Study on Carbon Emission Efficiency Evaluation and Influencing Factors of Chinese Pharmaceutical Manufacturing Industry

To measure the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry, explore the factors affecting the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry, and provide reference for improving the carbon emission efficiency of China’s pharmaceutical manufacturing industry and promoting the government to formulate macro policies. Based on the data of the pharmaceutical manufacturing industry in 30 provinces of China from 2010 to 2019, and based on the SBM model and ML (Malmquist-Luenberger) index model, the carbon emission efficiency of the pharmaceutical manufacturing industry was calculated and its dynamic change was investigated, and the Tobit model was further used to explore the influencing factors of the carbon emission efficiency of the pharmaceutical manufacturing industry. The carbon emission efficiency of China’s inter-provincial pharmaceutical manufacturing industry has steadily improved. The carbon emission efficiency of the eastern region is higher than that of the western region, and that of the western region is higher than that of the central region. The eastern region is dominated by technological progress, and there is room for improvement in technological efficiency. The central and western regions are dominated by technological efficiency. Compared with technological efficiency, technological progress needs to be further improved. Environmental regulation, industrial agglomeration and technological innovation level positively affect carbon emission efficiency, while foreign investment level has no significant impact on carbon emission efficiency.

Carbon emission efficiency of forest processing industries in China

This paper uses an input-output table of China's provinces(2007-2016) to measure carbon emissions of these industries.It employs a Malmquist-Luenberger(ML) index with expected and undesired outputs,and an absolute β convergence and a conditional β convergence model,to conduct an in-depth analysis of dynamic changes and spatial convergence.Carbon emission efficiency of forest processing industries in 25 regions,including Shanghai,Chongqing,Zhejiang,and Jiangsu are increasing,whereas those of Tianjin,Liaoning,Heilongjiang,and Tibet are decreasing.The main contributing factors of carbon emission efficiency in three major regions vary over time.Further,carbon emission efficiency in the eastern,central,and western regions all have absolute β convergence and conditional β convergence,indicating that different regions are developing toward their own goals and industry,yet regions with lower efficiency are catching up with those where with more efficient strategies in place.Finally,this paper proposes according recommendations.

Effects of Global Value Chain Position on the Carbon Emissions of Manufacturing Industry in China: An Empirical Study Based on the STIRPAT Model

Based on the input-output data from the World Input-Output Database( WIOD),the global value chain( GVC) position of China's manufacturing industry from 2003 to 2014 was calculated,and the relationship between the carbon emissions and global value chain position of China's manufacturing industry was studied based on the improved STIRPAT model. The results show that the improvement of global value chain position could significantly reduce the carbon emissions of China's manufacturing industry. In addition,foreign investment and energy structure hindered the low-carbon development of China's manufacturing industry. The effects of population size and research intensity on the carbon emissions of manufacturing industry were not significant. In the process of participating in the global value chain,China's manufacturing industry should effectively reduce carbon emissions by strengthening environmental regulation,optimizing energy structure and improving production technology.

A compatible carbon efficiency information service framework based on the industrial internet identification

Green and low-carbon is a new development model that seeks balance between environmental sustainability and high economic growth.If explainable and available carbon emission data can be accurately obtained,it will help policy regulators and enterprise managers to more accurately implement this development strategy.A lot of research has been carried out,but it is still a difficult problem that how to accommodate and adapt the complex carbon emission data computing models and factor libraries developed by different regions,different industries and different enterprises.Meanwhile,with the rapid development of the Industrial Internet,it has not only been used for the supply chain optimization and intelligent scheduling of the manufacturing industry,but also been used by more and more industries as an important way of digital transformation.Especially in China,the Industrial Internet identification and resolution system is becoming an important digital infrastructure to uniquely identify objects and share data.Hence,a compatible carbon efficiency information service framework based on the Industrial Internet Identification is proposed in this paper to address the problem of computing and querying multi-source heterogeneous carbon emission data.We have defined a multi cooperation carbon emission data interaction model consisting of three roles and three basic operations.Further,the implementation of the framework includes carbon emission data identification,modeling,calculation,query and sharing.The practice results show that its capability and effectiveness in improving the responsiveness,accuracy,and credibility of compatible carbon efficiency data query and sharing services.

