长三角地区能源消费氮氧化物排放的影响因素分解与预测研究

文章基于长三角地区各省份的能源平衡表,采用排放因子法,对长三角地区2000—2014年能源消费氮氧化物排放量进行了核算,并应用LMDI法对长三角地区历年氮氧化物排放量和氮氧化物排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。为了定量分析长三角地区能源消费氮氧化物排放的影响因素,利用STIRPAT模型,分析长三角地区能源消费氮氧化物排放量与人口、富裕度、技术进步和城镇化水平之间的关系,通过岭回归模拟后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,长三角地区能源消费氮氧化物排放量将分别发生3.12%、0.0068%、-0.45%、0.49%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了长三角地区未来能源消费氮氧化物排放量的发展趋势。     

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。     

异质性能源消耗强度变化及其影响因素分解——基于四川省可比价能源投入产出表

基于2002—2007年四川省可比价能源投入产出表,分析了四川省6部门的异质性能源的完全能耗系数的变化趋势;采用因素分解法,将能耗强度总量变动的影响因素分解为直接能耗变化、产品技术变化和最终需求结构变化,并分析了不同因素对能源消耗强度变化的影响程度。结果表明:2002—2007年间,除农业外,其他产业部门的煤炭完全能耗系数均呈下降趋势;除了建筑业的天然气完全能耗系数呈上升趋势外,其他产业部门的该系数均呈先升后降的趋势;最终需求结构变动促使各类能源的消耗强度总量呈正向变化;直接能耗变动是影响4类能源的消耗强度变动的最主要因素。     

京津冀地区交通运输碳排放模型及驱动因素分析

基于京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费量,运用自上而下交通运输碳排放测算方法,计算京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费碳排放总量;基于STIRPAT模型进行多元线性回归分析和逐步回归分析,建立碳排放驱动因素模型。结果表明:人均GDP、能源强度、第三产业占比和公共交通是碳排放重要驱动因素,驱动因素模型能很好拟合京津冀地区交通运输碳排放量,京津冀地区人均GDP和能源强度分析表明该地区已处于碳排放与经济发展的脱钩阶段,能源强度逐年下降,交通运输碳排放强度随着第三产业占比的上升不断下降,预期可以达到"十三五"规划的要求。     

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。     

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。     

“十二五”期间我国天然气利用政策的思考

国家能源局近日表示,为推进"十二五"期间能源优化工作,首先要大力发展天然气等清洁能源,到"十二五"末期,天然气在能源消费结构中的比例预计从目前的3.9%提高到8.3%左右,提高4.4个百分点。这将极大地优化我国传统以煤炭为主的能源结构,也极大地促进了"十二五"环保规划中二氧化硫和氮氧化物排放的总量控制指标的实现,对于改善我国目前依然严峻的大气污染形势、提高大气环境质量有着重要意义。     

中国能源利用的经济效率、环境绩效与节能减排潜力

本文采用全要素方法,将环境污染(二氧化碳排放和二氧化硫排放)作为能源利用经济产出的环境成本纳入研究框架,运用2000～2007年中国省际面板数据,选取基于投入导向的CCR-DEA模型,测算了中国29个省份能源利用的经济效率并度量了其环境绩效,在此基础上计算得到中国各省份的节能减排潜力;分析了中国东、中、西部三大地区之间的效率差异并采用Tobit模型检验了中国节能减排能力的影响因素。得出的主要结论包括(1)当前中国能源利用的经济效率及其环境绩效整体水平都偏低,尚具有很大的提升空间;(2)中国各省份、三大地区的能效及其环境绩效发展都显著不平衡,节能减排潜力巨大;(3)经济发展水平对一个地区的节能减排能力有显著影响,而促进技术进步、优化经济结构和能源结构是当前提升中国节能减排能力的主要途径。     

基于Shapley值的京津冀火电行业碳排放因素分解

文章以京津冀地区火电行业的碳排放为研究对象,构建了基于Shapley值的碳排放因素分解模型,分析2000—2013年京津冀火电行业的碳排放的驱动因素,并预测2020年京津冀地区的能源消耗和碳排放量。研究结果表明:(1)经济发展仍是导致京津冀火电行业碳排放量增加的主要因素;(2)能源强度和碳排放强度都可以抑制京津冀火电行业碳排放量的增加,但能源强度的作用更强,尤其在河北省;(3)预测结果显示,京津冀火电行业的碳排放总量在2020年将达到约35 318万吨。     

