基于WOA-ELM模型的中国碳排放预测研究

为判断中国是否能够实现2030年碳排放强度下降60%～65%的承诺,以及碳排放总量是否能够在2030年达到峰值,论文构建了一个基于鲸鱼优化算法改进的极限学习机模型,对2019—2040年的碳排放量和碳排放强度进行预测。首先基于STIRPAT模型筛选中国碳排放影响因素,将其作为碳排放预测模型的输入因素集,而后运用鲸鱼算法优化极限学习机的参数,克服极限学习机易陷入局部最优解的缺点,最后运用该组合模型对中国未来的碳排放进行预测。通过与ELM、BPNN模型的预测结果和误差指标进行对比,证实论文提出的碳排放预测模型的精度更高,能够更为准确地反映中国未来的碳排放趋势。     

中国省际碳排放预测及达峰情景模拟研究

中国不同省级的碳排放量呈现明显差异。文章采用STIRPAT模型分析得到碳排放影响因素，运用遗传算法优化的极限学习机模型和中国30个省（自治区、直辖市） 1997—2020年的面板数据，对不同发展情景下中国30个省（自治区、直辖市）未来20年的碳排放量进行了预测分析，并将预测结果和误差指标与ELM、BP、GWO-SVM模型进行对比。同时，文章以行政区域为单位划分东北、华北等7个区域进行碳达峰、碳减排能力分析。研究结果显示：使用遗传算法改进的极限学习机模型可以克服ELM模型容易陷入局部最优解的缺点，获得更高的预测精度；在绿色发展情景下中国7个区域均能在2030前实现碳达峰。     

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。     

土地利用结构变化对碳排放的影响关系及机理研究

为探究土地利用结构变化对碳排放变化的影响及机理,文章首先分析了2002—2013年土地利用结构及碳排放的变化情况,其次通过协整检验分析各类用地面积与净碳排放量是否存在长期动态均衡关系,再次通过Granger因果检验分析影响净碳排放变化的主要地类,最后通过扩展的Kaya模型分析影响净碳排放变化的主要因素对净碳排放变化的作用方向及边际贡献。结果表明:(1)农用地、建设用地总量与净碳排放量之间存在长期动态均衡关系,而耕地等8类用地面积与净碳排放量之间不存在;(2)Granger因果检验表明建设用地总量变化是影响净碳排放量变化的主要原因;(3)建设用地总量对净碳排放量的边际贡献为3.99,表明建设用地总量每增加1%会引起净碳排放量增加3.99%。     

碳信息披露对碳排放量与公司价值影响的调节效应研究

有关碳排放量和碳信息披露对公司价值的影响已经为不少学者的研究所证实,但是在碳信息披露和碳排放量交互效应下对公司价值影响的研究,特别是碳信息披露对碳排放量和公司价值之间是否具有调节效应,国内尚未见学者进行相关的研究。论文以2010—2014年世界500强连续向CDP进行回复的117家企业为研究样本,运用面板数据回归分析法,对企业碳排放量、碳信息披露与公司价值之间的关系进行实证研究,尤其是碳信息披露的调节效应是否成立。研究结果表明:碳排放量对公司价值具有显著的负面影响,但信息披露对公司价值具有显著的正面影响,并且在碳排放量和公司价值之间,碳信息披露的调节效应的确存在。     

进出口贸易与碳排放关系的研究——以广东省为例

我国进出口贸易不断发展，碳排放量也在高速增长。本文以广东省为例，基于其1990年至2010年碳排放量与进出口贸易额的数据，通过建立碳排放量与进出口量的二次多项式与三次多项式模型，探讨广东省对外贸易增长与碳排放量增长之间的关系。主要结论是，广东省碳排放量同进出口贸易呈现“N”型曲线特征，并提出了相关的政策建议。     

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。     

广东省区域碳排放分析

文章在IPCC2006的碳排放量计算框架下,将广东省分为四个主要区域,分别计算了各区域的能源消耗碳排放量、水泥生产碳排放量和森林碳汇,并最终得到广东省总体及四个主要区域的净碳排放量,在此基础上对全省的区域碳排放情况进行分析。     

