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.     

江苏省交通运输业能源消费碳排放及脱钩效应

通过自上而下的计算方法，测算了江苏省1995～2010年交通运输行业能源消费碳排放量和人均碳排放量，并结合行业自身发展特点，扩展了Kaya恒等式，运用LMDI分解法进行分解分析。同时，在上述基础上采用Tapio模型对江苏省交通碳排放与交通运输业经济发展的脱钩关系进行了探讨。研究发现:(1)江苏省交通碳排放量与人均碳排量均呈明显上升趋势，其中石油制品类能源消费碳排放表现突出;(2)正向驱动交通碳排放量增加的因素为经济产出、人口规模和产业结构，负向驱动因素为交通能源结构和交通能源强度。其中，拉动碳排放量增长的决定性因素是经济产出规模的扩大，而促使碳排放减少的主要因素是交通能源强度的降低，相对于正向驱动因素，负向驱动因素抑制交通碳排放增加作用有限;(3)交通碳排放量变化与运输业经济发展之间的脱钩状态以扩张负连接、扩张负脱钩和弱脱钩为主，脱钩关系总体呈先恶化后改善的趋势，但要完全实现两者的绝对脱钩，依然任重道远     

长三角城市工业碳排放及其经济增长关联性分析

根据《IPCC国际温室气体清单指南》中的参考方法对长三角16个城市2005～2009年的工业碳排放进行核算,具体分析比较16个城市的化石燃料的碳排放量、工业碳排放强度、工业碳排放变化率等影响因素,并通过关联性分析和脱钩分析对比城市工业碳减排现状与发展趋势,得出:(1)2009年长三角工业碳排放量达到20 979.79万t,其中煤炭消耗产生的碳排放量占主导,达到95.25%;(2)2005～2009年长三角16个城市的平均工业碳排放强度从1.25t/万元降低到0.88t/万元,上海的工业碳排放水平一直保持较低水平,江苏8个城市的工业碳排放强度较为接近,浙江省的7个城市工业碳排放强度差异明显;(3)长三角地区的碳排放强度与工业经济强度两者之间存在明显的负相关性;(4)工业增加值与工业碳排放量脱钩分析显示上海等13个城市落在弱脱钩区域。     

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     

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。     

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     

多尺度视角下武汉城市圈碳排放时空格局演化特征及脱钩效应研究

基于武汉城市圈2008～2017年48个区县的碳排放数据,采用空间自相关、标准差椭圆等方法,从城市圈、市级、县级三个尺度来研究碳排放的时空演化特征,并运用Tapio脱钩模型来分析不同尺度下经济发展与碳排放量变化之间的关系。结果表明：(1)在城市圈尺度,武汉城市圈的碳排放总量在2012年前不断增加、之后逐渐趋于稳定,武汉城市圈经济增长与碳排放量的脱钩趋势也在总体向好。(2)在市级尺度,各市碳排放水平均已趋于平稳,其中,武汉、黄冈、孝感的碳排放量高于武汉城市圈9市的平均值,且武汉碳排放量远高于其他8个市,天门、仙桃、孝感、黄冈4市经济增长与碳排放之间已经由弱脱钩状态转变为强脱钩状态。(3)在县级尺度,武汉城市圈碳排放呈现出显著的圈层分布空间特征,紧密圈层区县的碳排放量普遍较高,核心圈层、外围圈层区县的碳排放量普遍相对较低;脱钩状态的圈层特征也已显现,强脱钩的区县主要位于武汉城市圈的核心圈层与外围圈层,弱脱钩区县主要位于紧密圈层。最后,针对武汉城市圈碳排放脱钩效应存在的问题,从圈层、极核等方面提出相应措施,以期为武汉城市圈的高质量发展及相关规划的编制提供决策参考。     

中国碳排放与经济增长的协整与因果关系分析

中国碳排放与经济增长的关系是目前热点问题。研究碳排放与经济增长关系有助于实现中国2020年碳减排目标。选取1953～2008年中国碳排放量和经济增长数据，运用协整和误差修正模型及Granger因果关系，研究碳排放与经济增长关系。研究结果表明：从长期来看，碳排放与经济增长之间存在长期均衡关系(协整关系)，GDP增加1%，碳排放将增加036%，即碳排放对经济增长的长期弹性为036；在短期内，两者存在着动态调整机制，非均衡误差项的存在，保证了两者之间长期均衡关系的存在。误差修正系数(-0669 4)为负，调整方向符合误差修正机制，并且误差修正模型的拟合效果比较理想。Granger因果关系研究表明：总体来说，碳排放与经济增长之间互为双向因果关系。针对研究结果，提出了“发展低碳经济、提高能源效率和发展非化石能源”的策略，减少能源消费和降低碳排放，实现碳排放与经济增长的相对脱钩     

