中国居民生活用能碳排放影响因素分析——基于STIRPAT模型

近年居民碳排放比重逐年上升。在此背景下,文章测算了1990—2014年我国居民生活用能碳排放,并运用STIRPAT模型定量分析各变量对生活用能碳排放的影响。结果表明:能源结构、居民消费水平、城镇化率对我国居民生活用能碳排放的影响程度相对较大;从绝对视角来看,各因素的弹性系数绝对值依次为:人口规模、城市化率、能源结构(负值)、居民消费水平和能源强度。研究结果为我国能源结构的优化、集约型城市化的发展以及低碳消费的倡导提供理论基础。     

云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型

基于LMDI模型,分别研究碳排放系数、经济发展、能源强度、能源消费结构、产业结构、人口六个因素对云南省生产活动的碳排放的贡献量和贡献率。结果表明,经济发展是驱动云南省碳排放增加的最主要因素,人口规模和产业结构也是碳排放量增加的驱动因素;能源强度则是抑制碳排量增加的最主要影响因素,碳排放系数和能源消费结构因素也对减少碳排放起着一定的作用,但不是很明显。说明云南省由于处于工业化发展时期,工业发展对能源的消费需求大,影响因素中的驱动因素对碳排放量的贡献率大于抑制因素,在短时期内云南省的碳排放仍将持续增长。因此,云南省需要改变经济发展方式,坚持计划生育的基本国策,提高能源利用效率和促进产业结构与能源消费结构的转变。     

我国居民间接能源消费碳排放的测算及分解分析

利用消费者生活方式方法(CLA),测算1993~2007年我国居民间接能源消费碳排放量,以及城镇和农村居民人均碳排放量的变化趋势。以1993年为基年,对我国居民间接能源消费碳排放量的变化进行分解分析。结果表明:(1)居民间接能源消费碳排放量整体呈上升趋势,城镇和农村居民人均碳排放量也逐年增加,其中2007年城镇居民是农村居民人均碳排放量的三倍。(2)研究期间,人均消费水平城镇化率、居民消费结构和人口规模是拉动居民间接能源消费碳排放量增加的主要因素,而能源消费强度和碳排放强度是抑制碳排放量增加的主要因素。其中2003~2007年碳排放强度起到正效应;居民消费结构表现为负效应,对减少碳排放起到一定作用。     

贡献量和敏感度双视角下云南省高耗能行业碳排放控制研究

高耗能行业是碳排放的主力军,控制其碳排放是实现中国碳排放达峰以及进行绿色低碳转型的重要组成部分。论文在传统碳排放影响因素分析的基础上引入敏感度来表征减排效率,从规模效应(人口、经济发展)、结构效应(工业化率、能源结构、行业结构)、技术效应(碳排放系数、能源强度)三种类型的七个影响因素出发,研究2006—2017年各影响因素对云南省高耗能行业碳排放的贡献规律和敏感程度。结果表明:(1)云南省高耗能行业能耗和碳排放集聚现象明显,各行业碳排放规律存在行业差异,但达峰节点存在趋同性;(2)碳排放影响因素整体上以经济发展、工业化率和人口规模为增碳的正效应,能源强度和行业结构表现为减碳的负效应;(3)在三个五年规划期内,碳排放影响因素的敏感度呈现明显的规律性,表现出了从混乱到有序的过渡,最敏感的因素实现了从能源强度向碳排放系数的转变。     

省域碳排放影响因素分析及减碳机制探讨——以浙江省为例

论文基于1990—2015年浙江省碳排放时间序列数据,采用STIRPAT模型,探讨驱动浙江碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域。结果表明人均GDP、人口规模、能源强度、能源结构、产业结构对碳排放量增加有正向驱动作用,而城镇化率对碳排放量增加有负向驱动作用。人均GDP和人口规模对碳排放量增长的贡献最大,但2000年后人口规模的驱动作用逐渐减弱,经济规模扩大成为碳排放量的主要增长因素。能源强度和城镇化率对碳排放量减少的贡献最大,能源结构的贡献率较低。基于此,提出了提升经济发展质量、促进城镇发展转型、提高能源管理效率等具有针对性的减碳对策。     

