中国能源消费碳排放变化的因素分解及实证分析

本文综合考量经济产出规模、人口规模、产业结构、能源结构及能源效率等因素对碳排放的影响,基于扩展的Kaya恒等式建立因素分解模型,应用LMDI分解方法对能源消费碳排放进行因素分解。应用该模型对中国1980年～2007年的能源消费碳排放进行分解分析,探讨其主要影响因素的作用机理并量化其贡献率。研究结果表明,经济产出效应对我国该阶段能源消费碳排放的贡献率最大,达到152.73%,其他各影响因素按贡献率绝对值大小依次是：能源强度效应为-79.93%,人口规模效应为20.20%,产业结构效应为7.78%,能源结构效应为-0.77%。研究认为,产业结构整体变化对该阶段碳排放增长未能表现出负效应,其主要原因是产业规模占GDP近半的第二产业的碳排放呈现长期增长态势,其贡献率抵消了第一、三产业对碳排放增长的负效应。目前我国节能减排的重点在于调整产业结构、优化能源结构及提高能源效率。针对实证结果,提出了相应的节能减排政策建议。     

基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解

近年来山东省在经济发展取得显著成绩的同时也出现了碳排放量增加问题。本文基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》测算了各种能源的碳排放系数,并对山东省2000年-2009年能源消费碳排放量进行测算。运用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)方法将山东省能源消费碳排放分解为人口、人均财富、产业结构、能源消费强度和能源消费结构等五方面效应。结果表明,以2000年为基期,截止2009年除能源消费强度因素的累积效应为负值外,其余四种因素的累积效应均为正值。从逐年效应来看,人均财富是碳排放增加的最大拉动因素,人口仅有微弱的拉动作用,能源消费强度对碳排放具有较强的抑制作用,能源消费结构、产业结构对碳排放量具有一定的作用,但其作用方向尚不稳定。针对分析结果,提出了相关建议。     

基于广义迪氏指数分解法的京津冀地区碳排放因素分解

以京津冀地区为研究对象,利用广义迪氏指数分解法对其2006—2015年相关碳排放数据进行分析,研究京津冀地区碳排放的主要影响因素并量化其贡献率。研究结果表明:(1)经济发展对京津冀地区碳排放的促进作用最大,但是"十二五"期间京津冀碳排放量及地区生产总值逐年贡献率开始下降,说明其经济增长的同时CO2排放量在逐渐降低。(2)分解因素中能源消耗强度、能源消耗碳强度对碳排放呈微弱负作用,而产出碳强度对碳排放呈明显抑制作用且超过了其他所有抑制因素的总和,说明低碳技术进步是节能减排的决定性因素。(3)人口增长对碳排放起到拉动作用,而由于人口城镇化比率以及消费习惯的不同,人均碳排放在北京为抑制作用,在天津和河北呈现拉动作用。     

江苏能源消费的碳排放统计分析及因素分解

发展低碳经济必须了解碳排放量,首先计算出1990—2010年江苏能源消费的碳排放量,并进行统计分析;继而运用因素分解法分析经济总量、产业结构及产业碳排放强度对江苏能源消费碳排放量的影响。研究结果表明,经济增长对碳排放产生最大的正面影响,产业结构的影响不明显,产业的碳排放强度不稳定且为正面影响,产业的技术效率未得以充分发挥。最后提出了减少碳排放的相关建议。     

中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析

作为以煤炭为主导的能源消费大国,中国一次能源消费的碳排放总量不断增长,1953年-2007年的50多年间,碳排放总量增长了40多倍。并且其变化呈现出明显的阶段性:1953年-1980年为低增长阶段,特点是增速较快但波动较大、增幅小;1981年-1996年为稳定增长阶段,特点是增速非常平稳、增幅较大;1997年-2000年为缓慢下降阶段,特点是碳排放量略微有所下降;2001年以来为快速增长阶段,特点是增速快、增幅大。本文以1980年-2007年为样本期,构建因素分解分析模型,计量经济总量增长、产业结构演进和碳排放强度变化所产生的碳减排效应。结果表明:造成碳排放增加的因素是经济总量增长和产业结构变化;而产生碳减排效应的因素惟有碳排放强度降低。可见,在经济总量增长的同时,必然伴随着碳排放总量的增加,未来降低碳排放的主要途径是调整产业结构和降低各产业的碳排放强度,而后者的实现需要借助于能源效率的提高和能源结构的改善。     

