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.     

低碳经济下上海市能源需求暨碳排放情景分析

基于2000—2010年上海市能源消耗和碳排放数据,分析了上海市能源消费现状,并根据IPCC碳排放系数计算了上海市能源消费及其导致的碳排放总量以及各产业的排放情况。采用情景分析方法,预测了2015年和2020年上海市分别在基准情景和低碳情景之下的能源消费暨碳排放情况,预测结果显示,基准情景之下上海市2015年和2020年的能源消费分别为14031.7742和16133.6646万吨、二氧化碳排放达到3.19和3.88亿吨;低碳情景下上海市2015年和2020年的能源消费分别为10834.2021和10448.7935万吨,二氧化碳排放为2.44和2.58亿吨。     

山东省能源经济环境系统预测与动态分析

文章分别选取GDP、能源生产总量与消费总量、CO2排放量作为经济、能源和环境子系统指标,利用1995-2012年的数据构建了山东省能源经济环境系统向量自回归(VAR)模型,对1997-2015年系统状况进行动态预测,并运用Granger检验、脉冲响应函数和方差分解对其进行动态分析。结果表明:到2015年,山东省GDP、能源生产总量与消费总量、CO2排放量仍将保持较快的增长;长期来看,经济增长与碳排放存在双向Granger因果关系,从经济增长到能源消费、能源生产和能源消费到碳排放均具有单向Granger因果关系;短期内,能源生产、能源消费与经济增长之间相互促进,经济增长促进碳排放,而能源生产、能源消费和碳排放之间具有一定的相互影响。山东省应适当放缓GDP增速,并优化经济结构;发展低碳能源,优化能源消费结构;继续强化实施碳减排政策。     

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。     

基于STIRPAT模型的甘肃省能源消费碳排放影响因素分析

依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。     

碳排放约束下江苏省煤炭消费量预测

文章首先对影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标和各指标对江苏省煤炭消费总量与第一、二、三产业煤炭消费量的影响情况进行分析,随后分析了江苏省煤炭消费总量及其占能源消费量的比重,第一、二、三产业煤炭消费量的变动对节能、减排和经济增长等指标产生的影响。并根据以上数据的分析结合碳排放约束下江苏省节能目标和经济发展目标,建立数学模型,对"十二五"期间及未来10年江苏省主要能源的消费结构、煤炭消费总量及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测和优化。最后,对江苏省节能、减排目标的实现途径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。     

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。     

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.     

区域能源碳排放与经济增长的脱钩趋势分析

文章在测算中国各地区2001-2012年能源消费碳排放的基础上,结合脱钩理论和聚类分析方法,运用地理信息系统软件Arc-GIS,实证分析了这期间我国区域能源碳排放和经济增长的空间脱钩趋势。研究结果发现,中国大多数省份的能源碳排放与经济发展之间呈现弱脱钩的关系。在递进进行的脱钩关系的恒等式因果链分解后,可知中国工业领域的能源利用效率的显著提高和能源消费过程中电气化水平的稳步推进是中国各省区碳排放增长速度减缓的主要原因,而在此期间中国各省区经济增长对工业、特别是重工业的严重依赖是中国各省区碳排放增长的主要原因。     

江苏省能源消费趋势预测及其碳排放研究

能源是江苏未来经济健康发展的物质基础,科学预测江苏未来的能源消费对于能源资源严重缺乏的江苏而言具有举足轻重的意义。文章借助趋势外推模型和ARMA模型相结合,对江苏2014~2023年的能源消费进行了预测,结果表明江苏省2020年能源消费量大约为4.5亿吨标煤;利用马尔科夫预测模型对江苏未来能源消费结构进行了预测,并在此基础上预测了江苏2014~2023年的碳排放量,结果表明,未来江苏的碳排放量呈明显上升趋势,至2020年左右,其碳排放量约为3.7亿吨,这意味着江苏将面临严峻的减排形势。因此江苏未来必须大力调整能源消费结构,使能源结构朝着清洁化、优质化方向发展,为江苏社会经济的健康发展奠定基础。     

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。     

我国区域低碳经济发展能力差异分析

我国区域经济发展不同,能源消费碳排放各异,理性认识区域低碳经济发展能力差异是低碳政策制定的重要前提。文章运用偏离—份额分析Esteban模型,基于2006-2010年的数据对我国八大区域低碳经济发展能力差异进行实证分析,并结合方差的自然分解揭示各偏离分量对总偏离的贡献度。研究表明,我国八大区域低碳经济发展能力相对于全国平均水平的总偏离呈随时间扩大趋势,八大区域依据三个偏离分量可划分为四类,区域碳生产力纯竞争力差异对总差异的贡献度具有绝对优势。据此,文章提出了全面提升我国低碳经济发展能力的对策建议。     

城市化、工业化对中国区域碳排放影响研究——基于空间DURBIN模型的实证分析

在测算30个省市1997-2011年的二氧化碳排放量的基础上,运用空间DURBIN模型分析了我国区域碳排放的空间聚敛性,量化分析了5个变量对碳排放的影响以及5个空间滞后变量在相邻区域碳排放之间形成的溢出或挤出效应。研究发现城镇化率、能源强度、建筑业总产值及规模以上工业产值等指标均对碳排放有显著影响;城镇化率、能源强度及规模以上工业产值的空间溢出或挤出效应对相邻区域碳排放产生了不同程度的影响。     

