碳排放的来源范文

导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇碳排放的来源范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！

篇1

随着工业文明的大跨步发展，人类对自然资源的开发和利用极具猛增：大片森林和湿地的破坏、化石燃料无节制开发和利用、土地利用方式的改变等，造成大气中CO2浓度持续增高，并可能是气候变暖的直接原因。据统计，全球CO2浓度已比工业革命前增加了约25%，并以每年约0.5%的速度持续上升。而中国作为世界上最大的发展中国家，对自然资源的需求量巨大，据统计，截止2005年，中国能源活动产生的碳排放量为7219.2Mt，明显高于第二名的美国为6963.8 Mt，占到全球碳排放总量的19.12%，是世界上碳排放量最大的国家，中国节能减排工作尤为重要。非持久性的土地利用变化对大气碳素循环平衡的影响，仅次于能源消耗，是造成全球碳排放量持续猛增的主要原因之一。目前针对土地利用变化碳排放量引起了广泛的关注和深入研究，但相关研究主要集中在碳排放的宏观层面，对人类活动造成的碳排放影响的区域分析，尤其是区域碳排放主要来源——土地利用方式变化对碳排放的影响还待深化。本文以河北省为例，研究讨论不同利用方式对碳排放的影响，从而为深入开展碳排放的区域分析提供参考。

1 研究区域概况

河北省地处华北、渤海之滨，位于东经113°04'～119°53'，北纬36°01'～42°37'之间，与鲁豫晋蒙辽五省接壤，是中国重要的棉粮产区和工业园区。全省地势由西北向东南倾斜，西北部为山区、丘陵和高原，其间分布有盆地和谷地，中部和东南部为广阔的平原，是中国唯一兼有高原、山地、丘陵、平原、湖泊和海滨的省份。全省面积18.88 万平方千米，占全国土地总面积1.97%，总人口约7240万，人口密度较大。全省辖11个地级市，工业化、城市化水平较高，又毗邻北京和天津，人类活动对土地生态系统的影响较大，从而土地利用的变化对碳排放的影响较为显著，因此，分析该区域土地利用变化的碳排放效应具有一定的典型性意义。

2 研究方法和研究数据来源

2.1 研究方法

土地利用方式对碳排放的影响，可以分为直接碳排放和间接碳排放，直接碳排放是指土地利用类型转变和保持带来的碳排放，间接碳排放主要指各类土地利用方式中人类活动对象承载的碳排放，包括土地承载、工矿用地消耗能源承载、交通水利承载和居民生活承载。受相关数据的限制，本文只考虑土地利用间接碳排放：耕地、林地和草地碳排放（汇），建设用地中居民生活能源消耗碳排放，建设用地中工矿交通水利等能源消耗碳排放。各类型碳排放（汇）系数主要依据已有研究所得经验数据：其中耕地利用碳排放系数考虑农业生产碳排放系数和本身对碳排放的吸收系数，进行差值，得出碳净排放系数；而建业用地排放系数考虑了生产生活对不同能源消耗，包括煤炭、石油、天然气等，综合碳排放系数[5-8]。

碳排放估算公式： （1）

其中：E——碳排放总量，g；ei——研究区i类土地利用方式碳排放量，g；Ti——i类碳排放系数，排放为正，吸收为负；各类土地利用面积，m2。

各类土地利用方式碳排放经验系数，见表1。

2.2 研究数据来源

采用河北省国土资源厅1990～2005年土地利用现状数据，1990～2005年河北省能源消耗数据，河北省土地利用总体规划（2006—2020）以及部分来自《河北省统计年鉴》的数据。

