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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

中国工业分行业碳排放影响因素分解研究

采用2004~2010年中国各行业不同能源类型的相关统计数据,基于IPCC温室气体排放清单指南中的计算方法,计算了中国工业分行业各类能源消耗碳排放量;并应用LMDI法对中国工业分行业能源消耗碳排放量影响因素进行了分析。结果表明:在这7年中,中国工业能源消费碳排放年均增长8.18%,比工业增加值平均增速高5.26%;在对经济增长、产业结构、能源强度、能源结构四个因素的分析中可知,经济增长和能源强度的升高是中国能源碳排放持续增长的主导原因,能源结构对减少碳排放有较小贡献,产业结构对促进中国工业能源碳排放减少有很大贡献。通过对中国工业三大行业的进一步分析可知,制造业、电力、燃气及水的生产和供应业对中国工业能源碳排放的增加有较大影响。     

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。     

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。     

工业能源消费碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据实证分析

文章估算了1994-2008年上海市工业分行业能源终端消费的二氧化碳(CO2)排放量,对其演变趋势进行了总结分析,并基于改进的STIRPAT模型和广义矩估计方法分别对碳排放规模和强度的影响因素进行了实证分析。结果显示:黑色金属行业作为第一排放大户,其排放走势对工业部门整体排放趋势具有关键性的影响;碳排放规模和强度与劳均产出之间分别呈现出N型和倒N型曲线关系;煤炭消费比重对碳排放规模和强度均具有显著的促进作用,研发强度和能源效率对其均表现出显著的限制作用,而投资规模对碳排放规模和强度分别具有显著的促进和抑制作用;碳排放的变化具有明显的滞后效应,劳均产出和能源效率是对碳排放产生长期影响最强的两个因素。     

基于因素分解模型的黑龙江省碳排放影响因素分析

长期以来,能源消费是碳排放的主要来源。通过对影响黑龙江省碳排放的主要因素进行分析,指出粗放型的经济发展模式和以重工业为主导的产业结构是黑龙江省碳排放量增长的主要拉动因素,能源效率的提高成为影响黑龙江省碳排放量的主要抑制因素。转变经济发展模式、优化产业结构和能源结构、提高能源效率可以有效抑制黑龙江省碳排放的增长。     

现代工业型与传统资源型城市能源消耗碳排放的对比分析——以无锡市与包头市为例

以现代工业型与传统资源型城市为研究对象,选取包头市与无锡市为代表进行对比,采用对数平均权重分解法对能源消耗引起的碳排放量进行分解,探究两种类型城市碳排放特征与驱动因素的异同。研究认为：①两种类型城市经济发展同碳排放量协同增长,碳排放效率逐年减小,离绝对减排的目标相差较远。新型工业城市具有高GDP低碳排放的特点,且碳排放量趋于稳定;传统资源型城市具有低GDP高碳排放的特点,碳排放强度、减排空间和潜力均大于前者,且碳排放量有进一步增大的潜力。②以煤为主的能源消费结构在短期内很难得到有效改善,使得能源结构调整收效不大;能源效率的提高对碳排放量起到了微弱的抑制作用;经济发展对碳排放贡献一直保持高位。③发展方式转变和产业结构提升,是工业城市尤其是资源型工业城市发展低碳经济的主要路径。     

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。     

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.     

中国区域碳排放空间计量研究

如何从空间视角实现经济发展与碳减排双赢,是建设“美国中国”的重要推手,也是生态文明建设的必然要求。基于STIRPAT模型,从区域层面构建碳排放驱动因素扩展STIRPAT模型,并运用空间杜宾模型实证考察各驱动因素对碳排放规模和碳排放强度的影响。结果显示：地区间碳排放存在显著的示范和带头作用,驱动因素通过直接和间接途径影响碳排放,除能源价格外,其他影响因素均表现出显著性。因此,实现碳减排需要充分考虑空间相关性、异质性和外溢性,稳步推进城镇化进程,加大技术创新步伐,优化产业结构升级和能源消费结构,适度提高能源价格,在扩大对外开放的同时加大对外商投资的甄别。     

中国碳交易政策的减排效应及其机制研究

全球气候变暖对环境和经济发展影响巨大,碳排放是气候变暖的主要原因,碳交易政策是基于市场机制控制碳排放及推动绿色低碳发展的一项核心政策工具。本文采用2004—2019年中国30个省的面板数据,基于双重差分和中介效应模型对碳交易政策的减排效应及其作用机制进行了实证研究。研究结果表明,不论从总体看还是分区域看,碳交易政策均具有显著的减排效应,但效应的大小存在区域差异,碳交易政策在东部地区的减排效应比中西部地区更大。机制分析发现,碳交易政策可通过减少能源消耗规模、促进技术创新、促进产业结构升级、增加外商直接投资等渠道实现减排,能源规模、技术创新、产业结构、外商投资等在碳交易政策传导中具有显著的中介效应,但这种传导机制存在区域差异。     

经济增长与环境质量——基于“十一五”时期的实证研究

根据经济增长通过规模效应、结构效应和技术效应三个因素对环境产生影响的原理,采用因素分解方法分析＂十一五＂时期各个因素对我国污染物排放变化的具体影响。结果发现：经济规模的快速扩张带来的规模效应是污染物排放增长的最主要原因;能源利用效率的提高、减排技术的改进等因素带来的技术效应对降低污染物排放起着十分重要的作用;从能源消耗、SO2和COD的排放来看,工业内部结构均趋向清洁化,但这种结构效应对降低污染排放的影响力度不大,原因在于产业结构调整依然缓慢。     

城镇化、城乡消费比例和结构对居民消费间接CO2排放的影响*

本文利用投入-产出分析法计算了我国居民消费间接CO2排放量,并应用结构分解分析（SDA）方法分析了城镇化、城乡消费比例、消费结构等因素对居民消费间接CO2排放的影响。研究结果发现：（1）城镇化的扩张和消费结构的升级是增加我国居民消费间接CO2排放的重要因素,尤其是食品、居住和交通通讯是导致居民消费间接CO2排放的主要部门;（2）城乡消费比例和排放强度对居民消费间接CO2排放具有明显的抑制作用;（3）人均消费的提高对居民消费间接CO2排放增长贡献最大。最后,本文基于实证结果提出了减少我国居民消费间接CO2排放的政策建议。     

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。