不同能源政策下苏浙沪能源消费碳排放高峰估计

中国要实现2030年左右达到CO2排放峰值目标,最终要落实到区域层面上。长三角地区作为中国经济的领头羊,其节能减排政策制定对其它省区具有示范作用。基于经济平稳增长模型对江苏省、浙江省和上海市未来的能源消费碳排放量进行了估计,并模拟了不同能源政策情景对能源消费碳排放的影响。研究表明:(1)基准情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰分别出现在2034年、2033年和2032年。(2)不同的能源政策对碳高峰的影响不同。能源结构调整情景和能源效率提高情景下,江苏省、浙江省和上海市的能源消费碳排放高峰都能提前到2030年以前,完成2030年碳排放达到峰值的目标。综合能源政策情景模拟结果显示,同时调整能源结构和提高能源效率,碳减排效果更加明显。     

基于ARDL模型长三角碳排放、能源消费和经济增长关系研究

碳排放量、能源消费量和经济增长间存在着密切的关系。长三角地区(研究该区域为上海、浙江、江苏,简称长三角,下同）碳减排措施的实施是否会影响长三角地区的经济增长,能源消费量、能源结构和碳排放量间存在何种联系,这些均是在长三角碳减排政策制定中亟待考虑的问题。利用1990~2010年,长三角的能源经济样本数据,使用ARDL模型和格兰杰因果检验模型（Granger）定量的研究了上述几个因素之间的关系。研究发现：当碳排放量、能源消费和经济增长分别为回归变量时,均存在其它解释变量和每个回归变量间的长期稳定的协整关系。在长期关系中,存在经济增长对碳排放量的负向弹性影响。能源消费对经济增长的影响为正,能源消费每增长1%,经济增长0.67%。碳排放量对经济增长的长期影响为负,碳排放量每增长1%,经济则减少0.49%。Granger因果关系的研究表明：滞后长度分别为3,4时,存在从经济增长到能源消费和碳排放量倒的单向因果关系。不存在从能源消费和碳排放量到经济增长的单向因果关系,且亦不存在碳排放量和能源消费的双向因果关系。在长三角,制定和实施适当的节能减排政策将不会阻碍该地区经济增长。节能减排政策的制定,应首先考虑能源结构优化,降低长三角高碳能源的消费比重     

中国能源开采业碳排放脱钩效应情景模拟北大核心CSCDCSSCI

厘清能源开采中的碳脱钩问题,对于推动能源绿色开采和能源富集区高质量发展具有重要意义。本文基于广义迪氏指数分解模型和系统动力学模型,分析了能源开采业碳排放的主要驱动因素及脱钩效应,并通过情景模拟,评估了中国能源开采业碳脱钩的潜力,提出了能源绿色开采的政策建议。研究结果表明:①2009—2017年中国能源开采业碳排放呈现出先增后降趋势,2012年达到拐点5.26亿t后开始下降,2017年达3.65亿t。整体来看,产业规模效应对碳排放增长的贡献最大,能源强度效应也有部分贡献;投资效应、能耗效应、碳强度效应、技术效应与碳排放之间呈正相关关系,是主要的碳减排驱动因素。②基于能源-环境-经济的系统动力模型,能有效解释能源开采与碳脱钩效应之间的传导机理;碳强度效应、技术效应和碳排放因子是影响碳脱钩潜力的主要因素。2006—2017年间,中国能源开采业碳排放与GDP增长之间,除2008、2014—2016年表现为强脱钩,2009、2011年表现为扩张性负脱钩外,其余年份均表现为弱脱钩关系。③预计2020—2030年,中国煤炭、石油和天然气开采业碳排放与GDP增长之间,在基准情景下呈现出弱脱钩效应,在规划情景下自2014—2030年间均呈现出强脱钩效应;然而,碳排放与其能源产出之间,2021—2030年在基准情景下呈现扩张连接效应,在规划情景和对比情景下表现出程度不一的衰退脱钩效应。据此,未来中国能源开采业碳脱钩的政策重点,一方面应注重环境政策、税收政策、技术政策等政策变量间的协同作用,着力调整煤炭和石油天然气开采业的投资强度和产出规模,优化能源进口结构,进一步减少能源生产碳排放强度,提升能源绿色生产水平;另一方面,还应着力能源开采业能源消耗结构和能耗强度的调整,革新采掘技术和设备,以进一步降低碳强度,走高质量发展之路。     

