基于个体消费行为的家庭碳排放研究

以"南京1000家庭碳排放"调查的家庭活动数据为基础,运用国外新范式"消费者生活方式方法"(CLA)探讨了家庭消费活动与碳排放之间的关系,采用多元回归研究了碳排放与家庭特征之间的相关关系,并总结出了一套适合中国国情的碳排放系数。分析得出:①户均年家庭碳排放量3705.76 kg;②人均家庭碳排放约占总碳排放量的29.27%;③家庭用电碳排放量几乎占家庭碳排放总量的一半,生活垃圾碳排放比例位居其次占了将近1/4;④户均碳排放量随月际变化波动较大,在7月份为峰值,10月份为谷值,差值为181.10 kg;⑤家庭能耗、生活垃圾、交通出行碳排放比例为64∶24∶12;⑥常住人口、交通出行、住宅面积是影响家庭碳排放中的显著性因子;⑦常住人口增加一个、住宅面积多一个平方米、交通工具每提高一个层次,户均年碳排放量分别增加397.84 kg、8.54 kg、551.21 kg。家庭碳排放定量化研究为公众提供了有效减少碳排放的途径,并为政府部门制定碳减排政策提供了决策依据。     

北京市终端能源消费碳排量研究

本研究通过分析北京市1990-2012年间终端能源消费总量以及主要能源的消费量,研究了北京市终端能源消费结构特征以及终端能源消费的直接碳排放量的变化。结果表明,在所研究的时间段内,北京市能源消费总量增加了1.65倍,占据北京市能源消费结构中比重较大的煤炭消费量占总能源消费量的比例呈逐年下降的趋势,而油类、天然气和电力消费量所占比例呈不断增加的趋势。北京市单位GDP碳排放量、单位能耗的碳排放量及人均碳排放量都呈下降之势,碳排放总量在1990-2007年间逐年增长,在2008-2012年间逐年下降,总体上增加了20.3%。通过对煤炭消费比例和碳排量的相关性分析发现,煤炭消费比例减少,单位能耗碳排放量就随之减少。     

云南省能源消费及二氧化碳排放分析

根据云南省能源消费量,计算了由能源消费产生的CO2排放量及单位GDP碳排放强度。结果表明:近10年来,随着社会经济的快速发展,云南省能源消费及能源消费导致的CO2排放总量也呈现出显著上升的趋势。云南的碳排放强度高于全国平均水平,但人均碳排放量低于全国平均水平。以工业为主的第二产业是能源消费及碳排放的主体,其碳排放占总量的75%。     

基于Divisia分解法的江苏沿海地区碳排放影响因素研究

能源消费是碳排放的主要来源。随着江苏沿海经济的快速发展，能源消费的增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变，因此碳排放呈增长趋势。为了研究影响江苏沿海地区碳排放的因素，采用对数平均权重Divisia分解法，建立江苏省沿海地区人均碳排放量的影响因素分解模型，分析了2000～2008年经济发展、能源结构和能源效率对江苏省沿海地区人均碳排放的影响。研究结果表明：经济发展对江苏省沿海地区人均碳排放的贡献值和贡献率均呈指数增长趋势，能源效率的提高和能源结构的改善对人均碳排放的抑制作用比较有限，经济发展是造成江苏省沿海地区人均碳排放量快速增长的主要因素。通过研究，为江苏沿海地区控制和减少碳排放提供一些针对性的措施     

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.     

美国居民生活用能状况与趋势:30年微观调查数据分析

随着居民部门用能快速增长,各国都在致力于观察本国居民能源消费特征以减少碳排放,特别是发达国家。本文应用近30年的微观调查数据分析美国居民能源消费现状和趋势,为发展中国家提供一些借鉴意义。从总量上看,伴随着人口、家庭数量和建筑面积的上升,能源消费总量变化较小,趋于稳定;人均用能则呈下降趋势。从用能结构来看,以天然气和电力为主,2009年分别占比44%和41%;近30年来天然气占比小幅下降,电力占比上升明显;完善的天然气设施和电力服务体系使得能源可获得性高。从用途分类来看,取暖和家电占绝大比例,2009年分别占比41%和35%;取暖用能近30年来出现平缓下降趋势,燃料来源70%是天然气;家电设备用能占比明显上升,增长近1倍;制冷占比较小,近年出现小幅上升;热水用能则比较稳定。家庭炊事燃料以电力和天然气为主,2009年分别占比60%和34%。近30年,家用电器保有量和能源效率有显著提高。建筑用能方面,美国房屋服务时间长,后期建筑房屋在保温性能方面高于早期房屋,单位面积耗能下降。美国居民享受着较高水平的能源服务,能源消费总量在近30年没有明显变化,这和能源效率的提高有着密切关系;如完善的"能源之星"项目是一个强有力的措施,以及完善的能源统计制度为能源分析提供了有力的数据支撑。相比,中国存在居民炊事用能固体燃料占比较高、建筑服务周期短、建筑材料耗能比重大等问题。建议中国政府进一步完善能源统计制度、推行农村能源扶持项目和能源标识、加强建筑规划、落实建筑能耗标准。     

