高新工业园区“近零碳排放”路径探究——太原市的案例分析

以太原市高新工业园区为案例,探讨同类型产业新型化、能源清洁化的高新工业园区"近零碳排放"的可能性与实现路径,核算并分析园区2005—2015年的碳排放状况,运用情景分析法对2016—2020年碳排放的相关指标进行预测和讨论。结果表明:太原市高新工业园区碳排放总量增速放缓,碳强度呈下降趋势,电力消费领域减排潜力巨大,未来有望实现"近零碳排放"。国家高新工业园区应积极推行电力清洁化、清洁能源使用、高耗能行业的低碳化改造与绿色产业发展,进一步挖掘碳汇潜力并积极参与碳市场,率先开展绝对量减排,逐步形成可推广、可复制的低碳发展模式,建成"近零碳排放"示范区。     

环渤海地区碳排放的省域比较与因素分解

根据2000—2012年能源消费数据,用碳排放系数法估算我国环渤海地区5省市碳排放量,并用LMDI方法将碳排放的影响因素分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨环渤海地区碳排放的规律及差异变化的原因。结果表明,环渤海地区碳排放量呈逐年上升趋势,经济发展和能源强度对环渤海地区碳排放分别具有最强的拉动效应和抑制效应,能源结构和人口规模该区碳排放的影响较小。基于此,提出减少环渤海地区碳排放的政策建议。     

“双碳”目标下青岛高新区低碳发展路径研究

工业园区是我国工业发展的重要载体和强大引擎,是实现碳达峰和碳中和目标的重要抓手。本文以青岛高新区为研究对象,编制了2016—2020年该园区的温室气体排放清单,通过情景分析探讨了其碳达峰路径,并为中国工业园区的低碳发展提出了低碳发展政策建议。研究显示,2016—2020年,青岛高新区碳排放总量从32.88万t增加至43.78万t,碳排放强度由0.47 t/万元降至0.36 t/万元。工业能耗是青岛高新区碳排放的最大贡献者,也是其实现碳达峰的关键部门。生活用能的碳排放占比逐年增大,是青岛高新区实现碳达峰的重要影响因素。通过优化能源消费结构、提升能源利用效率、推进集中供热设施、煤改气等举措,青岛高新区预计在2025年实现碳达峰,碳排放总量达到71.58万t,碳排放强度降至0.27 t/万元。我国需制定统一的工业园区温室气体排放核算方法,建立工业园区温室气体排放数据库,将碳达峰碳中和目标要求纳入工业园区经济社会发展中长期规划,充分挖掘能源及环境基础设施的减排潜力,促进我国工业园区低碳发展。     

环渤海地区碳排放影响因素分解及其差异研究

在Kaya公式的基础上对环渤海地区碳排放影响因素进行了分解,并对各省市碳排放状况进行了对比分析。结果发现,环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势。其碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响。各省市碳排放量均呈加速增长趋势,能源结构仍以煤炭为主,产业结构有待优化。结合研究结果,从加强低碳技术创新、优化能源消费结构、开发绿色能源、宣传低碳观念角度提出了相关碳减排建议。     

城镇化背景下江苏省区域碳排放的影响因素研究

城镇化与碳排放问题关系到我国人口、经济与资源的协调发展。从衡量城镇化的影响因素出发,研究了城镇化对江苏省及各区域碳排放的影响,利用STIRPAT模型与面板数据广义最小二乘法(GLS)计算分析了城镇化进程中人口城镇化、产业城镇化、土地城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI等因素对江苏省及苏南、苏中、苏北的影响程度。结果发现,人口城镇化、产业城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI与城镇碳排放呈正相关关系,土地城镇化与城镇碳排放呈负相关关系,产业城镇化是影响江苏省及各区域的最主要因素,不同地区不同因素对碳排放的影响程度也存在差异,据此提出城镇化背景下江苏省碳减排的对策。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究CSSCI

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。     

长江经济带能源消费碳排放与经济增长实证分析——基于弹性脱钩模型

基于我国1995—2015年长江经济带能源消费数据测算碳排放总量,借助弹性脱钩模型分析碳排放与经济增长的脱钩状态,利用等维灰色递补GM(1,1)模型进行预测。结果表明:①1995—2015年长江经济带碳排放量逐年增长,约70%的碳排放来自于工业部门;原煤和电力碳排放量占总量1/2左右;江浙、湖南与四川分别成为东、中、西部地区的碳排放中心;②长江经济带碳排放与经济增长脱钩先后经历:较理想的弱脱钩状态恶化为增长连结甚至扩张的负脱钩状态,逐渐改善为增长连结或弱脱钩状态,再进一步改善为弱脱钩或强脱钩状态;③2016—2026年长江经济带能源消费、碳排放及GDP均持续增长,导致能源消费与经济增长、碳排放与经济增长均呈现出弱脱钩状态,而排放与能源消费呈现出增长连结状态,该状态与理想的强脱钩状态尚有一定的距离。     

