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。     

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.     

中国能源消费的碳排放及其影响因素分析

以中国能源消费导致的碳排放为研究对象,首先采用IPCC推荐的参考方法估算1985～2010年间的中国碳排放,分析中国碳排放变化的主要特征,在此基础上建立中国碳排放多元线性回归模型。结果表明：人口总量是对碳排放影响最大的因素,人口对能源的大量需求造成了我国碳排放量的大量增长;能源消费结构是影响我国碳排放的又一重要因素;中国经济发展方式的转变使得经济发展对碳排放的影响有所减小;能源效率因素对碳排放的影响最小,说明了近年来中国注意节能减排,使得能源消耗强度不断减小,从而也减小了碳排放量。     

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。     

“双碳”目标下中国碳达峰预测和减排路径研究

探究“双碳”目标下中国碳达峰预测和减排路径具有重要现实意义。基于系统动力学模型和对数平均迪式指数法(LMDI)研究发现,中国碳排放量呈倒“U”形曲线,将在2035年实现碳达峰。碳排放影响因素中经济发展对中国碳排放的贡献率最大,其次是技术创新、产业结构、人口规模和能源结构。碳减排路径中,技术创新是实现碳减排承诺的关键路径,经济增长放缓将推迟中国碳排放峰值的到来。针对减排路径结果,从技术创新、经济质量、能源结构、产业结构、人口规模等方面提出针对性建议,以加速中国碳达峰进程。     

江苏省碳排放的因素分解模型及实证分析

目前,我国的碳排放主要源于能源消费。近年来随着人口增长和经济发展,能源消费的剧增以及严重倚靠煤炭的不合理能源结构短期内难以改变,导致了江苏省碳排放的不断增加。文章在运用碳排放量基本等式计算江苏省碳排放量的基础上,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立江苏省人均碳排放的因素分解模型,对1996-2007年间,经济发展、能源结构和能源效率这三个主要因素对江苏人均碳排放的影响进行定量分析,结论是经济发展对促进江苏人均碳排放的贡献率呈指数增长,然而能源结构和能源效率对抑制江苏人均碳排放的贡献率并不显著,且难以抵销由经济发展拉动的江苏省碳排放量增长。2005年以来江苏碳排放增速下降,这说明尽管碳减排目标尚未实现,但江苏省的节能减排工作已取得初步成效。     

高碳排放强度地区的减排压力与减排路径分析——以甘肃省为例

我国2020年碳排放强度减排目标是实现经济增长转型的重要举措,但对高碳排放强度地区而言也面临较大压力。基于翔实的数据,以甘肃省为例分析了高碳排放强度地区的碳排放现状、减排压力,在此基础上,从产业结构、低碳技术、行业能源效率、能源结构、公众参与、制度与市场机制设计等方面提出了实现节能减排目标的具体建议,为甘肃省和其他高碳排放强度地区实现低碳发展的路径选择提供参考。     

“碳中和”目标下深圳工业碳减排路径研究

深圳工业碳排放量高、涉及门类复杂,需要充分认识其碳排放的特征与短板,尽快制定减排方案与具体路径。本文基于对深圳工业碳排放量的精确核算与碳排放影响因素的分解分析,揭示各影响因素对深圳工业碳排放的作用效果;并设置情景分析,得到深圳市工业碳减排的路径选择。本文的研究结果表明,深圳市工业碳排放整体呈现明显下降趋势,能源强度和碳排放系数是抑制深圳市碳排放的主要因素。就业人口、人均产出和包含技术进步的碳排放强度每增加1%时,深圳市工业碳排放分别增加0.484%、0.650%和0.879%。在低人口增长率、低人均产出增长率、高碳排放强度下降率的情景下,深圳可以实现不影响工业经济增长的减排目标。本文结果可以为深圳市工业“碳中和”路径选择提供参考。     

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。     

福建省出口贸易的隐含碳排放研究

利用投入产出原理,结合瓦尔拉．卡塞尔模型,估算福建省行业的出口碳排放量及强度,并建立福建省出口贸易的LMDI模型,分解行业出口碳排放的影响因素。研究结果表明,出口规模对出口碳排放影响程度是最大且增加碳排放,结构、技术变动效应表现不相上下;并且机械设备制造业受规模、结构、技术变动影响最大,纺织及皮革产品制造业次之。因此,优化出口贸易结构、推广使用低碳技术可以有效降低福建省的出口碳排,增强福建省出口的优势。     

基于MMIA的河北省碳排放强度结构分解分析

基于2007年和2012年投入产出表,利用投入产出技术和多因素多阶影响分析（MMIA）法对河北省碳排放强度结构进行了数量论证和分析。分析结果表明：在河北省碳排放强度的最终使用结构中,投入技术减排在总的碳排变化中起重要作用,通过改进生产技术来提高生产效率或改变投入结构对碳排总强度的减小非常关键。在总产出结构中,单位总产出能耗的下降是碳排下降的主因,而投入结构和产业结构变化对减排是不利的,尤其是结构变化的负作用非常明显。     

