基于STIRPAT模型的甘肃省能源消费碳排放影响因素分析

依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。     

国家级城市群建筑业碳排放量及其分解效应的空间分异

本文基于2009年—2019年面板数据,采用碳排放系数法测算四大国家级城市群的碳排放总量及化石能源、二次能源和建筑材料碳排放量。结果显示：四大国家级城市群碳排放总量空间差异显著,长三角城市群峰值是2011年的9.67亿吨,关中平原城市群则是2019年的0.88亿吨。基于能源碳排放量的测算结果,进一步采用LMDI模型将其影响因素分解为碳排放系数、能源强度、能源结构、建筑业经济水平及人口规模等五大效应并分别进行测算。研究发现碳排放系数对能源碳排放量的影响作用最小,建筑业经济水平有明显的促进作用,而能源结构则有明显的抑制作用。今后可从推广新型建筑材料使用、优化建筑业能源结构及推广建筑业低碳节能技术等方面推进建筑业减碳。     

上海市居民消费的间接碳排放及影响因素分析

文章利用政府宏观统计数据,基于投入产出模型测算了上海居民消费产生的间接碳排放,并利用扩展的投入产出模型,使用结构分解分析法分析了居民消费间接碳排放的影响因素。结果表明:1997-2010年,上海市石油加工炼焦及燃烧加工业、金属加工制品、交通运输仓储及信息服务3个部门的碳排放强度、碳排放乘数因子均处于各部门前列,是能源消耗高度密集型部门;上海市居民间接能源消费产生的碳排放总量、城镇居民间接能源消费产生的碳排放呈上升趋势,农村居民间接能源消费产生的碳排放总体呈下降趋势。结构分解结果显示,上海市居民消费水平的提高是居民消费间接碳排放增加的主要驱动力;城镇人口规模的增加也是影响上海城镇居民消费间接碳排放总量增加的重要因素。调整居民消费结构、降低部门碳排放强度是现阶段居民消费碳减排的有效措施。     

地区碳排放测算研究——以贵州省为例

对地区碳排放进行合理测算，是实现节能降碳目标的基础。本文从化石能源燃烧、工业生产和固体废弃物焚烧三个方面分析碳排放来源，并借鉴国内外相关研究，提出碳排放测算方法，计算贵州省碳排放量，明确其发展趋势。研究结果表明，煤炭来源的碳排放量占化石能源燃烧碳排放量的比重最大；固体废弃物焚烧的碳排放量较少，但其比重随经济发展和城市发展逐年增加；贵州省碳排放量近年来总体呈降低趋势，化石能源燃烧的碳排放仍是贵州省碳排放的主要来源。     

工业化国家与新兴市场经济体碳排放驱动因子差异性研究

文章根据国际能源署(IEA)1971~2010年碳排放数据,运用IPAT模型检验G20国家碳排放及其驱动因素变化的差异性。结果发现:(1)经济增长是所有工业化国家和新兴经济体碳排放增长的最主要正向驱动因素,对于新兴经济体而言,人口增长和城市化也是重要的正向驱动因素;(2)能源强度是大部分工业化国家和部分新兴市场经济体(中国、印度、韩国、土耳其和印度尼西亚)的主要负向驱动因子,但同时又是一些国家(如法国、巴西、墨西哥、南非和沙特阿拉伯)碳排放的正向驱动因子;(3)能源碳强度在部分新兴市场经济体(如南非、俄罗斯联邦、阿根廷、巴西和墨西哥)作为负向驱动力正在抑制碳排放的增长,而在其他新兴市场经济体(如中国、印度、印度尼西亚)仍然作为正向驱动力在推进碳排放的增长,但其增长趋势已出现明显下降。无论工业化国家还是新兴市场经济体,依据各自影响碳排放增长的首要正向驱动因子和负向驱动因子制定相应的适应性碳减排策略,有助于进一步推动各国在减缓气候变化方面行动的有效性和可靠性。     

上海市人口因素对碳排放影响实证分析

本文利用上海市1997~2011年碳排放量、人口总数、城市化率、国民生产总值、恩格尔系数、第二产业总产值产值的时间序列数据．建立了多元回归模型,对人口因素和碳排放量之间的关系做了实证研究．研究发现．常住人口数对上海地区碳排放量影响最大．城市化率和第二产业从业人员比重也有显著的正向影响．代表人口的消费结构的恩格尔系数对碳排放具有一定的负效应．但是影响较小。研究表明上海作为国际化大都市．消费层次已经较高．消费结构的变化对碳排放的影响不明显。最后,针对分析结果,探讨了碳减排策略。     

