京津冀地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素

以京津冀地区13座城市为研究对象,利用2000—2018年工业及工业行业能源消耗、工业产值等相关数据,基于两阶段Super SBM模型,采用ArcGIS空间分析、空间计量模型等方法,分析京津冀地区工业及工业行业碳排放效率的时空演化特征,剖析工业碳排放效率的影响因素。结果表明:(1)2000—2018年京津冀地区工业碳排放效率不断提高,空间格局由"中心高,四周低"向"高值区带状集聚,低值区分散"转变,城市间工业碳排放效率差异减小。(2)工业行业间碳排放效率差异大,不同行业碳排放效率空间格局差异显著。(3)生产力水平、工业研发投入、对外开放水平对工业碳排放效率具有正向推动作用,且这种作用持续增大;工业化水平与工业碳排放效率由显著负相关转变为不显著相关;能源消费强度与工业碳排放效率始终呈负相关,但这种负向作用逐渐降低;重工业水平、能源消费结构与工业碳排放效率由不显著相关转变为显著负相关。     

能源碳排放的空间依赖与经济增长——基于广东的空间面板模型分析

利用探索性空间数据,分析了广东省碳排放的空间格局及其空间跃迁状态,并进一步采用空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)分析碳排放与经济增长的关系。结果表明:广东省市域人均碳排放存在显著的空间自相关性,绝大部分城市属于"高——高"和"低——低"类型,碳排放集群格局表现出高度的空间稳定性和路径依赖性。人均碳排放的主导驱动因素是人均GDP,但人均碳排放与人均GDP增长未呈现显著的倒"U"型关系;能源效率、产业结构调整与城市化水平提升对人均碳排放具有显著的削减作用,而对外贸易和技术进步对碳排放的影响在统计上不显著。     

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STIRPAT模型的工业能源消费碳排放影响因素分析

对2003—2017年江苏省工业能源消费的二氧化碳排放量进行估算,采用STIRPAT模型实证分析了工业能源消费碳排放规模和碳排放强度的影响因素。实证结果表明:碳排放规模、碳排放强度与劳均产出之间的关系分别为"N"型与倒"N"型;对碳排放规模和碳排放强度产生促进作用的因素为煤炭消费比重,对其产生抑制作用的因素为研发强度、能源效率;固定资产投资对碳排放规模具有促进作用,对碳排放强度具有抑制作用。根据研究结论提出政府低碳政策支持、优化能源结构、加快技术创新等建议降低碳排放规模与强度。     

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。     

城市空间形态影响碳排放吗?——基于全国110个地级市数据的分析

全球气候变化对城市节能减排和低碳发展提出新的要求和挑战,其中重塑城市空间形态及其内部联系成为降低碳排放的重要空间策略。目前城市形态与能源使用、碳排放之间关系的研究集中于交通及家庭能源消耗等维度,在城市综合尺度上的研究相对有限。因此,建立城市层面交通、土地利用等形态结构特征与碳排放之间的关系对理解城市碳排放的影响因素和制定低碳减排措施非常有意义。文章首先收集2009年全国110个地级以上非工业城市的能源消耗数据测算人均碳排放强度,进而引入城市空间格局、土地利用和城市交通结构变量综合表征城市形态,利用回归模型检验城市形态对碳排放的影响程度,最后提出"空间—土地—交通"综合系统的低碳发展框架,以降低城市碳排放水平。     

出口贸易碳排放效率时空特征与影响因素——以中国沿海省份为例

文章在运用SBM模型测度2006—2015年沿海11个省份出口贸易碳排放效率的基础上,构建地区出口碳排放效率指数,研究出口贸易碳排放效率的空间特征,回归分析其影响因素。结果显示:沿海11个省份整体出口贸易碳排放Malmquist指数变化轨迹各异,上海市和海南省突变现象显著;各省市地区出口碳排放效率指数均值存在较大差异,形成北高东南低的空间格局;技术创新与进步、外资企业"环境成本转移"效应、出口产品能耗对出口贸易碳排放效率影响显著。     

基于结构分解模型的江苏省碳排放实证分析

结合1997—2007年投入产出表,利用结构分解模型对江苏省碳排放的影响因素进行分析,发现:1997—2007年间,能源使用效率是促进二氧化碳完全排放强度下降的主要原因;投入技术的累计影响不明显,但增加二氧化碳完全排放强度的趋势明显;最终需求产品结构阻碍二氧化碳完全排放强度的下降;而最终需求分配结构对二氧化碳排放强度的影响方向不一,是2002—2005年间二氧化碳排放强度上升的主要原因。     

基于RAM-SFA模型的中国二氧化碳排放效率影响因素分析

基于考虑外部环境和随机干扰因素的视角,本文将RAM测度模型与SFA方法相结合,对中国省区二氧化碳排放效率影响因素进行实证分析.研究发现:2003-2014年间全国碳排放效率偏低,均值仅为72.1％,减排潜力较大.所有制结构和对外开发程度与碳排放效率均呈现正相关,工业结构、能源结构和政府干预程度与碳排放效率呈负相关.碳排放与经济增长的耦合程度显示,全国经济发展和碳排放管制的平均耦合度为86.6％,属于不协调状况的省区达70％.     

