中国各省建筑业碳排放脱钩及影响因素研究

伴随着我国经济的快速发展,能源匮乏、气候变暖等问题日益突出。建筑业作为我国国民经济的支柱产业,面临碳排放较大和能耗较高等问题,是当前我国节能减排的重点领域之一。减少建筑业碳排放,对实现我国节能减排目标具有重大意义。本文按照IPCC碳排放核算方法,建立中国区域建筑业碳排放测算模型,基于30个省份2004-2011年的面板数据,测算了中国各省建筑业在此期间的碳排放量。在此基础上,利用Tapio脱钩模型分析了各省建筑业碳排放的脱钩状态,并运用LMDI方法对碳排放的影响因素进行分解分析。研究结果表明,我国各省建筑业碳排放量在整体上呈逐年上升的趋势,但省际间存在较大差异。各省间接碳排放量均占到总排放量的90%左右,是建筑业碳排放的主要来源。大部分省份处于碳排放的弱脱钩状态,其余省份处于扩张负脱钩状态和增长连接状态,尚未出现强脱钩的省份。建筑业能源碳排放强度效应、能源结构效应以及能源强度效应在样本期间内对碳排放产生负向影响,但影响效果较小,而间接碳排放强度效应和产业规模效应对碳排放产生正向影响,是碳排放的主要影响因素。本文建议,应通过加大绿色建筑材料的使用量、回收利用废旧建材、降低单位面积的建材消耗量、开发利用清洁能源、进一步优化能源结构等措施,来有效地降低建筑业的碳排放。相关部门可根据各省建筑业碳排放的差异性,有针对性地制定减排目标,出台差异化的建筑业发展政策。     

民族地区农地利用碳排放测算及影响因素研究

农地生产和利用所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注。本研究基于农地利用的6个主要方面碳源,测算分析表明,1993-2010年内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、青海、宁夏和新疆等民族地区农地利用碳排放总量年均增速分别为8.59%,4.09%,3.04%,5.48%,8.20%,2.06%,6.63%和6.95%。进一步通过LMDI模型对影响因素进行分解,结果表明,效率因素、结构因素以及人口规模因素对碳排放以抑制作用为主,但效果不明显且区域间差异较大;而农业经济水平则对农地利用碳排放具有较强推动作用,与1993年相比,1994-2010年内蒙古、广西、贵州、云南、西藏、青海、宁夏和新疆分别累计产生了207.79%,152.55%,71.83%,166.77%,192.40%,35.41%,269.78%和176.45%的碳增量。最后,基于研究结论提出促进农地利用碳减排的政策建议。     

中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析

本文基于时间序列数据从生活消费视角定量评估居民人均生活碳排放的驱动因素。基于Kaya恒等式基本原理,采用LMDI分解法构建一个包括消费碳排放强度、消费结构、城乡消费比重、消费水平、经济水平和城乡结构在内的居民人均生活碳排放驱动因素分解模型,对我国1995-2012年的城乡居民人均生活碳排放影响因素进行分解分析。研究结果表明:消费水平、经济水平、消费结构、城乡结构、城乡消费比重各因素效应对我国城镇居民人均生活碳排放的影响均大于对我国农村居民人均生活碳排放的影响;消费水平、经济水平、消费结构因素对我国城乡居民人均生活碳排放的影响最为明显;城镇人口效应对城镇居民人均生活碳排放量的减排意义重大,而农村人口效应导致农村居民人均生活碳排放量的增加;城乡结构变化会带动居民人均生活碳排放的变化,随着时间推移,城乡结构达到一定程度,我国城乡居民人均生活碳排放的变化也相对稳定。在此基础上,提出我国家庭生活消费节能减排的对策及建议,引导居民低碳生活,绿色消费。     

中国碳排放量估计结果及差异影响因素分析

在全球积极应对气候变化的大背景下,不论从自身经济发展需要,还是遵从国际相关条款,中国当前及未来都面临巨大的碳减排压力。准确估计碳排放量对于中国制定相关碳减排政策和应对国际谈判,都至关重要。尽管国内外针对碳排放量的研究很多,但是由于所采用的计算方法、数据来源、碳排放来源分类和能源排放系数等方面的不同,不同研究对于中国碳排放量的估计差异很大。本文利用Meta回归方法和多因素方差分析方法(ANOVA)对导致中国碳排放估计结果差异的因素进行了分析。研究结果表明,文献来源、碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否是导致估计结果差异的主要因素,分别解释了碳排放估计结果差异的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%。基于研究结果,提出在未来开展中国碳排放估计研究时,需要特别注意碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否等关键性因素,客观准确地估计中国碳排放量,同时在国际气候变化谈判中要立足于中国权威机构和学者的研究结果。     

