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。     

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。     

工业适度重型化背景下的低碳路径选择：基于广东工业的实证分析

对工业适度重型化背景下的高碳发展惯性特征进行分析和预测,并以广东为重点,利用对数平均权重分解法（ LMDI）研究工业能源消费历史碳排放的驱动因素。结果表明,广东工业重型化和高碳化在未来一段时期仍将处于惯性高位区间,工业碳排放峰值预计出现在2025年左右;由技术进步诱发的能源效率提升是过去十多年来碳排放增长减缓的主要影响因素,而产业结构和能源结构调整尚未发挥足够的降碳效应。结合广东工业适度重型化发展特征,研究认为,能源效率提升仍是现阶段广东工业碳减排的主要途径。随着技术进步效应的边际递减,中远期碳减排的主要动力源于产业结构和能源结构的优化。     

中国居民能源消费碳排放现状分析及预测研究

当前,居民能源需求不断增加,生活部门已经成为我国第二大能耗部门,随着居民生活条件逐步改善,居民能源消费碳排放还将持续增长。文章对1997—2015年中国居民能源消费碳排放现状进行分析,并基于ARIMA模型对2016—2025年居民能源消费碳排放进行预测研究,结果表明:1997—2015年,中国居民能源消费碳排放整体呈上升趋势,城市碳排放增速和占比于2005年超过农村;城市煤品碳排放波动下降,油品碳排放比2005年增速加快,到2015年与煤炭碳排放相差0.073 5亿吨。农村居民煤品碳排放仍然较高,油品和气品碳排放增幅远低于城市;到2025年,居民能源消费碳排放达到7.87亿吨,年均增长率7.13%;煤品碳排放持续下降,但减速较缓,油品碳排放自2016年起超过煤炭呈现快速上升趋势。     

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。     

基于产业结构和能源结构的河南省碳排放分解分析

采用IPCC提出的计算方法,根据1978到2008年能源消费数据,分析了河南省碳排放变化趋势,并根据河南省近年来的产业结构数和能源结构数据分析了其对碳排量的影响。研究表明:河南省碳排放量与GDP和能源消费保持着高相关和消长异步的特性,工业部门是碳排放的主要部门,而高能耗行业排碳量又占到工业的90%;从能源来看,煤炭是碳排放的主体。针对碳排放、产业结构和能源结构的特点,提出了调整产业结构、加快能源结构演进、发展低碳技术、开发新能源等应对策略。     

中国东部沿海地区全要素碳生产率动态面板数据分析

文章利用2001—2015年我国东部沿海各地区投入和产出数据,运用数据包络分析(DEA)方法测算各地区全要素碳生产率变化的Malmquist指数并将其分解,再利用动态面板数据的分析方法,对全要素碳生产率影响因素进行实证分析。研究发现:2001—2015年,我国东部沿海地区全要素碳生产率指数呈现波动上升的趋势,少数地区全要素碳生产率水平较低,各地区每年全要素碳生产率不稳定;我国东部沿海地区全要素碳生产率指数年均增长率为5.4%,其中技术进步年均增长率为4.2%,技术效率年均增长率为1.2%,全要素碳生产率提高主要是由技术进步引起;产业结构、能源利用效率、能源消费结构和城市化水平与全要素碳生产率呈负相关,对外开放程度和创新能力与全要素碳生产率呈正相关。     

我国终端能源消费因素分析及实证研究——基于Laspeyres指数分解技术

运用Laspeyres指数完全分解技术对1995—2008年我国六部门的终端能源消费变动进行量化分析,分解出经济增长、产业结构与能源技术进步等因素对能源消费变动的影响效果。研究结果表明:经济增长是我国终端能耗逐年增长的主导因素,其中技术进步的节能潜力要远大于产业结构调整的节能潜力。     

