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。     

江苏省工业碳排放时空分异及减排策略

研究工业碳排放的时空分布特征对于制定碳减排策略、促进工业低碳化转型具有重要意义。根据2010—2019年江苏省各市规模以上工业企业原煤、焦炭、天然气、汽油、煤油、柴油和燃料油等主要能源消费数据,采用碳排放系数法核算13个地级市工业碳排放量,利用ArcGis软件绘制工业碳排放时空分布图;采用空间自相关分析法,并利用Geoda软件计算工业碳排放的全局Moran's I指数,分析其全局空间自相关性;为测度工业碳排放局部空间聚类情况,利用Geoda软件绘制LISA聚类图;采用空间重心模型画出2010—2019年碳排放重心转移轨迹图,对碳排放的时空分布特征进一步进行分析;最后提出了碳减排策略。结果表明：1）10年间,江苏省工业碳排放总量稳中有降,单位工业生产总值碳排放量下降趋势明显,碳减排效果显著;2）工业碳排放各区域之间存在显著差异,较高值区和较低值区占主体,且南北差异大,总体上呈南高北低,因此各市在制定碳减排措施时应避免“一刀切”,将苏南地区作为碳减排重点控制区域;3）江苏省工业碳排放在空间分布上具有显著的正相关性,碳排放在空间上呈现聚集性,苏南地区为高-高聚集区,苏北地区（徐州市除外）为低-低聚集区,大部分市域工业碳排放局部空间集聚性不显著;4）碳排放重心整体变化不大,10年间重心点均位于扬州市内,表明江苏省工业碳排放南高北低的局面未被打破。     

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STIRPAT模型的黑龙江省工业碳排放情景分析与峰值预测

在碳达峰、碳中和背景下,进行黑龙江省工业部门碳排放因素分析与情景预测研究,对实现黑龙江省工业绿色低碳发展具有重要意义。首先,根据IPCC准则测算黑龙江省历年工业碳排放量,基于拓展STIRPAT模型,从人口因素、经济发展水平、技术水平3个方面,确定人均生产总值的平方、人口规模、工业总产值、工业能源消耗、能耗效率、能源结构6个自变量,借助岭回归方法消除自变量间的多重共线性,建立黑龙江省工业部门的碳排放影响因素模型;然后,从经济发展、人口规模、能源消耗、能耗效率4个方面分析黑龙江省社会经济实际运行情况,并结合宏观政策,分别对自变量进行变量涨幅确定,对2020—2050年黑龙江省工业部门碳排放量设定基准情景、低碳情景、高能耗情景进行预测分析。研究发现：1)黑龙江省工业低碳发展面临化石能源需求大、能源转化效率不足的问题,在影响工业碳排放的6个变量中,人均生产总值的平方、工业总产值、工业能源消耗、能源结构对黑龙江省工业部门碳排放量起到促进作用,人口规模、能耗效率对黑龙江省工业部门碳排放起到抑制作用,其中工业能源消耗正向促进作用最为显著;2)黑龙江省工业碳排放量在各情景下均呈现先增加后减少的演变趋势...     

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。     

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。     

“双碳”目标视域下甘肃省碳排放特征分析

为了有效应对碳排放引起的温室效应和气候变化,我国率先提出了“3060双碳”目标,为各省区经济增长和生态治理提出了新的机遇和挑战。文章在“双碳”目标视域下,根据《甘肃省统计年鉴》2009年—2021年的国民生产总值、人口数量、能源消耗情况等统计数据,运用碳排放估算公式对甘肃省的碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量、三次产业碳排放特征等进行了计算分析,得出了甘肃省碳排放量整体仍呈上升趋势,碳排放强度却呈下降趋势,人均碳排放量也呈缓慢增长趋势的结论。在产业碳排放方面,工业和制造业的碳排放量明显高于其他行业,第二产业的碳排放量和碳排放强度均明显高于第一和第三产业。而产业碳排放强度在2013年出现了1个分水岭,2013年之前,第三产业的碳排放强度大于第一和第二产业,2013年之后,第二产业的碳排放强度大于第一和第三产业。研究结果表明：甘肃省的碳排放主要集中在第二产业,以重工业为主的产业结构将会持续,在“双碳”目标视域下,甘肃省的碳减排重点和措施应关注第二产业的产业结构调整和优化。     

