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。     

工业碳排放及能源消耗研究

工业是我国碳排放的主要部门,减少工业部门碳排放直接关系到我国低碳经济的实现。工业碳排放强度包括行业结构、能源消费结构、能源强度和碳排放系数4个影响因素。以建材行业为例,通过对每一影响因素的现状、发展趋势和减排潜力进行了分析,结果显示：现阶段能源效率的提高和能源消费结构的优化仍是我国工业减排的重点。     

安徽工业经济增长与能源碳排放脱钩研究

以2005—2018年安徽省工业行业为研究对象,基于LMDI方法将工业经济增长与能源碳排放脱钩的内在驱动分解为能源结构、能源效率、经济产出、行业结构、人口效应五个因素.研究结果表明:(1)安徽省工业行业碳排放量态势前期巨幅上升,后期逐步趋向平缓;(2)能源效率是促进安徽省工业行业碳排放脱钩的主要因素,经济产出是抑制碳排放脱钩的首要原因,其次是人口效应因素,能源结构对碳排放脱钩抑制效果最弱;(3)在整个研究期间,安徽省工业经济增长与碳排放存脱钩效应经历由长期的弱脱钩转变为短暂强脱钩,最终进入弱负脱钩3个阶段.根据上述研究结论对安徽省绿色经济发展提出相关建议.     

浙江省能源消费碳排放的因素分解——基于LMDI分析方法

本文分析了1997—2008年间浙江省能源消费碳排放数据,采用对数均值迪氏分解（Logarithmic Mean Divisia In-dex,简称LMDI）法,对能源消费导致的二氧化碳排放量和碳排放强度进行结构分解。结果表明,浙江省能源消费碳排放量不断增加是由人口和人均国内生产总值（GDP）因素引起的,其中人均GDP增长是碳排放量增加的主要因素;能源强度下降是降低二氧化碳排放量的主要因素,能源结构的作用呈现波动性,且程度较小。本文得出如下结论,要减缓二氧化碳的排放量,构建＂低碳浙江＂、＂生态浙江＂,应从重新认识人均GDP、控制人口数量、调整能源结构、降低能源强度、提高能源效率等方面考虑。     

陕西省碳排放因素分解与碳峰值预测研究

本文采用基于投入产出法的结构分解模型(IO-SDA)分产业、分时间段从整体状况研究了陕西省碳排放的影响因素,并分别分离出每个因素对碳排放所做出的贡献。研究结果表明,1997-2012年流出扩张效应、投资扩张效应和投入产出系数变动效应是碳排放量增加的最主要因素。流入替代效应、能源消费强度变动效应是减少碳排放量的最主要因素。工业是碳排放量增加的主要部门,占整个碳排放量的93.6%。情景分析法以及蒙特卡洛模拟法对陕西省的碳峰值进行预测表明,碳峰值大约出现在2030年。最后提出了相关的对策建议。     

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.     

安徽省农村居民生活消费碳排放研究 ——基于脱钩模型和LMDI的分析

2005-2016年安徽省农村居民生活能源消费碳排放与农业经济增长之间的脱钩变化轨迹和LMDI效应显示,碳排放强度、能源强度和经济水平效应对安徽省农村居民生活能源消费碳排放具有正向拉动作用,其中效果较大的是能源强度效应,这是导致安徽省农村居民生活消费碳排放增加的主导因素。能源结构和人口规模效应对安徽省农村居民生活能源消费碳排放起到了抑制作用,其中效果较大的是能源结构效应。     

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。     

基于动态SDM的中国区域碳排放强度空间效应研究

利用中国各省市区2005-2017年的数据,在碳排放强度测度和空间自相关检验的基础上,构建动态空间杜宾模型（SDM）研究中国区域碳排放强度的空间效应。研究表明：中国区域间的碳排放强度具有显著的空间效应。经济增长、技术投入对碳排放强度产生负向的空间直接效应,产业结构、能源强度、能源消费结构对碳排放强度产生正向的空间直接效应,并且长期效应大于短期效应;技术投入对碳排放强度产生负向的空间溢出效应,产业结构、能源强度对碳排放强度产生正向的空间溢出效应,且能源强度仅存在短期的空间溢出效应;经济增长、能源消费结构对碳排放强度的空间溢出效应不显著。     

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。