中国可再生能源消费与能源碳排放影响关系研究

利用ARDL模型对中国可再生能源消费和能源碳排放之间关系进行研究,研究结果表明可再生能源消费作为被解释变量时可再生能源消费、能源碳排放和经济增长之间存在长期协整关系;从长期来看,可再生能源消费对能源碳排放具有显著正向影响关系,且长期弹性是0.51,而短期内影响关系不显著;而且Granger因果检验发现存在可再生能源消费到能源碳排放的单向因果关系。     

对外贸易、能源结构和碳排放关联关系——以广东省为例

利用广东省1987~2011年的能源、经济、对外贸易样本数据,采用ARDL模型定量研究对外贸易、能源结构和碳排放之间的关系。边界值F计算表明,对外贸易、能源结构、经济增长、能源消费与碳排放量之间呈现长期稳定的协整关系。在长期关系中,对外开放度对碳排放量的影响不显著。对外开放度对碳排放量的短期影响影响为负值。能源结构对碳排放量的长期影响为正值,而短期关系为负值。经济增长对碳排放的长短期弹性系数均为负。因果关系表明,碳排放量和经济增长,能源结构和经济增长,能源结构和对外开放度之间均存在双边因果关系。同时,存在从对外开放度到经济增长,从碳排放到对外开放度,从能源消费到经济增长、能源结构、对外开放度的单向因果关系。广东省在制定低碳发展和经济增长政策时,首先,要考虑能源结构优化,降低能源结构中高碳能源的消费比重,降低能源强度,提高能源效率。其次,要改变传统粗放型发展对外贸易形式,推行具有"低投入、低能耗、高效益"特点的新的对外贸易发展方式。     

能源消费与经济增长的实证分析

能源消费和经济增长之间存在着密切关系。通过对中国1978-2010年的能源消费和GDP数据进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等分析,发现中国GDP和能源消费数据是一阶单整的,存在协整关系,并表现为从经济增长到能源消费的单向因果关系。这表明中国经济增长与能源消费之间存在密切的关系,能源消费并不是经济增长的一个强外生变量。     

北京市能源消费与经济增长关系的实证研究

运用协整理论和因果关系检验理论,研究北京市1985-2006年的能源消费与经济增长关系。研究结果表明:能源消费与经济增长之间具有协整关系,存在经济增长对能源消费的单向因果关系。最后根据实证分析结果提出了一些建议。     

浙江省能源消费与经济增长的动态关系

利用1985—2009年浙江省能源消费总量和国内生产总值的时间序列数据,采用单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系检验,并利用脉冲响应函数、方差分解分析方法,对浙江省能源消费与经济增长之间的因果关系、动态关系以及定量关系进行了研究。研究结果表明:浙江省能源消费与经济增长之间存在从经济增长到能源消费的单向因果关系;经济增长的较小波动会对能源消费产生持续的影响。     

绿色创新与经济增长的多变量协整关系研究

将绿色创新分为能源、环境、创新3个要素,运用工业用电量、铁路货运量和银行中长期贷款3个指标的综合指数衡量经济增长。利用1989-2011年广东省时间序列数据,对绿色创新与经济增长的协整关系进行实证分析。实证结果显示：①绿色创新与经济增长之间存在长期协整关系。能源消费总量、工业废气排放量与经济增长之间呈负相关关系,专利授权量与经济增长之间呈正相关关系;②绿色创新与经济增长之间存在Granger因果关系以及从短期非均衡向长期均衡的误差调整机制。短期内,能源消费总量是经济增长的单向Granger因。长期内,经济增长是能源消费总量、专利授权量的单向Granger因;③绿色创新各要素的外部冲击会给经济增长带来不同程度与方向的波动性影响。能源消费总量、工业废气排放量的冲击对经济增长的负向影响具有一定的滞后性;④工业废气排放量对经济增长波动的影响程度最高,其次为专利授权量与能源消费总量。     

经济增长与能源消费：来自山东省的经验证据

本文运用协整分析和误差修正模型技术．探讨山东省经济增长与能源消费之间的关系。实证研究结果表明，山东省经济增长与能源消费存在长期均衡关系．并存在从经济增长到能源消费的单向因果关系；经济增长与能源消费之间的关系是非线性的，因而不能从能源消费的线性变化推测出经济增长率的变化；山东省经济受电力消费的影响较大，为了在2010年单位地区生产总值能源消耗降低20％的政策目标．山东电力消耗较高的产业必须加以调整。     

绿色创新与经济增长的多变量协整关系研究——基于1989-2011年广东省数据

将绿色创新分为能源、环境、创新3个要素,运用工业用电量、铁路货运量和银行中长期贷款3个指标的综合指数衡量经济增长。利用1989-2011年广东省时间序列数据,对绿色创新与经济增长的协整关系进行实证分析。实证结果显示:①绿色创新与经济增长之间存在长期协整关系。能源消费总量、工业废气排放量与经济增长之间呈负相关关系,专利授权量与经济增长之间呈正相关关系;②绿色创新与经济增长之间存在Granger因果关系以及从短期非均衡向长期均衡的误差调整机制。短期内,能源消费总量是经济增长的单向Granger因。长期内,经济增长是能源消费总量、专利授权量的单向Granger因;③绿色创新各要素的外部冲击会给经济增长带来不同程度与方向的波动性影响。能源消费总量、工业废气排放量的冲击对经济增长的负向影响具有一定的滞后性;④工业废气排放量对经济增长波动的影响程度最高,其次为专利授权量与能源消费总量。     

