基于回归分析的城市碳排放影响途径与模式研究

本文以中国30个省级以上城市1999-2008年数据为样本,研究了人口密度、收入水平、产业结构特征与交通等因素对城市人均碳排放量的影响.研究发现,人口密度与城市人均碳排放量呈“U型”关系,表明适度紧凑型城市有利于控制碳排放,但过高的人口密度反而导致碳排放增加;收入水平与城市人均碳排放量表现出倒“U型”的环境库兹涅茨曲线特征;第二产业比重增加,在短期会增加碳排放量,但在长期会降低碳排放量.     

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。     

“双碳”背景下长三角地区碳排放情景模拟研究北大核心

长三角地区是中国经济发展的引擎之一,碳排放量位居中国前列,合理模拟长三角地区碳排放量,有助于中国碳减排目标的实现。基于改进的IPAT模型,模拟了2015—2060年长三角地区碳排放量,结果表明:基准情景下,上海、江苏、浙江和长三角地区的碳排放分别在2020年、2025年、2030年和2025年达到峰值,碳排放量分别为166.430百万吨、1 034.391百万吨、457.954百万吨和1 650.570百万吨;低碳情景下,碳排放均在2020年达到峰值;高碳情景下,仅上海在2030年达到峰值,江苏、浙江和长三角地区碳排放均无法在2030年达到峰值。长三角地区作为优化开发区,应以基准情景作为发展的下限,以低碳情景作为发展的上限,确保社会经济平稳健康可持续发展。同时,根据长三角地区各省市现状,提出了低碳发展策略,以期为长三角地区低碳发展,顺利实现碳中和,提供决策参考。     

基于环境库兹涅茨曲线的城市示范区域人均碳排放量预测方法研究

为了实现减少碳排放的目标,国家大力推进了生态、低碳示范区域的建设,然而这类示范区域的碳排放量数据几乎没有得到统计,这对进一步分析示范区域的低碳措施、产业结构优化等问题造成了一定的困难。论文提出了一种预测城市示范区域人均碳排放量的方法,该方法基于示范区域低碳综合发展情况超前于所在城市发展的事实以及环境库兹涅茨曲线的科学理念,在此之上,利用城市的碳排放环境库兹涅茨曲线模型预测城市示范区域的人均碳排放量。以18个国家级新区为例进行统计计算,结果表明该方法能够预测出大多数新区的碳排放量数据,东部新区人均碳排放量分布于5～14吨CO₂/人的范围内,中部新区人均碳排放量大致范围为3～8吨CO₂/人,西部新区人均碳排放量在2～14吨CO₂/人之间。     

青海交通碳排放影响因素及预测研究

科学考察交通碳排放的影响因素,对碳减排具有重要的指导意义。文章利用STIRPAT模型定量分析了2002—2016年青海经济发展水平(以人均GDP表示)、交通自身影响(客、货运周转量)、技术进步(以能源强度表示)、城市化率和私人汽车拥有量对交通碳排放的影响。通过岭回归模拟结果可知,各影响因素与交通碳排放总量均呈正相关关系,影响程度由大到小为:城市化率能源强度客运周转量货运周转量人均GDP私人汽车拥有量。在此研究的基础上,通过设置基准情景和6种减排情景,预测了青海交通未来的碳排放量,结果表明,青海交通碳减排的重点是提高技术水平,通过提高能源利用效率降低交通碳排放量。     

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。     

中国省际贸易隐含碳排放测算及跨区域补偿机制

贸易隐含碳减排是实现中国“双碳”目标的重要组成部分,而公平合理的贸易碳排放责任分担及补偿机制是缓解贸易“碳泄漏”问题及推进合作碳减排进程的关键。本文基于最新的中国省际多区域投入产出模型,从责任与收益对等原则出发,提出贸易碳排放责任公平共担方案,并结合不同区域的碳减排成本因素,设计中国省际贸易碳补偿机制。研究发现：2017年中国省际贸易隐含碳排放占总排放量的46.6%,且碳转移主要发生在相邻省份之间。人口稠密及经济体量大的省份具有较高的贸易碳排放责任,不过不同地区的碳排放责任结构有所差异。工业发达的内陆省份具有较高的生产侧责任,而经济发达的沿海省份具有较高的消费侧责任。因此,碳补偿方向主要表现为发达省份向欠发达省份补偿,同时补偿量受双方贸易产品碳强度差异影响。由于不同地区的补偿标准差异,省域间的碳补偿量与碳补偿额并非完全一致。最后,基于碳补偿方案,本文从补偿方式、运行模式及监督保障等方面建议构建中国省际贸易碳补偿机制,推动区域间合作减排进程。     

