碳税政策对农业土地利用变化及其碳排放的影响

农业生态系统具有碳源和碳汇的双重特征,其在减缓气候变化中的重要性已得到国际社会的广泛认可。相较于技术手段的创新,碳税、补贴等经济手段被认为是较为简单、可行、易出台的碳排放减缓政策。采用气候变化综合评估模型-GOPer-GC模型,构建国际碳税情景,模拟分析了2008年至2050年碳税政策的实施对全球各区域农业土地覆被及土地利用变化碳排放的影响。模拟结果表明,情景2和情景3中全球农业土地利用变化累计碳排放分别达到49.6 GtC和23.1 GtC,明显低于基准情景的累计排放量51.9 GtC。这说明,实施碳税政策后,相较于将碳税收入用作一般性财政收入,将碳税收入补贴至农业部门在一定程度上减缓农业碳排放。此外,林业部门获取更多的碳税补贴时,多数区域农业土地利用变化碳排放规模大幅减少,主因是耕地变为林地、草地变为林地面积的增加。情景3中,中国的碳汇量较其他情景显著增加,主要来自耕地变为林地、草地变为林地,累计碳汇量分别达到1.7和3.7 GtC。因此,对于中国、美国、印度等大部分区域来说,碳税收入更多地补贴至林业部门有利于在整体上减缓农业碳排放,而欧盟、日本、东亚、马来西亚、印度尼西亚、俄罗斯、东欧地区,碳税收入平均补贴至种植业、畜牧业和林业反而具有相对更好的减排效果。     

中国征收碳税应对碳关税的经济分析——以美国为例

碳税和碳关税作为一种价格调整机制,长期而言会对经济系统中各主体产生较强的约束力。通过GTAP-E模型的模拟分析,得出以下结论:在目前的发展阶段,碳关税并非有效的低碳经济发展政策,尤其是美国对中国征收碳关税对降低世界碳排放量的影响有限;美国针对中国采取的碳关税政策将在一定程度上对我国出口贸易产生负向影响,尤其是对中国的高碳产业影响较大;当中美采取相同的碳税政策时,碳税的征收对中国GDP造成较大的负面影响,且中国自主采取节能减排方案不足以应对美国碳关税的负面效应;而当两者采取差异化政策时,中国主动采取节能减排行动可以有效应对美国碳关税的威胁。     

共享社会经济路径下中国2020—2100年碳排放预测研究

碳排放和减碳经济代价研究日益受到学术界和决策者的关注,中国政府做出的关于争取在2060年前实现碳中和的表态引起了国际社会的热议。在此背景下,开展中国未来长时间序列碳排放的情景预测具有切实意义。基于可拓展的随机性环境影响评估模型（STIRPAT）评估了人口、经济和受教育程度对碳排放的影响,对比历史数据并验证了碳排放预测模型的准确性,结合共享社会经济路径（SSPs）情景的设定和模型参数,预测了5种情景下中国2020年至2100年的碳排放轨迹及经济代价。结果表明：（1）考虑碳排放达峰目标的实现,SSP3情景是中国未来发展的最佳情景,在此情景下,中国有望提前三年实现碳排放达峰目标;（2） SSP3情景可使中国年度总碳排放量和人均碳排放量处于相对其他四种情景的最低值,但需要付出累积GDP下降5.49%至8.80%的代价;（3）为完成在2060年前实现碳中和的承诺,中国政府在未来的40年需面对409.36-467.42 Gt的碳中和量;（4）2020年中国的碳排放强度将会较2005年水平下降40.52%至41.39%,2030年碳排放强度将会较2005年水平下降59.64%至60.75%。5种情境中,SSP5情景是降低碳排放强度的最佳情景,可最大程度地超额实现碳排放强度目标。未来,受经济发展、人口增长等重要因素影响,中国政府减碳压力将进一步加大。后疫情时代,考虑到能源供应的减少和高科技产业的发展,碳排放社会成本的上升将为中国创造一个使能源系统脱碳的机遇。中国应在"十四五"期间继续提升能源利用效率、升级产业结构、提倡低碳消费、实施隐含碳战略,以尽快实现碳减排目标。     

