陕西省交通能源碳排放测算及影响因素分析

目的基于2000-2013年陕西省交通能源消费数据,探讨影响陕西省交通能源消费碳排放变化的因素及其贡献率,为实现低碳交通提供理论参考。方法测算分析交通碳排放量,运用LMDI分解方法构建交通能源碳排放因素分解模型,对陕西省交通碳排放影响因素进行定量分析。结果 (1)交通能源碳排放总量总体上呈逐年上升趋势,随着碳排放强度明显下降,在2013年实现负增长;(2)2000-2013年间除第三产业增加值的累积效应为正值外,能源结构、能源强度、交通运输业经济份额的累积效应均为负值;(3)从逐年效应来看,第三产业增加值对交通碳排放增加有最大的拉动作用,能源强度效应则有较强的抑制作用。结论可以通过保持交通运输业合理的经济份额,提高能源利用率,加快能源结构调整来减少交通碳排放。     

河南省城镇化发展演变与碳排放效应研究

城镇化发展对碳排放的影响日益受到关注.通过对河南省1978-2013年能源消耗碳排放进行测算,基于STIRPAT模型,运用岭回归方法,分析河南省城镇化对碳排放影响的驱动因素.结果表明:河南省能源消耗和碳排放总量呈不断上升趋势,能源强度和碳排放强度逐年下降,煤炭消耗处于主导地位但所占比重有所下降;各地市碳排放量与城镇化率趋于一致;对河南省碳排放有正向影响的因素按其影响程度从大到小排列依次为:人口城镇化水平、土地城镇化水平、工业化水平、城镇居民消费水平、第三产业发展水平;技术水平对碳排放有负向影响,且影响程度较高.据此提出河南省低碳城镇化发展的相关建议.     

基于 LMDI模型的江苏省碳排放强度影响因素分解研究

碳排放强度严重约束了各地区经济的可持续发展.采用LMDI模型,将江苏省碳排放强度影响因素分解为产业结构、能源强度和能源结构,得出各影响因素对碳排放强度降低的贡献率.结果表明,江苏省的碳排放量逐年上升,但是碳排放强度呈现逐年递减的趋势,能源结构对江苏省碳排放强度的驱动效应最大,贡献率达61.48％,能源强度的贡献率为38...     

基于脱钩理论的安徽省工业碳排放与经济增长研究

依据1999~2012年安徽省工业经济与能源消耗的相关数据,利用脱钩理论测算了安徽省工业碳排放与经济增长的脱钩指数,并借助LMDI分解模型对安徽省工业碳排放变化指数进行了分解,结果显示:1999~2012年安徽省工业碳排放与能耗持续增长,且碳排放增加速度明显高于能耗增长速度;1999~2012年安徽省工业碳排放脱钩经历了弱脱钩→扩张复钩(增长连结)→弱脱钩的变化,且能源效率因子对脱钩起促进作用,能源结构因子对脱钩起抑制作用;在碳排放强度变化指数的分解中,能源强度变化是抑制碳排放增加的关键因素,能源结构与工业结构变化对减排效应不明显。该研究旨在为安徽省进一步发展低碳经济、实现工业转型提供理论依据。     

山东半岛蓝色经济区碳排放的影响因素

基于改进的Kaya恒等式和对数平均迪氏分解(LMDI)模型,对2009—2016年山东半岛蓝色经济区的碳排放进行因素分解和贡献率计算。结果表明:排放强度效应是促进碳排放的主导因素,对碳排放总量变化贡献率可达到96.72%;能源强度效应对碳排放量起到遏制作用,对碳排放总量变化贡献率为-27.03%,2009—2016年期间一直处于贡献率负值,在一定程度上抑制了碳排放的增长;经济因素是促进碳排放增加的关键因素,对碳排放总量变化贡献率为28.5%;人口因素对碳排放总量变动的影响较小。     

基于扩展的STIRPAT模型的河南省发展低碳经济的影响因素分析

研究低碳经济的主要影响因素,对河南省转变经济发展方式、建设中原经济区具有重要的现实意义.基于扩展的STIRPAT模型,利用河南省1978—2010年统计数据,对河南省低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明:对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工;对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工.产业结构对碳排放总量的影响不显著,但对人均碳排放有显著的正向影响.河南省碳排放的最大正向影响因素及贡献率最大的均为经济增长,而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用.     

