碳达峰目标下国家生态文明试验区碳强度预测及减排潜力研究

基于ARIMA-BP神经网络模型并在碳达峰目标下预测国家生态文明试验区的碳强度；同时，运用非径向方向距离函数、共同前沿理论及共同前沿非径向曼奎斯特二氧化碳排放效率指数(MNMCPI)对减排潜力进行深入探讨。研究发现：(1)由ARIMA-BP神经网络模型所得碳强度预测序列均方误差(MSE)为0.005，平均绝对百分比误差(MAPE)为1.95%，显示了较高的精度；国家生态文明试验区碳强度2028年相较于2005年下降67.5%，提前实现国家2030年碳强度比2005年下降65%以上的目标，其中：贵州碳强度下降幅度最大，2030年相较2005年下降77.5%，福建、江西、海南下降幅度均在65%以上。(2)国家生态文明试验区减排潜力呈波动下滑趋势，2016—2030年均减排空间达26.59%，约21649.33万吨CO₂。到2030减排潜力达21.9%，为2016—2030年最低值，由于减排潜力与碳排放效率负相关，碳排放效率越高则减排潜力越小，这意味着国家生态文明试验区碳排放效率得到优化。(3)通过探究CO₂排放效率变化，间接分析区域内减排潜力变化...     

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。     

中国工业二氧化碳边际减排成本测算与行业碳达峰预测

本文从边际减排成本入手，对中国工业各行业减排空间与碳达峰进程进行考察。在采用方向距离函数非参数估计方法测算1997—2019年中国工业行业二氧化碳边际减排成本的基础上，对2020—2030年中国工业各行业边际减排成本变化趋势进行预测，研判了目前发展趋势下工业各行业碳排放达峰进程，并进一步分析其影响因素。研究发现，估算期内中国工业各行业二氧化碳边际减排成本均有明显上升，但各行业上升速度和减排空间存在较大差异。预测结果显示，现有发展趋势下我国大部分工业行业可在2030年按期实现碳达峰，部分重工业行业需加快转型速度。行业结构、能源消费结构和能源使用效率对各行业边际减排成本具有显著影响，为控制减排成本、加快碳达峰进程提供了可行思路。     

中国碳减排实现的影响因素和当前挑战——基于技术进步的视角

在引入指数分解与生产理论分解相结合的综合分解分析框架的基础上,本文探讨了中国各区域各大产业二氧化碳排放变动的驱动因素,计算了各驱动因素的碳排放变动效应,从数量上明确了技术进步在二氧化碳减排过程中的关键性作用。在此基础上,构建了一致性宏观二氧化碳反弹效应研究框架,定量分析了中国30个省、市、自治区不同产业二氧化碳排放与技术进步之间的关系。主要结论有:(1)2005—2015年期间,二氧化碳减排主要依赖技术进步的推动,技术进步带来的理论减排率为5.66%,能源结构调整、效率提升以及产业结构调整对碳减排的影响并不显著;资本和劳动力对能源的替代也能够在一定程度上实现二氧化碳的减排。(2)中国宏观经济层面基于技术进步的反弹效应平均为62%,实际减排率为2.1%。(3)中国二氧化碳排放的反弹效应存在一定的区域性差异,但差异有逐渐收敛的趋势;现阶段解决中国碳排放问题需要全面推进,分步解决。     

四川省能源消耗二氧化碳排放与减排目标分析

为应对全球气候变化,中国政府决定到2020年单位GDP二氧化碳排放较2005年下降40%～45%。在参考IPCC能源碳排放系数和中国碳氧化率等基础上,结合中国实际建立了能源消耗二氧化碳核算方法。以四川省为例,分析其2000～2010年间能源消耗二氧化碳排放,同时建立情景方案分析二氧化碳减排目标。结果表明:四川省能源消耗以煤为主,2010年能源消耗二氧化碳排放量为26900.15万吨,占全国排放总量的3.23%,且增速较快。单位GDP二氧化碳排放总体呈下降趋势,2000～2010年间年均下降率为2.4%,但与发达国家差距明显。建立的3个二氧化碳减排目标方案中,与趋势发展情景和规划发展情景相比,适宜发展情景更加合理,在该情景方案下,2015年单位GDP二氧化碳排放较2010年下降17.08%,2020年较2005年下降45.55%,可完成规划目标且更符合四川省发展实际。最后根据分析结果提出了四川省二氧化碳减排建议。     

