产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

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。     

基于LMDI的上海市能源消费碳排放实证分析

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳。本文建立上海能源消费碳排放的LMDI分解模型,从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数四个影响因素着手,实证研究了1995-2005上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理。研究表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素。产业结构、能源结构优化有利于控制碳排放,而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放。基于实证结果和上海市情,本文最后就上海未来控制碳排放提出相关的政策建议。     

基于EIO-LCA的江苏省产业结构调整与碳减排潜力分析

随着城镇化与工业化进程的推进,经济增长与环境压力之间的矛盾日益加剧。为实现节能减排目标,研究以调整产业结构为主要碳减排路径的清洁发展机制尤为重要与迫切。江苏省是全国工业经济大省和碳排放大省之一。因此,本文以江苏省细分行业为例,采用投入产出生命周期评价方法对江苏省产业的直接和间接碳排放进行测算。并构建碳减排潜力模型模拟产业结构调整引起的减排潜力。结果表明:1一次性能源消费引起的直接碳排放最大的贡献部门是电力、热力的生产和供应业,占总体能源消费碳排放的50.58%,其次是化学工业(9.65%),金属冶炼及压延加工业是第三贡献者(9.31%)。2从生产链视角,间接碳排放较高的部门依次为:从电力、热力生产和供应业(15.183×106t)、煤炭开采和洗选业(8.099 8×106t)、石油加工、炼焦及核燃料加工业(4.694 4×106t);消费需求视角,间接碳排放主要贡献来自于出口隐含碳排放;从部门层次来看,通信设备、计算机及及其他电子设备制造业(16.55%)、金属冶炼及压延加工业(12.65%)、交通运输设备制造业(12.49%)在出口碳排放中贡献较大。3江苏省碳减排潜力较大的部门主要是能源密集型行业。如产值变动1%,电力、热力生产供应业减排效应达1.58 t/104元,碳减排量占2010年碳排放1.57%。因此,建议江苏省除了使用粉煤燃烧技术(PCC)、整体煤气化联合循环(IGCC)、大型循环流化床(CFB)等先进技术提高能源利用强度以外,开发利用可再生能源和新能源来优化能源结构。另外,重点提升具有较大减排潜力部门的产值,例如通信设备、计算机及其他电子设备制造业、通用、专用设备制造业。     

中国碳排放因素分解:基于LMDI分解技术

碳排放是当前全球关注的热点问题,如何评估各种因素在碳排放中的贡献程度对于抓住其中的关键因素,促进碳减排具有重要意义。本文构建了一个基于经济总量、经济结构、能源利用效率、能源消费结构、碳排放系数的碳排放恒等式,运用LMDI分解技术,对中国1995-2007年的碳排放从产业层面和地区层面进行了分解。结果表明:经济规模总量的扩张是中国碳排放继续高速增长的最主要因素,能源利用效率的提高则是抑制碳排放增长最主要的因素,产业结构或者地区结构的变化、传统能源结构的变化对碳排放影响有限,潜力还没有发挥出来。我国碳减排需要进一步的努力:短时间内,在产业内部推进产业内升级,特别是工艺创新和工艺升级等是提高能源利用效率的有效途径;从长远来看,产业结构调整和产业结构升级则是降低二氧化碳排放的可行选择;通过大力发展可再生能源和新能源来优化能源结构才有可能真正达到减排的目的。     

中国制造业能源相关的碳排放因素分析

本文运用对数平均迪氏分解法,建立制造业部门能源消耗碳排放模型,将我国制造业碳排放分解为产出规模、部门结构,能源强度和能源结构等四个方面因素。以能源强度为标准把制造业划分为能源密集型行业和非能源密集型行业两类。结果发现:①从逐年效应来看,产出规模是碳排放增加的最大拉动因素,能源强度是碳排放较强的抑制因素,产业结构和能源结构两个因素影响相对较小,产出规模增长抵消了能源强度对碳减排的贡献导致碳排放总量增加。以1996年为基期,至2011年,除能源消耗强度的累积效应为负值外,其余三种因素的累积效应均为正值。②相较于非能源密集型行业,能源密集型行业数目虽少,对能源消耗碳排放的影响更大,但非能源密集型行业减碳潜力巨大。     

