中国碳排放量影响因素研究——基于省级面板数据的分析

采用中国30个省（市、区）2000～2010年的相关数据,运用面板数据模型对中国碳排放量的影响因素进行实证研究。面板协整检验表明：区域碳排放量与人均GDP、产业结构、人口数量、能源价格、能源效率和人均可支配收入之间存在长期稳定的内生经济关系。运用面板模型估计各因素的影响系数分析,认为对中国东部、中部、西部地区碳排放量影响最大的三大因素为人均GDP、人口数量和能源效率。     

中国省际碳排放预测及达峰情景模拟研究

中国不同省级的碳排放量呈现明显差异。文章采用STIRPAT模型分析得到碳排放影响因素，运用遗传算法优化的极限学习机模型和中国30个省（自治区、直辖市） 1997—2020年的面板数据，对不同发展情景下中国30个省（自治区、直辖市）未来20年的碳排放量进行了预测分析，并将预测结果和误差指标与ELM、BP、GWO-SVM模型进行对比。同时，文章以行政区域为单位划分东北、华北等7个区域进行碳达峰、碳减排能力分析。研究结果显示：使用遗传算法改进的极限学习机模型可以克服ELM模型容易陷入局部最优解的缺点，获得更高的预测精度；在绿色发展情景下中国7个区域均能在2030前实现碳达峰。     

省域一次能源CO_2排放的空间计量经济分析

本文结合STIRPAT扩展模型,依据一次能源消耗数据测算了1990—2006年中国30个省(区、市)的碳排放量,并对潜在影响因子进行了分析。结果显示,中国省域二氧化碳排放呈现出明显的空间自相关性,其中能源强度、人口增长率、经济发展水平是区域二氧化碳排放的主要驱动因子,而城市化水平与区域碳排放未表现出明显的相关特征。同时,省域二氧化碳排放存在空间相关性和空间异质性并存的现象。而显著性检验结果显示,这种现象是系统过程的作用结果。区域的经济发展水平及经济结构与二氧化碳排放水平在空间上存在耦合现象。这意味着,在制定区域环保和能源政策及措施时,必须对碳排放及其影响因子的空间相互作用机制进行综合分析。     

中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析北大核心CSSCI

基于中国集中供暖线和Moran I指数图将我国省域划分成南、北两个区域,通过建立空间计量模型,对影响生活消费的人均碳排放量影响因素及影响大小进行定量分析。同时根据Kaya恒等式及现有文献将驱动因素分解成能源结构、能源利用率、居民生活水平三个因素,外加可能对碳排放有影响区域人口密度。结果表明:能源结构和居民生活水平分别是影响南北方地区生活碳排放的主要因素。南方地区的空间效应显著而北方不显著,所以优化居民能源消费结构,采取地区空间联动性的合作治理对减少南方地区生活消费人均碳排放量具有十分重要的作用。而对于北方地区则应把政策重心放在协调居民生活水平和人均碳排放量上,优化地区环境库兹涅茨曲线。     

中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析

基于中国集中供暖线和Moran I指数图将我国省域划分成南、北两个区域,通过建立空间计量模型,对影响生活消费的人均碳排放量影响因素及影响大小进行定量分析。同时根据Kaya恒等式及现有文献将驱动因素分解成能源结构、能源利用率、居民生活水平三个因素,外加可能对碳排放有影响区域人口密度。结果表明:能源结构和居民生活水平分别是影响南北方地区生活碳排放的主要因素。南方地区的空间效应显著而北方不显著,所以优化居民能源消费结构,采取地区空间联动性的合作治理对减少南方地区生活消费人均碳排放量具有十分重要的作用。而对于北方地区则应把政策重心放在协调居民生活水平和人均碳排放量上,优化地区环境库兹涅茨曲线。     

中国碳排放区域差异研究综述

在面对越来越严峻的国际减排新形势下,中国碳排放的增加受到全球的重点关注,如何降低中国的碳排放成为一个我们亟待研究的课题。以综述的方式总结中国碳排放的区域差异和影响碳排放的多种因素,通过对经济学研究文献的梳理可知,中国碳排放区域差异的研究主要从三大区域、八大区域和碳聚集三个划分标准展开。影响中国碳排放区域差异的驱动因素主要有经济增长、产业结构和能源消费结构为三大主要影响因素,技术、贸易、人口和城市化也对碳排放有相应的影响。     

