长江经济带农业能源消耗碳排放驱动因素及其脱钩效应研究

以长江经济带为研究对象,在测算2007—2016年农业能源消耗碳排放量的基础上运用LMDI方法分析其驱动因素,然后引入脱钩努力指数评价相关部门碳减排所做努力的实际效果。研究结果表明,长江经济带农业能源消耗碳排放量总体呈现逐步增加的趋势,经济产出和人口规模效应对农业能源消耗碳排放具有正向影响,能源强度和能源结构效应则具有负向影响,碳减排努力达到的"脱钩"效果不佳,相关部门需要通过优化用能结构,提高用能效率和调节人口规模来减少农业能源消耗碳排放。     

中国首批低碳试点省份碳排放与经济增长脱钩关系研究

以广东、辽宁、湖北、陕西、云南等5个中国首批低碳试点省份2000-2011年的碳排放量、国内生产总值、能源消费总值为基础数据,运用脱钩模型计算,从节能、减排等比较分析这5个省份的碳排放与经济增长关系的联动情况。研究发现：在节能方面,辽宁、湖北比其他3省好,多数阶段处于弱脱钩、强脱钩状态;在减排方面,5省基本都较差,处于扩张连续状态。各省碳排放量大小与各省自身经济基础、产业结构、能源生产结构有着密切的关系,能源生产方式在很大程度上决定了碳排放量,产业结构与优势产业类型对地区碳排放量有较大影响,运用先进技术节能减排能够明显的减轻碳排放对环境造成的压力。     

产业结构视角下我国东部地区碳脱钩效应研究

以我国东部地区11个省份1996—2012年的产业能源碳排放和经济增长数据为数据源,采用Tapio脱钩模型分别对4个时间段(1996—2000,2001—2005,2006—2010,2010—2012年)经济增长与碳排放的脱钩关系进行定量分析;运用对数平均迪氏指数法(LMDI)对影响碳排放变化的主要因素进行分解,分别从产业结构、碳密度、能源结构、能源强度、经济强度、人口效应等影响因子与碳脱钩的内在关系进行了分析.结果表明:1)北京、天津、上海、福建4个省份在2010—2012年均呈现出强脱钩状态,其脱钩指数ε分别为-0.150 3,-1.373 8,-0.214 0和-0.006 0,其他时间段多数省份ε在0~0.8之间,呈弱脱钩状态;2)2001—2005年碳排放增长速度最快,其平均增速达75.36%,较全国平均增速高5.78%,其中增长速度最快的是山东省,为140.53%;3)2006—2010年能源强度对碳排放减少了58 034.94万t,其中山东贡献最大,减少了10 259.76万t;4)3个产业结构比重的变化反映了碳排放的变化,第二产业比重的下降和第三产业比重的增长,将带来碳排放的减少,促进经济发展与碳排放脱钩.     

唐山市土地利用碳排放驱动因素分析

根据唐山市2005—2019年土地利用变更数据和唐山市能源消费数据,测算出2005—2019年唐山市土地利用碳排放量,并分析其碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度的演变趋势,通过LMDI模型进行碳排放驱动因素分解。结果表明：2005—2019年间唐山市土地利用碳排放量总体上不断增加,部分年份碳排放量较前年有所下降;唐山市的人均碳排放强度在研究期间呈现逐年上升的趋势,单位地区生产总值碳排放强度呈现逐年下降的趋势;影响唐山市碳排放最主要的正向驱动因素是经济效应,其次是人口规模和能源结构效应,负向驱动因素是技术效应。最后,通过对唐山市碳排放驱动因素的分析,对唐山市未来的节能减排和低碳经济的发展提出建议。     

基于测度指标的中国低碳经济发展研究

针对我国经济目前处于高耗能、高碳经济时期,低碳经济的发展面临着巨大的压力和挑战的现状,采用碳排放、经济增长与碳排放的脱钩指数等测度指标,定量分析我国低碳经济发展水平,指出影响我国低碳经济发展的原因包括能源结构矛盾突出、碳锁定以及低碳城市建设不力等并相应提出调整能源结构,从技术、企业和制度三个层面着手碳解锁,以及城镇绿色化转型等战略措施。     

