中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究

中国处于工业化快速发展阶段,能源消费和碳排放的增加是不可避免的.本文将居民家庭的能源消费分为直接和间接两部分,通过生活方式分析法测算了中国居民家庭的间接能源消费以及相应的碳排放量,研究了城乡居民家庭两部分能源消费的结构和变化趋势以及相对应的碳排放.结果表明:从2000年到2007年,城镇居民家庭的直接能耗和间接能耗都呈上升趋势,农村居民家庭的直接能耗逐年增加而间接能耗下降.在不考虑其他因素的前提下,一个农村居民转变为城市居民,将会增加能源消费量1085.26千克标煤.城镇和农村居民家庭的直接和间接能源消费结构反映了城乡居民生活水平的差异,从能源消费的变动趋势可以看出人们的消费行为逐渐由生存型消费转为发展型消费.家庭能源消费产生的碳排放总量也在逐年增长,2007年城镇居民家庭的直接能耗和间接能耗产生的碳排放量分别达到8535.04万吨和56678.76万吨,农村分别为6883.41万吨和8117.94万吨.在这种形式下,应当引导居民逐步向低碳的生活模式发展.     

中国各省区城乡居民消费碳足迹格局研究

随着居民生活水平的提高和生活方式的转变,居民消费所产生的温室气体排放引起越来越多的关注.利用环境投入产出生命周期分析方法(EIO-LCA),基于中国2007年投入产出表,核算了中国省域层次城乡居民消费所产生的直接和间接碳排放.研究结果表明:1)省域层次居民消费的碳足迹,总体呈现从东南沿海向西北内陆逐渐递减的趋势;2)各省域城镇居民消费的碳足迹明显高于农村居民,其中城镇居民消费的间接碳排放是居民消费碳足迹中主要贡献因子;3)省域之间人均消费碳足迹城乡差距较大,省市的经济发展水平越高,其城乡人均间接碳排放差异越小.     

中国居民间接生活能源消费的结构分解分析

居民生活能源消费可分为直接和间接消费两部分,一般来说,后者远远大于前者。因此,在经济快速发展,能源消费迅猛增长的背景下,分析居民间接生活能源消费的变动趋势及原因,对于寻找节能途径与对策具有重要意义。本文以1987年～2002年为样本期,运用投入产出方法,构建结构分解分析模型,对中国居民间接生活能源消费的增长原因进行了实证分析。结果表明：促使间接生活能源消费增加的因素有居民消费总量增加、消费结构变化、城乡消费比例变化和中间生产技术变化,而起到抑制能源消费增加的因素唯有以直接能源消耗系数大幅下降为标志的节能技术进步。可见,由于我国正值工业化和城市化的中期阶段,居民消费变化和产业结构演进都成为能源消费上升的重要拉动因素,因此必须提倡适度合理的消费方式,促进生活节能;同时加快调整以重化工业为主导的产业结构,发挥结构节能效应。     

基于LA-AIDS模型的中国居民能源消费回弹效应研究

基于1993~2013年中国居民消费的时间序列数据,构建居民能源需求的LA-AIDS计量回归模型与能源效率仿真模型,实证分析了中国城镇和农村居民能源消费的回弹效应;根据Slutsky方程进一步分解出城镇与农村居民能源消费直接与间接回弹效应。结果表明:中国居民能源消费存在明显的回弹效应,且城镇居民能源消费的回弹效应显著高于农村居民;城镇居民能源消费的回弹效应呈逐年下降趋势,农村居民能源消费的回弹效应呈逐年上升趋势,2013年之后表现为"回火效应";居民能源消费回弹效应的直接效应高于间接效应,即替代效应高于收入效应,说明中国居民能源消费的回弹效应主要是由于能源效率提高后居民增加了对能源的直接消费所导致的。     

