北京市交通运输业能源消费碳排放影响因素分析

本文参考IPCC的方法,测算了2005—2015年北京市交通运输业化石能源消费及其CO2排放总量,并对其总体变化趋势进行探讨;运用对数平均迪氏分解模型(LMDI)将北京市交通运输业碳排放因素分解为人口效应、经济增长、产业规模、能源强度和能源结构5个因素,并对其贡献值进行分析。结果表明,交通运输业需要消耗大量的化石能源,研究期内其能源消费碳排放增速处于波动下降态势,但总量仍在增加;北京市交通运输业碳排放的增量因素由强到弱依次为经济增长、人口效应、能源结构,减量因素由强到弱依次为产业规模和能源强度。本文基于分析结果,为北京市交通运输业碳减排政策提出针对性的建议。     

中国能源温室气体排放与可持续发展

全球气候变化对经济社会的可持续发展带来严重挑战。影响温室气体排放的因素主要有经济增长、人口、能源消费强度、能源结构等。预计中国2005～2020年GDP年均增长率为8.0%～8.6%。基准情景下,中国2050年能源需求总量达到66.19×108t标煤,人均能源消费量4.4t标煤,CO2排放量117.3×108t,能源消费弹性系数0.42,2020年CO2排放强度比2005年下降43%～48%;减排情景下,中国2050年能源消费量50.4×108t标煤,人均能源消费量3.5t标煤左右,CO2排放量70.7×108t,人均CO2排放量4.8t左右,能源消费弹性系数0.32,2020年CO2排放强度比2005年下降48%～52%,若能实现减排情景,则意味着中国已做到了低碳经济;而从可预见的技术条件以及清洁能源和可再生能源利用的规模来看,实现低碳情景难度很大。中国正处于工业化中期的发展阶段,能源需求增加是客观存在的,应力争转变经济增长方式,优化产业与产品结构,减少与控制高耗能产品出口,提高非化石能源比重和能源利用效率。发展中国家在应对全球气候变化行动中应制定中、短期目标与长期目标。中、短期目标即相对减排,中国政府制定的2020年CO2排放强度相对2005年降低40%～45%的约束性目标就属于相对减排;长期目标指的是当发展中国家实现工业化后,若全球技术发展迅猛,这时发展中国家温室气体的总量控制与减排才有可能做到。     

中国各省可再生能源电力消纳量对碳排放的影响

以我国可再生能源电力消纳保障机制政策的出台为背景,研究各省（自治区、直辖市）CO2排放与可再生能源电力消纳量之间的关系。研究基于2016年和2017年我国各省的能源、经济、人口等统计数据,测算各省的CO2排放量;通过引入可再生能源电力消纳情况及全社会用电量等因素,对标准STIRPAT模型进行扩展,探究CO2排放量如何受到上述因素以及人口规模、经济水平、产业结构等变量的影响。研究针对2016年和2017年的数据分别进行回归分析,结果表明：① 各省可再生能源电力消纳量的增加使当地的CO2排放量显著降低;② 各省全社会用电量的增长显著提高了当地的CO2排放量;③ CO2排放量与地区生产总值之间存在倒U形关系,即随着经济增长,CO2排放量呈现先增后减的趋势;④ 各省的人口增长与当地碳排放具有显著的正相关关系。在两个年份的模型中,解释变量与各被解释变量之间的关系基本保持一致,部分变量对碳排放的影响程度有略微的不同,但所有自变量系数的显著性和正负均无明显差异。在回归模型的基础上,研究进一步测算了2018年和2019年各省可再生能源电力消纳的变化对当地碳排放可能产生的影响。研究结论证实了我国可再生能源电力消纳保障机制政策在环境改善方面的可行性与有效性,揭示了促进清洁能源电力的利用、提升可再生能源电力在能源消费结构中的占比对绿色发展的必要性与重要性。     

从能源消费CO2排放的定量分析看上海节能减排策略转变

本研究利用对数平均指数法(LMDI),定量分析了上海市近十年来能耗强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口增长及生活水平改善等影响因素对全市能源消费导致的CO2排放变化的贡献率,在此基础上,结合上海市居民生活消费水平大幅上升,以及由此导致的能耗及碳排放快速增加的现状,提出了将全市能源消费及碳排放控制策略从主要依赖供应侧及过程控制逐步过渡到"需求管理为先、过程控制为重、源头及末端管理并举"的综合管控策略等建议。     