江苏省工业生产效率的空间格局演化与影响因素

以江苏省县域为研究对象,借助随机前沿生产函数模型测度了2001—2013年各县域工业生产效率,运用GIS空间分析技术揭示了其空间格局的演化特征,并建立面板回归模型分析了空间格局演化的影响因素。结果表明:2001—2013年江苏省县域工业生产效率有所提升,但整体水平不高,总体差异较大,相对差异逐年缩小,效率值的空间聚类呈"南高北低"的梯度变化特征;县域工业生产效率的空间关联格局保持相对稳定,高、低值集聚的区域差异不断缩小;效率重心的跃迁过程可分为"2001—2007年西北迁移阶段"和"2007—2013年东北迁移阶段"。江苏省县域工业生产效率空间格局的演化特征是在地区发展水平、外商直接投资、结构因素、交通条件和信息化水平等因素的共同作用下形成的。     

江苏省城市创新能力的地区差异及影响因素分析

以江苏省13个地级市为例,引入空间分析工具与模型,研究2009—2016年江苏省创新能力格局的时空演变特征,并分析城市创新能力的影响因素。研究表明:(1)江苏省城市创新格局刻有明显的经济地带性差异的烙印,呈"北—中—南"逐渐增强的态势。(2)创新能力高水平和较高水平的城市分布具有强经济依赖性,主要分布于经济基础较好的苏南城市,而创新能力中低水平以上的城市呈集聚分布态势。(3)Moran's I值表明,江苏省城市创新能力空间相关效应明显,局部空间自相关分析表明江苏省以低—低集聚区为主,主要分布于长江以北地区,而长江南部对周围城市的创新带动效应并不明显,辐射作用有限。(4)经济水平、国际贸易水平、高等教育水平、金融水平、信息传播水平五个方面因素不同程度地影响城市创新能力的发展。     

基于因素分解模型的二氧化碳排放影响因素分析——以山西为例

文章通过因素分解模型定量地计算了能源结构、能源效率、经济增长对山西1990年～2008年CO2排放的贡献度。结果表明经济增长因素对山西人均碳排放的拉动作用呈指数增长。相较之,能源结构和能源效率在碳减排方面的抑制作用在不断弱化,难以抵消经济增长对碳排放增长的巨大拉动作用。因此,山西亟需在提高能源使用效率的同时优化能源结构,增加其在碳减排上的抑制作用。     

中国城市碳排放核算及影响因素研究

论文从能源消费、工业生产过程和废弃物排放多个方面对中国城市碳排放进行了估算和分析,并借助空间计量模型对其影响因素进行了研究。结果显示:2001—2015年中国城市年碳排放量基本呈增加趋势,仅2015年的城市碳排放量较2014年有所降低,这主要是由于煤炭消费量和水泥产量的减少;东部、中部和西部地区的城市碳排放量分别占全国碳排放总量的50.25%、26.24%和23.51%,其中,东部地区的占比先增加后降低,中部地区的占比持续下降,而西部地区的占比则持续上升。对城市碳排放影响因素的研究表明,相邻区域的城市碳排放对本地区的城市碳排放造成明显影响;经济规模、城镇居民人均可支配收入、二产比重和城镇化率的提高均在一定程度上促进了城市碳排放量的增长。     

区域碳排放因素分解及最优低碳发展情景分析——以中部地区为例

通过测算中部地区1995～2010年间碳排放状况及LMDI影响因素分解分析,发现经济规模的扩大是拉动中部人均碳排放的决定因素,其累积排放效应远高于能源效率和能源结构的碳减排效应。基于IPAT方程对中部地区碳减排与经济增长最优情景的定量分析表明,适宜中部地区2020年和2030年的最优低碳发展情景分别是"中增长、高效率"和"低增长、低效率"。     

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。     

中国省际电力调度机制及其碳排放效应

在对1990~2010年省际电力调度及电力排放核算的基础上,运用空间自相关分析法对电力调度与电力碳排放关系进行研究,并用地理加权回归对各省电力调度驱动力展开研究。结果表明:(1)我国电力调度量逐年增加,电力调入区域的聚集度显著提高;(2)电力调度不仅对碳排放的空间格局产生影响,而且通过影响下一阶段电力生产对碳排放格局产生更为深远的影响;(3)电力调度受经济、产业结构、资源等因素影响,各因素的影响作用表现出显著的空间差异性。     

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。     

绿色金融规制下江苏省城市全要素能源效率研究

采用环境DEA技术,考虑污染物的排放,对2003—2015年江苏省13个地级市全要素能源效率进行测度及分解,并根据Tobit回归模型,以金融资源配置、绿色金融发展为主要指标进行了城市全要素能源效率影响因素分析。研究发现:苏州、盐城的能源效率已达最优水平,而淮安、常州相对其他城市能源效率水平较低;资本投入、经济增长水平、对外开放程度对城市能源效率具有促进作用,而产业结构、资源禀赋和金融配置效率具有反向效果。在金融资源配置效率、环保投资、外商直接投资、政府干预、产业结构和资源禀赋等方面给出了提高江苏省城市全要素能源效率的建议。     

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。     

1990—2007年中国能源碳排放的省域聚类分析

本文以能源碳排放的总量和份额为排放数量指标,以排放强度和人均排放为排放效率指标,利用聚类分析方法,对我国各省域的能源碳排放类型进行划分。结果表明,GDP标准下的经济强省大多属于"高排放"类型,其中部分省甚至属于"高排放-低效率"类别。因此,我国较大比重的GDP和人口处在相对"高排放"的发展模式下。这对于我国实现到2020年碳排放强度降低40%～45%的战略目标是一个严峻的挑战。