中国农业碳排放时空特征及影响因素分解

农业生产所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注.本研究基于农业生产中6个主要方面的碳源,测算了我国1993-2008年农业碳排放量.发现自1993年以来我国农业碳排放处于阶段性的上升态势,总体上可分为快速增长期、缓慢增长期、增速反弹回升期、增速明显放缓期等四个变化阶段.其中农业碳排放总量和强度年平均增长率分别为4.08％、2.38％.农业碳排放总量较高地区主要集中在农业大省,农业碳排放强度较高地区主要集中在发达城市、东部沿海发达省份和中部农韭大省.进一步通过Kaya恒等式变形对农业碳排放影响因素进行分解研究,结果表明,效率因素、结构因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的抑制作用,1994-2008年与基期相比分别累计实现12.95％、26.62％、33.29％的碳减排,而农业经济发展则对农业碳排放具有较强推动作用,累计产生154.94％的碳增量.最后,据此提出促进农业减排的政策建议.     

中国碳排放分解与动态模拟

随着我国经济的飞速发展,能源过度消耗引起的环境问题日益严重,二氧化碳排放量的增加导致的温室效应成为我国乃至国际广泛关注的焦点。我国在2007年超过美国成为世界第一大碳排放国,根据哥本哈根气候谈判会议对发展中国家承担减排义务的要求,我国作出2020年相较2005年单位GDP二氧化碳排放量下降40%-45%的减排目标承诺。本文基于这一减排目标在对我国终端能源利用碳排放情况进行分析对比基础上,应用LMDI分解模型将碳排放增量变化分解为经济规模、产业结构等四个效应,根据分解结果运用协整方法建立碳排放量与经济发展等四个变量的长期均衡协整关系模型,基于协整方程采用蒙特卡洛动态模拟方法模拟了我国2020年碳排放情况。研究结果为:LMDI分解表明经济规模是我国碳排放增长的主导因素,技术进步对碳排放产生明显的负效应,产业结构与能源结构的影响相对有限;协整模型表明GDP、煤炭消费比重、能源强度与碳排放正相关,第三产业比重与碳排放负相关,符合经济意义;蒙特卡洛模拟结果显示按照目前的发展方式2020年我国单位GDP二氧化碳排放相较2005年下降约36%-39%,与我国提出的下降40%-45%减排承诺目标十分接近,但下降幅度并不理想,表明按照目前的发展路径、节能降耗水平和能源利用技术,我国距离完成哥本哈根年会所确定的减排目标还有一定距离,为完成减排目标还需加大节能减排力度。最后文章从优化产业结构、提高能源效率、优化能源结构、运用法律手段限制排放和加强节能减排宣传等四方面提出对策建议,为我国完成"十二五"和2020年减排目标提供借鉴。     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

中国城镇碳排放的区域差异和影响因素

修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体;城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上;城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小;城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.     

浙江省碳排放时空格局及影响因素研究

利用2005~2010年浙江省各县市区的社会经济数据和能耗数据,测算了各县市区的碳排放总量、人均碳排放量和地均碳排放量,采用空间自相关方法揭示了县域尺度下相邻县市区碳排放指标的空间关联性,运用地理加权回归模型定量描述了各县市区碳排放总量影响因素的空间异质性。研究结果表明:(1)研究期内,浙江省的碳排放总量从30 486万t增加到49 559万t。人均碳排放量和地均碳排放量也均呈增长趋势,且空间差异显著。(2)各县市区碳排放总量、人均碳排放量和地均碳排放量均存在较强的空间自相关性,总体上浙北浙东呈高高集聚,浙西南呈低低集聚。(3)人口和投资是影响碳排放总量的重要因素,且存在空间异质性。投资对浙西南碳排放的影响逐渐增大。     

