江苏省终端能源消费CO_2排放总量测算及驱动因素研究

电力、热力在终端能源消费CO2排放总量测算中一直被视作零排放,但这不利于终端能源消费部门的节能减排,也不符合"共同但有区别的责任"原则。本文基于生产二次能源(电力、热力)所需化石能源的消耗量和省域内二次能源的消费量测算电力、热力CO2排放因子,并从生产端和终端两视角出发,考虑二次能源当量值和等价值,计算二次能源CO2排放终端承担比率,进而全面测算2000-2012年江苏省19种(包含电力、热力)终端能源消费CO2排放总量。运用LMDI 1法,把CO2排放变动分解为11个驱动因素。结果表明:12000-2012年间,江苏省终端能源消费CO2排放总量由15 223.90万t上升到46 396.20万t:其中,生产部门CO2排放总量由14 242.30万t上升到43 481.15万t,以年平均占比94.52%成为最大的CO2排放部门,生活部门CO2排放总量由981.60万t上升到2 915.04万t,并以年均8.73%的速度增长。22000-2012年间,经济规模和人均收入分别以累积贡献度147.09%和77.51%成为生产与生活部门CO2排放量增长的最大驱动因素,反映出江苏CO2排放与经济发展、居民生活水平提高密切相关。32000-2012年间,江苏CO2排放量下降的主要驱动因素源于生产部门能源利用效率的提高和产业结构调整的成效,累积贡献度分别为-39.09%和-11.96%。4电力、热力能源结构碳强度在2000-2012年间累计减少了739.77万t CO2排放,成为江苏省未来强有力的减排驱动因素。最后从推进江苏省产业转型升级、建设完善省级电能管理服务公共平台、加强低碳技术的产学研合作和产业技术创新战略联盟、发展城市绿色公共交通、强化节能降碳目标责任评价考核等五个方面提出对策建议,为江苏省加强节能减排,实现低碳发展提供借鉴。     

中国省域物流作业的CO2排放量测评及低碳化对策研究

物流活动是主要碳排放源之一,是温室气体减排、缓解气候变化的重要领域,从省域层面对我国物流作业的碳排放量进行核算和比较分析,对于从宏观上掌控各省域物流作业碳排放量及省域物流作业节能减排目标确定具有重要的意义.本文首先给出了省域物流作业CO2排放量测量模型,测算了不同能源的CO2排放因子及排放系数.然后,以物流作业直接能耗法核算我国各省域2008年物流作业的CO2排放指标,包括各省域的CO2排放量和单位货物周转CO2排放置,对比分析发现:我国省域之间物流活动产生的CO2排放量存在着地域不平衡性,CO2排放量中东部大部分省域要高于西部省域,而单位货物周转CO2排放置西部大部分省域要高于中东部省域.最后,根据物流作业的特点,分别从发展低碳运输、探索物流作业的技术性减碳方法、实行精细化物流作业管理、建立完善的节能减排考核与激励约束机制、制定低碳物流作业标准与打造低碳物流示范企业等五个主要的方面,阐述了我国物流作业的低碳化对策,以期促进我国低碳物流的发展.     

能源消费、经济增长与中国CO2排放量变化

基于我国能源消费和经济增长特点，采用对数平均的Divisa方法对我国1990~2007年的CO2排放进行分解分析。结果表明：经济增长效应是我国CO2排放增加的主要因素，能源强度效应是抑制CO2排放的主要原因，人口效应和结构效应对碳排放的影响不大。分地区的研究表明：东部地区的经济发展和能源强度效应对CO2排放量的影响高于中西部地区，人口效应使东部地区碳排放增加，使中西部地区碳排放降低，能源利用结构变化对东部地区的碳排放有一定的抑制作用，对中西部地区的影响较小。因此，要降低我国的CO2排放，需要针对地区特点制定不同的政策，东部地区需要进一步提升技术水平，进而提高能源利用效率，对中西部地区需要逐步改善以煤为主的能源消费结构，提高清洁能源比重，同时调整产业结构，发展服务业和技术含量高的低能耗制造业。     

