基于指数分解的居民生活用能碳排放影响因素研究

运用对数均值迪氏指数(LMDI)因素分解法,构建了居民生活用能碳排放影响因素模型,并运用该模型对2000~2012年中国居民生活用能碳排放影响因素进行了实证研究。研究发现,造成我国居民生活用能碳排放快速增长的最主要原因是人均消费水平的提高,其次是居民能源消费支出占总生活消费支出比重的增加。能源消费结构的改变促进了居民生活用能碳排放量的减少,是抑制我国居民生活用能碳排放量减少的主要力量。能源价格的不断上升,也在一定程度上促进了居民生活用能消费及碳排放量的降低。     

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。     

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。     

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。     

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。     

能源碳排放的空间依赖与经济增长——基于广东的空间面板模型分析

利用探索性空间数据,分析了广东省碳排放的空间格局及其空间跃迁状态,并进一步采用空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)分析碳排放与经济增长的关系。结果表明:广东省市域人均碳排放存在显著的空间自相关性,绝大部分城市属于"高——高"和"低——低"类型,碳排放集群格局表现出高度的空间稳定性和路径依赖性。人均碳排放的主导驱动因素是人均GDP,但人均碳排放与人均GDP增长未呈现显著的倒"U"型关系;能源效率、产业结构调整与城市化水平提升对人均碳排放具有显著的削减作用,而对外贸易和技术进步对碳排放的影响在统计上不显著。     

城镇居民食物消费碳排放分析——以长江中游省会城市为例北大核心

在界定长江中游4座省会城市(武汉、合肥、长沙、南昌)居民食物消费碳排放系统边界的基础上,运用生命周期法(LCA)对4座城市2001—2018年间居民食物消费碳排放量和人均碳排放进行测算,并对其碳排放结构、影响因素进行分析。结果表明:(1)在研究期内,4座城市居民食物消费碳排放量在总体呈上升趋势,其中武汉市碳排放最高,长沙市最低,人均碳排放除了长沙市在食物加工阶段呈下降趋势以外,其他3市在各个阶段和总体上都呈上升趋势。(2)南昌市和长沙市食物消费碳排放主要来源于储藏和加工阶段,武汉市和长沙市的主要碳排放来源从储藏和加工阶段逐渐向运输阶段转移,食物垃圾处理阶段在4个城市中占比都很小。最后对相关研究方法进行了探讨和展望。     

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。     

城市居民嵌入式碳排放空间差异及影响因素

伴随着快速城镇化进程中生活水平的不断提高和生活方式的重大转变,居民日常消费产生的嵌入式碳排放成为学术界关注的焦点。借助大样本调查数据和高分辨率遥感影像,采用EIO-LCA模型、ESDA-SDE和GWR等统计分析方法探索城市内部精细尺度家庭嵌入式碳排放空间分异规律及其形成机制。结果表明:家庭嵌入式碳排放的空间依赖性特征明显于空间异质性特征;高值区聚集于城市扩张较快的新建开发区,以大量新建商品房小区和机关事业单位家属院的居民为主;家庭和住房特征、生活方式、消费理念均对人均嵌入式碳排放有显著影响;影响因素的作用强度空间渐进规律明显,其中家庭收入和低碳消费理念对碳排放的影响空间破碎化程度较高。研究验证了城市蔓延对居民碳排放的影响及情景化生活方式理论在中国城市低碳社区构建中的适用性。     

Examining the influencing factors of CO2 emissions at city level via panel quantile regression: evidence from 102 Chinese cities

Ascertaining the influencing factors of carbon dioxide emissions in Chinese cities is an important issue for policy-makers. This paper investigates the effect of several determinants on carbon emissions per capita in Chinese cities. Non-normally distributed and heterogeneous features of carbon emissions per capita in Chinese cities are considerably important. The empirical results demonstrate that GDP per capita has an increasingly positive impact on carbon emissions per capita due to the growth in household consumption. Urbanization has a slightly decreasing positive effect on carbon emissions per capita with a quantile increase resulting from continuous highway construction. Industrialization has a decreasing positive effect with carbon emission per capita quantile increases because of increasing energy efficiency and lower costs related to carbon reductions. The population has a decreasing negative effect on carbon emissions because of people’s increasing demand for environmental safety. The distributions of emissions per capita conditional on the 10th and 90th quantiles of independent variables also vary considerably. Specific policy implications are provided based on these results.     

