中国碳排放强度的时空演进及跃迁机制

面对气候变化所带来的生存危机以及环境治理的复杂状况,对中国碳排放强度时空演进的动态监测与预警治理的研究是实现碳排放强度下降目标的关键。文章测算1997—2015年中国大陆30个省区碳排放强度的空间面板数据,采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法对中国碳排放强度的空间相关性、集聚特征及其时空跃迁进行空间统计分析,借助分位数回归与时空跃迁嵌套模型,揭示在时间和空间推移的双重作用下中国各省区碳排放强度的时空跃迁机制。研究结果表明:(1)中国30个省区的碳排放强度在时空分布上并不是完全随机状态,各个省区碳排放强度之间具有显著的空间相关性特征,碳排放强度的变动趋势会受到其相临近省区碳排放强度的影响,省域间的碳排放强度在空间分布上呈现"集聚"与"分异"并存的时空演进特征。(2)中国碳排放强度空间集聚趋势增强,具有高度的凝固性和较低的流动性,10个高碳排放强度省区碳排放强度的稳定性将成为制约中国碳排放强度整体跃迁的重点省区,相关省区的跃迁性将成为驱动中国碳排放强度整体跃迁的关键省区。(3)各省区的碳排放强度空间集聚过程中存在时空跃迁的驱动模式和制约模式,分位数回归模型能够很好地解释各驱动因素对碳排放强度时空跃迁的驱动机制,不同响应阶段的驱动因素的分位数与碳排放强度时空跃迁类型之间具有很强的嵌套性。(4)根据各省区碳排放强度时空演进及其跃迁机制的分析结果,进一步提出加强对关键省区碳排放强度的有效监测与治理,加大碳排放的约束力度等差异化的碳减排调控措施。     

京津冀产业碳排放强度变化及驱动因素研究

为探讨京津冀地区温室气体排放强度变化的影响因素,采用对数平均迪式分解模型及归因分析(LMDI-Attribution)方法,基于1996—2014年数据从细分行业角度进行研究。针对温室气体排放强度作产业结构、能源强度和排放因子三因素LMDI乘法分解,对温室气体排放强度变化的影响效应作归因分析,量化4个行业对分解因素影响效应的贡献,得到以下主要结论:1996—2014年京津冀地区温室气体排放强度主要呈现下降趋势,累计下降23.05%。其中,能源强度是温室气体排放强度下降的主导因素,其影响效应为-61.18%,对这一影响效应贡献最大的是工业,并且四大经济部门均通过能源强度在不同程度上使得温室气体排放强度有所减小,可见"阶梯电价"、"千家企业节能项目"、"十大重点节能项目"等相关政策在工业发展中对提高能源效率的作用明显。产业结构使得温室气体排放强度增加23.53%,其主要贡献者是工业,说明"工业产品出口退税率调整"等一系列政策的效果不明显;然而农业则使得温室气体排放强度降低,贡献值为3.09%。碳排放因子在1996—2014年间对温室气体排放强度的影响为60.47%,是京津冀地区温室气体排放强度增加的主要因素,说明京津冀地区的能源结构不合理。工业对这一效应的贡献最大为55.97%。可见,工业在京津冀地区的温室气体减排工作中起到最为关键的作用。     

中国工业碳排放达峰的情景预测与减排潜力评估

实现2030年碳排放达峰不仅是中国为应对全球气候变化向国际社会做出的郑重承诺,也是中国未来经济结构转型与可持续发展的必然选择。基于中国实现2030年碳排放达到峰值的宏观目标为背景,本文以中国碳排放的主要行业工业为研究对象,首先运用拓展的STIRPAT模型对工业及其9个细分行业的碳排放达峰进行了情景预测,然后基于公平和效率的双重视角对工业细分行业的减排潜力进行评估。研究表明:(1)仅有低碳情景和抑制排放情景2可以实现中国碳排放2030年达峰,低碳情景是实现中国工业碳排放达峰的最佳发展模式,达峰时间最早(2030年),峰值最低(140.43亿t)。激进排放情景则是最差的发展模式,达峰时间最晚(2036年),峰值也最高(150.09亿t)。(2)工业内部各细分行业碳排放的最优达峰情景差别较大。建材和纺织制造业能够实现提前达峰,可以在这类行业率先实施达峰管理措施,使其带动其他行业陆续达峰。(3)最具减排潜力的行业是石油制造业,其次是电力行业,这些减排潜力较大的行业应该成为国家节能减排的重点对象。(4)基于工业各细分行业在减排公平性和效率性上的差异将工业9个细分行业分为四类。其中,石油、钢铁制造业和电力行业属于"高效高公平行业";化工、建材制造业属于"低效高公平行业";采掘业属于"高效不公平行业";纺织、轻工和机电制造业属于"低效不公平行业"。中国应针对不同类型的行业制定出相应的减排战略,将减排重点放在各行业最具潜力的方面。最后,文章对实现中国工业碳排放达峰管理提出了几点政策建议。     

