基于STIRPAT模型的浙江省碳排放峰值预测分析北大核心

为应对全球气候变暖问题,我国提出2030年前实现碳达峰的目标。为探究该目标实现的可达性,以浙江省为例,充分考虑人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构等因素对碳排放的影响,建立了修正的STIRPAT模型,经过实证分析发现该模型精确度良好,R^(2)值达到0.982,能够很好地预测未来浙江省的碳排放。设定三种情景对浙江省二氧化碳排放峰值时间进行预测,结果表明:基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省均能在2030年前实现碳达峰目标。通过分析模型系数发现人口、能源结构、人均GDP是影响浙江省碳减排的主要因素。     

基于IIPAT模型的我国低碳情景分析

引入能源结构优化系数和产业结构优化系数改进了传统的环境负荷模型,构建IIPAT模型,设定了三种情景分析我国未来低碳发展情况。其中,基准情景无法实现我国低碳经济发展目标,也不能完成2020年减排承诺,且能源消费量较大,产生的碳排放较多;政策情景是我国低碳经济发展比较现实、且能完成减排承诺的情景,但也不能实现碳强度降低50%的目标;强化低碳情景能够较理想的实现我国低碳经济发展目标,需要低碳技术创新得到突破。     

晋陕蒙宁地区碳减排系统动力学模型设计与预测研究

在2030年前碳达峰2060年前碳中和背景下,构建了包含经济、环境、能源三个子系统的碳排放动力学模型。验证模型有效性之后,进行系统模拟情景仿真,结果显示：既定情景下,单因素产业结构、科技投入与能源结构调整都能够有效促进碳减排,其中单因素能源结构调整减排效果最好;调控产业结构和科技投入的减排效果弱于同时调控能源结构和科技投入;综合调控下,符合设置模拟情景条件时可以完成2030年碳强度目标。最后为晋陕蒙宁地区提出了三个碳减排建议：一是提高传统能源效率,倡导低排放能源;二是第二产业转型提质,加大低碳科技投入;三是区域协作综合统筹,优势互补要素畅通。     

贡献量和敏感度双视角下云南省高耗能行业碳排放控制研究

高耗能行业是碳排放的主力军,控制其碳排放是实现中国碳排放达峰以及进行绿色低碳转型的重要组成部分。论文在传统碳排放影响因素分析的基础上引入敏感度来表征减排效率,从规模效应(人口、经济发展)、结构效应(工业化率、能源结构、行业结构)、技术效应(碳排放系数、能源强度)三种类型的七个影响因素出发,研究2006—2017年各影响因素对云南省高耗能行业碳排放的贡献规律和敏感程度。结果表明:(1)云南省高耗能行业能耗和碳排放集聚现象明显,各行业碳排放规律存在行业差异,但达峰节点存在趋同性;(2)碳排放影响因素整体上以经济发展、工业化率和人口规模为增碳的正效应,能源强度和行业结构表现为减碳的负效应;(3)在三个五年规划期内,碳排放影响因素的敏感度呈现明显的规律性,表现出了从混乱到有序的过渡,最敏感的因素实现了从能源强度向碳排放系数的转变。     

基于CGE模型的广东省重点行业碳排放上限及减排路径研究

广东省积极尝试应用市场化机制实现碳减排,目前电力、水泥、钢铁、石化四部门已纳入碳排放权交易。按照《广东碳交易管理办法》,未来要将纺织、造纸、陶瓷、有色、化工五大工业纳入到碳排放管理体系。研究应用多区域动态CGE模型对广东省工业行业开展量化预测分析,模型结果表明:2020年广东省九大工业部门碳交易总量宜控制在3.71亿吨(不包括电力重复计算)。对工业部门碳减排贡献最大的措施是工业行业的能效提高及技术进步,九部门的减排贡献由大到小分别为:电力、水泥、石化、钢铁、化工、造纸、有色、纺织、陶瓷。实施碳减排将对GDP带来影响,其中全部门责任分担(S1)情景对GDP损失影响最大,约为1.27%,而其他三个政策情景(S2~S4)对GDP损失影响较小,均低于1%。     

