我国钢铁工业碳排放影响因素分解分析

本文针对我国钢铁工业能源消耗和钢铁需求刚性的特征,依据国外著名学者Yoicbi Kaya提出的Kaya恒等式,构建了钢铁工业碳排放影响因素的分解模型,并利用协整方法探讨了碳排放量与影响因素之间的均衡关系.研究表明:钢铁工业增加值每增长1个百分点,碳排放量平均增加25.58万吨;能源消耗1吨标煤,释放出的二氧化碳为1.25吨;能源消耗经济效益每增长1个百分点,碳排放量平均降低38.58万吨;钢铁消耗量每增长1个百分点,碳排放量平均增加13.03万吨.基于此,依据定量分析的结论从控制我国钢铁工业的增长速度、增加清洁能源比例、进行技术创新3个方面提出了相关对策建议.     

苏浙沪碳排放影响因素分解及比较分析

基于苏浙沪地区1998年-2008年时间序列数据,根据碳排放量的基本等式,计算出苏浙沪地区总的碳排放及单位GDP碳排放,并运用LMDI因素分解模型,横向分析人口数量、经济规模、行业碳排放强度及行业产出份额对苏浙沪地区整个碳排放变化的影响情况,纵向比较国民经济六大部门的行业碳排放强度变化对碳排放的贡献率。研究表明：江浙沪地区的单位GDP碳排放逐步减少,碳排放的增速与GDP增速关系密切,经济增长是碳排放量变化的主要拉动因素,行业碳排放强度变化抑制了CO2的排放,尤其工业部门的贡献最大。     

我国工业部门碳排放影响因素分析

本文以我国工业部门为研究对象,构建工业部门对数平均迪氏指数分解LMDI因素分解模型;对碳排放恒等式进行改进,并将改进的碳排放等式和LMDI因素分解法运用到工业部门的碳排放因素分解中,实证研究各影响因素对碳排放量的影响。实证结果显示:我国工业部门的能源结构、经济增长水平及人口数量与碳排放的增长呈现出正相关关系;能源强度与碳排放增长呈负相关关系。最后,根据实证分析结果,给出我国工业部门的减排政策建议。     

基于偏最小二乘模型的碳排放区域差异及影响因素的实证分析

本文对我国30个省份2000~2010年主要能源的二氧化碳排放量进行测算,通过K-均值聚类分析将各省域按照"排放———效率"类型分为四大类,并运用偏最小二乘建模分析了能源消费结构、经济发展水平、产业结构、人口规模、城市化率以及碳排放强度对4类区域碳排放的影响。结果表明:4类区域的二氧化碳排放存在明显差异,人口规模、产业结构和碳排放强度是4类地区碳排放共同的驱动因素;对于高排———低效地区和低排———低效地区,经济发展水平与碳排放呈倒U型关系,高排———高效地区与低排———高效地区的经济发展水平与碳排放之间并无显著的倒U型关系;另外,能源消费结构与4类地区碳排放的相关性存在明显差异。本文对上述差异做出分析与解释,并提出了相应的政策建议。     

碳排放权交易对试点地区绿色发展的影响及溢出效应——基于PSM-DID和SDID模型的实证分析

在碳中和、碳达峰背景下,本文选用2003～2021年全国273个地级市的面板数据,以碳排放权交易试点(CETP)为出发点,用生态效率测度绿色发展水平,通过PSM-DID和SDID模型实证检验了CETP对绿色发展的直接效应、间接效应和空间溢出效应。研究发现：(1)CETP能显著促进绿色发展,且通过了安慰剂检验和稳健性检验;(2)CETP产生的创新效应对绿色发展有推动作用,但产业结构效应不显著;(3)CETP对周边试点城市产生了显著负向的溢出效应,但对非试点城市的生态效率无明显影响。最后,结合以上研究结论,提出了政策建议。