基于关联视角的内蒙古产业部门碳排放责任研究

以产业部门之间的关联性为视角,通过核算产业部门的关联碳排放来划分产业部门的碳排放责任。将产业部门间的关联碳排放分为前向关联碳排放、后向关联碳排放和自我关联碳排放,以内蒙古产业部门为研究样本,对各产业部门2012—2016年的碳排放进行统计核算。通过直接碳排放的核算明确了电力、热力的生产和供应业等10个产业部门为内蒙古地区的主要碳排放源,通过前向关联碳排放的核算明确了金属冶炼和压延加工业等14个产业部门为内蒙古地区的主要消费关联碳排放责任主体,通过后向关联碳排放的核算明确了电力、热力的生产和供应业等8个产业部门为内蒙古地区的主要生产关联碳排放责任主体。基于以上分析结果,最后针对如何控制内蒙古地区各产业部门的碳排放提出政策建议。     

新疆产业结构调整与碳减排潜力分析

基于中国碳核算数据库（CEADs）发布的《2017年30个省份排放清单》中新疆各产业能源消费碳排放数据以及《中国地区投入产出表》中新疆2017年投入产出数据,使用EIO-LCA（投入产出生命周期评价模型）对新疆各产业间生产链隐含碳排放进行分析,测算由最终需求导致的碳排放总量,并构建碳减排潜力模型,评价新疆各产业的减排潜力。研究结果表明：(1)新疆各产业直接碳排放主要来自高耗能行业,包括电热生产和供应业、金属冶炼和压延加工业与化学工业。(2)从生产链视角来看,建筑业是隐含碳排放最大的产业,占比达到35.92%。进一步对建筑业隐含碳排放来源进行分解,结果发现生产链中的电热生产和供应业、非金属矿物制品业和金属冶炼和压延加工业的排放量对建筑业隐含排放量的贡献最大。(3)从消费需求视角来看,国内省外流出消费需求导致的碳排放占比最大,达到52.9%,证实了新疆处于省域碳排放净调入的地位。(4)新疆减排潜力最大的产业是石油和天然气开采业、木材加工及家具制造业、非金属矿物制品业、化学工业、电热生产和供应业,属于第1减排潜力。基于研究结果,提出降低以煤炭为主的化石能源消耗、提高工业电气化水平、加强省域间...     

基于中国行业面板数据的碳排放与就业结构关联研究

本文基于中国8个行业2003～2010年的面板数据,对中国碳排放和就业结构的关联进行了分析。通过实证检验,选取变系数个体固定效应模型进行分析。研究表明：（1）碳排放强度和就业结构间存在长期均衡的协整关系;（2）就业结构对碳排放强度的影响显著,其中,影响最大的行业是电力、燃气及水的生产和供应业,该行业就业比重每增加1％,会使得该行业碳排放强度增加8.11％;（3）中国碳排放的行业差异显著,其中,电力、燃气及水的生产和供应业的自发碳排放强度最大,其次是制造业。     

我国行业碳排放动态特征及流动结构研究

本文基于我国2012年、2017年、2018年和2020年的投入产出表和能源消费数据，分析了45个行业各年份的直接和完全碳排放动态特征，并运用复杂网络理论，刻画了碳排放经投入产出关系在行业间的流动结构，识别了碳排放流动的主要路径。主要结论如下：从最终产品生产角度看，建筑业和其他服务业一直是完全碳排放量前两大行业，排放占比超50%,应作为我国消费侧碳减排的重点领域。最新一期结果显示45个行业中有5个全过程高碳行业、4个表观型高碳行业、14个传导型高碳行业以及22个低碳行业。碳排放流动网络呈现“全连接”特征，电力、热力生产和供应业以及石油、煤炭及其他燃料加工业等是经济生产拉动碳流动的主要来源，同时在跨行业协同减碳时，需关注包括化学原料和化学制品制造业至橡胶和塑料制品业等17条碳流动路径。     

基于STIRPAT模型的能源消费碳排放的影响因素研究——以长三角地区为例

本文分析了长三角地区1997～2016 年的能源消费总量、二氧化碳排放量和排放强度的变化趋势特征， 基于STIRPAT模型定量分析了该地区能源消费二氧化碳排放量与人口、人均GDP、外商直接投资、技术进步等影响因素之间的关系， 与已有研究不同， 本文技术进步指标的测算同时纳入技术投入和技术产出因素。结果表明， 各影响因素对二氧化碳排放的作用强度存在显著差异， 其中， 影响最大的因素是人口， 每增长1％， 二氧化碳排放量将增加1.914％， 其次分别是人均GDP、外商直接投资、技术进步； 整体技术进步实现的碳排放的减少量小于其带来的增加量， 技术进步水平并未达到使碳排放减少的程度； 人均GDP与二氧化碳排放量关系的研究结果不支持倒“U” 型的库兹涅茨曲线观点。     

