基于LMDI模型和Q型聚类的中国城镇生活碳排放因素分解分析

为研究城镇居民生活碳排放特征及影响因素,基于LMDI模型从全国和省级层面研究了我国30个省、自治区、直辖市（不含港澳台及西藏自治区）2006-2015年的城镇生活碳排放,将城镇生活碳排放分解为生活能源消费结构效应、生活能源强度效应、消费倾向效应、人均可支配收入效应和城镇人口规模效应,分析各效应逐年和累积效应贡献度以及区域差异,并基于LMDI模型的计算结果对我国30个省、自治区、直辖市进行Q型聚类分析.结果表明:①从全国层面看,人均可支配收入、城镇人口规模是刺激因素,其中,人均可支配收入的影响效应最为显著,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度抑制了生活碳排放的增长.②从省级层面看,人均可支配收入、城镇人口规模的累积效应均为正,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度对各省、自治区、直辖市生活碳排放的影响效应有正有负,显示出显著差异.因此,政府应引导城镇人口合理增长,并积极制定相应政策优化居民生活能源消费结构.在制定碳减排战略时,要将省级生活碳排放的表面特征与其潜在驱动力相结合,根据不同区域有针对性地实施碳减排政策,同时应及时作出调整,以应对不同的发展阶段.      

上海市终端能源消费的CO2排放影响因素定量分析

以对数平均指数法(LMDI)方法为基础,探讨了包括生活能耗在内的上海市终端能源消费CO2排放影响因素的分解方法,定量研究了能源强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口数量等影响因素对CO2排放变化量的贡献率.研究表明,上海市2005~2009年CO2排放增长了2949万t,如果不采取任何减缓措施,经济增长和人口数量增加将导致CO2排放增长量相当于现在的2.5倍.能源强度下降、能源结构优化和产业结构调整起到了减缓CO2排放增长的作用,对减缓CO2排放增长的贡献率分别为-98%、-50%和-22%.与2000~2005年对比分析发现,工业部门能源强度下降和能源结构优化的减缓作用都有所下降,而产业结构调整开始发挥减排的作用,但贡献率还很低.生活能耗的CO2排放影响因素中,相较于人口数量增长,人均生活能耗上升是导致CO2排放增加的主要因素,且贡献率逐渐增大.     

中国居民能源价格扭曲的家庭消费效应

以电力能源为研究对象,选取2014—2018年中国家庭追踪调查(CFPS)与能源价格扭曲指标的匹配数据,从微观家庭层面经验考察了居民能源价格扭曲对家庭消费的影响及其作用机制。结果表明:(1)普遍存在负向扭曲的居民电力价格提升了居民家庭消费水平,特别是增加了居民家庭的电能、食品、衣着鞋帽、设备及日用品、交通通信、文教娱乐及其他分项消费支出。(2)居民能源价格扭曲通过收入效应与互补效应影响居民家庭消费水平及其结构。(3)居民能源价格扭曲的家庭消费效应在城乡家庭之间、城乡各收入组家庭之间存在异质性。居民能源价格扭曲对农村家庭消费水平的促进作用比城镇家庭更大,同时,居民能源价格扭曲对城乡家庭消费的促进作用都体现在提高各自高收入组家庭消费。这些结论可为推进能源市场化改革并建立公平与效率兼容的能源价格机制提供决策参考。     

陇中黄土丘陵地区农村生活能源消费的环境经济成本分析

陇中黄土丘陵地区经济贫困、环境脆弱、生活能源短缺,生物质过量消费成为生态环境退化的重要驱动因素。论文通过问卷调查获取相关数据,并建立计量模型,基于替代性分析估算了不同用能结构情景下的环境经济成本。结果表明,现状户均生活能源消费2 112.44kgce/a,人均428.59kgce/a,用能水平较低。目前农户消费能源选择的主要依据是能源的现金支出和可获得性。与农户现状用能结构相比较,4种替代结构的能源消费总成本、环境成本、经济成本及现金支出差异较大。利用沼气和太阳能的结构各项成本低,应是今后农村能源建设的方向。     

基于信息熵的城市居民家庭能源消费结构演变分析——以无锡市为例

受能源赋存状况及经济发展水平影响,不同地区之间的能源消费结构往往存在很大差别,对其结构演变很难用一个具体的指标来衡量。论文通过信息熵的引入,试图来解决这个问题,并最终取得了满意的效果和结论。对无锡市1990～2002年间城市居民家庭能源消费结构的熵值演变特征进行动态分析后发现,1994年前后,无锡市城市居民家庭能源消费结构信息熵的变化呈现出截然相反的特征,并且与城镇居民实际可支配收入及人均能源消费总量变化高度相关。在深入分析其演化特征和原因的基础上,对无锡市城市居民能源消费结构的演化方向作出了展望。     

