市域能源碳排放影响因素分析及减碳机制研究——以福建省为例

选取福建省市域作为研究对象,应用扩展型的STIRPAT-PLS模型对2010~2016年福建省市域碳排放影响因子进行实证分析,探讨驱动福建省市域碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域.结果表明：总人口、城镇化率、人均GDP、第二产业比重和能源强度对碳排放量增加有正向驱动作用,而第三产业比重对碳排放量增加有负向驱动作用.总人口、城镇化率以及第二产业比重对碳排放量增长的贡献最大.据此,建议福建当前及未来时期减碳重点应是采取优化能源结构和促进产业结构升级,加速发展清洁、再生能源与提高能源效率相并重等策略.     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据,计算了云南省碳排放量和碳排放强度,并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明,1980—2011年,云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费,9.53%来自石油的消费,1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用,经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长;抑制因素主要是能源效率的提高;能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

中国建筑业碳排放强度影响因素分析

针对2000—2014年我国建筑业构建了碳排放强度测算模型,并基于对数平均迪式指数分解法(LMDI)对碳排放强度的影响因素从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应以及间接碳排放强度效应4方面进行了分解分析,结果显示:2000—2014年我国建筑业碳排放强度出现了两次波动,但总体呈下降趋势,间接碳排放强度效应对碳排放强度变化起主要作用,是阻碍建筑业碳排放强度下降的主要因素,能源结构效应与能源强度效应对其贡献较小,二者在碳排放强度上升阶段对其变化起抑制作用,在碳排放强度下降阶段对其变化起促进作用。     

重庆市工业耗能相关碳排放变化驱动因素研究

在构建重庆市工业耗能相关碳排放影响因素分解模型的基础上,采用因素分解方法分析了过去十余年间(1999²011)4种驱动因素对重庆市工业碳排放变化的影响,并识别出关键驱动因素。结果显示:能耗增长的主要原因是工业经济发展;工业能源强度是促进重庆市工业耗能相关碳减排的主要影响因素;产业结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化的影响存在波动,但其累积效果表现为减排;能源结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化没有显著影响。最后,结合各关键因素的未来发展趋势,提出重庆市工业未来低碳发展的可行途径为技术进步和产业升级。     

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

上海市碳排放强度的影响因素解析

采用对数均值迪氏分解（LMDI）法对1995—2008年上海市碳排放强度进行分解分析. 结果表明,产业部门能源强度的下降是上海市碳排放强度下降的主要原因,贡献率为67.6%. 进一步分析显示,上海市能源强度的下降主要来源于第二产业,但由于传统的工业节能改造的潜力有限,近年来工业能源强度下降的速度逐渐放缓,其对碳强度减排的贡献趋于减少. 能源结构和产业结构的调整是碳排放强度下降的次要原因,贡献率分别为18.2%和14.2%. 但是能源结构和产业结构仍然存在较大的调整空间,这2个因素有望对碳排放强度的下降作出持久的贡献.      

京津冀地区工业碳排放影响因素的门限效应分析

文章针对京津冀地区近10年工业二氧化碳排放特征,采用协整检验方法研究了各区域二氧化碳排放强度与社会经济影响因素之间的关系,在此基础上利用面板门限回归分析不同区制下二者之间的非线性变化规律。研究发现,京津冀地区工业二氧化碳排放强度与产业规模、产业结构、能源结构之间存在长期均衡关系。产业规模和能源结构对碳排放强度的影响存在双重门限效应,产业结构对碳排放强度的影响存在单一门限效应。以产业规模为门限变量,碳排放强度影响系数分别为1.003 0、1.527 1、1.202 0;以能源结构为门限变量,能源结构与碳排放强度之间存在倒"U"型曲线变化规律;跨过产业结构门限值之后碳排放强度模型曲率是加速递增的。从近10年数据看,产业结构将会是京津冀工业碳排放长期影响因素。     

