1. IntroductionGiven growing concer

1. Introduction
Given growing concerns about global climate change, CO2 reduction, especially CO2 reduction of large emitters, has been receiving increasing attention. In 2006, China surpassed the United States in terms of CO2 emissions from fuel combustion, and became the largest CO2 emitter in the world. In 2012, China emitted more than 8250 Mt CO2, which was 1.63 times that of the United States (IEA, 2014). CO2 mitigation has become an urgent issue for China. In the China–United States joint statement on climate change issued following the Asia-Pacific Economic Cooperation (APEC) meetings in 2014, Chinese government has pledged to achieve the peaking of CO2 emissions around 2030 and to increase the share of non-fossil fuels in primary energy consumption to around 20% by 2030.

Given that industries are closely linked, to achieve such a challenging target and ensure that reduction measures are effective, a comprehensive understanding of the role each industry plays in CO2 emissions should be gained in consideration of its linkage with the rest of the economy. However, linkages of industrial CO2 emissions in China at the regional level have not been studied extensively. Studies of CO2 emissions in China mainly focus on the amount or driving factors of CO2 emission in China (Huang et al., 2015, Tang et al., 2014, Wang et al., 2015, Wang and Zhao, 2015 and Zhang and Chen, 2014) and emissions embodied in China's trade (Qi et al., 2014, Su et al., 2013, Su and Ang, 2014 and Zhao et al., 2014).

The linkage of an industry with the rest of the economy refers to its direct and indirect intermediate purchases and sales. Linkage indices are often constructed and used as criteria for “key” sector identification, which is important to formulate industry policies (Cai and Leung, 2004).

When singling out “key sectors” under input–output framework, two methods have been used primarily, namely, classical multiplier method and hypothetical extraction method (HEM) (Guerra and Sancho, 2010). It has to be mentioned that these two methods have many variants, and both analytically and empirically these variants are highly correlated with each other. More details can be found in Temurshoev and Oosterhaven (2014).

Classical multiplier method is based on technical or allocation coefficients, technical coefficient of a sector reflects the proportion of inputs from each sector in the total inputs of this sector; allocation coefficient reflects the proportion of inputs to each sector in the total outputs of this sector. Chenery and Watanabe (1958) first suggested using the column (or row) sums of direct input coefficients matrix as a measure of backward (or forward) linkages. This method neglected the indirect effects of industrial linkages, and was then improved by scholars. For example, Rasmussen (1956) proposed using the column (or row) sums of Leontief inverse matrix to measure backward linkages (or forward linkages); and Jones (1976) defined forward linkages as the row sums of Ghosh inverse matrix.

Adopting the method proposed by Rasmussen (1956), Tian et al. (2012) assessed the impacts of sectors on CO2 emissions for 19 provincial regions of mainland China, and found that great disparities in CO2 emissions existed across regions, and sectors such as electricity and steam production, petroleum and chemicals, and mining are “key sectors” for most regions, with both backward and forward linkage above average level.

However, classical multiplier method is based on technical or allocation coefficients (Wang et al., 2013), and one problem of this method is the arbitrary use of a unit vector, that is, linkages are computed under the assumption that the gross outputs (in the case of input coefficient matrix), final demands (in the case of Leontief inverse matrix), or value added (in the case of Ghosh inverse matrix) of sector is increased by one unit, this ignores the disparity in size among sectors and can mispresent the relative strength of linkages in different sectors (Clements, 1990). Compared with the classical multiplier method, one advantage of HEM is that it takes into account the relative magnitude of each sector's final demand and the relative effect of a sector on the overall outputs when identifying the importance of sectors (Andreosso-O’Callaghan and Yue, 2004).

The basic idea of HEM is to extract a sector hypothetically from an economic system and then quantify the degree to which the output of other sectors would decrease after the extraction (Miller and Lahr, 2001). Extraction a sector means it does not sell (or/and buy) any intermediate inputs to (or/and from) other sectors. Thus, generally some coefficients of the extracted sector are replaced by zeros,1 while other coefficients remain the same, which is evidently not that realistic given that all coefficients are dependent on each other one way or another. This disadvantage of HEM can be alleviated by giving it an economic assumption, that is, when one sector is extracted, all intermediate deliveries from (or/and to) this sector are then satisfied by imports, so the production can continue and the technical production process is held constant (Dietzenbacher and Van Der Linden, 1997).

HEM was originally proposed by Paelinck et al. (1965) and developed by scholars such as Strassert (1968), Schultz (1977), Cella (1984), Clements (1990), and Duarte et al. (2002). Schultz (1977) first used HEM to analyze the economic effect of a sector, that is sector's impact on GDP, foreign trade and employment, and many studies based on HEM have also focused on the economic effect of sectors (Cai and Leung, 2004, Kay et al., 2007, Ren et al., 2014, Song et al., 2006, Song and Kim, 2007 and Yang et al., 2014). With increasing attention to climate change, HEM is also applied to researches on environment and resources, such as water use (Duarte et al., 2002, Pérez Blanco and Thaler, 2014 and Temurshoev, 2010), energy consumption (Guerra and Sancho, 2010), and CO2 emissions (Ali, 2015, Temurshoev and Oosterhaven, 2014, Wang et al., 2013 and Zhao et al., 2014).

