1991～2008年中国碳排放影响因素研究

采用LMDI法建立中国人均碳排放量的因素分解模型,基于1991～2008年数据分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素的变化所引起的碳排放量变动趋势.结果显示:经济发展与人均碳排放量成正比关系,与能源结构和能源效率成反比关系,且这两个因素与人均碳排放量呈倒U型曲线关系.这说明经济发展的促进作用大于能源效率和能源结构的抑制作用,碳排放量仍在增加.因此,我国应该积极采取措施提高能源效率,改善能源结构,尤其要提升经济发展质量.     

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。     

我国中部六省碳排放量影响因素分解分析

估算了1995—2009年期间我国中部六省的碳排放总量、人均碳排放量,从产业、能源消费结构、城乡消费结构的角度,对碳排放结构进行了分析。利用LMDI分解方法将碳排放量的影响因素分解为经济规模、产业结构、能源强度、能源结构以及碳排放系数,分析其具体影响,并进行省际比较。结果表明:1995—2009年期间中部六省的碳排放总量和人均碳排放量均呈增长趋势,且各省的差距较大;从产业结构和能源结构的碳排放情况看,各省的碳排放均来自第二产业和燃煤;经济规模的扩张是碳排放量增加的最主要因素,能源结构变化和碳排放系数变化对碳排放量变化的抑制作用不明显。     

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。     

金砖国家经济发展与能源消费碳排放因素分解比较分析

金砖国家因经济发展的强劲势头和发展中大国等特征备受瞩目,在经济发展的同时,持续增长的碳排放也受到了关注。文章运用LMDI法比较分析金砖国家1971—2011年能源消费碳排放增长的影响因素及其贡献,研究发现:经济发展是拉动能源消费碳排放增长的决定性因素,尤其是对中国和印度显示出很强的拉动作用;能源强度是抑制能源消费碳排放增长的主要因素;人口规模对能源消费碳排放增长贡献较为稳定;碳强度影响作用不大;能源消费部门结构几乎不产生影响。由此,金砖国家要认清所处经济发展阶段,致力于创造公平的可持续发展环境,争取发展中大国的发展空间。     

中国人均能源碳排放因素分解及减排途径分析

以1981-2008年中国一次能源消费总量、人口数和GDP数据为基础,通过实证分析经济发展、能源强度和能源结构对这一时期人均碳排放的贡献发现:经济发展拉动了人均能源碳排放的增长,能源强度的降低抑制了人均能源碳排放的增长,能源结构的变化在研究期内先对人均能源碳排放起促进作用,然后起抑制作用,其拐点出现在1997年,但研究期内贡献不显著.近年来,能源结构的贡献却有逐步增强的趋势.     

关于我国碳排放量及影响因素的实证分析

采用加权最小二乘法与向量自回归方法构建了在低碳经济环境下我国碳排放量及其影响因素之间关系的对比性实证分析模型,并进一步利用脉冲响应函数和方差分解探索影响系数大小和时期变化规律。研究表明,一方面,我国碳排放量与其影响因素之间存在一种长期均衡稳定的关系,其中最重要的因素是人均GDP、能源效率和产业结构,其次是人口数量和人均收入;另一方面,通过脉冲响应函数和方差分解得出我国碳排放量对人均GDP、能源效率和产业结构的冲击反应比较敏感,而对人口数量和人均收入水平随时期变化的响应则比较稳定,各变量影响系数在短期和长期存在明显差异。     

产业视角下的中国工业能源碳排放Divisia指数分解及实证分析

工业能源碳排放在中国总碳排放中占据极其重要的位置,也是中国低碳减排工作关注的重点.文章从产业视角出发,利用Divisia指数分解法构建中国工业能源碳排放因素分解模型,定量分析1998～2007年间,能源排放强度、能源结构、能源效率、产业结构以及产出等五因素对中国工业能源碳排放的影响.分析不同因素对中国工业能源碳排放的不同影响以及不同因素在工业系统内部各产业间的变化特性,从而为中国工业能源碳减排路径提供政策建议.     

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。     

区域碳排放因素分解及最优低碳发展情景分析——以中部地区为例

通过测算中部地区1995～2010年间碳排放状况及LMDI影响因素分解分析,发现经济规模的扩大是拉动中部人均碳排放的决定因素,其累积排放效应远高于能源效率和能源结构的碳减排效应。基于IPAT方程对中部地区碳减排与经济增长最优情景的定量分析表明,适宜中部地区2020年和2030年的最优低碳发展情景分别是"中增长、高效率"和"低增长、低效率"。     

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。     

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。     

1999～2008年青海省碳足迹动态变化研究

青海省属于经济欠发达地区且生态环境脆弱、敏感,利用改进的碳排放量估算法对以"生态立省"的青海进行碳足迹定量评估,研究结果显示,从1999～2008年青海省人均碳足迹呈逐渐增大趋势且在2007年以后趋于稳定.青海省碳足迹动态研究有助于深入了解人口、能源强度、能源结构等因素对CO,排放量的贡献,从而采取有效措施提出相应对策,以确保青海省经济的绿色增长,生态环境的可持续发展.     

Examining the influencing factors of CO2 emissions at city level via panel quantile regression: evidence from 102 Chinese cities

Ascertaining the influencing factors of carbon dioxide emissions in Chinese cities is an important issue for policy-makers. This paper investigates the effect of several determinants on carbon emissions per capita in Chinese cities. Non-normally distributed and heterogeneous features of carbon emissions per capita in Chinese cities are considerably important. The empirical results demonstrate that GDP per capita has an increasingly positive impact on carbon emissions per capita due to the growth in household consumption. Urbanization has a slightly decreasing positive effect on carbon emissions per capita with a quantile increase resulting from continuous highway construction. Industrialization has a decreasing positive effect with carbon emission per capita quantile increases because of increasing energy efficiency and lower costs related to carbon reductions. The population has a decreasing negative effect on carbon emissions because of people’s increasing demand for environmental safety. The distributions of emissions per capita conditional on the 10th and 90th quantiles of independent variables also vary considerably. Specific policy implications are provided based on these results.     

京津冀能源消费、碳排放与经济增长

运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放核算方法[1],测算2000—2011年京津冀二氧化碳排放量、排放强度、人均排放量和单位面积排放量,从变动趋势、消费结构、相关性和空间分布四个角度分析京津冀的能源消费、碳排放与经济增长。结果表明:京津冀能源消费量和碳排放量在12年间均呈增长趋势;碳排放强度均呈下降趋势;津冀的高排放主要是由以煤炭消费为主的能源结构和以高耗能工业为主的产业结构引起的。碳排放量与能源消费量和经济增长密切相关。在京津冀协同发展背景下,应大力调整产业结构,优化能源结构,建立碳汇合作机制。     

生育政策调整是否会影响我国“碳达峰”目标的实现?——基于STIRPAT和Leslie模型的实证研究

以中国人口生育政策调整为研究背景,基于STIRPAT模型和Leslie模型综合考察中国人口生育政策调整可能对实现“我国二氧化碳排放力争2030年前达到峰值”目标所带来的影响。结果表明,除了经济发展水平、能源技术水平、能源消费结构等因素外,人口年龄结构对人均碳排放也具有显著影响。在论文设置的四种生育率情景下,人口总量峰值分别出现在2025年、2027年、2031年和2027年。若生育政策调整能够有效提高社会总和生育率,人口规模和人口年龄结构的变化会使碳排放总量峰值推后出现。因此,中国逐步放宽的人口生育政策可能会给实现碳达峰目标带来一定压力。