为WIOD 2016发布构建能源账户

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英文标题：
《Constructing energy accounts for WIOD 2016 release》
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作者：
Viktoras Kulionis
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Most of today\'s products and services are made in global supply chains. As a result, a consumption of goods and services in one country is associated with various environmental pressures all over the world due to international trade. Advances in global multi-region input-output models have allowed researchers to draw detailed, international supply-chain connections between production and consumptions activities and associated environmental impacts. Due to a limited data availability there is little evidence about the more recent trends in global energy footprint. In order to expand the analytical potential of the existing WIOD 2016 dataset to a wider range of research themes, this paper develops energy accounts and presents the global energy footprint trends for the period 2000-2014.
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中文摘要：
今天的大多数产品和服务都是在全球供应链中制造的。因此，由于国际贸易，一个国家的商品和服务消费与世界各地的各种环境压力有关。全球多区域投入产出模型的发展使研究人员能够在生产和消费活动以及相关环境影响之间绘制详细的国际供应链连接。由于数据可用性有限，几乎没有证据表明全球能源足迹的最新趋势。为了将现有WIOD 2016数据集的分析潜力扩展到更广泛的研究主题，本文开发了能源账户，并展示了2000-2014年期间的全球能源足迹趋势。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
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关键词：WIOD Constructing Supply Chain Quantitative Availability

为2016年WIOD发布量构建能源账户Viktoras Kulionis*瑞典隆德大学经济与管理学院经济史系，2018年10月17日摘要当今的大多数产品和服务都是在全球供应链中制造的。因此，由于国际贸易，一个国家的商品和服务消费与世界各地的各种环境压力有关。全球多地区投入产出模型的进展使研究人员能够在生产和消费活动以及相关环境影响之间绘制详细的国际供应链联系。由于数据可用性有限，几乎没有证据表明全球能源足迹的最新趋势。为了将现有WIOD 2016数据集的分析潜力扩大到更广泛的研究主题，本文开发了能源账户，并展示了2000-2014年期间的全球能源足迹趋势。1引言解决气候变化问题已被世界各国政府提上了重要议事日程。减少国家特定影响的有效战略需要准确可靠的环境统计数据。此类统计数据不仅应说明一国境内发生的环境压力，还应允许考虑进出口中体现的环境压力。这个问题特别重要，因为今天的大多数产品和服务不再是在一个国家生产的，而是在全球供应链中制造的。这意味着各国进口中间产品和原材料，增加一层或多层价值，并将产品出售给最终消费或另一个增加下一层价值的生产者（Tukker和Dietzenbacher，2013）。

有证据表明，一个国家的产品到达另一个国家的最终用户所需的价值链中的平均订单交叉数约为1.7（Muradov，2016）。*电子邮件地址：viktoras。kulionis@ekh.lu.seNormally环境影响按照基于生产的核算（PBA）方法计算。该方法将特定因素（如能量或CO）的责任分配给发生影响的国家。随着国际贸易的兴起和生产碎片化的加剧，许多学者开始讨论衡量排放责任的适当方法，并质疑贸易对环境的影响（Tukker和Dietzenbacher，2013；Wiedmann和Lenzen，2018）。解释贸易中包含的要素含量的一种方法是使用基于消费的会计（CBA）。在过去的几十年中，人们对基于消费的会计原则（als o称为足迹）的使用给予了极大的关注。多区域输入输出（MRIO）分析已被证明是这项任务的理想工具。最近，全球多地区投入产出数据库的可用性使研究人员能够在商品和服务的生产与消费之间绘制详细的全球供应链连接。多项研究表明，在发达国家，进口中体现的二氧化碳和能源含量高于出口。相反，对于发展中国家来说，情况恰恰相反，即出口中体现的二氧化碳和能源高于进口。

1995年至2011年期间，贸易对全球环境的总影响份额从能源使用的20%增加到29%，温室气体排放的比例从19%增加到24%（Wood等人，2018年）。虽然MRIO模型是分析各国碳足迹的有力工具，但它们的数据和计算要求往往被认为是及时、详细和可靠研究的障碍（Andrew等人，2009年）。最近对主要全球MRIO举措的审查表明，有七个全球MRIO数据库（Owen，2015）。其中四个（Eora、WIOD2013、EXIOBASE、GTAP）数据库提供了允许环境分析的环境扩展（例如，碳足迹或能源足迹估计）。然而，在某些情况下，例如，2016年发布的WIOD数据库不包含环境扩展。监测和了解与货物和服务贸易相关的全球影响对于有效的政策措施至关重要。此任务需要具有环境扩展的全局数据库。本研究旨在：i）展示如何使用国际能源署（IEA）的数据构建符合2016年世界能源日行业分类的能源账户，ii）对2016年世界能源日和2013年世界能源日的能源账户进行详细比较，和iii）分析2000-2014年期间基于全球能源生产的账户（PBA）和基于消费的账户（CBA）。2数据2.1本研究的能源数据来自两个来源：i）国际机构（IEA）和ii）世界投入产出数据库（WIOD）。IEA（2017）是能源数据的主要来源。最新版IEA2017提供了1960-2015年（经合组织国家和地区）和971-2015年（非经合组织国家和地区）期间178个国家和地区的世界能源平衡。每年和每个国家的能源平衡涵盖67种产品和85种流量。

