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相似文献
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1.
通过中国30个省区1997—2012年能源消费数据,依据电(热)碳分摊原则测算出各省区的碳排放量,运用面板单位根和面板协整理论,建立了包含经济增长、碳排放以及外商直接投资在内的联立方程来分析区域 FDI 与二氧化碳排放的关系。结果表明:联立方程中每个模型的协整关系是成立的,区域 FDI 对区域碳排放的直接弹性是-0.001,间接弹性是0.146,区域产业结构对区域碳排放的直接弹性是0.032,间接弹性是1.882。研究进一步发现区域 FDI、区域经济增长、区域产业结构与区域能源强度都是促进区域碳排放的重要因素,并且区域 FDI 和区域碳排放量对区域经济增长呈现出双向的因果关系。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
在全球经济一体化背景下,中国经济的快速增长不仅对本国能源和环境产生直接作用,还对贸易伙伴国的能源消费和碳排放造成间接影响。研究中国经济增长对国际能源消费和碳排放的影响,将有助于从全球维度上理解经济增长、能源消费和碳排放之间的互动关系,并准确界定中国在节能减排中所应当承担的责任和义务。基于33个国家GVAR模型的实证研究发现,在中国经济增长冲击下,全球能源消费和碳排放小幅上升,并在2年后达到最大,但长期趋近于0;美国、欧元区和日本的能源消费和碳排放均表现为正向响应,而印度的能源消费和碳排放分别显示上升和下降,体现出两者在外部冲击下具有异质响应特征。与中国相比,美国经济增长冲击将大幅提高全球能源消费和碳排放,其影响程度大约为中国的6倍,可见美国在碳排放与能源消费的国际传导渠道中占据了主导地位。  相似文献   

5.
面临全球气候变暖和能源短缺的双重危机,我国在明确提出“双碳”目标后,党的二十大报告再次强调了绿色低碳产业和绿色低碳生活方式在实现高质量发展中的关键作用。在此背景下,深入探讨家庭这一重要能耗部门的能源消费及其碳排放状况,对于探寻家庭碳减排的有效路径具有重要意义。本文以占据家庭主要能源消耗的间接用能为代表,以中国家庭追踪调查(CFPS)数据为基础,基于消费生活方式法测度了家庭间接碳排放量,并通过构建双向固定效应模型实证分析了互联网使用对家庭碳排放的影响;在此基础上,采用中介效应模型和Bootstrap法共同验证了互联网使用影响家庭间接碳排放的作用路径;并进一步基于家庭所在地区、城乡类别以及收入水平差异这三个视角,探讨了互联网使用对家庭间接碳排放的异质性影响。研究发现:首先,互联网使用正向促进了家庭间接碳排放,对享受型消费碳排放和发展型消费碳排放的增加效应最为显著,而对生存型消费碳排放则没有明显的影响。其次,互联网使用主要通过网络购物这一中介变量对家庭间接碳排放产生正向影响。最后,异质性分析表明:互联网使用对东部、中部以及西部地区家庭的间接碳排放均有显著的正向影响,且作用强度从中部、西部到东...  相似文献   

6.
本文利用我国2006年74个主要城市的面板数据,对各个城市一个标准家庭的碳排放进行了有效估算并进行排名。结果表明,在以标准家庭碳排放为唯一衡量指标时,淮安和宿迁是最"绿色"的城市,大庆和牡丹江是最"灰色"的城市;即使在最"灰色"的城市大庆,一个标准家庭产生的碳排放量仅是美国最"绿色"城市圣地亚哥的1/5;城市人口规模、人口增长、收入、气温和城市化发展模式等因素对碳排放均有影响,家庭碳排放量与一月份平均气温显著负相关。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
能源消费、碳排放与经济增长之间的关系研究对实施节能减排、发展低碳经济具有至关重要的意义。该文基于西北五省统计年鉴数据,测算了1992—2011年煤炭、石油、天然气三种能源的碳排放量,并从近似关系和脱钩关系两个角度刻画了能源消费、碳排放量与经济增长之间的关系。结果表明:1992—2011年,西北地区碳排放总量及煤炭、石油、天然气引起的碳排放量总体呈上升趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;西北地区能源消费总量与碳排放总量的变动趋势近似,能源强度与碳排放强度的变动趋势近似;碳排放与经济增长的脱钩弹性指数类型、能源消费与经济增长的脱钩弹性指数类型表现基本上一致,且在大部分年份指向弱脱钩状态,未来一定时期内弱脱钩发展趋势可能仍将持续。  相似文献   

