中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

基于碳排放系数法估算了1997~2015年中国城镇、农村和整体（包含城镇和农村）居民生活消费引起的直接碳排放量,进一步采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的地区差距及分布动态进行实证研究.同时,采用乘积式对数平均迪式指数模型（M-LMDI）分析了直接能源消费强度、居民人均消费水平和单位能源碳排放强度3大因素对居民消费碳排放变化的影响,并重点考察了各省份相关变量对生活消费碳排放影响的城乡差异.结果表明：（1）中国城镇和农村居民人均生活消费碳排放量在研究期内呈现逐年递增的趋势,在空间上均存在显著非均衡特征.（2）中国居民人均生活消费碳排放的地区总差异呈现波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到2015年的0.244.1997~1999年城镇和农村居民生活消费碳排放的组间差距是城乡差距的主要来源,其贡献率超过50%.2000年后组内差距成为城乡差距的主要来源,其贡献率均大于40%并超过了组间差距.（3）城镇和农村居民人均生活消费碳排放均在增加,地区差异均在扩大.（4）对全国居民生活消费碳排放变动贡献最大的省区是内蒙古,累计贡献值达0.1005.贡献最小的省区是云南,累计贡献值为0.0125.（5）农村的能源消费强度和人均消费水平的贡献程度在研究期内均大于城镇,单位能源碳排放强度在两个地区的贡献水平表现出了波动性.     

贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析

依据贵州省2000-2014年居民直接生活能源消费数据,运用碳排放系数测算贵州省居民直接生活用能碳排放量,并进行统计分析。继而采用LMDI分解法定量分析能源消费结构、能源消费强度、居民消费水平、人口规模4个因素对贵州省居民直接生活用能碳排放增量的影响,并对比分析城镇和农村影响因素的差异。结果表明:居民消费水平是拉动贵州居民生活用能碳排放增长的决定性因素;生活能源强度是抑制碳排放增长的主要因素,能源消费结构和人口规模的变动也对碳排放增长具有负向影响,但作用强度相对较小。从城乡来看,居民消费水平效应显著增加了城镇居民直接碳排放,能源消费强度效应对农村居民直接碳排放抑制作用最明显。     

基于投入产出模型的居民消费品载能碳排放测算与分析

论文建立测算与分析居民消费品载能碳排放的投入产出模型,基于可比价投入产出序列表对中国居民消费品载能碳排放进行实证分析。研究表明,1992-2005年,我国居民消费品载能碳排放从33 876×10⁴ t C增长至67 940×10⁴ t C,增幅达1.0倍;其人均值从289.1 kg C增长至519.6 kg C,增幅为79.7%。居民消费碳排放的增幅远小于消费价值量增幅;居民消费碳排放占我国能源消费排放总量的比重波动下降。在排放结构方面,农业、 食品类消费品的排放比重大幅下降,居住、 交通、 信息等服务性消费的排放大幅上升。居民消费品载能碳排放的城乡差距不断扩大,人均排放的城乡比从2.4增至4.0;在排放结构的变动上则表现出一定的趋同特征。我国居民人均消费排放水平远低于欧美发达国家的同期水平,1990年代的人均排放水平仅为美国的1/14,在欧洲国家的1/5至1/2之间。研究认为,通过优化消费结构带动产业结构调整以及促进排放强度降低,未来我国有可能在持续提高居民消费水平的同时,有效减缓消费排放。     

天津市居民生活消费CO2排放估算分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放计算指南(2006年版)中的计算公式和CO2排放系数缺省值,以居住综合消费碳排放、叠加交通消费碳排放计算模型为基础,应用碳排放系数法估算了2006~2008年天津市居民人均生活消费CO2排放量及其在总的能源消耗CO2排放量中所占比例.结果表明,2006~2008年天津市居民生活消费CO2排放量呈逐年上升趋势,2008年的排放量比2006年增加了13.7%.居民生活消费CO2排放在总的能源消耗CO2排放中所占比例整体呈上升趋势,并从产业结构和能源消费结构两个角度分析了导致这一现象的原因.     