大都市区服务业能耗碳排放及其影响因素研究 ——以北京市为例

在大都市区服务业增加值比例日趋增大、一二产业节能减排成果边际效益递减的背景下,服务业成为节能减排的新领域。基于IPCC温室气体排放清单指南中的方法,核算了北京市1995—2014年服务业整体及其分行业能耗与CO_2排放量,并分析了其总体变化趋势和能源结构的变化情况;采用投入产出表计算了2007、2012年的完排强度;运用对数平均迪氏指数法(LMDI)辨识与分解研究了2005—2014年影响北京服务业CO_2排放变动的关键因素及其贡献率。结果显示:服务业能耗碳排放逐年递增,且能耗排放的增速快于能耗增速,服务业能源强度与能耗直排强度都呈现出同步下降的态势;服务业能耗以石油类为主,煤炭消费所占的比例逐年下降,能耗结构正朝着合理化、低煤化的良性方向发展;服务业最终需求完排强度呈逐年下降之势,服务业大部分行业的间排强度在完排强度中所占比例也都有明显降低的趋势;产业规模、人口规模是引起服务业能耗直接碳排放增长的主要因素,而能源强度则是抑制服务业能耗直排增加的因素。     

区域减污降碳协同控制研究——以重庆为例

在我国面对实现碳达峰碳中和与环境根本好转双目标的背景下，重庆市作为西部大开发的重要战略支点，有责任有义务率先实现减污降碳，助力国家生态文明建设。CO2和大气污染物的排放过程复杂，涉及要素众多，因而有必要明确影响两者排放的关键因素，为重庆市实现减污降碳协同控制提供科学参考。本文以对数均值除法指数模型（LMDI）为基础构建出扩展的LMDI-CO2模型和LMDI-AP模型，并以2011-2020年重庆市CO2排放和工业SO2排放为对象进行实证分析，定量评估各因素对重庆市CO2和工业SO2排放变化的影响效果。同时，根据重庆市经济社会、能源环境历史发展情况挖掘各因素的影响机制，归纳协同减排的关键因子，探究出重庆市减污降碳协同控制机制。结果显示，2011-2020年，经济发展效应是推动重庆市CO2排放增加的首要因素，贡献率达245.59%；能源强度效应对CO2减排的贡献最大，贡献率为-210.51%；此外，产业结构优化也为CO2减排做出贡献。工业经济发展是推动重庆工业SO2排放的主导因素，贡献率为64.47%；其他因素均为SO2减排做出贡献，其中能源强度和结构效应贡献率分别为-42.65%和-6.31%。可见，随着经济的发展、人口规模的扩大和生活水平的提高，重庆市CO2和污染物减排的压力将会增大，“高碳化”能源结构制约着两者减排，提高能源效率和优化产业结构对实现“双减”起着关键作用。因此，降低能源强度、升级产业结构、优化能源结构是未来重庆市实现减污降碳协同控制的重要途径。     

柳州市工业碳排放与产业集聚关系研究

城市是碳排放的主要空间载体,工业是产生碳排放最多的产业部门。柳州市作为广西壮族自治区的工业城市,工业的发展不可避免地产生能源消耗,给能源与资源的储备与自然环境的承载带来一定的压力。如何在兼顾环境保护的前提下保持经济较快增长是目前研究低碳经济的主要目的。应用ＩＰＣＣ关于碳排放的计算方法,计算了柳州市１９９９-２０１３年的工业碳排放量和碳排放强度。通过区位熵指数得出柳州市工业产业集聚程度,并利用脱钩模型分析了产业集聚与工业碳排放之间的联动关系,根据实证结果提出相应对策,为柳州发展低碳经济寻找新的切入点：发展循环的低碳经济、扶持中小民营企业发展、优化区域发展格局、提升低碳产业的集聚水平、构建具有竞争力的低碳产业园区。     

桂林旅游业碳排放的初步估算及脱钩关系分析

旅游业碳排放研究是旅游业健康持续发展的保障。通过建立旅游业碳排放量估算模型,对桂林旅游业碳排放量进行初步估算,并对桂林旅游碳排放与旅游经济的脱钩关系进行了分析。研究发现：２０００-２０１２年,桂林旅游业碳排放量呈上升趋势,人均旅游碳排放量变化趋势不同于旅游业碳排放总量变化趋势,旅游业碳排放与旅游经济以弱脱钩关系为主。据此提出应通过改变能源使用及消费结构,加强旅游碳排放管理,促进低碳技术发展等手段,实现桂林旅游业碳排放与旅游经济的强脱钩状态。     

