中国经济和能源政策对碳排放强度的影响

经济政策和能源政策是影响中国能源消费和碳排放的主要政策因素.从一次能源人均碳排放量和终端碳排放强度也即单位GDP终端碳排放强度两个视角分析中国碳排放强度,采用Divisia指数分解模型对碳排放强度进行分解,研究结果表明:经济政策因素和能源政策因素在不同时期对碳排放强度变化的作用和贡献率是不同的.从人均碳排放而言,起主要作用的因素是经济发展和能源效率的提高,1980-2012年人均碳排放量提高了309％,增加了4.7t CO2,其中经济发展水平的提高促进了人均碳排放增加,贡献率为215.7％,而能源效率的提高起到了降低人均碳排放的作用,贡献率为-113％.从终端碳排放强度分析,1996-2012年,碳排放强度降低了52％,其中能源效率的提高作用最大,贡献率为106％,其次是能源结构的改变,而产业结构的变化则提高了碳排放强度.     

山东省城市化进程中的碳排放研究

运用协整分析方法,借助VECM模型对山东省城市化水平和二氧化碳排放量之间的长短期关系进行实证分析,并利用适当修正的Kaya恒等式对山东省城市化进程中的碳排放影响因素进行分解分析。实证结果表明,山东省城市化水平和二氧化碳排放量之间存在长期均衡关系,这说明城市化是导致山东省碳排放量增长的一个重要因素。由VECM模型可知,短期内山东省碳排放量和城市化水平之间的长期均衡关系对当前碳排放量偏离均衡水平的调整力度不大,说明山东省碳排放量的变动除了受城市化水平影响之外,同时还受到其他因素的影响。基于Kaya恒等式的影响因素分解模型表明,山东省碳排放量的变动受到能源消费碳强度、能源强度、人均GDP和城市化水平因素的影响。     

基于LMDI模型的重庆直辖以来的能源消费碳排放研究

基于Kaya恒等式,采用LMDI分解方法建立重庆能源消费碳排放因素分解模型,实证分析1997—2016年重庆人口、经济发展、能源消费结构、产业结构、能源强度对能源消费碳排放的影响.结果表明:经济增长是促进人均碳排放的主要因素,能源强度是抑制人均碳排放的主要因素,自2010年起人口对人均碳排放有驱动因素,能源结构、产业结构对人均碳排放的影响随着煤炭消费比重、工业比重的变化而呈曲折变化态势.总的来说,驱动因素的作用大于抑制因素的作用,导致人均碳排放整体呈现上升的趋势.     

长三角地区碳排放的测度、比较及影响因素分析:1990—2009年

依据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）碳排放计算指南中的计算公式,计算了长三角地区1990—2009年间CO2排放量,对比分析了江浙沪三省市的碳排放总量、排放强度、人均排放量等指标。结果表明：自1990年以来,长三角地区CO2排放总量、人均碳排放量不断攀升,碳排放强度逐年减小,但区域之间仍存在较大差异;江苏的碳排放总量高于浙江,上海最低,且江浙两省碳排放总量增长速度最快;江苏年均CO2排放强度高于上海,浙江最低;能源结构、产业结构是造成区域性差异的主要因素。根据上述研究结果,提出实现CO2减排的政策建议。     

北京市终端能源消费及碳排放变化影响因素

近些年,北京市能源消费需求不断增加,能源对外依存度较高,资源瓶颈问题日益突出.基于LMDI方法定量分析了1996—2009年北京市第一、第二、第三产业终端能源消费的变化特征,研究影响北京市二氧化碳排放变化的主要因素及各因素的贡献程度.研究结果表明:调整产业结构起到的影响作用正逐渐减弱,而降低能源强度能够有效抑制终端能源消费和二氧化碳排放量的增加.虽然优化能源消费结构的作用在目前并不显著,但未来仍有很大发展空间.因此,北京市在快速发展经济的同时,应该重视转变经济增长方式,优化产业结构调整,降低能源强度及碳排放系数,提高能源利用效率,以减缓能源消费及二氧化碳排放的增长速度.     

碳中和背景下能源消费与区域经济增长收敛性关系研究

从区域经济增长和能源消费强度之间的关系出发,设定区域人均GDP收敛模型和能源消费强度与区域经济增长收敛模型,来分析我国东部、中部和西部地区的人均GDP的收敛情况以及中部、西部和东部省份的能源消费强度与人均GDP差异之间的关系。研究发现,东部、中部和西部地区的人均GDP均呈上升趋势,但在能源消费强度方面都呈下降趋势;能源消费强度与经济的发展水平呈负相关关系,东部地区的能源消费强度和碳排放是三个地区中最低的,西部地区的能源消费强度高于中部地区;东部、中部和西部经济地区的人均GDP发展水平存在GDP的绝对收敛;中部地区与东部地区的能源消费强度差异是发散的,西部地区与东部地区的能源消费强度差异则是收敛的。结果表明,区域经济发展战略的制定要考虑能源禀赋和传统工业的发展现状,针对碳排放量依然较大的地区,要采用能源利用效率较高的相关技术和发展相关产业,减少碳排放以争取尽快实现碳中和。     

