河北省碳排放影响因素及碳峰值预测

基于统计学相关理论筛选河北省碳排放驱动因素,建立STIRP AT模型,并采用情景分析法预测河北省碳峰值.研究结果表明:影响河北省碳排放的主要因素为城镇化率、人均GDP、企业规模和能源强度,其中,企业规模影响程度最大.在惯性情景下,河北省碳排放量始终保持上升姿态;节能情景下,碳排放量于2030年达峰,峰值为26260.6...     

中国区域能源效率及其影响因素——基于面板随机前沿模型的分析CSSCI

基于2000—2015年省级面板数据,利用面板随机前沿模型估计了我国30个省份的区域能源效率,并通过对无效率项的条件期望估计,检验了人均GDP、城镇化率、工业结构、对外贸易和能源消费结构对我国能源效率的影响。能源效率估计结果显示,我国能源效率整体上呈逐年上升趋势,但区域间的差异较明显,呈现东部高、中西部低的分布特征。无效率项的估计结果表明,人均GDP和城镇化率对我国能源效率均存在显著的积极影响,对外贸易则不利于我国能源效率的改善,工业结构和能源消费结构对我国能源效率的影响在统计上不显著,但从弹性系数的估计值看,工业比重和煤炭消费比重的增加倾向于降低我国的能源效率。     

中国区域能源效率及其影响因素——基于面板随机前沿模型的分析

基于2000—2015年省级面板数据,利用面板随机前沿模型估计了我国30个省份的区域能源效率,并通过对无效率项的条件期望估计,检验了人均GDP、城镇化率、工业结构、对外贸易和能源消费结构对我国能源效率的影响。能源效率估计结果显示,我国能源效率整体上呈逐年上升趋势,但区域间的差异较明显,呈现东部高、中西部低的分布特征。无效率项的估计结果表明,人均GDP和城镇化率对我国能源效率均存在显著的积极影响,对外贸易则不利于我国能源效率的改善,工业结构和能源消费结构对我国能源效率的影响在统计上不显著,但从弹性系数的估计值看,工业比重和煤炭消费比重的增加倾向于降低我国的能源效率。     

碳排放权交易对企业全要素生产率的影响及溢出效应——基于空间双重差分模型的实证分析

作为实现国家碳达峰碳中和目标的重要政策工具,碳排放权交易为企业全要素生产率的提升提供了重要契机。尽管现有研究基于多种宏观政策探讨了环境规制的政策效应,但对碳排放权交易提升企业全要素生产率的研究关注不足。文章基于2007—2020年中国制造业上市企业数据,将碳排放权交易试点看作准自然实验,采用空间双重差分模型考察了碳排放权交易政策对制造业企业全要素生产率的影响及溢出效应。研究表明：(1)碳排放权交易政策的实施对制造业企业全要素生产率的提升具有促进作用,且对周边企业产生了正向溢出效应;(2)碳排放权交易政策对轻污染型企业全要素生产率的提升具有正向影响及溢出效应;(3)碳排放权交易政策主要通过政府的减税、市场融资约束的缓解和企业技术创新作用于企业全要素生产率。本文丰富了碳排放权交易对企业全要素生产率的影响研究,为提升企业全要素生产率、实现经济高质量发展提供了经验证据。     

山西省碳排放影响因素分解——基于LMDI模型的实证研究

根据2004—2013年的相关数据,基于LMDI模型将山西省的碳排放影响因素分解为人口、人均GDP、产业结构、能源结构和碳强度五个因素。结果表明:人口和人均GDP因素总体上表现为增碳因素,能源结构、产业结构和碳强度因素总体上表现为减碳因素。其中,人均GDP和碳强度分别为增碳因素和减碳因素,但由于碳强度的减碳效应远小于人均GDP的增碳效应,因此山西省的总碳排放量仍呈逐年递增趋势。此外,由于人均GDP的增碳效应在减弱,而碳强度的减碳效应在增强,因此碳排放总量增长幅度呈递减趋势;产业结构因素和碳强度因素对碳排放的年均贡献率并未能像其总贡献率一样表现为负值。     