3 结果分析

根据已有1990-2005年土地利用现状数据以及相对应的能源消耗数据，基于各指标的经验系数，利用碳排放估算公式，求算出河北省历年不同土地利用方式的碳排量（见图1）：（1）1900～2005年河北省历年碳排放总量呈现明显的上涨趋势，尤其是从2000年开始，由于土地利用类型由农转非、由林转工步伐加快，加之工业化、城市化进程的加快，生产生活对能源的消耗量急速增加，造成2000年后全省碳排放总量年涨幅率变大；（2）建设用地历年碳排放量在各种土地利用方式中所占比例最大，并呈逐年大幅增大趋势，碳排量3551.9～11504.9万t（1990～2005年），所占总排放量比例为92.1%～97.7%（1990～2005年）；（3）工矿、交通、水利用地碳排放量占建设用地总碳排放量份额达到91%左右，其余9%左右碳排放量来源于居民日常生活；（4）各种土地利用方式中，碳排放第二来源为耕地，由于耕地面积的逐年减少，耕地碳排放量也在逐年递减，碳排量304.76～ 271.88 万t（1990～2005年），在总碳排放量中所占份额也逐年降低，6.9%～2.3%（1990～2005年）；（5）林地作为主要的碳排放吸收源，由于1990～2005年间，全省植树造林、退更换林和绿化城镇政策的加快实施，林地面积363.36～439.29万hm2（1990～2005年），碳吸收量呈逐年增大趋势2096.59～2534.70 万t（1990～2005年），但由于建设用地碳排放强度明显增大，导致林地吸收碳量占总碳排放量的比例从54.4%降至21.5%。

1990～2005年期间，建设用地面积逐年增加，相对于耕地面积逐年减少，建设用地面积仅有耕地面积的22.2%～26.9% ，但由于建设用地使用对象和特点，其对碳排放影响远远超过耕地，在所有土地利用方式中与碳排放相关系数最大，达到0.976，而耕地仅有0.231（见表2）。

从各类主要用地方式中碳排放和碳吸收强度来看：建设用地的碳排放强度最大，每增加1 km2 建设用地，会增加6.30t碳排量；林地碳吸收强度接近于建设用地碳排放强度，每增加1 km2的林地，可吸收5.77t的排放碳，相当于92%左右的建设用地碳排放，而耕地排放量不是很明显，1 km2耕地碳排放量为0.042t。

根据各类型用地所占的面积不同，参照各类土地利用碳排放量，估算各类用地碳源（汇）的边际变化，即各类土地利用面积每变化1%所对应的碳排放量（吸收量）的变化情况，见表4：土地利用方式变化中对碳源（汇）最敏感的是建设用地，其次为林地，而草地对碳排放的影响程度最迟钝；林地作为碳吸收对象，碳吸收变化程度仅为建设用地的6.10%，而耕地的边际变化仅为建设用地的1.29%，可见建设用地变化是碳排放量增加的主要因素，而作为最主要的碳汇工具，林地面积的增加远远不能抵消建设用地增加带来的碳排放量的增加。

3.2 河北省2010年和2020年碳排放预测

根据河北省土地利用总体规划（2006—2020）：耕地得到有效保护，农业综合生产能力不断提高；土地利用结构更趋合理，布局不断优化；节约集约用地水平不断提高，科学发展用地得到保障；土地生态环境逐步改善，京津冀生态屏障基本建立。依据各类土地利用碳源（汇）边际变化和个土地利用方式碳排放（吸收）经验系数，对河北省2010年和2020年碳排放总量进行预测，见表4：2010年和220年全省碳排放总量较2005年分别降低了16.8%和14.6%；根据总体规划，2010年和2020年河北省林地面积较2005年分别增加43.03和131.75万hm2，这对碳排放的吸收具有很大作用；虽然建设用地面积在逐年增加，但是增幅缓慢，所以碳排放量增幅相对较低；而耕地、草地面积保持在一个相对稳定的级别，所以碳排放（吸收）量没有太大变化。

4 结论与讨论

4.1 结论

（1）根据以上分析结果表明，在所有土地利用方式中，建设用地和耕地是主要碳源，以2005年为据，河北省建设用地利用所产生的碳排放每年可达1.15×108 t，占到总碳排量的97%以上，耕地每年碳排量可达2.71×106 t，而建设用地碳排放量中91%以上来源于工矿企业交通水利能源消耗的碳排量；林地为主要的碳汇，对碳排放量的吸收每年可达2.53×107t，所以扩大林地面积对碳排放的吸收是很有必要的。