LMDI方法分析结构效应对天津市碳排放的影响及对策

文章对1995—2010年天津市能源消费碳排放进行分析,基于对数平均迪氏指数法（ LMDI）,对碳排放进行因素分解实证研究,并进行情景分析,寻求天津市碳减排对策。研究发现,虽然人均GDP效应、人口效应以及能源强度效应贡献量相对较大,但结构效应对于天津碳排放的影响也不容忽视,其对于能源消费碳排放的拉动或减缓作用与低碳能源比重、第三产业比重的大小有很强的关联性。情景分析进一步表明优化产业及能源结构对碳减排的积极作用。     

天津市碳排放与能源强度影响因素研究

基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》核算了天津市2000—2009年三大产业所使用15种主要能源产生的碳排放量,并利用LMDI分解方法将天津市三大产业的碳排放分解为碳排放因子、能源结构、能源强度、经济结构、经济发展五个因素。结果表明:2001—2009年间天津市的经济发展和碳排放因子促进了对天津市碳排放的增加;能源强度、能源结构和经济结构因素对碳排放增加起抑制作用,其中,能源强度是对碳排放抑制作用最大的因素。为进一步明确能源强度的变化特征,利用完全因素分解法将能源强度分解为结构份额和效率份额。结果表明:1999—2009年天津市能源强度下降主要得益于效率因素的变动,即能源使用效率的提高;第三产业能源使用效率提高对能源强度的下降起到的作用最大。     

京津冀能源消费碳排放分解比较研究

根据北京、天津、河北三地2000—2014年的数据,基于拓展的环境影响因子模型和对数均值指数分解方法,将京津冀的能源消费碳排放分解为人口因素、人均GDP因素、产业结构因素、能源强度因素和能源消费结构5个因素。结果表明:总体上人口和人均GDP促进了碳排放的增长,在总体上产业结构效应、能源强度效应和能源消费结构因素抑制了碳排放的增长。各影响因素年度变化存在差异,其中第二产业和第三产业能源强度对于碳排放的增长具有非常显著的抑制作用是分析研究的重点。为了更好地推进碳减排,应该重新认识经济发展,不断优化升级产业结构,提高能源使用效率。     

中国省际碳排放和环境库兹涅茨曲线研究

本文基于1997-2013年30个省份的面板数据对我国省际间二氧化碳排放问题进行了研究。首先,计算了30个省份的二氧化碳排放、实际GDP及碳强度,并据此将各省份划分为高碳区、中碳区和低碳区。然后,在库兹涅茨曲线中引入产业结构因素,建立了面板数据固定效应模型进行实证分析。研究表明:我国省际碳排放量存在显著差异,能源结构,产业结构及经济发展速度是重要影响因素;人均意义上碳排放和实际GDP高度一致;通过碳强度指标发现西部地区的碳成本最大、中部其次、东部地区最小。总体而言,我国人均碳排放量和人均GDP之间并不存在倒U型关系。     

山东省经济增长与环境污染的库兹涅茨关系及成因分析

利用山东省1981～2010年经济与环境数据,建立人均GDP与典型环境指标关系计量模型,并利用灰色关联分析环境污染与经济发展的变化关系.结果表明:工业废水、烟尘和工业固体废弃物排放量与人均GDP之间的库兹涅茨曲线(environment Kuznets curve,EKC)呈现出正"N"型关系,而SO2排放量与人均GDP之间没有明显的环境库兹涅茨曲线(EKC)关系;山东省环境污染的主要影响因素是GDP和单位GDP能耗.     

长沙市碳排放与影响因素的拟合变动分析

科学认识城市碳排放的影响因素及其存在的相关性,再有效制定碳减排对策的重要基础。利用相关系数法定量测定了长沙市碳排放与其影响因素之间的相关性关系,并利用岭回归分析方法对城市碳排放与其影响因素进行了定量变动分析。研究结果表明：在城市化快速推进的背景下,长沙市碳排放的影响因素按其对模型的解释能力依次是总人口（0.750 4）、单位GDP能耗（0.371 9）、城市化率（0.272 0）以及城市居民人均消费支出（0.145 2）。     

湖南省CO2排放达峰情景预测研究

文章以能源系数法核算湖南省2010—2017年的CO₂排放,运用LMDI分解法识别湖南省CO₂排放的影响因素,然后在此基础上根据湖南省城镇化率、人均GDP、能源结构和产业结构在不同减排压力下发生的变化速率设置8种情景,利用STIRPAT模型预测8种情景下湖南省2017—2050年的CO₂排放量。研究发现,湖南省预计将在2027年达峰,峰值为31 825.60万吨,但最小峰值30 363.98万吨将在2030年出现,出现了提前达峰还是最小峰值达峰的抉择。此外,在情景比较中发现,非化石能源的消耗占比和第二产业占比对达峰值影响较大,故湖南省在碳达峰策略制定中应考虑提高非化石能源的消耗占比,降低高耗能、高污染的第二产业比重,进一步加快发展第三产业。     

