环渤海地区碳排放影响因素分解及其差异研究

在Kaya公式的基础上对环渤海地区碳排放影响因素进行了分解,并对各省市碳排放状况进行了对比分析。结果发现,环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势。其碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响。各省市碳排放量均呈加速增长趋势,能源结构仍以煤炭为主,产业结构有待优化。结合研究结果,从加强低碳技术创新、优化能源消费结构、开发绿色能源、宣传低碳观念角度提出了相关碳减排建议。     

基于变参数模型的北京碳排放影响因素研究

基于STIRPAT模型,建立了北京碳排放与经济发展水平、能源消耗强度、产业结构和能源消费结构间的变参数模型,得出以下结论：①经济发展水平、能源利用效率和能源消费结构与人均碳排放正相关;产业结构大多数年份与人均碳排放负相关.②经济发展水平对人均碳排放的变弹性系数最大,依次是能源消费结构、能源利用效率和产业结构.③经济发展水平、能源利用效率和产业结构的变弹性系数呈现先升后降再升的趋势,只是上升和下降转折点有差异,能源消费结构变弹性系数波动较大.     

中国碳排放与经济增长关系的实证研究

计算了1985—2010年中国能源消耗产生的碳排放量。结果表明,近25年来中国碳排放量快速增长,期间又可分为两个明显的阶段:1985—2002年的缓慢增长阶段和2002—2010年的快速增长阶段。运用协整检验、误差修正模型和脉冲响应函数对中国经济总量和碳排放量的长短期关系进行分析。结果表明,中国经济总量和碳排放量存在着长期的协整关系,经济增长在短期和长期对碳排放具有正向调节效应,短期正向冲击效应有增加趋势,长期冲击效应出现减弱趋势,提出了减少碳排放的对策建议。     

基于STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——以黑龙江省为例

定量分析碳排放驱动因素,对优化能源结构、调整产业结构、推进技术进步、发展低碳经济具有重要的理论和现实意义.利用碳排放估算模型,测算了黑龙江省1995-2012年能源消费的碳排放量.基于扩展的STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、经济发展水平、城市化率、人口总量对碳排放量有正向驱动作用,而产业结构、能源强度对碳排放总量的增加具有抑制作用,提出有效促进能源消费结构优化、加大产业结构调整、大力推进技术创新是实现黑龙江省低碳经济发展的有效路径.     

海岛地区海洋碳汇量核算及碳排放影响因素研究——以辽宁省长海县为例

海洋是全球最大的碳汇集聚区。随着气候问题的不断加剧和对节能减排要求的不断提升,包括我国在内的一些国家非常重视碳汇和碳排放的平衡与改善。以辽宁省长海县为例,基于海洋碳循环过程,测度海岛地区海洋碳汇量与碳排放量,并运用STIRPAT模型与岭回归模型对长海县地区碳排放量影响因素进行分析。结果表明:长海县海洋碳汇量走势呈先递增后递减的态势,碳排放量呈波动上升趋势;富裕程度、能源强度和人均旅游产值与碳排放量呈正相关,它们每变化1%,碳排放量将分别增加0. 6358%、0. 3356和0. 2894%。该研究在为海岛地区碳汇量核算提供新思路,测度各因素对碳排放的影响程度,为政策制定提供参考。     

碳排放与经济增长关系及驱动因素分析——以西北地区为例

选取2000--2010年我国西北地区（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）5个省区能源消费数据和经济数据作为样本数据,根据IPCC碳排放计算指南,测算出西北各地区的碳排放量;采用脱钩理论对西北地区碳排放与经济增长脱钩状态进行分析,运用LMDI分解方法构建碳排放因素分解模型深入研究其驱动因素.研究结论显示,2001-2010年西北地区经济增长与碳排放的脱钩状态趋于不稳定状态,其中2002年、2004年为强脱钩,2001年、2007年、2009年、2010年为弱脱钩,2003年、2005年、2008年为扩展性负脱钩,2006年为增长连接;经济规模持续扩大是西北地区碳排放快速增长的关键因素,能源强度下降是抑制西北地区碳排放增长的主要因素,产业结构优化升级和能源结构调整是控制碳排放增加的潜在因素.     

