河北省城市碳排放灰色关联度分析及情景预测研究

为降低工业化、城镇化进程给河北省环境带来的负面影响,基于STIRPAT模型和灰色关联度模型,考虑河北省主要地市碳排放量与其影响因素的相互关系,结合2005—2020年河北省碳排放相关数据,采用岭回归和情景分析法,建立了基准发展、宽放发展和绿色发展三个情景,对2021—2030年河北省的碳排放量和强度进行预测。结果表明：科学技术支出和人均GDP是影响河北省城市碳排放量增长的主要因素,地区常住人口总量、规模以上企业能源消耗及使用外资金额等因素对碳排放量的影响效应相对较弱。河北省2030年在基准发展情景下碳排放量为5.26亿吨,宽放发展情景下碳排放量为5.73亿吨,绿色发展情景下碳排放量为4.65亿吨。三种情景下的河北省城市碳排放强度均呈现下降趋势。     

北京城镇居民碳排放的影响机理——基于LMDI分解法

基于2006—2016年相关数据,运用LMDI-I加法分解法研究北京城市家庭中各要素分别对直接、间接碳排放的影响。结果表明:在2013年以前,北京市城市家庭以间接碳排放为主,2013年后直接碳排放量超过间接碳排放量,成为城市居民生活消费的主要碳排放来源。人均住房面积的增长和消费水平的提高分别是造成直接、间接碳排放上升的最主要推动因素,城区人口的增长对直接、间接碳排放都产生正向效用,而能源强度和能源转化系数的降低可以有效抑制间接碳排放的增长。     

流动人口城市融合的碳排放效应

基于拓展的STRIRPAT模型分别从流动人口城市融合碳排放总量和新增量两个角度构建碳排放效应的人口模型和就业模型,研究发现,流动人口城市融合碳排放总量呈现不断增加的态势,不过每个流动人口城市融合的净增碳排放成本却在下降,城市每融合一个流动人口,每年大约新增加0.3吨碳排放。研究还发现,老龄化、城镇化、人均GDP、城镇就业人员均对流动人口城镇融合碳排放总量有增加作用,而GDP能源强度则对流动人口融合碳排放总量有降低作用。此外,农业、建筑业和工业的碳排放总量对流动人口城市融合碳排放净增量存在显著影响。建议树立"低碳融合"和"绿色融合"的流动人口城市融合理念,在流动人口城市融合中纳入碳排放成本,建立流动人口城市融合的碳排放监测制度,重点关注工业(制造业)、建筑业和现代农业领域流动人口的"减排"。     

中国典型城市政府绿色竞争力测评与区域碳减排实证研究

基于显示性比较优势指数构建政府绿色竞争力指数模型,测评2005-2016年21个低碳试点城市政府绿色竞争力。测评显示:目前多数城市政府绿色竞争力较弱,其中,北京、保定等11个城市政府绿色竞争力呈上升态势,上海、重庆等7个城市相对平稳,青岛、镇江、遵义3个城市呈下降趋势。采用系统GMM方法研究政府绿色竞争力对区域碳排放的影响及对其他碳排放影响因素的传递作用。结果显示:提升政府绿色竞争力促进了碳减排方案的实施,城镇化率与能源结构的调整间接地抑制了碳排放;在政府绿色竞争力作用下,东部和中部城市的能源结构、产业结构对碳减排贡献增加,西部城市的人口规模对碳减排贡献降低,中部城市在技术创新对碳减排贡献方面优于东、西部城市。基于此,应在提升政府绿色竞争力、优化财政节能减排支出结构、加快税制改革、完善税收体系、构建政府间协同减排机制、实施新旧动能转换等方面采取措施,以推进城市低碳化转型发展。     

湖南省碳排放影响因素的灰色关联分析与预测

采用灰色关联分析法分析了2000年-2005年湖南碳排放量与经济增长、人口规模、产业结构以及城市化水平四影响因素的关联度,得出城市化水平与碳排放量的关系最为显著的结论,同时运用GM(1,1)灰色预测模型对湖南未来几年碳排放量做出预测(2010年-2012年),结果表明:如果保持目前的经济增长速度、人口规模、产业结构以及城市化水平,碳排放量仍将保持较高的增长速度。最后提出关于湖南减少碳排放的政策建议。     

“双碳”目标约束下绿色税收的碳排放效应实证检验

建立扩展STIRPAT模型和固定效应模型,以2010—2020年中国30个省级数据为样本,实证分析绿色税收的碳排放效应。结果显示,在样本考察期内,中国碳排放量增长率有所放缓,但依然存在总量过大的问题。三大地区碳排放量依次为:东部>西部>中部。整体上狭义和广义绿色税收都显著抑制了碳排放。分区域看,东部地区狭义绿色税收对碳排放的抑制作用最显著,西部地区广义绿色税收对碳排放的抑制作用最显著;分阶段看,2018年开征环境保护税之后,狭义绿色税收对碳排放的抑制作用被削弱,而广义绿色税收的影响程度有所提升。为实现“双碳”目标,应聚焦碳减排,制定差异化的碳减排策略;利用差别税率,健全绿色税收体系;立足跨区合作,完善区域税制协调机制。     

