二氧化碳影响范文第1篇

全球气候持续变暖已经成为当前人类面临的主要挑战,人类活动排放的二氧化碳与气候变暖关系密切°°。作为世界上最大的发展中国家和第二大能源生产和消费国，以及仅次于美国的二氧化碳排放国家0,中国面临着越来越大的压力和挑战。2009年5月20日召开的哥本哈根气候变化会议围绕着发展中国家是否应该承担减排义务展开了激烈的交锋,抑制气候变化制定合理有效的环境政策成为了国际上的研究热点。中国也一直采取政策、措施来积极应对气候变化，中央在‘‘十一五”规划纲要明确提出，到2010年单位国内生产总值能源消耗比“十五”期末要降低20%左右，主要污染物排放总量减少10%,并将其列为重要的约束性指标。同时,我国政府于2009年11月26日正式宣布控制温室气体排放的行动目标,决定到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%。因此，研究二氧化碳碳减排问题不仅有利于落实科学发展观，而且对于国家的可持续发展,减缓全球气候变化具有积极的意义。

事实上，二氧化碳减排的最有效措施是以重点领域作为突破口和重要抓手。化学工业作为工业部门中高能耗、高污染的行业之一，自然成为了我国减排工作实施的重点领域。据统计，化工行业年排放工业废水30多亿吨,工业废气1.4万亿立方米,产生工业固体废弃物8400多万吨,分别占全国“三废”排放总量的16%、％和5%,位居工业行业的第1、和5位。另一方面,尽管通过新的节能技术和减排技术已使我国化学工业主要耗能产品的单位能耗有不同程度的降低，但单位产品的能耗和排放与国际先进水平相比仍有一定差距。就能源利用效率而言，我国化学工业的能源效率比发达国家低10%-15%左右，一些产品单位能耗比发达国家高10%-20%左右。因此，化学行业二氧化碳减排工作的有效开展对于我国整体节能减排工作的突破和循环经济的发展具有重要现实意义和示范作用。

然而，对化学行业二氧化碳减排政策制定和实施离不开对该行业的碳减排影响因素分析。究竟哪些因素推动了能耗量的增长和碳排量的变动？哪些部门是主要的耗能部门或者是最大的碳排放源？等等，只有充分掌握上述影响碳排放的因素,才能有针对性地制定和实施有效的行业节能减排政策。因此，研究化学行业的二氧化碳排放的影响因素具有重要的理论和现实意义，并能为制定可行的行业节能减排等环境政策提供参考。

二、国内外研究现状

目前与本文研究相关的文献主要集中碳排放强度以及碳排放因素两个方面。

(1)碳排放强度

Greening等(1998)对10个OECD国家（丹麦、芬兰、法国、联邦德国、意大利、日本、挪威、瑞典、英国和美国）的生产部门(1971-1991年)进行了分析,认为生产部门能源强度下降是其碳排放强度下降的主要原因，同时能源价格等一些其他因素对碳排放强度有很大影响0。Zhang(2003)利用没有残差的Laspeyres方法分析了中国工业部门1990-1997年能源消费的变化，研究结果表明1990-1997年工业部门所节约能源的87.8%是由于实际能源强度下降引起的，能源下降主要体现在黑色金属、化学、非金属矿物、机械制造四个部门?。Wu等(2005)根据中国各省的数据,利用一种新的三层分析法研究了1996-1999年中国二氧化碳排放“突然下降”的原因，研究结果表明：工业部门能源强度下降的速度以及劳动生产率的缓慢下降是化石燃料利用二氧化碳排放下降的决定因素5。Fan等(2007)分析了1980-2003年一次能源利用和物质生产部门终端能源利用的碳排放强度变化情况，研究发现能源强度下降是中国碳排放强度下降的主要原因0。魏一鸣等（2008)在《中国能源报告（2008)：碳排放研究》中对中国能源消费与碳排放进行了研究指出中国碳排放强度高于世界平均水平,但是下降较快，中国碳排放强度仍存在一定的下降空间，减缓二氧化碳排放增长的重点是降低能源强度、降低能源消费结构中的高碳能源比例、增加低碳能源消费、以及控制人口数量来实现0。

(2)碳排放因素

许多学者利用因素分解方法和投入产出理论,研究了二氧化碳气体排放变化的影响因素以及与环境相关的问题。Gould和Kulshreshtha(1986)首次将最终需求、结构依存以及节约能源与萨斯喀彻温省的能源消费结合起来?。Rose和Chen(1991)运用投入产出结构分解方法来解释1972-1982年美国经济的中间部门的基于燃料和其他投入之间的中间燃料替代0。Chang和Lin(1998)利用投入产出结构分解法分析了1981-1991年台湾二氧化碳排放趋势和工业部门排放二氧化碳的变化M。Fan(2006)等分析了1975-2000年人口、经济、技术对中国、世界、高收入国家、较高的中等收入国家、较低的中等收入国家、低收入国家的二氧化碳排放的影响，研究发现人口、经济、技术对不同收入水平国家二氧化碳排放量的影响是不同的。MichaelDalton等(2008)的研究中指出从长远的角度来看，人口老龄化会减少二氧化碳的排放,人口的年龄结构对二氧化碳的排放和能源利用等产生影响，如果在人口相对较少的情况下，排放量几乎会降低40%12。MinZhao、LirongTan等（2010)基于LMDI方法利用1996年-2007年的历史数据研究了上海工业部门的碳排放影响因素，结果表明经济产出效应是推动碳排放增长的主要因素，而能源强度的降低和能源结构、产业结构的调整成为抑制碳排放增长的因素13。ClaudiaSheinbaum等(2010)米用LMDI方法定量研究了1970-2006年间墨西哥钢铁工业部门的能耗和碳排放情况，他们指出经济活动效应使能耗在所研究时间范围内增长了227%,而结构效应和能源效率效应则分别使能耗减少5%,90%14。SebastianLozano、EsterGutier?rez(2008)运用数据包络分析（DEA)研究了人口、能耗、碳排放和GDP之间的关系M。牛叔文、丁永霞等(2010)以亚太八国为对象，采用面板数据模型,分析了1971-2005年间能耗、GOT和二氧化碳之间的关系，他们的研究显示发达国家的碳排放基数和能源利用率高，单位能耗和单位GDP排放的二氧化碳低,而发展中国家则相反，我国的能耗和碳排放指标所优于其他三个发展中国家,但次于发达国家116。ChengF.Lee、SueJ.Lin(2001)利用投入产出结构分解的方法研究了影响台湾石化行业1984年到1994年二氧化碳排放的关键因素,通过指数分解分析、投入产出理论以及结构分解方法，识别出二氧化碳排放系数,能源强度、能源替代、增值率、中间需求、国内最终需求、最终出口需求等8个因素台湾石化行业的二氧化碳排放变化的影响，并提出了相应的政策建议。

