Decomposition of Energy-related CO2 Emissions from Shanghai＇s Industries and Policy Implications

This paper quantifies a decomposition analysis of energy-related CO2 emissions in the industrial sectors of Shanghai over the period 1994-2007.The Log-Mean Divisia Index(LMDI) method is applied to this study in terms of six factors:labor force,labor mobility,gross labor productivity,energy intensity,fuel mix,and emission coefficient.In addition,the decoupling effect between industrial economic growth and CO2 emissions is analyzed to evaluate CO2 mitigation strategies for Shanghai.The results show that all labor productivity has the largest positive effect on CO2 emission changes in the industrial sectors,whereas labor mobility and energy intensity are the main components for decreasing CO2 emissions.Other factors have different effects on CO2 mitigation in different sub-periods.Although a relative decoupling of industrial CO2 emissions from the economic growth in Shanghai has been found,Shanghai should keep pace with the industrial CO2 emissions reduction by implementing low-carbon technology.These results have important policy implications:Plan C is the reasonable choice for Shanghai.     

基于LMDI的珠三角能源碳足迹因素分解

如何控制区域碳排放增长是当前全球关注的热点。分解各因素对碳足迹的作用及影响权重,找出其主导因素,对推动碳减排开展有积极意义。本文结合IPCC碳排放因子,计算出1998-2009年珠江三角洲能源碳足迹,然后基于Kaya恒等式,运用LMDI对珠三角能源碳足迹进行因素分解。结果表明:珠三角能源碳足迹从1998年11272万吨上升到2009年的24905万吨,总体呈现快速增长趋势;经济规模的扩大是珠三角碳足迹快速增长的主要推动力,经济效应受经济规模、国家政策与国际金融环境影响;人口增长对珠三角碳足迹的增长也起到推动作用;能源效率的提高,是抑制珠三角碳足迹增长的最重要因素;研究期间珠三角能源结构变化不大,导致能源结构效应的作用表现并不显著;发展低碳产业、提高能源效率是抑制珠三角能源碳足迹快速增长的主要手段,适度控制经济及人口规模也是必须的。     

基于因素分解模型的水资源利用变动分析

残差项的存在影响了因素分解模型对水资源利用驱动效应的量化效果,论文引入无残差的对数平均迪氏分解法(LMDI),对大连市1980-2009年间的水资源利用变动进行了分析,将其影响因素分解为:定额效应、产业结构变动效应、经济规模效应及人口效应,并与常用的3种非完全因素分解模型的结果进行对比。最后选择LMDI完全分解的结果对大连市水资源利用变动的特征进行分析。结果表明:①LMDI法的分解效果最好,残差为0;②经济效应和人口效应为水资源利用的拉动效应,其中,经济效应为主要因素;定额效应和产业结构变动效应为水资源利用的抑制效应,其中,定额效应为主要因素;③2005年之后,大连市社会经济对用水的拉动进一步加剧,现有节水能力显出疲态。     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

陕西省建设用地增长与碳排放变化的相关分析

通过分析2002~2011年间陕西省建设用地和碳排放的变化,基于LMDI模型分解方法,探讨了10年间建设用地变化对碳排放增长的影响。结果表明:研究时序内,陕西省建设用地和碳排放量均呈增长态势,建设用地年扩展率1.25%,碳排放年均增长8.84%,建设用地变化与碳排放量正向效应显著,建设用地对碳排放的贡献度为12.36%,对建设用地采取总量控制原则,能有效控制碳排放量,对陕西省实现"十二五"期间碳减排目标具有重大意义。     

基于LMDI分解方法的河北省PM2.5排放驱动因素分析

研究了河北省1990—2015年PM_(2.5)的排放总量及各个产业部门的排放量分布,并应用LMDI模型对五大部门PM_(2.5)排放变化的驱动因素进行了较全面的分解分析,以找出每个部门中PM_(2.5)排放变化的关键驱动因素.同时,通过对原始数据的整理分析和模型计算,结果发现:①工业、生活消费、农业部门是河北省PM_(2.5)排放的三大来源.其中,工业部门是PM_(2.5)排放的最主要贡献部门,占PM_(2.5)总排放量的70%;生活消费部门的贡献位居第二,占比约24%.②对于生产端,经济规模总量扩张是PM_(2.5)排放量增加的最主要原因;能源利用效率的提高和污染治理工艺水平的改进使得各部门的排放强度减弱,明显缓解了PM_(2.5)的排放增长,部门经济结构的优化也可带来明显的减排效应.③对于消费端,人均收入的提高促进了PM_(2.5)排放的增加,倡导绿色消费模式可以有效减缓PM_(2.5)排放.根据以上结论,本研究通过找到各部门存在的问题,为河北省大气污染治理提供参考和借鉴.     

Decoupling analysis of water consumption and economic development of arid and semiarid regions in Northwest China

The contradiction between China's economic development, its need for resources and the protection of the environment is ctitical. Scarce water resources have resulted in a considerable bottleneck restricting the economic development of water-deficient areas. An objective evaluation of the decoupling state of water consumption and economic development has become an important indicator of regional economic sustainable development. Based on panel data from 2000 to 2017 for six provinces in the arid and semiarid regions of Northwest China, the Logarithmic Mean Divisia Index method is employed to decompose the factors of the decoupling index and establish a decoupling relationship model between water consumption and economic development. The reasons that affect the decoupling state of water resource utilization and economic development are herein discussed, and the stability of the decoupling trend is analysed. Based on the overall regional trend, the decoupling state of the arid and semiarid regions in Northwest China improved from weak to strong, but the high decoupling stability index varied among the provinces. The intensity and structure were promotional factors for decoupling water consumption and economic development, and the contribution rate of the intensity factor was higher than that of the structure factor. Income and population were inhibiting factors for decoupling water consumption and economic development, and the contribution rate of the income factor was higher than that of the population factor. Based on these results, corresponding policy recommendations are provided.     

钢铁领域CO2减排协同发展的实现策略——以京津冀为例

本文运用C-D生产函数修正传统的LMDI指数分解法并构建Tapio及交叉脱钩模型，结合灰色预测模型 GM(1, 1)，实证分析 2006—2025年京津冀钢铁领域碳排放的碳强度、驱动因素、脱钩指数及协同关系。结果发现：①京津冀从“十一五”到“十四五”时期钢铁领域碳排放由快速增长变为缓慢增长，北京市和天津市钢铁领域的碳排放强度均低于地区平均水平，河北省则高于平均水平；②碳增排因素为能源消费碳强度和资本投入，碳减排因素为能源强度和技术进步，劳动投入逐渐从碳增排效应转变为碳减排效应；③京津冀钢铁领域碳排放与工业增加值未实现脱钩，且京津冀三地间脱钩协同关系多表现为不协同。鉴于京津冀城市群钢铁领域聚集，需推进钢铁领域实现协同脱钩，积极引领“双碳”行动。