产业视角下的中国工业能源碳排放Divisia指数分解及实证分析

工业能源碳排放在中国总碳排放中占据极其重要的位置,也是中国低碳减排工作关注的重点.文章从产业视角出发,利用Divisia指数分解法构建中国工业能源碳排放因素分解模型,定量分析1998～2007年间,能源排放强度、能源结构、能源效率、产业结构以及产出等五因素对中国工业能源碳排放的影响.分析不同因素对中国工业能源碳排放的不同影响以及不同因素在工业系统内部各产业间的变化特性,从而为中国工业能源碳减排路径提供政策建议.     

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。     

甘肃能源密集型产业碳排放效率实证研究

文章构建了超效率非期望产出的SBM模型,利用2001—2014年甘肃省经济环境数据,基于8个能源密集型产业碳排放特征和碳排放效率的分析发现:甘肃大部分能源密集型产业碳排放强度呈现出持续下降的良好态势;从不同发展阶段来看,甘肃能源密集型产业的CO_2排放效率虽有所提升,但整体效率依然不高;不同能源密集型产业之间的碳排放效率存在较大差异,基于此,提出针对性政策建议。     

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。     

能源消耗、土地占用及劳动力投入对城市典型企业碳排放的影响研究——基于郑州市181家典型企业的调查分析

基于郑州市2012—2015年181家典型企业的调查数据,对不同类型产业的碳排放及其强度进行核算,并采用LMDI因素分解模型探讨碳排放强度、能源效率、单位用地能源消耗、人均用地及劳动力投入对产业碳排放变化的影响机制。研究结果表明:(1)郑州市典型产业碳排放及碳排放强度总体有所下降,碳排放效率有所提升;(2)能源效率及单位用地能源消耗对产业碳排放起推动作用,而碳排放强度、人均用地和劳动力投入对碳排放起抑制作用;(3)各因素对高能耗产业碳排放变化的贡献值较大,而对用地及劳动力较多的产业碳排放变化的贡献率较高。综上,不同类型产业的碳排放及其变化的影响机制有所差异,建议郑州市未来应针对不同产业的特点采取差别化的低碳发展模式。     

黑龙江省制造业终端能源消费单位产值CO_2排放特征分析

制造业节能减排是黑龙江省实现全面振兴的重要突破口。基于对数平均权重Divisia分解法,论文建立了制造业单位产值CO_2排放的分解模型,并以2005年为基年,对2006—2014年黑龙江省制造业终端能源消费单位产值CO_2排放的特征进行分析。研究结果表明,黑龙江省制造业单位产值CO_2排放量呈下降趋势;燃料结构和燃料效率均促进了单位产值CO_2排放的下降;燃料效率对降低制造业单位产值CO_2排放的影响较大,但碳排放的进一步降低需要燃料效率和燃料结构的共同作用。     

工业能源消费碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据实证分析

文章估算了1994-2008年上海市工业分行业能源终端消费的二氧化碳(CO2)排放量,对其演变趋势进行了总结分析,并基于改进的STIRPAT模型和广义矩估计方法分别对碳排放规模和强度的影响因素进行了实证分析。结果显示:黑色金属行业作为第一排放大户,其排放走势对工业部门整体排放趋势具有关键性的影响;碳排放规模和强度与劳均产出之间分别呈现出N型和倒N型曲线关系;煤炭消费比重对碳排放规模和强度均具有显著的促进作用,研发强度和能源效率对其均表现出显著的限制作用,而投资规模对碳排放规模和强度分别具有显著的促进和抑制作用;碳排放的变化具有明显的滞后效应,劳均产出和能源效率是对碳排放产生长期影响最强的两个因素。     

京津冀能源消费、碳排放与经济增长

运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放核算方法[1],测算2000—2011年京津冀二氧化碳排放量、排放强度、人均排放量和单位面积排放量,从变动趋势、消费结构、相关性和空间分布四个角度分析京津冀的能源消费、碳排放与经济增长。结果表明:京津冀能源消费量和碳排放量在12年间均呈增长趋势;碳排放强度均呈下降趋势;津冀的高排放主要是由以煤炭消费为主的能源结构和以高耗能工业为主的产业结构引起的。碳排放量与能源消费量和经济增长密切相关。在京津冀协同发展背景下,应大力调整产业结构,优化能源结构,建立碳汇合作机制。     

