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。     

基于因素分解模型的黑龙江省碳排放影响因素分析

长期以来,能源消费是碳排放的主要来源。通过对影响黑龙江省碳排放的主要因素进行分析,指出粗放型的经济发展模式和以重工业为主导的产业结构是黑龙江省碳排放量增长的主要拉动因素,能源效率的提高成为影响黑龙江省碳排放量的主要抑制因素。转变经济发展模式、优化产业结构和能源结构、提高能源效率可以有效抑制黑龙江省碳排放的增长。     

基于IPAT公式的省际间碳排放驱动因素比较研究

现阶段深入研究我国各省区经济发展中碳排放增长的驱动因素,对有的放矢地制定减排政策,发展低碳经济和应对气候变化有着重要的理论和现实意义。基于IPAT公式,对1999—2008年我国各省区碳排放数据进行分析,结果显示近10年来各省区碳排放量均有增加,不同省区驱动因素的作用不同,多数省区单位GDP能耗和碳排放强度都出现下降的趋势,表明节能减排工作取得一定成效。但单位能源的碳强度出现增长趋势,加上我国正处在工业化和城市化的加速时期,具有对能源和碳排放的需求刚性,因此我国未来的减排工作依然充满挑战,藉此提出了开展碳减排的政策建议。     

“双碳”背景下长三角地区碳排放情景模拟研究北大核心

长三角地区是中国经济发展的引擎之一,碳排放量位居中国前列,合理模拟长三角地区碳排放量,有助于中国碳减排目标的实现。基于改进的IPAT模型,模拟了2015—2060年长三角地区碳排放量,结果表明:基准情景下,上海、江苏、浙江和长三角地区的碳排放分别在2020年、2025年、2030年和2025年达到峰值,碳排放量分别为166.430百万吨、1 034.391百万吨、457.954百万吨和1 650.570百万吨;低碳情景下,碳排放均在2020年达到峰值;高碳情景下,仅上海在2030年达到峰值,江苏、浙江和长三角地区碳排放均无法在2030年达到峰值。长三角地区作为优化开发区,应以基准情景作为发展的下限,以低碳情景作为发展的上限,确保社会经济平稳健康可持续发展。同时,根据长三角地区各省市现状,提出了低碳发展策略,以期为长三角地区低碳发展,顺利实现碳中和,提供决策参考。     

长三角地区能源消费碳排放驱动因素分析及优化策略

应用LMDI因素分解法与基于岭回归估计的修正STIRPAT模型,基于1997—2016年的时间序列数据,实证分析长三角地区能源消费碳排放驱动因素。研究结果表明,经济产出、人口规模是正反馈驱动因素,分别促进产生186 215.76万吨、14 421.71万吨碳排放,能源强度和能源结构是负反馈驱动因素,分别抑制产生93 253.01万吨、4 082.47万吨碳排放。经济产出、人口规模、能源强度和能源结构因素每增加1%,二氧化碳排放量随之增加0.845?4%、2.293 5%、0.832 8%和1.933 3%。在生态文明建设进入新时期和长三角区域一体化发展上升为国家战略的时代背景下,要加速推动经济发展方式向低碳集约型转变,加快新能源绿色化变革,在生态补偿、产业链升级、公共服务等方面建立一体化发展新机制,促进长三角地区可持续高质量发展。     

广东省碳排放影响因素的实证分析研究

本文利用广东省1990-2008年的时间序列数据,通过LMD分解方法研究了广东省近年来的碳排放的趋势以及其影响因素,研究结果显示：经济发展促进广东省碳排放提高的积极因素,而能源结构以及能源效率的变化是其抑制因素。能源效率在研究期间是抑制广东省碳排放的主要根源,而能源结构的抑制作用一直未能充分发挥,从而导出今后作为影响能源结构的产业结构优化是减少广东省碳排放的主要途径和方法。     

低碳经济“脱钩”量化分解模型研究——基于IPAT方程的分析

在IPAT方程基础上运用LMDI分解法构建了低碳经济"脱钩"量化分解模型,并以山西为例进行分析。结果表明,1999～2009年间山西低碳经济已从"扩张负脱钩"和"无脱钩努力"阶段逐步改善为"弱脱钩"发展阶段;能源强度降低对低碳经济发展起到了关键性作用,产业结构和能源结构调整等其他措施效果并不明显。该模型的建立对科学评价减排措施和低碳经济发展具有重要的方法论意义。     

中国碳排放强度与影响因素的关联分析

碳排放强度与影响因素的关联程度,直接影响正确判断和把握碳排放强度的发展方向。通过分析碳排放强度及其影响因素的灰色关联度大小,来制定控制碳排放强度的短期和长期政策。文章基于美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分享中心(Carbon Dioxide Information Analysis Center,CDIAC)提供的我国2000-2011年全国碳排放量数据,核算出中国各年度的碳排放强度,通过采用灰色系统理论中灰色关联分析方法,分别从静态、动态的视角研究中国碳排放强度与技术进步、人口、经济增长、产业结构、能源价格以及城镇化率的关联关系,取得的研究结果表明,技术进步是影响我国碳排放强度的主要因素,其次是产业结构和人口;技术进步对碳排放强度的绝对关联关系和相对关联关系都是最大;能源价格影响碳排放强度的相对关联度较高,但是能源价格的绝对影响因素较低。因此中国应该在发展低碳经济建设的同时,综合考量各个影响因素,积极调整相关政策,科学实现我国碳减排目标。     