中国碳排放与出口贸易间脱钩关系实证

出口贸易作为国内污染排放的"三大引擎"之一,加剧了中国能源耗费和碳排放。根据1990-2011年中国一次能源消耗量,采用IPCC方法估算了1990-2011年中国碳排放量;基于1990-2011年中国碳排放量和出口贸易额之间的时间序列数据,通过构建碳排放量与出口贸易之间的Tapio脱钩模型,判别了中国碳排放量与出口贸易之间的脱钩状态;借鉴Kaya恒等式,运用LMDI方法进一步构建了扩展的Tapio脱钩模型,对碳排放的驱动因素进行了分解。分析结果表明:1990-2011年间,中国碳排放总量与出口贸易额均保持高速增长;该期间中国碳排放与出口贸易总体呈弱脱钩关系,而16个分行业的脱钩状态存在显著差异;出口贸易增长与碳排放增加存在正相关,出口贸易增长是碳排放增加的主要原因之一,1990-2011年中国碳排放与出口贸易脱钩弹性指数及分解指标显示,降低能源碳排放强度是实现碳排放与出口贸易脱钩的关键,能源结构应当引起关注。我们认为,攀升出口产品附加值、优化出口产品结构、"碳生产国"与"碳消费国"责任共担是实现碳排放与出口贸易脱钩的本原。     

湖北省农地利用碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于化肥、农药、农膜、农用柴油、翻耕、稻田6个主要方面的碳源，测算了湖北省1995~2009年及其地、市、州2008年的农地利用碳排放量。结果表明：（1）自1995年以来，湖北农地利用碳排量总体呈现“上升-下降-上升”的三阶段特征，其碳排放强度变化轨迹与此基本一致。（2）区域差异明显：农地碳排放总量，江汉平原、鄂东北地区高，鄂西、鄂东南地区较低；农地碳排放强度，总体呈现东高西低的特征，即鄂东>鄂中>鄂西。进一步运用Tapio脱钩模型对湖北省农地利用碳排放与农业经济发展间的脱钩关系进行了研究，发现以弱脱钩和强脱钩为主，可见近些年来农地利用碳减排取得了一定成效     

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     

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.     

中国电力行业的全周期碳足迹

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10⁹t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10⁸t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10⁷t,青海最低仅1.17×10⁶t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10⁸t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10⁸t,其中内蒙古最高达2.64×10⁸t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10⁸t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10⁶t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。     

湖南省碳源与碳汇变化的时序分析

在全球气候变暖的背景下，减少温室气体排放、发展低碳经济成为各地区在发展中的普遍共识。以湖南省为研究区域，以1995~2008年为研究时序，从能源消费、主要工业产品生产工艺过程、土地利用变化与牲畜管理、固体废弃物处理与废水处理和排放4个方面综合分析了碳源与碳汇的变化情况。研究表明:1995~2008年，湖南省温室气体排放总量约在220亿t（2000年）至399亿t（2008年）CO2当量之间，14 a间增长了6118%，年均增长374%；碳汇总量约在1754亿t（1995年）至2537亿t（2007年）CO2当量之间，14 a间增长了3607%，年均增长约240%；能源消费与农业部门是湖南省温室气体的主要来源，林地是湖南省碳汇的主要来源；综合碳源与碳汇变化的均衡结果，1995~2008年湖南省呈碳汇盈余状态，净碳汇在2001~2007年持续增加，14 a间增长了31.94%，年均增长2.15%     

江苏省能源需求预测及二氧化碳减排研究

近年来,江苏省社会经济进入新的发展期,在经济高速发展的背后是能源的高消耗以及温室气体的大量排放。根据江苏省实际情况,运用LEAP模型建立了JSLEAP模型,并采用情景分析的方法,根据影响江苏省能源需求的因素设定了参照情景和可持续发展情景两个情景,系统地、全面地对江苏省未来能源需求和碳排放的发展趋势进行了分析,并提出了江苏省中长期能源发展对策,对江苏省制定正确的能源发展规划、实现可持续发展具有重要意义。研究表明：在两种情景下江苏省未来能源需求总量将持续增加,直到2045年后才有所下降;居民生活、第一产业、第二产业、第三产业各部门能源需求情况都将有所变化;人均CO2排放量、单位GDP的CO2排放量都将降低。但是无论是能源需求或碳排放方面,可持续发展情景都优于参照情景     

江西省县域农业碳排放的时空动态及影响因素分析

通过构建江西省农业碳排放测算体系，采用碳转化系数法对江西省县域农业碳排放进行了估算，并分析了2000~2010年江西省农业碳排放的时空动态及其影响因素。结果表明：（1）江西省农业碳排放总量从2000年的23085万t增长到2010年的29051万t，不同年份农业碳排放均主要源于化肥施用与农业机械使用；（2）全省农业碳排放量的空间分布呈现较为明显的集聚特征，主要年份高碳排放区均集中于鄱阳湖周边地区；碳排放强度多为Ⅱ级水平，空间分布上与碳排放量相比更为均衡；（3）江西省县域间农业碳排放的相对差异与绝对差异整体上均呈明显扩大的趋势；（4）生产效率、结构、劳动力等因素对农业碳排放有抑制作用，农业经济发展则促进碳排放量增加，农业碳排放还受社会、政策等影响     

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。