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。     

广州居住区碳排放特征及对低碳社区的启示

城市统计年鉴数据具有指标不全、笼统失真和信息滞后等缺点,论文通过抽样入户调查和单位访谈,获取广州33个典型居住区、2 045个家庭、5 188个人口的第一手数据,定量分析广州居住区碳排放,具有以下特征:①人均总碳排放量为3 289.00 kg/(年·人)。家庭碳排放结构比大约为能源:物质:交通=6:2:2。其中,电耗碳排放比例最大,其次是交通和食物。②广州居住区碳排放数量和结构在不同住区、不同面积、不同收入群体之间均存在显著差异,主要体现在能源和交通碳排放上,表明居住区碳排放与住房面积、住区类型、区位和收入显著相关。研究结果能够为居住区低碳规划设计和城市低碳管理提供具体目标方向和指标量化依据,有利于制定有针对性的碳减排策略。     

中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004

能源消费是碳排放的主要来源。随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”。这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。     

皖江城市带农田生态系统碳排放动态研究

基于化肥、农药、农膜、农业灌溉、农地翻耕、农机运用、农作物收割后残留根系分解 7个主要碳源,测算皖江城市带1991~2010年农业碳排放量。结果表明：研究区农业碳排放总量从1991年的273万t增加到2010年的535万t,年均增长率为1035%,同时2010年其排放量约占安徽省碳总排放量的443%。1991~2010年研究区人均农业碳排放年均增幅26%,农业碳排放密度年均增幅584%,碳排放强度年均降幅3769 t/亿元。研究区农业碳排放以农作物收割后残留根系分解为主(占总排放量的5987% ),且化肥碳排放比重年均增长最快达1618%。各市农业碳排放量六安最大,安庆较大,铜陵最小,其中平均增幅最大为六安298万t/a,最小为铜陵009万t/a;碳排放强度最大为六安,较大为滁州,最小为铜陵,平均降幅最大为滁州64774 t/（亿元·a）,最小为铜陵19760 t/（亿元·a）;人均农业碳排放量最大为滁州,最小为铜陵,人均增加量最大为六安460 kg/a,最小为合肥039 kg/a;碳排放密度年均增幅最大为芜湖836%,最小为马鞍山345%。最后根据该区农业碳源的构成特点和动态特征,为其降低农业碳排放提出一些建议     

中国碳排放变动的因素分解分析

随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,中国一次能源消费的碳排放总量不断增长.本文基于广义费雪指数(GFI)方法,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析 2000-2008年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响.该方法较之拉氏指数和D氏指数分解法,克服了它们的缺点,更好的消除了分解的残差项,得到的结果更加精确.分析表明:经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率对抑制中国人均碳排放的贡献率呈倒“U”型,并且其抑制作用当前有增强趋势,能源结构的抑制作用依然微弱.能源效率和能源结构对碳排放的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的中国人均碳排放量增长.本文得到当前能源效率因素对碳排放的抑制作用正逐渐增强,而能源结构因素对碳排放的抑制作用依然微弱,这与以往的结果不同.为了考察各种因素对中国能源消费碳排放影响的长期规律性,本文首次拟合了各种影响因素的瞬时变化率特征,进一步反映出各影响因素的动态演进过程.     