例如，流动的“钢铁”包含特定年份钢铁行业消耗的能源产品（如煤炭、石油）数量和种类的数据。从IEA中提取的最终数据具有以下维度：Y ear×country×flow×product=14×44×63×85它涵盖了2000年至2004年的14年期间，包含44个国家、63个能源产品和85个流量的数据。表1:IEA能源平衡，以德国2014年的数据为例，（Mtoe）流量↓产品→能源产品产品1产品2。。。产品67总产量306。。。120进口。。。246出口-49国际海上掩体-2国际航空掩体-8库存变化。。。0.3转换0.7统计差异0.3转换过程-74。。。能源行业自用-16。最终消费总量21655。运输55。其他84。非能源使用222.2 MRIO数据来自世界I投入产出数据库（WIOD）的多区域投入产出（MRIO）表，其中包含WIOD 2013版本（下文为WIOD13）和WIOD 2016版本（下文为WIOD16）。WIOD13版本是一个MRIO表、社会经济和环境账户系统（Genty et al.，2012；Timmer et al.，2015，20 16）。它涵盖35个行业和41个国家/地区，包括27个欧盟和13个其他主要发达和新兴经济体，以及1995-2011年期间的世界其他地区（ROW）（仅1995-2009年的环境账户）。最近的WIOD2016数据库提供了2000年至2014年期间56个行业和44个国家（28个欧盟国家、15个其他主要国家和世界其他地区）的数据（见附录A中的表A.1和表A.2）。

它还提供社会经济账户，但缺乏环境账户。这两个数据库在2000年至2009年期间重叠。在此期间，将WIOD2016估算值与WIOD2013版本进行比较，以测试WIOD2016估算值的准确性。目的是提供与WIOD2013中的估计值非常相似的估计值，以便将这两个数据库连接起来，以研究下一个时期（1995-2014年）环境指标的变化。这是本文的一个新贡献，可以在许多方面为科学界服务。3方法本节概述了IEA能源平衡的85流在相应的WIOD16部门和最终需求类别中的分配程序。Genty等人（2012）之前的研究概述了分配程序；Wood等人（2015）；Wiebe和Yamano（2016）；Owen等人（2017年）。从能量平衡开始获取能量账户的过程涉及一系列步骤。下面对每个步骤和示例进行说明。3.1 IEA分配程序3.1.1步骤1 IEA能源平衡按行业和最终类别显示能源产品的供应和使用情况，如表1所示。该数据可以构建两个能源扩展向量：一个显示行业的能源使用情况，另一个显示来源部门（如采矿）不同能源产品（如煤炭）的能源供应情况。这两个向量在规模上是相等的（能源供应=能源使用），但分配给工业部门的比例是不同的。在现有的数据库中，GTAP和WIOD提供了能源使用矢量，Eora提供了能源供应矢量，EXIOBASE是唯一一个同时提供这两种能源矢量的数据库（Owen et al.，2017）。关于这两个向量之间的差异，几乎没有什么信息，使用哪种能量扩展向量在很大程度上取决于手头的问题。Owen等人。

（2017）表明，bo th energy extensions对英国的整体能源CBA进行了非常相似的估计。然而，在更详细的层面上，结果解决了不同的问题。例如，《能源供应向量》揭示了英国对国内能源供应的依赖程度，这对能源安全政策至关重要。另一方面，能源使用向量允许将实际能源使用归因于工业部门，从而更好地了解部门效率收益。为了与WIOD13能源账户保持一致，本研究侧重于能源使用的建设，而不是能源供应。从IEA能源平衡中得出能源使用账户的第一步是分离能源产品的使用和供应。能源使用包括总最终消耗量（工业+运输+其他+非能源使用）；航空和海上掩体；能源部门的自用（带有更改的代数符号）和转换过程（带有更改的代数符号）。3.1.2步骤2下一步是建立能源平衡项目和WIOD16行业+家庭之间的对应键。表中显示了二进制对应矩阵的一个示例。零值“0”表示无链接，“1”表示流量和WIODsector之间的链接。仅包含一个条目的列表示一对一的分配，例如，列fl 2被分配给WIOD1 6扇区s56。包含多个“1”项的IEA流程表示一对多分配。例如，IEA FLOW f l1分配给两个WIOD16部门s1和s2，FLOW fl85分配给所有WIOD部门+家庭。表2：二元一致性ma trixIEA energy FLOWFL1 fl2的示例。。。fl85WIOD16（56个部门+家庭）s1 1 0。。。1s2 1 0。。。1.s56 0 1。。。1hh 0 0。。。

