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。     

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。     

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。     

中亚五国二氧化碳排放变化特征及其影响因素

强调走低碳经济是目前中亚五国乃至全世界所面临的气候变化背景下不可动摇的战略选择。分析中亚五国1993—2009年CO2总排放量、人均CO2排放以及CO2排放强度变化特征,利用Kaya模型定量分析各种影响因素的相对重要性,结果表明：（1）中亚五国的CO2排放情况存在较大的差异。哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦CO2排放水平已远高于世界的平均水平,其中哈萨克斯坦和土库曼斯坦CO2排放量有继续上升的趋势,乌兹别克斯坦已经控制在某一个稳定的水平。（2）经济发展和人口增长是导致中亚五国CO2排放的主要因子,能源结构的调整也在一定程度上对CO2排放带来了压力,而能源强度对减缓CO2排放的贡献是极大的。     

技术进步对二氧化碳排放强度的影响——基于中国省级面板数据的实证研究

基于1995-2009年中国各省的面板数据,利用动态面板模型,研究一般广义技术进步及其分解以及碳排放专有广义技术进步及其分解对CO2排放强度的影响,结果显示:CO2排放强度的变化是一个动态调整的过程,整体而言,一般广义技术进步和碳排放专有广义技术进步均是使CO2排放强度降低的推动因素,但碳排放专有的广义技术进步对CO2排放强度的影响要大于一般广义技术进步;将广义技术进步分解后,一般广义技术进步中技术变化对CO2排放强度的影响最大,规模效率变化次之,纯技术效率变化则无明显影响,而碳排放专有广义技术进步中规模效率变化对CO2排放强度影响最大,技术变化次之,纯技术效率变化的影响最小。     

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。     

中国碳排放变动趋势及其影响因素——基于(进口)非竞争型投入产出表的分析

中国经济的可持续发展和国际减排压力要求必须发展低碳经济。基于世界投入产出数据库提供的中国(进口)非竞争型投入产出表,通过结构分解考察10种因素对中国1995—2009年碳排放增长的影响,结果表明:1995—2009年我国碳排放出现大幅增长,从2721.51百万吨(Mt)CO2增至6213.38Mt CO2。在国内影响因素方面,能源密集型部门的碳排放强度下降在整个研究期间对碳减排的贡献最大,而国内最终需求规模扩张对碳排放增加的贡献最大,其他因素的影响相对较小。在贸易方面,加入世贸组织后中国出口规模的扩张大幅增加了中国的碳排放,而出口结构、中间产品和最终产品进口替代效应的影响较小。     

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.     

我国能源的安全供给及CO2减排问题

我国是以煤炭为主导的能源消耗大国,一次能源消耗的碳排放总量不断增长,当前面临经济快速发展目标、CO2减排目标和能源安全供给的多重任务,需要立足我国以煤为主的能源结构,分析能源供给趋势、CO2的排放特点,以新能源的科学开发、推进为方向,规范管理新能源及相关的催生产业,通过技术创新、产业转型等解决经济发展和CO2排放的矛盾,寻求经济快速发展目标、CO2减排目标和能源安全供给的最佳结合。     

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.     

中国碳排放区域划分与减排路径——基于多指标面板数据的聚类分析

碳减排路径是指在保证经济发展的前提下,尽可能地减少碳排放。在进行碳排放区域划分时,要综合考虑碳排放、能源、人口、经济等因素。本文结合我国区域经济发展阶段的碳排放特点,区分生产和生活两大部门,选取与碳排放量直接相关的四大相对指标,基于1995—2010年省级数据,构建多指标面板数据的聚类分析方法,将30个省市划分为能源重型化、能源较重型化、高能源强度和较高能源强度四个碳排放区域。结果表明,为了实现区域碳减排,各地区应制定"共同但有区别"的碳减排政策。     

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。     

工业细分行业碳排放驱动因素分析——基于安徽省面板数据

基于LMDI对数平均迪氏分解方法,以安徽省37个工业行业为研究对象,探究能源结构、能源效率、经济效率、行业结构、工业人口规模5个因素对安徽省工业碳排放的影响。研究结果表明:安徽省工业行业碳排放量态势前期巨幅上升,后期逐步趋向于平缓;经济效率是驱动安徽省工业行业碳排放增量的主要因素,行业结构成为抑制安徽省工业行业碳排放的首要原因;高碳行业促进工业碳排放上升作用显著,中碳行业对工业碳排放的抑制效果有限,低碳行业对于碳排放的影响微弱。并根据上述的研究结论对安徽省绿色经济发展提出针对性建议。     

城镇居民生活能源碳排放的省域差异及影响因素

利用碳排放系数法,对中国及各省份城镇居民生活能源碳排放进行估算,并利用LMDI模型进行因素分解.结果表明,城镇居民生活能源碳排放从2000年的27784万吨CO 2增加到2014年的91336万吨CO 2,其中内蒙古碳排放增量最大.从全国层面看,收入水平和人口规模是刺激因素,分别增加碳排放78229万吨CO 2和31998万吨CO 2;节能技术、消费倾向和能源结构是抑制因素,分别减少碳排放31122万吨CO 2、9636万吨CO 2和5917万吨CO 2.从省域层面看,能源结构效应最大的是辽宁省,共减少碳排放793万吨CO 2;节能技术效应最大的是辽宁省,共减少碳排放3146万吨CO 2;消费倾向效应最大的是山东省,共减少碳排放907万吨CO 2;收入水平效应最大的是辽宁省,共增加碳排放6153万吨CO 2;人口规模效应最大的是广东省,共增加碳排放4006万吨CO 2.     

碳排放强度分解决策支持系统的研制与应用

中国区域碳排放强度随着经济发展呈现不同的变化趋势。为了帮助决策者根据区域碳排放强度的时间和空间特征制定低碳经济发展政策,基于对数均值迪氏分解（LMDI）的方法,研制了碳排放强度分解决策支持系统,并结合面向对象的信息系统开发流程开发相应的软件。通过对系统的初步应用可以看出,该系统有助于使用者定量、直观地分析各地区能源结构、能源效率和经济结构的问题,制定相应的低碳发展政策。     

中国城市居民出行CO2排放特征及影响因素

利用居民出行调查数据,测算2000-2012年北京市和上海市居民家庭日常出行交通CO2的排放量;以2000年为基年,采用对数平均迪氏因素分解(LMDI)方法,对北京市和上海市居民出行交通CO2排放变化进行分解分析.结果表明:(1)2000-2012年,北京市和上海市的居民出行交通CO2排放均呈显著增加趋势,且北京市CO2排放总量远大于上海市;(2)收入、交通工具使用次数、人口对两市居民日常出行交通CO2排放变化起促进作用;(3)居民出行强度和居民出行结构对两市居民出行CO2排放的增加起抑制作用;(4)不同交通工具碳排放水平对北京市CO2排放变化的作用为负,而对上海市作用为正.     

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。     

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。     

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.