中国碳排放驱动因素分解分析

价值驱动因素

基于估价模型的驱动因子及其重要性分析 价值的驱动因素，是理解价值投资最重要的环节，从企业层面看，它也是企业赖以生存和发展的基础。我们小组根据以往的研究实践，对企业价值驱动因素总结了六项：商业模式、品牌和营销、经营团队和管理水平、市场（规模）扩张和技术创新、产业政策、企业税率。 第一个因素是商业模式。许多人都把它简单地理解为商品生产和销售的组织模式，这种理解未免狭窄和片面，这仅仅是制造业商业模式的一个方面。商业模式的内容很多，既包括业务组织模式，也包括公司根据自己的行业地位实施的竞争策略，甚至还包括一些财务和资本上的操作，总之企业为了获得现金流所做的一切都可以概括为商业模式。以农产品（SZ.000061）这个上市公司为例，自从我们研究所推荐之后，股价表现很好，获得了市场的广泛认同。之所以会有这种结果，最重要的就是由于农产品的商业模式发生了巨大变化：过去它是农批市场，仅仅通过出租物业和收租金的方式来盈利，而现在租金照收，又开始从租户的交易中收取一定比例的佣金，租金的增长是有限的，但佣金会随着交易量的扩大而成指数规律增加，这是需要具有垄断地位的企业才能做到的，类似于证券交易所的模式。因此农产品这个公司商业模式的变化，带来的商业利益和企业价值的提升是非常巨大的。 第二个是产业政策的变化。现在资源和能源紧张，环保状况十分严峻，国家不断出台了很多的政策，这些政策的变化涉及到非常多的环节。例如宝能源（SZ.000690），因为用煤矸石发电、发电机组内部脱硫及废渣循环利用，既环保又节约资源，所以国家政策给予公司非常大的支持，它一度电的价格竟然达到0.58元，较同行高出20％以上，同时国家对于公司上网电量还有保底的承诺：不论国家电力过剩还是不足，都要保证它至少85%的发电量上网。再加上煤矸石本来的成本又非常的低，企业盈利潜力远高于其他火电公司，其股价翻番也就不奇怪了。 第三个是市场扩张和技术创新。典型的例子是生益科技（SH.600183），这个企业的主要业务是印刷线路板，目前他的市场已由国内扩展到全球，产品也由最早的单层线路板创新发展到多层，到现在最高可达十二层，技术创新能力非常强，2006年中期的净利润成倍增长，而且这种增长还将持续。 第四个是经营团队与管理水平的变化。2006年上半年深天健（SZ.000090）得到了市场的追捧，改变天健价值的一个核心的因素就是它的经营团队发生了变化，管理水平迅速上升。过去深天健的团队做房地产，在深圳市中心区莲花山脚下开发了一片很大的住宅区，地价便宜、地段好、销售价格不菲，但是毛利率只有百分之十几。而现在的团队能在地段一般，房屋售价相对较低的情况下把毛利率提升到百分之三十以上，这是一个管理改善提升公司价值的典型案例。 第五个是品牌和营销。以山西汾酒（SH.600809）为例，在前几年因为假酒事件，企业几乎无生存之力。但“牧童遥指杏花村”的佳句大部分中国人耳熟能详，汾酒的历史和品牌仍然深入人心。经过几年的休养生息，公司重塑品牌，重建营销网络，从山西到陕西，河南，逐步向全国扩张，效果显著，业绩也持续高速增长，股票表现非常抢眼。 第六个是税率。这一点很容易理解，企业税负下降，相应地企业的利润就会增加，企业的价值自然就得到提升。 企业层面价值驱动因素的变化是把握企业价值乃至价值投资理念的一个核心问题，我们不能被外在的指标体系或是其他的东西所迷惑，而是必须要把握内在的核心的东西是否发生了变化，因为她们才是影响各种财务指标的关键因素。 评估价值与市值差异分析 综合上述分析来看，青岛海尔的公司价值与市场价值不完全相符，并且被高估，其原因可能主要有以下几个方面。 ①股票的价格受供求关系的影响，而供求关系取决于投资者的需求与偏好，因而股票

