京津冀地区工业碳排放影响因素的门限效应分析

文章针对京津冀地区近10年工业二氧化碳排放特征,采用协整检验方法研究了各区域二氧化碳排放强度与社会经济影响因素之间的关系,在此基础上利用面板门限回归分析不同区制下二者之间的非线性变化规律。研究发现,京津冀地区工业二氧化碳排放强度与产业规模、产业结构、能源结构之间存在长期均衡关系。产业规模和能源结构对碳排放强度的影响存在双重门限效应,产业结构对碳排放强度的影响存在单一门限效应。以产业规模为门限变量,碳排放强度影响系数分别为1.003 0、1.527 1、1.202 0;以能源结构为门限变量,能源结构与碳排放强度之间存在倒"U"型曲线变化规律;跨过产业结构门限值之后碳排放强度模型曲率是加速递增的。从近10年数据看,产业结构将会是京津冀工业碳排放长期影响因素。     

基于“全碳排核算”的碳绩效评价方法研究

文章运用了能值分析方法进行了碳排放核算,核算帐户不仅包括能源消耗产生的二氧化碳,也包括生物质资源消费和废弃物排放所产生的二氧化碳。并在此基础上,将人口、经济和二氧化碳排放量综合起来考虑,引入对污染敏感的收入指数衡量一个地区碳排放绩效。并通过对天津市、上海市、北京市及重庆市2001年-2011年数据,分析和衡量四市将人口、经济和二氧化碳排放量综合考虑碳的排放绩效,通过案例区研究表明将全碳排核算的计算结果与经济、社会因素统一在同一个指标中,更加有利于区域对环境、经济和社会做全面考虑。     

上海能源消费碳排放分解研究

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳.为分解上海市能源消费CO2排放的影响因素,明晰上海市能源消费CO2排放变化特征,采用指数分解分析方法建立了上海市能源消费碳排放的LMDI分解模型,从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数4个影响因素着手,实证研究了1995-2005年上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理.结果表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素.产业结构,能源结构优化有利于控制碳排放,而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放.基于实证分析结果和上海市情,提出了上海市未来控制碳排放的相关政策建议.     

江西省土地利用碳排放空间格局及碳平衡分区

二氧化碳浓度升高,导致全球气候变暖,生态环境问题逐渐凸显. 为此,绿色、低碳和循环发展成为我国当前工作重点. 江西省作为长江经济带生态文明建设的重要节点,大规模的城镇化建设导致碳排放量增加. 鉴于此,基于土地利用和能源消费数据构建碳排放量计算模型,探究江西省2000—2018年的碳排放空间格局特征,通过基尼系数、经济贡献系数和生态承载系数等多种分析方法探讨区域内的碳排放空间差异以及碳收支情况,同时从经济和生态的角度进行碳平衡分区并提出针对性的策略. 结果表明:①江西省2000—2018年土地利用碳排放总量逐年上升,从1 215.687×104 t增至4 907.425×104 t,总体表现为净碳源,碳减排压力较大. ②江西省碳排放空间格局呈现北高南低、西高东低的特征,北部和西部地区的碳排放总量明显大于南部和东部地区,其碳排放总量与各区域内的土地利用结构以及能源消费结构密切相关. ③江西省历年的碳补偿率均低于34%且逐年递减,碳补偿率、经济贡献系数和生态承载系数三者均空间差异明显,其中北部地区的碳补偿率低于南部地区,南部地区、东北地区的经济贡献率和生态承载系数高于西部地区. ④基于碳平衡分析,根据净碳排放量、生态承载系数等指标将江西省各地级市划分为4个碳排放发展功能区域,即碳汇功能区、低碳经济区、碳强度控制区、高碳优化区. 研究期内碳汇功能区数量变化较大,逐渐转为低碳经济区;碳强度控制区和高碳优化区数量基本无变化. 研究显示,江西省土地利用碳排放空间差异显著,协同减排的困难较大,为此根据碳平衡分区调整土地利用结构,有利于促进区域协同减排,推动全省低碳经济的发展,缓解因碳排放引起的全球气候变化问题.      

中国分省的碳排放责任分担机制探讨

中国省际间、地区间经济联系密不可分,大量的CO_2随着国内外频繁的贸易活动在省际间转移。本文针对以生产直接排放为基准界定区域排放责任的弊端,将基于消费的排放纳入排放责任体系,探讨了中国省级层面的碳排放责任分担机制。根据各地区经济发展水平、资源禀赋等特征,建立了中国省级层面动态分区域的碳排放责任分担模型,并计算了2007年各省份的碳排放责任分担量,为区域碳排放责任的分担提供了新的视角和依据,对其他环境污染责任的分担具有借鉴意义。     

中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解

在研究近16 a(1995—2010年)中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上,采用LMDI分解方法,将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。结果表明:①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势;②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降,其它地区正好相反或维持不变;③经济发展效应对碳排放有最强正影响,能源强度效应对碳排放有最强负影响;④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响,经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区,能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用,能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响,对碳排放的影响有较大波动。     

