北京市低碳经济发展状况分析

对2005~2010年间北京市CO2排放和碳强度进行了测算,并利用LMDI指数分解法对历年碳排放量和碳强度差异进行了因素分解。研究结果表明:(1)2005年到2010年北京市碳排放总量基本呈上升趋势,但能源强度和碳排放强度呈下降趋势;(2)北京市经济和人口增长是碳排放量增加的主要原因,节能减排的推进和能源消费结构的变化减缓了碳排放总量的增长速度;(3)产业部门能源强度因素和产业结构效应是北京市碳排放强度下降的主导因素,碳强度效应(即能源结构效应)对碳排放强度变动的降低效果不明显。     

江西省产业部门碳排放特征及减排途径——基于1992-2007年投入产出分析

根据江西省1992—2007年投入产出表,运用投入产出模型,对江西省产业部门直接碳排放强度和完全碳排放强度进行测算和分析。结果表明：产业部门的直接碳排放强度和完全碳排放强度的排序不一致,产业部门的向后关联效应所引发的隐含碳排放影响极大。然后,根据直接碳排放强度和完全碳排放强度对产业部门进行分类,将产业部门划分为高碳排放部门、隐含高碳排放部门和低碳排放部门,并对不同类型产业部门碳排放特征进行分析。在此基础上提出控制高碳排放部门的能源消耗,优化隐含高碳排放部门的中间投入以及合理协调发展低碳排放产业的政策建议,以期为江西省节能减排政策的制定提供决策参考。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解及情景分析——以兰州市为例

论文将工业部门基于产值分为高、中、低产值行业,测算了兰州市2007—2016年9种主要能源消费的碳排放量,运用LMDI法(对数平均迪氏分解法)将碳排放增量分解成经济增长、产业结构、能源结构与能源强度4种效应。结果表明,2007—2016年碳排放经历了先上升后下降的趋势,产业结构和能源强度的累积效应为负,经济增长和能源结构的累积效应为正,能源结构是碳排放增加的最大拉动因素,能源强度对碳排放具有较大的抑制作用。通过情景设置,发现综合减排模式效果显著,并提出了相关建议。     

浙江省居民消费间接碳足迹测算及影响因素研究

运用投入产出法构建居民消费碳足迹测算模型,结合浙江2002—2012年各行业相关数据,估算居民消费的直接和间接碳足迹。并基于LMDI法构建居民消费间接碳足迹(CF~e)影响因素分解模型,考察人口规模、经济发展水平、消费水平、消费结构、能源消费强度、能源碳排放强度六种效应对CF~e总量效应的影响。研究显示:城镇居民消费间接碳足迹是浙江省着重减排对象,经济发展水平效应是驱动CF~e增长的主要原因,能源消费强度效应是抑制CF~e增长的主要因素,居民消费结构优化对CF~e增长也起一定延缓作用。     

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。     

黑龙江省碳排放现状与产业结构低碳转型策略

采用2000-2010年能源消费数据,计算黑龙江省人均碳排放及碳排放强度。结果表明：黑龙江省人均碳排放量和碳排放强度与全国平均水平存在一定差距。利用产业部门碳排放投入产出模型,探讨黑龙江省产业部门碳排放特征,以直接碳排放系数和完全碳排放系数为坐标轴,绘制黑龙江省产业部门碳排放四象限分布图,并在此基础上提出黑龙江省产业结构低碳转型策略。     

陕西省工业碳排放影响因素分析与启示

根据IPCC碳排放计算方法计算了2005—2014年陕西省37个主要工业产业的能源消费碳排放量,运用LMDI方法建立了陕西省工业碳排放影响因素分解模型,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:陕西省工业碳排放的主要驱动因素是产业经济规模,其他各影响因素按贡献率绝对值大小依次是能源强度、能源结构和产业结构。根据分析结果,提出应从供给侧结构性改革、产业结构调整、提高能源效率、能源结构优化等方面促进节能减排,以减少陕西省工业碳排放量。     

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。     

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。     

内蒙古能源消费碳排放变化的分解分析

本文基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均Divisia指数法,建立了碳排放因素分解模型,定量分析了1999—2008年内蒙古的经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素对碳排放的影响。研究结果显示,经济产出规模对内蒙古该阶段的能源消费碳排放的贡献率最大,达到89.22%,其他影响因素按贡献率绝对值的大小排序依次是产业结构(17.01%)、能源强度(-6.71%)、人口规模(2.78%)、能源结构(-2.30%)。因此,目前内蒙古节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构、优化能源结构及实施绿色GDP核算。     

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。     

中国城镇居民能源消费反弹效应动态分析与政策研究

能源和环境的双重约束日益成为制约中国经济发展的重要障碍,以提高能源效率为核心的低碳经济为解决这一矛盾开辟了新的途径。然而,能源效率的提高可能增加能源的消耗而产生潜在的"反弹",使传统提高能源效率的政策措施受到严峻的挑战。文章在深度剖析能源反弹效应的诱发成因和作用机理的基础上,将反弹效应解耦成价格弹性产生的直接效应和收入弹性引起的间接效应,首次对我国居民消费能源反弹效应进行量化分析。实证结果表明,间接效应是导致能源消费反弹效应变化的根本原因,居民消费质量的提高是刺激能源消费的重要动力。最后在充分考虑反弹效应对能源消费的影响下,指出节能减排应建立以市场为主,政府行政为辅的发展机制。     

