湖北省农业碳排放时空比较及驱动因素分析

基于农地利用、稻田、牲畜养殖三方面17类碳源,测算了湖北省全省1995-2011年及其16个地市(州)2010年的农业碳排放量,并展开时空比较分析;在此基础上,利用LMDI模型对湖北省农业碳排放的驱动因素进行了分解。结果表明:湖北省全省2011年农业碳排放量达到1 544.90万t,较1995年(1 443.56万t)增加了7.02%,年均递增0.43%,呈现较为明显的"上升-下降-上升"的3个阶段变化特征;地市(州)间区域差异明显。根据碳排放的比重差异,将16个地市(州)划分为稻田主导型、农地利用主导型、牲畜养殖主导型、复合因素主导型4种类型;与1995年相比,效率、劳动力、结构因素分别实现了94.13%、41.23%和8.67%的农业碳减排,而经济因素则引发了151.05%的碳增量。     

甘肃省碳排放影响因素分析与低碳发展研究

我国承诺到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%⁴5%,这一减排目标最终会分摊到各个省区,由于各省区的发展条件不同,碳排放模式和减排政策也有很大的差异性。在前人相关研究的基础上,根据中国国情将Kaya恒等式作适当的修正与扩展,引入城镇化和森林覆盖率因素,通过LMDI分解方法,对甘肃碳排放的影响因素作定量分析。分析结果表明:影响甘肃碳排放的三个主要因素依次是单位能源消费的碳排放量、城镇化水平和能源强度。根据甘肃经济社会发展的阶段性特征与省情,提出发展低碳经济的若干建议。     

农业碳排放特征及影响因素分析——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

广东农业碳排放:时空比较及驱动因素实证分析

根据农地利用、水稻生长和动物养殖3大类13小类碳源,测算广东1992—2013年农业碳排放,发现1992年以来广东农业碳排放总量及强度总体上均呈下降态势,其中:农地利用碳排放持续上升,水稻生长碳排放持续下降,动物养殖碳排放年际间变化不大。进一步运用LMDI模型对广东农业碳排放驱动因素进行分解,结果表明:广东农业碳排放主要驱动因素是农业经济发展,其次是城镇化水平的提高;农业生产效率的碳减排效应明显,自2009年以来农业产业结构碳减排效应逐渐凸显,农业人口规模对农业碳排放累计产生负影响。     

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。     

安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究.结果表明:1998-2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长—持续下降—缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放 增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t.     

重庆制造业能源消费碳排放因素实证研究

分析了重庆市1999—2012年制造业碳排放量的变化,比较了制造业各行业的碳排放量;并基于LMDI方法建立了重庆市制造业以及29个细分行业能源消费碳排放因素分解模型。研究发现：1999—2012年,重庆制造业的碳排放总量不断增长,在29个分行业中,化学原料及制品制造业、非金属矿物制造业等六大行业的碳排放量占制造业总排放量的四分之三以上;在影响因素中,产业规模的扩大是促进制造业碳排放增长的最主要因素,尤其对非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等六大行业来说,产业规模促进碳排放的作用较明显;非金属矿物制造品业、化学原料及制品制造业等五大行业的能源强度对降低碳排放量效果显著;而行业结构以及能源结构对碳排放量的影响效果不是很明显。     

长江经济带旅游业碳排放强度的时空演变及其影响因素

文章通过利用长江经济带11个省市2010—2019年旅游业面板数据测算其旅游业碳排放强度,借助SDM模型,探究旅游业碳排放强度的时空演变及影响因素。结果表明:旅游业碳排放强度整体明显降低,其中以云南省、四川省和贵州省的碳排放强度下降幅度最大;碳排放强度在研究时期向着较高碳排放强度区域集中在中游地区的趋势发展,呈现碳排放强度“中间高,两侧低”的空间格局;产业结构与贸易依赖水平的间接效应和总效应分别表现出显著的抑制、促进效应,表明产业结构优化显著促进本地及相邻地区的旅游业碳排放强度下降,而贸易依赖水平提升效果相反。最后,文章对所得结论提出建议,旨在为旅游业实现低碳科学发展提供决策参考。     

河南省农业碳排放量测算及影响因素研究

基于1993—2017年的相关农业数据,使用农业碳排放测算方法,测算出河南省的农业碳排放量,据此构建向量自回归模型,利用脉冲响应函数和方差分解法研究农业经济水平、城镇化和农业碳排放三者间的动态响应机制。研究结果表明：农业经济水平和城镇化对农业碳排放作用方向有所不同,其中农业经济水平呈现正向影响,城镇化呈现负向影响;农业经济水平和城镇化对农业碳排放的贡献存在差异,前者对农业碳排放的贡献值高于后者。因此,应从树牢农业绿色发展理念,转变农业生产方式;适度推进城镇化进程,促进城镇化与农业协调发展;发挥政府主导作用,调动农户生产积极性三个方面提高河南省农业低碳发展水平。     

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.     

