无锡市工业碳排放的测算及影响因素

采用IPCC关于碳排放的计算方法,计算了无锡市1992—2010年的工业碳排放量。结果显示,近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速,并表现出明显的阶段性特征,大致呈S型曲线。接着,应用回归分析模型,分析了影响无锡工业碳排放的主要因素,结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素,产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素,工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后,运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测,显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长,平均年增长率为2.8%,但由于基数庞大,工业碳排放增加的绝对量仍然很大,减排任务艰巨。最后,提出无锡市减少工业碳排放的对策措施,即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

城市低碳发展水平的区域分异及其影响因素——基于中国GDP前110强地级以上城市的实证研究

利用《中国城市智慧低碳发展报告》中我国GDP前110强地级以上城市的低碳发展数据,运用加权变异系数法和Theil指数分解法分析了大样本城市低碳发展水平的空间分异,并运用多元线性逐步回归模型定量分析了各层次低碳发展综合水平的影响因素及其差异。结果表明:样本城市的整体低碳发展水平不高,高值城市以东部地区的轻工业城市或综合型城市为主,低值城市则以中、西部的资源型城市或重化工业城市为主;城市整体的低碳发展水平的空间差异较大,低值城市的空间差异最大、高值城市的空间差异最小、中值城市的空间差异居中;城市低碳发展的区域分异主要由层次间的差异引起;碳排放系数、能源效率、人均GDP是影响城市低碳发展的主要因素;城市整体和中、低值城市影响因素的显著性的排序结果为碳排放系数>能源效率>人均GDP,而高值城市的排序结果是能源效率>碳排放系数>人均GDP。提出:可参考"共同但有区别的责任"原则分解各城市的碳减排量,对各层次城市宜采取差别化的低碳发展政策。     

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。     

西北地区重工业城市工业行业碳排放分析——以兰州市为例

气候变化和能源短缺使得低碳工业发展模式成为我国等发展中国家工业化的必然选择,位于西北地区的兰州等以资源、能源加工为主的重工业城市,构建低碳工业发展模式意义重大。通过构建工业行业CO2排放量指数和碳强度竞争力指数,分别从工业行业结构减排和技术减排的视角来分析兰州市工业行业CO2排放状况和减排潜力。结果表明:2007~2011年,兰州市在结构减排方面成效不大,结构减排潜力依然很大;工业行业整体的碳排放强度较高,减排技术与全国平均水平差距较大,主要工业行业在技术减排层面潜力很大,并确定未来结构减排和技术减排的重点行业。在此基础上,提出工业行业CO2减排对策建议,为兰州市以及同类型城市发展低碳工业提供依据。     

1991～2008年中国碳排放影响因素研究

采用LMDI法建立中国人均碳排放量的因素分解模型,基于1991～2008年数据分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素的变化所引起的碳排放量变动趋势.结果显示:经济发展与人均碳排放量成正比关系,与能源结构和能源效率成反比关系,且这两个因素与人均碳排放量呈倒U型曲线关系.这说明经济发展的促进作用大于能源效率和能源结构的抑制作用,碳排放量仍在增加.因此,我国应该积极采取措施提高能源效率,改善能源结构,尤其要提升经济发展质量.     

Measurement and Analysis of Affecting Factors of Wuxi＇ s Industrial Carbon Emission

采用IPCC关于碳排放的计算方法，计算了无锡市1992--2010年的工业碳排放量。结果显示，近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速，并表现出明显的阶段性特征，大致呈S型曲线。接着，应用回归分析模型，分析了影响无锡工业碳排放的主要因素，结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素，产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素，工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后，运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测，显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长，平均年增长率为2．8％，但由于基数庞大，工业碳排放增加的绝对量仍然很大，减排任务艰巨。最后，提出无锡市减少工业碳排放的对策措施，即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

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。     

城市化、能源消费与碳排放——基于STIRPAT模型的跨国面板数据实证研究

利用亚太经合组织中17个国家1986年至2010年的相关数据,基于STIRPAT模型实证分析城市化与能源消费对碳排放的影响,从城市化和能源消费的角度为碳减排寻求对策,并为城市低碳发展研究相应的政策改进。实证分析的结果显示,能源强度对碳排放的影响最大,其次是城市化。提高技术水平、降低能源强度是有效降低碳排放的重要途径;城市人口比重和工业增加值占GDP比重对碳排放产生正向影响,但弹性系数与能源强度相比较小,说明在发挥城市减排优势的前提下,推进城市化进程与二氧化碳减排可以实现统一。     

低碳经济转型的轨迹与路径:中日韩的比较及启示

低碳经济转型是一国经济增长和碳排放增长逐渐脱钩的过程。本文以GDP碳排放强度为切入点,分解了GDP碳排放强度的两个因子——能源效率、能源碳强度对低碳经济转型的影响程度,并结合20世纪70年代以来中日韩经济增长和结构变动的背景,比较分析三国向低碳经济转型的轨迹和驱动模式,为中国向低碳经济转型提供启示。     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。     