中国能源开采业碳排放脱钩效应情景模拟

厘清能源开采中的碳脱钩问题,对于推动能源绿色开采和能源富集区高质量发展具有重要意义。本文基于广义迪氏指数分解模型和系统动力学模型,分析了能源开采业碳排放的主要驱动因素及脱钩效应,并通过情景模拟,评估了中国能源开采业碳脱钩的潜力,提出了能源绿色开采的政策建议。研究结果表明:①2009—2017年中国能源开采业碳排放呈现出先增后降趋势,2012年达到拐点5.26亿t后开始下降,2017年达3.65亿t。整体来看,产业规模效应对碳排放增长的贡献最大,能源强度效应也有部分贡献;投资效应、能耗效应、碳强度效应、技术效应与碳排放之间呈正相关关系,是主要的碳减排驱动因素。②基于能源-环境-经济的系统动力模型,能有效解释能源开采与碳脱钩效应之间的传导机理;碳强度效应、技术效应和碳排放因子是影响碳脱钩潜力的主要因素。2006—2017年间,中国能源开采业碳排放与GDP增长之间,除2008、2014—2016年表现为强脱钩,2009、2011年表现为扩张性负脱钩外,其余年份均表现为弱脱钩关系。③预计2020—2030年,中国煤炭、石油和天然气开采业碳排放与GDP增长之间,在基准情景下呈现出弱脱钩效应,在规划情景下自2014—2030年间均呈现出强脱钩效应;然而,碳排放与其能源产出之间,2021—2030年在基准情景下呈现扩张连接效应,在规划情景和对比情景下表现出程度不一的衰退脱钩效应。据此,未来中国能源开采业碳脱钩的政策重点,一方面应注重环境政策、税收政策、技术政策等政策变量间的协同作用,着力调整煤炭和石油天然气开采业的投资强度和产出规模,优化能源进口结构,进一步减少能源生产碳排放强度,提升能源绿色生产水平;另一方面,还应着力能源开采业能源消耗结构和能耗强度的调整,革新采掘技术和设备,以进一步降低碳强度,走高质量发展之路。     

碳交易背景下中国石化行业2020年碳减排目标情景分析

石化行业作为中国八大典型高碳排放产业之一,也是碳市场参与的重要行业.在国家2020年碳排放强度目标的约束下,客观评价其行业减碳的压力,对于政府部门科学制定各个行业碳排放配额的分配方案具有重要支撑作用.同时,亦对于通过低碳转型升级实现行业的可持续发展和支撑国家的工业减排目标具有理论和现实意义.本文针对石化行业9个子部门,结合我国经济发展的总体背景和趋势以及石化行业的相关数据,以2010年为基准情景,在2020年国家碳排放强度分别下降45％和50％的减排约束目标下,构建了一个动态CGE模型——PCCGE,借助GAMS软件模拟分析,预测了到2020年国家和石化行业经济总量、能源消费结构和碳排放量及碳强度等的变化趋势.研究结果表明,相比基准情景,在45％、50％的碳强度减排目标下,国家和石化行业的经济增长、能源消费结构和碳排放强度等指标分别受到一定程度影响,其中,50％的减排目标对国家整体经济增速影响更为明显;对煤炭、石油这两种高碳能源的需求产生了较显著的约束效应;相比国家45％-50％的低碳发展目标,石化行业减碳承受压力达到60.63％至64.78％,面临着艰巨的减排任务与挑战.最后,文章结合低碳市场化背景提出了如下建议:科学预测典型离碳行业的减碳潜力,谨慎应对石化等行业企业参与碳市场交易过程中碳配额指标的制定与分配;充分利用技术创新和能源结构调整等战略,提高可再生能源的使用规模,促进能源消耗结构的优化和调整;构建石化行业节能低碳技术产学研协同创新体系,解决共性节能技术瓶颈;实施石化行业企业低碳发展战略,建设完善碳排放管理体系是行业节能减碳的重要手段.     