全球碳减排的历史逻辑与中国的政策选择

碳减排目标形成的历史过程体现了必然性与阶段性的辩证统一。在人类社会推进碳排放治理、处理发展与环境关系的长期探索中,碳减排技术的突破性发展起了核心和基础作用,市场机制发挥了有效的调节和促进功能。根据全球碳减排必然性与阶段性逻辑的启示,中国在推进“双碳”目标中要处理好发展与碳减排的关系,主要思路建议是：把握好实现“双碳”目标的阶段性工作重点,推动经济社会、碳减排技术和新能源产业协调发展;处理好推进碳减排与产业结构变动的关系,防止产业结构过早服务化或轻型化;加强碳减排技术的研发、应用和推广,更好发挥技术的促进作用;处理好碳减排中政府与市场的关系,推进碳减排的模式变革;积极参与应对碳排放的全球治理,提升气候治理问题的中国话语权。     

多尺度视角下中国旅游业碳排放强度时空动态研究

从多尺度视角把握中国旅游碳排放强度的时空动态变化,对中国旅游产业响应“双碳”目标具有重要意义。以中国全域、区域、省域为研究对象,综合运用“自下而上”法、泰尔指数法和ESDA分析法,测度旅游碳排放及强度,并剖析旅游碳排放强度的时空关系。结果表明：（1）2000—2019年,我国旅游碳排放量由3 714.06万吨增加至19 396.00万吨,东部地区增量最大;旅游碳排放强度由0.47吨/万元降至0.09吨/万元,中部地区降幅最大。高碳排放类型的北京、上海、广东、海南和宁夏的旅游经济与环境保护关系亟须改善。（2）中国旅游碳排放强度在空间上有显著差异,以区域内部差异为主,但同时表现出较强的相关性;2000—2013年,全局空间上表现为西部地区HH集聚和多数省份的LL集聚,2014年起局部空间集聚,以从东部地区向中部、西部地区扩散性LL聚集为特点。     

重工业城市建筑业碳排放核算与预测研究北大核心

以中国重工业城市包头的建筑碳排放核算和预测为研究对象。碳排放增长的主要因素包括工业、交通和建筑,采用能源平衡表的区域宏观建筑能耗计算方法,对内蒙古包头市2002—2020年城区三种建筑类型能源消耗量进行核算,以循环神经网络模型为基础构建LSTM预测模型,并对2021—2030年的包头市建筑碳排放量进行预测。结果表明:2002—2020年间包头市建筑直接碳排放量呈现上升趋势,其中2014年1996.74万吨为最高值,最高值与最低值相差约7.7倍。通过LSTM预测模型可知,居住建筑能耗预测在2021—2030年中,包头市三种建筑的碳排放量总体呈现先高后低的趋势,碳排放总量大小依次为公共建筑>居住建筑>工业建筑。包头市2020年建筑直接碳排放量达到1966.52万吨,同比2005年涨幅约124%。与政府的预期减排目标相悖。LSTM预测2021年建筑直接碳排放为1964.21万吨,符合碳排放反弹的预期。2022年为建筑碳排放峰值,之后逐年下降。因此,包头市积极提出建筑节能减排的策略建议,“十四五”规划中强调以“生态优先、绿色发展”为导向的高质量建筑发展思路,积极完成“碳达峰、碳中和”的宏伟目标。     

环境规制对碳减排的影响效应研究——基于碳排放权交易试点政策的准自然实验

基于2005—2019年中国省域面板数据,采用倾向得分匹配与双重差分法相结合检验碳交易试点政策对碳减排的影响效应。研究发现：（1）碳排放权交易试点政策显著促进了碳减排,但是区域异质性分析发现碳排放权交易试点政策显著促进了中国中部地区的碳减排,对东部和西部地区的碳减排影响不显著;（2）碳排放权交易试点政策通过绿色技术创新和产业结构为中介促进了碳减排;（3）环境约束力度的强弱对碳减排的影响效应存在差异,强约束对碳减排的影响效应更大。     

人工智能技术对碳排放的影响

随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术在应对气候变化方面扮演重要角色,并赋能“碳达峰、碳中和”目标的实现。利用2006—2019年中国内地省级面板数据,考察人工智能技术对碳排放的影响。研究发现：人工智能技术与碳排放之间呈倒U型关系,即当人工智能技术达到一定阈值后,其碳减排效应逐渐凸显;人工智能技术主要通过提高能源利用效率实现碳减排;在东部和西部地区,人工智能技术与碳排放之间存在显著倒U型关系,而在中部地区,人工智能技术对碳排放发挥持续促进作用。因此,在推进“双碳”目标过程中,需要以绿色低碳发展为目标开发人工智能技术,正确引导人工智能在碳减排领域的研发应用,针对不同区域实际制定差异化发展政策。     

中国碳排放强度的驱动因素、区域差异及变化趋势分析

为充分揭示中国碳排放强度的驱动因素、区域差异及变化趋势,选取中国内地30个省（直辖市）1997-2011年的碳排放相关数据,运用双固定效应面板数据模型进行实证分析。研究结果表明：能源结构、人均地区生产总值、产业结构对中国碳排放强度都有显著的正向效应,且对碳排放的影响程度依次递减;不同省级区域碳排放强度存在明显差异,经济发展水平越高、产业结构层次越合理、技术先进且创新能力越强的地区,碳排放强度越低,反之碳排放强度越高;预计中国碳排放强度将保持不断下降趋势。研究结果对于科学制定中国碳减排政策、发展低碳经济与应对气候变化具有重要意义。     

