1999—2009年新疆能源消费碳排放的因素分解及实证研究

从影响因素角度用LMDI分解方法对新疆1999—2009年的碳排放进行研究。结果表明:能源结构和能源强度对新疆人均碳排放增长起抑制效应,且能源强度的抑制效应大于能源结构的抑制效应;产业规模和人口规模对新疆人均碳排放增长起拉动效应,且产业规模的拉动效应大于人口规模的拉动效应。能源强度和能源结构的抑制效应难以抵消由产业规模和人口规模拉动的新疆人均碳排放的增长。在实证研究结果的基础上提出了相应的政策建议。     

1990―2010年广东省能源消费的碳排放驱动因素分析

能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。     

城市能源消费碳排放特征及其机理分析 ——以广州市为例

采用表观能源消费数据进行分能源品种和分行业类型的碳排放总量核算,利用基于IDA理论和Kaya恒等式的LMDI模型对碳排放总量变化进行多要素的分解分析,在解析人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应对碳排放影响机理的同时,进一步纳入人口结构性因素、产业结构性因素和能源结构性因素对碳排放的影响。以广州市为例,对其2003—2013年产业活动和居民消费2个部门碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个影响因子在2003—2005、2005—2010和2010—2013年3个不同发展阶段的作用机理,主要研究结论如下：1）广州市能源消费及其碳排放前期以煤炭为主,近年来以石油为主,同时外购电力对广州市的能源消费结构优化影响显著。2）各影响因子对广州市碳排放总量变化的作用机理与影响机制在3个发展阶段各不相同,不同发展阶段的发展措施和政策背景对于各个影响因子的碳排放效应影响显著。3）总体分析,经济产出效应和人口规模效应是产业部门碳排放增长的最主要贡献因子;工业能源消费强度效应、工业能源消费结构效应和经济结构效应是遏制产业部门碳排放增长的最主要贡献因子。城镇居民收入效应是居民消费碳排放增长的最主要贡献因子,城镇居民能源消费强度效应是遏制居民消费碳排放增长的最主要贡献因子。     

基于扩展LMDI模型的安徽省建设用地变化的碳排放效应测度(英文)

"双轮驱动"发展模式背景下,我国建设用地扩展特征明显。建设用地变化的碳排放效应是导致大气中碳排放量增加的重要因素。运用安徽省统计年鉴数据,采用改进的Kaya恒等式及LMDI分解模型,对安徽省1997-2011年碳排放的驱动因素进行了定量测度。结果表明:经济增长、建设用地扩展、人口密度变化对碳排放具有增量效应,经济增长为第一驱动因素,年平均贡献率达266.32%,建设用地扩展为重要驱动因素,其碳效应年均值为640.57万t,年均贡献率为187.30%,人口密度变化对碳排放驱动影响较小。能源结构变化、能源强度下降对碳排放具有抑制作用,年均贡献率分别为-212.06%、-58.115%。基于碳排放因素分解结果,针对性提出了碳减排的政策途径,可为政府通过合理组织土地利用,实现碳减排提供科学依据,有利于安徽生态省建设及减排目标实现,也可为省域尺度建设用变化的碳排放效应研究提供借鉴。     

基于结构分解法的北京能源碳排放增量分析(英文)

确保减碳的首要任务是定量测度化石能源消费碳排放的增量影响因素及其大小。为分析北京市1997-2007年的碳排放增量,本文构建了一个扩展的(调入、进口)竞争型经济—能源—碳排放投入产出模型,从整体特征、不同产业、工业行业3个方面,对1997-2007年北京能源消费的碳排放增量进行了结构分解。分析发现:经济规模增长要素(消费、投资、调出和出口等)是拉动碳排放增长的主导因素,能源强度变动效应却是碳减排的决定性因素;在规模扩张因素中,消费和调出超过投资和出口,是碳排放增长的主要贡献者;2002以来新一轮"高碳"特征的工业化导致CO2排量呈急增之势;产业结构调整、三产比重最大使得服务业成为碳排放增长的最大部门,但工业排放的增长却后来居上;碳增排的重点行业是高能耗业,而碳减排的却是能源工业;两时段各效应在不同产业、不同工业行业的影响方向和大小不一。     

