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。     

中国农村碳排放核算及分析: 1999~2010

采用能值转换法、排放参数法和农田碳排放综合核算法定量核算了1999～2010年中国农村碳排放量。然后采取对数平均权重Divisia分解法建立因素分解分析模型,将影响农村人均碳排放的因素分解为碳排结构、碳排强度、产能效率和经济增长四大因素,通过模型分析了各因素对农村碳排放量的影响值和影响率。结果显示,在1999～2010年的大部分时间里中国农村碳排放量保持增长,经济增长和能源结构是推动农村碳排放增长的主要因素。最后,根据分析结果提出政策建议。     

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。     

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。     

能源碳排放与经济增长——基于陕西省的实证检验

基于能源大省陕西省1990—2015年能源消费量数据,应用碳排放公式计算碳排放量,经平稳性检验,采用协整及格兰杰因果关系检验等计量方法,就陕西省能源碳排放和经济增长数量关系与运行特征进行检验分析。结果显示:长期来看,陕西省能源碳排放与经济增长之间存在协整关系;两者间存在由经济增长到能源碳排放的单向格兰杰因果关系,经济增长促使了能源碳排放的加剧。根据检验分析结果,为促进陕西省区域社会经济的平衡充分发展,给出陕西省实行节能减排和发展低碳经济的若干启示及建议。     

中国省域可再生能源电力消费对碳排放量的时空影响

可再生能源电力消费在推动节能减排方面具有强大的动力，是引领清洁低碳发展的新路径。基于此，利用2011—2020年中国30个省份的可再生能源电力消费水平、碳排放量、国民经济发展水平、人口、能源效率、产业结构合理度及化石能源消费量等数据，通过STIRPAT模型，综合考虑横向空间维度及纵向时间维度，就中国省域可再生能源电力消费对碳排放量的影响进行实证分析。研究结果显示：（1）中国各省份的碳排放量呈现出显著的空间溢出效应，并且在空间分布上表现出“高—高”型集聚和“低—低”型集聚的正相关的特点。（2）总体而言，中国可再生能源电力消费对碳排放量具有明显的抑制作用，分区域而言，西部地区的可再生能源电力消费在对碳排放量的影响中占主导作用。（3）能源效率、产业结构合理化对碳排放量有显著的抑制作用，而国民经济发展水平、人口以及化石能源消费则显著增加碳排放量。提出促进区域化利用，完善基础设施建设，解决弃风弃电问题以及寻求供求平衡等政策建议。     

西安市碳排放量行业分布研究简

根据IPCC推荐的碳排放系数,运用逐项计算求和的方法计算了西安市工业行业2002年以来能源消费的碳排放总量及其分布情况。结果表明：西安市工业行业碳排放量在近10年内增加了近2．4倍,其中能源的生产和加工是西安市碳排放量增长的主要因素。因此,西安市必须将降低碳排放量的工作重点放在调整能源结构和产业结构上,并加大对高新技术的投入,以提高能源利用效率。     

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。     

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。     

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。     

中国省域生活能源碳排放空间计量分析

基于2006—2011年中国各省域生活能源消费碳排放的截面数据,运用空间计量统计分析软件和空间计量经济模型,检验了省域之间生活能源消费碳排放的空间自相关性,并分析生活能源消费碳排放的影响因素。结果表明,省域生活能源消费碳排放存在显著的空间自相关性,居民收入水平和人口规模,对居民生活能源消费碳排放的正向影响效应最为显著,生活能源消费综合碳排放系数以及生活能源价格对生活能源消费碳排放的影响也较大。在生活能源价格较难调整以及经济不断增长和人口规模不断增加趋势下,优化生活能源消费结构,减小生活能源消费综合碳排放系数,以及提倡居民生活节能,是减少生活能源消费碳排放的主要途径。     

中国对外贸易隐含碳排放核算及责任分配研究——基于“消费者和生产者共同负责”原则

利用非竞争型投入产出模型,根据2000年与2005年的分行业数据,测算出我国出口和进口产品中的隐含碳排放量,显示我国碳排放净输出国的地位。利用贸易隐含碳排放数据,构建"生产者和消费者共同负责"的碳排放核算框架。结果表明,从总体上看,"生产者和消费者共同负责"下核算的我国碳排放总量小于"生产者负责"原则的碳排量,大于"消费者负责"的核算值,且更接近于"消费者负责"原则下的碳排放量。从行业部门看,各行业在三种核算原则下的碳排放量变化规律存在差异。因此,根据"生产者和消费者共同负责"原则下测算的碳排放量制定我国减排目标,对我国更加公平,也为贸易隐含碳的责任分配和实现节能减排目标提供了新思路和新途径。     