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。     

我国农地资源利用的碳排放测算及驱动因素实证分析

以1995～2014年农业能源消耗为基础数据,利用碳排放估算公式对我国农地资源利用的碳排放规模、强度和结构进行测算。基于改进的Kaya等式与LMDI分解法,结合计量模型,对碳排放驱动因素进行实证分析。结果表明：我国农业碳排放量逐年增加,1995年为3882.8293万吨,2014年达到8385.9491万吨,年均增长4.15％。农药、化肥等所产生的碳排放量随着经济增长和农业生产方式的转变都出现了不同程度的增长。农业人均碳排放总量、单位耕地面积碳排放量不断递增。化肥、农药、农膜和农用柴油与农业碳排放量之间存在长期的稳定均衡关系。     

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。     

中国碳排放量测算及影响因素分析

研究碳排放问题首先需要对碳排放量进行估算。本文首先根据国家、地区、行业不同的能源消费特征和可利用的统计数据,提出了不同层次的碳排放量测算方法,并估算了全国、各个行业、各省市区的碳排放量。基于指数分解方法的特点,利用碳排放的完全指数分解方法——对数平均Divisia指数(LMDI法)定量分析了中国1995年-2007年碳排放变化的影响因素和贡献率,影响因素包括4种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应和碳强度效应。分解模型结果表明,不同时期这4种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995年-2007年对碳排放增加影响最大的因素是经济发展。结果也提醒国家需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思。     

1952年-2008年新疆能源消费的碳排放变化及其影响因素分析

本文根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算了新疆1952年-2008年的碳排放量,系统分析了新疆碳排放总量、碳排放结构、碳排放强度的变化,并对新疆碳排放进行阶段划分,最后应用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index）对碳排放量进行因素分解,定量分析了碳排放不同阶段各影响因素对碳排放的作用程度。结果表明：①1952年-2008年,新疆CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放水平则呈先上升后降低的＂倒V＂型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,第二产业能源消费产生的CO2排放量比重最大;②新疆碳排放经历了五个阶段,当前处于经济和碳排放快速增长阶段;③碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度的降低（升高）也是促使碳排放减少（增加）的主要因素;能源消费结构由于变化不大,对碳排放的影响很小;计划生育政策实施以来,人口增长对碳排放量增长的推动力逐渐减弱。能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。     

我国养猪业碳排放时空特征及因素分解研究

从实现我国碳减排目标和养猪业可持续发展的角度出发,分析我国养猪业碳排放与经济发展的时空关系,并对养猪业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明:(1)纵向来看,我国养猪业碳排放总量基本呈现"上升—下降—上升"的三阶段特征,碳排放强度随着养猪业生产总值的变化表现出一定的波动性;(2)横向来看,中部地区养猪业经济发展对碳排放的影响最小,西部地区碳排放强度最高,养猪业经济发展对碳排放的影响最大,东部地区碳排放强度介于中西部之间;(3)效率因素在一定程度上抑制了养猪业碳排放,与2000年相比,2001—2012年累计实现了38.61%的碳减排;劳动力因素和经济因素对养猪业碳排放都具有一定的促进作用,分别累计产生了1.57%和57.62%的碳增量。可见,经济因素是造成我国养猪业碳排放增加的主要因素。最后根据研究结论提出了相应的碳减排建议。     

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。     

基于LMDI的河北省能源消费碳排放量核算及影响因素实证分析

研究区域碳排放影响因素及作用强度,可针对性的为区域碳排放管理及碳减排政策的制定实施提供一定科学依据。首先,本文分年度测算了河北省2005-2014年的碳排放总量;然后,基于LMDI分解法,选取人口规模、经济规模、能源消费结构、产业结构、能源利用效率和碳排放强度六个经济指标,构建了河北省碳排放影响因素分解模型;最后,定量分析了各经济指标对河北省碳排放的作用强度。实证研究表明：能源消费结构是促进河北省碳排放增长的主要因素,能源利用效率次之;人口规模和经济规模对河北省碳排放增长有一定促进作用,但影响力较弱;产业结构抑制了河北省碳排放增长。在此基础之上,针对性的提出了河北省加强碳排放管理及碳减排的相关政策建议。     

