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。     

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。     

广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素

将居民能源消费的二氧化碳排放纳入研究范围,采用LMDI分解法对2000—2011年广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素进行分析。结果显示:在影响碳排放增长的各种因素中,经济规模、人口规模和收入对碳排放增加整体上表现为正效应;产业结构、生产部门能源强度、生产部门能源结构和能源碳排放因子整体表现为负效应;生活部门的能源强度和能源结构的效应不确定;总体上正向驱动效应超过负向驱动效应,致使广东省的碳排放量呈不断上升态势。     

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。     

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。     

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。     

省域碳排放影响因素分析及减碳机制探讨——以浙江省为例

论文基于1990—2015年浙江省碳排放时间序列数据,采用STIRPAT模型,探讨驱动浙江碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域。结果表明人均GDP、人口规模、能源强度、能源结构、产业结构对碳排放量增加有正向驱动作用,而城镇化率对碳排放量增加有负向驱动作用。人均GDP和人口规模对碳排放量增长的贡献最大,但2000年后人口规模的驱动作用逐渐减弱,经济规模扩大成为碳排放量的主要增长因素。能源强度和城镇化率对碳排放量减少的贡献最大,能源结构的贡献率较低。基于此,提出了提升经济发展质量、促进城镇发展转型、提高能源管理效率等具有针对性的减碳对策。     

基于城乡视角的居民能源消费影响因素研究

2002—2016年,伴随着291亿农村人口的城镇化,中国居民能源消费量增长了190%。在这一背景下,准确识别城乡居民能源消费模式差异及影响因素显得至关重要。本文基于城乡视角,重新界定居民能源消费,涵盖了建筑用能和交通用能两部分;同时在模型中创新性地引入了财富效应和强度效应,结合结构效应、城镇化效应和人口效应进行定量研究。利用对数平均迪氏分解法,基于我国2002—2012年城镇、农村居民数据,本文考察了不同驱动因素对城镇和农村能源消费的异质性影响。结果表明,建筑能耗强度和住房面积的增长是驱动居民能源消费增长的主要因素,机动车数量的增加也对城镇居民能源消费有明显的正向作用。由于较高的增长率,农村建筑能耗强度和人均住房面积增加对能耗增量的贡献已经逐渐超过城市。此外,分解结果表明,城镇化对居民能源消费的正向效应在逐年递减。这为“城镇化导致居民能源消费增加”提供了间接反证。     

中部六省能源消费碳排放时空演变特征及影响因素

采用2005—2016年中部六省能源消费碳排放面板数据,对其能源消费碳排放时空演变特征及其收敛性进行分析,在此基础上运用LMDI分解方法,探索产出规模、能源强度、产业结构、人口规模及能源结构等因素对中部六省能源消费碳排放的影响,并分析各影响因素的空间特征。结果表明:(1)各省能源消费碳排放均存在收敛,且收敛于各自的稳态水平,各省之间的差异短时间内不会消失;(2)除能源结构变化对中部六省碳排放表现为负效应之外,其余五个因素对其碳排放均表现为正效应,各效应按累积贡献率绝对值大小依次是:产出规模效应、能源强度效应、产业结构效应、人口规模效应和能源结构效应;(3)各因素对中部六省能源碳排放影响均存在明显的空间差异,其中产出规模扩大对湖南能源碳排放拉动作用最大,能源强度下降对湖南能源碳排放的抑制作用最大,产业结构变化仅对山西能源碳排放起到抑制作用,人口规模变化仅对安徽省能源碳排放起到抑制作用,能源结构变动对安徽、河南以及湖北能源碳排放表现为正效应。     

基于行业异质性的中国工业发展与碳排放的关系研究

利用对数平均迪氏指数法将工业碳排放总量分解为工业产出规模效应、行业结构效应、行业能源消费结构效应和能源强度效应,从总效应角度研究了上述四个效应对碳排放总量的作用,其中前三个效应对碳排放均有拉动作用,工业产出规模效应的作用最大。能源强度效应对全行业的碳排放量有较强的抑制作用。其次,根据1995~2011年工业32个行业四个效应值及其碳排放的面板数据模型,从总体样本和分行业样本两个层面分别研究四大效应对中国工业碳排放的影响。总样本研究表明,全行业工业产出规模效应和行业结构效应对碳排放有显著的正向和负向影响。分行业样本研究根据能源强度、RD投入、外资比重及资本密集度分类标准对工业行业进行分类,研究基于行业差异的各因素对中国工业碳排放的影响。结果表明,工业产出规模效应和行业结构效应对碳排放的正向影响和负向影响不存在行业差异,行业能源消费结构效应和能源强度效应对不同行业碳排放的影响有一定的差异。最后,根据实证结果提出合理的减排建议。     

