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。     

浙江省居民消费间接碳足迹测算及影响因素研究

运用投入产出法构建居民消费碳足迹测算模型,结合浙江2002—2012年各行业相关数据,估算居民消费的直接和间接碳足迹。并基于LMDI法构建居民消费间接碳足迹(CF~e)影响因素分解模型,考察人口规模、经济发展水平、消费水平、消费结构、能源消费强度、能源碳排放强度六种效应对CF~e总量效应的影响。研究显示:城镇居民消费间接碳足迹是浙江省着重减排对象,经济发展水平效应是驱动CF~e增长的主要原因,能源消费强度效应是抑制CF~e增长的主要因素,居民消费结构优化对CF~e增长也起一定延缓作用。     

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。     

中国城市居民收入和储蓄增长对家庭能耗碳排放的区域异质性及政策应对

估计和预测城市居民收入变化对家庭能源消费碳排放的影响,对城市家庭消费部门构建低碳能源供应体系,应对气候变化具有重要意义。论文首先估计了中国284个地级以上城市的家庭三类能源消费的直接碳排放量,建立了面板固定效应模型来识别城市家庭能耗碳排放增长和变化的驱动因素。研究结果表明:城市居民收入的快速增长与储蓄水平的提高对于家庭碳排放有显著影响;城市家庭收入和储蓄的增加会抑制家庭燃气碳排放的产生,但对于城市家庭用电碳排放和城市家庭采暖碳排放,则表现出显著的推动作用。此外,研究还发现了家庭碳排放的影响因素存在显著的区域异质性。     

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。     

节能减排约束下中国能源消费结构演变分析

优化能源消费结构是节能减排目标实现的有效措施。首先分析了能源消费结构演进的内在变动规律,并运用基于OLS估计的Markov链模型预测了2020年中国能源消费结构的变化趋势,得出中国能源消费结构中以煤炭为主的高碳能源消费比重不断下降,而高效清洁能源所占比重不断上升的结论;然后通过路径分析方法对节能减排约束下能源消费结构的外部影响因素进行了剖析,明确其影响效应。结果表明：一方面,碳排放量约束对能源消费结构优化的直接影响较大,能源消费量约束、经济发展水平、能源价格和能源禀赋对能源消费结构优化起着间接推动作用;另一方面,节能减排会对能源供给和能源利用效率造成一定程度的负面影响,从而使碳排放约束和能源消费量约束对科技发展水平产生抑制作用。     

城镇化进程中居民生活碳排放动态特征分析

对2000~2012年间中国城镇居民与农村居民的直接、间接碳排放变化情况进行统计及回归分析,结果表明:截至2012年,城镇居民人均直接碳排放量年均增长17.14%,间接碳排放量年均增长6.42%,农村居民人均直接碳排放量年均增长16.51%,间接碳排放量年均增长2.81%;能源消费强度的下降及居民生活消费支出的上升联合作用,使城镇与农村居民生活间接碳排放量均呈现波动增长趋势,其中食品与居住消费是居民间接碳排放主导因素;城镇居民人口数量是城镇居民生活碳排放总量的决定性因素;城镇生活方式相比农村具有更低的单位生活支出碳排放量;城镇化率对居民生活碳排放量分别具有0.13%和0.09%的弹性系数,初步验证了城镇化与居民生活碳排放的正相关关系。     

北京市低碳经济发展状况分析

对2005~2010年间北京市CO2排放和碳强度进行了测算,并利用LMDI指数分解法对历年碳排放量和碳强度差异进行了因素分解。研究结果表明:(1)2005年到2010年北京市碳排放总量基本呈上升趋势,但能源强度和碳排放强度呈下降趋势;(2)北京市经济和人口增长是碳排放量增加的主要原因,节能减排的推进和能源消费结构的变化减缓了碳排放总量的增长速度;(3)产业部门能源强度因素和产业结构效应是北京市碳排放强度下降的主导因素,碳强度效应(即能源结构效应)对碳排放强度变动的降低效果不明显。     

江西省碳排放影响因素研究——基于LMDI分解法

文章运用LMDI的分解方法将碳排放量增量分解成碳排放效率效应、能源消耗强度效应、产业结构效应与经济效率效应,并且综合考虑产业部门的碳排放和居民消费碳排放。分析结果显示:2012—2016年产业部门的能源消费强度效应和产业结构效应是促使江西省碳排放减少的主要驱动因素,经济规模效率和碳排放效率效应也对减排有一定促进作用,而居民消费的能源消费强度效应为增加碳排放。所以江西省要发展低碳经济、打造"江西样板"需要结合江西发展现状从优化产业结构、对人均GDP计算加入环境因素、调整能源消费结构、大力支持节能减排技术的发展等方面入手。     

