甘肃省绿色金融发展对碳达峰与低碳韧性的影响研究——基于STIRPAT模型和情景模拟的分析

省级碳达峰路径对推动区域低碳转型、实现国家“双碳”目标具有重大意义。本文使用STIRPAT模型研究了甘肃省碳排放驱动机制,结合情景设置对甘肃省碳达峰路径进行模拟,并对甘肃省发展的低碳韧性进行了评估。研究发现,绿色信贷对碳排放具有显著抑制作用,城镇化水平、人均GDP和单位GDP能源消费量与碳排放呈正相关。从情景模拟来看,基准情景下,甘肃省将在2033年达到峰值,低碳韧性较差;高排放情景下,将在2042年达到峰值,后续碳中和难度较大,不具备低碳韧性;低排放情景下,2030年将达到峰值,并为实现碳中和打下良好基础,具备低碳韧性。因此,本文提出合理控制城镇化水平、转变经济増长方式和大力发展绿色金融等建议。     

河北省建筑业碳排放效率时空演化及达峰路径分析

为了从建筑业角度探索“碳达峰与碳中和”的实现路径,实现建筑业减排目标,基于考虑非期望产出的SBM模型与改进BP神经网络结合情景分析法,对2000—2019年河北省11个地市建筑业排放效率时空演变特征及碳达峰情景进行研究。研究结果表明：1)2010—2019年河北省建筑业碳排放效率距离生产前沿面存在26%的发展潜力,说明当前河北省建筑业的发展中存在着较大的资源浪费;2)河北省建筑业碳排放效率存在显著的空间分异,空间分布格局由“西部高、东部低”向“中部高、南北低”转变;3)在基准情景下,河北省建筑业未能实现碳达峰;低碳情景下可以在2030年实现达峰目标;而强化情景下,则能够促使达峰时间提前到2027年。同时提出“以政策调控为主导、以市场合作为辅助、以技术升级为根本”的减排路径。     

中国制造2025的碳减排目标会实现吗

2016年～ 2025年是我国实施制造强国战略的第一个十午,也是对我国碳减排目标的实现程度进行检验的十年,因而预测制造业的碳排放并做好阶段性控制工作,是我国制造业实现绿色发展的首要任务.基于Kaya恒等式,引入能源结构、高碳产业比例、人民币汇率、加入WTO等变量,构建制造业碳排放协整方程,发现我国制造业的碳排放增长与人均增加值、能源强度、能源碳强度、高碳产业比例之间存在长期均衡关系;再预测出2025年制造业在积极情景、消极情景、基准情景下的碳排放水平及2020年～ 2025年制造业碳排放的平均增速;然后采用蒙特卡罗模拟方法对2025年碳排放可能的取值范围进行模拟,得出我国制造业2025年的碳排放水平值;最后依据产业结构失衡度倒推产业结构的合理化发展,得出未来十年我国制造业细分行业的碳排放构成比例,为制造业、进而为中国经济2020年～2025年碳减排目标的实现勾勒出碳排放路线图.     

“碳中和”目标下辽宁省资源型城市能源绿色效率测度分析

为实现2030年碳达峰和2060年碳中和目标,辽宁省已经出台了相应的碳达峰和碳中和方案,并将能源消耗和碳减排目标纳入国民经济和社会发展“十四五”规划。本文选取辽宁省鞍山市等6个存在资源枯竭问题的城市作为研究对象,并选用石油、煤炭的能源结构作为投入指标,人均GDP和社会消费品零售总额作为期望产出指标,同时将“三废”等重要污染物产生量作为非期望产出指标,用DEA模型对辽宁省绿色全要素能源效率变化进行测算和分解,分析绿色全要素能源效率的影响因素,并提出城市低碳发展的对策。     

低碳城市试点政策能够促进城市低碳发展吗?

低碳试点城市作为探索绿色低碳转型发展的示范城市,在推动城市绿色低碳发展和实现碳达峰、碳中和目标中发挥着重要作用。以低碳城市试点政策为准自然实验,基于中国2006—2019年221个城市的面板数据,利用渐进双重差分模型考察了低碳城市试点政策对城市碳排放的影响。研究结果表明,低碳城市试点政策显著降低了城市碳排放量,这一结论经过平行趋势检验、安慰剂检验、倾向得分匹配方法等稳健性检验后依然成立。机制分析表明,低碳城市试点政策通过促进城市产业结构升级和提升城市绿色技术创新水平降低了城市碳排放。异质性分析发现,低碳城市试点政策显著降低了东部地区、非资源型城市和高政府治理城市的碳排放。文章的研究结论为充分发挥低碳城市试点政策的碳减排效应,进而助力碳达峰、碳中和目标的实现提供了政策启示和实践参考。     