基于SDA法的能源消费影响关键要素分析

基于投入产出结构因数分解法,本文分行业研究了影响中国能源消费的关键要素,将影响能源消费变动的因素分解为能源强度变化、技术系数变化、国内最终消费比例变化、资本形成总额比例变化、出口比例和进口比例变化以及最终需求总量变化等6个指标。研究结果显示,技术系数变化是影响中国能源需求量变动的最主要因素;能源强度变化、出口比例和进口比例变化也是影响能源消费量变动的主要因素。在影响中国能源消费变化的各行业中,电力、蒸气及水的生产和供应业,金属产品制造业等6个行业对中国能源消费具有重要影响。     

工业SO_2排放强度的因素分解——基于全国及八大经济区域的面板数据分析

以全国及八大经济区域工业SO_2为研究对象,运用LMDI模型将SO_2排放强度变化分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能源强度效应、能源产污效应和污染治理效应。结果表明:1995—2012年,经济规模效应是造成全国工业SO_2排放增加的最重要原因,能源强度效应是促进工业SO_2减排的关键因素。影响区域性工业SO_2排放强度变化的因素并不一致,东南沿海经济带显著因素为经济规模效应,工业SO_2排放持续增加;东北地区显著因素为能源强度效应,工业SO_2排放呈下降趋势;中西部经济区显著因素为能源强度效应,但正向累积效应大于负向累积效应,工业SO_2排放显示为小幅增长。建议按照不同区域并结合实际情况建立适合区域性发展的减排路径。     

中国废水排放现状分析

文章整理分析了我国大陆地区31个省、市、自治区自2004年至2012年的废水排放量及经济、人口等宏观数据,发现全国废水排放总量及其人均量持续上升,但单位GDP的排污强度则显著减少。比较而言,广东、江苏、浙江、山东是废水排放总量最高的地区,而上海、广东、江苏及浙江则为人均排污量最高的省份,单位GDP废水排放量最高的地区依次为广西、宁夏、重庆、海南、湖北及广东等省份。综合废水的排放总量、人均量及排污强度来看,广东是水污染最为严重的省份。     

中国贸易含碳量及其影响因素——基于（进口）非竞争型投入-产出表的分析

本文基于（进口）非竞争型投入-产出表估算了1987—2007年中国的贸易含碳量及其部门分布和国别（地区）流向,并通过结构分解分析了六大因素对其变化的影响。结果表明,2005年以来中国已经成为碳的净输出国。贸易含碳量的迅速增加主要是由贸易规模的增长带来的,不断降低的部门能源强度则是抑制其增加的主要因素,而进出口产品结构、投入结构、能源结构及碳排放系数的变化对其影响较小。     

基于能源活动的广州市二氧化碳排放清单研究

基于对广州市2010—2013年能源活动二氧化碳排放特征的分析,发现:(1)能源活动二氧化碳排放呈总量上升、强度下降态势,4年间能源活动以年均3.33%的二氧化碳排放增速支撑了地区生产总值年均11.13%的快速增长。(2)从碳排放结构看,火力发电、工业、交通是广州最大碳排放源,约占各年度能源活动排放总量的87%,随着广州经济结构转型,火力发电和工业排放占比呈下降趋势,交通运输排放逐年上升。(3)从碳排放源看,煤炭燃烧排放是碳排放的主要来源,占年度碳排放总量的40%以上。建议:将能源和工业制造业作为广州市"十三五"温室气体排放控制重点对象,进一步推进产业结构和能源结构优化,以宣传示范为重点,倡导低碳生活模式,推进温室气体控制能力建设。     

中国工业大气污染治理效率及区域差异

基于2011~2013年大气污染物治理投入、排放和去除数据,利用Super-efficiency DEA和Malmquist模型,首次同时计算了工业废气及其分类污染物(二氧化硫、氮氧化物和烟粉尘)的治理效率。结果表明:工业废气治理效率较低,投入冗余与去除不足并存。相对各自的前沿面,不同污染物治理效率差异明显,氮氧化物的去除率最低,治理效率也最低,其次是二氧化硫,而烟粉尘治理效率最高。从地区分布看,废气污染治理效率以西部最高,其次是中部,再次为东部。烟粉尘的污染治理效率呈现中部、西部和东部依次下降格局。而氮氧化物的治理效率以东部最高,其次是西部,再次是中部。二氧化硫的治理则西部最高,其次东部,再次中部。总体而言,治理效率提高主要依靠技术进步,但NO_x的治理效率主要来自技术效率提高。故应根据治理效率差异,提高治理技术水平,增加设备投入,优化投入结构,保证设施运行效率。但从根本上还需要注重调整产业结构、清洁能源替代和节约能源,强化环保法规的完备性和执行度。     