绿色信贷与区域碳排放——兼论城镇化、信息化的调节作用

实现新型城镇化、信息化已列入2035年我国发展的总体目标。厘清绿色信贷对碳排放的影响机制以及城镇化和信息化在此机制中起到的作用,对实现“双碳”目标具有重大意义。基于2003—2021年中国31个省级面板数据,使用固定效应模型研究绿色信贷对碳排放的影响,并结合中介效应模型和调节效应模型探究作用渠道和调节作用。结果表明：绿色信贷的投放能够显著抑制碳排放,且该结论在缓解内生性问题后仍能通过一系列稳健性检验;绿色金融改革创新试验区的建立,能够增强绿色信贷对碳排放的抑制作用;相比于能源大省,非能源大省的绿色信贷抑制碳排放的作用更显著;绿色信贷可以通过降低能源强度的途径抑制碳排放,暂时不能通过优化能源结构的途径来抑制碳排放;城镇化水平在绿色信贷抑制碳排放机制中起到负向调节作用,而信息化水平在绿色信贷抑制碳排放机制中起到正向调节作用。根据研究结论,提出持续加大绿色信贷支持力度、坚持重点区域先行先试、大力发展洁煤技术、推进新型城镇化战略,提高城镇化质量和发展信息通信技术的建议。     

中美居民消费直接碳排放核算及比较

近些年越来越多的研究证实,居民消费碳排放已经成为碳排放的主要增长点之一,因此从居民角度研究碳排放对节能减排有重要的意义。居民生活引致的碳排放包括两个部分:一部分是居民消费直接消耗能源导致的碳排放;另一部分是“衣食住行”等生活消费导致的间接碳排放。基于碳排放系数方法,对中美两国居民2002年、2005年、2007年、2010年居民生活消费中的直接碳排放进行了定量的核算,在测算的基础上比较分析其异同。结果表明:(1)中国居民居住碳排放主要集中在煤炭和电力两大方面,美国居民居住碳排主要集中在电力和天然气两个方面;(2)天然气和电力成为中国居民居住碳排放量的两个增长点;(3)两国居民交通碳排放量占比均较大,但是中国居民交通碳排放仅为美国居民碳排放量的八分之一;(4)现阶段中国居民消费直接碳排放量均逐年上涨,美国居民近些年则呈现略微下降趋势;美国居民直接碳排放量是中国居民直接碳排放总量的约3倍左右。     

安徽省工业碳达峰的多情景分析

工业作为碳排放的主要来源,其排放规律和趋势直接决定安徽省碳达峰的时间和水平。基于核算的2001—2020年安徽省16市工业碳排放数据,结合广义迪氏指数分解模型和蒙特卡罗模拟对2022—2035年皖北、皖中、皖南工业碳达峰进行动态情景分析。结果表明：安徽省工业碳排放区域不均衡性突出,皖北工业碳排放量长期大于皖中和皖南地区;产出规模和产出碳强度分别是工业碳排放的主要促增和促降因素,人口规模在“十三五”时期呈现促降效应;在强化减排情景下,安徽省工业有望实现2030年前碳达峰目标,峰值约为4.74亿吨,基准情景和低碳发展情景下碳排放仍会持续增长。对此,安徽省需加快形成绿色低碳能源供应系统和消费模式,推动非化石能源从补充性能源向替代性能源转变,只有施行严格的节能减排政策,碳排放量才具备2030年前下降的条件和空间。     

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。     

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。     

中国能源消费碳排放的因素分解及实证研究

研究低碳经济的主要影响因素,对中国转变经济发展方式具有重要的现实意义。利用中国1978年至2011年统计数据,基于扩展的STIRPAT模型,对中国低碳经济的主要影响因素及各因素的贡献率进行了实证研究。结果表明:对中国碳排放总量有显著正向影响的是人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构和国际贸易分工,而产业结构对其影响并不显著。对中国人均碳排放量有显著正向影响的有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工,其中经济持续增长是碳排放量增加的最大正向影响因素,且其贡献率也最大;能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用。     

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。     

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.