基于GDIM的陕西省工业碳排放影响因素研究

为能有针对性地控制工业碳排放量,本文在计算2008—2017年陕西省工业碳排放量及分析其特征的基础上,运用广义迪氏指数分析法(GDIM)对工业经济水平、能源消耗、人口规模等陕西省工业碳排放影响因素进行分解并量化其贡献率。研究结果表明:陕西省工业碳排放与消耗能源碳强度、工业人均碳排放量、单位GDP的碳排放量、工业生产总值、能源消耗和工业从业人口之间存在正相关关系,碳排放量的不断增长与陕西省工业GDP的增长、能源消耗的增长密切相关;工业人均GDP变化引起碳排放变化的抑制效应。最后为陕西省工业低碳发展提供了对策建议。     

基于GDIM的陕西省工业碳排放影响因素研究

为能有针对性地控制工业碳排放量,本文在计算2008—2017年陕西省工业碳排放量及分析其特征的基础上,运用广义迪氏指数分析法（GDIM）对工业经济水平、能源消耗、人口规模等陕西省工业碳排放影响因素进行分解并量化其贡献率。研究结果表明：陕西省工业碳排放与消耗能源碳强度、工业人均碳排放量、单位GDP的碳排放量、工业生产总值、能源消耗和工业从业人口之间存在正相关关系,碳排放量的不断增长与陕西省工业GDP的增长、能源消耗的增长密切相关;工业人均GDP变化引起碳排放变化的抑制效应。最后为陕西省工业低碳发展提供了对策建议。     

湖北省交通业碳排放影响因素及情景预测

论文选取城镇化率、客货运周转量、人均GDP和能源强度4个指标反映湖北省人口、经济和技术水平对湖北省交通业碳排放的影响。首先对湖北省碳排放情况和人口城镇化比例及能源强度进行整体的分析，然后运用STIRPAT扩展模型对湖北省交通业碳排放影响因素进行研究。在研究过程中，发现数据存在明显的多重共线性问题，此时普通的最小二乘法得到的结果不准确，故使用偏最小二乘法来消除解释变量之间的多重共线性。并使用留一法交叉验证得到的结果是否合理，最后对数据进行偏最小二乘法两次迭代映射分解得到碳排放量与其影响因素之间的系数。对结果进行显著性检验，验证了结果的可靠性，结果表明城镇化率、客货运周转量、人均GDP和能源强度4个指标均与交通业碳排放总量呈正相关关系。在此基础上根据2000—2018年的湖北省交通业碳排放数据，使用情景分析法设定低、中、高3种碳排放情景对2030年碳排放量进行预测。首先计算出3种不同情景下不同解释变量的年平均增长率，然后将结果带入碳排放量与解释变量之间的公式中计算得出2019—2030年碳排放量的年平均增长率，由此得出2030年的碳排放量在低排放情景、基准情景和高排放情景下分别为1 081.772万t、1 131.407万t和1 176.507万t。分析显示人口因素和技术因素对交通业碳排放量影响最大，城镇化率的提高和能源消耗强度的增强会导致能源需求量和碳排放量大幅度增加，加大了城市交通运行压力。结合2030年前完成碳峰值的目标，将3种情景下湖北省交通业碳排放量预测结果与目标进行对比，显示均完成目标达到碳排放峰值。最后针对影响碳排放的相关因素提出相关节能减排建议，以期优化交通能源结构，实现低碳经济和可持续发展目标。     

基于STIRPAT模型的山西省能源碳排放影响因素及峰值预测

运用IPCC法测算了山西省2000-2019年能源碳排放量,通过STIRPAT扩展模型及岭回归定量分析了山西省能源碳排放影响因素,并研究预测不同情景下山西省2020-2050年能源碳排放量及达峰时间。研究结果表明:人口因素对山西省能源碳排放的影响最大,其次是能源结构;情景预测结果显示,在能源结构优化情景模式下,山西省能源碳排放于2025年最先达到峰值,峰值量为56 948.38万t,但低碳情景模式下的碳峰值量最低,为56 735.24万t。在人口经济稳步增长的同时,加速优化能源结构、降低对煤炭的依赖程度、提高能源效率是山西省在2030年能源碳排放量达到峰值的重要保障,是适合山西省生态文明建设和可持续发展的重要方向。     

