中国减污降碳协同效应的时空特征及其影响机制分析

我国环境污染防治面临减污降碳协同推进的新挑战,为实现减污降碳协同增效的总目标,深入打好大气污染防治攻坚战,研究减污降碳协同效应的时空特征及其影响机制,对因地制宜制定经济社会发展全面绿色转型的政策具有重要现实意义. 本文以2011—2019年我国30个省(自治区、直辖市)为研究对象,分析大气污染物和碳排放的时空特征(不包括港澳台及西藏自治区的数据,下同);同时,运用耦合协调模型计算碳减排与大气污染物控制系统的耦合协调度,进一步分析减污降碳协同效应在全国、八大经济区和各省份的时空特征;并利用时空地理加权回归模型(GTWR),揭示了减污降碳协同效应影响因素的空间演化规律和作用机制. 结果表明:①2011—2019年我国碳排放量缓慢增长,污染物排放当量自2014年开始明显下降;大气污染物和碳排放主要集中在东北、北部沿海和黄河中游经济区. ②2011—2019年我国减污降碳的协同效应整体上明显提高,不同经济区和省份的减污降碳协同效应存在明显的时空差异. ③能源消费总量、能源消费强度和能源消费结构是减污降碳协同效应的主要影响因素,能源消费总量、能源消费结构、能源消费强度、产业结构和进出口贸易总额等因素对减污降碳协同效应的影响存在显著的空间异质性. 鉴于此,本文从制定差异化的减污降碳协同策略、推动能源结构优化转型、加强地区和部门间的协同治理等方面提出了减污降碳协同增效的对策建议.      

减污降碳协同增效的能源转型路径研究

减污降碳协同增效是党中央、国务院在新发展阶段针对新形势、新要求作出的重大战略部署,对深入打好污染防治攻坚战、确保实现“双碳”目标、促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义。当前阶段我国生态文明建设同时面临实现生态环境根本好转和实现碳达峰、碳中和两大战略任务,在这一背景下减污和降碳是彼此牵引、互相促进、有机统一的关系,需要同步推进,实现协同增效。由于CO₂与污染物排放同根、同源、同过程的特征主要表现在能源领域,本文提出能源领域是推动减污降碳协同增效的主战场。在此基础上,从能源消费强度和总量双控、能源结构、产业结构、工业部门、城乡建设、交通运输六个方面提出了以全方位能源转型推动减污降碳协同增效的路径和措施。     

减污降碳协同增效的能源转型路径研究

减污降碳协同增效是党中央、国务院在新发展阶段针对新形势、新要求作出的重大战略部署,对深入打好污染防治攻坚战、确保实现“双碳”目标、促进经济社会发展全面绿色转型具有重要意义。当前阶段我国生态文明建设同时面临实现生态环境根本好转和实现碳达峰、碳中和两大战略任务,在这一背景下减污和降碳是彼此牵引、互相促进、有机统一的关系,需要同步推进,实现协同增效。由于CO₂与污染物排放同根、同源、同过程的特征主要表现在能源领域,本文提出能源领域是推动减污降碳协同增效的主战场。在此基础上,从能源消费强度和总量双控、能源结构、产业结构、工业部门、城乡建设、交通运输六个方面提出了以全方位能源转型推动减污降碳协同增效的路径和措施。     

典型城市减污降碳协同控制潜力评价研究:以渭南市为例

我国已将应对气候变化全面融入国家经济社会发展的总战略,采取积极措施,有效控制重点工业行业温室气体排放,开展减污降碳协同研究对于城市实现大气环境质量改善与低碳转型发展具有重要意义. 本研究以国家大气污染防治重点区域——汾渭平原中渭南市为例,采用LMDI分解方法并运用LEAP模型,通过构建多种情景模拟分析污染减排、能源结构改善及产业结构调整等政策对渭南市未来能源消费、大气污染物减排潜力的影响,预测了该市碳达峰时间及峰值水平. 结果表明,能源结构改善、产业结构优化、交通运输调整具有显著的污染物与温室气体协同减排效果,而压减落后产能、工业炉窑改造、工业污染物排放标准升级等传统环境治理的潜力逐渐减小. 建议渭南市应积极推进产业结构优化升级、着力改善能源结构、加快推进交通运输结构优化,倒逼能源、产业、交通结构绿色低碳转型和生态环境质量协同改善,牵引经济社会发展全面绿色转型,实现减污降碳协同效应.      

