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青奥会对江苏碳排放的影响评估

时间:2024-04-24

摘要:本文采用2010年江苏省宣布举办青奥会作为自然实验,采用了项目评估中的合成控制法对江苏省的碳排放进行影响效果评估。研究发现,在2010年之后,真实与合成江苏的碳排放差距平均在3147万吨,2015年的政策效果相对于2010年为8308.36万吨。对影响效果采用LMDI路径分解,发现能源排放效应和能源强度效应抑制了碳排放的增加,而经济发展效应和人口规模效应促发了碳排放的增加。最后根据研究结果提出相应的政策建议。

关键词:碳排放;青奥会;合成控制法;LMDI

中图分类号:G811.2+X32文献标识码:A文章编号:1008-4428(2019)03-0181-03

一、 引言

自从1997年各国签订了《京都议定书》之后,各国都逐渐将注意力放到了环境保护与低碳发展,低碳发展方式近年来也就成了各国解决经济与自然环境问题最热衷的方法之一。我国在这二十年中也是积极贯彻执行签署的《京都议定书》的文件精神,逐渐将政府的工作重心转移到环境保护和低碳发展上;随后根据我国在2009年国民经济和社会中长期规划的精神,2020年单位碳排放要比2005年下降45%,表明我国在控制碳排放这个目标上的战略性决心。而江苏作为我国的经济大省,将承担更大的指标考核压力,传统唯GDP的经济发展模式已经不再适应当前的主要矛盾——人民对于美好生活的需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。如今经济改革任务重、时间紧,江苏则想通过体育的外推力加速转变本省的经济发展模式,减轻经济改革的阻力,为低碳发展模式的顺利实施保驾护航。江苏从2005年开始就展现出对国际赛事的热情,是第十届全运会的东道主;随后于2006年和2008年在南京市承办了高水平的篮球赛;紧接着2013年在南京市举办亚运会,这些高水平的赛事背后传达的是南京市乃至江苏在21世纪中如何打造江苏新名片的宏伟计划,并不遗余力地朝着控制碳排放的目标前进。

目前,在研究青奥会此类重大体育赛事上,国内外学者研究更多的是2008年的北京奥运会,这是我国首次举办最高级别的全球性国际赛事。针对这类体育赛事,经济学界的主要切入点更多的是放在了经济效益和与之相关的环境领域中,张亚雄(2008)从投入产出模型的角度出发评价北京奥运会对中国经济的拉动力分析,认为奥运会对周边地方经济有较强的溢出效应;Wang(2009)对奥运会期间的关于改善空气质量和排放的一系列举措进行案例研究,主要通过观测地面交通对黑炭(BC)这个指标进行测算,柴油卡车的减少是黑炭降低的主要因素;Long从环境措施入手,分析了奥运前后不同的环境的效率,发现为了达到绿色奥运的宗旨,积极引入高端产业,拓展产业的价值链,提高外商直接投资的门槛,降低北京和周边地区低端产业的比重,这对其产业结构调整有很强的催化作用。

随着我国国际化进程的深入,我国除了举办了2008年的北京奥运会、2014年的南京青奥运,还即将在2022年迎来北京冬奥会,然而这类事件很少直接在碳排放相关的研究中,当下,碳排放的研究更多的是涉及以碳排放为中心的碳排放权交易的研究当中,Pan(2015)通过回顾对比以往文献中提到的41种方案,并将这些方案置于同一个框架中比较,认为不同的方案会使得不同的国家配额有很大差距,但是发达国家依旧需要承担更大的减排责任;Li和Lu(2015)构建出一般均衡模型,模拟出不同的碳价对于中国宏观经济、环境质量和能源需求的影响,建议给出的碳价每吨在30—50元之间;Li(2017)主要研究全国碳排放交易系统在2020年对煤炭工业的影响,得出碳排放交易体系可以提高石油等原料的竞争力,会导致煤炭生产的下降,有助于我国节能减排的目标。