长江经济带能源消费碳排放的多变量驱动因素研究——基于扩展STIRPAT模型

采用我国长江经济带1995—2016年省域面板数据,基于扩展STIRPAT模型定量分析了长江经济带能源消费碳排放各驱动因素的影响机理。研究结果表明:(1)城市化水平因素对我国东部地区具有负向抑制作用,而对中部和西部地区具有正向驱动作用。(2)碳排放与人均GDP因素之间存在着倒"U"型曲线关系,目前只有东部地区通过了碳排放拐点,中部地区接近拐点,而西部地区碳排放量在较长时期内将持续增长。(3)产业结构和能源强度因素对碳排放均产生显著影响,且对中部和西部地区的影响远远大于东部地区,创新水平对碳排放影响微弱。(4)外商直接投资与金融发展因素对碳排放具有负向抑制作用,贸易开放度和环境规制因素的影响较小。     

长江经济带能源生态足迹空间效应分析——基于区域分工视角

考虑到全国工业主体长江经济带的生态足迹赤字较大且产业间同质化现象严重的问题,将较少涉及的区域分工因素纳入到空间模型分析框架,以探究人均能源生态足迹影响因素的空间效应。结果表明:(1)虽然我国长江经济带各省市人均能源生态足迹呈逐年上升趋势,但能源足迹强度和产值变化状况表明长江经济带能源利用的集约度在增强;(2)长江经济带人均能源生态足迹呈空间正相关关系;(3)长江经济带区域分工对人均能源生态足迹具有抑制作用,而其他控制变量则具有促进作用,其中人均GDP对人均能源生态足迹增长的贡献度最高;(4)长江经济带城镇化率、人均GDP和单位规模以上工业企业拥有的有效专利数三方面均存在着正向溢出效应。     

京津冀地区碳排放效率及减排路径研究

作为中国最重要城市群之一的京津冀地区,如何在碳达峰、碳中和的“双碳”政策目标下,实现降低碳排放总量和提高碳排放效率,对于中国经济的绿色发展具有重要意义。特别是产业疏解和京津冀一体化政策背景下,客观正确地评估碳排放效率的真实值对指导碳减排工作有重要参考意义。根据2015—2019年统计数据,利用基于非期望产出的三阶段数据包络分析和超效率数据包络分析模型,测算京津冀地区碳排放效率,研究京津冀区域碳排放效率差异化的原因,并将京津冀地区与碳排放高效率地区之间进行对比分析。结果发现：京津冀碳排放效率的差异主要来源于产业结构、技术管理水平的区别;通过与碳排放高效率地区的对比后发现,京津冀地区在碳排放效率方面的不足主要源于其区域发展不均衡导致的整体技术水平相对较低。在此基础上,提出通过加强顶层设计、优化产业结构、转变企业生产方式、改善能源消费结构、提高科技创新水平等路径,提升京津冀地区的碳排放效率。     

东北三省农业碳排放效率时空演化特征及驱动因素分析

在经济社会低碳转型变革中,农业作为三大支柱产业之一,其碳排放效率是判断农业可持续发展的重要指标。本研究采用考虑非期望产出的全局SBM模型测算东北三省36个城市在2010—2019年的农业碳排放效率,并运用空间聚类分析和地理探测器探究其空间分异特征及驱动因素,旨在为推动东北地区实现农业高质量发展提供启示。研究结果显示：① 2010—2019年东北三省农业净碳汇总量和农业碳排放效率整体呈上升趋势,从城市尺度出发计算得到效率平均值由0.540提高至0.743;其中吉林省净碳汇增量及效率在研究期内均居于首位,黑龙江省和辽宁省分别具有“高排高汇”和“低排低汇”特征,研究期内各省效率值均有提高。②空间上东北三省农业碳排放效率呈现出“区块状”分布特征,空间聚集程度逐渐增强。③从整体尺度看,将东北地区整体农业碳排放效率作为样本,农业机械率成为研究期内决定力均值最高的驱动因子,但其作用强度逐渐削弱;通过观察不同时期关键交互因子发现,社会因素作用强度逐渐增强。从区域尺度看,农业机械率是影响黑龙江省、辽宁省农业碳排放效率空间分异格局的主导驱动因子,吉林省农业碳排放效率空间分异格局的主导驱动因子是农产品规模和城镇化率;而农业机械率与农业产业结构经过空间叠加后形成的交互因子,对三个省份农业碳排放效率空间分异格局都起到决定性作用。     