Carbon Emission Trends of Manufacturing and Influencing Factors in Jilin Province,China

This paper constructed a carbon emission identity based on five factors： industrial activity, industrial structure, energy inten- sity, energy mix and carbon emission parameter, and analyzed manufacturing carbon emission trends in Jilin Province at subdivided industrial level through Log-Mean Divisia Index （LMDI） method. Results showed that manufacturing carbon emissions of Jilin Province increased 1.304 ~ 107t by 66% between 2004 and 2010. However, 2012 was a remarkable year in which carbon emissions decreased compared with 2011, the first fall since 2004. Industrial activity was the most important factor for the increase of carbon emissions, while energy intensity had the greatest impact on inhibiting carbon emission growth. Despite the impact of industrial structure on carbon emissions fluctuated, its overall trend inhibited carbon emission growth. Further, influences of industrial structure became gradually stronger and surpassed energy intensity in the period 2009-2010. These results conclude that reducing energy intensity is still the main way for carbon emission reduction in Jilin Province, hut industrial structure can not be ignored and it has great potential. Based on the analyses, the way of manufacturing industrial structure adjustment for Jilin Province is put forward.

高质量发展下中国工业企业碳减排路径选择

管理改进与技术创新是工业企业实现高质量减排的两大关键路径。运用Shapley值分解方法实证测度了技术创新与管理改进对工业企业碳减排技术进步效率的贡献作用。结果发现,整体上技术创新与管理改进的贡献率分别为28.45%和71.55%,并且二者贡献率在不同类型特征企业之间存在明显差异。随着企业技术进步水平、雇佣规模和能耗水平的提升,技术创新的贡献率逐步递减,而管理创新的贡献率则呈现递增趋势。首次对企业管理改进与技术创新对碳排放效率的贡献进行测度,为优化“双碳”目标政策与指导企业减排行动提供有益参考。

基于STIRPAT模型的吉林省石化行业碳排放影响因素研究

石化行业作为典型的高碳排产业,研究其碳排放规律及影响有助于我国“双碳”目标的实现。以吉林省2002—2021年石化行业中5个子行业的原煤、洗精煤、焦炭、汽油、柴油、原油等9类碳排放源数据为基础,研究吉林省石化行业碳排放的时间演变特征及碳排放结构。采用扩展的随机性环境影响评估(STIRPAT)模型以及岭回归参数估计方法,选取经济增加值等6个指标,深入探讨各因素对吉林省石化行业碳排放量的作用机制及影响。根据实证分析结果,为推进吉林省石化行业低碳发展,促进石化产业碳减排,提出3个建议:提升能源效率,改善能源消费结构;优化投资项目,推动低碳项目发展;采取循环经济,进行环境影响评估。

高碳排制造业发展质量提升研究——基于碳韧性的新思路

推动高碳排制造业低碳发展是实现制造业整体转型升级的关键。首先,考虑到高碳排制造业新的治理需求,借鉴韧性理论提出碳韧性的新概念。其次,从制度、技术、经济3个方面探究“双碳”目标下高碳排制造业面临的外部冲击,识别出稳定性、适应性和进化性三维韧性特征,基于三维韧性特征构建高碳排制造业碳韧性测度体系。最后,测算2011—2021年5个高碳排制造业的碳韧性和发展质量,通过回归分析讨论碳韧性三维特征对制造业发展质量的影响。研究发现:碳韧性对高碳排制造业发展质量提升具有显著正向影响,其中适应性影响程度最高、进化性次之、稳定性最弱。根据影响差异,从政府和行业两个视角分别提出相关政策建议。从碳韧性新视角提出高碳排制造业发展质量提升的新思路,在产业治理领域形成新研究进路。

