中国能源消费碳排放动态变化及EKC实证检验分析

基于IPCC方法,核算并分析中国省域能源消费碳排放的时空动态变化,采用EKC模型检验各省能源消费碳排放与经济增长之间的关系,并对曲线进行分析。结果表明:1995—2016年中国能源消费人均碳排放量由3.15 t·人~(-1)增至9.21 t·人~(-1),增长近3倍。人均碳排放和人均GDP存在明显地域分布和空间分类差异,北方表现为高—高、高—低型,呈显著正向增长,南方表现为低—高、低—低型,碳排放呈负增长。经济增长是碳排放增加的主要原因,能源强度和能源消费结构对碳排放增加起正向效应。中国碳排放与经济增长的EKC曲线呈倒U型并处于倒U型曲线上升阶段后期,自西北向东南EKC曲线呈倒U型曲线上升阶段—上升阶段后期—下降阶段。中国低碳减排任务应协调区域差异,制定符合实际的减排措施,实现经济绿色发展。     

基于STIRPAT模型的长株潭城市群交通碳排放的影响因素及其区域差异

为探究旅游发展和城市化进程中长株潭城市群交通碳排放的影响因素,采用"自下而上"的方法测算2005—2016年长株潭城市群交通碳排放量,利用STIRPAT模型及岭回归方法对长株潭城市群接待旅游人数、人均旅游收入、城镇化水平、单位GDP能耗及城镇化水平与其他因素的交互项与交通碳排放间的关系进行估计。结果显示:(1)长株潭地区的交通碳排放保持较高速持续增长,节能减排压力大;(2)人均旅游收入和接待旅游人数是促进长株潭城市群交通碳排放的主要影响因素,其次是城镇化水平,单位GDP能耗对交通碳排放有较明显的抑制作用;(3)城镇化水平与单位GDP能耗的交互项对长株潭城市群交通碳排放有抑制作用,而城镇化水平与接待旅游人数及人均旅游收入的交互项对长株潭城市群交通碳排放的促进作用较强。     

基于STIRPAT模型的区域城市化碳排放影响因素差异分析

研究7种不同城市化因素对二氧化碳排放的影响,包括人口\,经济\,能源强度\,能源结构\,能源清洁度,服务水平和研发强度,采用基于FE-DK回归模型的STIRPAT模型来评估不同元素对中国三大区域(高度城市化\,发展中城市化和城市化相对落后区域)的碳排放影响。结果表明,服务业水平在高度城市化地区的产业发展中发挥着越来越重要的作用。此外,发展中的城市化地区人口因素的影响高于其他2个地区。同时,在城市化相对落后地区,提高化石燃料的使用效率比其他地区更为重要。总体而言,经济城市化是影响3个地区碳排放的最重要影响因素。具体的解决方案取决于不同区域的具体情况。     

基于熵值法和线性加权模型的承德市新型城镇化路径研究

基于承德市2006—2015年的时间序列数据,采用熵值法和线性加权模型对其新型城镇化路径进行实证研究.结果表明,环保、经济、人类系统和社会建设水平在推进新型城镇化进程中所占地位和影响力度不同.其中人类系统发展水平是加速新型城镇化进程的主要因素和薄弱环节,特别是户籍人口城镇化率和常住人口城镇化率影响最为突出.     

基于STIRPAT模型的河南省建筑碳排放影响因素分析

利用能源消耗量和能源碳排放系数计算运行阶段建筑碳排放量,构建环境影响评估模型STIRPAT对建筑碳排放影响因素进行分析,并对河南省2010—2019年建筑碳排放影响因素进行实证研究。研究结果表明,研究期间河南省建筑碳排放增长了1.06倍;常住人口数量是建筑碳排放最大的影响因素;单位建筑面积碳排放量、城镇化率、人均GDP和第三产业增加值四个因素与常住人口相对比,对建筑碳排放影响较小,但由于各因素均有不同程度的增长,综合导致碳排放量的增加。在区域低碳减排的目标下,保持经济正常增长的前提下,可以从降低人们能源消耗和技术的维度探索低碳减排的措施。     