盐化产业发展与碳排放的脱钩及减排压力分析:以自贡市为例

作为重点高耗能产业之一,盐化产业节能减排对地区低碳发展具有重要意义;盐化产业的发展与碳排放的脱钩状态以及减排压力分析是其发展低碳经济的基础。以四川省自贡市为例,对自贡盐化产业的发展现状以及该产业对自贡市经济增长的重要作用进行了分析。根据IPCC指导目录和方法估计出自贡市盐化产业的二氧化碳排放,运用Tapio脱钩指标计算自贡经济增长与盐化产业二氧化碳排放之间的脱钩关系。在分析自贡盐化产业能耗、排放及节能减排现状的基础上,与国家(省、市和行业)先进指标值进行比较,结合自贡市盐化工业"十二五"期间的能源消耗指标要求,探讨自贡盐化产业减排的压力。提出自贡市盐化产业节能减排重点要依靠产业结构调整和工业发展提速来完成。     

2020年中国区域及省级电网电力碳足迹研究

电力碳排放的数据质量取决于电网排放因子的准确性。为了获得用于产品碳足迹计算的电网电力碳足迹排放因子,基于电网排放因子数据和计算方法,将核算范围扩展到电力上游的燃料开采与生产、发电设施建设与退役以及电力生产过程,考虑CO₂、CH₄、N₂O等温室气体排放,得到2020年中国区域及省级的电网电力碳足迹排放因子。结果表明：华北地区排放因子最高(1.005 t CO₂e/MW·h),南方地区排放因子最低(0.470 t CO₂e/MW·h),可再生能源占比高的省份排放因子低,全国排放因子显著降低。研究得到的电网电力碳足迹排放因子可为电力碳排放计算提供参考,建议在计算产品碳足迹时优先使用。     

基于低碳经济探索可再生能源产业发展对就业的影响

<正>近年来,世界各国都在积极地发展低碳经济,采取多种措施来减少二氧化碳气体的排放,力求能够保护生态环境、共建绿色地球。可再生能源产业在这样的社会背景下应运而生,常见的可再生能源包括风能、光能、潮汐能、生物质能等能源。在低碳经济背景下,可再生能源产业规模和投资规模不断扩大,推动了社会经济的发展,带来了大量的就业岗位,也吸引了大量企业和投资人的目光。可再生能源具有生产周期短、污染小、碳排放量低等优势,可再生能源开采和使用过程中不会对生态环境造成破坏,在应对全球环境问题方面作出了较大贡献。     

中国省域尺度下产业结构多维度特征及演化对碳排放的影响

在中国转向高质量发展及2030年前达到碳排放峰值的背景下,寻找保证经济增长的低碳减排途径是学界研究的热点。利用中国2005—2017年省域面板数据,建立SAR模型,并按八大经济区分别构建PECM模型,研究中国省域尺度下产业结构多维度特征及演化对碳排放的影响,主要结论如下：（1）中国省域碳排放具有显著的时滞性和空间溢出效应。（2）全国视角下,产业结构合理化水平提升对碳排放呈抑制作用,且存在负向空间溢出效应;而产业结构高度化对碳排放呈促进作用,且存在正向空间溢出效应,总体上处于“倒U型”曲线左侧。（3）八大经济区视角下,随着经济发展水平的提高,产业结构合理化水平提升总体上能够抑制碳排放,而产业结构高度化水平提升则呈现明显的“倒U型”趋势特征,具有两面性,发达地区呈现抑制效应,欠发达地区则相反;当前处于“倒U型”曲线右侧的区域多为发达地区。因此,由产业结构高度化提升导致碳排放量的增加依然属于中国多数省份当前发展的固有阶段性特征,而产业结构合理化提升在总体上能够拉动碳排放峰值前移,促使碳排放早日达峰。欠发达地区不应以增大三产份额为目标,盲目推动产业结构高度化水平提升,这将很有可能对区域经济发展产生负面影响;而产业结构合理化水平提升是既能够适应中国多数省份当前发展惯性,同时又能促进减排或排放降速的有效途径。     

基于LMDI模型和Q型聚类的中国城镇生活碳排放因素分解分析

为研究城镇居民生活碳排放特征及影响因素,基于LMDI模型从全国和省级层面研究了我国30个省、自治区、直辖市（不含港澳台及西藏自治区）2006-2015年的城镇生活碳排放,将城镇生活碳排放分解为生活能源消费结构效应、生活能源强度效应、消费倾向效应、人均可支配收入效应和城镇人口规模效应,分析各效应逐年和累积效应贡献度以及区域差异,并基于LMDI模型的计算结果对我国30个省、自治区、直辖市进行Q型聚类分析.结果表明:①从全国层面看,人均可支配收入、城镇人口规模是刺激因素,其中,人均可支配收入的影响效应最为显著,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度抑制了生活碳排放的增长.②从省级层面看,人均可支配收入、城镇人口规模的累积效应均为正,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度对各省、自治区、直辖市生活碳排放的影响效应有正有负,显示出显著差异.因此,政府应引导城镇人口合理增长,并积极制定相应政策优化居民生活能源消费结构.在制定碳减排战略时,要将省级生活碳排放的表面特征与其潜在驱动力相结合,根据不同区域有针对性地实施碳减排政策,同时应及时作出调整,以应对不同的发展阶段.      