综上可以看出，尽管目前关于碳减排研究较多,但多集中在国家或者区域层面上，且大多关于西方国家和地区，而对在经济领域具有重要地位的特定工业部门研究却不多见，特别是采用定量实证分析化学工业碳排放的研究很少。

三、方法及数据来源

(一）二氧化碳排放量的估算

根据IPCC给出的温室气体排放指导方针目录（1996年修订版），中国化学工业的二氧化碳排放量可以采用以下公式进行估算,如式（1)所示。

(二）化学工业二氧化碳排放量变化的因素分解模型

借鉴Kaya恒等式M,为了分析化学工业的二氧化碳排放量变化的影响因素，可以将化学工业二氧化碳排放总量分解为以下的影响因素：化学工业能源消费总量、化学工业具体部门能源消费比例、化学工业化石能源比例、化学工业化石能源结构以及能源碳排放系数。具体公式如（2)所示，公式(2)中的参数说明如表2。

为了下文叙述方便,将(2)、(3)式分别称为二氧化碳排放模型、能源消费模型。Ang(2004)B9]比较了各种不同的指数分解方法，认为对数平均指数分解法（LMDI)在其理论基础、适用性以及结果解释等方面具有优势，因此本文选择LMDI(Log-MeanDivisiaIndex)方法。根据LMDI分解方法，可以推出如下等式。

(1)二氧化碳排放模型

E表示现期相对基期化学工业能源消费量的变动;AEq、、Eu尾,AEei分别表示化学工业能源消费量的经济增长效应、化学工业产出比例效应、化学工业的部门结构效应、能耗强度效应。同样地,根据LMDI分解方法得到如下分解结果：

对基期二氧化碳排放量的变动;ACEi,ACfe,ACes,ACec、ACQ、ACu、ACss、/AC?分别表示部门能源消费效应、化学工业化石能源比例效应、化石能源结构效应、能源碳排放强度效应、经济增长效应、化学工业产出比例效应、化学工业的部门结构效应、能耗强度效应。

(三）数据来源

本文分析了1996-2007年我国主要化学工业二氧化碳排放量的变动情况。1996-2007年的各部门的工业总产值数据来源于中国工业经济统计年鉴1997、1998、2000、2001、2002、2003、2004、

2006、2007,由于未得到1998年和2004年的工业总产值，因此本文通过前后两年平均得到1998年和2004年的工业总产值。1996-2007年的二氧化碳排放量根据国家发改委能源研究所的数据计算得到。各部门的能源消费量以及煤炭、石油、天然气等的能源消耗来源于中国统计年鉴1996-

2007。在本文中假定三种能源的二氧化碳排放强度保持不变，因此,ACm=0。

四、结果分析及讨论

能源消费、能源强度以及能源结构都与化学工业二氧化碳排放相关，另外,一些经济因素如工年二氣化碳排放模型分解结果累积图业总产值等也会影响化学工业二氧化碳的排放。LMDI方法可以有效地识别这些关键因素的影响程度。本文将化学工业分为化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制品业以及塑料制品业等5个部门。

(一）二氧化碳排放模型结果根据(4)式，以1996年为基年,逐年变动累积得到的结果如图1所示。

结果显示,在1996年至2007年之间，中国化学工业二氧化碳排放量的变动基本上可以由能源消费量的变动来解释,化学工业化石能源结构效应、化学工业化石能源比例效应的影响其次,化学工业具体部门的能源消费效应的影响最小。从整体趋势来看，化学工业能源消费的增长增加了二氧化碳排放量，而化石能源结构效应以及化石能源比例效应的负向变化抑制了二氧化碳的排放。另外,1996年至1999年间，化学工业二氧化碳排放量是逐年减少的，主要是由这几年化学工业能源消费以及化学工业具体部门能源消费的降低所致。随着部门及总体能源消费的增加，二氧化碳排放开始出现明显增长,到2004年，出现大幅度增长,此时则主要缘于化学工业化石能源比例效应及能源消费效应,即能源消耗,尤其是大量的化石能源的消耗直接导致了二氧化碳排放量的增加。

以1996年为基期,2007年为现期，根据4式的分解结果如图2。2007年相对于1996年化学工图2中国化学工业1996年和

业二氧化碳排放量的变动中，能源消费效应的贡献度为172.86%,化石能源比例效应和化石能源结构效应的贡献度分别为-5.08%、-67.43%,而化学工业具体5个部门（包括化学原料和化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制造业以及塑料制造业）的能源消费效应的贡献率仅为-0.34%。自上世纪90年代中期以后，煤炭在化石能源中的比例有所下降，石油和天然气的比重有所上升。三种化石能源中，煤炭的二氧化碳排放强度最高，石油次之，天然气最低。因此,化学工业化石能源的结构变动有利于减少二氧化碳的排放。在全球气候变暖、温室气体排放不断增加的压力下,除了调整化石能源结构以外，还应大力推进新能源（包括风电、核电和水电）的使用比例。

(二）能源消费模型结果

根据(6)式,以1996年为基年,逐年变动累积得到的结果如图（3)和（4)所示。

从图3可以看出，经济发展和能耗强度变动是影响化学工业能源消费量的最主要的两个因素,其中，经济增长增加了二氧化碳的排放,而能耗强度变动减少了二氧化碳排放。而化学工业经济效应以及化学工业具体部门结构效应的影响较小。

2007年二氣化碳排放模型分解结果

图4从更细致的层面反映了化学工业中具体5个部门能耗强度的变化情况。其中，化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业的能耗强度下降很快,尤其在2001年以后。医药制造业、橡胶制品业以及塑料制品业的能耗强度减少较缓慢。说明化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业两个部门是化学工业所有部门中能耗较高、同时经济发展也较高的部门。为了降低化学工业二氧化碳排放量,提高能源效率，应该加强化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业的经济投入，同时通过改善相应设备，增加清洁能源比重,降低化石能源消费。

根据(6)式，以1996年为基期，2007年为现期，分解结果如图5所示。

(三）叠加结果

在(4)、(6)两式分解结果的基础上,根据（8)式,叠加后的结果如图6所示。

以1996年为基期，2007年为现期,叠加后的结果如图7所示。

图7全面地反映了各影响因素对1996-2007年中国化学工业二氧化碳排放量变动的贡献程度。根据图7及以上的分析，可以得到：

(1)经济活动和能耗强度下降是影响中国化学工业1996-2007年二氧化碳排放的两个最重要的因素。能耗强度的下降明显减少了二氧化碳的排放,但仍无法抵消经济增长导致的二氧化碳排

