CO_2排放与电力消费因果关系研究——基于面板数据

通过STIRPAT模型以及中国30个省级行政区1997—2015年的面板数据研究电力消费与CO_2排放之间的因果关系。结果表明,CO_2排放、电力消费占比、能源强度、GDP都与人口之间存在长期的均衡关系,且电力消费占比、GDP与CO_2排放负相关,能源强度、人口与CO_2排放正相关。格兰杰因果关系检验表明,CO_2排放与电力消费占比、CO_2排放与能源强度及电力消费与能源强度之间存在双向的因果关系,GDP是CO_2排放的格兰杰原因,而人口的检验并不显著。最后根据研究结果对我国节能减排政策提出建议。     

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。     

我国天然气消费影响因素研究——基于协整分析和误差修正模型

通过对我国天然气消费和GDP、能源效率、能源消费结构之间的协整关系以及Granger因果关系检验,得出我国天然气消费与GDP之间存在长期协整关系,而天然气消费与能源效率、能源消费结构两者之间不存在长期协整性。从误差修正模型的动态分析来看,GDP对天然气的短期波动影响与长期影响效应作用相当,能源效率对天然气的短期消费波动呈负向影响,能源消费结构对天然气的短期消费波动有巨大正向影响。     

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。     

山东省能源消费、产业结构和经济发展关系实证研究

基于1980—2011年统计数据,对山东省能源消费、产业结构和经济发展时间序列进行协整分析和Granger因果关系检验,并运用脉冲反应和方差分解分析了序列间的动态变化.结果表明:山东省产业结构和经济发展对能源消费的长期均衡影响效应分别为2.601 2和0.635 7.经济增长对产业结构存在着单向因果关系,产业结构对能源消费也有单向因果关系.     

基于面板数据的中国三大区域天然气消费影响因素比较分析

基于天然气消费影响因素的定性分析及消费方程,构建了天然气消费与影响因素之间的地区面板数据模型,通过对东、中、西部地区的定量计算得出了影响因素的区域性差异。从长期来看,东部天然气平均自发消费水平高于中、西部,能源消耗强度的影响效应高于其他两区;中部能源消费结构影响效应高于其他两区;西部GDP、产业结构影响效应高于其他两区。从短期来看,三个地区GDP、产业结构、能源消费结构、能源消耗强度的短期波动对天然气消费量的短期波动均有影响,且短期效应比长期效应更显著。从偏离长期均衡的调整力度来看,东部地区最强,其次是西部,最弱的是中部。     

基于向量自回归模型的碳排放强度影响因素的实证研究

碳排放对全球气候变化有重要影响,探究碳排放强度与产业结构升级、能源强度、能源加工转换效率及经济增长的关联性有利于制定碳减排政策,发展低碳经济.通过采用向量自回归模型,运用Johansen协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解实证研究了我国碳排放强度与产业结构升级、能源强度、能源加工转换效率及经济增...     

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。     

基于LMDI的贵州生活能源碳排放特征及效应研究

研究居民生活能源消费碳排放变化趋势及影响因素对科学节能减排和应对气候变化具有重要指导意义。本文根据贵州省1995—2016年居民人均生活能源消费数据,对其居民人均生活能源消费碳排放进行计算,并运用LMDI模型进行因素分解。分析结果表明:(1)1995—2016年贵州省人均生活用能总体呈上升趋势,期间从247.64 kg标准煤/人上升到394.15 kg标准煤/人,其增长率为51%。(2)1995—2016年贵州省人均生活碳排放呈波动性变化,期间从614.57 kg CO_2增加到863.71 kg CO_2,其增长率为41%。(3)1995—2016年贵州省生活能源结构与碳排放结构未发生根本性变化,仍以煤电为主。(4)1995—2016年经济增长是影响贵州省人均生活能源消费及碳排放的主要因素。(5)在1995—2016年因素分解中,人口因素在一定程度上对碳排放起推动作用,而碳排放强度与消费强度对碳排放起抑制作用。     

基于VAR模型的安徽省地方财政支农支出与农村居民消费关系研究

基于安徽省1999—2018年财政支农支出与农村居民人均消费支出的数据,采用单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验等方法,分析安徽省财政支农支出与农村居民消费的关系.结果发现,两者之间存在着长期稳定的均衡关系,即长期来看安徽省财政支农支出的增加对农村居民消费具有较为显著的挤入作用.建议加大安徽省财政支农支出,鼓励农村...     

