基于居民合理生活消费的人均碳排放计算

分析了我国居民消费直接与间接碳排放的变化及现状,并通过居民消费的微观角度,分析计算基于居民合理生活消费人均碳排放.试图通过居民消费的角度建立人均碳排放的核算方法,给出建议数据.根据国内当前主要消费环节的碳排放水平,对比国际先进水平和国内碳减排升级潜力,计算了满足居民正常小康生活水平条件下的人均碳排放,年人均排放约2203kg~2333kg碳.居民基本生活的碳排放主要集中在供暖制冷、住宅使用、污染治理和基础建设分摊等方面,而衣物与食品消耗、生活物质材料等方面的碳排放量所占比重相对较低.     

产业结构调整对山东省碳排放的影响

在全球变暖的背景下,山东作为工业大省,碳排放总量居全国第一。因此,如何通过“转方式、调结构”以控制和减少碳排放是山东省日益紧迫的重大课题。论文采用LMDI分解方法定量分析了1994-2010 年山东省产业结构调整对碳排放的影响,并在此基础上结合LEAP模型预测2030 年之前的产业结构调整对山东碳排放的贡献。得出以下结论：①1994-2010 年产业结构效应为351.39×10⁴ t 标煤,对碳排放增长的贡献度为3.91%;②工业比重上升或下降1 个百分点所对应的CO₂排放量增加或减少78.6×10⁴～83.7×10⁴ t 标煤;③在基准情景和低碳情景下,到2030 年未来产业结构的调整对CO₂ 排放增长的贡献率分别约为-5.3%和-10.4%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加的情形相反,未来产业结构的调整有助于减少碳排放。     

安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益

土地利用变化是影响碳排放的重要因素。利用1997和2007年土地利用类型数据,采用碳排放评价模型,对安徽省会经济圈碳排放效益进行评价,并估算碳排放生态补偿标准。研究结果显示:①1997-2007年间碳排放总量增加1 049.92×10⁴ t,年均增长14.4%;②2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别为1997年的2.41倍、 2.18倍,1997和2007年,碳排放强度指数值都是合肥市>巢湖市>六安市;③经济圈内各县(区)地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度前3位的是合肥市区、 霍山县、 金寨县;④据中国造林成本的价格估算,合肥、 巢湖、 六安3市的碳汇补偿增加量分别为:21.83×10⁸、 4.31×10⁸、 2.48×10⁸元,县域生态补偿额差异显著;⑤土地利用结构、 产业结构与碳排放量存在一定的关系。从碳排放效益和生态补偿的角度,提出减少碳排放的途径。     

数字经济对我国居民消费碳排放影响

基于2000～2020年我国30省区的面板数据,综合测算了不同层次需求下各省区居民消费碳排放量和数字经济发展指数,运用空间计量模型开展回归分析和空间效应分解,并对数字经济与总体消费碳排放进行门槛效应分析,考察数字经济对居民消费碳排放的影响.研究发现:(1)我国居民消费碳排放整体上升,呈现出东高西低并且向中东部集中的趋势.(2)直接消费碳排放是我国居民消费碳排放的主力,但随着社会发展,其在总体消费碳排放中的占比呈下降趋势,间接消费碳排放比重增加.(3)数字经济的发展能够显著增加本省及邻近地区居民间接消费碳排放以及其中本省的生存型间接消费碳排放;然而,进一步研究发现数字经济与总体消费碳排放之间具有“倒U”型关系,数字经济在达到较高的发展水平后能够促进居民消费碳减排.综上,建议进一步推动数字经济发展,加强对绿色生产生活的引导,从而助力实现“双碳”目标.     

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.     

