京津冀地区物流业碳排放与能源消费关系的实证研究

通过对京津冀地区物流业碳排放与能源消费之间的关系进行研究,旨在反映物流业碳排放强度与能源结构和能源效率之间的关系,为京津冀地区科学制定物流业碳减排政策提供参考依据.构建碳排放强度与能源结构和能源效率关联测度的模型,对2008-2018年京津冀地区的相关数据进行静态和动态特征分析.结果表明,京津冀地区物流业碳排放强度与能源结构的关联度排序为:煤类比重>热能比重>油品比重>电能比重>燃气比重;京津冀地区物流业碳排放强度与能源效率的关联度排序为:油品>电能>煤类>热能>燃气;这期间京津冀地区物流业碳排放强度与能源结构和能源效率的关联系数呈现出波动下降的趋势.为此,京津冀地区要联合起来加强环境规制,改善能源结构,提高能源效率.     

长三角地区生活领域能耗的现状、成因及对策研究

长三角地区生活领域能耗存在的问题,主要是长三角地区人口稠密,能源消费结构不合理,电力缺口逐步增大;长三角地区在生活领域天然气使用不广泛;长三角地区以PM2.5为代表的复合型空气污染问题日益突出;新能源在生活领域能耗中比例偏低及居民消费存在不合理性等。长三角地区应探寻能源消耗优化组合;着眼未来,优化能源消费结构;倡导能源市场开放,加快能源价格体制改革。长三角居民理应适当提高天然气和新型能源的消耗,减少石油和煤炭的消耗,在逐步调整能源消费组合下节省开支,提高生活满意度;从环境保护角度,长三角居民应适度使用天然气,尽量减少对石油、煤炭、电的消耗,为日常的生活创造舒适的环境。     

碳排放空间差异的影响因素：计量识别与政策含义

优化能源消耗结构，实现工业低碳发展，是实现双碳目标的必由之路。本文运用IPCC方法核算中国各地区2005-2020年的工业二氧化碳排放量，并利用Kaya-LMDI模型将工业二氧化碳排放分解为能源结构、工业能源强度、工业经济规模和工业从业人员规模四种驱动因素。在此基础上，采用STIRPAT模型分析工业碳排放驱动因素在不同经济地区影响作用的差异。研究发现：目前中国工业二氧化碳减排效果显著，但仍存在较大的空间差异，碳排放在地理分布上集中于华东与华南地区，存在不均衡性，其他地区也存在协同化或多极化的碳排放格局；且各因素作用效果差异明显，工业能源强度对碳排放具有显著抑制作用，工业经济规模随着经济的高质量发展将逐渐实现对碳排放的脱钩效应，能源结构优化程度存在空间异质性，结构性减排将是未来的主要减排方式；提高能源消耗技术水平、推动能源结构体系的低碳转型是未来协同经济高质量发展实现“碳达峰”的主要路径。     

能源消费结构与碳排放约束的实证分析——以黑龙江省为例

能源消费结构是影响碳排放的主要因素之一。笔者采用了1987-2011年黑龙江省一次能源消费数据,对黑龙江省能源消费结构和碳排放量进行了定量分析,并对碳排放量和各能源消费所占比重分别做回归分析,得出传统的煤、油、气的消费占比过大,非化石能源占比过小,这也是长期以来黑龙江省碳排放持续上升的主因,而非化石能源对碳排放抑制作用不显著,因此,黑龙江省应大力调整能源消费结构。     

城镇碳排放影响因素区域差异分析——基于苏南、苏中和苏北的比较

本文采用STIRPAT模型对比分析了2007-2012年间影响江苏省苏南、苏中、苏北三个地区碳排放的影响因素,研究结果表明:1能源强度是影响苏南地区人均碳排放量的主要因素,人均可支配收入、城镇化水平影响程度依次减弱;2苏中地区能源强度是主要影响因素,但城镇化水平的影响程度不断加强,人均可支配收入的影响程度逐渐减弱;3对苏北地区人均碳排放的影响程度由强到弱依次是城镇化水平、能源强度、人均可支配收入。     

LMDI法与STIRPAT模型下京津冀碳排放影响因素研究

运用LMDI法与STRIRPAT模型,拟合京津冀地区的碳排放量与其影响因素并进行回归结果分析,架构碳排放模型.发现地区碳排放受区域结构效应、产出规模效应、能源强度效应的影响程度较大,建议从发挥全国性碳交易市场的市场机制作用、发挥区域优势以及增加科技投入三个方面入手降低碳排放.     

