新疆能源消费碳排放的多变量驱动因素分析——基于扩展的STIRPAT模型

区域层面能源消费碳排放的驱动因素研究,是有效实现碳减排的重要研究议题。以经典的IPAT模型为基础,采用扩展的STIRPAT环境压力评价模型,对1952-2014 年新疆能源消费碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个驱动因素在改革开放之前（1952-1977 年）、改革开放之后（1978-2000 年）和西部大开发时期（2001-2014 年）三个不同发展阶段对于区域碳排放的作用机理与影响机制,主要研究结论如下：各个影响因素对新疆碳排放增长的作用机理与影响机制在三个发展阶段各不相同。改革开放之前（1952-1977 年）,碳排放强度和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,能源消费结构是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。改革开放之后（1978-2000 年）,经济增长和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。西部大开发时期（2001-2014 年）,固定资产投资和经济增长是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。     

广东省能源消费碳排放影响机理分析——基于IO-SDA模型

通过构建“能源-经济-碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的结构分解模型,对广东省2002-2010年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示:1)广东省能源消费碳排放从2002年的5 820.55万t增长到2010年的12 097.91万t。2)碳排放影响因素的直接效应分析,经济规模和人口增长是广东省碳排放增长的主要驱动因素,同时生产结构在当前仍然是碳排放增长的正向驱动因素,但是生产结构对于广东省碳排放增长的贡献率逐步降低。碳排放强度是遏制广东省碳排放增长的最主要贡献因子,最终需求结构对于广东省碳排放总量变化由正效应转变为负效应,逐渐成为遏制碳排放增长的主要贡献因子。3)碳排放影响因素的间接效应分析,国际出口、进口贸易和省域间调进、调出贸易对于广东省能源消费碳排放的变化影响显著。同时,固定资本形成和城镇居民消费对于广东省碳排放的增长有较强影响。4)不同最终需求对产业部门碳排放增长的分析表明,出口贸易引起的碳排放增长主要集中在电子与机械类行业和纺织服装业;省域间调出引起的碳排放增长主要集中在典型的能源密集型行业;固定资本形成引起的碳排放增长主要集中在建筑业;城镇居民消费引起的碳排放增长主要集中在交通运输业。     

基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析

基于区域视角的能源消费碳排放影响机理分析,是有效实现节能降耗减排的重要研究议题。本文基于投入产出理论,通过构建“能源—经济—碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的IO-SDA模型,对新疆维吾尔自治区（简称新疆）1997-2007年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示：① 新疆能源消费碳排放从1997年的2070.08万t增长到2007年的4034.33万t,碳排放的增长主要集中在能源资源生产与加工业和矿产资源开采与加工业。② 碳排放影响因素的直接效应分析,人均GDP、最终需求结构、人口规模和生产结构的变化是引起碳排放增长的重要影响因素,碳排放强度的降低是这一时期遏制碳排放增长的重要影响因素,说明在经济规模和人口数量不断增长的同时,经济结构未得到有效优化,生产技术未得到有效的提升,导致新疆能源消费碳排放的快速增长。③ 碳排放影响因素的间接效应分析,省域间调出、固定资本形成总额和城镇居民消费对于新疆能源消费碳排放的变化影响显著。④ 碳密集产业部门的固定资产投资增加,能源资源型产品的省域间调出增长,使得区域间“隐含碳”转移效应十分显著。     

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。     

甘肃省行业碳排放影响因素及脱钩努力研究

利用LMDI模型解构了2010—2019年甘肃省13个细分行业碳排放影响因素及其作用效应,运用Tapio脱钩模型分析了经济增长与碳排放的脱钩关系,在此基础上,检验了各因素对脱钩做出的努力程度。结果表明：(1)2010—2019年甘肃省细分行业碳排放总量增加3843.13×10⁴t,主要集中在石油制造业、化工制造业、钢铁制造业以及电力行业等高能耗行业;能源消费结构的高碳化特征显著,能源消费强度呈下降趋势。改善高能耗产业能源消费结构、推动高能耗产业转型升级是未来甘肃省碳减排的重点。(2)经济增长和人口规模对碳排放产生增量效应,而能源强度、能源结构对碳排放产生减排效应,产业结构对部分行业产生减排效应。(3)各行业碳排放与经济增长的脱钩情况趋于向好,除电力行业仍为弱脱钩外,其他行业均由2010—2016年的负脱钩或弱脱钩转变为2016—2019年的强脱钩或衰退脱钩。(4)能源强度效应的脱钩努力最高,能源结构和产业结构效应的脱钩努力尽管较小但逐渐增强,人口规模效应的脱钩努力不明显。     

