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摘要：高碳排放行业的生产和运营过程中会释放大量的二氧化碳和其他温室气体，会对人类的健康和生活产生负面影响，也会加剧资源紧张和社会不稳定等问题。为了解决高碳排放行业整体碳排放水平较高的问题，文章基于2020—2021年中国高碳排放行业排名前列的百家上市公司数据，对高碳行业碳排放指标及其经济性影响因素进行分析。以碳排放交易覆盖的电力、水泥、石化、建筑、煤炭、钢铁、有色、航运、通信等9大行业为起点，在此基础上利用SPSS软件构建并运用逐步回归模型策略探究对上市公司碳排放量有显著影响的因素，最后对得出结果进行总结分析，并提出相关的建议与措施。
关键词：高碳排放行业；SPSS；影响因素；逐步回归
引言
中国属于发展中国家，经济发展仍需要大量的煤炭能源，碳排放量仍在增长，高碳排放会对环境、经济和社会造成多方面的后果。高碳排放行业[1]是指排放大量温室气体的产业，这些温室气体主要来源于化石燃料的燃烧和生产过程中的排放。这些行业主要包括：化工、钢铁、造纸、航空等。高碳排放行业在经济发展中占据重要地位，但同时也对环境造成了巨大的压力。基于此，本文将对我国二氧化碳排放排名前百家企业的碳排放量、碳排放强度及更多指标进行因素之间相关性测算，旨在推动高碳排放企业可持续发展，并提供借鉴与参考。
一、高碳排放行业碳排放现状
目前，高碳排放行业的碳排放量仍然很高，而且许多行业的碳排放强度也较高。这是因为这些行业通常需要大量的能源消耗，而能源的获取和使用往往会产生大量的二氧化碳。此外，一些高碳排放行业的技术和设备相对落后，缺乏环保意识和监管力度，也导致了排放量的增加。为了应对气候变化和减少碳排放，许多高碳排放行业已经开始采取措施来降低排放量。例如，采用清洁能源、优化生产工艺、提高能源利用效率等。同时，政府也加强了对高碳排放行业的监管力度，提高环保意识和推动行业内的行动。总的来说，高碳排放行业的碳排放问题依然严峻，亟待解决。国内外学者正在深入研究这一领域，以期找到更有效的解决方案。
其中，Sinha等[2]回顾了不同阶段的行业实施节能低碳技术的研究工作，并开发了一种基于捏点分析的方法，用于确定终身任期碳排放限制。Acheampong等[3]开发预测澳大利亚、巴西、中国、印度和美国碳排放强度的模型，可以可靠地预测二氧化碳排放强度增长，预测误差可以忽略不计，国际组织和环境政策制定者可以利用此模型来预测和帮助决策气候变化政策。高源遥等[4]以四川省的各项数据指标展开研究，通过核算四川省旅游业碳排放量，进而构建STIRPAT的扩展模型对四川省的碳排放量影响因素进行分析，提出对于四川省旅游业低碳发展的建议。蔡俊等[5]基于改进的随机前沿模型和双重差分模型，分析出减少碳排放量，提高碳排放效率的方式。刘茂辉等[6]构建碳排放量模型，以市级城市为案例提出优化能源结构以及降低能源强度会导致碳排放量减缓。
综上所述，目前现有国内外学者基于构建碳排放量模型来研究致使碳排放量减缓的因素，或是政策制定、碳峰值预测为基础的研究较多，以及主要在市级城市、省级省份开展碳排放量研究，针对我国高碳排放行业上市公司碳排放量影响因素的研究相对不足。因此，本文在碳排放交易覆盖的电力、水泥、石化、建筑、煤炭、钢铁、有色、航运、通信9大高碳排放上市公司数据的基础上，对高碳行业碳排放指标及其经济性影响因素进行分析，在此基础上利用SPSS软件运用逐步回归策略筛选出对碳排放量有显著影响的因素并进行研究，提出有关的完善建议，以期为我国能源的合理消耗、经济的持续发展带来深远的意义。
二、研究方法与数据来源
（一）研究方法
逐步回归分析是一种用于建立最优回归方程的回归分析方法。逐步回归的基本思想是逐个引入新变量，每引入一个新变量时考虑是否剔除已选变量，直至不再引入新变量[7]。在考虑的全部自变量中，按其对因变量的作用大小、显著程度大小或者贡献大小，由大到小逐个引入回归方程，而那些对因变量作用不显著的变量则可能始终不被引入回归方程。每引入一个新的自变量后，需要对旧的自变量逐个进行检验，如果其偏回归平方和不显著，则可能被剔除。可以确保最终留在回归方程中的变量都是重要的，并且没有多重共线性问题。