基于面板数据的河南省碳排放影响因素实证研究

以河南省碳排放为研究对象,从三次产业消耗的三类一次能源角度、基于ＳＴＩＲＰＡＴ模型、运用面板数据和个体固定效应模型,分析２０００-２０１３年产业结构、人均ＧＤＰ及能源强度对河南省碳排放的影响。研究发现：产业综合人均ＧＤＰ和能源强度对碳排放量有显著的正向影响,而产业结构对碳排放量有负向影响。然而第一产业人均ＧＤＰ和第三产业人均ＧＤＰ与河南省碳排放量呈负相关关系,只有第二产业人均ＧＤＰ是推高碳排放量的主要因素,与此同时,减少第二产业比例及降低第二产业能源强度对于碳排 放具有抑制作用。     

我国中部地区碳排放影响因素的灰色关联分析

在测算中部地区六省2000-2010年碳排放量的基础上,运用灰色关联分析方法对影响中部六省碳排放量的因素进行了分析.选取人口规模、人均GDP和能源强度作为影响碳排放的重要因素,对中部地区六个省份分别研究这3个因素与碳排放量之间的关联度,并根据研究结论提出了一些针对性的政策建议.     

基于LMDI模型的湖南省土地利用碳排放 影响因素研究

依据土地利用碳排放测算方法,对湖南省2003—2016年土地利用碳排放进行了科学地计算,分析了土地利用的碳排放效应,并且通过LMDI因素分解法探讨了影响土地利用碳排放的因素。研究结果表明:2003—2016年,湖南省土地利用碳排放呈现逐年递增的演变趋势,净碳排放量从2 579.24万t增加到7 303.76万t;经济规模效应、人口规模效应和能源碳排放强度效应均是正效应因素,其中经济规模效应为首要贡献因素;能源强度效应和土地规模效应为负效应因素,整体来看抑制土地利用碳排放增加的作用小于促进的强度。     

安徽省工业二氧化碳减排潜力研究

通过IPCC与灰色GM（1,1）预测模型对安徽省各工业行业2006-2011年的碳排放强度进行估算,并对2020年工业各行业的碳排放强度及碳减排潜力进行了预测。结果表明：安徽工业部门2006-2011年碳排放强度整体上呈现下降趋势,从行业情况来看,碳排放强度最高的电力行业从2007年的15 t/万元下降到2011年的6 t/万元,其余依次是煤炭、石油、机械制造、化学、金属、纺织、造纸、食品等行业;安徽工业各行业碳减排压力指数排前四位的分别是煤炭、石油、电力及冶金行业。预计2020年安徽省工业行业二氧化碳减排量可达17亿t,其中,化学、冶金、电力和煤炭部门的减排量居前4位,其减排量占整个工业部门可减排总量的90%以上,是将来碳减排的重点行业。该研究对摸清安徽省进行节能减排的关键行业,促进安徽经济的可持续、健康发展具有一定的参考价值。     

西南5省(市、区)碳排放强度空间分布研究

基于空间计量方法对西南5省(市、区)2000—2012年间碳排放强度进行了分析,研究发现,西南5省(市、区)2000—2012年碳排放强度总体呈现减弱的趋势,多数省区碳排放强度空间属于LH型,表明多数省份碳排放强度较弱,但碳排放强度较强的部分省份依然存在。碳排放强度较强多数是因为能源效率不高、产业结构不合理、没有走可持续发展道路等,分别从这3个方面对减弱该地区碳排放强度提出了对策。     

基于灰色模型的湖南省能源碳排放预测分析

通过模型计算2008—2013年湖南省因能源消耗而导致的碳排放、地均碳排放、人均碳排放、碳排放强度等碳排放量指标;基于灰色模型对湖南省未来5年能源碳排放量进行预测。研究结果表明,湖南省能源消耗仍以工业方面的能源消耗为主,且所占比重较大;对于清洁能源使用率还有较大的上升空间;经济发展水平对湖南省能源碳排放量影响较大。预测结果表明,从能源消耗结构上来看,工业能源消耗正在逐渐下降;从能源消耗的种类上来看,对清洁能源的使用率正在增加,但其速率相对于经济增长仍然较缓慢。因此,要促进湖南省低碳发展还需要进一步调整产业结构,增加清洁能源的使用。     

