上海市居民消费的间接碳排放及影响因素分析

文章利用政府宏观统计数据,基于投入产出模型测算了上海居民消费产生的间接碳排放,并利用扩展的投入产出模型,使用结构分解分析法分析了居民消费间接碳排放的影响因素。结果表明:1997-2010年,上海市石油加工炼焦及燃烧加工业、金属加工制品、交通运输仓储及信息服务3个部门的碳排放强度、碳排放乘数因子均处于各部门前列,是能源消耗高度密集型部门;上海市居民间接能源消费产生的碳排放总量、城镇居民间接能源消费产生的碳排放呈上升趋势,农村居民间接能源消费产生的碳排放总体呈下降趋势。结构分解结果显示,上海市居民消费水平的提高是居民消费间接碳排放增加的主要驱动力;城镇人口规模的增加也是影响上海城镇居民消费间接碳排放总量增加的重要因素。调整居民消费结构、降低部门碳排放强度是现阶段居民消费碳减排的有效措施。     

基于STIRPAT模型的甘肃省建筑业碳排放及其影响因素

基于IPCC碳排放计算指南,从生命周期理论出发,将间接碳排放纳入建筑业碳排放测算框架中,测算了2000—2013年甘肃省建筑业碳排放量,并运用STIRPAT模型对甘肃省建筑业碳排放的影响因素进行了分析。结果表明:(1)甘肃省建筑业碳排放量呈波动增长态势,间接碳排放量占主导;(2)煤炭、柴油、汽油等化石燃料消耗是造成直接碳排放的主要来源,水泥、钢材等建筑材料消费是间接碳排放的主要来源;(3)建筑业从业人数、城市化率、建筑业人均GDP、建筑业生产总值、碳排放强度等的变化都促进了建筑业碳排放量的增长,其中城市化率、碳排放强度的影响较大,而建筑业技术装备率的变化则抑制了建筑业碳排放量的增长,但影响不大。     

上海市碳排放的历史特征与远期趋势分析

本文推导了能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式--即单位能耗碳排放系数的表达式,利用上海市1978年～2007年的历史数据,构建了上海市能源消费总量与经济总量、人口和产业结构之间的关系式.在此基础上,按照对2010年、2020年上海经济增长速度的估计预测能源消费总量,模拟出不同情景下的能源结构,从而测算上海市各主要年份的碳排放总量,分析上海市碳排放总量、人均碳排放和碳排放强度的演变趋势.     

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。     

上海市居民生活用能碳排放的因素分解研究

本文运用IPCC排放因子法和扩展的LMDI因素分解模型,实证分析了上海市居民生活消费碳排放的现状、发展趋势和宏观影响因素。研究发现:(1)1989—2016年,上海市人均生活能源消费碳排放总体呈较快上升趋势,始终显著高于全国平均水平;(2)上海市碳排放结构从此前的煤炭、电力、煤气三大主体逐渐转变为电力、汽油、天然气;清洁能源的碳排放占比逐步提升;(3)上海市居民生活消费碳排放增长的主要驱动因素是收入水平效应和人口增长效应,而抑制因素依次为能源价格效应、能源技术效应、能源支出效应、消费意向效应,能源结构效应的影响作用不显著。本文据此提出相应的对策和建议,以期为上海发展低碳社会、清洁城市建言献策。     

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。     

区域性中心城市的碳排放测定及影响因素分析——以青岛市为例

碳排放量及碳排放强度是衡量低碳城市建设成功与否的主要测度指标。通过采用对数均值迪氏分解法(LMDI)对青岛市1999-2009年能源消费碳排放量和碳排放强度变动量进行测定分析,发现经济发展是碳排放量增加的主要原因,人口规模对碳排放量的影响有限,而能源效率、能源结构与碳排放量、碳排放强度均存在负相关关系,其中能源效率的作用最为明显。因此,提高能源利用效率,优化能源结构对于加快青岛市低碳城市建设具有重要现实意义。     