山东省交通运输业低碳化发展评价与优化研究

交通运输业作为国民经济基础性行业,已成为碳排放增长最快的部门之一,发展低碳交通运输体系对节能减排具有重要意义。运用排放系数法测算了2000—2016年山东省交通运输业的碳排放量,并建立了因素分解模型,探讨影响碳排放的因素的作用机理和排放特征。研究表明:(1)人口、城镇化率、交通能源消费结构对碳排放增长有一定的正效应;(2)第三产业产值在整个产值中的比重对碳排放的影响不稳定;(3)能源强度和经济产出是主导的正向因子;交通运输业产值在第三产业产值的比重对碳排放有负向抑制作用。最后基于以上研究结果提出改善能源结构、提高能源效率和建设现代低碳交通运输体系的政策建议。     

金融水平对经济增长影响的区域性差异

基于2008—2018年我国除香港、澳门、台湾外的其它31个省份的面板数据,利用面板分位数模型检验金融水平对经济增长影响存在的区域差异．实证结果表明,扩大金融发展规模可以促进经济向前发展,且促进程度随经济分位数的扩大明显呈现出区域差异性;金融效率提升对经济发展表现为金融效率的抑制作用．研究发现,产业结构在我国东部地区对经济发展呈高分位抑制作用,科技水平影响经济高质量发展的程度呈东、中、西部地区依次递减趋势,城镇化水平对经济增长起到扩大作用,但西部地区扩大作用随经济分位点的变大而变小．因此,地方政府应扩大金融规模,加大科技投入,分区域提升金融效率,优化产业结构,有针对性地提高城镇化水平,以此更好地促进经济发展．     

西北地区可再生能源与碳排放关系的实证研究

为研究西北五省区二氧化碳排放与可再生能源的关系,通过收集陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆5个省区1995—2014年的数据,对人均碳排放进行测算,建立面板均衡模型,运用单位根检验、面板协整检验和完全修正最小二乘回归法,探索可再生能源消费与二氧化碳排放之间的长期均衡关系;之后利用格兰杰因果关系检验,验证二者之间的动态因果关系。研究结果表明,西北地区可再生能源消费与人均二氧化碳、人均GDP间均存在双向因果关系,长期均衡模型的系数显示,可再生能源消费的增加会促进碳排放的降低,而人均GDP表现出相反的作用。因此,西北五省区的政府应该鼓励可再生能源消费,充分发挥地区可再生能源存储和开发优势,有助于早日实现西北区域的减排目标。     

探讨城镇化与生态环境质量的关系

我国城镇化发展会给生态环境质量带来一定压力,改善生态环境质量能够加快城镇化进程。本文主要对城镇化与生态环境质量之间的关系进行分析,总结了城镇化与生态环境的内容,并详细阐述了两者之间的相互作用,例如城镇化对生态环境质量的影响、城镇化与生态环境质量相互作用关系的体现、生态环境质量指标。     

东北三省的碳排放分析及预测——基于STIRPAT模型

通过对东北三省1999~2014年的碳排放进行测算分析,利用STIRPAT模型,运用最小二乘法和主成分分析方法,探究东北三省的碳排放影响因素;并设置基准和低碳情景预测2020年、2030年东北三省的碳排放量.结果表明:(1)人口总量、城镇化率、人均地区生产总值、二产增值比对东北三省的碳排放起正向推动作用,其中人口总量对碳排放量的促进作用最大,而能源强度对碳排放起抑制作用;(2)经过情景预测分析:2020年基准情景下,黑龙江省、吉林省和辽宁省的碳排放强度分别为0.41、0.54、0.48;2030年在基准情景下黑龙江省、吉林省和辽宁省三省的碳排放强度分别为0.31、0.62、0.41.     

