基于LMDI分解法的江苏省二氧化碳排放影响因素分析

如何在促进经济持续稳定增长的同时实现CO2减排已经成为社会关注的焦点.本文以经济和能源消耗大省——江苏省为例,采用LMDI分解法分析了江苏省2003-2013年经济增长对CO2排放的影响,研究结果显示:经济规模效应是CO2排放增长的主导因素,且具有促进作用,累积贡献率为64.29％;能源强度效应具有抑制作用,累积贡献率为-22.90％;产业结构效应抑制CO2排放,人口规模和能源结构效应促进CO2排放,但均贡献微弱,贡献率依次为-6.24％、3.38％、3.19％.     

经济增长与环境质量——基于“十一五”时期的实证研究

根据经济增长通过规模效应、结构效应和技术效应三个因素对环境产生影响的原理,采用因素分解方法分析＂十一五＂时期各个因素对我国污染物排放变化的具体影响。结果发现：经济规模的快速扩张带来的规模效应是污染物排放增长的最主要原因;能源利用效率的提高、减排技术的改进等因素带来的技术效应对降低污染物排放起着十分重要的作用;从能源消耗、SO2和COD的排放来看,工业内部结构均趋向清洁化,但这种结构效应对降低污染排放的影响力度不大,原因在于产业结构调整依然缓慢。     

基于中国SO_2排放的环境污染与公共治理研究

基于2000—2012年中国省际面板数据,以STIRPAT模型为基础,采用空间计量方法探索了中国SO_2库兹涅茨曲线及其影响因素问题。研究结果表明中国人均SO_2排放存在明显的空间自回归效应,区域中西部省份具有高的人均SO_2排放,东南沿海省份具有低的人均SO_2排放。经济增长与SO_2排放存在明显的倒"U"型关系,从而验证了中国SO_2库兹涅茨曲线存在。此外,经济增长、第二产业增加能够促进SO_2排放的增加,能源强度降低、城镇化能有效降低SO_2排放。基于以上实证结论,提出了相应的政策建议。     

基于LMDI的吉林省重点行业碳排放强度变化及驱动因素分析

工业化石能源消费所产生的CO2排放在各种排放中占有很高的比例,随着吉林省经济的快速发展,能源消费持续增加使节能的压力日益增大。采用基于IDA的对数平均迪氏指数法(LMDI)研究吉林省重点行业碳排放强度的变化特征,分析碳排放强度变化的主要影响因素及其效应的同时,进一步量化了不同行业对各驱动因素指数百分比变化贡献。研究表明,能源强度的降低是碳排放强度变化的主要驱动因素,产业结构和碳排放系数的变化对碳排放强度变化的影响较小。黑色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对能源强度指数百分比变化的贡献最为显著。有色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对碳排放系数指数百分比变化的贡献最显著。化学原料及化学制品制造业对工业部门结构指数百分比变化的贡献最为显著。最后,为吉林工业的碳减排提供了政策建议,为相关管理部门科学合理地制定节能减排方案和环境保护规划提供了科学基础。     

基于LMDI模型的工业碳排放影响因素研究——以无锡市为例

在估算2001～2010年无锡市工业分行业碳排放的基础上,基于改进的迪氏对数平均权重分解法,建立工业部门碳排放影响因素的分解模型。研究发现:工业经济规模效应和工业部门内部结构效应分别对工业碳排放起到显著的促进和抑制作用;工业能源结构变化对工业碳排放影响较小;代表节能环保技术水平的能源强度效应减缓了工业碳排放,但其抑制作用不稳定,能源利用效率仍有较大的提升空间。最后提出了相应的减排政策建议。     

区域旅游产业碳排放动态及驱动因素研究——以江苏省旅游业为例

区域旅游产业碳排放测度及驱动因素研究对旅游业节能减排具有重要的理论与现实意义。文章采用"自下而上"法估算了2001—2015年江苏省旅游业及主要部门的能源消费与CO_2排放量的序时性变化,并利用LMDI分解法对CO_2变化的驱动要素进行了分析。研究结果显示:(1)江苏省旅游业能源消费量自289.54×108 MJ提升至710.11×108 MJ,CO_2排放量自211.86×104 t增加为448.68×104 t。(2)旅游交通的能源消费和CO_2排放量最高,旅游住宿的能源消费和CO_2排放总体呈持续下降趋势,而旅游活动的能源消费和CO_2排放持续快速走高。(3)能源结构、能源强度、消费水平和游客规模所引起的CO_2排放变动总量为87.74×104 t。其中,消费水平和游客规模是主要促进因素,能源结构和能源强度则是抑制因素。     