基于公平与效率双重视角的中国农业碳减排潜力分析

科学估算减排潜力是实施减排责任分摊的基础。论文将环境因素纳入到经济生产体系,构建含有期望产出与非期望产出的农业经济核算框架,借助方向距离函数方法,对2000-2011 年中国31 个省(市、区)的农业碳边际减排成本进行估算。在此基础上,利用人均农业碳排放、人均农业生产总值、农业碳排放强度与农业碳排放影子价格4 个指标,构建农业碳减排潜力指数,基于公平与效率双重视角,对各省区农业碳减排潜力水平进行评估与分析。结果显示:① 农业减排成本地区差异较大。其中,海南、福建、山东、辽宁、广东、北京、天津等省区减排成本较高,其年均农业碳排放影子价格居于全国前列,最高值达2.542×10⁸元/10⁴ t;而西藏、青海两地农业碳排放影子价格最低,分别为0.105×10⁸元/10⁴ t 和0.542×10⁸元/10⁴ t,农业减排成本较低。② 基于农业碳减排的公平性与效率性差异,将中国大陆31 个省级行政区域划分为四大类:西藏等1 省2 区属于“高效较公平”型地区;甘肃1 省1 区属于“高效欠公平”型地区;辽宁等8省2 区属于“低效较公平”型地区;北京等12 省4 市属于“低效欠公平”型地区。③ 西藏、海南、青海、内蒙古四地农业碳减排潜力指数在三种情景下均排名前四,北京、黑龙江、山西三地均排名最后。④ 决策者对于公平原则与效率原则的不同偏好会导致各省区减排责任分摊机制不同。     

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

基于碳排放系数法估算了1997~2015年中国城镇、农村和整体（包含城镇和农村）居民生活消费引起的直接碳排放量,进一步采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的地区差距及分布动态进行实证研究.同时,采用乘积式对数平均迪式指数模型（M-LMDI）分析了直接能源消费强度、居民人均消费水平和单位能源碳排放强度3大因素对居民消费碳排放变化的影响,并重点考察了各省份相关变量对生活消费碳排放影响的城乡差异.结果表明：（1）中国城镇和农村居民人均生活消费碳排放量在研究期内呈现逐年递增的趋势,在空间上均存在显著非均衡特征.（2）中国居民人均生活消费碳排放的地区总差异呈现波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到2015年的0.244.1997~1999年城镇和农村居民生活消费碳排放的组间差距是城乡差距的主要来源,其贡献率超过50%.2000年后组内差距成为城乡差距的主要来源,其贡献率均大于40%并超过了组间差距.（3）城镇和农村居民人均生活消费碳排放均在增加,地区差异均在扩大.（4）对全国居民生活消费碳排放变动贡献最大的省区是内蒙古,累计贡献值达0.1005.贡献最小的省区是云南,累计贡献值为0.0125.（5）农村的能源消费强度和人均消费水平的贡献程度在研究期内均大于城镇,单位能源碳排放强度在两个地区的贡献水平表现出了波动性.     

贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析

依据贵州省2000-2014年居民直接生活能源消费数据,运用碳排放系数测算贵州省居民直接生活用能碳排放量,并进行统计分析。继而采用LMDI分解法定量分析能源消费结构、能源消费强度、居民消费水平、人口规模4个因素对贵州省居民直接生活用能碳排放增量的影响,并对比分析城镇和农村影响因素的差异。结果表明:居民消费水平是拉动贵州居民生活用能碳排放增长的决定性因素;生活能源强度是抑制碳排放增长的主要因素,能源消费结构和人口规模的变动也对碳排放增长具有负向影响,但作用强度相对较小。从城乡来看,居民消费水平效应显著增加了城镇居民直接碳排放,能源消费强度效应对农村居民直接碳排放抑制作用最明显。     

中美商品贸易的碳排放转移研究

中美两国均为温室气体排放大国,且双边贸易额巨大。由于两国在基础设施、技术、能源综合效率和资源禀赋上存在差异,使得中美商品贸易中存在碳排放转移。论文采用投入产出法的思想,结合经济、能源与贸易三系统,建立了基于国际商品贸易的碳排放转移模型,并分别测算了1997年与2002年中美商品贸易中各相应部门的碳排放转移量。研究表明：①1997年与2002年,基于中美商品贸易的中国部门载碳量分别达到4010.13×10⁴t碳与5056.21×10⁴t碳,依次占中国相应部门载碳总量的6.61%与8.33%;而美国部门载碳量仅为290.65×10⁴t碳与335.61×10⁴t碳,相继仅占美国部门载碳总量的0.53%与0.66%;②1997年与2002年,中美商品贸易的碳转移总量依次达3719.75×10⁴t碳与4719.60×10⁴t碳,化学工业、金属冶炼及其压延加工业是主要的碳转移部门;③1997年与2002年,通过国际商品贸易,美国分别有相当于其相应部门碳排放总量的6.77%与9.32%的碳被泄露到了中国,中国为美国的碳减排做出了很大的潜在贡献,美国等发达国家应该为中国等发展中国家提供切实有效的气候与环境友好型技术援助。     

