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.     

峰值背景下中国经济增长与能源碳排放关系分析

能源消费、碳排放与经济增长存在复杂的系统关联。为了认识中国能源消费和碳排放变化的关联因素。本研究基于脱钩系数,Kaya模型和因素分解模型,通过1995～2017年中国能源、碳排放和经济发展趋势,划分阶段并归纳阶段脱钩特征,建立了碳排放与能源强度、能源结构等影响因素关系式,以LMDI模型进行加法无残差分解。结果显示,中国目前经济发展、能源消费和碳排放有很强的阶段性特征,2005年后经济发展与能源和碳排放关系出现弱脱钩。中国经济增长依然对能源消费需求扩大和碳排放增加产生最主要驱动作用,具有一定的刚性需求。短期内提高能源利用效率依然是降低资源消耗,减少碳排放的主要途径,从长远来看要实现峰值目标,依靠可再生能源和新能源,加快能源消费结构调整和开发是必然的选择。     

我国经济发展与能源消费关系实证研究

根据自然资源消费生命周期理论、产业结构多元化指数和能源消费结构多元化指数,本文研究了中国能源消费与经济发展变化趋势,分析了中国能源消费和经济发展之间的相互关系。主要结论包括:(1)1953～1990年期间,能源消费和经济增长变化呈现正相关关系,能源是驱动经济发展的主要因素;1990年后,经济的发展不仅是能源驱动,而且是能源和其他驱动因素共同作用的结果;(2)我国能源、煤炭、石油消费强度变化趋势都呈现倒“U”字型规律;1958～1975年期间,能源消费的强度变化和GDP的产出呈现不对称性;(3)一次能源消费增长对我国产业结构的变化影响非常显著;(4)不同发展阶段,能源消费结构的变化对能源消费强度变化影响不同。     

基于STIPRAT评估模型的中美碳排放与电力消费相互关系分析

美国和中国作为全球第一和第二大经济体,也是二氧化碳排放量最高的两个国家,两国在全球应对气候变化的进程中将发挥重要作用。采用1990～2019年相关数据,对中美经济、碳排放情况进行对比分析。结果表明,中美经济总量差距在不断缩小,但人均国民收入水平差距仍较大。中国碳排放总量始终处于增长态势,但人均碳排放量水平不高,碳排放强度较高,碳排放与经济发展呈现弱脱钩性;而美国近期碳排放量呈减少态势,人均碳排放量较大,碳排放强度较低,碳排放与经济发展呈现强脱钩性。散点图分析结果证明,中美经济与碳排放量的相互关系基本符合环境库兹涅茨曲线。通过对中美经济、人口、电力能源消费占比及碳排放等数据的整理分析,搭建STIPRAT评估模型,研究论证中美碳排放与电力消费的相互关系。线性回归模型数据表明,中国电力能源消费占比的提高有利于碳减排工作的开展;而美国由于电力能源消费占比长期保持在较平稳水平,线性回归模型数据拟合优度(R-squared)偏低,拟合可信度不高。根据模型拟合参数,建议我国要采取加大电力在能源消费终端利用率,提高电力能源的发电效率,增强清洁能源在电力供应侧比重等措施,以促进中国碳达峰的尽早实现。     

广州市碳排放达峰值分析

本文对城市达峰值的规律以及峰值研究方法进行了梳理,研究广州市碳排放峰值时先对广州市碳排放影响因素进行分解分析,随后基于相关规划对广州市的碳排放峰值进行了情景分析。结果表明,经济增长和人口规模是促进广州市碳排放的两个主要因素。经济增长是最重要的影响因素,未来人口增长将不会是碳排放增长的主要影响因素。产业结构、能源强度和碳排放系数都是减缓广州市碳排放的影响因素,其中能源强度的减排贡献度最大。未来广州市能源消费总量将持续增加,在高经济增速的情况下,广州市至2030年仍未达到碳排放峰值;在较低经济增速的情况下,广州市在2020年左右便可实现碳排放峰值。要实现碳排放达峰,必须引导合理的能源消费需求,加大节能力度;加快产业转型,大力发展低碳技术;大力发展天然气和新能源。
关键词：能源消费量;碳排放;峰值目标;广州市     

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。     

中国居民消费直接碳排放影响因素研究——基于LMDI方法

温室气体排放导致全球气候变暖。居民消费直接碳排放作为一个重要组成部分,现已受到广泛关注。本文基于LMDI结构分解模型,从全国层面对1994-2012年居民直接碳排放的影响因素进行分析。结果表明,在这一时间段,居民直接消费碳排放总体处于增长阶段,且21世纪后还有加速增长的趋势。其中经济增长导致的能源消费增加是主要推动因素,而能源强度的下降则是抑制直接碳排放增长的主要原因。     

