我国碳排放增长的驱动因素分解——基于LMDI模型

在引入指标分解和扩展的Kaya恒等式分析框架的基础上,将我国碳排放变化的驱动因素分为人口规模效应、经济发展效应、产业结构效应、技术进步效应以及能源结构效应5个部分。通过测算建立了我国长时间序列碳排放数据(2004—2016年),并从国家级、区域级和省市级3个层面分别探讨了各驱动因素的碳排放变动效应。结果表明,经济发展效应是促进我国碳排放增长最主要的驱动因素;而产业结构效应、技术进步效应是抑制我国碳排放增长的两个驱动因素;人口规模效应促进了我国碳排放的增长,能源结构效应抑制了我国碳排放的增长,但这两个驱动因素的影响力相对较小。此外,利用混合回归模型对上述结果进行了检验,验证了分析的合理性。最后,基于实证结果,提出了针对性的建议用于解决我国的碳排放问题。     

基于LMDI模型的贵州省碳排放影响因素研究

文章以贵州省2001—2021年的碳排放相关数据为研究对象,基于LMDI分解模型,探究贵州省碳排放的影响因素,旨在为贵州省节能减排和碳减目标的实现提供依据。结果表明：(1)贵州省2001—2021年主要能源消费碳排放总量呈现上升趋势,未达到峰值;(2)通过LMDI模型,文章将贵州省碳排放影响因素分解为能源消费结构的变化模块ΔC_e、能源强度的变化模块ΔC_g、经济发展水平的变动模块ΔC_β、人口规模的变动模块ΔC_p和能源消费碳排放系数的变动模块ΔC_α;(3)影响贵州省碳排放的主要因素是起抑制作用的能源强度和促进作用的经济发展水平。最后提出了贵州省实现节能减排和碳减目标的对策建议。     

基于LMDI的内蒙古碳排放影响因素研究

运用LMDI模型对内蒙古碳排放的影响因素进行分解,分解为碳排放量、能源结构、能源效率和人均GDP四个因素,并利用2007—2017年内蒙古经济发展和碳排放相关数据,对上述影响因素进行动态分析。结果表明:经济增长与碳排放两者存在着密切的关系,经济增长是内蒙古碳排放量增大最主要的因素,各类影响因素表现出明显的阶段特征,呈现出倒U型的特点,研究揭示了内蒙古以煤为主的能源结构和粗放的经济增长方式,并提出政策建议,包括优化能源结构、提高能源效率和增强低碳技术研发能力。     

基于LMDI模型的贵州省工业能源碳排放的影响因素研究

随着“双碳”目标的提出,工业的碳减排问题也开始变得严峻起来。文章通过计算2005—2019年间贵州省工业八类能源消费的碳排放量,运用LMDI模型对贵州省的工业能源碳排放的驱动因素进行分析,并提出相应的建议。     

中国能源CO_2排放的因素分解:基于LMDI模型

碳排放是当前全球关注的热点问题。如何评估各种因素在碳排放中的贡献程度对于抓住其中的关键因素,促进碳减排具有重要意义。计算了我国不同分类情境下的碳排放量,并将排放影响分为不同板块,利用LMDI分解模型,以3大能源为研究对象,考察不同板块的排放贡献和影响因素。能源分解模型说明能源结构板块和生活板块对二氧化碳排放强度具有抑制作用,经济的快速增长是造成排放强度下降的主要原因,而能源结构调整对排放强度影响很小,节能板块对排放强度具有促进作用。此外,无论我国能源消费增长还是滑坡,均都是源于工业部门能源消费的起伏,以及由此带来的人均能耗的变化。可以预见在未来一段时间内,工业化尚未完成的中国,人均能耗以及由此带来的碳排放在短时期内都会有所增加,但幅度会趋于平稳。     

基于SDA模型的中国碳排放驱动因素分解研究

全球变暖已经引起广泛的关注,降低碳排放的关键是减少化石能源的消费,客观准确的找出碳排放量变化的驱动因素是制定碳排放政策的关键。基于2002、2007、2012、2017年投入产出表,利用结构分解模型(SDA)对中国碳排放量变化进行研究,从能源结构效应、碳强度效应、投入产出技术效应和总量效应4个方面对碳排放量变化进行分解,得到结论:4个驱动因素共同作用于中国碳排放量变化,不同行业对各个效应的贡献度呈现出明显的差异性。     

我国钢铁工业碳排放影响因素分解分析

本文针对我国钢铁工业能源消耗和钢铁需求刚性的特征,依据国外著名学者Yoicbi Kaya提出的Kaya恒等式,构建了钢铁工业碳排放影响因素的分解模型,并利用协整方法探讨了碳排放量与影响因素之间的均衡关系.研究表明:钢铁工业增加值每增长1个百分点,碳排放量平均增加25.58万吨;能源消耗1吨标煤,释放出的二氧化碳为1.25吨;能源消耗经济效益每增长1个百分点,碳排放量平均降低38.58万吨;钢铁消耗量每增长1个百分点,碳排放量平均增加13.03万吨.基于此,依据定量分析的结论从控制我国钢铁工业的增长速度、增加清洁能源比例、进行技术创新3个方面提出了相关对策建议.     

