关于我国碳排放量及影响因素的实证分析

采用加权最小二乘法与向量自回归方法构建了在低碳经济环境下我国碳排放量及其影响因素之间关系的对比性实证分析模型,并进一步利用脉冲响应函数和方差分解探索影响系数大小和时期变化规律。研究表明,一方面,我国碳排放量与其影响因素之间存在一种长期均衡稳定的关系,其中最重要的因素是人均GDP、能源效率和产业结构,其次是人口数量和人均收入;另一方面,通过脉冲响应函数和方差分解得出我国碳排放量对人均GDP、能源效率和产业结构的冲击反应比较敏感,而对人口数量和人均收入水平随时期变化的响应则比较稳定,各变量影响系数在短期和长期存在明显差异。     

低碳经济发展的驱动因素研究——以浙江省为例

本文从人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面探讨了低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,利用1990~2008年浙江省的统计数据,对低碳经济发展的驱动因素及其贡献率进行了实证研究。研究结果表明:人均GDP、能源强度、人口规模、单位能耗碳排放量和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,其中人均实际GDP的影响最大,能源强度的影响较大,人口规模和单位能耗碳排放量的影响较小,能源消费结构的影响最小,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放总量的影响不显著;人均实际GDP持续增长是碳排放增长的最大正向驱动因素,对碳排放增长的贡献率最大,能源强度变动是碳排放增长的最大负向驱动因素,能源强度变动对碳排放增长具有一定的抑制作用。     

省域碳排放影响因素分析及减碳机制探讨——以浙江省为例

论文基于1990—2015年浙江省碳排放时间序列数据,采用STIRPAT模型,探讨驱动浙江碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域。结果表明人均GDP、人口规模、能源强度、能源结构、产业结构对碳排放量增加有正向驱动作用,而城镇化率对碳排放量增加有负向驱动作用。人均GDP和人口规模对碳排放量增长的贡献最大,但2000年后人口规模的驱动作用逐渐减弱,经济规模扩大成为碳排放量的主要增长因素。能源强度和城镇化率对碳排放量减少的贡献最大,能源结构的贡献率较低。基于此,提出了提升经济发展质量、促进城镇发展转型、提高能源管理效率等具有针对性的减碳对策。     

中国交通运输碳排放效率的时空异质性及影响因素研究

基于2010—2019年中国30个省域的面板数据,运用非期望产出的超效率SBM模型测算出各省域交通运输碳排放效率,并通过时空地理加权回归模型（GTWR）考察各驱动因素对交通运输碳排放效率的影响及时空异质性。结果表明：（1）中国各省域交通运输碳排放效率的时空差异明显,河北省位于生产前沿面,云南省年均增长率最高。（2）政府干预对交通运输碳排放效率的影响最大,其次是能源结构、人均GDP和能源利用效率,相比而言,人口规模和科技水平的影响程度相对较小。（3）各影响因素呈现较强的时空异质性,不同时间、地区各驱动因素的波动方向和强度并不相同。故需要综合考虑不同指标对交通运输碳排放效率影响程度的时空差异性,以促进中国交通运输业高质量发展,也为其他发展中国家提供相关借鉴。     

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。     

西北五省区交通碳排放现状及影响因素研究

论文利用1995—2016年西北五省区交通能源消耗数据,对其碳排放量进行了测算,从碳排放总量、人均碳排放量、能源碳排放结构以及能源强度分析了五省区交通碳排放的现状。基于改进的STIRPAT模型,利用岭回归,探讨了客货运周转量、人均GDP、能源强度、城镇化率、私家车保有量对五省区交通碳排放的影响。结果表明:五省区交通碳排放量与人均碳排放量总体呈波动上升趋势,2000年后,上升趋势更显著;石油使用始终是西北地区交通碳排放的主要来源;能源强度从大到小为:宁夏、青海、甘肃、陕西、新疆;岭回归分析显示,除甘肃省外,西北地区影响因素贡献度均为:能源强度人均GDP城镇化率私家车保有量客货运周转量,而对甘肃交通碳排放贡献度最大的则是人均GDP。     

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.     