放量的增加。

(2)中国整体经济增长导致的二氧化碳排放源于经济增长对能源的需求和消耗，这也造成了化学工业二氧化碳减排与其经济发展之间的矛

盾。为了在减少二氧化碳排放的同时不会抑制经济的发展,需要考虑更多的因素，如化石能源的减少,能源结构的优化,部门结构的调整等等。

(3)由图7可以看出，化学工业的经济发展反而会降低其二氧化碳的排放，因此，应继续关注我国化学工业的生产和发展,加大投入。

(4)能耗强度的下降无疑是化学工业二氧化碳减排最有力的贡献因素，因此，为了提高化学工业的能源利用效率，降低二氧化碳排放,需要不断降低能耗强度,可以通过增加研发投入、改进技术以及改善相应设备、增加新能源比重入手。

(5)化学工业具体部门结构的变动会增加能

年和2007年叠加分解结果

源的消费量，因此需要调整各部门的结构，关注高耗能部门(化学原料和化学制品制造业以及化学纤维制造业）的能源消费,增加较低耗能部门的投入,以期降低能源消耗。

(6)化学工业能源结构的优化减少了二氧化碳的排放,虽然相对而言，能源结构的贡献率不是很大,但是能源结构的优化作为战略性的减排政策是非常重要的，尤其是大力发展核能、风能以及太阳能等非化石能源。

二氧化碳影响范文第2篇

（1.陕西师范大学?国际商学院，陕西西安710128；2.西安外国语大学?经济金融学院， 陕西西安710128；

3.陕西师范大学?西北研究院， 陕西西安710128）

摘要：本文基于1990—2011年中国省际面板数据，运用动态面板模型（GMM）对金融发展与二氧化碳（CO2）排放关系进行经验研究。结果显示：金融发展对人均CO2排放的整体影响并不显著，而这是不同发展特征的省市产生不同作用互相抵消的结果；经济发展水平和经济开放度均会影响金融发展对CO2排放的作用，收入水平由低到中的提升会强化正向影响，达到高收入水平则会变为负向影响；随着经济开放度提升，金融发展会降低CO2排放。

关键词 ：金融发展；二氧化碳排放；经济开放度

中图分类号：F830文献标识码：A

文章编号：1000-176X(2015)04-0040-07

收稿日期：2015-01-28

基金项目：教育部人文社会科学基金项目“西北资源开发生态补偿金融支持政策体系研究”（12JJD790020）；陕西省教育厅科研计划项目“陕西省生态补偿的市场化机制与模式研究”（2013JK0105）；陕西省教育厅科研计划项目“陕西环境效率、环境全要素生产率及其影响因子研究”（14JK1401）

作者简介：陈欣（1974-），女，陕西西安人，博士研究生，副教授，主要从事资源与环境金融、农村金融等方面的研究。E-mail:jodeechen0719@aliyun.com

伴随着中国经济的高速增长，近三十年环境污染问题变得日益严重。人们开始逐渐关注经济增长可能引起的环境问题，有关二者关系的研究随之涌现。从逻辑上讲，金融发展能够推动经济增长，同时经济增长又可能与环境污染有关，那么金融发展与环境污染就可能存在某种程度上的关联。

在当下的中国，金融发展在何种程度上影响了环境？而这正是本文试图回答的问题。

在研究中，我们注意到，中国各省市地区经济发展十分不平衡，且各省市具有不同的发展特征。一些省市地区经济增长速度和金融发展十分迅速，而污染物排放的比例与趋势却在下降。与此同时，随着经济增长和金融发展，部分省市污染物排放比例却大幅增加。这种不一致性一定程度上反映了金融发展与环境污染关系可能存在的复杂性。此外，大量有关中国经济增长与金融发展的实证研究结果表明，选取不同的样本会导致结论不同，比如研究如果采用总体数据得出的结论可能与利用不同省市地区数据得出的结论差别很大。金融发展与经济增长关系的不确定性，同时也会导致金融发展与环境污染关系可能存在的复杂性。因此，本研究将利用中国跨省面板数据分析金融发展对环境污染的影响，并尝试将样本分组以体现不同省市的发展特征。这样区分特征的分组研究，将有利于我们更加深入地把脉两者之间的关系，继而在推动金融发展的同时降低其对环境的负面作用，并实施适宜的举措对环境产生积极的影响。

为便于分析问题，本文仅选择二氧化碳排放来衡量环境质量，即将它作为污染排放的指标。这样的选择基于两点原因：其一，二氧化碳受到国际社会的普遍重视与高度关注；其二，二氧化碳排放与其它污染物排放存在显著的正相关关系。虽然各种不同的污染排放均会对环境质量造成影响，但对于中国金融发展与二氧化碳排放关系的深入剖析，无疑对我国实施宏观调控以及碳减排的金融政策具有重要的参考意义。

一、文献综述

国内外学者对金融发展与环境质量关系的研究大多集中于定性研究，与此相关的定量分析十分少见，结论也不尽相同。从金融发展对环境影响的机理上来看，理论上存在正反不同方向作用力，因此，整体影响取决于不同方向作用力的相对大小。

一方面，金融发展可能导致环境恶化，其机理为：金融发展会促进经济增长，经济增长会引起能源需求增加，而能源需求增加通常意味着污染排放加大。从消费者的角度看，当一国发展金融服务时，消费者会因为贷款的易得性而扩大消费，购买房子、汽车和空调等大件商品，这些会直接增加能源需求；从企业的角度看，金融发展可使得企业融资变得更加便利，股票市场融资还在一定程度上降低了企业融资成本，这些都会促进企业扩大规模生产和扩张商业活动，从而也将增加能源需求。对于这样一种关系，我们可将其表述为金融发展对环境影响的负面规模效应。国外学者Sadorsky［1］选取22个新兴市场国家的数据，使用动态面板模型（GMM）方法检验这些国家金融发展对能源消费的影响，得出结论：当金融发展用股票市场度量时，股票市场交易额与股票市值对国民生产总值的占比，都对能源需求产生显著的促进作用。Bello和Abimbola［2］通过对尼日利亚的金融发展进行研究发现，由于该国投资缺乏必要的监管，因而以证券市场资产表示的金融发展会导致环境恶化。对于中国金融发展与环境之间关系的实证研究虽然少见，但也有部分研究得出了类似的结论。Zhang［3］利用中国1980—2009年的时间序列数据，采用VECM 模型和协整检验、格兰杰因果检验等计量方法研究，发现金融发展促进了CO2排放，其中金融规模对CO2排放影响最为显著，而金融中介效率对CO2排放的作用则较小。徐盈之和管建伟［4］将金融发展变量纳入EKC分析框架，以中国为研究对象，对气、水、雾三种污染物进行回归分析，发现金融发展加剧了环境质量的恶化。

