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。     

我国碳排放区域差异性分析

在对我国各地区的碳排放总量、人均碳排放和碳排放强度进行计算的基础上，运用Theil系数等方法对我国碳排放区域差异性进行分析。Theil系数分析结果表明我国碳排放强度呈现区域差异性，区域内差异是总体差异的主要原因，而东部和中部地区内部差异是导致区域内差异的主要原因；变异系数分析结果表明：碳排放总量东部地区差异最大、中部最小，人均碳排放西部地区差异最大、东部最小，碳排放强度中部地区差异最大、东部最小；基尼系数分析结果表明：西部地区碳排放差异最大，中部次之，东部最小；运用聚类分析将全国各省碳排放现状分为优、良、中、差四大类。针对研究结果，提出了转化经济发展方式、优化产业结构等节能减排建议     

长江经济带城市土地利用效率地区差异及形成机理

认识和探讨长江经济带城市土地利用效率地区差异及其形成机理，对于引导城市土地高效利用、实现区域协调发展具有重要的现实意义。利用超效率DEA模型、重心模型、泰尔指数和地理探测器模型，系统研究了2004~2014年长江经济带105个城市土地利用效率的时空演化格局、地区差异及其形成机理。研究表明：2004~2014年长江经济带城市土地利用效率呈明显上升态势，其地理重心总体由西向东、由南向北迁移；在空间上，长江经济带东、中、西部地区均出现“中心-外围”空间分异格局；长江经济带城市土地利用效率的泰尔指数表明地区差异显著，且东、中、西部地区出现“组内趋同而组间趋异”特点的俱乐部趋同现象；城市土地利用效率受控于多种复杂因素，从长江经济带整体来看，社会经济因素对城市土地利用效率空间分布的决定力最高；不同区域的主导因素存在显著差异，从东部、中部到西部，主导因素呈现出由区域自身条件及内在动力向外部要素转变的特征。 关键词： 城市土地利用效率；地区差异；形成机理；长江经济带     

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。〖     

长江经济带制造业碳排放效率的时空演变及影响因素研究

随着双碳目标的提出，推动长江经济带高质量发展需要提高制造业碳排放效率，促进行业绿色低碳转型。采用2006～2019年长江经济带各省市制造业以及高碳制造行业相关数据，通过超效率SBM模型计算长江经济带制造业碳排放效率，分析其时间、空间变化特征，并通过面板固定效应模型对其影响因素进行研究，结果发现：(1)2006～2019年制造业碳排放效率不断提高；碳排放效率呈“下中上游”递减的空间分布格局，空间差异整体呈缩小趋势。(2)高碳制造行业碳排放效率差异显著，不同高碳制造行业碳排放效率空间分布差异大。(3)行业成长能力、行业能源利用效率、行业规模、人均GDP水平、城镇化率对长江经济带制造业碳排放效率产生正向影响，行业FDI、工业化水平对其产生负向影响；因素对上中下游地区的影响效果具有差异性。因此，需促进长江经济带上中下游地区绿色协调发展，积极推进城镇化建设，提升和完善制造业外商直接投资的效率与结构，加快对传统制造业的转型升级，引导制造业能源利用效率的提升，推动制造业高质量绿色发展。     

不同能源政策下苏浙沪能源消费碳排放高峰估计

中国要实现2030年左右达到CO2排放峰值目标,最终要落实到区域层面上。长三角地区作为中国经济的领头羊,其节能减排政策制定对其它省区具有示范作用。基于经济平稳增长模型对江苏省、浙江省和上海市未来的能源消费碳排放量进行了估计,并模拟了不同能源政策情景对能源消费碳排放的影响。研究表明:(1)基准情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰分别出现在2034年、2033年和2032年。(2)不同的能源政策对碳高峰的影响不同。能源结构调整情景和能源效率提高情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰都能提前到2030年以前,完成2030年碳排放达到峰值的目标。综合能源政策情景模拟结果显示,同时调整能源结构和提高能源效率,碳减排效果更加明显。     

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。     

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     

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     

武汉城市圈土地利用碳排放效应分析及因素分解研究

土地低碳利用对减少土地利用碳排放，发展低碳经济，建设“两型社会”具有重要作用。以武汉城市圈为研究对象，估算了武汉城市圈1996～2010年土地利用碳排放量，分析了城市圈1996～2010年土地利用碳排放效应，利用LMDI模型对影响城市圈土地利用碳排放的因素进行了分解。研究表明：（1）1996～2010年武汉城市圈土地利用碳排放量由1996年的95282万t上升到2010年的4 55035万t，年均增长1182%，且上升幅度越来越大；（2）武汉城市圈居民点及工矿用地碳排放强度最大，耕地最小，不同土地利用方式碳排放强度及变化幅度存在一定差异；（3）城市圈各城市土地利用碳排放存在时空差异，时间上表现为碳排放增长速度和幅度的差异，空间上表现为各城市单元碳排放量的差异；（4）土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加对城市圈土地利用碳排放存在正效应，能源效率提高和能源结构优化存在负效应     

