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.     

上海市碳排放强度的影响因素解析

采用对数均值迪氏分解（LMDI）法对1995—2008年上海市碳排放强度进行分解分析. 结果表明,产业部门能源强度的下降是上海市碳排放强度下降的主要原因,贡献率为67.6%. 进一步分析显示,上海市能源强度的下降主要来源于第二产业,但由于传统的工业节能改造的潜力有限,近年来工业能源强度下降的速度逐渐放缓,其对碳强度减排的贡献趋于减少. 能源结构和产业结构的调整是碳排放强度下降的次要原因,贡献率分别为18.2%和14.2%. 但是能源结构和产业结构仍然存在较大的调整空间,这2个因素有望对碳排放强度的下降作出持久的贡献.      

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

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.     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

环境规制对碳排放的门槛效应及其区域差异

为了深入探究我国环境规制的政策效应及其区域差异,采用我国30个省区2004—2014年的面板数据（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）,分别以能源强度、产业结构和FDI（外商直接投资）作为门槛变量,以环境规制为核心解释变量,利用面板门槛模型分析我国环境规制对碳排放的门槛效应及其在东部、中部和西部存在的区域差异.结果表明:由于能源强度、产业结构、FDI这3个门槛变量的作用,环境规制对碳排放的影响体现出非线性特征,且环境规制的政策效应在东部、中部和西部3个区域内存在较为明显的差异.东部地区的环境规制在3个门槛变量的中低门槛区间均不能促进碳减排,处于高门槛区间时,能源强度会促进碳排放,而产业结构和FDI这两个门槛变量则对碳排放有抑制作用,其中能源强度跨过第2个门槛值（1.111 8）后仍表现出对碳排放的促进作用,产业结构（0.566 1）和FDI（1 159.40×108元）分别跨过第2个门槛值后,对碳排放表现出抑制作用;中部地区在能源强度的影响下,环境规制对碳排放一直为抑制作用,在产业结构和FDI的影响下则一直是促进作用;西部地区的能源强度与碳排放呈倒“U”型关系,两个门槛值分别为1.200 8与2.153 3,以产业结构和FDI为门槛变量时,环境规制均未能发挥碳减排作用,一直体现为促进作用.因此,政府在实施环境规制政策时不能采取一刀切的措施,要根据东部、中部和西部的不同情况针对性地实施相应的环境规制政策.      

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。     

市域能源碳排放影响因素分析及减碳机制研究——以福建省为例

选取福建省市域作为研究对象,应用扩展型的STIRPAT-PLS模型对2010~2016年福建省市域碳排放影响因子进行实证分析,探讨驱动福建省市域碳排放量增长的主要影响因素和各因素的影响程度,明确碳排放控制的主要领域.结果表明：总人口、城镇化率、人均GDP、第二产业比重和能源强度对碳排放量增加有正向驱动作用,而第三产业比重对碳排放量增加有负向驱动作用.总人口、城镇化率以及第二产业比重对碳排放量增长的贡献最大.据此,建议福建当前及未来时期减碳重点应是采取优化能源结构和促进产业结构升级,加速发展清洁、再生能源与提高能源效率相并重等策略.     

基于LMDI的能源消费碳排放影响因素研究——以唐山市为例

唐山市作为我国钢铁和焦炭产能最为集中的城市,产业结构偏重,能源消费结构以煤为主,温室气体减排压力巨大。本文分析了唐山市2010—2017年能源消费和碳排放的变化特征,然后通过LMDI分解方法对唐山市能源消费碳排放因素进行分解,发现经济发展是其碳排放增长最主要的拉动因素,人口增长也对碳排放有一定贡献,而能源强度下降则很大程度上抑制了碳排放的增加,产业结构调整和能源结构改善虽也起到了一定的抑制作用,但影响十分有限。唐山市应继续推进能源结构低碳化,削减煤炭消费总量并提高清洁能源使用率,同时优化产业结构,持续推进化解钢铁、焦炭过剩产能,鼓励、推进第三产业和战略性新兴产业的发展,向绿色低碳发展模式转变。     

碳排放现状及驱动因素分解实证分析研究——以东莞市为例

根据IPCC碳排放计算指南核算东莞市2005年-2011年期间能源消费的碳排放量,并进行现状分析和采用对数平均权重分解法（LMDI）因素分解分析.研究结果表明：碳排放总量以5.8％速度增长,而碳排放强度以5.8％速度递减;煤是碳排放主源,但所占比重逐年下降;工业碳排放量比重最大,但是增速减慢;交通业、服务业和居民生活碳排放量及所占比重逐年增加;经济规模的扩大是拉动东莞市人均碳排放的决定因素,累计效应远高于能源效率和能源结构对碳减排影响.     

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。     

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.      