√未来中国交通运输部门能源发展与碳排放情景分析

中国工业经济2001年第12期产业经济 未来中国交通运输部门能源发展 与碳排放情景分析X 朱跃中 内容提要　中国交通运输部门未来能源的需求会受到多种因素的影响,采用情 景分析的方法对这些因素作合理的假定,可以对中国未来20年该部门能源需求和碳排放量进行详细的预测。 关键词　交通运输部门　能源发展　碳排放量　情景分析 一、方法论介绍 近十多年来,国际上一些机构开始采取情景分析的方法,对所要预测的对象进行分析研究。所谓情景,它既不是预言,也不是预测,它只是展示了未来可能的发展方向。在进行情景设定1之前,人们需要对过去的历史进行回顾分析,然后对未来的趋势进行一系列合理的(Plausible)、可认可的(Recognizable)、大胆的(Challenging)、自圆其说(Internal Consistently)的假定,或者说确立某些未来希望达到的目标,然后再来分析达到这一目标的种种可行性及需要采取的措施。 对中国的交通运输部门而言,未来能源需求会受到多种因素影响,如采取何种交通运输模式、未来交通运输格局如何、交通工具的能效水平状况、未来公共交通与小汽车的发展关系、人均GDP 增长与交通需求的取向等等。也就是说,中国交通运输部门在未来十多年或者更长的时间内,其交通部门的系统结构存在着很大的不确定性和变数,因而采用情景分析法预测我国未来交通运输部门的能源需求,可以帮助我们更多地摆脱传统分析模式的束缚,进行国内外横向对比,充分反映科技进步对未来中国交通运输系统的作用,对未来交通部门的能源需求及能效水平进行更客观和深入的分析,反映未来我国交通部门能源效率水平提高趋势。 我们也认识到,情景分析方法只是为我们的研究工作提供一个平台,拓宽和理顺我们的研究思路,使我们能够充分考虑未来社会经济发展的各种不确定性因素对该研究对象的作用和影响,对未来可能的不确定影响因素进行分类、组合,设计出该领域发展最可能的情景。此外,很重要的一点,就是要选择适合的定量分析工具,帮助我们对一些指标进行量化,借助模型工 具得出不同情景下的发展状况,然后对这些结果进行比较、分析,得出相应的措施建议。在本研究项目中,课题组采用了LEAP 模型预测分析了在未来不同情景下的中国交通运输系统的能源需求及其碳排放。LEAP 模型是由斯德哥尔摩环境协会与美国波士顿大学(SEI — 30—X 1此处的情景设定主要是对一些定性分析指标的量化过程。 本论文引用了《中国中长期能源发展与碳排放情景分析研究》分课题《中国未来交通部门能源发展与碳排放情景分析研究》的部分成果,该项目是由能源基金会和壳牌基金会共同资助,在此表示感谢。

行业变革的驱动因素和行业关键的成功因素

房地产行业变革驱动因素分析 行业变革驱动因素是指那些改变整个行业及竞争环境的主要原因及因素。 敏锐地判断行业驱动因素是为了在制定战略时充分考虑几年后行业将发生的变化对公司经营可能产生的影响。行业中的许多事件都可能会对行业产生重要的影响，这些都可能成为行业变革的驱动因素。 驱动因素分析分为两步：辨认各种驱动因素，估量出驱动因素将会对行业产生的影响。不过，虽然在某一行业中有许多变革因素在起作用，但是真正能够算得上驱动因素的一般只有3~4种，因为驱动因素是行业变革原因和方式的主要决定因素。 面前的房地长行业，主要的行业变革的驱动因素有以下几点: 一、行业长期增长率的变化。 行业增长率的上升或下降是行业变革的一个因素，因为它会影响行业供应和购买需求方面的平衡，进入和退出方面的平衡，影响竞争厂商增加销售量的难度。长期需求的攀升会吸引新进入者进入市场，鼓励既有厂商增加生产能力。市场的收缩则会导致行业的某些公司退出该行业，诱使剩下的厂商关闭最低的生产工厂收缩业务量。 对于房地产行业来说，支撑行业需求增长的三个因素不变：城市化带来的新增需求、改善性需求和人民币升值导致的投资需求。

持续的城市化进程是房地产市场需求最坚定的基石。我国的城市化率1996年为30.48％，2006年达到43.90％,以平均每年1.34个百分点的速度上升。相对美欧等发达国家75％—88％的城市化率，我国的城市化进程还将持续20年，每年带来的城市新增人口在1700万左右。 改善性需求是房地产市场需求的重要部分。随着我国城镇居民可支配收入的持续高速增长，城镇居民的居住条件不断改善，城市人均居住面积超过了26平方米，在10年时间里增长了50％以上。据建设部政策研究中心发布的报告预测，到2020年城镇人均居住面积将达到35平方米。 城市化带来的新增人口需求和城市原有居民的改善性需求将长期存在，根据以上数据估算，截至2020年，我国城镇居民住房需要126.44亿平方米的新增供应量，平均每年约9.73亿平方米。 二、营销革新。 如果竞争厂商能够成功的引入产品销售的新方式，那么，他们就可以激起购买者的兴趣，扩大行业需求，提高产品竞争度的差别，降低单位成本。这其中的每一点都可以改变竞争者的竞争地位，迫使竞争对手修订战略。目前的房地产行业的利润量还是很大，很多商家为了将自己的商品房卖出高价格，不惜用各种营销手段吸引顾客。三、政府政策的变化 进入2010年后，政府反复对房价的快速上涨表示关注，也出台了一系列措施为楼市降温。这些措施的影响如何及将来是否可能采取

