碳排放论文范文

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第1篇

对于国外碳排放审计的现状主要基于审计主体、审计标准、审计方法、审计报告等方面逐次进行说明。

（一）审计主体

目前碳排放审计的主体主要有两大类：一是专门从事审计与鉴证业务的组织，即会计师事务所，除了国际四大之外，均富国际等会计师事务所也有参与；另一类是由环境工程专家构成的咨询、评价机构，如知名的法国国际检验局、英国劳氏质量认证公司、环境资源管理集团等。两大审计主体均属于独立的第三方，经过其审计的碳排放信息质量有保证，更易获得他人的信赖。两大主体优势互补，会计师事务所具有扎实的审计功底与强大的审计队伍，而咨询公司在环境专业知识方面见长。根据WendyGreen（2013）对2006年至2008年来自43个国家的3008个公司的碳排放信息披露进行研究发现，当鉴证对象仅包括碳排放信息时，倾向于由咨询公司进行鉴证。当鉴证的对象延伸到可持续发展外的更广泛领域时，由会计师事务所提供审计的居多。

（二）审计标准

国外进行碳排放审计时所依据的审验标准有：在国际层面，有审计职业界，如国际审计与鉴证准则委员会（IAASB）的ISAE3000标准，其他组织，如世界可持续发展工商理事会（WBCSD）和世界资源研究所（WRI）2004年制定的温室气体议定书及国家化标准组织（ISO）于2006年制定的ISO14064-1、ISO14064-3等。在国家层面，美国会计师学会和加拿大特许会计师公会于2003年纷纷制定了关于温室气体排放信息认证的审计准则。尽管审计标准种类繁多，然而与成熟的财务审计不同，碳排放信息鉴证仍缺乏具体的、可操作的国际性指南。因此IAASB在2007年批准了一个旨在制定碳排放披露鉴证准则的项目，并于2008年在悉尼、墨尔本、多伦多、布鲁塞尔召开的四次圆桌会议中有来自不同背景的人员（会计人员、政府监管者、公司代表、学术界成员等）对构建准则中的难题进行集中讨论。

（三）审计方法

传统的财务审计方法如检查、观察、询问、分析程序等在碳排放审计中仍然可用。根据美国和欧盟的排放实践，在进行现场审计时，需要审查被审计单位的监测计划数据、历史排放数据等，现场检查监测设备的维护状况以及与相关工作人员面谈等，必要时运用专业技术和设备对检测系统进行独立的成效检验。基于获取的信息进行策略分析、程序分析以及风险分析，加强关注错误高发源和其他可能导致错误的监测和报告程序，重视经营者为降低不确定性采取的所有有效的控制风险的方式。除此之外，大量的数据处理与验证必须允许操作的交易程序建立在信息技术系统之上。在碳排放报告与审计中使用信息技术有助于增强数据的准确性，提高审计速度，增强数据的分析以及可比性。美国是将信息技术成功运用的典范，环保局（EPA）要求污染物的报告应以标准化的电子格式（EDR）报告。当排放数据以标准化的电子格式报告时，可通过数据检查软件进行质量保证和质量控制检查，并结合风险评估程序有针对性的投入审计资源，减少或避免错误，审计质量得到保证的同时提高审计效率。（四）审计报告碳排放审计的最终成果以审计报告的形式呈现。报告应明确所有完成的相关工作，并对有关排放信息表述是否恰当做出评价。传统财务审计一般提供的是合理保证，而在碳排放审计中审计人员可基于工作的努力程度和报告具体的要求有选择的提供合理、有限保证，甚至是高水平的保证。目前大部分的碳排放信息审计报告仍然作为可持续发展报告的一部分，但随着社会环保意识的增强，独立碳排放审计鉴证准则的建立，单独披露碳排放审计报告是发展趋势。

二、国外碳排放审计的效果分析

（一）研究假设

对碳排放信息进行审计、评价意味着企业注重碳管理，属于Sinkin（2008）所指的生态效益企业。相对而言生态效益企业能否拥有更高的市场价值，Sinkin（2008）选取2003年431家财富500强企业对此进行实证研究，结果发现企业采取具有生态效益的策略可以降低成本，提高利润，拥有较高的股票价格；Jacobs（2010）则选取340家美国公司作为样本，通过事件研究方法证明，经过ISO14001认证的公告会引起市场较强的正反应，与Sinkin（2008）结果类似。可见，经过认证的环境信息可以在一定程度上提升企业价值，而碳排放审计作为对碳排放信息的鉴证、评价，属于环境认证的子部分，是否有此效果，本文对此加以验证。由此，本文提出以下假设：经过碳排放审计的企业拥有更高的企业价值。