基于扩展的STIRPAT模型的新疆碳排放量的影响因素研究

基于扩展的STIRPAT模型,采用新疆1990~2010年统计数据,对新疆碳排放量的主要影响因素进行了实证研究。研究表明,当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量、人口规模每提高1%时,碳排放总量增长率将分别增长1.938%、1.233%、0.346%、0.329%。当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量每提高1%时,人均碳排放量增长率将分别增长2.742%、1.713%、0.477%。     

山东省碳排放演进特征及影响因素的实证研究

根据山东省1998—2009年经济发展与能源消费数据,分析了山东省碳排放的演进特征,基于Kaya公式对碳排放的影响因素进行了实证研究。利用SPSS13．0对山东省人均GDP、能源强度、碳强度、三次产业与碳排放量间的动态影响关系进行了实证研究,结论表明,山东省作为全国的经济大省和能耗大省,近十二年碳排放量呈持续增长态势,存在着经济增长与碳排放的线性高度相关关系,产业结构、能源消费结构与碳强度均对碳排放有着重要影响。实证结果表明,在保障经济稳定增长的同时,山东省应建立低碳工业化战略,构建低碳产业体系,优化能源消费结构,加强低碳技术创新,宣传低碳消费观念,促进产业低碳转型。     

城镇化水平与能源消费碳排放的关系探讨 ——以山东省为例

探究城镇化水平与能源消费碳排放的关系,考虑到人口数、富裕度和能源强度等因素也会对碳排放产生重要影响,因此将上述因素一并纳入修正的STIRPAT模型,借助岭回归分析法来降低模型的多重共线性,来探究1996—2019年山东省城镇化水平与能源消费碳排放的关系以及验证城镇化水平与能源消费碳排放之间是否存在倒U型曲线关系.研究发现,城镇化水平与能源消费碳排放之间存在一定程度的正相关,且城镇化水平与能源消费碳排放之间存在倒U型关系的结论.最后针对研究结论,结合当前山东省的城镇化发展给出了政策建议.     

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.     

中国能源消费的碳排放及其影响因素分析

以中国能源消费导致的碳排放为研究对象,首先采用IPCC推荐的参考方法估算1985～2010年间的中国碳排放,分析中国碳排放变化的主要特征,在此基础上建立中国碳排放多元线性回归模型。结果表明：人口总量是对碳排放影响最大的因素,人口对能源的大量需求造成了我国碳排放量的大量增长;能源消费结构是影响我国碳排放的又一重要因素;中国经济发展方式的转变使得经济发展对碳排放的影响有所减小;能源效率因素对碳排放的影响最小,说明了近年来中国注意节能减排,使得能源消耗强度不断减小,从而也减小了碳排放量。     

我国碳排放强度影响因素的实证分析

文章运用单位根、格兰杰因果检验和自向量回归模型,利用我国1980～2010年的样本数据,对我国的碳排放强度影响因素进行计量分析。研究发现:产业结构、技术进步、城市化和投资对碳排放强度具有长期影响,能源结构和人口规模变化对碳排放强度具有短期效应。碳排放强度的影响因素依重要程度排序为:产业结构、城市化、能源结构、技术进步。     

从能源消费影响因素看天津市“十二五”节能工作重点

将能源消费影响因素分解为经济规模效应、产业结构效应、技术效应、人口效应和人均能耗效应等,对2000年以来天津市能源消费总量增长进行分析,发现产业结构变化并没有没有带来预期的减量效应,人口增长和生活水平提高驱动生活领域能耗上升,而技术进步成为抑制能源过快增长的唯一积极因素。在此基础上,对天津市"十二五"节能工作重点提出了建议。     