我国碳排放增长的驱动因素及贡献度分析

结合我国实际,对Kaya 等式进行扩展,引入经济效应影响因子、能源强度影响因子、行业贡献影响因子和碳排放强度影响因子,构建了行业CO₂排放增长驱动力模型。论文应用该模型测算和分析了1990 年至2010 年我国6 个经济部门CO₂排放的驱动因素。结果显示:①1990—2010 年,影响我国各行业CO₂排放的正向驱动因素主要是经济效应,负向驱动因素主要是能源强度效应和碳排放强度效应;②碳减排政策的制定要权衡经济发展和碳减排的政策协同;③1997—2000 年和2005—2010 年CO₂排放量减少或增速减缓的主要驱动力是能源强度效应和行业贡献效应;④基于国情,产业结构调整在短时间内对CO₂减排效力不大,而是一个长期的减排战略。     

中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分析

纺织服装行业是中国的重要民生产业。中国纺织服装行业在快速发展的过程中,消耗了大量的能源,并产生了较多的碳排放,分析探讨该行业能源消费碳排放的影响因素对实现行业的节能减碳和低碳发展具有重要意义。文章基于对数平均Divisia因素分解法(LMDI)建立了中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分解模型,并对影响行业碳排放量的产业规模、产业结构、能源结构、能源强度等因素进行了实证分析。结果表明,在1991-2009年间,产业规模的扩大是纺织服装全行业、纺织业及纺织服装、鞋、帽制造业碳排放量增加的最主要拉动因素,能源强度因素的提高对于减少碳排放量具有重要意义。产业结构优化对于减少行业碳排放量的效果有限,能源结构调整尚未达到减少行业碳排放量的效果。     

中国低碳经济发展的时空特征及驱动因子研究

为评估中国低碳经济发展水平,该文测算了2008-2017年能源消费碳排放量和碳排放强度,采用Tapio理论判定经济增长与碳排放的脱钩状态,分析低碳经济的时空演变特征及省际间、产业间的差异性;应用LMDI模型分解碳排放的影响因素,分析驱动因子的贡献率,提出节能减排及低碳发展的对策。结果表明:2008-2017年碳排放量增加到25.28亿t,增长26.65%,呈小幅度波动状态;碳强度逐年下降,由750 kg/万元(以C计)降至480 kg/万元,达到生态文明建设的重点开发区指标;2015、2016年为强脱钩的理想状态。产业间低碳发展差异性较大,其中工业碳排放占82.82%,碳强度为740 kg/万元;批发、零售业和住宿、餐饮业碳排放仅占0.94%,碳强度为20 kg/万元。华东、华南地区碳排放分别为最高和最低,山东、海南省分别为最高和最低;西北、华南地区碳强度分别为最高和最低,宁夏区、北京市分别为最高和最低;经济发展水平对省际间的脱钩状态影响较大,需要制定促进西部地区低碳发展的政策。经济增长和能源强度分别是促进和抑制碳排放的最大驱动因子;采取改善能源结构、提高利用效率、发展低碳产业、提倡低碳生活的对策。     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

基于脱钩指数的工业园区碳排放与经济发展关系

工业园区是工业活动的主要载体,也是碳排放的重点区域.为深入探究工业园区碳排放与经济发展的脱钩情况及其驱动力,以郑州经济技术开发区(郑州经开区)为例,运用IPCC碳排放核算方法、 Tapio脱钩模型和对数平均迪式指数分解法对园区能源消费碳排放的特征、碳排放与经济发展的脱钩关系和脱钩驱动因素进行分析.结果表明：(1)从碳排放特征看,郑州经开区能源消费碳排放以间接碳排放为主,碳排放总量呈现前期快速增长,中期增长减缓,后期负增长的趋势,碳排放强度逐年下降;(2)从脱钩情况看,2011～2016年郑州经开区碳排放总量与经济发展间的脱钩指数为1.021,处于增长连结状态,2016～2020年脱钩指数下降至0.089,转变为弱脱钩状态;(3)从驱动因素分析,2011～2016年能源碳排放系数、能源强度、产业结构和经济规模4个因素对郑州经开区碳排放脱钩均有抑制作用,2016～2020年除经济规模外均转为促进作用.研究显示,郑州经开区碳排放脱钩因素中,经济规模起主要抑制作用,能源效率起主要促进作用.研究成果可为以郑州经开区为代表的产城融合型工业园区制定相应碳减排政策和实现“双碳”目标提供参考.     