我国碳排放总量世界第一 而人均排放量远低于美国

我国碳排放总量世界第一 而人均排放量远低于美国 北京时间今天凌晨，世界顶级学术期刊《自然》杂志的《自然气候变化》专刊在线发表了全球气候变化研究领域最具权威的学术机构——英国丁铎尔气候变化研究中心的“全球碳计划”2012年度研究成果。根据最新年度数据，全球二氧化碳排放将在今年进一步增加，预计较去年增加幅度为2.6%，达到创纪录的356亿吨。 研究显示，2011年全球碳排放最多的国家和地区包括：中国(28%)，美国(16%)， 欧盟(11%)和印度(7%)。研究发现 ，尽管总量偏高，中国的人均排放量为6.6吨，与美国的人均排放17.2吨相差甚远。同时，欧盟的人均排放量降至了7.3吨，仍高于中国的人均排放量水平。 专家对世界气候前景表示忧虑 研究指出，森林砍伐和其他土地利用的变化使全球排放总量相对于化石燃料燃烧排放又增加了10%。到2011年底，大气中二氧化碳的浓度达到了391ppm。 在伦敦主持发布以上数据的丁铎尔气候变化研究中心主任、东英吉利大学教授科琳乐凯芮表示：“我很担忧，按照目前的排放趋势，全球气候进一步恶化的风险太高，我们必须采取更为激进的减排计划。”发表在《自然气候变化》杂志的分析结果显示，为保证实现将全球变暖控制在2摄氏度以内的目标，全球排放在2020年之前必须大幅削减。 近期，国际能源署、联合国环境项目、世界银行、欧洲环保署等机构也分别发布报告，显示了碳排放情况的紧迫性，这些报告的分析均指出，目前全球的排放趋势已经非常危险，可能会对人类社会带来严重后果和巨大损失。 如何看待中国碳排放世界第一 英国丁铎尔中心报告发布后，复旦-丁铎尔中心主任、复旦大学环境科学与工程系陈建民教授认为：“作为制造业 大国，中国接近全球30%的排放量在很大程度上与其他国家消费的产品有关，所以全球碳排放责任的归属非常复杂。但是，中国在目前治理城市空气污染中所取得的进展显示了我们迎接挑战的能力。” 复旦-丁铎尔中心主管主任戴维斯教授指出：“从历史上看，发达国家须对大气中二氧化碳的增加负主要责任。但 是今天的挑战是每一个国家都面临的。我们相信，中国的改革和创新以及所掌握的科学和技术，使得其有能力在面对这一全球挑战时起主要的引领作用。”

[因子,中国,关键]中国碳排放关键驱动因子的分析和政策浅析

中国碳排放关键驱动因子的分析和政策浅析 当前中国经济正处于新型城镇化、工业化加速发展阶段，能源需求和二氧化碳排放量不可避免地持续增长。另一方面，为了应对全球气候变暖，中国政府一直致力于发展低碳经济的探索和实践，积极推进经济结构调整，加快经济发展模式转变。根据最新的世界能源统计数据显示，2012 年中国一次能源消费量达到 27.35 亿吨油当量，比 2011 年增加了 7.4%，占全球一次能源消费量的 21.9%，同期碳排放 92.08 亿吨 CO2，比 2011 年增加 6.0%，占全球碳排放26.7%，两者均居全球第一。既要完成一定的经济社会发展目标，又要使二氧化碳排放降低到可接受的水平这是一个巨大的挑战。目前国内外对中国能源消费、碳排放影响因素分解做过一些研究，但大部分研究缺乏对方法的系统分析，因为每种分解分析方法都有适用范围;其次，缺少对最近几年中国经济发展过程中引起能源消费、碳排放特征变化的系统分析。本文就是基于这两个目的，在综合分析各种分解分析方法的基础上，根据可利用的最新统计数据，应用碳排放指数分解的完全分解方法对数平均 Divisia 指数法(LMDI)，得到截至2010 年引起中国终端能源使用碳排放变化的主要影响因素及其贡献率，并对这种碳排放变化特征做了系统分析;基于模型的分解结果和综合分析，对近二十年来中国的经济政策、能源政策进行了反思，同时也对未来能源发展提出对策建议。 影响中国能源消费和碳排放的两大主因是经济政策和能源政策，显然，经济因素是外因，能源供应结构和能源效率才是影响的内在因子。本文利用碳排放的完全指数分解模型LMDI 系统分析了影响1995-2010 年中国终端能源使用碳排放变化的关键因子和贡献率，分解因子包括四种，即经济规模效应、经济结构效应、能源强度效应、碳强度(即能源结构)效应。指数分解模型结果表明，不同时期这四种效应对碳排放变化的贡献率是不同的，1995-2010 年对碳排放增加影响最大的因子是经济发展(贡献率155%)和产业结构改变(贡献率10.6%)，累计增加二氧化碳(CO2)排放量分四48.7 亿吨、3.31 亿吨;而碳排放量的减少主要是由能源强度下降贡献(贡献率-63.7%)的，累计减少 CO2 排放20.0 亿吨，碳强度效应影响很小。但最近几年(2005-2010 年)碳排放量的增加除了经济规模这个主要因子(贡献率168.2%)，碳强度改变、产业转型也起到了促进碳排放量增加的作用，尽管贡献率(分四 4%、1.3%)比较低。只有能源强度的下降起到了抑制碳排放量增加的作用(贡献率-73.5%)。 模型的这种分解结果提示我们需要对研究期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思。(1)结果表明我国经济结构中高碳排放行业比例是增大的，产业的清洁化不明显，未来产业结构的升级优化还要加强，需大力支持低碳产业的发展;(2)能源消费结构中清洁能源比例仍然过低，不足以对碳排放的改变带来显著的影响，未来应加强对低碳能源，包括新能源和可再生能源的投资力度和政策扶持;(3)能源效率在不同时期都有所提高，对碳排放量变化起到了正向作用。这就从侧面指出了节能减排政策是有效果的。但与西方发达国家比较，我国能源效率仍比较低，未来还需要加强，尤其在低碳能源技术的创新和市场开发方面;(4)万变不离其宗，经济规模是碳排放量增加的主因。考虑到近几年碳排放量的快速增加，从环境容量和资源角度，适当降低经济增长速度是合理和可行的。