另一方面，金融发展也可能减少能源消费和污染排放，其机理为：随着一个国家或地区经济的进一步发展，金融体系将会给予低污染和低能耗的企业更多的信贷资金支持，通过改变资金的产业投向，产业结构得以优化进而降低环境污染；金融发展还可以在一定程度上促进先进生产技术的投资增加，生产技术升级会逐渐淘汰高污染企业及生产方式［4］，从而使环境污染得以抑制。对于金融与环境之间存在的这一关系，我们可以将其表述为结构效应与技术效应。不仅如此，当一国经济与金融发展达到一定程度时，国家政策、消费者偏好、经济结构和市场机制等都会有抑制环境恶化。Tamazian等［5］选取金砖四国1992—2004年的面板数据研究金融发展与环境质量之间的关系，并加入美国和日本的数据进行实证检验，发现金融自由化和金融开放对减少CO2起到重要作用，它们能够吸引高水平研发的直接投资，提升能源使用效率，进而抑制环境恶化。郭郡郡等［6］通过对96个国家1988—2007年的面板数据进行研究，发现仅上市公司市值和私营部门的国内信贷占比对CO2排放有影响，经济发展水平和金融开放程度会对金融发展与CO2排放之间的关系产生影响，收入水平和金融开放程度的提高均会减少CO2排放。Shahbaz等［7］对巴基斯坦的CO2排放进行研究，认为在控制了经济增长、人口规模和能源消费等因素后，金融业发展减少了CO2排放，而这暗示促进金融部门的发展可成为降低CO2排放的一个政策工具。对于中国的研究，也有类似的结论。Jalil和Feridun［8］利用中国1953—2006年的数据，采取自回归分布滞后（ARDL）模型检验金融发展和环境污染之间的长期关系，发现金融发展能够减少CO2排放。顾洪梅和何彬［9］ 采用1979—2008年中国各省的面板数据，通过建立P-VAR模型考察区域金融发展与CO2排放之间的动态关系，发现区域金融发展的深化对碳排放具有显著的抑制作用。郭福春和潘锡泉［10］基于Gregory-Hansen结构突变检验，对浙江省1995—2010年期间是否发生经济转型升级和金融支持低碳经济发展进行了定量分析，认为经济增长、人口规模效应，能源使用效率低下依然是浙江省CO2排放量的引擎，而金融信贷服务支持却能有效地降低CO2排放，对浙江省低碳经济的发展具有强劲的“推进效应”。

不同的实证研究结果表明一个事实，如果所选样本和利用的方法不同，可能会得出不同的结论。基于此，现有实证文献还存在两点不足：一是文献要么采用跨国数据，要么采用中国总体统计数据，再有就是以中国个别省市为样本进行研究。前者无法体现中国地区差异下金融发展与环境关系的复杂性，其结论可能存在偏差；后者的结论则在广泛意义上缺乏代表性。二是现存研究并未分析和探讨中国不同省际地区发展特征差异对金融发展和环境污染关系的影响。本文将在这两个方面进行推进：第一，为把握中国金融发展与CO2关系的总体状况，将使用包括所有不同发展特征省市的跨省面板数据，在EKC基本模型的基础上进行经验研究。第二，在研究金融发展对CO2整体作用的基础上，深入探讨经济发展水平和经济开放程度差异对二者关系所造成的影响。

二、模型设定与变量描述

1.模型设定

为检验金融发展与CO2排放之间的关系并体现动态调整过程，

本文采用动态面板模型，用差分广义矩方法对模型进行估计。在利用分省面板数据研究金融发展对CO2排放的影响时，基于基本的EKC模型，不仅考虑将影响CO2排放的各种因素作为自变量，而且基于CO2排放可能具有的较强路径依赖性（生产和消费行为存在路径依赖），将因变量的一期滞后项也作为自变量之一。同样，FDI（外国直接投资）也具有滞后效应，因而在模型中也引入FDI的一阶滞后项作为自变量。这样，以动态面板数据模型为基础，模型（1）的基本形式为：

模型对除IND的自变量和因变量均做了对数处理，γlnFDit的系数即为金融发展对CO2排放的影响。依据郭郡郡等的研究，由于样本地区的发展特征不同，金融发展对CO2排放的影响可能会存在差别，γ值则能够反映这一差别。因此，我们在模型（1）的基础上，引入与发展特征有关的表示收入水平和经济开放程度的虚拟变量，得到模型（2）和模型（3），进一步研究收入水平以及经济开放度差异可能对金融发展与CO2关系造成的影响，具体为：

模型（2）在模型（1）的基础上引入了表示收入水平的虚拟变量，将样本省市按收入水平划分为三组，基准组设为高收入水平组，Minc和Linc分别为代表中等收入组和低收入组的虚拟变量。由此，lnFD的系数γ1表示高收入水平组的金融发展对CO2排放的影响，而系数γ2和γ3则分别表示与高收入水平组相比，中等收入和低收入组金融发展对CO2排放的影响。

模型（3）中加入了表示经济对外开放程度的虚拟变量，以OPEN表示，以FDI占GDP比衡量。将样本省市分成两组，基准组设为经济开放程度高的省市地区。这样，lnFD的系数γ1表示经济开放程度高的省市金融发展对CO2的影响，而OPEN×lnFD的系数γ2则表示相较高开放组而言，开放程度低的省市金融发展对CO2排放的影响。

2.变量选取与描述

因变量Cit为i省t年人均CO2排放量，自变量则主要由三部分组成：

（1）因变量的滞后项Ci，t－1，以前期人均CO2排放量表示。对于CO2排放的测算，基于能源消耗过程中CO2产生的基本化学原理，采用其中相关参数及公式进行估算，某省碳排放的计算公式为：

其中：CO2代表估算的某省CO2排放量，Ci为该省第i种能源产生的CO2排放量。参考周建和易点点［11］文献的做法，将排放CO2的能源分解为原煤、原油、天燃气三大类，i=1，2，3分别代表三种化石能源，按照这三大类能源的统计口径进行各省CO2估计。Ei代表该省第i种化石能源的实际消费量；NCVi为转换因子，表示第i种能源每千克消费释放的热量；CCi为第i种能源燃烧时单位热量的含碳量；COFi为第i中能源消费释放碳时的氧化率；44和12分别是CO2的分子量和C的分子量。NCVi来源于《中国能源统计年鉴2008》附录4中的平均低位发热量，CCi和COFi来源于IPCC（2006年）和《中国温室气体清单研究》。