崇明岛中长期碳排放预测及其影响因素分析

为更好地推动崇明低碳生态岛的建设,在应用以自下而上的部门法为基础的区域范围温室气体排放评估核算方法,全面核算崇明岛能源消费及温室气体排放现状的基础上,应用LEAP模型,通过情景分析预测崇明岛中长期能源消费需求以及温室气体排放水平,并进一步应用对数平均指数法(LMDI)对影响崇明岛未来温室气体排放的主要因素进行了定量分析。研究表明:参考情景下,崇明岛能源消费总量从2010年的101万吨标煤增加到2050年的533万吨标煤,净碳足迹从2010年的238万吨CO2e增加到2050年的579万吨CO2e。崇明岛能源消费需求和碳排放增加的主要驱动因素是未来的经济发展、人口增长和生活水平的提高,但是通过一系列的优化,尤其是能源结构的变化和能耗强度的下降,减排情景下,崇明岛能源消费总量有可能在2039年左右达到峰值,并有望在2050年左右实现"零碳岛"的长期发展目标。结合定量分析的结论,进一步提出了实现崇明岛低碳发展中长期目标的可能性和重点发展领域。     

中国碳排放因素分解:基于LMDI分解技术

碳排放是当前全球关注的热点问题,如何评估各种因素在碳排放中的贡献程度对于抓住其中的关键因素,促进碳减排具有重要意义。本文构建了一个基于经济总量、经济结构、能源利用效率、能源消费结构、碳排放系数的碳排放恒等式,运用LMDI分解技术,对中国1995-2007年的碳排放从产业层面和地区层面进行了分解。结果表明:经济规模总量的扩张是中国碳排放继续高速增长的最主要因素,能源利用效率的提高则是抑制碳排放增长最主要的因素,产业结构或者地区结构的变化、传统能源结构的变化对碳排放影响有限,潜力还没有发挥出来。我国碳减排需要进一步的努力:短时间内,在产业内部推进产业内升级,特别是工艺创新和工艺升级等是提高能源利用效率的有效途径;从长远来看,产业结构调整和产业结构升级则是降低二氧化碳排放的可行选择;通过大力发展可再生能源和新能源来优化能源结构才有可能真正达到减排的目的。     

上海家庭出行碳排放基本特征、空间模式及影响因素研究

伴随着人口、私家车等不断增长,中国大城市家庭出行碳排放在逐年增长,因此,如何降低出行碳排放成为低碳城市建设一项重要议题。本论文利用1 054份上海家庭碳排放的问卷调查结果,结合上海人口普查、经济普查等相关经济社会数据,分析了上海家庭出行的行为模式、家庭碳排放的基本特征、空间模式和影响因素等相关问题。研究发现,上海家庭出行模式呈现居住区位、住房类型和收入水平等差异。上海家庭通勤时间和通勤距离呈现倒"U"型曲线,即从市中心向外,呈现由低到高再低的格局。上海家庭出行碳排放呈现出类似出行模式的倒"U"型曲线,中心城区和远郊区为低碳区,高碳区呈环状分布于近郊区。家庭出行碳排放呈现高值聚集现象。家庭出行碳排放冷点区域十分显著,呈环状出现在中环线附近;热点区域主要位于浦东新区,同时嘉定安亭片区出现几个零散的热点。从计量模型中可知,上海市家庭出行碳排放的主要影响因素是是否有汽车和住房的形式。调查显示,等车时间过长、换乘不方便、速度太慢、拥挤、价格不合理和车站距离太远是不少居民不选择公共交通出行的原因。当前,上海居住开始郊区化,但就业、医疗、教育等资源仍然集中于中心城区,造成了资源配置与居住空间的不匹配,形成了高的出行时间和距离以及出行的高碳排放。未来上海市应重点疏解核心、边缘城区优质教育、医疗资源,在新城高标准配置优质公共资源,形成多中心、多节点的空间模式;应鼓励发展城市公共交通、快速轨道交通等低碳交通体系;在完善市内轨道交通的同时,应加大中心城区轨道交通向郊区延伸;应加强地铁站点与公共汽车的顺畅换乘,等等。     