碳排放权交易试点阶段企业减排效应研究

2021年7月我国碳排放权交易市场正式由试点地区扩大至全国范围。作为实现“3060目标”的重要举措之一,对其在试点阶段的政策效果进行研究具有重要的参考价值。本文将2013年我国碳排放权交易试点作为一次准自然实验,利用2009—2019年175家A股上市公司数据,使用双重差分方法实证检验了碳排放权交易试点对微观企业碳排放的影响。结果表明,开展碳排放权交易试点工作显著减少了企业的碳排放量;碳交易试点能够通过促进企业研发创新从而作用于企业碳减排;碳交易试点对大规模企业的碳减排效应强于小规模企业,对非国有企业的碳减排效应强于国有企业。为此,应继续大力推进全国碳交易市场的建设,在发电行业碳市场稳定运行的基础上,逐步纳入条件已经成熟的行业;重视企业研发创新在碳减排中的重要作用,加大企业研发投入;对不同规模、不同所有制类型的企业相应地推出有一定针对性的措施;尽快建立全国性的碳排放信息强制披露制度。     

基于投入产出分析的旅游碳排放核算——以山东省为例

基于投入产出模型并从终端消费角度核算了2007年山东省旅游碳排放。结果表明：以隐含碳指标衡量,2007年山东省旅游碳排放总量为7.88MtC,其中国内旅游碳排放占93.07%,入境旅游碳排放占6.93%;以单位消费碳排放指标衡量并与最终使用相比较,在山东的旅游消费属于低碳消费;以人均碳排放指标衡量,入境旅游碳排放远高于国内旅游碳排放,同时国内旅游与入境旅游碳排放的差异也反映在碳源构成方面。由此建议山东省发展低碳旅游时关注入境旅游低碳产品的开发,以及在入境旅游碳减排中侧重建设低碳旅游交通,在国内旅游碳减排中提倡使用清洁的热力与电力。     

我国碳排放量情景预测研究——基于环境规制视角

国民经济的迅速发展,碳排放问题已经成为社会关注的焦点,低碳经济发展模式成为实现可持续发展的重要途径.估算1994-2009年中国碳排放量和环境规制强度数据,将环境规制因素纳入到Kaya公式中,构建改进的人均碳排放量分解计算公式,情景预测2010-2020年中国人均碳排放量.结果表明,不同情境下我国人均碳排放量增幅有较大差异,碳排放量与经济增长之间存在着密切联系.     

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。     

低碳试点政策对农业碳排放影响的实证研究——基于双重差分模型的检验

结合2004—2015年中国首批低碳试点省市面板数据,在测算各省农业碳排放量的基础之上,考虑克服样本选择的内生性和宏观政策影响的外生性问题,采用双重差分模型,实证分析了低碳试点政策对各省农业碳排放影响的效果及原因。结果表明:2004—2015年,5个低碳试点省农业碳排放量普遍处于持续上升态势;低碳试点政策在不同省对农业碳减排的影响效果存在一定差异,其中陕西省、湖北省和辽宁省低碳试点政策有效降低了该地区农业碳排放量,而广东省、云南省政策实施效果不明显;整体上来看,2010—2015年,低碳试点政策的实施未能对农业碳减排产生显著影响,主要原因是现行减排政策的目标偏好性,导致农业领域内碳减排的实施力度不够。     

我国碳排放的区域差异及驱动因素分析——基于脱钩和三层完全分解模型的实证研究

文章通过计算1995-2009年我国29个省市的碳排放量,揭示了我国碳排放的区域差异特征,并进一步构建"LMDI三层完全分解模型",研究了各地区碳排放增长的9类驱动因素,其中人均GDP是促进碳排放增长的决定因素,产业部门的能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素。文章根据这9类因素对各地区碳排放增长的影响方向和影响程度及其导致区域碳排放的异质性特征,提出了我国差异化区域碳减排政策。     

甘肃省农村金融对农业碳排放的影响

文章在测度甘肃省农业碳排放与农村金融发展的基础上,运用协整检验、误差修正模型实证分析了甘肃农村金融发展对农业碳排放的影响。研究结果表明,2007—2019年,甘肃省农业碳排放总量呈现先升后降的变化趋势,其中畜牧养殖和农用物资投入碳排放占农业碳排放的93%,成为主要碳排放源;农用物资投入碳排放占比先升后降,而畜牧养殖碳排放占比先降后升,拐点出现在2017年,表明农用物资利用更加节约高效;农业碳排放强度呈明显下降趋势,农业碳减排效率不断提升;农村金融对农业碳排放的影响主要通过金融效率路径得以发挥,而非金融规模;农村金融效率对农业碳排放产生助推作用,农村金融效率每增加1%时,人均农业碳排放增加0.51 5%,绿色金融减排效应尚不明显,构建绿色金融体系助力碳中和势在必行;农业生产总值、农业现代化水平均正向增加农业碳排放。得出启示：重视农村地区绿色金融知识的普及,结合农业特色创新农村绿色金融产品,促进农业向绿色、生态转型升级。