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。     

西北五省区交通碳排放现状及影响因素研究

论文利用1995—2016年西北五省区交通能源消耗数据,对其碳排放量进行了测算,从碳排放总量、人均碳排放量、能源碳排放结构以及能源强度分析了五省区交通碳排放的现状。基于改进的STIRPAT模型,利用岭回归,探讨了客货运周转量、人均GDP、能源强度、城镇化率、私家车保有量对五省区交通碳排放的影响。结果表明:五省区交通碳排放量与人均碳排放量总体呈波动上升趋势,2000年后,上升趋势更显著;石油使用始终是西北地区交通碳排放的主要来源;能源强度从大到小为:宁夏、青海、甘肃、陕西、新疆;岭回归分析显示,除甘肃省外,西北地区影响因素贡献度均为:能源强度人均GDP城镇化率私家车保有量客货运周转量,而对甘肃交通碳排放贡献度最大的则是人均GDP。     

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。     

云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型

基于LMDI模型,分别研究碳排放系数、经济发展、能源强度、能源消费结构、产业结构、人口六个因素对云南省生产活动的碳排放的贡献量和贡献率。结果表明,经济发展是驱动云南省碳排放增加的最主要因素,人口规模和产业结构也是碳排放量增加的驱动因素;能源强度则是抑制碳排量增加的最主要影响因素,碳排放系数和能源消费结构因素也对减少碳排放起着一定的作用,但不是很明显。说明云南省由于处于工业化发展时期,工业发展对能源的消费需求大,影响因素中的驱动因素对碳排放量的贡献率大于抑制因素,在短时期内云南省的碳排放仍将持续增长。因此,云南省需要改变经济发展方式,坚持计划生育的基本国策,提高能源利用效率和促进产业结构与能源消费结构的转变。     

山东省能源消费碳排放预测

基于《IPCC国家温室气体清单指南》估算了17种能源的碳排放系数,测算了1995—2009年山东省的能源消费碳排放量。选取人口、城镇化率、人均GDP、工业GDP比例、能源消耗强度作为山东省碳排放的影响因素,分别应用偏最小二乘回归和岭回归构建了预测山东省能源消费碳排放的STIRPAT模型。通过对比基于两种回归所得模型的拟合效果,最终选择岭回归模型预测了2010—2015年山东省能源消费碳排放量。最后提出了山东省碳减排的相关对策。     

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。     

长三角地区碳排放影响因素分析——基于IPAT改进模型

随着经济发展、人口与能源消耗的增长,以及不合理的能源结构,导致了长三角地区碳排放的不断增加。文章以人口增长率、GDP增长率、能源消耗量、能源技术进步率、能源结构优化系数变动率为影响因素在对IPAT模型进行改进的基础上,对2006-2011年间长三角地区碳排放的影响因素进行定量分析。主要结论是长三角地区能源技术进步率与能源结构优化的减排作用还不能抵消人口与GDP的快速增长的影响,受能源结构优化系数变动比率逐步增加的影响,碳排放量受人口增长率与GDP增长率的影响呈逐年减小趋势,能源技术进步率与能源结构优化的减排作用日趋显著。     

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。     

建设用地碳排放驱动因子及脱钩效应贡献分析--以安徽省为例北大核心

基于安徽省统计数据,对建设用地碳排放量进行测度,然后运用扩展的Kaya等式和LMDI法对建设用地碳排放驱动因素进行分解,进一步对脱钩效应及其贡献因子进行分析。结果表明:自2000年以来,安徽省建设用地规模以年均4.8%的速度不断扩张,同时,建设用地碳排放以年均12.87%的速度激增,到2019年达到747.23万吨。建设用地碳排放增加的驱动因素按贡献大小排序依次是能源强度、建设用地规模、经济增长和城市人口密度,促进建设用地碳排放减少的因素是产业结构和能源结构。建设用地碳排放与经济增长呈现弱脱钩,对脱钩经济增长努力有效的五大因素按贡献大小排序依次是能源结构、产业结构、建设用地规模、能源强度和城市人口密度。调整能源结构、优化产业结构和调控建设用地规模等可成为未来安徽省抑制建设用地碳排放应优先考虑并重点采取的有效措施。     