城市低碳发展水平的区域分异及其影响因素——基于中国GDP前110强地级以上城市的实证研究

利用《中国城市智慧低碳发展报告》中我国GDP前110强地级以上城市的低碳发展数据,运用加权变异系数法和Theil指数分解法分析了大样本城市低碳发展水平的空间分异,并运用多元线性逐步回归模型定量分析了各层次低碳发展综合水平的影响因素及其差异。结果表明:样本城市的整体低碳发展水平不高,高值城市以东部地区的轻工业城市或综合型城市为主,低值城市则以中、西部的资源型城市或重化工业城市为主;城市整体的低碳发展水平的空间差异较大,低值城市的空间差异最大、高值城市的空间差异最小、中值城市的空间差异居中;城市低碳发展的区域分异主要由层次间的差异引起;碳排放系数、能源效率、人均GDP是影响城市低碳发展的主要因素;城市整体和中、低值城市影响因素的显著性的排序结果为碳排放系数>能源效率>人均GDP,而高值城市的排序结果是能源效率>碳排放系数>人均GDP。提出:可参考"共同但有区别的责任"原则分解各城市的碳减排量,对各层次城市宜采取差别化的低碳发展政策。     

京津冀地区交通运输碳排放模型及驱动因素分析

基于京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费量,运用自上而下交通运输碳排放测算方法,计算京津冀地区2000—2013年交通运输能源消费碳排放总量;基于STIRPAT模型进行多元线性回归分析和逐步回归分析,建立碳排放驱动因素模型。结果表明:人均GDP、能源强度、第三产业占比和公共交通是碳排放重要驱动因素,驱动因素模型能很好拟合京津冀地区交通运输碳排放量,京津冀地区人均GDP和能源强度分析表明该地区已处于碳排放与经济发展的脱钩阶段,能源强度逐年下降,交通运输碳排放强度随着第三产业占比的上升不断下降,预期可以达到"十三五"规划的要求。     

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。     

内蒙古自治区碳排放量分析及预测

为研究影响内蒙古自治区碳排放量的因素,本文基于2008—2014年的统计指标,运用迪氏因素分解法(LMDI),对影响内蒙古人均碳排放量的因素进行分解,求出各个要素对碳排放量影响的具体数值、影响程度;运用GM(1,1)灰色预测模型对内蒙古人均二氧化碳排放量进行预测,观察趋势;分析得出,在进一步加大技术投入,提高能源使用效率的基础上,优化能源结构,优化产业结构,是实现内蒙古自治区经济绿色循环低碳发展的必由之路.     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。     

中国水泥工业经济低碳发展的影响因素分析

运用自上而下碳计量模型核算了中国水泥工业2002~2012年的碳排放量情况,并运用STIRAPT扩展模型分析了其增长的影响因素,得到以下结论:(1)我国水泥行业碳排放量与碳排放强度轨迹背向而行,碳排放总量直线上升,而排放强度逐年下降;(2)对我国水泥工业碳排放增长起拉动作用的因素有4个,按单位拉动效应大小排序,从大到小依次为产业结构、人口规模、城市化率、人均GDP,拉动弹性系数分别为0.2133、0.1892、0.1877、0.1771;(3)对我国水泥工业碳排放增长起减排作用的因素有3个,按单位减排效应大小排序,从大到小依次为能源消费结构、水泥消费结构、技术进步率,减排弹性系数分别为0.1550、0.1434、0.1278;(4)未来水泥工业碳排放的拉动主要依靠人均GDP的增长和城市化率的提高,未来水泥工业碳排放的减少主要依靠能源消费结构优化和技术进步。     

江西省碳排放影响因素研究——基于LMDI分解法

文章运用LMDI的分解方法将碳排放量增量分解成碳排放效率效应、能源消耗强度效应、产业结构效应与经济效率效应,并且综合考虑产业部门的碳排放和居民消费碳排放。分析结果显示:2012—2016年产业部门的能源消费强度效应和产业结构效应是促使江西省碳排放减少的主要驱动因素,经济规模效率和碳排放效率效应也对减排有一定促进作用,而居民消费的能源消费强度效应为增加碳排放。所以江西省要发展低碳经济、打造"江西样板"需要结合江西发展现状从优化产业结构、对人均GDP计算加入环境因素、调整能源消费结构、大力支持节能减排技术的发展等方面入手。     