中国工业碳排放及其影响因素灰色预测分析——基于STIRPAT模型

基于STIRPAT模型,将中国工业碳排放的影响因素确定为人口规模、人均工业产值和工业技术水平。以1997年至2010年中国工业碳排放相关数据为研究样本,采用灰色预测GM(1,1)模型预测了工业碳排放、人口规模、人均工业产值和工业技术水平2011-2020年的未来值,为控制未来工业碳排放量提供数据参考。结果表明,从灰色预测的增速和总量综合来看,人均工业产值对工业碳排放影响最大。同时GM(1,1)对工业碳排放及其影响因素的预测精度较高。     

能源生态效率对碳排放的影响及空间溢出效应研究——以长江经济带110个城市为例

在“双碳”目标下,提升能源生态效率对于实现碳减排和促进我国经济绿色发展转型具有重要意义。本文以长江经济带110个城市作为研究对象,基于非期望产出的SBM模型测算出各城市2009—2019年的能源生态效率均值,构建地理、经济和综合3种空间权重矩阵,利用莫兰指数和空间计量模型,探究能源生态效率和碳排放的空间分异特征与影响作用关系,并对影响碳排放量的主要因素进行识别和分析,旨在为长江经济带低碳绿色发展提供科学依据。研究结果表明：从时序上看,长江经济带各城市整体能源生态效率均值呈波动上升趋势;从空间上看,长江经济带各城市能源生态效率呈现出“东高西低”的空间分布特征;在研究期内,长江经济带城市碳排放总量呈缓慢增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势,各城市碳排放量存在着显著的高-高集聚和低-低集聚特征,高-高集聚特征主要集中在下游城市群,低-低集聚特征主要集中在上游城市群。能源生态效率和城市规模水平与碳排放量显著负相关,产业结构系数、工业集聚水平、经济发展水平和对外开放度等几个因素与碳排放量显著正相关。     

北京市居民消费间接碳排放测算及影响因素

利用北京市2002-2012年的统计数据,基于投入产出模型分别测算北京市农村和城市低、中、高3个收入居民群组的消费间接碳排放量,利用结构分解分析（SDA）方法对北京市居民消费间接碳排放的影响因素进行分析。结果表明:2002-2012年,城乡居民消费间接碳排放总量从2002年的3 131.81万吨增加至2012年的3 857.67万吨,年均增长率为2.11%。分收入群组看,农村低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而下降,城市低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而上升。SDA结果显示,2002-2012年,平均消费水平变动是城乡居民消费间接碳排放增加的主要驱动因素,碳排放强度变动则是主要抑制因素,消费结构和城镇化水平的变动则影响有限。因此,在研究结论的基础上提出如下减排建议:进一步降低产业部门碳排放强度和优化产业结构;严控人口规模,提升城镇化的水平和质量;在增加居民收入的基础上优化消费结构,鼓励低碳消费、绿色消费。     

能源新形势下区域碳排放影响因素研究 ——基于江苏省数据的实证分析

在能源新形势下,基于扩展的STIRPAT模型,以江苏省1998—2017年的数据为样本,定量分析能源消费碳排放量与人口规模、人均GDP、能源消费结构、城市化水平和绿化覆盖率等因素之间的关系,并基于主成分回归对江苏省能源消费碳排放量进行预测和拟合。研究发现：人口规模、能源消费结构以及第二产业产值占比等因素均能促进碳排放量的增加,人口规模的影响最显著;绿化覆盖率、人均绿地面积和专利授权数均能抑制碳排放量的增加;经济增长与能源消费碳排放量之间不存在EKC曲线。基于分析结果,对江苏省发展低碳经济提出相关政策建议。     

华东地区碳排放量灰色关联度分析

定义面板数据,将样本行为矩阵划分为时间维和指标维.以影响碳排放的包括总人口、城镇人口、生产总值、第二产业增值、能源结构在内的5个指标为研究对象,从个体和时间维度衡量影响因素矩阵与参考矩阵的相关程度,定义面板数据的灰色关联系数和灰色关联度,构建基于面板数据的灰色矩阵相似关联模型.将模型应用于华东地区各省市2005～2016年的碳排放量相关影响因素的分析中,得到各影响因素与碳排放量的时序灰色关联度和截面灰色关联度.模型应用性好,为华东地区各省市如何构建低碳化社会、降低碳排放量提供了针对性政策建议.结果显示:5个影响因素与碳排放的关联度从大到小依次为,生产总值(0.806)、总人口(0.786)、能源结构(0.774)、第二产业比重(0.770)、城镇化(0.729);灰色关联度表明华东地区前期处于一个经济转型时期,至2010年后,各种发展模式随之变得稳定;通过碳排放量与各影响因素的灰色截面度来看,华东地区不同城市的发展状况以及政策情况各有不同,从而影响了碳排放量的变化.     