能源活动碳排放核算与减排政策选择

应对气候变化的科学基础是摸清区域碳排放基本状况,对碳排放现状的梳理是探索环境改善路径的依据。探索低碳发展路径的核心在于减排政策选择,同时也是实现可持续发展的条件保障。京津冀协同发展背景下区域环境保护及大气污染治理成为研究热点,河北省资源环境容量与经济增长之间的矛盾日益凸显,生态文明、可持续发展的要求促使探明环境现状,研究节能减排低碳发展的创新机制。摸清河北省碳排放基本现状,探明能源需求和碳排放的演变规律,对河北省探索低碳发展路径具有实践意义。本文基于河北省全域的数据资料和实地调查,核算了河北省下辖11个地级市能源活动引起的碳排放,分析了2005-2013年碳排放的时空演化规律,以情景分析方法为基础,预测了河北省到2030年的碳排放状况。认为:第一,能源活动的碳排放量从研究时间尺度上来看,始终保持增长的趋势,且2009年以后增长更为显著;从空间尺度上来看,唐山市的排放始终是全省最高。第二,基于情景分析对河北省能源活动的碳排放可能状况进行预测。基准情景是排放量最高的情景;低碳情景下2025年前后碳排放量基本稳定;强化低碳情景下设定2030年回到2005年的排放水平上,人均碳排放量始终保持下降,2030年将与全国2012年的人均排放平均水平相当。     

基于系统建模的城市土地利用碳达峰仿真研究——以江苏省为例

实现碳达峰是中国应对全球气候危机的关键举措。按照“理论-模型-实证”逻辑框架,在理论分析基础上,构建城市土地-经济-碳排放系统动力学模型,对江苏省城市碳达峰路径进行多情景仿真模拟。结果表明：(1)江苏省未来经济总量、结构持续增长优化,增加第三产业投资能有效促进产业结构升级,但会降低经济增长速度;(2)城市用地呈不断增长趋势,但其增长动力持续减弱,在减碳发展情景下,城市建设用地总量在2033年达到峰值5 514.96 km²,出现“城市收缩”现象;(3)产业结构和能源效率优化能降低城市能耗需求,但其仍保持增长趋势,在减碳发展情景下,江苏省最快于2025年达到CO₂排放量峰值65 790万t,相对于持续上涨的CO₂排放量,现有碳汇用地对实现碳达峰目标作用有限。因此,针对实现碳达峰的主要影响因素,提出：在稳定经济增长的同时,从提升能源和用地效率入手降低能源需求和碳汇用地损失,加快技术创新优化能源供给结构,进而实现碳达峰目标。     

中国电力行业的全周期碳足迹

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10⁹t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10⁸t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10⁷t,青海最低仅1.17×10⁶t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10⁸t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10⁸t,其中内蒙古最高达2.64×10⁸t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10⁸t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10⁶t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。     

中国城市碳达峰路径及其驱动因素的结构分解

碳达峰和碳中和是生态文明建设整体布局的重要一环,是实现中国绿色低碳高质量发展的重要举措。该研究首先基于校准的夜间灯光数据,运用从上至下估算方法对中国267个地级及以上城市的碳排放量进行反演模拟测算;然后,综合运用高斯回归、支持向量机、梯度提升等机器学习算法,科学预测各个城市的碳达峰路径;最后,运用拓展的广义迪氏指数方法对2000—2030年地级及以上城市碳排放演变的驱动因素进行分解,结果显示：(1)中国二氧化碳排放总量呈持续增长态势,各城市增速不同且差异较大,形成“发达城市高排量,欠发达城市低排量”的态势。(2)267个样本城市中,仅有苏州市、贵阳市等6个城市可以提前达峰或按期达峰,比重仅占2%;上海市、广州市、杭州市等252个城市将在2031—2034年达峰;北京市、珠海市等9个城市将长时期延期达峰。(3)运用拓展的广义迪氏指数进行结构分解后发现,能源消费规模、产出规模、固定资产投资规模等因素对各城市碳排放基本保持促增作用,而产出碳强度、投资碳强度等则基本保持促降作用。优化绿色低碳发展区域布局,推动低碳产业集群建设,兼顾城市“稳发展”与“促减排”是“双碳”目标有序推进的重要保障。     