基于要素投入视角的省际碳减排影响因素研究

将柯布-道格拉斯(C-D)生产函数嵌入Kaya恒等式,采用对数平均迪氏分解法(LMDI)将碳排放影响因素分解为能源结构、单位国内生产总值(GDP)能源强度、资本投入、劳动力投入和技术因素,针对2008～2017年我国30个省级行政区的8种主要能源消费产生的碳排放,研究分析各因素在时间跨度和空间差异上对各地碳减排产生的影响。结果显示：能源结构效应对碳减排的作用较有限;单位GDP能源强度效应对碳减排具有关键作用,是碳减排最为稳定的因素;资本投入是碳排放增加的重要影响因素;劳动力投入效应对碳减排逐渐产生积极影响;索洛残值效应所代表的技术因素对碳减排具有不同作用。     

从能源消费CO2排放的定量分析看上海节能减排策略转变

本研究利用对数平均指数法(LMDI),定量分析了上海市近十年来能耗强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口增长及生活水平改善等影响因素对全市能源消费导致的CO2排放变化的贡献率,在此基础上,结合上海市居民生活消费水平大幅上升,以及由此导致的能耗及碳排放快速增加的现状,提出了将全市能源消费及碳排放控制策略从主要依赖供应侧及过程控制逐步过渡到"需求管理为先、过程控制为重、源头及末端管理并举"的综合管控策略等建议。     

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。     

能源密集型区域碳排放演进规律与特征分析——以山西为例

本文基于山西省1990—2013年终端能源消费数据估算了其碳排放总量,应用环境质量方程研究经济增长、产业结构调整、能源结构变化与碳排放演化之间的关系,从而探索能源密集型区域碳排放的演进规律及特征。结果表明:山西省碳排放增长态势呈现明显的阶段性特征;经济增长对碳排放有放大作用,产业结构对碳排放增长存在双向作用,两者之间存在着倒U型曲线,能源结构调整与碳排放之间并不存在明显的线性关系。对于山西省类似的能源密集型区域,在人口不激增、能源结构不优化的前提下,降低碳排放量的关键途径是有效的产业结构调整和促进产业升级的技术水平提升。     

福建省碳排放因素分解及实证分析

利用Kava恒等式,分解分析了福建省2000～2009年的碳排放影响因素.结果表明:福建省经济发展是碳排放增长的主要因素:以煤为主的能源结构对于碳排放的减排影响程度有限且具有波动性,没有发挥其应有的抑制作用;能源效率是抑制碳排放的主要因素,但是能源结构与能源效率对碳排放的抑制作用抵不上由经济增长拉动的碳排放,所以碳排放...     

安徽省经济发展与碳排放关系分析

以计算得出的安徽省2000～2011年的碳排放量为依据,运用EKC模型对该省经济发展与碳排放量之间的关系进行分析,安徽省碳排放量以及人均碳排放量都在人均GDP为25659.31元时达到理论峰值(极值点),分别为10570×104t和1.54t。安徽省碳排放量与人均GDP之间、人均碳排放量与人均GDP之间存在比较明显的环境库兹涅茨二次曲线特征。为了进一步揭示影响安徽省碳排放量变化的因素,又利用LMDI模型对该省碳排放增长中的总效应、生产规模效应、结构效应及强度效应进行深入分析。结果表明,引起安徽省碳排放增长的主要因素是生产规模效应,强度效应对碳排放起到了一定的抑制作用,而结构效应对碳排放影响不大。鉴于此,建议安徽省应按照低污染、低排放、低能耗的低碳经济理念,调整投资和消费方向,加大对先进节能技术的倾斜性投资,优先选择低碳产业作为未来的发展方向;加大力度优化能源结构,逐步降低高碳产业比重,努力保持非化石能源比重的持续增长态势;发展碳汇项目,促进碳吸收;鼓励新能源、新技术的科技创新,出台相应的激励政策。     

基于协整和ECM的中国能源消费、碳排放与经济增长关系研究

该研究首先调查了1980～2010年间中国经济增长、能源消费与碳排放的长期均衡、短期动态调整和格兰杰因果关系.协整检验结果表明经济增长、能源消费与碳排放之间存在长期的均衡关系.格兰杰因果检验结果表明能源消费与碳排放具有双向格兰杰因果关系,经济增长是能源消费的格兰杰原因,但能源消费与碳排放均不是经济增长的格兰杰原因.能源消费的短期波动会受到GDP和碳排放短期波动的影响.并根据研究结果,提出了节能减排的相关建议.     