产业和人口的空间集聚对中国区域碳排放强度的影响

估算了1997-2012年中国各区域的碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,实证分析了产业、人口空间集聚对区域碳排放强度的影响。研究结果表明:中国区域碳排放强度具有较强的空间自相关性,采用空间计量方法往往可以更好地解释中国区域碳排放强度的空间变化;中国区域碳排放强度受经济密度、大城市比重以及建成区比重的影响显著;在三区域划分标准下,除人口密度以外,经济密度、就业密度、城市化率、大城市比重和建成区比重,对东、中和西部地区的碳排放强度具有显著影响;在八区域划分标准下,经济密度的提升有利于优化区域碳排放强度,而就业密度、人口密度、城市化率和大城市比重在不同区域的影响效应具有明显差异,甚至相反。     

碳排放影响因素的省域聚类分析

本文基于Kaya恒等式,找出与碳排放相关的因素,然后以这些因素为指标,对中国省域碳排放进行K均值聚类分析,从而将国内各省市分为4个区域,并根据不同的区域进行具体分析。     

中国碳排放的区域差异及驱动因素分解分析

在对中国1995～2006年30个省(市、自治区)能源消费产生的碳排放核算的基础上,运用对数平均权重分解法(LMDI),对各省区人均碳排放的区域差别及其变化三个影响因子进行了定量分析。结果显示,能源效率的提高对各省区碳排放的增长起到了重要的抑制作用,经济增长则是导致碳排放增加的主要驱动力因素,而能源结构变化对碳排放的贡献微弱,且在不同的省区作用的方向不同。因此,增强各地区的低碳发展能力,中西部地区应重点发展能源利用效率技术,大力开发可再生能源。东部地区的应将调整产业和产品结构作为重点,通过技术创新实现碳生产率的提高。     

中国省域碳排放测算及配额分配

基于IPCC碳排放系数法和贸易转移系数矩阵,测算了2000—2014年中国省域间的贸易转移碳排放量,分析了省域间碳转移的密切关系,核算了各省的共同责任碳排放量,利用加权变异系数、Theil指数和Gini系数考察了省域碳排放的公平性,并基于世袭制、平等主义、支付能力和综合公平等原则对2020年中国的碳排放配额进行分配。结果表明:可将中国30个样本省域划分为9个碳排放集结域;省域碳排放处于"比较公平"状态;要实现"十三五"减排目标,需要在全国范围内促进碳排放的自由流动和优化配置。     

京津冀碳排放的地区异质性及减排对策

以京津冀为研究对象,选用碳排放量、碳生产率和脱钩弹性系数三大指标分析三省市2000—2011年低碳经济的发展,并以KAYA等式的扩展式为基础,建立LMDI分解模型,对三省市碳排放影响因素进行无残差分解,区分其碳排放的地区异质性,结果显示:北京市呈现碳排放量规模驱动型特征,天津市和河北省的碳排放均呈现出规范结构混合驱动型特征。     

碳中和目标导向的省域消费端碳排放减排模式研究——基于多区域投入产出模型

文章以多区域投入产出模型为基础,研究了中国省级和行业层面基于消费端的碳排放及碳转移,并解析了碳中和导向下的碳减排模式。结果表明:23个省份本地消费碳排放大于外地输入碳排放;资本形成是碳排放最大贡献者;能源生产和供应业以及非金属和金属业是碳转移的主要行业,能源生产和供应业输出碳排放量最大的内蒙古主要输出给北方地区,非金属和金属业输出碳排放量最大的河北主要输出给江苏等省份;中国30个省份可以根据消费端碳排放的来源特征和净碳转移方向分为四类。在碳中和目标导向下,本研究有助于倒逼各省份绿色发展和绿色低碳产品的输出,绿色低碳也将是未来贸易市场趋向。     