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。     

城市居住区内家庭直接能耗碳排放差异研究

家庭能源消费对环境的影响已经成为可持续发展领域热点研究课题之一。基于微观视角,采用多段抽取的方法从南阳市一商业居住区内选取128户家庭进行住户的调研,针对具有不同的家庭规模、家庭收入、房屋所有权、家庭成员节能意识及能源知识掌握程度的家庭,分别分析了其直接能耗CO2排放量和结构上的差异。用多元逐步回归的方法,得到了家庭成员节能意识强烈度、家庭人口、家庭成年人平均文化程度、能源知识掌握程度等是造成同一居住区内家庭CO2排放差异的显著性因子,家庭成员节能意识的强烈程度、能源知识的掌握程度与家庭直接能耗CO2排放量呈负相关,因此,加强对居民的能源知识的普及和节能意识的强化可以降低家庭直接能耗的CO2排放量。     

老龄化如何影响我国家庭消费支出——来自中国综合社会调查的证据

基于中国综合社会调查（CGSS)的数据，本文谨慎定义老龄家庭后实证检验了老龄化对我国家庭消费支出的影响。研究发现，老龄化将使家庭消费支出显著下降并对大多数消费分项支出产生较大负面影响，同时会大幅提升家庭医疗服务支出；收入是老龄化影响家庭消费的重要中间变量。基于城乡分类子样本研究发现，乡村家庭受老龄化冲击异常严重，乡村医疗服务供给存在较大缺口。基于分层的城镇子样本回归发现，老龄化对城镇家庭消费的冲击集中体现在较低分位家庭。     

间接税归宿对城乡居民收入分配影响研究

使用全国城乡家庭消费和收入微观数据考察间接税对于城乡收入差距和收入分配的影响发现:平均来看,全国居民负担的税收占收入的比例是10.6%;不论在全国范围来看还是分别在城乡内部来看,间接税负担都呈现累退:低收入的负担率高于高收入的负担率。在城乡之间,城镇居民的税收负担率高于农村居民的税收负担率。间接税增加了城乡内部不平等,降低了城乡之间的不平等。间接税主要对低收入群体影响较大,略微恶化了整体收入不平等。     

间接税归宿对城乡居民收入分配影响研究

使用全国城乡家庭消费和收入微观数据考察间接税对于城乡收入差距和收入分配的影响发现:平均来看,全国居民负担的税收占收入的比例是10.6%;不论在全国范围来看还是分别在城乡内部来看,间接税负担都呈现累退:低收入的负担率高于高收入的负担率。在城乡之间,城镇居民的税收负担率高于农村居民的税收负担率。间接税增加了城乡内部不平等,降低了城乡之间的不平等。间接税主要对低收入群体影响较大,略微恶化了整体收入不平等。     

农户参与生态旅游的能源碳排放测算及影响因素研究——基于大熊猫国家公园试点调查数据

在自然保护地周边生态旅游发展过程中,乡村农户的生产经营活动对环境和资源产生的压力是当前研究的热点问题,而能源消费则是其中的重要方面。研究以大熊猫国家公园试点区为例,测算了农户在参与生态旅游前后各项能源的消耗及其碳排放的变化情况,并利用改进的STIRPAT模型探讨其影响因素,结果发现:农户在参与生态旅游之后能源消费结构呈多元化趋势,薪柴和电能源消耗成为碳排放的主要来源;农户接待游客量、收入水平以及实物和资金等能源补贴政策显著影响了能源碳排放量。基于此,提出规范农户经营行为、提高资金补贴、推广节能技术和设备、加强宣传力度等对策建议。     

城镇化、城乡消费比例和结构对居民消费间接CO2排放的影响*

本文利用投入-产出分析法计算了我国居民消费间接CO2排放量,并应用结构分解分析（SDA）方法分析了城镇化、城乡消费比例、消费结构等因素对居民消费间接CO2排放的影响。研究结果发现：（1）城镇化的扩张和消费结构的升级是增加我国居民消费间接CO2排放的重要因素,尤其是食品、居住和交通通讯是导致居民消费间接CO2排放的主要部门;（2）城乡消费比例和排放强度对居民消费间接CO2排放具有明显的抑制作用;（3）人均消费的提高对居民消费间接CO2排放增长贡献最大。最后,本文基于实证结果提出了减少我国居民消费间接CO2排放的政策建议。     