基于LEAP模型的长江经济带分区域碳排放核算及情景分析

构建了长江经济带分区域碳排放LEAP模型,核算了现状排放量,并对2015—2030年碳排放变化进行了情景分析。结果表明:(1)2015年长江经济带碳排放总量为41.61亿吨CO_2,空间上东部区域排放占比最高,贡献源上以终端能耗碳排放为主。2030年左右碳排放将达到峰值,基准情景峰值约为57亿吨CO_2,碳排放强度较2015年累计下降46.83%,中部区域将成为碳排放最高板块。(2)终端能耗部门中工业、第三产业,能源加工转换部门中火力发电,涉工业过程排放的水泥和钢铁产业是碳减排的关键部门。(3)随着发电结构的变化,能源加工转换碳排放有可能在2025年前达到峰值,工业过程碳排放控制将逐渐成为碳减排面临的新挑战。     

基于Petri网工具的水泥工业碳排放来源流程分析

随着全世界低碳减排工作的进行,作为二氧化碳排放大户的水泥行业首当其冲应该进行低碳减排。为了有效地对水泥工业进行低碳减排,需要对水泥工业的碳排放来源进行识别分析。文章首先对水泥生产工艺流程进行了现状分析,指出新型干法水泥是目前最节约、最常用的一种生产工艺;其次,根据ISO14064标准介绍了水泥工业的碳排放来源种类,进而对水泥行业碳排放的来源进行了识别与分析;最后,用Petri网工具对水泥工业的碳排放来源进行了建模,以便分析碳排放来源各部分之间的影响程度。作者希望通过分析水泥工业碳排放来源以及对之进行的Petri网建模,能够为以后水泥工业的碳排放量的计算和碳盘查工作提供依据。     

基于绿色索洛模型的产业结构变动对碳排放影响——以广东省为例的实证研究

在绿色索洛模型的基础上就产业结构变动对二氧化碳排放的影响进行理论分析,提出理论假说:在其他因素不变条件下,工业比重提高导致碳排放增加,由服务业比重提高所致的碳排放增幅小于工业且总体上有利于减少碳排放.利用2000-2012年广东省21市的数据实证分析产业结构变动对碳排放的影响,结果证明了理论假说.由结论引伸出来的政策建议是在工业、交通运输业、建筑业推广低碳技术,继续促进工业向服务业转型,将对外贸易政策与行业的碳排放特点结合起来促进对外贸易结构优化等.     

我国工业分行业二氧化碳排放差异及影响因素分析——基于改进的STIRPAT模型的面板数据实证分析

以能源强度、能源消费、固定资产投资、产业结构以及滞后一期的二氧化碳排放量为基础,利用改进的STIRPAT模型,采用面板固定效应进行回归分析,对中国工业39分行业二氧化碳排放影响因素进行实证研究。其中以能源强度为代表的能源技术、产业结构、能源消费是影响工业碳减排的主要因素。最后提出了减少二氧化碳排放的相关政策和建议,以适应中国的节能减排以及低碳经济之路。     

基于工业视角的低碳经济发展分析——以无锡为例

在世界范围内,低碳经济的发展已成为共识。文章对无锡工业能源消耗状况、能源结构、碳排放和产业结构关系进行分析,并根据IPCC《国家温室气体排放清单指南》对无锡的碳排放进行测算,得出结论:无锡1995年至2008年碳排放年增长率达13.77%,相比发达国家碳排放强度较高。通过建立模型进一步分析无锡碳排放因素,从工业角度对无锡市低碳经济的发展提出相应的合理化建议,并对其他城市提供借鉴。     

单位生产总值碳排放指标分解探讨

2009年11月,国务院作出我国到2020年单位生产总值碳排放在2005年基础上减少40%-45%、非化石能源在能源消费中的比重占15%的决定,这是中国作为负责任的大国,实现控制和减少二氧化碳等温室气体排放的应有之义.目前国家有关部门正在研究将此约束性指标在时程上、区域上进行分解,但降低碳排放强度存在观念意识、转变经济发展方式、产业结构固化、能源结构受制于资源条件,以及技术和方法学制约等等问题,要在实现又好又快发展中减排二氧化碳对中国这样发展中大国殊为不易.本文在目前我国官方还没有公布2005基年碳排放强度本底、各方还存在不少争议的情形下,探讨将碳排放强度约束性指标在各省区之间进行分解的背景、存在的难题、可能的解决之道等相关问题,以为相关的研究和实际的指标分解提供参考.     