工业园区减污降碳协同增效评价方法及实证研究

工业园区污染物和温室气体排放集中,推动工业园区实现减污降碳协同增效是落实碳达峰碳中和发展目标的迫切需要.本研究综合《2030年前碳达峰行动方案》《减污降碳协同增效实施方案》等文件,从产业发展、能源结构转型、循环经济、污染治理、园区运营管理等方面对工业园区减污降碳协同增效的基本内涵进行了阐述.以内涵解读为基础,参考国内外相关研究、国家生态工业示范园区和绿色园区创建指南等构建评价指标体系,并对不同地区和不同主导产业类型的园区设定差异化参考值.运用层次分析法对各指标赋权重,归一化处理后加权得到工业园区减污降碳协同发展指数(IPSR),并选取包头市稀土高新区(全国唯一冠有稀土专业名称的高新区,且涵盖“两高行业”)为案例园区进行实证研究.结果表明,评价指标体系能较好地反映案例园区在重点方面的工作进展情况,包头市稀土高新区近3年IPSR逐步提升,2020年得分达70.19分(理想水平为100分),进一步提升IPSR的重点在于着重打造低碳高效产业、降低化石能源消费占比、科学治污以及持续大力推动园区基础设施建设.研究显示,构建工业园区减污降碳协同增效评价指标体系对引导工业园区高质量发展具有重要的现实意...     

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.     

天津市减污降碳协同效应评估与预测

为评估和预测天津市减污降碳协同效应,采用减排量弹性系数法评估减污降碳协同效应,基于STIRPAT模型预测天津市“十四五”期间的减污降碳协同效应,并分情景预测天津市2026~2060年的减污降碳协同效应.结果表明：大气污染当量和温室气体的主要排放源均为工业源;2015~2017年天津市减污降碳协同效应系数范围为0.11~0.26,2013~2014年和2018~2020年天津市的减污降碳协同效应系数均小于0;天津市“十四五”期间减污降碳协同效应系数为0.06;各种情景下,2026~2060年天津市减污降碳协同效应系数均大于0.天津市2011~2020年减污降碳协同效应波动变化,“十四五”时期或可进入减污降碳协同增效阶段.天津市要在2026~2060年实现较高水平的减污降碳协同增效,就需要合理控制城镇化率、人口总数和地区生产总值,增加第三产业比重和高技术比重,持续降低能源强度.     

发挥降碳技术进步和减污管理创新在协同增效战略中的比较优势

<正>“十四五”时期，中国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。习近平总书记强调，要把实现减污降碳协同增效作为促进经济社会发展全面绿色转型的总抓手，加快推动产业结构、能源结构、交通运输结构、用地结构调整。党的二十大报告中进一步将减污降碳的内涵扩展为“统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.     

基于STIRPAT模型天津减污降碳协同效应多维度分析

基于STIRPAT模型,从排放总量、减排量和协同效应系数这3个维度定量分析了天津市减污降碳协同效应.结果表明,天津市大气污染物和温室气体的主要排放源均为工业源,大气污染物和温室气体的Pearson相关系数为0.984;人口总数、城镇化率、地区生产总值、能源强度和二氧化碳排放强度是影响天津市减污降碳协同效应的重要因素;天津市2011年和2012年大气污染物和温室气体协同增排,协同效应系数分别为0.18和0.17;2013~2014年和2018~2023年大气污染物减排且温室气体增排,协同效应系数均小于0,减污降碳不具有协同效应;2015~2017年和2024~2060年大气污染物和温室气体同时减排,协同效应系数范围为2.74~8.76.天津市具备在2024年进入减污降碳协同增效阶段的条件,天津市推动减污降碳协同增效最关键的是严格控制温室气体排放总量,持续推动能源强度和二氧化碳排放强度的下降,合理控制人口总数、城镇化率和地区生产总值.     

