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.     

浙江省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素研究

运用IPCC参考方法、Tapio脱钩模型、协整分析和Granger因果检验,研究了浙江碳排放特征及其驱动因素.结果表明:碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,多数年份碳排放与经济增长之间呈"弱脱钩"状态;经济增长、外贸和人口增长对碳排放正向驱动,能源效率和城市化对碳排放负向驱动;经济增长、外贸、城市化和人口增长是引起碳排放增长的单向Granger原因,能源效率与碳排放互为Granger原因.     

中国电力行业碳排放脱钩效应情景模拟

电力行业是全球碳排放最主要的来源,实现电力碳减排将影响中国碳中和目标的达成。该文基于中国2000-2017年的数据,从电力生产、输配、消费的视角,运用LMDI模型分解电力部门碳排放的驱动因素,并在此基础上建立系统动力学模型,设置5种不同的政策情景,模拟电力行业碳脱钩的变化趋势,结果显示:(1)对电力碳排放起正向驱动作用的有化石燃料结构、火力发电率、输配电损失、电力净出口、人均GDP、总人口和人均生活用电,起负向驱动作用的有煤耗率、电耗强度、产业结构。(2)相较于产业结构调整规划,国家制定的能耗强度目标和化石燃料发电占比目标调控碳排放的力度更大;相较于单项目标,组合型的政策规划使得碳排放与经济增速脱钩效应的变动趋势更显著。该文提出推广新型清洁电力能源、合理规划、实施精准化的组合型政策等政策建议,以期为相关部门制定政策规划实现碳减排提供可行性建议。     

基于扩展STIRPAT模型LMDI分解的碳排放脱钩因素

为研究经济发展与碳排放的脱钩情况,常用对数平均迪式指数分解法（LMDI）结合Kaya恒等式和Tapio脱钩模型计算碳变化量和弹性脱钩指数.借鉴上述方法,将STIRPAT模型与LMDI分解法相结合,建立STIRPAT模型的回归系数与碳变化量和脱钩弹性指数之间的数量关系,研究影响碳排放各因素的脱钩状态.结果表明：(1)STIRPAT模型LMDI分解法能够避免满足Kaya恒等式的IPAT模型中使用LMDI分解法时增加新变量的情况,部分新增变量往往缺乏明确的经济学含义;(2)LMDI分解将STIRPAT模型中的统计回归系数的含义,由变量的变动引起碳排放量变动的弹性系数,扩展到变量的变动引起碳变化量的倍数;(3)STIRPAT模型LMDI分解法,将数据的统计结果通过统计回归系数纳入到各因素的碳变化量和弹性脱钩指数之中,使弹性脱钩指数能够反映数据的统计信息;(4)以重庆市2001～2019年碳排放数据为例,来说明STIRPAT模型LMDI分解法可以用于判定碳排放变量的脱钩状态,能够体现数据本身所包含的统计信息,更能反映研究对象的实际情况.     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

安徽省碳排放遥感估算及其与经济增长脱钩关系研究

厘清区域碳排放及其与经济发展的关系对于区域绿色低碳发展具有重要意义。该研究利用多源遥感夜光影像构建了2000-2020年安徽省夜间灯光数据集,估算了2000-2020年安徽省碳排放,考察了碳排放在时间和空间上的变化趋势,同时探讨了碳排放与经济发展之间的相互作用机制。结果显示：(1)对比4种预测模型,CNN-BiLSTM深度学习估算模型精度最优,在显著性水平P<0.001情况下,R²为0.882 3,MAE为23.006 7,MSPE为16.39%,RMSE为33.616 1;(2)安徽省区域碳排放空间分布存在显著差异,最高地区年均碳排放为897万t/km²,碳排放极热点区从10个降至9个,极冷点区从0增至3个;(3)2000-2020年安徽省碳排放呈增长趋势,增速最高值为6.15万t/(km²·a),碳排放量与增长速率在空间分布上具有较高的相似性;(4)碳排放与经济发展之间脱钩状态逐渐改善,平均脱钩系数为0.481 4,脱钩状态以弱脱钩为主;(5)安徽省的碳排放受到人均GDP和人口规模的正向影响,且正向贡献度逐渐减...     

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.     

碳排放现状及驱动因素分解实证分析研究——以东莞市为例

根据IPCC碳排放计算指南核算东莞市2005年-2011年期间能源消费的碳排放量,并进行现状分析和采用对数平均权重分解法（LMDI）因素分解分析.研究结果表明：碳排放总量以5.8％速度增长,而碳排放强度以5.8％速度递减;煤是碳排放主源,但所占比重逐年下降;工业碳排放量比重最大,但是增速减慢;交通业、服务业和居民生活碳排放量及所占比重逐年增加;经济规模的扩大是拉动东莞市人均碳排放的决定因素,累计效应远高于能源效率和能源结构对碳减排影响.     

兰州市工业能源碳排放强度及效应研究

运用容量耦合拓展模型对兰州市2003—2013年环境系统耦合度进行评价,通过核算兰州市2003—2013年各年工业碳排放量,分析了4类工业碳排放强度变化特征,并运用LMDI模型对碳排放效应进行了多维度分解.结果表明,兰州市环境系统总体质量水平较低,环境状态指数和环境耦合度指数较低;兰州市工业碳排放总量逐年递增,碳排放与工业增加值、GDP、人口数量和城市建成区面积等呈显著正相关关系;原煤、原油、焦炭和天然气是兰州市的主要碳源,人均碳强呈显著增长态势,而工业碳强、GDP碳强、地均碳强均呈下降趋势;能源结构效应和人口规模效应在低位值附近波动变化,而能源强度效应和人均经济效应均在高位值附近波动,且后两项指标累积效应显著大于前两项指标,总体发挥正向碳增长效应.     