二氧化碳排放因素分解实证研究

基于Kaya恒等式基本原理,采用LMDI分解法构建了CO2排放影响因素的扩展分解模型,以山西省为例,系统量化分析了1998～2008年间CO2排放影响因素,并针对现有的CO2减排政策,提出了加快发展低碳燃料LCT和CCS技术,从"源头"和"终端"上控制CO2排放.实例结果表明,CO2排放量呈逐年增长态势,经济增长与能源强度变化为影响CO2排放的重要因素,该模型对影响CO2排放的相关因素完整的分解和系统量化有效,可供制定节能减排措施、决策借鉴.     

绿色发展视角下广州市碳排放量趋势预测及减排对策

主要对广州市碳排放预测问题进行了探讨,同时根据预测结果提出合理性建议。以人口规模、城镇化率、人均GDP、产业结构指数、能源强度、能源结构为自变量,通过建立GM (1,1)预测模型和多元线性回归预测模型,借助Matlab软件对碳排放量和影响因素数据进行模拟与预测,接着应用灰色关联度分析法求得影响因素的重要性排序,结果为：人口规模>能源结构>能源强度>产业结构指数>城镇化率>人均GDP。最后根据排序,提出一些减排对策。     

广东省低碳发展的能源消耗与CO2排放分析

作为中国经济大省、人口大省和能源消费大省,广东省先行启动国家低碳省试点工作,率先开展碳交易市场建设试点。能源消费特征和CO2排放情况是低碳发展的基础,从广东省经济发展入手,分析了广东省终端能源消费及构成、单位GDP能耗和单位工业增加值能耗等能源消费特征,估算了广东省2005年至2010年的CO2排放量,并预测了广东省“十二五”期间的能源消费和CO2排放量,为节能减碳和国家低碳试点工作提供基础数据和决策依据。     

行业异质性视角下中国碳排放影响因素研究

本文基于资本密集度差异,中国行业碳排放影响因素进行了研究。将国民经济7大行业划分为资本密集型和劳动密集型两种类型;应用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)方法的两种分解形式,将1995—2014年中国两种类型的产业和7个细分行业CO_2排放变化量分解成5种效应:CO_2排放因子变动效应、能源结构效应、能源强度效应、活动效应和规模效应。研究结果表明:活动效应是资本密集型与劳动密集型行业CO_2排放增长的正向驱动因素;能源强度效应是CO_2排放增长的主要负向驱动因素;能源结构效应对劳动密集行业CO_2排放的抑制作用大于资本密集型行业,但总体作用有限;规模效应的作用方向具有不确定性。细分行业分解结果表明:活动效应促进了除电力行业外的CO_2排放,规模效应和能源结构效应分别对建筑业和电力行业的CO_2排放促进作用最大。在研究结论的基础上,本文为中国行业碳减排提出相应政策建议。     

单位电量CO_2排放强度与单位产值CO_2排放强度关系初探

电力单位产值CO2排放强度是全国单位产值CO2排放强度的重要组成部分,其既与电力行业排放绩效即单位发电量CO2排放强度有关,也与全社会能源效率、电气化水平、资源与市场情况等因素相关。本文系统分析了有关指标的统计特征、国际对比、影响因素及趋势预测,指出"十二五"及"十三五"期间,不论是单位电量CO2排放强度,还是电力单位产值CO2排放强度,其下降幅度都是有限的,需要理性看待并科学设置规划指标。     

中国减排CO2的初步分析

我国的一次能源以煤炭为主,所以必须实施煤炭现代化利用的能源发展策略,逐步替代现有以直接燃烧为主的能源利用系统。本为结合最新数据对中国的CO2排放源进行初步分析,对我国各行业煤炭消费和CO2排放构成进行预测,指出发电行业是我国推动CO2减排的重点,对我国CO2减排路线图提出了设想。     