（2）在所有土地利用类型中，建设用地与碳排放量的相关系数最高，而根据1990～2005年历年碳排放量计算可得，每增加1km2的建设用地，将会产生6.3t的碳排放，而每增加1km2的林地，将会吸收5.77t的碳排放，所以林地在碳排放吸收中起到主导作用；基于土地利用对碳影响的边际变化分析， 林地作为碳吸收对象，碳吸收变化程度仅为建设用地的6.10%，所以就碳平衡来说，目前河北省林地面积和建设用地面积极不平衡，需要采取严格措施，保证生态平衡。

（3）通过对2010年和2020年土地利用碳排放的预测，可见2010年和2020年基于2005年碳排放量有明显降低，虽然碳减排有所成效，但碳排放总量还处于一个很高的水平，所以要继续做好节能减排工作，调整土地利用结构的平衡。

4.2 调整土地利用方式降低碳排量的建议

21世纪是经济社会发展的重要战略机遇期，也是资源环境约束加剧的矛盾凸显期，土地利用结构不合理，土地利用不充分，从而加剧了人地矛盾。因此，必须建立低碳排、消除人地矛盾的土地利用结构。

（1）在严格保护耕地的基础上，节约集约用地，统筹各类用地。稳定耕地数量，不断提高耕地质量和农业综合生产能力；转变土地利用方式，推进土地节约集约利用，加强建设用地空间管制，促进城乡用地统筹，不断提高土地利用效率与效益。

（2） 加强土地生态环境保护与建设。合理进行植树造林活动，统筹安排生产、生活和生态用地，加强各类自然保护区、森林公园、湿地保护与建设，促进生态环境不断改善。

（3）严格控制建设用地规模，促进建设用地节约集约利用。严格执行国家和省各类建设项目投资强度、容积率、建筑密度、人均用地、生产用地比重、绿化率等控制指标，挖掘已有建设用地潜能，尤其是工矿企业用地，推进建设用地集约利用。

（4）提高能源利用率，调整能源结构。不断科技创新，提高能源利用率，实现减排。同时，加快能源结构调整，大力发展清洁能源和低碳排放替代能源。

参考文献

[1]Mohan K W， Fatih E， Tristram O. Assess in terrestrial ecosystem sustainability： Useful nessofregional carbon and nitrogen models [J]. Nature & Resources，1999，35（4）：21-33.

[2]Nefiel A， Mocr E， Oeachger H. Evidence from polar ice comes for the increase in atmospheric CO2 in the past centuries [J]. Nature，1985，315：45-47.

[3]世界资源研究所. 2005年世界各国碳排放量排名[R]. http：///content.asp？id=590.

[4]曲福田，卢娜，冯淑仪. 土地利用变化对碳排放的影响[J]. 中国人口·资源与环境，2011，21（10）：76-83.

[5]赵荣钦，秦明周，中国沿海地区农田生态系统部分碳源/汇时空差异[J].生态与农村环境学报，2007，23（2）：1-7.

[6]徐国泉，刘则渊，姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析：1995-2004[J].中国人口.资源与环境，2006，16（6）：158-161.

[7]Cai Zucong， Kang Guoding， Tsuruta H， et al. Estimate of CH4 Emissions from Year-Round Flooded Rice Field During Rice Growing Season in China[J]. Pedosphere，2005，15（1）：66-71.

[8]方精云，郭兆迪，朴世龙，等.1981～2000 年中国陆地植被碳汇的估算[J].中国科学：D 辑.2007，37（6）：804-812.

[9]李颖，黄贤金，甄峰. 江苏省区域不同土地利用方式的碳排放效益分析[J]. 农业工程学报，2008，24（S2）：102-107.

