基于STIRPAT模型的甘肃省能源消费碳排放影响因素分析

依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。     

湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的因素分解分析

基于扩展的Kaya恒等式,应用LMDI分解方法,文章定量分析了人口规模、经济规模、产业结构、技术进步和能源结构5个因素对湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的影响.结果表明:经济规模效应、技术进步效应、产业结构效应和人口规模效应是正向影响因素,其对湖南省16年间能源消费碳排放总量变化的贡献率分别为41.15%、37.84%、12.86%和9.46%;能源结构效应是负向影响因素,其贡献率仅为-1.3%.湖南省减少碳排放的重点是加快推广碳减排相关技术的应用和普及,加快发展可再生能源,促进产业结构的优化和升级.     

基于对数平均因素分解法的低碳排放计量模型初探

低碳排放受经济规模、能源结构、碳排放强度、能源利用效率、经济增长方式、产业结构、城市化水平、碳汇与碳源等多种因素影响,在实际排放量计算公式基础上引入调整系数,构建调整后的碳排放量计算模型提供了碳排放计量的新思路。     

工业化、城市化与地区碳排放强度 ——基于STIRPAT模型的省际面板数据分析

文章通过对我国30个省市2004—2016年面板数据分析,发现工业化、城市化、技术进步水平等是影响地区碳排放强度的重要因素。分析结果表明,工业化和城市化进程对碳排放强度的影响显著为正,技术进步水平有助于降低碳排放强度。因此,需要加强自主创新能力、转变经济发展方式,在城市化进程中注意城市扩张与碳排放之间的有效平衡。     

广东碳排放量的动态演进

本文根据广东省统计年鉴,计算出1990～2011年碳排放量,结合经济发展水平、能源结构和产业结构,分析广东省碳排放动态演进过程,并通过LMDI因素分解模型,分析出经济发展、能源强度和碳排放强度的贡献度和贡献率。研究表明:广东省碳排放量与经济发展水平高度相关,高碳能源结构和产业结构将使得碳排放量保持增长态势;经济发展因素推动碳排放增长,能源强度和碳排放强度抑制碳排放增长。     

碳排放影响因素研究的现状、比较与启示

国内外学者在碳排放的影响因素方面的研究大体上可以分为五类方法,对使用这些方法得到的国内外研究结论做了比较研究,将碳排放的影响因素归纳为技术、结构和规模3个一级因素,分别包括碳排强度、能耗强度,能源结构、产业结构,经济规模、人口规模6个二级因素。研究发现,技术因素、结构因素对碳排放是显著的抑制作用,说明继续加强节能减排技术的研发和推广,继续推进结构低碳化方向调整是节能减排的应有之义。只有这样,才能抵消人口规模基数大、经济增长速度不放缓对碳排放造成的显著负效应。     

日本主导产业碳排放影响因素及驱动效应的分解研究

日本工业化进程中的不同发展阶段,主导产业碳排放的主要影响因素及驱动效应各异。基于完美迪氏指数分解模型的研究结果显示:1960年以来,日本电力和热力生产业主要影响因素为经济因素和能源结构因素,经济因素呈正向驱动效应,能源结构因素在1973—1990年、2003—2010年阶段则呈负向驱动效应;制造业和建筑业在快速工业化阶段主要增碳因素为经济因素和技术因素,在后工业化阶段的主要影响因素为能源结构因素、产业结构因素和技术因素,因素驱动效应各异;运输业碳排放量的影响因素差异较大,由快速工业化阶段的经济因素主导逐步转变为后工业化阶段的能源结构因素主导;商业和公共服务业在快速工业化阶段的主要增碳因素为经济因素,而到后工业化阶段,能源结构因素逐渐占主导地位。因此,稳定经济发展速度、推进低碳技术进步、进行产业结构升级改造和能源结构改善,是区域碳减排的主要路径。     

我国能源消费影响因素研究——基于长期均衡和短期波动的协整分析

本文利用协整模型和误差修正模型实证分析了我国能源消费与其主要影响因素经济发展水平、产业结构、技术进步和城市化水平之间的长期均衡和短缺波动关系。结果表明,我国能源消费总量、GDP、产业结构、技术水平和城市化水平之间存在协整关系,且长期内GDP和城市化水平变动对能源消费产生正向影响,而第二产业比重和技术水平变动对能源消费产生负向影响;另外,短期内各因素对能源消费的影响方向与长期一致,且误差修正系数较小,说明我国能源消费的短期波动并不算大。最后根据实证分析的结果,为我国经济发展提出几条建设性建议。     

高碳排放强度地区的减排压力与减排路径分析——以甘肃省为例

我国2020年碳排放强度减排目标是实现经济增长转型的重要举措,但对高碳排放强度地区而言也面临较大压力。基于翔实的数据,以甘肃省为例分析了高碳排放强度地区的碳排放现状、减排压力,在此基础上,从产业结构、低碳技术、行业能源效率、能源结构、公众参与、制度与市场机制设计等方面提出了实现节能减排目标的具体建议,为甘肃省和其他高碳排放强度地区实现低碳发展的路径选择提供参考。     

影响我国碳排放的因素分解

我国实现碳达峰、碳中和的任务目标存在诸多的困难与挑战,研究不同地区碳排放的主要影响因素对制定差异化政策有重要的意义.基于1997—2019年我国的30个省级面板数据,采用混合回归模型(PRM)和固定效应模型(FEM)分别对我国人均碳排放的影响因素以及东中西部的人均碳排放因素进行实证分析,研究发现不同地区差异化的禀赋条件,影响碳排放的主要因素也是不同的.从全国范围来看,人均能源消费、能源结构、清洁发电量比重、城镇化率、人均国内生产总值均通过显著性检验,且符合环境库兹涅兹倒"U"型曲线.但东中西部碳排放量的主要影响因素却各不相同,东部地区只有人均国内生产总值通过了显著性检验,而中部地区的人均碳排放量主要受人均能源消费的影响,西部地区清洁发电对减少碳排放有积极的影响.针对不同地区对碳排放量影响的异质性,从加快技术进步、推动产业结构调整、提供政策保障等方面提出了相应的政策建议.     