中国水泥工业经济低碳发展的影响因素分析

运用自上而下碳计量模型核算了中国水泥工业2002~2012年的碳排放量情况,并运用STIRAPT扩展模型分析了其增长的影响因素,得到以下结论:(1)我国水泥行业碳排放量与碳排放强度轨迹背向而行,碳排放总量直线上升,而排放强度逐年下降;(2)对我国水泥工业碳排放增长起拉动作用的因素有4个,按单位拉动效应大小排序,从大到小依次为产业结构、人口规模、城市化率、人均GDP,拉动弹性系数分别为0.2133、0.1892、0.1877、0.1771;(3)对我国水泥工业碳排放增长起减排作用的因素有3个,按单位减排效应大小排序,从大到小依次为能源消费结构、水泥消费结构、技术进步率,减排弹性系数分别为0.1550、0.1434、0.1278;(4)未来水泥工业碳排放的拉动主要依靠人均GDP的增长和城市化率的提高,未来水泥工业碳排放的减少主要依靠能源消费结构优化和技术进步。     

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。     

京津冀地区交通运输碳排放模型及驱动因素分析

基于京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费量,运用自上而下交通运输碳排放测算方法,计算京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费碳排放总量;基于STIRPAT模型进行多元线性回归分析和逐步回归分析,建立碳排放驱动因素模型。结果表明:人均GDP、能源强度、第三产业占比和公共交通是碳排放重要驱动因素,驱动因素模型能很好拟合京津冀地区交通运输碳排放量,京津冀地区人均GDP和能源强度分析表明该地区已处于碳排放与经济发展的脱钩阶段,能源强度逐年下降,交通运输碳排放强度随着第三产业占比的上升不断下降,预期可以达到"十三五"规划的要求。     

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。     

基于VAR模型的中国能源消费碳排放影响因素分析

基于向量自回归(vector autoregression,VAR)模型分析方法,从能源消费总量、人均GDP、城市化水平和能源强度四个指标出发,分阶段分析了我国1953~2011年间的能源消费碳排放情况。研究表明:能源消费总量和城市化水平是驱动碳排放的核心动力,且两者作用相反。能源消费总量对碳排放起到正向驱动作用,碳排放对其响应与能源强度类似,持久且不稳定,说明中国能源"双控"政策的效果显现仍需很长一段时间,但两者的结构冲击对碳排放贡献大,效果明显。而城市化水平对碳排放有反向驱动作用,其响应可在短期内达到平稳状态,加之其结构冲击对碳排放贡献度可达10%,使之成为未来降低我国碳排放的有力措施。与此同时,把握住人均GDP与碳排放互为Granger因的特殊关系,积极推行绿色GDP,也可有效降低碳排放。     

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.     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解——以陕西省为例

近十年间陕西省取得了跨越式的经济大发展,特别是作为丝绸之路经济带的"桥头堡"其经济发展已驶入了快车道。经济快速发展的同时必然带来碳排放总量的增加,测算了陕西省2002~2012年7种主要能源消费的碳排放量。使用LMDI法(对数平均迪氏分解法)把陕西省能源碳排放增量分解成人口、人均GDP、产业结构、能源消费结构与能源消费强度这五方面因素。研究得出,2002~2012年间除能源消费强度这一因素的累积效应为负外,其余四种因素的累积效应皆为正。使用逐年效应角度观察,人均GDP是碳排放增加的最大拉动因素,能源消费强度对碳排放具有较大的抑制作用。针对以上问题给出了相关政策建议。     

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。     

陕西省能源供给系统稳定性及其影响因素分析

基于影响能源供需的9个因素,应用C-D生产函数和STIRPAT方程,构建了能源供给稳定性模型。通过对陕西省1990—2011年的数据分析,得到:能源投资(0.8293)、碳排放强度(-0.2373)、人均GDP(-0.2876)、产业结构(-2.1336)、人口规模(-2.4144)是影响陕西省能源供给系统稳定性的主要因素。能源投资增加将提高现阶段能源供给的稳定性,但影响长期能源供给的稳定性。而人口规模、第二产业产值比重等四因素则会降低能源供给系统的稳定性。人均GDP是降低陕西省能源供给系统稳定性的主导因素,第二产业产值比重过高(55%),也是降低稳定性的主要因素。     

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。