家庭部门生活能源消费碳排放:测度与驱动因素研究

本文运用IPCC的二氧化碳排放量测算方法,在省际层面测度了我国家庭部门直接能源消费碳排放,并基于扩展的STIRPAT和Kaya模型,构建家庭部门直接能源消费碳排放影响因子动态面板数据模型,对我国2003-2012年分省面板数据样本及城乡子样本进行系统GMM估计。本文研究表明,第一,我国城乡家庭部门碳排放总量和人均碳排放在近十年都呈快速上升趋势,家庭部门碳排放的空间分布具有明显的地域差异特征,高碳排放地区主要集中在东、中部地区,西部地区的碳排放水平较低;第二,城乡家庭部门生活能源消费的上期碳排放量对本期碳排放产生重要的正向影响,这反映出我国家庭部门碳排放具有显著的惯性特征和路径依赖性,是一种动态自适应机制;人口规模、居民消费水平、能源消费结构、碳排放强度、能源消费强度和城镇化因素,都对我国居民能源消费碳排放总量及人均碳排放具有显著的影响,城乡之间的家庭能源消费碳排放驱动因素存在差异。本文研究得到如下启示及政策含义:家庭部门碳减排将是一个有步骤、分区域的渐进过程,我国碳减排政策应当兼顾消费升级和碳排放的双重目标,努力构建分层次碳减排的适应性预期机制。具体而言,一方面应着眼于引导和激励居民低碳消费,缓解人口规模增加、消费水平提升和城镇化对家庭部门碳减排的压力;另一方面要通过能源价格改革、财政政策和环境规制政策等优化我国能源消费结构,不断降低煤炭消费比重,提高清洁能源的消费。同时,通过技术创新、设备改造等科技手段提高煤炭利用效率,降低碳排放强度,这些政策将更有利于城镇家庭部门碳减排。     

江苏省人口规模、结构对碳排放的影响分析

将人口结构因素纳入STIRPAT模型,利用江苏省1982~2010年的相关数据运用统计和计量方法对影响碳排放的人口总量、人口城市化、老龄人口比重、家庭规模、人均消费额、碳排放强度等相关因素进行实证分析。结果表明：家庭规模具有显著的负效应;在显著的正向影响因素中,老龄人口比重弹性最大,其它依次为人均消费额、人口总量、人口城市化水平、碳排放强度。在考虑人口结构情况下,碳排放的人口规模弹性小于1,缺乏弹性,说明人口总量对江苏碳排放的影响开始放缓;人口年龄结构对碳排放的影响逐渐显现,特别是老龄人口比重已经超过人口规模,成为促进碳排放的第一驱动因素;人口城市化进程和人均消费额直接加剧了碳排放,以碳排放强度表示技术进步对抑制碳排放有一定的作用,但不显著。针对分析结果,探讨了江苏省未来低碳发展的应对之策     

人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证

从消费压力人口视角探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握气候变化压力的人文因素,以及人口与消费可持续发展的动力学机制.本文通过对STIRPAT模型的扩展,应用岭回归方法计量分析人口、消费及技术因素对碳排放的影响.对我国1980至2007年碳排放情况的统计实证结果表明,扩展的STIRPAT模型对中国国情有较高的解释力.居民消费水平、人口城市化率、人口规模三个因素对我国碳排放总量的变化影响明显;现阶段我国居民消费水平与人口结构变化对碳排放的影响力已高于人口规模变化的影响力,居民消费水平与消费模式等人文因素的变化有可能成为我国碳排放的新的增长点;技术进步因素在此模型中对我国该阶段碳排放的解释力有限,表明我国未来通过技术进步减缓碳排放的潜力巨大.     