数字经济对我国居民消费碳排放影响

基于2000～2020年我国30省区的面板数据,综合测算了不同层次需求下各省区居民消费碳排放量和数字经济发展指数,运用空间计量模型开展回归分析和空间效应分解,并对数字经济与总体消费碳排放进行门槛效应分析,考察数字经济对居民消费碳排放的影响.研究发现:(1)我国居民消费碳排放整体上升,呈现出东高西低并且向中东部集中的趋势.(2)直接消费碳排放是我国居民消费碳排放的主力,但随着社会发展,其在总体消费碳排放中的占比呈下降趋势,间接消费碳排放比重增加.(3)数字经济的发展能够显著增加本省及邻近地区居民间接消费碳排放以及其中本省的生存型间接消费碳排放;然而,进一步研究发现数字经济与总体消费碳排放之间具有“倒U”型关系,数字经济在达到较高的发展水平后能够促进居民消费碳减排.综上,建议进一步推动数字经济发展,加强对绿色生产生活的引导,从而助力实现“双碳”目标.     

人口迁移视角下城镇化对典型领域碳排放驱动效应研究——以辽宁省为例

城镇化的快速发展为我国带来了日新月异的变化,但城镇化进程中伴随着能源消费快速增长,使我国面临能源供应、节能减排等方面更加严峻的挑战.现有研究主要是从宏观角度研究城镇化对能源消费及碳排放的影响,较少探究人口从农村向城镇迁移过程中对典型领域产生的驱动效应.基于此,本研究以辽宁省为例,应用弹性系数模型,选取居民消费、住宅建筑、道路交通3个典型领域探讨城镇化对碳排放的驱动效应,并提出针对性的碳减排政策.结果表明,2006—2015年,城镇化对居民生活直接消费碳排放的驱动效应最为显著,弹性系数为9.91;对居民生活间接消费碳排放和道路交通领域的驱动效应次之,弹性系数分别为6.94和5.38;对住宅建筑等驱动效应最弱,弹性系数为2.71.研究表明,城乡生活方式差异导致居民直接生活消费碳排放显著增加,相较而言,城乡产品市场差异较小;辽宁省现阶段城镇住宅建筑存量与城镇新增人口的需求基本匹配,但人口城镇化带来的城市边界外扩、人口密度提高,导致道路交通碳排放增长.     

上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.      

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

经济发展,碳排放和经济演化

本文用计量经济学的方法通过对中国、日本、美国的时间序列分析和１９９０年的全球截面数据分析，探讨了经济增长与ＣＯ２排放的关系。并重点分析了人口增长、能源消费强度变化的人均碳排放的影响。分析表明从政策角度而言，人均碳排放与人均ＧＤＰ之间不存在Ｋｕｚｎｅｔｓ曲线。人口增长和人均ＧＤＰ的增加是人均碳排放增加的主要来源，而ＧＤＰ能源消费强度的下降则是碳排放减少的重要来源。     

中国城市居民生活能源碳排放的时空格局及影响因素分析

随着经济社会的发展与人民生活水平的提高,生活用能强度逐年增大,城市居民生活能源碳排放日益成为碳排放的新增长点.本文采用Theil指数、空间自相关分析了我国城市居民生活能源碳排放的时空格局演变特征,并利用STIRPAT模型分析了影响城市居民生活能源碳排放的主要因素.结果表明:12001—2012年我国城市居民生活能源碳排放总量及人均生活能源碳排放量均呈增长趋势,其年增长率分别为9.69%、3.29%;2八大经济区域间城市居民人均生活能源碳排放的差异是构成我国城市居民人均生活能源碳排放总体差异的主要原因,其对总差异的贡献率达到了57.90%;3我国城市居民人均生活能源碳排放具有显著的空间正相关性,2001—2012年间城市居民人均生活能源碳排放的"冷点"区变化较为稳定,主要分布在东部和南部经济区,而"热点"区主要分布在西北、东北和黄河中游经济区;4城市人口规模、城市居民可支配收入、城市居民生活消费支出、城市居民年龄结构均对城市居民生活能源碳排放量具有加剧作用,而城市居民能源消费结构具有减缓作用,且北方城市居民生活能源碳排放量明显高于南方;5现有样本数据支持环境Kuznets曲线假说,即随着经济的发展,城市居民生活能源碳排放量存在转折点.     