甘肃省能源消费、产业结构和经济增长的关系

利用协整理论和脉冲响应函数及方差分解方法,研究了1993—2012年甘肃省能源消费、产业结构和经济增长的关系,结论有:(1)三者之间存在着长期稳定的关系,从长期来看,产业结构变化对能源消费的影响远大于经济增长对能源消费的影响,在短期内,产业结构变化对能源消费变动的影响具有滞后效应;(2)经济增长与能源消费是双向因果关系,产业结构与能源消费是单向因果关系,产业结构与经济增长是单向因果关系;(3)从短期看,经济增长和产业结构变化均会带动能源消费增长,能源消费和产业结构均推动经济增长,能源消费对产业结构有负向影响,经济增长促进产业结构升级的作用不明显。     

中国能耗强度的决定与影响因素——基于产业部门维度的实证分析

基于我国在增长过程中所表现出的能源瓶颈与＂十二五＂数量化节能减排目标,本文在产业维度上构建了我国能耗强度的影响因素模型,分析了技术、投资、结构、禀赋等因素对产业能源消耗的影响,结论表明：不同产业间能耗强度的影响机制具有明显的差异。就影响因素而言,产业结构的变化确实显著影响能耗水平,虽然我国能源消费中所表现出的能源消费结构的不断优化对降低能耗作用明显,但我国产业发展中的资本深化却提升了产业的能源消费密度。能源消耗的总量压力将长期存在。此外产业能耗特征差异必然导致不同的节能政策路径,符合产业实际的差异化节能政策将更为符合我国的能耗实际。     

西部地区碳排放与经济增长关系的实证研究

文章利用柯布和道格拉斯的C-D生产函数模型,构造了碳排放与经济增长关系的非线性回归模型,并以人口规模、产出规模、产业结构、能源效率、科研投入等经济增长因素为解释变量,对西部地区1991-2009年碳排放与经济增长关系进行了实证分析。研究结果表明:产业结构、人口规模与产出规模对碳排放的正向影响程度逐渐减弱,科研投入对碳排放产生负相关效应,能源效率对碳排放的影响不显著。     

江苏省碳排放的因素分解模型及实证分析

目前,我国的碳排放主要源于能源消费。近年来随着人口增长和经济发展,能源消费的剧增以及严重倚靠煤炭的不合理能源结构短期内难以改变,导致了江苏省碳排放的不断增加。文章在运用碳排放量基本等式计算江苏省碳排放量的基础上,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立江苏省人均碳排放的因素分解模型,对1996-2007年间,经济发展、能源结构和能源效率这三个主要因素对江苏人均碳排放的影响进行定量分析,结论是经济发展对促进江苏人均碳排放的贡献率呈指数增长,然而能源结构和能源效率对抑制江苏人均碳排放的贡献率并不显著,且难以抵销由经济发展拉动的江苏省碳排放量增长。2005年以来江苏碳排放增速下降,这说明尽管碳减排目标尚未实现,但江苏省的节能减排工作已取得初步成效。     

甘肃省经济发展与碳排放关联性的实证研究

经济发展与碳排放存在关联性已被诸多学者研究证实,但是二者的具体关系则因地而异.以甘肃省为样本的相关研究目前较为欠缺,研究经济发展中各类因素对碳排放量的贡献度有利于正确识别和把握影响碳排放的具体原因,从而制定正确的能源及产业政策.本文通过面板协整回归分析了甘肃产业结构、工业结构和人均GDP和城镇化率对碳排放的影响,结果证明除城镇化率外的其余三个因素均对碳排放有显著影响.     

基于LMDI的南京市工业能源消费驱动因素分析

工业能源是碳排放主要来源。研究省会城市工业能源消费驱动因素具有很强代表性。文章使用LMDI模型将南京工业能源消费变化分解为能源结构效应、能源强度效应、经济结构效应、社会富裕效应和人口效应。结果表明,社会富裕因子是能源消费增长的主要促进因素,人口因子次之,能源结构因子对能源消费增长的促进作用较弱;而能源强度因子是能源消费增长的主要抑制因素,经济结构因子是能源消费增长的重要抑制因素,最后提出相关建议。