上海乡镇工业废水污染情况及防治对策

上海乡镇工业发展迅速,工业废水污染日益严重。上海乡镇工业水资源消耗量最大的行业为造纸及纸制品业;废水中主要污染因子为化学需氧量、悬浮物,主要污染行业为纺织业、化学原料及化学制品业、造纸及纸制品业。针对以上情况,提出了废水污染防治对策。     

广东产业结构调整与碳排放分析——基于LMDI分解方法

运用碳排放系数法,在考虑主要化石能源消耗以及电力消耗的情况下汇总广东省能源消耗来估算碳排放情况;发现2005年以来广东CO_2排放呈现上升趋势,但2012—2014年增加趋势明显减缓,2014年还出现了下降。运用LMDI分解方法来分析碳排放的影响因素,分析结果表明,经济规模扩张是碳排放增加的主要影响因素,产业结构调整对于碳减排有正向促进作用。进一步对广东碳减排提出了继续发展现代服务业和现代制造业,利用新能源代替化石能源的对策建议。     

中国物流业碳排放影响因素的区域差异

物流业是碳排放的主要行业之一,分析物流业碳排放和影响因素的区域差异可为分区域制定减排措施提供科学依据。基于Panel data,利用IPCC方法测算我国30个省区2007—2014年物流业的碳排放量,运用LMDI模型将碳排放影响效应分解为能源结构、能源强度、经济发展和人口规模效应,并将全国划分为东、中、西三个区域,挖掘三个区域碳排放影响因素的差异。结果显示,就全国平均水平而言,经济发展效应是物流业碳排放最主要的正向效应,人口规模效应次之,能源强度效应是主要的负向效应,其次是能源结构效应;就区域差异而言,能源强度效应在东部地区的表现最明显,人口规模效应对西部地区的影响相对较大,经济发展效应对东部与西部地区的影响高于中部地区。     

CO_2排放峰值问题探究:国别比较、历史经验与研究进展

作为我国气候变化治理的关键目标,CO_2排放峰值问题备受研究者关注。在比较分析世界主要发达国家CO_2排放历史趋势、达峰时间与达峰时各国社会经济状况的基础上,对我国整体和部分省市的CO_2排放达峰情况进行了研判,梳理总结了有关研究成果。研究发现:世界主要发达国家CO_2排放峰值分为3种类型,我国CO_2排放可能会经历波动型峰值,达峰时间将在2030年前出现;理论界已使用了至少16种峰值预测方法,对CO_2排放影响因素的不同理解构成了这些方法的主要差异;我国学术界对CO_2排放峰值的研究大致以2014年国家明确达峰目标这一事件为界分成两个阶段;基于不同省份的多项实证研究表明,我国各省市CO_2排放达峰时间表现出明显的区域差异。     

基于变参数模型的北京碳排放影响因素研究

基于STIRPAT模型,建立了北京碳排放与经济发展水平、能源消耗强度、产业结构和能源消费结构间的变参数模型,得出以下结论：①经济发展水平、能源利用效率和能源消费结构与人均碳排放正相关;产业结构大多数年份与人均碳排放负相关.②经济发展水平对人均碳排放的变弹性系数最大,依次是能源消费结构、能源利用效率和产业结构.③经济发展水平、能源利用效率和产业结构的变弹性系数呈现先升后降再升的趋势,只是上升和下降转折点有差异,能源消费结构变弹性系数波动较大.     

基于LMDI法的湖南省碳排放强度影响因素解析

利用2005—2015年湖南省煤炭、石油、天然气三种主要能源的终端消费量,计算逐年碳排放量与碳排放强度,运用对数平均权重分解法(LMDI)探讨了产业结构、能源强度和能源结构对于碳排放强度的贡献率。结果表明:2005—2015年湖南省碳排放强度降低了0.339 t/万元。其中,能源强度对碳强度降低的贡献率最大,为94.5%,能源结构偏小,为16.4%,而产业结构抑制了碳强度的降低,贡献率为-10.9%。因此,湖南省节能减排应着重从优化产业结构、降低能源强度等方面着手。     

福建省节能减排政策效果评估基于多层指数分解模型北大核心

为探讨能源消费量与能源消费产生的CO_(2)排放量增长的驱动因素,同时评估节能减排政策的实施效果,选择福建省作为研究区域,核算了2000—2019年福建省能源消费量和CO_(2)排放量,并运用多层指数分解模型对该省能源消费量和CO_(2)排放量进行分解研究,根据不同因素的分解结果评估节能减排政策的实施效果。结果表明:①福建省能源消费量和CO_(2)排放量的变化均表现为先逐年增长后趋于稳定,但未出现明显的下降。②福建省终端能源强度效应和能源转化效率效应主要表现为负效应,其他影响因素主要呈正效应,经济规模效应是最大的驱动因素。③在各项节能减排政策中,终端能源强度降低的政策效果最为明显,能源转化效率提高和初级能源结构优化的政策也取得了阶段性的成果,而优化经济结构的施行效果最不明显。     

