中国2005—2010年二氧化碳排放强度下降的结构分解分析

本文以2005年和2010年的投入产出表为基础,核算了中国二氧化碳排放强度的变化。结果表明,2005年二氧化碳排放总量678964．38万t,强度每万元3．67t。2010年二氧化碳排放总量930194．96万t,强度每万元3．27t（2005年价格）。5年间,二氧化碳排放强度降低了11％。在此基础上进一步构建结构分解分析模型,将促使二氧化碳排放强度的降低的因素分解为4种效应,即能源效率因素、能源结构因素、经济结构效应和经济增长方式效应。计量结果表明,部门单位产出能源消费强度变化和能源消费结构变化是造成二氧化碳排放强度下降的因素,其中尤以前者的影响最为显著。而经济增长方式变化和经济结构变化是促使二氧化碳排放强度上升的因素,并且前者的影响更为显著。     

城市能源消费碳排放特征及其机理分析 ——以广州市为例

采用表观能源消费数据进行分能源品种和分行业类型的碳排放总量核算,利用基于IDA理论和Kaya恒等式的LMDI模型对碳排放总量变化进行多要素的分解分析,在解析人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应对碳排放影响机理的同时,进一步纳入人口结构性因素、产业结构性因素和能源结构性因素对碳排放的影响。以广州市为例,对其2003—2013年产业活动和居民消费2个部门碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个影响因子在2003—2005、2005—2010和2010—2013年3个不同发展阶段的作用机理,主要研究结论如下：1）广州市能源消费及其碳排放前期以煤炭为主,近年来以石油为主,同时外购电力对广州市的能源消费结构优化影响显著。2）各影响因子对广州市碳排放总量变化的作用机理与影响机制在3个发展阶段各不相同,不同发展阶段的发展措施和政策背景对于各个影响因子的碳排放效应影响显著。3）总体分析,经济产出效应和人口规模效应是产业部门碳排放增长的最主要贡献因子;工业能源消费强度效应、工业能源消费结构效应和经济结构效应是遏制产业部门碳排放增长的最主要贡献因子。城镇居民收入效应是居民消费碳排放增长的最主要贡献因子,城镇居民能源消费强度效应是遏制居民消费碳排放增长的最主要贡献因子。     

基于结构分解法的北京能源碳排放增量分析(英文)

确保减碳的首要任务是定量测度化石能源消费碳排放的增量影响因素及其大小。为分析北京市1997-2007年的碳排放增量,本文构建了一个扩展的(调入、进口)竞争型经济—能源—碳排放投入产出模型,从整体特征、不同产业、工业行业3个方面,对1997-2007年北京能源消费的碳排放增量进行了结构分解。分析发现:经济规模增长要素(消费、投资、调出和出口等)是拉动碳排放增长的主导因素,能源强度变动效应却是碳减排的决定性因素;在规模扩张因素中,消费和调出超过投资和出口,是碳排放增长的主要贡献者;2002以来新一轮"高碳"特征的工业化导致CO2排量呈急增之势;产业结构调整、三产比重最大使得服务业成为碳排放增长的最大部门,但工业排放的增长却后来居上;碳增排的重点行业是高能耗业,而碳减排的却是能源工业;两时段各效应在不同产业、不同工业行业的影响方向和大小不一。     

1990―2010年广东省能源消费的碳排放驱动因素分析

能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。     

我国制造业能源强度的影响因素分析

基于2003-2007年28个制造业能源消费数据,发现制度因素、能源结构、企业规模显著影响我国制造业能源强度,产业的经济开放度和市场化水平越高、煤炭消费比重越低、企业规模越大越有利于降低产业的能源强度。研究还发现,这几类因素对高耗能产业和低耗能产业能源强度的影响存在差异,对于高耗能产业,应着重提高经济开放度,降低煤炭消费比重,提高地理集聚度;对于低耗能产业,应努力降低国有化比重,发展技术含量高的重点产业、提高企业规模。     