13.1.3步骤3虽然一对一分配是一项简单的任务，但一对多分配需要对几个WIOD16部门之间的特定IEA流量进行分解。拆分的关键是两个WIOD16能源相关部门的总投入（以货币计）：“焦炭和可再生石油产品”（s10）和“电力、天然气、蒸汽和空调供应”（s24）。例如，在两个WIOD16扇区s1和s2之间分配IEA流量f1的拆分键为=[12/16 4/16]=[0.75 0.25]。这意味着75%的IEA能量流f1分配给s1，25%分配给s2。表3：拆分键向量（任意数）的示例WIOD16（$）s1 s2。。。s56 HHCocke和精炼石油产品s10 5 1。。。电力、燃气、蒸汽和空调供应。。。0 11总计s10+s24 12。。。1 14以正式的方式，步骤2和步骤3中的程序可以写成：M=^aCcaC-1（1）其中，C是二元协和矩阵，a是分裂向量，M是IEA FLOW和WIOD1 6部门加家庭之间的映射矩阵。使用表和表3中的信息，可以更详细地表示为：C=1 0 11 0 10 1 10 0 1a=h12 4 I其产量：M=0.75 0 0.390.25 0 0.130 1 0.030 0 0.453.1.4步骤4将上述步骤结合起来，使用以下方程式获得WIOD16部门和最终需求类别的能源产品使用情况：W16E=E×M*（2） 其中，E是第1步中解释的IEA能源使用表，尺寸为63 x 53 55（63个产品x 85个FLOWS）。该矩阵是通过对每个IEA能量流对应的63x1向量进行对角化并水平叠加得到的。M*是一个5 355 x 57的能源使用分配矩阵，它是通过修改M获得的。

将M中的每个列进行转置并复制63次，以匹配能量积维度。M*显示每个IOD16部门加上家庭使用的每种能源产品（对应于每种能源流量）的数量。W16E是生成的能源使用矩阵，其维度为63x57，代表56个WIOD16行业和家庭63种能源产品的美国e。能源产品维度（63）已进一步聚合，以匹配27种能源产品的WIOD13分类（能源产品详情见附录）。最终能量矩阵为27x57。除世界其他地区（RoW）外，WIOD16所有国家均重复上述步骤。世界其他地区的能源使用量是通过国际能源署的世界能源使用量和世界16个国家的所有能源使用量进行估算的。表4：简化的IEA能量平衡表，（任意数字）IEA productpr1 pr2IEA FLOWFL1 100 20fl2 2fl2 15步骤4中的程序可以使用步骤2和步骤3中的数据进行说明。本示例所需的另一条信息是能量平衡数据，即表4给出了能量平衡数据的示例。它显示特定流量（如运输）对特定能源产品（如石油、煤炭）的使用情况。该信息以amatrix格式显示为：E=“pr1 0 pr1 0 pr1 00 pr2 0 pr2 0 pr2#=”100 0 4 0 15 00 20 0 0 2 0 1#基于步骤3 M中的样本数据*is：M*=0.75 0.25 0 00.75 0.25 0 00 0 1 00 0 1 00.39 0.13 0.03 0.450.39 0.13 0.03 0.45该矩阵显示，对于f l1，75%的pr1分配给s1，25%分配给s2，pr2以相同的方式分配。对于fl2，pr1和pr2都分配给s3。将E和M相乘*收益率：W16E=“80 27 4 615 5 5 2 0.5#第一行中的元素显示四个扇区s对pr1的使用，第二行显示pr2的使用。

例如，s1使用80单位的pr1和15单位的pr2.3.1.5步骤5：准确性通过测量WIOD13能量和WIOD16能量之间的差异来评估WIO D1 6能量使用估计的准确性。Steen Olsen等人（2014年）使用了类似的方法来估计MRIO聚合误差。给定年份t和国家r的WIOD13（W13）和WIOD16（W16）之间的相对误差ε定义为：εrt=W16rt- W13RTW13RTW13，其中W13和W16分别是WIOD13和WIOD16的总能量使用量（来自特定生产）。3.1.6步骤6：校准最后一步是校准WIOD16估计值，使其与两个数据库在rlap上的年份（即2000-2009年）的WIOD13估计值相匹配。重要的是要注意，虽然两个数据库之间的部门详细信息不匹配，但能源产品详细信息是相同的，即在WIOD13中，单个国家的能源使用由35×27的能源矩阵和WIOD1 656×27给出，因此能源产品的总能源使用由1×27的向量给出。校准分两步进行。首先，WIOD16（W16E）中产品t的总能源使用量被WIOD13（W13E）中的总产品使用量划分为：α=（W16Erti）′dW13Erti-其中，W16E是56×27 WIOD16能量使用矩阵，W13E是35×27能量使用副产品，i是使用d求和的向量，α是1×27向量，表示对特定能量产品的过高/过低估计。第二步涉及将WIOD16能源a c计数调整为：W16Ecalibrated=bαW16E。在此，假设对特定能源产品的低估/高估在所有部门中均分布。例如，如果发现WIOD16的煤炭使用量被低估了2%，那么对于每个使用煤炭的行业，其消耗量将增加2%。