基于Divisia分解法的碳排放因素分解研究——以广东省为例

基于Divisia分解法的碳排放因素分解研究——以广东省 为例 陈铭泽 【期刊名称】《安徽农业科学》 【年(卷),期】2011(039)011 【摘要】[ Objective] The research aimed to decompose and study the influence factors of carbon emissions in Guangdong Province. [ Method] Based on the formula for the carbon emissions which was put forward by Johan, three factors (the energy structure, energy efficiency and economic development) which affected the carbon emissions during 1996 -2009 in Guangdong Province were studied by using LMD. [ Result] The economic development was the main reason that caused the continuous significant increase of carbon emissions in Guangdong Province.The improvement of energy efficiency was the important manner for decreasing the energy consumption and the carbon emissions. The adjustment and optimization of energy Consumption structure had the huge potential for reducing the carbon emissions in Guangdong Province. [ Conclusion ] The carbon emissions in Guangdong Province would continue to increase in the future for a long time. When formulating the development strategy in the future, it needed pay special attention to keep the harmonious developmentof economy and environment.%[目的]分解研究广东省碳排放量的影响因素.[方

中国交通部门碳排放分析

中国交通部门碳排放分析 交通快速机动化进展时期得到来,势必会对稀缺要素得供给保障产生强烈得冲击.不管是从能源得供给保障依然从碳排放得角度看,进展低碳交通已成为中国政府得不二选择.然而在进展低碳交通之前,关于交通碳排放状况进行分析是至关重要得.假如中国交通碳排放现状差 不多处于低碳水平得话,那么就没有进展低碳交通得必要.鉴于此,本文对中国交通部门得碳 排放总量、各种交通方式得碳排放量和碳排放效率等进行了分析,并与发达国家作了横向比较. 一、中国交通部门得碳排放总量分析 随着我国经济得跨越式增长,中国交通部门得碳排放也呈现出持续增长得趋势.本文依照《2006年ipcc国家温室气体清单指南》得指导方法,运用排放因子法,测罢了中国交通部门1991-2009年得二氧化碳排放量（见图1）.碳排放量只需要在二氧化碳排放量得基础上乘上 其碳含量（12/44）.二氧化碳排放量测算公式如下： 二氧化碳排放量= ∑ ei × efi （1） 其中e表示燃料消耗量,ef表示燃料得排放因子（见表1）,i表示交通燃料得类型. 从图1能够发觉,在整个研究时刻段内,二氧化碳排放量增速明显,年均增长率为156%.从碳排放增长率得角度看,能够分为两个时期：1991-2002年碳排放增速较为平稳,从1991年得1516mt提高到2002年得2698mt,年均增长率为65%；2003-2009年碳排放增速加快,从2003年得3357mt提高到2009年得6023mt,年均增长率为113%. 依照ipcc得燃料碳排放因子,能够发觉燃料单位碳排放之间得关系为：煤炭＞柴油＞煤 油＞汽油＞天然气.从煤炭—柴油—天然气得变动趋势能够看出,中国交通结构调整趋向“低然而总体上交通部门依然处于高碳排放得状态.交通领域有着明显得存量效应,高碳技碳化”， 术得机动车比例较高,这在非常大程度上决定了中国交通得高碳排放.随着铁路电气化、水路 高效化、公路清洁化得进展,交通结构有了明显改善. 二、各种交通方式得碳排放量分析 （一）公路碳排放量分析 公路承担着绝大多数得中短途运输,是占交通碳排放比重最大得子部门.随着经济快速进展,公路运输得到了大力进展.1991-2008年公路部门得客运周转量增加了334%,货运周转量增长了859%,与此相伴随得是公路能耗和碳排放量得快速增长,其中以柴油和汽油消耗最为 明显.随着交通领域节能减排得相关政策出台,使用电力、天然气、生物燃料等清洁燃料得机 动车比例有所增加. 从全社会交通碳排放角度看,公路碳排放应包括营运性公路运输业得碳排放和非营业性 公路运输业得碳排放.2005年我国营业性载货汽车和载客汽车共消费汽油为017亿吨,柴油为039亿吨,排放二氧化碳分不为5068mt和12213mt,占交通碳排放得119%和286%,单单公路营运性运输得碳排放就占交通碳排放得405%.①随着经济增长,非营运性碳排放所占比例会逐 年增加.按保守得统计数据可能,全社会公路碳排放占交通碳排放得70～80%. （二）铁路碳排放量分析 铁路作为现时期重要得交通方式,承担着中长途得客货运任务.铁路部门通过电气化结构 调整,差不多上实现了铁路进展与碳排放得相对脱钩.到“十一五”末,铁路电气化率达到了45%左右,在铁路总运输量大幅度增长得情况下,总能耗和碳排放没有大幅增长.通过1990-2005年中国铁路企业得碳排放量比较（见表2）,能够发觉铁路企业得碳排放逐年落低,2003以后一直维持在30mt左右. 由于没有考虑电力因素,碳排放测算量无法完全反映出电气化结构调整得实际贡献.何吉成和吴文化指出,33年来电气化铁路使得中国铁路运输行业得直截了当减碳量为4267万吨,

