安徽省会经济圈碳排放强度与生态补偿研究

通过对1997年和2007年碳排放强度分析,揭示安徽省会经济圈内各市县对碳排放的影响和区域差异,根据相关固碳价格计算省会经济圈市县的生态补偿标准。研究结果显示:(1)省会经济圈总体上为碳汇区,1997—2007年间碳排放总量增加1 049.9万t,年均增长14.4%,其中,合肥市碳排放量增长最大。(2)2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别增加为1997年的2.18,2.41倍。1997—2007年,省会经济圈内的碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现合肥市>巢湖市>六安市。(3)经济圈内各县市地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度以合肥市最高(784 t/hm2),其次是霍山县和金寨县,其他区域的建设用地平均碳排放强度相差不大。(4)2007年合肥市提供的生态补偿标准是12.8～105.1亿元,六安市和巢湖市得到的生态补偿标准范围分别为31.9～278.1,0.6～13.8亿元;各县市生态补偿差异也很大。     

1997-2007年中国建设用地在经济增长中的利用效率

中国建设用地面积与经济同步增长,但也存在低效利用的问题.本文应用数据包络分析面向投入的CCR模型,测算得到了1997-2007年28个省份的资本、劳动和建设用地投入对GDP产出的效率.研究表明:①多数省份的建设用地等要素投入平均效率较低,各地区效率水平基本上与其经济发展水平一致;②以1997-2002年和2003-2007年两个时间段分别计算平均效率,有21个省份后一时段的效率相对降低,这个趋势与后一时段中国重化工业加速发展的趋势相吻合;③在资本、劳动和建设用地投入方面,存在不同形式的投入要素的松弛,即纯超量投入,主要以就业人口和建设用地的松弛为主,进一步表明这些生产要素没有实现最佳配置.     

中国不同产业空间的碳排放强度与碳足迹分析

采用2007 年中国各省区不同产业各种能源消费等数据,通过构建能源消费碳排放和碳足迹模型,对各省区化石能源和农村生物质能源的碳排放量进行了估算;建立了不同产业空间与能源消费碳排放的对应关系,将产业活动空间分为农业空间、生活与工商业空间、交通产业空间、渔业与水利业空间、其他产业空间等五大类;对各省区不同产业空间碳排放强度和碳足迹进行了对比分析。主要结论如下：(1) 中国2007 年能源消费碳排放总量为1.65 GtC,其中化石能源碳排放占89%;(2) 2007 年中国产业空间碳排放强度为1.98 t/hm²,其中,生活及工商业空间、交通产业空间的碳排放强度较高,分别为55.16 t/hm²和49.65 t/hm²;(3) 2007 年中国产业空间碳足迹为522.34×10⁶ hm²,由此造成的生态赤字为28.69×10⁶ hm²,这说明我国的生产性土地面积不足以补偿产业空间的碳排放,补偿率约为94.5%。各地区碳足迹差异明显,不少省份甚至存在生态盈余。总体而言,从产业活动空间的角度来看,中国目前的碳赤字不大;(4) 全国产业空间单位面积碳足迹为0.63 hm²/hm²,其中生活与工商业空间的碳足迹最大,为17.5 hm²/hm²。不同产业空间单位面积碳足迹大都呈现从东到西逐渐下降的趋势。     

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。     

环京津区域城市碳排放效应及时空格局分析

利用2000-2013年的土地利用、能源消费量数据及相关统计数据,采用碳排放系数法,对环京津区域5个城市的碳排放效应及时空格局进行了测算和分析。结果表明:1)2000-2013年,环京津区域城市净碳排放总量呈逐年递增趋势,从2000年的4 264.21万t增加到2013年的20 389.78万t,年均增加约1 240.43万t,其中建设用地碳排放起主导作用。2)环京津区域5个城市净碳排放总量和单位GDP碳排放量间差异性均较大,其中净碳排放总量唐山市最高,其次为石家庄、张家口、保定和廊坊。以2011年为例,唐山市净碳排放总量高于其他4个城市总量之和;单位GDP碳排放量唐山和张家口最高,且两市较为接近,其次为石家庄、保定和廊坊。3)近14年环京津区域单位GDP碳排放量总体上呈下降趋势,但2000-2005年表现为随人均GDP增加而上升的趋势,并于2005年达到近14年的峰值1.8t/万元;由于森林覆盖率较高,张家口市表现出较强的碳汇功能,然而其人均GDP相对较低,单位GDP碳排放量却一直处于较高水平。在相关研究结果的基础上,提出了区域碳减排相应措施和对策。     