逐步回归分析的实质是建立“最优”的多元线性回归方程，它基于希望在回归方程中包含所有对因变量有显著影响的自变量，而不包含对因变量影响不显著的自变量的原则。这个方法可以自动从大量可供选择的变量中选取最重要的变量，建立预测或解释模型。
逐步回归分析的具体步骤包括：第一，用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。第二，以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐步引入其余解释变量。第三，经过逐步回归，使得最后保留在模型中的解释变量既是重要的，又没有严重多重共线性。
（二）研究设计
1.响应变量
响应变量是回归分析中的因变量，它是我们想要预测或解释的变量，其变化受到其他自变量的影响。通常用于衡量实验或研究的效果和目标。在逐步分析方法中，因变量是逐步回归分析中的输出变量或结果变量，通过引入和剔除自变量来构建最优的回归模型，以准确地预测或解释因变量的值。因变量的选择需要考虑实验或研究的目的、理论背景和实际应用需求，是研究设计和数据分析的关键因素之一。本研究将碳排放量作为定量数据来探究与其相关的影响因素。
2.解释变量
解释变量，也称为自变量或独立变量，是在回归分析中用于预测或解释因变量的变量。解释变量是研究者认为有可能对因变量产生影响的因素，通过实验或收集数据来分析这些因素对因变量的影响程度和模式。通常，解释变量可以是定性的或定量的，可以是单一的或多个的，取决于研究的问题和数据。本研究选择63项各类环境相关的指标及经济性指标，为进一步的研究和应用提供有力的支持。
（三）数据来源及处理
本文主要探究我国高碳排放行业上市公司碳排放量的影响因素，根据实际情况选择我国二氧化碳排放排名前百家企业的碳排放量、碳排放强度及更多指标来进行因素之间相关性测算，2020—2021年高碳排放行业前百家企业中有77家上市企业同时在榜，因此本次研究选取2020年、2021年全国二氧化碳排放量排名前列的77家企业的两年指标作为研究对象。其中碳排放量及碳排放强度数据来自IPE蔚蓝地图数据库公益环境研究中心及《财经》杂志，高碳排放行业上市公司经济性数据均来自WIND数据库。
三、结果分析
（一）高碳排放行业上市公司碳排放量影响因素分解
一些高碳排放企业存在产能过剩、仍然采用传统的技术和设备的问题，导致生产能力与效率不如人意。并且，随着全球环保意识的提高[8]和各国政府对环保法规的趋严[9]，高碳排放企业面临着越来越大的压力和处罚，这使得一些企业不得不采取措施来降低碳排放量。然而，由于高碳排放企业需要大量的资金投入，资金压力和融资难度较大，一些企业难以承担这些投入。高碳排放行业企业对于减少碳排放量的情况迫在眉睫。本次研究以2020年、2021年全国碳排放交易覆盖的电力、石化、水泥、建筑、煤炭、钢铁、航空运输、有色、通信9大行业中二氧化碳排放量排名前列的77家企业的两年指标为研究对象，采用SPSS软件，将碳排放量作为定量数据探究与其相关影响因素，此方法在系统中可以自动识别出有关联的影响因素，剔除掉不重要没有关联的变量，基于2020—2021年各项数据因素分别进行逐步回归分析，2020年逐步回归模型结果（见表1），2021年逐步回归模型结果（见表2），得到最终模型的公式；见公式（1）和公式（2）。其中，A表示固定资产，D表示折旧与摊销，C表示碳排放强度，P表示投资支付的现金，M表示EBITDA Margin（%），E表示EPS（摊薄），S表示每股企业自由现金流，N表示经营活动现金净流量，F表示非经常性损益，X表示吸收投资收到的现金，G表示每股销售额SPS。
（二）高碳排放行业上市公司碳排放量影响因素结果分析
