基于对数平均因素分解法的低碳排放计量模型初探

低碳排放受经济规模、能源结构、碳排放强度、能源利用效率、经济增长方式、产业结构、城市化水平、碳汇与碳源等多种因素影响,在实际排放量计算公式基础上引入调整系数,构建调整后的碳排放量计算模型提供了碳排放计量的新思路。     

我国碳排放强度影响因素的实证分析

文章运用单位根、格兰杰因果检验和自向量回归模型,利用我国1980～2010年的样本数据,对我国的碳排放强度影响因素进行计量分析。研究发现:产业结构、技术进步、城市化和投资对碳排放强度具有长期影响,能源结构和人口规模变化对碳排放强度具有短期效应。碳排放强度的影响因素依重要程度排序为:产业结构、城市化、能源结构、技术进步。     

西部地区碳排放与经济增长关系的实证研究

文章利用柯布和道格拉斯的C-D生产函数模型,构造了碳排放与经济增长关系的非线性回归模型,并以人口规模、产出规模、产业结构、能源效率、科研投入等经济增长因素为解释变量,对西部地区1991-2009年碳排放与经济增长关系进行了实证分析。研究结果表明:产业结构、人口规模与产出规模对碳排放的正向影响程度逐渐减弱,科研投入对碳排放产生负相关效应,能源效率对碳排放的影响不显著。     

湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的因素分解分析

基于扩展的Kaya恒等式,应用LMDI分解方法,文章定量分析了人口规模、经济规模、产业结构、技术进步和能源结构5个因素对湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的影响.结果表明:经济规模效应、技术进步效应、产业结构效应和人口规模效应是正向影响因素,其对湖南省16年间能源消费碳排放总量变化的贡献率分别为41.15%、37.84%、12.86%和9.46%;能源结构效应是负向影响因素,其贡献率仅为-1.3%.湖南省减少碳排放的重点是加快推广碳减排相关技术的应用和普及,加快发展可再生能源,促进产业结构的优化和升级.     

山东省碳排放演进特征及影响因素的实证研究

根据山东省1998—2009年经济发展与能源消费数据,分析了山东省碳排放的演进特征,基于Kaya公式对碳排放的影响因素进行了实证研究。利用SPSS13．0对山东省人均GDP、能源强度、碳强度、三次产业与碳排放量间的动态影响关系进行了实证研究,结论表明,山东省作为全国的经济大省和能耗大省,近十二年碳排放量呈持续增长态势,存在着经济增长与碳排放的线性高度相关关系,产业结构、能源消费结构与碳强度均对碳排放有着重要影响。实证结果表明,在保障经济稳定增长的同时,山东省应建立低碳工业化战略,构建低碳产业体系,优化能源消费结构,加强低碳技术创新,宣传低碳消费观念,促进产业低碳转型。     

中国碳排放省级差异及其影响因素与减排机制研究

在现有各省共有各类能源消费数据资料情况下,本文运用更为细致的化学原理进行了各省共同区间2000-2008年碳排放量的估算,通过引入碳排放泰尔系数定量衡量各省差异及波动特征,并采用动态面板模型等对于我国碳排放的影响因素及碳减排机制进行了实证分析,主要结论表明:(1)我国近年来碳排放增长趋势明显,从碳排放总量来看,东中西部存在着较大差异,但从碳排放增速来看,东中西部比较接近,差异不明显。(2)基于GDP的碳排放泰尔系数表明全国碳排放的差异程度有较大的波动,在2004年左右差异达到了顶峰,泰尔系数大约在0.2左右,总差异较大的波动主要是由于区域内各省差距的巨大波动所造成。第二产业GDP碳排放全国总差异值波峰出现的时间与总GDP泰尔系数相同,东中西部三大区域内各省差异对第二产业GDP碳排放泰尔系数全国总差异的贡献程度远大于各区域之间差异的贡献程度。(3)我国各省碳排放机制方面存在着显著的惯性特征,上一期碳排放量对于当期碳排放量具有重要的正向影响,其系数为0.844。在产业结构方面,第二产业产量对于碳排放具有重要的正向影响,其弹性为0.081;能源消费结构方面,煤炭消费占能源消费比重对于碳排放的影响极其显著,系数为0.189。煤炭产量对于碳排放具有重要影响,其弹性为0.016,煤炭资源禀赋对于碳排放影响明显。2000年以来我国碳排放与第二产业增长是单调递增曲线关系,碳排放量不仅随着第二产业的发展显著增加,而且增加的速度越来越快。以上重要结论为我国制订与碳减排相关的产业政策和环境规制政策等提供了科学依据。     