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。     

经济增长、能源消费与二氧化碳排放的动态关系研究

本文首次采用最新发展的有向无环图技术方法,对中国经济增长、能源消费与二氧化碳排放的动态关系展开深入研究,并结合递归分析方法,考察增长-能源-排放关系随时间的演变轨迹。研究结果表明,能源消费与碳排放是支撑中国经济增长的重要因素,现阶段任何大规模节能减排的措施都将不可避免地对经济增长产生较大影响。本文发现,中国存在着由经济增长#能源消费#二氧化碳排放的关系链,随着经济的发展,二氧化碳排放将进一步增加,中国将面临更加严峻的生态环境问题。能源消费与碳排放是十多亿人口生存、生活、发展的客观需要。不顾中国人口规模庞大等基本国情,一味地要求中国等发展中国家承担与发达国家相同的减排责任,将可能延缓乃至阻碍低碳经济在欠发达国家(地区)乃至全球的发展进程。     

我国出口产品能耗与碳强度变化及其LMDI分解分析——基于行业异质性视角

对我国出口产品能耗与碳强度变化进行测算,并运用LMDI分解法对我国出口产品碳排放变化的驱动因素进行分析。研究结果表明:一是出口完全能耗强度大的部门主要集中在第二产业中的资源性产业开采加工行业;我国出口完全碳排强度大的部门主要集中在第二产业中的制造业。二是2012年、2015年和2015年各产业部门的出口贸易的完全碳排放强度呈下降趋势。三是出口贸易碳排放变化的驱动因素可分解为:技术效应,结构效应和规模效应。规模效应对总效应正向激励,技术效应对总效应的反向贡献度最大,结构效应则有正有负。     

中国石灰产业碳排放影响因素分析及趋势预测

基于LMDI模型,以2001—2012年中国经济人口发展及石灰产业碳排放数据为样本,从5个方面对石灰产业的碳排放影响因素进行分解研究。结果表明,技术发展效应、经济增长效应以及人口规模效应是影响石灰产业碳排放量变化的主要因素,且影响趋势有所不同。基于GM(1,1)模型对中国石灰产业未来碳排放量进行预测,2030年排放量预测将达到4.48亿t。基于影响因素分析及碳排放趋势预测结果,从技术创新、政策制定等方面对中国石灰产业的低碳发展提出建议。     

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。     

北京市出口贸易对碳排放的影响研究--基于主要工业行业的分析

随着“十二五”规划的全面实施,关于如何协同实现“十二五”规划设定的外贸增长目标和碳排放减排目标,获得了越来越多的关注。文章采用因素分解分析法,以北京市各主要工业行业为研究对象,选取北京市2001年、2006年和2011年三个时间点的数据进行分析,定量测算“十五”和“十一五”期间北京市出口贸易通过三种效应对工业碳排放的影响。结果表明,北京市出口贸易对碳排放影响的规模效应为正,技术效应和结构效应为负,由于规模效应大大超过了技术效应和结构效应之和,因此总效应为正,出口贸易的扩大会对北京市碳减排产生不利影响,并据此提出了北京市实现“十二五”碳减排目标和外贸发展目标相容性的对策建议。     

基于扩展的STIRPAT模型的新疆碳排放量的影响因素研究

基于扩展的STIRPAT模型,采用新疆1990~2010年统计数据,对新疆碳排放量的主要影响因素进行了实证研究。研究表明,当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量、人口规模每提高1%时,碳排放总量增长率将分别增长1.938%、1.233%、0.346%、0.329%。当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量每提高1%时,人均碳排放量增长率将分别增长2.742%、1.713%、0.477%。     

基于LMDI的南京市工业能源消费驱动因素分析

工业能源是碳排放主要来源。研究省会城市工业能源消费驱动因素具有很强代表性。文章使用LMDI模型将南京工业能源消费变化分解为能源结构效应、能源强度效应、经济结构效应、社会富裕效应和人口效应。结果表明,社会富裕因子是能源消费增长的主要促进因素,人口因子次之,能源结构因子对能源消费增长的促进作用较弱;而能源强度因子是能源消费增长的主要抑制因素,经济结构因子是能源消费增长的重要抑制因素,最后提出相关建议。     

山东省碳排放影响因素分析及政策建议

本文从经济增长和投资、企业生产经营、城市建设、财政收入、人口就业、能源消耗和交通运输七个维度出发,筛选山东省碳排放影响因素。分析发现,随着山东省经济和交通运输的增长,以及高能耗企业建设的推进,预计碳排放仍会保持上升态势,带来较大的减排压力。建议政府部门制定相应的政策措施,加大环保投资力度,通过补贴、税收等优惠政策,持续推动产业结构低碳化转型升级,促使经济增长和碳排放之间强脱钩,实现绿色低碳发展。