篇2

中图分类号：F113.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）08-00-01

一、引文

2006年，尼古拉斯・斯特恩牵头做出的《斯特恩报告》指出：如果现在就开始采取强有力行动，我们可以以大约全球每年GDP的1%为代价，把温室气体在大气中的水平稳定在500-550ppm碳当量，并且认为尽早行动的益处远远超过不采取行动的代价，如果没有任何行动，那么气候变化带来的风险大约会增加到至少全球每年GDP的5%，如果考虑到更宽泛的影响，估计损失会达到20%或者更多，足以跟两次世界大战和经济大萧条比拟[1]。因此，对陕西省碳排放影响因素进行研究，具有重要的理论及现实意义。

本章主要利用陕西省历史数据，使用LMDI因素分解分析方法，对能源消费进行因素分解分析得出影响陕西省能源消费的主要因素及其历史贡献程度[3-6]。

二、碳排放的LMDI分解分析模型

依据LMDI分解分析方法的基本思路，碳排放可分解为如下几个部分：

其中， 为能源消费总量变化导致的总量变化效应

为能源碳排放系数变化导致的碳排放强度变化效应

为能源消费结构变化导致的结构变化效应

三、数据处理及实证分析

本章使用陕西省1995-2012年碳排放数据及能源消费量等数据，部分数据由推算得出，数据来源于陕西省统计年鉴。在本节中，能源碳排放系数是固定的，因此能源碳排放系数变化导致的碳排放强度变化效应为0。将数据代入公式2-1，可得出碳排放的分解数据，结果如图3-1所示：

1.能源消费总量效应

能源消费是碳排放的主要来源，并且目前国内对碳排放的估算是基于能源消费数据。从图3-2中可看出，陕西省碳排放量的变化主要来源于能源消费的变化，能源消费对碳排放变化的累积效应大部分年份超过了100%。此处之所以在对碳排放进行分解分析时纳入了能源消费总量的因素是因为，能源消费本身是受到经济增长、产业结构、人口等因素的影响，这些因素通过对能源消费的影响进一步影响到碳排放。

2.能源消费结构效应

从图3-1可以看出，从1995年开始，陕西省能源消费结构对碳排放的变化大部分表现为负效应，对减少碳排放的贡献值在不断增加。陕西省能源消费中煤炭所占的比重超过了70%，因此能源结构效应对减少中国碳排放的贡献力不大。从图3-1可以看出，各年份能源结构的累积效应变化较小，趋于平缓。

四、结论

本文主要采用LMDI分解分析方法，对陕西省能碳排放因素进行分解。主要结论是：在对碳排放进行因素分解分析后得出，碳排放量的变化可分解为能源消费总量变化及能源消费结构变化，通过导入能耗总量及能耗结构的的历史值，可计算得到各自对碳排放变量的历史贡献度。能源消费总量变化对碳排放总量变化贡献最大，并呈正向关系。能耗结构变化对碳排放总量变化贡献度相对较低，但呈负向关系，即能耗结构使得碳排放降低。

参考文献：

[1]Nicholas Stern. Stern Review on the economics of climate change [M].Cambridge University Press，Cambridge，UK，2006.

[2]基于系统动力学的广东省低碳经济发展路径选择[M].华南理工大学，2011：06.

[3]巩芳，王芳.基于LMDI分解模型的内蒙古碳排放实证研究，干旱区资源与环境[J].2013：72-77.

篇3

中图分类号F407.2文献标识码A文章编号1002-2104(2012)07-0001-07doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.07.001

中国作为世界上最大的发展中国家，正处于快速工业化的关键时期，随着经济建设的加快推进，与之伴随的碳排放也越来越受到世界的关注，带来了发展过程中巨大的减排压力。尤其是随着近两年IEA（国际能源署）关于碳排放数据的，中国被推上了世界节能减排的风口浪尖。为了明确中国的低碳发展现状，本文运用历史的观点从经济发展阶段视角来分析研究中国的发展、碳排放特征。