Carbon emissions reduction in China's food industry

In this paper, we evaluate the changes in carbon dioxide emissions from energy consumption in China's food industry from 1986 to 2010 based on the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method. The results show that energy intensity (EI) and industrial activity (IA) are the main determinants of the changes in carbon dioxide. Energy intensity (EI) contributes to decrease in emissions within 25 years while industrial activity (IA) acts in a positive way to increase the emissions level. Industry scale (IS) mostly contributes to increase in emissions except for the time interval 1996–2000. However, for both carbon intensity (CI) and energy structure (ES), they have a volatile but not significant influence on emissions in the different time intervals. To further understand the effects, we analyze the cumulative emission during the whole period 1986–2010. The results further testify that energy intensity and industrial activity are the most important factors affecting reduction and growth of carbon emissions. The results indicate that efforts to reduce emission in China's food industry should focus on the enhancement of energy efficiency, the optimization of industrial scale and the restructuring energy use. Finally, recommendations are provided for the reduction of carbon dioxide in China's food industry.     

广州市碳排放达峰值分析

本文对城市达峰值的规律以及峰值研究方法进行了梳理,研究广州市碳排放峰值时先对广州市碳排放影响因素进行分解分析,随后基于相关规划对广州市的碳排放峰值进行了情景分析。结果表明,经济增长和人口规模是促进广州市碳排放的两个主要因素。经济增长是最重要的影响因素,未来人口增长将不会是碳排放增长的主要影响因素。产业结构、能源强度和碳排放系数都是减缓广州市碳排放的影响因素,其中能源强度的减排贡献度最大。未来广州市能源消费总量将持续增加,在高经济增速的情况下,广州市至2030年仍未达到碳排放峰值;在较低经济增速的情况下,广州市在2020年左右便可实现碳排放峰值。要实现碳排放达峰,必须引导合理的能源消费需求,加大节能力度;加快产业转型,大力发展低碳技术;大力发展天然气和新能源。
关键词：能源消费量;碳排放;峰值目标;广州市     

四川省“十二五”节能目标对碳排放强度的贡献分析

基于四川省"十二五"期间单位GDP能耗下降目标,通过假设不同的发展情景建立了节能目标对碳排放强度的贡献分析模型,并以"十一五"期间四川省经济和能耗数据为基础,求得不同情景下碳排放强度降幅和二氧化碳累积减排量。结果表明,在单位GDP能耗下降16%的目标下,"十二五"期间四川省碳排放强度降幅为14.17%～22.43%,二氧化碳累积减排量为2.04×108～3.26×108t。同时控制煤炭、石油消费及增加天然气、水电等优质能源的消费比例是四川省实现"十二五"碳排放强度下降目标的有效途径。     

Driving factors behind carbon dioxide emissions in China: A modified production-theoretical decomposition analysis

Research on the driving factors behind carbon dioxide emission changes in China can inform better carbon emission reduction policies and help develop a low-carbon economy. As one of important methods, production-theoretical decomposition analysis (PDA) has been widely used to understand these driving factors. To avoid the infeasibility issue in solving the linear programming, this study proposed a modified PDA approach to decompose carbon dioxide emission changes into seven drivers. Using 2005–2010 data, the study found that economic development was the largest factor of increasing carbon dioxide emissions. The second factor was energy structure (reflecting potential carbon), and the third factor was low energy efficiency. Technological advances, energy intensity reductions, and carbon dioxide emission efficiency improvements were the negative driving factors reducing carbon dioxide emission growth rates. Carbon dioxide emissions and driving factors varied significantly across east, central and west China.     

我国二氧化碳排放的特点、趋势及政策取向

改革开放以来。我国二氧化碳排放总量从1978年的148329×10^4t增加到2008年的689654×10^4t．年均增长5．3％。与此同时,二氧化碳排放强度总体上呈较快下降趋势,但1999年以后下降速度放缓。我国二氧化碳排放强度明显高于国际水平。分析其原因,从需求结构看是经济增长过度依赖出口：从产业结构看是由于过度依赖工业,尤其是重化工业：而以煤为主的能源资源结构和能源生产结构,直接导致我国单位能源使用排放的二氧化碳高于其他国家。我国2015年二氧化碳排放量预测值在82．28×10^8-90．508×10^8t之间,减排形势不容乐观。由于我国还处在工业化、城镇化加快发展阶段,在以煤为主的特定资源禀赋条件下,减缓二氧化碳排放的主要路径是减少能源消费,即节能。节能的主要着力点在于充分发挥政府和市场的作用,加快提高能源技术效率,包括深化能源产品定价机制改革;加强政府的社会性管制,使环境社会成本充分内部化;建立绿色税收体系,支持低碳经济发展;培育碳排放交易市场。     