1990—2007年中国能源碳排放的省域聚类分析

本文以能源碳排放的总量和份额为排放数量指标,以排放强度和人均排放为排放效率指标,利用聚类分析方法,对我国各省域的能源碳排放类型进行划分。结果表明,GDP标准下的经济强省大多属于"高排放"类型,其中部分省甚至属于"高排放-低效率"类别。因此,我国较大比重的GDP和人口处在相对"高排放"的发展模式下。这对于我国实现到2020年碳排放强度降低40%～45%的战略目标是一个严峻的挑战。     

产业结构升级、能源结构优化与产业体系低碳化发展

本文借助Kaya恒等式对产业体系的碳排放量进行因素分解,分析生产技术、资本和劳动力等生产要素升级对产业体系低碳化发展的影响,以此为基础构建产业体系碳排放模型,对我国29个省区产业体系及其三次产业1995—2014年间的碳排放强度、能源碳排放密度和能源消费强度进行测度,并对影响产业体系碳排放强度、能源碳排放密度和能源消费强度的因素进行分析。研究发现,我国产业体系低碳化发展是由能源结构的变化所驱动,属于能源结构变化型;由于产出占比和能源消费占比较大,导致我国产业体系能源消费强度,即能源使用效率主要受二次产业的影响。     

中国工业分行业碳排放影响因素分解研究

采用2004~2010年中国各行业不同能源类型的相关统计数据,基于IPCC温室气体排放清单指南中的计算方法,计算了中国工业分行业各类能源消耗碳排放量;并应用LMDI法对中国工业分行业能源消耗碳排放量影响因素进行了分析。结果表明:在这7年中,中国工业能源消费碳排放年均增长8.18%,比工业增加值平均增速高5.26%;在对经济增长、产业结构、能源强度、能源结构四个因素的分析中可知,经济增长和能源强度的升高是中国能源碳排放持续增长的主导原因,能源结构对减少碳排放有较小贡献,产业结构对促进中国工业能源碳排放减少有很大贡献。通过对中国工业三大行业的进一步分析可知,制造业、电力、燃气及水的生产和供应业对中国工业能源碳排放的增加有较大影响。     

基于结构分解模型的江苏省碳排放实证分析

结合1997—2007年投入产出表,利用结构分解模型对江苏省碳排放的影响因素进行分析,发现:1997—2007年间,能源使用效率是促进二氧化碳完全排放强度下降的主要原因;投入技术的累计影响不明显,但增加二氧化碳完全排放强度的趋势明显;最终需求产品结构阻碍二氧化碳完全排放强度的下降;而最终需求分配结构对二氧化碳排放强度的影响方向不一,是2002—2005年间二氧化碳排放强度上升的主要原因。     

工业园区碳排放核算方法及实证研究

在借鉴现有碳排放统计核算方法的基础上,使用工业园区基本统计数据和本地化的排放系数,建立针对工业园区的碳排放的简便易行的统计核算方法,该方法以园区行政边界为系统边界,主要对能源直接燃烧,外部输入电力、热力,固体废弃物处理处置和重点行业生产过程的碳排放进行核算.以山东省某工业园区为例进行碳排放核算,并根据核算结果提出了园区低碳发展建议.     

基于RAM-SFA模型的中国二氧化碳排放效率影响因素分析

基于考虑外部环境和随机干扰因素的视角,本文将RAM测度模型与SFA方法相结合,对中国省区二氧化碳排放效率影响因素进行实证分析.研究发现:2003-2014年间全国碳排放效率偏低,均值仅为72.1％,减排潜力较大.所有制结构和对外开发程度与碳排放效率均呈现正相关,工业结构、能源结构和政府干预程度与碳排放效率呈负相关.碳排放与经济增长的耦合程度显示,全国经济发展和碳排放管制的平均耦合度为86.6％,属于不协调状况的省区达70％.     