城乡统筹试验区农户农地流转意愿研究——基于成都市296户农户调查

要切实做好农地承包经营权流转工作,就必须充分尊重、了解农民的意愿及其影响因素。本文以成都市296户农户问卷调查为基础,运用Logistic模型定量分析影响农户农地转入和转出意愿的影响因素。研究结果表明:影响农户农地转入意愿的因素依次是非农就业率、单位面积农业劳动力投入、农户人均土地、农户文化程度、农户年龄、农户家庭人口数;影响农户农地流转意愿的因素依次是非农就业率、农户人均土地、单位面积农业劳动力投入、农户文化程度、农户家庭人口数、农户年龄。针对这一研究结果,得出相应的政策启示:提高教育水平、创造更多的就业机会,提高非农就业率以及健全完善覆盖城乡一体的社会福利保障体系,对提高农户流转农地的意愿都有重要影响。     

浙江省土地利用碳排放效应研究

为了优化浙江省土地利用结构,在经济发展的同时应做好减排工作。以浙江省为研究区域,利用碳足迹计算模型核算2007—2016年该地区碳足迹水平,利用脱钩分析和标准椭圆差探究浙江省土地利用碳排放效应。研究表明：2007—2016年浙江省年均净碳排放量增长率为4.06%,建设用地是浙江省主要碳源,碳源碳汇总量差距扩大,低碳发展难度加大;宁波市净碳排放量位居浙江省首位,丽水市净碳排放量最低,且是唯一碳汇作用大于碳源的地区,浙东北与浙西南碳排放差距扩大;浙江省人均GDP与人均碳足迹呈现弱脱钩状态,浙江省经济发展快于碳排放量增加速度,丽水市脱钩程度最优,舟山市脱钩程度较差;浙江省净碳排放量与建设用地碳排放量空间分布集聚于东北部,耕地碳排放量空间分布较为分散,较前两者中心偏西南方。     

基于VAR模型的河北省水资源利用与经济增长的动态关系研究

河北省是我国水资源重度缺乏的省份,人均水资源量占全国人均水资源量的1/11,水资源短缺与经济高速平稳发展之间的矛盾日益突出。本文基于VAR模型,利用河北省2000-2015年总用水量、工业用水量、农业用水量、GDP总量、农业增加值、工业增加值相关数据,通过平稳性检验、协整性检验、Granger因果关系、脉冲响应分析和方差分解分析,对河北省水资源利用与经济增长的动态关系进行分析。结果表明：1）河北省经济增长与总用水量,农业用水量与工业用水量之间存在协整关系;2）水资源利用与经济增长之间呈单向Granger因果关系;3）经济增长对总用水量及总用水量对经济增长的脉冲响应累计值均为负,农业增加值对农业用水量的脉冲响应累计值为正,农业用水量对农业增加值的脉冲响应累计值为负,工业增加值对工业用水量及工业用水量对工业增加值的脉冲响应累计值均为负;4）除农业增加值对农业用水量的贡献度和工业用水对工业增加值的贡献度较高以外,经济增长对水资源利用量的贡献度均比较小。      

1992-2007年广州市能源消费碳排放研究

根据《IPCC2006国家温室气体清单指南》中的碳排放计算公式和能源碳排放系数缺省值,计算了广州市1992-2007年能源消费碳排放量。结果表明,1992年以来碳排放总量和人均量逐年增加,碳排放强度则不断下降,由1992年的4.19 t/万元减少到2007年的2.75 t/万元,年均减少率为2.28%。碳排放结构分析表明,广州市以煤炭为主的能源消费结构并未得到有效改善;从经济结构来看,第一产业碳排放强度基本保持不变,第二产业碳排放强度先升后降,第三产业和生活消费则迅速增加。通过相关分析认为人口和经济的增长是影响碳排放量增长的主要因素,而能源强度的下降则可以明显抑制碳排放量增长。因此,建议通过控制人口数量、调整产业结构、降低能源强度和提高能源利用效率等措施来降低二氧化碳排放量。     