家庭消费碳排放影响因素及其变化趋势分析——以陕西省为例

以陕西省2003—2017年数据为样本,建立LMDI模型分析各因素对陕西省家庭消费碳排放的影响及其变化趋势。结果表明,家庭消费效应、住房面积效应和家庭规模效应是造成家庭碳排放上升的正向推动因素,而碳排放强度效应、消费抑制效应和居住密度效应对家庭碳排放具有负向影响;2003—2017年,碳排放强度效应呈“U”型变化趋势,家庭消费效应、家庭规模效应和住房面积效应呈上升趋势,消费抑制效应和居住密度效应呈下降趋势。政府制定碳减排政策时可从碳排放贡献率较大的家庭消费、住房面积和家庭规模等方面着手,有针对性地缓解日益增长的家庭消费碳排放。     

中国城镇家庭能源贫困评估*——基于微观调查数据的研究

我国扶贫工作重点已进入新阶段,从消除绝对贫困向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变,从解决收入贫困向解决多维贫困转变,从重点解决农村贫困问题向统筹城乡扶贫转变。能源是人民生活质量的重要指标,能有效反映福利水平。了解我国城镇家庭能源消费的基本特征、准确测度能源贫困水平与分布,有助于为今后扶贫工作提供资料基础和科学管理依据。本文构建消费者能源消费决策分析框架,并运用第一次中国家庭能源消费调查数据,考察居民收入与能源消费之间的关系,并对中国城镇家庭能源贫困状况进行测度。研究发现,居民收入与能源消费之间存在S型非线性关系,能源价格、家庭特征、地域特征等因素在能源消费决策中都发挥重要影响。我国城镇家庭相对能源贫困较为严重,主要表现为能源可支付性问题。能源贫困率在20%左右,其中电力贫困程度更为严重,超过25%。家庭收入增长、户主受教育程度提高、城市电力基础设施的普及、城市环境规制水平的提升会显著降低城镇家庭陷入能源贫困的可能性,而电力价格上涨会显著增加城镇家庭陷入能源贫困的概率。     

中国区域碳排放空间计量研究

如何从空间视角实现经济发展与碳减排双赢,是建设“美国中国”的重要推手,也是生态文明建设的必然要求。基于STIRPAT模型,从区域层面构建碳排放驱动因素扩展STIRPAT模型,并运用空间杜宾模型实证考察各驱动因素对碳排放规模和碳排放强度的影响。结果显示：地区间碳排放存在显著的示范和带头作用,驱动因素通过直接和间接途径影响碳排放,除能源价格外,其他影响因素均表现出显著性。因此,实现碳减排需要充分考虑空间相关性、异质性和外溢性,稳步推进城镇化进程,加大技术创新步伐,优化产业结构升级和能源消费结构,适度提高能源价格,在扩大对外开放的同时加大对外商投资的甄别。     

Estimating direct and indirect rebound effects for U.S. households with input–output analysis. Part 2: Simulation

This is the second part of a two-part paper that integrates economic and industrial ecology methods to estimate the indirect rebound effect from residential energy efficiency investments. We apply the model developed in part one to simulate the indirect rebound, given an estimate of the direct rebound, using a 2002 environmentally-extended input–output model and the 2004 Consumer Expenditure Survey (in 2002$) for the U.S. We find an indirect rebound of 5–15% in primary energy and CO₂e emissions, assuming a 10% direct rebound, depending on the fuel saved with efficiency and household income. The indirect rebound can be as high as 30–40% in NO_x or SO₂ emissions for efficiency in natural gas services. The substitution effect modeled in part one is small in most cases, and we discuss appropriate applications for proportional or income elasticity spending assumptions. Large indirect rebound effects occur as the U.S. electric grid becomes less-carbon intensive, in households with large transportation demands, or as energy prices increase. Even in extreme cases, there is limited evidence for backfire, or a rebound effect greater than 100%. Enacting pollution taxes or auctioned permits that internalize the externalities of energy use would ensure that rebound effects unambiguously increase consumers' welfare.