不同空间尺度碳排放强度的时间演化特征

基于联合国政府间气候变化专门委员会提供的碳排放测算方法，研究2010—2019年全国尺度、区域尺度的碳排放强度时间演变特点和空间分布格局。结果表明：①天然气、煤油、汽油、原油4种能源的碳排放量逐年增长；柴油的碳排放量先增长后保持平稳；燃料油的碳排放量先增加后减少；焦炭、煤炭的碳排放量呈现“N形”趋势。②全国碳排放量不断上升，总体呈现急速增长、相对平缓、快速增长的三个阶段。但由于经济增长速度超过碳排放量增长速度，全国碳排放强度呈现下降趋势。③七大区域碳排放强度整体呈现下降趋势，具有“东高西低、北高南低”的空间分布格局特征。     

城市化、工业化对中国区域碳排放影响研究——基于空间DURBIN模型的实证分析

在测算30个省市1997-2011年的二氧化碳排放量的基础上,运用空间DURBIN模型分析了我国区域碳排放的空间聚敛性,量化分析了5个变量对碳排放的影响以及5个空间滞后变量在相邻区域碳排放之间形成的溢出或挤出效应。研究发现城镇化率、能源强度、建筑业总产值及规模以上工业产值等指标均对碳排放有显著影响;城镇化率、能源强度及规模以上工业产值的空间溢出或挤出效应对相邻区域碳排放产生了不同程度的影响。     

高碳排放强度地区的减排压力与减排路径分析——以甘肃省为例

我国2020年碳排放强度减排目标是实现经济增长转型的重要举措,但对高碳排放强度地区而言也面临较大压力。基于翔实的数据,以甘肃省为例分析了高碳排放强度地区的碳排放现状、减排压力,在此基础上,从产业结构、低碳技术、行业能源效率、能源结构、公众参与、制度与市场机制设计等方面提出了实现节能减排目标的具体建议,为甘肃省和其他高碳排放强度地区实现低碳发展的路径选择提供参考。     

基于扩展的STIRPAT模型的新疆碳排放量的影响因素研究

基于扩展的STIRPAT模型,采用新疆1990~2010年统计数据,对新疆碳排放量的主要影响因素进行了实证研究。研究表明,当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量、人口规模每提高1%时,碳排放总量增长率将分别增长1.938%、1.233%、0.346%、0.329%。当新疆人均GDP、能源强度、单位能耗碳排放量每提高1%时,人均碳排放量增长率将分别增长2.742%、1.713%、0.477%。     

中国能源消费的碳排放及其影响因素分析

以中国能源消费导致的碳排放为研究对象,首先采用IPCC推荐的参考方法估算1985～2010年间的中国碳排放,分析中国碳排放变化的主要特征,在此基础上建立中国碳排放多元线性回归模型。结果表明：人口总量是对碳排放影响最大的因素,人口对能源的大量需求造成了我国碳排放量的大量增长;能源消费结构是影响我国碳排放的又一重要因素;中国经济发展方式的转变使得经济发展对碳排放的影响有所减小;能源效率因素对碳排放的影响最小,说明了近年来中国注意节能减排,使得能源消耗强度不断减小,从而也减小了碳排放量。     

无锡市纺织集聚区碳减排路径研究

低碳减排是当今全球关注的热点问题。本文聚焦无锡市纺织集聚区,利用一个基于纺织集聚区产值、一次能源消耗量、碳排放总量的碳排放恒等式,将影响无锡市纺织集聚2006-2016年的碳排放因素分解为纺织业经济总量、能源结构以及能源强度,结合无锡市纺织集聚区现状得出结果。结果表明,无锡市纺织集聚区急速增长的产值是其碳排放增长的主要原因;能源强度对碳排放增长起抑制作用;碳排放强度对纺织集聚区碳排放存在负向抑制效应。针对各个影响因素,结合集聚区特有的技术溢出效应,笔者提出相关碳减排建议。     

区域性中心城市的碳排放测定及影响因素分析——以青岛市为例

碳排放量及碳排放强度是衡量低碳城市建设成功与否的主要测度指标。通过采用对数均值迪氏分解法(LMDI)对青岛市1999-2009年能源消费碳排放量和碳排放强度变动量进行测定分析,发现经济发展是碳排放量增加的主要原因,人口规模对碳排放量的影响有限,而能源效率、能源结构与碳排放量、碳排放强度均存在负相关关系,其中能源效率的作用最为明显。因此,提高能源利用效率,优化能源结构对于加快青岛市低碳城市建设具有重要现实意义。     

中国省域二氧化碳排放达峰情景预测及实现路径研究

中国政府提出的2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和的承诺对推动经济社会绿色转型和系统性深刻变革具有重要意义。测算了中国各省2005-2019年脱钩系数,分析了经济增长与碳排放脱钩状态。在测算碳排放强度的基础上,对不同经济增长模式下的碳排放量进行了情景预测。结果表明:中部和西部地区部分经济欠发达省份经济增长和碳排放脱钩状态为扩张性负脱钩,其余地区处于强脱钩或弱脱钩状态。不同经济增长模式下,碳达峰年份有差异。考虑到中国社会经济实际状况,最可能情形为混合式增长模式下大部分省份于2026年左右实现碳达峰。最后,从碳交易市场体系、能源体系、技术创新、生活流通、法律法规等方面给出了碳达峰的实现路径。     