Carbon dioxide emission scenarios for the USA

A model of carbon dioxide emissions of the USA is presented. The model consists of population, income per capita, economic structure, final and primary energy intensity per sector, primary fuel mix, and emission coefficients. The model is simple enough to be calibrated to observations since 1850. The model is used to project emissions until 2100. Best-guess carbon dioxide emissions are in the middle of the IPCC SRES scenarios, but incomes and energy intensities are on the high side, while carbon intensities are on the low side. The confidence interval suggests that the SRES scenarios do not span the range of non-implausible futures. Although the model can be calibrated to reflect structural changes in the economy, it cannot anticipate such changes. The data poorly constrain crucial scenario elements, particularly energy prices. This suggests that the range of future emissions is wider still.     

安徽省能源消费碳消费排放影响因素分解分析

为探寻安徽省碳排放总量变动的影响因素以实现节能减排的目标,基于安徽省1995～2009年能源碳排放量,利用Kaya恒等式和Laspeyres指数分解方法,分析了碳排放强度、能源强度、人均GDP和常住人口规模对碳排放变动的贡献。结果表明,人均产出效应是促进碳排放增加的主要拉动因素,累积贡献率为149.03%;能源强度效应是唯一抑制碳排放增加的因素,累积贡献率为-100.12%;其他两因素对碳排放增加的促进作用不明显,并从改善能源结构、提高能源效率、重点关注高耗能高排放行业三方面提出了政策建议。     

Variance analysis of global CO2 emission - A management accounting approach for decomposition study

In the context of the present worldwide concern and desperate search for policies to curtail carbon dioxide emission, the paper aims to determine the roles of major driving forces in aggravating emission and examine the possibility of emission cut without compromising economic growth. Variance analysis method, in the line of management accounting, is used to decompose the changes in emission of 156 sample countries over the period 1993-2007. The major findings suggest that in aggregate, rising per capita GDP has been about seven times more responsible than that of population in accentuating emission; decline in energy intensity has been instrumental in offsetting nearly half of their potential effects, while inter-fuel substitution and change in emission intensities have meager roles. However, wide disparities in structural composition of energy intensity and emission intensity of fuels among countries over the period, point towards the crucial role of proper energy management in lowering emission concomitant with high economic growth. Management accounting control, particularly variance analysis, at the national level can be an effective tool in identifying the weaknesses and exploring the areas where emission reduction can be possible.     

The study on the carbon dioxide sequestration by applying wooden structure on eco-technological and leisure facilities

Because the photosynthesis ability of old artificial forest stands is inferior to that of young stands, the utilization of these logs is benefit to the sequestration of carbon dioxide. Hence, construction of wooden patios, trails, and retaining wall to substitute concrete ones could reduce the carbon dioxide emission in Taiwan. According the research data, the energy consumption during wood processing was very low, so did the carbon dioxide emission. Because concrete was replaced and about 50% of wood consists of carbon which is from carbon dioxide sequestration, both the utilization of wood and artificial forest planted could reduce the carbon dioxide concentration. The purpose of the study was to evaluate the effects of carbon dioxide emission and sequestration by using wooden structure in both wooden leisure and eco-technological facilities. Results shown when check dam constructed by ACQ treated Japanese cedar following O&D (outdoor) method and CNS3000 K4 criterion with 40 years lifetime could reduce about 30 tons of carbon dioxide emission, which is equivalent to the carbon dioxide expiration of 92 persons per year. On another case, 61 tons of carbon dioxide emission was reduced, which is equivalent to the carbon dioxide expiration of 190 persons per year. If the high energy consumption materials, such as steel and cement, could be substituted by wood or wooden material, it could be beneficial to the sustainable management of the earth environment.