安徽省能源消费碳消费排放影响因素分解分析

为探寻安徽省碳排放总量变动的影响因素以实现节能减排的目标,基于安徽省1995～2009年能源碳排放量,利用Kaya恒等式和Laspeyres指数分解方法,分析了碳排放强度、能源强度、人均GDP和常住人口规模对碳排放变动的贡献。结果表明,人均产出效应是促进碳排放增加的主要拉动因素,累积贡献率为149.03%;能源强度效应是唯一抑制碳排放增加的因素,累积贡献率为-100.12%;其他两因素对碳排放增加的促进作用不明显,并从改善能源结构、提高能源效率、重点关注高耗能高排放行业三方面提出了政策建议。     

基于STIRPAT模型的陕西省工业碳排放量预测和情景分析

构建STIRPAT模型,定量分析陕西省工业碳排放量与工业经济规模、人均工业增加值、能源强度和能源结构之间的关系。通过岭回归分析后发现,工业经济规模、人均工业增加值、单位工业增加值能耗和原煤消费比每变化1%,陕西省工业碳排放量将发生0.231%,0.148%,0.561%和2.242%的变化。确定预测模型,设置8种不同的发展情景,分析陕西省工业碳排放量的发展趋势。结果表明,保持经济适度增长、能源强度下降和能源结构优化,能够控制陕西省工业碳排放量增长。     

长三角地区能源消费碳排放分析

采用IPCC碳排放技术指南提供的能源消费碳排放计算模式,估算了长三角区域1995～2007年间的人均碳排放量,并采用因素分解模型定量分析了能源结构、能源强度、经济发展对该地区碳排放的影响.结果表明,经济发展为人均碳排放量增长的主要因素,能源强度的下降和能源结构的改善在一定程度上对经济发展带来的增长起到了抑制作用.     

低碳经济背景下山东省“十二五”期间经济社会发展情景研究

发展以低能耗、低污染、低排放为特征的低碳经济,是山东省落实科学发展观、推进生态文明建设的必然选择。山东省人均碳排放明显高于全国平均水平,且两者之差几乎逐年增大。通过对山东省人均碳排放与人均GDP、能源强度、产业结构、城市化水平、对外贸易开放度的协整分析,分析结果表明碳排放与各因素之间存在长期均衡关系。另外,从碳排放的驱动因素出发,依据山东省已有的主要规划和中长期目标,以及关于未来经济趋势的分析,设置了基准、强化低碳经济、粗放型经济三种不同的发展情景对山东省"十二五"期间碳排放的演变趋势分析。研究表明2015年碳排放总量的取值区间约为31023.77×104~34461.88×104t,碳排放强度将在2010年0.63t/万元GDP的基础上降低9.98%~18.96%,山东省在采取积极减排措施的情况下基本可以实现碳排放强度降低18%的目标。提出了相关对策建议:优化能源结构,加大技术投入;调整产业结构,转变增长方式;完善政策机制,构建绿色贸易体系。     

广东省主体功能区碳排放特征及驱动因素研究

基于不同类型主体功能区的发展定位与碳排放驱动要素分解,提出有针对性的区域差异化低碳发展路径是推进主体功能区可持续发展的重要内容。基于调研资料,分析了广东省各主体功能区自2010年以来的碳排放演变特征,从人口效应、经济效应、能源强度效应、产业结构效应以及碳排放因子效应五个因素对造成不同主体功能区碳排放差异的原因进行了分析。要素分解发现,经济规模和人口数量增长对优化开发区碳排放量增长的贡献率最大;产业结构的优化从2012年开始成为使优化开发区碳排放量降低的影响因素,对重点开发区和生态发展区碳排放量降低的作用仍不明显;产业能源强度变动均使三类功能区碳排放量降低,但是贡献率呈现明显差异。建议：（1）加快发展优化开发区服务业,积极推动实施居民碳排放管理;（2）重点开发区应以提高能效和推进低碳技术为主实施低碳转型;（3）生态发展区要大力推广清洁能源,促使农业低碳化发展。     

广东省能源消费碳排放影响因素分析

以2005~2013年广东省能源平衡表为数据源,采用IPCC推荐方法计算能源消费碳排放量,结合LMDI方法,分析了人口规模、经济发展、能源强度、能源结构对广东省能源消费碳排放的影响,得出了:1广东省能源消费碳排放总量和人均碳排放呈现"快速增长—稳定"转变的态势,碳排放强度呈现较稳定的线性下降态势;2经济发展是促使广东省能源消费碳排放增长的主导因素,能源强度的降低是抑制碳排放增长的重要因素。此研究结果对掌握广东能源消费碳排放及影响因素具有重要的作用,对制定碳减排政策和实现低碳省建设具有重要的指导意义。     