1中国碳排放面临的形势

根据IEA近两年公布的碳排放数据，中国的碳排放总量(年)从2007年开始已经超过美国，成为世界第一大碳排放国。尽管IEA的数据只能作为研究参考，但是中国面临着碳排放的严峻形势却是不争的事实。关于本文数据来源和计量单位的几点说明：①第1部分碳排放数据是根据IEA2011年碳排放报告整理得到，其他碳排放数据根据CDIAC数据库的2010年6月份数据整理得到；②人口和GDP数据是根据GGDC数据库、Maddison的数据以及Eu Klems数据库整理得到；③本文的碳排放与CDIAC口径一致，均指化石燃料燃烧、水泥生产和气体燃烧的碳排放；④碳排放数据的原始单位为thousand metric tons of carbon，本文进行相应转换，未区分长吨和短吨；⑤文中美元均是1990年国际盖凯不变价；⑥相关详细原始数据和中间过程数据受篇幅所限未能详尽纳入；⑦文中所有图表均是作者根据所收集数据自行整理和绘制。

1.12009年碳排放总量的国际比较

中国目前的碳排放总量已经超越美国，成为世界第一，中美两国的年排放量远远高于排放总量前10名的其他国家。图1给出了2009年碳排放总量前10名的国家。除中国和美国两个碳排放大国总排放量均超过14亿t之外，印度、俄罗斯、日本、德国4个国家的碳排放总量在2-4.4亿t之间，其余4个国家的碳排放总量都低于1.5亿t。从2009年碳排放总量的国际对比来看，我国的低碳发展形势非常严峻。

1.22009年人均碳排放的国际比较

图2给出了2009年碳排放总量前10名国家的人均碳排放情况，中国以人均1.40 t的碳排放量在前10个国

①世界碳排放总量数据是将各大洲的碳排放数据加总得到，未直接采用CAIAC的原始数据。

②本文的数据分析中将墨西哥的数据纳入到了北美洲进行相关计算和分析，后文口径相同。

③本数据来自美国能源部二氧化碳信息研究中心，我们认为CAIAC对中国的碳排放统计与计算有夸大的嫌疑，对一些发达国家的碳排放统计与计算有低估的嫌疑，尽管如此，我们仍然能从中发现中国的碳排放还是低于美国等主要发达国家。

图12009年世界前10名国家碳排放总量比较

Fig.1Comparison of total carbon emission of the

top 10 countries in the world in 2009

数据来源：根据IEA2011年碳排放报告整理计算。

图22009年世界前10名碳排放国家人均碳排放比较

Fig.2Comparison of per capita carbon emission of the

top 10 countries in the world in 2009

数据来源：根据IEA2011年碳排放报告整理计算。

家中位列倒数第2。除印度的人均碳排放低于中国之外，其他8个国家都远远高于中国的人均水平，美国的人均碳排放水平约是中国人均碳排放的3.3倍，加拿大约是中国的3倍。因此，尽管中国的碳排放总量巨大，但是中国的人均碳排放水平却远远低于世界主要碳排放国家。

1.32009年碳强度的国际比较

由于中国处在经济发展方式转型的关键阶段，过去的图32009年世界前10名碳排放国家的碳强度比较

篇4

关键词：碳排放；能源消费；黑龙江省

一、数据来源、计算方法

各种能源消费数据来源于2001～2010年《黑龙江统计年鉴》能源生产与消费中的统计数据。根据IPCC碳排放指南中公式和碳排放系数，能源消费碳排放量采用以下公式计算：

A=∑Bi×Ci

式中：A为碳排放量，104t；Bi为能源i消量，按标准煤计，104t；Ci为能源i碳排放系数，（104t）/（104t）；i为能源种类，结合实际情况取2类，各种能源的碳排放系数下表。能源种类 原煤 原油

碳排放系数（104t）/（104t） 0.7559 0.7559

二、结果分析

（一）能源消费量分析

黑龙江省能源消费量逐年增长，由2001年的5830.8万吨标准煤增长到2010年的9666.8万吨标准煤，平均年增长率为5.95%，其中以2004年增速最快，增长率达到了19.1%。能源消费弹性系数指能源消费总量年平均增长速度与国民经济年平均增长速度的比值。2001年至2010年黑龙江省消费弹性系数中2001年消费弹性系数达到了最低值0.31，只有2003、2004高于1，之后差距有所减少。然而从2005年开始能源消费增长速度与国民经济增长速度差距进一步拉大，导致能源消费弹性系数也开始逐年下降，表明黑龙江省在逐渐降低能源消费保证经济的持续快速发展。