中国碳排放总量及行业结构

表1：中国碳排放总量及其行业结构分解（1980—2007）（单位：万吨）年份排放总量第一产业排放第二产业排放第三产业排放1980 40502.99 1502.64 29209.39（72.11）9790.96 1985 51713.34 1805.24 36895.30（71.34）13012.80 1990 66477.80 1974.31 49848.38（74.98）14655.11 1991 69803.64 2018.94 52954.44（75.86）14730.26 1992 72628.48 1833.22 56497.55（77.78）14297.71 1993 77425.51 1737.27 60688.99（78.38）14999.25 1994 81704.41 1854.86 65731.80（80.45）14117.75 1995 87510.87 1989.15 71102.78（81.25）14418.94 1996 92442.54 2038.42 75031.02（81.16）15391.10 1997 91472.85 2070.76 74993.58（81.98）14408.51 1998 86440.26 2100.82 71080.43（82.23）13259.01 1999 85898.42 2107.43 69596.60（81.02）14194.39 2000 90202.34 2123.15 73604.55（81.59）14474.64 2001 92297.31 2157.33 75327.69（81.61）14812.29 2002 97535.49 2257.77 79792.91（81.80）15484.81 2003 114420.01 2295.97 95197.46（83.19）16926.58 2004 131500.90 2864.21 109713.14（83.43）18923.55 2005 144884.06 2957.90 121661.89（83.97）20264.27 2006 223098.05 3267.56 189832.17（85.08）29998.32 2007 317776.11 4643.38 272343.62（85.78）40789.11 表2：中国能源消费结构变迁（1990—2007）（单位：万吨） 年份消费总量煤碳石油天然气新能源1990 66477.80 1974.31 49848.38（74.98）14655.11 1996 92442.54 2038.42 75031.02（81.16）15391.10 2000 90202.34 2123.15 73604.55（81.59）14474.64 2001 92297.31 2157.33 75327.69（81.61）14812.29 2002 97535.49 2257.77 79792.91（81.80）15484.81 2003 114420.01 2295.97 95197.46（83.19）16926.58 2004 131500.90 2864.21 109713.14（83.43）18923.55 2005 144884.06 2957.90 121661.89（83.97）20264.27 2006 223098.05 3267.56 189832.17（85.08）29998.32 2007 317776.11 4643.38 272343.62（85.78）40789.11