绿色发展视角下广州市碳排放量趋势预测及减排对策

主要对广州市碳排放预测问题进行了探讨,同时根据预测结果提出合理性建议。以人口规模、城镇化率、人均GDP、产业结构指数、能源强度、能源结构为自变量,通过建立GM (1,1)预测模型和多元线性回归预测模型,借助Matlab软件对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测,接着应用灰色关联度分析法求得影响因素的重要性排序,结果为：人口规模>能源结构>能源强度>产业结构指数>城镇化率>人均GDP。最后根据排序,提出一些减排对策。     

低碳发展的产业结构政策研究

在中国当前的发展阶段,由于工业化、城镇化的任务尚未完成,低碳发展更多的是对能源消费强度和碳排放强度下降的要求。由于高耗能、高排放产业比重大,中国实现减排目标面临着艰巨的任务,实现低碳发展必须在产业政策上做出调整。中国产业结构演变呈现经济增长趋缓、产业结构轻型化和低碳化、能源产业结构低碳化的趋势。促进低碳发展的产业政策目标是多元的,因此必须要在减排目标、经济和社会发展、能源安全等多个目标之间做出权衡。低碳发展的产业结构政策要严格限制钢铁、水泥、有色等高耗能产业的发展和控制高耗能产业规模,通过扩大其他产业规模逐步降低高耗能产业的比重;培育和创造新的产业竞争力,包括发展战略性新兴产业、先进制造业等;优化能源供给结构,加强低碳技术研发,支持低碳应用市场发展,建立促进低碳发展的激励机制。     

中国民航碳排放的历史特征及未来趋势预测

中国民航面临日益严峻的节能减排压力,亟需开展行业碳排放预测相关研究。从1990~2016年来看,总体上我国民航业的碳排放年增长率低于周转量年增长率,吨公里燃油消耗呈稳步下降趋势;但2010年后出现了碳排放增长率高于周转量增长率的情况,吨公里油耗略有上升。由于我国民航燃油效率已经处于较高水平,提升空间不大,未来将在一定程度上影响减排潜力。利用kaya模型和LMDI分解法分析中国民航碳排放的主要驱动因素和贡献率,并设定8种排放情景预测民航未来的碳排放量。结果表明,在影响民航碳排放的运输规模效应、能源强度效应、运输结构效应、能源替代效应等因素中,能源强度效应是抑制碳排放增长的主要因素,而运输规模效应则是促进碳排放增长的主导因素,运输规模增长将继续推动我国民航碳排放的增长,而依靠能源强度下降实现行业减排的潜力将越来越小;替代能源尚未发挥作用且未来发展趋势不明朗。根据预测,中国民航碳排放量2020年将达到1.32×108~1.35×108t,2035年的碳排放量是2020年的1.9~2.6倍,2050年的碳排放量是2020年的1.6~3.9倍。     

北京市交通运输业能源消费碳排放影响因素分析

本文参考IPCC的方法,测算了2005—2015年北京市交通运输业化石能源消费及其CO2排放总量,并对其总体变化趋势进行探讨;运用对数平均迪氏分解模型(LMDI)将北京市交通运输业碳排放因素分解为人口效应、经济增长、产业规模、能源强度和能源结构5个因素,并对其贡献值进行分析。结果表明,交通运输业需要消耗大量的化石能源,研究期内其能源消费碳排放增速处于波动下降态势,但总量仍在增加;北京市交通运输业碳排放的增量因素由强到弱依次为经济增长、人口效应、能源结构,减量因素由强到弱依次为产业规模和能源强度。本文基于分析结果,为北京市交通运输业碳减排政策提出针对性的建议。     

CO2 emissions,energy consumption and economic growth in Turkey

This paper examines the long run and causal relationship issues between economic growth, carbon emissions, energy consumption and employment ratio in Turkey by using autoregressive distributed lag bounds testing approach of cointegration. Empirical results for Turkey over the period 1968–2005 suggest an evidence of a long-run relationship between the variables at 5% significance level in Turkey. The estimated income elasticity of carbon emissions per capita is ?0.606 and the income elasticity of energy consumption per capita is 1.375. Results for the existence and direction of Granger causality show that neither carbon emissions per capita nor energy consumption per capita cause real GDP per capita, but employment ratio causes real GDP per capita in the short run. In addition, EKC hypothesis at causal framework by using a linear logarithmic model is not valid in Turkish case. The overall results indicates that energy conservation policies, such as rationing energy consumption and controlling carbon dioxide emissions, are likely to have no adverse effect on the real output growth of Turkey.     