中国人口城市化与碳排放关系的实证研究——基于1978年-2009年时间序列数据的计量检验

利用了1978-2009年之间的碳排放量和城市居民的人均可支配收入、城市人口密度以及城市第三产业的就业人数等时间序列数据,分析了人口城市化与碳排放之间的内在机理和动态机制。城市居民的人均可支配收入对碳排量存在正的效应;而城市人口密度和城市第三产业的就业人数从长期来看对碳排量存在负的效应。提出了几项政策建议,期望引起相关决策部门的重视。     

基于STIRPAT模型的西安市碳足迹预测和情景分析

基于STIRPAT模型,构建西安市碳足迹的预测模型。通过岭回归分析后发现,人口规模、人均GDP、单位GDP二氧化碳排放量和第二产业占比每变化1%,西安市碳足迹量将发生0.536%、0.21%、0.44%和0.457%的变化。人口规模、人均GDP是西安市碳足迹的驱动因素,碳足迹强度下降和第二产业占比下降对西安市碳足迹的抑制作用不明显。设置发展情景,测算西安市2020—2030年的碳足迹量。结果表明,保持人口和经济适度增长,降低碳足迹强度和优化产业结构,可以控制西安市碳足迹量过快增长。根据西安市碳足迹趋势的情景分析,提出发展政策建议。     

家庭异质性视角下城乡居民家庭碳排放研究——以陕西为例

为把握城乡居民各种口径碳排放的变动趋势,借鉴IPCC推荐方法及投入产出分析方法,分别测算2005—2017年陕西省居民家庭各种口径的碳排放量,发现陕西城镇家庭各口径碳排放量均高于农村家庭;为分析引起城乡居民家庭直接和间接碳排放总量变动的深层原因,借鉴对数平均迪氏指数分解(LMDI)模型,发现家庭人均收入、家庭户数效应、家庭规模效应、能源消费结构、能源消费强度、家庭消费率、家庭消费结构等表征家庭异质性的变量对城乡家庭直接及间接碳排放总量有不同程度的正向驱动或负向驱动效应,并根据研究结论对地方政府控制家庭碳排放量提出政策建议。     

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。     

广东省化石燃料碳排放的地域差异

碳排放的研究是认识和发展低碳经济的基础。采用2000—2009年广东省化石燃料消费和人口、经济产出等数据,对广东省10年来化石燃料消费所产生的碳排放进行了估算,分析碳排放量在时间和空间变化上的地域差异,并采用因素分解法对碳排放的影响因素进行了定量分析。结果表明：①2000—2009年间广东省碳排放总量变化大、增长速度快,时序内表现出快速、平稳和稳定增长三个阶段性特征;工业部门是广东碳排放的主要力量,且行业差异性特征明显。②通过对广东省各地级市碳排放量的聚类分析得知,广州、深圳、东莞、佛山4城市和多年GDP变化类似,聚类于碳排放量最高的等级,和其他城市差距较大;广东省碳排放的变化在空间上呈现出＂中心—外围＂结构,表现出由集聚向扩散的演变规律。③能源结构、能源消耗强度、经济发展状况以及人口因素等是影响广东碳排放地域差异的主要因素。     

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。     

低碳环境下“一带一路”重点省份先进制造业生产效率测度

选取2009—2016年“一带一路”沿线17个省份的相关数据,在考虑碳排放的情况下运用三阶段DEA和Malmquist方法,搭建指标体系对该区域先进制造业生产效率进行分析。研究发现：规模效率是制约17个省份先进制造业生产效率的关键因素。当受到环境及随机扰动因素影响时,该区域先进制造业生产效率整体呈现“沿海高,内陆低”的地区差异化特征。SFA回归分析发现,产业结构、对外开放水平等因素,对效率有显著影响;从动态角度分析,技术进步是提高Malmquist指数的主要因素。最后为我国整体先进制造业的良性发展提供建议措施,使得先进制造业由要素驱动升级为效率驱动。     

生育政策调整是否会影响我国“碳达峰”目标的实现?——基于STIRPAT和Leslie模型的实证研究

以中国人口生育政策调整为研究背景,基于STIRPAT模型和Leslie模型综合考察中国人口生育政策调整可能对实现“我国二氧化碳排放力争2030年前达到峰值”目标所带来的影响。结果表明,除了经济发展水平、能源技术水平、能源消费结构等因素外,人口年龄结构对人均碳排放也具有显著影响。在论文设置的四种生育率情景下,人口总量峰值分别出现在2025年、2027年、2031年和2027年。若生育政策调整能够有效提高社会总和生育率,人口规模和人口年龄结构的变化会使碳排放总量峰值推后出现。因此,中国逐步放宽的人口生育政策可能会给实现碳达峰目标带来一定压力。     

市场机制对中国人均能源消费调节作用的实证研究

目前研究中国能源问题大多集中在能源消费总量上，而常常忽视了入均能源消费量的问题。通过地图显示，可以初步判断中国人均能源消费主要与两个因素有关：经济因素和能源资源禀赋因素。通过加权最小二乘（WLS）基准模型发现，经济发展水平、能源资源禀赋、第二产业和第三产业比重与人均能源消费成正比关系；市场机制调节作用下的能源价格抑制了人均能源消耗。然后运用分位数回归方法，结果发现：经济欠发达地区、沿海能源资源匮乏地区；第二产业比重较低的地区的弹性系数较高；在25％-80％分位数段内，第三产业比重的弹性系数基本相同；虽然市场化通过能源价格起到了调节人均能源消费量的作用，但分位数回归的结果显示能源价格仍然是扭曲的。