高寒藏区农牧村家庭能源消费特征及影响因素——以甘南高原为例

能源是消除贫困和实现经济社会与人类发展的重要因素。文章在对甘南高原23个乡镇357个家庭用能资料分析的基础上,研究了高寒藏区农牧村家庭能源消费的特征及主要影响因素。结果表明:1农牧村人均能源消费量为996.05 kgce,以畜粪等生物质能为主,能耗水平高,消费品质差,综合热效率只有18.77%,大部分农牧民还停留在满足基本生存需求的状态;2从牧区到农区,能源消费结构由单一转向多元化,热效率从16.87%提高到23.93%,人均能耗水平逐渐降低,空间阶梯特征明显;3农牧村家庭能源消费模式是多种因素影响的结果,其中牧区主要受生活方式、家庭规模和宗教支出的影响,农牧交错区主要受家庭规模、家庭年收入、家用电器种类和年均取暖时间的影响,农区主要受人均耕地面积、家庭年收入和家庭规模的影响;4结合农牧村实际情况,建议实施牧民定居工程、增加现代能源供给、鼓励使用新能源设备、推广生物质能高效清洁利用技术、强化农牧民的节能环保意识,在保证农牧民基本能源需求的基础上,尽可能减轻能源消费带来的环境压力。     

采煤地区农户生活用能的碳排放及其影响机制

研究采煤地区农户生活用能的碳排放,有助于更好地认识和制定农村减排的相关政策。以渭北“黑腰带”中部白水县地下采煤区为例,采用对比分析法、联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的碳排放计算方法,定量探究采煤地区农户生活用能的碳排放及其影响机制。结果表明,采煤地区农户生活用能的碳排放（1 639.56 kg C/户）少于非采煤区（1 747.77 kg C/户）,前者主要来源于煤炭、薪柴、电能,三类能源贡献了96%以上,煤炭达61.72%;后者主要为薪柴、煤炭、秸秆、电能,较分散多元,整体以薪柴（41.30%）为主。采煤地区农户商品性能源消费 1 443.2 kgce/户,非采煤区为1 014.47 kgce/户,没有呈现用能结构向商品化转变而碳排放增多的状况。碳排放与用能类型、使用数量及排放系数相关,有碳排放的能源使用数量越多,排放系数越大,碳排放量越多。采煤是造成农户生活用能及其碳排放较正常状况下有所差异的根源和主要诱因。应改良用能灶具以提高利用热效,增加沼气等新型用能份额,关注用能的区域差异带来的不同排放效果。     

基于IPAT扩展模型分析人口因素对碳排放的影响

以5个典型国家(中国、日本、印度、德国和美国)为研究对象,利用IPAT模型比较分析了人口总量、能源强度和人均财富对碳排放的影响程度.结果表明:中国和印度的人口总量是影响其碳排放变化的主要因素;而美国和日本财富的积累刺激碳排放增加的作用明显.基于1978─2007年中国人口和能源相关数据,以STIRPAT模型为框架,分别构建了总人口模型及家庭户模型,用于分析我国人口数量、人口结构、能源强度及消费变化对碳排放产生的影响.经模型验证发现,家庭户模型的解释力度总体优于总人口模型.碳排放量的各解释因素按其影响程度的大小依次为平均家庭户规模、人均居民消费额、人口结构、能源强度和家庭户数.针对适应低碳发展的人口政策提出了相关建议.      