中部六省能源消费碳排放时空演变特征及影响因素

采用2005—2016年中部六省能源消费碳排放面板数据,对其能源消费碳排放时空演变特征及其收敛性进行分析,在此基础上运用LMDI分解方法,探索产出规模、能源强度、产业结构、人口规模及能源结构等因素对中部六省能源消费碳排放的影响,并分析各影响因素的空间特征。结果表明:(1)各省能源消费碳排放均存在收敛,且收敛于各自的稳态水平,各省之间的差异短时间内不会消失;(2)除能源结构变化对中部六省碳排放表现为负效应之外,其余五个因素对其碳排放均表现为正效应,各效应按累积贡献率绝对值大小依次是:产出规模效应、能源强度效应、产业结构效应、人口规模效应和能源结构效应;(3)各因素对中部六省能源碳排放影响均存在明显的空间差异,其中产出规模扩大对湖南能源碳排放拉动作用最大,能源强度下降对湖南能源碳排放的抑制作用最大,产业结构变化仅对山西能源碳排放起到抑制作用,人口规模变化仅对安徽省能源碳排放起到抑制作用,能源结构变动对安徽、河南以及湖北能源碳排放表现为正效应。     

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。     

浙江省居民消费间接碳足迹测算及影响因素研究

运用投入产出法构建居民消费碳足迹测算模型,结合浙江2002—2012年各行业相关数据,估算居民消费的直接和间接碳足迹。并基于LMDI法构建居民消费间接碳足迹(CF~e)影响因素分解模型,考察人口规模、经济发展水平、消费水平、消费结构、能源消费强度、能源碳排放强度六种效应对CF~e总量效应的影响。研究显示:城镇居民消费间接碳足迹是浙江省着重减排对象,经济发展水平效应是驱动CF~e增长的主要原因,能源消费强度效应是抑制CF~e增长的主要因素,居民消费结构优化对CF~e增长也起一定延缓作用。     

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。     

基于GTWR模型的河北省碳排放影响因素异质性研究

基于GTWR模型,探究了不同因素对河北省净碳排放影响的时空异质性。结果表明,各碳排放影响因素的回归系数均具有不同程度时空异质性,时间异质性较空间异质性更为明显;研究期内,人口规模和城市化对碳排放影响为正向且大体呈下降趋势,在研究期末稳定于较低的水平;固定资产投资、对外开放水平和第二产业占比对碳排放的影响大体呈上升趋势,在研究期末均为正向影响且处于相对较高的水平;各地级市间,人口规模和第二产业占比对碳排放的影响的差异相对较小,而固定资产投资、对外开放水平和城市化率对碳排放的影响差异相对较大。     

内蒙古能源消费碳排放变化的分解分析

本文基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均Divisia指数法,建立了碳排放因素分解模型,定量分析了1999—2008年内蒙古的经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素对碳排放的影响。研究结果显示,经济产出规模对内蒙古该阶段的能源消费碳排放的贡献率最大,达到89.22%,其他影响因素按贡献率绝对值的大小排序依次是产业结构(17.01%)、能源强度(-6.71%)、人口规模(2.78%)、能源结构(-2.30%)。因此,目前内蒙古节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构、优化能源结构及实施绿色GDP核算。     

人口因素对城乡居民生活能源碳排放的作用对比研究

文章估算了2009—2013年中国各省份城镇、农村和城乡总体的居民生活能源碳排放量,并运用空间统计与空间计量方法研究了人口相关因素对于城镇、农村不同层面居民生活能源碳排放的作用效应及其差异。结果表明:不同层面的居民生活能源碳排放均具有正的空间相关性;城镇、农村不同层面下,人口因素对居民生活能源碳排放的作用效应存在明显的差异;城镇地区的最终居民人口消费影响最大,弹性系数为0.618 2,人口规模、人口老龄化率、户规模分别具有显著的正向、负向、负向作用,性别比为非显著的正向影响;农村地区的人口规模是最重要的影响因素,其弹性系数为0.609 4,最终居民人口消费具有显著的正向影响,人口老龄化率、性别比、户规模分别是非显著的负向、负向、正向作用。     