中国城市居民生活能源碳排放的时空格局及影响因素分析

随着经济社会的发展与人民生活水平的提高,生活用能强度逐年增大,城市居民生活能源碳排放日益成为碳排放的新增长点.本文采用Theil指数、空间自相关分析了我国城市居民生活能源碳排放的时空格局演变特征,并利用STIRPAT模型分析了影响城市居民生活能源碳排放的主要因素.结果表明:12001—2012年我国城市居民生活能源碳排放总量及人均生活能源碳排放量均呈增长趋势,其年增长率分别为9.69%、3.29%;2八大经济区域间城市居民人均生活能源碳排放的差异是构成我国城市居民人均生活能源碳排放总体差异的主要原因,其对总差异的贡献率达到了57.90%;3我国城市居民人均生活能源碳排放具有显著的空间正相关性,2001—2012年间城市居民人均生活能源碳排放的"冷点"区变化较为稳定,主要分布在东部和南部经济区,而"热点"区主要分布在西北、东北和黄河中游经济区;4城市人口规模、城市居民可支配收入、城市居民生活消费支出、城市居民年龄结构均对城市居民生活能源碳排放量具有加剧作用,而城市居民能源消费结构具有减缓作用,且北方城市居民生活能源碳排放量明显高于南方;5现有样本数据支持环境Kuznets曲线假说,即随着经济的发展,城市居民生活能源碳排放量存在转折点.     

重点行业/领域碳达峰路径研究方法

区域化石能源消费量与碳排放量往往集中于少数高能耗、高排放的重点行业和领域. 重点行业/领域的产业规模、能源结构和碳排放变化直接决定区域碳排放达峰时间、达峰质量和峰值大小. 研究重点行业/领域碳达峰路径,是实现碳排放分区管控、落实行业减排责任和推动区域碳排放总量达峰的重要基础. 本研究构建了一种重点行业/领域碳达峰路径研究方法,涵盖宏观目标约束、边界和范围确定、宏观需求预测、行业关联耦合四大模块. 该方法提供了在区域经济社会发展和碳达峰目标双约束下,不同行业/领域碳排放达峰的路径优化选择. 在充分考虑国民经济社会发展需求、行业发展技术特点、国内外进出口变化的基础上,宏观预测重点行业/领域发展规模与需求变化,同时结合以技术为核心的MESSAGE模型建立动态反馈机制,分析产业链上下游供需关系,建立行业内、行业间能量流、物质流耦合关系,通过不断迭代优化确立各行业/领域未来发展需求,并建立不同发展情景,综合研判各情景提出重点行业/领域碳达峰目标与路径. 该方法满足国家、省份、城市等不同区域尺度的重点行业/领域碳排放路径分析与减排措施、成本效益、政策保障评估.      

1999～2007年中国能源消费碳排放强度空间演变特征

采用Theil指数和空间自相关分析方法,研究1999～2007年国家、区域和省际层面能源碳排放强度特征、区域差异水平和空间格局演变.结果表明,①1999～2007年,全国能源碳排放总量从0.91 Gt逐年上升至1.83 Gt,碳排放强度从0.83t.万元-1震荡下降至0.79 t.万元-1;②八大经济区域碳排放强度呈现...     

效率视角下中国2030年二氧化碳排放峰值目标的省区分解——基于零和收益DEA模型的研究

实现2030年二氧化碳排放达到峰值不仅是中国在全球气候谈判中做出的国际承诺,也是中国实现经济结构转型的必然选择,而对二氧化碳排放峰值进行合理的区域分解是中国实现二氧化碳排放达峰的必要前提.本文首先对中国2030年二氧化碳排放峰值进行初始的省区分解,利用DEA-BCC模型对初始省区分解方案进行效率评估,在此基础上利用零和收益DEA模型得到全部省区达到有效的中国二氧化碳排放峰值省区分解方案.本文研究表明：1大部分省区初始分解方案的效率值较低,只有2个省区的效率值达到DEA有效,且二氧化碳排放配额比重较大省区的分配效率值较小;2经过零和收益DEA模型的优化,省区分解方案的整体效率最终提升至有效边界,二氧化碳排放配额由效率较低的欠发达地区向效率较高的较发达地区转移,较发达和不发达的两类地区均分配到了较少的二氧化碳排放配额,最终二氧化碳排放权占比较多的地区主要为二氧化碳排放严重但减排潜力较大的省区.文章最后根据本文研究结论提出了具体的碳排放省区分解政策建议.     

2005-2009年我国省域CO2排放特征研究

利用IPCC的参考方法测算并比较分析了2005-2009年我国30个省(市、自治区)的CO₂排放总量、人均排放量、排放强度、综合能源排放系数等重要指标,并在此基础上,依据人均GDP、第二产业比重和能源利用结构与碳排放强度的关系,将各省(市、自治区)划分为不同的CO₂排放类型。研究结果表明,省域间各指标差异较大,影响碳排放的因素也不尽相同。省域减排的政策、途径和措施须充分考虑各自的经济发展水平、产业结构和能源利用结构等因素。     

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.