基于STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——来自蚌埠市的例证

基于蚌埠市2006—2014年的时间序列数据,利用STIRPAT模型对蚌埠市碳排放的驱动因子进行实证分析.研究结果表明,城镇建成区面积、城市人口数量、人均GDP和重工业比重是影响蚌埠市碳排放量增加的驱动因子,其中城镇建成区面积是首要诱因;能源强度和能源结构是制约碳排放量增加的因子,其中能源强度的制约作用远远大于能源结构.     

我国经济增长与石油、天然气消费关系实证研究——基于协整分析及Granger因果检验

为研究我国经济增长与石油、天然气消费之间的具体影响效应,在对1996—2013年我国GDP和石油、天然气消费量数据进行分类统计的基础上,利用协整检验和误差修正模型以及Granger因果关系对其作了系统分析。检验结果表明,我国经济增长与石油、天然气消费存在长期均衡性,但经济的短期波动是造成石油、天然气消费短期波动的一个重要因素,且经济增长对天然气消费的影响力度比石油大,Granger因果关系检验表明经济增长是引起石油、天然气消费的单向原因。为此,在今后经济发展过程中要重点关注经济增长对天然气消费造成的影响,石油公司也可据此制定相应的对应措施,以避免经济增长对资源造成不必要的浪费。     

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。     

“三条主线”构建国家能源新体系

<正>当前,全球对温室气体排放引起的气候变化问题已经形成共识,并达成了二氧化碳减排的约束性政府间协议。我国政府承诺,到2020年非化石能源消费比重达到15%,2030年前后碳排放达到峰值,2050年非化石能源消费比重达到50%。然而,中国科学院专家研究分析认为,2050年目标难     

山东省碳排放强度预测研究

节能减排是当前中国可持续发展的重要内容之一,研究山东省碳排放强度波动状况,有利于针对性地降低山东省的碳排放强度.采用情景分析法,预测了不同情景下2015年山东省的GDP和一次能源消费总量,并构建基于转移矩阵的马尔可夫模型对山东省2015年能源消费结构进行预测,在此基础上研究6种不同情景下山东省碳排放强度的状况.研究结果表明：优化能源结构和强化政府能源监管是降低山东省碳排放强度的有效措施.     

区域人均生态足迹的时序变化——以武汉市为例

运用生态足迹模型及方法,利用武汉市2001—2010年的生物资源及能源消费统计数据,计算武汉市生物资源、能源人均生态足迹,并结合相关指标分析其变化趋势及原因,对未来武汉市可持续发展提出对策建议.研究结果表明:十年来,武汉市人均生物资源生态足迹变化不大,基本稳定在0.75 hm2左右,但人均生态足迹与人均能源生态足迹均呈上升趋势,分别由2001年的1.58 hm2和0.90 hm2上涨至2010年的2.43 hm2和1.65 hm2.能源消耗量的日益增加是导致武汉市人均生态足迹上涨的主要原因.近几年,虽然人均GDP增长和人均能源生态足迹仍然表现出较明显的相关性,但万元GDP生态足迹的下降反映该市能源利用率有所提高,能源消耗增幅低于GDP增幅.     

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。     

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。     

黑龙江省碳排放变化特征及人均收入对其影响分析

运用碳排放估算模型,测算了黑龙江省2000~2014年能源消费的碳排放量.基于碳排放估算方法与STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、城市化率、经济发展水平、人口总量、人均收入、产业结构对碳排放量有正向驱动作用,能源结构对碳排放对碳排放的促进作用最强,因此调整优化产业结构,开发新能源,促进科技创新是实现黑龙江省发展低碳经济的必经之路.     

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。