经济平稳增长下中美波三国碳排放趋势的比较

由于碳排放趋势影响未来的气候变化趋势,也是各国进行减排谈判的基础,因此得到了公众和政府的普遍关注。本文运用碳排放动力学模型,预测了不同经济发展水平下中国、美国、波兰三国2009年-2050年的能源碳排放量,并对三国碳排放总量分别进行了情景分析。结果表明：①三国碳排放量都呈现先升后降的趋势,中、美、波分别在2035年,2022年,2032年达到碳排放高峰;②三国能源强度和碳排放强度都趋于下降,中国波兰两国下降速率较快,美国下降速率较慢;③未来能源结构中,中国和波兰的能源结构较相似,煤炭比例占绝对优势,其次为石油,天然气,非碳能源;美国的能源结构较为合理,石油占比最大,其次为煤,天然气和非碳;④中、关、波三国人均碳排放量差距较大,美国人均碳排放量在三国最高,但三国人均碳排放量最终都呈下降趋势;⑤在欧盟目标下,中,美,波三国碳排放总量降幅并不明显,而在哥本哈根会议背景下,中国完全能提前实现碳排放强度比2005年下降40％。45％这一目标。而基于2005年的碳排放水平,2050年中国要实现减排50％的难度非常大。美、波两国如不实施减排措施,其碳排放量将保持上升,实现目标的难度将更大。     

城乡分异视角下居民食品消费碳排放驱动效应研究——以江苏省为例的实证分析

从城乡分异的视角,分别考虑驱动居民食品消费碳排放变化的因素,采用拓展LMDI和Shapley值法测算驱动效应。以江苏省为例进行实证分析,发现:(1)城乡居民食品消费间接碳排放是居民食品消费碳排放的主要来源。(2)对比分解结果得知其差异较小,主要源于Shapley值法存在结构效应测算缺陷;城乡人均可支配收入效应是其直接碳排放增加的主导驱动力;城乡居民可支配总收入效应是其间接碳排放增加的主导驱动力;城乡直接(间接)碳排放强度效应是其碳排放增加的主导抑制力;"十二五"期间,乡村家庭人口规模效应成为其直接碳排放增加的抑制力。     

基于生态足迹的我国居民间接能源消费研究

本文基于生态足迹这种可持续性地研究理念,利用生活方式分析法和净初级生产力法测算了2000-2010年城乡居民间接能源消费,然后运用改进的根据STIRPAT模型进行偏最小二乘回归。结果表明:对于城镇居民而言,间接能源生态足迹呈上升趋势,主要受消费结构和第三产业占比的影响;而对于农村居民来说,间接能源生态足迹逐年下降,主要受人均收入、消费结构和能源强度的影响。我国正处于工业化和城镇化的快速时期,随着居民生活水平的提高,消费方式的转变已经成为间接能源消费上升的重要拉动因素。     

中国居民生活碳排放增长路径研究

随着居民消费水平提高,居民生活部门成为中国第二大排放主体,居民生活碳排放问题成为国内外的研究热点。本文结合IPAT扩展模型和情景分析方法对中国整体、城镇、农村三个层面居民生活碳排放增长路径进行情景预测,探究中国居民生活碳排放达峰时间及达峰数值。研究结果表明:基准情景和高碳情景下,到2050年,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量均难实现达峰;低碳情景下,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量达峰时间分别是2046年,2045年和2046年,碳排放峰值分别为73亿t、56亿t和17亿t;强化情景下,中国整体、城镇、农村居民生活碳排放总量达峰时间均在2040年,碳排放峰值分别为63亿t、47亿t和16亿t。中国居民生活碳排放峰值研究是中国能否实现减排目标的基础之一。基于此,提出中国居民生活部门专门性减排举措,如提高居民人口素质、提升居民绿色理念等有助于中国整体实现2030峰值目标。     

中国工业生产能源消费碳排放的区域差异、动态演进与影响因素

【目的】工业生产碳排放是中国生产活动产生碳排放的最主要来源。本文旨在测度工业生产能源消费的碳排放量和碳排放强度，并对其区域差异及影响因素进行探究，为碳减排提供相应政策建议，助力实现碳达峰、碳中和。【方法】利用碳排放分类、Dagum基尼系数、核密度估计和空间计量模型对2005—2019年全国及区域碳排放的区域差异、动态演进和影响因素进行分析。【结果】(1)2005—2019年工业生产能源消费碳排放量呈现增长趋势，由东部>中部>西部地区演变为东部>西部>中部地区；碳排放强度呈现下降趋势，始终为西部>中部>东部地区。(2)碳排放量和碳排放强度的全国总体差异较大且呈现上升趋势，其中，碳排放量总体基尼系数由2005年的0.3793上升到2019年的0.3861，碳排放强度总体基尼系数由2005年的0.3160上升到2019年的0.3990。东部地区碳排放量区域内差异最大，区域内基尼系数均值为0.4119；西部地区碳排放强度区域内差异最大，区域内基尼系数均值为0.3175。(3)工业生产能源消费碳排放量主要受到产业结构和外商直接投资等因素的影响，碳排放强度主要受...     

