中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析

基于中国集中供暖线和Moran I指数图将我国省域划分成南、北两个区域,通过建立空间计量模型,对影响生活消费的人均碳排放量影响因素及影响大小进行定量分析。同时根据Kaya恒等式及现有文献将驱动因素分解成能源结构、能源利用率、居民生活水平三个因素,外加可能对碳排放有影响区域人口密度。结果表明:能源结构和居民生活水平分别是影响南北方地区生活碳排放的主要因素。南方地区的空间效应显著而北方不显著,所以优化居民能源消费结构,采取地区空间联动性的合作治理对减少南方地区生活消费人均碳排放量具有十分重要的作用。而对于北方地区则应把政策重心放在协调居民生活水平和人均碳排放量上,优化地区环境库兹涅茨曲线。     

江苏居民消费碳排放测度与影响因素研究——基于GTWR模型的实证分析

基于CLA(消费者生活方式法)模型和ESDA模型对2009—2017年江苏省居民生活消费碳排放量进行测度与时空关联关系分析,构建OLS模型和时空地理加权回归(GTWR)模型研究碳排放量的社会和经济影响因素,结果表明:研究期内居民生活消费碳排放量显著增长,并呈现苏南>苏中>苏北的空间格局;13个省辖市人均生活消费碳排放量Moran’s I指数从0.5267增长至0.5789,并呈现“HH”和“LL”的空间集聚特征;总体来看,人口密度、恩格尔系数和R&D占比对居民消费碳排放量有负向影响,而人均地区生产总值、第三产业占比和人均生活用电量对其有正向影响,且城市间各因素回归系数存在空间差异性。依据分析结论,提出提高第三产业能源利用率,倡导居民绿色生活和低碳消费等措施建议。     

中国农村居民生活用能碳排放影响因素研究

基于状态空间模型(SSM)定量分析1995-2014年中国农村人口、居民收入、生活消费支出结构、能源消费结构4个变量对农村居民生活用能碳排放的动态影响过程。研究结果显示:农村人口数量对农村居民生活用能碳排放量的变弹性系数为负值,随着农村居民生活方式的转变和生活水平的提高,农村居民人均生活用能碳排放增速显著,农村居民生活用能碳排放并未随着农村人口的减少而降低;居民收入和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量均存在正向效应;以电力消费占总能源消费比重为表征的能源消费结构对农村居民生活用能碳排放量存在负向效应,虽然电力消费比重增加降低了农村居民生活用能直接碳排放量,但是居民生活用电的间接碳排放量增加了。人口数量和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量的影响作用较大。     

我国居民间接能源消费碳排放的测算及分解分析

利用消费者生活方式方法(CLA),测算1993~2007年我国居民间接能源消费碳排放量,以及城镇和农村居民人均碳排放量的变化趋势。以1993年为基年,对我国居民间接能源消费碳排放量的变化进行分解分析。结果表明:(1)居民间接能源消费碳排放量整体呈上升趋势,城镇和农村居民人均碳排放量也逐年增加,其中2007年城镇居民是农村居民人均碳排放量的三倍。(2)研究期间,人均消费水平城镇化率、居民消费结构和人口规模是拉动居民间接能源消费碳排放量增加的主要因素,而能源消费强度和碳排放强度是抑制碳排放量增加的主要因素。其中2003~2007年碳排放强度起到正效应;居民消费结构表现为负效应,对减少碳排放起到一定作用。     

中国区域碳排放的因素分解模型及实证分析

本文测度了1995—2008年中国29个省市的碳排放量,分析了中国碳排放的区域差异,通过构建“LMDl分解模型”,将各地区人均碳排放分解为人均GDP、能源结构、能源强度等影响因素,同时将能源强度进一步分解为各产业能源强度和产业结构两类因素。研究结果表明：几类因素对各省市自治区碳排放增长的影响方向和影响程度存在差异,但从全国及东中西三大区域看,人均GDP是促进碳排放量增长的决定因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素,而能源强度变化主要由工业部门能源强度的变化决定,产业结构变化通过促进能源强度的增加,间接推动了碳排放量的增长。能源结构推动了碳排放的增长,但影响程度较小。现阶段应根据各地区碳排放的区域差异及碳排放增长的影响因素,制定差异化的区域碳减排政策,包括：优化区域能源结构、降低区域能源强度、调整区域产业结构、积极推进区域低碳经济增长方式转变。     

人口因素对城乡居民生活能源碳排放的作用对比研究

文章估算了2009—2013年中国各省份城镇、农村和城乡总体的居民生活能源碳排放量,并运用空间统计与空间计量方法研究了人口相关因素对于城镇、农村不同层面居民生活能源碳排放的作用效应及其差异。结果表明:不同层面的居民生活能源碳排放均具有正的空间相关性;城镇、农村不同层面下,人口因素对居民生活能源碳排放的作用效应存在明显的差异;城镇地区的最终居民人口消费影响最大,弹性系数为0.618 2,人口规模、人口老龄化率、户规模分别具有显著的正向、负向、负向作用,性别比为非显著的正向影响;农村地区的人口规模是最重要的影响因素,其弹性系数为0.609 4,最终居民人口消费具有显著的正向影响,人口老龄化率、性别比、户规模分别是非显著的负向、负向、正向作用。     

