吉林省能源消费碳排放相关影响因素分析及预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

采用灰色关联分析方法对吉林省2000~2012年能源消费人均碳排放量与能源消费价格、能源消费结构、能源消费强度、经济发展水平、产业结构和城市化水平等相关影响因素的关联度进行分析,并利用GM(1,1)模型对吉林省2016~2018年人均碳排放量进行了预测。预测结果显示,各相关影响因素在保持现状的情况下,能源消费人均碳排放量未来将会以更高的年均增长速度持续增长。为此,文章根据灰色关联度分析结果,从能源消费价格、能源消费结构、产业结构和能源消费强度几个碳排放相关影响因素入手,提出了降低吉林省能源消费碳排放的政策建议。     

中国可再生能源消费与能源碳排放影响关系研究

利用ARDL模型对中国可再生能源消费和能源碳排放之间关系进行研究,研究结果表明可再生能源消费作为被解释变量时可再生能源消费、能源碳排放和经济增长之间存在长期协整关系;从长期来看,可再生能源消费对能源碳排放具有显著正向影响关系,且长期弹性是0.51,而短期内影响关系不显著;而且Granger因果检验发现存在可再生能源消费到能源碳排放的单向因果关系。     

对外贸易、能源结构和碳排放关联关系——以广东省为例

利用广东省1987~2011年的能源、经济、对外贸易样本数据,采用ARDL模型定量研究对外贸易、能源结构和碳排放之间的关系。边界值F计算表明,对外贸易、能源结构、经济增长、能源消费与碳排放量之间呈现长期稳定的协整关系。在长期关系中,对外开放度对碳排放量的影响不显著。对外开放度对碳排放量的短期影响影响为负值。能源结构对碳排放量的长期影响为正值,而短期关系为负值。经济增长对碳排放的长短期弹性系数均为负。因果关系表明,碳排放量和经济增长,能源结构和经济增长,能源结构和对外开放度之间均存在双边因果关系。同时,存在从对外开放度到经济增长,从碳排放到对外开放度,从能源消费到经济增长、能源结构、对外开放度的单向因果关系。广东省在制定低碳发展和经济增长政策时,首先,要考虑能源结构优化,降低能源结构中高碳能源的消费比重,降低能源强度,提高能源效率。其次,要改变传统粗放型发展对外贸易形式,推行具有"低投入、低能耗、高效益"特点的新的对外贸易发展方式。     

我国居民间接能源消费碳排放的测算及分解分析

利用消费者生活方式方法(CLA),测算1993~2007年我国居民间接能源消费碳排放量,以及城镇和农村居民人均碳排放量的变化趋势。以1993年为基年,对我国居民间接能源消费碳排放量的变化进行分解分析。结果表明:(1)居民间接能源消费碳排放量整体呈上升趋势,城镇和农村居民人均碳排放量也逐年增加,其中2007年城镇居民是农村居民人均碳排放量的三倍。(2)研究期间,人均消费水平城镇化率、居民消费结构和人口规模是拉动居民间接能源消费碳排放量增加的主要因素,而能源消费强度和碳排放强度是抑制碳排放量增加的主要因素。其中2003~2007年碳排放强度起到正效应;居民消费结构表现为负效应,对减少碳排放起到一定作用。     

浙江省能源消费碳排放动态特征及影响因素研究

采用IPCC推荐的碳排放计算公式,测算了2000年到2011年浙江省能源消费碳排放量,分析了人均碳排放量和碳排放强度的动态特征,并利用LMDI分析其排放变化的影响因素。研究期间,浙江省人均能源消费碳排放量不断上升,碳排放强度呈现下降的趋势,浙江省碳排放处于碳排放强度倒U型曲线高峰到人均碳排放量倒U型曲线高峰阶段的过渡期。经济发展对人均碳排放量增长起到拉动作用,产业结构、能耗强度、能源结构、碳排放系数变化起到抑制作用。产业结构、能耗强度和单位能源消耗碳排放强度变化均对碳排放强度下降产生正向驱动作用。     

基于VAR模型的中国能源消费碳排放影响因素分析

基于向量自回归(vector autoregression,VAR)模型分析方法,从能源消费总量、人均GDP、城市化水平和能源强度四个指标出发,分阶段分析了我国1953~2011年间的能源消费碳排放情况。研究表明:能源消费总量和城市化水平是驱动碳排放的核心动力,且两者作用相反。能源消费总量对碳排放起到正向驱动作用,碳排放对其响应与能源强度类似,持久且不稳定,说明中国能源"双控"政策的效果显现仍需很长一段时间,但两者的结构冲击对碳排放贡献大,效果明显。而城市化水平对碳排放有反向驱动作用,其响应可在短期内达到平稳状态,加之其结构冲击对碳排放贡献度可达10%,使之成为未来降低我国碳排放的有力措施。与此同时,把握住人均GDP与碳排放互为Granger因的特殊关系,积极推行绿色GDP,也可有效降低碳排放。     