中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析

本文基于时间序列数据从生活消费视角定量评估居民人均生活碳排放的驱动因素。基于Kaya恒等式基本原理,采用LMDI分解法构建一个包括消费碳排放强度、消费结构、城乡消费比重、消费水平、经济水平和城乡结构在内的居民人均生活碳排放驱动因素分解模型,对我国1995-2012年的城乡居民人均生活碳排放影响因素进行分解分析。研究结果表明:消费水平、经济水平、消费结构、城乡结构、城乡消费比重各因素效应对我国城镇居民人均生活碳排放的影响均大于对我国农村居民人均生活碳排放的影响;消费水平、经济水平、消费结构因素对我国城乡居民人均生活碳排放的影响最为明显;城镇人口效应对城镇居民人均生活碳排放量的减排意义重大,而农村人口效应导致农村居民人均生活碳排放量的增加;城乡结构变化会带动居民人均生活碳排放的变化,随着时间推移,城乡结构达到一定程度,我国城乡居民人均生活碳排放的变化也相对稳定。在此基础上,提出我国家庭生活消费节能减排的对策及建议,引导居民低碳生活,绿色消费。     

中国碳排放因素分解:基于LMDI分解技术

碳排放是当前全球关注的热点问题,如何评估各种因素在碳排放中的贡献程度对于抓住其中的关键因素,促进碳减排具有重要意义。本文构建了一个基于经济总量、经济结构、能源利用效率、能源消费结构、碳排放系数的碳排放恒等式,运用LMDI分解技术,对中国1995-2007年的碳排放从产业层面和地区层面进行了分解。结果表明:经济规模总量的扩张是中国碳排放继续高速增长的最主要因素,能源利用效率的提高则是抑制碳排放增长最主要的因素,产业结构或者地区结构的变化、传统能源结构的变化对碳排放影响有限,潜力还没有发挥出来。我国碳减排需要进一步的努力:短时间内,在产业内部推进产业内升级,特别是工艺创新和工艺升级等是提高能源利用效率的有效途径;从长远来看,产业结构调整和产业结构升级则是降低二氧化碳排放的可行选择;通过大力发展可再生能源和新能源来优化能源结构才有可能真正达到减排的目的。     

中国碳排放强度与产业结构的关联分析

产业结构调整与低碳经济发展相互联系,内在统一,从产业结构角度探讨碳排放强度问题,有利于正确判断和把握影响碳排放量变化的产业因素,有效制定控制碳排放的产业发展政策。本文在对我国碳排放总量变化趋势进行分析的基础上,选用2001-2008年全国及28个主要省域的碳排放总量、三次产业比重、单位GDP碳排放量数据,运用灰色关联分析方法,研究了我国碳排放强度与第一产业、第二产业和第三产业之间的关联性,得到以下结论:第二产业是影响地区碳排放强度的主要因素,全国有16个地区二次产业与碳排放强度关联度最大,但第二产业并不是影响地区碳排放量增大的绝对因素;第三产业对地区碳排放强度的降低效应并不明显,全国有11个地区第三产业对碳排放量的影响超过第二产业的影响,需要引起重视;第一产业对碳排放强度的影响最小,全国只有4个地区第一产业对碳排放强度的影响不是最小。在此基础上,探讨了未来我国产业结构调整的碳减排策略,以期能有效控制产业发展对我国碳排放强度的影响。     

中国城乡居民消费隐含的碳排放对比分析

可持续消费研究是产业生态学的重要内容.居民消费包括城镇居民消费和农村居民消费.本研究首先采用综合生命周期分析方法(Hybrid LCA)核算 1997、2002和2007三年的居民消费隐含的二氧化碳排放总量,发现2007年的碳排放量已经达到18.01亿吨.城镇居民消费已经成为居民消费的主要组成部分,到2007年城镇居民消费的碳排放量达到总量的76.44%.采用结构分解分析(SDA)方法对影响居民消费碳排放量变化的五项驱动因素进行分析,发现排放强度因子是"减缓"居民消费碳排放量增加的主要力量,而人均消费水平因子是推动碳排放量迅速增加的主要因素.同时,发现居民消费结构的变迁对碳排量的增加有一定促进作用.在未来应该通过持续降低能耗强度和加快研发低碳能源技术,来持续降低碳排放强度.另外,要充分挖掘居民生活方式和消费行为的减排潜力,引导消费结构,提倡适度消费,促进居民消费模式向低碳方向转变.     