我国工业分行业二氧化碳排放差异及影响因素分析——基于改进的STIRPAT模型的面板数据实证分析

以能源强度、能源消费、固定资产投资、产业结构以及滞后一期的二氧化碳排放量为基础,利用改进的STIRPAT模型,采用面板固定效应进行回归分析,对中国工业39分行业二氧化碳排放影响因素进行实证研究。其中以能源强度为代表的能源技术、产业结构、能源消费是影响工业碳减排的主要因素。最后提出了减少二氧化碳排放的相关政策和建议,以适应中国的节能减排以及低碳经济之路。     

工业污染变化的多地区分解分析——以无锡市工业SO_2为例

本文运用分解分析方法对工业污染变化进行了地区分解、影响因素分解和综合分解.并在此基础上建立了包含地区因素的工业污染分解模型,运用模型对2001～2005年无锡市工业SO_2排放污染变化进行了实证分析。分析结果表明,无锡市工业SO_2排放量的变化主要是江阴的经济规模、能耗技术和排污技术,市区的经济规模和能耗技术.以及宜兴的经济规模共同作用的结果。     

北京市低碳经济发展状况分析

对2005~2010年间北京市CO2排放和碳强度进行了测算,并利用LMDI指数分解法对历年碳排放量和碳强度差异进行了因素分解。研究结果表明:(1)2005年到2010年北京市碳排放总量基本呈上升趋势,但能源强度和碳排放强度呈下降趋势;(2)北京市经济和人口增长是碳排放量增加的主要原因,节能减排的推进和能源消费结构的变化减缓了碳排放总量的增长速度;(3)产业部门能源强度因素和产业结构效应是北京市碳排放强度下降的主导因素,碳强度效应(即能源结构效应)对碳排放强度变动的降低效果不明显。     

长江中游城市群环境压力的时空特征——以工业SO_2排放为例

采用工业SO_2排放总量作为环境压力的衡量指标,基于自然正交函数(EOF)揭示了长江中游城市群工业SO_2排放量的时空演变特征,将工业SO_2排放的空间异质性纳入STIRPAT模型分析框架中,通过地理加权回归(GWR)模型进行空间变系数的驱动因素分析。结果表明:长江中游城市群工业SO_2排放总体处于上升态势,但增加速度呈现明显的减缓趋势。EOF第一模态结果显示,SO_2排放量以武汉和长株潭为中心向周边地区扩散。低值地区集中在江西的东南部和湖南的西南部。第二模态结果显示,SO_2排放量增加速度较快的城市大部分位于湖北的宜昌、荆州、黄冈地区和湖南的株洲、衡阳、永州地区以及江西的萍乡、新余和赣州地区,SO_2排放量增加速度减缓的地区则是三省省会城市及其相邻地市。驱动因素分析结果显示,SO_2强度、人口、第二产业比重和人均GDP是SO_2排放的主要影响因素,并且各个因素存在明显的空间差异。因此,各个地区必需制定区域差异化的环境保护政策。     

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。     

环保投资对中国SO2减排的影响——基于LMDI的分解结果

本文使用对数平均的迪氏分解法（LMDI）,将二氧化硫（SO2）排放强度降低的技术效应分解为能源消费结构效应、能源消耗强度效应和污染排放处理效应。研究发现,1998-2009年,中国SO2排放强度的降低主要归功于污染排放处理效应,其次是能源消耗强度效应,能源消费结构效应的贡献最小,甚至是反向的,这说明我国能源消费结构并没有得到优化,SO2减排主要依赖于末端治理和过程控制。本文还检验了2005-2009年中国30个地区环保投资对技术效应分解结果的影响,发现环保投资对能源消耗强度效应、污染排放处理效应具有显著的正向影响,而对能源消费结构效应的作用并不显著。     

我国省级温室气体和大气污染排放协同性及空间差异性研究——基于ESDA-GWR方法

温室气体减排与大气污染治理是中国现阶段环境保护面临的两大重要任务,并且,温室气体与污染物排放存在区域差异,研究二者协同性及空间差异性具有重要的现实意义。文章通过ESDA-GWR模型及聚类分析,研究了2009—2013年中国30个省份CO_2排放和SO_2排放协同性及其空间差异性。结果显示:SO_2排放量与CO_2排放量、人均CO_2排放量、CO_2排放强度存在正向协同性;SO_2排放强度与人均CO_2排放量和CO_2排放强度存在正向协同性,与CO_2排放量存在负向协同性;且这种协同性在空间上存在差异。基于上述结果,文章提出要因地制宜分地区、有针对性地、有区别地开展协同减排工作,以确保协同减排政策措施的灵活性和有效性,并积极探索跨区域的协同减排合作机制。     

高强度能源开发区经济增长与环境污染、资源消耗的耦合关系研究

区域经济增长与环境污染、资源消耗的关系已逐步成为环境科学等相关领域的研究热点与重点之一。研究选择高强度能源开发的典型区域——陕西省榆林市为研究对象,以向量自回归模型(VAR)为研究手段,定量刻画高强度能源开发区快速经济增长与环境污染、资源消耗双向作用的强度。研究表明,高强度能源开发区的经济增长与环境污染、资源消耗之间均存在一定程度的相互影响。研究区经济增长对环境污染与水资源消耗存在正向增强效应,尤其是烟尘排放,但程度在减弱;反之,三种环境污染物排放与水资源消耗的增加对经济增长具有制约效应,最显著的是SO_2和烟尘。研究区在经济快速发展的同时仍应注重污染物的控制、环境制度的落实、水资源的高效利用等,以实现未来的绿色发展。     