我国建筑业碳排放灰色斜率关联及情景预测研究

建筑业已经成为国民经济的支柱产业,成为新的经济增长点。计算了1996年—2010年我国建筑业碳排放量,在此基础上,测算了建筑业碳排放与国内生产总值指数和能源消费总量的灰斜率关联度,从测算结果表明,建筑业国内生产总值指数和能源消费总量与碳排放的关联度都达到了90%以上。最后,运用Kaya公式对我国建筑业2011年—2020年的碳排放进行了情景预测,并给出了对策建议。     

我国经济增长对碳排放驱动效应的实证研究

用ＥＫＣ模型、ＳＴＩＲＰＡＴ模型和ＳＳ－ＳＴＩＲＰＡＴ模型分别对１９８０-２００８年我国经济增长对碳排放驱动效应进行实证分析,结果显示ＳＳ－ＳＴＩＲＰＡＴ模型不仅能够分析动态特征而且模型预测性质更好。研究发现,我国的碳排放ＥＫＣ曲线并非倒Ｕ型,我国人均碳排放对人均ＧＤＰ的弹性系数在１１１到１１５范围内波动,产业结构调整、市场化改革、宏观经济刺激政策和环境保护力度是影响该弹性的重要因素。为了实现２０２０年的减排目标,每年由技术进步带来的单位ＧＤＰ碳排放下降比率必须达到４％。     

中美贸易隐含碳测度及影响因素研究

利用投入产出模型,根据2000年～ 2010年间的中国投入产出表数据,测度中美贸易的隐含碳排放量,结果表明:中国对美国出口商品承担了巨大的美国消费型的隐含碳排放量,其中机电类产品一直是对美出口隐含碳排放的主要部门.大量的温室气体排放留在了中国,成为中国实现节能减排目标的阻力,制约了中国的可持续发展.利用结构分解法将影响对美出口商品隐含碳排放增长的因素分解为能源使用效率、生产技术、对美出口规模和对美出口结构,研究结果表明:中国能源使用效率的提高及生产技术改进为对美出口商品隐含碳排放的减少做出了贡献,其中能源使用效率的提高起主要作用,而对美出口规模及出口结构则导致出口商品隐含碳排放量增加.     

外商直接投资、新型城市化与中国碳排放

基于2006-2016年省际面板数据，构建新型城市化评价体系并采用熵值法对中国新型城市化发展综合水平进行测度，通过建立以城市化水平为门槛变量的回归模型，实证检验了FDI对中国碳排放影响的非线性门槛效应。研究结果表明，FDI对中国碳排放影响具有明显的城市化水平双门槛效应。     

中国区域工业碳排放空间计量研究

以STIRPAT模型为理论基础,从区域层面构建了工业碳排放驱动因素的扩展STIRPAT模型,运用空间杜宾模型实证考察了各驱动因素对区域工业碳排放规模和碳排放强度的影响;同时,运用时空地理加权回归模型(GTWR)实证考察了各驱动因素对区域工业碳排放规模和碳排放强度影响的时空差异。实证结果表明,区域间工业碳排放具有一定的示范作用,驱动因素通过直接和间接途径影响碳排放,除能源强度、能源价格、对外开放因素外,其他影响因素均表现出显著性。因此,要实现区域工业碳减排,必须充分考虑区域工业空间相关性、异质性和外溢性,适当扩大低碳工业投资规模,完善工业能源消费结构,优化产业结构,加快工业行业技术进步,有效规划区域工业碳排放,实现区域工业碳减排的良性循环。     

河北省工业碳排放情景预测与节能减排潜力分析

通过计算河北省工业能源终端消费的碳排放量,对2015年和2020年工业CO2排放的三种目标情景进行了预测。在此基础上,根据河北省有关规划设定的目标,分析了河北省六大高耗能行业的节能减排潜力,指出这些行业分别处于不同的节能减排难度空间。最后,根据各高耗能行业的节能减排难度,设计了单边突破、渐进式提升、跨越式发展和自我提升等节能减排路径。     

基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测

选用Leslie矩阵人口模型能够较全面地考虑到影响人口总量与年龄结构的各种主要因素,预测得到：在现行计划生育政策不变的情况下,中国人口总量将在2024年前后达到峰值14.2亿左右,这与国家人口发展战略研究课题组预测的在2033年前后达到人口峰值15.2亿左右有较大差别;中国人口老龄化有加速发展的趋势。     

省际出口贸易、空间溢出与碳排放效率——基于空间面板回归偏微分效应分解方法的实证

为了厘清中国出口贸易对碳排放效率的影响及其空间效应,通过建立包含非期望产出、序列DEA的超效率模型,计算了省际碳排放效率。Moran’I指数分析表明,效率呈现空间相关性。利用空间计量模型对影响碳排放效率变化的因素以及出口贸易对碳排放效率空间溢出效应的分析结果表明,碳排放效率随着出口贸易的增加呈现出倒U型曲线特征;出口贸易对可变规模报酬下的省际碳排放效率具有正的空间溢出效应;工业化等因素对碳排放效率具有负向作用,技术创新对于碳排放效率没有改进作用。     