通过各项指标进行因素之间相关性测算，研究结果表明，首先，如表1所示，2020年，将63项不同因素作为总变量代入软件SPSS，进行逐步回归分析，保留固定资产、折旧与摊销、碳排放强度等8项因素变量，舍弃营收（亿元）等55项因素变量。研究结果表明2020年固定资产、折旧与摊销、碳排放强度、投资支付的现金、EBITDA Margin（%）、EPS（摊薄）、每股企业自由现金流、经营活动现金净流量因素对碳排放量产生影响。其中，R2为0.887说明固定资产等8项因素有一定显著性，可以解释碳排放量88.7%的变化。从回归系数B值情况可以得出固定资产、碳排放强度、EPS（摊薄）对碳排放量存在正向影响，折旧与摊销、投资支付的现金、EBITDA Margin（%）、每股企业自由现金流、经营活动现金净流量对碳排放量存在负向影响，尤其是碳排放强度、EPS（摊薄）与每股企业自由现金流影响程度较大。
其次，如表2所示，2021年，将63项不同因素作为总变量代入软件SPSS，进行逐步回归分析，保留碳排放强度、每股销售额SPS等6项因素变量，舍弃营业总成本等57项因素变量。研究结果表明2021年碳排放强度、固定资产、折旧与摊销、非经常性损益、吸收投资收到的现金、每股销售额因素对碳排放量产生影响，其中，R2为0.845说明固定资产等6项因素有一定显著性，可以解释碳排放量84.5%的变化。从回归系数B值情况可以得出固定资产、碳排放强度、非经常性损益与每股销售额SPS对碳排放量存在正向影响，折旧与摊销、吸收投资收到的现金对碳排放量存在负向影响，尤其是碳排放强度、每股销售额SPS影响程度较大。
再次，两次逐步回归分析之后，从F检验的结果分析都能获得，显著性P值为0.000，水平呈现显著性，拒绝回归系数为0的原假设。通过查看VIF值发现保留变量全部小于10，因此模型没有多重共线性问题，模型构建良好。
研究通过构建模型表明固定资产、折旧与摊销、碳排放强度、投资支付的现金、EBITDA Margin（%）、EPS（摊薄）、每股企业自由现金流、经营活动现金净流量、非经常性损益、吸收投资收到的现金、每股销售额SPS这11项因素与碳排放量存在相关性。其中碳排放强度、固定资产与折旧与摊销在2020—2021年间均对碳排放量产生影响。
四、结论与建议
本研究进一步揭示了碳排放量与多种因素之间的相互关系。其中固定资产、EBITDA Margin（%）、SPS与经营活动现金净流量由于因素特性会直接或间接影响碳排放量，大规模的固定资产可能意味着更高的生产能力和碳排放，EBITDA Margin（%）反映企业的盈利能力可能影响企业对环保技术的投资，SPS可能与企业的销售策略和产品组合有关，同样地，非经常性损益项目可能与一次性或非持续性的碳排放活动有关。一方面，企业也可能对高回报的高碳排放项目进行投资，进一步来说，当折旧越高时可能意味着企业使用的设备较为陈旧，有可能导致企业产生更高的碳排放。另一方面，自由现金流越多，企业越有可能投资于减少碳排放的设备和工艺，类似的，企业日常经营中净现金流越高，企业越有能力进行环保投资，向外部吸收投资可以为企业提供额外的资金来减少碳排放。
高碳排放行业碳排放量影响较大的驱动因素是每股的税后利润。这表明发生变化可能影响企业的财务状况，从而影响其对减排技术的投资，与此同时，优化生产和运营等方式都是帮助企业优化碳排放量排放的重要手段。不仅如此，高的碳排放强度可能意味着企业需要进一步优化生产过程，碳排放强度越低表明单位GDP所需的二氧化碳排放量越少，这有助于更快地达到碳达峰并实现碳中和。优化能源结构，推动产业升级，发展高附加值、低能耗、低排放的产业有助于降低企业碳排放强度。
在经过深入研究和数据分析后，找出了11项与碳排放量有关的因素，在未来企业生产过程及日常经营中可以起到警示作用，对这些因素的全面考虑，将有助于我们更好地理解碳排放的来源和影响。同时，注意这些因素的金额与变动情况很有可能在一定程度上对企业的发展和控制碳排放量带来巨大好处，未来的研究可以进一步探索这些因素之间的相互作用，以期为我国能源的合理消耗、经济的持续发展发挥正向作用。
参考文献：
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我国高碳排放行业上市公司碳排放量影响因素研究论文
人参与 2024-11-27 10:31:05 分类 : 经济学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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