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.     

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.     

中国建筑业碳排放强度影响因素分析

针对2000—2014年我国建筑业构建了碳排放强度测算模型,并基于对数平均迪式指数分解法(LMDI)对碳排放强度的影响因素从能源碳排放强度效应、能源结构效应、能源强度效应以及间接碳排放强度效应4方面进行了分解分析,结果显示:2000—2014年我国建筑业碳排放强度出现了两次波动,但总体呈下降趋势,间接碳排放强度效应对碳排放强度变化起主要作用,是阻碍建筑业碳排放强度下降的主要因素,能源结构效应与能源强度效应对其贡献较小,二者在碳排放强度上升阶段对其变化起抑制作用,在碳排放强度下降阶段对其变化起促进作用。     

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

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.      

湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素分解研究

定量分析和测算能源消费的碳排放,是全球气候变化研究领域重要的基础工作之一。研究基于1980-2008年时间序列的统计数据,采用对数平均迪氏分解法,定量分析湖北省一次能源消费的碳排放驱动因素。研究认为经济快速发展是人均二氧化碳排放增长的主要驱动因素,而能源效率的变化则是人均碳排放增长的主要拉低因素,湖北省的能源消费结构比较单一、大量依赖煤炭,所以能源消费结构没有变化对人均碳排放量变化影响不大。根据以上结论,建议加大力度,优化产业结构、调整能源结构和提高能源效率,从3个层面采取措施实行低碳发展。     

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。     

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.     

中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分析

纺织服装行业是中国的重要民生产业。中国纺织服装行业在快速发展的过程中,消耗了大量的能源,并产生了较多的碳排放,分析探讨该行业能源消费碳排放的影响因素对实现行业的节能减碳和低碳发展具有重要意义。文章基于对数平均Divisia因素分解法(LMDI)建立了中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分解模型,并对影响行业碳排放量的产业规模、产业结构、能源结构、能源强度等因素进行了实证分析。结果表明,在1991-2009年间,产业规模的扩大是纺织服装全行业、纺织业及纺织服装、鞋、帽制造业碳排放量增加的最主要拉动因素,能源强度因素的提高对于减少碳排放量具有重要意义。产业结构优化对于减少行业碳排放量的效果有限,能源结构调整尚未达到减少行业碳排放量的效果。     

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.     

碳排放与能源消费和经济增长的灰色关联分析

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题。研究碳排放与经济增长、能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标。选取2001～2009年碳排放与能源消费、经济增长数据,运用灰色关联分析模型,分别计算碳排放与能源消费、经济增长的灰色关联度。研究结果表明,无论是从折线的相似程度还是相对于始点变化速率的接近程度来看,碳排放曲线与能源消费曲线、经济增长曲线十分相似,说明碳排放与能源消费、经济增长之间存在紧密联系。     

重庆市工业耗能相关碳排放变化驱动因素研究

在构建重庆市工业耗能相关碳排放影响因素分解模型的基础上,采用因素分解方法分析了过去十余年间(1999²011)4种驱动因素对重庆市工业碳排放变化的影响,并识别出关键驱动因素。结果显示:能耗增长的主要原因是工业经济发展;工业能源强度是促进重庆市工业耗能相关碳减排的主要影响因素;产业结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化的影响存在波动,但其累积效果表现为减排;能源结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化没有显著影响。最后,结合各关键因素的未来发展趋势,提出重庆市工业未来低碳发展的可行途径为技术进步和产业升级。     

2005～2009年南京市二氧化碳排放特征研究

采用IPCC报告(2006版)提供的计量方法与碳含量缺省值,对南京市能源消费碳排放进行了计量研究.结果表明:从2005～2009年,CO2排放总量从8.05×107t增加到1.02×108t,人均CO2排放量从11.7 t/a增加到13.2 t/a,但CO2排放强度持续降低,从3.34 t/万元下降到2.41 t/万元...     

水泥行业二氧化碳排放统计——以贵阳市为例

本文从水泥行业二氧化碳的排放统计出发,研究二氧化碳排放的重要影响因素、二氧化碳排放的指标体系,从而得出一套水泥行业二氧化碳排放统计的核算方法.以贵阳市为例,从三种不同活动水平的统计数据对水泥行业生产工艺过程中产生的CO2排放量进行估算比较,验证统计核算方法的有效性,为贵阳市乃至全国水泥行业CO2的减排提供一个可行的科学依据.     

中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

陕西省建设用地增长与碳排放变化的相关分析

通过分析2002~2011年间陕西省建设用地和碳排放的变化,基于LMDI模型分解方法,探讨了10年间建设用地变化对碳排放增长的影响。结果表明:研究时序内,陕西省建设用地和碳排放量均呈增长态势,建设用地年扩展率1.25%,碳排放年均增长8.84%,建设用地变化与碳排放量正向效应显著,建设用地对碳排放的贡献度为12.36%,对建设用地采取总量控制原则,能有效控制碳排放量,对陕西省实现"十二五"期间碳减排目标具有重大意义。     

基于Theil指数KAYA分解的中国碳排放差异性分析

为了量化2005至2010年中国各省区市之间碳排放差异性及其变化趋势,本文运用Theil指数KAYA分解方法进行研究,结果表明:全国人均碳排放差异逐年减小,能源强度是差异的主要影响因素,人均GDP是人均碳排放差异缩小的主要原因;东中西部和东北地区区域划分方法的组内差异大于组间差异,且中西部地区内部差异是造成全国差异的主要原因;相对"十一五"能源强度目标分解,"十二五"碳强度目标分解已考虑省市区差异,但其基本上根据人均GDP差异进行分组,且很大程度沿用了东中西部和东北地区区域划分。因此,建议在对各省区市分配减排指标时,考虑各地经济发展水平差异的同时兼顾产业结构和资源禀赋,并根据中西部地区内部排放差异将目标分解方案精细化     

水泥行业节能减排与清洁生产——以鞍山某水泥有限责任公司清洁生产为例

以典型的水泥行业清洁生产审核为例,阐述传统的水泥行业,通过实施清洁生产是实现企业节能减排的重要手段之一,从而实现企业环境效益、经济效益双赢,为水泥行业的可持续发展奠定基础。