对内蒙古发展低碳经济的思考

内蒙古经济发展具有典型的高消耗、高污染、高排放特征,节能减排空间很大,同时内蒙古新能源储量丰富、森林碳汇能力较强。发展低碳经济应是内蒙古实现经济可持续发展的战略选择,具体可以通过推进产业机构优化升级,提高资源、能源利用效率;通过发展煤炭清洁利用技术和新能源等清洁和可再生能源,着力改善能源结构;通过增加森林草原碳汇、尽快启动实施碳交易来实现经济的可持续发展。     

对内蒙古发展低碳经济的思考

内蒙古经济发展具有典型的高消耗、高污染、高排放特征,节能减排空间很大,同时内蒙古新能源储量丰富、森林碳汇能力较强。发展低碳经济应是内蒙古实现经济可持续发展的战略选择,具体可以通过推进产业机构优化升级,提高资源、能源利用效率;通过发展煤炭清洁利用技术和新能源等清洁和可再生能源,着力改善能源结构;通过增加森林草原碳汇、尽快启动实施碳交易来实现经济的可持续发展。     

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.      

中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析

论文采用分层聚类法对中国能源利用效率进行地域划分,并运用Theil系数探讨能源利用效率的区域分异特征,进而应用面板数据模型定量研究区域能源利用效率的影响因素。研究表明:"十五"时期,中国能源利用效率的省际差异显著,从空间上可划分为高效区、中效区和低效区,能源高效区集中在东部沿海经济发达地区;2001~2005年,中国能源利用效率明显提高,但能源利用效率的总体差异、三大地域间差异和地域内差异均呈上升趋势;能源结构、技术水平、产业结构、价格水平和投资水平是影响中国能源利用效率区域差异的显著因素;以煤炭消费比重所表示的能源结构对区域能源利用效率的负向影响程度最大,以全员劳动生产率所表示的技术水平对区域能源利用效率的正向影响程度最大;第三产业增加值比重对区域能源利用效率具有显著正影响,第二产业增加值比重、生产资料价格水平、高耗能投资水平对区域能源利用效率具有显著负影响;经济发展水平对区域能源利用效率的影响程度并不显著,经济增长与能源利用效率不存在同步增长关系。     

安徽省近10年能源足迹测度及驱动因子分析

安徽省为生态建设省,随着中部崛起战略与皖江城市带承接产业转移示范区建设的实施,能源消费给当地生态环境形成了较大压力. 依据生态足迹模型对安徽省2000—2009年能源足迹进行了时间序列测度,基于STIRPAT模型揭示了能源足迹驱动因子的边际贡献,运用灰色GM(1,1)模型预测了2015年与2020年能源足迹. 结果表明:安徽省人均能源足迹由2000年的0500 8 hm2增至2009年的1043 5 hm2,人均能源足迹赤字由2000年的0432 9 hm2扩至2009年的0975 5 hm2;煤炭足迹对能源足迹平均贡献率为7629%,占主导地位;能源足迹强度由2000年的1083 3 hm2104元降至2009年的0704 7 hm2104元;研究时段内,能源足迹生态压力指数均大于5 人均GDP和第二产业在经济中所比例均与能源足迹呈正相关,二者边际弹性系数分别为0000 073 57和0006;而单位工业增加值能耗与能源足迹呈负相关,其边际弹性系数为-0186.      

城市工业行业能源消费强势等级划分方法及应用

工业是能源消费的主要源头,城市是能源消费的主要场所,划分城市工业行业能源消费强势等级,有利于锁定城市能源消费重点行业,为中国城市化、工业化进程中的产业能源管理提供必要信息.在回顾工业能源消费基本关系基础上,确定了工业行业能源消费贡献率、经济贡献率和能源效率作为能源消费基本参数.以中国总体水平作为比较基准,界定了能源消费距离指数基本概念.按照距离指数数值的大小将工业行业能源消费等级划分为从巨大强势到巨大弱势之间的9个不同等级,指出了应关注的工业行业能源消费等级类型.以重庆为例,演示了工业行业能源消费强势等级划分方法的应用,确定了重庆主要工业行业在能源消费方面强势等级,找出了能源管理中值得特别关注的工业行业.     