我国CO_2排放的变化趋势分析——基于1995—2011年的面板数据

与传统的CO2库兹列茨曲线研究不同,用碳生产率替代人均GDP,探索碳生产率与人均碳排放的函数关系,预测了我国碳排放的拐点。结果表明,三次曲线方程能很好地反映中国碳生产率与CO2排放的关系。这种"倒N型"的演化特征表明,中国碳生产率对碳排放的影响存在两个拐点:当碳生产率为0.3368时,达到第一个拐点;当碳生产率为0.4861时,达到第二个拐点。     

黑龙江省能源消费碳排放量情景预测

采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算了黑龙江省2002-2010年的能源消费碳排放量。运用Kaya分解法,预测了黑龙江省2011—2020年在不同情境下的人均碳排放量。研究表明,2002-2010年黑龙江省能源消费碳排放量以年均8％的速度增长,人均碳排量年均增长率为8．18％。在四种经济增长情境下,黑龙江省2011—2020年人均碳排放量的年均增长率均远远低于2002-2010年,但人均碳排放量仍逐年增长,且GDP增长速度越快,人均碳排放量增长也越快。     

中部六省科技创新效率与影响因素研究

利用2001—2013年中部六省科技创新活动的投入—产出数据,运用BCC模型和Malmquist指数分别测算了研究期内各省的科技创新效率和全要素生产率变化率,并利用TOBIT模型分析了科技创新效率的影响因素。结果表明:12年间中部六省科技创新活动的综合技术效率均值呈下降趋势;各省的科技创新效率存在较大的地区差异;中部六省科技创新活动的全要素生产率2000—2007年增长了8%,2008—2011年增长了5.7%;政府资金支持对科技创新效率有显著的负面影响,外资利用水平、工业化水平和人力资源水平对科技创新效率有显著的正面影响。     

对外经济贸易对中国碳排放的影响:基于省级面板数据的实证分析

改革开放以来,我国的对外经济贸易有了显著的发展,外商直接投资和进出口的快速增长有效地推动了经济的快速发展。然而在经济发展的同时,我国碳排放水平日益提高,已成为全球最大排放国。为了更好地管控碳排放,研究外商直接投资(FDI),对外贸易与碳排放的关系具有重要意义。本文通过对我国1995—2011年29个省(市、自治区)的FDI、对外贸易对碳排放的动态效应分析发现,FDI与进出口水平的提升均有利于降低我国碳排放的水平,“污染天堂”假说在我国并未得到证实。同时,本文验证了“环境库兹涅茨曲线”在我国的存在,证实了我国的碳排放水平与人均GDP存在倒“U”型关系。     

土地利用结构和强度变化对碳排放影响分析

基于土地利用视角,分析土地利用结构和强度变化对碳排放的影响作用,为制定碳减排对策提供思路。建立扩展的STIRPAT模型,验证了包括土地利用结构和强度在内的社会经济因素变化对碳排放的影响作用。结果表明:人口总量、人均GDP、国际贸易分工、城市化水平、土地利用强度、土地利用结构等因素对碳排放表现为正向促进作用,每提高(改变)1%水平时,碳排放总量将依次提高0.10%、0.16%、0.12%、0.17%、0.21%、0.15%;能源强度因素表现为负作用,每提高1%水平时,碳排放总量将下降0.05%;土地利用强度、经济发展水平、土地利用结构等因素的变动对碳排放总量影响变动贡献率较大,贡献率大小依次为68.75%、49.73%和19.35%。据此提出,适当调整土地利用结构和改变土地利用强度以减缓碳排放的对策建议。     