（2）控制变量，包括人均收入Yit及其平方，经济对外开放程度FDIit－1，产业结构INDit和能源消费强度ENit。其中，人均收入Yit以地区人均生产总值衡量，产业结构以工业产值占GDP的比重衡量，能源消费强度以单位GDP能耗（吨标准煤/万元）衡量，对外开放程度以外商直接投资额占地区GDP比重衡量，FDI数值的计算方法为以每年外商直接投资额美元标价数值乘以每年的平均汇率。

（3）金融发展变量FDit，以各地区金融机构贷款占GDP比重衡量。目前虽有许多研

究集中于以银行信贷、股票市场以及债券市场规模占GDP比重衡量金融发展水平，但本文仅以贷款占比进行表征，原因有三：第一，目前我国企业融资主要依赖于银行信贷，直接融资比重较小，而贷款对于企业扩大规模生产或进行技术革新作用最大最直接。第二，中国的债券市场始于2005年，可得数据较少，并且对整个金融体系影响十分有限，因而未用其表征金融发展。第三，部分研究将股票市场规模与效率作为表征金融发展的变量，但值得注意的是，这些都是基于国家层面数据的研究，作为对一国金融市场发展的考量，在研究中使用股票市场发展指标是适宜的。但本文是基于省际面板数据的研究，如采用各省股票市场数据表征金融发展则会出现这样的问题：公司上市融资归属一个省市，其业务却覆盖跨越多个省市，因而所产生的CO2被统计在多个省市。这样，如在研究中采用按省划分的股票市场交易额或市值作为衡量金融发展的表征就会发生严重误差，其逻辑也是不通的。因此，本文对于股票市场指标不予纳入。

模型选取了中国29个省市作为研究对象（因西藏数据缺失，重庆后设为直辖市统计容易出现偏差，故排除这两个省市），时间段取为1990—2011年。表1给出了模型估计中变量设计及数据来源，表2是对变量的统计性描述。

三、经验结果分析

动态面板GMM 估计有一步和两步估计，本文采用经验应用中常用的一步估计量。考虑到估计有效性，我们采用AR(1)、AR(2) 统计量对应的P值和Sargan统计量对应的P值来联合检验所采用的工具变量的有效性［12］。检验结果中的J统计量是Hansen(1982) 提出的，它是基于GMM 目标函数和矩条件约束个数的Sargan检验。表3给出了整体样本、按照收入水平和经济对外开放度分组的模型（1）—模型（3）的估计结果，Hansen检验及AR检验的P值均表明所采用的工具变量表现良好，并且过度识别条件成立。

1.整体估计结果

模型（1）的估计结果显示：L.lnC作为因变量的滞后项系数估计值为0.191，且统计量在1%的水平上显著，这说明当期的CO2排放受前期的CO2排放的显著影响，同时意味着CO2排放与其它污染物一样，都具有路径依赖性；控制变量lnY、(lnY) 2、L.lnFDI、 lnEN和 IND的系数估计值都在5%的水平上显著，具体分析为：首先，β1>0 且β2<0，即收入的一次项系数为正而二次项系数为负，表明CO2排放和其它污染物有着类似的特点，即排放符合环境库兹涅茨倒U曲线的假说；其次，β3<0，即外商直接投资的滞后项对人均CO2排放产生了负面的影响，表明外国直接投资的提高会减少人均CO2排放；最后，β4和β5均大于0，即工业产值占GDP比重的提高和能源使用强度的增强均会加大人均CO2排放。金融发展变量统计结果并不显著，似乎说明金融发展未对CO2排放产生显著影响，但更可能的原因是：各个地区发展特征不同，不同省市金融发展对CO2排放产生了大小及方向上不同的影响，这些影响在整体回归中相互抵消，从而使得整体估计中金融发展变量变得不显著。因此，对于这样的模型检验结果，我们不能简单地将其解释为金融发展对CO2排放没有显著性影响，反而需要进一步研究不同特征差异给实证研究结果带来的变化。此外需要注意的是，人均收入lnY和能源消费强度lnEN的系数估计值比其它变量的系数估计值都大，这表明相比较其它影响CO2排放的因素而言，收入水平和能源消费强度对CO2排放产生了更大的影响。

2.按收入水平分组的估计结果

对模型（2）的估计结果，我们重点关注金融发展变量的系数估计值。模型（1）整体样本的金融发展变量估计量并不显著，但却不能简单得出结论认为金融发展与CO2排放并无关联。事实上，整体样本回归可能由于忽视样本的不同特征而存在结果失真，与事实相违。具体讲，即显著的正向影响和显著的负向影响可能互相抵消，这样便产生了利用整体样本回归时估计的整体影响不显著的情况［6］。模型（2）的估计就进一步揭示了不同经济发展水平下金融发展对CO2排放的影响的不同。

引入表示收入水平的虚拟变量，将样本按收入水平分组的估计结果显示，虚拟变量及基准组的金融发展系数均在5%的水平上显著，这表明区分收入水平进行模型估计是适宜的。lnFD的系数估计值为负值，说明金融发展在作为基准组的高收入水平省市会对人均CO2排放产生负向的影响。Minc×lnFD的系数估计值为正，说明相对于高收入省市，中等收入省市金融发展对人均CO2排放表现出相对的正向影响，而r1（基准组金融变量lnFD的系数）与r2（Minc×lnFD）的相加之和为正，进一步表明中等收入省市金融发展会增加人均CO2排放。与中等收入省份相似但略有不同的是，虽然Linc×lnFD 的系数估计值r3也为正，但比Minc×lnFD的系数估计值小，因此表明，相对于高收入省市，虽然低收入省市金融发展对人均CO2排放也表现出明显的正向影响，但这种影响要比中等收入省市正向影响小。而将Linc×lnFD的系数估计值和lnFD的系数估计值相加后发现，金融发展对人均CO2排放也具有正向的影响，但比中等收入省市要小。

整体估计结果反应了这样一个特征：当收入水平从低向高变化时，正的交叉项的系数估计值会随收入水平提高变大，即中等收入省市金融发展会进一步加大人均CO2排放；但当人均收入进入到高收入水平的时候，系数又会变为负值，说明随着收入水平进一步提高，金融发展反而会减少CO2排放，从而有利于环境改善，而这也是符合中国经济发展特征的。

3.按经济开放度分组的估计结果

模型（3）估计显示了引入虚拟变量，按照经济对外开放度进行分组估计的结果。因为模型以经济开放度较高的国家为基准组，因而lnFD的系数估计值就表示了经济开放度高的省市金融发展与CO2排放的关系。lnFD的系数估计值在统计上显著，且估计值为负，说明对于经济开放度高的省市，金融发展会减少人均CO2排放。OPEN×lnFD表示代表经济开放度的虚拟变量和金融发展变量相乘，其估计值为正且统计显著，说明相对于基准组，经济开放度低的组金融发展对人均CO2排放表现出更为明显的正向影响。将交叉项的系数估计值与基准组金融变量的系数估计值相加后，我们可以得到经济开放度低的省市金融发展对人均CO2排放的影响，此时可以发现，金融发展的系数估计值为正，说明对经济开放度低的省市，金融发展会导致人均CO2排放增加。