Based on the data of China in 2007, Wang et al. (2013) adopted HEM to uncover inter-industrial linkages of CO2 emissions in China, and found that Energy industry has the greatest CO2 emissions, which mainly flow to Technology industry, Construction and Service. Nevertheless, this study is conducted at national level. And for a large country like China, economic development and CO2 emission intensities vary greatly among different regions (Su and Ang, 2010). Thus, it is significant to adopt HEM and perform a linkage analysis of industrial CO2 emissions in China at the regional level, using multi-regional input–output (MRIO) data.

Considering the advantage of HEM compared with the classical multiplier method, this study integrates HEM with the MRIO model and explores CO2 emission linkages among industries in different regions of China. In fact, Song and Kim (2007) adopted a similar method in their study, but they focused on the economic effect of public agencies relocation on national and regional products, instead of environmental issues such as CO2 emissions. As far as we know, our paper is the first study that performs a linkage analysis of industrial CO2 emissions at the regional level based on HEM, in consideration of regional disparities within a country. Almost all studies adopting HEM to study CO2 emission linkages are conducted at national level. For example, Ali (2015) used HEM to measure CO2 emission linkages among productive sectors in Italy using the national-level data in 2011. Zhao et al. (2015) and Wang et al. (2013) respectively performed a similar study of South Africa and China.

Through results of linkage analysis at the regional level, we can obtain a thorough understanding of the role each region and industry play in CO2 emissions, identify key emission regions and key industries that regions share or monopolize, thereby providing more targeted suggestions on CO2 reduction in China.

The remainder of this paper is organized as follows: Section 2 introduces the model of CO2 emission linkage analysis at the regional level and data processing. Section 3 presents the results of CO2 emission linkage analysis. Section 4 offers conclusions and policy implications derived from the empirical results.

2. Methodology and data
2.1. Methodology

We adopt the HEM presented by Duarte et al. (2002), which divides linkages among industries into four basic components, i.e., internal effect, mixed linkage, net backward linkage and net forward linkage. Thus, this HEM allows for a more precise study, compared with HEM that usually draws distinction between two basic components of impact, namely the internal effect and the induced effect (Duarte et al., 2002). This method has been widely used by recent studies on HEM, such as Wang et al. (2013) and Zhao et al. (2014).

To perform a linkage analysis at the regional level, we integrate HEM with MRIO model. Assume a country with G regions and N industries, based on MRIO model, we can draw:

equation(1)
View the MathML source
Turn MathJax on

where View the MathML source denotes GN × 1 vector of total outputs, wherein Xi (i = 1, 2, …, G) is the N × 1 vector of region i ; View the MathML source is GN × GN matrix of direct input coefficient, and Aij (i, j = 1, 2, …, G) is a submatrix of N × N ; View the MathML source is GN × 1 vector of final demands, wherein Yi (i = 1, 2, …, G) is the N × 1 vector of region i.
HEM divides industries in the economy into two groups, in which Bs is a group of target industries to be analyzed, and B−s represents the remaining industries. To measure the effect of group Bs on the economy, the method compares the production of the realistic economy with that of a hypothetical economy, in which this group is extracted.

Thus, the realistic economy can be described as follows:

equation(2)
View the MathML source
Turn MathJax on

The CO2 emi

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. บทนำให้เจริญเติบโตความกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก การลด CO2 โดยเฉพาะอย่างยิ่งลด CO2 ของ emitters ขนาดใหญ่ มีได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น ในปี 2006 จีนแล้วประเทศสหรัฐอเมริกาในด้านการปล่อย CO2 จากการเผาไหม้เชื้อเพลิง และเป็น ตัวส่ง CO2 ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ใน 2012 จีนส่งออกมากกว่า 8250 Mt CO2 ซึ่งเวลา 1.63 ของสหรัฐอเมริกา (IEA, 2014) ลด CO2 ได้กลายเป็น ปัญหาเร่งด่วนสำหรับจีน ในจีนสหรัฐแถลงการณ์ในสภาพออกต่อการประชุมเอเชีย-แปซิฟิกเศรษฐกิจความร่วมมือ (เอเปค) ในปี 2014 รัฐบาลจีนได้บริจาคให้จุดของการปล่อย CO2 ประมาณปี 2030 และเพิ่มส่วนแบ่งของไม่เชื้อเพลิงฟอสซิลในการใช้พลังงานหลักประมาณ 20% โดยปี 2030ระบุว่าอุตสาหกรรมเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิด การบรรลุเป้าหมายท้าทาย และมั่นใจว่า มาตรการลดที่มีประสิทธิภาพ ความเข้าใจครอบคลุมบทบาทเล่นแต่ละอุตสาหกรรมใน CO2 ปล่อยควรได้รับโดยคำนึงถึงความเชื่อมโยงกับส่วนเหลือของเศรษฐกิจ อย่างไรก็ตาม ความเชื่อมโยงของการปล่อย CO2 ที่อุตสาหกรรมในประเทศจีนในระดับภูมิภาคมีไม่การศึกษาอย่างกว้างขวาง ศึกษาของการปล่อย CO2 ในจีนส่วนใหญ่เน้นยอดการขับปัจจัยของการปล่อยก๊าซ CO2 ในจีน (หวง et al., 2015 ถังราคา et al., 2014 วัง et al., 2015 วัง และ เจียว 2015 และจาง และ เฉิน 2014) และปล่อยที่รวบรวมไว้ในการค้าของจีน (ชี่ et al., 2014, Su et al., 2013, Su และอ่างทอง 2014 และเจียว et al , 2014)การเชื่อมโยงอุตสาหกรรมกับส่วนเหลือของเศรษฐกิจหมายถึงซื้อกลางทางตรง และทางอ้อมและการขาย เชื่อมโยงดัชนีจะมักจะมีสร้าง และใช้เป็นเงื่อนไขสำหรับรหัสภาค "คีย์" ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดนโยบายอุตสาหกรรม (ไกและเหลียง 2004)เมื่อ singling ออก "ภาคหลัก" ภายใต้กรอบอินพุต – เอาท์พุต ได้ใช้วิธีการสองวิธีหลัก ได้แก่ วิธีคูณคลาสสิกและวิธีสกัดสมมุติ (เฮ็ม) (Guerra และ Sancho, 2010) มีการกล่าวถึงว่า สองวิธีมีหลายสายพันธุ์ และ analytically ทั้ง empirically ย่อยเหล่านี้จะสูง correlated กัน รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถพบได้ใน Temurshoev และ Oosterhaven (2014)วิธีคูณคลาสสิกตามเทคนิค หรือสัมประสิทธิ์การปันส่วน สัมประสิทธิ์ด้านเทคนิคของภาคสะท้อนให้เห็นถึงสัดส่วนของปัจจัยการผลิตจากแต่ละภาคในปัจจัยการผลิตรวมของภาคนี้ สัมประสิทธิ์การปันส่วนแสดงสัดส่วนของปัจจัยการผลิตแต่ละภาคในการแสดงผลรวมของภาคนี้ Chenery และเบะ (1958) ครั้งแรก แนะนำใช้ผลรวมคอลัมน์ (หรือแถว) ของเมตริกซ์สัมประสิทธิ์การป้อนข้อมูลโดยตรงเป็นการวัดการเชื่อมโยงย้อนหลัง (หรือไปข้างหน้า) วิธีนี้ที่ไม่มีกิจกรรมผลกระทบทางอ้อมของความเชื่อมโยงอุตสาหกรรม และถูกปรับปรุงแล้ว โดยนักวิชาการ ตัวอย่าง Rasmussen (1956) นำเสนอโดยใช้ผลรวมคอลัมน์ (หรือแถว) ของเมทริกซ์ผกผัน Leontief วัดลิงค์ย้อนหลัง (หรือเชื่อมโยงไปข้างหน้า); และกำหนดเป็นผลรวมของแถวของเมทริกซ์ผกผันภโฆษโจนส์ (1976) เชื่อมโยงไปข้างหน้าใช้วิธีการนำเสนอ โดย Rasmussen (1956), เทียน et al. (2012) ประเมินผลกระทบของภาคในการปล่อย CO2 ในพื้นที่ 19 จังหวัดของจีนแผ่นดินใหญ่ และพบว่า ความแตกต่างที่ดีในการปล่อย CO2 อยู่ทั่วภูมิภาค และภาคการผลิตไฟฟ้าและไอน้ำ น้ำมัน และสารเคมี และเหมืองแร่ "คีย์ภาค" สำหรับภูมิภาคมากที่สุด มีความเชื่อมโยงทั้งย้อนหลัง และไปข้างหน้าเหนือระดับเฉลี่ยอย่างไรก็ตาม วิธีคูณคลาสสิกขึ้นอยู่กับสัมประสิทธิ์การปันส่วนหรือทางเทคนิค (Wang et al., 2013), และหนึ่งปัญหาของวิธีนี้คือ ใช้กำหนดเป็นเวกเตอร์หนึ่งหน่วย นั่นคือ คำนวณลิงค์ภายใต้สมมติฐานที่รวมการแสดงผล (ในกรณีของเมตริกซ์สัมประสิทธิ์อินพุต), ความต้องการขั้นสุดท้าย (ในกรณีของเมตริกซ์ผกผัน Leontief), หรือมูลค่าเพิ่ม (ในกรณีของเมตริกซ์ผกผันภโฆษ) ภาคจะเพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วย นี้ละเว้น disparity ขนาดระหว่างภาค และสามารถ mispresent ความสัมพันธ์ของลิงค์ในภาคต่าง ๆ (Clements, 1990) เมื่อเทียบกับวิธีคูณคลาสสิก ประโยชน์ข้อหนึ่งของเฮ็มคือ ว่า มันจะเข้าบัญชีขนาดสัมพัทธ์ของความต้องการสุดท้ายของแต่ละภาคและผลสัมพันธ์ภาคการแสดงผลโดยรวมเมื่อระบุความสำคัญของภาค (Andreosso-O'Callaghan และหยู 2004)ความคิดพื้นฐานของเฮ็มเป็น การแยกภาคการ hypothetically จากระบบเศรษฐกิจแล้ว กำหนดปริมาณระดับที่ผลผลิตภาคอื่น ๆ จะลดลงหลังจากสกัด (มิลเลอร์และ Lahr, 2001) ไม่ขายแยกเซกเตอร์นั่นหมายความ ว่า (หรือ / และซื้อ) อินพุตใด ๆ กลางการ (หรือ / และ) ภาคอื่น ๆ ดังนั้น โดยทั่วไปสัมประสิทธิ์บางภาคแยกจะถูกแทนที่ ด้วยเลขศูนย์ 1 ในขณะที่สัมประสิทธิ์อื่น ๆ ยังคงเหมือนเดิม ซึ่งเป็นอย่างเห็นได้ชัดไม่ว่าจริงที่สัมประสิทธิ์ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ ทางเดียวหรืออื่น นี้ข้อเสียของเฮ็มที่สามารถ alleviated โดยให้มันเป็นเศรษฐกิจอัสสัมชัญ คือ เมื่อ แยก กลางทั้งหมดส่งจากภาคหนึ่ง (หรือ / และ) ภาคนี้แล้วพอใจ ด้วยการนำเข้า เพื่อให้สามารถดำเนินการผลิต และกระบวนการผลิตทางเทคนิคถูกจัดค่าคง (Dietzenbacher และ Van Der ลินเดน 1997) ได้เฮ็มถูกนำเสนอโดย Paelinck et al. (1965) เดิม และพัฒนา โดยนักวิชาการเช่น Strassert (1968), Schultz (1977), Cella (1984), Clements (1990), และ al. et Duarte (2002) Schultz (1977) ก่อนใช้เฮ็มเพื่อผลทางเศรษฐกิจของภาค ที่อยู่ของภาคผลกระทบต่อ GDP การค้าต่างประเทศ และการจ้างงาน วิเคราะห์ และศึกษามากตามเฮ็มยังรู้ผลทางเศรษฐกิจของภาค (ไกและเหลียง 2004 เคย์ et al., 2007 เร็น et al., 2014 เพลง et al. ปี 2006 เพลงและคิม 2007 และ Yang et al , 2014) ด้วยการเพิ่มความสนใจในการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เฮ็มจะใช้กับงานวิจัยในสภาพแวดล้อมและทรัพยากร เช่นน้ำใช้ (Duarte et al., 2002 เต้บลังโก้ Pérez และ Thaler, 2014 และ Temurshoev, 2010), การใช้พลังงาน (Guerra และ Sancho, 2010), และปล่อย CO2 (อาลี 2015, Temurshoev และ Oosterhaven, 2014 วัง et al., 2013 และเจียว et al., 2014)ตามข้อมูลของจีนในปี 2007 วัง et al. (2013) นำเฮ็มเพื่อค้นพบความเชื่อมโยงระหว่างอุตสาหกรรมของการปล่อย CO2 ในจีน และพบว่าพลังงานอุตสาหกรรมได้ที่สุดปล่อย CO2 ซึ่งส่วนใหญ่ไหลเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ก่อสร้างและบริการ อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้จะดำเนินในระดับชาติ และสำหรับประเทศใหญ่เช่นจีน พัฒนาเศรษฐกิจและปลดปล่อยก๊าซมลพิษ CO2 แตกต่างกันมากระหว่างภูมิภาค (Su และอ่างทอง 2010) ดังนั้น จึงสำคัญนำเฮ็ม และทำการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของการปล่อย CO2 ที่อุตสาหกรรมในประเทศจีนในระดับภูมิภาค ใช้ข้อมูลหลายภูมิภาคอินพุต – เอาท์พุต (MRIO)พิจารณาข้อดีของการเปรียบเทียบกับวิธีคูณคลาสสิกเฮ็ม ศึกษารวมเฮ็มกับแบบ MRIO และสำรวจความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 ระหว่างอุตสาหกรรมในภูมิภาคต่าง ๆ ของประเทศจีน ในความเป็นจริง เพลงและคิม (2007) นำวิธีในการศึกษาคล้ายกัน แต่จะเน้นผลทางเศรษฐกิจของการย้ายหน่วยงานสาธารณะแห่งชาติ และภูมิภาคผลิตภัณฑ์ แทนประเด็นสิ่งแวดล้อมเช่นการปล่อยก๊าซ CO2 เท่าที่เรารู้ว่า กระดาษของเราเป็นการศึกษาแรกที่ทำการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของอุตสาหกรรมปล่อย CO2 ในระดับภูมิภาคตามเฮ็ม โดยคำนึงถึงความแตกต่างภูมิภาคภายในประเทศ มีดำเนินการศึกษาเกือบทั้งหมดใช้เฮ็มศึกษาความเชื่อมโยงในการปล่อยก๊าซ CO2 ที่ระดับชาติ ตัวอย่าง อาลี (2015) ใช้เฮ็มวัด CO2 ปล่อยก๊าซความเชื่อมโยงระหว่างภาคผลิตในอิตาลีโดยใช้ข้อมูลระดับชาติปี 2554 เส้า et al. (2015) และ al. et วัง (2013) ตามลำดับทำการศึกษาที่คล้ายกันของแอฟริกาใต้และจีนโดยผลการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงในระดับภูมิภาค เราสามารถได้รับความเข้าใจอย่างละเอียดของบทบาทของการเล่นแต่ละภูมิภาคและอุตสาหกรรมปล่อย CO2 ระบุภูมิภาคมลพิษสำคัญและอุตสาหกรรมสำคัญที่ภูมิภาคร่วม หรือ monopolize ให้ขึ้นเป้าหมายคำแนะนำในการลด CO2 ในประเทศจีนส่วนเหลือของเอกสารนี้ถูกจัดระเบียบเป็นดังนี้: 2 ส่วนแนะนำรูปแบบของการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 ในระดับภูมิภาคและประมวลผลข้อมูล หมวดที่ 3 นำเสนอผลการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 4 ส่วนมีบทสรุปและผลกระทบนโยบายที่มาจากผลรวม2. วิธีการและข้อมูล2.1. วิธีเรานำแสดงโดย Duarte et al. (2002), ซึ่งแบ่งความเชื่อมโยงระหว่างอุตสาหกรรมออกเป็น 4 ส่วนประกอบพื้นฐาน เช่น เฮ็ม ลักษณะภายใน ผสมเชื่อมโยง เชื่อมโยงย้อนหลังสุทธิ และเชื่อมโยงไปข้างหน้าสุทธิ ดังนั้น เฮ็มนี้ช่วยให้การศึกษาที่ชัดเจนมากขึ้น เทียบกับเฮ็มซึ่งโดยปกติแล้วความแตกต่างระหว่างสององค์ประกอบพื้นฐานของผลกระทบ ได้แก่ภายในผลและผลกระทบอาจ (Duarte et al., 2002) ใช้วิธีนี้ โดยศึกษาล่าเฮ็ม วัง et al. (2013) และ al. et เจียว (2014) อย่างกว้างขวางเพื่อทำการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงในระดับภูมิภาค เรารวมเฮ็ม MRIO กับ สมมติประเทศภูมิภาค G และ N อุตสาหกรรม ตามรุ่น MRIO เราสามารถวาด:equation(1)ดูต้น MathMLเปิด MathJaxที่ดูต้น MathML แสดง GN × 1 เวกเตอร์ของการแสดงผลรวม นั้นสิ (ผม = 1, 2,..., G) คือเวกเตอร์ N × 1 ภาคฉัน ดูต้น MathML เป็น GN GN ฟิลด์เมตริกซ์สัมประสิทธิ์นำเข้าโดยตรง และ Aij (i, j = 1, 2,..., G) คือ submatrix ของ N × N ดูต้น MathML เป็น GN × 1 เวกเตอร์ของความต้องการขั้นสุดท้าย นั้นยี่ (ฉัน = 1, 2,..., G) คือเวกเตอร์ N × 1 ภาคฉันเฮ็มแบ่งอุตสาหกรรมในเศรษฐกิจออกเป็น 2 กลุ่ม ที่ Bs เป็นกลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมายจะวิเคราะห์ และ B−s หมายถึงอุตสาหกรรมที่เหลือ การประเมินผลของกลุ่มบีเอสเศรษฐกิจ วิธีการเปรียบเทียบการผลิตของเศรษฐกิจจริงที่เศรษฐกิจสมมุติ สกัดกลุ่มนี้ดังนั้น เศรษฐกิจจริงสามารถอธิบายได้ดังนี้:equation(2)ดูต้น MathMLเปิด MathJaxอีเอ็มไอ CO2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.
บทนำได้รับการเจริญเติบโตความกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก, ลด CO2 โดยเฉพาะอย่างยิ่งการลด CO2 จากรังสีขนาดใหญ่ที่ได้รับการเพิ่มขึ้นได้รับความสนใจ ในปี 2006 จีนแซงหน้าสหรัฐอเมริกาในแง่ของการปล่อย CO2 จากการเผาไหม้เชื้อเพลิงและกลายเป็น CO2 อีซีแอลที่ใหญ่ที่สุดในโลก ในปี 2012 ประเทศจีนที่ปล่อยออกมามากกว่า 8250 Mt CO2 ซึ่งเป็น 1.63 เท่าของสหรัฐอเมริกา (IEA 2014) การลด CO2 ได้กลายเป็นปัญหาเร่งด่วนสำหรับประเทศจีน ในจีนสหรัฐอเมริการ่วมกันแถลงข่าวเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ออกต่อไปนี้เอเชียแปซิฟิกความร่วมมือทางเศรษฐกิจ (เอเปค) การประชุมในปี 2014 รัฐบาลจีนได้ให้คำมั่นสัญญาที่จะบรรลุจุดของการปล่อยก๊าซ CO2 รอบ 2030 และจะเพิ่มส่วนแบ่งของเชื้อเพลิงที่ไม่ใช่ฟอสซิลใน การใช้พลังงานหลักในการประมาณ 20% ในปี 2030 ระบุว่าอุตสาหกรรมที่มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายดังกล่าวเป็นสิ่งที่ท้าทายและให้แน่ใจว่ามาตรการลดที่มีประสิทธิภาพ, ความเข้าใจที่ครอบคลุมถึงบทบาทของแต่ละอุตสาหกรรมเล่นในการปล่อย CO2 ที่ควรจะได้รับในการพิจารณาของ การเชื่อมโยงกับส่วนที่เหลือของเศรษฐกิจ อย่างไรก็ตามความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 อุตสาหกรรมในประเทศจีนในระดับภูมิภาคยังไม่ได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวาง การศึกษาการปล่อย CO2 ในประเทศจีนส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่จำนวนเงินหรือปัจจัยการขับรถของการปล่อยก๊าซ CO2 ในประเทศจีน (Huang et al., 2015, Tang et al., 2014 วัง et al., 2015 วังและ Zhao 2015 และจางและเฉิน 2014) และการปล่อยก๊าซเป็นตัวเป็นตนในการค้าของจีน (Qi et al., 2014 ซู et al., 2013 ซูและอ่างทองปี 2014 และ Zhao et al., 2014). การเชื่อมโยงของอุตสาหกรรมกับส่วนที่เหลือของเศรษฐกิจหมาย การซื้อสินค้าขั้นกลางตรงและทางอ้อมและการขาย ดัชนีเชื่อมโยงถูกสร้างขึ้นและมักจะใช้เป็นเกณฑ์ในการ "ที่สำคัญ" การระบุภาคที่มีความสำคัญในการกำหนดนโยบายอุตสาหกรรม (Cai และเหลียง, 2004). เมื่อออกมาด่า "ภาคสำคัญ" ภายใต้กรอบนำเข้าส่งออก, สองวิธีได้รับการใช้งานเป็นหลัก คือวิธีการคูณคลาสสิกและวิธีการสกัดสมมุติ (HEM) (Guerra และโช 2010) มันจะต้องมีคนกล่าวว่าทั้งสองวิธีมีหลายสายพันธุ์และทั้งสองวิเคราะห์และสังเกตุสายพันธุ์เหล่านี้มีความสัมพันธ์กับคนอื่น ๆ . รายละเอียดเพิ่มเติมสามารถพบได้ใน Temurshoev และ Oosterhaven (2014) วิธีการคูณคลาสสิกจะขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์ทางเทคนิคหรือการจัดสรรค่าสัมประสิทธิ์ทางเทคนิคของภาคสะท้อนให้เห็นถึงสัดส่วนของปัจจัยการผลิตจากภาคในแต่ละปัจจัยการผลิตรวมของภาคนี้ ค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนให้เห็นถึงการจัดสรรสัดส่วนของปัจจัยการผลิตไปยังภาคในแต่ละผลรวมของภาคนี้ Chenery และวาตานาเบะ (1958) ชี้ให้เห็นครั้งแรกที่ใช้คอลัมน์ (หรือแถว) ผลบวกของการป้อนข้อมูลโดยตรงค่าสัมประสิทธิ์เมทริกซ์เป็นตัวชี้วัดของการย้อนกลับ (หรือส่งต่อ) การเชื่อมโยง วิธีการนี้ถูกละเลยผลกระทบทางอ้อมของการเชื่อมโยงอุตสาหกรรมและได้รับการปรับปรุงแล้วโดยนักวิชาการ ยกตัวอย่างเช่นรัสมุสเซน (1956) เสนอให้ใช้คอลัมน์ (หรือแถว) ผลบวกของ Leontief เมทริกซ์ผกผันในการวัดความเชื่อมโยงย้อนหลัง (หรือเชื่อมโยงไปข้างหน้า); และโจนส์ (1976) ที่กำหนดไว้เชื่อมโยงไปข้างหน้าเป็นผลรวมแถวของกอชเมทริกซ์ผกผัน. การนำวิธีการที่เสนอโดยกรัสมุส (1956), ท่าเตียน, et al (2012) การประเมินผลกระทบของภาคในการปล่อย CO2 19 ภูมิภาคจังหวัดของจีนแผ่นดินใหญ่และพบว่าความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่ในการปล่อย CO2 อยู่ทั่วภูมิภาคและภาคเช่นผลิตไฟฟ้าและไอน้ำ, น้ำมันและสารเคมีและเหมืองแร่อยู่ที่ "ภาคสำคัญ "สำหรับภูมิภาคส่วนใหญ่ที่มีทั้งการเชื่อมโยงย้อนกลับและไปข้างหน้าเหนือระดับเฉลี่ย. แต่วิธีคูณคลาสสิกจะขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์ทางเทคนิคหรือการจัดสรร (Wang et al., 2013) และเป็นหนึ่งในปัญหาของวิธีนี้คือการใช้โดยพลการของเวกเตอร์หน่วย ที่มีการเชื่อมโยงจะคำนวณภายใต้สมมติฐานที่ว่าผลขั้นต้น (ในกรณีของเมทริกซ์ค่าสัมประสิทธิ์การป้อนข้อมูล) ความต้องการสุดท้าย (ในกรณีของ Leontief ผกผันเมทริกซ์) หรือมูลค่าเพิ่ม (ในกรณีของกอชเมทริกซ์ผกผัน) ของภาค จะเพิ่มขึ้นโดยหนึ่งในหน่วยนี้จะไม่สนใจความแตกต่างกันในขนาดระหว่างภาคและสามารถ mispresent ความแรงของญาติของการเชื่อมโยงในภาคที่แตกต่างกัน (เคลเมนท์ 1990) เมื่อเทียบกับวิธีการคูณคลาสสิกได้เปรียบหนึ่ง HEM ก็คือว่ามันจะเข้าสู่บัญชีขนาดญาติของความต้องการของภาคสุดท้ายของแต่ละคนและผลกระทบความสัมพันธ์ของภาคในผลรวมเมื่อการระบุถึงความสำคัญของภาค (Andreosso-แกห์นและยู , 2004). แนวคิดพื้นฐานของ HEM คือการดึงภาคสมมุติฐานจากระบบเศรษฐกิจและจากนั้นปริมาณระดับที่การส่งออกของภาคอื่น ๆ จะลดลงหลังจากการสกัด (มิลเลอร์และเบาว์, 2001) สกัดภาคหมายความว่ามันไม่ได้ขาย (และ / หรือซื้อ) ปัจจัยการผลิตขั้นกลางใด ๆ ที่จะ (และ / หรือ) จากภาคอื่น ๆ ดังนั้นโดยทั่วไปค่าสัมประสิทธิ์ของภาคแยกบางส่วนจะถูกแทนที่ด้วยศูนย์ 1 ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์อื่น ๆ ยังคงเหมือนเดิมซึ่งเป็นที่เห็นได้ชัดว่าไม่จริงระบุว่าค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับแต่ละอื่น ๆ หรืออีกวิธีหนึ่ง ข้อเสียของการ HEM นี้สามารถที่จะบรรเทาได้โดยให้มันสมมติฐานทางเศรษฐกิจที่เป็นเมื่อหนึ่งภาคการสกัดทั้งหมดส่งมอบกลางมาจาก (และ / หรือการ) ภาคนี้มีความพึงพอใจแล้วโดยการนำเข้าเพื่อการผลิตสามารถดำเนินการต่อและการผลิตทางเทคนิค กระบวนการที่จะจัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง (Dietzenbacher และแวนเดอร์ลินเด็น 1997). HEM แรกที่เสนอโดย Paelinck et al, (1965) และพัฒนาโดยนักวิชาการเช่น Strassert (1968), ชูลท์ซ (1977) Cella (1984), เคลเมนท์ (1990) และอาร์เต et al, (2002) ชูลท์ซ (1977) ครั้งแรกที่ใช้ HEM ในการวิเคราะห์ผลกระทบทางเศรษฐกิจของภาคที่เป็นผลกระทบต่อภาคการเกี่ยวกับจีดีพีค้าต่างประเทศและการจ้างงานและการศึกษาจำนวนมากขึ้นอยู่กับ HEM ได้มุ่งเน้นไปยังเกี่ยวกับผลกระทบทางเศรษฐกิจของภาค (Cai และเหลียง, 2004 เคย์ et al., 2007 Ren et al., 2014 เพลง et al., 2006, เพลงและคิม 2007 และหยาง et al., 2014) ด้วยการเพิ่มความสนใจกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ HEM ยังใช้ในการวิจัยด้านสิ่งแวดล้อมและทรัพยากรเช่นการใช้น้ำ (อาร์เต et al., 2002 Pérez Blanco และ Thaler 2014 และ Temurshoev 2010) การใช้พลังงาน (Guerra และโช 2010 ) และการปล่อย CO2 (อาลีปี 2015 Temurshoev และ Oosterhaven 2014 วัง et al., 2013 และ Zhao et al., 2014). บนพื้นฐานของข้อมูลของจีนในปี 2007 วัง et al, (2013) นำมาใช้ HEM การค้นพบความเชื่อมโยงระหว่างอุตสาหกรรมการปล่อย CO2 ในประเทศจีนและพบว่าอุตสาหกรรมพลังงานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่มีการปล่อย CO2 ซึ่งส่วนใหญ่ไหลไปยังอุตสาหกรรมเทคโนโลยีการก่อสร้างและการบริการ อย่างไรก็ตามการศึกษาครั้งนี้จะดำเนินการในระดับชาติ และสำหรับประเทศที่มีขนาดใหญ่เช่นจีน, การพัฒนาเศรษฐกิจและความเข้มการปล่อยก๊าซ CO2 แตกต่างกันมากในภูมิภาคที่แตกต่างกัน (ซูและอ่างทอง, 2010) ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะนำมา HEM และดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 อุตสาหกรรมในประเทศจีนในระดับภูมิภาคโดยใช้หลายภูมิภาคอินพุท (MRIO) ข้อมูล. พิจารณาประโยชน์จาก HEM เมื่อเทียบกับวิธีการคูณคลาสสิกการศึกษาครั้งนี้ รวม HEM กับรูปแบบ MRIO และสำรวจการเชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 ในหมู่อุตสาหกรรมในภูมิภาคต่างๆของประเทศจีน ในความเป็นจริงเพลงและคิม (2007) นำมาใช้วิธีการที่คล้ายกันในการศึกษาของพวกเขา แต่พวกเขามุ่งเน้นไปที่ผลกระทบทางเศรษฐกิจของหน่วยงานภาครัฐเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์การย้ายถิ่นฐานชาติและระดับภูมิภาคแทนของปัญหาสิ่งแวดล้อมเช่นการปล่อย CO2 เท่าที่เรารู้ว่ากระดาษของเราคือการศึกษาแรกที่ดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 อุตสาหกรรมในระดับภูมิภาคขึ้นอยู่กับ HEM ในการพิจารณาความแตกต่างในระดับภูมิภาคภายในประเทศ การศึกษาเกือบทั้งหมดการนำ HEM เพื่อศึกษาความเชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 จะดำเนินการในระดับชาติ ยกตัวอย่างเช่นอาลี (2015) ที่ใช้ในการวัด HEM เชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 ในหมู่ภาคการผลิตในอิตาลีโดยใช้ข้อมูลระดับชาติในปี 2011 Zhao et al, (2015) และวัง et al, (2013) ตามลำดับการดำเนินการศึกษาที่คล้ายกันของแอฟริกาใต้และจีน. ผ่านผลของการวิเคราะห์ความเชื่อมโยงในระดับภูมิภาคเราสามารถได้รับความเข้าใจในบทบาทของแต่ละภูมิภาคและการเล่นในอุตสาหกรรมในการปล่อย CO2 ที่ระบุภูมิภาคปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่สำคัญและอุตสาหกรรมที่สำคัญที่ . ภูมิภาคแบ่งปันหรือผูกขาดจึงให้ข้อเสนอแนะที่ตรงเป้าหมายมากขึ้นในการลด CO2 ในประเทศจีนที่เหลือของบทความนี้จะจัดดังนี้ส่วนที่2 นำเสนอรูปแบบของการวิเคราะห์การเชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 ในระดับภูมิภาคและการประมวลผลข้อมูล ส่วนที่ 3 นำเสนอผลของการวิเคราะห์การเชื่อมโยงการปล่อยก๊าซ CO2 หมวดที่ 4 มีข้อสรุปและผลกระทบของนโยบายที่ได้มาจากผลการศึกษา. 2 วิธีการและข้อมูล2.1 วิธีการที่เรานำมาใช้ HEM ที่นำเสนอโดยอาร์เต et al, (2002) ซึ่งแบ่งการเชื่อมโยงในกลุ่มอุตสาหกรรมที่เป็นสี่องค์ประกอบพื้นฐานคือผลภายในเชื่อมโยงผสมการเชื่อมโยงย้อนกลับและการเชื่อมโยงสุทธิล่วงหน้าสุทธิ ดังนั้นจึง HEM นี้จะช่วยให้การศึกษาที่แม่นยำมากขึ้นเมื่อเทียบกับ HEM ที่มักจะดึงความแตกต่างระหว่างสององค์ประกอบพื้นฐานของผลกระทบคือผลกระทบที่เกิดภายในและเหนี่ยวนำให้เกิดผล (อาร์เต et al., 2002) วิธีการนี้ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายจากการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ HEM เช่นวัง et al, (2013) และ Zhao et al, (2014). เพื่อดำเนินการวิเคราะห์การเชื่อมโยงในระดับภูมิภาคเรารวม HEM กับรูปแบบ MRIO สมมติประเทศกับภูมิภาค G และอุตสาหกรรมยังไม่มีขึ้นอยู่กับรูปแบบ MRIO เราสามารถวาด: สมการ (1) ดูแหล่งที่มา MathML เปิด MathJax บนที่ดูแหล่งที่มาMathML หมายถึง GN × 1 เวกเตอร์ของผลรวมนั้นจิน (i = 1 , 2, ... , G) เป็น N ร 1 เวกเตอร์ของภูมิภาคฉัน; ดูแหล่งที่มา MathML เป็น GN ×เมทริกซ์ GN สัมประสิทธิ์การป้อนข้อมูลโดยตรงและ AIJ (ฉัน j = 1, 2, ... , G) เป็น submatrix ของ N รไม่มีข้อความนั้น ดูแหล่งที่มา MathML เป็น GN × 1 เวกเตอร์ของความต้องการสุดท้ายนั้นยี่ (i = 1, 2, ... , G) เป็น N ร 1 เวกเตอร์ของภูมิภาค i. HEM แบ่งอุตสาหกรรมในระบบเศรษฐกิจออกเป็นสองกลุ่มซึ่ง Bs เป็น กลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมายที่จะได้รับการวิเคราะห์และ B-s เป็นตัวแทนของอุตสาหกรรมที่เหลือ . การวัดผลของ Bs กลุ่มเศรษฐกิจ, วิธีการเปรียบเทียบการผลิตของเศรษฐกิจจริงกับที่ของเศรษฐกิจสมมุติซึ่งในกลุ่มนี้เป็นสารสกัดดังนั้นเศรษฐกิจมีเหตุผลที่สามารถอธิบายดังนี้สมการ(2) ดู แหล่ง MathML เปิด MathJax ในอีเอ็มไอก๊าซCO2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . บทนำ
ให้เติบโตความกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลก การลดก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ลด โดยเฉพาะ CO2 ของ emitters ขนาดใหญ่ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น ในปี 2006 จีนแซงสหรัฐในแง่ของการปล่อย CO2 จากการเผาไหม้เชื้อเพลิง และกลายเป็นคาร์บอนไดออกไซด์อิมิตเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก 2012 จีนออกมามากกว่า 8250 ตัน CO2 ซึ่งเป็น 163 เท่าของสหรัฐอเมริกา ( IEA 2014 ) ลดการปล่อย CO2 ได้กลายเป็นปัญหาเร่งด่วน สำหรับประเทศจีน ในประเทศจีน–สหรัฐอเมริกาแถลงการณ์ร่วมว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ออกตามความร่วมมือทางเศรษฐกิจเอเชีย แปซิฟิก ( เอเปค ) การประชุมใน 2014 ,รัฐบาลจีนได้ให้คำมั่นสัญญาที่จะบรรลุระดับสูงของการปล่อยก๊าซ CO2 ประมาณ 2030 และเพิ่มส่วนแบ่งของไม่ใช่เชื้อเพลิงฟอสซิลในการบริโภคพลังงานหลักประมาณ 20 % โดย 2030 .

ระบุว่าอุตสาหกรรมจะเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดเพื่อให้บรรลุเช่นท้าทายเป้าหมายและให้แน่ใจว่ามาตรการลดผลความเข้าใจที่ครอบคลุมของบทบาทที่เล่นในแต่ละอุตสาหกรรมมีการปล่อย CO2 ที่ควรจะได้รับการพิจารณาที่เชื่อมโยงกับส่วนที่เหลือของระบบเศรษฐกิจ อย่างไรก็ตาม ความเชื่อมโยงของการปล่อยก๊าซ CO2 อุตสาหกรรมในประเทศจีนในระดับภูมิภาคได้ถูกศึกษาอย่างกว้างขวาง การศึกษาการปล่อยก๊าซ CO2 ในจีนส่วนใหญ่เน้นปริมาณหรือปัจจัยการขับรถของคาร์บอนไดออกไซด์ในประเทศจีน ( Huang et al . , 2015 ,