农村居民生活碳达峰路径及对策

全国碳达峰目标已经明确,农村居民生活能源消费是碳排放增长的重要来源,亟待得到有效控制.为研究农村居民生活碳达峰路径,基于农村居民生活能源消费现状分析,采用碳排放系数法对2000—2018年农村居民生活的碳排放进行核算,基于情景分析法,从能源消费结构调整的角度,设定不同情景分析农村居民生活的碳达峰时间及峰值.结果表明:①2000—2018年,农村居民生活碳排放量、人均碳排放量均呈快速上升趋势,其中农村居民生活碳排放量占国家碳排放总量的3.0%~4.0%.②在2030年国家碳排放强度下降65%的目标下,农村居民生活同步碳达峰目标约为3.64×108 t;农村居民煤炭消费的碳排放已在2017年达峰,总量达峰则依托于能源结构调整情景实现目标.③基准情景下,2030年前无法实现碳达峰;政策情景下,将在2027—2028年达到峰值,峰值约为3.66×108 t;优化情景下,将在2024年达到峰值,峰值约为3.44×108 t.④基于能源结构调整的碳达峰路径主要表现为煤炭消费占比降至18.0%左右,天然气、电力、其他能源消费占比分别提至1.5%、35.0%、30.0%左右.研究显示,促进碳达峰的措施可重点从完善顶层设计、制定农村能源发展战略规划、推动分布式能源系统建设、加强节能减排技术保障、创新资金支持、普及绿色低碳生活方式等几个方面加强实施,从而推动农村的能源变革与节能减排.      

基于供需视角的中国煤炭消费演变特征及其驱动机制

作为全球煤炭消费和碳排放最大的国家,中国煤炭消费的演变趋势及其驱动机制,一直是科研工作者和政策制定者比较关注的议题。以2013年中国煤炭消费总量28亿tce为关键时间节点,对比分析煤炭消费动力机制的差异性。通过分别构建侧重供给侧分析的LMDI模型和侧重需求侧分析的IO-SDA模型,以期揭示中国煤炭消费的演变特征及驱动机制。主要结论如下：（1）基于供给端的因素分解分析,中国的煤炭消费主要由经济增长效应、能源强度效应、产业结构效应和能源结构效应共同驱动。2013年以来的GDP增速放缓、产业结构和能源结构的深度调整,以及能源消费强度的持续降低是煤炭消费总量下降的关键所在。（2）基于需求侧的结构分解分析,中国的煤炭消费主要由固定资本形成总额、出口和城镇居民消费所影响。出口紧随固定资本形成总额,是煤炭消费增长的两大需求端驱动因素,但是,由出口诱发的煤炭消费量在2007年全球金融危机之后达到阶段性峰值。城镇居民消费在2017年超越出口,成为当前煤炭消费增长的第二大需求端驱动因素。（3）基于最终需求视角,分行业煤炭消费呈现出由“出口到固定资本形成总额再到城镇居民消费”拉动的变化特征,同时,行业发展的煤炭资源依赖性逐步降低。     

甘肃黄土丘陵地区农户取暖用能需求的评价

甘肃黄土丘陵地区冬季温度多处于0 ℃以下,农户取暖水平低。论文通过实地观测记录获取数据,建立趋势面模型,核算采暖期累计温差和实际用能消耗,提出以16 ℃的室内温度为小康取暖标准。参考国家相关标准,比较实际用能和应用节能技术下用能的热效率。结果表明,陇东长官村和陇中河畔村农户采暖期累计温差分别为23 002 h·℃和36 390 h·℃,实际取暖能耗分别为926 kgce/a和1 199 kgce/a。农户取暖用能数量虽不少,但目前只解决了小康水平下39.6%和46.6%的取暖需求。取暖用能的综合热效率只有17%左右。如果应用节能技术,能耗会大幅降低,提高综合热效率的潜力巨大。因此,通过住房的节能改造和用能设施的改善来提高房屋的保暖性、降低单位面积的热损耗是今后解决取暖用能问题的主要方向。     

青藏高原东北部土族家庭能源消费特征

家庭能源消费特征因受地理环境及文化等影响而存在显著的人文空间差异,尤其是对于特色或边远少数民族地区,迫切需要加强相关调查实证研究。基于青海省100户土族家庭的实地调研,从收入水平分组视角考察其能源消费特征,分析家庭能源消费活动的环境效应,并构建物质流模型予以可视化分析。结果表明：土族家庭年人均能源消费量为3473 kgce,以煤炭、薪柴和秸秆等为主;随着收入水平提升,能源消费结构逐渐向多元化转变且对能源重要性的认知逐渐从生物质能源转向商品能源。家庭能源消费导致的年人均CO₂、N₂O、NO_X、SO₂和TSP的产生量分别为1856.87 kg、117.10 g、254.46 g、451.87 g和520.74 g。未来应增强清洁能源利用水平,统筹推进青藏高原地区生活能源消费的可持续转型。     

On the confluence of city living,energy saving behaviours and direct residential energy consumption

