省域碳排放影响因素分析及减碳机制探讨——以浙江省为例

论文基于1990—2015年浙江省碳排放时间序列数据,采用STIRPAT模型,探讨驱动浙江碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域。结果表明人均GDP、人口规模、能源强度、能源结构、产业结构对碳排放量增加有正向驱动作用,而城镇化率对碳排放量增加有负向驱动作用。人均GDP和人口规模对碳排放量增长的贡献最大,但2000年后人口规模的驱动作用逐渐减弱,经济规模扩大成为碳排放量的主要增长因素。能源强度和城镇化率对碳排放量减少的贡献最大,能源结构的贡献率较低。基于此,提出了提升经济发展质量、促进城镇发展转型、提高能源管理效率等具有针对性的减碳对策。     

广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素

将居民能源消费的二氧化碳排放纳入研究范围,采用LMDI分解法对2000—2011年广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素进行分析。结果显示:在影响碳排放增长的各种因素中,经济规模、人口规模和收入对碳排放增加整体上表现为正效应;产业结构、生产部门能源强度、生产部门能源结构和能源碳排放因子整体表现为负效应;生活部门的能源强度和能源结构的效应不确定;总体上正向驱动效应超过负向驱动效应,致使广东省的碳排放量呈不断上升态势。     

基于STIRPAT模型的工业能源消费碳排放影响因素分析

对2003—2017年江苏省工业能源消费的二氧化碳排放量进行估算,采用STIRPAT模型实证分析了工业能源消费碳排放规模和碳排放强度的影响因素。实证结果表明:碳排放规模、碳排放强度与劳均产出之间的关系分别为"N"型与倒"N"型;对碳排放规模和碳排放强度产生促进作用的因素为煤炭消费比重,对其产生抑制作用的因素为研发强度、能源效率;固定资产投资对碳排放规模具有促进作用,对碳排放强度具有抑制作用。根据研究结论提出政府低碳政策支持、优化能源结构、加快技术创新等建议降低碳排放规模与强度。     

陕西省工业碳排放影响因素分析与启示

根据IPCC碳排放计算方法计算了2005—2014年陕西省37个主要工业产业的能源消费碳排放量,运用LMDI方法建立了陕西省工业碳排放影响因素分解模型,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:陕西省工业碳排放的主要驱动因素是产业经济规模,其他各影响因素按贡献率绝对值大小依次是能源强度、能源结构和产业结构。根据分析结果,提出应从供给侧结构性改革、产业结构调整、提高能源效率、能源结构优化等方面促进节能减排,以减少陕西省工业碳排放量。     

广西土地整治碳排放影响因素及脱钩效益分析——基于LMDI模型

运用碳排放系数法测算广西2006—2015年土地整治碳排放量,运用LMDI模型分解土地整治碳排放影响因素,并结合脱钩弹性量化模型对经济增长和土地整治碳排放的脱钩效应进行分析。结果为:(1)2006—2015年广西土地整治碳排放量呈递增趋势,10年间年均增长率为18.12%。(2)能耗强度、工料碳排放强度、人口规模和经济规模对土地整治碳排放增加起促进作用,其累计效应值分别为31.616万吨、13.469万吨、4.855万吨和2.023万吨;工料强度和耕地规模对土地整治碳排放增加起抑制作用,其累计效应值分别为-11.412万吨和-4.384万吨。(3)工料碳排放强度脱钩弹性、能源强度脱钩弹性和经济规模脱钩弹性是影响广西经济增长与土地整治碳排放脱钩的重要因素,其累计贡献率分别为77.67%、16.0%和6.19%。研究结果表明:广西土地整治碳排放与经济增长的脱钩状态波动幅度较大,尚不稳定,不利于二者的可持续发展。     