工业能源消费碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据实证分析

文章估算了1994-2008年上海市工业分行业能源终端消费的二氧化碳(CO2)排放量,对其演变趋势进行了总结分析,并基于改进的STIRPAT模型和广义矩估计方法分别对碳排放规模和强度的影响因素进行了实证分析。结果显示:黑色金属行业作为第一排放大户,其排放走势对工业部门整体排放趋势具有关键性的影响;碳排放规模和强度与劳均产出之间分别呈现出N型和倒N型曲线关系;煤炭消费比重对碳排放规模和强度均具有显著的促进作用,研发强度和能源效率对其均表现出显著的限制作用,而投资规模对碳排放规模和强度分别具有显著的促进和抑制作用;碳排放的变化具有明显的滞后效应,劳均产出和能源效率是对碳排放产生长期影响最强的两个因素。     

我国碳排放驱动因素的动态轨迹研究

从时间和空间两个维度对我国经济增长过程中的碳排放驱动因素作用力强度进行动态分解,结果发现,时间维度上,经济效应、能源规模效应、人口效应和技术效应呈现不规则交替状态,驱动碳排放作用力排序和当年我国经济驱动产业趋同;在空间维度上,经济重心向西部方向转移过程中伴随碳排放同方向的移动,经济效应驱动二氧化碳的排放,而人口因素并没有向西转移的痕迹,尽管国家支持西部能源产业技术的提高,但技术因素对减排的作用依然在东部地区。最后,针对文中碳排放驱动因素主要是经济效应和能源规模效应的结论,提出调整产业结构可实现经济增长和碳减排双赢目标的政策建议。     

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。     

江苏省不同产业碳排放脱钩及影响因素研究

利用Tapio弹性脱钩指数分析不同产业碳排放与经济增长之间的关系,并采用LMDI分解法分析不同产业碳排放影响因素。结果表明:(1)不同产业所处脱钩状态不同:贸易餐饮业为强脱钩;农业为弱脱钩;生活消费处于增长连接;工业与建筑业均为扩张负脱钩;交通邮政业为强负脱钩。(2)能源强度和产业规模是促进碳排放变化的主要影响效应类型。能源强度是工业、交通邮政业的主要影响因素,且具有促进作用;该效应也是贸易餐饮业的主要影响因素,但起抑制作用。产业规模则是农业、建筑业和生活消费的主要影响因素,且均具有促进作用。碳强度和能源结构由于能源消费品种单一而作用微弱。最后提出产业低碳化发展的建议。     

国际贸易对我国CO2排放增长的影响——基于SDA与LMDI结合的分解法

本文采用结构分解法与对数平均迪氏指数相结合的新分解方法,将我国CO2排放的增长分解为能源效率效应、能源替代效应、技术效应、国内最终需求效应、出口效应、进口效应6项,并重点考察了出口效应、进口效应以及两者的综合效应。结果表明,1992-2005年期间,我国CO2排放呈现出加速增长的趋势,主要是由国内需求所推动,而非国际贸易效应。出口起到了较大的增排效应,而进口具有显著的减排效应,两者相抵后的综合效应较小,但2002年以后国际贸易对CO2排放增长的影响开始显著增强。其他因素对CO2排放增长的影响表现为:能源效率的提高具有显著的减排效应,而能源替代从减排效应转为增排效应,技术效应具有持续增强的增排效应。     

中国碳减排实现的影响因素和当前挑战——基于技术进步的视角

在引入指数分解与生产理论分解相结合的综合分解分析框架的基础上,本文探讨了中国各区域各大产业二氧化碳排放变动的驱动因素,计算了各驱动因素的碳排放变动效应,从数量上明确了技术进步在二氧化碳减排过程中的关键性作用。在此基础上,构建了一致性宏观二氧化碳反弹效应研究框架,定量分析了中国30个省、市、自治区不同产业二氧化碳排放与技术进步之间的关系。主要结论有:(1)2005—2015年期间,二氧化碳减排主要依赖技术进步的推动,技术进步带来的理论减排率为5.66%,能源结构调整、效率提升以及产业结构调整对碳减排的影响并不显著;资本和劳动力对能源的替代也能够在一定程度上实现二氧化碳的减排。(2)中国宏观经济层面基于技术进步的反弹效应平均为62%,实际减排率为2.1%。(3)中国二氧化碳排放的反弹效应存在一定的区域性差异,但差异有逐渐收敛的趋势;现阶段解决中国碳排放问题需要全面推进,分步解决。