基于指数分解的居民生活用能碳排放影响因素研究

运用对数均值迪氏指数(LMDI)因素分解法,构建了居民生活用能碳排放影响因素模型,并运用该模型对2000~2012年中国居民生活用能碳排放影响因素进行了实证研究。研究发现,造成我国居民生活用能碳排放快速增长的最主要原因是人均消费水平的提高,其次是居民能源消费支出占总生活消费支出比重的增加。能源消费结构的改变促进了居民生活用能碳排放量的减少,是抑制我国居民生活用能碳排放量减少的主要力量。能源价格的不断上升,也在一定程度上促进了居民生活用能消费及碳排放量的降低。     

吉林省能源消费碳排放相关影响因素分析及预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

采用灰色关联分析方法对吉林省2000~2012年能源消费人均碳排放量与能源消费价格、能源消费结构、能源消费强度、经济发展水平、产业结构和城市化水平等相关影响因素的关联度进行分析,并利用GM(1,1)模型对吉林省2016~2018年人均碳排放量进行了预测。预测结果显示,各相关影响因素在保持现状的情况下,能源消费人均碳排放量未来将会以更高的年均增长速度持续增长。为此,文章根据灰色关联度分析结果,从能源消费价格、能源消费结构、产业结构和能源消费强度几个碳排放相关影响因素入手,提出了降低吉林省能源消费碳排放的政策建议。     

居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例

气候变化是当前全球面临的重大挑战之一。研究居民生活能源消费碳排放变化趋势以及影响因素,对提出科学的碳减排策略,减缓气候变化具有重要的指导意义。以天津市为研究案例,对其居民生活能源消费产生的CO_2排放量进行计算,并运用LMDI模型对天津市居民生活能源消费产生的CO_2变动量进行因素分解,从能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度、经济发展、人口等方面对居民生活能源消费碳排放因素进行分解分析,确定导致碳排放量变化的驱动因素。分析结果表明,经济发展、人口效应为正向效应,能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度总体上为负向效应,其中经济发展因素是天津市居民生活能源消费碳排放的主要拉动因素,而能源消费强度因素是抑制碳排放的主要减量因素。     

城镇化进程中居民生活碳排放动态特征分析

对2000~2012年间中国城镇居民与农村居民的直接、间接碳排放变化情况进行统计及回归分析,结果表明:截至2012年,城镇居民人均直接碳排放量年均增长17.14%,间接碳排放量年均增长6.42%,农村居民人均直接碳排放量年均增长16.51%,间接碳排放量年均增长2.81%;能源消费强度的下降及居民生活消费支出的上升联合作用,使城镇与农村居民生活间接碳排放量均呈现波动增长趋势,其中食品与居住消费是居民间接碳排放主导因素;城镇居民人口数量是城镇居民生活碳排放总量的决定性因素;城镇生活方式相比农村具有更低的单位生活支出碳排放量;城镇化率对居民生活碳排放量分别具有0.13%和0.09%的弹性系数,初步验证了城镇化与居民生活碳排放的正相关关系。     

中国居民生活用能碳排放影响因素分析——基于STIRPAT模型

近年居民碳排放比重逐年上升。在此背景下,文章测算了1990—2014年我国居民生活用能碳排放,并运用STIRPAT模型定量分析各变量对生活用能碳排放的影响。结果表明:能源结构、居民消费水平、城镇化率对我国居民生活用能碳排放的影响程度相对较大;从绝对视角来看,各因素的弹性系数绝对值依次为:人口规模、城市化率、能源结构(负值)、居民消费水平和能源强度。研究结果为我国能源结构的优化、集约型城市化的发展以及低碳消费的倡导提供理论基础。     

基于空间面板模型的我国区域碳排放分析

运用空间面板模型对我国省域碳排放分别从全国层面及东、中、西三大区域层面进行空间计量分析。分析结果表明:总体而言,全国省域碳排放存在显著的空间正自相关性,各省份碳排放对相邻省分的碳排放具有溢出效应;区域层面上,我国东、西部省域碳排放存在正向的空间相关性,而中部地区存在负向的空间相关性;人均GDP、人口规模、能源强度对我国三大区域碳排放均存在显著的正向影响,但影响强度有所不同;产业结构对东部地区碳排放有显著影响,但对中、西部地区影响不显著;能源消费结构对中、西部地区碳排放有显著影响,但对东部地区影响不显著。     

城市居民嵌入式碳排放空间差异及影响因素

伴随着快速城镇化进程中生活水平的不断提高和生活方式的重大转变,居民日常消费产生的嵌入式碳排放成为学术界关注的焦点。借助大样本调查数据和高分辨率遥感影像,采用EIO-LCA模型、ESDA-SDE和GWR等统计分析方法探索城市内部精细尺度家庭嵌入式碳排放空间分异规律及其形成机制。结果表明:家庭嵌入式碳排放的空间依赖性特征明显于空间异质性特征;高值区聚集于城市扩张较快的新建开发区,以大量新建商品房小区和机关事业单位家属院的居民为主;家庭和住房特征、生活方式、消费理念均对人均嵌入式碳排放有显著影响;影响因素的作用强度空间渐进规律明显,其中家庭收入和低碳消费理念对碳排放的影响空间破碎化程度较高。研究验证了城市蔓延对居民碳排放的影响及情景化生活方式理论在中国城市低碳社区构建中的适用性。     