中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析北大核心CSSCI

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究——以浙江省为例

本文基于三大产业和居民生活部门的12种能源消费量数据,较全面地测算了1995—2008年浙江省碳排放量,建立了碳排放驱动因素分解模型,将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应,并采用对数平均权重分解法(LMDI)测算了各类效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理。研究结果表明,1995—2008年,浙江省碳排放量呈现不断上升的趋势;经济发展和人口规模对碳排放的正向驱动效应远超过能源强度和结构调整产生的负向驱动效应。本文同时测算出浙江已跨越了碳排放强度的高峰阶段,但仍处于碳排放强度高峰迈向人均碳排放量高峰的阶段。为缩短不同碳排放高峰的跨越时间,降低高峰峰值,本文提出了加快低碳经济发展的相关政策建议。     

人口相关因素对碳排放的影响研究——基于变截距模型的实证分析

基于1997—2012年的30个省份的面板数据,采用STIRPAT模型研究人口相关因素对二氧化碳排放的影响。通过面板数据变截距模型进行回归发现,大部分省份的人口规模、人均消费支出、能源强度和城镇化对碳排放有正影响,只有北京和广东的能源强度对碳排放是负影响,说明可能存在能源回弹效应。老龄化因素只在六个省份与碳排放有显著的正相关关系,这是因为老年人口的增加导致对相关产品和服务的需求增加。家庭规模在大部分省份对碳排放的影响是负向的,说明随着家庭规模的缩小会增加碳排放。     

家庭异质性视角下城乡居民家庭碳排放研究——以陕西为例

为把握城乡居民各种口径碳排放的变动趋势,借鉴IPCC推荐方法及投入产出分析方法,分别测算2005—2017年陕西省居民家庭各种口径的碳排放量,发现陕西城镇家庭各口径碳排放量均高于农村家庭;为分析引起城乡居民家庭直接和间接碳排放总量变动的深层原因,借鉴对数平均迪氏指数分解(LMDI)模型,发现家庭人均收入、家庭户数效应、家庭规模效应、能源消费结构、能源消费强度、家庭消费率、家庭消费结构等表征家庭异质性的变量对城乡家庭直接及间接碳排放总量有不同程度的正向驱动或负向驱动效应,并根据研究结论对地方政府控制家庭碳排放量提出政策建议。     

居民生活消费碳排放影响分析与动态模拟预测

居民家庭生活能源的消耗日益增长成为全球能源需求增长和碳排放增长的主要来源。基于此,应用STIRPAT模型对我国居民家庭能源消费碳排放进行拟合,并在此基础上采用蒙特卡洛动态模拟2030年碳排放情况。研究结果为:经济的快速发展是引起居民家庭能源消费逐年增加的主要原因,人口次之;居民消费占比对居民生活能源消费碳排放主要呈负向效应。蒙特卡洛模拟结果表明2030年居民家庭消费碳排放的最大概率值为64.27亿吨。     

家庭消费碳排放影响因素及其变化趋势分析——以陕西省为例

以陕西省2003—2017年数据为样本,建立LMDI模型分析各因素对陕西省家庭消费碳排放的影响及其变化趋势。结果表明,家庭消费效应、住房面积效应和家庭规模效应是造成家庭碳排放上升的正向推动因素,而碳排放强度效应、消费抑制效应和居住密度效应对家庭碳排放具有负向影响;2003—2017年,碳排放强度效应呈“U”型变化趋势,家庭消费效应、家庭规模效应和住房面积效应呈上升趋势,消费抑制效应和居住密度效应呈下降趋势。政府制定碳减排政策时可从碳排放贡献率较大的家庭消费、住房面积和家庭规模等方面着手,有针对性地缓解日益增长的家庭消费碳排放。