长三角城市工业碳排放及其经济增长关联性分析

根据《IPCC国际温室气体清单指南》中的参考方法对长三角16个城市2005～2009年的工业碳排放进行核算,具体分析比较16个城市的化石燃料的碳排放量、工业碳排放强度、工业碳排放变化率等影响因素,并通过关联性分析和脱钩分析对比城市工业碳减排现状与发展趋势,得出:(1)2009年长三角工业碳排放量达到20 979.79万t,其中煤炭消耗产生的碳排放量占主导,达到95.25%;(2)2005～2009年长三角16个城市的平均工业碳排放强度从1.25t/万元降低到0.88t/万元,上海的工业碳排放水平一直保持较低水平,江苏8个城市的工业碳排放强度较为接近,浙江省的7个城市工业碳排放强度差异明显;(3)长三角地区的碳排放强度与工业经济强度两者之间存在明显的负相关性;(4)工业增加值与工业碳排放量脱钩分析显示上海等13个城市落在弱脱钩区域。     

长三角地区能源消费与区域发展相互关系及其影响因素

以长三角地区上海、江苏和浙江3省市为研究对象,运用Johansen协整检验、向量误差修正模型（VEC）和Granger因果检验等方法分析能源消费与经济发展的相互关系,并利用LMDI方法对3省市1995~2007年的能源强度进行分解分析,得到能源消费与区域发展关系的影响因素。结果表明：近年来长三角能源消费形势严峻,并较多地受到产业结构调整的影响。上海和江苏的能源消费在一定程度上拉动了经济发展,但是随着产业结构的调整,上海工业结构的调整促进了能源强度降低,而江苏却正好相反。近年来,浙江省的经济发展对能源消费的影响比较显著,随着该省工业规模扩大,能源强度有所升高,但是其产业结构的调整有利于降低能源强度。     

黄河三角洲高效生态经济区工业结构调整与碳减排对策研究

通过调整工业结构控制和减缓碳排放是当前完成节能减排任务的重要途径。本文通过碳排放测算方法和Tapio脱钩状态分析模型,首先分析了黄河三角洲高效生态经济区(以下简称黄区)工业与碳排放的现状;然后利用LMDI分解模型分析了影响碳排放的主要因素;运用LEAP模型,对黄区工业碳排放情景进行设置预测;最后提出了对策建议。得出以下重要结论:12005-2012年黄区碳排放量上升趋势明显。其中,重点控排行业的碳排放量占碳排放总量的比重在85%以上;但碳排放强度呈下降趋势且处于相对脱钩状态。2经济总量是碳排放增加的主要因素,产业结构和技术效率是碳减排的主要因素,但产业结构的减排效果不明显,这也意味着其减排潜力较大。3比较基准情景、低碳情景和强化低碳情景,强化低碳情景下的碳减排潜力最大,但此情景下的经济社会发展将会受到一定程度的影响,而低碳情景下的发展模式相对较为合理。依据上述结论,从产业结构、能源结构及技术进步等方面提出对策建议,以期优化黄区工业结构、有效控制和减缓碳排放,实现经济与环境的协调发展。     

中国资源型城市CO_2排放比较研究

城市,特别是资源型城市,作为践行国家应对气候变化战略行动的重要主体,在绿色发展转型以及生态文明建设进程中正面临诸多现实挑战。资源型城市能否实现低碳发展转型,关乎我国在国际社会上承诺的中长期碳减排目标能否最终实现。为此,本研究基于中国高空间分辨率网格数据(CHRED),综合运用DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)、分类比较研究和情景分析等方法,对我国126个资源型城市的CO_2排放特征进行了系统分析,揭示了这些城市在能源结构和产业结构方面面临的诸多挑战,分析了这些城市未来碳排放趋势和碳减排潜力。研究结果显示:在正常达峰情景下,2030年126个资源型城市将以72.65亿t的CO_2排放量达峰,约占当年全国CO_2排放总量的60%;在提前达峰情景下,资源型城市将在2025年以53.78亿t的CO_2排放量达峰,约占当年全国CO_2排放总量的45%左右。最后,针对我国资源型城市的绿色低碳发展转型以及碳排放达峰管理提出几点建议:一是加强能源统计工作,促进资源型城市碳排放信息化管理平台建设;二是加强体制机制建设,健全资源型城市绿色低碳转型制度体系;三是改善以煤炭等化石燃料为主导的能源消费结构,提高清洁燃料利用的比重;四是加快绿色低碳技术发展,推动产业优化升级和碳排放强度明显下降。     