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。     

人口相关因素对碳排放的影响研究——基于变截距模型的实证分析

基于1997—2012年的30个省份的面板数据,采用STIRPAT模型研究人口相关因素对二氧化碳排放的影响。通过面板数据变截距模型进行回归发现,大部分省份的人口规模、人均消费支出、能源强度和城镇化对碳排放有正影响,只有北京和广东的能源强度对碳排放是负影响,说明可能存在能源回弹效应。老龄化因素只在六个省份与碳排放有显著的正相关关系,这是因为老年人口的增加导致对相关产品和服务的需求增加。家庭规模在大部分省份对碳排放的影响是负向的,说明随着家庭规模的缩小会增加碳排放。     

长三角区域物流业碳排放规模及其影响因素研究

长三角区域一直是我国经济发展的重要地区,其物流业也一直呈现出蓬勃发展的趋势,但经济发展的同时也对环境造成了不小的压力。论文采用能量系数法估算2003—2016年安徽、江苏、浙江和上海三省一市物流产业的碳排放量,定量分析了能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口5种因素对三省一市物流业碳排放规模的影响,研究结果表明:长三角地区的能源结构因素和产业结构因素对物流业碳排放增加产生了抑制的效果,而能源效率因素、人口因素和经济发展因素对物流业碳排放增加产生了促进的效果。最后从改善能源效率、能源结构、产业结构等方面,提出对长三角区域发展低碳物流的针对性建议和对策。     

中国农村居民生活用能碳排放影响因素研究

基于状态空间模型(SSM)定量分析1995-2014年中国农村人口、居民收入、生活消费支出结构、能源消费结构4个变量对农村居民生活用能碳排放的动态影响过程。研究结果显示:农村人口数量对农村居民生活用能碳排放量的变弹性系数为负值,随着农村居民生活方式的转变和生活水平的提高,农村居民人均生活用能碳排放增速显著,农村居民生活用能碳排放并未随着农村人口的减少而降低;居民收入和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量均存在正向效应;以电力消费占总能源消费比重为表征的能源消费结构对农村居民生活用能碳排放量存在负向效应,虽然电力消费比重增加降低了农村居民生活用能直接碳排放量,但是居民生活用电的间接碳排放量增加了。人口数量和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量的影响作用较大。     

中国工业碳排放的特征及影响因素

目前,针对碳减排的研究已成为全球应对气候变暖、提高能源利用效率及促进区域可持续发展的热点课题。本文通过分析2003~2012年中国工业碳排放总量及强度分布,总结了中国工业碳排放的特征,认为影响中国工业碳排放的首要因素是工业经济规模,人口规模为次要因素,行业结构、能源效率及能源结构是影响工业碳排放减量的关键因素。     

新型城镇化对我国碳排放的影响机理与区域差异研究

中国新型城镇化水平已经超过50%,城镇碳排放已经成为我国碳排放增长的重要来源。本文从新型城镇化的内涵入手,选择人口、空间、产业、居民消费结构、生态建设等方面探讨了新型城镇化对碳排放的影响机理,并分析了碳排放增长对城镇化发展的约束作用。选取1980-2014年相关数据,分析了中国新型城镇化对全国碳排放量的影响程度,进而将全国区域省份以城镇化质量为标准划分为三组,通过STIRPAT模型选取城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值比重、人均可支配收入、城镇人均绿地面积等指标分别代表新型城镇化建设中人口集聚、城镇区域拓展、产业聚集、生活质量提高和生态建设等内涵,分析了碳排放的区域差异特征。研究表明,新型城镇化发展程度不同,不同因素对不同区域的影响也差异巨大。本文依据分析结果,从提升低碳意识,优化能源消费结构,提高能源利用率,完善碳排放市场等方面提出了政策与建议。     

农业碳排放特征及影响因素分析——以云南为例

基于农业生产方面的6类碳源,对云南省2003~2012年的农业碳排量进行了测算,并利用LMDI模型对影响云南省农业碳排量的因素进行了分解。结果表明,2003~2012年间云南省农业碳排放量呈不断上升趋势,到2012年,云南省农业碳排量达到319.78万吨。对云南省农业碳排放量增加起驱动作用的因素为农业经济发展水平和农业生产效率,而农业结构因素和农业劳动力规模因素则是抑制碳排放量增加的因素。未来,云南省农业碳排放量仍会不断增加。因此,提出了云南省农业碳减排的措施建议。     

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。