基于工业结构特征的中国地区能源消费强度差异分析

本文从工业结构演变的角度分析地区能源消费强度差异,利用工业特征偏向指数对地区能源消费强度与工业结构之间的关系进行了定量分析,并通过建立地区能源消费强度影响因素的回归分析模型,重点考察了近几年中国地区工业结构能源消耗特征演变对地区能源消费强度差异的影响。研究表明,近几年来中国工业结构能耗特征的变化,对地区能源消费强度差异有重要影响。在中西部地区发挥资源和成本优势、大规模承接东部沿海地区产业转移的过程中,呈现出中西部地区工业结构高耗能化、东部地区工业结构低耗能化的演进态势,而高耗能的工业结构决定了较高的能源消费强度。政府在制定节能减排政策、进行节能目标分解时,要正确认识中西部地区工业结构演变的客观规律与发展阶段,根据各地区能源消费强度的变化特点,制定有区别的区域节能目标和政策措施。     

中国能源消费与经济增长的相互演进态势及驱动因素

能源要素作为人—地关系系统的重要组成,其作用随着能源开发利用总量、能源利用结构与经济发展等随之演变。采用弹性脱钩指数和广义LMDI方法,研究了20世纪50年代以来中国能源消费与经济增长的动态关系以及能源消费增长的驱动因素。结果显示：① 中国能源消费总量与GDP增长都呈现指数型增长曲线,且两者的增长态势表现出高度的一致性,且煤炭和石油仍然是中国能源消费的主体。② 能源消费与经济增长之间的弹性脱钩状态表现出明显的阶段性特征,当前二者之间的关系整体表现为弱脱钩的相对乐观状态。③ 不同类型能源消费与经济增长的脱钩状态呈现一定的差异性。近年来伴随着能源消费的清洁化转型,天然气、一次电力和其他能源消费与经济增长之间呈现为拓张负脱钩或拓张连接状态。④ 影响能源消费增长的驱动因素中,能源强度是能源消费量降低的最主要因素;投资拉动是能源消费增长的主导因素,土地效应是推动能源消费增长不可忽视的重要因素,其贡献率为35.65%。产业结构效应、劳动力效应和能源结构效应对能源消费增长的整体贡献在15%左右。     

北京能源消费排放CO2增量的分解研究——基于IDA法的LMDI技术分析

采用IDA法的LMDI技术,全面实证研究了北京1995-2010年经济部门和生活消费因能源消耗排放二氧化碳增长的驱动因素,分析导致6大产业部门和生活消费的碳排放增量的各自效应。结论表明:拉动产业部门碳排放量增长的决定性因素是经济规模扩大,而促使碳排放减少的主要因素是能源强度降低,产业结构调整和能耗结构变化对产业碳排放变动的贡献较低;就行业而言,工业的碳减排成果最显著,其他服务业及交通运输、仓储与邮政业的增量明显;人口规模的持续扩大是导致生活消费碳排放量增加的主因,人均能耗强度加大紧随其后,但碳排放系数和生活能耗结构的变化却对减碳贡献不大。最后,针对上述分析结果,提出了北京未来节能减碳的简明政策建议。     

长吉都市区能源碳足迹测度及影响因素研究

对1999~2008年长春都市区碳足迹进行计算,采用岭回归法和脱钩指数分析了经济发展与能源消费碳足迹之间的关系。结果表明:能源消费碳足迹呈现波动变化态势,1999~2002年人均能源消费碳足迹较低,2003年后呈现快速上升态势;受支柱产业能源消费特征影响,煤炭、石油所占比例呈上升趋势;生产性和生活性碳足迹均上升,能源消费碳足迹产值呈现不均衡变化态势;经济增长是能源消费碳足迹的主要影响因素,技术进步和城镇化发展作用有限;经济增长与能源消费碳足迹之间处于相对脱钩状态。     

