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。     

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。     

福建省种植业碳排放与产出关系研究

通过化肥、农药、农膜、农用柴油、农业灌溉和土地翻耕等6类碳源测算了1990-2013年福建省种植业的碳排放量,并对其进行特征分析,发现种植业碳排放与产出的变动呈现出相似的同向趋势。在此基础上,运用协整分析方法、向量自回归模型与脉冲响应函数来考察种植业碳排放与产出之间的长期关系和动态关系。研究表明:种植业碳排放及其产出之间存在长期稳定的均衡关系,且种植业产出变动对碳排放有显著影响,而种植业碳排放变动对产出作用不大,对自身的影响却很强烈。据此提出了促进福建省种植业发展与减排并行的政策建议:(1)充分发挥政府的引导、鼓励和支持作用,引导农户树立低碳意识;(2)通过科技减排,推进农业现代化;(3)因地制宜,促进农业产业结构低碳化转型;(4)优化农业能源消费结构,提高能源利用效率;(5)建立健全相关法律法规,切实保障农户的切身利益。     

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.     

我国工业能源强度变动的影响因素分解分析——基于LMDI分解法

本文首先重新定义了能源强度的概念,在此基础上,将终端能源消费定为考察对象,采用LMDI分解方法,将工业整体能源强度变动分解为能源消费结构调整、行业调整、部门调整和技术变动四部分。研究表明,技术变动是影响我国工业能源强度最主要的因素,行业结构和部门结构变动次之,而能源消费结构调整对工业行业能源强度变化的影响并不明显。因此,政府通过制定相应的产业发展政策,出台措施鼓励工业企业提高技术水平,有助于推动我国工业节能事业的发展。     

陕西省碳排放因素分解与碳峰值预测研究

本文采用基于投入产出法的结构分解模型(IO-SDA)分产业、分时间段从整体状况研究了陕西省碳排放的影响因素,并分别分离出每个因素对碳排放所做出的贡献。研究结果表明,1997-2012年流出扩张效应、投资扩张效应和投入产出系数变动效应是碳排放量增加的最主要因素。流入替代效应、能源消费强度变动效应是减少碳排放量的最主要因素。工业是碳排放量增加的主要部门,占整个碳排放量的93.6%。情景分析法以及蒙特卡洛模拟法对陕西省的碳峰值进行预测表明,碳峰值大约出现在2030年。最后提出了相关的对策建议。     

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。     

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。     

污水处理的碳排放空间差异及影响因素分析

碳排放是评价温室气体排放的重要指标,如何应对全球变暖、促进节能减排越来越受到国际社会的重视,但污水处理过程中的碳排放问题往往被人忽视。文章基于全国污水 处理厂污水处理数据对污水处理过程中的碳排放进行测算、空间差异比较和影响因素分析。研究结果表明：(１)污水处理厂污水处理碳排放结构具有较大差异,直接碳排放与间接碳排放、直接碳排放内部结构均存在一定差异,污水处理厂污水处理碳排放主要来源于间接碳排放,ＣＨ ４ 与 Ｎ ２ Ｏ 碳排放量相当;（ ２ ）污水处理厂污水处理碳排放空间分布差异明显。碳排放主要来源于经济发展较好、工业产业较为发达的省份。从空间分布来看,我国由西向东污水处理碳排放逐渐加重。（３ ）污水处理厂污水处理碳排放的影响因素包括内部因素和外部因素两个方面,内部因素中污水处理厂规模、运营年限以及处理工艺和外部因素中经济发展水平、人口密度对碳排放具有显著影响。     

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。     

中国能源消费行业碳排放研究——基于“碳排”投入产出表的编制

从方法学角度,利用分行业能源消费数据对价值型投入产出表进行改进,编制出中国“碳排”投入产出表.从生产和最终消费两个角度设计了直接和完全碳排放系数,对2007年中国国民经济43行业进行碳排放系数的测算以及碳排放关联效应的分析.结果表明,我国,无论从生产角度还是最终消费角度,电、热生产和供应部门的碳排放系数都是最高的,并且在国民经济碳排放系统中占主导地位.     

中国物流业碳排放影响因素及产业关联研究

物流业除自身消耗化石能源产生直接碳排放以外,还通过使用来自其他产业的中间品而形成间接碳排放.在从物流业自身角度分析其碳排放影响因素的基础上,增加产业关联维度研究与物流业碳排放关联度较大的具体产业,能够从经济大循环的角度对物流业的低碳发展提供理论依据.以投入产出模型为理论基础,基于中国2012年和2017年42个部门投入产出表,将产业部门归并为9大类,运用结构分解分析方法和产业关联效应分析方法,从物流业自身和产业关联两个角度,揭示物流业的碳排放强度变化原因.研究发现:中国物流业碳排放影响因素可分解为直接碳排放系数效应、增加值系数效应、中间投入技术效应和最终需求效应,且直接碳排放系数效应和增加值系数效应贡献较大;从产业关联的角度,对物流业间接碳排放量贡献最大的产业为重制造业;物流业与重制造业处于非均衡融合发展阶段,物流业的发展对重制造业的依赖度较高.未来,物流企业需要减少对高污染技术、高碳性中间投入产品的依赖;管理部门需要从经济大循环的角度提高对产业部门间碳排放关联的重视程度,并制定促进物流业与制造业融合发展的政策和搭建平台.     

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。     

安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

根据安徽省工业2010—2019年相关能源消费量计算碳排放量,运用扩展的Kaya公式并结合LMDI模型对安徽省工业碳排放的影响因素进行定量分析,量化相关影响因素的贡献率.运用EGM(1,1)模型对安徽省工业未来10年(2020—2029年)碳排放量变化趋势进行预测.结果表明:劳动规模、经济产出和能源结构因素促进碳排放量...     

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。     

中国区域工业碳排放测算与影响因素分析——以天津市为例

本文首先计算了2001-2008年天津市34个工业行业的能源消耗产生的碳排放量。然后,运用LMDI法将碳排放量分解为能源结构、能源强度、经济结构、经济发展四个因素,从轻工业与重工业比较、重点行业两个层面对分解结果进行了分析。最后,针对分析结果,提出了相关建议。     

碳排放与经济增长的脱钩实证研究——以山东省为例

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.     

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。     

基于LMDI的中国工业行业碳排放脱钩分析

基于Tapio模型,利用1994—2010年中国工业行业面板数据,实证研究了工业经济增长与碳排放的脱钩关系,并运用LMDI方法对影响碳排放强度变化的主要因素进行了分解。研究发现,2000年之后中国工业经济增长与碳排放趋于稳定的弱脱钩状态,波动性很小;能耗脱钩因子对工业碳排放脱钩表现出持续的正效应,对脱钩的影响力要远大于排放脱钩因子;能源强度下降是推动中国工业碳减排的关键,能源结构红利和工业结构红利尚未出现。在此基础上,对中国工业碳排放脱钩历程及其影响因素的不同效应进行了经济解释,并提出发展低碳经济的相关建议。     

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。