河南省能源消费碳排放特点分析及政策取向

根据IPCC模型计算1995-2009年河南省能源消费碳排放量.结果发现,河南省碳排放强度在1995-2002年间呈下降趋势,2002-2007年出现反弹,2007年后再次下降;居民生活碳排放变化不大,农业和批发业碳排放量较小,交通部门近年有所增加,电力和工业部门是主要碳排放源,占80％以上;煤炭消耗是河南省碳排放的主要来源,占总排放量的93％以上,石油和天然气相对较小.因此,电力和工业部门应作为河南省碳减排重点,大力发展可再生能源是实现碳减排的重要途径.     

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。     

长江经济带能源消费碳排放与经济增长实证分析——基于弹性脱钩模型

基于我国1995—2015年长江经济带能源消费数据测算碳排放总量,借助弹性脱钩模型分析碳排放与经济增长的脱钩状态,利用等维灰色递补GM(1,1)模型进行预测。结果表明:①1995—2015年长江经济带碳排放量逐年增长,约70%的碳排放来自于工业部门;原煤和电力碳排放量占总量1/2左右;江浙、湖南与四川分别成为东、中、西部地区的碳排放中心;②长江经济带碳排放与经济增长脱钩先后经历:较理想的弱脱钩状态恶化为增长连结甚至扩张的负脱钩状态,逐渐改善为增长连结或弱脱钩状态,再进一步改善为弱脱钩或强脱钩状态;③2016—2026年长江经济带能源消费、碳排放及GDP均持续增长,导致能源消费与经济增长、碳排放与经济增长均呈现出弱脱钩状态,而排放与能源消费呈现出增长连结状态,该状态与理想的强脱钩状态尚有一定的距离。     

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。     

基于碳排放的秦皇岛市工业产业结构优化研究

根据联合国政府间气候变化专门委员会推荐的方法,计算了秦皇岛市工业行业2005-2010年的能源消费碳排放。秦皇岛市工业效益偏低,重工业比例偏大和以煤炭为主的能源结构是碳排总量和碳排放强度的主要驱动力。改造提升传统主导产业,做强装备制造业,加快工业园区建设,完善产业链,改善能源结构等是秦皇岛市工业产业结构优化的主要途径。     

能源工业发展、环境治理对火电碳排放的响应贡献——基于陕西省1995—2014年火电碳排放数据实证

借鉴国家推荐方法测算1995—2014年陕西省火电碳排放数据,以能源工业发展、环境治理指标作为内生变量,采用协整方法和误差修正模型分析三者的长期均衡与短期影响机制,基于方差分解细化了动态能源工业发展、环境治理对火电碳排放的贡献度。结果表明:陕西省火电碳排放从1995年的1891.63×10~4t增加到2010年峰值的11086.14×10~4t,此后由于能源效率的提升碳排放下降。长期看,陕西省应逐步减缓火电碳排放量,能源工业发展与环境治理的贡献度为5%和6%,具有较大的提升空间。     

基于LMDI法的湖南省碳排放强度影响因素解析

利用2005—2015年湖南省煤炭、石油、天然气三种主要能源的终端消费量,计算逐年碳排放量与碳排放强度,运用对数平均权重分解法(LMDI)探讨了产业结构、能源强度和能源结构对于碳排放强度的贡献率。结果表明:2005—2015年湖南省碳排放强度降低了0.339 t/万元。其中,能源强度对碳强度降低的贡献率最大,为94.5%,能源结构偏小,为16.4%,而产业结构抑制了碳强度的降低,贡献率为-10.9%。因此,湖南省节能减排应着重从优化产业结构、降低能源强度等方面着手。     

基于SBM—DEA浙江省碳排放效率时空演变研究

推进高质量绿色发展,碳减排治理需要综合考量碳排放效率。运用Undesired-super efficiency SBM模型与Malmquist指数模型对2010-2019年浙江省11个地级市的碳排放效率进行测算,在此基础上,运用固定效应分析影响该省碳排放效率的因素。结果表明:(1)浙江省碳排放效率受规模效率制约,空间上具有分异性且固化效应明显。(2)浙江碳排放冗余量大、减排潜力高,可减排规模、相对减排潜力与碳排放纯技术效率呈反向变化。(3)浙江省碳排放效率与经济发展水平、对外开放程度呈正相关关系,与要素禀赋、能源结构、产业结构和技术水平呈负相关关系,产业结构对碳排放效率影响最大。     