基于LMDI模型和Q型聚类的中国城镇生活碳排放因素分解分析

为研究城镇居民生活碳排放特征及影响因素,基于LMDI模型从全国和省级层面研究了我国30个省、自治区、直辖市（不含港澳台及西藏自治区）2006-2015年的城镇生活碳排放,将城镇生活碳排放分解为生活能源消费结构效应、生活能源强度效应、消费倾向效应、人均可支配收入效应和城镇人口规模效应,分析各效应逐年和累积效应贡献度以及区域差异,并基于LMDI模型的计算结果对我国30个省、自治区、直辖市进行Q型聚类分析.结果表明:①从全国层面看,人均可支配收入、城镇人口规模是刺激因素,其中,人均可支配收入的影响效应最为显著,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度抑制了生活碳排放的增长.②从省级层面看,人均可支配收入、城镇人口规模的累积效应均为正,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度对各省、自治区、直辖市生活碳排放的影响效应有正有负,显示出显著差异.因此,政府应引导城镇人口合理增长,并积极制定相应政策优化居民生活能源消费结构.在制定碳减排战略时,要将省级生活碳排放的表面特征与其潜在驱动力相结合,根据不同区域有针对性地实施碳减排政策,同时应及时作出调整,以应对不同的发展阶段.      

基于Urban-RAM模型的上海居民生活碳排放研究

随着全球对碳排放相关研究的不断深入,居民生活引起的能源消耗和碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注,但目前鲜有对上海市居民生活整体碳排放的系统研究.本文以2010年为基准年,引入美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的Urban-RAM模型,对上海市居民生活碳排放情况进行定量分析,旨在初步掌握上海市居民生活碳排放的总体规模和结构特征,为上海市低碳城市建设和相关决策提供科学依据.研究结果表明,上海市2010年居民生活碳排放总量(CO2e)为4985.7万t,主要以间接排放为主,间接碳排放和直接碳排放分别占居民生活碳排放总量的64.1%和35.9%;上海市居民生活碳排放在各个消费领域的分布不均,直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域,该领域的直接碳排量为1065.0万t,占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%;间接碳排放主要来自家庭消费领域,该领域的间接碳排量为1625.2万t,占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%,其中以食品消费和衣装消费的贡献最大,分别占家庭消费领域碳排放总量的53.5%和29.5%;综合来看,公共和居住建筑领域的整体碳排量最大,为2231.6万t,占全市居民生活碳排放总量的44.8%.     

上海市居民生活用能消费碳排放测算与分析研究

根据上海市居民生活能源消费相关的能源消费数据,采用统计分析方法,从最终需求角度评估了2001年-2010年居民生活能源消费及其碳排放。研究发现2001年-2010年上海市居民生活用能碳排放量从173．47万t增长到391．87万t,居民生活用能碳排放量呈较快上升趋势,但总体处于较低水平。居民生活用能消费结构从以原煤和电力为主转变为以油品电力消费为主,原煤天然气综合利用的消费模式。未来一段时期内上海市需要合理拓展居民生活用能排放空间。     

居民生活消费碳排放估算方法分析比较

对当前国内外居民生活消费碳排放估算方法进行对比,从居民生活消费能源的界定和估算方式的选择2方面入手,分析各种估算方法的优缺点,为我国合理准确的估算居民生活消费碳排放提供参考借鉴。     