（二）样本数据与模型设定

本文样本来源于碳信息披露项目（CDP）。CDP是由英国伦敦机构投资者自发形成的，旨在向投资者披露有关气候变暖所引起的重大风险与机会的信息，试图在投资者和企业之间搭建起一个以高质量的信息披露为基础的对话平台，为广大投资者提供至关重要的碳排放信息和数据。目前CDP已扩展到20个国家和地区，成为国际碳披露的基本模式。而我国企业自2008年受邀参与CDP问卷调查，成为参与比例最低的几个国家之一，即使在2012年100家受邀企业中，回复问卷的企业也仅有23家，未回复但提供相关信息的企业有1家，尚未披露任何关于碳排放审计的信息。鉴于国内数据的不可获得性，本文以入选2011-2012CDPS&P500的企业作为研究对象。由于CDP属于自愿性披露项目，最终参与CDP问卷调查并予以公开的企业2011年有295家，2012年298家，即可获取的观察值有593个。其中2011、2012年经过审计的分别有79家（26.78%）、179家（60.01%），开展碳排放审计的企业数量逐年增加。对碳信息披露是否经过审计（Audit）采用虚拟变量定义，是为1，否为0。结合已有的研究，本文的企业价值采用托宾Q值（TobinQ）来衡量，并选择企业规模、财务杠杆、收入增长率、盈利能力作为控制变量，构建如下模型，模型中的定义变量见上页表1，变量的描述性统计见上页表2，各变量的标准差较小，没有表现出太大的差异性，处于正常的变动。TobinQ=β0+β1Audit+β2SIZE+β3Lev+β4Growth+β5Roa+ε

（三）变量的相关性检验

TobinQ与Audit之间的Pearson相关系数为0.018，p值为0.664，意味着简单的两者之间线性相关未能通过显著性检验。根据偏相关系数检验结果（表4），在控制了企业规模、财务杠杆、盈利能力、企业发展状况之后，TobinQ与Audit之间的偏相关系数为0.114，p值为0.006，在1%的水平上显著，即通过显著性检验。通过变量的相关性检验，初步说明碳排放审计可影响企业价值。（四）回归分析由表5的多变量回归结果表可得，TobinQ与Audit的系数为0.2241，且在1%的水平上显著。除此之外，企业规模、盈利能力与企业发展状况显著影响企业价值。这一结果充分印证了相关性检验的结论，即在控制企业规模、盈利能力、财务杠杆与企业发展状况下，碳排放审计可以提升企业价值，假设得到验证。

三、结论及启示

第2篇

1.数据来源。本文选择的样本时间区间是1980-2013年，数据主要来源于历年《四川省统计年鉴》和统计公报。

2.指标的选取。本文选择产业生产总值、产业资本存量和产业就业人数三个指标来评价产业结构的发展情况；本文结合Kaya模型和碳的化学燃烧公式法来测量碳排放。各指标具体如下:

2.1产业生产总值。本文采用的各次产业生产总值的数据主要来源于《四川省统计年鉴》历年公布的的当年GDP。用GDPit表示四川省第i次产业在t年的国内生产总值。

2.2产业资本存量。本文采用国际上普遍使用的永续盘存法来衡量四川省的资本存量，该方法由Goldsmith在1951年开创，该方法的计算公式为。公式中，i=1,2,3分别表示第一、二和三次产业；Kit表示第i个产业在第t年的资本存量；Kit-1表示第第i次产业在第t-1年的资本存量；Iit表示第i次产业在第t年的投资，δit表示第i次产业在第t年的折旧率。目前，国内学者对于资本存量基期的确定，大多数选择1952年或1978年作为基期，本文以1978年作为基期。对于折旧率的确定，国内学者的选择差异较大，如黄勇峰等(2002)选择设备、建筑的折旧率分别为17%、8%；张军等(2004)选择各省份的折旧率为9.6%；杨格(Young，2000)、龚六堂和谢丹阳(2004)的选择分别为6%和10%，本文的折旧率定为上述学者选择的算术平均数为10%。对于当年投资的确定，国内学者中张军和章元（2003）采用积累的概念及其相应的统计口径确定；王小鲁(2000)采用全社会固定资产投资作为当年的投资；还有用资本形成总额或固定资产形成总额作为当年的投资，本文采用第三种方法即四川省当年的固定资本形成总额作为当年的投资。