中国工业行业能源利用效率分析

本文利用数据包络分析方法,将CO2排放考虑作为环境投入要素,首次评价了"十二五"前期我国工业行业的能源利用效率。研究得知,"十二五"开局我国工业整体的能源利用效率不但偏低,还出现微幅的下降,另外研究结果表明,我国工业转型取得了初步的成效,低能耗行业能源利用效率已赶超高能耗行业。通过对工业能源利用效率影响因素分析发现,行业企业规模、产权结构、煤炭占比、产业结构显著影响工业能源利用效率,行业外商投资水平对能源利用效率的影响不显著。     

中国能源消费结构的变动规律研究

首次建立中国能源消费结构变化动力模型,对中国能源消费结构进行模拟和预测。研究表明,该模型能较好地模拟和预测出在中国能源消费结构中煤炭消费比例将逐步下降,石油、天然气、水电的消费比例将上升,尤其是石油消费的地位会提高。近10年来中国各部门能源消费比例变化表现为生活和第一产业的能源消费比例下降,第三产业能源消费比例上升。由于工业生产能源消费一直占中国能源消费的主体。今后应调整工业结构,降低能耗高的工业部门比重,采取措施降低第三产业过快发展带来的能源消费增长加快的问题,提高石油利用效率。     

基于LEAP模型的云南省供给侧结构性改革对产业碳排放影响情景分析

基于LEAP模型,通过设定经济技术情景方案,评估了云南省2012~2050年间供给侧结构性改革对产业碳排放及碳强度的影响.研究结果表明,与参考情景相比,2050年云南产业碳排放在供给侧改革情景下将减少4.9亿t,但仍不能实现2030年左右达峰的减排目标;云南产业碳排放在未来将更加集中于电力、金属压延加工、非金属制品、交通运输和化学工业五大高碳产业部门,其中交通运输部门的贡献率呈持续上升趋势,而其他部门的贡献率都呈下降趋势;七大高碳能源的产业碳排放贡献率高达96%,并保持相对稳定,其中煤炭类能源的贡献率将持续降低,而石油制品和天然气的贡献率将持续升高.为了实现低碳转型,云南省应加大总量控制目标的实施力度,重点加强交通运输部门的供给侧改革,并在加强可再生能源开发的同时提高其利用率.     

日本谋求成为“新能源大国”

作为世界第二大经济体,日本是世界上主要能源消费大国,由于国土面积狭小以及自然资源严重缺乏,其能源严重依赖进口。但近几年来,日本不断研发的新能源技术使能源利用效率大幅度提高,新能源开发利用展现出扭亏为盈的倍增趋势,使日本经济抗风险能力不断增强,大大降低了对传统能源的依赖程度。日本已经在不知不觉中谋求从“耗能大国”到“新能源大国”的转变。     

我国农业生产能源消费变化与趋势分析

我国农业生产能源消费量不断增加,但结构上长期以来一直以石油和煤炭为主,电力以及其他能源没有占据应有的位置,21世纪以来能源使用效率呈现下降趋势。预测表明,我国农业生产能源消费在较长时间内仍呈现不合理格局,这无论从生态角度还是直接从能源利用效率上看都是不合理的,很难适应现代农业的发展需求。     

中国第三产业能源碳排放影响要素指数分解及实证分析

基于碳排放量基本等式,采用Divisia指数分解法建构中国第三产业能源碳排放的因素分解模型,定量分析了2000～2009年间,能源结构、能源效率、产业结构及产出四因素对中国第三产业能源碳排放的影响.结果显示产业产出及能源结构对拉动中国第三产业能源碳排放的贡献率逐年增长,能源效率及产业结构对抑制中国第三产业能源碳排放发挥作用,但产业结构的影响作用不强,且抑制因素作用无法抵消拉动因素引起的碳排放增长.基于此,研究为第三产业能源碳减排提供了政策建议.     

