上海市居民生活用能消费碳排放测算与分析研究

根据上海市居民生活能源消费相关的能源消费数据,采用统计分析方法,从最终需求角度评估了2001年-2010年居民生活能源消费及其碳排放。研究发现2001年-2010年上海市居民生活用能碳排放量从173．47万t增长到391．87万t,居民生活用能碳排放量呈较快上升趋势,但总体处于较低水平。居民生活用能消费结构从以原煤和电力为主转变为以油品电力消费为主,原煤天然气综合利用的消费模式。未来一段时期内上海市需要合理拓展居民生活用能排放空间。     

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

上海市能源消费碳排放分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了上海市1994─2006年能源消费碳排放量. 结果表明:1994年以来碳排放量逐年增加,碳排放强度不断下降,由1994年的2.51 t/(104元)降到2006年的1.07 t/(104元). 通过比较2005年上海与全国以及主要经济大国间的碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量发现,上海市能源消费碳排放量占全国的3.5%;碳排放强度低于全国和全球水平,但比英国、德国、日本高;人均碳排放量为2.7 t/a,是全国和全球平均水平的2倍多,低于美国、澳大利亚和加拿大. 从能源利用效率、经济增长方式、能源结构以及经济结构等角度分析了碳排放强度下降的原因,其中能源结构调整引起的平均碳排放系数下降和第三产业比重上升是主要原因.      

基于PLS-VIP方法的我国居民间接碳排放研究

使用STIRPAT模型、PLS-VIP方法研究间接生活能源消费等因素对我国城乡居民间接碳排放的影响。结果显示:城乡居民间接生活能源消费弹性系数都位居第一位,富有弹性;人口规模、人均GDP的弹性系数为负值,我国人口的扩大以及经济的发展会降低间接CO_2排放量;城乡居民城镇化的弹性系数都为负值,新型城镇化建设能够降低间接碳排放量;农村第三产业比重的弹性系数为负值。最后,提出提高城乡居民间接生活能源使用效率、大力发展农村第三产业等建议。     

城镇化、居民生活能源消费与生活碳排放之间关系的实证研究

利用中国1995年－2012年居民生活能源消费数据,通过协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对城镇化、居民生活能源消费与碳排放之间关系进行了实证研究,结果发现：城镇化、居民生活能源消费与碳排放存在长期均衡关系;城镇化程度的提高会降低CO2排放;生活能源消费的增加是CO2排放提高的重要原因。居民生活能源消费与CO2排放之间存在着双向格兰杰因果关系。提出稳步推进新型城镇化进程、合理进行生活能源消费、调控城乡居民生活能源消费等建议。     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

海南省能源消费和碳排放预测研究

以海南省1993—2012年能源消费总量、人口、国民生产总值和工业比重作为研究对象,应用协整理论建立它们之间的关系,并预测不同经济增长情景下2015—2020年海南省能源消费总量和能源消费结构。在此基础上,借助相关方法预测碳排放量,最后根据海南的实际情况提出减排政策建议。     

基于投入产出模型的居民消费品载能碳排放测算与分析

论文建立测算与分析居民消费品载能碳排放的投入产出模型,基于可比价投入产出序列表对中国居民消费品载能碳排放进行实证分析。研究表明,1992-2005年,我国居民消费品载能碳排放从33 876×10⁴ t C增长至67 940×10⁴ t C,增幅达1.0倍;其人均值从289.1 kg C增长至519.6 kg C,增幅为79.7%。居民消费碳排放的增幅远小于消费价值量增幅;居民消费碳排放占我国能源消费排放总量的比重波动下降。在排放结构方面,农业、 食品类消费品的排放比重大幅下降,居住、 交通、 信息等服务性消费的排放大幅上升。居民消费品载能碳排放的城乡差距不断扩大,人均排放的城乡比从2.4增至4.0;在排放结构的变动上则表现出一定的趋同特征。我国居民人均消费排放水平远低于欧美发达国家的同期水平,1990年代的人均排放水平仅为美国的1/14,在欧洲国家的1/5至1/2之间。研究认为,通过优化消费结构带动产业结构调整以及促进排放强度降低,未来我国有可能在持续提高居民消费水平的同时,有效减缓消费排放。     

基于能源消费的浙江省碳排放影响因素实证研究

本文运用协整和Granger因果检验方法,实证了在1995-2013年间浙江省碳排放与经济增长、能源效率、对外贸易、城市化和人口增长的现实关系。研究表明:浙江省碳排放与经济增长之间呈现"弱脱钩"关系,对外贸易、经济增长和人口增长对碳排放有正向驱动效应,而能源效率和城市化水平对碳排放有负向驱动效应。Granger因果关系上,对外贸易、经济增长、城市化水平和人口增长是引起浙江省碳排放变化的Granger原因,且仅存在单向影响机制,能源效率与碳排放互为Granger因果关系。     

