陕西省工业碳排放影响因素分析与启示

根据IPCC碳排放计算方法计算了2005—2014年陕西省37个主要工业产业的能源消费碳排放量,运用LMDI方法建立了陕西省工业碳排放影响因素分解模型,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:陕西省工业碳排放的主要驱动因素是产业经济规模,其他各影响因素按贡献率绝对值大小依次是能源强度、能源结构和产业结构。根据分析结果,提出应从供给侧结构性改革、产业结构调整、提高能源效率、能源结构优化等方面促进节能减排,以减少陕西省工业碳排放量。     

开放经济条件下物流产业碳排放驱动因素分解及脱钩效应研究——以陕西省为例

在对陕西省物流产业碳排放量进行测算的基础上,利用LMDI技术对陕西省2006—2016年物流产业碳排放驱动因素进行分解研究;并依据DPSIR脱钩模型对该产业碳排放脱钩效应进行测度。结果表明:经济产出对陕西省物流产业碳排放增加起到拉动作用,而能源结构优化和能源强度效率对碳排放增加起到一定的抑制作用,且能源结构的优化作用高于能源效率提升带来的碳排放减少;此外,陕西省物流产业碳排放表现出一定的脱钩效应,且在"十二五"期间脱钩效应存在着强弱转变。据此,文章提出应该从政府主导、企业主体、市场驱动、社会参与等方面提升能源利用效率、优化能源结构从而促进陕西省低碳物流的发展。     

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.     

陕西省能源消费结构对碳排放强度的作用机理研究

文章首先分析了陕西省能源消费和碳排放现状,基于1996—2016年的数据,运用通径分析方法分析一次能源消费结构对碳排放强度的作用机理;并使用岭回归分析方法,分析一次能源消费结构对碳排放强度的贡献。研究结果表明:陕西省能源消耗主要依靠煤炭,石油消耗比例对碳排放强度起到促进作用,天然气消耗比例和其他能源消耗比例对碳排放强度起到抑制作用。煤炭消耗比例和石油消耗比例每增加1%,碳排放强度分别增加0.309 1%和0.127 4%;天然气消耗比例和其他能源消耗比例每增加1%,碳排放强度分别减少0.387 7%和0.442%。因此,应通过推进低碳能源和可再生能源建设发展、优化能源消费结构、提高能源的使用效率等方式实现陕西省碳减排目标。     

家庭异质性视角下城乡居民家庭碳排放研究——以陕西为例

为把握城乡居民各种口径碳排放的变动趋势,借鉴IPCC推荐方法及投入产出分析方法,分别测算2005—2017年陕西省居民家庭各种口径的碳排放量,发现陕西城镇家庭各口径碳排放量均高于农村家庭;为分析引起城乡居民家庭直接和间接碳排放总量变动的深层原因,借鉴对数平均迪氏指数分解(LMDI)模型,发现家庭人均收入、家庭户数效应、家庭规模效应、能源消费结构、能源消费强度、家庭消费率、家庭消费结构等表征家庭异质性的变量对城乡家庭直接及间接碳排放总量有不同程度的正向驱动或负向驱动效应,并根据研究结论对地方政府控制家庭碳排放量提出政策建议。     

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。     

低碳经济转型的轨迹与路径:中日韩的比较及启示

低碳经济转型是一国经济增长和碳排放增长逐渐脱钩的过程。本文以GDP碳排放强度为切入点,分解了GDP碳排放强度的两个因子——能源效率、能源碳强度对低碳经济转型的影响程度,并结合20世纪70年代以来中日韩经济增长和结构变动的背景,比较分析三国向低碳经济转型的轨迹和驱动模式,为中国向低碳经济转型提供启示。     

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。     

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。     

低碳经济下中国区域全要素生产率的收敛性研究

发展低碳经济是中国应对日益严峻的能源紧张和气候变化的必然选择。考虑各区域在能源约束和碳排放下的全要素生产率显得日益重要。根据低碳经济的要求和特征应用Malmquist生产率指数法对我国29个省份及东中西三大地区低碳全要素生产率变动情况进行了实证分析。研究表明,考虑低碳因素后中国的全要素生产率增长率得到增加;低碳全要素生产率的变动由技术进步率的变化主导,低碳技术效率变化对低碳全要素生产率的影响有限;西部地区不存在绝对收敛,东部地区和中部地区存在较明显的“俱乐部收敛”,我国总体及东中西三大地区都存在明显的条件收敛趋势。     

环境规制、技术进步与能源碳排放效率

文章通过超效率SBM模型对中国30个省份2006—2020年能源碳排放效率进行测算,发现中国能源碳排放效率呈现上升趋势,在空间上呈现东部地区>西部地区>中部地区的分布格局,进一步将环境规制、技术进步与能源碳排放效率纳入同一框架分析环境规制、技术进步与能源碳排放效率的关系,研究发现：环境规制对能源碳排放效率具有显著抑制作用,且环境规制通过抑制技术进步水平而降低能源碳排放效率。因此,应坚持新发展理念,优化绿色绩效考核,科学合理地选择和制定环境规制政策,同时应加大技术创新投入,营造良好的创新环境,激励企业绿色转型,从而实现能源碳排放效率进一步提升。     

