上海市交通能源消费碳排放的测算与分解分析

依据IPCC清单指南报告,以能源消耗为对象,测算2000—2010年上海市交通运输业能源消费碳排放量、人均碳排放量以及碳排放强度的变化趋势。以2000年为基年,采用LMDI分解方法,对上海市交通运输领域能源消费碳排量的变化进行分解分析。结果表明:①交通碳排放强度整体呈下降趋势,其中能源强度的下降起主要作用。能源结构对促进碳排放强度的下降作用较弱,但有增强趋势。②交通碳排放量不断增加。其中人口数量和人均GDP始终表现为正效应,起促进作用;能源强度除2004年外均表现为负效应,起抑制作用;能源结构始终表现为负效应,对减少碳排放有重要作用。     

中国隐含碳排放因素分解研究

针对工业生产过程以及居民生活过程的隐含碳排放问题,通过对中国改革开放后历次编制的投入产出表进行整理和分析,计算各区间年度中国整体隐含碳排放量,并基于Kaya恒等式和LMDI指数分解法将中国隐含碳排放分解为两个层次8个因素,认为生产方式进步因素和生活方式进步因素是造成中国隐含碳排放变动最为重要的两个驱动因素。建议中国在发展低碳经济过程中应该对隐含碳排放的问题施予关注,采取更加完整的视角来看待碳排放问题。     

中国农业碳排放变化因素分解研究——基于能源消耗与贸易角度的LMDI分解法

在我国农业碳排放变化影响因素中,进口效应对我国现阶段农业能源消费碳排放的贡献率最大,其他各影响因素按贡献率绝对值累计大小依次是贸易条件效应、出口反效应、产业规模效应和能源效率效应。针对于农业能源的碳排放,"碳泄漏"观点并不可靠。我国应改善农产品的贸易条件,加快农业节能环保技术的开发与利用,合理制定农产品进出口价格,有效减少我国农业能源的碳排放。     

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。     

城镇土地利用的碳排放量及因素分解

从能源消耗角度测算2009—2012年城镇土地利用的碳排放量,并运用LMDI分解模型对其影响因素进行了分解。研究表明,2009—2012年城镇土地利用碳排放量不断增加;经济水平提高、土地面积增加对城镇土地利用碳排放存在正效应,能源效率、人口规模、单位能源的碳排放量存在负效应。因此,为了实现城镇土地可持续利用,促进经济与环境的和谐发展,需要适度控制城镇规模的扩张速度,提高城镇土地集约利用率;同时,提高能源利用效率,推进可再生能源和清洁能源的开发和使用。     

中国交通运输业碳排放强度区域差异研究——基于面板分位数回归模型

2015年我国承诺在2030年左右实现碳排放达峰,而交通运输业作为能源密集型产业每年产生大量的碳排放,值得各地关注。文章利用中国2000—2016年30个省的面板数据,基于STIRPAT模型运用面板分位数回归分析各省交通运输业碳排放强度的影响因素,通过研究发现:经济增长对0-0.1分位省份交通运输业碳排放强度影响最大,交通运输业能耗强度对0.1-0.25分位省份影响最大,货物周转量对0.1-0.25分位省份影响最大;旅客周转量对0.75-0.9分位省份交通运输业碳排放强度影响最大;交通线路密度对0.75-0.9分位省份交通运输业碳排放强度影响最大。结果显示不同省份交通运输业碳排放强度存在差异,因此在减排过程中,各省需制定针对性减排政策,从而使交通运输业为我国实现碳排放达峰提供更大助力。     