中国省级CO2排放影响因素的空间计量分析

提出面板数据空间误差分量模型,采用基于广义矩1估计的可行广义最小二乘法估计方法,研究1997-2007年间,我国省级CO2排放的影响因素.实证结果表明,我国省级CO2排放量存在显著的正向空间相关性,CO2排放较多的省份往往会影响邻近地区的CO2排放；CO2排放量与人均GDP呈倒N型环境库兹涅兹曲线.未考虑空间相关性时,CO2排放转折点为人均GDP 51 73O元,我国目前仍处于CO2排放量上升期；采用面板数据空间误差分量模型修正后,CO2排放下降转折点为人均GDP约53 237元,较未考虑空间因素时有所提高,省际间的空间相互影响,对CO2排放下降转折点的人均GDP提出更高的要求；实证研究结果同时显示,煤炭消费比重提高及人口数量增大,都将显著增加我国CO2排放量,体现优化能源结构和控制人口增长对抑制CO2排放增长的重要性.     

中国旅游业CO_2排放区域差异的空间分析

在旅游业节能减排形势严峻的背景下,深入研究中国旅游业CO_2排放问题,制定科学的区域节能减排政策已刻不容缓。本文首先运用"自下而上"法,估算了1993-2012年中国整体旅游业、旅游业各分部门、大陆各省区(不含西藏)旅游业CO_2排放量。在此基础上,对全国及三大地带旅游业CO_2排放的总体特征进行分析;利用Theil指数法分析了中国旅游业CO_2排放强度的区域差异、区域内差异和区域间差异;运用AreView软件对中国旅游业CO_2排放强度的省际差异进行直观图示。分析结果显示:1993-2012年,中国旅游业CO_2排放量从1 480.868×10~4t升至6 274.129×10~4t;全国及三大地带旅游业CO_2排放强度整体上呈现出先显著下降、再缓慢梯度下降的趋势;中国旅游业CO_2排放强度空间分布不均匀,东部地区旅游业CO_2排放强度低于中部和西部地区;中国旅游业CO_2排放强度的区域总体差异、区域间差异和区域内差异整体呈逐渐缩小的趋势,区域间差异对总体差异的贡献率为94%-98%,区域间差异占主导地位;中国旅游业CO_2排放强度省际差异明显,属于旅游业CO_2排放强度弱显著区的省区基本位于东部沿海地区,河北、湖南、河南、广西、甘肃和新疆等省区频繁出现在旅游业CO_2排放强度强显著区之列,因此上述省区应是中国旅游业CO_2未来节能减排的区域重点。据此提出差别化的CO_2减排对策:东部地区应通过技术改进和调整产业结构、能源消费结构来降低CO_2排放强度,并以此带动中部和西部地区旅游业节能减排;中部和西部地区应加强与东部地区合作,将提高能源使用率、降低CO_2排放强度作为旅游业减排工作的重点。     

中国区域碳排放绩效评估及减碳潜力研究

文章以1995-2010年我国30个省级经济单元为研究对象,在全要素框架下测算并分析了我国各省份的CO2排放绩效、减碳潜力和减碳规模,并研究了CO2排放绩效变动的驱动因素。结论认为,我国各省区CO2排放绩效差异较大,CO2排放绩效较高的省份主要集中在东部沿海经济发达地区,CO2排放绩效较低的省份主要以中西部板块的落后省份为主。减碳潜力和减碳规模测算结果表明,完成2020年单位产值CO2排放比2005年下降40%-50%的行动目标,只有上海、北京、广东、海南、福建、黑龙江、湖南等少数省份能够完成该目标,山西、河北、内蒙、辽宁、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等省区是重点监控省份,中西部板块的落后地区是重点监控地区。CO2排放绩效影响因素的回归结果表明,加大政府环保力度、提高研发投入水平、优化产业结构和能源消费结构,对于CO2排放绩效提高将会起到积极作用;工业增加值所占比重、资本/劳动比上升和进出口贸易所占比重增加不利于CO2排放绩效的改善。     