电力低碳指标系列研究之三 电力企业与终端用户之间CO2减排义务的分配

电力行业是直接使用一次能源的最大部门,是目前CO2统计中排放量最大的行业之一。电力系统主要由电力企业与电力用户组成,因此电力总需求以及相应的CO2排放,可以分解为两部分:电力企业的主要活动是为满足     

碳中和视角下二氧化碳排放驱动因素分析

城市化和碳排放之间关系密切，现有研究多从单一维度来衡量城市化，而忽略了城市化的多维性。基于31省2017—2021年二氧化碳排放量数据，首先对省域二氧化碳排放量空间分布特征进行了研究；然后运用空间计量模型，实证分析了影响二氧化碳排放的驱动因素。研究结果如下：(1)省域二氧化碳排放量总体发展态势不均衡，西部地区二氧化碳排放量上升迅速，东部和中部地区二氧化碳排放量变化不显著，两级分化现象逐渐削弱。(2)二氧化碳排放量存在明显的空间集聚特征，相邻省份的二氧化碳排放量存在相关性，逐渐向区域均衡发展的碳排放态势转变。(3)第二产业比重提高以及煤炭消费量增加是驱动二氧化碳排放的重要因素，区域经济发展水平提高、区域技术水平升级以及外商直接投资增加可以有效地减少二氧化碳排放，改善环境质量。     

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。     

东部地区能源碳排放的省域比较及因素分解

根据1996年～2008年能源消费数据,对东部地区12个省份的CO：排放量进行估算,并且利用LMDI方法对其进行因素分解。结果表明：东部地区碳排放呈快速增长趋势,且不同省份之间碳排放量差异比较明显;经济增长、人口规模和能源结构是东部地区碳排放的驱动因素,其中经济增长是最关键的因子,而技术进步是东部地区碳排放的抑制因素,但是在不同年份之间存在较大的随机性。基于此,提出了减少东部地区CO：排放的相关政策建议．以适应中国的低碳经济道路。     

电力企业与终端用户之间CO2减排义务的分配

电力行业是直接使用一次能源的最大部门，是目前CO2统计中排放量最大的行业之一。电力系统主要由电力企业与电力用户组成，因此电力总需求以及相应的CO2排放，可以分解为两部分：电力企业的主要活动是为满足社会终端用电需求而进行电能的转化与输配，只有在这个过程中“新增的”能量损耗以及相应的CO2排放，     

产业结构、对外贸易与碳排放——基于长三角地区41个地级市的实证分析

本文选取长江三角洲41个地级市作为研究对象,基于近20年的面板数据,将产业结构、对外贸易和碳排放结合在一起,分析长三角地区碳排放空间特征,采用空间邻接权重矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵结合空间杜宾模型探究产业结构、对外贸易与碳排放的联系。研究发现:(1)长三角地区碳排放量存在显著的正空间相关性;(2)从直接效应来看,产业结构高级化和产业结构合理化会抑制本地区碳排放量的增长,但会增加邻近地区的碳排放量;(3)对外开放水平的提高会增加本地区和邻近地区的碳排放量。     

数字

5月29日国家统计局发布数据，1-4月，我国电力、热力、燃气及水生产和供应业实现利润总额1427．1亿元，增长27.2％。在41个工业大类行业中，30个行业利润总额同比增长，1个行业持平，电力、热力生产和供应业增长29.3％。     

中国对外直接投资的母国碳排放效应研究

本文选用2004～2013年我国30个省市自治区（除西藏外）面板数据对中国对外直接投资的母国碳排放效应进行实证分析,结果显示,OFDI增加了我国的碳排放量,即OFDI每提高1%,人均CO₂排放量增加0.012%左右。但此种效应存在明显的地区差异,即OFDI对中部地区碳排放增加效应明显高于西部,而东部地区碳排放效应为负且不显著;与此同时,经济规模、产业结构、技术水平、能源消费结构对我国碳排放量均产生显著影响。     

兼顾公平和效率原则的我国电力市场碳配额分配方案

我国电力行业一直存在严重的碳排放问题,并被率先纳入全国统一的碳排放权交易市场。由于区域经济发展的不平衡性和能源结构的多样性,一个合理的电力行业碳配额分配方案应兼顾公平和效率两个原则。建立了综合碳排放指标体系,通过熵权法对指标权重进行计算,并运用聚类分析将排放特征相似的省级行政区分成3类,每个类别及其中的地区根据加权投票选择最适合自身排放特征的分配方案。研究结果显示,在构成综合碳排放指标体系的4个指标中,减排责任的权重最大,其次是减排能力、减排转移和减排潜力。类别1、类别2和类别3分别选择以国内生产总值(GDP)、历史排放量和人口为原则的碳排放配额分配方案作为最优方案。     

