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。     

重庆制造业能源消费碳排放因素实证研究

分析了重庆市1999—2012年制造业碳排放量的变化,比较了制造业各行业的碳排放量;并基于LMDI方法建立了重庆市制造业以及29个细分行业能源消费碳排放因素分解模型。研究发现：1999—2012年,重庆制造业的碳排放总量不断增长,在29个分行业中,化学原料及制品制造业、非金属矿物制造业等六大行业的碳排放量占制造业总排放量的四分之三以上;在影响因素中,产业规模的扩大是促进制造业碳排放增长的最主要因素,尤其对非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等六大行业来说,产业规模促进碳排放的作用较明显;非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等五大行业的能源强度对降低碳排放量效果显著;而行业结构以及能源结构对碳排放量的影响效果不是很明显。     

基于Laspeyres分解法的东部地区经济增长与碳排放分析

本文运用以Laspeyres指数分解算法为基础的分解模型,将2006-2012年东部地区GDP的增长量定量分解为碳排放总量变化、碳排放结构变化和碳生产率变化三个影响因素之和.研究结果表明:东部地区的经济增长方式正在从粗放型向集约型转变;东部各省碳排放结构的变化对东部地区经济增长贡献极少,说明存在地方保护主义;在考虑碳排放对经济发展模式影响的情况下,不同省份的经济发展模式与经济发达程度无关.     

辽宁省碳排放增长的驱动因素分析——基于LMDI分解法的实证

文章基于1995～2007年辽宁省分行业能源消费数据,计算了辽宁省能源消费的碳排放量,并采用对数平均Divisia指数分解法对碳排放增长的驱动因素进行了分析。结果发现,经济规模的扩大是辽宁碳排放增加的决定性因素,产业结构的重型化也起到了一定的增排作用;能源效率的提高在很大程度上抑制了碳排放增长,而能源替代效应对碳排放抑制作用不明显。因此,要在保持经济快速增长的同时兼顾节能减排,必须大力调整产业结构,提高能源效率,优化能源消费结构。     

基于KAYA模型的青岛市碳排放及驱动因素分析

本文运用KAYA模型,对青岛市碳排放及其驱动因素进行了实证研究。研究发现,2001-2010年青岛市碳排放总量持续增加,碳生产力不断提高,以煤炭、石油为主的高碳经济发展模式仍然没有根本改观。青岛市人口数量、经济发展、单位能耗碳排放的增长导致碳排放量的增加,单位GDP能源强度的提高在一定程度上降低了碳排放量。四个影响因素中,经济发展和单位GDP能源强度是影响青岛市碳排放的主要因素。根据实证结果,青岛市应以调整经济结构和能源利用结构为重点,通过低碳技术创新和机制创新,实现低碳经济的发展目标。     

碳排放与经济增长的脱钩实证研究——以山东省为例

截取山东省1999-2010年的经济增长与能源消费数据,测算山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量,分析山东省碳排放与经济增长的脱钩关系,并通过对碳排放与经济增长脱钩弹性进行因子分解,定量分析各因子的脱钩影响力.结果表明,山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量总体呈上涨趋势;多数年份中山东省碳排放与经济增长处于弱脱钩状态,碳排放受经济增长驱动较弱;在碳排放与经济增长脱钩影响因子中,能耗脱钩因子的脱钩影响力总体为正值,对碳排放与经济增长脱钩起主导作用,排放脱钩因子影响力较弱.这一结果反映出山东省节能工作已具成效,能源利用效率得到提升,但同时也说明山东省总体减排水平较低,对碳排放与经济增长脱钩贡献有限.山东省应强化节能减排调控,实现能源结构多元化,推动产业低碳化发展,倡导和支持节能减排技术研发与应用.     

基于LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解

2008年欧盟通过的将航空业纳入EU-ETS的提议草案,使得民航业的碳排放问题成为碳减排中的热点问题之一。中国民航业在CO2总排放量占比虽小但是增长迅速,而欧盟的这一政策如果付诸实施将给中国民航业带来一定的冲击。文章采用对数平均Divisia分解法建立中国民航业碳排放因素分解模型,定量分析了1985—2010年间民航业运输总收入、航线结构、单位运输收入周转量、能源强度、CO2排放系数等五个因素对民航业CO2排放量的影响。实证分析结果表明：民航业CO2排放量上升主要由运输总收入的增长引起,单位运输收入周转量和能源强度的下降则遏制了CO2排放量的上升。基于上述分析提出了中国民航业实现碳减排的应对策略和建议。     