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。     

基于扩展LMDI模型的安徽省建设用地变化的碳排放效应测度(英文)

"双轮驱动"发展模式背景下,我国建设用地扩展特征明显。建设用地变化的碳排放效应是导致大气中碳排放量增加的重要因素。运用安徽省统计年鉴数据,采用改进的Kaya恒等式及LMDI分解模型,对安徽省1997-2011年碳排放的驱动因素进行了定量测度。结果表明:经济增长、建设用地扩展、人口密度变化对碳排放具有增量效应,经济增长为第一驱动因素,年平均贡献率达266.32%,建设用地扩展为重要驱动因素,其碳效应年均值为640.57万t,年均贡献率为187.30%,人口密度变化对碳排放驱动影响较小。能源结构变化、能源强度下降对碳排放具有抑制作用,年均贡献率分别为-212.06%、-58.115%。基于碳排放因素分解结果,针对性提出了碳减排的政策途径,可为政府通过合理组织土地利用,实现碳减排提供科学依据,有利于安徽生态省建设及减排目标实现,也可为省域尺度建设用变化的碳排放效应研究提供借鉴。     

上海市旅游碳排放估算及其效应分解

运用"自下而上"法估算1997—2017年上海市旅游碳排放量,并运用因素分解技术将上海旅游碳排放变化分解为5种效应。结果表明:1997—2017年上海市旅游增加值增长了12. 24倍,而碳排放量却增长了13. 87倍,碳排放量增速较快,交通碳排放是最主要的来源。在分解后的各种效应中,旅游全员劳动生产率是最主要的影响效应,其贡献率达到了87. 23%;其次是碳强度效应(82. 43%)、能源强度效应(-61. 49%);能源结构和能源强度效应有助于旅游碳排放量的降低,但能源强度效应整体上逐年下降,而能源结构效应则在波动中呈现微弱的上升趋势。上海在大力发展旅游业的同时更要切实降低旅游产业的碳排放,进而实现旅游产业的可持续发展。     

中国典型省(区)能源消费碳排放比较降解分析——以江苏、河南、内蒙古为例（英文）

准确查清典型省份能源消费碳排放的实际情况及其碳排放增长的主要驱动因素,是实现我国碳减排目标的关键。本文采用扩展的LMDI模型对来自中国东、中和西部地区三个典型省(区)——江苏、河南和内蒙古的碳排放增长进行了比较分解。结果表明:(1)1996–2017年,3个省(区)的能源消费碳排放变化呈上升趋势,但各省(区)之间存在明显差异。(2)各驱动因素对碳排放的影响在不同省份和不同经济发展期明显不同。经济增长对各省碳排放变化的正向贡献最大(1996–2017年,河南、江苏、内蒙古三省(区)经济发展对碳排放增长的贡献分别为307.19%、205.08%和161.26%);其次是城镇化和人口规模,但对碳排放增长的贡献远小于经济增长。(3)除"十五"规划期外,能源强度在促进3省(区)碳减排方面发挥了主导作用,其次是能源结构。在所有抑制碳排放增长的因素中,农村人口比例的贡献最小。此外,城乡居民人均能源消费对碳排放的影响在不同省份(区)和不同经济发展阶段均表现出相对较小的影响和两面性,但在推动省域碳排放的变化方面开始起着越来越重要的作用(如1996–2017年,江苏省的居民能源消费对碳排放增长的贡献率超过7.9%,其中城镇居民人均能源消费的贡献率大于3.8%)。鉴于此,建议政策制定者应根据东、中、西部地区的碳排放省情和影响碳排放的关键因素,制定有针对性的减排措施。     

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO₂排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。