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。     

碳税的产业竞争力效应分析

如何在减排的同时更好地促进我国经济发展,已成为一个亟须解决的问题。碳税是减少碳排放的一种重要手段。碳税开征与否的一个主要争论在于:征收碳税是否会影响产业竞争力。在制定碳税政策时,需要考虑碳税实施后对产业竞争力产生影响的可能性及程度,采取相应补偿措施,实现节能减排的目的。     

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。     

智慧城市建设与城市碳排放：基于数字技术赋能路径的检验

智慧城市作为数字时代技术赋能型城市发展的新模式、新趋势，对我国实现低碳转型具有关键性作用。基于2006—2019年我国223个城市面板数据，实证研究智慧城市建设对城市碳排放的影响效应。研究发现：①智慧城市建设显著降低了城市碳排放，在引入PSM-DID、空间DID等模型进行稳健性检验后该结论依然成立；②智慧城市通过数字技术创新的直接路径和“数字技术创新→产业结构升级”的间接路径影响城市碳排放；③在人力资本、资金、物质越集聚的城市，数字技术赋能路径对城市碳减排的正向调节作用越显著。上述研究对我国实现碳达峰碳中和、城市实现数字赋能与低碳引领的双轮驱动发展具有重要现实意义。     

基于LMDI模型的工业碳排放影响因素研究——以无锡市为例

在估算2001～2010年无锡市工业分行业碳排放的基础上,基于改进的迪氏对数平均权重分解法,建立工业部门碳排放影响因素的分解模型。研究发现:工业经济规模效应和工业部门内部结构效应分别对工业碳排放起到显著的促进和抑制作用;工业能源结构变化对工业碳排放影响较小;代表节能环保技术水平的能源强度效应减缓了工业碳排放,但其抑制作用不稳定,能源利用效率仍有较大的提升空间。最后提出了相应的减排政策建议。     

A multi-factor efficiency perspective to the relationships among world GDP, energy consumption and carbon dioxide emissions

Most of the research articles on climate change study the relationships between economic growth, and, carbon dioxide (CO₂) emission or energy consumption separately for analyzing the impacts of economic growth and energy consumption on global carbon dioxide emissions. In this paper, the linkages among CO₂ emissions, Gross Domestic Product (GDP) growth and energy consumption are studied simultaneously using Data Envelopment Analysis (DEA). The time period considered for the study is 1980-2001. The results show that world in the year 1980 was the most efficient in achieving the highest economic growth, emitting least carbon dioxide for a given level of energy consumption for that year. The efficiency index reduced in the next 8 years, fluctuated with a declining trend for the next 7 years, and began to rise from 1996 till 2001. The model is further extended in this paper for technology forecasting to identify the links between energy consumption and carbon dioxide emissions for achieving projected levels of GDP under two different assumptions on efficiency index. It has been identified using the forecasting model that, when the carbon dioxide emissions are restricted to the levels emitted in the year 1990 and when the efficiency index for the year 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1980 (highest value), the non-fossil energy consumption needed to meet the GDP level projected for 2025 will be much smaller (35.46 quadrillion Btu for the reference GDP) than the values actually recorded in the year 1990 (44.59). However, the non-fossil energy consumption in 2025 (118.8) increases much more than the actual recorded in the year 1990 when the efficiency index in 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1990.     

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。     

江苏省城市碳排放核算及减排潜力分析

全球气候变化背景下,低碳城市成为低碳发展的重点领域。在系统测算1995～2007年江苏省城市碳排放的基础上,分析江苏省城市碳排放强度;运用灰色预测方法预测2008～2020年江苏省城市碳排放强度;并结合国家碳减排目标分析碳减排压力,通过与北京等地区城市比较,分析江苏省城市碳减排潜力,提出江苏省城市低碳发展的对策措施。研究表明,江苏省城市碳排放总体呈不断上升的趋势,2007年比1995年增长123.92%;碳排放强度总体呈下降态势,由1995年的每吨1.597万元降到2007年的每吨0.789万元;2008～2020年碳排放强度将不断降低,降幅可达53.74%,碳减排压力较小;江苏省城市碳减排潜力较大,通过优化能源结构,调整产业结构和提高能源利用效率,可减少碳排放31.86%;江苏省城市应采取保护城市生态空间,开发低碳能源,发展创新型经济,加强城市统筹协作,合理利用土地和构建智慧城市等措施,促进城市低碳发展。     

长三角地区碳排放影响因素分析——基于IPAT改进模型

随着经济发展、人口与能源消耗的增长,以及不合理的能源结构,导致了长三角地区碳排放的不断增加。文章以人口增长率、GDP增长率、能源消耗量、能源技术进步率、能源结构优化系数变动率为影响因素在对IPAT模型进行改进的基础上,对2006-2011年间长三角地区碳排放的影响因素进行定量分析。主要结论是长三角地区能源技术进步率与能源结构优化的减排作用还不能抵消人口与GDP的快速增长的影响,受能源结构优化系数变动比率逐步增加的影响,碳排放量受人口增长率与GDP增长率的影响呈逐年减小趋势,能源技术进步率与能源结构优化的减排作用日趋显著。