中国工业碳强度变化的行业影响研究

文章运用完全分解模型研究了“十五”和“十一五”两个时期的工业碳强度行业影响,从工业行业小类、工业行业大类、工业行业碳排放高中低组别等三个角度对我国工业碳强度变化的影响进行分解.分解结果显示:“十五”期间碳强度上升,对碳强度下降起较大负作用的是电力、热力的生产和供应业等细分行业、制造业行业大类和高碳排放行业组;“十一五”期间我国把节能减排作为调整经济结构、转变发展方式的重要抓手,碳强度上升幅度减少,对碳强度下降起较大负作用的依然是电力、热力的生产和供应业等细分行业、制造业行业大类和高碳排放行业组;要促使碳强度下降,需要加大对电力、热力的生产和供应业、石油加工、炼焦及核燃料加工业等细分行业、制造业行业大类和高碳排放行业组的监控力度.     

如何实现电力数字化转型

构建以新能源为主体的新型电力系统,实现可再生能源有效利用,探索能源领域碳资产交易是电力行业支撑实现"双碳"目标的重要措施. 在"双碳"目标推动下,电力行业碳排放强度将不断优化.如何发挥电力行业健全的数据资源优势,通过数字化技术手段,优化电力行业生产运营业务,支撑电力行业碳排放量降低,提升电力行业可再生能源利用能力,促进行业碳资产使用,推动行业碳排放对标,扩大行业贡献碳中和目标的智慧,将成为电力行业数字化转型过程中的重要发展方向.     

技术进步、节能减排与发展方式转型——基于中国工业36个行业的实证考察

本文在考虑能源与排放因素的基础上,测算并分解中国36个工业行业基于绿色增长的技术进步,分析了工业节能减排的转型特征。以此为基础,采用面板技术实证分析技术进步对节能减排的非对称影响。结果显示,工业能耗与排放具有明显的行业异质性,高能耗与高排放强度行业节能减排潜力巨大;技术进步对节能减排具有显著正向影响,其中科技进步的贡献最大,纯技术效率、规模效率次之;能源消费结构对减排具有重要影响,在减排政策中应重点关注。     

江西低碳经济发展水平分析及提升策略

发展低碳经济必须了解能源消费量和碳排放量。本文基于统计年鉴数据,对江西2001~2015年碳排放量进行了估算分析。结果表明:江西能源消费结构以煤炭为主,能源消费总量呈快速增长的趋势,碳排放总量呈上升趋势,碳排放强度、人均碳排放量呈下降趋势,且低于全国平均水平。但是,能源消费结构的限制、产业结构的约束、能源综合利用效率的制约成为江西低碳经济发展的最大困局。据此,建议优化能源结构,向低碳化、清洁化转型;调整产业结构,推进产业低碳化发展;大力创新低碳技术,提高能源利用效率;加强森林、湿地与林地管理,増加森林的固碳能力。     

结构变化的节能潜力计算的方法论研究

本文介绍了几种计算节能的因素贡献份额的方法,通过分析指出了部门能源强度与技术贡献之间的差别。在定义明确后,经公式计算与分解处理的结果表明,中国在1995～2002年总能源强度下降中,结构节能贡献大约在60%以上; 2002年以后总能源强度呈上升趋势,这时的结构变化推动能源强度上升(对节能起负作用)。符合客观实际的结论应是,结构变化对能源强度变化的影响还是很大的。     

我国产业结构变动对碳排放强度影响的实证研究

通过建立模型,从横向和纵向两个角度分析了我国产业结构对碳排放强度的影响,实证结果表明：产业结构和能源消费结构对碳排放强度的变动有着较大影响;第二产业在经济结构中所占的比重高或煤炭消费占有较大比重的省区其碳排放强度较高,但通过调整和优化产业结构和能源消费结构可以有效达到降低碳排放强度的目的;第二产业对整个社会的碳排放强度的贡献率较大,其内部结构变化对碳排放强度变化有较大影响。因此,我国碳排放强度研究应该重点放在实行结构节能减排上,从调整产业结构、淘汰产能落后的行业、实施产业转移、改善能源利用结构等方面入手实现全国碳减排的目标。     

基于Kaya模型的中国低碳经济策略探讨

本文利用因素分析法借助Kaya恒等式对1990年～2007年间影响我国能源消费碳排放的因子进行分析,研究发现我国经济的持续发展是高碳排放的主导因素,人口是增加CO2排放的重要因素,能源强度的降低对减排的贡献功不可没,能源结构改善对减排的效果不甚明显,并提出破除以GDP为纲的迷思,切实转变经济增长方式、积极调整产业结构,优化人口结构、宣扬低碳理念,改善能源结构及提高能源效率等策略建议。     

中国城镇住宅碳排放强度分析和用能政策反思

基于最新可利用的统计数据,对中国城镇住宅使用过程中分品种能源消耗引起的碳排放等指标进行估算,并对城镇住宅碳排放量、碳排放强度的变化指数模型进行分解。结果表明：研究期内城镇住宅能耗结构趋于“清洁化”,住宅直接CO2排放比例趋于下降;住宅能源强度、人均住房面积、家庭总户数、能源碳密度等是影响住宅碳排放和排放强度变化的主要社会经济和能源驱动因子。文章最后提出住宅用能的几点政策启示。     

无锡工业碳排放的行业分解和灰色关联分析

采用IPCC的碳排放计算公式,测算了1993 ～2010年无锡市工业各行业的碳排放量,接着运用灰色关联度模型对工业各行业碳排放量与工业增加值的关联度进行分析,并对工业各行业进行分类.结果表明,电力、热力的生产和供应业,黑色金属冶炼及压延加工业,化学原料及化学制品制造业,非金属矿物制品业,纺织服装、鞋、帽制造业,通用设备制造业,电气机械及器材制造业等7个行业属于高排放高关联行业,其碳排放量占工业碳排放总量的90％,而且与工业经济增长关联度很高.最后,提出减少无锡工业碳排放的对策建议,即加强重点行业的减排工作、加快低碳技术的研发和应用、优化能源结构、提高清洁能源比重、建立健全低碳发展的政策法规体系、积极推进碳税和碳金融的试点工作等.     

基于LMDI的物流业碳排放脱钩及其影响因素分析

作为温室气体排放大国,我国面临的减排压力越来越大。物流业是碳排放的重点领域,系统地分析物流业碳排放脱钩的驱动因素,推动物流业的绿色低碳发展,将有效支撑“双碳”目标如期实现。以江苏省为例,借鉴IPCC核算方法,核算该省物流业的碳排放量,发现2005—2019年,物流业的碳排放量不断攀升,2019—2021年,增速减缓甚至呈下降态势。研究期内,物流业碳排放脱钩指数的均值为0.67,整体处于绿色低碳发展较为理想的状态,但脱钩指数值仍较高,要想实现强脱钩目标依旧任重道远。通过LMDI因素分解,发现经济产出、能源效率、人口规模和产业结构对碳排放脱钩起阻碍作用;能源强度和碳排放效率对碳排放脱钩起推动作用。