基于LMDI模型的贵阳市交通碳排放及其影响因素分析

交通部门是继能源部门和工业部门之后的第三大碳排放部门,成为当前研究的一个热点。通过"自上而下"的方法,测算了2007—2013年贵阳市交通运输业能源消费碳排放,对交通碳排放总量、人均碳排放量、交通能源碳排放结构及碳排放强度进行动态分析,并采用LMDI因素分解方法对交通运输能源消费碳排放量进行因素分解分析。结果表明贵阳市交通碳排放量呈不断上升的趋势,能源强度效应交通碳排放表现为显著的负效应,起抑制作用;而经济产出效应、能源结构效应和人口规模效应始终表现为正效应,起促进作用;其中,经济产出效应对交通碳排放的贡献最大。     

中国旅游业碳排放时空特征及影响因素分解

综合运用碳排放系数估算法与旅游剥离系数法,估算2011-2021年中国省级旅游交通、旅游住宿、旅游餐饮零售邮电业与旅游活动的碳排放量,并运用对数平均迪式指数(LMDI)分解模型解析旅游碳排放影响因素。结果表明：旅游业碳排放总体呈下降趋势,空间分布上呈现东南多、西北少的特征;旅游交通碳排放与旅游活动碳排放是旅游碳排放主要来源;旅游消费水平与游客规模是旅游碳排放产生的主要因素;旅游能源结构与旅游能源强度对旅游碳排放起抑制作用。     

基于LMDI方法的北京市对外交通运输能耗分解研究

基于2005-2012年北京市对外交通运输各运输方式的客、货运周转量及对应能源消耗量的统计数据，利用LMDI方法建立了能耗变化模型。根据ASIF分类方法，选择影响能耗变化的3个主要因素：交通活动水平、交通方式结构和能源强度，定量地计算各因素对能耗变化的影响力和贡献率。研究发现，能源强度抑制能耗的增加，其他2个因素均促进能耗的增加。为了减缓能源消耗的增长速度，需要依托能源技术进一步降低能源强度，并将客货运量向运量大、能耗低的铁路吸引。     

中原经济区低碳经济发展的影响因素及驱动机制研究

基于LMDI模型,对中原经济区2003—2012年碳排放的影响因素进行分解.研究表明,经济发展是中原经济区碳排放增长的主要因素,能源消耗强度的降低对碳排放具有显著的抑制作用,处于快速工业化的中原经济区产业结构调整在一定程度上促进了碳排放的增长,同时,人口增长对碳排放增长也有一定的促进作用,而能源结构的改善(碳排放系数降低)对碳排放有一定的抑制作用,而且这些影响因素的作用强度及方向处于动态变化之中;资源环境、城镇化、区域发展战略等对碳排放变化也有较大影响.以上因素相互作用、相互影响,形成了低碳经济发展的驱动机制.     

长江经济带旅游交通碳排放时空演变及驱动因素

基于长江经济带1998—2018年各省(市)的面板数据,运用"自下而上"法测度其旅游交通碳排放量,探究其时序演变特征与空间格局,并建立旅游交通碳排放的Kaya恒等式,运用LMDI分解法揭示不同驱动因素对旅游交通碳排放变化的贡献程度.研究表明:(1)关于时序变化趋势,长江经济带旅游交通碳排放整体呈上升态势,大体可以划分为...     

基于LMDI分解方法的中国特大城市客运能源消耗研究

城市客运交通能源消耗受城镇人口增长、居民出行特征变化等因素的制约。定量分解分析以上各个因素的综合影响, 将有助于了解影响城市交通能源消耗变化的主导因素,以及各个因素的影响程度, 即贡献率。作者根据LMDI方法, 构建分析我国特大城市客运能源消耗的分解模型, 并应用北京、上海和广州的数据实证分析。结果表明: 多数因素都不同程度导致了城市客运交通能耗的增长。     

中国住宅建筑使用阶段碳排放的因素分解实证

根据住宅建筑碳排放的特点,通过完善和扩展Kaya公式,引入对数平均分解指数法,提出住宅建筑使用阶段碳排放因素分解的实证模型.根据1995—2008年中国建筑能源消耗的统计数据,分析居民消费水平、能源结构、能源消费强度、户均建筑面积、人口密度等因素对住宅建筑使用阶段碳排放变化的影响,提出住宅建筑使用阶段碳排放的正向驱动和负向驱动因素及其规律,为控制建筑节能提供建议.     

中国能源消耗及利用效率、碳排放与产业投资结构的灰色关联分析

从产业投资结构角度出发,探讨其与能源消耗及利用效率、碳排放的关系,有利于正确把握产业投资结构对能源消耗及利用效率、碳排放不同的影响方向与程度.以中国2003-2010年全国三次产业固定资产投资额、碳排放总量、单位GDP消耗的碳、单位GDP消耗的能源做灰色关联分析,研究发现,不论是对能源消耗和碳排放量,第二产业投资与能源消耗和碳排放量的相关性最大,而在碳排放利用率的相关分析中发现,第二产业投资与单位GDP消耗的碳,单位GDP消耗的能源相关系数最低,第三产业投资对能源利用效率的影响并不是优势因素.在此基础上,探讨了产业投资结构的优化和降低碳排放,提高能源利用效率的策略,以期能够合理引导中国产业投资结构,降低能源消耗,转变经济发展方式,实现国家经济低碳发展.     