中美居民消费直接碳排放核算及比较

近些年越来越多的研究证实,居民消费碳排放已经成为碳排放的主要增长点之一,因此从居民角度研究碳排放对节能减排有重要的意义。居民生活引致的碳排放包括两个部分:一部分是居民消费直接消耗能源导致的碳排放;另一部分是“衣食住行”等生活消费导致的间接碳排放。基于碳排放系数方法,对中美两国居民2002年、2005年、2007年、2010年居民生活消费中的直接碳排放进行了定量的核算,在测算的基础上比较分析其异同。结果表明:(1)中国居民居住碳排放主要集中在煤炭和电力两大方面,美国居民居住碳排主要集中在电力和天然气两个方面;(2)天然气和电力成为中国居民居住碳排放量的两个增长点;(3)两国居民交通碳排放量占比均较大,但是中国居民交通碳排放仅为美国居民碳排放量的八分之一;(4)现阶段中国居民消费直接碳排放量均逐年上涨,美国居民近些年则呈现略微下降趋势;美国居民直接碳排放量是中国居民直接碳排放总量的约3倍左右。     

基于LMDI的中国工业行业碳排放脱钩分析

基于Tapio模型,利用1994—2010年中国工业行业面板数据,实证研究了工业经济增长与碳排放的脱钩关系,并运用LMDI方法对影响碳排放强度变化的主要因素进行了分解。研究发现,2000年之后中国工业经济增长与碳排放趋于稳定的弱脱钩状态,波动性很小;能耗脱钩因子对工业碳排放脱钩表现出持续的正效应,对脱钩的影响力要远大于排放脱钩因子;能源强度下降是推动中国工业碳减排的关键,能源结构红利和工业结构红利尚未出现。在此基础上,对中国工业碳排放脱钩历程及其影响因素的不同效应进行了经济解释,并提出发展低碳经济的相关建议。     

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.     

中国木质林产品隐含碳排放影响因素动态分析

以2002、2007和2012年投入产出数据为依据,计算了我国木质林产品行业的隐含碳排放,并应用LMDI分解法对木质林产品行业的隐含碳排放变化影响因素进行了动态分析。结果显示,我国隐含碳排放量呈上升趋势,木质林产品行业的隐含碳排放主要用于出口产品使用,中间产品消耗的碳排放水平比较高,在碳减排方面存在较大的空间。木质林产品行业隐含碳排放的拉动因素按其促进效应的大小依次为：经济产出、人口规模和能源结构,能源强度则是抑制木质林产品行业隐含碳排放增长的主要因素。     

山东省经济增长与碳排放的关系研究

减缓和应对气候变化是国际社会关注的热点问题, 其焦点之一是经济增长与碳排放的关系。针对这一问题, 利用灰色关联系数对山东省经济增长与碳排放的关系进行了研究。测算了1990—2009年山东省的碳排放量;运用灰色关联系数分析了山东省的经济增长与碳排放的关系。结果表明:随着经济增长, 山东省的碳排放呈现整体上升的趋势;山东省的经济增长与碳排放的关联程度并不显著。     

陕西省碳排放与经济增长实证研究

通过选取1985-2012年陕西省GDP和碳排放量数据,利用协整检验和Granger因果关系分析了陕西省碳排放与经济增长间的关系.结果表明：经济增长引起了碳排放增长,但碳排放量增长并不能促进经济的相应增长.为此提出了陕西省应该发展低碳经济,优化产业结构,发展新能源和可再生能源及制定相关的法律法规以促进经济的增长.     

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.     

中国特色社会主义整体文明的构建

为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明：1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。     

农村人均消费的影响因素分析——基于2000—2009年数据的实证检验

我国经济发展面临着较大的结构转型压力,如何实现经济增长由主要依靠投资、出口拉动向依靠消费、投资、出口转变,国内的消费需求尤其是农村居民消费需求是关键。因此,探讨影响我国农村居民消费的相关因素对刺激我国消费的增长具有重要意义。采用计量模型对2000—2009年影响我国农村人均消费的相关因素进行回归分析认为,影响农村人均消费的主要因素为农村人均纯收入、政府对农村的人均转移支付、利率和货币供给。政府和农村居民都应积极采取措施促进农村人均消费。     

中国碳排放预测与影响因素分析

中国经济的高速发展带来了碳排放的快速增加.总结目前国内外所使用的碳排放预测方法,讨论国内外碳排放的影响因素;应用离散二阶差分方程预测模型(DDEPM),预测中国2020年的碳排放量与GDP数值,结果表明中国未来10年碳排放增长速度依旧很快,单位GDP的碳排放降低潜力巨大;通过文献检索、专家咨询、问卷调查与头脑风暴相结合的方法,建立中国碳排放影响因素体系;运用应用结构解释模型(ISM)对其进行聚类分析,经过UCINET模拟,将影响因素体系划分为5个聚类;根据聚类中影响因素的相互关系,分析各个聚类中的关键影响因素,从而得出中国碳排放影响因素体系中的5个关键因素.