工业智能化与全球碳减排

基于1993—2019年51个国家的平衡面板数据,运用双重固定效应模型、中介效应模型和门槛效应模型,分析了工业智能化对全球碳减排的影响和内在机理。研究发现:工业智能化能够显著推动全球碳减排,经过一系列稳健性检验后该结论依然成立。中介效应回归结果表明,工业智能化可以通过制造业高端化和产业结构升级渠道推动全球碳减排。门槛效应回归结果表明,全球碳减排不仅受工业智能化自身发展水平的动态影响,工业集聚度在其中也发挥着调节作用。进一步研究发现,工业智能化能够更大幅度降低全球富裕国家和富裕群体的人均碳足迹,有助于缓解全球碳排放的不平等。因此,应当推动人工智能技术在工业领域的广泛应用,通过跟踪碳足迹评估政策的实际环境影响,推动工业智能化与碳减排领域的国际合作。

碳减排问题研究综述与展望

回顾了全球碳减排方案和中国碳减排相关研究的代表性文献,并进行了简要的评述。结论:(1)基于考虑历史责任的人均累积排放相等原则确立的全球碳减排方案,具有公平性和合理性;(2)影响中国碳排放的因素很多,减排对策的制定需要综合考虑各种影响因素。

全球多区域CGE模型的构建及碳泄漏问题模拟分析

本文建立了一个综合描述全球经济、能源、环境的多区域CGE模型(GAGE模型),定量分析多区域减排政策的碳泄漏情况,以及碳关税对碳泄漏的影响。研究结果表明:美国参与减排可显著降低碳泄漏;碳关税对碳泄漏有减缓作用,但只有当实施的区域足够大时才有显著影响;采用指标"有效减排量"比"碳泄漏率"能更有效地评估减排行动;碳关税并不能改善减排行动的成效,而是进行贸易保护的借口或进行国际气候谈判的筹码。