基于STIRPAT模型北京市交通碳排放影响因素研究

随着经济的不断发展,交通碳排放已经成为了城市碳排放的主要来源之一,引起了极大关注。现有研究主要集中在国家层面,而对于市级层面的交通研究较少。为了深入探究影响市级单位交通碳排放的因素,缓解交通业所带来的环境和能源压力,研究引入新变量能源价格,通过构建STIRPAT模型,采用PLS分析方法分析了1997—2014年北京市交通碳排放的影响因素。结果显示,经济发展与人口规模的扩张是影响北京市交通碳排放的主要驱动因素,能源价格的提高对交通碳排放有明显的抑制作用,民用汽车拥有量、客运周转量和货运周转量的上升使得交通碳排放显著增加,而能源强度的提高对降低碳排放的影响较小。基于以上分析结果,对降低北京市交通碳排放提出合理化政策建议。     

基于LMDI的北上津区域能源消费碳排放影响因素分析及脱钩效应研究

基于2005—2018年能源消费与经济增长的数据,利用对数平均迪氏指数(LMDI)分解分析模型探究北上津能源消费碳排放的影响因素,并利用Tapio脱钩模型研究北上津经济发展与碳排放的脱钩关系。结果显示：经济发展水平和人口规模拉动能源消费碳排放,能源强度和能源结构抑制能源消费碳排放;北上津的经济发展与碳排放大部分年份呈现弱脱钩,少数年份呈现强脱钩,但经济发展与能源消费碳排放之间的脱钩关系愈发明显。研究结果提示,未来北上津应该转变经济增长方式、加强能源技术创新、优化能源结构。     

低碳经济下东部地区石油消费影响因素研究——基于面板数据模型的定量分析

基于石油消费影响因素定性分析,将碳排放量和城市人口密度作为低碳环境和城市化水平对石油消费的影响因素,构建了低碳经济背景下石油消费与影响因素之间的地区面板数据模型。定量分析了人均GDP、产业结构、城市人口密度、能源利用效率、碳排放量对石油消费的影响效应。由分析结果得出,无论是从长期均衡效应还是短期波动效应来说,产业结构、城市人口密度、碳排放量对石油消费起正相关作用,而人均GDP、能源效率对石油消费起负相关作用。其中,人均GDP、城市人口密度、碳排放量的短期效应大,而产业结构、能源效率的长期效应大。针对上述结果,提出了东部地区短期内应加强第三产业发展、实施石油储备、碳减排等措施,而长期应制定完善产业结构和提高能源效率的宏观政策。     

哈尔滨市人口城镇化与经济发展水平县域格局研究

以《哈尔滨市统计年鉴2010》为基础,使用人均GDP和城镇化水平两个指标,对哈尔滨市及所辖8区3市7县的人口城镇化和经济发展水平关系、空间格局进行分析研究。使用ArcGIS软件对其格局聚类分析,寻找哈尔滨市各县域城镇化与经济发展水平之间关系差距的原因,提出相应协调发展的对策,为哈尔滨市的县域经济健康发展提供依据。     

城市化发展对吉林省碳排放的影响分析

碳排放的增加促进温室效应,影响了生态发展和人类的正常生活,因此减少碳排放越来越受到国际重视,而对于我国建设低碳城市是现阶段城市建设的主要目标.基于吉林省1998—2012年碳排放时间序列数据,利用STIRPAT模型,通过主成分分析法分析人口总量,城市化率,能源强度,人均可支配收入,工业增产值对碳排放的影响.结果表明,人口总数对碳排放的促进作用最强,其次是城镇可支配收入,能源强度是唯一对碳排放起抑制作用的影响因素,但是相对于人口的促进作用仍然很弱,所以总体碳排放仍然呈不断增加的趋势.进一步分析得出城市化率与碳排放之间在现阶段还未出现环境库兹尼茨曲线关系,说明了碳排放量仍然还会持续增加.     