中国行业碳排放变动的影响因素研究——基于D&L简化模型

利用具备理想分解法特性的DL简化法,分解了最终需求水平等4个因素对1997—2012年中国行业碳排放变动的影响。结果表明,最终需求水平呈现持续而显著的正向效应,是导致碳排放增加的最重要因素;碳强度表现为持续而显著的负向效应,是导致碳排放减少的唯一因素;投入产出技术一直表现为正向效应;最终需求结构经历了从负向效应逐渐过渡到弱正向效应并最终呈现正向效应的过程。为了实现碳排放总量控制目标,中国应重点实施降低部分关键行业的直接碳排放系数等措施,进一步强化碳强度的负向效应,并辅之以降低影响力系数上升幅度较大行业的比重、优化最终需求结构等结构性减排措施,努力实现投入产出技术及最终需求结构由正向效应向负向效应的转变。     

京津冀治理大气污染的财政金融政策协同配合

京津冀协同发展的根本取向是低碳绿色发展。以治理大气污染为导向,以能源革命为保障条件,带动经济社会全面、协调、持续发展,是京津冀协同发展的客观要求。治理京津冀大气污染,需要按照节能减排目标,淘汰落后产能,改造提升产业结构,调整优化能源结构,提高能源利用效率,控制和减少污染物排放。实现“治污带动发展,发展促进治污”的京津冀协同发展,不仅需要技术支持,更需要资金支持。在多渠道资金投入保障机制方面,必须搞好财政金融政策协同配合,在注重发挥财政政策引导能力和支持作用的同时,更加注重发挥市场的决定作用,发挥多层次资本市场融资功能,多渠道引导金融机构、实体企业、社会资金,积极投入到节能减排和产业结构改造升级中,为治理京津冀大气污染,实现京津冀协同发展提供相应的资金保障。     

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。     

中国工业绿色增长效率的测算及其变化特征

推进工业绿色增长转型是中国实现2030年碳达峰和2060年前碳中和目标的关键。基于IPAT分析框架，结合环境规制视角，构建了中国工业污染排放的供给需求模型，进而采用空间随机前沿模型评估了中国2000—2016年的工业绿色增长效率。研究表明：（1）忽略省份间工业SO₂排放的空间相关性和异质性都将高估中国工业绿色增长效率。（2）受宏观经济波动、工业结构变迁、环境治理政策出台等驱动，中国工业绿色增长效率可划分为波动上升（2000—2007年）、波动下降（2008—2011年）和稳步上升（2012—2016年）三个阶段。（3）中国工业绿色增长效率呈明显的聚集连片化的分布特征，到2016年较高效率及高效率省份逐步由东部地区少数省份扩展到东部地区、长江流域和黄河中下游的绝大部分省份，资源能源禀赋、经济发展阶段、技术积累与创新、区位条件、环境容量、环境规制政策执行力度等的差异是中国工业绿色增长效率空间分异的主要原因。     

排污权交易提升经济绩效了吗?--基于2003-2012年中国省际环境全要素生产率的比较

本文基于DEA-Malmquist生产率指数,将SO2和COD排放作为环境投入要素,测算2003—2012年中国各省份环境全要素生产率及其分解值;以2007年推行排污权交易试点为时间节点,对试点省份和非试点省份SO2和COD排放量和排放强度、环境全要素生产率及其分解值进行比较研究。研究发现：中国减排成效并不显著,但排污权交易试点不仅在试点省份起到了较好的直接减排效果,而且也提升了试点省份的经济绩效,尤其在东部地区和西部地区作用较为明显。具体表现为通过纯技术效率的相对改善,遏制了试点省份环境全要素生产率的持续下降。中国应继续深入推进排污权交易试点工作,通过排污权交易的制度完善和机制创新,使其不仅促进效率改善,更在技术进步层面起到积极推进作用。