二氧化碳排放与经济增长脱钩关系研究

随着中国经济的高速发展,能源消耗量逐渐增大,与此相关的二氧化碳排放量也在不断增加。因此研究中国二氧化碳排放与经济增长的脱钩关系对促进节能减排有重要的意义。文章的主要目的是测算1995-2009年二氧化碳的排放清单,并绘制2009年中国碳流图,最后对二氧化碳排放与经济增长进行脱钩分析。结果表明:(1)中国二氧化碳排放总量从1995年的29.63亿t增长到2009年的68.18亿t,年均增长率为6.13%;(2)交通部门二氧化碳排放量增长最快,年均增长率达到了8.53%,热电厂、工业与建筑业、民用和商业部门对应的二氧化碳的年均增长率分别为8.23%、5.24%、0.75%,农业部门的二氧化碳排放量处在持续波动中;(3)2009年中国热电厂、工业与建筑业、交通运输、民用和商业、农业各部门二氧化碳排放分担率分别为41.9%、42.6%、8.8%、5.9%、0.8%;(4)1996-2009年中国二氧化碳排放量与经济增长经历了从弱脱钩发展为扩张性复钩最后又回到弱脱钩的过程。     

我国交通部门碳排放影响因素及减排路径研究

控制好交通碳排放对实现我国2020年温室气体排放控制目标具有重要现实意义。本文通过构建交通部门能源消费和碳排放分析模型,在分析交通碳排放主要影响因素的基础上,采用情景分析法定量分析了到2020年交通碳排放趋势,基于情景对比总结了交通部门减排路径,并提出相应政策建议。     

沈阳市经济发展演变与碳排放效应研究

正确认识城市碳排放状况,研究确保城市经济快速发展的碳减排有效措施,对促进城市经济的可持续发展、制定各种环境经济政策、确保环境社会协调发展起到至关重要的作用。论文基于热红外遥感、GIS 和大气扩散模型技术,提高了城市碳排放空间分布的模拟精度。在此基础上,分别采用环境库兹涅茨曲线（EKC）、迪氏对数指标分解法（LMDI）和系统动力学（SD）模型,分析城市经济发展与碳排放之间的耦合关系和演变态势,通过碳排放分解分析研究影响碳排放浓度变化的因素,以及城市三次产业对碳排放的生产效应、结构效应和强度效应,模拟自然发展模式和调控发展模式两种情景下城市经济发展与碳排放的发展演变趋势。研究结果表明：1989—2008 年期间沈阳市碳排放与人均GDP拟合曲线符合N型特征,沈阳市的年均碳排放已经跨过了转折点。经济增长是导致沈阳碳排放增长的主要因素。1999—2010 年沈阳市第二产业碳排放的生产效应最大,三次产业的强度效应对城市碳排放都有抑制作用。2013—2020 年调控发展模式下的城市碳排放呈下降趋势。调控管理在保证经济稳步增长的同时将有利于沈阳市碳排放的有效抑制。     

中国低碳经济发展的时空特征及驱动因子研究

为评估中国低碳经济发展水平,该文测算了2008-2017年能源消费碳排放量和碳排放强度,采用Tapio理论判定经济增长与碳排放的脱钩状态,分析低碳经济的时空演变特征及省际间、产业间的差异性;应用LMDI模型分解碳排放的影响因素,分析驱动因子的贡献率,提出节能减排及低碳发展的对策。结果表明:2008-2017年碳排放量增加到25.28亿t,增长26.65%,呈小幅度波动状态;碳强度逐年下降,由750 kg/万元(以C计)降至480 kg/万元,达到生态文明建设的重点开发区指标;2015、2016年为强脱钩的理想状态。产业间低碳发展差异性较大,其中工业碳排放占82.82%,碳强度为740 kg/万元;批发、零售业和住宿、餐饮业碳排放仅占0.94%,碳强度为20 kg/万元。华东、华南地区碳排放分别为最高和最低,山东、海南省分别为最高和最低;西北、华南地区碳强度分别为最高和最低,宁夏区、北京市分别为最高和最低;经济发展水平对省际间的脱钩状态影响较大,需要制定促进西部地区低碳发展的政策。经济增长和能源强度分别是促进和抑制碳排放的最大驱动因子;采取改善能源结构、提高利用效率、发展低碳产业、提倡低碳生活的对策。     

盐化产业发展与碳排放的脱钩及减排压力分析:以自贡市为例

作为重点高耗能产业之一,盐化产业节能减排对地区低碳发展具有重要意义;盐化产业的发展与碳排放的脱钩状态以及减排压力分析是其发展低碳经济的基础。以四川省自贡市为例,对自贡盐化产业的发展现状以及该产业对自贡市经济增长的重要作用进行了分析。根据IPCC指导目录和方法估计出自贡市盐化产业的二氧化碳排放,运用Tapio脱钩指标计算自贡经济增长与盐化产业二氧化碳排放之间的脱钩关系。在分析自贡盐化产业能耗、排放及节能减排现状的基础上,与国家(省、市和行业)先进指标值进行比较,结合自贡市盐化工业"十二五"期间的能源消耗指标要求,探讨自贡盐化产业减排的压力。提出自贡市盐化产业节能减排重点要依靠产业结构调整和工业发展提速来完成。     

中国工业二氧化碳排放的影响因素分析

以气候变暖为特征的全球气候变化问题日益严峻的情况下,二氧化碳排放研究已经受到各方关注.采用LMDI方法,利用中国1995-2007年工业能源消耗数据,分析了影响中国工业二氧化碳排放总量、人均工业二氧化碳排放量和工业二氧化碳排放强度的因素,结果表明:人口因素是拉动中国工业二氧化碳排放总量增加的主要因素,经济发展是拉动中国...     

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.