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。     

我国一次能源消费的人均碳排放重心移动及原因分析

为深入把握我国由一次能源消费产生的人均碳排放变化的区域差异,引入重心概念,测算了1995~2005年间我国人均碳排放重心位置及其变化趋势,归纳了重心移动的特征。进而分析了重心移动的原因：使用重心线段中垂线的方法进行直观的图示分析,并把全国分成8个区域,采用分解模型考察各区域的人均碳排放变化情况及影响因素的贡献率。结果显示：影响因素对各个区域人均碳排放的贡献率变化差异较大,总体来讲,对人均碳排放起主要作用的是经济发展所带来的拉动作用及能源效率所产生的抑制作用。最后提出相应的政策,推广先进技术以缩小不同区域能源效率的差异,加快能源结构调整,提高能源结构对人均碳排放的抑制作用。     

中国第三产业能源碳排放影响要素指数分解及实证分析

基于碳排放量基本等式,采用Divisia指数分解法建构中国第三产业能源碳排放的因素分解模型,定量分析了2000～2009年间,能源结构、能源效率、产业结构及产出四因素对中国第三产业能源碳排放的影响.结果显示产业产出及能源结构对拉动中国第三产业能源碳排放的贡献率逐年增长,能源效率及产业结构对抑制中国第三产业能源碳排放发挥作用,但产业结构的影响作用不强,且抑制因素作用无法抵消拉动因素引起的碳排放增长.基于此,研究为第三产业能源碳减排提供了政策建议.     

2005-2009年我国省域CO2排放特征研究

利用IPCC的参考方法测算并比较分析了2005-2009年我国30个省(市、自治区)的CO₂排放总量、人均排放量、排放强度、综合能源排放系数等重要指标,并在此基础上,依据人均GDP、第二产业比重和能源利用结构与碳排放强度的关系,将各省(市、自治区)划分为不同的CO₂排放类型。研究结果表明,省域间各指标差异较大,影响碳排放的因素也不尽相同。省域减排的政策、途径和措施须充分考虑各自的经济发展水平、产业结构和能源利用结构等因素。     

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。     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

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.      

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的长江经济带交通碳排放变化分析

基于LMDI分解模型,探究了2000~2019年长江经济带交通运输业碳密度、运输结构、能源效率、能源强度、经济结构、经济水平以及人口规模等因素对交通碳排放的贡献程度及时空特性,并使用泰尔指数测算了碳排放的区域差异性.结果表明,经济规模持续扩张是长江经济带交通运输业碳排放增长的第一主导因素,对碳排放的正向驱动效应为116.33%,其次是人口规模（6.19%）;运输结构和经济结构的转变则是抑制碳排放增长的关键因素,其负向驱动率分别为-26.18%和-16.25%;而技术水平（能源效率和能源强度）的提升有助于抑制碳排放增加.此外,基于人均碳排放和碳排放强度的泰尔指数均显示长江经济交通碳排放量的区域差异性明显,其中区域内差异大于区域间差异,且基于碳排放强度的区域差异呈现出“俱乐部趋同”现象.最后,对长江经济带交通绿色发展提出了政策建议.     

基于PLS-VIP方法的我国居民间接碳排放研究

使用STIRPAT模型、PLS-VIP方法研究间接生活能源消费等因素对我国城乡居民间接碳排放的影响。结果显示:城乡居民间接生活能源消费弹性系数都位居第一位,富有弹性;人口规模、人均GDP的弹性系数为负值,我国人口的扩大以及经济的发展会降低间接CO_2排放量;城乡居民城镇化的弹性系数都为负值,新型城镇化建设能够降低间接碳排放量;农村第三产业比重的弹性系数为负值。最后,提出提高城乡居民间接生活能源使用效率、大力发展农村第三产业等建议。     

二氧化碳排放与经济增长关系的实证分析

在全球范围内为应对气候变化而达成二氧化碳减排共识的背景下,探求“经济增长”与“二氧化碳排放”间相互关系.运用协整,向量自回归模型,脉冲响应函数以及格兰杰因果检验等方法,对处在经济发展不同阶段区域的人均二氧化碳排放量与经济增长间关系进行因果检验.研究结果表明：区域经济发展与人均二氧化碳排放量存在长期均衡关系,但是由于区域间经济发展水平及发展方式的不同,人均二氧化碳排放量与经济增长间相互影响程度存在差异,且二氧化碳排放量的减少并不是经济增长的必然结果,必须通过产业结构调整,扶持第三产业,使用清洁能源,发展低碳经济的方式来实现,本文对我国碳减排政策的制定具有一定借鉴意义.     

