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.     

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．     

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.     

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。     

基于完全因素分解模型的中国生产性能源消费量变动的实证研究

本文应用完全因素分解模型对中国1985年到2008年生产性能源消费量的变动进行分解。生产性能源消费指排除生活能源消费的用于各行业生产所投入的能源消费。能源消费量的变动分解为三种效应：由于整体经济的增长带来的经济规模效应、产业结构变动带来的结构效应和技术进步的效率效应。创新之处在于应用因素分解模型进行能源消费量变动的研究。 实证结果表明：24年来,实际GDP带来的经济规模效应是使得能源消费不断上升的最主要因素,效率效应的作用与经济规模效应相反,对于控制能源消费的增长起到了较大并且积极的作用,产业结构的调整对能源消费的控制并没有起到积极的作用。     

中国生产性能源消费量变动的实证研究

应用完全因素分解模型对中国1985年到2008年生产性能源消费量的变动进行分解。能源消费量的变动分解为三种效应:由于整体经济的增长带来的经济规模效应、产业结构变动带来的结构效应和技术进步的效率效应。实证结果表明:24年来,实际GDP带来的经济规模效应是使得能源消费不断上升的最主要因素;效率效应的作用与经济规模效应相反,效率效应对于控制能源消费的增长起到了较大并且积极的作用;产业结构的调整对能源消费的控制并没有起到积极的作用。     

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...     

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...     

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。     

煤炭型城市工业碳排放对驱动因素的响应研究

以平顶山市为例,探讨了煤炭型城市工业碳排放的影响因素,及工业碳排放对其影响因素地动态响应特征.根据扩展的Kaya恒等式将影响工业碳排放地因素分为能源碳强度、能源利用效率、产业结构和经济发展四个因素.用脉冲响应函数分析工业碳排放对自身及四个影响因素冲击地动态响应,用方差分解模型定量分析工业碳排放自身和四种影响因素地贡献度.结果显示,能源碳强度和能源利用效率的冲击效应值为负,工业产值占比地冲击效应类似于正弦曲线,GDP和工业碳排放自身的冲击效应为正.工业产值占比对工业碳排放的推动作用最大,接下来依次为工业碳排放自身因素、能源强度、GDP、碳排放系数.