中国工业分行业碳排放影响因素分解研究

采用2004~2010年中国各行业不同能源类型的相关统计数据,基于IPCC温室气体排放清单指南中的计算方法,计算了中国工业分行业各类能源消耗碳排放量;并应用LMDI法对中国工业分行业能源消耗碳排放量影响因素进行了分析。结果表明:在这7年中,中国工业能源消费碳排放年均增长8.18%,比工业增加值平均增速高5.26%;在对经济增长、产业结构、能源强度、能源结构四个因素的分析中可知,经济增长和能源强度的升高是中国能源碳排放持续增长的主导原因,能源结构对减少碳排放有较小贡献,产业结构对促进中国工业能源碳排放减少有很大贡献。通过对中国工业三大行业的进一步分析可知,制造业、电力、燃气及水的生产和供应业对中国工业能源碳排放的增加有较大影响。     

中国工业碳排放的特征及影响因素

目前,针对碳减排的研究已成为全球应对气候变暖、提高能源利用效率及促进区域可持续发展的热点课题。本文通过分析2003~2012年中国工业碳排放总量及强度分布,总结了中国工业碳排放的特征,认为影响中国工业碳排放的首要因素是工业经济规模,人口规模为次要因素,行业结构、能源效率及能源结构是影响工业碳排放减量的关键因素。     

贡献量和敏感度双视角下云南省高耗能行业碳排放控制研究

高耗能行业是碳排放的主力军,控制其碳排放是实现中国碳排放达峰以及进行绿色低碳转型的重要组成部分。论文在传统碳排放影响因素分析的基础上引入敏感度来表征减排效率,从规模效应(人口、经济发展)、结构效应(工业化率、能源结构、行业结构)、技术效应(碳排放系数、能源强度)三种类型的七个影响因素出发,研究2006—2017年各影响因素对云南省高耗能行业碳排放的贡献规律和敏感程度。结果表明:(1)云南省高耗能行业能耗和碳排放集聚现象明显,各行业碳排放规律存在行业差异,但达峰节点存在趋同性;(2)碳排放影响因素整体上以经济发展、工业化率和人口规模为增碳的正效应,能源强度和行业结构表现为减碳的负效应;(3)在三个五年规划期内,碳排放影响因素的敏感度呈现明显的规律性,表现出了从混乱到有序的过渡,最敏感的因素实现了从能源强度向碳排放系数的转变。     

长三角城市工业碳排放因素分解模型及实证分析——以南京和苏州两市比较分析为例

南京和苏州作为长三角地区重要的中心城市,是中国目前城市化程度较高且具有较高经济增长潜力的地区。近年来随着工业经济的发展与能源消费量的剧增,碳排放量也在呈现不断上涨的态势,而工业碳排放的不断增加是主导因素。在对南京和苏州两市的工业经济、能源消费以及工业碳排放现状的比较分析的基础上,通过建立因素分解（LMDI）模型。定量分析工业经济规模、能源结构以及能源强度对该地区碳排放的影响。结果表明,工业经济规模效应均是两市工业经济碳排放不断增长的主要促进因素,而能源强度效应是南京市工业碳排放增长的主要抑制因素,能源结构效应是苏州市工业碳排放增长的主要抑制因素。在此基础上,根据两市的具体状况,分别提出发展低碳经济的相关政策建议。     

基于产业结构和能源结构的河南省碳排放分解分析

采用IPCC提出的计算方法,根据1978到2008年能源消费数据,分析了河南省碳排放变化趋势,并根据河南省近年来的产业结构数和能源结构数据分析了其对碳排量的影响。研究表明:河南省碳排放量与GDP和能源消费保持着高相关和消长异步的特性,工业部门是碳排放的主要部门,而高能耗行业排碳量又占到工业的90%;从能源来看,煤炭是碳排放的主体。针对碳排放、产业结构和能源结构的特点,提出了调整产业结构、加快能源结构演进、发展低碳技术、开发新能源等应对策略。     

基于因素分解模型的二氧化碳排放影响因素分析——以山西为例

文章通过因素分解模型定量地计算了能源结构、能源效率、经济增长对山西1990年～2008年CO2排放的贡献度。结果表明经济增长因素对山西人均碳排放的拉动作用呈指数增长。相较之,能源结构和能源效率在碳减排方面的抑制作用在不断弱化,难以抵消经济增长对碳排放增长的巨大拉动作用。因此,山西亟需在提高能源使用效率的同时优化能源结构,增加其在碳减排上的抑制作用。     