面向碳中和目标的不同碳达峰时间对经济社会的影响研究——以广东省为例

中国提出了2030年前碳达峰、2060年前碳中和的“双碳”目标,对全社会经济发展、能源消费、环境保护都是一场深刻的变革。论文通过构建广东省ICEEH(integrated assessment model of climate, economic, and environment and health)模型,设置不同的达峰时间情景,综合考虑广东省“双碳”目标对宏观经济的影响。结果表明,2025年提前达峰情景和2030年如期达峰情景相比2035年推迟达峰情景,碳排放峰值分别低2 000万～4 000万吨。对于部门来说,农业和工业部门的碳达峰时间基本与广东全省的碳达峰时间保持一致,而建筑和交通领域的碳达峰分别在2040年和2025年前后出现。从社会影响来看,提前达峰可以促进第三产业的就业人数增加。推迟达峰情景到2045年后减排难度更大,减排成本更高,提前达峰情景和如期达峰情景到2060年GDP总量比推迟达峰情景高1 220亿～4 386亿元。     

基于LEAP模型的上海长期能源消耗及碳排放分析

LEAP平台是分析经济与能源环境复杂系统的理想工具。构建LEAP-Shanghai模型,在此基础上设计基准情景、减排情景、强化减排情景三个综合情景及产业结构优化、终端能效提高等八个子情景,模拟上海能源消费和碳排放趋势,并分析各自的情景贡献率。结果显示,基于经济的长期稳定增长,中短期内上海能源消费与碳排放的增长态势难以逆转,但2040年前后可能出现峰值,早于全国。长期节能碳减排的关键在于合理控制经济发展增速,并依靠其他多种手段共同实现。     

绿色财政政策的碳减排效应——来自“节能减排财政政策综合示范城市”的证据

实施有效的绿色财政政策是推动节能减排,确保实现“碳达峰、碳中和”的重要手段。文章以“节能减排财政政策综合示范城市”为切入点,借助双重差分法评估了绿色财政政策的碳减排效应。研究发现：（1）节能减排财政政策综合示范城市建设显著降低了示范城市的碳排放水平,其碳减排效应在示范城市建设后的第二年后开始逐年显现,并随着年份的推移逐渐增强。（2）机制分析表明,示范城市建设的碳减排效应主要是通过减少能源消耗、降低单位GDP能耗、推动产业低碳化和提升绿色技术创新等途径实现的。（3）异质性分析表明,示范城市建设对非老工业基地城市的碳减排效应大于老工业基地城市,对非资源型城市的碳减排效应大于资源型城市。（4）成本与收益分析表明,开展示范城市建设虽付出了一定的财政成本,但其在促进非碳指标减排和经济增长方面发挥了积极作用。文章为中国未来实施更加有效的绿色财政政策,顺利实现“碳达峰、碳中和”目标提供了重要的经验证据与政策启示。     

政策协同对中国国家自主贡献目标的影响评估

中国国家自主贡献方案中设定了到2030年碳排放达峰和非化石能源消费比重达到20%的目标,而政策组合对实现这些目标至关重要。本文通过发展我国能源-经济-环境系统集成模型,分析了国家提出的2030年碳排放达峰和非化石能源发展目标两者间的潜在交互关系,重点研究碳定价和能源补贴政策的组合优化对两个目标如期达成的影响机制,并考察政策选择对相应政策成本的影响。研究发现,对不同的目标而言,碳定价和非化石能源补贴政策的作用效果存在显著差异;非化石能源比例和碳排放达峰两大目标的实现过程可能是冲突或协同的,依赖于政策组合的优化和选择;政策选择显著影响达成既定INDC目标的政策成本,引入适度补贴的组合政策可以大幅降低由碳税政策实施所引起的经济损失。基于此,政策制定者应尽量避免决策的短视化;在实施政策时尽量多打"组合拳",以碳定价政策为主,补贴政策为辅;此外,还应把握好全国统一碳排放权交易市场带来的排放控制机遇,充分发挥其与可再生能源补贴政策体系的协同效应,服务于INDC目标的顺利达成。     

中国碳减排政策的模拟分析——基于中国能源CGE模型的研究

通过构建中国能源CGE模型,在模型中引入碳税和碳排放变量,细化出能源部门,并将煤炭、石油和天然气三种主要能源作为生产要素,设定节能减排基准情景,针对碳减排、碳税和能源结构调整这三个不同的能源政策对经济发展以及碳排放的冲击效果进行了模拟分析.模拟结果表明,单一的能源政策总有不足之处,要么减排效果欠佳,要么严重制约经济发展,因此国家应该将减排政策系统化,构造一个适应现实需要的低碳经济政策体系.     

