东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

基于LMDI的城市化不同阶段PM2.5浓度影响因素——以我国5个特大城市群为例

以我国5个特大城市群为研究区,采用人均GDP和产业结构标准,将2000~2015年划分为不同的城市化发展阶段,利用LMDI指数分解法探讨不同发展阶段排放强度、能源强度、经济产出和人口规模等4种社会经济因素对PM_2.5浓度变化的可能驱动机制及贡献率.结果表明,5个特大城市群被划分为四个不同的城市化发展阶段,随着城市化进程的推进,PM_2.5浓度呈现先上升后下降的趋势.总体上,经济产出和人口规模产生正效应,且经济产出效应是促进PM_2.5浓度增加的主要因素;排放强度和能源强度产生负效应,且排放强度效应是抑制PM_2.5浓度增加的主要因素.能源强度效应的累积贡献率在工业化初期和中期有正有负,但在工业化后期和发达经济时期均为负.从工业化初期至发达经济时期,经济产出效应和人口规模效应的累积贡献率均在增加且经济产出效应的累积贡献率增加更为显著;排放强度效应的累积贡献率为负且累积贡献率的绝对值不断增加.探讨不同城市化发展阶段PM_2.5浓度的影响因素可为政府部门制定针对性的环境保护政策提供依据.     

中国碳排放强度的行业差异与动因分析

测算了1995—2010年中国各行业的碳排放强度,并采用行业分解方法分析了各行业对中国碳排放强度的影响. 结果表明:工业碳排放对总体碳排放强度下降起主导作用,对其下降的贡献率为73.35%;其他服务业次之,贡献率为22.68%;农业、交通运输业、商业和建筑业贡献率较低,分别为1.38%、1.22%、1.17%、0.20%. 采用泰尔指数对中国碳排放强度进行行业差异分析发现,1995—2010年中国各行业碳排放强度泰尔指数从0.3927升至0.4889,行业间碳排放强度的差异呈扩大趋势. 运用差值因素分解模型分析中国碳排放强度变化动因发现,在1995—2010年中国碳排放强度的下降中,技术效应具有促进作用,贡献率为104.64%;结构效应具有抑制作用,贡献率为-4.64%. 未来宜从优化产业结构、加快技术研发和应用等方面降低碳排放强度.      

基于LMDI的长江经济带交通碳排放变化分析

基于LMDI分解模型,探究了2000~2019年长江经济带交通运输业碳密度、运输结构、能源效率、能源强度、经济结构、经济水平以及人口规模等因素对交通碳排放的贡献程度及时空特性,并使用泰尔指数测算了碳排放的区域差异性.结果表明,经济规模持续扩张是长江经济带交通运输业碳排放增长的第一主导因素,对碳排放的正向驱动效应为116.33%,其次是人口规模（6.19%）;运输结构和经济结构的转变则是抑制碳排放增长的关键因素,其负向驱动率分别为-26.18%和-16.25%;而技术水平（能源效率和能源强度）的提升有助于抑制碳排放增加.此外,基于人均碳排放和碳排放强度的泰尔指数均显示长江经济交通碳排放量的区域差异性明显,其中区域内差异大于区域间差异,且基于碳排放强度的区域差异呈现出“俱乐部趋同”现象.最后,对长江经济带交通绿色发展提出了政策建议.     

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。     

中国第三产业能源碳排放影响要素指数分解及实证分析

基于碳排放量基本等式,采用Divisia指数分解法建构中国第三产业能源碳排放的因素分解模型,定量分析了2000～2009年间,能源结构、能源效率、产业结构及产出四因素对中国第三产业能源碳排放的影响.结果显示产业产出及能源结构对拉动中国第三产业能源碳排放的贡献率逐年增长,能源效率及产业结构对抑制中国第三产业能源碳排放发挥作用,但产业结构的影响作用不强,且抑制因素作用无法抵消拉动因素引起的碳排放增长.基于此,研究为第三产业能源碳减排提供了政策建议.     