中国30省区碳排放时空格局及其影响因素的灰色关联分析

本文对1995-2007年我国30省区碳排放量和碳排放类型的时空格局进行了深入分析,并在此基础上,通过运用灰色关联分析法,测算了11个省区1997-2007年碳排放量影响因素的灰色关联度.研究结果表明:在本文的研究时序内(1995-2007年),我国30省区的碳排放总量和排放类型都呈现出明显的、一致的阶段性,即1995-2001年的变化不大,2002-2007年的碳排放量急速增长、碳排放类型发生显著变化.在造成碳排放量急速增长、碳排放类型发生显著变化的三因素(人均消费、人口总数、碳排放强度)中,人均消费与碳排放量的关联度最大,对碳排放量的解释作用最大;人口总数、碳排放强度次之.因此,结合“十二五”期间提高居民消费能力、扩大内需将是我国调整经济结构首要任务,我国除在生产领域积极开展节能减排、发展低碳经济外,还应通过政府引领、社会组织积极推进、公民广泛参与发展低碳消费方式.     

贸易自由化、经济增长对碳排放的影响

随着中国经济的快速发展和出口贸易的持续扩张,中国碳排放量不断增加已超过美国居世界第一位,有关贸易自由化、经济增长与环境问题的研究亦方兴未艾.本文运用1995年-2007年期间我国省际面板数据,从规模、结构和技术三个角度,就贸易自由化,经济增长对碳排放的影响进行了实证研究.研究表明:代表规模技术效应的人均收入和碳排放量之间存在显著的正相关关系,我国存在碳排放量的环境库兹涅茨曲线;代表结构效应的资本劳动比和碳排放量存在显著的负相关关系;贸易所产生的结构效应是消极的,这为"污染避难所假说"提供了来自中国的证据;贸易自由化的总效应使得我国碳排放量增加.此外,本文还结合实证分析的结果,提出了在促进经济持续发展的同时控制和降低碳排放量的政策建议.     

中国碳排放强度与煤炭消耗的冲击效应分析

受能源消费结构的影响,煤炭作为我国经济发展的资源支柱,一方面推动着经济快速增长,另一方面也对中国节能减排、降低碳排放强度提出了挑战,因而准确认识碳排放强度与煤炭消耗之间的交互冲击作用机理,为挖掘碳减排路径提供了科学依据.本文选取1990 - 2008年间中国碳排放强度与煤炭消耗指标,采用EG协整检验证明碳排放强度与煤炭消耗之间存在长期稳定关系,并以此建立VAR模型和脉冲响应函数,考察碳排放强度与煤炭消耗之间的长期动态影响特征.冲击响应分析结果表明:(1)煤炭消耗比重的变化对碳排放强度的冲击影晌具有一定滞后性和波动性,但冲击作用长期持久；(2)碳排放强度对煤炭消耗比重的冲击影响在短期内较剧烈,但长期冲击影响不明显；(3)煤炭消耗比重的降低在长期内会促使碳排放强度的降低,因而可以通过降低煤炭消耗比重来达到降低碳排放强度的目的.最后,从结构性降低、产业传导性降低以及技术性降低等角度,提出减少煤炭消耗、降低碳排放强度的相关对策措施.     