碳排放发展历史及现状

1.碳排放交易发展历史及现状 1.1.碳交易市场定位 一个标准化，规范运作的市场 全国统一的交易市场和体系 有足够分量的话语权和定价权 摆脱目前国内碳交易所分散，规模小的局面。由于没有真正意义的碳交易市场，导致碳交易的市场和标准都在国外。 需要政府明确的法律法规政策的支撑。 减少买卖双方寻找项目的搜寻成本和交易成本。 中国亟需建立一个统一的碳排放权交易市场，以整合各种资源信息，通过市场发现价格，用市场化的方法去规范企业的单兵作战。而统一的交易市场的成立则能够为买卖双方提供一个公平、公正、公开的对话机制; 交易的模式也非常简洁，即通过引入竞价机制充分发现价格，从而有效地避免暗箱操作。同时，统一的交易市场还是一个更有利参与国际市场的途径。因为，统一的碳交易市场不仅有利于减少买卖双方的交易成本，还能极大地增强中国在国际碳交易定价方面的话语权。可以设想，在现有的多家碳交易所的基础上，增加一个自动报价系统，将所有区域性交易所合并为国家级碳排放交易所，从而建立一个与证券交易所、期货交易所以及金融期货交易所相似的碳排放交易所。 1.2.碳排放现状 1)欧洲碳排放交易体系（EU－ETS）是世界上最大的碳排放交易市场，在世界碳 交易市场中具有示范作用，2010成交1198亿美元，占全球碳交易成交额的 84%。 2)2008年基于配额的市场交易占全球交易总量的73.15% ,其中EUETS的交易额占总 量的72% ,仍占主导地位;第二大交易市场是二级CDM市场。 3)主要国家和地区2020年温室气体减排目标

根据发达国家提出的到2020年的减排承诺,发达国家需要实施比第一承诺期大得多的减排量,未来全球碳交易市场仍存在巨大的发展潜力。 1.3.碳交易历史起源 1)1990年，国际碳交易之父Richard Sandor大力推动美国国会通过了“清洁空气法 案修正案”，开始了二氧化硫的cap and trade （覆盖交易，衡量交易），20年来 效果显著，二氧化硫排放减少了50%，产生了substantial positive effects. 2)2003年，Sandor凭借着多年来运作二氧化硫市场的经验，创办了CCX（芝加哥气 候交易所）。可是由于后来美国没有签订京都议定书，便没有强制的cap（总量限 定）。于是Sandor选择将CCX主要进行自愿减排碳交易，经历了诸多困难后取得显 著成功。 3)2004年，Sandor又创建了ECX，在欧洲建立了碳交易平台。 4)二氧化硫交易与碳交易，本质都是气体的减排量交易，以相互借鉴。

中国碳排放增长机理分析

中国碳排放增长机理分析 作者：李江苏;张雷;程晓凌 作者机构：中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101来源：资源科学 ISSN：1007-7588 年：2010 卷：032 期：011 页码：2059-2065 页数：7 正文语种：chi 关键词：碳排放因子;能源;碳排放增长;增长机理 摘要：中国当前已经成为世界第一碳排放大国,准确认识碳排放增长的机理为挖掘碳减排路径提供科学依据.首先,本文将人口增长、经济增长、产业结构演进、能源结构演进四大碳排放影响因子分为放大因子、双向拉动因子以及缩小因子三类,并分析各因子自1953年-2006年的变化特征.其次,本文按照各因子的变化特征将1953年-2006年分解为:1953年-1977年、1978年-1992年、1993年-2006三个不同的研究时段,并采用相关分析法以及绘制散点图来研究不同时段各因子与碳排放增长的关系.研究发现:①在三个不同的研究时段里,人口增长、经济增长、产业结构演进一直拉动中国碳排放增长.能源结构变化在1953年一1977年以及1993年-2006年对抑制碳排放量的作用较小,在1978年一1992年能源结构变化增加碳排放量;②在过去几十年里,产业结构演进处于拉动

碳排放增长的局面,在诸多碳排放影响因子中,产业结构的演进是碳排放增长的主导因子.最后,本文基于对中国人口增长、经济增长、产业结构演进以及能源结构演进的基本态势的分析,认为中国未来碳减排的主要潜力在于产业结构多元化发展以及经济增长带来的技术进步节能减排.

中国碳排放分析

中国碳排放分析 据国际能源机构统计，中国取代美国成为世界第一大温室气体排放国，就此西方国家经常借气候变化“说事儿”，对我国经济发展施加压力。不过，我们也认识到碳减排是迟早的事，我国需及早着手发展低碳经济，从而避免陷入经济发展的恶性循环。为此，需要对我国的碳排放现状以及未来趋势有个大致判断。 1、碳排放轨迹 中国统计机构对碳排放没有专门的统计数据，已有的文献数据一般来源于以下四类：一是美国能源部二氧化碳信息分析中心（简称CDIAC）公布的年度数据；二是美国能源情报署（简称EIA）公布的年度数据；三是国际能源总署（简称IEA）公布的数据；四是根据IPCC指导目录和其他方法测算得到的数据。通过对比，不同的数据来源从统计角度看不存在显著性差异，基于此我们采用如下公式对中国碳排放总量进行估算： c=∑m i×δi（1） 式（1）中C为碳排放量；m i为中国一次能源的消费标准量；δi为i类能源的碳排放系数。不同机构计算碳排放量时，确定能源消耗过程中的碳排放系数不完全相同，但差别并不大，收集到的不同文献的各类能源碳排放系数（表），然后取简单算术平均值为相应能源种类的碳排放系数，据此可以得出碳排放情况。 表1 各类能源的碳排放系数