虽说这两个话题都是我国最近几年的热点话题,两者都有内在的联系,即这类体育赛事所传达的绿色环保精神正是碳减排的核心理念,但是却鲜有文献将这两个话题联系在一起进行探究。基于以上考虑,本文以2014年青奥会这件体育赛事对江苏碳排放影响为实例研究,探究带有绿色宗旨的青奥会对于当下迫切关注的碳排放是有怎样的影响轨迹。

二、 研究设计

本文采用Abadie(2010)论文中运用的合成控制法评估2014年青奥会的影响,合成控制法可以弥补双重差分中主观选取对照组的情况,增加了研究的严谨性。考虑到2010年是南京申请青奥会成功之年,从2010年开始就开始制定相关的政策,所以将2010年看作是政策冲击年;与此同时,青奥会虽然举办地在南京,但是没有江苏省的政策支持,是没有实力举办的,曾颁布了《江苏省保障青奥会环境质量工作方案》,全省都要支持青奥会的举办,所以选取省级区域为研究范围,确保评估的精准性。

在确定了青奥会对江苏碳排放产生了正面冲击之后,我们需要进一步探究其2010—2015年冲击的传导路径,而指数分解正是研究其变化特征以及其传导路径较为流行的方法。Ang(2004)对比了当前常用的分解方法之后,认为对数平均迪氏分解法(Log arithmic Mean Divisia Index,LMDI)不僅操作上可以将余项完全分解,且其在理论基础和结果上都表现清晰。故本文采用LMDI定量分解青奥会使得江苏碳排放增加的传导因素。

结合上文的控制变量,选取的碳排放公式为:

C=CE×EY×YP×P(1)

其中C代表碳排放,E代表能源的消费量,Y代表国内生产总值,P代表人口数量。

令:s=CE,e=EY,y=YP,p=P(2)

其中s代表总能源的排放效用;e代表总能源强度效应;y代表经济发展效应;p代表人口规模效应。

将(2)代入到(1)中可化简碳排放模型:C=s×e×y×p(3)

利用LMDI加法形式对(3)进行因素分解,令真实江苏的碳排放为Ct,合成江苏的碳排放为Ch,第m年两者进行差分比较:

ΔCtm-hm=Ctm-Chm=ΔCsm+ΔCem+ΔCym+ΔCpm(4)

其中ΔCtm-hm代表江蘇第m年碳排放真实与合成的差距;ΔCsm代表总能源的排放效应引发的江苏第m年碳排放真实与合成的差距;ΔCem代表总能源的强度效应引发的江苏第m年碳排放真实与合成的差距;ΔCym代表经济发展效应引发的江苏第m年碳排放真实与合成的差距;ΔCpm代表人口规模效应引发的江苏第m年碳排放真实与合成的差距。模型分解后,分解的值小于0表示该效应是抑制作用,若分解的值大于0表示该效应是增加作用。

三、 青奥会对江苏碳排放的影响评估

(一)数据来源

本文的数据来自2002—2016年《中国统计年鉴》和各省的统计年鉴以及《中国能源统计年鉴》,最初选取的控制组省市为全国的30个省市,在数据整理当中发现西藏的数据大量缺失,则需要将这个省从控制组中去掉。

(二)青奥会对江苏碳排放的影响

通过Stata软件对合成控制法的编程运算,表1展示了拟合江苏的具体权重,其中山西的权重最小,河北的权重最大,6个省市的权重和为1。图1展示了2001—2015年的真实碳排放与拟合的碳排放之间的轨迹变化,从图中可以很明显地看出,青奥会宣布之前(2010年),6个省市合成出的江苏碳排放轨迹能很好地拟合真实的江苏碳排放的轨迹,符合平行趋势假定,说明可以当作没有青奥会情况下的江苏。在2010年之后,真实发生青奥会的江苏碳排放有一个突变,在随后的4年中远高于合成江苏的碳排放,两者之间的差距并不断拉大,2013年真实与合成江苏之间的差距为9049.86万吨,在2014年有小幅度的下降,2015年又有所加剧。