“双碳”目标下加快推进我国绿色制造体系构建——基于市场化体系构建的角度

随着技术和发展观念的进步,制造业加快向高端化、智能化、绿色化方向转型。发达国家以推动先进制造、绿色制造和能源转型等方式构建成熟市场交易体系,打造绿色、循环、低碳的制造业竞争新优势。我国围绕推进绿色制造示范、清洁生产、资源循环利用等方面推进制造业绿色化转型,已经基本构建了示范型绿色制造体系,制造业减碳效果明显,碳市场建设体系已迈出重要一步。我国绿色制造市场化体系构建面临四大困境:一是对绿色制造带来的市场价值认知存在偏差,认为绿色制造是一项“中看不中用”的赔钱买卖,重存量改造、轻增量发展;二是绿色制造的市场化激励机制有待完善,尤其是绿色技术交易市场、碳排放权交易、节能交易、用能权交易等市场化手段推进绿色制造的机制不完善;三是绿色产品生产和消费成本偏高,消费端拉动作用不足;四是参与绿色国际标准修订程度不高、引领绿色制造国际趋势的领军企业偏少。为增强我国绿色制造的市场激励,应当构建科学合理的绿色制造支持政策体系,实施门槛化、达标即入政策,完善绿色制造全产业链政策体系;完善绿色制造的市场化交易机制和绿色制造价值标准及评价制度体系,加快推进全国碳交易市场和各地碳交易市场一体化建设;同步推进绿色制造供给端和消费端降本增效;推进我国绿色制造标准的国际对接,深化绿色制造国际交流合作。

数字经济发展水平对碳排放约束下农业生产效率的影响

提高碳排放约束下农业生产效率是推动我国现代农业高质量发展的重要动力。数字经济发展通过优化农业资源配置,促进农业绿色发展,提高农业生产效率。本研究利用2011—2021年我国30个省(直辖市、自治区,不包括香港地区、澳门地区、台湾地区和西藏)的面板数据测度区域数字经济发展水平与碳排放约束下农业生产效率。从产业结构视角出发,研究数字经济发展通过促进农村三产融合进而影响碳排放约束下农业生产效率的作用机制。将农村人力资本和农业科技创新作为调节变量,分析在其调节作用下,数字经济发展水平对碳排放约束下农业生产效率的影响。实证结果表明:1)总体而言,数字经济发展提高了我国碳排放约束下的农业生产效率,在一系列稳健性检验和内生性讨论后结论依然显著。2)中介效应分析表明,数字经济发展能够通过促进农村三产融合提高碳排放约束下的农业生产效率,其中数字经济发展水平对农业产业链延伸和农业多功能拓展具有显著促进作用。3)农业科技创新进步和农村人力资本水平提高强化了数字经济发展水平对碳约束下农业生产效率的促进作用。4)在我国农村三产融合非试点区、东部地区和粮食主产区,数字经济发展水平对碳排放约束下农业生产效率的提升效果更为显著。本研究从数字经济视角为提高我国碳排放约束下农业生产效率和助力现代农业高质量发展提供了政策启示。

浙江省工业科技创新、结构升级与碳排放效率协调分析

通过熵值法、超效率SBM模型、耦合协调度模型和灰色GM(1,1)预测模型分析浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率的耦合协调水平。结果表明:浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率三者的耦合协调度由濒临失调缓慢地上升至初级协调,同时省内三者间高级别耦合协调城市数量较少且存在断档;制约三者耦合协调发展的重要因素是工业科技创新和工业碳排放效率的耦合协调不足;预测期内三者耦合协调有所提升,但仍有4个城市未达到良好协调水平,现有耦合协调发展路径需优化。据此提出浙江省工业科技创新、工业结构升级与工业碳排放效率耦合协调提升建议。

中国物流业全要素碳排放效率测算及影响因素研究

“双碳”目标下,国家高度重视物流业的节能降碳.基于2007—2021年中国30个省份物流业的样本数据,采用超效率SBM模型测算全要素碳排放效率,进一步构建空间杜宾模型分析其影响因素.研究发现:①中国物流业全要素碳排放效率整体水平不高,省份、区域间差距较大,相邻省份空间正相关性显著;②选取经济发展水平、节能技术水平、产业结构、要素禀赋和城镇化水平为碳排放效率的主要影响因素,采用双固定空间杜宾模型分析其影响程度;③效应结果显示,经济发展水平、节能技术水平和要素禀赋对邻近地区的碳排放效率具有负向溢出效应,其他因素的影响具有正向溢出效应.最后,提出了提高我国物流业碳排放效率的对策建议.