中国2030年碳排放强度减排潜力测算

中国正面临严峻的环境问题,2013年中国的CO2排放量超过了欧盟和美国的总和,同时中国的人均CO2排放置首次超过欧洲. 2015年在巴黎国际气候大会上中国政府宣布碳排放强度减排目标为:2030年单位国内生产总值CO2排放比2005年下降60％-65％.按照IPCC(2007) CO2排放核算方法计算的数据,近年来中国CO2排放情况总体呈排放量逐年上升但排放强度总体下降的态势.为了进一步估计中国2030年CO2排放强度,本文构建了IPAT模型,利用全国30个省1995-2012年数据进行拟合,并采用最小二乘法和萤火虫优化算法分别计算了IPAT模型的参数,发现与传统最小二乘法相比,萤火虫算法优化后的模型显示出更高的拟合优度和更低的误差,模型系数也更为合理.文章在萤火虫优化的IPAT模型基础上估算了中国2030年的CO2排放强度,实证结栗显示,第三产业的发展有利于降低CO2排放强度;2030年全国CO2排放强度比2005年下降了66.34％,其中有20个省份CO2排放强度减排幅度超过60％;中国能够实现在2015巴黎国际气候大会上提出的碳减排目标.为了进一步发展低碳经济,各省应该充分重视经济转型对减少CO2排放的作用,改善以煤炭为主的能源消费结构,增加生物能、太阳能、风能、沼气等可再生资源的使用比重.     

基于隐含碳排放的碳减排目标研究

中国政府以2005年为基年提出了碳减排指标,确定各省碳减排基数对于明确各省碳减排责任具有重要意义.本文结合“十一五”期间节能指标分解过程中存在的问题,分析了省际贸易中隐含的碳排放对于确定各省碳减排基数的影响,并分别基于生产者负责原则和消费者负责原则计算了“十二五”期间各省碳减排基数.计算结果表明:①将工业部门拆分为23个部门能够更加充分反映省际贸易结构差异对于隐含碳排放计算的影响；②省际贸易中隐含碳排放不仅在各省间有较大差异而且呈现出从中西部地区调往东部地区的整体转移方向；③不同原则下各省碳减排基数计算结果存在较大差异,消费者负责原则更加真实地反映了各地区实际减排责任,避免了部分省份通过省际调进代替本省生产的方式实现碳减排目标.     

旅游业能源消费、CO_2排放及低碳效率评估

本文以投入产出分析思路与IPCC的CO2折算方法为基础,对湖北省17个城市的区域旅游能源消费与CO2排放进行了估算,并利用SBM-Undesirable模型对区域旅游低碳效率及其全要素生产率作出了测度与分析。研究结论显示:湖北省旅游业能源消费量从2007年的2 008 518吨上升到2011年的5 121 460吨,对应CO2排放总量从2007年的6 340 302吨上升到2011年的15 773 041吨;住宿、餐饮、景区游览、购物、娱乐、邮电通信及其他服务等二级部门间接能源消费量(间接CO2排放量)远高于直接能源消费量(直接CO2排放量),而交通部门直接能源消费量(直接CO2排放量)远高于间接能源消费量(间接CO2排放量)。效率评估显示,若不考虑非期望产出,则旅游业发展效率存在被低估的可能;湖北省旅游业低碳效率整体上处于较低水平,不同区域旅游业的低碳效率水平存在较大差异,区域旅游经济系统内部生产要素使用潜力尚待发掘;在分析期内,湖北省区域旅游业低碳效率整体上处于上升状态,规模性因素所推动的技术进步是区域低碳旅游经济发展效率攀升的关键动力,而纯技术效率变化则不利于生产率提升。     