“一带一路”沿线国家碳排放强度空间态势与门槛特征

揭示“一带一路”沿线国家碳排放强度时空变化及其背后的经济联系,对实现环境保护、建设绿色“一带一路”有重要意义。通过测算沿线31个主要国家2010-2020年碳排放强度,从空间视角揭示碳排放强度集聚态势和时空差异,进一步探讨经济发展水平对核心变量与碳排放强度关系的影响门槛效应。结果表明：碳排放强度整体表现为下降—上升—再下降态势,在空间上呈现“北高南低、东高西低、中高周低”的分布格局;2017-2020年沿线国家碳排放强度空间正自相关逐年增强,空间分布方向性特征较为显著,总体呈现出“东南—西北”方向;以经济发展水平为门槛变量时,经济发展水平和外商直接投资具有单一门槛,而产业结构升级和贸易开放水平具有双重门槛;各变量对碳排放强度的影响程度大小依次为产业结构升级>外商直接投资>城镇化水平>贸易开放水平>经济发展水平。     

基于LMDI模型的北京市电力部门碳排放特征研究

为了研究北京市电力部门碳排放的主要影响因素,本文利用2000—2012年北京市电力生产和消费数据,从电力生产和消费角度,建立电力部门碳排放影响因素分解模型,并利用对数平均迪氏指数分解分析方法测算这些因素对碳排放影响的方向和程度。从生产角度来看,正向驱动因素主要有能源强度效应和能源排放强度效应,贡献率分别为1040.47%、109.80%,负向驱动因素主要是产出规模效应,贡献率为-1228.16%,产出规模效应是使得电力碳排放减少的最主要因素,而能源强度效应是增加碳排放的最大力量。从消费角度来看,正向驱动因素主要是配输电损失,贡献率为11.37%,负向驱动因素主要有火电份额和火力发电能耗,贡献率分别为-61.99%、-37.99%,火电份额是电力碳排放减少的主要因素。     

基于三部门划分的广东省能源碳排放驱动因素特征研究

碳排放驱动因素分析是有效制定减排政策的关键,合理划分碳排放部门有助深化对碳排放变化机制的理解和提出更具针对性的措施。把能源消费碳排放划分为发电、产业和生活三个部门,基于LMDI方法将各部门碳排放变化效应分解为若干因素,研究广东省2000-2016年的碳排放驱动因素特征并和全国进行分阶段对比。结果表明:发电部门和产业部门的主要增碳因素分别是用电量增长和经济增长,增碳效应在进入新常态后明显减弱;生活部门主要增碳效应是人均能耗上升。火力发电占比下降和火电效率提升、产业能耗强度下降和产业结构变化分别是发电部门和产业部门的主要减碳因素,而生活部门没有显著的减碳因素。根据广东碳排放驱动因素特征,提出各部门碳排放控制措施建议。     

能源消费碳排放强度与工业化进程函数关系模型研究——以云南省为例

在借鉴环境库兹涅茨曲线（EKC）的基础上,利用云南省1980-2010年的数据,通过分析能源消费碳排放强度与工业化的关系,建立了工业化进程与能源消费碳排放强度函数关系模型．结果表明：云南省的工业化与能源消费碳排放强度之间呈现倒N型关系,即随着工业化进程的推进,能源消费碳排放强度先下降后上升再下降;目前云南省已跨过第二个拐点,处于下降阶段．通过对2015年的能源消费碳排放强度预测发现,按照目前的工业化增长速度虽然可完成下降目标,但仍不可放松节能减排的步伐．     

北京市居民消费直接碳排放及影响因素研究

居民消费直接碳排放是北京市碳排放的重要来源。本文用碳排放系数法测算了2002—2016年由北京市居民消费引起的直接碳排放量,应用L M D I方法对居民消费直接碳排放的影响因素进行了研究。研究结果表明:北京市居民消费直接碳排放总量呈递增趋势,从2002年的1001.64万t增长到了2016年的2663.28万t,城镇和农村居民消费直接碳排放绝对量分别从728.25万t和273.39万t增长到2301.09万t和362.19万t,年均增长率分别为9%和2.03%;能源消费结构变动效应、人均消费水平变动效应、人口规模变动效应是北京居民消费直接碳排放增长的"三大动力",单位支出能耗变动效应、城市化效应是直接碳排放量增长的"两大阻力"。在研究结论的基础上,本文对北京市节能减排提出了相应的政策建议。     

京津冀能源消费与经济增长对碳排放的影响研究

本文基于1986—2013年京津冀能源消费、经济增长和碳排放面板数据,使用协整检验与格兰杰因果检验等计量方法,研究了京津冀能源消费、经济增长与碳排放之间的长期协整关系和格兰杰因果关系,分析了京津冀能源消费与经济增长对碳排放的影响。结果表明:京津冀地区经济增长、能源消费与碳排放之间存在长期协整关系及双向因果关系。在研究结论的基础上,本文针对如何制定和落实京津冀区域碳减排政策,以及实现京津冀协同发展环境治理的目标提出了相应政策建议。