京津冀地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素

以京津冀地区13座城市为研究对象,利用2000—2018年工业及工业行业能源消耗、工业产值等相关数据,基于两阶段Super SBM模型,采用ArcGIS空间分析、空间计量模型等方法,分析京津冀地区工业及工业行业碳排放效率的时空演化特征,剖析工业碳排放效率的影响因素。结果表明:(1)2000—2018年京津冀地区工业碳排放效率不断提高,空间格局由"中心高,四周低"向"高值区带状集聚,低值区分散"转变,城市间工业碳排放效率差异减小。(2)工业行业间碳排放效率差异大,不同行业碳排放效率空间格局差异显著。(3)生产力水平、工业研发投入、对外开放水平对工业碳排放效率具有正向推动作用,且这种作用持续增大;工业化水平与工业碳排放效率由显著负相关转变为不显著相关;能源消费强度与工业碳排放效率始终呈负相关,但这种负向作用逐渐降低;重工业水平、能源消费结构与工业碳排放效率由不显著相关转变为显著负相关。     

长江经济带建设下江苏省工业碳排放测算及影响因素研究

论文基于长江经济带战略视角研究江苏省工业碳排放问题,以推动"强富美高"新江苏建设。运用IPCC清单法测算了2000—2015年江苏省工业碳排放量,并构建了基于能源结构、能源强度、经济结构和经济规模的碳排放恒等式,结合LMDI分解法,对2000—2015年江苏省碳排放的工业层面进行分解。结果表明:江苏省工业碳排放总量整体呈波动上升趋势,但增速减缓,单位能耗下降速度快于人均碳排放上升速度;经济规模是工业碳排放增长的主要动力;能源强度是有效抑制碳排放的关键因素;经济结构效应对于工业碳排放增长的贡献率由正到负;能源结构因素对于工业碳排放贡献率微弱,碳减排潜力有待发挥。结合以上结论提出以"区域协同、东西互补、绿色发展"为核心的工业生态发展新思路。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解及情景分析——以兰州市为例

论文将工业部门基于产值分为高、中、低产值行业,测算了兰州市2007—2016年9种主要能源消费的碳排放量,运用LMDI法(对数平均迪氏分解法)将碳排放增量分解成经济增长、产业结构、能源结构与能源强度4种效应。结果表明,2007—2016年碳排放经历了先上升后下降的趋势,产业结构和能源强度的累积效应为负,经济增长和能源结构的累积效应为正,能源结构是碳排放增加的最大拉动因素,能源强度对碳排放具有较大的抑制作用。通过情景设置,发现综合减排模式效果显著,并提出了相关建议。     

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。     

无锡市工业碳排放的测算及影响因素

采用IPCC关于碳排放的计算方法,计算了无锡市1992—2010年的工业碳排放量。结果显示,近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速,并表现出明显的阶段性特征,大致呈S型曲线。接着,应用回归分析模型,分析了影响无锡工业碳排放的主要因素,结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素,产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素,工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后,运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测,显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长,平均年增长率为2.8%,但由于基数庞大,工业碳排放增加的绝对量仍然很大,减排任务艰巨。最后,提出无锡市减少工业碳排放的对策措施,即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

基于行业异质性的中国工业发展与碳排放的关系研究

利用对数平均迪氏指数法将工业碳排放总量分解为工业产出规模效应、行业结构效应、行业能源消费结构效应和能源强度效应,从总效应角度研究了上述四个效应对碳排放总量的作用,其中前三个效应对碳排放均有拉动作用,工业产出规模效应的作用最大。能源强度效应对全行业的碳排放量有较强的抑制作用。其次,根据1995~2011年工业32个行业四个效应值及其碳排放的面板数据模型,从总体样本和分行业样本两个层面分别研究四大效应对中国工业碳排放的影响。总样本研究表明,全行业工业产出规模效应和行业结构效应对碳排放有显著的正向和负向影响。分行业样本研究根据能源强度、RD投入、外资比重及资本密集度分类标准对工业行业进行分类,研究基于行业差异的各因素对中国工业碳排放的影响。结果表明,工业产出规模效应和行业结构效应对碳排放的正向影响和负向影响不存在行业差异,行业能源消费结构效应和能源强度效应对不同行业碳排放的影响有一定的差异。最后,根据实证结果提出合理的减排建议。     

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％.     