黑龙江省第二产业的能源消费量最大，2001～2009年间逐年增长，到2010年能源消费量达到最大值11032.5万吨标准煤，第二产业部门能源消费量均占能源消费总量的74.19%，与2008年相比，比例有所下降，但仍明显高于其他产业部门。近年来第三产业呈现较快的增长速度，比重不断上升，这主要是由于生活消费和交通运输、邮电信业类能源消费量增长迅速。能源消费量最少的是第一产业，只占能源消费总量的2%～4%左右，但消费总量呈上升趋势，这主要是由于农业机械化程度的不断提高，导致能源消费量增多。

（二）能源消费碳排放分析

煤炭是中国碳排放的主要来源，根据美国能源信息署统计数据显示，1980年～2006年在我国能源消耗所产生的二氧化碳中煤炭的比率基本上均维持在80%以上，而世界的平均水平大致在35%～40%之间。2001年～2010年黑龙江省能源活动引起的碳排放量呈逐年递增，由2001年的7083.2万吨增长到2010年的8353.8万吨，年均增长率为0.2%。在各种能源碳排放量中05年之后原煤的碳排放量最大，2010年原煤碳排放量已达到5002.8万吨，占总碳排放量的60%左右，远远大于其他能源的碳排放量，但近几年呈轻微下降趋势。这主要是因为以煤炭消费为主的能源结构直接导致煤炭的碳排放量高于其他能源的碳排放量，能源消费碳排放总量在不断上升。

（三）工业部门碳排放分析

工业部门能源消费总量在2001～2010年间逐年上升，为11374.8～12959.7万吨标准煤，总能源碳排放量为7083.2～8353.8万吨。其中原煤碳排放量为2764.8～5002.8万t，占能源总碳排放量的60%左右，原煤碳排放量比重总趋势逐年轻幅度下降，由此可见黑龙江省工业部门主要碳排放的能源是原煤。从产业结构看，经济增长过度依赖于工业，尤其是重工业，导致工业部门能源消耗产生的二氧化碳占总排放量的60%左右。

三、碳排放因素分析

本文用SPSS19.0计算了人口、人均GDP与碳排放量的相关系数，见下表。

（注：**表示在0.01水平上显著。）

如表所示，碳排放量与人均GDP高度相关，相关系数达到了0.977，因此可以得出与他人研究一致一致的结论即经济发展是二氧化碳量增加的主要动力；与人口也呈高度相关，相关系数为0.594。由此可知，经济增长是二氧化碳排放量增长的主要因素；人口对碳排放量增长有着极其重要的影响。

四、对策

由上述分析可以得知黑龙江省碳排放还处在较快增长阶段，二氧化碳减排形势不容乐观。

（一）优化能源结构，提高能源利用效率

面对人均的碳排放量高于全国平均水平的现实，黑龙江省经济须提高能源利用效率，优化能源结构，降低对原煤能源的依赖。

（二）调整产业结构，促进低碳型产业的发展

以最经济、高效、安全、清洁的可持续能源供应，以清洁高效的能源转换和利用，转变经济发展理念和经济增长方式。

（三）加强植被建设，提高碳汇能力

通过土地利用调整和林业措施将二氧化碳气体储存于生物碳库中也是一种积极有效的减排途径。（作者单位：云南师范大学）

篇5

碳排放权所面临的会计问题主要是：碳排放权是不是企业的一项资产；如果是资产，企业应如何进行初始计量和后续计量；企业拥有的碳排放权来源于两个方面：政府的无偿分配和企业在交易市场上自行购买的，对于政府无偿分配给企业的碳排放权应该如何进行会计核算；企业在交易市场上自行购买的碳排放权应该确认为何种性质的资产以及如何进行会计核算。以上都是未来碳排放会计发展所要面临的问题，因此，有必要对碳排放权的确认和后续计量问题进行探讨。