基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析

基于区域视角的能源消费碳排放影响机理分析,是有效实现节能降耗减排的重要研究议题。本文基于投入产出理论,通过构建“能源—经济—碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的IO-SDA模型,对新疆维吾尔自治区（简称新疆）1997-2007年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示：① 新疆能源消费碳排放从1997年的2070.08万t增长到2007年的4034.33万t,碳排放的增长主要集中在能源资源生产与加工业和矿产资源开采与加工业。② 碳排放影响因素的直接效应分析,人均GDP、最终需求结构、人口规模和生产结构的变化是引起碳排放增长的重要影响因素,碳排放强度的降低是这一时期遏制碳排放增长的重要影响因素,说明在经济规模和人口数量不断增长的同时,经济结构未得到有效优化,生产技术未得到有效的提升,导致新疆能源消费碳排放的快速增长。③ 碳排放影响因素的间接效应分析,省域间调出、固定资本形成总额和城镇居民消费对于新疆能源消费碳排放的变化影响显著。④ 碳密集产业部门的固定资产投资增加,能源资源型产品的省域间调出增长,使得区域间“隐含碳”转移效应十分显著。     

1997-2007年中国分省化石能源碳排放强度变化趋势分析

测算了1997-2007年中国30个省份分省化石能源的碳排放量、单位国内生产总值碳排放强度、人均碳排放强度和单位建设用地碳排放强度,得出如下结论:1)2007年的碳排放比1997年几乎增长一倍,带来了显著的环境效应.2)1997年以来,有25个省份单位国内生产总值碳排放强度总体呈下降趋势,但是大多数省份在2002年后,单位国内生产总值的碳排放开始小幅反弹.3)1997-2007年,除北京外,其余29个省份的人均碳排放强度呈现递增趋势,单位建设用地碳排放强度总体呈上升趋势.以上趋势与中国经济发展的"重型化"相对应,表明化石能源的消耗对环境的影响强度越来越大.     

甘肃省行业碳排放影响因素及脱钩努力研究

利用LMDI模型解构了2010—2019年甘肃省13个细分行业碳排放影响因素及其作用效应,运用Tapio脱钩模型分析了经济增长与碳排放的脱钩关系,在此基础上,检验了各因素对脱钩做出的努力程度。结果表明：(1)2010—2019年甘肃省细分行业碳排放总量增加3843.13×10⁴t,主要集中在石油制造业、化工制造业、钢铁制造业以及电力行业等高能耗行业;能源消费结构的高碳化特征显著,能源消费强度呈下降趋势。改善高能耗产业能源消费结构、推动高能耗产业转型升级是未来甘肃省碳减排的重点。(2)经济增长和人口规模对碳排放产生增量效应,而能源强度、能源结构对碳排放产生减排效应,产业结构对部分行业产生减排效应。(3)各行业碳排放与经济增长的脱钩情况趋于向好,除电力行业仍为弱脱钩外,其他行业均由2010—2016年的负脱钩或弱脱钩转变为2016—2019年的强脱钩或衰退脱钩。(4)能源强度效应的脱钩努力最高,能源结构和产业结构效应的脱钩努力尽管较小但逐渐增强,人口规模效应的脱钩努力不明显。     

广东省能源消费碳排放影响机理分析——基于IO-SDA模型

通过构建“能源-经济-碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的结构分解模型,对广东省2002-2010年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示:1)广东省能源消费碳排放从2002年的5 820.55万t增长到2010年的12 097.91万t。2)碳排放影响因素的直接效应分析,经济规模和人口增长是广东省碳排放增长的主要驱动因素,同时生产结构在当前仍然是碳排放增长的正向驱动因素,但是生产结构对于广东省碳排放增长的贡献率逐步降低。碳排放强度是遏制广东省碳排放增长的最主要贡献因子,最终需求结构对于广东省碳排放总量变化由正效应转变为负效应,逐渐成为遏制碳排放增长的主要贡献因子。3)碳排放影响因素的间接效应分析,国际出口、进口贸易和省域间调进、调出贸易对于广东省能源消费碳排放的变化影响显著。同时,固定资本形成和城镇居民消费对于广东省碳排放的增长有较强影响。4)不同最终需求对产业部门碳排放增长的分析表明,出口贸易引起的碳排放增长主要集中在电子与机械类行业和纺织服装业;省域间调出引起的碳排放增长主要集中在典型的能源密集型行业;固定资本形成引起的碳排放增长主要集中在建筑业;城镇居民消费引起的碳排放增长主要集中在交通运输业。     