长三角地区工业碳排放效率时空特征分析

文章使用超效率SBM模型核算了2005—2020年长三角地区21座城市工业及工业重点行业碳排放效率，使用ArcGIS软件分析时空演变特征。研究表明：(1)工业碳排放效率在长三角地区逐步提高，效率值从0.458增长至0.779，工业行业碳排放效率呈上升趋势；(2)工业碳排放效率在区域上整体呈扩大趋势，空间格局呈现分散布局特征，不同工业行业碳排放效率在空间上呈现多极化现象。     

基于偏最小二乘模型的碳排放区域差异及影响因素的实证分析

本文对我国30个省份2000~2010年主要能源的二氧化碳排放量进行测算,通过K-均值聚类分析将各省域按照"排放———效率"类型分为四大类,并运用偏最小二乘建模分析了能源消费结构、经济发展水平、产业结构、人口规模、城市化率以及碳排放强度对4类区域碳排放的影响。结果表明:4类区域的二氧化碳排放存在明显差异,人口规模、产业结构和碳排放强度是4类地区碳排放共同的驱动因素;对于高排———低效地区和低排———低效地区,经济发展水平与碳排放呈倒U型关系,高排———高效地区与低排———高效地区的经济发展水平与碳排放之间并无显著的倒U型关系;另外,能源消费结构与4类地区碳排放的相关性存在明显差异。本文对上述差异做出分析与解释,并提出了相应的政策建议。     

基于混合方向性距离函数的长三角地区碳排放绩效评价

长三角区域一体化上升为国家战略， 提出坚持绿色共保， 形成绿色低碳的生产生活方式。 对长三角各地区碳排放绩效进行评价对促进低碳经济的发展具有重要的现实意义。 本文在考虑时间动态和组间异质性的基础上， 运用非角度的混合方向性距离函数模型 （HDDF）， 对长三角中心区24 个城市和非中心区9 个城市 2014～2018 年碳排放绩效进行了实证研究。 研究结果表明： （1） 中心区城市的碳排放绩效总体优于非中心区城市， 且前者的环境生产技术始终领先于后者； （2） 长三角地区低碳经济发展不均衡， 碳排放绩效水平内部差异较大， 上海、 江苏、 浙江、 安徽碳排放绩效平均水平依次降低， 内部差异程度也依次扩大； （3） 技术进步是长三角地区碳排放绩效提高的重要驱动力， 而效率恶化对长三角地区提高碳排放绩效起抑制作用， 其中安徽省内各城市效率恶化问题尤为突出。     

西部地区经济发展因素对二氧化碳排放量的影响——基于空间杜宾面板模型的研究

基于2000—2020年西部各省的面板数据,运用空间杜宾模型(Spatial Dubin Model,SDM),对西部地区碳排放量影响的经济因素进行空间效应分析,研究结果表明:(1)西部地区碳排放量的空间相关性莫兰指数(Moran’sI)为正,检验结果显著;(2)本地区经济发展因素中,第二产业产值对碳排放量有促进作用;(3)邻近地区第二产业的发展亦对本地区碳排放量具有促进的空间效应。由此可知,西部地区第二产业发展对二氧化碳排放量的影响比较明显。研究结果为西部地区低碳经济的有效发展提供了依据,最后提出了几点建议。     

我国经济增长、能源消费对碳排放影响分析

改革开放以来,我国经济迅猛发展,能源消费量随之增加,二氧化碳排放量也不断增长,目前我国已成为全球第一大碳排放国,控制温室气体排放面临着很大压力.因此,从经济增长、能源消费与碳排放的关系入手,首先利用能源消费弹性系数、能源消费强度和节能率等指标分析了改革开放后我国经济增长与能源消费的关系;然后运用碳排放总量、人均碳排放量和碳排放弹性系数分析了经济增长、能源消费对碳排放的影响以及碳排放特征,最后提出了具有针对性的节能减排对策.     

基于STIRPAT模型的陕西省工业碳排放分析及预测

工业行业是陕西省碳排放的最主要来源,研究工业行业碳排放的影响因素,预测其碳达峰时间,对陕西省尽快实现“双碳”目标具有重要的现实意义。构建STIRPAT模型,运用岭回归并结合情景分析,预测陕西省工业行业碳达峰时间与峰值。研究结果表明：(1)陕西省工业行业碳达峰时间出现在2030—2040年之间,峰值规模约在19 412.54万～23 472.48万t之间;(2)人口规模是促进陕西省工业行业碳排放的最主要因素,而能源强度对工业碳排放具有显著的抑制作用,通过对人口规模和能源强度的调节,可以为陕西省减少4 059.94万t碳排放量;(3)人口规模、地区生产总值、工业产出对二氧化碳排放产生显著的正向影响,而能源强度对二氧化碳排放产生显著的负向影响。最后根据碳排放预测结果,提出陕西省工业行业碳减排路径,同时也为其他工业大省和工业城市的碳减排提供一定的参考。