中国碳排放与经济增长的动态关系——基于VEC模型

利用1953—2010年中国碳排放量与GDP的时间序列数据,运用协整理论、向量误差修正模型并进行Granger因果关系分析,对中国碳排放量与经济增长之间的关系进行了实证研究。结果表明:从长期来看,碳排放量与经济增长之间存在协整关系;从短期来看,碳排放量与经济增长之间存在动态调整机制;碳排放量与经济增长之间存在因果关系。最后,提出了降低碳排放量的对策。     

能源消费与经济增长关系研究——以湖北省为例

在构建“资源节约型、环境友好型”双型社会的背景下,对能源消费与经济增长的关系进行探讨是必要的.本文将能源消费作为影响经济增长的独立因素,引入到Cobb-Douglas生产函数中,并建立新的三生产要素函数,结合1995-2014年湖北省的时间序列数据,建立误差修正模型,通过单位根检验、协整检验以及Granger因果关系检验,得出结论:一是湖北省经济增长与能源消费之间存在长期协整关系;二是湖北省经济增长与能源消费之间存在短期单向因果关系.     

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。     

ICT效应下外商直接投资、经济增长与能源消耗 ---基于半参数空间向量自回归模型的研究

基于中国30个省份面板数据，通过构建半参数空间向量自回归模型（SSPVAR），利用时空脉冲响应函数、偏导图探讨了经济增长、能源消耗及外商直接投资的时空传导效应与信息与通讯技术（ICT）非线性的影响作用。研究结果显示：外商直接投资、经济增长及能耗强度受到彼此冲击后的响应较为明显；能耗强度具有自强化效应，空间溢出作用促进了周边省份经济发展，短期内不利于其外资引入，但长期却能提高外资利用。经济发展产生不可持续的自身累积效应，与单位产值能耗走在了“U”的上行区，但却对邻近区域产生了积极的正向溢出。外资长期利好效应凸显，发挥经济发展和能源节约的促进作用；短期内却抑制经济发展，强化能耗度，更无法发挥“示范”效应吸引更大规模的外资流入。ICT具有正向的节能、增产和引流效应，分别以倒V和V型形态推进，但是发展的初级阶段却没有任何影响作用。加速ICT应用，智能化和信息化商业、生产模式转型将有助于更少能耗的经济高质量发展。     

中国能源结构、产业结构与碳强度的动态关系——基于VAR模型的实证研究

依据IPCC中的碳排放系数和不变价GDP计算了1978—2010年中国的碳强度,采用向量自回归模型对中国能源结构、产业结构与碳强度的动态变化关系进行实证研究。结果显示:中国碳强度与煤炭消费比重以及第三产业比重之间存在长期均衡关系;煤炭消费比重对碳强度的贡献度较大,并具有持久的冲击作用;第三产业比重与碳强度负相关,短期内其影响稍弱。因此,降低煤炭消费比率和增加第三产业比重有利于降低碳强度。     

现代工业型与传统资源型城市能源消耗碳排放的对比分析——以无锡市与包头市为例

以现代工业型与传统资源型城市为研究对象,选取包头市与无锡市为代表进行对比,采用对数平均权重分解法对能源消耗引起的碳排放量进行分解,探究两种类型城市碳排放特征与驱动因素的异同。研究认为：①两种类型城市经济发展同碳排放量协同增长,碳排放效率逐年减小,离绝对减排的目标相差较远。新型工业城市具有高GDP低碳排放的特点,且碳排放量趋于稳定;传统资源型城市具有低GDP高碳排放的特点,碳排放强度、减排空间和潜力均大于前者,且碳排放量有进一步增大的潜力。②以煤为主的能源消费结构在短期内很难得到有效改善,使得能源结构调整收效不大;能源效率的提高对碳排放量起到了微弱的抑制作用;经济发展对碳排放贡献一直保持高位。③发展方式转变和产业结构提升,是工业城市尤其是资源型工业城市发展低碳经济的主要路径。     

Renewable energy consumption and unemployment: evidence from a sample of 80 countries and nonlinear estimates

This article contributes to the discussion on the dynamic nexus of renewable energy consumption and unemployment by incorporating nonlinear cointegration and causality analysis. Using a sample of 80 countries spanning the period 1990–2013 and the advanced generation of unit root, cointegration and nonlinear Granger causality methodological approaches in panel data, we obtain mixed results about the impact of renewable energy consumption on unemployment. Although the total findings document a positive impact of renewable energy consumption on unemployment, disaggregated data across specific regions, such as Asia and Latin America, highlight the favourable effect on unemployment, implying that the effect of renewable energy consumption on jobs creation depends on the cost of adopting renewable energy technologies and energy efficiencies that seem to vary across the regions under investigation.     