中国能源消费增长特征及影响因素分析

以煤炭消费为主、总量增长迅速、结构演进缓慢、使用效率低下使得中国目前能源消费调控问题面临诸多困难。本文使用多元回归模型和通径分析法确定了中国能源消费增长的主要因子及各因子的作用机理,结果发现：影响中国能源消费的主要因素按照影响程度依次为经济增长、城市化水平、对外贸易、人口总量、能源消费结构及能源利用效率,其中经济增长、人口规模扩大是直接推动中国能源消费增长的原因,而城市化水平和对外贸易规模则通过间接作用推动能源消费增长,能源消费结构的改善和能源利用效率的提高表面上看起来会引发能源消费增加,但是其间接影响都是负的,从而使得这两个因素整体上表现为减缓了能源消费增长。     

Economic development and energy efficiency in Jilin Province,China

The relationship between economic development and energy consumption is revealed by employing cointegration theory, the index decomposition method, and a log-linear regression approach based on a case study of Jilin Province, China. The results suggest： 1） the economic development and energy consumption are interdetermined, whose relationship is positive and long-term. The economic development is highly depending on the energy in Jilin Province. 2） Under the condition of other unchanged factors, the change of industrial energy efficiency contributes to the energy saving, while that of industrial structure increases the energy consumption. 3） The industrial structure change enhances the energy intensity, but the energy utility efficiency change lowers it. From the view of contribution to the energy consumption, the contribution of industrial structure was more than that of the energy utility efficiency in 2000-2011. 4） In 2000-2011, the comprehensive energy intensity change and hydroelectricity energy intensity change were related to all industrial structures＇ change, and the influencing factors about structure of oil energy intensity change were more than those of coal energy intensity change; from the impact degree, agricultural proportion decreased exerted an positive and greater effect on lowering the energy intensity of comprehensive energy and hydroelectricity, and industrial one did on coal and natural gas. Some conclusions can be drawn as follows： the major way to promote the coordinated development of the industrial economy and energy consumption is to optimize the industrial structure by increasing the proportion of the tertiary industry and low energy consumption industrial sectors and to enhance the energy utility efficiency.     

吉林省产业发展与能源效率研究(英文)

The relationship between economic development and energy consumption is revealed by employing cointegration theory, the index decomposition method, and a log-linear regression approach based on a case study of Jilin Province, China. The results suggest: 1) the economic development and energy consumption are interdetermined, whose relationship is positive and long-term. The economic development is highly depending on the energy in Jilin Province. 2) Under the condition of other unchanged factors, the change of industrial energy efficiency contributes to the energy saving, while that of industrial structure increases the energy consumption. 3) The industrial structure change enhances the energy intensity, but the energy utility efficiency change lowers it. From the view of contribution to the energy consumption, the contribution of industrial structure was more than that of the energy utility efficiency in 2000-2011. 4) In 2000-2011, the comprehensive energy intensity change and hydroelectricity energy intensity change were related to all industrial structures' change, and the influencing factors about structure of oil energy intensity change were more than those of coal energy intensity change; from the impact degree, agricultural proportion decreased exerted an positive and greater effect on lowering the energy intensity of comprehensive energy and hydroelectricity, and industrial one did on coal and natural gas. Some conclusions can be drawn as follows: the major way to promote the coordinated development of the industrial economy and energy consumption is to optimize the industrial structure by increasing the proportion of the tertiary industry and low energy consumption industrial sectors and to enhance the energy utility efficiency.     