青岛市碳排放影响因子分析及对策研究

利用迪氏底数指标分解法,从能源结构、能源强度、人均产出、人口数量变化四方面对2005—2010年青岛市碳排放量进行分析,计算出这四个影响因子对2005—2010年青岛市碳排放增量的贡献量。结果显示,人均GDP提高、人口数量的增加是导致青岛市碳排放增加的主要原因;能源结构优化、能源强度下降有利于减少碳排放。在以上分析基础上,提出加大产业结构调整力度;开发利用新能源;提高能源利用效率等降低青岛市碳排放量的对策。     

内蒙古碳排放与经济增长脱钩特征研究

利用Tapio和IGT模型研究了内蒙古碳排放与经济增长脱钩特征。研究发现:选用终端能源消费量核算出的结果更符合内蒙古能源碳排放的实际情况。2003—2010年整体碳排放脱钩特征呈多样化,脱钩指标值变动幅度较大。工业经济模式和资源型经济模式脱钩状态变动频繁,煤化工业经济模式脱钩状态逐渐恶化,农牧业经济模式脱钩状态整体较好。此外,内蒙古"十一五"提出的预期减排指标较为合理,但平均脱钩水平低。建议政府加大对产业结构的调整,不断提高减排技术水平,根据地区差异制定各盟市的减排目标。     

基于IPCC清单编制法的碳排放现状分析

温室效应导致全球气候变暖,随之产生较多的环境问题,能源大量消耗导致碳排放加速,经济社会发展的同时,过度碳排放导致的环境恶化引起了高度重视,文章选用2003—2017年的中国能源消费数据,利用IPCC清单编制法,从能源消费结构、碳排放现状、能源消费强度、行业碳排放进行分析,得出相关的结论。     

浅析安徽低碳经济发展

安徽与长三角地区相比具有更为丰富的区位、能源、原材料、人力资本等方面的优势,但是其经济发展的速度和程度却远远落后于长三角地区的城市。安徽如何发展,以何种方式发展？笔者认为,安徽的发展应该聚焦于新的发展方式——低碳经济。应根据实际情况确立发展目标,加强宣传力度,促进第三产业发展,提高能源利用效率、开发新能源,建立碳金融体制和碳税制度。     

基于STIRPAT模型的杭州市能源消费碳排放预测

基于STIRPAT模型,选取人口规模、人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重、城镇化水平、非原煤能源使用比例以及第二产业能源强度等七个因素作为自变量,运用偏最小二乘回归（PLS）和两阶段最小二乘回归（2LSL）,设定10％,11.6％和13.5％三种不同人均GDP增长率情景,对2012-2015年杭州市能源消费碳排放量进行预测.研究结果表明：与2010年相比,到“十二五”末期,三种情景下的杭州市能源消费碳排放量分别下降19.2％、14.5％和8.6％.运用灰色GM（1,1）模型,预测到2015年杭州市第二产业产值比重和第二产业能源消费碳排放强度分别降至44.78％和0.22吨标准煤/万元.根据杭州市能源消费碳排放发展现状及趋势,结合回归方程中各因子的碳排放量贡献率,提出有效降低能源碳排放量的相关建议,以期为杭州市节能减排政策的制定和低碳城市建设提供科学依据.     

中国对外直接投资与本国碳排放量关系研究 ——基于中国省级面板数据的实证分析

本文选用2003~2011年中国30个省市自治区(除西藏外)的省级面板数据,对我国对外直接投资与本国CO2排放量的关系进行了实证研究。结论显示:我国对外直接投资的增长会增加本国的碳排放量,但此种正效应存在明显的地区差异,即对外直接投资对我国中部地区的碳排放的增加效应明显高于西部,而在东部地区这种效应并不显著;与此同时,研发水平和受教育程度能显著降低我国的CO2排放量,而能源结构和环境治理方面的投资则会增加我国的碳排放量。     

碳排放交易制度的节能减排路径：效率提升还是结构转型？——来自中国省级数据的准自然实验

以中国2013年以来实行的碳排放交易试点政策作为准自然实验事件，基于2000-2017年中国30个省市的面板数据，运用双重差分法实证检验碳排放交易制度的节能减排效应及影响机制。研究发现，碳排放交易制度有利于实现中国经济“节能”与“减排”的双重目标，并通过了一系列稳健性检验；作用机制检验表明，能源效率提升和能源结构转型都是碳排放交易制度实现节能减排目标的重要路径；能源效率提升在碳排放交易制度实现“节能”和“减排”中分别发挥了10.19%和5.93%的作用，而能源结构转型分别发挥了48.87%和52.95%的作用。这意味着中国碳排放交易制度实现节能减排的主要动力来自能源结构转型，而非能源效率提升。能源结构转型涉及问题更加宏观和深层，这为中国加快推进节能减排进程，特别是完成2030年碳达峰和2060年碳中和的国际承诺提供政策启示。     