京津冀能源消费、碳排放与经济增长

运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放核算方法[1],测算2000—2011年京津冀二氧化碳排放量、排放强度、人均排放量和单位面积排放量,从变动趋势、消费结构、相关性和空间分布四个角度分析京津冀的能源消费、碳排放与经济增长。结果表明:京津冀能源消费量和碳排放量在12年间均呈增长趋势;碳排放强度均呈下降趋势;津冀的高排放主要是由以煤炭消费为主的能源结构和以高耗能工业为主的产业结构引起的。碳排放量与能源消费量和经济增长密切相关。在京津冀协同发展背景下,应大力调整产业结构,优化能源结构,建立碳汇合作机制。     

长三角城市工业碳排放因素分解模型及实证分析——以南京和苏州两市比较分析为例

南京和苏州作为长三角地区重要的中心城市,是中国目前城市化程度较高且具有较高经济增长潜力的地区。近年来随着工业经济的发展与能源消费量的剧增,碳排放量也在呈现不断上涨的态势,而工业碳排放的不断增加是主导因素。在对南京和苏州两市的工业经济、能源消费以及工业碳排放现状的比较分析的基础上,通过建立因素分解（LMDI）模型。定量分析工业经济规模、能源结构以及能源强度对该地区碳排放的影响。结果表明,工业经济规模效应均是两市工业经济碳排放不断增长的主要促进因素,而能源强度效应是南京市工业碳排放增长的主要抑制因素,能源结构效应是苏州市工业碳排放增长的主要抑制因素。在此基础上,根据两市的具体状况,分别提出发展低碳经济的相关政策建议。     

京津冀地区交通运输碳排放模型及驱动因素分析

基于京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费量,运用自上而下交通运输碳排放测算方法,计算京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费碳排放总量;基于STIRPAT模型进行多元线性回归分析和逐步回归分析,建立碳排放驱动因素模型。结果表明:人均GDP、能源强度、第三产业占比和公共交通是碳排放重要驱动因素,驱动因素模型能很好拟合京津冀地区交通运输碳排放量,京津冀地区人均GDP和能源强度分析表明该地区已处于碳排放与经济发展的脱钩阶段,能源强度逐年下降,交通运输碳排放强度随着第三产业占比的上升不断下降,预期可以达到"十三五"规划的要求。     

内蒙古能源消费碳排放变化的分解分析

本文基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均Divisia指数法,建立了碳排放因素分解模型,定量分析了1999—2008年内蒙古的经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素对碳排放的影响。研究结果显示,经济产出规模对内蒙古该阶段的能源消费碳排放的贡献率最大,达到89.22%,其他影响因素按贡献率绝对值的大小排序依次是产业结构(17.01%)、能源强度(-6.71%)、人口规模(2.78%)、能源结构(-2.30%)。因此,目前内蒙古节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构、优化能源结构及实施绿色GDP核算。     

建设用地碳排放驱动因子及脱钩效应贡献分析--以安徽省为例北大核心

基于安徽省统计数据,对建设用地碳排放量进行测度,然后运用扩展的Kaya等式和LMDI法对建设用地碳排放驱动因素进行分解,进一步对脱钩效应及其贡献因子进行分析。结果表明:自2000年以来,安徽省建设用地规模以年均4.8%的速度不断扩张,同时,建设用地碳排放以年均12.87%的速度激增,到2019年达到747.23万吨。建设用地碳排放增加的驱动因素按贡献大小排序依次是能源强度、建设用地规模、经济增长和城市人口密度,促进建设用地碳排放减少的因素是产业结构和能源结构。建设用地碳排放与经济增长呈现弱脱钩,对脱钩经济增长努力有效的五大因素按贡献大小排序依次是能源结构、产业结构、建设用地规模、能源强度和城市人口密度。调整能源结构、优化产业结构和调控建设用地规模等可成为未来安徽省抑制建设用地碳排放应优先考虑并重点采取的有效措施。     

中国碳排放与经济增长间脱钩关系的实证分析

利用Tapio脱钩模型和Kaya恒等式,使用LMDI方法,建立扩展的Tapio脱钩模型。选取1990—2010年中国碳排放量和经济增长的数据,对中国碳排放与经济增长的脱钩关系进行定量分析。研究结果表明:1990—2010年期间中国碳排放与经济增长总体上具有弱脱钩关系,经济增长是碳排放增加的主要原因,能源强度降低是实现碳排放与经济增长脱钩的关键。最后提出"降低能源强度、优化产业结构、调整能源结构"的对策以实现碳排放与经济增长的脱钩。     