低碳经济发展的驱动因素研究——以浙江省为例

本文从人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面探讨了低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,利用1990~2008年浙江省的统计数据,对低碳经济发展的驱动因素及其贡献率进行了实证研究。研究结果表明:人均GDP、能源强度、人口规模、单位能耗碳排放量和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,其中人均实际GDP的影响最大,能源强度的影响较大,人口规模和单位能耗碳排放量的影响较小,能源消费结构的影响最小,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放总量的影响不显著;人均实际GDP持续增长是碳排放增长的最大正向驱动因素,对碳排放增长的贡献率最大,能源强度变动是碳排放增长的最大负向驱动因素,能源强度变动对碳排放增长具有一定的抑制作用。     

长三角城市群碳排放、能源消费与经济增长的互动关系——基于面板联立方程模型的实证

正确厘清长三角城市群碳排放、能源消费和经济增长之间的关系是制定长三角节能减排政策所面临的重要问题。文章利用2006~2013年长三角16个地级市面板数据,构建面板联立方程模型实证检验了碳排放、能源消费和经济增长之间的关系。结果表明:(1)长三角城市群能源消费与经济增长之间、能源消费与碳排放之间、经济增长与碳排放之间均存在双向因果关系;(2)能源消费是经济增长的决定因素,但随着长三角城市群经济的增长,能源强度有降低的趋势;(3)能源结构中高碳能源消费比重的降低有助于碳减排,更多的碳排放亦会导致更高的能源消费需求;(4)适当的碳减排有助于促进经济增长,同时随着人均GDP的进一步增加,长三角城市群环境污染会由高趋低。     

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。     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。     

上海市交通能源消费碳排放的测算与分解分析

依据IPCC清单指南报告,以能源消耗为对象,测算2000—2010年上海市交通运输业能源消费碳排放量、人均碳排放量以及碳排放强度的变化趋势。以2000年为基年,采用LMDI分解方法,对上海市交通运输领域能源消费碳排量的变化进行分解分析。结果表明:①交通碳排放强度整体呈下降趋势,其中能源强度的下降起主要作用。能源结构对促进碳排放强度的下降作用较弱,但有增强趋势。②交通碳排放量不断增加。其中人口数量和人均GDP始终表现为正效应,起促进作用;能源强度除2004年外均表现为负效应,起抑制作用;能源结构始终表现为负效应,对减少碳排放有重要作用。     

基于STIRPAT模型的工业能源消费碳排放影响因素分析

对2003—2017年江苏省工业能源消费的二氧化碳排放量进行估算,采用STIRPAT模型实证分析了工业能源消费碳排放规模和碳排放强度的影响因素。实证结果表明:碳排放规模、碳排放强度与劳均产出之间的关系分别为"N"型与倒"N"型;对碳排放规模和碳排放强度产生促进作用的因素为煤炭消费比重,对其产生抑制作用的因素为研发强度、能源效率;固定资产投资对碳排放规模具有促进作用,对碳排放强度具有抑制作用。根据研究结论提出政府低碳政策支持、优化能源结构、加快技术创新等建议降低碳排放规模与强度。     

山东省能源消费碳排放预测

基于《IPCC国家温室气体清单指南》估算了17种能源的碳排放系数,测算了1995—2009年山东省的能源消费碳排放量。选取人口、城镇化率、人均GDP、工业GDP比例、能源消耗强度作为山东省碳排放的影响因素,分别应用偏最小二乘回归和岭回归构建了预测山东省能源消费碳排放的STIRPAT模型。通过对比基于两种回归所得模型的拟合效果,最终选择岭回归模型预测了2010—2015年山东省能源消费碳排放量。最后提出了山东省碳减排的相关对策。     

人口,能源与经济

人口、能源与经济三者之间相互联系、相互制约,构成复杂的社会经济系统。我们这里试图利用推导的平均数关系式、增长率关系式和弹性关系式分析研究这三者之间的关系及其发展变化规律。一、平均数关系及其变化规律人均能源消费系数A_t=E_t/P_t;国民经济能源消费系数B_t=E_t/Y_t;人均国民收入(或GNP)系数C_t=Y_t/P_t。其中E 为能源消费量,Y 为国民收入总额(或GNP),P 为总人口,t 表示年份(或时期)。则三者间的关系是:人均能源消费系数=国民经济能源消费系数×人均国民收入(或GNP)系数。写成公式为     