国外区域资源环境承载力评价的实践案例研究

选择美国、德国和日本3国域资源环境承载力评价的实践案例,从评价方法、评价指标、评价流程等方面提炼国外区域资源环境承载力评价的一些成功经验:基于能值分析法,从资源支撑能力与废物消纳能力两个层面选择净能值产出率、环境负载率、能值利用强度等6个指标评价美国新泽西州环境承载力;基于生态足迹法,选择耕地、草地、林地等6种生态类型,从区域人均面积、足迹需求与足迹供给3个指标评价德国萨克森州生态承载力;基于向量模法,选择人均GDP、城镇化率、人均可支配收入等8个指标评价日本东北地方水环境承载力。     

近10年四川省碳排放特征分析

本文基于一次能源消费的统计数据,计算了四川省2000～2009年的碳排放总量、人均碳排放量和碳排放强度。结果表明:2000～2009年四川省能源消费总量、碳排放总量和人均碳排放量均呈显著上升趋势;第二产业碳排放量的比重最大,并且增大趋势明显;2000～2009年四川省碳排放强度年平均下降率小于国内生产总值的年平均增长率,未能实现二氧化碳的绝对减排。     

人口城镇化与经济增长、生态环境关系的实证分析

随着我国城镇化进程加快,转变经济增长方式、加强生态环境保护日益受到人们的关注。通过构建生态环境指标体系,对广东省韶关市人口城镇化率与人均GDP、人口城镇化率与生态环境综合得分运用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验,建立回归模型进行实证分析。结果表明,人口城镇化并不是韶关经济增长的主要原因,人口城镇化与生态环境之间存在负影响。因此,加快新型城镇化建设的步伐对韶关市具有重要意义。     

基于DEA-Tobit模型的福建用水效率及影响因素分析

运用DEA-Tobit两步法测算福建省各市历年(2005—2012年)用水效率概况,分析关键影响因素。结果表明,近八年福建省各市用水效率呈递增趋势,其中泉州、厦门、莆田和龙岩用水效率较高,福州、漳州、三明和宁德居中,南平整体偏低;第一产业比重、人均GDP和城镇化率是影响福建省用水效率的重要因素,影响因素系数分别为-0.009893、8.80×10-6、-0.011223。     

中国农村居民食品消费碳排放的时空格局及其影响因素

在全球气候变化背景下,研究居民食品消费碳排放具有重要的意义。本文基于全国和地区农村居民家庭食品消费量调查数据及其人均食品消费碳排放的测算,运用ArcGIS空间统计分析、地理探测器因子探测等方法,分析2000—2019年中国农村居民家庭食品人均碳排放的时空格局及其驱动因素。结果表明：①碳排放结构中升降因素叠加,人均碳排放量增速不明显。②人均碳排放量存在空间集聚效应,但集聚程度呈下降趋势。③人均碳排放量、直接与间接排放量空间分异的影响因素不同。其中,人均碳排放量主要受到猪牛羊肉消费量、食品消费支出的影响。建议从优化农村居民的饮食结构,适度减少猪牛羊肉的消费量、增加综合碳折算系数较低的禽肉、蛋类、牛奶和鱼类等动物性食品的消费量,以及加强人均碳排放量较高地区饮食结构调整和优化的指导等方面,减少农村居民食品消费的人均碳排放量。     

安徽省旅游交通碳排放测算及影响因素分析

随着旅游业的不断发展,旅游业的碳排放量问题已成为学界研究的热点。以安徽省为研究对象,从交通运输方式角度出发测算出了旅游交通的碳排放量,并运用LMDI分解模型,研究了游客人数、人均旅游消费水平、旅游产业对生产总值的贡献、单位GDP交通周转量、单位交通周转量能耗、能源结构六大旅游交通碳排放量影响因素对碳排放量的影响程度。最后,提出了应提高能源利用效率,构建绿色交通系统,加快调整能源结构,以减少碳排放。