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     

天津市工业部门碳排放强度研究:基于LMDI-Attribution分析方法

引入对数平均迪式分解模型及其归因分析(LMDI-Attribution)方法,从细分行业角度对2000-2012年天津市工业部门的碳排放强度变化进行研究,首先对碳排放强度作产业结构、能源强度和排放因子三因素LMDI乘法分解,其后,基于三个分解因素在2000-2006年和2006-2012年两个时间段对碳排放强度下降的影响效应,对其作归因分析,量化36个细分行业对分解因素影响效应的贡献。得到以下主要结论:天津市工业部门的碳排放强度从2000-2012年累计下降了66.87%,产业结构和能源强度是其下降的主导因素,累计影响值分别为-44.53%和-47.39%,排放因子对其下降起抑制作用,累计影响值为15.39%;产业结构对碳排放强度的影响主要依赖于高耗能行业产值占比的变化,化工行业和黑色金属行业产值的占比越高,产业结构的减排效应越差,因此在调整产业结构时,应大力发展服务业和高新技术产业,严格控制高耗能行业发展;黑色金属行业和非金属矿物制品业是能源强度效应变化的主导行业,由于技术进步和能源效率的提高,黑色金属行业的负值贡献在2006-2012年相对前七年增大了2.56倍,非金属矿物制品业从最大的正值贡献行业转为第二大负值贡献行业,使得2006-2012年能源强度对碳排放强度的拉低影响相对前七年增大了近1倍;排放因子对碳排放强度下降的抑制作用在2006年之后呈现减弱的趋势,主要是因为"十一五"期间化工行业能源结构优化与能源再利用体系的建立,有效抑制了排放因子对碳排放强度的拉升作用。综上可见,黑色金属行业、化工行业和非金属矿物制品业是天津市碳排放强度分解因素变化的主要贡献行业,以这些高耗能行业为主要研究对象,根据行业特点及其所处的发展阶段,严格控制其粗放型发展、鼓励新技术研发、循环利用资源及优化用能结构等措施,针对性的制定节能减排办法,才能在保持经济快速发展的同时做到碳排放强度的降低。     

基于城镇化的居民生活能源消费碳排放门限效应分析

正确认识城镇化发展中碳减排的阶段性特征和应对我国城镇化进程中的碳排放挑战,具有重要的理论参考价值和现实指导意义。现有研究较少关注城镇化发展对居民生活能源消费碳排放的影响,未能将城镇化自身阶段性变化对生活碳排放的影响联系起来。基于此,本文以城镇化率作为门限变量,以生活能源结构、居民消费率、产业结构分别作为解释变量,构建多个不同视角的门限-STIRPAT扩展模型,深入分析城镇化水平处于不同阶段时,居民生活能源消费碳排放所受影响的差异性。研究表明,城市化率分别处于门限值(0.250、0.325和0.457)前后时,居民生活能源消费碳排放所受影响出现了阶段性的变化。当城镇化率低于0.250时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放均呈负向弹性关系,分别为-0.688、-0.570、-0.570;当城市化率低于0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放的负向弹性关系仍然存在,但相关关系明显减弱,能源结构负向弹性关系介于(-0.338,-0.019),居民消费率和产业结构负向弹性关系为-0.251。当城市化率超过0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放已逐步显现或转变为正向弹性关系。基于上述研究结果提出相应建议:区域城镇化发展介于(0.250,0.457]这一阶段的进程中,应把握住能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放影响效应转变之前的阶段,鼓励居民生活消费,但进行节能低碳生活方式的引导,大力发展第三产业,满足居民对生活商品及服务的需求。当区域城镇化提升至0.457以上时,应合理优化能源结构,提高非化石能源比重,通过财政政策等对居民生活消费进行调控和引导,注重第三产业中的科技、金融等技术密集型的行业发展。     

