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。     

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。     

云南生活碳排放的影响因素分析

应用STIRPAT扩展模型,利用云南省2000—2011年的相关数据分析云南人口规模、人口城市化率、居民消费水平和能源结构等因素对生活碳排放的影响。应用偏最小二乘回归方法计量分析的结果表明:人口规模、人口城市化率和居民消费具有显著的正效应,其中居民消费水平对生活碳排放的影响最大,其次是城市化率和人口规模,说明居民消费水平已经成为影响生活碳排放增长的主要因素,同时人口总量的增加和城市化进程也直接加剧了生活碳排放的增加。另一方面能源结构中清洁能源所占比重的增加有效的减缓了生活碳排放的增加。通过研究云南省生活碳排放的规律,探讨云南省未来在生活中实施节能减碳的应对之策。     

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。     

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。     

居民生活消费碳排放影响分析与动态模拟预测

居民家庭生活能源的消耗日益增长成为全球能源需求增长和碳排放增长的主要来源。基于此,应用STIRPAT模型对我国居民家庭能源消费碳排放进行拟合,并在此基础上采用蒙特卡洛动态模拟2030年碳排放情况。研究结果为:经济的快速发展是引起居民家庭能源消费逐年增加的主要原因,人口次之;居民消费占比对居民生活能源消费碳排放主要呈负向效应。蒙特卡洛模拟结果表明2030年居民家庭消费碳排放的最大概率值为64.27亿吨。     

我国未来人口发展与碳排放变动的模拟分析

构建人口-消费-碳排放系统动力学模型,对本世纪上半叶我国人口发展、经济增长、居民消费及碳排放进行动态仿真,定量考察未来我国人口发展与居民消费对碳排放的影响。在基准情景下,我国人口总数将于2032年达到峰值14.6亿人;一次能源消费总量将于2044年左右达到峰值63.6亿吨标准煤,碳排放总量将于2038年左右达到峰值约31.3亿吨碳;2050年我国人均碳排放量约为2.2吨碳,低于日本、欧洲1980年代以来的最低水平;居民消费碳排放的人均需求约为1.3吨碳,相当于美国居民1990年代后期排放水平的五分之一。从满足人口发展与居民基本生活需求的角度争取合理的碳排放空间,是我国争取国际气候谈判话语权的有力支撑点。     

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。     

江苏居民消费碳排放测度与影响因素研究——基于GTWR模型的实证分析

基于CLA(消费者生活方式法)模型和ESDA模型对2009—2017年江苏省居民生活消费碳排放量进行测度与时空关联关系分析,构建OLS模型和时空地理加权回归(GTWR)模型研究碳排放量的社会和经济影响因素,结果表明:研究期内居民生活消费碳排放量显著增长,并呈现苏南>苏中>苏北的空间格局;13个省辖市人均生活消费碳排放量Moran’s I指数从0.5267增长至0.5789,并呈现“HH”和“LL”的空间集聚特征;总体来看,人口密度、恩格尔系数和R&D占比对居民消费碳排放量有负向影响,而人均地区生产总值、第三产业占比和人均生活用电量对其有正向影响,且城市间各因素回归系数存在空间差异性。依据分析结论,提出提高第三产业能源利用率,倡导居民绿色生活和低碳消费等措施建议。     

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。     

居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例

气候变化是当前全球面临的重大挑战之一。研究居民生活能源消费碳排放变化趋势以及影响因素,对提出科学的碳减排策略,减缓气候变化具有重要的指导意义。以天津市为研究案例,对其居民生活能源消费产生的CO_2排放量进行计算,并运用LMDI模型对天津市居民生活能源消费产生的CO_2变动量进行因素分解,从能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度、经济发展、人口等方面对居民生活能源消费碳排放因素进行分解分析,确定导致碳排放量变化的驱动因素。分析结果表明,经济发展、人口效应为正向效应,能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度总体上为负向效应,其中经济发展因素是天津市居民生活能源消费碳排放的主要拉动因素,而能源消费强度因素是抑制碳排放的主要减量因素。     