根据图1可知,表2展现了江苏碳排放在2010—2015年的总效应以及能源结构效应、能源强度效应、经济发展效应和人口规模效应,总效应呈现逐年递增的趋势。表3展现了因青奥会的原因在2015年相对2010年增长了8308.36万吨。表中能够清晰地看出,2015年能源排放强度效应使得江苏碳排放相对于2010年降低了327.19万吨,能源的强度效应也使得江苏的碳排放降低283.31万吨,然而经济发展效应、人口规模效应却使得江苏碳排放各自增加了8474.16万吨和444.70万吨。这表明青奥会是通过后面两种效应使得碳排放增加,这当中经济发展效应是江苏碳排放的主要促进因素,在受青奥会冲击的5年当中,经济发展效应一直处于正值,且在2011—2013年相对于2010年其正面效应分别占据当年累计总效应的半壁江山,说明青奥会的存在是拉动江苏经济发展的一大动力,经济支出主要用于城市的建设投资上,故而碳排放也是巨大。

能源排放强度效应和能源强度效应是江苏碳排放的主要抑制因素,尤其是能源的强度效应,就2015年达到了-31604.81 万吨,几乎和经济发展效应旗鼓相当,其政策效果为-283.31这与青奥会的宗旨有很大的关系,青奥会要求的口号是绿色奥运,因此伴随着经济的投入,节能减排的力度同样在增加,如2014—2015年江苏的万元能耗同比实际增速为-5.92%和-6.73%该数据来源于中经网统计数据库。,能耗的下降在很大程度上降低了江苏能源强度。同时煤炭作为一种高碳排放能源,在2010—2015年期间,为了响应绿色奥运的口号,江苏的煤炭用量逐年降低,如原煤的碳排放从2010年占全年碳排放的0.63,一直降低到2015年的0.57,减少高排放的能源可以有效地降低能源排放强度。

四、 结论及其政策建议

(一)研究结论

碳排放增速是我们经济社会中需要解决的一个问题,但是我国需要不断通过举办国际赛事来积极融入世界、增加城市的知名度,而目前基础设施相对缺乏,为了举办赛事就需要在短期内进行大量的建设,碳排放也就不可避免地快速增加,这就产生了一对矛盾。本文首次利用合成控制法来评价青奥会(重大事件)对地方碳排放有何影响效果,通过对数据信息的挖掘找出对应的控制组权重,得到了一个在事件没有发生之前拟合效果最优的“反事实”,这个“反事实”模拟了目标省份如果没有青奥会发生的发展趋势,与目标省份的实际情况对比来研究青奥会对江苏省碳排放的影响效果。研究发现,青奥会的举办的确可以使得江苏省的碳排放上升,增加幅度在2014年前后达到最高,总体带来的碳排放增加为8308.36万吨。随后通过LMDI方法对因青奥会而增加的碳排放进行分解,发现碳排放的增长与经济发展水平和人口规模呈高度的正相关。一方面青奥会的举办拉动了江苏经济的发展,而能源则为经济发展提供原动力,故而促进来了碳排放的增加;另一方面受青奥会宗旨的影响,能源的排放强度效应和能源的强度效应则抑制江苏碳排放增加的因素。

(二)政策建议

目前中国的综合国力在增强,更需要积极地融入国际社会中,青奥会这种国际盛事是提升国家和地区知名度的一种手段。北京的环境污染一直被人诟病,治理却软弱无力,但是会发现在举办奥运会之后加速了环境治理速度;青岛积极引进国际帆船赛事这种重大事件也加速了青岛市的产业结构调整,有助于缓解城市的碳排放增速;厦门举办马拉松使得本城市也有主动降低碳强度的压力。从这些例子中可以发现,体育盛事的举办从长远角度对本地区环境的改善有相当大的促进作用。根据本文的实证研究结果和当下的江苏经济发展情况,就其能源经济环境方面的建议如下:

