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.     

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。     

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。     

中国工业部门低碳转型的战略选择研究

基于LMDI模型和Tapio脱钩模型,探索中国工业部门碳排放变化和碳排放强度的关键影响因子,研究结论为:能源结构效应、能源效率效应、产出规模效应对工业部门碳排放增长的累积贡献率分别为-0.78%、-78.14%和178.93%;能耗与工业增加值脱钩弹性对碳排放与工业增加值脱钩弹性呈正向影响并起决定性作用。根据以上结论,提出工业部门低碳转型的3大战略:优化能源消费结构是工业低碳转型的战略方向,提升能源效率是工业低碳转型的战略路径,调整产业结构是工业低碳转型的可取之路。     

中国省域碳排放的空间特征及影响因素

通过核密度分布和莫兰指数对中国2000—2015年30省份碳排放强度的动态趋势及集聚特征进行测度,并利用空间杜宾模型对其主要影响因素进行分析。结果显示:（1）中国30省份碳排放强度呈下降趋势,新常态以来低碳步伐加快;（2）碳排放强度的空间集聚性具有高水平集中、低水平集聚特征,空间溢出效应不断增强;（3）本省经济规模、产业结构对本省碳排放强度具有显著的正向影响,专利产出具有显著的负向影响;相邻省份的外商投资规模及能源消费结构变化对本省碳排放具有显著的空间溢出作用。因此,未来中国加快产业结构调整幅度、优化相邻省份间的产业空间布局以及大力发展绿色技术进步是中国促进区域低碳转型的主要方向,同时生态城镇化以及继续改善外商直接投资质量也是减排潜力因子,省域间的减排空间溢出效果不容忽视。     

陕西省能源产业发展与碳排放的脱钩关系研究

基于Tapio脱钩指数的因果链分解,将陕西能源产业发展与碳排放之间的脱钩指数,分解为产业排放与产业能耗的脱钩指数和产业能耗与产业发展的脱钩指数两部分。结果表明：陕西省能源产业低碳经济发展总体处于弱脱钩的非理想状态,CO2排放与产业发展出现了同步增长的趋势;能源强度是影响陕西省能源产业发展与碳排放脱钩的关键因素,而能源消费结构对脱钩的影响不大。研究认为,陕西未来发展低碳经济需要提高能源利用效率,调整能源消费结构,延长能源产业链。     

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.     

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。     

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。     

安徽省物流业碳排放规模及其影响因素研究——基于长三角四省市比较视角

运用能源系数法分别对2003—2014年安徽、上海、江苏和浙江四省市物流业的碳排放量进行估算,利用LMDI方法定量分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长及人口等因素对四省市物流业碳排放的影响,结果表明,物流能源效率低下是安徽省发展低碳物流面临的最大问题,未来一段时间内,安徽省物流业碳排放总量会伴随经济发展保持较高速率的增长。因此要从产业结构调整、能源结构优化、能源效率提升三方面着手,发展低碳物流。     

低碳经济发展效率的区域差异及影响因素研究

运用包含非合意产出的SBM模型,测算我国30个省(市)区2000—2010年的低碳经济发展效率,并对区域差异进行分析;进而通过面板Tobit模型对影响低碳经济发展的相关因素进行探索。研究发现:1)全国大部分省(市)区低碳经济发展效率在2002年达到最高,此后呈逐年下降的趋势,且不同省(市)区和不同区域之间低碳经济发展效率存在较大差异;2)Tobit模型结果显示,产业结构、经济发展水平、能源消费结构和能源消耗强度均与低碳经济发展水平呈负相关关系,城镇化对低碳经济的发展有正向的影响。     

东北地区碳排放与产业结构关系的实证研究——基于1995—2012年数据分析

近年来,作为老工业基地的东北地区由于高耗能的重工业比重较大,经济发展过度依赖第二产业,在经济高速发展的同时,碳排放量也在逐年增加,成为全国碳排放的重灾区。产业结构不合理问题已经成为制约该区域低碳经济发展的主要瓶颈。采用协整分析,基于东北地区1995—2012年碳排放强度和产业结构的时间序列数据,对东北地区碳排放与产业结构的关系进行实证研究,得出东北地区碳排放与产业结构存在长期均衡关系,且第二产业发展是碳排放量增加的主要原因。东北地区应降低第二产业比重,大力发展第三产业和绿色农业;开发利用低碳技术,实现设备低碳升级;提高新型能源替代率,改变化石能源为主的能源消耗格局。     

山东省地市碳排放效率测度、影响因素与提升对策

加强地市碳减排、提高地市碳排放效率是山东省碳减排的重要途径。构建考虑能源替代效应的RAM模型对山东省地市碳排放效率进行测度,并进行差异性分析和聚类分析,运用Moran’s I自相关指数进行空间相关性检验,构建基于面板数据的空间计量模型进行影响因素分析。结果表明:17地市碳排放效率呈现空间聚集效应,多数地市表现为空间依赖性;能源消费结构、产业结构、城镇化对碳排放效率有负向影响,对外开放与科技支持水平对其有正向影响;各地市可通过优化能源消费结构、发展低碳产业、合理推进城市化、鼓励发展对外贸易、增加科技投入、完善区域碳减排合作机制等提升碳排放效率。     

内蒙古产业结构与碳排放的灰色关联分析

转变经济发展模式、加快产业结构调整、大力发展低碳经济是中国实现经济发展和环境保护双赢的必然选择。内蒙古地区拥有大量的能源矿产,优化产业结构、减少碳排放量是现内蒙古经济又好又快发展的重要前提。本文通过对1993—2012年的内蒙古产业结构演进和碳排放量的现状进行分析,建立了内蒙古产业结构与碳排放量的灰色关联模型,分析了二者之间的关系,并在此基础上提出了相关建议,使内蒙古经济又好又快发展。     

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。     

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。     

中国制造业碳排放影响因素灰色关联动态分析

中国制造业经济总量和碳排放双双增长迅速。本文使用1995-2010年中国制造业相关数据,采用灰色关联分析方法动态分析了制造业发展程度、产业结构、能源结构、能源强度、城镇化率和研发强度等6个因素对中国制造业碳排放的影响程度。主要结论为：中国制造业CO2边际排放波动上升;城镇化率和产业结构是对制造业碳排放影响程度最大的两个因素,其次是能源结构、能源强度和发展程度;从时序来看,城镇化率、能源强度和发展程度对碳排放的影响逐渐增强,而产业结构和能源结构的影响比较稳定;研发强度对碳排放的影响不明显。以上结论为我国制定和完善节能减排政策提供了参考依据。     

能源消费、经济增长与碳排放总量之间的关系研究——以辽宁省为例

本文根据1985-2010年辽宁省的能源消费数据估算了辽宁省历年的碳排放总量,研究了辽宁省碳排放总量与能源消费总量之间的关系,并对影响碳排放量的因素进行了分析,探讨了经济增长、能源消费总量、能源消费结构等因素对碳排放总量的影响.最后结合实证分析结果给出辽宁省节能减排、提高经济发展质 量的政策建议.     

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。     

内外资对江苏碳排放强度影响的比较研究

本文旨在比较分析 FDI 和内资在江苏发展低碳经济中的作用,并利用 STIRPAT 模型,引入规模效应、结构效应和技术效应,构建碳排放强度影响因素的计量模型。结果表明,FDI、产业结构、内资对降低碳排放强度的作用显著。江苏发展低碳经济的重要途径是积极有效利用外资,促进产业结构调整。