基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

多维视角家庭碳排放驱动因素及脱钩效应分析——以陕西省为例

为科学合理安排陕西省城乡居民家庭减排规划,引导居民实施低碳消费,实现低碳发展.利用LMDI因子分解和Tapio指数法分别研究城乡家庭直接与间接碳排放驱动因素和脱钩分析.结果表明:①城乡居民家庭碳排放与居民消费支出总脱钩逐渐趋于弱脱钩关系;②家庭人均收入引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出是“增长连结→扩张负脱钩”;家庭规模引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“弱脱钩→强脱钩”;家庭户数引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“强脱钩→弱脱钩→增长连结→扩张负脱钩关系”;③除农村家庭直接碳排放变化量外,能源消费强度和家庭消费率引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是“弱脱钩→强脱钩”,能源消费结构和家庭消费结构引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是从较理想的脱钩状态发展为扩张负脱钩关系.     

城市让生活更美好——城镇化的有序推进与城乡居民消费升级

利用卫星监测的夜间灯光数据构造灯光指数表征城镇化水平,基于2002-2018年中国31个省(市、自治区)面板数据就城镇化对居民消费水平和消费结构的影响,及其作用机制进行了实证考察,分别检验了消费群体、消费水平和地区差异所产生的异质性影响。研究结果表明:城镇化发展提升了居民的消费水平,通过降低生存型消费的比重,提高发展和享受型消费的比重推动了居民消费结构的升级,多种稳健性检验均验证了该结论的可靠性;异质性检验的结果表明,城镇化对居民消费结构的改善作用受到消费群体、消费水平和地区差异的影响,呈现出明显的异质性;城镇化的发展可以通过城乡收入差距的缩小和产业结构的优化间接推动居民消费结构升级,间接效应对总效应的占比达24.38%。     

基于LMDI的江苏省交通能源消费碳排放因素分解

根据IPCC关于交通能源消费碳排放量的计算方法,对2005-2011年江苏省交通碳排量构成和交通碳排放强度进行了测算.基于LMDI分解技术,从交通能源强度因素、交通运输业经济份额因素、第三产业增加值因素和交通能源结构因素四个方面对江苏省交通碳排放的变化进行分析.测算和分析结果表明:交通能源强度呈明显下降状态,在其影响下交通碳排放强度呈下降趋势,说明交通能源利用率不断提高;交通碳排量呈增长的趋势,第三产业增加值因素影响最大,体现为正效应,促进交通碳排放,交通能源强度因素和交通运输业经济份额因素体现为负效应,交通能源结构因素除2011年均体现为负效应,抑制交通碳排放.     

福建省碳排放影响因素分析及情景预测

基于福建省经济增长、能源消耗及环境污染现状的基础上,采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算福建省2003-2015年的能源消费碳排放量.运用灰色关联分析法研究经济增长水平、产业结构、能源结构、能源强度、城市化率和贸易密度与碳排放量的关联度,分析各因素对福建省碳排放量的影响.同时探讨在四种经济增长情况下,福建省2015-2020年人均碳排放量变化趋势.结果显示GDP增速越快,人均碳排放量增长也越快,而当GDP增速维持在9%时,福建省的人均碳排放量可以实现逐年下降的趋势.     

基于LMDI的中国能源消费碳排放强度变化因素分解

利用IPCC《国家温室气体清单指南》(2006)推荐的参考方法和参数,评估和计算中国1997年-2007年的碳排放量和碳排放强度,并应用LMDI方法对碳排放强度进行因素分解.研究结果表明,能源强度因素对我国碳排放强度变化的贡献率最大,达到139.66%;产业结构效应次之,为-28.23%;能源结构效应最小,为-11.43%.针对实证结果,提出现阶段我国节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构.     

中国城镇化对碳排放的影响研究:基于居民消费的视角

将城镇化、居民消费和碳排放视作碳排放系统中的一个子系统进行深入研究,分析了三者之间的作用机理并提出了四个假设.运用1978-2013年的时间序列数据进行了实证研究,结果表明:城镇化和居民消费均是碳排放的Granger原因;城镇化并不直接产生碳排放,并且对居民消费与碳排放的关系不具有调节作用;城镇化通过影响居民消费而影响碳排放.针对分析结果,探讨了有序推进中国城镇化发展和生态文明建设的应对之策.     