黑龙江省碳排放现状与产业结构低碳转型策略

采用2000-2010年能源消费数据,计算黑龙江省人均碳排放及碳排放强度。结果表明：黑龙江省人均碳排放量和碳排放强度与全国平均水平存在一定差距。利用产业部门碳排放投入产出模型,探讨黑龙江省产业部门碳排放特征,以直接碳排放系数和完全碳排放系数为坐标轴,绘制黑龙江省产业部门碳排放四象限分布图,并在此基础上提出黑龙江省产业结构低碳转型策略。     

中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析

基于中国集中供暖线和Moran I指数图将我国省域划分成南、北两个区域,通过建立空间计量模型,对影响生活消费的人均碳排放量影响因素及影响大小进行定量分析。同时根据Kaya恒等式及现有文献将驱动因素分解成能源结构、能源利用率、居民生活水平三个因素,外加可能对碳排放有影响区域人口密度。结果表明:能源结构和居民生活水平分别是影响南北方地区生活碳排放的主要因素。南方地区的空间效应显著而北方不显著,所以优化居民能源消费结构,采取地区空间联动性的合作治理对减少南方地区生活消费人均碳排放量具有十分重要的作用。而对于北方地区则应把政策重心放在协调居民生活水平和人均碳排放量上,优化地区环境库兹涅茨曲线。     

中国南北地区生活消费人均碳排放影响因素比较——基于空间计量分析北大核心CSSCI

基于中国集中供暖线和Moran I指数图将我国省域划分成南、北两个区域,通过建立空间计量模型,对影响生活消费的人均碳排放量影响因素及影响大小进行定量分析。同时根据Kaya恒等式及现有文献将驱动因素分解成能源结构、能源利用率、居民生活水平三个因素,外加可能对碳排放有影响区域人口密度。结果表明:能源结构和居民生活水平分别是影响南北方地区生活碳排放的主要因素。南方地区的空间效应显著而北方不显著,所以优化居民能源消费结构,采取地区空间联动性的合作治理对减少南方地区生活消费人均碳排放量具有十分重要的作用。而对于北方地区则应把政策重心放在协调居民生活水平和人均碳排放量上,优化地区环境库兹涅茨曲线。     

居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例

气候变化是当前全球面临的重大挑战之一。研究居民生活能源消费碳排放变化趋势以及影响因素,对提出科学的碳减排策略,减缓气候变化具有重要的指导意义。以天津市为研究案例,对其居民生活能源消费产生的CO_2排放量进行计算,并运用LMDI模型对天津市居民生活能源消费产生的CO_2变动量进行因素分解,从能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度、经济发展、人口等方面对居民生活能源消费碳排放因素进行分解分析,确定导致碳排放量变化的驱动因素。分析结果表明,经济发展、人口效应为正向效应,能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度总体上为负向效应,其中经济发展因素是天津市居民生活能源消费碳排放的主要拉动因素,而能源消费强度因素是抑制碳排放的主要减量因素。     

云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型

基于LMDI模型,分别研究碳排放系数、经济发展、能源强度、能源消费结构、产业结构、人口六个因素对云南省生产活动的碳排放的贡献量和贡献率。结果表明,经济发展是驱动云南省碳排放增加的最主要因素,人口规模和产业结构也是碳排放量增加的驱动因素;能源强度则是抑制碳排量增加的最主要影响因素,碳排放系数和能源消费结构因素也对减少碳排放起着一定的作用,但不是很明显。说明云南省由于处于工业化发展时期,工业发展对能源的消费需求大,影响因素中的驱动因素对碳排放量的贡献率大于抑制因素,在短时期内云南省的碳排放仍将持续增长。因此,云南省需要改变经济发展方式,坚持计划生育的基本国策,提高能源利用效率和促进产业结构与能源消费结构的转变。     

中国农村居民生活用能碳排放影响因素研究

基于状态空间模型(SSM)定量分析1995-2014年中国农村人口、居民收入、生活消费支出结构、能源消费结构4个变量对农村居民生活用能碳排放的动态影响过程。研究结果显示:农村人口数量对农村居民生活用能碳排放量的变弹性系数为负值,随着农村居民生活方式的转变和生活水平的提高,农村居民人均生活用能碳排放增速显著,农村居民生活用能碳排放并未随着农村人口的减少而降低;居民收入和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量均存在正向效应;以电力消费占总能源消费比重为表征的能源消费结构对农村居民生活用能碳排放量存在负向效应,虽然电力消费比重增加降低了农村居民生活用能直接碳排放量,但是居民生活用电的间接碳排放量增加了。人口数量和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量的影响作用较大。