中国农村碳排放区域差异演变与公平性探讨

在完成中国及其部分省级行政区农村碳排放量测算的基础上,重点围绕其区域差异演变特征、碳排放公平性与否等问题展开了探讨。研究发现：第一,2005-2021年中国农村碳排放总量虽存在起伏但总体处于上升趋势,结合其变化特征可大致划分为“波动下降”“波动上升”“持续下降”“持续上升”四个不同阶段。各省份2021年农村碳排放量差异较大,其中湖南居首、上海最后,排在前10位的省份农村碳排放量之和占到了全国的56.35%,而后10位仅占11.26%。第二,各省份农村碳排放量差异在多数年份受经济发展水平的影响要大于农村常住人口规模,具体到粮食主产区、主销区、产销平衡区等三类区域又呈现出不同特点。从总体贡献率来看,区域内差异相比区域间差异发挥了更为重要的作用。第三,各省份农村碳排放存在着明显的非公平性特征,具体表现为：以海南为代表的13个省份相对以较多的农村常住人口抑或农业增加值引发了较少的碳排放,客观上承载了其他省份的碳排放压力,而青海等17个省份的情形则正好相反。基于人口承载系数、经济贡献系数的数值差异,可以将30个省份划分为“双高”“高-低”“低-高”“双低”等四种类型。     

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。     

强制减排试点省市能源碳排放驱动因素分析

根据全国及北京市、天津市、上海市、广东省、湖北省和重庆市六个强制碳减排试点省市的碳排放量数据,采用对数平均权重Divisia分解法（LMDI）,从能源结构、能源效率、经济发展三方面分析能源碳排放的驱动因素,发现能源结构对碳排放的影响相对较小,而且,在北京、天津和上海市,三大驱动因素对人均碳排放的贡献值明显大于在湖北省、广东省和重庆市的贡献值。进一步,采用多元线性回归模型和环比增长率数据,实证检验全国及六个试点省市三大驱动因素的变化对人均碳排放的影响。研究结果显示：从全国来看,能源结构变化对碳排放量影响不显著,而碳排放对能源效率的变化比对经济发展更为敏感。具体到各省市数据,湖北省三大驱动因素变化对碳排放的影响均不显著,而其他省市碳排放受各驱动因素的影响各具特点。研究结论为政府在各地区制定合理的碳减排政策提供了参考。     

北京市终端能源消费及碳排放变化影响因素

近些年,北京市能源消费需求不断增加,能源对外依存度较高,资源瓶颈问题日益突出.基于LMDI方法定量分析了1996—2009年北京市第一、第二、第三产业终端能源消费的变化特征,研究影响北京市二氧化碳排放变化的主要因素及各因素的贡献程度.研究结果表明:调整产业结构起到的影响作用正逐渐减弱,而降低能源强度能够有效抑制终端能源消费和二氧化碳排放量的增加.虽然优化能源消费结构的作用在目前并不显著,但未来仍有很大发展空间.因此,北京市在快速发展经济的同时,应该重视转变经济增长方式,优化产业结构调整,降低能源强度及碳排放系数,提高能源利用效率,以减缓能源消费及二氧化碳排放的增长速度.     

陕西省交通运输业碳排放影响因素分解研究

基于陕西省相关统计数据,计算了2005~2013年陕西省交通运输业以及各种运输方式的碳排放量,通过构建LMDI分解模型,定量分析了运输能源强度、运输结构、交通运输业发展水平对陕西省交通运输业碳排放的影响。研究认为,运输能源强度的提高抑制了陕西省交通运输业碳排放量的增长,运输结构对陕西省交通运输业碳排放量增长的贡献力度不大,陕西省交通运输业发展水平的提高是影响碳排放量增长的主要因素。     

长江经济带省际碳排放的区域差异及因素贡献度研究

长江经济带是横跨东中西三大区域的巨型经济带,探究其能源碳排放差异特征及原因对实现低碳发展与产业升级有重要意义。采用2001-2014年中国能源消耗与社会经济数据,通过数理统计,得出长江经济带(9省2市)历年碳排放总量、人均碳排放、碳排放增速等特征指标。结合运用LMDI与tapio指标方法,探究长江经济带碳排放特征驱动因素。得出结论:(1)长江经济带碳排放总量、人均碳排放量不断增长,碳排放增速、单位GDP碳排放量明显放缓。各基本量在省际差异上呈现东多西少、东快西慢的趋势。(2)经济规模与技术水平分别是长江经济带的最强正负向驱动因素。能源品种结构、人口规模、产业结构驱动不明显。(3)经济规模脱钩弹性指标为弱脱钩关系,技术水平弹性指标为弱负脱钩关系。最后针对分析结果,提出相应低碳减排措施。     

民族地区产业部门隐含碳排放的影响因素研究——以贵州省为例

准确识别与评估碳排放的影响因素,对确立正确的减排方向十分重要,而地处民族地区的贵州,集欠发达与生态脆弱于一体,影响碳排放的因素更为复杂,这为其坚守生态与发展两条底线带来巨大挑战.因此,本文基于1997年、2002年、2007年和2012年贵州投入产出表,构建起LMDI模型,把影响贵州产业部门隐含碳排放的因素分解为规模效应、结构效应和强度效应.实证结果得出如下结论.从总体上来看,规模效应对隐含碳排放增长起着明显的正向作用,碳排放强度和产业结构对隐含碳排放的影响不是特别明显.从27个产业部门来看,所有部门规模效应的贡献值均为正值,结构效应和强度效应的贡献值有正有负.从三次产业来看,规模效应的贡献值始终为正,结构效应的贡献值有正有负,除在1997—2002年所对应的碳排放强度效应为正外,其余时间段均为负.     

山东省农业碳排放强度的时空特征与趋势演进

本文利用基尼系数和核密度估计的方法,采取2003-2018年统计数据,揭示了山东省农业碳排放强度的时空分布与区域间的差异情况.结果表明:①化肥是农业碳排放的主要来源;山东省农业碳排放量呈先上升后下降特征,根据区域差异分为"持续下降型"、"先上升后下降型"、"波动下降型"三种类型.②农业碳排放强度总体上呈现明显的空间非均...     

广西农业碳排放驱动因素及脱钩效应研究

本文在测算广西农业碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析2005-2018年广西农业碳排放驱动因素,结合TAPIO脱钩模型探究广西农业经济发展与农业碳排放关系.研究结果表明:2005-2018年广西农业碳排放量呈下降趋势,年均递减0.73％;农村人口、经济发展水平、农业技术因素、区域产业结构、城镇化水平、农村投资...