中国工业碳排放达峰的情景预测与减排潜力评估

实现2030年碳排放达峰不仅是中国为应对全球气候变化向国际社会做出的郑重承诺,也是中国未来经济结构转型与可持续发展的必然选择。基于中国实现2030年碳排放达到峰值的宏观目标为背景,本文以中国碳排放的主要行业工业为研究对象,首先运用拓展的STIRPAT模型对工业及其9个细分行业的碳排放达峰进行了情景预测,然后基于公平和效率的双重视角对工业细分行业的减排潜力进行评估。研究表明:(1)仅有低碳情景和抑制排放情景2可以实现中国碳排放2030年达峰,低碳情景是实现中国工业碳排放达峰的最佳发展模式,达峰时间最早(2030年),峰值最低(140.43亿t)。激进排放情景则是最差的发展模式,达峰时间最晚(2036年),峰值也最高(150.09亿t)。(2)工业内部各细分行业碳排放的最优达峰情景差别较大。建材和纺织制造业能够实现提前达峰,可以在这类行业率先实施达峰管理措施,使其带动其他行业陆续达峰。(3)最具减排潜力的行业是石油制造业,其次是电力行业,这些减排潜力较大的行业应该成为国家节能减排的重点对象。(4)基于工业各细分行业在减排公平性和效率性上的差异将工业9个细分行业分为四类。其中,石油、钢铁制造业和电力行业属于"高效高公平行业";化工、建材制造业属于"低效高公平行业";采掘业属于"高效不公平行业";纺织、轻工和机电制造业属于"低效不公平行业"。中国应针对不同类型的行业制定出相应的减排战略,将减排重点放在各行业最具潜力的方面。最后,文章对实现中国工业碳排放达峰管理提出了几点政策建议。     

基于碳平衡核算的寒冷地区高校校园低碳建设策略研究

以校园碳平衡核算为主要技术手段的量化分析,能够目标明确的阐释校园内碳排放和碳吸收情况,根据碳排放量和碳吸收量占比制定相应的校园低碳减排建设策略,对高校今后的低碳化发展能够提供科学性、准确性的量化依据。本文考虑到碳排放因子的差异性,以实体项目作为分析基础,遴选与集成既有碳排放核算方法,进行了寒冷地区校园碳平衡核算。目标校园为山东建筑大学新校区,计算边界为山东建筑大学新校区空间范围内所有建筑和设施运行产生的、与学校日常事务相关的全部能源消费CO2排放。计算时间以2014年为参照基准年份,以2015年为主要计算年份。碳平衡计算结果表明:2015年校园碳排放量,建筑为20 051 t,交通为171 t,生活为6 576 t;碳吸收量中绿植固碳11 936 t,光伏固碳266 t,净排放24 596 t。校园碳排放系数为3.02,人均碳排放系数为1.04。分析核算数据,校园内碳排放量主要集中于建筑的日常运行用能排放,建筑用能排放中煤炭电力天然气,所涉及耗能用途主要为冬季采暖、空调、照明、热水及炊事。因此,这些用能成为影响校园碳排放的主要影响因素,据此提出高校校园碳减排策略,主要包括:基于碳平衡预测下的校园规划;遵从地域气候特征的生态补偿;建筑单体的低碳化设计与改造;设备系统的低碳化调适与更新;可再生能源的替代性应用。     

上海市产业结构和能源结构的变动对碳排放的影响及应对策略

节能减排是政府工作的一项重要任务,为了给上海碳排放政策的制订提供有效的参考依据并提出合理的应对策略,采用IPCC 2006年提出的各类能源排放二氧化碳量的计算方法,根据近年来上海工业能源消耗和GDP增长及产业结构变化相关数据,分析了上海城市的碳排放变化趋势,探讨了产业结构和能源结构变动对碳排放量的影响。研究表明,能源结构的变动尤其是高排碳的煤类能源比重下降,热、电等能源比重上升,是上海万元GDP碳排放量下降的主要原因。针对能源结构的发展趋势,提出继续优化能源结构,降低煤类能源比重,鼓励使用电、热类能源,促进产业结构升级,尤其是促进第三产业的发展,利用上海周边资源开发潮汐能等新能源促进能源类型的多元化等多种应对策略。     