基于碳排放影响因素的城市群碳达峰研究

城市群是我国经济、人口高度集聚的地区，也是碳排放较为集中的空间单元，更是率先实现碳达峰的排头兵、领头雁。本文运用STIRPAT模型分析了城市群碳排放的影响因素，预测了各城市群在不同情境下的碳排放量和碳达峰时间，构建了压力、潜力和动力指数，对城市群碳达峰压力、碳减排潜力和碳减排达峰动力进行测算。研究发现，人口规模、富裕程度、城镇化水平和技术水平对城市群碳排放量产生显著影响。对城市群碳达峰的预测结果表明，哈长、长三角、京津冀和珠三角城市群在四种情景下均能于2030年前实现碳达峰；长江中游、成渝、中原、北部湾、关中平原和兰州-西宁城市群在低增长慢降耗情境和低增长快降耗情境下能够在2025—2028年实现碳达峰，而在高增长慢降耗情境和高增长快降耗情境下无法在2030年前实现碳达峰；呼包鄂榆城市群在四种情境下都无法实现2030年前碳达峰。进一步研究指出，应根据碳达峰压力、碳减排潜力和碳减排达峰动力对城市群进行分类，并针对不同类型城市群提出差异化的碳达峰实现路径。本文认为，各城市群要通过制定差异化碳达峰目标、推动差异化碳达峰路径模式、明确差异化减碳降碳重点领域、加大低碳脱碳技术研发应用、推动多样化...     

碳中和背景下中国能源中短期预测研究

2020年9月,中国政府在第75届联合国大会上提出碳达峰和碳中和目标."2060年实现碳中和"愿景将对中国能源结构转型产生深刻影响.运用CHINAGEM模型,针对当前政策情景(基准情景)和碳中和情景(政策情景)进行模拟分析,预测分析了2020—2040年中国能源发展状况,包括一次能源消费总量及其构成、终端能源消费量及其构成和发电量及其构成.基于分析结果,提出了实现碳中和总目标下,中短期内各项宏观指标的阶段性目标.     

我国粮食主产区农业碳排放测度与减排压力研究

论文利用IPCC经典碳排放计算理论,从农业物质投入、水稻种植、动物反刍三个方面对粮食主产区的农业碳排放进行计算,并基于灰色预测模型和低碳目标情景对农业碳排放和减排压力进行了测度与对比。结果表明:粮食主产区各地区农业碳排放总量趋于增长,但碳排放强度均处于下降趋势,农业碳排放来源结构占比按高低排序为农业物质投入、动物反刍和水稻种植。以碳强度减排目标为基准的低碳目标情景对粮食主产区农业碳减排带来的压力仍然存在,内蒙古、吉林、辽宁3个地区的碳减排压力尤为突出。基于此,应合理减少农业物质投入,用有机肥料代替化学肥料,促进节能减排技术的应用,合理调整牲畜养殖模式,提高农户的低碳意识。     

青海交通碳排放影响因素及预测研究

科学考察交通碳排放的影响因素,对碳减排具有重要的指导意义。文章利用STIRPAT模型定量分析了2002—2016年青海经济发展水平(以人均GDP表示)、交通自身影响(客、货运周转量)、技术进步(以能源强度表示)、城市化率和私人汽车拥有量对交通碳排放的影响。通过岭回归模拟结果可知,各影响因素与交通碳排放总量均呈正相关关系,影响程度由大到小为:城市化率能源强度客运周转量货运周转量人均GDP私人汽车拥有量。在此研究的基础上,通过设置基准情景和6种减排情景,预测了青海交通未来的碳排放量,结果表明,青海交通碳减排的重点是提高技术水平,通过提高能源利用效率降低交通碳排放量。     

中国供给侧改革发展情景与碳排放研究

推动供给侧改革不仅会推动我国经济转型升级发展,也将影响我国节能与碳减排目标的实现。该文运用情景分析的方法,针对供给体系产能过剩、生产高能耗、能源结构不合理的问题,构建了三种情景下供给侧改革对能源消费及碳排放影响的能源投入产出分析模型。研究结果表明:压缩过剩产能对于优化能源结构起到显著作用,同时随着对过剩产能压缩力度的增大,能源消耗及碳排放量的减少将会趋于明显;推动技术进步与节能降耗将会明显降低能源消耗及碳排放量,对高能耗高碳排部门的节能减排也起到一定的推动作用;而调整能源消费结构对于碳排放量的减少具有重要意义。该研究对供给侧改革和碳减排政策的制定提供了一定的参考。     