浙江省进出口产品隐含碳的计算及其影响因素

近年来,CO₂等温室气体的过多排放日益为世界各国所重视。文章对浙江省近年外贸中的CO₂含量进行分析研究。内涵碳的净出口量与其占全省碳排放的比值都呈现增加的势头;两个时期的进(出)口的规模变动效果全是正向;两个时期的进(出)口结构变动效果有明显差异,2005-2008年期间,出口的结构变动效果为7 201.89×10⁴ t,进口的结构变动效果综合后为-3 124.27×10⁴ t;在此阶段,中间投入变动效果有明显的改善,2002-2005年进(出)口的中间投入变动效果是40.34×10⁴ t(32.21×10⁴ t),2005-2008年阶段是-3 428.33×10⁴ t(-4 942.21×10⁴ t);单位GDP碳排放量变动效果也有明显改善,并且两个时期单位GDP碳排放量变动效果主要是由单位GDP能耗变动效果所决定;两个时期进(出)口单位能耗的碳排放量变动效果均非常小。     

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.     

中国居民家庭消费碳足迹近20年增长情况及未来趋势研究

近年来,伴随着社会经济的快速发展,我国已成为全球温室气体排放量最大的经济体,而居民消费活动造成的碳排放始终是可持续消费领域的研究热点.本研究综合采用基于投入产出的生命周期评价、结构分解分析、截面分析等方法,并借助EORA数据库,系统研究了近20年中国居民消费碳足迹的总量与组成、驱动因素贡献及未来增长趋势.结果表明,居民消费碳足迹的快速上升通道已经形成,且内在结构演化也呈现规律性,即间接排放和城镇居民排放已占主导地位并且该趋势仍在加强.驱动因素方面,人口增长、城市化进程、消费水平提高是推动碳足迹增长的主要正向力量,同时另外三因素(排放强度、消费结构及经济结构)则构成了延缓碳足迹过快增长的减排力量.截面分析结果显示,未来中国居民消费跨越世界平均水平时其碳排放总量将达到2010年基数的1.45倍,当接近于美国人均消费水平时将达到5.45倍.可以预期,未来我国居民消费碳足迹将会加速增长.     

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.      

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.      

人口迁移视角下城镇化对典型领域碳排放驱动效应研究——以辽宁省为例

城镇化的快速发展为我国带来了日新月异的变化,但城镇化进程中伴随着能源消费快速增长,使我国面临能源供应、节能减排等方面更加严峻的挑战.现有研究主要是从宏观角度研究城镇化对能源消费及碳排放的影响,较少探究人口从农村向城镇迁移过程中对典型领域产生的驱动效应.基于此,本研究以辽宁省为例,应用弹性系数模型,选取居民消费、住宅建筑、道路交通3个典型领域探讨城镇化对碳排放的驱动效应,并提出针对性的碳减排政策.结果表明,2006—2015年,城镇化对居民生活直接消费碳排放的驱动效应最为显著,弹性系数为9.91;对居民生活间接消费碳排放和道路交通领域的驱动效应次之,弹性系数分别为6.94和5.38;对住宅建筑等驱动效应最弱,弹性系数为2.71.研究表明,城乡生活方式差异导致居民直接生活消费碳排放显著增加,相较而言,城乡产品市场差异较小;辽宁省现阶段城镇住宅建筑存量与城镇新增人口的需求基本匹配,但人口城镇化带来的城市边界外扩、人口密度提高,导致道路交通碳排放增长.     