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。     

中国能源供给侧碳排放核算与空间分异格局

为克服能源消费侧碳排放核算偏误,文章基于能源供给侧视角,运用中国能源样本精准燃烧实验测算出的碳排放因子,重新核算了1997—2014年中国能源碳排放并分析其演进过程,通过自然断点法对碳排放空间分异格局进行客观呈现,首次运用地理探测器方法识别该格局的主导驱动因子,并探测关键交互因子的多重空间叠加交互效应。结果表明:(1)中国能源碳排放从1997—2001年基本保持平稳,但在2001—2014年迅猛增长,原煤排放稳居主导地位,原油排放波动相对稳定,天然气排放增幅最大。(2)在碳排放空间分异格局中,鲁、冀、晋、豫、辽、苏、粤的碳排放水平稳居全国前列,京、津、沪的碳排放长期居于低水平,陕、新、内蒙古的碳排放相对水平在样本期内大幅攀升。(3)工业化是碳排放空间分异格局的主导驱动因子,经济发展水平的决定力仅次于工业化,城镇化的决定力长期处于居中水平但在2014年跃居首位,贸易开放和能源强度的决定力相对稳定且较为微弱。(4)所有包含工业化的交互因子均为关键交互因子,以工业化为核心相互交织的多重空间叠加交互效应存在于碳排放空间分异格局。区域碳减排应兼顾国家战略与自身碳排放驱动特征,实施差异化低碳政策。     

基于BP结构突变的中国能源强度及因素分解研究

能源是人类生存和发展的物质基础,是中国经济可持续发展的关键。中国能源消耗量虽在逐年降低,但仍是世界上能源消耗量最大的国家。伴随常规能源的日益枯竭,能源安全问题成为中国经济可持续发展的瓶颈,因此,降低能源强度迫在眉睫。系统研究中国能源强度下降原因并进行因素分解有助于深入把握能源变动规律,具有重要的现实意义和应用价值。文章运用BP结构突变模型对1980—2015年能源强度突变点检验,建立LMDI分解模型,将能源强度分解为部门能源强度、运输线路单位长度能耗、运输线路产出能耗、人均生活用能、城市化、人均收入效应、产业结构、能源结构八个因素,分析能源强度各阶段动因变化特征。计算结果表明,受经济发展及国家政策冲击,能源强度在1980—2015年样本期间存在1991年、2002年和2008年三次结构突变,形成四阶段不同增长趋势。能源强度在样本期间呈整体下降趋势,能源强度各阶段主要影响因素不同,但是部门能源强度和能源结构对中国能源强度作用最大,人均生活用能、人均收入效应和产业结构中的交通运输仓储及邮电通信业对能源强度影响显著;在样本期内,各影响因素作用方向转变导致能源强度阶段特征不同。针对中国能源强度的阶段特征,提出开发推广可再生能源技术以调整能源结构;促进应用低碳节能产品以降低生活用能;推动增加第三产业比重以提高人均收入水平;加快建设运输节能技术以降低交通运输业能源强度等对策建议。     

中国2020年碳减排目标下若干关键经济指标研究

《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》将能源消耗强度和CO2排放强度作为约束性指标。实现2020年单位GDP碳排放强度下降40-45%的自主减排目标是中国今后发展的战略性任务。"十一五"期间,中国以能源消费年均6.6%的增速支撑了国民经济年均11.2%的增长,累计节能量达到6.3亿t标煤,CO2减排量达到14.6亿t,为全球应对气候变化做出了积极贡献。但单位GDP的能耗强度和碳强度下降与温室气体排放总量的上升还将是中国当前和未来很长时期温室气体排放的主要特征。根据历史数据分析,GDP增长、经济结构、产业结构、能源结构等都会对中国的碳减排产生重要影响。GDP增速高必然呈现高能耗、高排放的特征。经济结构方面,影响能耗和碳排放的是GDP(最终需求)的组成变化,即消费、投资和净出口的变化。由于第二产业在国民经济中所占的较大比重以及重化工产业长期存在,除了继续依靠技术进步提高能源使用效率外,必须重视产业结构调整对降低碳排放强度的贡献。能源结构对节能和碳减排的影响集中体现在资源禀赋不平衡、供需分布不平衡、消费种类不平衡。文章提出实现碳减排目标,必须控制和达到以下关键指标:控制GDP增速在6-8%之间;调整出口结构,提升服务贸易比重至30%左右;提高第三产业比例至47%以上,控制高能耗工业比重在22%以下;提高非化石能源比重至15%。此外,实现碳减排目标还必须:充分认识碳减排对转方式、调结构的重要意义;切实加强对不同区域碳减排工作的分类指导;提前部署重大低碳技术和重点领域技术研发;大力倡导绿色低碳消费和生活方式等。研究表明,中国实现2020年CO2自主减排目标还需付出更大的努力。     