基于二次能源省际调配的中国分省CO2排放量计算

节能减排目标任务的制定需要依据科学合理的CO2排放量测算。现有的IPCC提供的CO2排放量计算方法仅考虑一次能源燃料所产生的CO2,未考虑到二次能源省际调配的情况,不能真实反映各省CO2排放情况。本研究提出了考虑二次能源省际调配情况下CO2排放量的计算方法,并以2009年的数据为例,对各省能源消费CO2排放量进行了计算。考虑二次能源省际调配后,传统的能源大省如内蒙古、山西的CO2排放总量下降,东部沿海省份的CO2排放总量上升。中西部地区的CO2排放强度仍显著高于东部地区。中西部地区存在能源利用效率低、能源加工技术设备落后的情况,导致了西部地区的CO2排放强度偏高。建议中央在实施西部大开发"十二五"规划时,应当加强对中西部地区能源加工行业的投资,改善能源加工技术,改良加工设备,提高能源加工效率,降低CO2排放强度。建议由能源调入省向能源调出省份实施补偿。该部分补偿资金用于调出省的能源产业升级改造,以顺利实现节能减排的目标。     

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.     

Estimation of emission reduction potential in China’s industrial sector

The industrial sector is usually the largest economy sector for carbon emissions in many countries, which made it the sector with greatest potential for carbon reduction although the process duration might be very long. Studying the potential of industrial emission reduction has great significance in estimating the carbon emission peak of China on the one hand, and adjusting its strategy in international climate change negotiations. By employing the economic accounting method, this article estimates the emission reduction potential of China’s Industrial sector for the period of 2010–2050. It reveals that, taking 2030 as the year when the emission reaches the peak, the total reduction can be 8.38 billion tons (bts) for the period of 2010–2030, with 3.12 bts from structural reduction while 5.26 bts from intensity reduction. Afterwards, reduction will continue with a total amount of 6.59 bts for the period of 2030–2050, where the structural reduction accounts for 2.47 bts, and intensity reduction 4.115 bts. If both industrial and energy consumption structures are improved during the above period, the reduction potential can be even greater, e.g. the emission peak can arrive five years earlier (in the year of 2025) and the peak value can decline by about 8% as compared to the original estimation. Reviewing the trajectory of emission changes in developed countries indicates that the industry sector can contribute to the overall reduction targets through the dual wheels of structural reduction and intensity reduction, even beyond the emission peak. This article concludes with the following policy suggestions. (1) Our estimation on the emission peak of the industrial sector suggests that China should avoid any commitment earlier than 2030 on the timeline of the overall emission peak; (2) the great potential of industrial emission reduction can improve the situation of China in climate change negotiation, where the intensity reduction can serve as an important policy option. (3) Reduction potential can be further enhanced through technology advancement, which requires furthering of market oriented reforms and improvement of institutional design. (4) To secure the reduction effects of the industrial structure adjustment, the balanced development among different regions should be encouraged in order to avoid the reverse adjustment caused by industrial transferring. (5) International cooperation promoting the application and development of industrial emission reduction technologies, including carbon capture, utilization and storage, should be encouraged.     

基于ARDL模型长三角碳排放、能源消费和经济增长关系研究

碳排放量、能源消费量和经济增长间存在着密切的关系。长三角地区(研究该区域为上海、浙江、江苏,简称长三角,下同）碳减排措施的实施是否会影响长三角地区的经济增长,能源消费量、能源结构和碳排放量间存在何种联系,这些均是在长三角碳减排政策制定中亟待考虑的问题。利用1990~2010年,长三角的能源经济样本数据,使用ARDL模型和格兰杰因果检验模型（Granger）定量的研究了上述几个因素之间的关系。研究发现：当碳排放量、能源消费和经济增长分别为回归变量时,均存在其它解释变量和每个回归变量间的长期稳定的协整关系。在长期关系中,存在经济增长对碳排放量的负向弹性影响。能源消费对经济增长的影响为正,能源消费每增长1%,经济增长0.67%。碳排放量对经济增长的长期影响为负,碳排放量每增长1%,经济则减少0.49%。Granger因果关系的研究表明：滞后长度分别为3,4时,存在从经济增长到能源消费和碳排放量倒的单向因果关系。不存在从能源消费和碳排放量到经济增长的单向因果关系,且亦不存在碳排放量和能源消费的双向因果关系。在长三角,制定和实施适当的节能减排政策将不会阻碍该地区经济增长。节能减排政策的制定,应首先考虑能源结构优化,降低长三角高碳能源的消费比重     