The long-run and causal analysis of energy,growth, openness and financial development on carbon emissions in Turkey

The aim of this paper is to examine the causal relationship between financial development, trade, economic growth, energy consumption and carbon emissions in Turkey for the 1960–2007 period. The bounds F‐test for cointegration test yields evidence of a long-run relationship between per capita carbon emissions, per capita energy consumption, per capita real income, the square of per capita real income, openness and financial development. The results show that an increase in foreign trade to GDP ratio results an increase in per capita carbon emissions and financial development variable has no significant effect on per capita carbon emissions in the long- run. These results also support the validity of EKC hypothesis in the Turkish economy. It means that the level of CO₂ emissions initially increases with income, until it reaches its stabilization point, then it declines in Turkey. In addition, the paper explores causal relationship between the variables by using error-correction based Granger causality models.     

低碳发展时代的世界与中国能源格局

哥本哈根会议认定了"2℃"和"在2050年前全球排放量减到1990年的一半",到2050年,碳减排要求世界人均能耗不高于2.5t标煤/a。能源碳强度ω是一个反映碳排放与能源结构关系的新指标,利用它与一次能源消费中生成并排放二氧化碳的各种形式能源所占比率γ的关联式ω=2.4γ进行推算:按照450情景方案,二氧化碳排放峰值307×108t出现在2020年,而能耗峰值在2030年左右;按照丹麦方案,二氧化碳排放峰值320×108t出现在2025年,能耗峰值也大约在2030年,将达到273×108t标煤/a,人均3.3t标煤/a。碳排放峰值年越推迟,达到2050年远期目标的难度越大。按照丹麦方案,2030~2050年的20年间,需平均每年减排10×108t二氧化碳,同时与450情景方案相比,大气中二氧化碳总量将增加400×108t以上。根据中国政府宣布的2010~2020年的减排目标推算,2020年能耗为41×108t标煤,二氧化碳排放约74×108t,中国只要能做到能耗强度每5年降低20%,就能够实现此目标。中国应在2020年之前快速发展非化石能源、加速产业转型、大力发展天然气、大幅提高能效,这样就完全能够与世界减排同行。     

Environment Kuznets curve for CO2 emissions: A cointegration analysis for China

This study examines the long-run relationship between carbon emissions and energy consumption, income and foreign trade in the case of China by employing time series data of 1975–2005. In particular the study aims at testing whether environmental Kuznets curve (EKC) relationship between CO₂ emissions and per capita real GDP holds in the long run or not. Auto regressive distributed lag (ARDL) methodology is employed for empirical analysis. A quadratic relationship between income and CO₂ emission has been found for the sample period, supporting EKC relationship. The results of Granger causality tests indicate one way causality runs through economic growth to CO₂ emissions. The results of this study also indicate that the carbon emissions are mainly determined by income and energy consumption in the long run. Trade has a positive but statistically insignificant impact on CO₂ emissions.     

中国中长期碳减排战略目标初探(Ⅶ)——中国能源需求暨碳排放情景分析讨论

预测世界二氧化碳排放量峰值40Gt/a出现在2025年,此后年均下降4.1%,2050年才能达到IEA Blue Map情景要求的14Gt/a,届时人均排放量为1.5t,由于总降幅未达到80%,仍需努力减排,争取2070年世界二氧化碳排放量达到10Gt/a。中国2005~2025年累积二氧化碳排放量约160Gt,2025~2050年间约194Gt,2050~2070年间约75Gt,2005～2070年间合计约472Gt,约占当时世界份额的27%。希望中国碳排放峰值出现在2025年而不是2030年,即使能控制当年二氧化碳排放量达到10.5Gt/a的水平,此后年均下降2.9%,2050年达到5Gt/a的较高水平,年人均排放量降低到3.4t,仍高于世界均值。为了与世界总降幅同步,还需要进一步减排,争取2070年二氧化碳排放量达到2.5Gt/a。为了在2050年达到期望的碳减排目标,必须优化中国的产业结构和能源结构,发电、钢铁、水泥是中国节能减排的重点。受生物质资源不足、煤化工生产油品只能适度发展、氢燃料替代目前尚无确切时间推广节点的制约,预计2050年中国替代石油燃料的比率在20%左右,低于欧美地区50%～70%的比率。但通过提倡绿色出行、提高发动机燃油效率、乘用车过渡到以纯电动汽车和混合动力汽车为主、石油替代步伐加快且替代方式多样化、提高石油加工轻质化程度、加大天然气在CHP或DES/CCHP的高效利用等措施,将2050年的原油消费量控制在6.0×108t仍然有可能。加工6×108t原油可生产1.08×108t化工轻油,CBTL生产的油品总量中还包含1200×104t石脑油,合计化工轻油量为1.20×108t,加之还可由煤化工MTO/MTP生产一定量的烯烃,可满足基本有机化工原料的需求。只有通过各部门的综合努力,低碳排放的A或B情景才有可能实现,任何部门的牵制都将影响全国碳减排目标的实现。     