4.CO2排放对金融发展的弹性

由于我们对CO2排放和金融发展（FD）做了对数处理，因此lnFD 的系数估计值以及分组计量的交叉项系数估计值与基准组系数估计值的相加值可被视为CO2排放对金融发展的短期弹性。长期弹性的计算公式为［6］：

长期弹性=短期弹性/（1-α） （5）

其中，α为因变量的一阶滞后项的系数估计值。依式（5）可知，长期弹性大小与短期弹性大小及滞后项系数有关，当期的CO2排放对前期CO2排放的依赖性越强，即α估计值越大，长期弹性越大。CO2排放对金融发展的短期弹性和长期弹性的估算结果如表4所示。

表4仅报告了根据统计上显著的金融发展变量系数估计值计算的弹性，CO2排放对金融发展的长期弹性与短期弹性符号相同，这表明长期影响不会从方向上改变短期影响，但CO2排放的路径依赖性会放大短期影响。低收入省市CO2排放对金融发展的长短期弹性均为正，随着收入提升至中等收入水平，弹性并不会减小，反而加大。当收入进一步提升至高收入水平时，弹性才发生方向性的变化，符号转变为负。当经济对外开放程度由低向高变化时，CO2排放对金融发展的弹性由正转负。基于这样的变化和规律，我们可以认为收入水平的提高对环境质量改善的前提是要进入到高收入水平，而随着经济对外开放度的提高，金融发展会抑制CO2排放。

四、结论与政策建议

本文基于1990—2011年中国省际面板数据，以金融机构贷款占GDP比重作为衡量金融发展（FD）的变量，首先研究整体上金融发展对CO2排放的影响，其次引入虚拟变量对不同收入水平和经济开放度的省市进行分组研究，分析收入水平和经济开放度变化对二者关系的影响，最后计算CO2排放对金融发展的短期弹性与长期弹性。研究结果表明：

首先，金融发展对CO2排放的整体影响并不显著。基于后续分组研究，我们认为这样的模型检验结果是忽视了不同省市的发展特征造成的。当按收入水平和经济开放度进行分组研究时，不同分组的金融发展变量系数估计值均在5%的水平上显著，且大小和方向存在很大差异。这表明，收入水平和经济开放度差异会对结果造成影响，整体样本回归中，这些不同方向的影响相互抵消从而使得金融发展变量回归结果不显著。整体和分组样本回归显著性的不同表明，发展特征会影响金融发展与CO2排放的关系，如果对特征差别不加以考虑，整体研究结果就会掩盖了不同省市金融发展对环境污染的真实影响。

其次，将样本省市按经济发展水平和经济开放度分组，能够发现：金融发展对CO2排放的影响由于收入水平和经济开放度不同而有所不同。当收入水平从低向高提升时，金融发展对CO2排放的正向影响开始加大，后来进入到高收入则会变小，转为负向影响。这样的结果也符合中国的实际情况：在经济发展水平低的时候，企业从银行获得的贷款少，金融对环境的作用主要为规模效应，金融发展会对CO2排放产生正向影响。当收入水平逐渐提高时，经济活动也较低收入时有了较大增长，工业化程度相对提升，金融发展（我们这里主要指银行贷款）会进一步促使企业扩大再生产和个人增加消费，从而比低收入省市更加加大CO2排放。高收入省市通常经济结构已经有所调整，不依赖于工业，而金融机构贷款等也更多地用于产业升级和技术革新，因此，金融发展会对CO2排放产生抑制作用。对于经济开放度的结果表明，经济开放度的提高会加大金融发展对CO2排放的负向影响，即减少CO2排放，而这不仅符合中国实际情况，也与相关研究结论相吻合。国外直接投资常常能够对一个国家起到促进技术升级和改造的作用，一个省市如果对经济开放度高，资金也越多地投入到与技术改造和升级相关的领域中去，因而抑制了CO2的排放。

最后，弹性的计算结果显示，长期弹性与短期弹性符号是一致的，但长期弹性大于短期弹性，即放大金融发展对CO2排放的影响。低收入省市和中等收入省市，CO2排放对金融发展的长短期弹性均为正，只有等到收入提升至高收入水平时，CO2排放对金融发展的弹性才变为负。当经济开放度提升时，CO2排放对金融发展的弹性会逐渐由正变为负。

由于金融发展会对CO2排放产生影响，因此，我国在制定政策时必须考虑使金融发展与CO2减排政策不相冲突，发挥金融发展能够改善环境的积极作用同时减少其对环境产生的负面影响。如此，才能使节能减排的难度和成本在金融发展中得以减低。基于本文的研究结果，我们提出如下的政策建议：

首先，加强信贷市场监管，合理分配信贷比例和信贷方向，尤其加强对中等收入省市信贷管理。我们能够发现，中国CO2排放与人均收入关系符合环境库兹涅兹倒U曲线，而金融发展也是在中等收入省市对CO2排放产生最大的正向影响。因此，对中等收入省市应有效管控工业企业的信贷规模，同时给予环境友好型企业一定的信贷支持，对积极创新的私营部门降低贷款难度，使金融产生更多的结构效应和技术效应。具体来讲，一方面金融机构应采取政策窗口指导等手段引导信贷资金流向低碳产业，另一方面金融机构可联手环保部门建立“绿色信贷体系”和绿色信贷激励机制，加大对碳技术创新的资金支持，为低碳产品研发和实施低碳理念的企业提供资金支持。

其次，进一步引进外国直接投资，扩大经济开放度。我国外国直接投资对CO2排放总体产生了负面影响，这说明FDI起到的技术和结构效应超过了规模效应。此外，省市经济开放度越高，金融发展对CO2排放越能起到抑制作用，因此在信贷上，我们应鼓励和支持FDI，并且在引进FDI时关注其是否为环境友好型企业，积极引导其发挥技术扩散效应。

再次，因地制宜地制定金融发展政策，并与经济发展所处的阶段相适应。对于中等收入和低经济开放度省市，在制定金融政策时要格外关注金融发展可能对环境产生的破坏作用。由于研究结果显示高收入水平和高经济开发度下金融发展会对CO2排放起到抑制作用，因此从长远看，化解金融发展和环境之间矛盾的有效路径便是提升经济发展水平并扩大经济开放度。