四川省能源消费碳排放影响因素分解研究

结合《省级温室气体清单编制指南(试行)》,对四川省2005-2013年能源消费碳排放量进行测算,表明该阶段四川省能源消费碳排放量呈稳定增长态势。利用LMDI(对数平均迪氏指数)分解方法,将能源消费碳排放分解为人口、人均GDP、产业结构、能耗强度、能源消费结构五方面效应,对四川省2006-2013年碳排放增量进行分解研究,表明该阶段人均GDP对四川省碳排放量具有强烈拉动作用,其次为产业结构,能耗强度对四川省能源消费碳排放具有强烈抑制作用,而人口、能源消费结构逐年效应有正有负,贡献度绝对值较小。根据上述结论,针对性地对四川省"十三五"期间控制碳排放提出了建议。     

城乡居民食物碳消费变化与差异分析——以安徽省为例

经济的快速发展和居民人口的不断增长，给社会和生态环境带来了巨大压力，不可持续的居民食物碳消费是造成全球环境问题的重要原因之一。居民食物碳消费是环境碳循环研究和可持续消费的重要内容。采用政府宏观统计数据，研究了1985~2007年安徽省城乡居民食物碳消费结构和食物碳消费的变化趋势和影响因素，并对城乡差异进行了分析比较，结果表明：(1)城市居民家庭食物碳消费结构转变较农村显著，城市居民食物碳消费从以“粮食碳消费为主”的比较单一的消费模式转变为以“粮食、肉类、食用植物油碳消费为主”的多元消费模式；而农村居民食物碳消费从以“粮食碳消费为主”转变为以“粮食、食用植物油碳消费为主”的多元消费模式；(2)城市居民人均、户均食物碳消费量均呈下降趋势，但食物消费总量却呈上升趋势，加剧了食物碳消费的环境影响；农村人均和户均食物碳消费和碳消费总量呈下降趋势，但人均、户均食物碳消费仍高于城市，农村居民食物碳消费的生态压力依然较大。(3)Pearson乘积相关分析表明，影响城市居民人均食物碳消费的主要因素是恩格尔系数和人均可支配收入，而影响农村居民人均食物碳消费的主要因素是农村人均纯收入。研究结果对进一步探索可持续的居民消费模式和减轻环境影响具有重要的现实意义。
     

2000-2008年青海省居民生活能源消费与碳排放分析

本文根据与青海省城乡居民生活能源消费相关的8个部门的能源消费数据,采用统计分析方法,从最终需求的角度评估了2000-2008年城乡居民生活能源消费及其碳排放。研究发现2000-2008年青海省城镇与农村居民生活用能在总量和人均水平上均相差很大,并且由此产生的碳排放是城镇居民远高于农村居民,其中,城镇居民生活用能主要集中在食品、娱乐教育文化服务、衣着3个部门,占总能源消费的61.02%,而农村居民生活用能主要集中在食品、居住和交通通讯3个部门,占总能源消费的71.77%。如果青海省农村居民能源消费水平达到青海省城镇居民能源消费的最低水平,会引起能源消费量及碳排量的急剧增加。     

安徽省城市化进程中的碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型

通过对安徽省2000~2011年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了测算分析，并基于STIRPAT模型，运用因子主成分回归方法，构建影响城市化进程中碳排放增长的驱动因子模型，对城市化进程中碳排放影响因子进行定量分析研究。研究表明：安徽省2000~2011年能源消费碳排放量呈逐年递增态势，碳排放强度和能源强度均逐年递减态势；安徽省在城市化快速进程中，第二产业产值、第三产业产值、城镇人口比重、城镇建成区面积、城镇居民人均可支配收入每增加1%时，碳排放总量将增加1.208 8%、0.202 0%、0.502 3%、4.793 8%、1.066 0%；当能源强度每下降1%时，碳排放总量将减少0.120 2%；城镇建成区面积扩张、工业化水平提升促进了能源的消耗，成为碳排放的主要驱动因素。鉴于此，提出严格控制城市发展用地规模、通过科技创新推动能源利用效率提高及开发利用新能源、优化产业结构及提高三次产业占GDP比重、建设紧凑型低碳城市、倡导低碳绿色生态的生产消费模式等政策建议，为实现建设生态文明以及实现“生态安徽”与“美丽安徽”目标提供科学依据，也可为中尺度（省级行政区）城市化进程中碳排放的研究提供示范     

