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。     

四川省碳排放增长影响因素的LMDI分解研究

研究碳排放的变化趋势及影响因素,是当前低碳经济研究中的热点问题,具有重要的理论意义和现实意义。利用四川省的相关数据来分析四川省三大产业二十年来碳排放的变化趋势,并从产业结构、能源结构、能源强度、经济发展等因素来分析导致四川省碳排放增长的主要原因。研究结果表明,产出规模、能源结构和产业结构是导致四川省碳排放增长的正向因素,而能源利用效率是导致四川省碳排放增长的负面因素。     

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。     

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。     

中国隐含碳排放因素分解研究

针对工业生产过程以及居民生活过程的隐含碳排放问题,通过对中国改革开放后历次编制的投入产出表进行整理和分析,计算各区间年度中国整体隐含碳排放量,并基于Kaya恒等式和LMDI指数分解法将中国隐含碳排放分解为两个层次8个因素,认为生产方式进步因素和生活方式进步因素是造成中国隐含碳排放变动最为重要的两个驱动因素。建议中国在发展低碳经济过程中应该对隐含碳排放的问题施予关注,采取更加完整的视角来看待碳排放问题。     

欠发达地区碳排放因素的分解模型与实证研究

借鉴并改进了Commoner分解模型,采用对数权重平均分解法,对欠发达地区云南省进行碳排放影响因素的分解,其结论是拉动效应有人口规模和产出水平,前者小、后者大;而抑制效应是能源效率和能源结构,前者大、后者小。根据其影响程度的不同,结合云南的实际做出了解释并提出相关建议。     

区域碳排放强度变化的因素分解模型及实证分析——以江苏省为例

文章通过分解模型从横向和纵向两个方面分析影响碳排放强度变化的因素.研究表明,江苏省碳排放强度变动由行业碳排放强度和行业产出份额共同作用.相对于行业产出份额,行业碳排放强度对整个社会碳排放强度变动影响更大.而工业行业对整个社会碳排放强度贡献较大,工业部门内部结构变化对碳排放强度变化有较大影响.因此,江苏省碳排放强度研究应该重点放在行业碳排放强度的变化,尤其是研究工业行业碳排放强度的变化上以及工业结构的调整上.     

中国农业碳排放变化因素分解研究——基于能源消耗与贸易角度的LMDI分解法

在我国农业碳排放变化影响因素中,进口效应对我国现阶段农业能源消费碳排放的贡献率最大,其他各影响因素按贡献率绝对值累计大小依次是贸易条件效应、出口反效应、产业规模效应和能源效率效应。针对于农业能源的碳排放,"碳泄漏"观点并不可靠。我国应改善农产品的贸易条件,加快农业节能环保技术的开发与利用,合理制定农产品进出口价格,有效减少我国农业能源的碳排放。     

基于指数分解的居民生活用能碳排放影响因素研究

运用对数均值迪氏指数(LMDI)因素分解法,构建了居民生活用能碳排放影响因素模型,并运用该模型对2000~2012年中国居民生活用能碳排放影响因素进行了实证研究。研究发现,造成我国居民生活用能碳排放快速增长的最主要原因是人均消费水平的提高,其次是居民能源消费支出占总生活消费支出比重的增加。能源消费结构的改变促进了居民生活用能碳排放量的减少,是抑制我国居民生活用能碳排放量减少的主要力量。能源价格的不断上升,也在一定程度上促进了居民生活用能消费及碳排放量的降低。     

中国碳排放的影响因素分析

中国的碳排放处于快速上涨时期,通过碳排放因素分解分析可以区分不同因素对碳排放起到的作用,还可以找到碳减排在哪些方面还有潜力可挖,为政府制定目标政策提供参考。     

产业视角下的中国工业能源碳排放Divisia指数分解及实证分析

工业能源碳排放在中国总碳排放中占据极其重要的位置,也是中国低碳减排工作关注的重点.文章从产业视角出发,利用Divisia指数分解法构建中国工业能源碳排放因素分解模型,定量分析1998～2007年间,能源排放强度、能源结构、能源效率、产业结构以及产出等五因素对中国工业能源碳排放的影响.分析不同因素对中国工业能源碳排放的不同影响以及不同因素在工业系统内部各产业间的变化特性,从而为中国工业能源碳减排路径提供政策建议.     

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。     

Carbon Dioxide Emissions in the U.S. Economy: A Structural Decomposition Analysis

This paper provides an empirical analysis of the impact of various influences on carbon dioxide emissions. It incorporates methodological refinements of input-output structural decomposition analysis, which is the examination of economic change by means of a set of comparative static variations in key parameters of I-O tables. The analysis is performed using a two-tiered KLEM model, which allows for estimation of substitution and technological change effects within and between input aggregates. The model is used to decompose the sources of change in CO₂ emissions in the U.S. over the 1972–82 timeframe using hybrid energy/value tables for the initial and terminal years. Results show the significant effect of substitution within the energy sector and between energy and other inputs as the leading causes of the decline in carbon dioxide emissions.     

广东省化石燃料碳排放的地域差异

碳排放的研究是认识和发展低碳经济的基础。采用2000—2009年广东省化石燃料消费和人口、经济产出等数据,对广东省10年来化石燃料消费所产生的碳排放进行了估算,分析碳排放量在时间和空间变化上的地域差异,并采用因素分解法对碳排放的影响因素进行了定量分析。结果表明：①2000—2009年间广东省碳排放总量变化大、增长速度快,时序内表现出快速、平稳和稳定增长三个阶段性特征;工业部门是广东碳排放的主要力量,且行业差异性特征明显。②通过对广东省各地级市碳排放量的聚类分析得知,广州、深圳、东莞、佛山4城市和多年GDP变化类似,聚类于碳排放量最高的等级,和其他城市差距较大;广东省碳排放的变化在空间上呈现出＂中心—外围＂结构,表现出由集聚向扩散的演变规律。③能源结构、能源消耗强度、经济发展状况以及人口因素等是影响广东碳排放地域差异的主要因素。     

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。     

中国城市化与碳排放关系的动态计量分析

城市是碳排放的密集区域,城市化是我国碳排放量增长的重要因素。采用1985-2009年的中国城市化水平数据和同期中国碳排放量的测算数据,运用相关分析、协整检验、格兰杰因果分析和误差修正模型对中国城市化与碳排放的关系进行检验。中国城市化水平与碳排放量具有很高的正相关性,两者之间存在着长期的协整关系,城市化水平的提高是碳排放量增加的重要原因,但碳排放量不是城市化水平的格兰杰原因。城市化水平对碳排放的影响具有滞后性,短期影响较小,长期影响显著。利用脉冲响应函数和预测误差方差分解模型对中国城市化水平与碳排放量进行动态模拟,分析其在长期和短期均衡关系的相互作用机制和影响程度。提出中国实现低碳城市化的建议和对策。     

中国东西部地区碳排放的比较研究

能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,是促进经济增长最基本的要素之一。随着世界经济的迅速发展,气候变化对人类活动的影响越来越深,也越来越受到国际社会的重视,实现节能减排已经成为全人类共同的目标。中国正处于工业化和城市化快速发展的过程,经济增长与资源供给和环境保护的矛盾日益尖锐。中国东西部地区经济发展存在较大差距,能源利用状况也不尽相同,本文比较研究东西部地区的碳排放,采用截面样本具有垂直维度信息和时间序列样本具有水平横截面信息的面板数据模型,并引入空间效应和计量方法,理论上对低碳能源发展进行补充和完善,实践上为政府制定经济与环境相互发展的能源战略提供指导,为中国全面实现节能减排提供参考。