基于STIRPAT及解耦模型的河北省碳排放影响因素分析

运用解耦模型分析了2007年—2014年河北省的解耦状态:从增长性耦合到弱解耦,在波动中实现了强解耦.运用STIRPAT模型分析河北省碳排放影响因素,利用灰色模型GM(1,1)预测河北省2015年—2022年碳排放量,结果显示:产业结构对河北省碳排放影响最大;煤炭消费量、人均GDP、城镇人口占比、人口数对河北省碳排放量有促进作用,能源价格和研究与发展经费支出对河北省碳排放量的影响系数较小;能源结构、能源强度对河北省碳排放量有一定的抑制作用.GM(1,1)模型预测结果显示:应当重视河北省碳排放量的发展趋势,正视低碳发展的压力,通过调整各影响因素实现河北省低碳经济.     

甘肃碳减排影响因素分析及对策研究

碳减排是人类社会应对化石能源短缺和气候变化双重挑战的必然选择。2015年,《中国国家自主贡献》明确提出中国到2030年的自主行动目标为:二氧化碳排放2030年左右达到峰值并争取尽早达峰;单位GDP二氧化碳排放比2005年下降60%~65%。甘肃作为一个经济欠发达地区尚处于工业化和城镇化阶段,能源消费需求会不断扩张,碳减排压力将与日俱增。通过计算甘肃历史碳排放量和碳强度,并依据能源消费状况、产业发展等实际情况,对甘肃碳排放的影响因素进行分析。分析结果表明:能源消费结构、产业结构、技术发展水平和重大工程项目是影响甘肃碳排放的4个主要影响因素,提出了绿色低碳发展的若干建议。     

基于异质性假设的我国二氧化碳排放影响因素分析

比较准确地测算了我国29个省份的二氧化碳排放总量和人均排放量,并根据人均排放和收入,构建省级二氧化碳排放异质型面板,利用动态面板数据模型研究我国二氧化碳排放EKC曲线及影响因素.实证结果显示,高收入和低排放低收入地区的经济发展水平与二氧化碳排放量存在倒"U"型关系,环境库兹涅兹曲线假说成立.经济和产业结构、能源消费、国际贸易和城市化水平等是我国二氧化碳排放的重要影响因素.另外,我国二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象.     

基于异质性假设的我国碳排放的EKC再检验

较为准确地对中国大陆地区29个省份（市、直辖市）的二氧化碳排放量进行测算,并将其分为高排放高收入、低排放高收入、高排放低收入和低排放低收入四个不同区域,利用面板数据模型分析了我国二氧化碳排放的EKC曲线及影响因素.实证结果表明,除高排放低收入地区外,其余区域的经济发展水平与二氧化碳排放量都存在倒＂U＂型关系,EKC曲线假说成立.能源强度、产业结构、城市化和国际贸易水平等对我国的二氧化碳排放具有显著的影响.     

安徽居民生活能源消费碳排放测度及影响因素分析

随着我国社会经济发展、城市化进程加快和人口数量增长,居民直接能源消费人均二氧化碳排放量持续走高,雾霾影响人们生活.文章根据IPCC碳排放计算指南中的计算公式和二氧化碳排放系数缺省值,建立了居民直接能源消费二氧化碳排放计算模型,测算出2005-2013年安徽省居民直接能源消费二氧化碳排放量,接着对碳排放的影响因素进行了实证分析,最后提出了相应的二氧化碳减排对策措施.     

中国能源消耗与废气排放关系研究

采用LMDI法分析了影响我国能源消耗量和二氧化碳排放的因素,结果显示工业产出效应是导致我国能源消耗量和二氧化碳排放增长的主要因素,工业结构调整没有明显影响能源消耗量的变化;节能技术的应用大大降低了能源的消耗,但环保技术没有广泛使用,产业在区域的调整并未使得二氧化碳的排放得以降低;基于向量误差修正模型研究了工业产出、能源消耗、废气排放之间的关系;研究显示废气排放量增长率呈现波动特点的多少主要由生产过程中的能源决定,能源的消耗量具有一定的稳定性.     