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。     

低碳经济发展的驱动因素研究——以浙江省为例

本文从人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面探讨了低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,利用1990~2008年浙江省的统计数据,对低碳经济发展的驱动因素及其贡献率进行了实证研究。研究结果表明:人均GDP、能源强度、人口规模、单位能耗碳排放量和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,其中人均实际GDP的影响最大,能源强度的影响较大,人口规模和单位能耗碳排放量的影响较小,能源消费结构的影响最小,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放总量的影响不显著;人均实际GDP持续增长是碳排放增长的最大正向驱动因素,对碳排放增长的贡献率最大,能源强度变动是碳排放增长的最大负向驱动因素,能源强度变动对碳排放增长具有一定的抑制作用。     

中国城市碳排放核算及影响因素研究

论文从能源消费、工业生产过程和废弃物排放多个方面对中国城市碳排放进行了估算和分析,并借助空间计量模型对其影响因素进行了研究。结果显示:2001—2015年中国城市年碳排放量基本呈增加趋势,仅2015年的城市碳排放量较2014年有所降低,这主要是由于煤炭消费量和水泥产量的减少;东部、中部和西部地区的城市碳排放量分别占全国碳排放总量的50.25%、26.24%和23.51%,其中,东部地区的占比先增加后降低,中部地区的占比持续下降,而西部地区的占比则持续上升。对城市碳排放影响因素的研究表明,相邻区域的城市碳排放对本地区的城市碳排放造成明显影响;经济规模、城镇居民人均可支配收入、二产比重和城镇化率的提高均在一定程度上促进了城市碳排放量的增长。     

新型城镇化对我国碳排放的影响机理与区域差异研究

中国新型城镇化水平已经超过50%,城镇碳排放已经成为我国碳排放增长的重要来源。本文从新型城镇化的内涵入手,选择人口、空间、产业、居民消费结构、生态建设等方面探讨了新型城镇化对碳排放的影响机理,并分析了碳排放增长对城镇化发展的约束作用。选取1980-2014年相关数据,分析了中国新型城镇化对全国碳排放量的影响程度,进而将全国区域省份以城镇化质量为标准划分为三组,通过STIRPAT模型选取城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值比重、人均可支配收入、城镇人均绿地面积等指标分别代表新型城镇化建设中人口集聚、城镇区域拓展、产业聚集、生活质量提高和生态建设等内涵,分析了碳排放的区域差异特征。研究表明,新型城镇化发展程度不同,不同因素对不同区域的影响也差异巨大。本文依据分析结果,从提升低碳意识,优化能源消费结构,提高能源利用率,完善碳排放市场等方面提出了政策与建议。     

中国碳排放量影响因素研究——基于省级面板数据的分析

采用中国30个省（市、区）2000～2010年的相关数据,运用面板数据模型对中国碳排放量的影响因素进行实证研究。面板协整检验表明：区域碳排放量与人均GDP、产业结构、人口数量、能源价格、能源效率和人均可支配收入之间存在长期稳定的内生经济关系。运用面板模型估计各因素的影响系数分析,认为对中国东部、中部、西部地区碳排放量影响最大的三大因素为人均GDP、人口数量和能源效率。     

中国碳排放的区域差异及驱动因素分解分析

在对中国1995～2006年30个省(市、自治区)能源消费产生的碳排放核算的基础上,运用对数平均权重分解法(LMDI),对各省区人均碳排放的区域差别及其变化三个影响因子进行了定量分析。结果显示,能源效率的提高对各省区碳排放的增长起到了重要的抑制作用,经济增长则是导致碳排放增加的主要驱动力因素,而能源结构变化对碳排放的贡献微弱,且在不同的省区作用的方向不同。因此,增强各地区的低碳发展能力,中西部地区应重点发展能源利用效率技术,大力开发可再生能源。东部地区的应将调整产业和产品结构作为重点,通过技术创新实现碳生产率的提高。     

浙江省能源消费碳排放动态特征及影响因素研究

采用IPCC推荐的碳排放计算公式,测算了2000年到2011年浙江省能源消费碳排放量,分析了人均碳排放量和碳排放强度的动态特征,并利用LMDI分析其排放变化的影响因素。研究期间,浙江省人均能源消费碳排放量不断上升,碳排放强度呈现下降的趋势,浙江省碳排放处于碳排放强度倒U型曲线高峰到人均碳排放量倒U型曲线高峰阶段的过渡期。经济发展对人均碳排放量增长起到拉动作用,产业结构、能耗强度、能源结构、碳排放系数变化起到抑制作用。产业结构、能耗强度和单位能源消耗碳排放强度变化均对碳排放强度下降产生正向驱动作用。