中国居民生活碳排放的区域差异及影响因素分析

论文在总结划分居民生活碳排放（HCEs）类别的基础上,以中国HCEs量为测度指标,从时间和空间两个角度对1997-2012年人均HCEs进行分析,同时对2012年人均HCEs的空间格局分布及影响因素进行分析。基本结论如下：根据划分方法,HCEs按照碳排放源可分为直接和间接碳排放;按照基本生活需求可分为基本和发展碳排放;按照人类消费行为可分为交通、居住、食品、商品及服务碳排放五大类。从时间尺度来看,中国各类别人均HCEs均呈现逐年上升趋势。从空间差异来看,1997-2012年,我国各省人均HCEs表现出共同的空间分布特征。从空间格局分布来看,2012年中国人均居民生活碳排放呈现从东到西递减的趋势。从空间计量模型角度看,2012年,人均居民生活基本碳排放比重是影响人均HCEs空间差异的主要驱动因子。此外,各地区人均收入和人均GDP的差异也对人均HCEs的空间差异起到正相关作用。基于对中国人均HCEs的时空格局及影响因素分析,为我国制定碳减排举措提供科学依据并提出有效建议。     

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。     

城镇化、居民生活能源消费与生活碳排放之间关系的实证研究

利用中国1995年－2012年居民生活能源消费数据,通过协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对城镇化、居民生活能源消费与碳排放之间关系进行了实证研究,结果发现：城镇化、居民生活能源消费与碳排放存在长期均衡关系;城镇化程度的提高会降低CO2排放;生活能源消费的增加是CO2排放提高的重要原因。居民生活能源消费与CO2排放之间存在着双向格兰杰因果关系。提出稳步推进新型城镇化进程、合理进行生活能源消费、调控城乡居民生活能源消费等建议。     

环境经济学

X196 20(犯0(刃95经济发展、碳排放和经济演化/徐玉高…(清华大学21世纪发展研究院,核能技术设计研究院)//环境科学进展/中科院生态环境研究中心一1999,7(2)一54‘64环图X一4 用计量经济学的方法通过对中国、日本、美国的时间序列分析和1990年的全球截面数据分析,探讨了经济增长与cq排放的关系。并重点分析了人口增长、能源消费强度变化的人均碳排放的影响。分析表明从政策角度而言,人均碳排放与人均GDP之间不存在K,ets曲线。人口增长和人均GDP的增加是人均碳排放增加的主要来源,而GDP能源消费强度的下降则是碳排放减少的重要来源。图2…     

碳排放现状及驱动因素分解实证分析研究——以东莞市为例

根据IPCC碳排放计算指南核算东莞市2005年-2011年期间能源消费的碳排放量,并进行现状分析和采用对数平均权重分解法（LMDI）因素分解分析.研究结果表明：碳排放总量以5.8％速度增长,而碳排放强度以5.8％速度递减;煤是碳排放主源,但所占比重逐年下降;工业碳排放量比重最大,但是增速减慢;交通业、服务业和居民生活碳排放量及所占比重逐年增加;经济规模的扩大是拉动东莞市人均碳排放的决定因素,累计效应远高于能源效率和能源结构对碳减排影响.     

中国居民家庭消费碳足迹近20年增长情况及未来趋势研究

近年来,伴随着社会经济的快速发展,我国已成为全球温室气体排放量最大的经济体,而居民消费活动造成的碳排放始终是可持续消费领域的研究热点.本研究综合采用基于投入产出的生命周期评价、结构分解分析、截面分析等方法,并借助EORA数据库,系统研究了近20年中国居民消费碳足迹的总量与组成、驱动因素贡献及未来增长趋势.结果表明,居民消费碳足迹的快速上升通道已经形成,且内在结构演化也呈现规律性,即间接排放和城镇居民排放已占主导地位并且该趋势仍在加强.驱动因素方面,人口增长、城市化进程、消费水平提高是推动碳足迹增长的主要正向力量,同时另外三因素(排放强度、消费结构及经济结构)则构成了延缓碳足迹过快增长的减排力量.截面分析结果显示,未来中国居民消费跨越世界平均水平时其碳排放总量将达到2010年基数的1.45倍,当接近于美国人均消费水平时将达到5.45倍.可以预期,未来我国居民消费碳足迹将会加速增长.