中原经济区城镇居民消费间接碳排放时空格局及其影响因素

从消费视角研究城镇居民消费间接碳排放的历史增长、空间分异规律及影响因素,对发展低碳城市和居民合理消费方式的形成具有重要的意义。本文以中原经济区为例,运用投入产出法测算2002—2014年城镇居民消费间接碳排放,通过空间自相关和空间面板模型分析其空间关联特征及影响因素,得到以下结论：①2002—2014年,城镇居民消费间接碳排放呈波动上升的趋势,“衣、食、住”等生存型消费碳排放增长速度较快,“交通、教育娱乐、医疗保健”等发展型消费碳排放增长速度较慢;②从空间关联格局来看,城镇居民消费人均碳排放以HH区和LL区的空间正相关类型为主;③空间杜宾模型估计结果表明,居民收入水平、产业结构和消费结构是影响该区城镇居民消费间接碳排放的主要因素,另外,消费结构和消费意识两个因素具有明显的空间溢出效应。     

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。     

基于投入产出法的中国物流业碳排放测算及影响因素研究

随着中国对节能减排的高度重视,碳排放测算与分析显得愈发重要和迫切。本文对1997—2014年间中国物流业的直接能源消耗碳排放和基于投入产出表的隐含碳排放进行了测算,研究结果显示：前者大大低估了物流业的碳排放水平,2000年以来间接碳排放对物流业碳排放总量的贡献已经超过了直接能耗碳排放,2014年直接能耗碳排放占碳排放总量的比重不足40%。进一步的碳排放影响因素分解结果显示,经济规模对物流业碳排放的正向驱动效应最大,总贡献率为36.16%;其次,服务业经济发展带动中国物流业碳排放的增加,总贡献率为5.21%;再次,低碳技术的使用有利于抑制碳排放的增加,总贡献率为26.50%,但近两年低碳技术的进步迟缓;最后,行业效率提升对物流业碳排放的负向驱动效应明显,但这种作用效果不稳定,1997—2014年行业效率对物流业碳排放的总贡献率为21.72%。随着中国经济,尤其是制造业的持续快速发展,对物流业的服务需求还会继续扩张,由此导致的物流业间接碳排放增长态势不容忽视,因此,要想实现物流业低碳化发展不仅要从加快清洁能源的推广使用、提高物流业的行业技术效率等方面采取措施,而且也要加快提高中国国民经济各部门的低碳化水平。     

中国省域居民生活能源消费的空间效应研究

本文基于2008—2012年中国30个省域为研究对象,从Bayes空间计量的角度研究省域之间生活能源消费的空间效应,并分析不同因素对居民生活能源消费的影响。研究结果表明:中国省域居民能源消费存在显著的空间自相关,多数省域的居民能源消费在空间上呈现高-高和低-低集聚;人口规模是影响居民能源消费最重要的影响因素,其次是居民消费支出和能源消费强度;从当期效应来看,各变量对居民能源消费的直接效应和总效应均显著为正,因此,降低能源消费需要控制人口规模向城市转移的增长速度、降低能源消费强度、引导和改善居民消费结构。     

基于物质流和生命周期分析的石油行业碳排放

国内关于石油生命周期内的碳排放的研究主要集中在石油制品的消费环节,不能真实地反映石油流动生命周期内的碳排放。为了探寻石油生命周期内真实碳排放以及未来发展趋势,本文结合了物质流分析（Material flow analysis,MFA）和生命周期评估（Life Cycle Assessment,LCA）方法,建立了石油生命周期内碳元素流动模型。以国内某大型炼化企业为例,计算了各个环节的隐含碳排放和石油燃烧碳排放量,分析了影响隐含碳排放的关键影响因素,同时,设计了四种不同的情景,分别预测了2015—2050年间中国石油生命周期内的隐含碳排放发展和变化趋势。研究结果表明：①在石油生命周期内,每吨石油在生命周期总碳排放量约为670kg（约折合CO₂ 排放量为2457kg）,其中隐含碳占总碳排放量的23%;②开采环节和炼化环节隐含碳排放分别占隐含碳总量的46%和54%,其中开采环节主要隐含碳排放来自天然气消耗和电力的消耗,分别占总量的47%和30%,炼化环节的隐含碳排放主要来自焦炭燃烧,占总量的46%;③在消费环节中,汽油、柴油和煤油在交通运输业中的消耗量最大,分别占各自总量的42%、53%和80%。提高石油行业能源利用效率和优化能源消费结构是实现国家2030年碳排放达到峰值目标的有效途径。     