区域能源消费碳排放峰值预测及可控性研究

探讨不同因素对能源消费碳排放峰值的影响,对国家(地区)低碳政策具有重要意义。本文以吉林省为例,根据低碳社会发展各个不同阶段设定低碳情景、节能-低碳情景、节能情景和基准情景等4种情景,基于扩展STIRPAT模型,对能源消费碳排放进行预测,峰值时间分别为2029年、2036年、2040年和2045年,对应峰值依次为264.0×106t,356.2×106t,430.0×106t和477.3×106t。在此基础上,对吉林省能源消费碳排放展开可控性研究,探讨各因素变化对峰值大小和峰值时间的影响,分析表明各因素对峰值均有不同程度的影响,其中人口、城市化率只影响峰值大小,人均GDP、碳排放强度和第二产业占比对峰值时间和大小均有一定影响,三种因素分别从低速率提升至高速率时,人均GDP将导致峰值时间推迟,而碳排放强度和第二产业占比则将推动峰值时间提前;进一步定量分析各因素影响程度,依次为:人均GDP第二产业占比碳排放强度城市化率人口。根据研究结果对吉林省政策次序提出建议,在保证经济发展质量的基础上,控制经济增长速度、优先调整产业结构、降低碳排放强度、合理规划推进城镇化进程。     

中国农业温室气体排放:现状及挑战

该文从农业生产过程和化肥、能源等投入方面计算了中国农业温室气体排放.2009年,中国农业总计排放温室气体158 557.3万t CO2当量,比1980年增长52.03％,年均增长1.46％.其中,CH4占总排放的25％,N2O占总排放的52％,CO2占总排放的23％.按来源分析,在2009年排放的温室气体中,水稻种植排放14 264.45万t,占9％;畜牧生产排放42 709.94万t,占26.94％；土壤排放47 457.81万t,占29.93％；化肥、能源、农药、农膜等投入引起的排放54 125.11万t,占34.14％.2009年农业GDP排放的温室气体为2.98 kg/元,粮食排放的温室气体为1.5 kg/kg.在2008年,牛肉排放的温室气体为28.54 kg/kg,羊肉为15.5 kg/kg,猪肉为1.49kg/kg,禽肉为0.54 kg/kg,牛奶为1.04 kg/kg,禽蛋为0.83 kg/kg.由于技术进步和生产效率提高,单位粮食、肉类和牛奶排放的温室气体都有较大幅度降低.对于种植单季粮食的土地,CO2交易价格为80元/t将使23.27％的耕地退出粮食生产；当CO2交易价格为100元/t时,这一比例高达63.31％.对于种植双季粮食的土地,CO2交易价格为130- 140元/t时,将有50％的耕地退出粮食生产.由于中国粮食生产利润率过低,CO2较低的价格使严重影响粮食生产面积和产量.     

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。     

山东省能源消费与碳排放分析

利用山东省统计年鉴数据和联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)公布的碳排放计算公式和碳排放系数,对山东省2001-2010年的能源消费和碳排放情况进行分析。结果表明:山东省一次能源消费由2001年的11 649.88万t标准煤增长到2010年36 357.25万t标准煤,年均增长12.05%;碳排放量由2001年12 308.17万t增长到2010年30 881.45万t,年均增长9.64%,由煤炭引起的碳排放量占73.09%;碳排放强度呈下降趋势,由2001年的1.21 t/万元下降到2010年0.78 t/万元,年均下降4.23%。针对山东省能源消费与碳排放现状,提出了相关建议。应大力发展低碳经济,改变高耗能的发展方式,积极促进山东省产业结构调整和升级,实现经济社会可持续发展。     

长三角地区城市居民出行交通碳排放特征与影响机理

随着能源问题及全球变化关注，城市居民出行交通碳排放研究已成为多学科关注焦点。选择南京、宁波和常州作为长三角典型城市，基于典型居住小区问卷调查获取第一手的城市居民出行基础数据，估算与分析城市居民出行碳排放特征及影响机理。结果表明：长三角2010年城市居民人均出行交通碳排放约1 1219 kg CO2/人，日常通勤和远距离出行碳排放量之比为75[DK]∶25；城市居民日常通勤交通碳排放的主要影响因子为交通方式、出行距离、家庭年收入、年龄和性别；远距离出行交通碳排放的主要影响因子为出行距离、交通方式和家庭年收入。建议采用差别化的行政干预和经济杠杆有效调控家庭小汽车保有量增长速度，鼓励小排量汽车和清洁能源汽车消费，兼顾汽车产业发展、家庭小汽车刚性需求与节能减排需求之间的博弈平衡；优化城市功能格局，大力发展公共交通网络；加强节能减排与低碳意识宣传，鼓励与引导公共交通出行