新疆碳排放与能源效率、产业结构动态计量关系研究

在系统分析的基础上,采用VEC模型,定量研究新疆碳排放、能源效率、产业结构及经济增长之间的动态计量关系。结果显示,新疆碳排放、能源效率、非农产值结构、非农就业结构与经济增长之间存在长期均衡关系：新疆能源效率提高存在“反弹效应”;人均GDP每增长1%,则碳排放同方向变动3.2%;非农就业结构与产值结构的变迁可以有效抑制碳排放。短期内,新疆能源效率、人均GDP、非农产业就业结构与产值结构调整系数分别为0.04、-0.03、0.13及-0.11。基于研究结论,从开发新型能源、促进能源消费结构转型及优化产业结构方面,探讨新疆实现碳减排途径。     

中国二氧化碳排放影响因素分析：基于省级面板数据研究

通过利用我国30个省区1999—2010年12年的面板数据,估算我国30个省区每年的CO2排放量,综合运用静态与动态面板数据模型,并运用工具变量控制这两种模型的内生性,实证研究我国CO2排放的影响因素。结果表明：人均GDP与人均CO2排放量之间存在倒U型曲线关系,能源消费结构、城市化水平和产业结构是促进我国CO2排放的重要因素。上一期人均CO2排放程度对本期人均CO2排放程度有着明显的正向关系,随着上一期人均CO2排放强度的加大,本期的人均CO2排放强度也会随之增加。研发强度和贸易开放的提高会抑制我国CO2排放。     

抚州市碳排放的EKC检验及驱动因素分析

作为全球碳排放总量最多的国家,中国面临碳减排的国际压力与日俱增,而中西部欠发达地区所处的工业化和城市化的阶段性特征又使得中国碳减排更加艰难,因此,中西部欠发达地区碳减排是中国实现碳减排目标的关键和难点。文章以中部欠发达地区抚州市为例,运用二次曲线模型和SPSS统计软件对碳排放的EKC曲线进行检验,并运用描述性曲线图分析其驱动因素。实证研究结果显示：1）抚州市碳排放总量与人均GDP的关系呈现典型的"倒U型"EKC曲线,且在2013年碳排放量增长速率处于顶峰,之后碳排放总量增长趋于缓慢;2）产业结构及其变化与能源结构及其变化是碳排放EKC曲线波动的主要驱动因素,抚州市碳排放总量还将长期处于增长状态,但增长的幅度处于下降的趋势;3）抚州市的工业化和城市化处于中后期,尽管产业结构和能源结构存在不断优化的趋势,但"二三一"产业结构类型以及高碳能源占主导的状态还将长期保持,因此,还需要不断优化产业结构和能源结构;4）推动低碳产业发展和清洁能源生产及消费是抚州市碳减排的有效路径。      

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。     

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。     

基于生态足迹法的天水市土地整治效果研究

土地整治是盘活存量土地、强化节约集约用地、适时补充耕地和提升土地产量的重要手段,分析土地整治效果对土地整治项目的评价具有重要意义。本文运用生态足迹模型对2007-2012年间土地整治项目中的新增耕地的生态足迹及生态承载力进行了测算与评价。结果表明：1）2007年天水市土地整治后的新增耕地人均生态承载力为0.000 6 hm^2,占当年总的人均生态承载力0.648 4 hm^2的0.09%,占当年人均生态赤字1.074 4 hm^2 的0.05%。2011年新增耕地的人均生态承载力为0.001 2 hm^2,占当年总的人均生态承载力0.734 7 hm^2中的0.16%,占当年人均生态赤字1.118 4 hm^2的0.10%,若没有进行土地整治,天水市2011年生态赤字会增加0.10%。2）通过2007-2011年天水市人均新增耕地面积与其生态承载力的动态变化,可以发现,随着新增耕地面积的增多,人均生态承载力也相应变化,两者的关系呈现为正相关,一定程度上缓解了天水市的生态环境压力。