武汉市碳排放波动特征与影响因素分解研究

测算的武汉市1996-2011年碳排放量基于14个主要碳源,包含三次产业。结果表明,自1996年以来武汉市碳排放呈现"平稳-上升-平稳-波动"的四阶段特征。并进一步运用LMDI模型从能源结构、能源效率、经济因素与人口规模四个影响因进行分析,发现能源结构、能源效率因素对武汉市碳排放量具有一定抑制作用,而经济因素与人口规模因素则对武汉市碳排放有较强推动作用。最后据此提出推进武汉市碳减排的对策建议。     

中国碳排放驱动因素分解分析

本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据,较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量,并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型,考察样本期间各因素对我国碳排放量变化的影响。研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段,但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段。经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力,能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力。     

基于LMDI分解方法的北京地区碳排放驱动因素分析

运用LMDI分解方法对北京地区1995—2010年的能源碳排放进行了因素分解,在此基础上,定量分析了这些因素对碳排放的影响程度和影响规律。研究发现:北京地区能源强度是能源碳排放最大的负向驱动因素,能源结构和产业结构因素对减排做出了很大的贡献,而经济发展规模与人口规模是拉动北京地区碳排放增长的主要因素,交通运输业对北京地区的能源碳排放影响不容忽视。     

山东省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素

利用Tapio脱钩模型研究山东省2000—2012年能源碳排放量与经济增长之间的关系,并应用LMDI分解法的加法和乘法两种形式对碳排放量的驱动因素进行分解。研究结果表明:山东省在"十五"期间碳排放量呈快速增长阶段,"十一五"期间碳排放量的增长速度减缓。2000—2012年碳排放与经济增长之间的关系经历四种脱钩状态:2000—2001年为强脱钩,2001—2005年为扩张负脱钩,2005—2006年为扩张连接,2007—2012年为弱脱钩。此外,经济规模效应是碳排放量增长的主要因素,能源强度效应是抑制碳排放增长的主要因素,而能源结构效应对碳排放的增长起微弱负效应。     

中国建筑业碳排放的影响因素分解及减排策略研究

运用经济投入-产出分析法,建立了基于能源消耗的产业碳排放强度模型和建筑业碳足迹模型,核算了我国建筑业1995～2009年期间碳排放的分布特征;运用Kaya恒等式,从能源结构效应、能源强度效应、产业规模效应、经济产出效应4方面分解了建筑业直接碳排放和隐含碳排放的变动趋势,探讨了我国建筑业未来实施减排的途径和对策。研究表明,建筑业能源结构强度和规模产业能源强度的进一步降低是建筑业节能减排的关键。     

中国农业碳排放驱动因素的时空特征研究

低碳农业不仅是减缓气候变暖的重要手段,也是中国传统农业向现代农业转变的必经过程,研究农业碳排放的驱动因素对中国制定农业减排措施具有一定意义。而已有研究更注重农业碳排影响因素的显著性,未从影响因素本身出发考虑其在影响农业碳排时的时间差异和区域差异。本文将对应分析和面板模型结合,一方面从时间纬度分析了全国农业碳排放主导因素的阶段性特征,另一方面从空间纬度探讨了地区农业碳排主导因素的区域差异。得到了两方面结论：一是中国农业碳排放主导因素在时间纬度上有两个发展阶段,先由农业经济结构主导向农业机械化主导转变,再向农业经济发展水平主导转变;二是中国农业碳排主导因素在空间纬度上存在明显的区域差异,农业经济发展水平和机械化水平对农业碳排的主导性由西向东减弱,农业经济结构对农业碳排的主导性东部最强,中部最弱,农业经济规模对农业碳排的主导性西部最强,中部最弱。研究结果可对中国制定分阶段、分区域农业减排政策提供参考。     

