基于因素分解模型的黑龙江省碳排放影响因素分析

长期以来,能源消费是碳排放的主要来源。通过对影响黑龙江省碳排放的主要因素进行分析,指出粗放型的经济发展模式和以重工业为主导的产业结构是黑龙江省碳排放量增长的主要拉动因素,能源效率的提高成为影响黑龙江省碳排放量的主要抑制因素。转变经济发展模式、优化产业结构和能源结构、提高能源效率可以有效抑制黑龙江省碳排放的增长。     

Measurement and Analysis of Affecting Factors of Wuxi＇ s Industrial Carbon Emission

采用IPCC关于碳排放的计算方法，计算了无锡市1992--2010年的工业碳排放量。结果显示，近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速，并表现出明显的阶段性特征，大致呈S型曲线。接着，应用回归分析模型，分析了影响无锡工业碳排放的主要因素，结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素，产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素，工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后，运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测，显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长，平均年增长率为2．8％，但由于基数庞大，工业碳排放增加的绝对量仍然很大，减排任务艰巨。最后，提出无锡市减少工业碳排放的对策措施，即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

产业结构升级、能源结构优化与产业体系低碳化发展

本文借助Kaya恒等式对产业体系的碳排放量进行因素分解,分析生产技术、资本和劳动力等生产要素升级对产业体系低碳化发展的影响,以此为基础构建产业体系碳排放模型,对我国29个省区产业体系及其三次产业1995—2014年间的碳排放强度、能源碳排放密度和能源消费强度进行测度,并对影响产业体系碳排放强度、能源碳排放密度和能源消费强度的因素进行分析。研究发现,我国产业体系低碳化发展是由能源结构的变化所驱动,属于能源结构变化型;由于产出占比和能源消费占比较大,导致我国产业体系能源消费强度,即能源使用效率主要受二次产业的影响。     

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。     

产业视角下的中国工业能源碳排放Divisia指数分解及实证分析

工业能源碳排放在中国总碳排放中占据极其重要的位置,也是中国低碳减排工作关注的重点.文章从产业视角出发,利用Divisia指数分解法构建中国工业能源碳排放因素分解模型,定量分析1998～2007年间,能源排放强度、能源结构、能源效率、产业结构以及产出等五因素对中国工业能源碳排放的影响.分析不同因素对中国工业能源碳排放的不同影响以及不同因素在工业系统内部各产业间的变化特性,从而为中国工业能源碳减排路径提供政策建议.     

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。     

工业适度重型化背景下的低碳路径选择：基于广东工业的实证分析

对工业适度重型化背景下的高碳发展惯性特征进行分析和预测,并以广东为重点,利用对数平均权重分解法（ LMDI）研究工业能源消费历史碳排放的驱动因素。结果表明,广东工业重型化和高碳化在未来一段时期仍将处于惯性高位区间,工业碳排放峰值预计出现在2025年左右;由技术进步诱发的能源效率提升是过去十多年来碳排放增长减缓的主要影响因素,而产业结构和能源结构调整尚未发挥足够的降碳效应。结合广东工业适度重型化发展特征,研究认为,能源效率提升仍是现阶段广东工业碳减排的主要途径。随着技术进步效应的边际递减,中远期碳减排的主要动力源于产业结构和能源结构的优化。     

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。     

无锡市工业碳排放的测算及影响因素

采用IPCC关于碳排放的计算方法,计算了无锡市1992—2010年的工业碳排放量。结果显示,近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速,并表现出明显的阶段性特征,大致呈S型曲线。接着,应用回归分析模型,分析了影响无锡工业碳排放的主要因素,结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素,产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素,工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后,运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测,显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长,平均年增长率为2.8%,但由于基数庞大,工业碳排放增加的绝对量仍然很大,减排任务艰巨。最后,提出无锡市减少工业碳排放的对策措施,即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

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。     

金砖国家经济发展与能源消费碳排放因素分解比较分析

金砖国家因经济发展的强劲势头和发展中大国等特征备受瞩目,在经济发展的同时,持续增长的碳排放也受到了关注。文章运用LMDI法比较分析金砖国家1971—2011年能源消费碳排放增长的影响因素及其贡献,研究发现:经济发展是拉动能源消费碳排放增长的决定性因素,尤其是对中国和印度显示出很强的拉动作用;能源强度是抑制能源消费碳排放增长的主要因素;人口规模对能源消费碳排放增长贡献较为稳定;碳强度影响作用不大;能源消费部门结构几乎不产生影响。由此,金砖国家要认清所处经济发展阶段,致力于创造公平的可持续发展环境,争取发展中大国的发展空间。     