最后，加强环境金融产品创新，强化低碳消费理念。研究表明，碳排放具有明显的路径依赖性，这不仅表明企业生产存在惯性，同时表明人们的消费理念和生活方式也具有惯性。因此，从生产角度，我国商业银行应充分发挥绿色信贷作用，鼓励低碳产业发展，保险、证券和基金等也应加快开发金融工具，增加对低碳经济的融资信贷服务，以此推动绿色低碳产业发展。从消费角度，可以通过灌输低碳思想和理念转变人们高碳的生活方式，银行也可在消费贷款上鼓励低碳消费行为，减少人均碳排放水平，并因此间接影响企业生产，降低CO2排放。

参考文献：

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二氧化碳影响范文第3篇

1.包头医学院第一附属医院普外科 包头医学院2012级研究生，内蒙古包头 014010；2.包头医学院第一附属医院普外科，

内蒙古包头 014010

[摘要] 目的 研究上肢体位和残留CO2对腹腔镜胆囊切除术后肩痛的影响。 方法 将该院于2014年1月—2014年6月收治的120例行腹腔镜胆囊切除术的患者按照体位倾斜程度以及CO2气体与否放入不同，随机分为A、B、C、D组，每组30例，用同一套腹腔镜设备，行胆囊切除术，术后采用视觉模拟评分法评估4组患者术后肩部疼痛程度，比较术后疼痛程度。 结果 A组与B组比较，术后抽出残留CO2气体与不抽出患者相比，术后两组肩痛程度比较有统计学意义（P≤0.05)，抽出残留CO2气体的患者术后肩痛程度减轻；A组与C组比较，术后两组肩痛程度比较有统计学意义（P≤0.05)，C组患者术后肩痛程度比A组明显。 结论 腹腔镜胆囊切除术时采取不同的上肢体位和手术结束时是否排出残留CO2气体对患者术后的肩部疼痛均有影响。行腹腔镜胆囊切除术时，上肢外展角度应在60~70°之间,且术后抽出腹腔残留CO2，可以减轻术后患者肩部疼痛程度。

[

关键词 ] 腹腔镜；体位；二氧化碳；肩痛

[中图分类号] R473.6 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2015）04（c）－0078-02

[作者简介] 蒙炯（1979.12-），男，内蒙古包头人，本科，主治医师，普通外科。

腹腔镜胆囊切除术后有一部分患者会出现肩部疼痛。因为引起术后肩部疼痛的原因很多，所以国内外报道的发生率也高低不一。该研究随机选取2014年1月—2014年6月该院收治的120例患者为研究对象，对腹腔镜术后残留二氧化碳及手术时体位对患者术后的影响进行研究，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

随机选择该院2014年1月—2014年6月期间的行择期腹腔镜胆囊切除术的患者120例，其中男49例，女71例，年龄25~78岁，平均年龄（51.2±12.97）岁。将患者随机分为A、B、C、D共四组，A组患者男12例，女8例，平均年龄（53.83±14）岁，体重（68.03±7.09）kg，手术时间（23.97±4.60）min；B组患者男11例，女19例，平均年龄（51.93±13.35）岁，平均体重（67.63±7.40）kg，手术时间（22.13±4.77）min；C组患者男13例，女17例，平均年龄（47.97±10.21）岁，平均体重（66.73±6.52）kg，手术时间（20.5±3.77）min；D组患者男13例，女17例，平均年龄（50.97±13.91）岁，平均体重（67.67±6.73）kg,手术时间（21.8±4.49）min。A组和B组、C组和D组一般资料比较P>0.05，差异无统计学意义。

剔除标准：①有急性胆囊炎的患者。②有肩关节或肩周疾病的患者以及患有其它引起肩部疼痛的疾病的患者。③术中改为开腹胆囊切除术的患者。④术后有胆囊窝积液、膈下积液的患者。

1.2 方法

四组患者均由同一位主刀医生完成，麻醉方法相同，麻醉药物使用差异无统计学意义。腹腔镜胆囊切除术采用“三孔”法，用同一套腹腔镜设备，气腹机压力上限均为14 mmHg，手术体位采用头高脚低，身体向左倾斜，倾斜角度一致。A组左上肢外展60~70°，手术结束时不排出残留CO2气体；B组左上肢外展60~70°，手术结束时，排出残留CO2气体；C组左上肢外展80~90°，手术结束时不排出残留CO2气体；D组左上肢外展80~90°，手术结束时排出残留CO2气体。

1.3 观察指标

术后采用视觉模拟评分法评估四组患者术后肩部疼痛程度，0分为无痛，10分为假想的最痛，根据疼痛程度打分。

1.4 统计方法

采用spss 13.0统计软件对所有数据进行分析，术前各项指标中计量资料用t检验，以均数±标准差的形式(x±s)表示，术后疼痛程度采用秩和检验。

2 结果

可见，同样倾斜度的A组与B组比较中，术后抽出残留CO2气体的B组相比不抽出残留CO2气体的A组，其术后肩痛程度B组显著小于A组，组间比较差异有统计学意义（P<0.05）；同样倾斜度的C组与D组比较中，术后残留CO2气体的D组相比不抽出残留CO2气体的C组，其肩痛程度D组显著小于C组，组间比较差异有统计学意义（P<0.05），总结可见术后抽出残留CO2气体能够显著降低患者的肩痛程度。

以不同倾斜角度方面来比较，以60~70°外展的A、B两组其平均疼痛评分均小于以80~90°外展的C、D两组的平均疼痛评分，组间比较具有统计学意义（P<0.05），可见，术中倾斜60°~70°时能够有效减少患者的肩痛程度。

3 讨论

腹腔镜下胆囊切除术是治疗胆囊疾病创伤最小，恢复最快的手术方式。而腹腔镜手术术后出现的并发症与开腹手术术后的并发症有很大不同。肩痛就是腹腔镜胆囊切除术常见的并发症。而传统开腹胆囊切除术并无此并发症。各文献报道的肩痛发生率也有很大差别。早期开展腹腔镜胆囊切除术肩痛发生率达75%~80%[1]，近些年发生率在35%~60%[2]。引起腹腔镜胆囊切除术术后肩部疼痛的原因很多，大部分学者认为与手术时二氧化碳气腹产生的张力越大，对膈神经的牵拉刺激越强，则术后肩痛的发生率越高。在进行腹腔镜手术时上肢外展，这样会牵拉肩部肌肉、韧带及神经。有资料显示，上肢外展>90o时会使臂从神经损伤，增大颈肩痛发生率[3]。该研究中发现左上肢外展60~70°比外展80~90°的患者术后肩部疼痛程度轻，其差异有统计学意义（P<0.05），与报道结论相符[4-5]。也有学者认为残留二氧化碳气体与术后肩痛也有关系。术后残留在腹腔中的二氧化碳聚集在膈下，CO2气体在水份的作用下转变为碳酸，对膈神产生刺激而引起肩痛。而本研究中发现术后抽出残留CO2气体相比不抽出CO2气体能够有效降低患者的肩痛程度，组间差距具有统计学意义（P<0.05），也与报道结果相符[6-8]。

