中国省域能源消费碳排放时空异质性的EOF和GWR分析

利用自然正交函数(EOF)揭示中国各省份能源消费碳排放量变动的时空特征,借助地理加权回归模型(GWR)分析了碳排放量驱动因素的空间分布状况.研究结果表明:中国省域能源消费碳排放量整体处于增长状态,但其增长速度有减缓趋势;EOF第一模态结果显示,碳排放量以四川省为中心向南北方向扩散,低值区集中分布在西北地区和珠三角地区;第二模态结果显示,碳排放量增长速度表现出西南地区和东南沿海地区较快,而中部省份碳排放量增长速度较慢的态势.碳排放量影响因素的重要程度由大到小依次为:总人口变化量、人均GDP变化量、城镇化率变化量、二产比重变化量、贸易开放程度变化量和能源消耗强度变化量,其中,总人口变化量的影响程度最为剧烈,每当总人口变化1%时,碳排放量相应地会变化0.5358%.     

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。     

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.     

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…     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

人均GDP、能源强度与碳排放的面板数据分析

利用2000年-2009年中国各省市的面板数据,考察了人均GDP与能源强度对碳排放的影响。在单位根检验的基础上,对这三个变量进行了协整关系检验,实证结果显示,三个变量间存在长期的均衡关系,并以碳排放为被解释变量,能源强度和人均GDP分别作为解释变量进行回归分析。能源强度和人均财富的提高都会增加二氧化碳的排放量。     

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.     

生态文明环境下中国碳排放影响因素及减排措施分析

分析中国碳排放影响因素并采取切实有效的对策。根据STIRPAT理论,建立了中国碳排放影响因素模型,并对模型进行了量化研究和实证分析。研究发现:1980—2012年中国碳排放总量不断递增,碳强度不断递减;城乡人口扩张、城镇化水平提高、人均收入增加促进了能源消费,成为中国碳排放的核心影响因素。     

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.     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

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.      

China’s carbon emissions from urban and rural households during 1992-2007

In China, Rapid economic growth has stimulated fast urban expansion and rural household income and consumption expenditure. In current paper, an input-output method is used to determine the impact of China’s increased urban and rural household consumption on carbon emissions. The results shows that the direct and indirect CO₂ emission from household consumption accounted for more than 40% of total carbon emissions from primary energy utilization in China in 1992-2007. The population increase, expansion of urbanization and the increase of household consumption per capita all contribute to an increase of indirect carbon emissions, while carbon intensity decline mitigates the growth of carbon emissions. Therefore, at the domestic level, household consumption is of great significance for CO₂ emission, which could be mitigated through changing the composition of goods and services consumed by households, and switching to consumption pattern of less carbon-intensive products. The government must consider the substantial contribution of household consumption to carbon emissions when China is encouraging consumption in order to address the current global financial crisis.     

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。     

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。     

水泥生产排放二氧化碳的人口经济压力分析

自1985年以来,中国水泥的生产量稳居世界第1位,在为我国基础设施建设提供保障的同时也排放出大量的二氧化碳.采用能揭示人为活动影响二氧化碳排放的定量分析模型——STIRPAT来探讨人口和经济增长对水泥行业排放二氧化碳的影响.结果表明:在能源消耗和工艺过程两大排放途径下,中国水泥行业32年(1971—2002年)内向大气排放了1.61×109t(碳当量)的二氧化碳;我国人口与经济(人均GDP)发展对二氧化碳排放的驱动作用分别为3.7, 2.5～2.7,远高于全球平均水平;人口压力比经济的压力大1.1～1.2,证实了人口增长是环境降级的关键因子,表明控制人口增长是减少二氧化碳排放的关键措施;回归模型分析表明,环境库兹涅茨倒U型曲线也适用于水泥生产排放二氧化碳,当人均GDP达到3 522美元时二氧化碳排放量才能逐步减少.      

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.     

基于STIRPAT模型的重庆市能源消费碳排放影响因素研究

定量分析人类活动对环境的影响,对减少碳排放和建设环境友好型社会具有重要的指导意义.因此,本文采用重庆市1980-2010年能源消费碳排放时间序列数据,基于STIRPAT模型,通过岭回归拟合得到能源消费碳排放与人口数量、人均GDP及其二次项、能源强度、第三产业比重、城镇化水平的多元线性模型.结果表明,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每增加1％,将引起重庆市能源消费碳排放相应增加0.963％、(0.398 +0.463lnA)％、0.059％、0.266％,其中,A为人均GDP.可以看出,人口数量对重庆市能源消费碳排放量影响最大.第三产业比重每增加1％,能源消费碳排放将会减少0.093％.     

2006—2015年中国电力碳足迹及其生态压力分析

电力行业是我国节能减排的主力军.本文根据电力来源多样性特征,采用IPCC计算方法,结合净初级生产力模型,定量分析了中国2006-2015年电力消费碳足迹及其生态压力的变化,并将电力碳足迹生态压力与人均GDP进行脱钩分析.结果表明,2006-2015年,电力消费碳排放量经历了先升后降两个阶段,其中,2006-2013年,碳排放量稳步上升,2013年后开始逐渐下降,电力碳足迹生态压力与人均GDP之间主要呈弱脱钩关系,但在2013-2015年,开始出现强脱钩状态.可见在国家″十二五″政策引导下,推动经济结构转型调整,促进电力产业节能减排,已获得显著成效,但仍需继续努力,缓解电力消费过程给生态环境带来的压力.