全球价值链嵌入对中国制造业碳排放的影响研究

采用标准煤法和热值法对中国制造业细分行业的碳排放水平进行测算,利用UIBE全球价值链指标数据库中的制造业全球价值链嵌入度指数,结合2007—2020年细分制造业部门的面板数据考察了全球价值链嵌入对中国制造业碳排放的影响。研究发现,全球价值链嵌入显著降低了制造业部门的碳排放水平,简单全球价值链嵌入比复杂全球价值链嵌入更能降低制造业的碳排放水平。简单全球价值链嵌入和复杂全球价值链嵌入对制造业碳排放的影响存在明显的部门异质性,中低技术水平制造业部门参与简单全球价值链分工能显著降低碳排放,而高技术水平制造业部门参与复杂全球价值链分工能显著降低碳排放。文章的研究结论为全球价值链分工背景下中国制造业的低碳转型政策制定提供了一定依据。

基于跨界视角的制造业碳减排研究述评与展望

制造业碳减排作为国内外研究热点,已涌现出大量研究文献,基于跨界视角的研究述评更能全面地理解制造业碳减排系统的复杂性和科学性,对制造业碳减排具有重要意义。为此,以制造业碳减排为研究对象,梳理国内外相关文献,通过文献计量揭示了该领域的研究热点;从跨界视角系统回顾了碳减排研究成果,综述了不同参与主体在制造业碳减排中的互动,重点讨论了金融合作与专业融资设计、多主体合作平台构建;在总结现有研究不足的基础上,从拓宽研究视角、细化多主体研究等4个方面展望了未来研究方向,为制造业低碳转型提供理论指导和政策建议。

中国城市数字经济对物流业碳排放的影响效应及传导机制

在分析数字经济影响物流业碳排放机理的基础上,基于中国2011-2021年278个地级及以上城市的数据,采用非线性回归模型和分位数回归模型实证检验了数字经济对物流业碳排放的影响.研究表明:数字经济与物流业碳排放之间存在U型关系,且当前处于U型的上半部分.作用机制检验发现,数字经济主要通过技术革新和要素配置效率改进两条路径显著降低物流业碳排放,同时,数字经济对物流业碳排放的影响存在空间溢出效应,且存在城市自身规模与资源禀赋的异质性;进一步分析发现,数字经济的发展对物流业的碳排放具有显著的抑制和进化作用,随着分位数的增加,数字经济发展对物流业碳减排的边际影响递减.

人工智能、产业集聚外部性与长江经济带碳排放效率

长江经济带既是具有重大引领带动作用的人工智能应用创新高地,也是绿色低碳发展的先行区。采用2012—2019年长江经济带108个地级及以上城市面板数据,以工业机器人安装密度表征人工智能应用水平,从产业集聚及集聚外部性视角考察人工智能应用对长江经济带碳排放效率的影响。研究发现:人工智能有助于长江经济带碳排放效率提升;异质性分析表明,人工智能可以带动长江经济带下游地区城市碳排放效率提升但对上游和中游地区城市作用不显著,人工智能可以带动低碳试点城市碳排放效率提升但对非低碳试点城市的作用不显著;影响渠道分析表明,人工智能可以通过产业专业化集聚来带动碳排放效率提升,具体而言,人工智能可以通过产业专业化集聚的知识溢出效应、中间品投入共享效应来提升碳排放效率。上述结论意味着,应因地制宜发展人工智能技术,加强适宜性产业集聚,构建长江经济带绿色低碳产业体系。