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。     

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。     

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。     

我国区域技术进步贡献率的测算及其影响因素研究——基于指数平滑和向量自回归模型的实证分析

运用柯布-道格拉斯生产函数和索洛经济增长速度方程测算我国区域技术进步在经济增长中的贡献率;运用三次指数平滑方法,提取我国技术进步贡献率和技术进步速度的趋势规律。结果显示:我国整体的技术进步贡献率呈现稳步上升的趋势,但区域间技术进步贡献率差异明显。通过分析技术进步速度与技术进步贡献率的关系,建立VAR模型,揭示了所有制结构、产业结构、研发投入、人力资本以及外商投资水平对技术进步以及对技术进步贡献率的影响。上述变量在区域间的差异,决定了技术进步贡献率呈现东高西低的特征。     

考虑技术进步和结构变化的宏观能源回弹效应估算

考虑到技术进步和结构变化引致的宏观能源回弹效应影响广泛但相关研究不足，本文使用多部门增长核算法和LMDI指数分解法，分别对技术进步和结构变化引致的能源回弹效应构建估算模型，进而估算我国2005年—2019年含6个细分部门的整体经济和含18个细分部门的工业能源回弹效应。研究显示，在整体经济和工业层面，技术进步引致的能源回弹效应在研究期内一直存在，结构变化引致的能源回弹效应仅在部分年份存在。近年来，工业结构变化呈现如下趋势：即仅促进了经济增长却没有促进能耗强度下降。本文的研究可为进一步完善能源效率政策提供重要参考。     

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。     

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。     

上海市交通能源消费碳排放的测算与分解分析

依据IPCC清单指南报告,以能源消耗为对象,测算2000—2010年上海市交通运输业能源消费碳排放量、人均碳排放量以及碳排放强度的变化趋势。以2000年为基年,采用LMDI分解方法,对上海市交通运输领域能源消费碳排量的变化进行分解分析。结果表明:①交通碳排放强度整体呈下降趋势,其中能源强度的下降起主要作用。能源结构对促进碳排放强度的下降作用较弱,但有增强趋势。②交通碳排放量不断增加。其中人口数量和人均GDP始终表现为正效应,起促进作用;能源强度除2004年外均表现为负效应,起抑制作用;能源结构始终表现为负效应,对减少碳排放有重要作用。     

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。     

中国农业碳排放变化因素分解研究——基于能源消耗与贸易角度的LMDI分解法

在我国农业碳排放变化影响因素中,进口效应对我国现阶段农业能源消费碳排放的贡献率最大,其他各影响因素按贡献率绝对值累计大小依次是贸易条件效应、出口反效应、产业规模效应和能源效率效应。针对于农业能源的碳排放,"碳泄漏"观点并不可靠。我国应改善农产品的贸易条件,加快农业节能环保技术的开发与利用,合理制定农产品进出口价格,有效减少我国农业能源的碳排放。     

吉林省能源消费碳排放相关影响因素分析及预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

采用灰色关联分析方法对吉林省2000~2012年能源消费人均碳排放量与能源消费价格、能源消费结构、能源消费强度、经济发展水平、产业结构和城市化水平等相关影响因素的关联度进行分析,并利用GM(1,1)模型对吉林省2016~2018年人均碳排放量进行了预测。预测结果显示,各相关影响因素在保持现状的情况下,能源消费人均碳排放量未来将会以更高的年均增长速度持续增长。为此,文章根据灰色关联度分析结果,从能源消费价格、能源消费结构、产业结构和能源消费强度几个碳排放相关影响因素入手,提出了降低吉林省能源消费碳排放的政策建议。     

基于指数分解的居民生活用能碳排放影响因素研究

运用对数均值迪氏指数(LMDI)因素分解法,构建了居民生活用能碳排放影响因素模型,并运用该模型对2000~2012年中国居民生活用能碳排放影响因素进行了实证研究。研究发现,造成我国居民生活用能碳排放快速增长的最主要原因是人均消费水平的提高,其次是居民能源消费支出占总生活消费支出比重的增加。能源消费结构的改变促进了居民生活用能碳排放量的减少,是抑制我国居民生活用能碳排放量减少的主要力量。能源价格的不断上升,也在一定程度上促进了居民生活用能消费及碳排放量的降低。