多维度城镇化视角下的碳排放影响因素研究——基于中国省域数据的空间杜宾面板模型

城镇化与碳排放是当代中国经济社会发展的两大特征,中国的新型城镇化不仅要求实现人口、土地、经济城镇化的协调统一,还要求在城镇化的进程中注重生态环境的保护,实现绿色低碳发展。因此,从不同维度城镇化视角探讨碳排放的影响因素并对比其差异具有重要的理论与现实意义。本文根据2008—2014年中国30个省份的面板数据测算了各省的碳排放量,运用熵权法对表征土地城镇化、经济城镇化的相关指标进行了整组变量压缩,然后运用ESDA方法分析了省域间碳排放的空间相关性,基于STIRPAT模型分别构建了人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化三个维度下的碳排放影响因子空间杜宾面板模型并进行了实证分析。研究结果表明,各省份的碳排放存在正的空间相关性,并且经济因素助长了这种空间相关性。在各城镇化维度下,人口规模、人均可支配收入、碳强度对本省份及相邻省份的碳排放均具有显著的影响,其中:人口规模是最主要的影响因素;人均可支配收入具有显著的正向作用,中国正处于环境库兹涅茨曲线的上升阶段;在经济水平相近的情况下,各省份间的碳排放具有"逐顶竞争"的特征。不同城镇化维度下,各因素对碳排放的影响存在明显的差异:从直接效应来看,经济城镇化维度下各影响因素的弹性系数最大,土地城镇化维度下的人口规模对碳排放的影响最小;从反馈效应来看,在人口城镇化维度下省份间碳排放的"逐顶竞争"特征最为明显;从间接效应来看,经济城镇化维度下的人均可支配收入对相邻省份的碳排放量存在显著的负向影响。     

我国三大城市群城镇化水平对碳排放的影响

在新型城镇化进程深入推进的背景下，选择我国城镇化发展水平较高的京津冀、长三角和珠三角三大城市群为研究对象，利用STIRPAT模型分析了三大城市群城镇化水平与碳排放之间的关系。结果表明：三大城市群城镇化水平与碳排放之间呈现出先下降后上升的“正U型”曲线关系；经济发展与碳排放之间存在着“倒U型”的曲线关系；人口总量和能源强度对碳排放存在显著的正向影响，产业结构对碳排放影响较小。在城镇化发展早期加快城镇化发展速度，而在城镇化发展到一定阶段后，控制人口规模，降低能源强度，均可实现减少二氧化碳排放的目标。     

基于空间面板模型的碳排放影响因素分析——以长江经济带为例

随着全球变暖问题的日益严峻,气候问题引起了国际社会的广泛关注。长江经济带作为中国区域发展"三大战略"之一,面临着严峻的碳减排压力。为此,以二氧化碳排放为测度指标,定量分析了1998~2012年长江经济带二氧化碳的时空格局特征,并构建碳排放影响因素的空间面板模型,分析了产业结构、人口总量、经济水平、技术水平与城市化水平对长江经济带碳排放的影响。研究结果表明:1碳排放的绝对差异呈增大趋势,相对差异呈波动变化趋势;碳排放与人均GDP(1997年不变价)的相关性较弱;2碳排放空间格局相对稳定,高碳排放区域以江苏为中心,逐渐向四周扩散;3空间面板模型结果表明:人口总量是影响长江经济带碳排放时空格局演化的决定性因素,其次依次为经济水平、技术水平和城市化水平。     

基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟

中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。     

上海市居民消费碳排放的实证分析

居民消费碳排放是国内外温室气体排放研究的重要问题。利用1997～2010年上海市统计数据,分别采用改进的投入产出模型法、碳排放系数法核算了上海市居民间接和直接能源消费产生的碳排放,分析了上海市居民消费的碳排放变化、居民消费碳排放的城乡差异、各部门对居民间接能源消费碳排放的贡献。结果表明:(1)1997～2010年上海市居民消费产生的碳排放呈逐年上升趋势,间接能源消费是居民消费的碳排放的主要来源,在居民消费碳排放总量中占有较大比重;(2)1997～2010年上海市城镇居民消费碳排放呈逐年上升,农村居民消费碳排放呈下降趋势,居民消费碳排放存在着显著的城乡差异;(3)14个部门对居民消费碳排放的贡献大小不同,其中文教卫生商务及其他服务、交通运输仓储及信息服务、食品制造及烟草加工业3个部门对城乡居民消费碳排放的贡献最大;(4)提高各部门能源利用效率、降低部门单位产出的碳排放、引导居民向低碳产品消费的转变是居民消费碳减排的有效措施。研究结果可为上海市居民生存碳排放的评估提供数据支持,为政府部门制定碳减排措施、引导居民低碳消费提供理论指导。     