基于STIRPAT模型的浙江省碳排放峰值预测分析北大核心

为应对全球气候变暖问题,我国提出2030年前实现碳达峰的目标。为探究该目标实现的可达性,以浙江省为例,充分考虑人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构等因素对碳排放的影响,建立了修正的STIRPAT模型,经过实证分析发现该模型精确度良好,R^(2)值达到0.982,能够很好地预测未来浙江省的碳排放。设定三种情景对浙江省二氧化碳排放峰值时间进行预测,结果表明:基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省均能在2030年前实现碳达峰目标。通过分析模型系数发现人口、能源结构、人均GDP是影响浙江省碳减排的主要因素。     

基于投入产出方法的服务业碳排放实证分析——以江浙沪为例

目前,全球变暖已成为一个不争的事实,在保证经济稳步发展的同时,节能减排、努力控制二氧化碳排放已成为经济发展中最受关注的焦点之一。文章基于投入产出方法,对江浙沪三次产业及服务业分行业碳排放影响力系数进行估算,以期为长三角地区产业结构调整以及服务业的发展提供经济数据依据。     

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。     

无锡市工业碳排放的测算及影响因素

采用IPCC关于碳排放的计算方法,计算了无锡市1992—2010年的工业碳排放量。结果显示,近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速,并表现出明显的阶段性特征,大致呈S型曲线。接着,应用回归分析模型,分析了影响无锡工业碳排放的主要因素,结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素,产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素,工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后,运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测,显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长,平均年增长率为2.8%,但由于基数庞大,工业碳排放增加的绝对量仍然很大,减排任务艰巨。最后,提出无锡市减少工业碳排放的对策措施,即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

中国工业行业碳解锁的演进特征及其影响因素

系统评估了1998—2012年中国工业各细分行业的碳排放量、碳排放强度以及碳排放脱钩弹性,分析了中国工业行业碳解锁的进程、特征和影响因素。结果显示:中国工业各细分行业的碳排放强度普遍呈下降趋势,但高排放行业的下降速度较为缓慢;大多数工业行业的碳排放处于相对脱钩状态,高排放行业的碳排放脱钩指数高于中、低排放行业,且高排放行业和低排放行业的碳排放脱钩弹性的波动幅度较大。指出:需要保持工业节能减排与结构调整政策的稳定性和连续性,增强结构性减排在工业碳解锁中的作用,依据行业特征有针对性地实施节能减排以加快行业碳解锁进程。     

产业结构变动、技术进步与低碳经济发展:以广东省为例

本文基于碳排放强度的视角,运用转换份额分析法,将结构变动和技术进步从碳排放强度变化率中分解出来,实证度量了广东省产业结构变动和技术进步对低碳经济发展的影响。结果表明:1999年以来技术进步是决定广东省碳排放强度变化的关键因素,而产业结构变动对碳排放强度变化的影响作用较小;从产业部门看,工业部门对整体经济碳排放强度变化的作用最大。因此,在优化产业行业结构中,支持重点产业行业的节能减排技术进步,进一步降低二氧化碳排放强度,是广东未来实现低碳经济发展的关键。     

中国产业结构变动的碳排放效应分析——基于省际数据的实证研究

在碳排放模型框架内，利用测算的全国省际二氧化碳排放数据，通过设定多种模型形式考察了各种因素特别是产业结构变动对二氧化碳排放产生的影响。分析结果表明，产业结构的工业化进程直接加剧了二氧化碳的排放，产业结构变化是中国碳排放增长的重要驱动因素之一，其影响程度较大；同时，FDI环境效应的合力是负面的，贸易并非国际碳污染转移的主要渠道。     

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.     

环境规制与二氧化碳排放——基于企业减排动机的理论和实证分析

通过建立微观企业碳排放模式对环境规制强度的响应模型,分析企业选择低碳排放生产模式的环境规制强度门槛,考察减排技术、减排投入、“绿色”产品需求等因素的异质性对该门槛大小的影响,并选取2000—2017年中国省际面板数据对上述关系进行实证分析。研究结果显示环境规制减少了中国二氧化碳排放,但影响弹性较小,减排技术水平越低、减排投入比越高、人均收入越高的地区,环境规制降低二氧化碳排放的作用越不明显。