中国城市化进程中的城市道路交通碳排放研究

探讨了中国城市化、经济发展、技术进步等与城市道路交通碳排放之间的长期均衡关系与动态作用机制,并对中国城市道路交通碳排放进行了预测和情景分析。结果表明:①城市化率、交通能源强度、城市居民消费水平和人均GDP对城市道路交通碳排放的长期均衡弹性分别为0.93、0.73、0.68、0.44;②城市道路交通碳排放的最大贡献者在中短期内是交通能源强度,长期内是城市化率;③人均GDP增长率的提高,短期内会促使城市道路交通碳排放增长率提高,而长期又有助于使之降低;④中国城市道路交通碳排放持续增长的趋势在相当长时期内不可避免;⑤不同的发展理念和政策与技术的组合,可以使城市道路交通碳排放发生重大变化。基于研究,提出了中国城市道路交通碳减排的政策取向。     

长江经济带城市协同发展能力研究

协同发展是目前长江经济带建设的重点,但是，目前对协同发展水平进行定量测度的研究较少。依据增长极和复合生态系统等理论，遵循新时期长江经济带发展的指导思想，构建了由科技创新、经济发展、交流服务、生态保护4大领域18个核心指标组成的长江经济带城市协同发展能力评价指标体系，并采用自然断裂点分析、空间自相关分析和规模-位序分析等方法，对长江经济带110个地级及以上城市的协同发展能力进行了系统分析。研究发现：上海、南京、武汉在协同发展能力上表现卓越。从空间分布看，长江经济地城市协同发展能力呈现东高西低的格局，上海的龙头带动作用突出，长江下游地区在总协同指数、经济发展、科技创新、交流服务领域处于领先水平，但在生态保护领域表现一般；长江中游地区除武汉、长沙和南昌等省会城市协同发展能力较高外，在总指数以及4个分领域处于中等水平；长江上游地区在总协同指数以及4个分领域协同能力非常低，仅重庆、成都、昆明、贵阳等城市协同发展能力突出。经济发展水平、交通运输条件和科技创新水平对生态绿色发展的协同能力影响不大，说明长江经济带目前尚未实现生态保护与经济发展、技术进步和黄金水道建设的共赢。因此，未来长江经济带应以“绿色、创新、稳健”为核心思想，推进长江经济带协同发展的顶层设计，加快构建以重要节点城市为核心的分层协同发展机制，推动长江经济带绿色产业的创新协调发展，强化长江经济带生态安全风险的联合防控，提升经济带的协同发展水平。     

Comparison of marginal abatement cost curves for 2020 and 2030: longer perspectives for effective global GHG emission reductions

This study focuses on analyses of greenhouse gas (GHG) emission reductions, from the perspective of interrelationships among time points and countries, in order to seek effective reductions. We assessed GHG emission reduction potentials and costs in 2020 and 2030 by country and sector, using a GHG emission reduction-assessment model of high resolution regarding region and technology, and of high consistency with intertemporal, interregional, and intersectoral relationships. Global GHG emission reduction potentials relative to baseline emissions in 2020 are 8.4, 14.7, and 18.9 GtCO₂eq. at costs below 20, 50, and 100 $/tCO₂eq., corresponding to +19, −2, and −7 %, respectively, relative to 2005. The emission reduction potential for 2030 is greater than that for 2020, mainly because many energy supply and energy-intensive technologies have long lifetimes and more of the current key facilities will be extant in 2020 than in 2030. The emission reduction potentials in 2030 are 12.6, 22.0, and 26.6 GtCO₂eq. at costs below 20, 50, and 100 $/tCO₂eq., corresponding to +19, −2, and −7 %, respectively, relative to 2005. The emission reduction potential for 2030 is greater than that for 2020, mainly because many energy supply and energy-intensive technologies have long lifetimes and more of the current key facilities will be extant in 2020 than in 2030. The emission reduction potentials in 2030 are 12.6, 22.0, and 26.6 GtCO₂eq. at costs below 20, 50, and 100 /tCO₂eq., corresponding to +33, +8, and −3 %, respectively, relative to 2005. Global emission reduction potentials at a cost below 50 $/tCO₂eq. for nuclear power and carbon capture and storage are 2.3 and 2.2 GtCO₂eq., respectively, relative to baseline emissions in 2030. Longer-term perspectives on GHG emission reductions toward 2030 will yield more cost-effective reduction scenarios for 2020 as well.     

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.