基于STIRPAT模型的甘肃省能源消费碳排放影响因素分析

依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。     

城镇化对建筑业碳排放影响的门槛效应分析

对全国各省市建筑业碳排放进行核算,并由此分析建筑业碳排放与城镇化之间的非线性关系,发现:1.城镇化对建筑业碳排放的影响存在门槛效应,门槛估计值为y赞=4.036。门槛值左右两区间内建筑业碳排放对城镇化的弹性系数分别为0.0476与-0.0139,表明低水平城镇化使建筑业碳排放增加,而高水平城镇化则使其减少。2.城镇化对建筑业碳排放的影响存在显著的地区差异,中西部地区各省市城镇化促进了建筑业碳排放,而东部地区大多省市则抑制了建筑业碳排放。     

城市化、工业化对中国区域碳排放影响研究——基于空间DURBIN模型的实证分析

在测算30个省市1997-2011年的二氧化碳排放量的基础上,运用空间DURBIN模型分析了我国区域碳排放的空间聚敛性,量化分析了5个变量对碳排放的影响以及5个空间滞后变量在相邻区域碳排放之间形成的溢出或挤出效应。研究发现城镇化率、能源强度、建筑业总产值及规模以上工业产值等指标均对碳排放有显著影响;城镇化率、能源强度及规模以上工业产值的空间溢出或挤出效应对相邻区域碳排放产生了不同程度的影响。     

北京市碳排放库兹涅茨曲线的实证研究

自改革开放以来,我国经济高速发展,但是随之而来的碳排放问题也日趋突出。本文以传统的环境库兹涅茨模型为基础,对北京市1980-2016年的碳排放量与经济增长的关系进行了研究,并考虑了产业结构、能源强度和城镇化水平三个控制变量对碳排放的影响,建立了扩展的库兹涅茨模型进行综合分析。研究结果表明:第一,北京市碳排放量与经济增长之间存在倒N型关系,且目前处于递增阶段;第二,北京市碳排放量还受到产业结构、能源强度和城镇化率的影响。第二产业所占比重和能源强度对碳排放有正向的拉高作用,城镇化率对碳排放有拉低的作用。最后本文提出了对应的政策建议。     

广东碳排放量的动态演进

本文根据广东省统计年鉴,计算出1990～2011年碳排放量,结合经济发展水平、能源结构和产业结构,分析广东省碳排放动态演进过程,并通过LMDI因素分解模型,分析出经济发展、能源强度和碳排放强度的贡献度和贡献率。研究表明:广东省碳排放量与经济发展水平高度相关,高碳能源结构和产业结构将使得碳排放量保持增长态势;经济发展因素推动碳排放增长,能源强度和碳排放强度抑制碳排放增长。     

产业结构优化对碳排放的影响——基于空间计量经济模型

基于2003—2017年中国各省份面板数据,首先,运用空间固定效应杜宾模型,研究了产业结构优化对碳排放的影响。结果表明:产业结构优化降低了本省碳排放水平,但是通过分解产结构优化对碳排放的效应可知,虽然本省通过产业结构优化降低了本省碳排放,但却增加了邻近省份的碳排放量。其次,运用地理加权回归模型研究产业结构优化存在空间异质性对碳排放的影响。通过模型回归结果发现:发达省份的直接效应较小,而间接效应则较大,对于相对不发达的省份则相反。     

基于协整检验的江苏省碳排放强度影响因素分析

文章首先利用pearson关联度分析,从可能影响江苏省碳排放强度的七个因素中筛选出与碳排放强度相关度最高的前三个变量:能源强度、第三产业比重和外贸依存度,然后采用协整分析方法研究三个变量和碳排放强度之间的长期均衡关系,得到协整模型和向量误差修正模型,同时进行脉冲响应函数和方差分解分析.结论为江苏省碳排放强度与能源强度、第三产业比重之间存在正向影响关系,碳排放强度与外贸依存度之间存在负向影响关系.鉴于分析结果,建议从提高能源效率、第三产业低碳化和优化对外贸易结构三个方面降低江苏省碳排放强度.     