基于Geodetector和MGWR的贵州工业碳排放效率时空演化及影响因素分析

探究工业碳排放效率的时空演化及影响因素对区域产业绿色发展具有重要意义。基于2010—2020年贵州省9个市州的面板数据,利用super-SBM模型与Malmquist指数对工业碳排放效率进行静态和动态分析,并采用探索性时空数据分析方法揭示时空交互特征;基于此结合地理探测器和多尺度地理加权回归模型研究其影响因素。结果表明:①贵州工业碳排放效率整体呈上升趋势,年均增长率为8.45%。②技术进步是贵州工业碳排放效率提升的主要内动力。③工业碳排放效率空间自相关的时间路径长度呈现由东部市州向中、西部增大的趋势;贵州各市州的工业碳排放效率随时间演变呈现出较强的空间依赖关系。④对外开放程度、城市化水平、能源消耗强度、产业结构、重工业水平、生产力水平6个因素是影响工业碳排放效率的主导因子,且影响显著性出现不同程度的提高;对外开放程度、能源消耗强度与工业碳排放效率存在负相关,其余主导因子与工业碳排放效率呈正相关。

中国制造业碳排放脱钩效应及其分解研究——基于区域与行业层次双重视角

“双碳”战略背景下,推进碳排放脱钩是实现制造业高端化、绿色化的必然之举。在制造业碳排放脱钩研究方面,现有研究更多基于全国层面对制造业整体行业进行碳排放脱钩分析,缺乏分区域、分行业方面的研究,研究视角不够具体。文章从区域与行业层次双重视角出发,采用Tapio脱钩模型与LMDI、Kaya恒等式融合方法,考察中国制造业碳排放脱钩效应及其分解效应。研究发现:东、中、西部制造业的碳排放脱钩效应呈现出不同特征,在高质量发展阶段整体上要好于快速发展阶段;高端和低端制造业相比中端制造业更容易实现碳排放脱钩。此外,在脱钩效应分解方面,碳排放强度对东、中、西部制造业碳排放脱钩作用总体为正,产出规模为负,产业结构作用方向不明确。在行业层次视角上,产出规模、产业结构、碳排放强度等因素对中端制造业碳排放脱钩影响最为显著,其次是高端制造业,低端制造业受影响最小。这一研究结果为制定针对性的制造业降碳措施提供重要参考。

数字经济对体育用品制造业碳排放的影响研究——兼论体育用品集聚度的门槛效应

当今数字经济成为推动中国高质量发展的引擎。该研究基于2011—2020年我国30个省(区、市)的数据,构建面板数据模型以分析数字经济、体育用品制造业集聚与体育用品制造业碳排放之间的相互作用关系。研究发现:(1)数字经济的发展有效地降低了体育用品制造业的碳排放量;(2)技术创新与绿色金融发展对数字经济抑制体育用品制造业碳排放具有中介传导作用;(3)数字经济对体育用品制造业碳排放的抑制作用具有空间溢出效应,相较于对本地的影响,对周边省份的影响更强;(4)体育用品制造业集聚对数字经济与体育用品制造业碳排放之间的抑制作用存在非线性调节作用,当体育用品制造业集聚水平低于门槛值0.093 4时,有利于数字经济对体育用品制造业碳排放的抑制;当体育用品制造业集聚水平高于门槛值0.093 4时,会减弱数字经济对体育用品制造业碳排放的抑制作用。建议:提升数字经济发展水平,逐步加大绿色金融开放度;鼓励体育用品制造业技术创新;因地制宜实施差异化战略布局。

基于GEEFDEA模型的省际物流业碳排放效率评价

物流行业作为能源消费和碳排放大户,是经济高质量发展与“低碳”战略的重要助推器、平衡杠杆,科学客观评价物流活动中碳排放效率是物流业低碳转型顺利进行的前提。文章借鉴已有研究成果构建物流碳排放效率评价指标体系,考虑碳排放作为非期望产出时总量固定的要求,采用GEEFDEA模型对我国30个省份2016—2020年间碳排放效率进行评价。结果显示:物流业整体碳排放效率较好,5年间的效率值呈现出先上升后下降的趋势;碳排放效率与地区的经济发展水平、产业布局密切相关。积极推动能源技术创新、数字化转型是提升物流业碳排放效率的重要途径。