我国2030年实现碳达峰路径研究——基于经济、能源、碳排放系统的SD模型

基于系统动力学模型,通过设定三种情景方案,动态模拟了2020—2050年我国能源消费碳排放发展演变趋势。同时,以综合调控情景为基准,考察了经济、人口和能源等因素的变动对碳排放总量的影响,探究了碳达峰的最优路径。研究发现：在基准、低碳、综合调控情景下的预测碳排放峰值分别达到了2020年碳排放量的1.62倍、1.33倍和1.14倍,三种情景下实现碳达峰的时间依次为2038年、2030年、2027年。同时,人均GDP增速快慢、科技投入强度大小、第二产业与第三产业占比高低、化石能源占比大小以及能源消费强度大小均对碳达峰时间具有较大影响。研究结果表明,综合调控情景下预测的碳达峰时间距离当前最近,碳排放峰值最小,是一种现实选择的最优方案。碳达峰最优路径的确定需要从确定适当的人均GDP增速、加大科技投入强度、降低第二产业与第三产业占比、加快能源结构调整以及降低能源消费强度入手。     

山东省煤炭产业碳排放驱动因素通径分析

以2005-2015年山东省煤炭产业有关统计数据为依据,首先运用spss21.0对能源消费结构、能源强度、人均生产总值、人口强度、企业规模和企业数量6个因素进行了相关性检验,然后利用通径分析的方法分析了四个具有相关性的因素对碳排放的直接效应和间接效应。最终结果表明:能源消费结构优化和企业规模扩大对煤炭产业碳排放量具有抑制作用,能源强度和企业数量因素对煤炭产业碳排放量具有推动作用;各个因素的直接通径系数与总通径系数差距较大,因素间的相互作用对碳排放的间接影响在总影响效果中具有不可忽视的地位。     

新疆能源消费碳排放现状及增长效应分析

为了有针对性地分析新疆能源碳排放的增长机理,分析新疆能源利用现状、碳排放总量、三大产业碳排放的变化趋势、碳排放强度、人均碳排放等变量,基于扩展的Kaya恒等式建立因素分解模型,采用LMDI分解方法对能源碳排放进行因素分解。定量分析1985-2009年经济规模、人口规模、排放系数、能源结构、能源消费强度、产业结构等6个因素对新疆碳排放增量的影响。研究发现,经济规模效应、人口规模效应是正向驱动因素,能源结构与能源消费强度效应对碳排放具有抑制作用,产业结构的负效应表现最为突出。最后结合新疆实际提出了相应的减排政策建议。     

江苏省能源结构情景分析及碳排放研究

基于能源消费的基本等式,采用改进的LMDI能源预测模型,建立江苏省能源消费的因素分解模型,依据江苏统计年鉴2009提供的数据,定量分析了2002-2008年间,能源效率、产业结构和经济发展等因素的变化对江苏省能源消费的影响。从不同经济结构、发展路径及技术条件等角度对江苏省2010年和2020年的能源消耗进行了情景分析,利用能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式即单位能耗碳排放系数的表达式,测算了江苏省未来碳排放总量情况。     

扬子江城市群工业能源碳排放与经济增长脱钩水平及驱动因素

扬子江城市群地处长江经济带的下游重要门户地区,是江苏省“1+3”重点功能区发展的龙头引擎,打造扬子江城市群的绿色生态走廊对建设“强富美高”新江苏和落实长江大保护均具有重要战略意义。论文聚焦扬子江城市群工业能源碳排放脱钩及其驱动因素分析,研究得出：1）扬子江城市群整体工业碳排放量呈现波动上升的变化趋势,其中南京市和苏州市的碳排放增量明显大于其他城市;2）扬子江城市群工业能源碳排放脱钩大致经历了扩张连接、强脱钩以及弱脱钩3个阶段,整体上脱钩水平逐渐提高,但稳定性不高,各城市工业能源碳排放脱钩水平差异较大,但在逐步优化中;3）从驱动因素看,碳排放强度效应和能源强度效应对脱钩水平有促进作用,工业经济规模效应、区域经济比重和能源结构则相反。基于此,论文提出加强低碳城市试点建设、探索构建全域碳权交易市场、调整优化能源结构、推动科技创新等建议,以促进扬子江城市群工业建设高质量发展。     

扬子江城市群工业能源碳排放与经济增长脱钩水平及驱动因素

扬子江城市群地处长江经济带的下游重要门户地区,是江苏省“1+3”重点功能区发展的龙头引擎,打造扬子江城市群的绿色生态走廊对建设“强富美高”新江苏和落实长江大保护均具有重要战略意义。论文聚焦扬子江城市群工业能源碳排放脱钩及其驱动因素分析,研究得出：1）扬子江城市群整体工业碳排放量呈现波动上升的变化趋势,其中南京市和苏州市的碳排放增量明显大于其他城市;2）扬子江城市群工业能源碳排放脱钩大致经历了扩张连接、强脱钩以及弱脱钩3个阶段,整体上脱钩水平逐渐提高,但稳定性不高,各城市工业能源碳排放脱钩水平差异较大,但在逐步优化中;3）从驱动因素看,碳排放强度效应和能源强度效应对脱钩水平有促进作用,工业经济规模效应、区域经济比重和能源结构则相反。基于此,论文提出加强低碳城市试点建设、探索构建全域碳权交易市场、调整优化能源结构、推动科技创新等建议,以促进扬子江城市群工业建设高质量发展。     