中国高耗能行业碳排放脱钩关系及影响因素研究

利用Tapio脱钩模型对高耗能行业2000—2015年的产业增加值与碳排放的脱钩关系进行了研究,然后利用LMDI分解模型分析了高耗能行业的碳排放的影响因素。研究结果显示:中国高耗能行业的脱钩状况大体上呈现出从扩张性负脱钩不断向弱脱钩发展的良好态势;能源强度影响因子和产业活动影响因子分别对抑制和促进高耗能行业碳排放发挥关键作用,产业规模影响因子对碳排放的促进作用仅次于产业活动影响因子,能源结构影响因子和产业结构影响因子对高耗能行业碳排放的促进作用较弱。基于以上研究结果,提出了相应的政策建议。     

中国省域农田生态系统碳排放时空差异及公平性研究

近些年全球变暖的情况愈演愈烈气候变化成为了全世界普遍关注的问题,本研究利用2003—2016年我国31个省(市、区)农田生态系统碳排放量、碳吸收量数据,分析了碳排放总量、省域碳排放强度、人均、地均碳排放量的时空变化,从生态承载力系数、经济贡献系数两个方面,分析了各省域间农田生态系统碳排放的公平性。研究结果表明:①2003—2016年我国农田生态系统碳排放并没有得到很好的控制,碳排放量大的地区已经由中南、西南、华北地区逐步蔓延到了西北、东北地区。②从碳排放强度角度分析,我国农田生态系统GDP增加速度大于碳排放量的增加速度,说明我国经济的快速增长并未引起农田生态系统CO2的大量排放;从人均碳排放量来看,由2003年的1.63 t/人增加到2016年的2.21 t/人,其中增长较快的地区主要集中在东北地区和西北地区;增长量最大的新疆,增长了99.34 kg/人,上海市出现了减少现象,人均碳排放减少了11.17 kg/人;从地均碳排放来看,由2003年的1.95 kg/m2增加到2016年的2.43 kg/m2,呈现下降趋势的只有北京、上海两市,研究区内其他29个省(市、区)的农田生态统地均碳排放均呈上升趋势,其中增长量最大的广东省,增加了45.55 g/m2;③我国西南和东北地区生态承载系数相对其它地区较高,研究区的经济贡献系数在0.230～16.752之间,基于2016年生态承载系数和经济贡献系数之间存在差异,将我国31个省(市、区)可以分为3种类型:北京等4市5省1区属于"高—低"型地区;吉林等4省1区属于"低—高"型地区;河北等13个省3区属于"低—低"型地区。     

求粗糙集正域POSc(D)的表上作业法

给出了一种非常简洁的求POSC(D)的表上作业方法,此法不仅无须分别求出U/IND(C)和U/IND(D),而且省略了U/IND(C)和U/IND(D)之间的比较及求交的程序;最后,应用这一方法研究了评价和预测问题中各因素的合理赋权问题,对中国区域生态水平评价问题进行了权重挖掘,按照所得权重给出了新的评价结果.     

黑龙江省碳排放量影响因素研究

黑龙江省作为我国的农业、工业以及林业大省,在多个产业发展方面以及城镇化建设的进程上都取得了很大的成果.但在经济效益提升,人们生活质量提高的状况下,碳排放过量也逐渐显露出来.以2014—2018年黑龙江省相关数据为研究对象,通过扩充的STIRPAT模型分析碳排放量的影响因素.     

生态文明视阈下河南省城镇化建设研究

河南城镇化发展面临经济发展水平低,区域经济发展差异大,城镇布局不平衡,城市生态脆弱等问题。河南的资源环境条件和发展现状决定了传统的城镇化道路不可持续,必须走新型城镇化道路。新型城镇化是生态文明贯穿全过程的城镇化,河南的城镇化建设要坚持节地节能、生态环保,提高城镇综合承载能力,加快建设绿色低碳、和谐宜居的新型城镇。