基于DEA-Tobit模型的山东省全要素能源效率研究

能源是经济发展的驱动力,提高能源效率有利于保障经济持续健康发展。利用DEA模型下的BCC模型和Malmquist指数法对山东省的全要素能源效率进行测算,运用Tobit模型对山东省能源效率的影响因素进行实证分析。结果表明,山东省全要素能源效率整体呈上升趋势。山东省能源效率主要受六种因素的影响,其中技术进步、能源相对价格、能源消费结构、市场化程度为正向影响,产业结构、对外贸易为反向影响。提高科技转化率、优化产业配置效率、调整能源相对价格、强化能源替代性等有助于山东省能源效率的提高。     

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。     

中国区域碳排放驱动因素、减排贡献及潜力探究

运用拓展的STIRPAT模型对1995-2016年中国四大地区碳排放驱动因素进行实证探究,同时基于脱钩分析构建相关评价指标以揭示各地区历史碳减排贡献、潜力及其差异。研究结果显示:（1）人口规模、经济发展、产业结构、固定资产投资等对全国及各地区碳排放而言均为稳定且重要的影响力量,且对不同碳排放水平地区这些作用力表现差异明显;（2）外贸仅为驱动东北与东部地区碳排放增长的显著力量;（3）表征技术效应的能源消费结构,仅对东部地区发挥了符合理论预期的抑制力作用,而碳强度则没有发挥出理想的技术溢出效应;（4）样本期间,各地区平均碳减排贡献及平均碳减排潜力大小均依次为东北地区、中部地区、东部地区、西部地区。     

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LMDI模型的宁波市碳排放测算及影响因素分析

以宁波市2002-2013年数据为基础,根据IPCC碳排放计算方法测算了历年宁波市各类能源的碳排放量。运用LMDI模型,分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放量的影响。结果表明,十余年来宁波市碳排放总量及人均碳排放总量都呈现出明显的上升趋势,经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放的影响显著。据此,提出了宁波市应调整产业结构与能源结构,提高能源利用率,完善政策环境等降低碳减排压力的对策建议。     

基于OWA-TOPIS模型的湖南省能源碳排放经济效率聚类分析

通过对湖南省不同市州的能源消费碳排放经济效率进行研究,采用OWA算子赋权方法对不同年份进行权重分配,运用Topsis方法对各市州碳排放经济效率进行测度,并对湖南省能源消费碳排放经济效率进行空间聚类分析,得出如下研究结果：湖南省能源消费碳排放经济效率较低;湖南省能源消费碳排放经济效率呈现较大的空间差异。     

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。     

基于碳减排的长江经济带产业结构升级研究

利用分位数回归法,从碳减排角度实证分析长江经济带在不同碳排放水平下产业结构升级与碳排放的关系.结果表明:产业结构升级对碳排放具有显著的降低效应,对中等碳排放水平地区(0.3至0.7分位数之间)的降低效应最大;产业间要素配置优化的效果越好,产业结构内高级化程度越高,对降低碳排放的作用越大,并且前者作用明显强于后者.同时,长江经济带碳排放水平不同的地区,能源消费结构、能源价格、环境政策、人口规模、外商投资水平、地理区位等因素对碳排放产生的影响存在明显差异.因此,政府有必要根据碳排放水平的不同,有针对性地制定产业发展政策和环境保护政策.     

数字经济何以促进碳减排——基于城市碳排放强度和碳排放效率的考察

为探究数字经济发展对地区碳排放强度和碳排放效率的影响及作用机制，本文基于2011—2019年我国282个城市面板数据，采用固定效应模型、中介模型、空间杜宾模型等进行实证分析。研究发现：数字经济能够显著降低地区碳排放强度、提升碳排放效率，且可通过扩大社会经济规模、提升绿色技术创新能力两条路径来促进碳减排。本地数字经济发展对邻地的碳排放强度带来负向溢出效应，而对邻地碳排放效率存在正向溢出效应。数字经济发展强的地区对碳排放强度和碳排放效率的影响远大于数字经济发展弱的地区。因此，为实现“双碳”目标，应加快新型基础设施建设，推动数字经济发展。     

基于EIO-LCA模型的陕西省产业碳减排效应

为了从产业结构调整角度对陕西省碳减排政策设计提供决策依据,选择能源消费、生产链、消费需求视角,基于2007和2012年投入产出表,采用IPCC碳排放核算方法和EIO LCA模型分别测算陕西省2007和2012年30个细分部门的直接碳排放和间接碳排放,构建碳减排效应模型分析各细分部门的2007和2012年的碳减排变化。结果表明,直接碳排放中,电力、热力的生产和供应业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,煤炭开采和洗选业等基础性能源部门的碳排放量较高;间接碳排放中,建筑业、其他服务业隐含碳排放量较高,而“流出”间接碳排放对最终需求引起的碳排放贡献最大;在碳减排政策设计中,上述部门应该成为碳减排的重点领域。