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。     

数字普惠金融对家庭碳排放的影响研究——基于2018年CGSS数据

数字普惠金融对家庭生活的各方面产生了巨大影响,而家庭碳排放作为碳排放的主要来源之一,研究其是否受数字普惠金融的影响具有重要现实意义。本文基于2018年中国综合社会调查（CGSS）数据,运用投入产出法核算家庭碳排放量,研究数字普惠金融对家庭碳排放的影响及其影响路径。实证研究结果表明：数字普惠金融对增加家庭碳排放有显著的正向作用;机制研究表明数字普惠金融通过扩大居民消费规模与改变居民消费结构,促进家庭进行碳排放强度较高的生存型消费,使得家庭碳排放增加。进一步研究发现,数字普惠金融对于不同特征的家庭碳排放具有异质性影响：对收入水平越高的家庭影响越大;对于受教育水平较高的家庭,数字普惠金融对增加家庭碳排放有正向作用,但对于受教育水平较低的家庭却没有影响;对东部地区家庭碳排放有显著正向影响;对城镇家庭碳排放有显著正向影响,而对农村家庭没有显著性影响。因此,在数字普惠金融发展的同时,政府应加强居民的环保意识,引导居民低碳消费,鼓励数字普惠金融更深层次、更加平衡地发展。     

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。     

中国居民能源消费碳排放现状分析及预测研究

当前,居民能源需求不断增加,生活部门已经成为我国第二大能耗部门,随着居民生活条件逐步改善,居民能源消费碳排放还将持续增长。文章对1997—2015年中国居民能源消费碳排放现状进行分析,并基于ARIMA模型对2016—2025年居民能源消费碳排放进行预测研究,结果表明:1997—2015年,中国居民能源消费碳排放整体呈上升趋势,城市碳排放增速和占比于2005年超过农村;城市煤品碳排放波动下降,油品碳排放比2005年增速加快,到2015年与煤炭碳排放相差0.073 5亿吨。农村居民煤品碳排放仍然较高,油品和气品碳排放增幅远低于城市;到2025年,居民能源消费碳排放达到7.87亿吨,年均增长率7.13%;煤品碳排放持续下降,但减速较缓,油品碳排放自2016年起超过煤炭呈现快速上升趋势。     

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。     

异质性碳定价政策的经济与环境福利效应

“双碳”目标要求我国尽快完善碳定价政策。本文通过建立环境动态随机一般均衡(E-DSGE)模型,模拟我国碳定价政策对宏观经济与碳排放量的影响,分析政策的传导机制,比较不同政策下的国民福利变化。研究发现:(1)全要素生产率的增加和能源生产效率的提升虽然能促进宏观经济增长,但是对节能减碳的影响有限。碳定价政策略微削弱了全要素生产率冲击、能源生产率冲击对产出、消费、投资等宏观经济变量和碳排放量的正向扩张效应。(2)政府减碳治污支出对各项宏观经济变量的影响存在一定的延迟,但从长远来看能有效地降低碳排放水平和碳存量。在不同碳定价政策下,政府减碳治污支出冲击对宏观经济变量和碳排放量影响的差异并不显著。(3)对比分析三种不同碳定价政策的模拟情景,发现相较于无碳定价政策情景,建立碳交易制度可在短期内降低单位产出的碳排放量,使居民福利收益最大;实行碳税政策对平缓宏观经济波动最有效,有利于维持居民生产生活的稳定。     

分权后财政支出与居民消费关系研究——基于省际面板数据的广义矩估计分析

本文基于1995年～2008年中国省际面板数据,采用GMM分析方法,从全国、东部、中部和西部四个角度对财政分权对居民消费的影响进行了实证分析.结果显示:全国方面:财政分权对居民消费的影响系数为正,这表明财政分权提高了我国居民整体消费水平.各地区方面:由于各地生活水平、自然条件以及居民消费偏好不同,财政分权对各地居民消费的影响也不同,财政分权与东部、中部地区居民消费水平都呈正相关,对中部地区的影响相对较大,对东部地区的影响较小,对西部地区的影响不显著.     

城镇化对福建省生活能源消费的影响研究

通过选取福建省2003—2015年的数据,运用描述统计、回归分析等方法实证分析城镇化对生活能源消费的影响。研究发现:2003—2015年,福建省的城镇化率远远高于全国的城镇化率,生活能源消费的增长速度明显快于全国的增长速度,城镇化与生活能源消费之间存在很强的正相关关系。同时,城镇化对生活能源消费产生显著的正向影响,但这种影响会受到居民消费水平的调节作用而有所减弱。因此,在充分发挥城镇化拉动地区经济发展作用的同时,需要在城镇化进程中着手调控生活能源消费以减少碳排放,并合理确定城镇化的规模与增长速度。