中国低碳经济发展的时空特征及驱动因子研究

为评估中国低碳经济发展水平,该文测算了2008-2017年能源消费碳排放量和碳排放强度,采用Tapio理论判定经济增长与碳排放的脱钩状态,分析低碳经济的时空演变特征及省际间、产业间的差异性;应用LMDI模型分解碳排放的影响因素,分析驱动因子的贡献率,提出节能减排及低碳发展的对策。结果表明:2008-2017年碳排放量增加到25.28亿t,增长26.65%,呈小幅度波动状态;碳强度逐年下降,由750 kg/万元(以C计)降至480 kg/万元,达到生态文明建设的重点开发区指标;2015、2016年为强脱钩的理想状态。产业间低碳发展差异性较大,其中工业碳排放占82.82%,碳强度为740 kg/万元;批发、零售业和住宿、餐饮业碳排放仅占0.94%,碳强度为20 kg/万元。华东、华南地区碳排放分别为最高和最低,山东、海南省分别为最高和最低;西北、华南地区碳强度分别为最高和最低,宁夏区、北京市分别为最高和最低;经济发展水平对省际间的脱钩状态影响较大,需要制定促进西部地区低碳发展的政策。经济增长和能源强度分别是促进和抑制碳排放的最大驱动因子;采取改善能源结构、提高利用效率、发展低碳产业、提倡低碳生活的对策。     

重庆市工业耗能相关碳排放变化驱动因素研究

在构建重庆市工业耗能相关碳排放影响因素分解模型的基础上,采用因素分解方法分析了过去十余年间(1999²011)4种驱动因素对重庆市工业碳排放变化的影响,并识别出关键驱动因素。结果显示:能耗增长的主要原因是工业经济发展;工业能源强度是促进重庆市工业耗能相关碳减排的主要影响因素;产业结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化的影响存在波动,但其累积效果表现为减排;能源结构因素对重庆市工业耗能相关碳排放变化没有显著影响。最后,结合各关键因素的未来发展趋势,提出重庆市工业未来低碳发展的可行途径为技术进步和产业升级。     

数字经济与碳排放绩效：以中国276个城市为例

数字经济是推动城市低碳转型的重要动力,也是实现碳达峰、碳中和目标的关键路径.该研究以中国276个地级及以上城市为研究对象,利用改进的熵值法测算各城市数字经济发展水平,并将碳排放绩效分解为碳排放强度和碳排放效率,在此基础上综合运用面板固定效应模型和中介效应模型剖析数字经济对碳排放绩效的影响及其作用机制.结果表明：(1)数字经济发展水平每提高1%,碳排放强度将显著下降0.180%,碳排放效率将显著提高0.276%,即数字经济能显著提高碳排放绩效.(2)数字经济对碳排放绩效的影响存在城市区位和城市规模的异质性,东部城市和大城市数字经济的作用强度更大.(3)数字经济可通过提高经济发展水平、优化产业结构以及加速技术创新显著提高碳排放绩效.研究显示,数字经济不仅能直接显著提升碳排放绩效,而且可通过规模效应、结构效应和技术效应间接影响碳排放绩效.因此,未来仍需加快数字经济高质量发展,尤其增强科技创新和产业升级对碳排放绩效的传导作用;同时根据城市规模和资源禀赋,建立健全的差异化碳减排机制.     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

中国工业碳排放强度变化的结构因素解析

以1986-2016年为研究时段,将41个工业部门归类为16个部门,在运用CKC模型分析各部门产值与其CO₂排放量关系的基础上,建立以碳排放部门结构、碳排放系数、能源消费强度以及产值部门结构为因素的工业碳排放强度kaya分解模型,运用LMDI法分析不同因素对中国工业碳排放强度变化的贡献。研究发现:工业不同部门产值与其CO₂排放量的关系不同。只有木材加工及家具制造业、造纸印刷及文教用品制造业和非金属矿物制品业呈现倒U型关系,机械交通电气电子设备制造业呈现倒N型关系,其余部门都呈现线性递增或单调递增关系。从工业碳排放强度变化的贡献因素看,非金属矿物制品、化学工业、医药工业、机械交通电气电子设备制造业和木材加工及家具制造业等资金和技术密集型行业的技术性CO₂减排效应显著。其他制造业、石油和天然气开采业、纺织服饰业和化纤及橡塑工业等以初级产品加工为主的行业的结构性CO₂减排效应显著,而石油加工炼焦和核燃料加工业、金属冶炼及制品业、电力煤气及水生产和供应业在产值与CO₂排放量的同步递增关系以及结构增长的共同作用下,CO₂减排效应不明显,需要在能源结构调整和利用效率提升方面密切关注。     