西部地区工业园区低碳转型困境与对策研究--基于重庆市48个工业园区样本

通过对重庆市48个工业园区的调查分析发现,工业园区已经成为区域碳排放的集中区,具有总量快速上升、排放强度下降、离散度加大等特征,而园区产业集聚度、产业结构、能源结构是影响园区碳排放的重要因素。在产业向西梯度转移的背景下,重庆工业园区碳排放状况折射出西部地区工业园区在建设过程中面临的环境约束收紧、减排任务重、投入不足、体制机制建设不完善等困境。据此,分别从中央政府、地方政府、园区管委会视角提出了相应的政策建议。     

天津市交通CO2排放的测算与因素分解

对天津市2004-2011年交通CO2排放量进行核算,并以2004年为基年,应用LMDI因素分解方法,对天津市交通CO2排放量进行因素分解,得出以下结论：天津市交通CO2排放量整体呈增长趋势;交通能源强度效应对交通CO2排放起抑制作用,而交通能源结构效应、经济产出效应和人口规模效应对交通CO2排放起促进作用。并对天津市交通CO2减排提出如下对策：应加快天津市交通业向能源节约型和集约化的转变,并且应加大汽车节能科技研发力度,降低汽车能耗。     

农村用电碳排放变化驱动因素研究

随着农村经济的不断发展, 农村能源消费正逐步由生物质能源向电力转变。因此, 从农村视角识别影响农村用电碳排放的潜在驱动因素, 是我国推进农村低碳发展、实现碳减排目标的重要前提。本文采用基于人口、富裕度和技术的随机影响回归模型(Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology, STIRPAT), 结合岭回归, 分析2005~2018年广东省农村用电碳排放的影响因素。结果表明, 城市化水平、农业经济发展水平、有效灌溉面积、农业机械化水平、农业固定资产投资、收入水平以及住房条件等因素都与广东省农村用电产生的碳排放呈正相关。其中, 农村居民人均可支配收入是影响广东省农村用电碳排放的最关键因素。此外, 农业经济发展与广东省农村用电碳排放也呈弱脱钩关系。最后, 针对如何减少广东省农村用电碳排放提出政策建议。     

生产性服务业与制造业节能减排评价及影响因素研究

以生产性服务业与制造业为研究对象,运用非期望产出的Super-SBM模型对2004—2017年我国30个省市的全要素生产效率动态变化和差异性进行了探讨,同时运用空间计量模型分析了碳排放影响因素的作用效果.结果显示:生产性服务业与制造业碳排放效率整体水平偏低,节能减排潜力巨大,可累计减排7 058.07×10~6 t,占碳排放总量的43.74%.生产性服务业碳排放变化具有时间上的路径依赖特征,迫于减排压力,省际间政府存在明显的策略性竞争.城镇化水平对生产性服务业和制造业碳排放抑制作用源于集聚效应理论.以城镇化作为门槛阀值时,经济发展水平对制造业碳排放的影响存在倒"U"型关系.     

基于SD法的湖南省土地利用碳排放情景 方案设定与仿真模拟

设定湖南省土地利用碳排放情景方案,并以此探求碳排放增长演化规律。基于系统动力学(system dynamics,SD)原理与方法,统筹考虑经济、能源、土地利用、人口等因素对湖南省土地利用碳排放的影响作用,构建湖南省土地利用碳排放SD模型,并设定趋势发展等7种情景方案进行动态仿真模拟。按照趋势发展情景,2017—2030年湖南省土地利用碳排放量将由7 648.8万t增长至11 217.8万t,年均增长率为3.33%;比较其余6种政策情景,基于技术进步和能源结构优化的情景,到目标年土地利用碳排放量比趋势发展情景分别减少了206.4万t和517.5万t,年均增长率分别为3.17%和2.89%;在综合调控情景中,目标年土地利用碳排放量较趋势发展情景减少了560.6万t,减排效果最为显著。