浙江省县域碳排放的时空格局与影响因素研究

基于2014～2020年浙江省62个县域碳排放及社会经济数据,针对浙江省县域碳排放的空间相关性与异质性进行分级。通过全域空间自相关检验分析县域碳排放的空间依赖性与时空演变特征,通过局域空间自相关检验分析县域碳排放的空间集聚性。采用空间误差STIRPAT模型对浙江省县域碳排放影响因素进行研究。结果显示：浙江省县域碳排放总量波动但总体呈增长趋势,县域碳排放具有显著的空间正相关性且空间集聚态势相对稳定;高—高集聚类型县域主要集中在省内东北部地区,低—低集聚类型县域则主要集中在省内西南部地区;县域碳排放的空间相关性和集聚性符合地理极化效应假说,县域人均GDP与碳排放还未呈现“脱钩”关系,产业规模化发展与科技创新所带来的低碳效应尚未显现;单个县域碳排放受相邻县域碳排放的正向影响,且县域之间其他影响碳排放的社会经济因素也具有空间相关性。因此,实现区域协调发展与实现“双碳”目标的政策除了从产业方面布局之外,还应注重从空间视角动态综合考虑。     

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     

中国建设用地增长对碳排放的影响

碳排放是一个受多因素综合影响的过程,受人类活动影响较大的建设用地亦是因素之一.本文通过分析中国1996 - 2007年建设用地与碳排放的变化,在扩展KAYA恒等式的基础上,基于LMDI分解法,探讨了12年间中国建设用地对碳排放增长的影响,以及不同省份间所存在的差异.结果表明:中国的碳排放以2001年为拐点,呈现稳中有降到快速增长的两阶段变化,空间上则呈现出东高西低格局,环渤海地区为全国碳排放高值地区.LMDI分解结果显示建设用地对碳排放增长存在正向影响,且省际间差异突出,影响较为显著的地区集中在东部、南部沿海地区,新疆和青海也较为明显,其他地区普遍较弱;导致上述差异的主要原因在于各省份经济发展、建设用地的正向作用和能源强度的负向作用之间存在贡献程度的强弱差异及抵消效应.从建设用地控制角度开展碳减排,不同地区将存在效率差异,对于能源强度的抑制作用相对饱和的省份可能有效.     

长江经济带交通能源碳排放脱钩效应及驱动因素研究

为推进长江经济带交通运输业的绿色转型,实现交通运输业发展与碳减排的协调共进,将Tapio脱钩模型和LMDI因素分解法相结合,分析了长江经济带2004～2018年交通运输业经济发展与交通能源碳排放之间的脱钩情况以及脱钩的驱动因素。结果表明：(1) 2004～2018年,长江经济带交通碳排放总量与人均碳排放量均呈上升趋势,石油类能源消费碳排放占交通碳排放总量的比例高达95.51%;(2)长江经济带交通碳排放脱钩以“弱脱钩”为主,部分年份出现“连接增长”和“扩张负脱钩”,脱钩状态稳定性不高,长江经济带交通业经济发展整体上仍未摆脱对交通能源碳排放的依赖;(3)交通行业规模、经济增长和人口规模对长江经济带交通能源碳排放脱钩起抑制作用,交通能源强度与能源结构对交通碳排放脱钩起促进作用,其中经济增长效应是阻碍交通能源碳排放脱钩的主要因素,能源强度效应是促进交通能源碳排放脱钩的主要因素。基于此,提出推进经济结构调整、优化交通能源消耗结构、推动科技创新以及加强交通需求管理等相关建议。     

中国碳排放与出口贸易间脱钩关系实证

出口贸易作为国内污染排放的"三大引擎"之一,加剧了中国能源耗费和碳排放。根据1990-2011年中国一次能源消耗量,采用IPCC方法估算了1990-2011年中国碳排放量;基于1990-2011年中国碳排放量和出口贸易额之间的时间序列数据,通过构建碳排放量与出口贸易之间的Tapio脱钩模型,判别了中国碳排放量与出口贸易之间的脱钩状态;借鉴Kaya恒等式,运用LMDI方法进一步构建了扩展的Tapio脱钩模型,对碳排放的驱动因素进行了分解。分析结果表明:1990-2011年间,中国碳排放总量与出口贸易额均保持高速增长;该期间中国碳排放与出口贸易总体呈弱脱钩关系,而16个分行业的脱钩状态存在显著差异;出口贸易增长与碳排放增加存在正相关,出口贸易增长是碳排放增加的主要原因之一,1990-2011年中国碳排放与出口贸易脱钩弹性指数及分解指标显示,降低能源碳排放强度是实现碳排放与出口贸易脱钩的关键,能源结构应当引起关注。我们认为,攀升出口产品附加值、优化出口产品结构、"碳生产国"与"碳消费国"责任共担是实现碳排放与出口贸易脱钩的本原。     