绿色发展背景下区域旅游业碳排放时空分异与影响因素研究——以长江经济带为例

以旅游业碳排放强度作为衡量指标,运用泰尔指数对长江经济带2006—2015年旅游业碳排放的时空分异特征及其影响因素进行研究。结果表明:①2006—2015年长江经济带旅游业碳排放总量呈现出不断增长的态势,以14.91%的年均增长率从2006年的6 164.6×104t增长到2015年的20 739.5×104t,同时旅游业碳排放强度总体上呈现出先上升后缓慢下降的态势,在一定程度上说明旅游经济增长对能源消耗的依赖性开始减弱;②长江经济带旅游业碳排放类型分布不均衡,以中碳、较高碳排放类型为主,在碳排放强度空间分布上,上游地区中游地区下游地区;③长江经济带旅游业碳排放强度的区域差异与区域内差异都呈现出先扩大后缩小的态势,区域差异主要根源于区域内差异,但对区域内差异的依赖程度呈下降态势;④在各影响因素中,旅游业经济规模、人数规模、能源消耗强度和能源消费结构对旅游业碳排放起着显著正向促进作用,而地区经济发展水平、地区环境污染治理水平、旅游产业结构对旅游业碳排放起着显著负向阻碍作用。     

湖北省工业行业碳排放驱动因素分解——基于面板数据的实证分析

基于2000—2016年湖北省工业行业面板数据,采用对数平均迪氏分解(LMDI)方法探究了工业从业人口规模、经济效率、行业结构、能源结构、能源效率五大因素对工业碳排放的影响。研究发现:(1)能源消费结构是工业整体碳排量增长的主要驱动因素。(2)高碳行业和中碳行业对促进工业碳排量增长具有明显正效应,低碳行业抑制工业碳排量增长的效果不明显。(3)经济效率和行业结构在不同碳排放水平的行业中对碳排量增长贡献值始终为负。根据研究结论,提出对应的政策建议。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解及情景分析——以兰州市为例

论文将工业部门基于产值分为高、中、低产值行业,测算了兰州市2007—2016年9种主要能源消费的碳排放量,运用LMDI法(对数平均迪氏分解法)将碳排放增量分解成经济增长、产业结构、能源结构与能源强度4种效应。结果表明,2007—2016年碳排放经历了先上升后下降的趋势,产业结构和能源强度的累积效应为负,经济增长和能源结构的累积效应为正,能源结构是碳排放增加的最大拉动因素,能源强度对碳排放具有较大的抑制作用。通过情景设置,发现综合减排模式效果显著,并提出了相关建议。     

低碳经济发展的驱动因素研究——以浙江省为例

本文从人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面探讨了低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,利用1990~2008年浙江省的统计数据,对低碳经济发展的驱动因素及其贡献率进行了实证研究。研究结果表明:人均GDP、能源强度、人口规模、单位能耗碳排放量和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,其中人均实际GDP的影响最大,能源强度的影响较大,人口规模和单位能耗碳排放量的影响较小,能源消费结构的影响最小,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放总量的影响不显著;人均实际GDP持续增长是碳排放增长的最大正向驱动因素,对碳排放增长的贡献率最大,能源强度变动是碳排放增长的最大负向驱动因素,能源强度变动对碳排放增长具有一定的抑制作用。     

基于能源活动的广州市二氧化碳排放清单研究

基于对广州市2010—2013年能源活动二氧化碳排放特征的分析,发现:(1)能源活动二氧化碳排放呈总量上升、强度下降态势,4年间能源活动以年均3.33%的二氧化碳排放增速支撑了地区生产总值年均11.13%的快速增长。(2)从碳排放结构看,火力发电、工业、交通是广州最大碳排放源,约占各年度能源活动排放总量的87%,随着广州经济结构转型,火力发电和工业排放占比呈下降趋势,交通运输排放逐年上升。(3)从碳排放源看,煤炭燃烧排放是碳排放的主要来源,占年度碳排放总量的40%以上。建议:将能源和工业制造业作为广州市"十三五"温室气体排放控制重点对象,进一步推进产业结构和能源结构优化,以宣传示范为重点,倡导低碳生活模式,推进温室气体控制能力建设。     

