考虑要素禀赋差异的各国各行业碳排放轨迹集成比较研究及其对我国的启示

Investigating the internal laws or impact factors of carbon emission evolution track is the precondition of making rational CO2 emission reduction strategy and target in the long term. International experiences are worthy of referencing, but due to the different factor endowments across countries, carbon emission evolution tracks are distinct, and any ONE country's historical carbon experience, whether in aggregation or in structure, is difficult to be referenced by another. It is vital to study the differences of carbon tracks across countries. Most conventional literatures focus on aggregate analysis or sectoral study separately, and their model functions are not flexible (usually EKC curves or polynomial functions). This research project tries to (1) include the factor endowments and economic structures into the analysis framework, (2) establish the unbalanced and multi-dimensional panel data spline regression models, (3) propose the estimation method of the standard errors of the parameters and the confidence intervals of the predictors, (4) integrate the carbon emission by country by sector and by year into one econometric model, in order to eliminate the impact of economic structure or interrelationship between sectors (5) quantitatively study the differences of emission evolution tracks across countries and sectors, and their impact factors, (6) predict the carbon emission in the long run based on various scenarios, (7) provide benchmarks for IAMs, and (8) propose some suggestions for China's carbon reduction policies.

开展碳排放轨迹的内在规律和影响因素研究是制定中长期减排战略和目标的前提。国际经验值得借鉴或警示；但各国要素禀赋条件不同导致碳排放轨迹也不同，任何单个国家的历史排放经验（不论是总量还是结构）都很难作为其他国家的参考。探索各国（特别是发达国家）碳排放轨迹差异及其形成的原因更具参考价值。以往文献基本上是碳排放总量研究或者各行业分别研究，且碳排放轨迹函数形式设定不够灵活（主观设定成EKC曲线或多项式函数形式）。本项目拟将要素禀赋结构和经济结构纳入碳排放分析框架中，构建非平衡多维面板数据样条回归模型，解决模型参数标准误估计和预测结果置信区间估计问题；将国家×行业×时间三个维度的碳排放集结在一个计量模型内，以解决经济结构或行业关联性对各行业碳排放的影响；定量研究全球各国各部门长期历史时期的碳排放演变轨迹差异及其影响因素，开展不同情景下的碳排放预测；为IAM模拟提供参考基准，并形成相应的碳减排政策建议。

针对传统研究中对碳排放总量（人均量）或各行业分别研究造成的部门关联信息损失，以及函数形式设定过于僵化（EKC曲线或多项式函数）造成的主观先验性问题，本项目构建了面向国家×行业×时间多维度数据的自适应样条回归（Spline Regression）模型，定量比较了各国各行业长期碳排放演变轨迹及其影响因素。对难以直接观测的影响因素分离和归并，体现部门异质性（技术经济特征等）、国家异质性（要素禀赋、国土面积、气候条件、风俗习惯、历史背景等）和时间异质性（技术进步、国际油价、国际环境公约等），既关注可以观测的少数关键因素的影响（例如GDP），也关注难以观测或量化的因素（例如技术进步、国际公约等），构建了针对不同国家、行业的碳排放轨迹函数，并结合中国具体情况（资源禀赋、投资率等），分析了未来中国可能碳轨迹及其峰值年份，进而给出了政策启示。在模型形式设定、变量组合、计量估计方法等方面开展多重检验，研究结论是多种模型形式、样本组成下的多种结果的互相对比和验证，可靠性显著增强。上述思路也扩展应用到了我国省份×部门×时间的能源消费轨迹研究，研究结果可为各地区制定能源规划提供参考。主要结论：各国的临界值水平（人均GDP）和峰值规模均不同，在趋势照常情景下我国将在2027年出现显著的碳峰值，之后碳排放量显著下降（这与发达国家的“缓和下降”不同），对应的人均GDP水平为2.7万美元（2005年不变价PPP），排放规模为117亿吨二氧化碳；工业部门在2020之前达峰，交通部门在2030年；不同投资率情景下峰值时间基本不变，但峰值规模有较大变化。这些实证研究结论还可为气候综合评估模型的模拟研究提供了一个参考。.已发表论文27篇（SCI/SSCI期刊论文15篇）。发表论文获得同行较高认同和引用，单篇引用最高达到30次(Google数据)。出版英文著作Energy Economics: Energy Efficiency in China (Springer Press)。专利3项，软件著作权3项。省部级一等奖2项、二等奖2项，茅以升北京青年科技奖1项，霍英东基金1项。青年长江、国家优青、广东省杰青、青年珠江学者等各入选1人，培养毕业生12人(多数有SCI/SSCI发表)。部分依托上述成果，获批国家自然基金创新群体、智库研究项目，支撑了能源系统建模平台建设，支撑了国家能源局部分决策工作。