中国石化化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

石化化工行业是高耗能高排放行业之一,约占工业部门碳排放比例的10%,研究石化化工行业碳排放达峰路径不仅能推动工业部门尽早实现达峰,同时也为石化化工行业加快绿色低碳转型指明方向. 基于中国统计年鉴、行业协会、企业碳核查等多来源数据,在分析历史排放趋势的基础上,识别能源集中度高的重点行业和产品,采用情景分析法针对石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业、化学原料及化学制品制造业三大子行业中的炼油、乙烯、丙烯、对二甲苯和合成氨等重点产品,预测其基准情景和控排情景下的重点产品产量和碳排放强度,以及石化化工行业2021—2035年二氧化碳排放趋势. 石化化工行业在基准情景下排放量无法实现2030年前达峰,控排情景下将于2030年达峰,峰值为17.3×108 t. 通过能源结构调整、节能和低碳技术改造、低碳循环及高效利用等途径可以实现行业减排,与BAU(仅考虑石化产品产量变化,不考虑产品结构、单位产品能耗变化)情景相比,减排贡献最大的路径是化石能源利用清洁化改造,2030年相对BAU减排1.19×108 t,贡献率约44%;其次是加大节能和低碳技术改造力度和资源循环及高效利用,减排量分别为0.8×108和0.6×108 t,减排贡献率分别达到29%和22%.      

中国工业碳排放强度变化的结构因素解析

以1986-2016年为研究时段,将41个工业部门归类为16个部门,在运用CKC模型分析各部门产值与其CO₂排放量关系的基础上,建立以碳排放部门结构、碳排放系数、能源消费强度以及产值部门结构为因素的工业碳排放强度kaya分解模型,运用LMDI法分析不同因素对中国工业碳排放强度变化的贡献。研究发现:工业不同部门产值与其CO₂排放量的关系不同。只有木材加工及家具制造业、造纸印刷及文教用品制造业和非金属矿物制品业呈现倒U型关系,机械交通电气电子设备制造业呈现倒N型关系,其余部门都呈现线性递增或单调递增关系。从工业碳排放强度变化的贡献因素看,非金属矿物制品、化学工业、医药工业、机械交通电气电子设备制造业和木材加工及家具制造业等资金和技术密集型行业的技术性CO₂减排效应显著。其他制造业、石油和天然气开采业、纺织服饰业和化纤及橡塑工业等以初级产品加工为主的行业的结构性CO₂减排效应显著,而石油加工炼焦和核燃料加工业、金属冶炼及制品业、电力煤气及水生产和供应业在产值与CO₂排放量的同步递增关系以及结构增长的共同作用下,CO₂减排效应不明显,需要在能源结构调整和利用效率提升方面密切关注。     

基于多目标模型的中国低成本碳达峰、碳中和路径

为探寻我国低成本碳达峰、碳中和路径,以我国主要耗煤产业、电力、供热、交通以及森林碳汇量为研究对象,构建基于低成本碳达峰、碳中和路径的多目标模型.以成本最小、二氧化碳排放量最少以及大气污染物排放量最少为模型的多目标,以我国2030年前碳达峰以及2060年前碳中和为研究目标设置相应约束条件,并设置产业需求、电力需求、供暖需求、交通需求、各行业新能源比例、污染物控制等约束条件,其中产业考虑煤炭消耗量较大的钢铁、化工、建材以及其他行业,电力考虑火电、核电、风电、太阳能.此外,模型除考虑森林碳汇外,还考虑了碳捕获与封存（CCS）作为实现碳达峰、碳中和的技术手段.结果表明:①我国碳达峰、碳中和实现的可行性较高,2030年及2060年的时间节点设定科学,碳达峰当年的各行业成本约为17.54×1012元,代表行业碳达峰、碳中和时的二氧化碳排放量分别为68.63×108和34.50×108 t.②以钢铁、化工、建材等为代表的工业转型可行性较低,且对于碳达峰、碳中和目标实现的贡献较小;电力、供热以及交通转型可行性较高,且对碳达峰、碳中和目标实现的贡献较大,电力二氧化碳排放量占比在2030年与2060年将分别达72.86%和43.34%.③煤电装机容量将在规划期内持续减少,需取消部分已规划的煤电项目并改造和提前淘汰部分已有煤电设备;相对风力发电与太阳能发电装机容量持续增加,二者装机容量总和于2030年达12×108 kW,于2060年达24×108 kW.④CCS将为碳达峰、碳中和目标实现提供助力.研究显示,未来我国碳减排工作将重点聚焦于电力系统,其次为供热与交通,建议根据行业特征制定不同省份、不同经济圈的绿色发展模式.      