基于函数极值条件下的中国碳达峰碳中和情景分析

基于函数极值条件提出了碳达峰出现时间和需要满足的理论条件,并对主要发达国家作了验证,同时对中国现状做了分析,最后采用了基准和强化两种情景分析了中国实现2030年碳达峰后进入2060年碳中和时期的二氧化碳排放量。研究结果显示：（1）根据IPAT恒等式将碳排放函数分解成人口、人均GDP和碳强度三个因素时,碳峰值出现时间为三个因素年增长率之和由正转负的正数值年度,发达国家的历史数据证实了这一条件。（2）中国三个因素年增长率之和自2003年起已经开始降低,最近几年一直在0.01~0.02徘徊,表明总体上朝着有利于碳达峰的方向发展,同时按照三个因素的预期发展目标计算得出中国2030年碳排放峰值的上限为112.2亿t,若2021—2035年保持相同的人均GDP年均复合增长率,碳强度年均复合增长率的绝对值需要比人均GDP年均复合增长率高0.14个百分点。（3）在能源消费总量逐渐回落的前提条件下,2060年基准情景下非化石能源占比约为65%,产生的二氧化碳量约为31.4亿t,强化情景下非化石能源占比约为70%,二氧化碳排放约为26.6亿t,而碳汇和CCUS等固碳技术还存在不确定性,碳中和任务依然艰巨。实现碳达峰碳中和最终需要控制能源消费,践行低碳消费行为。     

5G对中国碳排放峰值的影响研究

基于目前5G技术的发展情况,利用holt指数平滑法和动态分析法预测了未来20年5G基站产生的直接碳排放量.根据预测模型,5G基站建设会在2038年左右达到饱和状态,数量约为1434万个.考虑到5G技术的发展推动其他产业发展可能导致的碳排放量变化,利用投入产出法和灰度时间预测法等方法评估了5G技术引起的各行业间接碳排放量.结果显示,5G基站处于低负载（30%负载）情况下,能在2038年碳排放达峰时年产生142.61Mt的直接碳排放;而如果满负荷运行,则能在2038年碳排放达峰时产生196.26Mt的直接碳排放,基于中国两种不同碳排放达峰情景,综合分析了5G技术导致的直接和间接碳排放对中国碳排放达峰时间和碳排放峰值的影响,最后对预测结果进行了稳健性检验.研究发现,实际GDP情况情景下5G技术对于社会各行业的碳排放影响在2030年达到峰值,约为255.96Mt.并且,2030年前5G技术发展对社会总体碳排放增量以间接碳排放为主,2030年后对社会碳排放增量以直接碳排放为主;综合考虑下5G技术的发展会导致中国碳排放达峰时间推后至少2年,相应的碳排放峰值至少提高了383.96Mt.若中国政府要削减5G导致的额外碳排放,完成二氧化碳总量控制,需要降低基站能耗水平,控制基站数量,避免重复建设导致5G基站低负荷运行.     

基于Urban-RAM模型的上海居民生活碳排放研究

随着全球对碳排放相关研究的不断深入,居民生活引起的能源消耗和碳排放问题引起了研究人员越来越多的关注,但目前鲜有对上海市居民生活整体碳排放的系统研究.本文以2010年为基准年,引入美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的Urban-RAM模型,对上海市居民生活碳排放情况进行定量分析,旨在初步掌握上海市居民生活碳排放的总体规模和结构特征,为上海市低碳城市建设和相关决策提供科学依据.研究结果表明,上海市2010年居民生活碳排放总量(CO2e)为4985.7万t,主要以间接排放为主,间接碳排放和直接碳排放分别占居民生活碳排放总量的64.1%和35.9%;上海市居民生活碳排放在各个消费领域的分布不均,直接碳排放主要来自公共和居住建筑领域,该领域的直接碳排量为1065.0万t,占全市居民生活直接碳排放总量的59.5%;间接碳排放主要来自家庭消费领域,该领域的间接碳排量为1625.2万t,占全市居民生活间接碳排放总量的50.9%,其中以食品消费和衣装消费的贡献最大,分别占家庭消费领域碳排放总量的53.5%和29.5%;综合来看,公共和居住建筑领域的整体碳排量最大,为2231.6万t,占全市居民生活碳排放总量的44.8%.     

基于改进IPAT模型的中国未来碳排放预测

在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.