2024年9月30日,特拉华州州长约翰·卡尼(John Carney)签署了参议院第289号法案。这项新法律允许该州的法学决定采用比州最低能源法规更为严格的“拉伸代码”。该州已经致力于采用最新版本的Ashrae标准90.1,除低层住宅建筑物以外的地点和建筑物的能源标准,但是根据新法律,它允许城市和地方政府根据国家标准开发组织(例如Ashrae and ICC)采用的标准,采用延伸代码。该法律还允许国家Agen CIES和能源公司之间的合作制定计划以促进节能住房。
政府在全球实施了各种策略来减少碳排放,其政策针对高排放行业,例如能源,运输和制造业。然而,在包括马来西亚在内的东南亚国家,由于财务限制而导致的减少经济增长与减少努力,面临挑战。尽管面临这些挑战,但马来西亚通过其国家关于气候变化的国家政策取得了显着进步,并承诺到2030年将碳强度降低45%。应对不断增长的利益相关者对可持续性的需求,公司越来越多地采用可持续实践来改善其环境绩效,通常通过碳排放强度(CEI)来衡量。CEI是一个关键指标,考虑到公司的经济产出,可提供对环境影响的相对度量。对环境,社会和治理(ESG)标准的关注提高了CEI的重要性,尤其是在投资者更加受到CEIS的公司的看法时。但是,降低碳和财务绩效之间的关系尚无定论。这项研究研究了减少碳的努力对2019年至2023年马来西亚公司的财务业绩的影响。使用两项公认的财务绩效指标,资产回报率(ROA)和托宾的Q,研究调查了温室气体(GHG)排放和碳披露项目(CDP)对这些指标的影响。该研究利用了对1087个上市公司的面板数据分析,并使用Stata软件包应用多个回归分析。调查结果表明,温室气体排放与ROA和托宾的Q之间存在正相关,这表明不积极减少排放的公司仍可能会经历短期的财务收益。相反,CDP参与对这两个财务指标产生负面影响,这可能是由于与可持续性计划相关的合规成本增加所致。结果强调了对平衡方法的需求,该方法将环境责任与财务绩效保持一致,因为马来西亚向低碳经济过渡。
天然气报告计划(GHGRP)w截至2024年1月1日生效的W级。ngsi协议版本2.0并未将修订版的修订纳入了W的第部分,该修订于2024年5月在联邦公报上发布并发布。这些修订大多数在2025年1月1日生效,某些计算规定于2024年7月15日生效。此较早的生效日期包括某些可选的计算规定,这些规定允许记者从报告年份(RY)2024排放开始的某些排放来源提交经验数据。2025年1月1日之后,其中一些可选的计算规定将成为强制性的,并将适用于2025年RY的排放,这些排放量必须由2026年3月31日的报告截止日期报告给EPA。版本2.0还没有将GHGRP修订纳入W与W子部分以外的其他小部分,该修订于2024年4月最终确定并在联邦公报上发布,并于2025年1月1日开始生效,从RY 2024排放开始。这些最终的GHGRP修订将纳入NGSI协议及其随附的报告模板的后续更新中。
探索碳定价政策在减少碳排放强度中的作用仍然是学术界和从业人员社区中的紧急辩论。与先前的研究依赖于单因素指标的碳排放强度,而对内生性问题的关注不足,本研究调查了碳定价政策对2000 - 2022年样本期间加拿大省份碳排放的影响。这项研究通过开发理论上的经验模型来做出新的贡献,以减轻单因素指标的有偏见估计的风险,同时允许异质性并解决其生产SFA(随机边界分析)中的内生性问题。该研究的SFA结果表明,碳定价政策通过降低碳效率低,从而显着影响该省碳排放的水平。此外,经济增长减轻了由于资本设备和能源消耗量的增加而加剧的碳排放。另一方面,多因素碳排放效率在加拿大省份表现出显着的变化。因此,加拿大决策者的一个值得建议的建议是将使用高级设备与碳排放减少目标保持一致。
数字技术的迭代升级和“碳达峰—碳中和”国家战略的实施为我国数字经济与绿色经济协同融合提供了契机,数字经济发展能否抑制城市碳排放强度仍有待回答。本文基于2011—2020年长江经济带110个城市的面板数据,采用双重固定效应模型、中介机制模型和空间杜宾模型,实证检验了数字经济对城市碳排放强度的影响。主要研究结果如下:(1)长江经济带区域数字经济发展能够降低城市碳排放强度,促进产业结构合理化升级,提高城市绿色创新能力;(2)长江经济带区域数字经济发展通过产业结构优化升级和绿色技术创新的中介作用降低城市碳排放强度;(3)数字经济表现出显著的正空间相关性,并对周边城市产生降低城市碳排放强度的空间溢出效应,且空间异质性明显; (4)数字经济对下游城市及城市群内城市的CEI具有更强的抑制作用;(5)除数字基础设施外,数字经济的其他要素均对CEI产生直接或间接的抑制作用。最后,根据研究结果,提出了长江经济带数字经济发展的建议。
评估数字经济对碳排放强度的影响在促进可持续发展方面具有很大的意义。基于2013年至2019年中国30个省的面板数据,数字经济水平是通过使用熵重量和通过相似性解决方案(TOPSIS)模型的订单偏好技术来估算的。面板矢量自动回归(PVAR)模型用于分析数字经济对碳排放强度的影响。结果表明,首先,中国数字经济的综合发展水平不高,它往往会从2013年的0.208缓慢上升到2019年的0.221。第二,中国的碳排放强度显示从2013年的0.720到2019年的0.607。不同地区之间的碳排放强度存在显着差异,并且从西部地区到东部地区的趋势下降。第三,数字经济和碳排放强度之间存在长期平衡关系。第四,数字经济对碳排放强度有长期的负面影响,但是碳排放强度对数字经济没有负面影响。 根据研究结论,这项研究提出了一些建议。第四,数字经济对碳排放强度有长期的负面影响,但是碳排放强度对数字经济没有负面影响。根据研究结论,这项研究提出了一些建议。
钢铁行业脱碳和推动减排的能力需要一系列新技术,这些技术必须得到政府的立即支持,并承诺建设转型所必需的基础设施。此外,应该认识到,每个组织脱碳和追求碳减排技术的方法都是独一无二的,取决于几个限制因素。需要考虑的限制因素包括但不限于资产配置、技术限制、能源/燃料可用性、市场变化、地理位置等。这将需要安装尚未进行商业验证、处于研究阶段或需要大量资本投资来取代工厂中运行的现有技术的创新控制和技术。技术渗透的巨大差距将需要政府的支持以提供清洁电力并投资能源基础设施,以具有全球竞争力的成本提供这种电力,利益相关者和市场推动对低碳钢的需求以弥补这一差距。
