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。     

影响中国能源消耗碳排放因素分析——基于LMDI分解模型

为有效应对气候变化,必须明确中国能源消耗造成碳排放的驱动因素,指出制定碳减排政策的关键点。一个国家的碳排放情况由该国的能源结构、能源强度、经济水平、人口规模等多种因素共同作用决定。通过LMDI因素分解模型,对我国2000—2015年碳排放情况进行分析,结果表明:我国能源消费碳排放总量呈增长趋势,其中碳排放正向驱动力是经济效应,其次是人口规模和能源结构效应,负向驱动力是技术效应。最后,根据上述结论对我国低碳经济发展提出了相应的政策与建议。     

东部地区能源碳排放的省域比较及因素分解

根据1996年～2008年能源消费数据,对东部地区12个省份的CO：排放量进行估算,并且利用LMDI方法对其进行因素分解。结果表明：东部地区碳排放呈快速增长趋势,且不同省份之间碳排放量差异比较明显;经济增长、人口规模和能源结构是东部地区碳排放的驱动因素,其中经济增长是最关键的因子,而技术进步是东部地区碳排放的抑制因素,但是在不同年份之间存在较大的随机性。基于此,提出了减少东部地区CO：排放的相关政策建议．以适应中国的低碳经济道路。     

河北省能源消费引起的碳排放分解研究

文章测算了河北省1980～2009年能源消费引起的碳排放总量并对其进行了分解研究,主要包括两个方面：第一,对碳排放量环比增速进行了不同种类化石能源的分解测算;第二,基于LMDI指数分解法对碳排放变动量进行了四种效应分解,分别为：碳强度效应、能源强度效应、经济效应和人口效应,并从效应贡献量及贡献率两方面分析了其时序变化规律。结果表明：河北省1980～2009年能源消费引起的碳排放总量一直趋于上升,煤炭消费引起的碳排放量环比增速变动相对平稳,石油、天然气消费引起的碳排放量环比增速变动幅度较大。对碳排放变动量的效应分解方面,经济效应和能源强度效应对碳排放变动量的作用显著且贡献率较大,碳强度效应和人口效应对碳排放变动量的作用不够显著且贡献率较小。     

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。     

甘肃省能源消费碳排放的因素分解实证研究

本文基于碳排放量的基本等式,采用LMDI方法建立了甘肃省人均能源消费碳排放的因素分解模型,并运用1995~2008年相关数据分析了经济发展、能源强度、能源结构对甘肃省人均碳排放的影响,得出经济发展是促进甘肃人均碳排放增加的主要动力,能源强度是抑制碳排放的重要因素,而能源结构对甘肃人均碳排放变化的影响不明显。最后,结合实证研究结果,提出相应的政策性建议。     

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。     

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。     

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。     

山西省能源消费碳排放变化的因素分析

文章基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均权重Divisia分解法对山西省1997～2008年的能源消费碳排放进行了分解分析。结果表明:产出规模效应对山西省该阶段能源消费碳排放的贡献率最大,达到53.14%,其次是能源强度效应为37.1%,紧随其后的依次是,产业结构效应为11.39%,人口规模效应为0.1%,能源结构效应为-1.5%。因此,目前山西省节能减排的重点在于提高能源效率,建立战略性新兴产业以及发展旅游业。     

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。     

北京市能源消费的因素分解分析

本文利用迪氏对数指标分解法(LMDI)对北京市17个行业2005～2009年间的能源消费变动进行因素分解分析.将能源消费增长的总效应分解为3个部分:生产效应、结构效应和强度效应.生产效应是经济增长对能源消费增长的贡献,结构效应反映产业结构调整对能源消费增长的贡献,强度效应是指能源效率提高时能源消费增长的贡献.实证研究结果表明,生产效应是导致北京市能源消费增长的主要因素,结构效应和强度效应则延缓了能源消费总量的增长,但生产效应明显大于结构效应和强度效应之和,因此能源消费在此期间表现为增加.值得注意的是强度效应高于结构效应.     