10.
保持经济平稳增长、节约能源和降低碳排放是中国当前面临的重要问题。利用中国1960—2012年GDP、能源消费总量和碳排放的数据自回归分布滞后(ARDL)模型,进行长期协整分析和Toda-Yamamoto(TY)检验,并对2013—2020年进行预测。研究表明,经济增长与碳排放存在单向因果关系,能源消费与碳排放存在双向因果关系;按照目前发展路径,与未来规划目标尚有一定差距,因此中国应制定经济增长、能源消费和碳排放相协调的发展对策。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
运用Theil指数,测度我国地级以上城市GDP值前110强城市碳排放的区域差异,并采用STIRPAT模型分析碳排放量的影响因素。中国城市碳排放的空间分异较为明显,西部城市的碳排放水平整体上落后于东、中部城市;总体差异值按碳排放强度>人均碳排放>单位碳排放提供就业岗位数的顺序递减,地带内差异远远大于地带间差异;常住人口数、能源强度、人均GDP值是影响样本城市整体碳排放量的主导因素,产业结构多元化演进水平对碳排放增长的缓解作用不甚明显。  相似文献   

14.
截取山东省1999-2010年的经济增长与能源消费数据,测算山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量,分析山东省碳排放与经济增长的脱钩关系,并通过对碳排放与经济增长脱钩弹性进行因子分解,定量分析各因子的脱钩影响力.结果表明,山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量总体呈上涨趋势;多数年份中山东省碳排放与经济增长处于弱脱钩状态,碳排放受经济增长驱动较弱;在碳排放与经济增长脱钩影响因子中,能耗脱钩因子的脱钩影响力总体为正值,对碳排放与经济增长脱钩起主导作用,排放脱钩因子影响力较弱.这一结果反映出山东省节能工作已具成效,能源利用效率得到提升,但同时也说明山东省总体减排水平较低,对碳排放与经济增长脱钩贡献有限.山东省应强化节能减排调控,实现能源结构多元化,推动产业低碳化发展,倡导和支持节能减排技术研发与应用.  相似文献   

15.
我国经济的快速发展产生了更大的货运需求,也带来货运碳排放量的持续增长。从分析货运碳排放变化的影响因素出发,寻找一个行之有效的货运行业可持续发展路径,对推动实现国家碳达峰、碳中和目标具有重要意义。考虑到不同运输方式对货运碳排放变化具有多通道化影响的特点,在科学测算货运碳排放量的基础上,建立通径分析模型,可以实现对不同运输方式对货运碳排放总量变化的直接和间接效应的定量分析,结果发现:公路和民航是货运碳排放的主要增长因子,它们对货运碳排放的直接增加效应较大,而它们的间接降低效应对它们整体的增加效应的缓冲作用有限;铁路和水路是货运碳排放的主要控制因子,尽管铁路对货运碳排放的直接降低效应弱于水路,但水路对货运碳排放的间接增加效应比铁路强很多,因此铁路整体的降低效应最强。  相似文献   

16.
通过对近20年云南省碳排放与经济增长历经的关系变化及成因分析表明,二者之间的关系受能源结构和能源强度因素的影响很大。运用基于IPAT方程的碳排放量计算模型对GDP、能源强度、能源结构系数、碳排放量、碳排放强度等参数变量之间的关系分四种情景对2011-2020年云南省碳排放与经济增长的约束性关系进行了定量分析和预测,发现了存在的一些问题,解决的途径是应该合理调整和优化几个参数变量之间的关系。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

18.
郭永奇 《南都学坛》2013,(4):117-118
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。  相似文献   

19.
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。  相似文献   

20.
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。  相似文献   

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