山西省电力部门实现碳中和的路径研究

以典型煤炭资源型地区——山西省为例,设定基准情景、碳达峰情景、碳中和情景3类情景,运用TIMES模型对不同情景下2030-2060年山西省电力部门的碳达峰-碳中和路径进行分析。研究结果显示:2030-2060年,基准情景下,山西省发电结构相对稳定,火电占比稳定在70%～75%;碳达峰情景下,火电占比持续下降,2060年发电量最大的仍为火电,占比达30%;相对碳达峰情景,碳中和情景需要更大幅度地削减火电份额,2060年可再生能源占比达75%以上,其中,光伏发电量占比最大。为实现电力系统碳中和目标,山西省发电系统应该大力发展清洁火电技术、风电及光伏发电技术等,尽早部署负碳排放技术,在碳排放达峰后设置阶段性的碳减排目标。     

有色金属联合企业碳排放情景分析与碳达峰路径探讨

有色金属行业是高能耗、高排放行业，也是重要的基础原材料行业，与国民经济高度相关。有色金属行业作为我国低碳转型的重要一环，已成为落实“碳达峰、碳中和”目标的重要抓手。如何实现有色金属行业绿色低碳发展，解析有色金属企业绿色低碳发展路径，为碳达峰争取更多的时间，具有重要现实意义。通过对某有色金属联合企业温室气体历史排放数据的核算分析，以情景分析法预设三种未来发展情景模式，预测了在基准情景、适度情景和达峰情景三种情景下某有色金属联合企业温室气体排放达峰情况；按照降碳潜力核算方法探讨了未来10年某有色金属联合企业在能源结构调整、产业转型升级、工艺节能挖潜、电气化水平提升和资源综合利用等节能降碳路径下的减碳趋势。研究结果表明，某有色金属联合企业温室气体排放在达峰情景下将在2028年达到峰值，在适度情景下将在2028年后碳排放增速逐年下降，在基准情景下将无法实现碳达峰。结合企业的实际情况针对性地提出了实现碳达峰的主要路径和举措，为有色金属行业实现碳达峰目标提供了方法和可参照的碳达峰路径。     

“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。     

“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。     

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。     

长江经济带碳排放峰值预测与减排策略

长江经济带是我国生态文明建设的“绿色脊梁”,其碳减排效果将会影响我国发展全局。在“共抓大保护”背景下,利用广义迪式指数分解法考察长江经济带11个省市区2005—2016年碳排放演变的驱动因素及其贡献率,并采用扩展的STIRPAT模型,模拟6种情景分别预测2017—2030年长江经济带碳排放峰值及达峰时间,并指出了减排路径与策略。结果表明：经济规模是导致长江经济带地区碳排放增加的首要因素,其贡献率呈逐年下降的趋势;能源消耗强度和产出碳强度是抑制碳排放增加的重要因素,能源强度促降作用微弱,技术进步是促进碳减排的关键因素。中增长高减排模式是6种情景中实现减排目标的最优路径,在高减排模式下碳排放会提前达峰;若碳排放强度降速较慢,经济社会发展速度相对较快,则不能在2030年达峰。     

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。     

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。     

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。     

基于支持向量回归机的河北省能源消费碳排放预测

分析了支持向量回归机在碳排放预测中的优势,并以此理论为基础构建了碳排放预测模型。采用河北省1990—2015年的碳排放量及其影响因素数据对模型进行训练和测试,得到具有良好推广能力的碳排放预测模型,并对河北省2016—2015年的碳排放量进行预测。结果表明:从增长幅度来看,1990—2015年河北省能源消费碳排放量整体呈增长趋势,增量为22 487.62万t,预测区间2016—2020年的增长量为3 055.63万t,年均增长率保持在3%左右;从增长速度来看,通过分析六项碳排放影响因素可知,人口数量、城镇化率、人均GDP以及单位GDP能耗对碳排放量增速的贡献率较小,第二产业比重和煤炭消费比对碳排放量增速的贡献率较大。最后针对得出的结论,为河北省未来几年碳减排工作提出建议。     

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。     

资源型城市碳排放库兹涅茨曲线研究——以乌鲁木齐为例

全球主要温室气体CO2的大量排放导致温室效应的加剧,建设低碳世界、低碳城市成为必由之路。基于环境库兹涅茨曲线的分析,对新疆首府乌鲁木齐市1998—2012年人均碳排放与人均地区生产总值的关联性和影响度进行了研究,发现乌鲁木齐市碳排放和GDP呈现出很强的相关性,相关系数高达0.992,且人均碳排放随着人均GDP的增长总体上呈现出高增长态势,环境库兹涅茨曲线的拐点还远远没有到达,库兹涅茨曲线呈现出小幅度趋缓的"N"型,GDP增长的能耗过大,环境代价过高。为落实乌鲁木齐市"十二五"规划,实现低碳城市建设和全国文明城市建设,乌鲁木齐市应在大力加快经济增长的同时,更加注重节能减排和环境质量的改善,以此来实现绿色发展。     

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。      

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。     

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。     

基于投入产出模型的钢铁去产能政策的节能减排效应分析

基于我国2017年投入产出表数据和标准煤碳排放系数,根据政策参数设置不同的去产能情景,采用单一区域环境投入产出模型测算不同情景下的直接和完全节能减排效应,以期为后续相关部门的政策效果评估提供实证支持。研究表明：1）在去产能2 500万t的情景下,可直接节约能源1 900万t标准煤,完全节约3 200万t标准煤消耗;在该情景下,可直接减少4 000万t的二氧化碳排放,完全减排6 837万t。2）在去产能3 750万t的情景下,直接节能2 856万t左右标准煤,完全节能量达4 815万t;在该情景下,可直接减少约6 084万t二氧化碳排放,完全减排量达1.03亿t。3）在去产能1亿t的情景下,直接节能量达7 600万t标准煤,占2017年全国能源消费量的1.94%,完全节能量1.28亿t标准煤,占2017年全国能源消费量的328%;直接减少二氧化碳排放1.62亿t,完全减排量高达2.73亿t。4）在去除产能1.5亿t的目标下,直接节能量为1.14亿t标准煤,完全节能量为1.93亿t标准煤,占2017年全国能源消费量的4.93%;该情景下,直接减少二氧化碳排放2.43亿t,完全减排量达4.10亿t。钢铁产业去产能政策具有显著的节能减排效应,完全节能减排效应远大于直接节能减排效应,去除过剩产能可为我国应对气候变化做出实质性贡献。但是,钢铁产业是我国的一个重要产业,牵扯到上下游的大量就业,因此在去产能过程中需要综合考虑就业因素,有序去除过剩产能。本文的研究不足是未考虑去产能过程中能效提高带来的缩减效果和能源结构调整带来的减排效应,未来需要进一步完善。