"生态修复、城市修补"政策对城市碳排放的影响

城市扩张所导致的绿地减少、生态环境退化等问题,影响碳达峰、碳中和(简称"双碳")目标的实现。"城市双修"通过对被破坏的城市自然生态系统的恢复与重建,有效发挥森林、草原、湿地和土壤的固碳作用,以及优化城市及社区更新方式,改变居民出行和生活方式,有助于城市碳汇能力提升和碳排放的降低。基于2005-2021年我国287个地级市的非平衡面板数据,运用交错双重差分模型 评估"生态修复、城市修补"(简称"城市双修")政策的碳减排效应。研究发现:(1)"城市双修"政策使城市碳排放显著降低了5.6%,但该效应有3年的滞后期;(2)机制分析揭示了城市绿地的增加是"城市双修"政策实现"双碳"目标的重要途径,绿地面积每增加1000hm²,城市碳排放降低1.5%;(3)异质性分析表明"城市双修"政策会扩大碳排放最高和最低城市之间的碳排放差距,城市的生态基础、财政基础以及政策执行力度会影响"城市双修"政策的碳减排效力,并对位于经济发达的东部地区的城市的碳减排助推作用更强。研究据此提出了充分总结推广试点经验、系统推进城市低碳转型、因地制宜开展"城市双修"工作等对策建议。     

不同水污染净化情景下北京社会经济部门及要素变化:基于ES-CGE模型的分析

水污染问题是北京城市发展的重要阻碍,探寻水污染净化服务对城市经济系统的影响,对北京产业结构调整具有重要意义。在传统可计算一般均衡模型(Computable General Equilibrium,CGE)的基础上,将水污染净化服务引入CGE模型,构建了水污染净化服务-可计算一般均衡模型(Water Pollution Purification Ecosystem Service-Computable General Equilibrium,ES-CGE),从供给与需求两个方面模拟了不同水污染净化情境下北京市社会经济部门及要素变化。研究结果表明:当水污染净化服务的供给和需求变化时,经济系统内各部门的产出都会相应做出调整,这反映了生态系统和经济系统之间以及经济系统内部的关联性。与提高污水管理水平相比,北京限制污水排放效果更为显著,居民福利增加也更为明显。现阶段,北京市城市功能疏解中应首先疏解石油、天然气开采、电力、热力和燃料生产和供应业、纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业、造纸印刷及文教体育用品制造业等部门。北京市可在20%的增税幅度内,适度提高石油、天然气开采、电力、热力燃料生产和供应业生产税,联动造纸、纺织等行业逐步向外疏导,提高居民福利,同时在增税和补贴过程中,应注重关护农村居民利益,防止拉大城乡福利差距。     

三北防护林体系建设工程对科尔沁沙地社会经济影响的定量分析

三北防护林体系建设工程("三北工程")是我国最早启动的林业生态工程,旨在改善三北地区的生态环境,促进区域社会经济发展。然而,以往研究主要集中于生态工程对生态环境影响的定量研究,有关生态工程对社会经济影响的定量研究相对较少。因此,本研究以三北工程的核心建设区——科尔沁沙地东部8个旗(县)为研究区,利用结构方程模型,定量分析了2000—2016年三北工程对该地区社会与经济发展的影响。结果表明:(1) 2000—2016年,三北工程显著增加了研究区的森林面积3.70×10⁵hm²,提高了研究区森林覆被率8.52%;工程累计投资金额为9.87×10⁴万元。(2) 17年间三北工程对研究区社会发展产生了正向效应,直接贡献率为55%,表现为改变人口就业结构和增加农村用电量;同时,三北工程推动了研究区的经济增长,直接贡献率为4%,间接贡献率为52%,表现为增加农民收入和通过改变就业或产业结构进而影响经济;此外,三北工程对区域脱贫也有一定积极影响。本研究为三北工程的后续建设提供科学指导,也为生态工程对社会与经济影响的定量研究提供参考。     