中国省际碳排放效率的空间计量

本文基于至强有效前沿的最小距离法测算了我国1998-2011年的省际CO2排放效率,这种方法的优点是效率达到生产前沿后在投入或产出方面所做出的改动最小。然后在此基础上分析了我国省际碳排放效率的区域差异性以及空间相关性,最后运用1998-2011年我国30个省份的面板数据,建立空间面板数据模型,对我国碳排放效率的影响因素进行了实证研究。研究结果表明:样本期内,我国省际碳排放效率表现出较大的省际差异性,东部沿海省份的平均碳排放效率显著高于内陆省份。分地区看,东部地区的碳排放效率走势相对平稳,全国及中西部地区的碳排放效率则呈现出"U"型曲线的走势,并且东部地区的碳排放效率明显要高于中西部地区;空间自相关Moran’s I检验显示,省际碳排放效率在空间上存在着显著的空间自相关性,具有明显的集群趋势,而空间LISA图则表明省际碳排放效率不仅具有空间依赖性的特征,同时也有空间异质性的表现;经济规模、工业结构和能源消费结构对碳排放效率造成了较大的负面影响,对外开放、企业所有制结构以及政府干预对碳排放效率有正向影响,而产业结构对碳排放效率的影响则不显著。因此,对于将来中国提高碳排放效率工作的重点应该是实现经济增长模式由粗放型向集约型的转变,着重调整工业结构和能源消费结构,同时进一步提升对外开放的质量,加强政府的碳减排工作力度。     

长江经济带碳减排潜力与低碳发展策略

为长江经济带低碳发展需要，借助长江经济带11省市2005～2014年间相关数据，对长江经济带及区域间的碳排放、能源强度、碳吸收进行测算，并探讨长江经济带未来低碳发展策略，分析 “高碳情景”与“低碳情景”下2030年各区域的碳减排潜力。研究发现：长江经济带碳排放聚集度较高且整体增速趋缓。东部区域碳排放均值最大，西部区域最小。中部区域碳排放增速最快，东部区域最慢。西部区域能源强度最高，东部区域最低；但中部区域能源强度降幅最大，东部区域降幅最小。西部区域碳汇能力最强，东部区域最弱。基于以上发现，从碳减排责任划分、低碳消费、清洁能源替代、高耗能产业优化以及区域生态质量提升等方面提出相关策略，力图实现碳源面的直接碳减排与碳汇面的相对碳减排。最后,经预测可知：2030年，长江经济带“低碳情景”比“高碳情景”减少碳排放约12亿t，中部区域将成为碳排放主要来源地     

Pollutant emissions,energy consumption and economic development in China:Evidence from dynamic panel data

This study investigates the relationship among pollutant emissions,energy consumption and economic development in China during the period 1982-2007 by using a one-step GMM-system model under a multivariable panel VAR framework,controlling for capital stock and labor force.Regarding the data for all 28 provinces as a whole,we find that there is a unidirectional positive relationship running from pollutant emission to economic development and a unidirectional negative relationship between pollutant emission and energy consumption.Based on traditional economic planning,the panel data of28 provinces are divided into two cross-province groups.It is discovered that in the eastern coastal region of China,there is only a unidirectional positive causal relationship leading from economic development to pollutant emission;while in the central and western regions,there are the unidirectional Granger causal relationships between pollutant emission and energy consumption,as well as between pollutant emission and economic development.There is also a unique unidirectional causal relationship running from economic development to energy consumption,which does not appear in the eastem coastal region or in China as a whole.     

长江经济带碳排放现状及未来碳减排

长江经济带是我国"三大支撑带"之一,其碳减排目标实现对我国生态文明建设具有重要意义。采用2005~2013年长江经济带(含9省2市)的能源消耗与经济社会数据,通过数理统计,得出各地历年碳排放量、人均碳排放、能源强度、产业结构多元水平的具体数值及变化率,结合运用弹性计算和矩阵分类法,发现长江经济带碳排放存在空间与结构差异。研究结果显示:(1)长江经济带碳排放及增长率、人均碳排放及增长率、能源强度都高于全国平均水平,能源强度下降率低于全国平均水平;把长江经济带分为东中西三段区域,碳排放总量、人均碳排放及能源强度下降率梯度下降,碳排放增长率、人均碳排放增长率、能源强度梯度上升。(2)工业化开始越早、重工业化主导向生产性服务业主导转变越快、越充分地区,经济低碳化水平越高;通过提升产业结构多元化速度有利于碳减排。(3)长江经济带各地实现碳减排措施应有不同,东段地区应着重降低人均碳排放,中西段地区应着重于降低能源强度。(4)未来碳减排应兼顾公平与效率,各地区碳减排目标分配应结合各地支付能力、碳汇能力、生产效率、能源结构等因素来安排。     