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。     

福建省碳排放达峰驱动因素及达峰路径研究

碳排放急剧增加使温室效应持续加强，研究碳排放峰值及达成时间对实现碳达峰具有重要意义。采用改进Kaya模型、LMDI指数分解法探讨福建省碳排放影响因素，构建STIRPAT模型并运用组合情境分析法模拟未来福建省碳排放。结果表明，能源消费总量呈现不断递增趋势，即2003年4 062.6万吨标准煤增加到2020年13 905.19万吨标准煤，平均增长率为7.99%；能源消耗强度因素、经济发展因素与人口因素对CO2排放为正向影响，能源强度因素为负向影响，影响强度大小依次为经济效应、能源强度效应、人口效应、排放强度；在人口规模、能源强度、人均GDP、城镇化率、第二产业占比发展模式为低-低-中-低-低、低-低-中-低-中、低-低-中-中-中时出现峰值，分别在2040年、2025年和2030年出现峰值，峰值排放量分别为7300.07万吨、6888.94万吨、6999.47万吨。为此，提出资源利用、低碳产业体系和人口规模等方面建议，旨在识别碳峰影响因素以及探讨最优达峰路径。     

中国碳排放省级差异及其影响因素与减排机制研究

在现有各省共有各类能源消费数据资料情况下,本文运用更为细致的化学原理进行了各省共同区间2000-2008年碳排放量的估算,通过引入碳排放泰尔系数定量衡量各省差异及波动特征,并采用动态面板模型等对于我国碳排放的影响因素及碳减排机制进行了实证分析,主要结论表明:(1)我国近年来碳排放增长趋势明显,从碳排放总量来看,东中西部存在着较大差异,但从碳排放增速来看,东中西部比较接近,差异不明显。(2)基于GDP的碳排放泰尔系数表明全国碳排放的差异程度有较大的波动,在2004年左右差异达到了顶峰,泰尔系数大约在0.2左右,总差异较大的波动主要是由于区域内各省差距的巨大波动所造成。第二产业GDP碳排放全国总差异值波峰出现的时间与总GDP泰尔系数相同,东中西部三大区域内各省差异对第二产业GDP碳排放泰尔系数全国总差异的贡献程度远大于各区域之间差异的贡献程度。(3)我国各省碳排放机制方面存在着显著的惯性特征,上一期碳排放量对于当期碳排放量具有重要的正向影响,其系数为0.844。在产业结构方面,第二产业产量对于碳排放具有重要的正向影响,其弹性为0.081;能源消费结构方面,煤炭消费占能源消费比重对于碳排放的影响极其显著,系数为0.189。煤炭产量对于碳排放具有重要影响,其弹性为0.016,煤炭资源禀赋对于碳排放影响明显。2000年以来我国碳排放与第二产业增长是单调递增曲线关系,碳排放量不仅随着第二产业的发展显著增加,而且增加的速度越来越快。以上重要结论为我国制订与碳减排相关的产业政策和环境规制政策等提供了科学依据。     

我国可再生能源消费与碳排放强度时间序列分析

分析可再生能源消费与碳排放强度之间的关系对于实现控制碳排放强度,减少不可再生能源的消耗的目标具有重要意义。具体分析了我国1953年—2013年的可再生能源消费量与碳排放强度之间的协整关系和Granger因果关系,并建立了误差修正模型,结论得出,我国可再生能源消费与碳排放强度之间存在长期均衡关系,且二者之间具有负相关关系,可再生能源消费的增加是碳排放强度降低的原因,但碳排放强度的变动对可再生能源消费量的影响并不显著。     

基于DEA的湖南省能源消费碳排放效率空间格局分析

在对湖南省各市州能源消费碳排放进行定量估算的基础上,进一步借助DEA数据包络分析方法对湖南省能源消费碳排放效率进行了空间格局分析。研究结果表明:1湖南省14地州市中长沙、常德、张家界与湘西州的能源消费碳排放效率DEA有效且构成了湖南省能源消费碳排放效率的前沿面;2湖南省能源消费碳排放效率空间差异较为明显,其中,张家界、湘西州、长沙、常德、株洲、岳阳与湘潭属于湖南省能源消费碳排放效率高值区,益阳、郴州、娄底、永州与衡阳属于能源消费碳排放效率中值区,邵阳和怀化属于能源消费碳排放效率低值区;3在投入一定的情况下,DEA非技术有效的城市存在着不同程度的减排潜力,其中娄底市的节能减排潜力最大(达到99.60%),其次是岳阳(94.41%)以及湘潭(37.96%)。     

华中三省碳排放与经济增长脱钩分析--基于LYQ框架的实证

文章以华中地区的河南、湖北、湖南三省碳排放为研究对象,运用LYQ分析框架对2001-2010年间三省碳排放与经济增长之间脱钩指标进行因果链分解并进行指标测评,结果显示三省大部分年份经济增长与碳排放呈现弱脱钩的状态,碳排放的增长速度小于地区 GDP 的增长速度,能源利用效率的提高对碳排放增长速度的减缓起到了主要作用;而价值创造弹性成为阻碍脱钩的主要因素,因此未来三省要发展低碳经济需主要在优化产业结构、大力发展低耗能高附加值的产业上做努力。     

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。