中国碳排放权交易政策对地区清洁生产意愿的影响

碳排放权交易政策的实施对于企业开展清洁生产,推动地区经济、社会、环境的可持续发展具有重要意义。基于2011—2017年中国省际面板数据,针对国家发改委"两省五市"碳排放权交易试点政策,运用双重差分法实证分析碳排放权交易对中国各地自愿开展清洁生产的影响。研究结果表明:(1)试点地区企业自愿开展清洁生产的比例平均比非试点地区要高出22个百分点;(2)碳排放权交易政策对当前自愿开展清洁生产比例较低的地区影响程度更显著;(3)碳排放权交易试点有利于地区环境的改善,试点地区PM_(10)、S0_2和NO_2的年平均浓度与比非试点地区相比,分别平均下降了0.0288、0.0170和0.0105 mg/m~3。这些结论有助于我国政府科学有序地实施碳排放权交易政策,提升各地企业开展清洁生产的意愿,改善地区空气环境质量。     

中国城市生态基础设施对碳排放量的影响

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探究城市生态基础设施的碳减排效应对实现城市的可持续性发展、现代化发展具有重要的现实意义。选用中国2003-2019年中国214个地级市为样本,采用熵权法量化中国城市生态基础设施发展水平,构建空间计量模型研究城市生态基础设施发展对碳排放量的影响及其空间溢出效应。研究发现：（1）中国城市碳排放总量整体呈上升趋势,并且碳排放量较高的地区是人口密度较大的城市,以及传统工业城市。城市生态基础设施发展水平总体呈先下降,后上升的趋势,发展较好的城市分布在东部沿海地区,西北城市,中部省会与直辖市。（2）城市生态基础设施发展显著促进了本地城市和邻地城市的碳排放量,该结果通过稳健性检验。并且,城市生态基础设施的碳减排效应存在滞后性,城市生态基础设施在发展至12期时,具有显著的碳减排效应。（3）城市第二产业发展具有集聚效应,降低了邻地城市的碳排放量;城市对外开放程度越高,地区间贸易加速流动,促进了邻地城市的碳排放量。（4）与其他城市相比,西部地区城市、非省会城市和直辖市,以及资源型城市的生态基础设施发展显著促进了城市碳排放。（5）政策制定上,一方面应全力推进城市生态基础设施发展和第二产业转型,重视城市绿化覆盖、垃圾废水处理等设施建设。另一方面需特别关注西部地区城市、非直辖市和非省会城市、以及资源型城市,因地制宜,激发其生态基础设施建设动力,助推碳达峰、碳中和目标的实现。     

基于LMDI分解的厦门市碳排放强度影响因素分析

研究碳排放强度的变化趋势及其影响因素对于指导低碳城市建设具有重要意义。应用对数平均权重分解法(LMDI),基于厦门市2005—2010年各部门终端消费数据对碳排放强度指标进行因素分解,并将传统分析仅注重产业部门的能源碳排放,拓展到全面考虑产业部门和家庭消费的能源活动和非能源活动影响。研究结果表明:2005—2010年厦门市碳排放强度下降17.29%,其中产业部门能源强度对总碳排放强度变化影响最大(贡献63.07%),家庭消费能源强度是碳排放强度下降的主要抑制因素(-45.46%)。从影响效应角度看,经济效率对碳排放强度下降贡献最大,碳排系数减排贡献最小;从部门减排贡献角度看,第二产业贡献最大,家庭消费贡献最小。总体而言,厦门市未来碳减排重点部门在第二产业,优化产业结构和能源结构有较大减排潜力。     

基于博弈论的我国分级诊疗制度分析与政策建议

目的 研究我国建立分级诊疗制度的困境以及相关解决政策建议。方法 利用博弈论和帕累托改进理论分析促进分级诊疗制度的实施方法。结果 分级诊疗的难点在于未能实现拍累托改进,即患者和政府可以在分级诊疗制度中节约成本,但医生并未得到相应的激励,因此,缺乏下沉积极性。结论 若能够让政府和患者节省的一部分费用补贴给大医院医生,则这些医生就会下沉到基层医疗机构,即可以实现帕累托改进、建立分级诊疗就医秩序。

     

基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局

土地利用变化的碳排放与碳足迹研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990—2010年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹存在一定的相互关系,趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此,四川省减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时,主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。     