福建省能源消费的二氧化碳排放与结构分析

基于能源消费统计数据,利用《IPCC 2006国家温室气体清单指南》推荐的基准方法,对1997—2007年福建省能源消费结构、能源消费的二氧化碳(CO2)排放量、产业的CO2排放分布、CO2排放强度进行计算并分析.结果表明:1997—2007年福建省能源消费总量和CO2排放量均呈显著上升趋势;在各产业部门中,以工业为主的第二产业是能源消费和CO2排放的主体,在CO2排放总量中所占的比重近年来有加大的趋势,第一、第三产业和生活消费CO2排放所占比重都有所减小;1997—2007年福建省CO2排放强度和人均CO2排放量都有增长的趋势.     

长江经济带碳排放脱钩状态及其驱动因素研究

CO_2排放量与经济发展之间的动态关系是低碳经济建设中的重要指标.长江经济带是我国"三大支撑带"之一,对长江经济带CO_2排放与经济发展之间的动态关系进行研究非常必要.基于Tapio脱钩模型和改进的加权因素分解模型,对长江经济带1995~2013年经济发展与能源消费起源CO_2排放之间的脱钩关系及其驱动因素进行了研究,得到以下结论:长江经济带三次产业能源消费起源CO_2排放量约占全国排放总量的三分之一,1995~2012年间CO_2排放总量逐年增加,2013年稍有下降,第二产业是CO_2主要排放源,占三次产业CO_2排放总量的80%左右;1996~2013年,长江经济带CO_2排放与经济发展之间动态关系在大多数年份处于弱脱钩状态,少数年份出现了强脱钩和扩张性负脱钩状态;经济因素是阻碍CO_2排放脱钩的最主要因素,能源强度因素是促进CO_2脱钩的最主要因素,结构因素对CO_2脱钩也起阻碍作用,碳排放系数因素影响不稳定.     

北京市产业部门的CO_2排放特征分析

以能源消费的统计数据为基础,利用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》推荐的基准方法,对1997-2012年北京市能源消费的CO2排放量、产业的CO2排放分布、CO2排放强度等进行计算并分析.结果表明:(1)1997-2012年北京市能源消费总量和CO2排放量总体均呈上升趋势.(2)在各产业部门中,第三产业的CO2排放量显著增加,已经超过第二产业成为北京市能源消费和CO2排放的主体.(3)1997-2012年北京市CO2排放强度明显降低;人均CO2排放量虽在2007年后有所降低,但仍维持在较高水平.     

我国经济增长、能源消费与二氧化碳排放实证分析

对我国的经济增长与能源消费、二氧化碳排放等的关系进行实证研究在当前具有十分重要的意义.采用SPSS软件建立的回归模型,对未来十年我国的二氧化碳排放量及排放强度进行了估计:我国未来的二氧化碳排放总量仍然会有很大增幅,并且二氧化碳排放效率在短期内不会有明显的改善.     

我国碳排放影响因素研究

通过建立协整模型和状态空间模型,研究了碳排放及其主要影响因素人口、城镇化水平、能源结构、能源强度、经济发展水平(GDP)、产业结构和能源价格之间的协整关系和各影响因素对碳排放影响的变动性特征.结果表明,碳排放与人口、城镇化水平等各因素之间存在长期的均衡关系.另外,碳排放弹性系数具有明显的波动性特征,说明各因素在具体年份对碳排放的影响带有制度变迁和政策调整等因素的影响痕迹.最后依据研究结果,结合我国现实情况和社会经济发展规律,提出了我国社会经济发展建设性政策建议.     