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。     

青海交通碳排放影响因素及预测研究

科学考察交通碳排放的影响因素,对碳减排具有重要的指导意义。文章利用STIRPAT模型定量分析了2002—2016年青海经济发展水平(以人均GDP表示)、交通自身影响(客、货运周转量)、技术进步(以能源强度表示)、城市化率和私人汽车拥有量对交通碳排放的影响。通过岭回归模拟结果可知,各影响因素与交通碳排放总量均呈正相关关系,影响程度由大到小为:城市化率能源强度客运周转量货运周转量人均GDP私人汽车拥有量。在此研究的基础上,通过设置基准情景和6种减排情景,预测了青海交通未来的碳排放量,结果表明,青海交通碳减排的重点是提高技术水平,通过提高能源利用效率降低交通碳排放量。     

河南省碳排放的特点及影响因素——基于EKC和VAR模型

以河南省为研究对象,利用1978—2013年的宏观统计数据,首先运用EKC分析了1978—2013年河南省人均碳排放的特点,然后建立VAR模型,通过单位根检验、Johansen协整检验、脉冲响应分析以及方差分解分析等,对能源强度、实际人均GDP和产业结构对人均碳排放的动态冲击效应和影响程度进行了计量分析。结果显示:1978—2013年河南省人均碳排放量的发展曲线大体上并不呈"N"型或倒"U"型,人均碳排放量随着经济增长而增加;河南省的能源强度对其人均碳排放量的影响最大。最后提出建议以促进河南省低碳经济的发展。     

中国农村居民生活用能碳排放影响因素研究

基于状态空间模型(SSM)定量分析1995-2014年中国农村人口、居民收入、生活消费支出结构、能源消费结构4个变量对农村居民生活用能碳排放的动态影响过程。研究结果显示:农村人口数量对农村居民生活用能碳排放量的变弹性系数为负值,随着农村居民生活方式的转变和生活水平的提高,农村居民人均生活用能碳排放增速显著,农村居民生活用能碳排放并未随着农村人口的减少而降低;居民收入和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量均存在正向效应;以电力消费占总能源消费比重为表征的能源消费结构对农村居民生活用能碳排放量存在负向效应,虽然电力消费比重增加降低了农村居民生活用能直接碳排放量,但是居民生活用电的间接碳排放量增加了。人口数量和生活消费支出结构对农村居民生活用能碳排放量的影响作用较大。     

基于Kaya恒等式的江苏省碳排放影响因素研究

深入探讨碳排放量的主要影响因素,对控制和减少碳排放量有着重要的理论和现实意义。基于Kaya恒等式,利用灰色关联分析法对2000~2011年江苏省统计数据进行了关联分析。结果显示:对碳排放量影响最大的是煤炭消耗量,其关联度接近1;原油消耗量、GDP以及人均GDP对碳排放量的影响较大;人口及天然气消耗量对碳排放量的较小。研究结果表明改善以煤炭为主体的能源结构是降低碳排放量的最有效途径,并在此基础上提出了有针对性的政策建议。     

山西省旅游交通碳排放测度及其演变机理

利用世界旅游组织(UNWTO)的计算方法,以山西省为案例地,测度2004—2015年山西省铁路、公路、民航等旅游交通碳排放量及其演化过程;同时利用Kaya等式和LMDI分解模型分析测算山西省旅游交通碳排放的影响因素,从游客数量、人均旅游消费水平、旅游产业对生产总值的贡献率、单位GDP客运交通周转量、单位客运交通周转量能耗、能源结构六大方面,测度并探讨山西省旅游交通碳排放的主要机理,分析结果显示:促进旅游交通碳排放增长的主要影响因素是游客数量、人均旅游消费水平和单位交通周转量的能耗;旅游产业的产值占GDP比重、单位GDP客运交通周转量和能源结构是有效抑制碳排放增长的因素。