能源结构变化与中国碳减排目标实现

为检验2020年我国能否实现单位GDP CO2排放比2005年单位GDP CO2排放降低40%～45%的碳减排目标,以及如何实现等问题,文章从能源结构优化调整的战略角度,对不同能源结构调整下的CO2排放情况进行了测算,并对不同能源消费结构下能否实现我们的碳减排目标进行了检验,得出在无约束条件下几乎不可能实现减排目标,在能源规划约束下基本可以实现40%的减排目标,而要实现45%的减排目标则存在较大难度。     

从“鞭打快牛”到效率驱动:中国区域间碳排放权分配机制研究

设计合理的区域间碳排放权分配机制对于中国温室气体达峰目标的实现和减排成本的优化具有重要的理论与现实意义。本文提出了一个考虑技术异质性在内的多因素碳排放权分配理论模型,明确了全国碳减排总量目标、本地区排放总量、本地区碳排放强度以及本地区碳排放效率四个因素对碳排放权分配的影响机制。利用中国企业级低碳专利数据作为低碳技术水平的代理变量,考虑碳市场试点的政策冲击,本文基于消费侧和生产侧碳排放视角,利用随机前沿模型估计了各地区的碳排放效率,并使用估算效率值对碳排放权的地区分配进行了数值模拟。结果显示,当碳排放基于消费侧责任计算时,基于产出或排放量的分配机制将分别比基于多因素的分配机制额外带来1.61%和0.47%的工业总产出损失,而当碳排放基于生产侧责任计算时,仅基于产出或排放量的分配机制将分别比基于多因素的分配机制额外带来0.68%和0.21%的工业总产出损失。与此同时,当分配机制中考虑了碳排放效率时,基于消费侧和生产侧的不同分配会使部分地区产生较大的分配差异,能源生产省份在生产侧核算下需要承担更高碳减排量,以内蒙古为例,其减排量比消费侧核算下高出约65%,而电力调入省份在消费侧核算下需要承担更高碳减排量,以河北为例,其减排量比生产侧核算下高出约83%。     

中国工业二氧化碳边际减排成本测算与行业碳达峰预测

本文从边际减排成本入手，对中国工业各行业减排空间与碳达峰进程进行考察。在采用方向距离函数非参数估计方法测算1997—2019年中国工业行业二氧化碳边际减排成本的基础上，对2020—2030年中国工业各行业边际减排成本变化趋势进行预测，研判了目前发展趋势下工业各行业碳排放达峰进程，并进一步分析其影响因素。研究发现，估算期内中国工业各行业二氧化碳边际减排成本均有明显上升，但各行业上升速度和减排空间存在较大差异。预测结果显示，现有发展趋势下我国大部分工业行业可在2030年按期实现碳达峰，部分重工业行业需加快转型速度。行业结构、能源消费结构和能源使用效率对各行业边际减排成本具有显著影响，为控制减排成本、加快碳达峰进程提供了可行思路。     

全球化背景下中国碳市场的减排和福利效应

本文提出并建立了在全球化背景下囊括能源市场和碳减排的多地区多行业的一般均衡模型，将生产中能源的使用、碳排放、碳税、碳关税以及全球生产网络纳入模型，为在全球化背景下量化研究低碳政策的福利和排放效应奠定方法基础。本文利用结构式方法估计了模型的主要参数，量化研究了中国建立碳排放权交易系统和欧盟实施“碳边境调节机制”对中国和世界主要经济体的经济和碳排放的影响，并提出了新颖的渠道分解方法。结果表明中国实施碳市场可以降低中国碳排放、优化产业结构，但将通过降低出口竞争力为中国带来一定的福利损失。由于存在碳泄漏问题，中国实施碳市场对全球碳排放的降低影响有限。欧盟实施“碳边境调节机制”将对中国出口带来一定负面影响，但影响程度有限，对全球碳减排贡献有限。     

人工智能技术对碳排放的影响

随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能技术在应对气候变化方面扮演重要角色，并赋能“碳达峰、碳中和”目标的实现。利用2006—2019年中国内地省级面板数据，考察人工智能技术对碳排放的影响。研究发现：人工智能技术与碳排放之间呈倒U型关系，即当人工智能技术达到一定阈值后，其碳减排效应逐渐凸显；人工智能技术主要通过提高能源利用效率实现碳减排；在东部和西部地区，人工智能技术与碳排放之间存在显著倒U型关系，而在中部地区，人工智能技术对碳排放发挥持续促进作用。因此，在推进“双碳”目标过程中，需要以绿色低碳发展为目标开发人工智能技术，正确引导人工智能在碳减排领域的研发应用，针对不同区域实际制定差异化发展政策。