省域碳排放公平、转移与分配研究

通过构建碳洛伦兹曲线来计算碳基尼系数的方式,从年度人均排放、单位社会总产出排放、单位国土面积排放三个视角动态化研究省域碳排放公平性问题,发现基于不同指标计算的碳基尼系数差别悬殊、结论也相异。还基于碳排放规模转移指数和强度转移指数分析了省域碳排放的转移问题,发现我国碳排放转移的基本方向是从能源密集区域和重化工基地分布区域向能源非密集区域、非重化工基地分布区域转移。在碳排放公平与转移分析的基础上,文章给出了基于单年度世袭原则、GDP排放强度原则、人均排放原则、行政区国土面积原则下的省域排放权分配系数,发现不同分配原则下各省区的配额差距很大。以2011年的实际排放量系数为比较基准,东部地区在GDP排放强度原则上配额量增加较为明显,在行政区国土面积原则上配额量下降非常明显;西部地区在行政区国土面积原则上配额量增加最为明显;中部地区和东北地区则相对稳定。     

低碳经济与钢铁企业的战略选择

发展低碳经济在于提高能源利用效率、创建清洁能源结构和减少碳的排放,涉及生产模式、生活方式、价值观念和国家权益的全球性革命。自然环境、经营环境、国际国内"游戏规则"的改变,势必影响企业战略选择的改变。企业的生产运营必将面临一个能源、资源和碳排放环境容量更为稀缺的要素市场,将会立足于一个价格机制逐渐纳入外部性成本的、更为可持续的产品市场,将会面对一个由政策措施推动的、回报丰厚的低碳产业机会,企业必须正确识别出这一明确、稳定和长期的政策信号和市场信号,适时做出战略调整,以确保在市场竞争中立于不败之地。     

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。     

A Study on Carbon Emissions Embodied in China's Exports to Japan and Structural Decomposition

笔者综合能源、贸易方面的数据,应用投入产出方法,研究了中国对日本出口贸易中隐含的能源与碳排放.认为:中国承担的日本消费型隐含碳排放量巨大,1997年～2007年间隐含二氧化碳排放累计增长约1.5倍;中国对日本出口隐含碳排放产业分析表明,2007年的承担日本隐含碳排放最多的3个行业分别是通用及专用设备制造业、化学制造业、服装皮革羽绒及其制品业;基于SDA模型的隐含碳排放的结构分解证明1997年～ 2007年间中国能源使用效率的改进起到了碳减排的作用,生产技术、对日本出口规模和出口结构均促进隐含碳排放增长,其中出口规模的作用最为显著,贡献率为119.02％.     

中国交通运输碳排放效率的时空异质性及影响因素研究

基于2010—2019年中国30个省域的面板数据,运用非期望产出的超效率SBM模型测算出各省域交通运输碳排放效率,并通过时空地理加权回归模型（GTWR）考察各驱动因素对交通运输碳排放效率的影响及时空异质性。结果表明：（1）中国各省域交通运输碳排放效率的时空差异明显,河北省位于生产前沿面,云南省年均增长率最高。（2）政府干预对交通运输碳排放效率的影响最大,其次是能源结构、人均GDP和能源利用效率,相比而言,人口规模和科技水平的影响程度相对较小。（3）各影响因素呈现较强的时空异质性,不同时间、地区各驱动因素的波动方向和强度并不相同。故需要综合考虑不同指标对交通运输碳排放效率影响程度的时空差异性,以促进中国交通运输业高质量发展,也为其他发展中国家提供相关借鉴。     

制造业生产效率对二氧化碳排放的影响效应研究

选取2000—2019年省级面板数据,实证分析了制造业生产效率对二氧化碳排放的影响效应。研究发现：制造业生产效率与二氧化碳排放呈现“倒U型”关系。机制分析表明,制造业生产效率对二氧化碳排放的影响主要有产业结构和能源消费结构两个渠道,且对多数省份来说,能源消费结构渠道在中介效应中扮演主要的角色。因此,国家应推动制造业智能化、数字化,提高制造业全员劳动生产率,优化产业结构和能源消费结构,以实现二氧化碳减排目标。