北京市碳排放库兹涅茨曲线的实证研究

自改革开放以来,我国经济高速发展,但是随之而来的碳排放问题也日趋突出。本文以传统的环境库兹涅茨模型为基础,对北京市1980-2016年的碳排放量与经济增长的关系进行了研究,并考虑了产业结构、能源强度和城镇化水平三个控制变量对碳排放的影响,建立了扩展的库兹涅茨模型进行综合分析。研究结果表明:第一,北京市碳排放量与经济增长之间存在倒N型关系,且目前处于递增阶段;第二,北京市碳排放量还受到产业结构、能源强度和城镇化率的影响。第二产业所占比重和能源强度对碳排放有正向的拉高作用,城镇化率对碳排放有拉低的作用。最后本文提出了对应的政策建议。     

中国能源强度的空间异质性及其影响因素研究

伴随着我国经济增长以及产业结构升级,能源强度及其影响因素在空间分布上呈现的特性具有新的变化。选取2015年中国30个省(区、市)的相关数据建立地理加权回归模型,实证研究了能源强度的空间异质性及其影响因素。结果表明:中国省域能源强度存在明显正的空间自相关性,并且在空间上存在明显的集聚特征,西北地区能源强度较高,东南地区能源强度较低;技术进步、经济发展水平、外开放程度与能源强度成负相关关系,对能源强度的降低有促进作用;第二产业比重、第三产业比重、能源价格与能源强度成正相关关系。     

构建内蒙古低碳产业体系的思考

我区正处于工业化和城市化大规模、高速度发展时期，资源禀赋、产业结构、经济基础等决定了我区化石能源使用和碳排放不可避免地要经历一个高速增长的历史阶段。然而，能源基础、技术路线和发展方式的选择会深刻影响碳排放与经济发展质量，并对碳排放总量产生重要影响。     

中国旅游交通碳排放强度的时空演变特征

通过“自上而下”的方法,以2012—2020年我国省级面板数据为研究单元测算各省旅游交通碳强度。在此基础上,使用空间自相关理论和时间序列回归分析对我国旅游交通碳排放强度的时空演变特征进行研究。结果表明,研究期内,我国旅游产业经历了2012—2017年蓄势发展、2018—2019年快速发展和之后的新冠肺炎疫情影响3个阶段。其中,旅游产业GDP表现出较好的全局空间自相关性,而旅游交通碳强度的全局莫兰指数显著性较低,但逐步增加,旅游交通碳强度的区域空间聚集对华南地区旅游产业的低碳高效发展起到了较好的影响作用。通过对不同发展阶段影响旅游交通碳强度“低-高”和“高-高”聚集的影响因素进行时间序列回归分析。结果显示：城镇化水平和产业结构是影响聚集区旅游交通碳强度的最重要因素,而随着国内城镇化率不断提升,其降碳边际效应逐步显现;相比之下,产业结构优化正成为降低旅游交通碳强度的重要影响因素,从开始阶段增加碳排放的4.977变为降低碳排放的-2.115,对降低碳排放强度具有重要意义;此外,技术进步对降低旅游交通碳排强度同样具有有益的影响。     

经济发展方式转变是否降低了中国的碳排放强度——基于IO-SDA模型的分析

传统的粗放型经济发展方式在给我国带来持续经济增长的同时,也使中国面临日益严峻的环境污染问题。基于1992-2012年中国进口（非竞争型）可比价投入产出表,从经济发展方式的三大内涵出发,运用IO-SDA模型构建全面反映经济发展方式的9个变量,对经济发展方式各构成因素的变化对碳排放强度变化的影响效应进行实证检验,结果表明,研究期内经济发展方式的变化显著降低了中国的碳排放强度,主要原因在于能源强度的降低,其次为能源结构的变化及二、三产业内部结构的优化,但中间投入结构、最终需求结构、制造业结构、三次产业结构、进口率等因素的变化均不利于中国碳排放强度的降低。在此基础上有针对性地提出进一步转变经济发展方式以实现碳减排目标的政策建议。     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004～2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放置相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004-2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004～2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004-2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

无锡市纺织集聚区碳减排路径研究

低碳减排是当今全球关注的热点问题。本文聚焦无锡市纺织集聚区,利用一个基于纺织集聚区产值、一次能源消耗量、碳排放总量的碳排放恒等式,将影响无锡市纺织集聚2006-2016年的碳排放因素分解为纺织业经济总量、能源结构以及能源强度,结合无锡市纺织集聚区现状得出结果。结果表明,无锡市纺织集聚区急速增长的产值是其碳排放增长的主要原因;能源强度对碳排放增长起抑制作用;碳排放强度对纺织集聚区碳排放存在负向抑制效应。针对各个影响因素,结合集聚区特有的技术溢出效应,笔者提出相关碳减排建议。