福建省经济增长与碳排放关系研究

选取1996-2009年福建省碳排放总量和人均地区生产总值的时间序列数据,在文献回顾的基础上,基于EKC假设,建立了福建省经济增长与碳排放关系函数模型,发现经济增长和碳排放之间呈倒U型关系,目前福建省碳排放量还处于倒U曲线的上升通道之中,即还处于上升阶段。同时,通过对人均地区生产总值的预测,认为"十二五",既是福建省经济快速发展期,也是福建省碳排放转型关键期。最后,提出相应的政策建议。     

关于环境库兹涅茨曲线特征及原因分析——以陕西为例

以1996—2009年陕西省工业"三废"和人均GDP数据,建立陕西省环境库兹涅茨曲线(EKC)模型并分析其成因。结果表明:陕西省工业"三废"与人均GDP之间并未呈现典型的"倒U"型关系。工业废水排放量与人均GDP呈现"倒N"型;工业废气排放量与人均GDP为三次函数模型,呈上升趋势;工业固体废弃物排放量人均GDP为幂函数模型,呈下降趋势。根据以上结论提出控制"三废"的措施建议。     

区域碳排放变化的驱动因素、分解模型与实证研究

在分析区域碳排放变化驱动因素(能源结构、能源排放强度、能源效率、经济发展)的基础上,运用对数平均权重分解法( LMDI)构建了区域碳排放变化的因素分解模型.进而以重庆市为例,采集重庆市1997 -2009年的能源、人口、经济等基础数据对碳排放变化的驱动因素进行实证研究.结果表明:重庆市碳排放总量与人均碳排放量随时间序列呈现逐渐上升的趋势,二者的演变趋势极为相似,均表现为明显的两阶段(平稳演进和快速演进)特征.碳排放变化因素分析显示,经济发展因素对人均碳排放量的贡献值逐年增大,构成拉动重庆碳排放量快速增长的主要驱动因素;能源效率因素对人均碳排放量发挥了较大的抑制作用,其抑制效应随研究时序逐渐增强;而能源结构因素对人均碳排放量的抑制效应不太明显.最后提出了控制重庆市碳排放的政策建议.     

基于能源消费结构和产业结构视角的湖南省碳排放研究

利用IPCC提供的碳排放计算方法,得出湖南省2007-2012年的碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量,并从能源消费结构和产业结构两大视角深入分析湖南省碳排放特征。研究表明：湖南省能源利用效率逐步提高;能源消费结构优化是碳排放强度下降的主要原因;碳排放主要集中在第二产业,特别是第二产业中的高耗能行业,碳排放相对强度第二产业〉第三产业〉第一产业。     

江苏省工业碳足迹研究及情景模拟

工业碳足迹是一个复杂的动态的系统, 针对于江苏省工业碳足迹的现状, 利用系统动力学原理, 借助Vensim PLE软件, 建立了江苏省工业碳足迹系统, 把系统分为人口、资源、环境、能源4个子系统, 特别考虑到人均GDP对教育的影响, 通过教育影响技术, 最终影响CO2 排放量。通过历史数据对江苏省工业碳足迹进行仿真, 并从不同经济结构、技术条件、新能源发展情况等角度设置了4种不同的情景, 与原始情景进行比较, 对2005-2020年的工业碳足迹进行分析。从情景模拟结果可以看出:要减少江苏省工业碳足迹, 必须加大力度开发新能源, 调整能源结构, 而技术进步对于工业碳足迹的减少, 效果没有前两者显著。     

区域旅游业碳排放的时空差异——以山东省为例

碳排放问题是区域旅游业发展不可忽视的环境问题之一。根据相关统计数据,按照"自下而上"分析法对2000-2015年山东省旅游业碳排放进行定量估算,并采用系统聚类法将山东省旅游业碳排放划分为高、中、低三类碳排放区域,具体剖析山东省旅游业碳排放的区域差异。结果表明:（1）碳排放总量、游客人均碳排放量和碳排放强度是衡量区域旅游业碳排放的重要指标。2000-2015年山东省旅游业碳排放总量持续增长,而游客人均碳排放量和旅游业碳排放强度则逐年下降,旅游业节能减排取得一定成效。（2）区域旅游业三大部门碳排放存在明显差异,旅游交通是区域旅游业碳排放的主要来源,旅游活动碳排放增长速度最快,而旅游住宿碳排放波动性较大。2000-2015年山东省旅游业累积碳排放总量为4 764.05万吨,其中,旅游交通、旅游住宿、旅游活动三大部门占比分别为66.52%、25.80%、7.68%。（3）区域旅游业碳排放水平空间差异显著。从空间分布上看,山东省旅游业碳排放总体上呈现东高西低、北高南低的特征,旅游业碳排放总量呈现出东部沿海 > 鲁中地区 > 鲁西地区,游客人均碳排放量和旅游业碳排放强度则是东部沿海 > 鲁西地区 > 鲁中地区;从碳排放指标上看,山东省大多数地市位于中高旅游业碳排放的行列,东部沿海是旅游业碳排放的主要来源区。