重工业城市建筑业碳排放核算与预测研究北大核心

以中国重工业城市包头的建筑碳排放核算和预测为研究对象。碳排放增长的主要因素包括工业、交通和建筑,采用能源平衡表的区域宏观建筑能耗计算方法,对内蒙古包头市2002—2020年城区三种建筑类型能源消耗量进行核算,以循环神经网络模型为基础构建LSTM预测模型,并对2021—2030年的包头市建筑碳排放量进行预测。结果表明:2002—2020年间包头市建筑直接碳排放量呈现上升趋势,其中2014年1996.74万吨为最高值,最高值与最低值相差约7.7倍。通过LSTM预测模型可知,居住建筑能耗预测在2021—2030年中,包头市三种建筑的碳排放量总体呈现先高后低的趋势,碳排放总量大小依次为公共建筑>居住建筑>工业建筑。包头市2020年建筑直接碳排放量达到1966.52万吨,同比2005年涨幅约124%。与政府的预期减排目标相悖。LSTM预测2021年建筑直接碳排放为1964.21万吨,符合碳排放反弹的预期。2022年为建筑碳排放峰值,之后逐年下降。因此,包头市积极提出建筑节能减排的策略建议,“十四五”规划中强调以“生态优先、绿色发展”为导向的高质量建筑发展思路,积极完成“碳达峰、碳中和”的宏伟目标。     

经济增长、人口变化与土地利用净碳通量关系研究——中美两国45年历史数据的实证分析

以中美两国45年历史数据为例,借助计量经济分析和Tapio脱钩模型探讨经济增长、人口变化与土地利用净碳通量的关系。结果表明:研究期内,(1)中美两国经济增长与土地利用净碳通量存在长期均衡关系,人口变化与土地利用净碳通量不存在长期均衡关系;(2)中国的经济增长对土地利用净碳通量具有稳定的正向促进作用,美国的经济增长对土地利用净碳通量作用较小;(3)从脱钩状态看,1961—2005年,中美两国经济增长与土地利用净碳通量均基本呈现强脱钩的理想状态,表明两国的经济总量持续增长,而土地利用净碳通量持续下降。国家的经济增长会对土地利用直接碳排放产生影响,影响程度与国家经济发展阶段有关,即使实现了经济增长与土地利用直接碳排放的脱钩发展,碳排放大国仍应担负起全球碳减排的重任,努力保持碳排放总量不增加,共同维护地球生态文明建设。     

城镇化对碳排放的影响研究——以广东省为例

城镇化在促进工业化、增加碳排放量的同时,也可通过提高资源利用效率降低碳排放量。城镇化与碳排放量的关系十分密切,但并没有明确的促进或抑制作用。为研究二者关系,论文以广东省为例,从产业城镇化、人口城镇化、能源消费结构、土地城镇化、实际使用外商直接投资占比、研究与试验发展占比六个方面研究了其对广东省碳排放量的影响。选取1996—2015年的数据建立模型,并对模型进行相关检验及修正。结果显示,广东省能源消费结构与产业城镇化对碳排放具有显著的正相关关系,其中产业城镇化这一因素影响更大。最后结合实证分析和定性分析,提出相关的政策建议。     

中国外贸结构调整的节碳效应测算

中国外贸结构的调整对进出口贸易隐含碳产生了重要影响,目前的研究尚缺乏从定量的角度对此进行分析。本文利用投入产出模型的改进算法和中国投入产出表,将中国对外贸易隐含碳与外贸结构调整结合起来,在对各部门完全碳排放强度与外贸结构特征进行描述分析基础上,重点对外贸隐含碳失衡度和外贸结构调整的节碳效应进行研究。结果显示:与2007年相比,中国2012年各部门的进出口贸易的完全碳排放强度显著变小,大部分部门进口贸易完全碳排放强度要大于出口贸易的完全碳排放强度;出口贸易输出与进口贸易输入的隐含碳规模呈现动态上升与部门集中度高的特点,而外贸中的隐含碳净输出量则表现为规模下降与部门差别大的特点;总体来看,调整中国外贸结构能够有效降低我国贸易隐含二氧化碳排放的净输出量。本文基于上述研究结果建议应加强减排创新技术,从技术层面上控制碳排放,同时优化进出口贸易结构,降低贸易隐含碳排放净输出量,此外征收碳税也可作为减少碳排放的重要途径。     