中国城镇化对交通运输业碳排放的空间效应研究

基于2010—2019年中国30个省份（因数据缺失,不包括西藏和港澳台地区）的面板数据,利用动态空间杜宾模型实证分析了人口、土地、经济多维度城镇化对交通运输业碳排放水平长期和短期的影响机制及空间溢出效应。研究结果表明：中国交通运输业碳排放存在显著的空间相关性和“时间惯性”：(1)人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化都对本地区交通运输业碳排放产生显著的促进作用,且长期影响要大于短期影响,其中,人口城镇化是推动本地区交通运输业碳排放增长的主要动力,人口城镇化对相邻地区存在显著的正向空间溢出效应;(2)分区域来看,人口城镇化会显著抑制东部地区交通运输业碳排放的增长,但能够促进中西部地区交通运输业碳排放的增长,而东、中、西地区土地城镇化和经济城镇化对交通运输业碳排放均产生显著的正向促进作用;东、中部地区人口城镇化对交通运输业碳排放产生显著的正向溢出效应,东部地区经济城镇化具有显著的正向溢出效应;(3)分阶段来看,两个阶段城镇化（人口、土地和经济）对交通运输业碳排放的长期影响均普遍高于短期影响,城镇化对交通运输业碳排放的影响程度在不断加深。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解——以陕西省为例

近十年间陕西省取得了跨越式的经济大发展,特别是作为丝绸之路经济带的"桥头堡"其经济发展已驶入了快车道。经济快速发展的同时必然带来碳排放总量的增加,测算了陕西省2002~2012年7种主要能源消费的碳排放量。使用LMDI法(对数平均迪氏分解法)把陕西省能源碳排放增量分解成人口、人均GDP、产业结构、能源消费结构与能源消费强度这五方面因素。研究得出,2002~2012年间除能源消费强度这一因素的累积效应为负外,其余四种因素的累积效应皆为正。使用逐年效应角度观察,人均GDP是碳排放增加的最大拉动因素,能源消费强度对碳排放具有较大的抑制作用。针对以上问题给出了相关政策建议。     

我国海洋产业碳排放核算研究

立足于海洋经济可持续发展的基本目标,探讨发展海洋产业低碳化核算问题。尝试运用改进的Kaya等式和LMDI分解法,对海洋产业CO2排放量变动的影响因素进行了测算与贡献率分析,运用碳排放系数核算了海洋产业碳排放值及碳排放强度,并根据核算结果提出海洋产业低碳化的实现思路。     

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。     

基于LMDI-PDA-MMI分解法的我国产业体系碳排放驱动因素研究

将MMI引入至LMDI和PDA分解分析框架内,发展了一个更全面的分解分析方法,命名为LMDI-PDA-MMI分解法。利用该方法分解了2000—2017年产业体系碳排放的驱动因素。研究发现：(1)第二产业中的制造业和电力燃气行业对总碳排放的贡献率分别为53.48%和28.38%,而第一产业和第三产业的总贡献率仅有16.78%。(2)经济规模对总碳排放的贡献率高达154.09%,其他增加碳排放驱动因素的总贡献率仅有2.38%;能源强度对总碳排放的贡献率为-51.10%,其余减少碳排放驱动因素的总贡献率为-5.37%。     

低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究——以浙江省为例

本文基于三大产业和居民生活部门的12种能源消费量数据,较全面地测算了1995—2008年浙江省碳排放量,建立了碳排放驱动因素分解模型,将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应,并采用对数平均权重分解法(LMDI)测算了各类效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理。研究结果表明,1995—2008年,浙江省碳排放量呈现不断上升的趋势;经济发展和人口规模对碳排放的正向驱动效应远超过能源强度和结构调整产生的负向驱动效应。本文同时测算出浙江已跨越了碳排放强度的高峰阶段,但仍处于碳排放强度高峰迈向人均碳排放量高峰的阶段。为缩短不同碳排放高峰的跨越时间,降低高峰峰值,本文提出了加快低碳经济发展的相关政策建议。     

