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.     

基于完全分解模型的能源消费变动及影响因素分析

在分析Laspeyres指数及其模型不足的基础上,提出更完善、合理的完全分解模型,基于完全分解模型,运用1980~2008年分产业国内生产总值以及能源消费相关统计数据,定量测算并深入分析了能源消费变动及各个影响因素的贡献率、节能量和节能率。研究结果揭示了我国能源消费变动的原因,为进一步研究我国对能源的需求趋势和制定相关的能源政策提供参考。     

京津冀农村生活能源消费变化及影响因素分析

京津冀农村能源发展不平衡,津冀农村煤炭消费比例较高,由此带来严重的环境问题。基于2002—2018年的相关数据,分析京津冀农村生活能源消费变化,运用LMDI方法对其能源消费总量的影响效应进行测度。研究表明:京津冀农村生活能源消费结构逐步由传统的单一化、粗放化向多样化、商品化、清洁化的方向发展;生活能源的消费总量下降是正向推动因素和负向抑制因素共同作用的结果。其中,人均可支配收入对能源消费总量的影响效应起到正向促进作用,而能源消费结构、能源消费强度和人口规模都对能源消费总量的影响效应起到负向作用,导致能源消费总量减少,能源消费强度是近年来最为显著的影响因素。建议进一步降低生活能源消费强度,因地制宜调整京津冀农村能源政策,促进能源消费结构转型升级。     

北京市能源强度影响因素的分析

本文应用完全因素分解法,对北京市2000-2008年九年的能源强度变化进行分析,得出北京市能源强度的总体变化趋势是下降的结论。研究表明,产业结构的调整和能源利用效率提高的双重作用促进了北京市的能源强度近十年来逐渐降低,而第二产业能源效率的提高起到了重要作用。作者结合北京市未来的发展方向,提出了提高能源使用效率、改善产业结构和积极开发新能源等措施和建议。     

河北省能源消费及节能对策分析

随着经济的迅速发展,粗放型发展模式使河北省出现能源消费结构不合理、环境污染较重等问题,能源危机已经日益显现。在分析河北省能源消费特征与存在问题的基础上,提出优化能源结构、提高能源利用效率的河北省节能降耗对策建议。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

LMDI方法分析结构效应对天津市碳排放的影响及对策

文章对1995—2010年天津市能源消费碳排放进行分析,基于对数平均迪氏指数法（ LMDI）,对碳排放进行因素分解实证研究,并进行情景分析,寻求天津市碳减排对策。研究发现,虽然人均GDP效应、人口效应以及能源强度效应贡献量相对较大,但结构效应对于天津碳排放的影响也不容忽视,其对于能源消费碳排放的拉动或减缓作用与低碳能源比重、第三产业比重的大小有很强的关联性。情景分析进一步表明优化产业及能源结构对碳减排的积极作用。     

工业碳排放及能源消耗研究

工业是我国碳排放的主要部门,减少工业部门碳排放直接关系到我国低碳经济的实现。工业碳排放强度包括行业结构、能源消费结构、能源强度和碳排放系数4个影响因素。以建材行业为例,通过对每一影响因素的现状、发展趋势和减排潜力进行了分析,结果显示：现阶段能源效率的提高和能源消费结构的优化仍是我国工业减排的重点。     

我国工业部门能源消费强度特征分析及分解

本文在对我国工业部门能源消费强度特征进行比较分析的基础上,利用完全因素分解模型实证分析了我国工业能源强度下降的真实原因,结果显示,历年能耗强度的下降主要来自于能源利用效率的提高,结构因素对强度的影响存在双向作用。     

中国能源消费：基于产业结构调整的思考

不同的产业对能源的消费强度不同,为此对我国1978-2006年的能源消费和经济数据做了实证研究,表明我国能源消费与三次产业之间存在长期协整关系和单向Granger因果关系。     

北京产业发展对能源强度的影响

本文在阐述北京市能源消费与产业结构变化关系的基础上,对北京能源强度变化的特征作进一步分析,最后通过能源强度的结构分解分析,得出：北京市产业结构变化与能源利用效率的提高是促使能源强度下降的两大主要因素,后者的影响更大;第二产业能源利用效率提高是导致综合能源强度下降的主要动力;但第三产业的发展阻碍能源强度下降。针对上述情况,提出了应对措施与建议。