青岛市能源消费碳排放及影响因素分析

采用各行业能源消费相关统计数据,根据《IPCC2006国家温室气体清单指南》中的碳排放计算公式和碳排放系数缺损值计算了青岛市2000-2015年能源消费的碳排放,并应用因素分解法对青岛历年的碳排放量及其影响因素进行了分析。结果表明:GDP增长是导致碳排放量增长的主要动力,而产业结构优化调整、技术进步则是导致碳排放量减少的因素;工业对碳排放强度和碳排放总量的变化起决定性作用,在宏观和工业内部两个层面进行产业结构优化调整是实现碳排放总量减少的关键。     

基于因素分解模型的二氧化碳排放影响因素分析——以山西为例

文章通过因素分解模型定量地计算了能源结构、能源效率、经济增长对山西1990年～2008年CO2排放的贡献度。结果表明经济增长因素对山西人均碳排放的拉动作用呈指数增长。相较之,能源结构和能源效率在碳减排方面的抑制作用在不断弱化,难以抵消经济增长对碳排放增长的巨大拉动作用。因此,山西亟需在提高能源使用效率的同时优化能源结构,增加其在碳减排上的抑制作用。     

中国碳排放的影响因素分析

中国的碳排放处于快速上涨时期,通过碳排放因素分解分析可以区分不同因素对碳排放起到的作用,还可以找到碳减排在哪些方面还有潜力可挖,为政府制定目标政策提供参考。     

中国人均能源碳排放因素分解及减排途径分析

以1981-2008年中国一次能源消费总量、人口数和GDP数据为基础,通过实证分析经济发展、能源强度和能源结构对这一时期人均碳排放的贡献发现:经济发展拉动了人均能源碳排放的增长,能源强度的降低抑制了人均能源碳排放的增长,能源结构的变化在研究期内先对人均能源碳排放起促进作用,然后起抑制作用,其拐点出现在1997年,但研究期内贡献不显著.近年来,能源结构的贡献却有逐步增强的趋势.     

中国碳排放量影响因素研究——基于省级面板数据的分析

采用中国30个省（市、区）2000～2010年的相关数据,运用面板数据模型对中国碳排放量的影响因素进行实证研究。面板协整检验表明：区域碳排放量与人均GDP、产业结构、人口数量、能源价格、能源效率和人均可支配收入之间存在长期稳定的内生经济关系。运用面板模型估计各因素的影响系数分析,认为对中国东部、中部、西部地区碳排放量影响最大的三大因素为人均GDP、人口数量和能源效率。     

基于IPAT模型的干旱区生产用水资源情景模拟研究——以新疆为例

水资源利用问题对新疆绿洲可持续发展的关键问题,这关系到新疆绿洲经济、社会、生态等各个方面。本研究采用情景分析的方法,预设七种可能出现的发展情景,对各种情景展开分析,为未来绿洲水资源的利用做出预测。最终确定情景6(调整产业结构、加强节水条件下的强水资源消费控制)和情景7(经济加速增长、调整产业结构、加强节水的强水资源消费...     

基于IPAT模型的福建环境效率定量测评

随着人们对资源和环境问题的关注逐渐加强,如何对这些问题进行定量分析成为一个重要的课题.其中一个很重要的方面,就是在现行的发展模式下,按照经济规划的发展要求,在资源消耗和污染排放方面,应该采取多大的控制力度,以确保经济的可持续发展.下面将运用IPAT模型,进行尝试性研究.     

我国各省碳排放测算及其影响因素分析

伴随着我国经济的高速发展,能源消费量持续增长,环境恶化加剧,碳排放带来的温室效应已成为摆在我们面前不客忽视的严竣现实.本文综合考虐了人口增长率、工业增加值、第三产业比重、治理废气投资等因素,建立了多元回归模型,对中国三十个省份的碳排放量数据用面板模型进行定量分析,并在此基础上提出了相应对策与建议.     

我国各省碳排放测算及其影响因素分析

伴随着我国经济的高速发展,能源消费量持续增长,环境恶化加剧,碳排放带来的温室效应已成为摆在我们面前不容忽视的严峻现实。本文综合考虑了人口增长率、工业增加值、第三产业比重、治理废气投资等因素,建立了多元回归模型,对中国三十个省份的碳排放量数据用面板模型进行定量分析,并在此基础上提出了相应对策与建议。     

中国碳排放与经济增长的动态关系——基于VEC模型

利用1953—2010年中国碳排放量与GDP的时间序列数据,运用协整理论、向量误差修正模型并进行Granger因果关系分析,对中国碳排放量与经济增长之间的关系进行了实证研究。结果表明:从长期来看,碳排放量与经济增长之间存在协整关系;从短期来看,碳排放量与经济增长之间存在动态调整机制;碳排放量与经济增长之间存在因果关系。最后,提出了降低碳排放量的对策。     

1991～2008年中国碳排放影响因素研究

采用LMDI法建立中国人均碳排放量的因素分解模型,基于1991～2008年数据分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素的变化所引起的碳排放量变动趋势.结果显示:经济发展与人均碳排放量成正比关系,与能源结构和能源效率成反比关系,且这两个因素与人均碳排放量呈倒U型曲线关系.这说明经济发展的促进作用大于能源效率和能源结构的抑制作用,碳排放量仍在增加.因此,我国应该积极采取措施提高能源效率,改善能源结构,尤其要提升经济发展质量.     

中国出口贸易的隐含碳排放研究——基于改进的投入产出模型

本文通过改进传统的投入产出模型,分别从总量、行业和贸易伙伴等层面对我国2002-2009年的出口隐含碳排放进行了动态的考察.研究结果表明,该阶段我国约有12％-18％的碳排放由出口贸易引致,且随着出口规模的不断扩大,隐舍的碳排放也持续增加.其中,加工制造业和化学工业是我国出口碳排放的主要载体,而美国和欧盟分别是2002和2007年我国最大的出口碳排放受益国.