甘肃省建筑业发展与经济增长相互影响实证研究——基于1979—2017年的数据分析

探究建筑业发展和经济增长动态相互影响可为其协同、健康发展提供科学支撑。选取甘肃省1979—2017年建筑业和经济增长相关指标,以低通滤波、Manner-Kendall检验及功率谱分析等方法分析其趋势、突变及周期特征,并以重标极差分析法预测了两者未来变化趋势。研究发现,甘肃省建筑业与经济增长表现出协同发展特征,建筑业增长快于国民生产总值增长;建筑业对经济增长具有显著正向贡献,贡献率呈波动下降-显著上升-平稳波动的变化特征;建筑业对经济增长具有正向拉动作用,拉动率呈先上升后下降的变化趋势;建筑业总产值和经济增长规模具有显著的一致性突变点,呈现同步性周期变化。未来要在深化体制机制改革、推进建筑产业现代化、提升队伍素质、推进建筑节能与绿色建筑等方面取得突破,切实转变发展方式,增强发展动力,以推动甘肃省建筑业与经济增长的协同健康发展。     

中国石灰产业碳排放影响因素分析及趋势预测

基于LMDI模型,以2001—2012年中国经济人口发展及石灰产业碳排放数据为样本,从5个方面对石灰产业的碳排放影响因素进行分解研究。结果表明,技术发展效应、经济增长效应以及人口规模效应是影响石灰产业碳排放量变化的主要因素,且影响趋势有所不同。基于GM(1,1)模型对中国石灰产业未来碳排放量进行预测,2030年排放量预测将达到4.48亿t。基于影响因素分析及碳排放趋势预测结果,从技术创新、政策制定等方面对中国石灰产业的低碳发展提出建议。     

广东碳排放量的动态演进

本文根据广东省统计年鉴,计算出1990～2011年碳排放量,结合经济发展水平、能源结构和产业结构,分析广东省碳排放动态演进过程,并通过LMDI因素分解模型,分析出经济发展、能源强度和碳排放强度的贡献度和贡献率。研究表明:广东省碳排放量与经济发展水平高度相关,高碳能源结构和产业结构将使得碳排放量保持增长态势;经济发展因素推动碳排放增长,能源强度和碳排放强度抑制碳排放增长。     

北京市碳排放库兹涅茨曲线的实证研究

自改革开放以来,我国经济高速发展,但是随之而来的碳排放问题也日趋突出。本文以传统的环境库兹涅茨模型为基础,对北京市1980-2016年的碳排放量与经济增长的关系进行了研究,并考虑了产业结构、能源强度和城镇化水平三个控制变量对碳排放的影响,建立了扩展的库兹涅茨模型进行综合分析。研究结果表明:第一,北京市碳排放量与经济增长之间存在倒N型关系,且目前处于递增阶段;第二,北京市碳排放量还受到产业结构、能源强度和城镇化率的影响。第二产业所占比重和能源强度对碳排放有正向的拉高作用,城镇化率对碳排放有拉低的作用。最后本文提出了对应的政策建议。     

资源型产业碳排放强度变动及贡献因素分析

首先根据狭义资源型产业内涵将其划分为采掘类和初级加工类,基于1998—2010年的统计数据对我国资源型产业碳排放量进行测算、判断碳排放强度变动趋势,从结构份额和效率份额分析内在动因。结果表明:中国资源型产业碳排放强度总体呈下降趋势,年均降幅为10.20%。其中,结构份额的累计贡献度为-0.55,阻碍碳排放强度的下降;效率份额的累计贡献度为13.92,是资源型产业碳排放强度下降的主要贡献因素。     

高排放强度省区2020年碳强度目标情景分析——以甘肃省为例

本文基于国家碳排放强度降低的目标需求,对高排放强度省区2010-2020碳排放情景进行了分析。选取甘肃省为研究案例,分析了2005-2010年碳排放的基本状况和碳排放强度降低原因,根据不同的经济发展速度、能源强度和减排目标设定了6种不同的2010—2020年碳排放情景,并就2020年40%～45%减排目标与北京、上海、宁夏、内蒙古、山西、全国平均水平进行了比较,结果表明:在2020年实现碳排放强度降低40%～45%目标下的6种发展情景中,2020年,甘肃省人均碳排放量为11.26tCO2～14.73 tCO2/人;能源强度为1.383吨标煤/万元～1.529吨标煤/万元,相对2005年降低32.28%～38.76%。