“双碳”目标下江苏省碳平衡潜力预测研究

核算江苏省碳排放与碳吸收量，预测其未来碳平衡潜力，为推进我国“2030碳达峰、2060碳中和”战略目标及落实全国生态文明建设提供参考。从省级层面选取江苏省为研究对象，建立碳平衡潜力预测指标体系，根据1996—2019年碳排放量核算数据，在碳排放影响因素LMDI分解的基础上，构建改进的STIRPAT模型并设置9大情景，分别预测2020—2060年江苏省碳排放量。同时引入灰色GM（1，1)模型预测江苏省未来生态碳吸收量，根据预测结果，分析其2004—2060年碳平衡变化趋势。结果显示：1)江苏省碳排放增长迅速，人口规模、人均收入及能源结构是主要增碳因素，能源强度及碳排放强度是重要抑碳因素，根据STIRPAT模型预测结果，可将9种情景按碳达峰量及碳达峰时间分为高碳-高增长、中碳-中增长及低碳-低增长三大组合，其中低碳—低增长组合的最优情景3可实现2029年最早碳达峰，峰值为33 003.86万tCO2，2060年碳排放将下降至24 274.19万tCO2；2)碳吸收量预测将缓慢增长，于2053年突破3 000万tCO2的吸收量，2060年碳吸收量将达3 095.584万tCO2；3)江苏省未来实现碳平衡将存在时间滞后危机，碳平衡缺口预测将在2029年达到30 286.03万tCO2峰值，2060年下降至21 178.60万tCO2，碳平衡压力指数将从2025年的最大值12.16下降至2060年的7.84，需承担较大减排压力。由此可知，江苏省生态吸碳能力有限，即使按最优情景3预测分析，未来实现碳平衡依然面临严重挑战。据此，从碳排放、碳吸收与碳平衡3个方面提出相关政策建议，即调整能源高碳结构，加强绿色科技创新，降低碳排放量；积极推进绿地化建设，保护自然环境系统，增强生碳吸收能力；协同发展绿色减排与技术固碳，缩小碳失衡缺口，减轻碳平衡压力等，助力实现我国2060碳中和。     

基于居民消费视角的广州市能源消耗及碳排放特征

为了分析广州市居民消费碳排放特征,从城乡居民消费方面计算直接和间接的能源消耗量及碳排放量。结果表明,2000—2010年城镇居民和农村居民直接碳排放量持续增长,但农村居民直接碳排放量低于城镇居民直接碳排放量。城镇居民间接碳排放量呈波动性变化,农村居民间接碳排放量呈下降趋势,远低于城市居民间接碳排放量。食品、交通通讯、居住、教育文化娱乐是城乡居民主要的碳排放源。全市能源消耗和碳排放总量呈上升趋势,其中直接能耗和碳排放量呈递增趋势,间接能耗和碳排放量呈递减趋势。最后提出减少碳排放的几点建议,即推进新型城市化,加快建设低碳型城市;发展新能源,提高传统能源的利用效率;倡导低碳生活,改变传统消费模式。     

中国有色金属行业能源消耗碳排放影响因素分析

运用平均对数迪氏指数法(LMDI)对我国有色金属行业2000—2011年能源消耗碳排放的变动特点和主要影响因素进行研究,基于LMDI模型的情景分析,对2020年有色金属行业的碳排放进行预测。结果表明,经济规模是促进碳排放的最主要因素,能源强度是减缓碳排放的主要因素,能源结构和碳排放系数的影响较小。我国有色金属行业的减排潜力很大,未来减排关键在于控制经济规模的扩张和降低能源强度。     

陕西省能源供给系统稳定性动态情景预测

基于影响能源供给稳定性的9个因素,通过对1990—2011年陕西省的数据分析,得出能源投资、碳排放强度、人均GDP、产业结构、人口规模是影响陕西省能源稳定性的主要因素,其弹性系数分别为0.8293、-0.2373、-0.2876、-2.1336和-2.4144。依据陕西省各项能源发展目标及国民经济和社会发展规划,对近期（2011—2020年）陕西省经济发展、人口增长、碳排放强度和能源投资等进行情景设置, 并对其中9种情景下陕西省能源稳定性情况进行预测。在人口和人均GDP低增长、能源投资高增长、产业结构调整和节能减排力度加强的情况下,陕西省能源供给系统稳定度增强,其值2020年将达到5.5671。但这种稳定性是不持久的,在不同的能源投资增长情况下设置A、B、C三种情景,研究能源投资变化对长期能源供给稳定形势的影响。在资源储量有限的情况下,需要限制能源投资额的增长,避免过度开采需求,保持合理的能源生产量,是实现陕西省能源长期稳定性的有效手段。     

