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.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

能源强度变动的多因素分解方法研究

为更加全面、准确地度量影响能源强度变动的因素,在分析相关研究文献的基础上,提出包含产业结构份额、部门能源效率份额和能源结构份额的三因素几何均值能源强度分解模型,该模型不仅能够将能源消费结构对能源强度的影响从产业结构和部门效率份额中分离出来,而且克服了当数据集合中出现零值时,现有处理方法产生较大误差的缺点,提供了一种精度较高的多因素能源强度分解方法.     

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.     

中国能源强度与经济结构变化特征研究

中国经济持续增长伴随着能源强度下降的特征引起部分学者对中国经济增长和能源消费数据真实性的怀疑,因此,对中国能源强度变化特征进行研究具有重要的现实意义。迄今为止,对中国经济结构变动如何影响能源强度变化仍然缺少定量研究。本文分析了中国能源强度的变化趋势,说明其前后趋势基本上是一致、合理的。以此为基础,将能源强度变化分解为结构份额和效率份额,提出了结构份额和效率份额的计算方法,对我国能源强度变化中的结构份额和效率份额进行了定量分析,结构表明:1998-2000年间,我国能源强度下降的主要动力来自于各产业能源利用效率的提高,其中工业能源强度下降是总体能源强度下降的主要原因。     

技术进步、产业结构与能源强度关系研究——基于VAR模型的分析

以1978-2015年统计数据为基础,使用脉冲响应函数与方差分解分析的方法,对技术进步、产业结构与能源强度之间的互动关系进行分析,由脉冲响应函数分析结果表明:技术进步对能源强度的冲击效应较大,具有持续性.由方差分解分析.结果显示:技术进步对能源强度的贡献度较大.最后,提出相应的政策建议.     

优化电力能源结构的数学模型

首先对我国电力产业的能源状况进行分析 ,在对电力中的核电、火电、水电进行经济分析与评价的基础上 ,提出了一种优化能源结构的评判数学模型 ,并进行了实证分析 ,说明其科学性和有效性 ,为加快核电建设 ,适应我国经济社会发展和能源结构调整需要 ,提供了具体、可行的依据 .     

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.     

广东省能源消费的ARIMA模型预测分析

对1985-2008年广东省能源消费总量数据序列进行分析,建立了ARIMA(2,2,2)模型,检验结果表明,该模型对原始数据序列有较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期外推预测.     

能源强度影响因素及时空收敛异质性的再测度研究

为气候变化和节能减排目标的实现,降低能源强度是最有效的路径之一。在文献研究基础上,析出24个能源强度的影响因素作为备选变量,运用OLS-VIF-LASSO方法,最终确定经济增长、总人口数、能源价格、人均邮电业务和铁路运营里程5个根本性影响因素;进而基于1990-2018年省际面板数据研究发现,时间上,能源强度表现为明显的“N”型绝对β收敛,有从收敛到扩散的风险;空间上,三个区域的统计显著条件β收敛呈现出中部、西部和东部地区递次减弱的特性,而且空间地理距离和经济距离抑制效应明显;5个影响因素的时空效应上,较为一致的是经济增长和人均邮电业务的促进效应及能源价格的抑制效应,但总人口数和铁路运营里程的影响在不同区域间表现各异。     

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

基于产业结构优化的节能减排离散动态演化模型

从中国能源环境现状出发,基于产业结构发展趋势及其演变规律,运用动态投入产出分析法,对现有数据进行分析,结合演化理论,提出能源消耗演化目标和污染排放演化目标,建立节能减排下的离散动态演化模型,深入探讨节能减排策略和优化产业结构方法.模型对中国2000-2008年的数据进行拟合检验,得出中国三次产业经济产值、中国能源消耗量及污染排放量,并将其与实际情况进行比较,从节能减排和产业结构优化两个方面给予实证分析.基于建立的模型,结合情景分析法对中国2015年的经济产值、能源消耗及污染排放进行预测并对预测结果进行演化情景分析为中国制定相应的节能减排策略、实现产业结构优化提供了理论依据,为中国实现能源环境可持续发展提供了一个全新的视角和路线.     

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.     

中国地区能源强度收敛性研究

基于1985-2010年中国29个地区的面板数据,对能源强度的收敛性进行了分析.在研究方法上,除了考察常见的β收敛和σ收敛外,还引入排名一致性系数对γ收敛进行了检验.研究结果表明,中国地区能源强度存在显著的β收敛和γ收敛;对于σ收敛,在采用变异系数法进行检验时,并未反映出显著的σ收敛特征,但采用核密度估计则较好的验证了我国地区能源强度的σ收敛性.     

中国碳强度的影响因素解析——基于LMDI分解方法

基于1996-2009年我国碳强度分析,采用对数平均权重分解法(LMDI)进行因素分解.结果显示1996-2009年中国碳强度总体降低了2.9078吨/万元,其中能源强度效应最大,贡献率为85.64%,能源结构效应偏小,为26.78%,而产业结构效应表现出小幅正负波动,总体为-12.0975%,这说明能源结构效应和产业结构效应的潜力还没有充分发挥出来.因此,降低高耗能产业的能源强度是短期内降低碳强度的关键措施,但长远来看改善能源结构以及优化产业结构是降低碳强度的根本途径.     

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.