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.     

上海市碳排放强度的影响因素解析

采用对数均值迪氏分解（LMDI）法对1995—2008年上海市碳排放强度进行分解分析. 结果表明,产业部门能源强度的下降是上海市碳排放强度下降的主要原因,贡献率为67.6%. 进一步分析显示,上海市能源强度的下降主要来源于第二产业,但由于传统的工业节能改造的潜力有限,近年来工业能源强度下降的速度逐渐放缓,其对碳强度减排的贡献趋于减少. 能源结构和产业结构的调整是碳排放强度下降的次要原因,贡献率分别为18.2%和14.2%. 但是能源结构和产业结构仍然存在较大的调整空间,这2个因素有望对碳排放强度的下降作出持久的贡献.      

中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解

在研究近16 a(1995—2010年)中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上,采用LMDI分解方法,将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。结果表明:①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势;②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降,其它地区正好相反或维持不变;③经济发展效应对碳排放有最强正影响,能源强度效应对碳排放有最强负影响;④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响,经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区,能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用,能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响,对碳排放的影响有较大波动。     

基于LMDI的长江经济带交通碳排放变化分析

基于LMDI分解模型,探究了2000~2019年长江经济带交通运输业碳密度、运输结构、能源效率、能源强度、经济结构、经济水平以及人口规模等因素对交通碳排放的贡献程度及时空特性,并使用泰尔指数测算了碳排放的区域差异性.结果表明,经济规模持续扩张是长江经济带交通运输业碳排放增长的第一主导因素,对碳排放的正向驱动效应为116.33%,其次是人口规模（6.19%）;运输结构和经济结构的转变则是抑制碳排放增长的关键因素,其负向驱动率分别为-26.18%和-16.25%;而技术水平（能源效率和能源强度）的提升有助于抑制碳排放增加.此外,基于人均碳排放和碳排放强度的泰尔指数均显示长江经济交通碳排放量的区域差异性明显,其中区域内差异大于区域间差异,且基于碳排放强度的区域差异呈现出“俱乐部趋同”现象.最后,对长江经济带交通绿色发展提出了政策建议.     

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.     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

河南省农田生态系统碳源/汇时空分布及影响因素分解

为明确河南省农田生态系统碳源/汇分布特征及影响因素,利用2010—2020年河南省农作物播种面积、产量等数据估算农田生态系统碳源/碳汇量,分析其时空特征,并采用对数平均迪式指数法（LMDI加法分解模型）分别对碳源/汇的影响因素进行分解.结果表明,2010—2020年,河南省农田生态系统碳排放呈先增后降的趋势,田间氮肥施用所造成的碳排放贡献率最大,达74.39%～76.35%.各地市农田生态系统的碳排放量、增幅及单位播种面积碳排放强度均存在显著差异.河南省农田生态系统碳吸收呈上升趋势,净增6.0×107 t,增幅为22.93%.各地市碳吸收量及单位播种面积碳吸收强度均呈增长态势,河南省农田生态系统碳汇能力不断增强,且碳吸收量大于碳排放量.在碳源影响因素分解中,农业能源利用水平和农业低碳技术水平的提高、劳动力规模的控制可有效减少碳排放;在碳汇影响因素分解中,碳汇系数、碳汇技术水平与碳吸收量呈正效应,且小麦碳汇能力最强.建议通过提高能源利用水平和低碳技术水平、调整农作物种植结构、发展循环农业模式等措施,实现农田生态系统降碳增汇.     

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。     

1995—2005年中国碳排放核算及其因素分解研究

采用1995—2005年中国各行业的相关统计数据,基于IPCC温室气体清单方法,构建了碳排放核算的项目框架,对中国历年的碳排放进行了核算;并应用因素分解方法对中国历年来碳排放量和碳排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。结论如下:①中国碳排放总量呈先缓慢减少后快速增加的态势,2005年中国碳排放达22.02×108t,比1995年增加了66%,由于林业的碳汇功能,2005年净碳排放量为19.05×108t;②碳排放强度的变化量总体上表现为增长态势,2002年前碳排放强度逐年减小,2002年后碳排放强度变化量转为正值,其中技术进步是碳排放强度变化的主要因素;③GDP增长是碳排放总量增加的主要动力,技术进步因素是碳排放量降低的主导因素;④工业部门对碳排放总量和碳排放强度的变化起决定作用,因此工业部门是实现碳减排的关键。     

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.     