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。     

产业结构调整的碳排放效应分析——以徐州为例

产业结构调整对碳排放具有显著影响。本文以徐州为例,对其工业碳排放总量、工业行业碳排放量及碳排放强度、低碳产业的相对划分、产业结构演进的能源消费效应等进行了实证分析,进而提出加快工业部门技术进步和产品结构升级、优化工业结构、加快发展服务业等若干对策建议。     

山东省工业碳减排政策研究——基于空间效应视角

有效的工业碳减排政策,对实现工业经济绿色增长至关重要。基于山东省17个地级市的经济普查数据,运用ESDA方法和STIRPAT框架下的空间计量模型,分析工业碳排放的空间相关性及空间溢出效应。研究发现:山东省碳排放的空间分布呈现出明显的空间集群效应,东部地区碳排放强度最低,中部和西南部地区碳排放强度较高,且这种空间分布格局变化不大;碳排放的空间溢出效应显著,以能源效率为代表的技术水平是降低碳排放强度最主要的因子,FDI也显著降低了碳排放强度,但影响相对较小,而研发强度并未对碳排放的降低起到抑制作用。最后,提出了协同治理、提高能源效率、增大节能减排的研发力度、优化利用外资结构等针对性的工业碳减排政策。     

我国碳排放驱动因素的动态轨迹研究

从时间和空间两个维度对我国经济增长过程中的碳排放驱动因素作用力强度进行动态分解,结果发现,时间维度上,经济效应、能源规模效应、人口效应和技术效应呈现不规则交替状态,驱动碳排放作用力排序和当年我国经济驱动产业趋同;在空间维度上,经济重心向西部方向转移过程中伴随碳排放同方向的移动,经济效应驱动二氧化碳的排放,而人口因素并没有向西转移的痕迹,尽管国家支持西部能源产业技术的提高,但技术因素对减排的作用依然在东部地区。最后,针对文中碳排放驱动因素主要是经济效应和能源规模效应的结论,提出调整产业结构可实现经济增长和碳减排双赢目标的政策建议。     

基于LMDI的吉林省重点行业碳排放强度变化及驱动因素分析

工业化石能源消费所产生的CO2排放在各种排放中占有很高的比例,随着吉林省经济的快速发展,能源消费持续增加使节能的压力日益增大。采用基于IDA的对数平均迪氏指数法(LMDI)研究吉林省重点行业碳排放强度的变化特征,分析碳排放强度变化的主要影响因素及其效应的同时,进一步量化了不同行业对各驱动因素指数百分比变化贡献。研究表明,能源强度的降低是碳排放强度变化的主要驱动因素,产业结构和碳排放系数的变化对碳排放强度变化的影响较小。黑色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对能源强度指数百分比变化的贡献最为显著。有色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对碳排放系数指数百分比变化的贡献最显著。化学原料及化学制品制造业对工业部门结构指数百分比变化的贡献最为显著。最后,为吉林工业的碳减排提供了政策建议,为相关管理部门科学合理地制定节能减排方案和环境保护规划提供了科学基础。     

低碳经济背景下我国产业结构调整研究

如何针对于低碳经济的发展,对产业结构进行调整是进一步促进中国经济增长方式转型的重要举措。本文利用通径分析方法和面板协整模型,探讨了各个行业发展和能源消费的依赖关系,揭示了在节能和碳排放约束下产业结构调整的特征。研究结果发现,第三产业产值的比重通过第一产业产值的比重作用于单位GDP碳排放的间接通径系数,也说明第一产业产值的比重下降,和第三产业产值比重的上升是目前最为有效的一个方式。工业内部行业的结构调整以实际工业总产值和碳排放强度之间的弹性较高、能源使用效率提高对碳排放强度影响较低的行业进行调整,如有色金属、化纤、食品行业进行调整。而对实际工业总产值和碳排放强度之间的弹性较低、能源使用效率提高对碳排放强度影响较高的行业进行节能技术改造,提高技术支持,如造纸、非金属、机电行业。     

能源回弹效应及其对我国的政策启示

我国无论从能源消耗总量、碳排放总量,还是从能耗强度和碳强度来看,节能减排工作都面临着巨大的挑战。世界各国都将能源效率政策视为节能减排的重要政策工具,但与此相关的能源回弹效应却对能源效率政策提出了挑战。本文研究了能源回弹效应的内涵和分类,并对影响回弹效应大小的因素进行了探析,指出需求价格弹性和需求的满足程度是影响直接回弹的重要因素,能源消费在总支出中所占比重和替代弹性是影响间接回弹的重要因素,微观层面效率改进所带来的经济增长是影响宏观回弹效应的重要原因。同时本文总结了国外和我国回弹效应的经验研究结果,虽然没有一致性结果,但是回弹效应在我国是显著存在的,而且在能源密集型行业和部分省份可能存在逆反效应。最后本文就如何应对节能减排要求和如何减弱回弹效应提出了一系列的政策建议。     

基于STIRPAT模型的工业能源消费碳排放影响因素分析

对2003—2017年江苏省工业能源消费的二氧化碳排放量进行估算,采用STIRPAT模型实证分析了工业能源消费碳排放规模和碳排放强度的影响因素。实证结果表明:碳排放规模、碳排放强度与劳均产出之间的关系分别为"N"型与倒"N"型;对碳排放规模和碳排放强度产生促进作用的因素为煤炭消费比重,对其产生抑制作用的因素为研发强度、能源效率;固定资产投资对碳排放规模具有促进作用,对碳排放强度具有抑制作用。根据研究结论提出政府低碳政策支持、优化能源结构、加快技术创新等建议降低碳排放规模与强度。