财政分权、财政支出与碳排放

利用1999²010年省级面板数据,实证分析了财政分权、财政支出与二氧化碳排放的关系。研究发现,财政分权与碳排放存在正相关关系。同时,财政分权还会对碳排放产生间接的影响。这种间接影响主要通过政府财政支出而实现。随着财政支出水平的提高,财政分权对碳排放的增加作用会逐渐减弱。而且,财政分权对碳排放的影响存在显著的区域差异,高排放地区财政分权对碳排放的增加作用最大,中排放地区次之,低排放地区最弱。     

基于结构分解的碳排放驱动因素及行业影响分析 ——以广东为例

为弥补缺乏从行业附加值视角研究碳排放强度和部门生产环节碳排放结构的不足,以更好地分析碳排放变动情况,基于消费者视角,同时考虑附加值对碳排放的影响,将引起碳排放的因素分解为能源结构效应、能源强度效应、附加值效应、投入结构效应和最终需求效应并构建研究模型,以广东为例,利用其2007年、2012年和2017年投入产出表数据,采用结构分解分析（SDA）法和结构路径分析（SPA）法对广东及其部分行业碳排放情况进行分析。结果表明：对于广东而言,能源强度效应是碳排放减少的主要因素,最终需求效应是碳排放增加的主要因素;直接碳强度和完全碳强度增加的部门主要是能源部门,其碳排放呈现增加状态,其中直接消耗引起的碳排放比例增加,间接消耗引起的碳排放集中在第1和第2层生产环节上;能源强度效应是非能源部门直接碳排放和完全碳强度降低的关键因素。最后,从应对最终需求高碳化对碳排放的影响、能源消费结构和产业结构优化调整以及政府调控手段等方面对促进广东碳减排提出有关对策建议。     

安徽省1995 年-2009 年能源消费碳排放驱动因子分析及趋势预测——基于STIRPAT模型

能源消费碳排放驱动因子的定量分析能揭示出碳排放的影响因素。依据IPCC碳排放计算方法,对安徽省1995年-2009年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了动态测度,结果表明：1995年-2009年,安徽省能源消费碳排放量由1995年的4420.58万t增加到2009年的10919.11万t,呈持续增长态势,年平均增幅为10.48%,碳排放强度由1995年的2.44t/万元降至2009年的1.09t/万元,呈持续下降态势,平均年降幅9.69%,煤炭类碳排放量占绝对优势,年平均为93.77%。基于STIRPAT模型,揭示了人口、人均GDP、第二产业贡献值、全社会固定资产投资、单位GDP能耗等驱动因子的边际弹性系数分别为0.1582、0.2329、0.2424、0.2688、-0.1176。运用灰色GM（1,1）模型,预测2015年、2020年的碳排放量将分别达到15686.25万t、22519.10万t,碳排放强度将分别降至0.81t/万元、0.62t/万元。根据安徽省能源消费碳排放量现状特点及发展趋势,结合碳排放驱动因子的边际贡献,提出了减少能源消费的政策建议,可为安徽省节能减排政策的制定提供科学依据,有利于安徽省的生态建设及可持续发展,也可为中尺度（省级行政区）碳排放驱动因子研究及预测提供示范。     

家庭规模对中国能源消费和碳排放的影响研究

家庭规模是影响家庭消费的核心要素之一,已有文献仅从消费量角度考察家庭规模对能源消费和碳排放的影响,忽视了家庭规模对能源消费结构和碳排放结构的影响。本文的逻辑是,家庭规模经济既影响消费水平又影响消费结构,不同消费品的碳排放系数不同,因此家庭规模与消费水平、消费结构和碳排放之间具有密切关系。利用2010年中国家庭追踪调查（CFPS）数据,本文研究发现：①不同消费品存在程度不同的规模经济效应;家庭规模越大,人均消费越低;规模经济对家庭消费的影响具有单调的边际效用递减特征,规模介于2~4人家庭的消费量受规模经济影响最显著;②家庭规模对各类消费品在家庭消费中所占比例的影响不同,因此不同规模家庭具有不同消费结构,从而具有不同的碳排放水平和结构;③家庭规模经济对碳排放的影响具有非单调的边际效用递减特征。基于上述结果,在家庭规模小型化的人口变化趋势下,对于能源消费和碳排放的认识需要充分考量家庭规模因素,实施基于不同规模家庭的差异化消费政策,有利于引导能源合理消费,促进节能减排目标的实现。