中国省域碳排放效率动态评价研究——基于交叉效率DEA模型

节能减排的关键在于提高碳排放效率,考虑到能源消费结构差异的影响,建立交叉效率DEA模型对我国各省份碳排放效率进行动态评价。在对我国30个省区2005—2014年的碳排放量进行测算的基础上,根据能源消费结构对30个省区进行聚类分析,进一步构建基于交叉效率的DEA模型。基于2005—2014年各省区的面板数据,对我国30个省区的碳排放效率进行动态评价分析。研究结果表明:2005—2014年,我国大部分地区的碳排放效率较为稳定且呈现出缓慢递增趋势,西部碳排放效率增长速度最快;碳排放最大和最小的地区差距有逐年缩小的趋势;我国碳排放效率呈现出东部中部西部的特征,广东、江苏、山东、浙江等东部地区碳排放效率最高,新疆、宁夏、青海等西部地区碳排放效率较低。     

供给侧改革视域下物流业碳脱钩政策建议

物流业是国民经济发展的基础性产业,也是我国唯一一个CO2排放持续增加的行业,高能耗、高排放问题久拖未解,改善物流业供给质量迫在眉睫。通过测算2004—2014年我国物流业30个省区的CO2排放量,分析物流业CO2排放的时空演变差异,然后运用LMDI方法对物流业CO2排放进行驱动因素分解,寻找出物流业CO2排放高居不下的关键致因。在此基础上,构建脱钩努力指数,剔除经济增长或规模扩张导致的CO2排放量,得到政府在改善能源强度和提升物流效率方面的努力对CO2减排贡献更为理想。最后立足供给侧改革视角,从产业转型、结构优化、制度变革、要素升级4个方面提出物流业CO2排放有效脱钩的政策建议。     

皖南查济古村落旅游净碳排放估算与减碳增汇研究

当前,乡村旅游地已成为人们外出旅行的重要选择。一方面,乡村旅游地消耗碳基能源、产生旅游垃圾,排放出CO_2;另一方面,乡村地区陆地生态系统中蕴藏着丰富的碳汇资源,而乡村旅游发展客观上保护并提升了旅游地系统中的碳汇和生态服务功能。从源、汇两端出发,构建乡村旅游地的净碳排放估算框架,集成估算方法,估算皖南查济古村落2015年净碳排放为负值,表明旅游业排放的CO_2低于旅游地系统碳汇资源吸收的CO_2量。通过定量分析,认为旅游食宿接待能源消耗与旅游垃圾焚烧碳排放是主要碳源,林地覆被和农业作物是主要碳汇。从教育、管理、规划等方面提出减碳增汇的对策。     

中国能源碳排放与GDP的关系及其动态演变机制——基于脱钩与自组织理论的实证研究

从总体特征和脱钩关系角度对我国1990—2013年能源碳排放与GDP的关系进行分析。结果表明:能源碳排放与GDP之间呈现出较强的关联性,1997—1998年我国能源碳排放与GDP处于"绝对脱钩"状态,2003—2004年处于"未脱钩"状态,其他年份处于"相对脱钩"状态。其次,根据自组织理论中的哈肯模型建立能源碳排放与GDP的演化模型,对能源碳排放与GDP进行预测。结果表明,我国到2020年单位GDP的能源碳排放比2005年下降了45.18%;2015—2020年我国能源碳排放年均增长率为3.17%,同时GDP年均增长6.44%,我国能源碳排放与GDP处于"相对脱钩"状态。第三,构建势函数来模拟能源碳排放与GDP系统的演化过程,并分析序参量和控制参数,表明能源碳排放是序参量,它主导着GDP的发展变化和系统的演化过程;控制参数的变化也会引起势函数的变化,从而影响系统的调整与演化。     

云南省经济系统行业碳排放强度分析

全球气候变暖是人类面临的重大环境问题,经济活动所排放的温室气体可能是造成这一气候变化的主要因素.作为我国首批发展低碳经济的试点省份之一,云南省面临着从何处入手实施碳减排和应采取何种路径的难题.基于2007年云南省投入产出表的数据,计算了云南省经济系统及行业的碳排放强度.结果表明,云南省经济系统的CO2排放总量为16.96亿t,单位增加值的CO2e排放强度为4.52t/万元.从行业来看,碳排放强度大的多数为资源型产业.分析了云南省碳排放强度大的原因,提出了云南省经济实现碳减排的主要措施.