2、碳排放特征 经济发展一般是随着时间的变动而发生变化，时间体现了阶段性，所以根据碳排放总量及其增长率情况和碳排放强度可以观察我国碳排放变动的阶段性特征。 碳排放总量在1978-1996年为迅速增加阶段，1996-2000年为平稳阶段，2000-2012年为急速增加阶段。1990年以来，碳排放增长率的变化轨迹是，1992年达到高点，增长为14.2%，之后增速出现持续下降，1999年为阶段性低点，增速为7.6%，从2000年起，增速再度回升，到2007年达到高点，为14.1%，之后回落为平稳增长，但2010年出现了反弹。 从碳排放强度（指每单位国内生产总值所带来的碳排放量）看，中国碳排放强度在1980-2011年之间基本呈现逐年下降趋势，在1980-1996年之间下降趋势较为明显，1997-2012年尽管总体趋势下降，但下降趋势不是非常显著，其中2003年出现了反弹，2003—2007年的水平均高于2002年。

企业标准化工作的驱动因素分析

中国计量学院 “企业标准化师”毕业论文企业标准化工作的驱动因素分析 Driving factors of enterprise standardization work 学员姓名杨红卫 工作单位内蒙古太西煤集团股份有限公司指导老师周立军 中国计量学员 二○一五年十月

郑重声明 本人呈交的毕业论文，是在导师的指导下，独立研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文的研究成果不包含他人享有的著作权内容。本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人自负论文的知识产权等法律责任。 学员姓名：日期：2015年10月15日

企业标准化工作的驱动因素分析 摘要：企业标准体系是企业内的标准按其内在的联系形成的科学的有机整体。建立企业标准体系主要目的是对生产、经营和管理的技术要求、管理要求和岗位操作要求要求的精分化，定量化、标准化，以敦促便捷掌握、实施和检查企业长远目标的可持续发展性。本文主要阐述了制约企业标准化工作一些问题和推动标准化工作的方法，通过标准化科学的方法与实践经验试图为准备开始开展标准化工作的企业解决无头绪状态，为企业标准化工作的一些有序开展奠定基础。 关键词：标准化工作；驱动；因素；分析；企业 中图分类号：Z2

Abstract: the standard system of the enterprise is a scientific organic whole which is formed by the standard of the enterprise. The main purpose of the establishment of the enterprise standard system is to produce, management and management of technical requirements, management requirements and job requirements of the precise differentiation, quantification, standardization, in order to urge the easy to grasp, implement and check the long-term sustainable development of the enterprise. Therefore more and more enterprises will establish and implement the standard system as the breakthrough point of enterprise management and enterprise core competitiveness. As it is known that it is easy to do, the current business is how to do a good job of standardization? Under the new normal economic situation, further innovation in the way of enterprise standardization work, exchange work experience, research and solve the problems in the practical work, it is particularly prominent, for better guide enterprises to do a good job of standardization work, combined with the actual work I think driven enterprise standardization work is the following factors. Key words: standardization work; drive; factor; analysis; enterprise Ⅱ