制造业转型升级与经济高质量发展*——基于全要素能源效率的研究

全要素能源效率较高的行业逐步替代全要素能源效率较低的行业是制造业新旧动能转换的表现形式,也是促进经济高质量发展的核心。将非期望产出纳入考虑,本文构建SBM模型研究2009—2016年制造业各行业的全要素能源效率,基于GML指数计算及各项分解值的变动可以看出：（1）考虑了环境非期望产出的全要素能源效率较高的行业是新型制造业,这些新型制造业具备了带动和替代其他传统制造业的新动能;（2）基于GML指数的计算表明,大多数行业的技术进步和技术效率在上升,而与规模有关的技术规模和规模效率在下降;（3）将SBM模型与GML指数结合分析,发现全要素能源效率及其累计变动具有较高的一致性,处在线性趋势线上方的行业主要是新型制造业,其全要素能源效率的累计变动值更大,其有潜力在数年之后进一步提高全要素能源效率。这进一步验证了我国制造业已经实现了部分的新旧动能转换,且后续会有更多的转换发生。     

对外贸易、能源结构和碳排放关联关系——以广东省为例

利用广东省1987~2011年的能源、经济、对外贸易样本数据,采用ARDL模型定量研究对外贸易、能源结构和碳排放之间的关系。边界值F计算表明,对外贸易、能源结构、经济增长、能源消费与碳排放量之间呈现长期稳定的协整关系。在长期关系中,对外开放度对碳排放量的影响不显著。对外开放度对碳排放量的短期影响影响为负值。能源结构对碳排放量的长期影响为正值,而短期关系为负值。经济增长对碳排放的长短期弹性系数均为负。因果关系表明,碳排放量和经济增长,能源结构和经济增长,能源结构和对外开放度之间均存在双边因果关系。同时,存在从对外开放度到经济增长,从碳排放到对外开放度,从能源消费到经济增长、能源结构、对外开放度的单向因果关系。广东省在制定低碳发展和经济增长政策时,首先,要考虑能源结构优化,降低能源结构中高碳能源的消费比重,降低能源强度,提高能源效率。其次,要改变传统粗放型发展对外贸易形式,推行具有"低投入、低能耗、高效益"特点的新的对外贸易发展方式。     

基于RAM-SFA模型的中国二氧化碳排放效率影响因素分析

基于考虑外部环境和随机干扰因素的视角,本文将RAM测度模型与SFA方法相结合,对中国省区二氧化碳排放效率影响因素进行实证分析.研究发现:2003-2014年间全国碳排放效率偏低,均值仅为72.1％,减排潜力较大.所有制结构和对外开发程度与碳排放效率均呈现正相关,工业结构、能源结构和政府干预程度与碳排放效率呈负相关.碳排放与经济增长的耦合程度显示,全国经济发展和碳排放管制的平均耦合度为86.6％,属于不协调状况的省区达70％.     

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VECM新疆工业化、城市化与碳排放关系的实证研究

新疆以重化工业为主导的工业化进程和不断提高的城市化水平所呈现的能源需求特征使得经济持续发展与节能减排陷入两难困境。在估算了1978~2008年新疆的碳排放总量的基础之上,从工业结构和城市化两方面分析了新疆能源消费引致的碳排放的主要特征,选用协整方法和VECM研究发现新疆的碳排放与工业化和城市化水平之间存在长期均衡关系:城市化水平和工业总产值占GDP比重每变动1%,分别带动碳排放总量同方向变动1.516%和3.038%。相比之下,工业产值变化对碳排放总量具有显著影响。减排政策调控的重点应该是从节能和提高清洁能源比重两方面入手,才能在碳排放约束下实现新疆经济的低碳化发展。     

FDI对我国东部地区环境的影响——以碳排放为例

使用1995—2009年的数据计算东部地区的碳排放量,并对其影响因素进行实证检验。检验结果表明,碳排放量和FDI的变动具有高度的相似性;FDI能够降低东部地区的碳排放量,但影响较弱;东部地区的经济发展和能源强度是影响碳排放量的最主要因素;能源结构也加剧了碳排放量的增长,但影响相对较小。     

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。     

京津冀能源消费、碳排放与经济增长

运用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中的碳排放核算方法[1],测算2000—2011年京津冀二氧化碳排放量、排放强度、人均排放量和单位面积排放量,从变动趋势、消费结构、相关性和空间分布四个角度分析京津冀的能源消费、碳排放与经济增长。结果表明:京津冀能源消费量和碳排放量在12年间均呈增长趋势;碳排放强度均呈下降趋势;津冀的高排放主要是由以煤炭消费为主的能源结构和以高耗能工业为主的产业结构引起的。碳排放量与能源消费量和经济增长密切相关。在京津冀协同发展背景下,应大力调整产业结构,优化能源结构,建立碳汇合作机制。     

长江经济带碳排放效率的时空差异及其影响因素分析

基于随机前沿模型,采用2003—2016年的面板数据,首先测算了长江经济带11个省份的碳排放效率,然后分析了其碳排放量和碳排放效率的核密度估计分布曲线,最后建立空间计量模型实证分析了影响碳排放效率的因素。研究发现:长江经济带各省份的碳排放效率在空间上存在显著的负空间自相关性,经济增长对碳排放效率的提高存在空间溢出效应,而环境规制强度、产业结构升级、外商直接投资、技术创新能力和能源消费结构对长江经济带碳排放效率产生负影响或在统计学上不显著。因此,对于提高长江经济带碳排放效率工作的重点应放在转变经济增长模式、加强环境规制强度、调整各产业内部结构、合理分配科研经费与改善能源消费结构上。