“双碳”背景下我国工业碳达峰预测研究

首先利用物料衡算法中详细燃料分类的估算法对全国工业CO2碳排放量进行了测算,基于LMDI模型,计算了各因素对工业碳排放的影响值和贡献率。结果表明:起正向作用的因素依次为经济发展效应、人口规模效应,其中经济发展效应对工业碳排放增长的促进作用最大,贡献度达到174.91%,人口规模效应贡献度为15.58%;而能源强度对工业碳排放增长的负向作用最大,贡献度为-174.81%,其次是能源消费结构,贡献度为-87.21%。根据LMDI结果,运用STIRPAT模型对我国2020—2035年工业碳排放量进行预测,得出我国工业碳排放量将在2030年达到峰值,峰值为1 088 289.478万t。最后从经济发展、能源消费、技术创新等角度对工业实现碳达峰、碳中和提出建议。     

中国东、中、西地区碳排放空间差异测度及成因研究

碳排放空间差异测度研究对于科学合理地制定我国节能减排政策具有一定的指导意义。本文采用总离差和平均差测度了中国东部、中部和西部三大地区人均碳排放的空间差异,然后基于地区分解和kaya恒等式的总离差因素分解模型分析了差异的来源和成因。研究发现,2000年以来,三大地区人均碳排放量空间差异呈扩大态势,碳排放差异主要来源于地区内部,主要成因是人均GDP ,其次是能源强度和能源结构,其中西部人均GDP的贡献率初期较小但增长迅速。本文研究结论表明,在推进节能减排进程中,除了要优化能源结构和提高能源利用效率外,针对不同地区应制定不同的节能减排政策,体现节能减排政策的差异化。     

中国对外直接投资的母国碳排放效应研究

本文选用2004～2013年我国30个省市自治区（除西藏外）面板数据对中国对外直接投资的母国碳排放效应进行实证分析,结果显示,OFDI增加了我国的碳排放量,即OFDI每提高1%,人均CO₂排放量增加0.012%左右。但此种效应存在明显的地区差异,即OFDI对中部地区碳排放增加效应明显高于西部,而东部地区碳排放效应为负且不显著;与此同时,经济规模、产业结构、技术水平、能源消费结构对我国碳排放量均产生显著影响。     

中国省域碳强度的空间相关性及其驱动因素研究

本文采用空间统计学与空间计量方法,构建0－1权重矩阵和地理距离权重矩阵,对我国30个省 CO2排放强度的空间相关性及驱动因素进行研究。研究结果发现：（1）中国 CO2排放强度存在显著的空间外溢效应,本地区的碳排放强度会受到邻近省份碳排放的影响,空间计量研究方法比普通面板研究更适用。（2）产业结构、城镇化水平、能源强度是影响中国 CO2排放增加的主要因素,FDI 、人均 GDP 、人口密度有助于减少中国 CO2排放,但能源价格作用不显著。     

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。     

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。     

新疆产业结构调整与碳减排潜力分析

基于中国碳核算数据库（CEADs）发布的《2017年30个省份排放清单》中新疆各产业能源消费碳排放数据以及《中国地区投入产出表》中新疆2017年投入产出数据,使用EIO-LCA（投入产出生命周期评价模型）对新疆各产业间生产链隐含碳排放进行分析,测算由最终需求导致的碳排放总量,并构建碳减排潜力模型,评价新疆各产业的减排潜力。研究结果表明：(1)新疆各产业直接碳排放主要来自高耗能行业,包括电热生产和供应业、金属冶炼和压延加工业与化学工业。(2)从生产链视角来看,建筑业是隐含碳排放最大的产业,占比达到35.92%。进一步对建筑业隐含碳排放来源进行分解,结果发现生产链中的电热生产和供应业、非金属矿物制品业和金属冶炼和压延加工业的排放量对建筑业隐含排放量的贡献最大。(3)从消费需求视角来看,国内省外流出消费需求导致的碳排放占比最大,达到52.9%,证实了新疆处于省域碳排放净调入的地位。(4)新疆减排潜力最大的产业是石油和天然气开采业、木材加工及家具制造业、非金属矿物制品业、化学工业、电热生产和供应业,属于第1减排潜力。基于研究结果,提出降低以煤炭为主的化石能源消耗、提高工业电气化水平、加强省域间...     

我国行业碳排放动态特征及流动结构研究

本文基于我国2012年、2017年、2018年和2020年的投入产出表和能源消费数据，分析了45个行业各年份的直接和完全碳排放动态特征，并运用复杂网络理论，刻画了碳排放经投入产出关系在行业间的流动结构，识别了碳排放流动的主要路径。主要结论如下：从最终产品生产角度看，建筑业和其他服务业一直是完全碳排放量前两大行业，排放占比超50%,应作为我国消费侧碳减排的重点领域。最新一期结果显示45个行业中有5个全过程高碳行业、4个表观型高碳行业、14个传导型高碳行业以及22个低碳行业。碳排放流动网络呈现“全连接”特征，电力、热力生产和供应业以及石油、煤炭及其他燃料加工业等是经济生产拉动碳流动的主要来源，同时在跨行业协同减碳时，需关注包括化学原料和化学制品制造业至橡胶和塑料制品业等17条碳流动路径。