Modeling population dynamics and economic growth as competing species: An application to CO2 global emissions

Since the beginning of the last century the world is experiencing an important demographic transition, which will probably impact on economic growth. Many demographers and social scientists are trying to understand the key drivers of such transition as well as its profound implications. A correct understanding will help to predict other important trends of the world primary energy demand and the carbon emission to the atmosphere, which may be leading to an important climate change. This paper proposes a set of coupled differential equations to describe the changes of population, gross domestic product, primary energy consumption and carbon emissions, modeled as competing species as in Lotka-Volterra prey-predator relations. The predator-prey model is well known in the biological, ecological and environmental literature and has also been applied successfully in other fields. This model proposes a new and simple conceptual explanation of the interactions and feedbacks among the principal driving forces leading to the present transition. The estimated results for the temporal evolution of world population, gross domestic product, primary energy consumption and carbon emissions are calculated from year 1850 to year 2150. The calculated scenarios are in good agreement with common world data and projections for the next 100 years.     

欧盟关于气候变化政策的新进展

本文分析了欧盟理事会2008年3月批准了欧盟气候与能源的一揽子行动计划的背景,提出：欧盟高度重视气候变化,除了因为气候变化已经日益影响人类的生活外,主要是基于自身能源、经济增长和就业的考虑。分析了欧盟实现减排的方式,更新的排放交易机制将是主要手段,还有发展可再生能源、提高能效、利用清洁发展机制,以及应用碳捕捉与储存技术等,指出：欧盟气候变化关键目标是“两个20％”,即：到2020年,温室气体排放至少减少20％,能源消费中可再生能源的份额占20％。     

省域一次能源CO_2排放的空间计量经济分析

本文结合STIRPAT扩展模型,依据一次能源消耗数据测算了1990—2006年中国30个省(区、市)的碳排放量,并对潜在影响因子进行了分析。结果显示,中国省域二氧化碳排放呈现出明显的空间自相关性,其中能源强度、人口增长率、经济发展水平是区域二氧化碳排放的主要驱动因子,而城市化水平与区域碳排放未表现出明显的相关特征。同时,省域二氧化碳排放存在空间相关性和空间异质性并存的现象。而显著性检验结果显示,这种现象是系统过程的作用结果。区域的经济发展水平及经济结构与二氧化碳排放水平在空间上存在耦合现象。这意味着,在制定区域环保和能源政策及措施时,必须对碳排放及其影响因子的空间相互作用机制进行综合分析。     

A multi-factor efficiency perspective to the relationships among world GDP, energy consumption and carbon dioxide emissions

Most of the research articles on climate change study the relationships between economic growth, and, carbon dioxide (CO₂) emission or energy consumption separately for analyzing the impacts of economic growth and energy consumption on global carbon dioxide emissions. In this paper, the linkages among CO₂ emissions, Gross Domestic Product (GDP) growth and energy consumption are studied simultaneously using Data Envelopment Analysis (DEA). The time period considered for the study is 1980-2001. The results show that world in the year 1980 was the most efficient in achieving the highest economic growth, emitting least carbon dioxide for a given level of energy consumption for that year. The efficiency index reduced in the next 8 years, fluctuated with a declining trend for the next 7 years, and began to rise from 1996 till 2001. The model is further extended in this paper for technology forecasting to identify the links between energy consumption and carbon dioxide emissions for achieving projected levels of GDP under two different assumptions on efficiency index. It has been identified using the forecasting model that, when the carbon dioxide emissions are restricted to the levels emitted in the year 1990 and when the efficiency index for the year 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1980 (highest value), the non-fossil energy consumption needed to meet the GDP level projected for 2025 will be much smaller (35.46 quadrillion Btu for the reference GDP) than the values actually recorded in the year 1990 (44.59). However, the non-fossil energy consumption in 2025 (118.8) increases much more than the actual recorded in the year 1990 when the efficiency index in 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1990.     

Renewable energy drivers: a panel cointegration approach

The expected gains from RES deployment to the reduction of carbon dioxide emissions (CO₂) and the cut-off of external dependence of electricity sources could be important. However, it is crucial to understand the determinants of RES growth to help policymakers drawing effective energy polices, involving a commitment of both citizens and governments. In this paper, we use novel panel econometric tools (taking into account structural breaks and cross-section dependence) and find evidence of nonstationary issues and cointegration issues between renewable energy production and its drivers (CO₂ emissions, GDP per capita, energy use and dependency). The results thus reveal that non-stationary issues should be attended, otherwise they could be biased. Using suitable estimators (DOLS, FMOLS) with two different data sets and different proxies and taking common factors into account by MG estimates, we find that there is no environmental concerns effect explaining the growth of renewables in European countries. However, national revenues, energy consumption (demand effect) and energy dependency have a positive impact on renewables deployment. Considering these results, economic assistance (subsidies) might be a mean to increase further the renewables deployment in EU countries and education about renewables deployment is needed.