2.3产业就业人数。本文中各产业就业人数来源于四川省历年统计年鉴，用itlabor(其中i=1，2，3)表示四川省第i次产业在第t年的就业人数。

2.4碳排放量。目前我国没有碳排放量的直接监测数据，对于碳排放量的计算,学术界没有统一的标准，本文结合Kaya模型和碳的化学燃烧公式法来计算四川省的碳排放量。Kaya模型是由日本学者YoichiKaya提出的，该模型将经济发展、人口和政策等因素与人类活动产生的二氧化碳联系起来，分析地区的碳排放量和该地区的能源消费结构因素、各类能源的排放强度、能源的利用效率、经济的发展因素以及人类的活动的关系。公式中，P为人口，E/GDP表示单位能源使用强度，CO2/E表示碳排放强度即碳排放系数。碳的化学公式法是使用碳的化学燃烧公式:C+O2=CO2，从化学角度来测算能源消耗产生的碳排放。碳的燃烧值约为34070kj/kg，每吨标准煤消耗释放的热量约为29302kj，因此可以计算出消耗每吨标准煤释放出的二氧化碳。然而国内外学者发现标准煤含有硫、氮等元素会影响碳排放的测算，因此，本文结合两种方法计算出的每吨标准煤的碳排放系数的算术平均数作为本文每吨标准煤的碳排放系数为2.499。公式中，itcarbon(i=1，2，3)表示四川省第i次产业在第t年的碳排放量，单位为万吨;tcarbon表示四川省在第t年的碳排放量;GDPt和GDPit分别表示四川省在第t年的国内生产总值和第i次产业的国内生产总值。

二、模型的设定

鉴于本文中各经济变量数据较大，并且尽量减少或消除异方差对回归结果有效性的影响，本文对各变量取自然对数构造如下的面板数据计量模型。表示四川省第i次产业在第t年资本存量、劳动力和碳排放量的对数值;表示截距项，表示回归系数，表示残差项。

三、实证结果及分析与结论

1.回归结果及分析表1四川省各产业碳排放与产业结构回归结果由表1可知：对于第一产业，评价第一产业发展情况的三个因素GDP、资本存量和就业人员数量均通过了5%显著性水平的检验，且第一产业GDP与第一产业碳排放呈正相关关系，回归弹性系数达到0.8524，表示第一产业产值每增加1%就会导致第一产业碳排放增加0.8524%;而第一产业的资本存量和就业人员数量对第一产业的影响却呈现出负相关关系，相关弹性系数分别为－0.5134和－0.5285，这说明第一产业的资本存量和从业人数的增加不会导致碳排放的增加。对于第二产业，第二产业的资本存量对第二产业的碳排放通过了10%的显著性检验，其他变量均通过了5%的显著性水平检验，总体而言，各变量对于碳排放的影响是显著的。其中，第二产业的GDP对第二产业的碳排放影响最大，相关弹性系数达到1.5631，远远高于其他两个变量的影响，而且远远大于第一、三产业对碳排放的影响，表明四川省的第二产业中，三高（高能耗、高污染、高排放）企业居多，反映第二产业的发展结构不合理。对于第三产业，第三产业的所有变量均通过了5%的显著性水平检验，第三产业产值与碳排放呈正相关关系，弹性系数为0.6796，在各产业中对于碳排放的影响最小，且第三产业的资本存量和从业人员与第三产业的碳排放呈负相关关系，与第一产业一致。

第3篇

1．1能源消费碳排放核算根据《2006年指南》关于能源消费碳排放核算公式和张兰［19］等学者的研究，能源消费主要考虑煤炭、石油、天然气，此外还包含少量的风能、生物质能、核能等，由于其他能源对环境影响较小，不予考虑。核算能源消费碳排放的公式。式中，E－C为能源消费碳排放量;Energyi为第i种能源的消费量;αi为第i种能源转换因子，即根据净发热值将燃料转换为能源单位(TJ)的转换因子;CCi为第i种能源碳含量(t/TJ)，即单位能源的含碳量;NCi为第i种能源的非燃烧碳，即排除在燃料燃烧以外的原料和非能源用途中的碳;10－3为单位转化系数;COFi为第种能源的碳氧化因子，即碳被氧化的比例，通常缺省值为1，表示完全氧化。将上述公式进一步简化，可得到计算中更为简便且实用的公式:。式中，βi为第i种能源的碳排放系数，即单位能源的碳排放量。国内外开展能源碳排放系数研究主要有国家科委气候变化项目、国家计委能源所、日本能源经济研究所、美国能源部、DOE/EIA等，本文研究中选取几项权威系数的均值作为计算系数，详细情况见表1。