北京城市物流业碳排放及驱动因素研究

估算了1998-2012年北京城市物流业的碳排放量,建立了北京城市物流业碳排放影响因素的通径分析模型.结果表明:物流基础设施的建设是该阶段碳排放增长的决定性因素,经济发展水平、以石油为主的能源结构、城镇化是促进碳排放的重要因素,能源效率对碳排放的正向影响较弱,产业结构对碳排放具有负向影响.最后提出了北京城市物流业低碳化发展的对策.     

结构变动与二氧化碳排放库兹涅茨曲线特征研究——基于分位数回归与指数分解相结合的方法

本文兼顾能源、产业与人口构成与驱动结构变动对CO_2排放量的影响。首先使用分位数回归检验三者构成结构变动与C02排放量之间的弹性系数关系。进而使用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)指数分解方法将总体、生产、生活三大领域CO_2排放分解为规模、结构与强度驱动量,并使用分位数回归方法验证不同驱动诱因、不同分位点下CO_2排放的库兹涅茨曲线特征。结果表明:城市化率、第二产业、第三产业与非煤能源比重对CO_2排放的弹性系数分别成线性、倒N型、N型与U型关系。能源消费规模驱动下CO_2排放量具有较强的伴随人均GDP增长的趋势,能源消费结构驱动下CO_2排放量的演变过程滞后于排放总量的演变过程;生产领域,单位增加值CO_2排放强度驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"的时间长于其它驱动因素;生活领域,城乡人口结构变动驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"时间长于人口规模扩大驱动下的排放量。     

中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究

参照IPCC(2006)以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所)的方法,估算了我国30个省(直辖市、自治区)的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.数据显示,我国各省(直辖市、自治区)的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势,地区差异比较显著.总体上来讲,我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征,东部地区的二氧化碳排放量最多,中部地区次之,西部地区二氧化碳排放量最少,而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.产业结构和经济发展是影响各地区二氧化碳排放量的主要因素,能源消费结构和出口贸易对各地区碳排放量的影响不显著.     

中国碳排放变化的因素分解与减排路径研究

能源及其引致的碳排放等相关问题已经成为影响人类社会发展全局和全球政治经济格局的重大战略问题.中国是世界上最大的发展中国家,面临着更严峻的能源挑战.节约能源、大幅度改善能源效率是我国应对能源和气侯变化挑战的一条极其重要且有效途径.本文综合考量了能源结构、能源强度、能源效率及经济增长等4个因素对碳排放的影响,基于因素分解模型,应用LMDI分解方法对中国一次能源利用的CO2排放及碳排放强度变化进行了研究,研究发现二氧化碳排放增加主要是由于经济增长、人口规模扩大引起的.在此基础上提出了碳减排的政策建议.     

基于组合赋权法的我国CO2排放量影响因素的评价研究

为客观和准确地挖掘和评价我国CO₂排放量影响因素,选取技术投入、对外贸易开放程度、产业结构、能源消费结构、经济增长水平、人口规模和绿色植被用地面积等因素作为评价依据,构建我国CO₂排放量影响因素指标体系。在此基础上,基于组合赋权法构建我国CO₂排放量影响因素评价模型,实证分析2000~2011年我国CO₂排放量影响因素。组合赋权法结果显示:技术投入、产业结构、能源消费结构、经济增长和绿色植被用地面积是影响我国CO₂排放量的主要因素。组合赋权法在我国CO₂排放量影响因素评价分析的运用,提高了评价的客观性和科学性,为进一步确定CO₂排放量影响因素提供有价值的参考。     

碳排放对绿色全要素生产率的影响与地区异质效应

采用DEA-Malmquist方法测度绿色全要素生产率,构建1998-2017年中国省际面板数据模型,考察碳排放对绿色全要素生产率的影响,并进一步分析其地区异质效应.结果表明：碳排放与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系,即具有先促进后抑制的作用;碳排放对绿色全要素生产率的影响存在显著的地区异质性,其中,在东部和中部地区呈现出显著的促进作用,而对西部地区则存在显著的倒U型关系.     