能源错配对制造业碳排放效率的影响研究

能源要素作为考察资源配置效率不可或缺的因素,其配置是否有效与经济和环境的发展息息相关。为了判断我国制造业是否存在能源错配现象,厘清行业异质背景下能源错配影响碳排放效率的理论机制,基于2012—2017年制造业细分行业的面板数据,在测度行业能源错配指数基础上,构建计量模型实证检验能源错配对碳排放效率的影响。研究结果表明:(1)制造业各行业间存在不同程度的能源配置扭曲。(2)改善能源错配显著影响行业碳排放效率,但行业异质性使得影响的程度和方向有所不同。研究结论对宏观角度及时调整行业能源配置、加强环境保护约束,完善环境补偿机制、引导低碳创新技术研发具有重要政策启示。     

中部地区碳排放测度及其驱动因素动态特征研究

为更好制定中部地区碳排放削减策略,对中部六省2007—2018年能源消费产生的碳排放量进行估算,论文从能源结构、能源效率、产业结构、经济增长、城镇化率以及人口规模六个指标出发,构建碳排放测度及其驱动因素的灰色面板关联模型。在对中部地区碳排放与经济增长脱钩整体状况分析的基础上,分别测算碳排放量与其驱动因素的时序灰色关联度和截面灰色关联度,并分省解析碳排放驱动因素的动态变化。结果显示：中部六省碳排放与驱动因素关联度由大到小依次为人口规模、城镇化率、能源结构、产业结构、能源效率、经济增长;经济增长和城镇化率等驱动因素是影响各省碳排放总量的核心因素,而产业结构等驱动因素则因各省具体经济条件和发展水平不同呈现出差异化特征;近年来,中部地区驱动因素对碳排放量的影响整体变得稳定。以上结论为促进中部地区节能减排、构建绿色发展道路提供了可靠的经验证据。     

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。     

山东省工业碳减排政策研究——基于空间效应视角

有效的工业碳减排政策,对实现工业经济绿色增长至关重要。基于山东省17个地级市的经济普查数据,运用ESDA方法和STIRPAT框架下的空间计量模型,分析工业碳排放的空间相关性及空间溢出效应。研究发现:山东省碳排放的空间分布呈现出明显的空间集群效应,东部地区碳排放强度最低,中部和西南部地区碳排放强度较高,且这种空间分布格局变化不大;碳排放的空间溢出效应显著,以能源效率为代表的技术水平是降低碳排放强度最主要的因子,FDI也显著降低了碳排放强度,但影响相对较小,而研发强度并未对碳排放的降低起到抑制作用。最后,提出了协同治理、提高能源效率、增大节能减排的研发力度、优化利用外资结构等针对性的工业碳减排政策。     

Measurement and Analysis of Affecting Factors of Wuxi＇ s Industrial Carbon Emission

采用IPCC关于碳排放的计算方法，计算了无锡市1992--2010年的工业碳排放量。结果显示，近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速，并表现出明显的阶段性特征，大致呈S型曲线。接着，应用回归分析模型，分析了影响无锡工业碳排放的主要因素，结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素，产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素，工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后，运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测，显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长，平均年增长率为2．8％，但由于基数庞大，工业碳排放增加的绝对量仍然很大，减排任务艰巨。最后，提出无锡市减少工业碳排放的对策措施，即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

北京市低碳经济发展状况分析

对2005~2010年间北京市CO2排放和碳强度进行了测算,并利用LMDI指数分解法对历年碳排放量和碳强度差异进行了因素分解。研究结果表明:(1)2005年到2010年北京市碳排放总量基本呈上升趋势,但能源强度和碳排放强度呈下降趋势;(2)北京市经济和人口增长是碳排放量增加的主要原因,节能减排的推进和能源消费结构的变化减缓了碳排放总量的增长速度;(3)产业部门能源强度因素和产业结构效应是北京市碳排放强度下降的主导因素,碳强度效应(即能源结构效应)对碳排放强度变动的降低效果不明显。     

低碳经济背景下我国产业结构调整研究

如何针对于低碳经济的发展,对产业结构进行调整是进一步促进中国经济增长方式转型的重要举措。本文利用通径分析方法和面板协整模型,探讨了各个行业发展和能源消费的依赖关系,揭示了在节能和碳排放约束下产业结构调整的特征。研究结果发现,第三产业产值的比重通过第一产业产值的比重作用于单位GDP碳排放的间接通径系数,也说明第一产业产值的比重下降,和第三产业产值比重的上升是目前最为有效的一个方式。工业内部行业的结构调整以实际工业总产值和碳排放强度之间的弹性较高、能源使用效率提高对碳排放强度影响较低的行业进行调整,如有色金属、化纤、食品行业进行调整。而对实际工业总产值和碳排放强度之间的弹性较低、能源使用效率提高对碳排放强度影响较高的行业进行节能技术改造,提高技术支持,如造纸、非金属、机电行业。