Carbon dioxide emissions from cities in China based on high resolution emission gridded data

Based on the China high resolution emission gridded data (1 km spatial resolution), this article is aimed to create a Chinese city carbon dioxide (CO₂) emission data set using consolidated data sources as well as normalized and standardized data processing methods. Standard methods were used to calculate city CO₂ emissions, including scope 1 and scope 2. Cities with higher CO₂ emissions are mostly in north, northeast, and eastern coastal areas. Cities with lower CO₂ emissions are in the western region. Cites with higher CO₂ emissions are clustered in the Jing-Jin-Ji Region (such as Beijing, Tianjin, and Tangshan), and the Yangtze River Delta region (such as Shanghai and Suzhou). The city per capita CO₂ emission is larger in the north than the south. There are obvious aggregations of cities with high per capita CO₂ emission in the north. Four cities among the top 10 per capita emissions (Erdos, Wuhai, Shizuishan, and Yinchuan) cluster in the main coal production areas of northern China. This indicates the significant impact of coal resources endowment on city industry and CO₂ emissions. The majority (77%) of cities have annual CO₂ emissions below 50 million tons. The mean annual emission, among all cities, is 37 million tons. Emissions from service-based cities, which include the smallest number of cities, are the highest. Industrial cities are the largest category and the emission distribution from these cities is close to the normal distribution. Emissions and degree of dispersion, in the other cities (excluding industrial cities and service-based cities), are in the lowest level. Per capita CO₂ emissions in these cities are generally below 20 t/person (89%) with a mean value of 11 t/person. The distribution interval of per capita CO₂ emission within industrial cities is the largest among the three city categories. This indicates greater differences among per capita CO₂ emissions of industrial cities. The distribution interval of per capita CO₂ emission of other cities is the lowest, indicating smaller differences of per capita CO₂ emissions among this city category. Three policy suggestions are proposed: first, city CO₂ emission inventory data in China should be increased, especially for prefecture level cities. Second, city responsibility for emission reduction, and partitioning the national goal should be established, using a bottom-up approach based on specific CO₂ emission levels and potential for emission reductions in each city. Third, comparative and benchmarking research on city CO₂ emissions should be conducted, and a Top Runner system of city CO₂ emission reduction should be established.     

CO2 emission driving forces and corresponding mitigation strategies under low-carbon economy mode: evidence from China’s Beijing–Tianjin–Hebei region

On account of the background of China’s “new normal” characterized by slower economic growth, this paper analyses the low-carbon economy status quo in the Beijing–Tianjin–Hebei region and empirically investigates the relationship between carbon dioxide (CO₂) emissions and its various factors for China’s Beijing–Tianjin–Hebei region using panel data econometric technique. We find evidence of existence of Environmental Kuznets Curve. Results also show that economic scale, industrial structure, and urbanization rate are crucial factors to promote CO₂ emissions. However, technological progress, especially the domestic independent research and development, plays a key role in CO₂ emissions abatement. Next, we further analyze the correlation between each subregion and various factors according to Grey Relation Analysis. Thereby, our findings provide important implications for policymakers in air pollution control and CO₂ emissions reduction for this region.     

强“波特假说”存在产业异质性吗?——基于产业碳密集程度细分的视角

强"波特假说"认为严格而恰当的环境规制政策将使企业的生产效率呈现先降后升的趋势,为验证强"波特假说"及其产业异质性,首先建立产业碳密集指数,将工业部门36个细分行业划分为高碳密集产业、中碳密集产业和低碳密集产业;接着运用方向性距离函数测算2003—2014年细分行业的绿色全要素生产率,基于系统"GMM"估计方法验证三个细分行业的环境规制强度对绿色全要素生产率的影响。研究结果显示:第一,样本期间内,高碳密集产业的环境规制强度远远高于中低碳密集产业,这表明高碳密集产业一直是产业节能减排的重点对象,而碳排放情况较为严重的中碳密集产业则为"被遗忘的角落";第二,强"波特假说"在工业部门内存在产业异质性,高碳密集产业和中碳密集产业的环境规制强度与绿色全要素生产率呈"U"型关系,而在低碳密集产业中两者则呈倒"U"型关系;第三,相对于高碳密集产业,中碳密集产业因环境规制强度较容易跨越"U"型拐点而具有较大的减排空间,低碳密集产业在达到"U"型拐点之前,环境规制为其绿色全要素生产率提升的动力。本文研究结论蕴含如下的政策建议:根据产业的碳密集程度实施针对性的环境规制政策,持续加强中碳密集产业的环境规制力度,适度加强低碳密集产业的环境规制强度,高碳密集产业需根据不同阶段的经济水平设计具有针对性的环境规制政策,逐渐将三类产业的"遵循成本"效应转化为"创新补偿"效应,实现经济增长和环境保护的双赢。     