我国工业行业的产业升级与碳排放关系分析

文章首先测算了我国工业各行业近十几年来的碳排放量,并总结了我国工业行业碳排放的特征,进而运用灰色关联度方法分析了我国工业行业碳排放量与产业发展之间的关系。研究结果表明：产业产值与碳排放之间存在着密切联系。通过测算工业各行业单位GDP碳排放量的变化,分析了工业行业产业结构与碳排放的关系,最后文章针对上述研究结果提出了减少碳排放的政策建议,以为我国发展低碳经济服务。     

2000～2020年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析

为评估山东省种植业碳排放及碳汇特征，基于排放因子法构建了山东省种植业碳排放量、碳汇量核算体系，利用基尼系数评价了16地市区域差异，构建耦合模型研究了净碳汇与种植业产值之间的关系，利用核密度函数分析了净碳汇空间差异动态演进过程。结果表明：2000～2020年山东省种植业碳排放量先上升后下降，碳汇量、净碳汇、净碳汇强度均波动上升；各地市种植业碳排放量、碳汇量及净碳汇呈现一定的区域差异，平均碳排放生态承载力处于“相对平均”状态；净碳汇与产值耦合效果一般；净碳汇由两极分化演变为单极化，地区间差异有扩大趋势。根据结论提出种植业碳减排增汇建议，对山东省早日实现“双碳”目标起到积极作用。     

基于VAR模型的经济发展与碳排放的动态响应研究——以云南省为例

将能源消费构成中的煤、石油和天然气消费量折算成碳排放量,采用VAR模型与脉冲响应函数方法对碳排放与经济增长之间的动态响应关系进行计量研究,定量分析经济增长与资源环境压力的关系。研究表明,经济增长与碳排放之间存在紧密的关系。一方面,经济增长短期内会导致碳排放与资源消耗增加,但长期来看经济增长对碳排放降低能起到一定的促进作用;另一方面,碳排放的增加在短期内会促进GDP的增加,但长期来看碳排放的增加会制约经济的增长,且最后对经济增长的作用趋弱。     

基于多元回归分析的我国能源消费量预测研究

针对目前我国能源消费量预测中变量选取单一、预测误差较大等问题,结合我国能源消费实际情况,引入GDP、人口、煤炭消费量、通货膨胀率建立了我国能源消费量预测的多元回归模型.利用该模型对1985-2010年能源消费量进行拟合,拟合效果较好;利用该模型对2011-2013年能源消费量进行实际预测,最大误差为1.708％,平均误差为1.3269％,最小误差仅为0.6748％,预测精度较高,为我国能源消费量预测提供一种新的途径.     

中国沿海区域旅游发展与碳排放脱钩关系研究

引入旅游节能弹性和旅游减排弹性分指标构建旅游发展与碳排放脱钩模型,分析了中国沿海区域2003—2012年旅游发展与碳排放的脱钩关系及时空演变趋势,并根据十年平均发展情况将我国沿海11省(市)划分为三类。研究结果表明:沿海区域旅游发展与能源消耗脱钩程度较好,主要表现为弱脱钩;旅游减排弹性值较高,能源消耗与碳排放脱钩程度较差,并且没有明显改善趋势;旅游发展与碳排放总脱钩以弱脱钩和增长连结为主;辽宁、河北、山东和广西近十年旅游发展与碳排放脱钩关系呈增长连结状态,海南省虽属于增长连结,但旅游减排脱钩程度极低,其余省份则处于弱脱钩状态。据此,提出提高能源效率、改善能源结构、发展新能源等建议,以促进旅游业节能减排。     

区域能源利用的碳足迹及其对生态经济影响分析

运用碳排放足迹的相关含义以及研究方法估算了2004-2008年江苏省能源利用的总碳排放、总碳足迹、碳足迹的产值与强度以及生态压力,提出了相应的管理策略.研究结果表明:总碳排放从2004年的41793.07万t上升到2008年的64750.84万t,一直呈现上升的趋势;总碳足迹由2004年的0.87 hm2/人上升到20...