区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析

交通是旅游业发展的基础,旅游交通的碳排放是旅游业碳排放的主体部分。合理配置区域旅游交通是旅游业可持续发展的重要保障。从区域的角度出发,构建区域旅游交通碳排放测算模型,并以南京市和黄山市为例进行分析。研究发现:(1)区域经济和旅游发展水平是影响旅游交通碳排放的重要因素,且经济发展水平和旅游发展水平对旅游交通碳排放"贡献"的大小和方向不同;(2)区域旅游交通碳排放主要在区外,区内比例较小。2008至2012年,南京市旅游交通碳排放中区外部分所占比例平均达到89.13%,黄山市平均达到90.21%,两城市区外与区内部分之比均约为9∶1;(3)区域旅游交通碳排放结构中,民航所占比重最大,其次是公路和铁路,区域交通结构的优化有利于旅游交通碳排放的减少;(4)区域各类交通方式中,外部交通的碳排放中旅游业的贡献较大,而城市内部交通的碳排放中旅游业的贡献较小。     

基于碳排放约束的北京市社区生态效率评价

在“双碳目标”的背景下,社区作为生态文明建设的基本单元,其碳排放核算及生态效率评估尤为重要。基于家庭消费视角,采用碳排放系数法和消费者生活方式法核算社区居民碳排放,并运用超效率DEA模型评估社区生态效率,最后通过计量分析识别生态效率影响因素。研究结果显示：(1)社区居民人均碳排放的评估结果呈现出商品房社区(528.85kgCO₂/月)>单位社区(475.66kgCO₂/月)>传统社区(368.33kgCO₂/月)的关系;(2)生态效率的评估结果呈现出传统社区(111.04%)>商品房社区(108.78%)>单位社区(105.70%)的关系;(3)社区管理工作参与意愿、家庭光照条件会对社区生态效率产生积极影响;此外,年龄结构(中青年人口占比)对商品房社区的生态效率有消极影响,受教育程度的提升则会提高生态效率。进一步提出针对三类社区特点的转型发展策略,为全国不同类型社区生态转型和绿色低碳发展提供参考范式和决策支持。     

能源对北京市城市碳循环的影响

研究城市碳循环过程并阐明能源对碳循环的影响,可为城市节能减排政策的制定和实施提供参考依据。基于城市碳循环模型核算了2005—2014年北京市的碳储量和碳通量,并通过能源碳效应指数来探讨能源对城市碳循环的影响。结果表明人为碳储量是北京市总碳储量增加的主要驱动力。北京市的碳输入主要来自水平方向,表明北京市的发展在很大程度上依赖于外部环境的物质供给;北京市的碳输出主要是能源消耗产生的垂直碳输出。能源活动相关的碳通量占北京市总碳通量的比重,即能源碳效应,在2006年高达79.46%,而后开始呈波动下降的趋势。能源对北京市碳循环影响最大的是垂直输出方向,其次是水平输入方向,因此低碳城市建设需要加强对垂直碳通量和水平碳通量的调节和管理,尤其是与能源活动相关的碳通量,与此同时,保护自然植被和增加生态用地对提高城市碳减排能力也至关重要。     

基于小尺度的高寒牧区碳排放估算——以甘南州合作市为例

碳排放是目前国内外研究的热点问题。纵观碳排放计算,关键涉及到两个环节:一是研究尺度的选择,二是评估参数(即碳排放/吸收系数)的确定。高寒牧区还必须充分考虑牲畜碳排放。以甘南州合作市为例,将研究尺度缩小到41个行政村,并采用最新的土地二调数据,对土地利用碳排放和碳汇、生活和牲畜碳排放进行了系统地测算。结果表明:(1)从土地利用的角度考察,合作市总碳排放表征为"碳亏"态势。总碳排放量为24374.82 t/a,其中土地利用碳排放量为4908.21 t/a,牲畜代谢碳排放量为3703.94 t/a,城乡居民生活碳排放量为15762.67 t/a。而碳汇量仅为1949.74 t/a,"碳亏"量为22425.08 t/a。(2)牲畜是高寒牧区呼吸碳排放的主体,其碳排量为3703.94t/a,其中牛是碳排放的主体,其碳排量占90%以上。(3)城乡居民生活碳排量为15762.67t/a,城镇明显高于农村,生存型碳排放强度高于发展型碳排放强度。(4)碳排放局分布势面与碳汇分布局势面基本呈反向分布态势,但总的碳排放格局取决于碳排放而非碳汇,空间分布表现为从城区—半农半牧区—纯牧区逐级递减的趋势。     