1. 增强清洁能源的消费比重

就目前而言,为了经济的发展,碳排放的增长趋势不可避免,但是在选择能源上可以有所侧重,增加天然气、风能、水能和核能的使用比例,改善能源的消费结构,可以有效地缓解碳排放的增长速度。

2. 加强产业结构调整

碳排放的主要来源是第二产业,故着重开发第三产业,转变经济发展方式,有利于降低当下经济发展对能源的依存度。青奥会给江苏带来更多的是软优势,正好借此时机大力发展江苏的体育事业和文化产业,争取成为江苏经济增长的一大动力。

3. 扩大碳减排技术的研发与合作

从青奥会中暴露的问题表明治污能力还处于较低层次,资金的投入不足以缓解碳排放增速的下降,可见在治污的核心技术上没有很大的突破,要想短期有所提升,加大与国外在该领域有先进技术的机构的合作是解决此问题的主要途径之一。

参考文献:

[1]张亚雄,赵坤.北京奥运会投资对中国经济的拉动影响——基于区域间投入产出模型的分析[J].经济研究,2008(3):4-15.

[2]WANG X, WESTERDAHL D, CHEN LC, et al. Evaluating the air quality impacts of the 2008 Beijing Olympic Games: On-road emission factors and black carbon profiles[J]. Atmospheric Environment,2009,43(30).

[3]LONG X, CHEN B, PARK B. Effect of 2008s Beijing Olympic Games on environmental efficiency of 268 Chinas cities[J].

[4]PAN X, TENG F, TIANY, et al. Countries emission allowances towards the low-carbon world: A consistent study[J]. Applied Energy,2015,155:218-228.

[5]LI W, LU C. The research on setting a unified interval of carbon price benchmark in the national carbon trading market ofChina[J]. Applied Energy,2015(155):728-739.

[6]LI G, YANG J, CHEND, et al. Impacts of the coming emission trading scheme on Chinas coal-to-materials industry in 2020[J]. Applied Energy,2017(195):837-849.

[7]Abadie A, Diamond A, Hainmueller J. Synthetic Control Methods for Comparative Case Studies: Estimating the Effect of Californias Tobacco Control Program[J]. Journal of the American Statistical Association,2010,105(490):493-505.

[8]Ang B W. Decomposition analysis for policymaking in energy: Which is the Preferred Method[J]. Energy Policy,2004,32(9):1131-1139.

[9]張成,史丹,李鹏飞.中国实施省际碳排放权交易的潜在成效[J].财贸经济,2017,38(2):93-108.

[10]苏治,胡迪.通货膨胀目标制是否有效?——来自合成控制法的新证据[J].经济研究,2015(6):74-88.

[11]李荔,刘倩,李冰,等.南京青奥会期间管控措施空气质量改善效果评估[J].环境科学研究,2016,29(2):175-182.

[12]王艳芳,张俊.奥运会对北京空气质量的影响:基于合成控制法的研究[J].中国人口·资源与环境,2014,24(S2):166-168.

[13]Malla S. CO2 emissions from electricity generation in seven Asia-Pacific and North American countries:A decomposition analysis[J]. Energy policy,2009,37(1):1-9.

[14]李建豹,黄贤金,吴常艳,周艳,徐国良.中国省域碳排放影响因素的空间异质性分析[J].经济地理,2015,35(11):21-28.

[15]国涓,刘长信,孙平.中国工业部门的碳排放:影响因素及减排潜力[J].资源科学,2011,33(9):1630-1640.

[16]徐昱东.FDI、贸易开放与CO2排放:以山东省为例[J].科研管理,2016,37(8):76-84.

作者简介:

周鑫鑫,男,南京财经大学经济学院硕士研究生,主要研究方向:资源环境经济与政策。

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