中国碳强度下降和碳排放增长的行业贡献分解研究

现阶段碳强度约束性指标和总量控制碳排放权交易试点是中国温室气体减排的两种重要手段,研究各行业及其相关因素对全国碳强度和碳排放变化的影响机制对制定行业碳强度减排政策和选择碳交易体系纳管行业具有重要意义.运用LMDI模型对1996~2010年中国碳强度以及碳排放变化进行了行业贡献分解.结果表明,全国碳强度下降受各行业碳强度和增加值占比变化的影响,前者贡献较大,后者贡献较小;全国碳排放增长受各行业碳强度和增加值变化的影响,前者起到抑制效应,后者发挥决定性的促进作用.电力、热力的生产和供应业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,交通运输、仓储及邮电通迅业,化学原料及化学品制造业等5个行业对全国碳强度下降和碳排放增长的贡献最大;石油加工及炼焦业和建筑业对全国碳强度下降贡献较小,但对碳排放增长贡献较大;它们是我国碳强度约束和总量控制试点应当重点关注的减排领域.第三产业对全国碳排放增长的贡献呈上升趋势,尤其是交通运输、仓储及邮电通迅业和批发和零售贸易业、餐饮业,应当逐步加强对其进行碳排放管控.     

工业碳减排绩效及其影响因素动态分解

进入21 世纪以来,中国工业碳排放总量仍在波动中增长。为了考查近10 a 来中国工业碳减排绩效,并定量分析影响工业碳减排的主要因素对碳减排的贡献变化情况,论文通过构建中国工业碳排放数据库并运用“精确”的Laspeyres 分解方法,对中国2001-2010 年36 个工业行业CO₂减排的影响因素进行了动态分解,研究结果表明：①虽然中国工业CO₂排放总量在不断增加,但CO₂排放增长率和工业碳排放强度双双降低,在考察周期内,CO₂排放总量从2001 年 2.89×10⁹ t 增长到2010 年7.16×10⁹ t,工业碳排放量增长率则从2003 年最高值18.86%持续下降至2009 年的5.77%,工业整体碳排放强度由2001 年的29.14 t/104元下降到2010 年的18.12 t/10⁴ 元;②工业经济规模不断增加是工业CO₂排放增加的主导因素,技术进步和结构调整则有效抑制了CO₂的增加,10 a 间规模效应对CO₂排放总量增加的贡献度年均达到191.81%,但是由于受到技术进步效应和结构调整效应的共同作用,10 a 来总效应值年均只有109.15%;③较之技术进步效应,结构调整效应对工业CO₂减排的贡献度更大,结构调整效应累计促进碳减排达2.07× 10⁹ t,而技术进步效应促进减排的总量只有1.14×10⁹ t。论文认为,着力中长期减排政策的制定,以保证技术进步在碳减排中持续发挥作用,同时充分挖掘结构调整对减排作用潜力是中国实现工业碳减排的务实选择。     

北京能源消费排放CO2增量的影响因素分析——基于三层嵌套式的I-O SDA技术

通过构建一个扩展的竞争型经济-能源-碳排放投入产出表,运用三层嵌套结构式I-O SDA 技术,从整体情况、分产业、工业分行业3 个层面,对1997—2007 年北京的碳排放增量进行了分解。结果表明:消费、投资、调出和出口等经济规模增长要素,以272.46%的贡献率成为增排的主要因素,而能源消费强度变动效应,则以-237.13%的贡献率成为减排的决定性因素;在规模扩张各效应中,调出和消费超过投资和出口达8 403.38×10⁴ t,是增排的主要贡献者;2002—2007 年间以“高碳”为特征的新一轮工业化,使该期增排占到1997—2007年总增量的86.41%;服务业的贡献率是75.93%,为增排的第一大部门,但2002—2007 年工业超出服务业1 036.40×10⁴ t;重制造业的贡献率是1 030.76%,为增排的重点行业,而能源工业则以-992.81%的贡献率,成为减排的重点行业;各时段各效应在不同产业、工业不同行业发挥的作用大小不同且不够稳定。     