Economic development and energy efficiency in Jilin Province,China

The relationship between economic development and energy consumption is revealed by employing cointegration theory, the index decomposition method, and a log-linear regression approach based on a case study of Jilin Province, China. The results suggest: 1) the economic development and energy consumption are interdetermined, whose relationship is positive and long-term. The economic development is highly depending on the energy in Jilin Province. 2) Under the condition of other unchanged factors, the change of industrial energy efficiency contributes to the energy saving, while that of industrial structure increases the energy consumption. 3) The industrial structure change enhances the energy intensity, but the energy utility efficiency change lowers it. From the view of contribution to the energy consumption, the contribution of industrial structure was more than that of the energy utility efficiency in 2000-2011. 4) In 2000-2011, the comprehensive energy intensity change and hydroelectricity energy intensity change were related to all industrial structures' change, and the influencing factors about structure of oil energy intensity change were more than those of coal energy intensity change; from the impact degree, agricultural proportion decreased exerted an positive and greater effect on lowering the energy intensity of comprehensive energy and hydroelectricity, and industrial one did on coal and natural gas. Some conclusions can be drawn as follows: the major way to promote the coordinated development of the industrial economy and energy consumption is to optimize the industrial structure by increasing the proportion of the tertiary industry and low energy consumption industrial sectors and to enhance the energy utility efficiency.     

陕西省能源消费结构、产业结构演变对碳排放强度的冲击影响分析

基于陕西省1989-2011年能源消费等统计数据,分析能源消费结构、产业结构的演变特征,建立陕西省能源消费结构-产业结构-碳排放强度系统的VAR模型,对该系统的长期和短期动态关系进行实证分析。结果表明:陕西省的发展模式,是能源消费结构长期以高碳能源为主和产业结构长期以高碳产业为主导。能源消费结构与产业结构的变化对陕西省碳排放强度的减小作用初期微弱;从中长期来,两个结构多元化提高的负效应对碳排放强度的增加有长期持久的抑制作用,且能源消费结构演进对碳排放强度的冲击效果始终大于产业结构变化的冲击效果。优化产业结构和调整能源消费结构尤其是提高低碳产业与低碳能源比重是驱动陕西省碳排放强度下降的有效措施。     

中国碳排放关键驱动因子的分析和政策反思——基于LMDI：1995—2010

影响中国能源消费和碳排放的两大主因是经济政策和能源政策,显然,经济因素是外因,能源供应结构和能源效率才是影响的内在因子。本文基于碳排放的完全分解分析模型——对数平均Divisia指数（LMDI）系统分析了影响1995～2010年中国碳排放变化的关键因子和贡献率,分解因子包括四种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应、碳强度效应。指数分解模型结果表明,不同时期这四种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995—2010年对碳排放增加影响最大的因子是经济发展（贡献率155％）和产业结构改变（贡献率10．6％）,而碳排放量的减少主要是由能源强度下降贡献的（贡献率-63．7％）,碳强度效应影响很小。但最近几年碳排放量的增加除了经济规模这个主要因子,碳强度的改变（贡献率4％）、产业结构调整（贡献率1．3％）都促进了碳排放量的增加,只有能源强度的下降起到了抑制碳排放量增加的作用（贡献率-73．5％）。模型的这种分解结果提示我们需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思,未来还要加强“节能减排”政策的落实、加强低碳能源技术的投资力度和政策扶持。     

陕北能源开发区农村转型发展轨迹及效应解析

运用产业结构转换系数、农业多样化指数、多部门经济分析模型、能源生产弹性系数等方法,对1978~2011年榆林市农村转型发展进行深入研究。研究发现：① 1978~1991 年,榆林市三次产业结构转换速度系数为 0.123,产业结构缓慢转换;1992~1997年,伴随着中国经济改革,产业结构逐步优化;1998~2003年榆林市产业转换速度达最大值0.276;2004年后,以能源经济为主导的第二产业区域经济发展,产业转换速度有所回落。1991~2011年,榆林市产业结构变动对经济增长的贡献值平均为3.94%,GDP增长的29%是由产业结构变动造成;② 1991~2011年榆林市能源生产弹性系数维持在1.8左右,能源资源开发44.44%的价值外溢。产业结构偏离度、比较劳动生产率、二元对比系数均说明了榆林市农业生产效益较低,以能源化工为主的重工业对劳动力的吸纳能力有限。③ 1990~2011年,榆林市农村居民恩格尔系数由63.07%下降到36.70%,传统食物消费模式逐渐转变,农民生活水平提升。加快能源资源区农村转型发展,促进能源资源开发与农村经济互促发展成为榆林市当前面临的重要任务。     