中国物流业二氧化碳排放变化驱动因素分析

物流业二氧化碳排放问题是当前我国碳减排工作的重中之重,正确评估各驱动因素在碳排放中的贡献度对于促进行业碳减排意义重大。可基于LMDI分解技术,构建物流业二氧化碳排放变化驱动因素分解分析模型,将物流业碳排放变化驱动因素分解为碳排放因子效应、能源结构效应、能源强度效应、物流产出效应、经济发展效应、人口规模效应等六个方面,并利用2003—2014年我国30个省市区物流业面板数据进行实证分析。研究样本年内各驱动因素动态变动和区域差异情况可以发现,我国物流业二氧化碳排放强度基本呈逐年上升趋势;经济发展效应是物流业二氧化碳排放持续高速增长最主要的驱动因素,物流业产出的提高是抑制二氧化碳排放增长最主要的驱动因素;东部地区能源结构的变化对物流业二氧化碳排放有抑制作用,而中西部地区能源结构需要进一步优化。此外,对各省市区情况的分析表明,广西能源结构效应表现最好,宁夏能源强度效应表现最好,江西物流产出效应表现最好,河北经济发展效应表现最好,四川人口规模效应表现最好。     

我国碳排放的因素分解及减排政策研究

本文将碳排放因素分解为能源强度、经济规模、人口规模、产业结构以及能源结构等六大因素。并采用LMDI的加和方法分析1994——2009年期间的各个碳排放因素对碳排放的深层影响。研究表明,经济规模对碳排放起到显著正向促进作用,而能源强度起到显著负向作用,其他因素作用较微弱。最后,提出了要提高能源利用效率、加强对高碳行业的整合引导监督、开发新能源、提高天然气使用比例等政策建议。     

浙江省碳排放强度的关键影响因素分析以及未来趋势预测

探讨能源消费、经济增长和碳排放强度之间的影响和关系已成为低碳研究的热点和重点之一。基于浙江省2000-2016年能源消费等统计数据,通过建立向量自回归模型(VAR)和脉冲函数(IRF),分析浙江省的能源消费结构、产业结构演变的特征以及对碳排放强度的冲击效应。利用了STIRPAT模型,设置8种不同的发展情景,试图预测浙江省未来能源消费碳排放强度的发展趋势。     

碳交易与“碳税”的减排效应及作用路径研究

碳排放权交易和碳税是降低碳排放的主要市场化手段。本文采用双重差分空间杜宾模型(SDM-DID)和中介效应检验对其减排效应、空间溢出效应以及作用路径进行检验。研究发现，我国碳排放在空间上存在显著的正相关性，存在高-高排放、低-低排放地区聚集的空间特征；两种碳减排政策在考虑空间关联性后仍然具有显著的减排效果，其中碳排放权交易存在正向的空间溢出效应，试点省份周边地区能借助试点省份的政策红利实现碳减排，而“碳税”的空间溢出效应为负，存在“污染天堂”现象，碳排放权交易能通过促进工业结构低碳转型、改善能源结构来实现碳减排，“碳税”能通过提高能源效率和改善能源消费结构来减少碳排放。     

碳税政策对企业碳排放和能源使用的影响研究

征收碳税不仅影响企业碳排放,也影响企业生产行为。文章将能源因素引入到生产函数,比较分析征税与不征税两种情况下企业碳排放量和能源使用量。分析表明:首先,碳税政策可以减排,碳税率越高、能源的边际碳排放越大减排越明显;其次,碳税政策对企业能源使用的影响取决于能源的碳排放情况:当能源的边际碳排放量高于平均碳排放量,此时征收碳税对企业有利;反之,不利于企业发展。文章为碳税政策制定和研究提供了一个视角。     

基于对数平均权重Divisia的内蒙古人均碳排放因素分解

内蒙古是一个以煤炭为基础能源的煤耗型能源大省。我区能源消费总量庞大,由于人口数量较少,因此人均碳排放目前仍维持在比较高的水平。近年来人均碳排放的增长速率更是呈现逐年快速增长的态势,这无疑需要引起足够的重视。因此本文对于影响人均碳排放的因素进行了探讨。本文首先介绍了我国目前碳排放的严峻形势并介绍了国内外学者在这一块的研究成果。之后引入了对数平均权重Divisia分解这一模型,基于内蒙古2009-2012年能源消费总量、碳排放量、人口、GDP等数据将人均碳排放分解为能源结构,能源效率以及经济发展三方面因素。得出了三种因素各自的贡献值以及贡献率的大小,并讨论了它们人均碳排放的影响,据此提出相应建议。     

山西省碳排放影响因素分解实证研究

运用Kaya恒等式和LMDI分解技术对山西省2008-2017年的碳排放进行分解,从经济发展水平、能源结构、能源强度和人口规模四个角度解释山西省碳排放的变化趋势,并且通过扩展的STIRPAT模型对分解后的结果进行进一步的分析.结果显示:山西省的碳排放总量不断增长,这和经济发展发展水平紧密相关,而能源强度则相反,对抑制该...