中国二氧化碳排放的影响因素:基于区域的实证研究

选取我国部分省际1995—2008年数据,并根据各地区GDP和CO_2排放数据将它们划分成四个区域,运用对数平均Divisia指数分解法,把各区域CO_2排放增长率分解为11种驱动因素的加权贡献,并对这一时期中的3个时间段和每一种驱动因素进行了研究.结果表明:(1)对各区域CO_2排放增长的正向影响因素为人均GDP、家庭年平均收入、人口总量、交通工具数量和家庭数量;主要的负向影响因素为生产部门能源强度、居民生活能源强度.(2)在研究的每一阶段,各个区域人均GDP增长都是CO_2排放增长的最大驱动因素,同时家庭年均收入的提高对CO_2排放起到了持续的推动作用,尤其是第二阶段,这也表明我国的CO_2排放增长和居民生活水平密切相关.(3)各个区域CO_2排放下降的主要影响因素是生产部门的能源利用效率的提高,这与各个区域加大研发经费支出所带来的技术进步和企业所有制结构变化有着密切的关系.因此提高生产部门的能源利用效率是减少CO_2排放的最重要措施.研究结论为我国在城市化和产业结构升级进程中控制碳排放增量,国家和地方政府建立相应的鼓励政策和技术研发支持机制,各个省域构建各具区域特色的低碳经济发展模式等提供相关决策依据.     

基于投人产出分析的中国能源消费分行业碳排放系数因素分解

采用投入产出分析法,结合部门能源消费数据,从最终需求的角度评估和计算了中国1997年、2002年和2007年的碳排放量、碳排放系数、直接碳排放系数和完全碳排放系数.研究结果表明,金属冶炼及压延加工业、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的直接碳排放系数历年均是最高的,能源强度是影响这些行业直接碳排放系数变化的主要因素;金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、金属制品业、化学工业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的完全碳排放系数历年均居前列,中间产品投入和能源强度是影响完全碳排放系数变化的主要因素.针对实证结果,现阶段我国节能减排的重点方向在于调控金属冶炼及压延加工业、化学工业等高碳排放行业,并通过提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构来达到降低碳排放系数的目的.     

居民生活私人交通碳排放驱动因素的“三级分解”模型

突破以往采用难以保证精确性估算数据的局限,根据居民生活私人交通所消耗的能源种类,利用官方统计年鉴中的数据,在保证数据真实性的基础上,基于扩展的IPAT与LMDI模型,构建一个包含居民私人交通碳排放强度、碳排放结构、交通消费倾向、收入、家庭规模与户数6个因素的居民私人交通碳排放驱动因素的"三级分解模型",对居民生活私人碳排放及其驱动因素进行核算.结果建议进一步降低居民私人交通碳排放强度,提高居民能源消费的利用效率;同时鼓励发展小排量与新能源汽车消费,并且大力发展公共交通,倡导居民出行多采用公共交通工具出行,引导节能减排的出行方式.     

中国城市化发展、能源消费与碳排放的实证研究

选取了1995年至2007年我国29个省市面板数据,建立以城市化水平为被解释变量,能源消费和碳排放作为解释变量的模型,通过协方差分析检验和Haus man检验的分析结果,确定研究模型的形式为固定影响变截距模型,最后,通过对拟合模型的结果分析,实证结果表明:高能耗、高排放、粗放式经济发展方式不利于城市化水平的提高;同时,各省市的城市化发展水平也存在差异.因此,各省市应在城市化工业化进程中推进产业结构和能源消费结构调整使其朝着更有利于节能环保的方向演进,节能减排政策的调整重点应该放在能源强度和能源消费碳强度上.     

交通运输结构调整对碳排放的影响效应研究

近年来愈发严重的雾霾天气,使得交通运输行业的节能减排问题成为中国能源与环境战略研究领域的重中之重。因此,有必要研究交通运输结构调整对节能减排的影响效应。在考虑别国交通运输行业结构变化对我国交通节能减排示范效应以及数据可得性的基础上,本文利用1990~2011年公路、铁路、水运、民航客货周转量和交通碳排放量的数据,构建以中国、美国、欧盟以及日本为截面个体的面板数据模型。实证结果表明对于结构减排效应最明显的日本和欧盟来说,日本铁路周转量占比每提高1%,本国的单位周转量碳排放减少3.63%,欧盟水运周转量占比每提高1%,单位周转量碳排放将减少22.11%。而我国对应的这一数字分别为0.38%和0.06%,表明我国交通运输行业在结构性碳减排方面潜力很大。最后基于交通运输行业供给侧改革的背景,结合本文研究结果从客运和货运两方面提出了相关政策建议。