中国省域能源消费碳排放及其 驱动因素分解分析

在利用IPCC提供的参考方法对中国大陆30个省区(不包括西藏)1997~2012年能源消费碳排放量估算、分析的基础上,采用LMDI分解模型将碳排放的影响因子分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应、能源结构效应以及城乡人口结构效应和人均能源消费效应,并对江苏、河南、内蒙古和重庆4省区的碳排放驱动因素进行了实证分解.结果表明:中国各省域碳排放量和人均碳排放量均呈上升趋势,但增加幅度各省区明显不同;CO2排放强度存在明显的省区差异,表现为东部省份中部省份西部省份,除青海、宁夏和海南3省碳排放强度仍在增加外,其他各省区均呈下降趋势;经济发展、人口规模、城市化水平对碳排放表现为正向效应,能源强度、能源结构则表现为负向效应,其中经济发展对4省区能源消费碳排放正向效应最大,而能源强度对4省区碳排放负向效应最大;乡村人口比例、城乡人均能源消费量对4省区碳排放量的影响有限且存在较弱的正负波动.     

浙江省东门岛渔业能源消耗的影响因素分析

在实地调研和数据分析的基础上,运用对数指数分解方法 LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)对浙江省东门岛2007~2012年渔业能源消耗的影响因素进行了分解,将能源消耗的总效应分解为产业结构效应、能源结构效应、能源强度效应和生产规模效应.结果表明:2007~2012,产业结构调整和生产规模增大是促进东门岛渔业总能耗增长的主要因素;能源强度2007~2010抑制渔业总能耗的增长,2010~2012促进渔业总能耗的增长;能源结构是抑制2007~2012能耗增长的主要因素.最后从产业结构、能源结构、能源强度和生产规模四个方面为东门岛渔业的发展提供了相关建议.     

辽宁省产业结构与能源消费的关系分析

根据脱钩理论分析1995—2010年辽宁省各产业发展与能源消费增长的动态关系.为探究各产业发展对能源消费的作用机理,基于能源强度的因素分解模型,对辽宁省三次产业能源强度进行因素分解分析.研究结果表明:辽宁省产业发展与能源消耗总体上处于相对脱钩状态,能源消耗量增长的速度小于经济增长的速度.影响能源强度变化的主导因素是效率因素.第一产业主要是结构因素促进能源强度的下降;第二产业效率因素对能源强度的提高起主导作用;第三产业效率因素是能源强度下降的主要因素.为实现经济与能源的可持续发展,在优化经济结构的同时应不断提高各产业的能源效率.     

贵州省能源消费碳排放影响因素分析

贵州省正处于城市化、工业化的攻坚阶段,如何在经济可持续发展的同时实现节能减排的目标,是贵州省现阶段面临的首要问题。选取2001-2014年各类能源消费总量,通过折标煤系数换算方法计算2001-2014年贵州省能源消费碳排放量;结合贵州省能源消费情况和社会经济发展状况对贵州省能源消费过程进行剖析;建立LMDI模型从碳排放强度效应、能源强度效应、产出规模效应、能源结构效应四个方面来定量分析影响贵州省能源消费碳排放的影响因素,结果显示:1)能源结构和产出规模是影响贵州省碳排放的两大驱动因素。2)能源结构抑制贵州省碳排放的增加,具有正向影响。3)产出经济规模促进贵州省碳排放增加,具有负向影响。     

能源消费碳排放零残差因素分解模型研究

LMDI模型、Shapley值模型和MRCI模型均是能源消费碳排放的零残差因素分解模型,对三种模型的基本形式进行拓展,提出基于多层次多因素分解的通用表述形式,给出各分解模型中因素的累积效应、逐年效应和效应贡献度的测算方法,并对三种模型特点进行对比.运用Kendall协调系数法对三种模型结果进行相容性检验,输出相容模型集;基于各相容单一分解模型,构建能源消费碳排放的最优加权组合分解模型.应用上述模型对青岛市能源消费碳排放进行分解实证,结果表明,人均GDP和人口是青岛市碳排放增加的驱动因素,能源消费强度下降和能源消费结构优化则对碳排放增长具有抑制作用.     

煤炭型城市旅游业碳排放核算及驱动机制研究

以煤炭-旅游复合型城市平顶山市为例,用剥离系数法核算了2001—2014年间旅游业6大部门碳排放量,并用向量自回归模型分析了旅游碳排放对驱动因素的动态响应.结果表明:1旅游交通部门的碳排放明显大于其他5个部门,且总体上呈上升趋势.其他5部门的碳排放量并无明显差异,且在14年间变化不显著;2脉冲响应分析表明,旅游碳排放对自身和旅游总收入冲击的响应为正,对旅游业能源强度和旅游交通产出占比冲击的响应为负;3方差分解表明随着滞后期地延长,旅游总收入、旅游能源强度和旅游交通占比在各自的VAR系统中其贡献分别为64.74%、64.74%和78.35%.降低旅游交通占比和旅游能源强度是减少旅游业碳排放的关键.