云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型

基于LMDI模型,分别研究碳排放系数、经济发展、能源强度、能源消费结构、产业结构、人口六个因素对云南省生产活动的碳排放的贡献量和贡献率。结果表明,经济发展是驱动云南省碳排放增加的最主要因素,人口规模和产业结构也是碳排放量增加的驱动因素;能源强度则是抑制碳排量增加的最主要影响因素,碳排放系数和能源消费结构因素也对减少碳排放起着一定的作用,但不是很明显。说明云南省由于处于工业化发展时期,工业发展对能源的消费需求大,影响因素中的驱动因素对碳排放量的贡献率大于抑制因素,在短时期内云南省的碳排放仍将持续增长。因此,云南省需要改变经济发展方式,坚持计划生育的基本国策,提高能源利用效率和促进产业结构与能源消费结构的转变。     

长三角区域物流业碳排放规模及其影响因素研究

长三角区域一直是我国经济发展的重要地区,其物流业也一直呈现出蓬勃发展的趋势,但经济发展的同时也对环境造成了不小的压力。论文采用能量系数法估算2003—2016年安徽、江苏、浙江和上海三省一市物流产业的碳排放量,定量分析了能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口5种因素对三省一市物流业碳排放规模的影响,研究结果表明:长三角地区的能源结构因素和产业结构因素对物流业碳排放增加产生了抑制的效果,而能源效率因素、人口因素和经济发展因素对物流业碳排放增加产生了促进的效果。最后从改善能源效率、能源结构、产业结构等方面,提出对长三角区域发展低碳物流的针对性建议和对策。     

中国人均能源碳排放因素分解及减排途径分析

以1981-2008年中国一次能源消费总量、人口数和GDP数据为基础,通过实证分析经济发展、能源强度和能源结构对这一时期人均碳排放的贡献发现:经济发展拉动了人均能源碳排放的增长,能源强度的降低抑制了人均能源碳排放的增长,能源结构的变化在研究期内先对人均能源碳排放起促进作用,然后起抑制作用,其拐点出现在1997年,但研究期内贡献不显著.近年来,能源结构的贡献却有逐步增强的趋势.     

1991～2008年中国碳排放影响因素研究

采用LMDI法建立中国人均碳排放量的因素分解模型,基于1991～2008年数据分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素的变化所引起的碳排放量变动趋势.结果显示:经济发展与人均碳排放量成正比关系,与能源结构和能源效率成反比关系,且这两个因素与人均碳排放量呈倒U型曲线关系.这说明经济发展的促进作用大于能源效率和能源结构的抑制作用,碳排放量仍在增加.因此,我国应该积极采取措施提高能源效率,改善能源结构,尤其要提升经济发展质量.     

基于因素分解模型的二氧化碳排放影响因素分析——以山西为例

文章通过因素分解模型定量地计算了能源结构、能源效率、经济增长对山西1990年～2008年CO2排放的贡献度。结果表明经济增长因素对山西人均碳排放的拉动作用呈指数增长。相较之,能源结构和能源效率在碳减排方面的抑制作用在不断弱化,难以抵消经济增长对碳排放增长的巨大拉动作用。因此,山西亟需在提高能源使用效率的同时优化能源结构,增加其在碳减排上的抑制作用。     

中国碳排放的区域差异及驱动因素分解分析

在对中国1995～2006年30个省(市、自治区)能源消费产生的碳排放核算的基础上,运用对数平均权重分解法(LMDI),对各省区人均碳排放的区域差别及其变化三个影响因子进行了定量分析。结果显示,能源效率的提高对各省区碳排放的增长起到了重要的抑制作用,经济增长则是导致碳排放增加的主要驱动力因素,而能源结构变化对碳排放的贡献微弱,且在不同的省区作用的方向不同。因此,增强各地区的低碳发展能力,中西部地区应重点发展能源利用效率技术,大力开发可再生能源。东部地区的应将调整产业和产品结构作为重点,通过技术创新实现碳生产率的提高。     

基于产业结构和能源结构的河南省碳排放分解分析

采用IPCC提出的计算方法,根据1978到2008年能源消费数据,分析了河南省碳排放变化趋势,并根据河南省近年来的产业结构数和能源结构数据分析了其对碳排量的影响。研究表明:河南省碳排放量与GDP和能源消费保持着高相关和消长异步的特性,工业部门是碳排放的主要部门,而高能耗行业排碳量又占到工业的90%;从能源来看,煤炭是碳排放的主体。针对碳排放、产业结构和能源结构的特点,提出了调整产业结构、加快能源结构演进、发展低碳技术、开发新能源等应对策略。     

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。     

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。