苏浙沪碳排放影响因素分解及比较分析

基于苏浙沪地区1998年-2008年时间序列数据,根据碳排放量的基本等式,计算出苏浙沪地区总的碳排放及单位GDP碳排放,并运用LMDI因素分解模型,横向分析人口数量、经济规模、行业碳排放强度及行业产出份额对苏浙沪地区整个碳排放变化的影响情况,纵向比较国民经济六大部门的行业碳排放强度变化对碳排放的贡献率。研究表明：江浙沪地区的单位GDP碳排放逐步减少,碳排放的增速与GDP增速关系密切,经济增长是碳排放量变化的主要拉动因素,行业碳排放强度变化抑制了CO2的排放,尤其工业部门的贡献最大。     

基于状态空间模型的碳排放影响因素实证研究

本文利用状态空间模型采用面板数据对碳排放的影响因素进行了实证研究.研究结果发现,碳排放影响因素主要包括:能源结构、能源排放强度、能源效率、经济发展因素、技术进步、产业结构、制度因素.经济发展水平对节能减排具有促进作用,且呈现不断增加的趋势;能源结构对节能减排具有促进作用,且影响呈现下降的趋势;技术进步对节能减排具有促进作用,且影响呈现了波动特征;产业结构对节能减排具有促进作用,且影响呈现不断增长的趋势;制度因素对节能减排也具有促进作用,且影响是逐渐在增大的.     

京津冀产业能源碳排放与经济增长脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩和LMDI模型的实证

本文基于 1996～2017 年京津冀产业碳排放面板数据, 采用脱钩模型分析经济增长与碳排放之间的同步关系, 运用对数平均迪氏指数 （LMDI） 分解分析模型探究碳排放增长的驱动因素。 研究表明： 1996～2017 年京津冀产业能源碳排放平均年增长率 3.50％, 增加主要由河北拉动, 工业、 民用和交通部门是碳排放主要部门; 京津冀三地产业能源碳排放与经济增长的脱钩关系由弱脱钩转变为强脱钩关系;碳排放强度和能源消耗强度的降低是碳排放的两个主要抑制因素, 并且抑制作用逐年增强, 经济强度因素对碳排放有正向影响, 产业结构和能源结构对京津冀碳排放影响程度较小。 因此, 可以从严控高能耗产业、 增加技术投入、 借助经济杠杆、 提高环境补偿等方面着手京津冀减排。     

我国工业部门碳排放影响因素分析

本文以我国工业部门为研究对象,构建工业部门对数平均迪氏指数分解LMDI因素分解模型;对碳排放恒等式进行改进,并将改进的碳排放等式和LMDI因素分解法运用到工业部门的碳排放因素分解中,实证研究各影响因素对碳排放量的影响。实证结果显示:我国工业部门的能源结构、经济增长水平及人口数量与碳排放的增长呈现出正相关关系;能源强度与碳排放增长呈负相关关系。最后,根据实证分析结果,给出我国工业部门的减排政策建议。     

基于LMDI模型的CO2排放影响因素研究——以江苏省为例

本文采用Kaya及其扩展模型将CO2排放影响因素划分为产业能源强度、生活能源强度、能源结构、产业结构、人均产出、人居收入和人口总数7个方面。根据1995～2009年江苏省一、二、三产业和居民生活部门的12种能源消费数据,利用LMDI模型分解计算出7个因素的CO2排放量和贡献值。研究结果表明,1995～2009年江苏省CO2排放量总体呈上升趋势;人均产出、人居收入和人口总数对CO2排放起到正向驱动作用,产业能源强度、生活能源强度、能源结构、产业结构起到负向驱动作用,人均产出和产业能源强度分别是影响CO2排放的正向和负向主导因素。降低CO2排放量,需要通过提高产业能源强度、调整产业结构、能源结构和促进居民生活方式和消费模式的转变,要坚持计划生育的基本国策。     

