CNDD-0114 中国各县区二氧化碳排放量数据及学术论文应用

CNDD-0114 中国各县区二氧化碳排放量数据及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 关键词：中国各县区二氧化碳排放量

▪ 数据编号：0114

▪ 数据名称：中国各县区二氧化碳排放量数据

▪ 数据区间：1997-2017年

▪ 样本数量：57,393 条

▪ 数据来源：根据中国统计局最新能源数据整理

▪ 数据说明：中国各县区二氧化碳排放量数据提供了全国2733个区县1997-2017年的二氧化碳排放量数据，具体包括年份、所属区县、所属城市、所属省份、二氧化碳表观排放量（百万吨）等指标。

▪ 数据维度：县区层面

▪ 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”。中国各县区二氧化碳排放量数据提供了1997-2017年中国2,733个区县的化石燃料燃烧导致的CO2排放量，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

03 数据特征概览

▪ 数据概览：

04 前沿文献速递

▪ 文献来源：

吴茵茵,齐杰,鲜琴等.中国碳市场的碳减排效应研究——基于市场机制与行政干预的协同作用视角[J].中国工业经济,2021(08):114-132.

▪ 文献内容：

建立碳市场是中国通过市场机制实现碳减排目标的重要实践探索。中国碳市场尚处于发展初期,”重履约轻交易”现象较为普遍,市场机制的减排有效性有待检验。文章基于市场机制与行政干预的协同作用视角,从理论和实证两个角度分析与检验北京等8个地区碳市场促进碳减排的理论机理与实际效果。研究发现,碳市场具有显著的碳减排效应,体现为显著降低了当地的碳排放与碳强度且未抑制地区经济增长。然而,以碳价和市场流动性衡量的市场机制均未产生显著的碳减排效应,以相对市场交易规模衡量的市场机制仅部分解释碳市场的碳减排效应,因而市场机制对促进碳减排的作用有限。进一步研究发现,碳市场中的政府行政干预力度越大,则碳市场的碳减排效应越强,因而基于市场机制与行政干预的协同作用实现碳减排是中国当前碳市场的一大特色。为实现既定的碳达峰、碳中和目标,未来地区及全国碳市场均应注重构建完善的碳交易平台,增强市场机制的成本效益激励作用,引导控排主体通过碳市场降低减排成本。

▪ 研究设计与相关数据应用：

通过整理各试点地区自碳市场启动以来至 2017 年的日收盘价与日交易量可知：整体而言，各试点地区的日收盘价波动较大且地区差距较大，日交易量呈现显著的“到期日效应”，即在临近履约日期时交易量显著增加，而在其他时间交易量较小或基本无交易（傅京燕等， 2017）。从时间趋势看，各试点地区的日收盘价逐渐稳定，非临近到期日的日交易规模逐渐增多，这体现了试点地区碳市场逐渐发展的良好态势。另外，相比非试点地区（控制组），试点地区（处理组）具有高碳排放但低碳强度的特点，且二者的平均碳排放及碳强度变动在 2011 年之前基本具有平行趋势。

由于 8 个试点地区启动碳市场的时间不一致，采用多期双重差分法估计碳市场对地区碳排放及碳强度的影响。在控制其他因素不变的基础上，多期双重差分法可以检验碳市场启动前后，试点地区与非试点地区在碳排放与碳强度方面是否存在显著差异。相应的多期双重差分模型如下：

其中，下标 i 和 t 分别表示地区和年份；Yit是因变量，包含地区碳排放或碳强度；DIDit为核心解释变量，即多期双重差分变量：DIDit =treatmenti ×postit,treatmenti 代表是否为处理组，postit 代表政策实施时间；controlit 表示影响碳排放或碳强度且随 i 和 t 变动的控制变量；ηi表示城市固定效应，控制了影响碳排放或碳强度但不随时间变动的个体因素；γt表示时间效应，控制了随时间变化影响所有地区的时间因素；δrt表示区域（东、东北、中、西四大区域）与年份的交互效应，控制了随区域且随时间变化的区域时变因素；εit表示误差项。treatmenti 的取值规则为：当 i 代表北京、天津、上海、重庆以及属于广东、湖北、福建的地级市时，treatmenti =1；当 i 代表其他地区时，treatmenti=0。由于 8 个试点地区启动碳市场的时间依次为：2013 年 6 月（深圳）、2013 年 11 月（北京）、2013 年 12 月（天津、上海、广东）、2014 年 4 月（湖北）、2014 年 6 月（重庆）、2016 年 12 月（福建）。因此，有关 postit 的取值规则如下：当 i 代表北京、天津、上海以及属于广东的地级市且 t≥2013，或 i 代表重庆以及属于湖北的地级市且 t≥2014，或 i 代表属于福建的地级市且 t≥2016 时，postit =1；除此之外，postit =0。为解决潜在的序列相关和异方差问题，是以省份聚类的稳健标准误。如果碳市场显著降低当地的碳排放或碳强度，则 β1显著为负。

被解释变量与核心解释变量。被解释变量分别为地区碳排放与碳强度，二者均取对数形式（lnco2、lncogdp），计算碳排放强度所用的地区生产总值为根据2006 年不变价计算的实际地区生产总值。核心解释变量为是否启动碳市场即 DID 变量。

▪ 实证结果：

表 1 列示了式（13）的基准回归结果，所有回归结果均控制了年份固定效应、城市固定效应以及区域与年份的交互效应。表 1 的（1）、（3）列不添加控制变量，（2）、（4）列添加控制变量，所有列均汇报省份层面的聚类标准误。由表 1 可知，如果仅控制年份固定效应、城市固定效应以及区域与年份的交互效应，则影响碳排放的 DID 系数为负但未达到 10%的显著性水平，影响碳强度的 DID 系数在 5%水平显著为负；但在加入控制变量后，影响碳排放和碳强度的 DID 系数均在 1%水平显著为负，系数值分别为-0.0833 和-0.0895。因此，碳市场同时降低试点地区的碳排放与碳强度.

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.

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