影响中国碳排放绩效的区域特征研究——基于熵值法的聚类分析

论文选择影响碳排放绩效的主要指标,基于熵值法确定各指标权重,采用系统聚类分析的方法,以中国省域为研究对象,将全国分为7类区域。分析结果显示:区域分工特征是造成目前中国省级碳排放绩效区域差异的主要影响因素,其次是高碳产业工艺特征和能源结构特征,而经济结构对解释省级碳排放绩效区域差异的贡献有限。北方地区高碳产品生产份额高且工艺水平相对低,能源消费中极高的煤炭比例加重了负面影响,造成其二氧化碳排放绩效水平低,特别是华北地区;近年来东南沿海地区高碳产业也逐步增加,但由于其工艺先进,在一定程度上抵消了高碳产品份额高的负面影响;中西部地区目前高碳产品份额虽然低于东部地区,但工艺水平也低,造成了其低水平的二氧化碳排放绩效。由于各省历史发展、自然资源禀赋、区域分工角色等因素不同,且遵从经济宏观发展客观规律和经济区位理论,除了少数发达地区之外,中国其他区域短时间内很难改变其经济和能源结构,低碳政策制定的重点应放在提高高碳产业工艺水平方面。     

中国省际服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探索服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素对于推进服务业节能减排具有重要的实践价值. 基于2000—2018年中国省际服务业碳排放的面板数据(不含西藏自治区及港澳台地区数据),综合运用修正后的引力模型和社会网络分析法刻画服务业碳排放空间网络结构特征并厘清其驱动因素. 结果表明:①研究期内中国服务业碳排放空间联系强度不断增大,服务业碳排放空间网络结构趋于复杂化且稳定性显著提升. ②上海市、北京市、江苏省和浙江省等省份在中国服务业碳排放空间网络结构中扮演“中心行动者”的角色,这些省份是其他省份进行服务业碳排放空间关联的重要“桥接”和“枢纽”,控制与主导中国服务业碳排放的空间关联和空间溢出. ③省份间的地理位置越邻近,产业结构优化、城镇化水平和科技发展水平的差异越大,中国服务业碳排放空间的联系越多;而服务业碳排放强度的差异越大,服务业碳排放空间的联系越少. 研究显示,中国省际服务业碳排放存在空间关联和空间溢出,但空间网络结构仍较为松散,未来在推进服务业节能减排的工作中,需重视建立省际协同减排机制.      

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.     

中国能源消费导致的CO_2排放量的时空演变分析

利用《IPCC2006国家温室气体清单指南》推荐的基准方法,结合能源消费统计数据,在省级尺度上对中国1997～2007年由于能源消费产生的CO2排放总量、CO2排放的分布、人均排放量、CO2排放强度等进行计算和对比分析。研究结果表明:(1)1997～2007年山东、河北、江苏、广东、辽宁、河南、山西等省的CO2排放总量一直居于前列。(2)中国能源消费产生的CO2排放主要集中在第二产业,而且第一、第二产业的CO2排放比重近年来有加大的趋势。(3)从CO2排放强度来看,中西部省区的CO2排放强度明显高于东部沿海省份。     

中国省际能源使用强度分解与比较——以广东、湖南和贵州三省为例

能源是社会经济发展最基本的驱动力,是人类赖以生存的基础。随着经济的快速发展,能源约束现象逐渐突出,能源效率偏低是目前的突出问题。论文应用Laspeyres因素分解法,对粤湘黔三省的能源使用强度进行分解分析。研究发现:①三省的能源使用强度差异较大,尤其是广东与贵州能源使用强度相差很大,从发展趋势看,三省的能源使用强度差异会逐渐变小。②三个省份的第一产业结构份额和效率份额都有利于减小能源使用强度,第二产业结构份额均有助于增加能源使用强度,第二产业效率份额都有利于降低能源使用强度,第二产业效率份额在三次产业中作用最大。广东省的第三产业结构份额为负值,而湖南、贵州结构份额多为正值;第三产业效率份额广东、湖南分时段出现正负值,原因有待于探索。贵州第三产业效率份额为负值。③三省的结构份额对能源使用强度都产生负作用;三省的效率份额都有利于降低能源使用强度,具体作用因地区而异。据此论文认为在近期要完成单位GDP能耗降低20%,减少国家能源消耗总量,保证能源安全,经济欠发达或能源使用强度高的地区应是重点整治对象。     

基于MRIO模型的中国省级区域碳足迹及碳转移研究

科学识别我国各省区碳足迹及省际间碳转移特点,对于促进全国统一碳市场的建立和运行具有重要意义.基于MRIO模型,自主编制了包括12个省级区域、14个行业的2007年中国区域间投入产出表,测算了这12个省级区域的碳足迹特点和省际间碳转移情况.结果显示:由于经济发展水平、产业结构、能源结构、工业化程度和人口等因素的不同,各省碳足迹特点呈现较大差异;我国存在由能源资源丰富地区和重化工业密集省份向经济发达地区和资源短缺省份的碳转移现象,其中,河北、山西和内蒙古三省对外省区呈现碳净调出态势且调出量较大;省际间距离越近,产业结构互补性越强,则省际间的碳转移规模也就越大.当前,我国应加快推进能源结构调整和产业升级转型;强化区域内省际之间的相互协作,降低碳减排成本;在未来全国碳排放权交易体系下,应综合考虑各省的碳足迹水平和省区间碳转移情况,科学界定各省区的碳排放责任,公平合理地分配碳排放配额,以促进我国碳市场的顺利运行.     

中国碳交易试点政策对城市碳排放绩效的影响及机制

以2010~2016年中国273个地级市面板数据为样本,采用倾向得分匹配-双重差分方法（PSM-DID）检验了碳排放权交易政策对于城市碳排放强度的影响效果以及机制.研究发现：碳排放权交易政策对试点城市碳排放强度的降低具有显著而持续的推动作用,随着年份的推进,政策效果越发明显.此外,利用中介效应分析发现,通过调整产业结构和节能减排的途径可以有效降低城市的碳排放强度,而科研投入的影响尚不明确.基于此,本文建议应该进一步在全国范围推广碳排放权交易政策,优化产业结构,提高第三产业比重,推动企业节能减排并树立绿色低碳消费理念.     

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.