1．2农业碳排放核算IPCC有关农业生产碳排放的论述多集中于生物活动产生、土壤碳和水稻的甲烷排放，而关于农业生产物质投入导致碳排放的研究不多。结合我国和湖南省农业生产特点，以《2006年指南》为主要参考，结合田云［2，22］等基于投入视角的农地碳排放测算研究，确定农业生产碳排放源包括:稻田、化肥、农药、农膜、牲畜活动。由于农业机械动力相关的碳排放已在能源消费碳排放核算中涵盖，为避免重复，此处不再涉及。构建农业物质投入碳排放核算公式为。式中，A－C为碳排放;i为第i种农业生产要素投入;εi为第种农业生产要素碳排放系数。农药等农业生产要素碳排放系数参考美国橡树岭国家实验室等机构和学者的研究成果，见表2。水稻生长过程中会释放大量甲烷，而甲烷是IPCC公布的六类温室气体之一。水稻是湖南省种植面积最大的农作物，因此核算湖南省农业生产碳排放需要考虑水稻生长的碳排放。Wang［23］、Cao［24］、Matthew［25］等学者测算了稻田甲烷排放系数，结果为0．44gCH4/(m2•d)、0．44gCH4/(m2•d)、0．50gCH4/(m2•d)，研究将三者的算数平均值作为计算系数，即0．46gCH4/(m2•d)。根据2007年IPCC第四次评估报告的相关内容，1单位甲烷与1单位二氧化碳温室效应比为25∶1，据此可确定甲烷与碳的转换系数为6．82，结合稻田甲烷排放系数，确定稻田碳排放系数为3．136gC/(m2•d)。湖南省水稻生长周期为120—150天，研究选取平均值135天为计算标准。稻田碳排放计算公式为。式中，R－C为稻田碳排放量;S为水稻播种面积。根据《2006年指南》第四卷第10章关于牲畜和粪便管理过程碳排放的相关论述，畜牧业尤其是诸如牛、羊等反刍动物生长过程中会产生大量的甲烷，具体而言包括肠道发酵和粪便管理两部分。参考田云［12］等学者的研究，我国畜牧业产生甲烷排放的主要牲畜品种有牛、马、驴、骡、猪、羊，以IPCC给出的排放系数为依据，运用上文所述的甲烷—碳转换系数，建立我国主要牲畜碳排放系数见表3。畜牧业碳排放计算公式为:。

1．3废弃物碳排放核算根据《2006年指南》第五卷有关废弃物的分类研究，温室气体排放源主要有四类:固体废弃物生物处理、废弃物的焚化与露天燃烧、固体废弃物填埋处理、废水处理与排放，固体废弃物填埋处理(即SWDS)是废弃物温室气体的主要来源。固体废弃物被掩埋后，甲烷菌可使废弃物所含有机物分解产生甲烷气体。由前文可知，甲烷是主要温室气体之一，且产生的温室效应比二氧化碳强。据IPCC相关研究估计，全球每年约3%—4%的温室气体来源于废弃物填埋处理产生的甲烷。《2006年指南》推荐使用一阶衰减法(FOD)，一阶衰减法能获得更好的测算精度。根据《2006年指南》和渠慎宁［3］等学者的研究，本研究给出固体废弃物填埋处置产生甲烷量的一阶衰减法的估算公式。

2数据来源与处理说明

2．1数据来源农业生产中涉及的水稻种植面积、化肥、农药、农膜数据来自2001—2011年《中国农村统计年鉴》和能源数据来自湖南省能源平衡表;农业生产中各类牲畜数量来自历年《湖南省统计年鉴》;工业废弃物和城市固体垃圾数据来自国研网统计数据库，确实部分运用插值法根据历年数据补充完整(限于篇幅，方法介绍略);土地利用数据来自国研网统计数据库，经济数据来自相关年份的《湖南省统计年鉴》，按2000年不变价格参与计算。

2．2处理说明根据《土地利用现状分类》和赵荣钦等学者的研究，承载碳排放的土地利用类型包括耕地、牧草地、农村居民点用地、城镇居民点及工矿用地、交通水利和其他用地。研究将根据碳排放发生载体，本文将其分解到具体的用地类型，畜牧业按照食物来源将牲畜活动分属于耕地和牧草地，用地类型与碳排放源对应关系见表4。