中国工业分行业碳排放影响因素分解研究

采用2004~2010年中国各行业不同能源类型的相关统计数据,基于IPCC温室气体排放清单指南中的计算方法,计算了中国工业分行业各类能源消耗碳排放量;并应用LMDI法对中国工业分行业能源消耗碳排放量影响因素进行了分析。结果表明:在这7年中,中国工业能源消费碳排放年均增长8.18%,比工业增加值平均增速高5.26%;在对经济增长、产业结构、能源强度、能源结构四个因素的分析中可知,经济增长和能源强度的升高是中国能源碳排放持续增长的主导原因,能源结构对减少碳排放有较小贡献,产业结构对促进中国工业能源碳排放减少有很大贡献。通过对中国工业三大行业的进一步分析可知,制造业、电力、燃气及水的生产和供应业对中国工业能源碳排放的增加有较大影响。     

江苏省城市碳排放核算及减排潜力分析

全球气候变化背景下,低碳城市成为低碳发展的重点领域。在系统测算1995～2007年江苏省城市碳排放的基础上,分析江苏省城市碳排放强度;运用灰色预测方法预测2008～2020年江苏省城市碳排放强度;并结合国家碳减排目标分析碳减排压力,通过与北京等地区城市比较,分析江苏省城市碳减排潜力,提出江苏省城市低碳发展的对策措施。研究表明,江苏省城市碳排放总体呈不断上升的趋势,2007年比1995年增长123.92%;碳排放强度总体呈下降态势,由1995年的每吨1.597万元降到2007年的每吨0.789万元;2008～2020年碳排放强度将不断降低,降幅可达53.74%,碳减排压力较小;江苏省城市碳减排潜力较大,通过优化能源结构,调整产业结构和提高能源利用效率,可减少碳排放31.86%;江苏省城市应采取保护城市生态空间,开发低碳能源,发展创新型经济,加强城市统筹协作,合理利用土地和构建智慧城市等措施,促进城市低碳发展。     

基于产业异质性的资源型产业碳排放驱动因素及脱钩关系研究

文章从产业异质性视角出发,将资源型产业划分成高耗能—低碳(Ⅰ型)、低耗能—高碳(Ⅲ型)和低耗能—低碳(Ⅳ型)三类异质性产业,运用LMDI法,分解异质性产业碳排放驱动因素,测算驱动因素的贡献率,结合Tapio脱钩理论,探讨驱动因素对碳排放与经济增长脱钩关系的影响。结果表明,碳排放强度和能源强度总体呈现负向抑制作用,其贡献力强度为Ⅳ型Ⅲ型Ⅰ型;能源结构总体上也呈现负向抑制作用,其贡献力强度为Ⅲ型Ⅰ型Ⅳ型;经济规模始终呈现的是正向作用,其贡献力强度为Ⅳ型Ⅰ型Ⅲ型,说明碳排放驱动因素的驱动效应存在产业异质性。因此,制定差异化的节能减排策略,才能更有效地促进资源型产业的低碳发展。     

基于LMDI-PDA-MMI分解法的我国产业体系碳排放驱动因素研究北大核心

将MMI引入至LMDI和PDA分解分析框架内,发展了一个更全面的分解分析方法,命名为LMDI-PDA-MMI分解法。利用该方法分解了2000—2017年产业体系碳排放的驱动因素。研究发现:(1)第二产业中的制造业和电力燃气行业对总碳排放的贡献率分别为53.48%和28.38%,而第一产业和第三产业的总贡献率仅有16.78%。(2)经济规模对总碳排放的贡献率高达154.09%,其他增加碳排放驱动因素的总贡献率仅有2.38%;能源强度对总碳排放的贡献率为-51.10%,其余减少碳排放驱动因素的总贡献率为-5.37%。