武汉市碳排放的测算及影响因素分解研究

研究基于14个主要方面碳源,测算了武汉市1996—2009年碳排放量。发现自1996年以来武汉市碳排放呈现"平稳—上升—平稳"的三阶段特征。进一步基于LMDI模型分解碳排放的影响因素,结果表明,能源结构、能源效率因素对碳排放量具有一定抑制作用,但效果不够显著且波动性较强,1997—2009年与基期相比,能源结构、能源效率因素分别累计实现了0.95%,11.30%的碳减排;而经济因素与人口规模因素则对碳排放具有较强推动作用,分别累计产生了64.65%,19.65%的碳增量。最后,据此提出推进武汉市碳减排的对策建议。     

中国碳排放关键驱动因子的分析和政策反思——基于LMDI：1995—2010

影响中国能源消费和碳排放的两大主因是经济政策和能源政策,显然,经济因素是外因,能源供应结构和能源效率才是影响的内在因子。本文基于碳排放的完全分解分析模型——对数平均Divisia指数（LMDI）系统分析了影响1995～2010年中国碳排放变化的关键因子和贡献率,分解因子包括四种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应、碳强度效应。指数分解模型结果表明,不同时期这四种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995—2010年对碳排放增加影响最大的因子是经济发展（贡献率155％）和产业结构改变（贡献率10．6％）,而碳排放量的减少主要是由能源强度下降贡献的（贡献率-63．7％）,碳强度效应影响很小。但最近几年碳排放量的增加除了经济规模这个主要因子,碳强度的改变（贡献率4％）、产业结构调整（贡献率1．3％）都促进了碳排放量的增加,只有能源强度的下降起到了抑制碳排放量增加的作用（贡献率-73．5％）。模型的这种分解结果提示我们需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思,未来还要加强“节能减排”政策的落实、加强低碳能源技术的投资力度和政策扶持。     

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。     

江苏省区域旅游业碳排放测度及其因素分解

区域旅游业碳排放测度是分解旅游业减碳任务的需要。依托1997年、2002年和2007年的投入产出表和旅游终端收入,以江苏省为案例地,测度了旅游业各部门包括直接和间接碳排放的旅游业碳排放总量,并利用LMDI分解了影响因素的作用机理。结果显示,旅游业碳排放总量增长较快,较均衡分布于各部门,绝大多数来自间接层面;国内游客的碳排放总量显著高于入境游客,但前者的每人次碳排放远低于后者,也远低于发达国家,还低于发展中国家;省内各地区的碳排放总量和每人次碳排放均存在着显著差异;游客规模不断扩大和旅游消费水平持续提高是碳排放增长的主要驱动力,能源强度下降和能源结构调整则对碳排放具有一定的抑制作用,收入结构变动作用具有一定的阶段波动性特征。结果表明,旅游业减碳不仅需各部门共同分担,更依赖向其提供中间产品的关联产业的大力联动;国内游客是主要碳源,需要大量排放空间;游客每人次碳排放高的地区应承担较大的减排责任;降低能源利用强度和引导旅游消费低碳发展,是旅游业碳减排的主要方向。     

中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解

在碳排放的分解方面,方法日渐成熟,包括Laspeyres指数法、简单平均分解法(SAD)、自适应权重分解法(AWD)等.许多学者也做过大量实证研究,但基本都用到碳排放强度或者能源消费强度这一因子并且认为其占有绝对地位,缺乏进一步的分解.本文通过对碳排放计算公式的深人分解,将工业燃烧能源导致的碳排放量分解为6个因素.即能源消费总量、能源消费结构、技术因素、中间投入量、产业结构以及工业总量.并借助LMDI分解方法.分析了我国1992～2005年工业燃烧能源导致碳排放的影响因素.结果显示我国经济总量的增长、能源利用效率低以及以煤为主的能源消费结构是导致我国碳排放大量增加的主要原因.而技术(中间投入比重)、行业产值结构、能源结构等因素的变化对碳减排的作用并不明显.因此,加快技术进步、调整产业结构和能源结构、发展清洁能源发电,以提高能源利用效率、转变能源消费结构,可以有效减少工业碳排放量.     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。     

产业转移背景下广东省工业碳排放的驱动因素及碳转移分析

随着全球气候变暖,工业碳排放量持续增加已成为全球关注的热点,由于工业产业升级和转移所引起的碳排放空间重塑也成为低碳发展研究的新方向。本文综合运用碳排放量物料平衡法及结构分解模型,核算2001—2017年广东省城市工业各行业的碳排放量,揭示其时空格局演变规律,同时在产业转移背景下,分析工业碳排放变化的驱动因素以及碳转移格局变化,以期从各市碳排放变化与市际间碳排放转移两个角度探讨低碳发展的有效策略。研究表明：2001—2017年期间,广东省的工业碳排放量整体呈现增加趋势,且地区差异也逐渐增大,呈现由中心向周边扩散的空间特征,由单核心演变为“T字型”的空间分布格局;工业产业发展带来的环境效应由经济规模、产业结构和技术强度综合决定,其中规模效应的作用强度最大、技术效应次之,结构效应的作用最弱;工业碳排放转移格局呈现由珠三角地区向外围转移的趋势,珠三角地区为高、中能耗工业碳排放主要转出地,粤东西北地区为高、中能耗工业碳排放主要转入地。     