中国碳排放强度影响因素实证分析

第31卷第2期2014年2月统计研究 Statistical Ｒesearch Vol．31，No.2Feb．2014 中国碳排放强度影响因素实证分析 * 孙欣 张可蒙 内容提要：本文考虑在对外开放与城市化快速发展背景下，结合规模效应、技术效应和结构效应等三个途径研究中国碳排放强度影响因素，选择第二产业比重、人均GDP 、能源强度、对外贸易依存度和城镇化率等影响因素，根据协整理论分析认为1980－2011年我国碳强度与影响因素变量之间存在长期均衡关系。通过构建状态空间模型并运用卡尔曼滤波对其估计分析，结果验证了前面的结论，并分别得到各因素对我国碳排放强度的动态影响。最后根据结论提出政策建议。 关键词：碳排放强度；影响因素；协整理论；状态空间模型；动态影响中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1002－4565（2014）02－0061－07 The Empirical analysis on Influence Factors of Carbon Emission Intensity in China Sun Xin ＆Zhang Kemeng Abstract ：This paper considers the background of external liberalization and the rapid development of urbanization ，and combine with of the scale effect ，technical effect and structural effect of three theoretical researches of Influence factors of carbon emission intensity China ，select the proportion of the second industry ，per capita GDP ，energy intensity ，the degree of dependence on foreign trade and urbanization rate of five factors ，according to the analysis of the cointegration theory there is a long-term equilibrium relationship between China ＇s carbon intensity of 1980－2011years and five variables．By constructing the state space model and analysis using Calman filter to estimate ，results prove the above conclusion ，and obtained the dynamic influence of various factors on the strength of carbon emissions in China．Finally ，according to the relevant conclusions ，it puts forward policy recommendations． Key words ：Carbon Emission Intensity ；Influencing Factors ；Cointegration Theory ；State Space Model ；Dynamic Influence *本文为国家社科基金青年项目“中国节能减排效率评价及影响因素研究” （09CTJ008）的阶段性研究成果。据统计，目前中国已是世界上二氧化碳排放量最大的国家，在哥本哈根世界气候会议上，中国提出， 2020年我国单位GDP 的二氧化碳排放量（即碳排放强度， 以下简称碳强度）将比2005年下降40% 50%。这个约束性指标已纳入中国国民经济和社会发展的中长期规划。系统全面研究碳强度影响因 素，从而通过控制影响因素有效地降低碳强度，对实现碳强度目标有着重要的理论和现实意义。 一、文献综述 国内外有众多学者对碳强度影响因素进行研 究， 取得一定的成果。国外相关研究常采用指数分解与计量模型方法。使用指数分解方法研究的有：Greening Lorna A 等（1999、2001、2004）以OECD 国家不同部门的碳强度为研究对象，采用AWD （自适 应权重对数指数）方法研究，发现发电燃料构成、能 源强度、 居民服务部门的终端能源消费结构等因素对碳强度下降的影响各不相同，其碳强度下降主要 原因是生产部门能源强度下降 ［1］［2］［3］ ；Obas John Ebohon 等（2006）采用改进的Laspeyres 指数分解模 型，比较研究了撒哈拉以南非洲地区的产油工业国家和非产油工业国家的碳强度，认为能源强度、能源结构、碳排放系数及经济结构是影响碳强度的主要因素 ［4］ ；Simone Gingrich 等（2011）通过Kaya 恒等式分解与对数比较分析方法，分析了奥地利与捷克斯洛伐克两个国家1830－2000年碳强度数据，认为能源强度与产业结构的变化是影响碳强度的重要因

北京市二氧化碳排放驱动因素分析——基于STIRPAT模型

北京市二氧化碳排放驱动因素分析——基于 STIRPAT 模型 北京市二氧化碳排放驱动因素分析——基于模型 徐均中央民族大学经济学院，北京 100081 摘要在 2012 年 12 月 8 日结束的多哈气候会议中，中国政府提出，到 2020 年单位国内生产总值 2 排放比 2005 年下降 40％至 45％。 随着经济的飞速发展，中国 2 排放量不断增加，研究中国各大城市尤 其是北京影响 2 排放量的因素，进而分析如何减少 2 的排放成为当前研究 热点。 利用模型，分析了北京市 2 排放量与人口、财富和技术进步因素的定 量关系， 并通过岭回归拟合得出人口数量、 城市化水平、 人均、 能耗效率、 第二产业生产总值每发生 1 变化， 将引起 2 排放总量相应发生 0137、 0245、 0194、-0213、0214 的变化。 关键词模型；岭回归；2 排放量；驱动因素；北京 中图分类号 127 文献标志码文章编号 1002-2589201302-0105-03 当今，全球变暖已经成为不争的事实，由于人为温室气体排放导致的 全球气候变暖问题引起了全球的广泛关注。 根据世界资源研究所数据， 2007 年中国 2 排放量达到了 72192 百万公 顷，占到了全球的 1912，2006 年中国的 2 排放量就已经超过了美国位居

世界第一，到 2007 年两国间的差距进一步扩大。 因而研究中国各大城市尤其是首都北京如何采取措施减少 2 排放量变 得非常重要。 为了解决上述问题，国内外学者进行了大量的研究工作。 等利用对数化的模型研究了 2 排放量与人口、富裕度、城市化之间的 关系；燕华等利用模型研究得出人口数量、人均、富裕度、城市化水平和 技术进步每发生 1 的变化， 将引起上海 2 排放总量相应发生 0618、 0178+、 0816 和 0264 的变化，但技术进步反而会导致 2 排放总量的增加的结果不 太符合实际。 本文利用模型和岭回归，定量分析了 2 排放量与人口数量、城市化水 平、人均、能耗强度和第二产业产值之间的关系。 在上述研究的基础上，进一步定性分析了上述五因素的影响，进而对 北京减少 2 的排放提出建议，对今后其它城市减少 2 排放量有一定的借鉴 意义。 一、研究方法 1 模型 在本研究中选择模型为研究工具，模型的前身是环境压力等式。 和 1994 将等式表示成随机形式，即通过人口、富裕度和技术的随机 回归分析各驱动力对环境压力的影响，简称为模型，其具体形式为。 =α 1 式中，、、、表示环境压力、人口数量、富裕度和技术；、、分别是