The purpose of this study is to shed light on the connection between income, dwelling type, tenure type and city living, in terms of both a household’s energy saving behaviours and direct residential energy consumption. This study employs data from the Household Energy Consumption Survey, Australia. Using a seemingly unrelated regression (SUR) system of equations the results reveal some key mechanisms which may allow householders to realise lower levels of energy consumption and hence lower carbon emissions. The results indicate that there are characteristics unique to living in a city that are linked to higher levels of direct residential energy consumption. On a number of measures (e.g. household income, tenure type and dwelling type), the results point to a lower likelihood of engaging in energy saving behaviours in cities. Also, depending on the number of energy saving behaviours, these actions have the potential to more than offset higher direct residential energy consumption of householders residing in separate houses. Coupled with these findings renters, a more vulnerable social group, are found to be significantly disadvantaged, suffering from a much lower adaptive capacity. Specifically, householders who rent their home are 77% less likely to have solar electricity. A result which may reflect differences in access to opportunity. Further, householders who rent are less likely to engage in energy saving actions. A finding which may reflect difference in ontological security and the greater psychological burden associated with undertaking energy saving behaviours (a barrier) borne by renters not shared with home owners.     

沼气建设对促进农村经济发展效益分析

针对河南省9个县(市)中9个乡(镇)的农户沼气使用情况,按比例选择不同生态模式,入户调查了沼气建设前后农户各类能源消耗情况,农业生产投入与产出等80多项指标,定量对比分析了沼气户与非沼气户在能源消耗量及消耗成本、种植业和养殖业发展以及主要气体污染物减排等情况。结果表明沼气建设项目的实施大大降低了传统能源消耗量和消耗成本,促进了种植业和养殖业的发展,减少了污染物的排放,改善了农户居住环境,提高了作物产量,增加了农民收入,具有明显的能源效益、经济效益、环境效益和社会效益。     

不同补贴机制下的农村清洁取暖价格政策分析

补贴是北方农村清洁取暖价格政策的重要方面,确保兼顾清洁能源替代和农村居民取暖福利,从而实现政策的可持续性. 基于天津、衡水、德州3个城市的实地调研数据,通过配对样本t检验、多元回归和费用效益分析方法,探究了不同补贴机制下的清洁取暖价格政策对居民用能行为和取暖福利的影响. 结果表明:①清洁取暖价格政策会导致取暖成本增加,补贴会显著提高用气量和体感温度,但使各城市面临较大财政压力. ②各地农村清洁取暖价格政策在对用能行为、污染减排效果的影响方面存在较大差异. ③一次性补贴通过减少清洁能源消费量同时增加体感温度,提供了扭曲的价格信号. ④家庭收入显著影响清洁取暖价格政策效果. 因此,一次性补贴需要向从量补贴转变,补贴可以考虑向低收入家庭倾斜或者实施阶梯化的补贴. 为建立清洁取暖长效机制,一方面可以考虑针对农村清洁取暖建立区域大气污染补偿机制,从而推动各地建立因地制宜的清洁取暖价格补贴机制;另一方面可通过改进清洁取暖技术来降低成本,同时开发多种形式的清洁能源. 从长远看,仍需要增加农民保持可接受的收入水平的机会,逐步降低农村居民对清洁取暖补贴的依赖性.      

基于农户生计的乡村能源消费模式研究——以陕南金丝峡乡村旅游地为例

为探讨乡村旅游发展对农户生计转型及能源消费模式产生的影响,论文借鉴可持续生计理论,以陕南金丝峡乡村旅游地为例,通过入户调查与访谈,构建能源消费-生计多样性模型对农户分类,基于用能多样性矩阵与效益评估法,分析不同生计类型农户用能结构及其综合效益,继而依据灰色关联分析,识别影响农户能源消费的主要生计资本因子,并总结农户能源消费模式转变的驱动机制.结果表明:① 参与旅游经营与不参与旅游经营的两大类农户中,农户用能多样性水平随生计多样性水平的提高而上升;② 与非旅游经营户相比,旅游经营户商品能源消费大幅增加,新型能源迅速推广,传统能源消费有所降低,能源消费模式向优质化和商品化发展;③ 不同类型农户用能综合效益差异明显,旅游经营户用能综合效益(16.96 元/kgce)明显大于非旅游经营户(13.53 元/kgce),表明旅游经营户从能源消费中获益更多;④ 促使农户能源消费模式变化的主要影响因素是物质、人力和金融三大生计资本.乡村旅游业发展带来了农户生计资本与策略的变化,并成为农户能源消费模式转变的重要驱动力,最后为进一步改善环境政策和优化能源利用,提出了相应的对策和建议.     