长江经济带城市碳排放及其影响因素的时空异质性研究

长江经济带作为国家生态文明建设的先行示范带,肩负着率先实现“碳达峰”“碳中和”的重大使命。掌握长江经济带城市碳排放及其影响因素,对长江经济带实现“双碳”目标具有重大意义。基于IPCC系数计算2008～2018年长江经济带110个地级及以上城市的碳排放情况,利用空间自相关对其进行时空格局分布的研究,构建地理加权回归模型探究不同区位城市碳排放影响因素的时空异质性并揭示原因。结果显示：2008～2018年碳排总量呈放缓态势,其重心逐年向中西部迁移;10a间长江经济带城市的碳排放在空间上呈现显著正相关性及集聚性,且相关性呈波动下降趋势;碳排放影响因素差异明显,影响大小为：人均用电量<人口数量<建设用地<产业结构,在空间格局上,建设用地和人均用电量的影响程度均向东偏移,产业结构和人口数量的空间格局基本稳定。研究结果表明,应从产业结构低碳转型、合理规划建设用地、优化人口空间格局和谋划新能源发电等领域进一步加快实现长江经济带的“双碳”目标。     

2011—2020年中国大豆生产碳排放效率时空演变及影响因素

准确分析大豆生产碳排放效率与影响因素,可为加快实现大豆生产碳减排提供理论依据与数据支撑。目前,鲜有关于中国大豆生产碳排放效率的研究,且尚未有关于大豆生产碳排放效率影响因素的研究。因此,该研究在选用生命周期评价法核算2011—2020年中国大豆生产全生命周期碳排放量的基础上,采用含有非期望产出的超效率SBM模型测算中国大豆生产碳排放效率,并基于Tobit模型探究影响中国大豆生产碳排放效率的主要因素。结果表明：(1)大豆生产碳排放总量呈现“上升—下降—上升”的3阶段变化特征,2020年大豆生产碳排放总量较2011年提升了47.70%;2020年单位产值大豆生产碳排放为7.48 t/万元,较2011年的5.64 t/万元增长了32.62%;大豆生产的碳排放强度则由2011年的5.16 t/hm²增至2020年的6.09 t/hm²,增长了18.02%。尽管碳排放整体呈上升趋势,但存在明显的区域差异,其中,黑龙江属于大豆生产碳排放总量大、单位产值碳排放高、碳排放强度高的地区,碳减排压力较大。(2)大豆生产碳排放效率呈先降后升的演变趋势,均值为0.78...     

基于GWR模型中国碳排放空间差异研究

本文通过地理加权回归方法(GWR)研究全国30个省份分别在1997年、2002年、2007年和2012年城镇化、工业结构和能源强度对二氧化碳排放的影响,揭示各影响因素在不同省份的空间差异性。结果表明城镇化在各省市对二氧化碳排放的影响不断增大,其中东部省市的影响较大。工业结构对二氧化碳排放的影响最大,并且呈现逐年下降的趋势。能源强度对二氧化碳排放在总体上有正影响,对中西部地区的部分省份在2007年有负影响,说明存在能源回弹效应。因此,在总体上制定减排政策时,要分区域、分省域制定合理的碳减排目标,对相邻的省份制定协同减排计划,同时要兼顾到欠发达省市的经济发展状况,让经济发达的区域和省市适当承担较多的碳减排任务。具体来看,在城镇化建设过程中,要合理利用公共的城市资源,分别从建筑、交通、工业和能源等方面制定低碳城市建设计划,同时,鼓励大家使用公共交通或者低碳出行方式,从而减少能源需求以及环境污染,进而能更好地保证生活质量和环境状况;从工业结构方面来看,要不断调整产业结构,逐步转向以第三产业为主导的产业结构。在西部地区,要结合当地的地理特征,以提供生产原料为主导产业,发展特色农业和特色林业,不断提升自然因素对碳的吸收能力;从能源强度来看,一方面要在经济快速发展的同时不断提高技术水平,积极开发风能、太阳能、生物质能和其他可再生能源,不断降低煤炭在能源消费中的比重,另一方面从技术角度制定碳减排政策时应考虑回弹效应,尽量减少能源回弹效应的消极影响。