1998—2018年中国碳排放绩效对区域就业影响动态分析,本论文为您写2018毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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【摘 要】 本文利用1998-2014年中国30个省的面板数据,通过CO2排放绩效量化指标的建立及动态分析,探讨了碳排放绩效对我国不同区域就业增长的影响.所得结论如下：其一,东部地区CO2排放绩效最高,西部地区最低,中部地区则处于中间水平；由累积CO2排放绩效数据得出整个考察区间的变化趋势：东部地区呈改进状态,中西部地区均呈恶化状态.其二,通过对省级CO2排放绩效进行分解可知,技术差异决定了省级CO2排放绩效的差异.其三,CO2排放绩效的提高对东、中、西部三个区域的就业均具有促进作用,对东部和西部两大地区效果极其显著,但中部地区则表现为非显著.
【关键词】 碳排放绩效 就业 地区 动态分析
引 言
20世纪后半叶以来,发展低碳经济逐渐成为经济发展日益关注的焦点.作为一种全新的经济发展模式,推动低碳经济必然对就业带来影响.一方面,低碳经济顺应经济发展模式转变的潮流,带动了一系列相关产业的发展,新技术的发展、新能源的开发等系列政策措施均将对地区就业带来不同程度的积极影响；另一方面落后高耗能的淘汰又会导致传统就业的损失,如何兼顾减排目标和就业增长目标是亟待研究的重大课题.
一、文献综述
低碳经济,是指一种以低能耗、低污染、低排放和高效能、高效率、高效益为主要特征,以较少的温室气体排放获得较大产出的新的经济发展模式.2000年以来,随着低碳经济的推行,诸多学者开始研究碳减排政策对就业的影响,但国内外研究结论仍不尽一致.王灿等（2005）、Thampapillai（2007）、林伯强（2010）等学者通过实证分析认为推动低碳经济发展会造成就业减损.Fankhauser（2008）、Holst（2009）、Palatnik&Shechter（2010）、 和田芳（2011）、陈媛媛（2011）、张剑英等（2011）、徐承红等（2013）等国内外学认为推动低碳经济短期内会带来经济系统的调整阵痛,但长期看来,推行低碳经济有利于就业增长.
二、模型以及数据处理
（一）基于DEA-Malmquist方法的碳排放绩效测算
基于DEA模型的MalmquistCO2排放绩效指数可以将所有和CO2排放相关的要素都囊括其中,利用距离函数的比率来计算投入产出效率.用公式表示为：
(二)数据来源及数据处理
假设规模报酬不变,本文运用DEAP软件计算出1998-2014年全国30个省区的CO2排放绩效指数.数据样本为1998—2014年30个省的省级数据,考虑到西藏地区、港澳台地区统计数据的不完整性将其剔除以减少对整体效果的影响.基础数据均源于《中国统计年鉴》以及《中国能源统计年鉴》.具体说明如下：
1.合意产出.用各地国民生产总值指代.当年价格GDP用不变价格GDP指数加以平减,换算为以1998年价格为基准的实际GDP,单位为亿元.
2.非合意产出.用各地CO2排放量指代.本文借鉴杨晓军（2013）的做法,选取了煤炭、石油和天然气三大类能源的消费量来进行估算.
3.劳动力.用年均就业量指代,即本年年初和本年年末就业量的平均值.单位为万人.
4.物质资本存量.借鉴张军等（2004）的做法,本文采用永续盘存法估算省级物质资本存量.
5.能源消费总量.为保证数据的可计算性,根据各地区能源平衡表中统计的各类基础数据,结合给定的标准煤系数进行统一换算,单位为万吨.
本文借鉴王群伟（2008）等的做法,选取1998年的CO2排放绩效指数为基准,将以后每年的CO2排放绩效指数进行逐年累积,得出各省区1998-2014年的累积CO2排放绩效指数（CMCPI）,以反映不同地区CO2排放绩效的动态变化过程（表1）.
估算结果显示,各省区1998-2014年CO2排放绩效指数的几何均值（如表1所示）呈现显著的东高西低特征.东部地区在经济发展水平和技术效率均在全国前列,CO2排放绩效处于全国领先水平.受制于技术水平的中部地区一直以来依赖高能耗生产维持着经济的增长,随着东部地区工业向中部地区的转移,CO2排放绩效处于全国落后水平.西部地区由于发展较晚,经济发展水平仍比较低,工业化程度也不高相应的碳排放量也不高,所以CO2绩效处于中间水平.此外,东部地区和西部地区的CO2排放绩效均有所改善,MCPI均值大于1,但中部地區却呈现恶化态势.通过进一步分解可知,东部地区CO2排放绩效的提高主要来自于技术进步的贡献,其均值达到1.031；而对于西部地区而言,技术效率的提升和技术水平的进步均为CO2排放绩效的提高作出了贡献,技术进步和技术效率的均值分别为1.002和1.0008；中部地区的CO2排放绩效的下降主要是因为技术进步的提高难以弥补技术效率退化所带来的影响.
三、碳排放绩效对中国区域就业影响的实证分析
(一)模型设定和数据说明
本文借鉴Auffhammer and Carson（2008）的做法,构建动态模式如下：
其中,式中β0是常数项,r等于2,3,4,5,6；Li,t指代第i省区的在第t年的就业量；CMCPI表示各地区CO2排放绩效的动态变化情况,用各地区累积Malmquist CO2排放绩效指数加以指代.lnLi,t-1是被解释变量的一阶滞后项.调整系数λ刻画了前一期就业量对本期就业量的影响程度；Xi,t表示其他控制变量,用来控制其他影响就业的因素对估计系数的影响,本文选取了出口依存度（export）、投资比率（invest）、FDI指数（fdi）、城市化率（city）、产业结构（str）、实际工资（w）、人口数（p）、物质资本（k）、人力资本（hc）和技术进步（a）作为控制变量.
(二)数据来源及实证分析.
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