基于灰色关联分析的湖南省有色金属采选业碳排放驱动因素及影响研究

在中部省级行政区极力倡导低碳经济的前提下,湖南省有色金属采选业面临巨大的节能减排压力。运用灰色关联分析法,从经济发展、行业发展、能源消耗三方面研究湖南省2010～2017年有色金属采选业碳排放的影响因子,通过关联度比较,得出能源规模、有色金属采选业企业个数、能源强度、经济增速、第二产业占比和能源结构是湖南省有色金属采选业碳排放的关键影响因素,提出了采用清洁能源提高能耗比、减量增质以实现集约发展、改善企业发展环境、促进资源深加工等政策建议。     

基于DEA模型的碳排放效率分析

搜集了石家庄市2004年~2014年的能源消耗量、固定资产、劳动力投入、生产总值的数据。以此为基础来计算石家庄的各年碳排放量,并采用DEA模型,以固定资产、劳动力投入、碳排放量作为投入指标,生产总值作为产出指标,来测算石家庄市的碳排放效率水平。     

河南省能源消费碳排放的因素分解及减排途径

采用国家发改委能源研究所提供的碳排放模型,计算了1995～2009年间河南省能源碳排放量.根据LDMI因素分解方法,对河南省人均碳排放变化进行因素分解,得出以下结论:①河南省能源碳排放量呈现逐年增长态势,2002年后呈现指数增长,随着节能减排政策的落实,2007年后增速变缓;②河南省碳排放强度在1995～2002年间呈下降态势,但是2002～2004年间反弹急剧攀升,2004年后再次呈现回落态势;③经济发展是促进河南人均碳排放增加的主要动力,能源效率是拟制碳排放的主要因素,能源结构对河南人均碳排放变化的作用不明显.研究表明,若仅依赖能源效率的提高,难以抑制经济发展引起的河南人均碳排放增加.因此,需要改善能源结构,发挥能源结构改变对河南人均碳排放的抑制作用.     

湖南矿业碳绩效影响因素研究

基于湖南国民经济核算最新统计数据，分析了湖南矿业碳排放特征，构建了其碳绩效模型。研究显示，2010—2020年湖南矿业碳绩效整体水平较低，细分行业之间的碳绩效差异较大。资产规模和能源效率因素对碳绩效有正向积极影响；资产负债率及能源结构因素对碳绩效有负向制约影响；经济规模扩大、能源利用效率提升、能源结构优化及资产负债率相对稳定，促使有色金属行业、燃气生产和供应业的碳绩效水平位居前列；煤炭开采和洗选业经济规模日益递减、重煤的能源结构及能源效率低导致其碳绩效垫底。建议湖南矿业企业优化能源结构、发展低碳创新技术、提高资源利用效率，从而提升湖南矿业碳绩效。     

中国产业部门碳排放关联效应——基于假设抽取法的分析

基于2017年全国42个行业投入产出表和2017年能源消费量为数据,运用《综合能耗计算通则》计算出11个产业群的碳排放量、碳排放强度,运用假设抽取法分析产业群间的总碳关联度、前向碳关联和后向碳关联,并将关联效应分解为内部效应、混合效应、净后向效应、净前向效应和净转移。结果表明:石化金属制造业和电水燃气生产供应业的碳排放总量和碳排放强度最大,净输出碳排放严重;建筑业、机械设备制造业的净吸收碳排放较多。目前,我国能源消费结构失衡,煤炭、石油等能源使用率依然较高。虽然国家近年大力发展清洁能源,但始终占比不高,利用率较低。因此,必须优化国家能源消费结构,提升一次性能源使用效率,提高清洁能源的消费占比,减缓我国二氧化碳的排放量。     

矿业城市能源消费碳排放变化及其影响因素研究

对能源消费碳排放驱动因子的定量分析是目前碳排放研究的热点之一,本文利用IPCC碳排放计算方法对武安市2002~2013年能源消费碳排放量进行了动态测算,并基于在环境经济研究中被广泛应用的STIRPAT模型计量拟合了能源消费碳排放与人口、人均GDP、能源强度、碳排放量强度、城镇化率的多元线性模型。结果表明能源消费碳排放量在研究阶段内呈逐年增长的趋势,而人口、人均GDP、城市化率、碳排放强度、与能源消费碳排放的弹性系数为0.295%、(-0.420+0.929InG)%(G为人均GDP)、0.255%、0.188%。能源强度每减少1%,能源消费碳排放将会减少0.056%。同时经济增长与能源消费碳排放之间并没有出现环境库兹涅茨(EKC)曲线特征。据此研究认为缓解环境矛盾可以从提高能源利用效率、调整能源消费结构、加大科技投入等入手。