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。     

中国低碳城市建设的创新驱动效应评估——兼论多重嵌套试点示范机制的完善

以中国分批次、分地区进行的低碳城市试点作为准自然实验，利用277个城市2003—2017年面板数据和双重差分模型，对低碳城市建设影响低碳技术创新的效应与机理进行系统经验考察。研究发现：①自上而下指定产生、试点单位以省为主的第一批低碳城市试点并未有效促进低碳技术创新，而自下而上申报遴选、试点单位以城市为主的第二批试点则显著推动了低碳技术进步；②政策效应机理是加大政策性研发补贴支持力度，而增加研发从业人员数量和提高经济集聚程度的传导机制并不明显；③环境规制、城市规模和资源禀赋均具有调节作用，对于环保重点城市、“两控区”城市、碳交易试点城市、规模较大城市和资源丰裕程度较低的城市而言，低碳城市建设对低碳技术创新的促增作用更加显著。     

中国低碳城市建设的创新驱动效应评估——兼论多重嵌套试点示范机制的完善

以中国分批次、分地区进行的低碳城市试点作为准自然实验，利用277个城市2003—2017年面板数据和双重差分模型，对低碳城市建设影响低碳技术创新的效应与机理进行系统经验考察。研究发现：①自上而下指定产生、试点单位以省为主的第一批低碳城市试点并未有效促进低碳技术创新，而自下而上申报遴选、试点单位以城市为主的第二批试点则显著推动了低碳技术进步；②政策效应机理是加大政策性研发补贴支持力度，而增加研发从业人员数量和提高经济集聚程度的传导机制并不明显；③环境规制、城市规模和资源禀赋均具有调节作用，对于环保重点城市、“两控区”城市、碳交易试点城市、规模较大城市和资源丰裕程度较低的城市而言，低碳城市建设对低碳技术创新的促增作用更加显著。     

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。     

基于结构方程模型的建筑业低碳竞争力形成机理分析

以能源结构、生产能力和环保能力作为建筑业低碳竞争力的外生潜变量,以低碳竞争力和低碳技术利用率作为内生潜变量,构建了具有可持续发展特征的评价建筑业低碳竞争力的结构方程模型,并运用Lisrel软件对我国30个省(自治区、直辖市)的建筑业低碳竞争力进行了模型分析。结果表明:能源结构、生产能力和环保能力是影响建筑业低碳竞争力的重要因素,其中生产能力对建筑业低碳竞争力的影响最大;建筑面积碳排放效率的因子荷载值远大于产值利润率,表明建筑面积碳排放效率对建筑业低碳竞争力的影响较大。最后提出提高我国建筑业低碳竞争力的对策建议:大力宣传低碳思想,推行清洁生产;加强对建筑业节能技术的研究,加速节能技术改造进程;制定适应市场环境的低碳政策。     

低碳约束下中国全要素生产率的时空演变——基于Sequential Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法

在全要素框架下运用基于连续前沿的Malmquist-Luenberger生产率增长指数方法,估算了1987—2009年中国28个省(自治区、直辖市)的低碳全要素生产率、技术进步和效率改善,对中国低碳全要素生产率的总体发展、区域差异进行实证分析。然后,利用核密度估计,对累积相对低碳全要素生产率增长、累积相对技术进步和累积相对效率改善做分布动态演进分析。结果表明:考察期内中国整体的低碳全要素生产率趋于上升,但上升幅度逐渐减小;东、中、西三大区域的低碳全要素生产率存在显著差异,呈东高西低的增长格局;东、中部地区的低碳全要素生产率提升是技术进步和效率改善共同推进的结果;西部地区的低碳全要素生产率提升仅靠技术进步驱动,效率改善存在退步迹象;省际间的低碳全要素生产率呈一定程度的"俱乐部收敛"特征,技术进步有明显的"追赶效应"。     

低碳经济实现机制探究——基于第三次与第四次产业革命的内在联系

自2009年哥本哈根联合国气候变化大会后,低碳经济的理念日益深入人心,成为世界热议的焦点和追求的目标。作为负责任的大国,我国做出了一系列努力,2009年11月提出要在2020年实现碳强度比2005年降低40%～45%,并做到"可统计、可监测、可报告";2010年8月国家发改委启动低碳省和低碳城市试点工作,并且要求承担试点工作的5省8市将各地低碳试点方案纳入当地"十二五"经济和社会发展规划。如何有效推进试点,早日摸索出行之有效的、适合在其他省市复制的低碳发展模式,顺利实现减碳目标,不仅仅是我们自己必须尽快破解的难题,也为国际社会所密切关注。通过追踪低碳经济的时代背景,界定低碳经济及其微观基础,指出低碳经济的实现机制是技术、经济和生态三重属性的授权体系。