基于Kaya模型的江苏省人口城镇化对碳排放的影响

运用Kaya碳排放恒等式,并在此基础上引入人口城镇化变量进行修正,利用江苏省1979—2012年相关的时间序列数据,对江苏人口城镇化对碳排放的影响进行实证分析。结果表明,人口城镇化水平与碳排放的关系呈倒"U"型,即初期,城镇化对碳排放有显著的驱动作用,但当城镇化达到一定水平后会抑制碳排放。江苏现阶段人口城镇化对碳排放存在显著的正影响,但还未达到倒"U"型的拐点。人口城镇化并非江苏碳排放的主要驱动因素,对碳排放影响最为显著的是能源强度与人均GDP,GDP增长是碳排放增长的最根本原因;滞后期碳排放量对当期碳排放存在正向影响,说明区域碳排放存在路径依赖现象。     

基于LMDI的东北老工业基地工业碳排放影响因素实证分析

近年来,随着全球气候变暖和生态环境恶化,碳排放的影响因素备受关注,已经成为各领域研究的热点问题之一。以东北老工业基地1997—2011年工业增加值和能源消耗等数据为基础,利用LMDI因素分解模型,针对东北老工业基地工业碳排放量变化的影响因素进行实证分析,结果表明:人口规模、经济发展和工业化率因素是东北老工业基地工业碳排放量增加的拉动因素,其中经济发展是工业碳排放量增加的最主要原因;能源利用效率和能源消费结构因素是东北老工业基地工业碳排放量增加的抑制因素,其中能源利用效率因素对工业碳排放量增加的抑制作用最显著,东北老工业基地在未来的发展中应走低能耗、低污染、低排放的低碳排放模式。     

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。     

高铁与城市交通对城市碳足迹影响研究

基于194个地级及以上城市2008-2013年的面板数据,研究高铁与城市交通对城市碳排放的影响效应.发现:1.高铁带来的广义可达性改善对城市碳排放的影响显著.通过促进区域均衡发展对东部城市有降低碳排放作用,而对中西部有增加碳排放作用;2.通过对私人交通的替代作用,城市公共交通对碳排放的影响为负.但公路对城市碳排放的影响为正;3.交通对碳排放的影响受城市规模的影响.其中,对东部地区的碳排放影响主要受经济规模影响,但对中部地区的影响主要受人口规模影响,说明中西部地区城市仍然处于不断集聚阶段;4.各交通变量对大规模城市的影响大于对中等城市的影响.研究结论:交通通过影响城市人口、经济、土地规模进而对城市碳排放产生影响.因此,通过交通引导城市人口、产业、土地合理布局,进而减少城市碳足迹具有重要意义.     

碳排放权交易对城市绿色发展水平的影响研究

本文基于2007—2019年城市面板数据,采用双重差分法（DID）探究碳排放权交易政策对城市绿色发展水平的影响。研究发现碳排放权交易政策显著提升了城市绿色发展水平,该结论在经过多重稳健性检验后依然成立。进一步研究发现政策效应存在明显区域异质性,碳排放权交易政策对东、中部城市均有显著的正向促进作用,且相较于中部城市,政策对东部城市的正向效应更大,对西部城市绿色发展水平的影响在统计学意义上尚不明显。机制分析的结果显示碳排放权交易政策可以通过提升绿色技术创新的“量”与“质”、优化产业结构等渠道促进城市绿色发展水平提升。     

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。     

长江经济带城市碳排放的空间关联性研究

以2014年长江经济带37个城市为研究样本,综合地理距离、经济水平、人口规模、碳排放量等因素构建长江经济带城市碳排放的空间关联网络,并通过社会网络分析对网络结构进行研究.主要分析结果表明:长江经济带城市碳排放空间关联网络的密度值不是很高,整个长江经济带能源流通效率较低;上海、南京、杭州等城市位于网络的中心位置,沪、苏、浙、皖四个地区在网络中发挥着积极的控制和调节作用;沪、苏、浙、皖各地区的城市之间存在着碳排放的溢出效应,长江经济带各子群的城市之间存在着能源资源流通现象,但流通范围较小.长江经济带城市碳排放的空间关联对于自身甚至全国碳减排机制的推进都具有深远的影响.因此,要在整体上把握能源流通和碳排放的传导机制,统筹长江经济带城市群落实低碳减排规划.     

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。     

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.