广东省温室气体减排综合评价模型研究

国外能源模型一般是在发达国家的市场经济基础上开发的,比较适合于市场体系较为完善的国家和地区的能源系统的模拟和预测。中国对能源与环境进行系统建模研究起步较晚,然而还是取得了较大的成果,但省域级别的能源环境经济模型的研究还比较少,尤其是对于像广东省这样经济发展很快,而资源、能源十分匮乏的省份,能源对经济发展的"瓶颈"作用特别突出,因此开展省级能源经济模型研究意义十分重大。利用日本京都大学和国立环境研究所开发的综合模型工具ExSS,建立了适合广东省实际情况的能源与环境评价模型,并设定三种情景,应用模型对广东省2015年的能源消费量、能源结构和温室气体排放进行预测。三种情景分别是基准情景、政策情景和低碳情景。2015年基准情景、政策情景和低碳情景的能源消费量分别为3.4×108t标煤、3.2×108t标煤和3.1×108t标煤;三种情景下二氧化碳排放量分别为6.4×108t、5.6×108t和5.1×108t。广东省在"十二五"期间应加大力度调整能源结构,增加天然气的使用量,减少煤炭的使用,使煤炭的消耗比例控制在合理范围内。     

中国能源温室气体排放与可持续发展

全球气候变化对经济社会的可持续发展带来严重挑战。影响温室气体排放的因素主要有经济增长、人口、能源消费强度、能源结构等。预计中国2005～2020年GDP年均增长率为8.0%～8.6%。基准情景下,中国2050年能源需求总量达到66.19×108t标煤,人均能源消费量4.4t标煤,CO2排放量117.3×108t,能源消费弹性系数0.42,2020年CO2排放强度比2005年下降43%～48%;减排情景下,中国2050年能源消费量50.4×108t标煤,人均能源消费量3.5t标煤左右,CO2排放量70.7×108t,人均CO2排放量4.8t左右,能源消费弹性系数0.32,2020年CO2排放强度比2005年下降48%～52%,若能实现减排情景,则意味着中国已做到了低碳经济;而从可预见的技术条件以及清洁能源和可再生能源利用的规模来看,实现低碳情景难度很大。中国正处于工业化中期的发展阶段,能源需求增加是客观存在的,应力争转变经济增长方式,优化产业与产品结构,减少与控制高耗能产品出口,提高非化石能源比重和能源利用效率。发展中国家在应对全球气候变化行动中应制定中、短期目标与长期目标。中、短期目标即相对减排,中国政府制定的2020年CO2排放强度相对2005年降低40%～45%的约束性目标就属于相对减排;长期目标指的是当发展中国家实现工业化后,若全球技术发展迅猛,这时发展中国家温室气体的总量控制与减排才有可能做到。     

Transport sector CO2 emissions growth in Asia: Underlying factors and policy options

This study analyze the potential factors influencing the growth of transport sector carbon dioxide (CO₂) emissions in selected Asian countries during the 1980–2005 period by decomposing annual emissions growth into components representing changes in fuel mix, modal shift, per capita gross domestic product (GDP) and population, as well as changes in emission coefficients and transportation energy intensity. We find that changes in per capita GDP, population growth and transportation energy intensity are the main factors driving transport sector CO₂ emission growth in the countries considered. While growth in per capita income and population are responsible for the increasing trend of transport sector CO₂ emissions in China, India, Indonesia, Republic of Korea, Malaysia, Pakistan, Sri Lanka and Thailand; the decline of transportation energy intensity is driving CO₂ emissions down in Mongolia. Per capita GDP, population and transportation energy intensity effects are all found responsible for transport sector CO₂ emissions growth in Bangladesh, the Philippines and Vietnam. The study also reviews existing government policies to limit CO₂ emissions growth, such as fiscal instruments, fuel economy standards and policies to encourage switching to less emission intensive fuels and transportation modes.