3结果分析

3．1碳排放总量与时序特征根据上述公式，我们对湖南省的碳排放总量进行了测算，结果见表5。2011年湖南省碳排放总量为10377．79万t，比2000年的3504．60万t增长了196．10%，远低于同时期GDP增速(500．21%)。从碳排放来源分析，2011年湖南省碳排放的主要来源仍然是能源消费，占总量的95．69%，达9930．06万t;其次是畜牧业碳排放，占总量的2．43%，达2523．01万t;种植业碳排放站总量的1．78%，达184．76万t;废弃物碳排放最少，仅为碳排放总量的0．10%。根据IPCC给出的《2006年指南》，全球能源消费占碳排放总量比例的平均水平为75%，湖南省能源消费碳排放占比远高于参考值，说明湖南省的能源消耗量较大，节能减排的形势严峻。本研究重点测算了湖南省2000—2011年的碳排放总量，通过分析其时序和结构变化特征探讨了湖南省新世纪初期经济发展对环境的影响。研究时序内湖南省碳排放逐年增加(表5)，且增速持续上升，年均增长率10．37%，低于GDP的年均增长率(17．69%)。湖南省碳排放的结构特征也发生了较大变化，2000年能源消费仅占碳排放总量的77．29%，随后逐年上升，直至2008年超过90%，2011年达到总量的95．69%，能源消费对碳排放的影响逐渐增强，湖南省经济发展对能源消费的依赖日益突出，暴露了较为严重的经济发展质量问题。种植业碳排放占比逐年下降，比2000年降低了4．12倍，对碳排放总量的影响逐渐变小。畜牧业碳排放在碳排放结构中处于第二位，2000占比高达13．36%。随着能源消费碳排放的迅猛增加和畜牧业自身的萎缩，畜牧业碳排放占比也逐年下降，比2000年降低了4．50倍;废弃物在总量中的比例一直较低，2000年占总量的0．23%，随后逐年下降，2011年仅为0．10%。

3．2土地承载结构特征与效应分析根据以上有关土地承载碳排放来源的描述，本研究将2011年湖南省碳排放根据其土地承载的属性进行分解，并进一步计算结构特征与碳排放强度，以期从土地利用的视角分析碳排放的来源及减排路径，具体见表6。结果显示，城镇居民点及工矿用地是最大的碳排放源，总量达7781．06万t，占总量的74．98%，且碳排放强度(碳排放与土地面积的比值，t/hm2)也最高，为263．94;交通水利及其他用地次之，碳排放强度为33．41，碳排放占总量的11．30%，为1172．40万t;其他用地类型的碳排放量较少，总计占比为13．73%;牧草地的碳排放总量虽然较少，但其强度较大，单位面积碳排放达32．22t，是仅次于城镇居民点及工矿用地和交通水利及其他用地的碳排放土地承载类型。

4结论与讨论

4．1结论从2011年湖南省碳排放测算的结果可知，能源消费碳排放是碳排放的主要来源，其次是畜牧业、种植业和废弃物。能源消费的高碳排放与湖南省产业结构不合理、产能过剩、能源过度消费有着直接的关系。尤其是新世纪初期，忽视环境问题和对资源的过度消耗是造成碳排放居高不下的重要原因。湖南省节能减排形势严峻，为配合国家碳减排的重大目标，在后续发展中应着重从优化产业结构、转变经济发展方式、淘汰落后差能、创新能源利用技术、大力发展现代农业等方面着手。研究时序内，湖南省碳排放总量逐年增加，且增速不断变快，碳排放结构中能源消耗碳排放占比逐年增加，说明湖南省在能源消耗方面存在浪费问题。畜牧业碳排放占比仅次于能源消耗碳排放，其次是种植业碳排放，废弃物碳排放最少。除能源消耗碳排放占比外，其他来源占总量的比例均逐年下降。能源消耗碳排放的迅猛增加与新世纪初期湖南省经济发展的特征有关，大量工业企业项目投入使用，产能过剩，造成了资源浪费，从而造成碳排放激增。在种植业方面，在研究时序内湖南省耕地种植面积没有明显增加，但碳排放却显著增加，这与近年来优越的农业政策有关。农业政策刺激农民积极种粮的同时也加重了农业物质的投入，如化肥、农药、薄膜等，这些都是农业碳排放的主要来源。畜牧业的碳排放降低与农业产业结构调整有很大关系，湖南省畜牧业萎缩，其产值在第一产业中的比重逐年下降，而技术创新等手段对畜牧业碳排放影响较小，因此碳排放量较最初降低。城镇居民点及工矿用地是碳排放强度最大的用地类型，其次分别是交通水利及其他用地、牧草地、农村居民点用地、耕地，城镇居民点及工矿用地集约利用度高，人口密集，且承载了主要的能源消耗碳排放，因此其碳排放强度较高。通过土地承载碳排放效应分析，可为控制碳排放提供一条新路径。即通过调控土地结构控制碳排放增加，保护其他碳排放强度较低且综合效益较高的用地类型，如林地、草地、牧草地等。