宁波人为源VOC清单及重点工业行业贡献分析

宁波是我国华东地区的重要工业城市,也是长江三角洲南翼的经济中心.近年来,宁波工业活动的VOC排放及其对空气质量和人体健康的不利影响越来越受到关注.通过收集宁波市各类VOC人为源的活动水平数据,采用"自下而上"的估算方法,建立了宁波地区2010年人为源VOC的排放清单,并进一步分析了宁波市排放VOC的重点工业行业及其贡献大小.研究结果表明,宁波市2010年人为源的VOC排放总量为17.6万t,其中工业源、机动车排放源和居民源是宁波市人为排放VOC的主要来源,分别占总排放量的62.0%、17.2%和15.5%.而在工业源中,合成材料制造业、精炼石油产品制造业是宁波市两个重点VOC排放工业行业,其排放量分别占宁波VOC总量的18.6%和13.1%,反映出石油化工企业对宁波市VOC排放的影响程度.     

北京市电子工业VOCs排放特征及行业排放强度对比

为更好地掌握北京市电子工业挥发性有机物（VOCs）排放特征及其与其他溶剂使用行业的排放差异,为工业结构调整提供启发和建议,通过实际监测,识别电子工业有组织和无组织VOCs排放水平,采用产污系数法并结合集气效率和去除效率,核算得到2019年北京市电子工业VOCs排放量及各子行业的排放贡献,并与其他典型溶剂使用行业的VOCs排放强度进行了对比.结果表明:电子工业VOCs产生主要集中在光刻、清洗、剥离、显影等环节,使用的有机溶剂主要包括光刻胶、稀释剂、清洗剂和去除剂,分别约占3%、81%、6%和10%,其中约16%以废气形式排入大气.核算得到2019年北京市电子工业VOCs排放量为1 542 t,主要来自显示器件和集成电路行业,分别贡献了71%和18%,与其产量和有机溶剂使用量较大有关,电子专用材料制造和其他行业则分别贡献了3.2%和7.8%.通过与其他典型溶剂使用行业排放强度对比发现,电子工业单位产值VOCs排放强度较低,是家具制造、印刷等传统溶剂使用行业的1/2 750和1/3 250,说明北京市工业结构调整和优化对于减少污染排放具有重要作用.研究显示,可综合城市发展及经济水平,逐步限制发展高排放工业类别,鼓励发展如电子工业等技术密集型和附加值高的行业类别,从而促进城市空气质量的改善.      

基于投入产出的中国行业碳排放及减排效果模拟

基于投入产出模型对中国30个行业的碳排放和相互流动进行评估,在利用双比例尺度法对投入产出数据进行更新的基础上,针对不同目标情景下的行业减排效果进行模拟。结果表明：1）行业间的碳排放流动普遍存在,30个行业中有24个高碳型,其中12个全过程型、1个表观高碳型和11个传导型;2）碳排放流动网络中的关键节点行业有煤炭采选业、石油天然气采选业、化学产品业、金属冶炼和压延加工业、电力生产供应业和交通运输仓储邮政业,其处于网络中心地位;3）行业间技术经济联系变动引起的减排幅度为12.43%,最终需求规模上升引起碳排放上升幅度在70%~90%左右;生产排放系数下调10%的减排效果为8.76%,下调15%带来的可能减排效果为13.14%。通过行业减排目标控制的减排政策效果不太显著,但随着政策目标的严格程度上升有所改善。研究结论有利于中国差异化行业减排对策的制定。     

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.     

中国工业过程大气铅排放特征

依据典型行业活动水平数据和排放因子,采用"自下而上"排放因子法构建了2000—2010年我国有色金属冶炼、钢铁冶炼、建筑材料生产和铅酸电池生产等工业生产过程大气铅(Pb)排放清单.结果显示,我国工业过程大气Pb排放呈逐年递增趋势,年均增长率为12.5%,2010年排放量高达14920.47t;有色金属冶炼过程为大气Pb的主要来源,比重高达66.7%,其中,铅冶炼过程对整个工业过程的Pb排放贡献达到29.0%.钢铁烧结过程大气Pb排放仅次于有色金属冶炼过程,排放贡献率达23.1%,其排放主要来源于粗钢冶炼.另外,由于产业集中度低和控制技术相对落后,导致建材生产行业和铅酸电池生产过程排放对周边的环境影响也不容忽视.受矿产资源分布不均及产业布局等因素影响,我国工业过程大气Pb排放地区分布差异明显,主要集中在湖南、河南、云南、河北和江西等省份.