江苏省沿海地区经济发展与碳排放相关性研究

与能源结构和能源效率因素相比,经济发展对人均碳排放的影响最为显著.以江苏省沿海地区能源消费情况为基础,研究得出地区碳排放、人均碳排放,并且1999-2008年该地区碳排放量与人均碳排放量的增加趋势一致.选取人均GDP来代表经济增长数据,人均CO2排放代表碳排放数据,借助环境库兹涅茨曲线(EKC)模型来分析江苏省沿海地区经济发展与CO2排放之间的关系和演变态势.根据环境库兹涅茨曲线研究江苏省沿海地区经济发展与人均碳排放之间的关系,相关性研究结果表明,最优拟合模型中参数α0为0.245 7,α1为3.658 14e-5,α2为1.318 32e-8,α3为-3.298 09e-13,所以根据模型设定判断得出:1999-2008年间江苏省沿海地区人均碳排放置和人均GDP并不符合标准的环境库兹涅茨曲线(倒U型)关系,而是表现为三次方曲线模型.同时,依据人均碳排放量的变化特征,将江苏省沿海地区人均碳排放分为两个阶段:1999-2006年,人均碳排放量随着经济的增长持续增加;2006-2008年人均碳排放量随经济增加趋势变缓.     

基于碳减排目标的省域碳生态补偿研究

基于低碳社会背景和碳减排目标,通过构建生态补偿理论框架,设定补偿模式、衡量准则、标准和补偿系数,建立了省域横向碳生态补偿模型,并对各省份进行了量化实证。结果表明:(1) 2015年,各省(除云南外)碳排放均大于碳吸收量,净碳排放总量达274. 60×103万t;(2)碳排放水平在空间分布上呈从东至西递减的态势,而各省碳汇是造成地均碳排放和建设用地地均碳排放空间分布差异的主要原因;(3)区内14省超出生态补偿阈值2 635. 30万t,以最适补偿水平需支付163. 00亿元,16省未达到生态补偿阈值,可获补偿91. 11亿元;(4)受经济发展水平、生态资源本底、碳排放目标强度等因素影响,生态补偿结果与经济发展水平呈空间同质,整体呈"东付西补"的分布状态。最后从构建以中央为主导的生态补偿模式、建立碳收支账户和完善多样化补偿方式等角度对省域横向碳生态补偿制度的建设提出了建议,以求为政府制定相关政策提供参考。     

中部六省低碳发展水平测度及发展潜力分析

人为的碳排放导致气候变化的加剧，低碳经济已成为人类的共识，向低能耗、低污染、低排放的低碳发展模式转型已成为世界各国可持续发展的必经之路。以我国中部六省作为研究区域，通过碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量、碳生产率、碳能源排放系数等一系列指标对中部地区的低碳发展水平进行测度，对比各指标空间差异，认为中部地区目前还处于高碳发展阶段，碳排放总量大，碳生产率低，碳能源排放系数高，山西、河南尤为严重；在此基础上，采用产业 能源关联模型和能源 碳排放关联模型分析中部地区的低碳发展潜力，认为中部地区产业结构多元化水平和能源结构多元化水平低，且演化速率极其缓慢，致使碳排放增长速率无法减缓；中部地区虽然碳减排难度大，但减排潜力也大。〖     

Primary energy-related carbon dioxide emissions in China

Climate change is one of the focuses to mitigate greenhouse effect and reduce carbon dioxide emissions.First,the paper summarizes on the carbon dioxide emission factors and methods suitable to the situation in China.Second,it analyzes the primary energy-related carbon dioxide emissions during the period between 1995 and 2005 from different fossil fuels and different zones.The trend of primary energy-related carbon dioxide emissions from 1995 to 2005 is"first decreasing and later increasing."Seven regions-Liaoning,Shanxi,Hebei,Shandong,Henan,and Jiangsu-and most of the provinces(cities or regions)were found to have similar trends regarding total carbon dioxide emissions in China.The annual carbon dioxide emissions and the growth ratio of these seven regions are much higher compared to those of the other 24 provinces(cities or regions).Finally,this paper puts forward some suggestions to reduce carbon dioxide.     