中国区域碳排放的因素分解模型及实证分析

本文测度了1995—2008年中国29个省市的碳排放量,分析了中国碳排放的区域差异,通过构建“LMDl分解模型”,将各地区人均碳排放分解为人均GDP、能源结构、能源强度等影响因素,同时将能源强度进一步分解为各产业能源强度和产业结构两类因素。研究结果表明：几类因素对各省市自治区碳排放增长的影响方向和影响程度存在差异,但从全国及东中西三大区域看,人均GDP是促进碳排放量增长的决定因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素,而能源强度变化主要由工业部门能源强度的变化决定,产业结构变化通过促进能源强度的增加,间接推动了碳排放量的增长。能源结构推动了碳排放的增长,但影响程度较小。现阶段应根据各地区碳排放的区域差异及碳排放增长的影响因素,制定差异化的区域碳减排政策,包括：优化区域能源结构、降低区域能源强度、调整区域产业结构、积极推进区域低碳经济增长方式转变。     

家庭消费碳排放影响因素及其变化趋势分析——以陕西省为例

以陕西省2003—2017年数据为样本,建立LMDI模型分析各因素对陕西省家庭消费碳排放的影响及其变化趋势。结果表明,家庭消费效应、住房面积效应和家庭规模效应是造成家庭碳排放上升的正向推动因素,而碳排放强度效应、消费抑制效应和居住密度效应对家庭碳排放具有负向影响;2003—2017年,碳排放强度效应呈“U”型变化趋势,家庭消费效应、家庭规模效应和住房面积效应呈上升趋势,消费抑制效应和居住密度效应呈下降趋势。政府制定碳减排政策时可从碳排放贡献率较大的家庭消费、住房面积和家庭规模等方面着手,有针对性地缓解日益增长的家庭消费碳排放。     

基于可拓物元模型的我国海洋交通运输业安全评价及提升路径研究

运用运筹学方法和理论,建立我国海洋交通运输业的可拓物元模型,对 2011-2015年海洋交通运输业的安全度做出评价。结果表明, 2011年、 2012年及 2014年我国海洋交通运输业处于较安全状态, 2013年和 2015年其安全状态处于临界安全。5年来产业安全状态整体保持平稳,系统相对稳定但也面临风险。建议从控制成本、挖掘市场以及多元化发展等几个维度提升我国海洋交通运输业的安全水平。     

基于LMDI的吉林省重点行业碳排放强度变化及驱动因素分析

工业化石能源消费所产生的CO2排放在各种排放中占有很高的比例,随着吉林省经济的快速发展,能源消费持续增加使节能的压力日益增大。采用基于IDA的对数平均迪氏指数法(LMDI)研究吉林省重点行业碳排放强度的变化特征,分析碳排放强度变化的主要影响因素及其效应的同时,进一步量化了不同行业对各驱动因素指数百分比变化贡献。研究表明,能源强度的降低是碳排放强度变化的主要驱动因素,产业结构和碳排放系数的变化对碳排放强度变化的影响较小。黑色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对能源强度指数百分比变化的贡献最为显著。有色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对碳排放系数指数百分比变化的贡献最显著。化学原料及化学制品制造业对工业部门结构指数百分比变化的贡献最为显著。最后,为吉林工业的碳减排提供了政策建议,为相关管理部门科学合理地制定节能减排方案和环境保护规划提供了科学基础。     

中国东西部地区碳排放的比较研究

能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,是促进经济增长最基本的要素之一。随着世界经济的迅速发展,气候变化对人类活动的影响越来越深,也越来越受到国际社会的重视,实现节能减排已经成为全人类共同的目标。中国正处于工业化和城市化快速发展的过程,经济增长与资源供给和环境保护的矛盾日益尖锐。中国东西部地区经济发展存在较大差距,能源利用状况也不尽相同,本文比较研究东西部地区的碳排放,采用截面样本具有垂直维度信息和时间序列样本具有水平横截面信息的面板数据模型,并引入空间效应和计量方法,理论上对低碳能源发展进行补充和完善,实践上为政府制定经济与环境相互发展的能源战略提供指导,为中国全面实现节能减排提供参考。