旅游与碳排放：全球视角与区域比较

文章基于全球88个国家1995到2018年的数据,运用动态面板数据模型估计了旅游对碳排放的影响。结果表明：① 从全球范围来看,旅游者人次对人均碳排放和碳强度有显著的增加效应。随着旅游者人次的进一步增加,旅游和人均碳排放、碳强度之间存在倒U型和N型曲线关系。旅游收入对人均碳排放和碳强度有显著的降低效应。旅游收入和人均碳排放之间存在倒U型和N型曲线关系,旅游收入和碳强度之间的非线性关系则与之相反。② 旅游者人次增加了发达国家的人均碳排放但是降低了其碳强度,在发展中国家则相反。在发达国家,旅游收入对人均碳排放和碳强度有显著的负向影响,但在发展中国家则为显著的正向影响。③ 经济增长和产业结构增加了旅游对人均碳排放的正向影响,可再生能源利用和技术进步强化了旅游收入对碳强度的负向影响。本研究成果有助于全面、深入地理解旅游对碳排放的影响及其区域异质性特征。     

中国制造业碳排放时空演变及驱动因素研究

据2006—2015年间制造业能源消费数据核算中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的制造业碳排放，并依据要素密集度将制造业划分为资金、技术、劳动力密集型3类。在分析制造业以及不同类型制造业碳排放时空演变基础上，运用Kaya模型将碳排放驱动因素划分为经济规模、产业结构、能源强度、能源碳强度4个方面，并运用LMDI-I分解模型定量分析碳排放的驱动因素。结果表明：除北京外，其余省域制造业碳排放均呈现不同程度的增长；资金密集型制造业碳增长最高，其次是技术、劳动力密集型制造业；经济规模扩大是导致各省、各类型制造业碳增长的首要因素；产业结构调整、能源强度与能源碳强度的变化在各省、各类型制造业碳排放中呈现双向效应，且作用强度差异显著。因此，在未来，各省、各类型制造业碳减排措施应各有侧重。     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量，采用自然段点法，分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类，分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上，运用对数均值迪氏分解法，从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度，对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上，我国碳排放总量整体呈上升趋势，在2014—2015年仅下降2%。除北京市外，其余各省份的碳排放量呈增长趋势；空间上，高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征，高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省，北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用，能源强度对碳排放是抑制作用，能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用，除贵州省外，其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。     

中国典型省(区)能源消费碳排放比较降解分析——以江苏、河南、内蒙古为例（英文）

准确查清典型省份能源消费碳排放的实际情况及其碳排放增长的主要驱动因素,是实现我国碳减排目标的关键。本文采用扩展的LMDI模型对来自中国东、中和西部地区三个典型省(区)——江苏、河南和内蒙古的碳排放增长进行了比较分解。结果表明:(1)1996–2017年,3个省(区)的能源消费碳排放变化呈上升趋势,但各省(区)之间存在明显差异。(2)各驱动因素对碳排放的影响在不同省份和不同经济发展期明显不同。经济增长对各省碳排放变化的正向贡献最大(1996–2017年,河南、江苏、内蒙古三省(区)经济发展对碳排放增长的贡献分别为307.19%、205.08%和161.26%);其次是城镇化和人口规模,但对碳排放增长的贡献远小于经济增长。(3)除"十五"规划期外,能源强度在促进3省(区)碳减排方面发挥了主导作用,其次是能源结构。在所有抑制碳排放增长的因素中,农村人口比例的贡献最小。此外,城乡居民人均能源消费对碳排放的影响在不同省份(区)和不同经济发展阶段均表现出相对较小的影响和两面性,但在推动省域碳排放的变化方面开始起着越来越重要的作用(如1996–2017年,江苏省的居民能源消费对碳排放增长的贡献率超过7.9%,其中城镇居民人均能源消费的贡献率大于3.8%)。鉴于此,建议政策制定者应根据东、中、西部地区的碳排放省情和影响碳排放的关键因素,制定有针对性的减排措施。