甘肃省城镇不同收入水平群体家庭生态足迹计算

生态足迹是测度环境可持续发展的新方法。家庭生态足迹H(ousehold EcologicalFootprint,H EF)是利用生态足迹方法研究家庭消费所产生的环境影响。通过计算不同收入水平群体的家庭生态足迹,比较不同收入水平群体H EF差异,可以进一步揭示各收入水平群体间存在的“生态足迹掠夺”和生态足迹占用公平性。在阐述家庭生态足迹内涵意义及计算方法的基础上,以甘肃省2002年城镇不同收入水平群体为例进行实证研究。通过计算得到甘肃省2002年不同收入群体的家庭生态足迹分别为:最高收入群1.412×106ghm₂,高收入群1.131×106ghm₂,较高收入群1.860×106ghm₂,中等收入1.793×106ghm₂,较低收入群1.536×106ghm₂,低收入群0.724×106ghm₂,最低收入群0.578×106ghm₂,全省平均1.265×106ghm₂;分析经济收入与家庭生态足迹的关系表明,每增加1000元人均可支配收入,将增大0.2ghm₂家庭生态足迹;引入生态足迹掠夺及总生态足迹掠夺,并进一步计算生态足迹不公平系数为0.24,表明收入不同引起的足迹消费的不公平不突出。     

China’s carbon emissions from urban and rural households during 1992-2007

In China, Rapid economic growth has stimulated fast urban expansion and rural household income and consumption expenditure. In current paper, an input-output method is used to determine the impact of China’s increased urban and rural household consumption on carbon emissions. The results shows that the direct and indirect CO₂ emission from household consumption accounted for more than 40% of total carbon emissions from primary energy utilization in China in 1992-2007. The population increase, expansion of urbanization and the increase of household consumption per capita all contribute to an increase of indirect carbon emissions, while carbon intensity decline mitigates the growth of carbon emissions. Therefore, at the domestic level, household consumption is of great significance for CO₂ emission, which could be mitigated through changing the composition of goods and services consumed by households, and switching to consumption pattern of less carbon-intensive products. The government must consider the substantial contribution of household consumption to carbon emissions when China is encouraging consumption in order to address the current global financial crisis.     

森林转型的微观机制——以重庆市山区为例

20世纪80年代以来,我国进入森林转型阶段。系统认识森林转型的微观机制,有利于提出针对性的促进森林面积增长的措施,而已有研究未做深入分析。利用重庆市“两翼”地区的1 015份农户调查数据,论文从农户尺度分析了森林转型的微观机制及其主要影响因素。结果显示：在农户尺度上,森林转型的微观机制有薪柴替代、耕地撂荒、牲畜养殖数量减少及林果种植。农业劳动力向非农就业转移能够加快薪柴替代、林果业发展,同时也能造成耕地撂荒、牲畜养殖数量减少。此外,提高煤炭等替代能源的可获得性及加快政府沼气政策的实施和普及能加快薪柴替代;耕作半径、劣质地及野猪破坏会造成耕地撂荒,而地质灾害隐患和缺少灌溉及其他农户耕地撂荒行为等也对耕地撂荒具有一定影响;地方鼓励政策会加快林果业发展。最后,提出了加快森林植被恢复的建议。     

Statistical regression modeling for energy consumption in wastewater treatment

Wastewater treatment is one of critical issues faced by water utilities, and receives more and more attentions recently. The energy consumption modeling in biochemical wastewater treatment was investigated in the study via a general and robust approach based on Bayesian semi-parametric quantile regression. The dataset was derived from a municipal wastewater treatment plant, where the energy consumption of unit chemical oxygen demand (COD) reduction was the response variable of interest. Via the proposed approach, the comprehensive regression pictures of the energy consumption and truly influencing factors, i.e., the regression relationships at lower, median and higher energy consumption levels were characterized respectively. Meanwhile, the proposals for energy saving in different cases were also facilitated specifically. First, the lower level of energy consumption was closely associated with the temperature of influent wastewater, and the chroma-rich wastewater also showed helpful in the execution of energy saving. Second, at median energy consumption level, the COD-rich wastewater played a determinative role in the reduction of energy consumption, while the higher quality of treated water led to slightly energy intensive. Third, the higher level of energy consumption was most likely to be attributed to the relatively high temperature of wastewater and total nitrogen (TN)-rich wastewater, and both of the factors were preferably to be avoided to alleviate the burden of energy consumption. The study provided an efficient approach to controlling the energy consumption of wastewater treatment in the perspective of statistical regression modeling, and offered valuable suggestions for the future energy saving.