武汉市能源消费碳排放因素分解与低碳发展研究

本文以2010—2015年武汉市三次产业和居民生活能耗碳排放数据为基础,运用LMDI模型从人口规模、经济水平、三次产业结构、能耗强度、能源结构、碳排放系数六个方面对武汉市能源消费的碳排放进行因素分解。分解结果表明,人口扩张和经济增长是促进武汉市碳排放增长的主要因素,贡献率为38.7%和198.52%;能耗强度降低、能源结构优化和能源碳排放系数变化是抑制武汉市碳排放增长的主要因素,贡献率为-99.14%、-24.22%和-14.13%。经分析发现,人口扩张和经济增长在未来一段时间内将继续成为促进武汉市碳排放增长的最大贡献点;产业结构调整在经过2012-2013年间出现的碳排放效应促进-抑制转折点后将逐步成为抑制武汉市碳排放增长的重要影响因素;在继续保持第二产业能耗强度下降的同时,加大对第三产业能耗强度控制力度是武汉市现阶段碳排放控制工作的重点方向。     

中国服务业碳排放强度时空格局及影响因素

服务业碳排放强度是衡量服务业生态文明建设质量的重要标尺。首先,基于IPCC碳排放核算方法对1995—2018年中国服务业碳排放强度进行测算;其次,运用空间自相关分析探讨中国服务业碳排放强度的空间关联特征;最后,借助EKC曲线和IPAT模型,以人口密度、经济发展水平、技术水平、产业结构和能源结构为解释变量,运用地理加权回归模型对中国服务业碳排放强度进行影响因素分析。研究结果表明:(1) 1995—2018年中国服务业碳排放强度均值由1.43 t/万元下降至0.22 t/万元,年均降幅为3.53%,1995—2000年为高速下降阶段,2000—2018年为缓慢下降阶段;空间上呈现出"北高南低、西高东低"的分布格局,多数省份的服务业碳排放强度低于全国平均水平。(2)中国服务业碳排放强度存在显著空间正向相关性,表现为先增强后减弱再增强的演变特征;空间关联类型以H-H型集聚和L-L型集聚为主,空间关联格局优化趋向显著,L-H型集聚和H-L型集聚的省份不断减少,L-L型集聚的省份不断增多。(3)各影响因素对服务业碳排放强度均存在显著影响,产业结构和能源结构产生正向影响,人口集聚、经济发展水平和技术水平产生负向影响;影响程度由强到弱依次为技术水平、产业结构、能源结构、经济发展水平和人口密度。因此,各级政府应通过自下而上落实各项节能减排举措、建立健全区域协作机制、提高资源配置效率等途径谋求服务业低碳化发展。     

中国工业碳减排潜力估算

工业是大多数国家碳排放最重要的领域,也是减排潜力最大、持续时间最长的领域。研究工业领域碳减排潜力对于理解中国碳排放峰值及参加国际气候变化谈判具有重大现实意义。本文采用经济核算的方法对2010-2050年我国工业碳减排潜力进行了估算。结果显示:在2030年工业碳排放达峰前,2010-2030年工业累积减排潜力为83.8亿t,其中,结构减排31.2亿t,强度减排52.6亿t;在2030年达峰之后,工业将继续为碳减排发挥积极贡献,2030-2050年累积减排潜力65.9亿t,其中,结构减排24.77亿t,强度减排41.15亿t。如果在这个过程中,工业内部结构和能源结构能得以进一步优化,则工业减排潜力更大,相应工业碳排放峰值将在原有预计基础上再下降8%左右,工业碳排放峰值也将提前至2025年前后出现。在估算中国工业碳减排潜力之前,考察了发达国家工业碳排放变化路径,发现工业可通过结构减排和强度减排"两个轮子"来为全国减排做出贡献,即使发达国家工业碳排放已越过峰值也是如此。文章的结论和对策建议是:1从工业碳排放达峰推断,中国不宜承诺于2030年之前实现总量达峰,并坚持绝对减排应在2035年之后;2我国工业部门持续碳减排潜力巨大,这为日后我国气候谈判增加了底气,"强度减排"主张可作为我国参加气候谈判的一个重要策略选项;3坚持市场在资源配置中的决定性作用改革取向,完善国内相关制度设计,将工业技术减排潜力充分发挥出来;4促进地区协调发展,充分发挥产业结构调整产生的减排效应,警惕由产业转移带来的产业结构逆向调整问题;5进一步加强国际合作,大力促进包括CCUS技术在内的工业碳减排技术的应用和发展。     