中国人口老龄化与碳排放的关系——基于因素分解和动态面板的实证分析

利用中国1990～2008年全国层面和1995～2008年省级层面的数据,分别采用LMDI因素分解法和动态面板的GMM估计方法,对中国人口老龄化与碳排放之间的关系进行了考察。全国层面的因素分解结果表明,老龄化是中国近年来人均碳排放增加的重要原因。动态面板模型的估计结果表明,老龄化与碳排放之间存在显著的倒U型曲线关系。对老龄化不同影响渠道的研究则表明,当前老龄化主要是通过生产渠道对碳排放的增加产生促进作用,而消费渠道的影响很不明显。     

金融风险对碳排放影响的实证分析

根据国际能源署数据,2021年全球二氧化碳排放量创历史记录,同比上升6%,该机构认为碳排放已经影响到了人类发展。随着全球经济一体化推进,国际间金融风险牵一发而动全身,只有控制能源消耗,抑制二氧化碳排放,才能保证社会资源平衡发展。因此,当前社会发展的第一要务是抑制二氧化碳排放。我国作为世界人口大国,碳排放量居高不下,目前国家已经明确了绿色低碳经济战略目标,要求促进碳减排,推动碳金融发展。碳排放与金融市场相互促进,但弱化了金融风险对碳排放影响效应。因此,本文侧重分析了金融风险对碳排放的影响机制,进一步证实了金融风险对碳排放存在抑制作用,地区发展可借助金融手段减少碳排放,最后从在助力碳减排、管控金融风险、促进产业创新升级、优化政策方面提出了相关政策建议,旨在为我国实现碳达峰、碳中和提供参考。     

苏浙沪碳排放影响因素分解及比较分析

基于苏浙沪地区1998年～2008年时间序列数据,根据碳排放量的基本等式,计算出苏浙沪地区总的碳排放及单位GDP碳排放,并运用LMDI因素分解模型,横向分析人口数量、经济规模、行业碳排放强度及行业产出份额对苏浙沪地区整个碳排放变化的影响情况,纵向比较国民经济六大部门的行业碳排放强度变化对碳排放的贡献率。研究表明:江浙沪地区的单位GDP碳排放逐步减少,碳排放的增速与GDP增速关系密切,经济增长是碳排放量变化的主要拉动因素,行业碳排放强度变化抑制了CO2的排放,尤其工业部门的贡献最大。     

篇章阅读中的情景语境研究

情景语境在篇章阅读中起着重要作用,在篇章阅读过程中正确的理解依赖于情景语境.在阅读中应注重词汇、情景知识、篇章结构等因素对理解的影响.     

产业结构变动、技术进步与碳排放

碳排放强度的降低有两个途径:技术进步和结构变动.本文从碳排放强度的视角,运用因素分解法,将碳排放强度分解为产业结构变动和技术进步,测算了1996 ～2011年产业结构变动和技术进步对碳排放的影响.研究结果表明:1996年以来,技术进步是推动中国碳排放强度下降的主要因素,产业结构变动对碳排放强度变化的影响作用较小;在各个产业部门中,对整个国民经济碳排放强度降低贡献最大的部门是工业,其次是交通运输业.因此,将来优化产业结构降低碳排放强度还有很大的空间,通过技术进步降低碳排放强度是有效的途径.     

碳排放约束下的江苏省能源消费量预测

煤炭消耗问题成为影响江苏经济发展的重要因素,解决好未来江苏巨大的煤炭供需缺口,分析预测江苏未来的煤炭消费,可以为江苏战略性能源开发供应提供依据,从而保证全省经济社会的绿色发展。利用eviews分析并处理江苏省1985-2010年各相关历史数据,得到ARIMA模型的相关参数(p、q、d),运用时间序列分析法(ARIMA模型)对江苏省未来三大化石能源消费量进行预测,进而利用SPSS模拟曲线并进行预测得到未来十年的数据进行研究。     

山东省碳排放的因素分解实证分析

随着我国社会经济的迅速发展,能源消耗带来的碳排放增加已经成为国际社会关注的焦点,控制和减少碳排放也相应成为一项日益紧迫的重大课题。山东省作为我国的经济大省和碳排放大省,面临着越来越严峻的减排压力。为此,采用迪氏对数指标分解法,建立山东省碳排放增量的因素分解模型,对1995—2009年间产业规模、产业结构、碳排放强度这三个主要因素对山东省碳排放增量的影响进行了定量分析。研究发现,产业规模的扩大是导致山东省碳排放量增加的主要因素,产业结构的调整并没有起到减少碳排放的作用,反而对碳排放量的增加有所促进,对碳排放起到决定性抑制作用的是碳排放强度的降低。最后根据研究结果提出减少山东省碳排放量的政策性建议。