典型社区家庭消费碳排放特征与影响因素——以北京市为例

家庭消费碳排放是中国碳排放总量的重要组成部分,已成为碳排放增长的主要驱动力,从消费角度研究家庭碳排量特征及影响因素对家庭碳减排和低碳社区建设有重要意义。使用碳排放系数法和消费者生活方式法计算北京市5种典型社区家庭消费月均碳排量,通过最优尺度回归和多重比较分析对不同社区家庭碳排放影响因素进行探究。研究发现：北京市5种社区户均碳排放总量及构成差异显著,影响因素不一致。其中：（1）平房类社区家庭直接碳排量732.26 kgCO₂/月高于其他社区,燃煤取暖是平房社区家庭直接碳排放高的主要因素,单位社区、政策性住房社区和商品房社区家庭直接碳排量较低,约50.00 kgCO₂/月。家庭类型显著影响每个社区家庭直接碳排量,家庭积极参与节能环保活动有利于减少家庭直接碳排放;（2）商品房社区家庭间接碳排量最高,达3879.06 kgCO₂/月,平房类社区家庭最低,间接碳排量仅为商品房社区的1/3,间接碳排放是家庭生活消费碳排放的主体。食品和居住消费产生的间接碳排量较高,老龄化社区家庭医疗保健消费碳排量更高;（3）家庭类型和月总收入对所有社区家庭间接碳排量影响显著,但社区环保工作满意度、社区环境满意度、家庭节能环保活动参与度、耐用品使用年限等因素影响程度存在差异,胡同社区和平房类社区中受教育水平高的家庭产生的间接碳排量更高,需积极灌输环保理念。进一步分析了主要影响因素在不同水平下对应的家庭碳排量差异程度与变化规律,有助于社区管理者识别高碳排家庭,为社区低碳管理提供新思路。     

排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计

以云南省为例,用马尔科夫链计算能源结构,在经济增长模型基础上基于动态最优化理论估计能源消费碳排放,并基于CO₂FIX模型计算云南省森林碳汇,预测在能源消费碳排放和森林碳汇共同作用下的从2008到2050年碳净排放量。研究发现云南省能源消费碳排放量和碳净排放量曲线都呈"倒U"型,在2035年达到高峰,高峰值分别为和129.71 MtC和118.89 MtC;在森林碳汇中,原有森林的碳汇作用在现在和未来一段时间内处于主导地位,但新造林有着巨大的碳汇潜力,所以在保护原有森林的同时要植树造林,从生态学角度抵消碳排放;森林碳汇只能减少小部分碳排放,更主要的是改善云南省的能源结构,加快技术进步速度,开发水电等新能源,从根本上减少温室气体的排放。     

The impact of Indonesian peatland degradation on downstream marine ecosystems and the global carbon cycle

Tropical peatlands are among the most space‐efficient stores of carbon on Earth containing approximately 89 Gt C. Of this, 57 Gt (65%) are stored in Indonesian peatlands. Large‐scale exploitation of land, including deforestation and drainage for the establishment of oil palm plantations, is changing the carbon balance of Indonesian peatlands, turning them from a natural sink to a source via outgassing of CO₂ to the atmosphere and leakage of dissolved organic carbon (DOC) into the coastal ocean. The impacts of this perturbation to the coastal environment and at the global scale are largely unknown. Here, we evaluate the downstream effects of released Indonesian peat carbon on coastal ecosystems and on the global carbon cycle. We use a biogeochemical box model in combination with novel and literature observations to investigate the impact of different carbon emission scenarios on the combined ocean–atmosphere system. The release of all carbon stored in the Indonesian peat pool, considered as a worst‐case scenario, will increase atmospheric pCO₂ by 8 ppm to 15 ppm within the next 200 years. The expected impact on the Java Sea ecosystems is most significant on the short term (over a few hundred years) and is characterized by an increase of 3.3% in phytoplankton, 32% in seagrass biomass, and 5% decrease in coral biomass. On the long term, however, the coastal ecosystems will recover to reach near pre‐excursion conditions. Our results suggest that the ultimate fate of the peat carbon is in the deep ocean with 69% of it landing in the deep DIC pool after 1000 years, but the effects on the global ocean carbonate chemistry will be marginal.