北京能源消费排放CO2增量的影响因素分析——基于三层嵌套式的I-O SDA技术

通过构建一个扩展的竞争型经济-能源-碳排放投入产出表,运用三层嵌套结构式I-O SDA 技术,从整体情况、分产业、工业分行业3 个层面,对1997—2007 年北京的碳排放增量进行了分解。结果表明:消费、投资、调出和出口等经济规模增长要素,以272.46%的贡献率成为增排的主要因素,而能源消费强度变动效应,则以-237.13%的贡献率成为减排的决定性因素;在规模扩张各效应中,调出和消费超过投资和出口达8 403.38×10⁴ t,是增排的主要贡献者;2002—2007 年间以“高碳”为特征的新一轮工业化,使该期增排占到1997—2007年总增量的86.41%;服务业的贡献率是75.93%,为增排的第一大部门,但2002—2007 年工业超出服务业1 036.40×10⁴ t;重制造业的贡献率是1 030.76%,为增排的重点行业,而能源工业则以-992.81%的贡献率,成为减排的重点行业;各时段各效应在不同产业、工业不同行业发挥的作用大小不同且不够稳定。     

京津冀及周边地区工业大气污染排放因素分解——基于LMDI模型分析

运用对数平均迪氏指数分解法探究了2011~2015年京津冀及周边地区工业大气污染物排放的主要影响因素.将该地区排放量变化的总效应分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应、能源结构效应和排放强度效应.研究结果表明,人口效应和经济规模效应基本为正效应,产业结构效应、能耗效应和排放强度效应基本为负效应.京津冀及其周边地区能源结构在2011~2015年期间变化不显著,因此能源结构效应对总效应的贡献很小,贡献度均未超过0.52%.北京市、天津市、河北省、河南省、山东省和山西省的情况不同,各效应贡献度的变化趋势也不相同.人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应和排放强度效应的变化,主要来自于人口增速、经济规模增速、工业增加值比重降幅、能耗强度降幅和排放强度降幅的变化.在制定减排政策时,应根据各效应的累计贡献值和贡献度大小,对于该地区共存的主要影响因素,制定联合减排政策措施.对于存在地区差异的主要影响因素,因地制宜制定不同的减排政策措施.     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

中国石化化工行业二氧化碳排放达峰路径研究

石化化工行业是高耗能高排放行业之一,约占工业部门碳排放比例的10%,研究石化化工行业碳排放达峰路径不仅能推动工业部门尽早实现达峰,同时也为石化化工行业加快绿色低碳转型指明方向. 基于中国统计年鉴、行业协会、企业碳核查等多来源数据,在分析历史排放趋势的基础上,识别能源集中度高的重点行业和产品,采用情景分析法针对石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业、化学原料及化学制品制造业三大子行业中的炼油、乙烯、丙烯、对二甲苯和合成氨等重点产品,预测其基准情景和控排情景下的重点产品产量和碳排放强度,以及石化化工行业2021—2035年二氧化碳排放趋势. 石化化工行业在基准情景下排放量无法实现2030年前达峰,控排情景下将于2030年达峰,峰值为17.3×108 t. 通过能源结构调整、节能和低碳技术改造、低碳循环及高效利用等途径可以实现行业减排,与BAU(仅考虑石化产品产量变化,不考虑产品结构、单位产品能耗变化)情景相比,减排贡献最大的路径是化石能源利用清洁化改造,2030年相对BAU减排1.19×108 t,贡献率约44%;其次是加大节能和低碳技术改造力度和资源循环及高效利用,减排量分别为0.8×108和0.6×108 t,减排贡献率分别达到29%和22%.      

减污降碳协同视角下沿海制造业发达地区产业结构调整路径研究

碳达峰碳中和是我国的重大战略决策,对推进产业转型升级和绿色发展具有重要意义. 实现经济增长与资源能源消耗、污染物和碳排放的总量与强度双控制,是推进“双碳”目标的重要支撑. 我国沿海地区制造业发达,污染物和碳排放量较大,寻找减污降碳协同增效路径对区域绿色转型具有重大现实意义. 本文以浙江省宁波市为对象,对全部经济门类的产业结构开展实证研究,运用多准则决策模型和情景分析法,以能源、水资源、4种主要污染物(化学需氧量、氨氮、二氧化硫、氮氧化物)和二氧化碳为约束条件建立了产业结构优化调整模型,将各产业增加值占比的变化程度作为决策变量,筛选出产业结构调整平稳、减排幅度大的调整方案. 制造业作为宁波市经济发展的主体,贡献了较高比例的污碳排放和能源资源消耗. 4.5%、5.5%、6.5%三种年均经济增速情景下宁波市通过产业结构调整实现减污降碳协同增效的潜力分析显示,2020—2030年预期可实现累计97%的经济增长,且能满足区域资源环境的约束限制. 面向2030年提出宁波市产业结构优化调整路径,建议严格控制高排放制造业的准入门槛,提升第一产业和采矿业的资源能源利用效率,推进电力、热力的生产与供应业等存量行业的减污降碳,鼓励发展高附加值的第三产业和循环经济产业.