人口结构变动对中国能源消费碳排放的影响——基于城镇化和居民消费视角

本文通过引入城镇化及居民消费等因素拓展LMDI模型,解构中国能源消费碳排放变动为碳排放因子、能源强度、消费抑制因子、城镇化、居民消费和人口规模六大效应,并探讨上述六种效应变动对中国能源消费碳排放量变动的贡献率及其作用机理。然后,选择中国30个省份,2003-2012年的面板数据实证分析人口结构变动对区域能源消费碳排放量变动及其分解效应的影响。结果表明:2003 2012年中国碳排放总量增加42.1167亿吨,消费抑制因子效应、城镇化效应、居民消费效应和人口规模效应对碳排放量的影响呈现为正效应,而碳排放因子效应和能源强度效应对碳排放量的影响整体上呈现为负效应,并且居民消费效应对碳排放量变动的影响最大。人口城镇化已成为影响中国碳排放量变动的主要人口因素。较之中、西部地区,东部地区的人口规模效应明显较高,但其能源强度效应则相反,中部地区碳排放因子效应明显高于东、西部地区。现阶段,人口年龄结构、人口教育结构和人口职业结构变动减缓了中国碳排放量的增长,而人口城乡结构、区域经济水平和人口规模变动的影响方向则相反,最后,人口性别结构变动对碳排放量变动无显著地影响。     

2000年-2012年中国出口中碳排放量的研究

建立了出口中碳排放的恒等式,并利用指数分解法(IDA)中的对数平均迪氏指数法(LDMI)对影响碳排放增长的因素进行了因素分解。结果表明,出口贸易中的出口总额增长是影响碳排放增长的主要因素,同时碳排放的增长也受到国际经济形势的影响.出口结构的变化对碳排放量的减少有积极作用,但影响有限.因此,可以通过调整能源消费结构,优化出口结构,增加低碳科技研发投入来有效减少中国出口中的碳排放.     

西藏农业碳排放的实证研究:测算、时空分析及因素分解

基于农业投入、牲畜养殖业和种植业等三个方面15类农业碳源,测算了西藏1998-2012年间及7个市(区)2012年的农业碳排放情况,并进行时间序列演变规律及空间变化分析的基础上,运用LMDI模型对历年来西藏农业碳排放的驱动因素进行分析.结果表明:从时序变化特征来看,西藏农业碳排放总体上呈现"上升-平稳-下降"趋势,14年间碳排放量增长了34.65×10~4t碳量,其主要来源于牲畜养殖业碳排放,占碳排放总量的96.56%.从空间特征差异来看,碳排放总量、碳排放强度区域间差距较大.从因素分解结果来看,基于1998年为基期,结构因子、效率因子分别累计实现了292.20×10~4t和8.03×10~4t的碳减放,但经济因子和劳动力因子却累计实现了327.57×10~4t的碳增量,这一结论与前人研究结论不同,主要由于西藏城镇化率极低,非农牧业转移人口缓慢,人口素质较低等原因.     

碳排放交易机制下的供应链运作策略及协调研究

碳排放权交易是控制和减少碳排放的有效工具,同时也使得企业的运作成本增加,供应链的决策管理更复杂。考虑由零售商和制造商组成的二阶段供应链,研究不同碳排放权交易政策(供应链成员内部碳排放权交易、外部市场碳排放权交易)下基于数量折扣契约的供应链协调问题,并与无碳排放约束的情形进行比较。研究结果表明:在不同碳排放权交易政策下,数量折扣契约能够实现供应链的协调;无碳排放约束的供应链最优订货量大于外部碳排放权交易的供应链最优订货量,成员内部碳排放交易下的供应链最优订货量和供应链期望利润随着碳排放配额的增加最终等于无碳排放约束下的供应链最优订货量和供应链期望利润;外部市场碳排放交易政策下供应链的期望利润随着碳排放配额的增加而增加。     

基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测

为预测企业碳排放峰值,帮助企业设计碳排放的减排路径,需要对企业碳排放峰值预测方法进行研究。当前采用基于TFDI模型的预测模型对企业碳排放峰值进行预测,预测过程中无法全面考虑企业碳排放影响因素,导致预测企业碳排放峰值出现误差。为此,提出一种基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测模型。该模型是以灰色模型为基础,与神经网络相融合构建的灰色神经网络,将模型中企业碳排放原数据进行叠加,并用微分方程表示,将VSTE算法作为灰色神经网络模型预测的基础算法,计算企业碳排放路径碳排放值,满足高斯分布随机函数,以此进行企业碳排放峰值的预测。实验结果证明,所提模型可以准确预测企业碳排放峰值,有效帮助企业设计碳排放减排路径。     

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.     

基于DEA模型的我国碳排放"总量控制"效率测度研究

基于C~2R模型和BCC模型,测算2000-2016年我国碳排放"总量控制"效率,从综合效率、纯技术效率、规模效率以及投入冗余率与产出不足率方面测算碳排放效率.     

电子商务物流最后一公里配送的碳排放研究

物流是社会生产活动中的耗能大户。近年来,电子商务行业的快速发展促使电子商务物流成为社会物流活动中重要的一部分,因而有效降低电子商务物流活动中每个环节的碳排放量对于改善社会环境、提高人类生活水平有巨大的作用。本文基于车辆载重会对耗油量产生影响的前提,采用了VRP(Vehicle Routing Problem)以及聚类分析等多种模型分别优化计算现有的各种配送模式下的车辆能耗,以解决电商物流中最后一公里的配送问题。然后,利用公式计算各种模式的总能耗和碳排放量,进而对比分析不同配送模式下的碳排放量和主要影响因素。研究表明,不同配送模式的碳排放量及关键影响因素各不相同。不仅如此,本文还基于环保视角对最后一公里的配送问题提供了重要参考意见。     

我国碳排放强度变化的区域影响分析

为分析区域对我国碳排放强度变化的具体影响,运用完全分解模型,从省级区域、东、中、西部等视角对我国碳排放强度变化的影响进行分解分析.结果发现:1)我国碳排放强度总体上呈现下降趋势,由1997年的2.064吨/万元下降到2009年的1.556吨/万元,年均碳排放强度下降2.74%.2)在1997—2009年期间,对我国碳排放强度下降起最大正作用的是黑龙江、辽宁、河北、湖北、上海5个省份、东部地区;3)要促使我国碳排放强度下降,首要监控对象应该是河北、湖北和黑龙江三个省份和东部地区.     

化工类专业课教学中开展爱国主义教育的探索*——以“节能减排与国家利益”专题教学为例

在“课程思政”背景下,如何在化工类专业课教学中开展爱国主义教育,是一大挑战。将节能减排所涉及的专业知识作为载体,引入“碳排放”议题作为思政素材,引导学生运用专业知识来解读该议题,将爱国主义元素“无声”地融入专业课教学中。通过解析美国在该议题背后的真实目的和我国的应对策略,激发学生的爱国热情,并使之认识到党在维护国家发展利益方面的决心和能力;通过探寻新中国不同时期的重大历史事件与“碳排放”走势的关联性,使学生深刻认识中国共产党带领中国人民选择了一条正确的道路。本专题教学将专业知识与“思政”元素深度融合,实现了爱国、爱党和爱社会主义3者的统一,对同行教育工作者具有一定的借鉴意义。