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。     

中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004

能源消费是碳排放的主要来源。随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”。这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。     

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。     

中国碳排放变动的因素分解分析

随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,中国一次能源消费的碳排放总量不断增长.本文基于广义费雪指数(GFI)方法,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析 2000-2008年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响.该方法较之拉氏指数和D氏指数分解法,克服了它们的缺点,更好的消除了分解的残差项,得到的结果更加精确.分析表明:经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率对抑制中国人均碳排放的贡献率呈倒“U”型,并且其抑制作用当前有增强趋势,能源结构的抑制作用依然微弱.能源效率和能源结构对碳排放的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的中国人均碳排放量增长.本文得到当前能源效率因素对碳排放的抑制作用正逐渐增强,而能源结构因素对碳排放的抑制作用依然微弱,这与以往的结果不同.为了考察各种因素对中国能源消费碳排放影响的长期规律性,本文首次拟合了各种影响因素的瞬时变化率特征,进一步反映出各影响因素的动态演进过程.     

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。     

基于三部门划分的能源碳排放总量目标地区分解

中国是世界上最大的温室气体排放国,在《巴黎协定》确立2℃控温目标后,面临越来越严峻的减排压力,碳排放总量控制亟待开展。由于中国各省在经济水平、产业结构、资源禀赋等方面均存在较大差异,如何将国家碳排放总量控制目标合理分解至各省,对实现碳减排目标具有重要的意义。本文在目前碳排放目标地区分解研究和实践成果的基础上,谋求建立基于发电、产业、生活三部门划分的碳排放总量核算和目标分解方法。该方法体系首先确定国家各部门碳排放总量控制目标,其次计算当前省级部门碳排放和包含权利、责任、能力三个维度的指标体系得分,最后通过目标分解模型并根据各省在部门中的排放比例对部门碳排放总量按指标得分进行分解。在此基础上,应用该方法对"十三五"排放目标进行实证研究。结果表明,部门碳排放目标分解具有明显的地区差异性,非化石能源供应比例或电力净输出比例较大地区的发电部门总量增幅较大,产业结构相对合理或经济增长相对较快地区的产业部门总量增幅较大,终端能源结构较优或人口增长较快地区的生活部门总量增幅较大。通过本研究结果和现行省级碳强度下降目标比较、调整分解模型参数等分析,发现本研究的分解结果为发达地区分配更多排放空间,当收紧国家总量目标或降低现状排放比例对分解过程的重要程度,具有高碳特征的省份总量增幅压减甚至负增长越来越明显。该分解方法有助于地区准确了解各部门排放情况并制定有针对性的碳减排政策,促进地区的可持续均衡发展,可为国家碳排放总量控制和目标分解工作提供技术支撑。     

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。     

基于共同前沿生产理论的中国建筑业碳排放驱动因素分解：2000—2020年

建筑业是能源消耗和碳排放“大户”,识别中国建筑业碳排放的变化趋势与驱动因素,有助于厘清近年来中国建筑业低碳发展过程中政策的适用性。文章基于2000—2020年中国建筑业省级面板数据,采用共同前沿生产理论分解分析方法,并将空间异质性和规模报酬变化纳入分析框架,揭示多维技术和效率因素对中国建筑业碳排放的实际影响。研究结果表明：(1)研究期间内建筑业碳排放表现出显著的增长趋势。其中,节能技术和产出技术的进步是抑制建筑业碳排放增长的重要因素。区域间节能技术和产出技术差距均有所缩小、建筑业管理效率小幅度提高,对碳减排起到了促进作用。建筑业总产值的增长、建筑业规模效率的降低又是其碳排放增长的主要因素。(2)分地区来看,中西部地区在技术层面与东部地区形成追赶效应,这种追赶效应成为中西部地区的主要减排因素。东部和中部地区的建筑业规模效率不断下降,成为碳排放呈现总体增长趋势的主要原因。西部地区能源导向型规模效率得到提升,而产出导向型规模效率又有所下降,对该区域建筑业碳排放形成对冲效应。整体来看,不同区域间建筑业碳排放的变化及其驱动因素效应表现出明显差异,未来应根据不同区域的具体情况制定有针对性的建筑业碳...     

中国电力碳排放动态特征及影响因素研究

电力碳排放占中国碳排放总量比重较大,因此研究电力碳排放的影响因素并制定针对性减排政策对中国节能减排有重要意义。基于我国1991-2012年电力相关数据,分析了电力碳排放的动态特征,发现电力消费及其碳排放与GDP同步变化,中国电力生产的能源转换效率在提高,电力碳排放主要来源于煤炭的使用;运用对数平均迪氏指数分解方法,不仅考虑电力生产过程,而且考虑电力输配环节和电力终端消费活动对碳排放的影响,从而把中国电力碳排放增长分解为排放因子、能源结构、电力结构、转换效率、输配损耗、经济规模、人口规模、产业结构、电力强度、生活消费等10个影响因素。分解结果表明,经济规模是促使电力碳排放增长的最大因素,意味着中国电力碳排放与经济社会发展密切相关;以工业为主的产业结构使得电力消费增加,驱动了电力碳排放增长;生活消费也是电力碳排放增加的重要影响因素;人口规模、输配损耗、能源结构、电力结构、排放因子等因素也是正向效应,但影响程度较小;产业部门电力强度下降和能源转换效率提高是抑制电力碳排放增长的最重要因素;电力结构也抑制了电力碳排放增长,但影响程度较小。基于以上结论,中国需要从电力生产、输配、消费等环节入手控制电力碳排放。