数字经济是否有效促进了节能和碳减排?北大核心CSCDCSSCI

中国作为世界上最大的能源消费和碳排放国,节能减排形势十分严峻。然而,数字经济发展方兴未艾。为探析数字经济发展如何影响能源消费和CO_(2)排放,该研究以中国2011—2019年30个省份面板数据为样本,运用熵值法测析各省份数字经济发展水平,构建双固定效应模型实证分析数字经济与能源消费和数字经济与碳排放间存在的正“U”型或倒“U”型关系。结果表明:①中国数字经济发展水平存在省际和区域差距,广东和东部地区数字经济发展水平最高,青海和西部地区数字经济发展水平最低;②数字经济与能源消费规模和数字经济与碳排放规模均存在显著正“U”型关系,而数字经济与能源消费结构、数字经济与能源消费效率和数字经济与碳排放效率均显著存在倒“U”型关系,数字经济发展的节能效应大于碳减排效应;③东部、中部、西部及东北地区的数字经济与能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率和数字经济与碳排放规模、碳排放效率间的非线性关系存在异质性;④数字基础设施、数字创新环境、数字用户规模及数字产业规模对能源消费规模、能源消费结构、能源消费效率的非线性影响存在差异,对碳排放规模、碳排放效率的非线性影响亦存在差异。据此,从缩小数字经济发展水平差距、制定数字经济发展政策、改善数字创新环境,增加数字用户规模三方面提出相关政策建议,以期为中国发展数字经济的同时兼顾节能减排效应提供实证支撑和理论依据,助推实现碳达峰、碳中和目标。     

能源结构优化对低碳山东的贡献潜力

优化能源结构降低碳强度是建立环境友好型、资源节约型低碳经济发展模式的有效途径之一。基于山东省总人口、地区生产总值、居民消费水平、能源生产量、工业产值占比等社会经济指标的历史数据和不同组合情景下的预测数据,研究了能源结构优化对低碳山东的贡献潜力问题。首先运用情景预测、GM(1,1)预测与多元回归组合预测模型对2013年到2020年的一次能源消费量及其相关变量进行了预测;其次,采用马尔可夫链模型预测了2013年到2020年山东省能源消费结构的变化趋势;最后,考虑到技术进步、经济结构以及产业结构等对碳强度目标的实现也具有显著作用,当将能源结构作为一个驱动因素分析其变化对实现碳强度目标的贡献时,需将其他因素的作用剔除,因此,本文重新界定了能源结构优化对碳强度目标"贡献潜力"的定义,即指不同能源结构调整幅度情景中碳强度的"下降幅度"相对于不调整时碳强度"下降幅度"的增加值与碳强度"目标下降幅度"的比值。并在此基础上,分9种组合情景评估了2020年能源结构优化对实现山东省碳强度目标的贡献潜力。结果表明:在相同的经济增速下,能源结构调整幅度越大,碳强度"下降幅度"越大,能源结构优化对碳强度目标的"贡献潜力"也越高;在相同的能源结构调整幅度下,经济增速越低,碳强度"下降幅度"越小,但是能源结构优化对碳强度目标的"贡献潜力"越高。在每种情景下能源结构优化对实现山东省碳强度目标均有一定的贡献潜力,但是,能源结构优化对实现山东省碳强度目标贡献潜力作用有限,即使在优化能源结构对碳强度目标"贡献潜力"最大的情景(大幅调整能源结构、经济低速增长)中,其贡献潜力也仅为10.953 3%。因此,能源结构优化对实现低碳山东有一定的贡献,但是仅靠能源结构优化无法完全实现碳强度目标,政府、企业及社会还需要采取产业结构调整、碳排放技术升级等措施。     

基于Divisia分解法的江苏沿海地区碳排放影响因素研究

能源消费是碳排放的主要来源。随着江苏沿海经济的快速发展,能源消费的增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,因此碳排放呈增长趋势。为了研究影响江苏沿海地区碳排放的因素,采用对数平均权重Divisia分解法,建立江苏省沿海地区人均碳排放量的影响因素分解模型,分析了2000～2008年经济发展、能源结构和能源效率对江苏省沿海地区人均碳排放的影响。研究结果表明：经济发展对江苏省沿海地区人均碳排放的贡献值和贡献率均呈指数增长趋势,能源效率的提高和能源结构的改善对人均碳排放的抑制作用比较有限,经济发展是造成江苏省沿海地区人均碳排放量快速增长的主要因素。通过研究,为江苏沿海地区控制和减少碳排放提供一些针对性的措施