结构、强度、规模与电力碳排放——基于LMDI分解方法的研究

利用1996—2012年中国电力生产和消费数据,基于电力从生产到消费的全过程,建立电力碳排放驱动因素分解模型,并通过LMDI分解方法测算这些因素对碳排放影响的程度和方向。结果表明,1996—2012年,正向驱动因素主要有经济规模、生活消费、人口规模,贡献率分别109.51%、14.63%、7.92%;负向驱动因素主要是转换效率和电力强度,贡献率分别为-19.32%、-13.24%。经济规模效应是使得电力碳排放增加的最主要因素,而转换效率效应则是减少碳排放的最大力量。     

我国化学工业二氧化碳排放影响因素研究

本文基于因素分解方法(LMDI)研究了影响我国化学工业1996-2007年间二氧化碳排放量变化的关键因素,包括部门能源消费、化学工业化石能源比例、化石能源结构、能源碳排放强度、经济增长、化学工业产出比例、化学工业的部门结构、能耗强度等8个因素.研究结果表明了经济活动和能耗强度下降是影响中国化学工业1996-2007年二氧化碳排放的两个最重要的因素,能耗强度的下降明显减少了二氧化碳的排放,但仍无法抵消经济增长导致的二氧化碳排放量的增加;化学工业能源结构的优化对二氧化碳的排放起到了减量作用;能源结构及具体部门结构效应对碳排量的影响最小.     

杭州市县域土地利用碳排放时空格局及影响因素研究

基于2005、2010、2015年杭州市县域单元土地利用数据和能源消耗数据,分析了土地利用碳排放的时空演变特征,并利用LMDI因素分解法对土地利用碳排放的影响因素进行分析。结果表明:杭州市土地利用碳排放逐渐增加,城镇用地、农村居民点用地和工业及其他建设用地的碳排放量逐渐增加,耕地碳排放在减少。从土地利用碳排放结构看,工业及其他建设用地的碳排放量最大,其次为城镇用地、耕地和农村居民点用地。不同县域单元土地利用碳排放结构及变化不尽相同。杭州市城镇用地和工业及其他建设用地碳排放呈现东北高、西南低的空间分布特征;农村居民点用地碳排放呈现东北高和西南高、中部低、主城区最低的空间分布特征;耕地碳排放呈现东北高、西南低、主城区最低的空间分布特征。总体上,土地利用变化和土地利用集约度对土地利用碳排放起抑制作用,经济发展因素和人口因素起促进作用,但不同因素在不同时期、不同县域单元的作用强度和作用方向不尽相同。     

中国工业氮氧化物排放的时空分布特征及驱动因素分析

作为“十二五”期间新纳入控制性约束指标的污染物,NO_X排放量的研究成果可为地区减排份额的制定提供依据。本文运用ESDA（探索性空间方法）分析省域工业NO_X排放的时空分布特征,进而通过LMDI模型分解探究其主要驱动因素。结果显示：①工业NO_X的排放总量虽然呈现先增加后减少的态势,但至2013年也只完成减排份额的5.6%,相对2015年15%的减排目标还有一定距离,减排形势严峻;②省域工业NOx排放在空间上呈现集聚分布特征,高排放量集聚主要出现在河北、河南、山东、江苏等中东部地区,且随时间的推移有向外围省份扩张的趋势;③LMDI模型分解结果表明,经济发展是NOx增排的主要驱动力,生产技术进步和能源利用效率提升是减排的主要控制因素,产业结构调整的减排效应在2011年后开始凸显;④以四象限图及排放量为划分依据将各省份划分为3个大类,并从改进生产技术、提高能源利用效率、增加经济鼓励、削减排放份额等方面提出相应的减排建议。     

京津冀物流业碳排放驱动因素及脱钩效应研究

首先对京津冀物流业碳排放量进行测算,然后对京津冀1998—012年物流业碳排放驱动因素进行LMDI分解,并基于OECD脱钩模型计算碳排放脱钩指数,对京津冀物流业碳排放脱钩效应进行分析。结果表明,经济产出效应和人口规模效应对京津冀物流业碳排放增加具有一定的拉动作用,且经济产出效应为主要的正向驱动因素,而能源结构和能源效率效应对京津冀物流业碳排放增加具有一定的抑制作用;京津冀地区物流业碳排放存在着脱钩效应,且表现出一定的阶段性;在脱钩效应强弱转变过程中,能源效率效应起着关键作用。     