基于系统动力学的中国碳减排路径模拟

通过分析二氧化碳排放影响因素之间作用关系与碳减排的主要路径,构建二氧化碳排放系统动力学模型。在此基础上,通过调控供给侧经济增长速度、能源结构和产业结构要素,预测四种不同情景方案对二氧化碳排放的影响,以进一步探讨二氧化碳排放主要部门减排贡献。结果表明：四种方案的二氧化碳净排放量增长趋势逐年变缓,在二氧化碳净排放量达到峰值后,调整经济增速、改善能源结构和优化产业结构继续为碳减排发挥积极作用,相比于经济增速和产业结构调整,能源结构改善的减排贡献度更高。在综合调控经济增速、能源结构和产业结构的方案下,中国二氧化碳净排放量2024年将达到高峰值104.45亿t,2058年实现碳中和,这与现实情况更加吻合。未来若能抓住经济、能源、产业低碳转型的良好机遇,并进一步加强各部门的减排努力,中国二氧化碳净排放量有望2025年前达峰,2060年前实现碳中和。     

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。     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

西安高新区多情景碳达峰预测及减排路径分析

第十三届全国人民代表大会第五次会议提出要致力于推进碳达峰碳中和工作,促进经济社会向全面绿色低碳转型,实现高质量发展.西安高新区作为陕西省重要的科技创新和产业聚集区,经济发展在很大程度上依赖于能源消耗,碳减排的任务就显得尤为艰巨.以西安高新区为研究对象,首先通过系统核算园区内碳排放,对不同能源种类和不同行业企业碳排放现状进行分析;然后利用Kaya模型设定多种独立的碳达峰情景,预测不同情景下的碳排放总量值及碳达峰时间;最后结合西安高新区发展特点科学甄选相应的碳减排路径,给出合理的减排建议.结果表明,目前电力消耗碳排放占比最多且份额呈逐年上升趋势,工业碳排量始终占主导地位且第三产业发展日益蓬勃;碳排放因子情景、能源强度情景和经济水平情景这3种情景下可于2030年达到碳达峰,其中经济发展水平对西安高新区未来碳达峰的峰值和时间影响最大,产业结构情景、能源结构情景和人口规模情景在2030年前没有出现峰值;未来减排路径主要从电力部门脱碳、经济稳健高质量发展、能源及产业结构绿色升级和构建绿色交通体系入手,可为实现碳中和预留更多的准备时间,也为我国工业园区低碳发展提供决策参考.     

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.     

沈阳市产业能源结构调整对环境空气质量的影响

在分析“十一五”期间沈阳市产业结构优化升级和能源结构调整情况的基础上,利用沈阳市经济和环境统计数据,通过单位GDP耗能和单位GDP污染物排放量等指标纵向比较,探讨沈阳市产业能源结构调整对环境空气质量的影响。结果表明,通过产业结构调整,装备制造业、服务业和高新技术产业等在总产值中的占比不断提高,在推动经济健康发展的同时,使单位生产总值煤耗持续下降。新型能源发展战略的实施,能源结构出现良性转变,五年间耗煤量相对降低,燃料油、焦炭、洁净燃气占比升高,使工业废气中烟尘、二氧化硫单位产值排放量分别下降12．4t／4L元、12．2t／亿元。经济发展方式的转变,产业能源结构的调整,相对降低废气的排放量,有效促进了沈阳市环境空气质量的改善。     

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.