广东省工业经济能源消费碳排放的LMDI分析

我国工业经济能源消费是碳排放的主要来源．以广东省为例,从碳排放总量和碳排放强度等指标分析了1990—2011年广东省工业经济能源消费碳排放的现状与特征;用LMDI分解技术,将广东省工业经济能源消费碳排放因素分解为能源结构效应、能源强度效应、经济增长效应和人口规模效应4种因素;定量分析表明：经济增长效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导促进因素,人口规模效应为次主导促进因素;能源强度效应是广东省工业经济能源消费碳排放增长的主导抑制因素,能源结构效应是次主导抑制因素．     

低碳约束下中、蒙、俄3国能源效率评价

 作为“一带一路”沿线主要国家，中、蒙、俄3国共同组成中蒙俄经济走廊带。以中、蒙、俄能源效率为主要研究内容，利用2000-2014年3国能源和环境数据，考察3国能源利用和环境状况，运用结合窗口模型的超效率DEA（data envelopment analysis）模型测算包含碳排放约束的三国全要素能源效率，并回归分析其影响因素。能源效率研究结果表明，中国的能源消耗和CO₂排放量均大于俄罗斯和蒙古国；中、蒙两国能源消费与CO₂排放关系密切；2004-2009年俄罗斯的单要素和全要素能源效率均高于中国和蒙古国，而2010-2014年中国的单要素和全要素能源效率均高于俄罗斯和蒙古国。造成能效差异的主要原因为：经济发展、能源贸易增加对能源效率的提高有积极作用，煤炭等高耗能能源的投入及工业在产业中占比的增加对能源效率产生负向影响。     

我国产业结构演进对碳减排的贡献程度

为定量测算产业结构对碳减排的贡献程度,根据2000—2009年的GDP相关数据,在产业结构自然演进情景下,采用因素分析模型和时间序列模型,预测2020年的GDP相关数据,并测算各产业增加值所占GDP的比重及能源强度。结果显示:自然演进情景下产业结构对2020年实现全国碳减排目标的贡献率仅为35.86%。基于产业结构自然演进下无法实现碳减排目标的现实,拟定产业结构加快调整情景。比较分析两种情景所得数据,结果表明产业结构调整必须结合其他影响能源强度的因素共同作用才能达到减排目标。该研究为制定有效的碳减排措施提供了参考。     

安徽省能源消费碳排放足迹的动态变化及因素分解

文章采用生态足迹模型与因素分解分析模型,定量分析了1995-2008年安徽省能源消费碳排放足迹的变动趋势、生态效应以及影响因素.结果表明:近15 a安徽省碳排放足迹呈上升态势,煤炭足迹在其中占主导地位;碳足迹强度呈幂指数衰减,而碳足迹生态压力不断上升,说明碳排放对自然生态系统的压力逐渐增大.因素分解结果显示,经济增长效...     

基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究

通过对江西省1995-2012年的时间序列数据进行回归,利用IPAT模型对未来江西省碳排放峰值出现时间进行预测。可以发现,技术进步对峰值的影响较为重要。按照江西省目前发展趋势,若经济社会发展的同时保持能源强度和碳排放强度合理下降,江西省的峰值到达时间约在2032-2035年之间。因此,保持能源强度和碳排放强度的不断下降对江西省尽快出现碳排放峰值至关重要,健全应对气候变化机制、调整产业结构、优化能源结构、提高清洁能源消费比重应成为江西省今后的重点工作任务。     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.     

我国城镇化进程中低碳转型的研究

近年来城镇化的快速推进对于我国的经济发展起着十分重要的作用,但是随着城镇化进程的加快也产生了一些负面效应。基于2001～2012年我国各省市面板数据,利用改进的STIRPAT模型对我国碳排放量影响因素进行了实证分析,分析表明;总体上,我国城镇化对碳排放有正向作用,但城镇化对碳排放的影响存在区域差异性。同时,能源强度对碳排放的影响不太显著,产业结构对碳排放的影响也存在区域差异,政府政策支持对碳排放起反向作用。     

西安市产业结构演进与碳排放关联效应研究

利用Eviews软件分析西安市产业结构层次系数与碳排放强度的关系,利用相关模型对西安市产业结构演进与碳排放关联效应的分析表明：①西安市的工业碳排放与经济发展存在密切关联关系;②产业结构的演进与高级化过程具有碳减排效应;③西安产业结构多元化发展中存在能源消费增速效应;④产业结构演进对单位产出能耗下降的推动作用较明显;⑤能源结构对碳排放具有决定作用,加快能源消费结构的变化是控制碳排放量的重要措施．