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。     

低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究——以浙江省为例

本文基于三大产业和居民生活部门的12种能源消费量数据,较全面地测算了1995—2008年浙江省碳排放量,建立了碳排放驱动因素分解模型,将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应,并采用对数平均权重分解法(LMDI)测算了各类效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理。研究结果表明,1995—2008年,浙江省碳排放量呈现不断上升的趋势;经济发展和人口规模对碳排放的正向驱动效应远超过能源强度和结构调整产生的负向驱动效应。本文同时测算出浙江已跨越了碳排放强度的高峰阶段,但仍处于碳排放强度高峰迈向人均碳排放量高峰的阶段。为缩短不同碳排放高峰的跨越时间,降低高峰峰值,本文提出了加快低碳经济发展的相关政策建议。     

北京市低碳经济发展状况分析

对2005~2010年间北京市CO2排放和碳强度进行了测算,并利用LMDI指数分解法对历年碳排放量和碳强度差异进行了因素分解。研究结果表明:(1)2005年到2010年北京市碳排放总量基本呈上升趋势,但能源强度和碳排放强度呈下降趋势;(2)北京市经济和人口增长是碳排放量增加的主要原因,节能减排的推进和能源消费结构的变化减缓了碳排放总量的增长速度;(3)产业部门能源强度因素和产业结构效应是北京市碳排放强度下降的主导因素,碳强度效应(即能源结构效应)对碳排放强度变动的降低效果不明显。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解——以陕西省为例

近十年间陕西省取得了跨越式的经济大发展,特别是作为丝绸之路经济带的"桥头堡"其经济发展已驶入了快车道。经济快速发展的同时必然带来碳排放总量的增加,测算了陕西省2002~2012年7种主要能源消费的碳排放量。使用LMDI法(对数平均迪氏分解法)把陕西省能源碳排放增量分解成人口、人均GDP、产业结构、能源消费结构与能源消费强度这五方面因素。研究得出,2002~2012年间除能源消费强度这一因素的累积效应为负外,其余四种因素的累积效应皆为正。使用逐年效应角度观察,人均GDP是碳排放增加的最大拉动因素,能源消费强度对碳排放具有较大的抑制作用。针对以上问题给出了相关政策建议。     

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。     

江西省碳排放影响因素研究——基于LMDI分解法

文章运用LMDI的分解方法将碳排放量增量分解成碳排放效率效应、能源消耗强度效应、产业结构效应与经济效率效应,并且综合考虑产业部门的碳排放和居民消费碳排放。分析结果显示:2012—2016年产业部门的能源消费强度效应和产业结构效应是促使江西省碳排放减少的主要驱动因素,经济规模效率和碳排放效率效应也对减排有一定促进作用,而居民消费的能源消费强度效应为增加碳排放。所以江西省要发展低碳经济、打造"江西样板"需要结合江西发展现状从优化产业结构、对人均GDP计算加入环境因素、调整能源消费结构、大力支持节能减排技术的发展等方面入手。     

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。     

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。     

吉林省能源消费碳排放相关影响因素分析及预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

采用灰色关联分析方法对吉林省2000~2012年能源消费人均碳排放量与能源消费价格、能源消费结构、能源消费强度、经济发展水平、产业结构和城市化水平等相关影响因素的关联度进行分析,并利用GM(1,1)模型对吉林省2016~2018年人均碳排放量进行了预测。预测结果显示,各相关影响因素在保持现状的情况下,能源消费人均碳排放量未来将会以更高的年均增长速度持续增长。为此,文章根据灰色关联度分析结果,从能源消费价格、能源消费结构、产业结构和能源消费强度几个碳排放相关影响因素入手,提出了降低吉林省能源消费碳排放的政策建议。     

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。     

基于MRCI的中国能源消费变动及驱动因素分析

如何减缓能源消费的过快增长是应对能源安全和气候变化的重要课题。通过对投入产出分析原理和无残差的完全结构分解法（MRCI）量化分析发现,产出规模效应和生产结构效应对中国能源消费增长起到主导作用,是主要驱动因素,而中国能源强度效应能有效抑制中国能源消费的增长;人口规模效应和人均生活能耗效应对中国能源消费增长的影响相对较小,但也有一定的促进作用。因此,依靠技术创新、提高能源使用效率,控制人口增长、引导居民向低能耗方向发展有利于减少中国能源消费水平。     

区域旅游产业碳排放动态及驱动因素研究——以江苏省旅游业为例

区域旅游产业碳排放测度及驱动因素研究对旅游业节能减排具有重要的理论与现实意义。文章采用"自下而上"法估算了2001—2015年江苏省旅游业及主要部门的能源消费与CO_2排放量的序时性变化,并利用LMDI分解法对CO_2变化的驱动要素进行了分析。研究结果显示:(1)江苏省旅游业能源消费量自289.54×108 MJ提升至710.11×108 MJ,CO_2排放量自211.86×104 t增加为448.68×104 t。(2)旅游交通的能源消费和CO_2排放量最高,旅游住宿的能源消费和CO_2排放总体呈持续下降趋势,而旅游活动的能源消费和CO_2排放持续快速走高。(3)能源结构、能源强度、消费水平和游客规模所引起的CO_2排放变动总量为87.74×104 t。其中,消费水平和游客规模是主要促进因素,能源结构和能源强度则是抑制因素。     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。     

家庭异质性视角下城乡居民家庭碳排放研究——以陕西为例

为把握城乡居民各种口径碳排放的变动趋势,借鉴IPCC推荐方法及投入产出分析方法,分别测算2005—2017年陕西省居民家庭各种口径的碳排放量,发现陕西城镇家庭各口径碳排放量均高于农村家庭;为分析引起城乡居民家庭直接和间接碳排放总量变动的深层原因,借鉴对数平均迪氏指数分解(LMDI)模型,发现家庭人均收入、家庭户数效应、家庭规模效应、能源消费结构、能源消费强度、家庭消费率、家庭消费结构等表征家庭异质性的变量对城乡家庭直接及间接碳排放总量有不同程度的正向驱动或负向驱动效应,并根据研究结论对地方政府控制家庭碳排放量提出政策建议。