基于动态空间面板模型的城镇居民直接碳排放影响因素研究

随着居民收入水平提高和消费观念的转变,居民生活碳排放总量快速攀升,较大地制约着我国低碳经济进程。本文对我国不同省份城镇居民直接碳排放进行估算,在此基础上,利用Moran's I指数和动态空间面板模型,对碳排放的空间聚集特征及影响因素进行实证分析。结果表明：居民直接碳排放呈显著的空间正相关,空间聚集模式主要为“HH”模式和“LL”模式;居民直接碳排放具有较强的时间惯性,本期排放与上期排放密切相关;人口数量和收入水平是主要的驱动因素,而用能技术则可以抑制碳排放;居民直接碳排放与收入水平呈典型的EKC关系,但尚需较长时间才能达到曲线拐点。基于上述,简要提出建议。     

我国碳排放权交易价格影响因素分析

本文通过选取我国7 家碳交易试点公布的碳交易价格为样本, 利用 EEMD 方法将碳交易价格分解, 并运用 FGLS 分析各影响因子对碳价的影响程度。 研究结果表明： 碳排放权交易价格受到市场内在机制以及市场外部环境双重作用的影响; 市场内在机制下, 能源价格与碳排放权交易价格之间相互作用相互影响, 其中石油价格对碳排放权交易价格影响最大; 市场外部环境下, 各地区发展的季度GDP 增长率、 气温以及降水量均对碳排放权交易价格有着不同程度的影响。     

中国碳排放强度影响因素的实证研究

运用计量经济模型从能源强度、产业结构和能源结构3个方面研究了影响中国碳排放强度的因素,研究表明,能源强度的提高能够使碳排放强度上升,第二产业、第三产业以及非化石能源比重的提高能够使碳排放强度下降,并对2010年和2011年中国碳排放强度变化做了分解,研究表明中国碳排放强度的下降主要是由能源效率减排引起的,基于以上研究提出当前应优化产业结构和稳步提高非化石能源比重等建议,对于政府制定节能减排政策具有一定的借鉴意义。     

长江三角洲碳排放和经济增长、能源消耗的关联分析

本文首先计算了1995～2009年长江三角洲两省一市的碳排放量,结果显示近15年来长江三角洲地区碳排放量增长迅速,期间又可以划分为2个阶段,即1995～2003年碳排放量小幅波动阶段,2003～2009年碳排放量快速增长阶段.接着对长江三角洲人均碳排放、人均GDP和人均能源消耗进行平稳性检验、协整检验和格兰杰因果分析.结果表明长江三角洲碳排放与经济增长、能源消耗之间存在长期的协整关系,人均GDP对人均碳排放量的弹性为0.4868,人均能源消耗对人均碳排放量的弹性为0.7658;碳排放与经济增长存在着单向因果关系,经济增长是碳排放的原因,碳排放不是经济增长的原因;碳排放与能源消耗存在着双向因果关系,能源消耗是碳排放的原因,碳排放是能源消耗的原因.最后,本文提出了长江三角洲节能减排的对策与建议,包括建立和完善节能减排体制、优化能源消费结构、积极调整产业结构、加强低碳技术研发和推广、引导公众参与节能减排等.     

中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究

新世纪以来中国工业转型特征明显,行业CO2排放强度呈波动下降走势,但2003年工业再度重型化和2008年金融危机导致排放强度明显上升。基于改进的STIRPAT模型,本文利用动态面板数据实证研究了工业碳排放的影响因素,并详细考察了中国工业CO2库兹涅茨曲线(CKC)的类型及成因。主要结论是:中国工业CKC呈"N型"走势,而非传统的"倒U型",即CO2排放与经济增长在倒U型走势之后又形成拐点,出现"重组"现象;投资规模与排放显著正相关,研发强度不是影响排放的主要因素,CO2排放是个动态调整过程,存在明显的滞后效应;政府节能减排政策有助于降低排放,减排治理政策应从产业结构、技术进步、宏观经济环境以及环境规制等多方面综合考虑。     

中国能源消费区域差异分解及影响因素分析

分别以人均能源消费和能源消费强度作为能源消费指标,对2000～2011年中国能源消费的区域差异进行结构分解,并且实证研究了不同能源消费水平的影响因素。结果表明：中国能源消费存在明显的区域差异,能源消费强度的区域差异要明显大于人均能源消费的区域差异。三区域（东部、中部、西部）划分标准下,能源消费总体差异主要源于区域内差异。城市化水平、能源消费结构、产业结构、人口规模以及人均收入是造成能源消费水平区域差异的重要因素。