二、碳排放权的确认与计量

碳排放权对于不同的企业有不同的经济性质，不能一概而论，因此应按照碳排放权的来源分别对碳排放权的会计处理进行探讨。

一是政府无偿分配给企业的碳排放权。包括：（1）政府无偿分配给企业碳排放权的确认。政府无偿分配给企业的碳排放权是无形资产，是与资产有关的政府补助。无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。碳排放权是一项资产，同时还具备无形资产的特征：碳排放权是经过有关部门签发的减排权证，可以单独出售或者转让，而且碳排放权所带来的利益具有不确定性，无法用固定或者可确定的金额衡量，因此，碳排放权可以划分为无形资产。政府补助准则规定，政府补助是指企业从政府无偿取得货币性资产或非货币性资产，但不包括政府作为企业所有者投入的资本。《企业会计准则讲解》中提到：“政府对企业的经济支持主要集中在关系国际民生的农业、环境保护以及科学技术研究等领域”。碳排放权是政府为了保护环境无偿分配给企业的一种非货币性资产，因此，碳排放权是与资产有关的非货币性的政府补助。（2）政府无偿分配给企业碳排放权的初始及后续计量。政府无偿分配给企业的碳排放权作为无形资产时，其初始计量按照取得时的公允价值，在后续计量中企业按照实际排放量对碳排放权进行摊销，直接计入当期损益。对于确认为无形资产的碳排放权，不考虑减值；作为与资产有关的政府补助时，初始确认按照取得时的公允价值计量，计入“递延收益”，按照企业的实际排放量逐步转入当期损益（营业外收入）。（3）政府无偿分配给企业碳排放权的会计处理。1月1日，政府无偿分配给某煤炭企业120万吨的二氧化碳排放量，当时碳排放权的交易价格为每吨0.0003万元：

借：无形资产――碳排放权 360

贷：递延收益――碳排放权 360

经过测量，该煤炭企业1月二氧化碳的实际排放量为10万吨；

借：环境费用――碳排放权 10

贷：累计摊销――碳排放权 10

借：递延收益――碳排放权 10

贷：营业外收入――碳排放权 10

“环境费用”科目是为了反映企业在保护环境方面所发生的支出，作为当期损益科目，在利润表中列示。

二是企业自行购买的碳排放权。包括：（1）企业自行购买碳排放权的确认。企业在交易市场中自行购买的碳排放权按照其持有的目的可以分为两类：一类是政府分配给企业的碳排放权不够时而购买的碳排放权，这类碳排放权属于无形资产，虽然是从交易市场中购买，但是依然满足无形资产的条件；另一类是企业纯粹为了近期内出售赚取差价，且采用公允价值计量，价值变动计入当期损益，这类碳排放权属于交易性金融资产。（2）企业自行购买碳排放权的初始及后续计量。划定为无形资产的碳排放权，其初始及后续计量与政府无偿分配给企业碳排放权的计量方法相同，即按照取得时的公允价值入账，企业的实际排放量进行摊销，计入当期损益，不考虑价值波动问题；划定为交易性金融资产的碳排放权应该按照碳交易所的价格指数，即按照公允价值进行初始及后续计量。（3）企业自行购买碳排放权的会计处理。承上例：至9月底，企业已将政府无偿分配的碳排放权消耗完毕，因此，企业在碳交易所中以2元每吨的价格购买了50万吨碳排放权：

借：无形资产――碳排放权 100

贷：银行存款 100

10月初，碳交易所的交易价格为3元每吨，该厂经过分析认为碳排放价格到12月可能会升到6元每吨，因此该厂就购买了20万吨碳排放权用于出售赚取差价：

借：交易性金融资产――碳排放权60

贷：银行存款60

11月底，碳交易所的碳排放权交易价格升至5元每吨：

借：交易性金融资产――公允价值变动 40

贷：公允价值变动损益 40

12月底，碳交易所的碳排放权交易价格升至7元每吨，企业将其出售：

借：银行存款 140

贷：交易性金融资产――碳排放 60

――公允价值变动 40

投资收益40

借：投资收益 40