广东省能源消费碳排放增长的结构分解分析

本文以广东省1997年、2002年、2007年可比价投入产出表以及历年能源消费资料为基础数据,从碳排放系数、能源消费结构、能源消费强度、中间投入结构、最终需求结构以及最终需求规模等6个因素对1997年-2007年广东省能源消费碳排放增长进行了结构分解分析。结果表明：①1997年-2007年广东省能源消费碳排放总量增加了204.50Mt-CO2,其中,最终需求规模扩张对碳排放增量的贡献率为182.8%,相反,能源消费强度的变化使碳排放减少了41.9%,其余4个因素的变化使碳排放减少了40.9%;②最终需求规模是引起各部门隐含排放增长的主要驱动力,但是在其他因素的共同影响下,半数部门因其产品需求而引起的隐含排放在1997年-2007年间并没有明显的增长。     

1990—2009年山东能源消费的碳排放动态演进分析

计算山东1990—2009年的碳排放量,并采用LMDI对其进行因素分析.结果表明,近20年,CO2排放总量和人均排放量不断上升,万元GDP碳排放呈下降趋势;煤炭消费是碳排放主要来源,第二产业CO2排放量比重最大.经济增长是碳排放增加的主要因素;能源消费强度影响碳排放增速的变化,其本身又受到产业结构和各产业能耗强度的影响.能源消费结构的微优化,对碳排放的影响还很小,但已显现出它对碳排放减少的作用.     

1990-2013年广东省能源消费碳排放的因素分解分析

区域视角的能源消费碳排放影响机理分析是有效实现节能降耗减排的重要研究议题.以指数分解分析的研究框架为基础,采用LMDI完全分解模型,解析1990-2014年间5个不同发展时期广东省能源消费碳排放的主要驱动因素.主要研究结论如下:(1)经济增长效应和人口规模效应是广东碳排放增长的最主要贡献因子.(2)能源强度效应是遏制广东碳排放增长的重要贡献因子.(3)能源结构效应和技术进步效应在不同发展阶段对广东省碳排放增长的作用机制各不相同,未有充分发挥其遏制碳排放增长的重要作用.     

基于资源配置的区域碳排放指标分解研究

为科学合理落实国家下达各省"十二五"碳排放强度下降指标到省内地级及以上市(以下简称"地市")的分解和考核,从资源配置机制的基本原理出发,以广东为背景,在兼顾公平和效率情况下,重点构建以能源结构调整、产业结构调整、新上重大项目、跨区域(地市)电力调度、经济发展水平和总体功能区定位等六个要素为指标的分解方法,得到广东省"十二五"碳排放指标分解方案,以期有效衔接广东省节能目标和能源总量控制目标等约束性指标。     

中国地区碳排放强度差异成因研究——基于Shapley值分解方法

中国地区碳排放强度的较大差异,将增加CO2减排目标实现的难度。本文通过将化石能源细分为17种估算了1997-2010年中国各省的CO2排放强度,从省际、东中西部和八大经济区域3个视角,运用Shapley值分解方法实证研究了中国地区CO2排放强度差异的成因。分解结果显示,经济发展水平、城市化水平和能源结构可以解释70%左右的地区CO2排放强度差异。其中各地区间经济发展水平不均衡是形成地区CO2排放强度差异的主要原因,省际、东中西部和八大经济区域视角的平均贡献率依次为30.78%、28.54%和26.23%;城市化水平和能源结构是地区CO2排放强度差异的第二大贡献因素,其平均贡献率依次为21.40%与20.93%、24.92%与21.07%、22.43%与21.08%。产业结构、对外开放水平对地区CO2排放强度差异也具有重要影响,二者平均贡献率之和接近30%。     

内蒙古自治区工业能源碳排放影响因素分析

在绿色低碳发展背景下,内蒙古工业加快实现绿色低碳转型迫在眉睫。文章基于2000年—2019年内蒙古工业能源碳排放数据,研究采用Kaya恒等式,并结合LMDI分解法对内蒙古工业能源碳排放的主要影响因素进行了分解分析,结果表明：能源结构不合理尤其是煤炭能源的消耗过多会导致碳排放增加;能源利用效率过低不利于控制碳排放的增加;经济活动与人口效应对碳排放总量具有正面影响。