陕西省经济增长与能源消耗和碳排放关系研究

选取2001年-2011年间统计数据,对陕西省经济发展、能源消耗和碳排放量的情况进行分析,并应用“脱钩”理论对经济增长与能源消耗和碳排放之间关系进行研究.结果表明:2002年-2008年经济增长与能源消耗脱钩指数和经济增长与碳排放脱钩指数均处在扩展脱钩状态,发展状况不太理想;2009年-2011年两个指数均处在弱脱钩状态,状况有所改善,但经济发展质量总体水平不高.提出调整能源产业消费结构、通过技术进步,提高能源利用率及调整产业结构三方面建议.     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

中国化石能源消费碳排放与经济增长关系研究

化石能源过度消费导致的气候变化问题引发了全世界对经济发展模式的关注,论文运用计量经济学方法研究了中国化石能源消费碳排放与经济增长的关系,测算了中国1953-2010年化石能源消费引起的碳排放总量,建立了碳排放总量和国内生产总值的时序计量经济模型,通过协整检验、误差修正模型、基于VAR模型的脉冲响应函数、因果关系检验,分析了二者之间的长短期关系,结果表明:1953-2010年,我国的化石能源消费碳排放总量和国内生产总值之间存在长期均衡的协整关系和短期动态调整机制,通过短期调节,可以自动实现二者之间的长期均衡。当期GDP对碳排放总量的当期波动有显著性影响,每增加1%的GDP便会增加0.719%的碳排放量,上期误差对碳排放总量的当期波动调整幅度较大,单位调整比例为-0.102。利用脉冲响应函数波形图对碳排放量与经济增长之间的影响及响应进行了20期的详细刻画,揭示了二者之间复杂的短期动态关系。1953-2010年,存在从碳排放总量到GDP的单向Granger因果关系,碳排放是经济增长的Granger原因,而经济增长不是碳排放的Granger原因,说明从过去58 a的整体状况来看,高碳排放推动了经济增长,而经济增长并未导致明显的碳排放增加。研究结果将对中国制定节能减排和碳减排政策提供依据和支撑。     

中国能源消费碳排放的空间化与时空动态

近年来全球多地遭遇极端天气,给人类社会的生产生活带来极大影响,共同应对全球气候变化已成为国际共识,在此背景下如何通过科学方法摸清二氧化碳排放情况成为响应国家"双碳"战略的重要工作.通过省级尺度的碳排放统计数据,综合夜间灯光数据和人口数据,将碳排放量分配到栅格尺度,并对中国2000、2005、2010、2015和2018年碳排放的时空格局、演变特征及碳排放与经济增长的关联性进行综合分析.结果表明：①从2000~2018年,中国的CO₂排放总量持续增长,但增长速率呈现放缓的趋势,碳排放年均增长速率由2000~2010年的9.9%下降至2010~2018年的7.4%.从空间分布来看,无碳排放地区主要分布在西北无人区及东北的林区和山区,低碳排放主要分布在广大的中小城镇地区,高碳排放则集中分布于华北、华中、东部沿海以及西部的省会城市及城市群附近;②碳排放在地级市尺度上存在高值聚集或低值聚集现象,且该聚集现象整体趋于稳定,在2005年之后有所加强;低低集聚区主要分布在西部的连片地区和海南岛,且随着经济社会的发展,低低集聚区开始破碎,规模减小;高高集聚区主要分布在京津冀城市群、太原城市群、长江三角洲城市群和珠江三角洲城市群地区且规模在逐步加强巩固;高低、低高集聚区则主要出现在社会经济发展水平差异较大的邻近城市;③中国大部分地区的碳排放量相对稳定,碳排放发生较大变化的地区主要分布在省会城市和重点城市的外围地区,即存在中心城区碳排放无变化,外围区域碳排放变化的圈层结构;④在2000~2018年中国城市发展进程中,整体上遵循一个由"低排放-低收入"转向"高排放-低收入"再转向"高排放-高收入"最终转向"低排放-高收入"的发展规律.从整体来看,中国碳排放的增速在放缓,在实行"双碳"战略的大背景下,各地区由于不同的社会经济发展情况和能源需求情况所面临的碳减排任务与压力也不尽相同,因而应分地区和分行业实施差异化的碳减排政策.     

碳排放与能源消费和经济增长的灰色关联分析

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题。研究碳排放与经济增长、能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标。选取2001～2009年碳排放与能源消费、经济增长数据,运用灰色关联分析模型,分别计算碳排放与能源消费、经济增长的灰色关联度。研究结果表明,无论是从折线的相似程度还是相对于始点变化速率的接近程度来看,碳排放曲线与能源消费曲线、经济增长曲线十分相似,说明碳排放与能源消费、经济增长之间存在紧密联系。