根据该研究结果，腹腔镜胆囊切除术时采取不同的上肢体位和手术结束时是否排出残留二氧化碳气体对患者术后的肩部疼痛均有影响。上肢外展程度过大以及术后不排出残留二氧化碳气体都会使术后肩痛的发生率增高。

所以，在行腹腔镜胆囊切除术时，建议上肢外展角度应在60~70°之间,且术后应及时抽出腹腔残留的二氧化碳气体，以有效减轻术后患者的肩部疼痛程度。

[

参考文献]

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二氧化碳影响范文第4篇

[中图分类号]R614 [文献标识码]C [文章编号]1673-7210（2007）11（a）-155-01

氯胺酮应用于临床已多年，但因其某些副作用，临床应用一度受限。随着医学的发展，微创手术应运而生，腹腔镜手术创伤小恢复快，但其前提是必须在CO2气腹状态下操作，即在麻醉状态下将CO2气体通过气腹针注进腹腔内,控制压力在12~14 mmHg,总气量4~5 L,使腹腔内脏器与腹腔壁游离。CO2气腹对麻醉的要求较高,全麻是较理想的选择，但收费高，我院采用阈下剂量氯胺酮(0．5～0．8 mg/kg)与腰-硬联合阻滞麻醉合用于腹腔镜妇科手术40例，麻醉效果满意，术后病人苏醒快，副作用少，适合在基层医院推广。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择ASAⅠ~Ⅱ级择期手术病人40例（子宫全切20例；卵巢囊肿摘除20例），年龄20～60岁，随机分为两组：咪唑安定（M）组20例，氯胺酮（K）组20例。术前30 min常规肌注阿托品0.5 mg和苯巴比妥钠100 mg。

1.2 麻醉实施

两组病人行L1~2间隙腰-硬联合阻滞麻醉，腰麻用0.75%布比卡因2 ml,硬膜外腔视阻滞平面而定,控制感觉阻滞平面在T8以下至骶丛。切皮前10 min两组病人均静注杜冷丁1 mg／kg，5 min后分别静注咪唑安定0．05～0．1 mg/kg、氯胺酮0．5～0．8 mg/kg，1 h后分别追加首次量的半量。观察病人CO2气腹后的反应并给予恰当评分。

1.3 Ramsay镇静评分法

1分：焦虑不安；2分：合作定向良好安静；3分：困倦嗜睡，对指令仍有反应；4分：熟睡，但弹扣眉间时反应活跃；5分：熟睡，但弹扣眉间时反应迟钝；6分：熟睡，但弹扣眉间时已无反应。

2 结果

两组病人年龄、体重无显著性差异（P>0.05）。CO2气腹后详细情况见表1，结果显示M组与K组比较有显著差异（P＜0．01）。

3 讨论

咪唑安定和氯胺酮同属于非巴比妥类药物，且麻醉临床应用非常广泛，但每一种药物又各有特点。咪唑安定属于苯二氮卓类镇静药，具有抗焦虑、抗惊厥、肌肉松弛和顺行性遗忘等作用，同时可增强其他物的镇痛作用[1]。氯胺酮可作用于多种受体包括烟碱受体和毒蕈碱受体。氯胺酮阻滞外周和中枢神经系统的钠通道，并与δ、μ、к阿片受体相互作用及与单胺类和电压敏感钙通道相互作用。此外氯胺酮也作为非竞争性拮抗剂作用于N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA) 受体复合物通道的苯环己哌啶受体部位，发挥镇痛作用。氯胺酮是一种具有深度镇痛作用的药物，阈下剂量就有明显镇痛作用且对意识影响差，但是随着药物剂量的加大，其精神副作用增加、呼吸抑制增强、颅内压和眼内压增高、心脑的耗氧量也增加等。阈下剂量氯胺酮对心血管系统和呼吸系统的抑制作用很小，其精神副作用发生率也很低，可以忽略不计。同时氯胺酮与阿片类药物合用，可减少阿片类药物用量达50％，大大降低了阿片类药物的副作用[2]。在临床实际应用过程中，我们发现氯胺酮的镇痛作用远远超过它的药理作用时间，其可能机制是：①非竞争性NMDA受体拮抗剂的结合作用发生相对缓慢，这可能是延迟镇痛作用的一个主要方面；②氯胺酮可预防外周伤害性刺激所致的中枢敏感化；③预防神经元的过度兴奋及中枢的相互作用。

通过我们的观察不难发现，阈下剂量氯胺酮在临床中的应用，不但副作用很少发生，而且与阿片类药物(如杜冷丁、芬太尼等)合用后作用时间明显延长，对二氧化碳气腹的镇痛作用较理想。

[参考文献]

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（收稿日期：2007-08-20）

二氧化碳影响范文第5篇

经过调查，我们发现引起温室气体增加的主要原因是人类活动。以二氧化碳为例，在人类社会实现工业化以前的19世纪初，大气中二氧化碳的浓度为270ppm，而到了1988年以上升到350ppm。大气中二氧化碳浓度增加的原因主要有两个：首先，人口的剧增和工业化的发展，人类社会消耗的化石燃料急剧增加，燃烧产生大量二氧化碳进入大气，使大气中的二氧化碳浓度增加：其次森林毁坏使得被植物吸收利用的二氧化碳的量减少，造成二氧化碳被消耗的速度降低，同样造成大气中二氧化碳浓度升高。二氧化碳以外的温室气体，如甲烷、氯氟烃（氟里昂）、氧化氮等也不同程度得增加着。

尽管存在着许多的不确定性，但显而易见的是，全球气候变暖对气候带、降水量以及海平面的影响以及由此导致的对人类居住地及生态系统的影响是极其复杂的，必须给以应有的重视。认为这种影响从长远来看是无关紧要的看法是不负责任的。

全球气候变暖的主要原因：大气层遭到破坏，严重的污染以及温室效应全球变暖可能造成的影响全球变暖将给地球和人类带来复杂的潜在的影响，既有正面的，也有负面的。例如随着温度的身高，副极地地区也许将更适合人类居住：在适当的条件下，较高的二氧化碳浓度能够促进光合作用，从而是植物具有更高的固碳速率，导致植物生长的增加，即二氧化碳的增产效应，这是全球变暖的正面影响。但是与正面影响相比，全球变暖对人类活动的负面影响将更为巨大和深远。