CNDD-0059 地区及行业二氧化碳排放量数据

01 数据介绍
▪ 关键词:中国各地区、各行业二氧化碳排放量
▪ 数据编号0059
▪ 数据名称:地区及行业二氧化碳排放量数据
▪ 数据区间:1990-2020年
▪ 样本数量:2,172 条
▪ 数据来源:CNDD根据中国能源统计年鉴整理
▪ 数据说明地区及行业二氧化碳排放量数据提供了宏观层面的二氧化碳排放量数据,具体包括煤炭二氧化碳排放量、焦炭二氧化碳排放量、原油二氧化碳排放量、汽油二氧化碳排放量、煤油二氧化碳排放量、柴油二氧化碳排放量、燃料油二氧化碳排放量、液化石油气二氧化碳排放量、天然气二氧化碳排放量、二氧化碳排放总量、人均二氧化碳排放量、二氧化碳排放强度等指标。
▪ 数据维度地区、行业层面
▪ 更新时间:2023年
▪ 综合评价碳中和(carbon neutrality)指在特定时间内,每一个对象直接或间接产生的温室气体排放总量,通过植树造林、节能减排等形式完全抵消,实现二氧化碳的“零排放”。 地区及行业二氧化碳排放量数据提供了宏观层面的二氧化碳排放量数据,为广大学者在碳中和等相关领域的研究提供数据支撑。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度:★★★

▪ 稀缺度:★★★★☆

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:11颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

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03 数据特征概览
▪ 数据概览

(1)分地区二氧化碳排放量

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(2)分行业二氧化碳排放量

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▪ 数据描述

1990-2020年我国二氧化碳人均排放量整体呈上升趋势

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04 前沿文献速递

▪ 文献来源

谢云飞.数字经济对区域碳排放强度的影响效应及作用机制[J].当代经济管理,2022,44(02):68-78.
▪ 文献内容
当前中国正向数字经济时代迈进,与此同时,“碳达峰”“碳中和”是现阶段所面临的严峻挑战,数字经济在碳减排过程中有何作为是亟待探讨的问题,然而有关数字经济与碳排放的实证研究还非常匮乏。鉴于此,文章利用2011—2018年省际面板数据,实证考察了数字经济发展对区域碳排放强度的影响及作用机制。研究发现:数字经济发展显著降低了区域碳排放强度,该结论通过一系列稳健性检验后依然成立。数字经济对碳排放强度的影响存在异质性,具体来看,数字经济的碳减排效应在中西部地区及碳排放强度较高的地区表现更明显;此外,相较于“产业数字化”,“数字产业化”的碳减排效应更加显著。机制分析表明,区域碳排放强度下降主要是由于碳排放量下降而非产出上升;能源结构的改善是数字经济发展引起碳排放强度下降的重要机制;从数字经济影响区域碳排放的技术效应来看,数字经济主要通过有偏技术进步降低碳排放强度,而非中性技术进步。
▪ 研究设计与相关数据应用

数字经济的碳减排效应主要体现在以下三个方面: 第一, 数字化产业自身拥有环境友好型特征, 对环境造成的负面效应较小。第二, 数字产业作为数字经济的产业基础, 可以推动其他产业降低碳排放。第三, 数字经济发展有利于碳市场的建立, 进而降低碳排放。因此,数字经济的发展可以显著降低区域碳排放强度。

基于此,本文采用 2011—2018 年我国30个省份的面板数据作为研究样本,探究数字经济发展对区域碳排放强度的影响。

(1)计量模型构建
为考察数字经济发展对区域碳排放的影响, 文章构建如式(1)模型:

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其中,i代表省份,t代表年份。被解释变量 CEIit为各省碳排放强度, DEit为本文核心解释变量代表各地区数字经济发展水平回归系数α1反映了数字经济对区域碳排放的影响程度。Xjit为一系列控制变量,包括人口规模、城镇化率、外商直接投资、贸易开放度、固定资产投资、环境规制、市场化程度以及产业结构等, μi 为地区固定效应,νi为时间固定效应,εit为随机扰动项。

(2)主要指标构建方法

被解释变量: 碳排放强度 (CEI) 。文章参考 SHAN 等(2018)的测算方法, 构建中国30个省份的二氧化碳排放清单的时间序列, 清单主要包括与能源消耗有关的碳排放量和与过程有关的碳排放量。同时遵循政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 的排放会计方法, 相关计算公式如式 (2)- (5):

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公式(2)为与能源消耗有关的碳排放量其中, CEija代表j地区第i种化石燃料的碳排放量; ECij代表j地区第i种化石燃料的消耗量; NCVi表示第i种化石燃料的低位发热量; CCi表示IPCC提供的碳排放系数; Oi为碳氧化因子。
公式(3)为与过程相关的碳排放,指生产过程中由于物理化学反应所产生的二氧化碳。考虑到数据的限制,同时水泥生产造成的二氧化碳排放约占生产过程中二氧化碳总量的 75%,主要计算与水泥生产相关的碳排放量,如公式(3)所示, CEitb为由水泥生产所产生的二氧化碳; ECit为水泥生产量EFit为对应的水泥碳排放系数。
通过将与能源消耗有关的碳排放以及与过程有关的碳排放相加即可得到各个省的碳排放量,见公式(4), 而碳排放强度CEI则为各省碳排放量与各省实际GDP的比值见公式 (5)
解释变量: 数字经济发展水平(DE)。根据《中国数字经济发展白皮书(2017年)》 对数字经济的描述, 从“数字产业化”与“产业数字化”两个维度概括数字经济发展水平,同时从电子信息制造业规模、电信业规模、软件业规模、 信息服务业规模以及互联网发展这五方面来反映数字产业化,从农业、工业、第三产业以及数字普惠金融这四个方面来反映产业数字化。考虑到熵值法在做指标表评价时相对较为客观, 故采用熵值法测算数字经济发展综合指标,对应的指标体系如下表。
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▪ 实证结果:
为了控制宏观经济环境以及不随时间变化的个体之间的差异,采用双固定效应模型进行回归。下表为数字经济对区域碳排放影响的基准回归结果,模型1中未添加控制变量,模型2中加入了控制变量,从模型1和模型2的回归结果可以看出,数字经济的系数均在5%水平下显著为负,初步表明数字经济发展可以降低碳排放强度。

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05 其他相关文献

[1]张彩江,李章雯,周雨.碳排放权交易试点政策能否实现区域减排?[J].软科学,2021,35(10):93-99.

[2]张芳.中国区域碳排放权交易机制的经济及环境效应研究[J].宏观经济研究,2021,No.274(09):111-124.

[3]张艳,郑贺允,葛力铭.严成樑,李涛,兰伟.金融发展、创新与二氧化碳排放[J].金融研究,2016(01):14-30.

06 获取方式

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