基于碳交易市场的云南省森林生态固碳价值评估

固碳和节能减排是应对全球气候变暖最为重要的措施,文章基于中国碳排放交易市场体系的启动,运用修正的逻辑斯蒂增长模型和灰色预测模型对云南省森林面积进行预测,结合试点省份的碳交易价格对云南森林生态服务功能的固碳作用进行价值评估。得出以下结论:(1)未来15年内,云南省竹林面积规模将会呈现下降趋势,森林面积、经济林面积及净经济林面积规模将会呈现不断上升趋势,且各类林木净森林面积将以6.67%的固有速率增长。(2)森林固碳价值与森林面积规模、森林林种的环境适应程度、储存固碳量能力呈现正相关关系。(3)2017—2032年,平均每年云南省森林固碳价值预计占第一产业增加值的4.93%,成为拉动云南省第一产业特别是林业经济新的增长点。     

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。     

广东省经济增长与碳排放之间的脱钩关系——基于Laspeyres分解法的实证研究

首先基于Laspeyres分解法将广东省1995—2014年的碳排放累计差异分解为碳强度效应、能源强度效应、经济结构效应、经济增长效应,通过计算发现经济增长效应是碳排放增长的首要驱动因素。其次,利用Tapio脱钩模型分析了广东省经济增长与碳排放之间的脱钩关系,研究表明1995—2014年间GDP与碳排放经历了从"弱脱钩"转变为"强脱钩"状态,但总体上仍然呈"弱脱钩"状态。最后,通过实证分析发现广东省碳排放路线图呈倒"N"型变动趋势。     

山西省实现碳达峰碳中和路径研究

文章基于STIRPAT模型研究山西省碳达峰碳中和可行性路径,在碳达峰碳中和的大背景下,紧紧围绕国家战略目标深层次开展能源改革综合试点。结合2011—2022年山西省的经济社会发展概况、能源消耗情况以及碳排放情况进行了解与分析,并结合相关学者的研究内容和成果,确定了山西省碳排放的主要影响因素及模型指标。在此基础上,得出山西省碳排放的函数方程,结合情景分析法对山西省2023—2040年的碳排放量进行预测,从而得到山西省碳排放达峰的峰值范围及峰值出现时间。最后将分析结果与实际情况相结合,提出了山西省碳减排的路径及对策建议。     

我国碳排放与出口贸易的相关关系研究

文章基于协整理论和误差修正模型对我国1988～2007年碳排放量和商品出口之间的关系进行研究.研究发现,我国碳排放与对外出口贸易之间具有长期均衡关系,并且两者之间存在双向因果关系,出口的短期变动也同样对碳排放量存在正向影响.此结果反映出商品出口是加剧我国近年来碳排放量的一个重要因素.     

长株潭城市群土地利用碳排放因素分解及脱钩效应研究

文章基于全生命周期的碳源—碳汇模型,测算并分析了长株潭城市群2007—2017年土地利用的碳收支量,并在此基础上应用LMDI分解模型与Tapio脱钩模型对土地利用碳排放变化的影响因素及其与经济增长间的内在关系进行了定量分析。主要结论如下:(1)2007—2017年,长株潭城市群土地利用的净碳排放量呈逐年上升趋势,年均增长率为9.79%;(2)经济发展水平与建设用地规模是促进长株潭城市群土地利用碳排放量增长的正效应因素,碳排放强度与土地利用效率是抑制长株潭城市群土地利用碳排放量增长的负效应因素;(3)10年间,长株潭城市群土地利用碳排放与经济增长除2009—2010年、2015—2016年呈现扩展连接外,其余年份处于弱脱钩状态。最后,从碳减排与碳增汇视角提出土地低碳利用的政策建议。     

基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究

科学预测建筑业碳排放对建筑的低碳发展具有重要意义。论文应用模糊布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型对建筑业碳排放预测问题展开研究:首先构建建筑业碳排放测算模型,通过灰色关联度模型筛选建筑业碳排放的影响因素,在此基础上建立建筑业碳排放的模糊布谷鸟搜索算法优化的支持向量机(FCS-SVM)预测模型对建筑业碳排放进行预测。研究结果表明,FCS-SVM建筑业碳排放预测模型的精度高于BP神经网络预测模型以及混沌粒子群算法优化的BP神经网络(CPSO-BP)预测模型。     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。