中国碳强度减排目标实现的路径及可行性研究

为探讨实现强度减排目标的可能路径及每种路径下的可行性,在能源效率随机前沿分析模型的基础上,运用最大似然法对84个国家1971—2014年平均能源效率进行估计。并在此基础上综合考虑能源结构、经济结构、人力资本、资本存量和潜在能源效率5个要素,结合权威机构对上述要素未来发展的预测数据及参数,构建单一要素和多要素组合的96种模拟情景,系统分析每种减排路径下的中国碳强度减排情形及实现减排目标所要付出的减排努力。研究发现:(1)提高潜在能源效率对于实现减排目标的贡献度最大,且仅通过调整能源结构、经济结构、人力资本、资本存量或潜在能源效率的单一减排路径难以实现中国强度减排目标。(2)中国若要实现减排目标,必须从能源结构(化石燃料占比要低于80%,且平均增速要降低2.2%),经济结构(服务业占比要高于60.4%,且非服务业增速要降低2.4%),人力资本(持续稳定),资本存量(持续稳定)和潜在能源效率(提高1%)来优化减排路径。在上述研究的基础上,给出如下政策建议:(1)通过技术创新和能源市场机制创新,不断提高能源效率。(2)加快工业产业结构升级,降低生产生活碳排放量。(3)不断优化国家能源结构,促进源头排放量降低。(4)给予人力资本和资本存量稳定合理的发展空间,为碳减排提供要素支撑。     

黄河三角洲高效生态经济区工业结构调整与碳减排对策研究

通过调整工业结构控制和减缓碳排放是当前完成节能减排任务的重要途径。本文通过碳排放测算方法和Tapio脱钩状态分析模型,首先分析了黄河三角洲高效生态经济区(以下简称黄区)工业与碳排放的现状;然后利用LMDI分解模型分析了影响碳排放的主要因素;运用LEAP模型,对黄区工业碳排放情景进行设置预测;最后提出了对策建议。得出以下重要结论:12005-2012年黄区碳排放量上升趋势明显。其中,重点控排行业的碳排放量占碳排放总量的比重在85%以上;但碳排放强度呈下降趋势且处于相对脱钩状态。2经济总量是碳排放增加的主要因素,产业结构和技术效率是碳减排的主要因素,但产业结构的减排效果不明显,这也意味着其减排潜力较大。3比较基准情景、低碳情景和强化低碳情景,强化低碳情景下的碳减排潜力最大,但此情景下的经济社会发展将会受到一定程度的影响,而低碳情景下的发展模式相对较为合理。依据上述结论,从产业结构、能源结构及技术进步等方面提出对策建议,以期优化黄区工业结构、有效控制和减缓碳排放,实现经济与环境的协调发展。     

中国林产品行业隐含碳的计量研究

本文采用投入产出分析法,结合行业能源消耗及温室气体排放相关数据,研究和测算了2007年我国各行业的隐含碳排放。研究结果显示,我国隐含碳排放总量高达96.20Gt,各行业间的隐含碳排放量差异较大;林产品行业的隐含碳排放量占我国隐含碳排放总量的3.22%,林产品净出口隐含碳排放量占行业隐含碳排放的28.25%;林产品行业直接碳排放强度占其隐含碳排放强度的1.92%。为了实现碳减排,我国应该调整外贸出口结构和产业结构,提升生产管理和生产技术水平,并提高清洁能源的使用比例。     

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