中国碳排放增长的多层递进动因——基于SDA和SPD的实证研究

研究碳排放增长的多维、多层动因,识别关键的增排产业链和增排路径,对于宏观减排政策制定和微观减排路径选择都具有较强的现实意义。本文基于非竞争型投入产出模型,利用结构分解和结构路径分解的分析方法,从总体、生产阶段、产业链3个层次对中国碳排放增长进行了递阶分解分析,识别出了2010—2015年中国碳排放增长的主要动因和路径。研究结论表明：①需求规模变化是中国总体、生产阶段、产业链碳排放增加的主导影响因素;②煤炭消费发挥着减排作用且贡献巨大,但其他能源的增排效应使煤炭的减排贡献大打折扣;③能源效率变化对各生产阶段的影响为正且呈递减趋势,最终需求结构变化对第一生产阶段的碳排放具有显著减排效应,对其他生产阶段具有轻微增排效应;④需求规模变化和直接消耗系数变化是多数增排产业链的最大影响因素,30条增排路径占中国2010—2015年碳排放增加量的25.7%,构成了碳排放增加的关键路径和动因。最后,从宏观和微观两方面提出了相应的减排政策建议。     

中国渔业生产系统隐含碳排放结构特征及驱动因素分解

面对新的发展形势,传统的渔业生产方式已不适应当前社会转型要求,面临着发展方式粗放、效益低迷及影响生态环境等诸多挑战.渔业经济的低碳化发展是中国渔业可持续发展必然选择,是保障国家食物安全、促进农(渔)民增收和经济社会发展的现实需要,对于从根本上推进中国渔业供给侧结构性改革意义重大.基于投入产出模型和扩展Kaya恒等式,对...     

京津冀CO2排放的时空差异及影响因素研究

研究京津冀CO₂排放的时空特性及影响因素,对实现京津冀生态环境协同治理具有重要的理论及实践意义。本文首先对2000—2014年京津冀CO₂排放的时空特性进行了分析,然后利用LMDI分解方法对京津冀CO₂排放的影响因素进行总体分析。并在此基础上,结合LMDI分解方法和M-R空间分解方法,本文具体分析了京津冀CO₂排放时空差异的影响因素。研究发现：① 研究期内京津冀CO₂排放增长迅速,从2000年的3.67亿t增长到2014年的10.02亿t。其中,河北对京津冀CO₂排放贡献最大,达到72.02%。② 经济总量（贡献度：152.17%）是导致京津冀CO₂排放增长的主要因素。能源利用效率（贡献度：-56.29 %）和能源结构调整（贡献度：-34.39 %）是抑制京津冀CO₂排放增长的主要因素。此外,产业结构调整、收入提高和城镇化也是导致京津冀CO₂排放增长的重要因素。③ 京津冀各地区CO₂排放差异不断扩大。经济总量大和能源利用效率低是河北CO₂排放高于京津翼平均水平的主要原因,以优质能源为主的能源结构是北京CO₂排放低于京津翼平均水平的主要原因。     

中国工业碳排放驱动因素及其脱钩效应——基于时变参数C-D生产函数的分解和测算

中国平衡碳排放与经济增长关系的关键在工业。本文引入时变参数C-D生产函数修正LMDI分解法和Tapio脱钩模型,实证分析2004—2019年中国工业及其分行业的碳排放驱动因素与脱钩动态。结果发现：①除了能源强度下降持续促进碳减排外,各个年度能源消费碳强度、工业行业结构、技术进步、资本存量和劳动投入的碳排放影响方向和强度均不稳定;样本期间能源强度下降的累积碳减排作用最强、能源消费碳强度的作用次之,资本存量扩张的碳增排作用最强、劳动投入的作用次之。资本存量对工业碳排放的分阶段累积影响具有明显的先促增后促减再促增的“U”型变化趋势,劳动投入的影响变化正好相反。②得益于能源强度、能源消费碳强度和劳动投入碳减排作用增强,碳排放与工业增长正从弱脱钩向强脱钩变化,采矿业和电热燃水业由连接或负脱钩向强脱钩改善,制造业由弱脱钩向强脱钩改进。因此,强化制度设计与政策调控,引导工业投资调整结构,提高能源使用效率,优化能源消费结构并放大技术进步的碳减排作用,有利于在推动工业增长的同时减少碳排放,实现中国经济增长与“双碳”目标协同。     