畜牧业“碳排放”到“碳足迹”核算方法的研究进展

全球变暖趋势日益加剧,不仅影响农业可持续发展,而且威胁到人类生存。畜牧业碳排放因其在农业碳排放中乃至全球碳排放中占比较大而日益备受关注。准确核算畜牧业碳排放是制定切实可行的碳减排政策的前提,也为我国在气候变化下承担共同但有差别的减排责任提供话语权。本文基于研究范式的演进,对畜牧业碳排放到碳足迹核算方法的研究发展进行了系统梳理,研究表明,在学者的不断研究与质疑下,畜牧业碳排放到碳足迹的核算方法经历了从OECD核算法、IPCC系数法到生命周期法与投入-产出法的演变与完善,学术界认为区域异质性、养殖规模与管理方式均影响碳足迹;散养比规模化养殖产生更多的碳排放,舍饲比户外放牧排放更多的碳。畜牧业碳足迹核算能够更加全面地反映畜牧业全生命周期的碳排放情况,但由于研究假设、研究方法及研究样本等差异导致不同区域、不同畜产品的碳排放核算结果存在不确定性。运用生命周期法和投入-产出法对欧盟成员国畜牧业碳排放的核算结果基本一致,但运用IPCC系数法和全生命周期法对中国畜牧业碳排放核算中,牛、猪和羊的碳排放量排序结果不尽一致。鉴于核算结果的差异性,本研究对不同核算方法的起源、最早采用时间、特点、局限性等方面进行了归纳总结,并建议后续研究探讨基于生命周期评价的畜牧业碳足迹研究边界的延伸性,标准化畜牧业碳排放或碳足迹核算,避免学者重复核算畜牧业碳排放,以便深入展开畜牧业碳排放其他方面的研究。     

Energy intensity and its determinants in China: an empirical study based on ARDL-VECM approach

The present study aims to better understand the relationship between energy intensity and its determinants including energy price, technological progress, economic structure, and energy mix using the autoregressive distributed lag(ARDL) bounds approach and vector error correction model technique. Based on China's time series over 1985-2014, the ARDL bounds approach yields empirical evidence that confirms the existence of long run relationship between energy price, technological progress, economic structure, energy mix, and energy intensity. The results show that technological progress is an important driver for the declining energy intensity in short and long run. Energy price has not been demonstrated as an important role in decreasing energy intensity in the short run. The high share of coal use in total energy use may be responsible for China's high energy intensity.However, the relative change in economic sectors plays a minor role in energy intensity reduction during the past years. In the long run, technological progress, energy mix and energy prices Granger cause energy intensity, but not vice versa except for the energy mix.     

1961~2015年西南地区降水及洪涝指数空间分布特征

利用西南地区98个气象站连续完整的日降水序列数据,整合降水强度、持续性指数及等级指数形成降水指数体系并研究该区域降水及洪涝指数的空间分布特征,得到以下主要结论：（1） 1961~2015年,西南地区年降水量（PRCPTOT）与极端降水量（R95PTOT）都呈现出“东多西少、南多北少”的分布形态;持续降水日数（CWD）则表现为“南高北低、西高东低”的分布格局。区域多年平 均PRCPTOT、R95PTOT、CWD分别以-13.12 mm/10 a、1.34 mm/10 a、-0.29 d/10 a的速率变化。（2）西南地区不同等级降水日数具有相似的空间分布特征,均呈现出“南高北低、东高西低”的分布形态。（3）西南地区洪涝强度指数呈由东北向西南递减的分布特征;降水总量越多的地区,洪涝强度反而越低,主要由于单站洪涝强度表征的是降水的波动情况,降水量越多波动越不明显。21世纪以来,该 地区洪涝等级以重级为主,2010年以来连续多年出现特重级洪涝。此外,洪涝强度越大,区域性年度灾害等级越高。该研究对于掌握西南地区极端气候变化规律,从而服务于防灾减灾具有一定的理论意义。     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其#br# 与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明：（1）自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;（2）东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;（3）城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。