基于LMDI模型的黄河流域碳排放时空差异及影响因素研究

全面核算能源消费产生的碳排放量并明确其时空演变的影响因素是制定、实施及评估黄河流域碳减排策略的依据和保障。选取黄河流域9省（区）作为研究区,采用LMDI模型,计算了2003—2019年黄河流域能源消费产生的碳排放量,并对其时空差异及其影响因素进行了分析。结果表明：（1）从时间序列演化特征来看,在2003—2019年,黄河流域的碳排放量整体呈增长趋势,但增长幅度逐年收缩;（2）从空间分异特征来看,黄河流域上、中、下游的碳排放量呈西低东高的区域格局;（3）能源消费强度效应与经济增长效应分别是减缓和促进区域碳排放量增长的关键性因素,人口规模效应对于碳排放量表现为正向驱动作用,但影响程度较小,能源碳排放强度的抑制作用十分有限。最后,针对各影响因素提出了碳减排措施的对策建议。     

湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素分解研究

定量分析和测算能源消费的碳排放,是全球气候变化研究领域重要的基础工作之一。研究基于1980-2008年时间序列的统计数据,采用对数平均迪氏分解法,定量分析湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素。研究认为经济快速发展是人均二氧化碳排放增长的主要驱动因素,而能源效率的变化则是人均碳排放增长的主要拉低因素,湖北省的能源消费结构比较单一、大量依赖煤炭,所以能源消费结构没有变化对人均碳排放量变化影响不大。根据以上结论,建议加大力度,优化产业结构、调整能源结构和提高能源效率,从3个层面采取措施实行低碳发展。     

产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

石化产业是我国经济的支柱性产业,但其大量的碳排放却给环境造成严重负担,因此提倡石化产业低碳发展能有效推动京津冀区域经济与环境绿色均衡发展.基于产业转移视角,分析2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状;运用对数平均迪式分解（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）法分解并分析京津冀区域石化产业碳排放量影响因素在三地的作用效果,进而借助产业竞争力系数佐证碳排放量影响因素作用效果在区域间的关联性;最后通过合理调整京津冀区域石化产业能源结构,将未调整和调整后的能源结构类型分别设置为基准情境和低碳情境,利用SPSS拟合最优曲线来预测2017-2030年京津冀区域石化产业减排潜力.结果表明:①2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量增加386.79×104 t,碳排放强度由0.77 t/（104元）降至0.31 t/（104元）.②2007-2016年,能源强度因素使京津冀区域石化产业碳排放量减少13 663.77×104 t,其贡献率高达148.38%;人均GDP因素促使石化产业碳排放量增加12 327.10×104 t,贡献率达110.69%.③对于石化产业竞争力系数,北京市由0.03降至-0.02,为三地石化产业转出地;河北省由-0.14增至0.16,为转入地.④在低碳情境下,2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量分别比基准情境减少502.84×104、528.95×104 t,碳排放强度分别降至0.19、0.17 t/（104元）,均达到发展目标的要求.研究显示,2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量逐年上升,承受巨大减排压力,该区域可以通过调整石化产业能源结构来挖掘碳减排潜力,推动石化产业绿色发展.      

上海能源消费碳排放分解研究

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳.为分解上海市能源消费CO2排放的影响因素,明晰上海市能源消费CO2排放变化特征,采用指数分解分析方法建立了上海市能源消费碳排放的LMDI分解模型,从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数4个影响因素着手,实证研究了1995-2005年上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理.结果表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素.产业结构,能源结构优化有利于控制碳排放,而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放.基于实证分析结果和上海市情,提出了上海市未来控制碳排放的相关政策建议.     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.