能源强度对碳强度的冲击效应和贡献度研究

能源强度对碳强度具有重要影响。实证分析表明：长期内,能源强度与碳强度之间存在稳定的协整关系且呈现正向效应。通过脉冲响应函数可知,能源强度对碳强度的冲击效应最大为13%。从方差分解可知,能源强度对碳强度的贡献度随着预测期的不断增加而提高,即能源强度对碳强度变化的贡献度最大为32.9%。     

产业结构变动对区域能源效率贡献的空间分析——以中国大陆31省区为例

能源是重要的生产要素,由于增加能源要素投入,人类的劳动生产率得到了极大提高,推动了经济与社会发展.产业结构变动是影响区域能源效率提高的重要因素.在现代经济发展中,产业结构升级与提高区域能源效率密切联系,产业结构状况与能源效率共同反映一国的经济发展方向,发展水平和经济可持续发展能力.本文从空间角度探讨产业结构变动对区域能源效率提高的贡献,利用GDP产业结构统计数据和相关能源利用统计数据,结合数学模型和空间分析方法,以中国大陆31个省区相关数据为样本,分析得出中国大陆31省区产业结构变动对能源效率提高贡献的空间差异较大;产业结构合理且经济基础较好省区、经济发展起步较晚省区以及处于产业结构调整初期的中国中西部欠发达省区产业结构变动对区域能源效率提高的贡献明显;而经济基础薄弱尚未形成主导产业的省区与形成较为合理低端产业结构的省区,产业结构变动对区域能源效率提高的贡献不明显.     

技术进步、能源结构与能源效率的动态关系研究——基于VAR模型的实证分析

从技术进步、能源结构两个方面,通过VAR模型探究了技术进步、能源结构与能源效率间的关系。结果表明：技术进步、能源结构与能源效率存在稳定的协整关系。利用脉冲响应函数及响应进行了15 期的详细刻画,揭示了技术进步对能源效率的冲击效应较大,能源效率受到能源结构的冲击效应较小。研究结果对中国制定碳减排、节能减排政策和气候变化政策的制定等具有一定的参考作用。     

辽宁省能源效率与产业结构的空间特征及耦合关系

本文评价与分析了辽宁省14 个地级市能源效率的空间等级与结构特征,分别从DEA能源综合技术效率、单位GDP能耗及融合二者的能源利用效率三方面来进行研究。在对各地级市产业结构高级度、合理度、集中度测度与分析的基础上,采用耦合度评价模型总结了辽宁省能源效率与产业结构的耦合特征。研究结果表明：① 辽宁省各地级市能源效率差异显著,沈阳、大连、鞍山、锦州属于高能效地区,低能效高能耗地区集中在辽西北地区与抚顺、本溪等重工业城市;② 能源综合技术效率、单位GDP能耗、能源利用效率的高能效区域分别呈现“π 型”、“二字型”、“工字型”的空间结构特征;趋势分布面上,能源利用效率自东向西呈现先上升后下降的趋势,自北向南呈现先下降后上升的趋势;经济发展的双核结构特征等因素对能源效率空间格局的形成有重要影响;③ 产业结构高级化发展水平高的地区集中在辽东南沿海城市,产业结构合理度的空间分布呈现以沈阳、大连为两极的“工字型”特征,产业结构集中度高的城市主要分布在辽中南城市群;④ 全省能源效率与产业结构整体耦合度较低,沈阳大连两极高度耦合,产业结构高级度与能源效率的耦合度相对较高。