碳排放权交易试点的区域减排效应——基于PSM-DID模型

选取2007—2019年中国30个省区市的数据,以碳排放权交易政策构造准自然实验,采用倾向得分匹配-双重差分模型分析碳排放权交易试点对区域的碳减排效应。研究发现,碳排放权交易降低了试点区域的碳排放量。经过中介效应检验发现,碳排放权交易通过引起试点区域的产业结构升级和能源消费结构优化来促进碳减排,加快了试点区域的产业结构调整升级,提高了清洁低碳能源的消费比例,减少了煤炭等化石能源的消费。通过协同减排效应分析发现,碳排放权交易发挥了协同减排作用,减少了二氧化硫等其他污染物排放量。     

影响我国碳排放的因素分解

我国实现碳达峰、碳中和的任务目标存在诸多的困难与挑战,研究不同地区碳排放的主要影响因素对制定差异化政策有重要的意义.基于1997—2019年我国的30个省级面板数据,采用混合回归模型(PRM)和固定效应模型(FEM)分别对我国人均碳排放的影响因素以及东中西部的人均碳排放因素进行实证分析,研究发现不同地区差异化的禀赋条件,影响碳排放的主要因素也是不同的.从全国范围来看,人均能源消费、能源结构、清洁发电量比重、城镇化率、人均国内生产总值均通过显著性检验,且符合环境库兹涅兹倒"U"型曲线.但东中西部碳排放量的主要影响因素却各不相同,东部地区只有人均国内生产总值通过了显著性检验,而中部地区的人均碳排放量主要受人均能源消费的影响,西部地区清洁发电对减少碳排放有积极的影响.针对不同地区对碳排放量影响的异质性,从加快技术进步、推动产业结构调整、提供政策保障等方面提出了相应的政策建议.     

区域性中心城市的碳排放测定及影响因素分析——以青岛市为例

碳排放量及碳排放强度是衡量低碳城市建设成功与否的主要测度指标。通过采用对数均值迪氏分解法(LMDI)对青岛市1999-2009年能源消费碳排放量和碳排放强度变动量进行测定分析,发现经济发展是碳排放量增加的主要原因,人口规模对碳排放量的影响有限,而能源效率、能源结构与碳排放量、碳排放强度均存在负相关关系,其中能源效率的作用最为明显。因此,提高能源利用效率,优化能源结构对于加快青岛市低碳城市建设具有重要现实意义。     

中国工业碳排放与经济增长的关系研究——基于STIRPAT模型

文章基于改进的STIRPAT模型,以1995-2010年按碳排放特征分组的中国工业面板数据为样本,实证研究了我国工业碳排放与经济增长关系及其主要影响因素。研究结果表明:中国碳排放与经济增长关系具有U型曲线特征,拐点处的经济产出高排放强度行业低于低排放强度行业。资本存量对工业碳排放的正向影响作用大于劳动力总量,科研投入有利于高排放强度行业减排,化石能源结构调整不能促进工业减排。     

城镇化水平与能源消费碳排放的关系探讨 ——以山东省为例

探究城镇化水平与能源消费碳排放的关系,考虑到人口数、富裕度和能源强度等因素也会对碳排放产生重要影响,因此将上述因素一并纳入修正的STIRPAT模型,借助岭回归分析法来降低模型的多重共线性,来探究1996—2019年山东省城镇化水平与能源消费碳排放的关系以及验证城镇化水平与能源消费碳排放之间是否存在倒U型曲线关系.研究发现,城镇化水平与能源消费碳排放之间存在一定程度的正相关,且城镇化水平与能源消费碳排放之间存在倒U型关系的结论.最后针对研究结论,结合当前山东省的城镇化发展给出了政策建议.     

苏南产业转型升级中的虚拟水贸易策略研究低碳经济导向下的产业结构调整策略研究——基于上海产业关联的实证研究

由于经济系统存在复杂的产业关联,高碳排放行业的限产虽然可以降低碳排放,但是会对经济增长构成较大的冲击。上海在进行产业结构调整时,既要考虑产业对经济增长的影响力,又要考虑产业对碳排放的影响力。对国民经济影响力较弱、碳排放影响力较强的产业进行结构调整可以实现降低碳排放和经济增长之间的平衡。     

低碳经济导向下的产业结构调整策略研究——基于上海产业关联的实证研究

由于经济系统存在复杂的产业关联,高碳排放行业的限产虽然可以降低碳排放,但是会对经济增长构成较大的冲击。上海在进行产业结构调整时,既要考虑产业对经济增长的影响力,又要考虑产业对碳排放的影响力。对国民经济影响力较弱、碳排放影响力较强的产业进行结构调整可以实现降低碳排放和经济增长之间的平衡。