基于STIRPAT模型的能源消费碳足迹变化及影响因素——以江苏省苏锡常地区为例

定量研究经济社会发展对地区能源消费碳足迹的影响对区域实现低碳发展具有重要意义。论文计算了江苏省苏锡常地区1991-2008年能源消费碳足迹,采用岭回归函数对STIRPAT模型进行了拟合,采用脱钩指数分析了经济发展与能源消费碳足迹之间的关系。结果表明:①1991-2008年能源消费碳足迹平均增长速度为15.30%,能源消费碳足迹分配率以煤炭为主,石油所占比例呈波动下降趋势,天然气所占比例上升较快,能源消费碳足迹产值总体呈波动下降趋势;②经济增长是能源消费碳足迹的主要影响因素,两者关系模型拟合未出现环境库兹涅茨曲线;③经济增长与能源消费碳足迹之间处于相对脱钩与复钩的波动状态,从另一侧面验证了目前两者之间不存在库兹涅茨曲线假说的结论。     

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.     

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.      

中国服务业CO2排放的时空特征与EKC检验

采用IPCC温室气体排放清单中CO₂排放因子与估算方法,核算了1995—2012年中国30个省区(不含港澳台地区和西藏自治区数据,全文同)服务业的CO₂排放量,并对30个省区服务业人均CO₂排放量的时空特征进行分析;利用基于面板数据的EKC模型检验中国及其三大经济带服务业增长与CO₂排放之间的关系. 结果表明:在考察期内,中国服务业人均CO₂排放量从0.16 t升至0.77 t,服务业人均增加值从1 621.04元增至9 991.95元;服务业人均CO₂排放量排在前列的省区大都位于东部地区;东部和中部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈线性正相关,人均服务业增加值每增加1个单位,人均CO₂排放量将分别增加1.02和1.16个单位;西部地区人均CO₂排放量与服务业人均增加值之间呈单调递增关系. 在此基础上,提出差别化的碳减排对策:①东部地区应通过技术改进和优化产业结构、能源消费结构来降低CO₂排放,并成为中国服务业节能减排的“领头羊”;②中、西部地区应在保持服务业经济适当增速的前提下,将提高能源利用效率和降低能源强度作为减排重点.      

基于化石能源消耗的重庆市二氧化碳排放峰值预测

首先利用重庆市能源平衡表,采用IPCC方法 1对重庆市1997—2012年的碳排放进行核算;其次依据重庆市经济社会发展状况,通过LMDI因素分解法将影响碳排放的因素分解为:人口、人均GDP、产业结构、能源结构、能源强度和碳排放系数;然后利用扩展的重庆市STIRPAT碳排放模型,在9个情景模式下对2013—2050年重庆市碳排放进行预测;最后对比分析了各情景下的峰值大小及出现时间.研究发现:基准模式下的重庆市碳排放在2035年出现32135.38万t的峰值;提高能源利用技术、增加清洁能源使用比例和大力发展第三产业,能在不降低经济发展的情况下有效降低碳排放;消极因素中的第二产业占比下降比碳排放强度下降对碳排放的抑制作用更加明显;积极因素对碳排放峰值的影响比消极因素更有效.     

基于IPAT扩展模型分析人口因素对碳排放的影响

以5个典型国家(中国、日本、印度、德国和美国)为研究对象,利用IPAT模型比较分析了人口总量、能源强度和人均财富对碳排放的影响程度.结果表明:中国和印度的人口总量是影响其碳排放变化的主要因素;而美国和日本财富的积累刺激碳排放增加的作用明显.基于1978─2007年中国人口和能源相关数据,以STIRPAT模型为框架,分别构建了总人口模型及家庭户模型,用于分析我国人口数量、人口结构、能源强度及消费变化对碳排放产生的影响.经模型验证发现,家庭户模型的解释力度总体优于总人口模型.碳排放量的各解释因素按其影响程度的大小依次为平均家庭户规模、人均居民消费额、人口结构、能源强度和家庭户数.针对适应低碳发展的人口政策提出了相关建议.