产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

石化产业是我国经济的支柱性产业,但其大量的碳排放却给环境造成严重负担,因此提倡石化产业低碳发展能有效推动京津冀区域经济与环境绿色均衡发展.基于产业转移视角,分析2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状;运用对数平均迪式分解（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）法分解并分析京津冀区域石化产业碳排放量影响因素在三地的作用效果,进而借助产业竞争力系数佐证碳排放量影响因素作用效果在区域间的关联性;最后通过合理调整京津冀区域石化产业能源结构,将未调整和调整后的能源结构类型分别设置为基准情境和低碳情境,利用SPSS拟合最优曲线来预测2017-2030年京津冀区域石化产业减排潜力.结果表明:①2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量增加386.79×104 t,碳排放强度由0.77 t/（104元）降至0.31 t/（104元）.②2007-2016年,能源强度因素使京津冀区域石化产业碳排放量减少13 663.77×104 t,其贡献率高达148.38%;人均GDP因素促使石化产业碳排放量增加12 327.10×104 t,贡献率达110.69%.③对于石化产业竞争力系数,北京市由0.03降至-0.02,为三地石化产业转出地;河北省由-0.14增至0.16,为转入地.④在低碳情境下,2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量分别比基准情境减少502.84×104、528.95×104 t,碳排放强度分别降至0.19、0.17 t/（104元）,均达到发展目标的要求.研究显示,2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量逐年上升,承受巨大减排压力,该区域可以通过调整石化产业能源结构来挖掘碳减排潜力,推动石化产业绿色发展.      

池州市2000—2010年能源足迹动态测度与驱动因子分析

能源足迹测度分析是揭示能源消费对区域环境压力及可持续发展的重要方法.基于能源足迹的碳吸收计量模型、能源足迹强度与生态压力分析方法,利用统计年鉴中能源消费数据,对2000—2010年池州能源足迹及生态压力与强度进行了动态测度,运用灰色GM(1,1)预测模型,对2015年、2020年能源足迹进行了预测,并借鉴STIRPAT模型对能源足迹驱动因子进行了分析.结果表明:池州人均能源足迹由2000年的0.1173ghm2(全球公顷,下同)上升至2010年的0.8993ghm2,呈波动上升趋势.2000—2003年,人均能源足迹的供给大于需求,EPIEF<1,2004年开始人均能源足迹的需求已超过供给,供需状态严重失衡,EPIEF>1,2010年,EPIEF比值达2.4,能源足迹为森林对能源足迹承载力的2.41倍.煤炭足迹为能源足迹的主要贡献者,平均贡献率达90.21%.能源足迹强度整体呈倒"U"型趋势.人口规模、人均GDP、第二产业在经济中所占比例、单位工业增加值能耗与能源足迹呈正相关关系,边际弹性系数分别为0.5698、0.590、1.468、0.144.可为池州市政府动态了解能源消费对环境形成的压力,准确把握可持续发展状况,进而为制定相应的发展策略提供科学依据,也可为微观尺度区域能源足迹研究提供借鉴.     

环保约束促经济发展与能源利用变革

随着我国经济的持续发展,能源安全保障问题、区域环境问题及温室气体问题将更为严重.能源资源、环保、水资源和二氧化碳排放等是影响能源产业发展的主要约束性因素,是能源产业实现可持续协调发展需要重点研究的关键性问题.     

中国低碳之路怎么走？

低碳经济是指最大限度地减少煤炭和石油等高碳能源消耗的经济,是以低能耗低污染为基础的经济,包括低碳生产和低碳消费两个层面,目的是建设一个良性的可持续的能源生态体系。低碳经济可以通过提高能源效率、节约能源、发展和利用可再生能源、减少传统化石能源的使用,增加风能、光能、原子能的使用等方式来实现。     

循环经济进程中甘肃省能源可持续利用思路探析

基于循环经济的3R原则,深入分析甘肃省的能源开发利用中存在的诸多能源问题:能源利用效率低,浪费严重;能源结构不合理,工业耗能比重过大;能源环境问题日益严重.提出今后能源开发建设的基本思路是调整能源结构,重点是转向可再生能源和新能源.并就如何实现能源和循环经济协调发展提出一系列战略重点和主要措施.     

中国的能源回弹效应及其对实现“十三五”节能目标的影响

通过构建中国能源经济递推动态CGE模型,分别模拟了改善我国整体经济能效、单独提升不同品种能源利用效率以及仅提升高耗能行业能效的回弹效应,同时模拟了2012~2020年我国能源回弹效应的变化趋势及对我国实现“十三五”节能目标的影响.结果显示：我国存在能源回弹效应,整体经济的能源回弹效应在36%左右;全社会整体能效的提升更有利于我国节能,能效改善有利于我国减少煤炭使用但可能导致部分行业电力消耗的反弹;2012~2020年我国的能源回弹效应呈缓慢上升趋势,如果不配套相关措施我国“十三五”能效改善目标的实现将面临挑战.     

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据,计算了云南省碳排放量和碳排放强度,并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明,1980—2011年,云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费,9.53%来自石油的消费,1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用,经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长;抑制因素主要是能源效率的提高;能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。