1996~2013年长江经济带工业发展过程中的大气环境污染效应

大气污染物排放及影响因素研究，是引导区域减排实现可持续发展的重要依据。利用Tapio脱钩模型测度了1996~2013年长江经济带11个省区工业经济增长与工业废气、工业二氧化硫、工业烟粉尘3个指标之间的脱钩程度，并利用LMDI分解模型对大气污染物排放变化特征进行了影响因素分解。结果表明：（1）长江经济带11个省（市）的工业废气排放量呈持续上升的趋势，且工业废气排放量的“热”点区域主要集中在东部地区，工业二氧化硫和烟粉尘两种大气污染物排放量总体呈现“先增加后减少”的趋势，状况有所改善。（2）长江经济带工业废气排放整体经历了从扩张性负脱钩到相对脱钩发展的趋势，表明经济发展的同时带来工业废气排放的污染同步增长。经济发展效应和能源效率效应是促使工业废气排放的主要因素。（3）长江经济带的工业二氧化硫和烟粉尘排放整体上经历了从相对脱钩向绝对脱钩发展的趋势，经济发展均是造成各地区两种污染物排放量增加的主要原因，技术效应和能源效率是各地区两种污染物减排的重要影响因素。未来，在大气污染物的减排控制过程中，需加强产业结构、能源结构的调整，也需坚定依靠技术进步推动能源使用效率的提高，并且注重各省市间的减排差异和防范污染产业的区域转移。关键词： 长江经济带；经济增长；大气环境；脱钩分析模型；LMDI分解模型     

基于相对碳赤字的中国省际碳补偿时空格局研究

为研究揭示中国省际碳补偿时空格局变化特征，文章对基于绝对量碳赤字的碳补偿测算模型进行了改进，构建了相对量碳赤字的碳补偿测算模型。研究结果表明：（1）2007~2017年我国碳补偿总额呈现下降趋势，且呈现出显著的阶段性，主要是受到我国经济发展进入新常态，全国各地的GDP增速不断放缓的影响。（2）从我国各省（市）来看：碳补偿额度平均值排在前列的省(市）主要有上海、辽宁、江苏、天津、山东，浙江、山西、北京，而排名较后的省份主要有内蒙古、新疆、广东、黑龙江。（3）我国碳补偿额度热点区主要分布在东部沿海区域的江苏、浙江、上海；冷点区主要分布在西北区域的甘肃、青海、新疆以及东北区域的黑龙江、吉林。碳补偿额度整体呈现以东部沿海，京津，北部沿海区域为中心向外围递减的空间格局，表现为经济较发达地区向经济欠发达地区进行补偿，且2007~2017年我国碳补偿空间格局变化较小，即碳补偿空间格局具有“惯性”特点。     

Distributional dynamic and trend evolution of China’s agricultural carbon emissions – an analysis on panel data of 31 provinces from 2002 to 2011

Researching the dynamic distribution characteristics and trend evolution of agricultural carbon emissions is of considerable significance in formulating an effective agricultural carbon reduction policy. Based on measurement of agricultural carbon emissions of 31 provinces over the period 2002–2011, the study observed regional differences and the dynamic evolution of distribution of agricultural carbon emissions using agricultural carbon intensity as the indicator, accompanied by Gini coefficients and the kernel density estimation method. The results demonstrate first that agricultural carbon emissions for China show an obvious nonequilibrium nature in regard to spatial distribution. According to the differences in agricultural carbon emissions dynamic trends, we divided the 31 regions into four types – continuous decline, fluctuating decline, continuous increase, and fluctuating increase. Further, agricultural carbon emissions intensity showed a downward trend with significant differences in the research areas. Second, the gap in spatial distribution of national agricultural carbon emissions is gradually expanding based on the results calculated by Gini coefficient. From the perception of regional differences in agricultural carbon emissions, the eastern region showed an average level, the gap was more obvious in the central region, while western region showed a trend of fluctuating downward. Third, according to estimation by kernel density, the regional disparity in agricultural carbon emissions had a downward, but limited, trend. In regard to agricultural carbon emissions over the three areas, the regional gap not only tended to decrease but also showed a “four way” differentiation phenomenon in the eastern region. The difference in the central region difference was narrower. On the whole, the gap for the western region reduced steadily over a small range.