基于IPAT-LMDI扩展模型的日本家庭碳排放因素分析及启示

日本是世界上城镇化水平较高的国家,其少子老龄化人口特征明显,资源相对匮乏,家庭崇尚低碳生活理念。中国已逐渐迈入快速城镇化、人口老龄化社会,人均资源占有量也并不高,因此,日本家庭碳排放的变化规律及相关经验对于中国节能减排对策的制定具有一定的参考价值。本文以日本2001—2011年数据为样本,基于IPAT-LMDI扩展模型,构建一个包括家庭规模、住宅利用率、经济发展水平、碳排放率、能源消费结构和能源消耗强度的日本家庭碳排放因素分解模型,并就各因素变动对日本户均碳排放的影响程度、日本户均碳排放对因素变动的敏感程度进行双向分析。结果表明,日本户均碳排放波动上升趋势是正向驱动因素和抑制因素共同作用的结果,其中碳排放率、能源消费结构和经济发展水平是正向驱动因素,能源消耗强度、家庭规模和住宅利用率是抑制因素;不同时期日本户均碳排放对抑制因素的敏感程度不同,总体来看对家庭规模的敏感程度较高,对经济发展水平的敏感程度较低。日本家庭碳排放的因素分析启示我们,在城市化的进程中应转变家庭能源控制视角,优化家庭能源结构,合理控制住宅增速、规模和节能标准,提高家庭低碳生活意识和水平。     

基于MRIO模型与LMDI方法的中国水产品贸易隐含碳排放转移研究

随着国际贸易强度的日益增加,隐含碳排放呈现不断增长趋势,国际贸易已成为隐含碳排放转移的重要方式。本文利用MRIO模型测算中国2005—2014年水产品贸易隐含碳排放转移量,并采用LMDI方法进行效应分解,从规模效应、结构效应及强度效应三方面研究水产品贸易发展对隐含碳排放转移的驱动影响。结果表明,中国水产品贸易隐含碳排放转移量总体呈先降后升特征,且始终为水产品贸易隐含碳排放净流出国。规模效应在水产品进出口贸易隐含碳排放表现拉动作用,而结构效应和强度效应对水产品贸易隐含碳排放进出口则具有抑制作用。因此,通过大力发展渔业低碳技术和提高渔业生态效率降低水产品贸易隐含碳排放强度、构建整体海洋生态系统、优化水产品贸易结构,是减少中国水产品贸易隐含碳排放并提升中国在国际气候谈判中话语权的重要举措。     

农地流转对农业碳排放的影响及空间特性

【目的】农业碳排放问题对于碳达峰碳中和目标实现具有重要意义,农地流转是重大农业变革,对农业碳排放具有显著作用,然而现有研究未深入探索农地流转对农业碳排放的影响,影响了农业碳减排工作的进一步推进。【方法】本文在理论探讨基础上结合2005—2020年中国30个省份面板数据,综合利用双固定效应回归模型、工具变量模型、中介效应模型、空间计量模型,在严格检验基础上实证分析了农地流转对农业碳排放的影响效应、中介路径及其空间特性。【结果】①农地流转对农业碳排放产生显著正向影响,即农地流转面积扩大会促进农业碳排放增加;②农业经营规模在农地流转促进农业碳排放增加过程中发挥部分中介效应,农地流转能通过提升农业经营规模进而增加农业碳排放;③考虑空间效应时,农地流转对本地区农业碳排放产生显著正向影响,对邻近地区农业碳排放产生显著负向影响,农业经营规模在农地流转对本地区农业碳排放的影响过程中发挥部分中介效应。【结论】农地流转对农业碳排放存在显著影响,农地流转推进过程应重视农业碳排放问题。