我国碳排放的区域差异及驱动因素分析——基于脱钩和三层完全分解模型的实证研究

文章通过计算1995-2009年我国29个省市的碳排放量,揭示了我国碳排放的区域差异特征,并进一步构建"LMDI三层完全分解模型",研究了各地区碳排放增长的9类驱动因素,其中人均GDP是促进碳排放增长的决定因素,产业部门的能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素。文章根据这9类因素对各地区碳排放增长的影响方向和影响程度及其导致区域碳排放的异质性特征,提出了我国差异化区域碳减排政策。     

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。     

我国碳排放变化影响因素的时空分异与调控

基于LMDI模型,对我国1990—2010年不同尺度区域的碳排放增长的影响因素进行分解,研究表明,我国碳排放总量及人均碳排放持续增长,且空间差异明显,碳排放强度、产业结构、经济发展和人口增长是影响我国碳排放变化的主要因素,但各因素的作用方向和作用强度不尽相同。降低碳排放强度对抑制我国碳排放增长效果显著,经济发展是造成我国碳排放量较快增长的主要因素,由于我国正处于工业化快速发展阶段,产业结构调整对碳排放增长的影响较小,人口增长对碳排放增长也具有一定的促进作用。不同尺度区域的分解结果表明,不同研究时段、不同区域的经济发展水平、能源结构、产业结构各不相同,各影响因素的作用及贡献率也有较大差异。国家应该从宏观政策及发展战略角度,针对经济发展水平各异的不同区域,通过产业结构、技术、碳税及碳交易政策等多种途径,积极引导各级政府及企业发展低碳经济,减少碳排放。     

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。     

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。     

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。     

河南省碳排放的特点及影响因素——基于EKC和VAR模型

以河南省为研究对象,利用1978—2013年的宏观统计数据,首先运用EKC分析了1978—2013年河南省人均碳排放的特点,然后建立VAR模型,通过单位根检验、Johansen协整检验、脉冲响应分析以及方差分解分析等,对能源强度、实际人均GDP和产业结构对人均碳排放的动态冲击效应和影响程度进行了计量分析。结果显示:1978—2013年河南省人均碳排放量的发展曲线大体上并不呈"N"型或倒"U"型,人均碳排放量随着经济增长而增加;河南省的能源强度对其人均碳排放量的影响最大。最后提出建议以促进河南省低碳经济的发展。     

青岛市能源消费碳排放及影响因素分析

采用各行业能源消费相关统计数据,根据《IPCC2006国家温室气体清单指南》中的碳排放计算公式和碳排放系数缺损值计算了青岛市2000-2015年能源消费的碳排放,并应用因素分解法对青岛历年的碳排放量及其影响因素进行了分析。结果表明:GDP增长是导致碳排放量增长的主要动力,而产业结构优化调整、技术进步则是导致碳排放量减少的因素;工业对碳排放强度和碳排放总量的变化起决定性作用,在宏观和工业内部两个层面进行产业结构优化调整是实现碳排放总量减少的关键。     

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STIRPAT模型的西安市碳足迹预测和情景分析

基于STIRPAT模型,构建西安市碳足迹的预测模型。通过岭回归分析后发现,人口规模、人均GDP、单位GDP二氧化碳排放量和第二产业占比每变化1%,西安市碳足迹量将发生0.536%、0.21%、0.44%和0.457%的变化。人口规模、人均GDP是西安市碳足迹的驱动因素,碳足迹强度下降和第二产业占比下降对西安市碳足迹的抑制作用不明显。设置发展情景,测算西安市2020—2030年的碳足迹量。结果表明,保持人口和经济适度增长,降低碳足迹强度和优化产业结构,可以控制西安市碳足迹量过快增长。根据西安市碳足迹趋势的情景分析,提出发展政策建议。     

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.     

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。     

A decomposition analysis of CO2 emissions in the United States

This article decomposes the growth in US CO₂ emissions by state. Using the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method, we account for CO₂ emissions change in each state between 1990 and 2004. The change is decomposed into five effects: (a) emissions per unit of fossil fuel; (b) share of fossil fuel in total energy consumption; (c) energy intensity; (d) gross state product per capita and (e) population. Results show that for the past 15 years gains in the efficiency of energy use in the economy, the lowering share of fossil fuels in total energy consumption and lowering of emissions intensity of fuels all contributed to offsetting the effect of Gross Domestic Product (GDP) per capita and the population growth in carbon emission across the US.     

中国农地利用碳排放及影响因素研究:1990—2016年

基于化肥、灌溉、农药、农膜等6方面碳源测算了1990—2016年我国农地利用碳排放总量、省级农地利用碳排放量以及相关驱动影响因素。研究结果显示:(1)我国农地利用碳排放量处于增长状态,年均增长率为3.13%,农业碳排放强度逐年下降,年均增长率为-1.94%。(2)各省份农地利用碳排放与农业产值相关,同时受制于省级碳排放强度的作用。(3)经过因素分解发现,农业就业占比和碳排放强度对碳排放起抑制作用,但在总量上还低于农业人均GDP和人口规模对碳排放的促进作用,因此我国农地利用碳排放呈现增长态势。     

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.     

基于环境库兹涅茨曲线的北京市碳排放与经济增长相关性研究

利用环境库兹涅茨曲线,对北京市1998--2009年人均碳排放与地区生产总值的相关性进行了研究,发现环境库兹涅茨曲线呈倒“N”型,而不是常规的倒“U”型。北京市碳排放之所以在不同时间段内呈现不同的升降趋势,是因为除经济增长外,其他因素,如产业结构、时代背景、相关政策法规的实施等也对碳排放造成影响。为了完成“十二五”规划任务,实现建设世界城市和宜居城市的目标,北京市应合理控制经济发展速度、努力推动节能减排和积极开发利用新能源。