武汉市劳动力转移的环境效应分析

改革开放以来,农村劳动力被大量释放到城市,这部分劳动力在促进国民经济快速发展的同时,也对城市的生态环境产生了一定的影响。尤其是在城市常住人口不断增加、污染日益恶化的发展背景下,从劳动力转移的视角分析其生态环境效应具有重要价值和现实意义。通过利用武汉市转移人口调查数据,采用碳足迹分析方法从生产和消费两个方面研究外来劳动力对武汉市的环境影响,并进一步探究劳动力迁入前后的碳足迹差异及影响因素。结果表明,外来劳动力对武汉市的环境压力为1 768.53万t碳足迹,其中消费碳足迹194.72万t,生产碳足迹1 573.81万t;与迁入前相比,分别增加了45.58和1 439.41万t碳当量。这种碳足迹差异主要受到劳动力性别、年龄、非农工作时间和技术水平的影响,其中性别和年龄与碳足迹差异具有显著的负相关关系,而非农工作时间和技术水平具有正向影响。此外,劳动合同的签订及与当地居民语言交流的困难程度也增加了转移前后的碳足迹差异。     

基于STIRPAT和GM(1,1)模型的湖南省农地投入碳排放增长机理及趋势预测

探索农地投入的碳排放特征、增长机理及趋势预测,并提出减排对策对农业发展向低碳绿色转型具有重要意义。研究采用回归分析法、STIRPAT和GM(1,1)模型解析湖南省农地投入碳排放增长机理并做出趋势预测。结果表明:2000~2014年湖南省农地投入碳排放量呈上升趋势,年均增长率为3.25%,各类碳源中化肥累计的碳排放量最大,其次是农药;此外翻耕、农药、农膜、柴油、灌溉、化肥累计碳排放年均增长量分别为0.68%、3.22%、7.47%、6.42%、2.57%、3.25%。农业人口、人均农业GDP、机械化水平、农业生产效率、农业产业结构显著影响农地碳排放,各因素每发生1%的变动会相应带来农地碳排放量约0.20%、0.95%、0.12%、0.98%和0.93%的变化。通过GM(1,1)模型对2016~2020年湖南省农地投入碳排放量进行预测,碳排放量呈持续上升趋势,2020年预计达到430.43万t。最后根据研究结果提出促进农地投入碳减排的政策建议。     

中国低碳试点省份发展路径研究

近百年来,全球气候正经历以变暖为主要特征的显著变化。为应对气候变化,减少温室气体排放已经成为国际社会的共识。作为世界上最大的发展中国家和最大的二氧化碳排放国之一,应对气候变化离不开中国的参与。2010年8月,中国国家发展和改革委员会确定在陕西、广东、辽宁、湖北、云南五省开展低碳试点工作。本文以这五个省份为研究对象,根据1995-2009年统计年鉴数据,基于STIRPAT模型定量分析了人口规模、城市化水平、富裕度、产业结构和能源强度对碳排放的影响,并根据分析的结果给出了五个低碳试点省份低碳发展路径:陕西省建设低碳省份应该从产业结构和能源强度两方面入手;广东省除控制人口规模外,还应该调整能源结构,倡导低碳生活方式;辽宁省降低碳排放主要应该从能源强度方面入手;湖北省应该从能源强度、产业结构和人口规模三个方面着手;云南省主要应该从人口规模入手,控制人口增长,提高人口素质,实现碳减排目标。