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。     

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。     

中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解

在碳排放的分解方面,方法日渐成熟,包括Laspeyres指数法、简单平均分解法(SAD)、自适应权重分解法(AWD)等.许多学者也做过大量实证研究,但基本都用到碳排放强度或者能源消费强度这一因子并且认为其占有绝对地位,缺乏进一步的分解.本文通过对碳排放计算公式的深人分解,将工业燃烧能源导致的碳排放量分解为6个因素.即能源消费总量、能源消费结构、技术因素、中间投入量、产业结构以及工业总量.并借助LMDI分解方法.分析了我国1992～2005年工业燃烧能源导致碳排放的影响因素.结果显示我国经济总量的增长、能源利用效率低以及以煤为主的能源消费结构是导致我国碳排放大量增加的主要原因.而技术(中间投入比重)、行业产值结构、能源结构等因素的变化对碳减排的作用并不明显.因此,加快技术进步、调整产业结构和能源结构、发展清洁能源发电,以提高能源利用效率、转变能源消费结构,可以有效减少工业碳排放量.     

中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

从消费角度出发,分别对2003和2012年中国城镇（不含港、澳、台地区）居民碳排放的特征及影响因素进行分析。结果显示,不同地区城镇居民碳排放存在明显差异,人口因素对区域分异有弱化作用。从城镇居民人均碳排放来看,不同地区消费构成、能源结构、产业结构3因素对城镇居民碳排放影响的差异总体表现为：消费结构/能源结构>产业结构。与其他部门相比,大多数地区工业部门的生产能耗、投入产出周转量和产品购买量是影响当地城镇居民碳排放的主要因素,各地区城镇居民碳排放的影响因素具有明显的区域特点。政府应在当前研究的基础上,根据当地能耗模式、产业模式和消费模式因地置宜管理城镇居民碳排放。     

中国城乡居民食品消费碳排放对比分析

可持续的家庭消费是社会可持续发展的基础,食品消费是家庭消费的重要内容,本研究1978-2006年国家统计数据,通过对中国城乡居民食品消费结构差异以及食品消费周期中能源、化学品等物质投入进行分析,从直接和间接两个方面研究城乡居民食品消费对碳排放产生的影响。主要结论包括:①随着社会经济发展,中国居民食品消费结构的改变,对碳排放的影响逐渐增强,因为消费相同重量的肉蛋奶等制品所产生的碳排放量高于粮食消费;②城镇居民在食品消费碳排放总量上高于农村居民,其中,直接碳排放量农村居民高于城镇居民;间接碳排放量城镇居民高于农村居民。城镇居民的饮食消费习惯不利于减少食品消费碳排放量,农村人口进入城市将增加居民食品消费对碳排放的影响。③提高食品消费相关行业的能源利用效率可以有效地降低食品消费间接能源消费碳排放量。研究结论为研究食品消费对环境的影响以及引导可持续的家庭消费模式提供一定的科学依据。     

1999—2009年新疆能源消费碳排放的因素分解及实证研究

从影响因素角度用LMDI分解方法对新疆1999—2009年的碳排放进行研究。结果表明:能源结构和能源强度对新疆人均碳排放增长起抑制效应,且能源强度的抑制效应大于能源结构的抑制效应;产业规模和人口规模对新疆人均碳排放增长起拉动效应,且产业规模的拉动效应大于人口规模的拉动效应。能源强度和能源结构的抑制效应难以抵消由产业规模和人口规模拉动的新疆人均碳排放的增长。在实证研究结果的基础上提出了相应的政策建议。     

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。     

中国工业经济转型过程中能源消费与碳排放时空特征研究

就近30 a来中国工业经济转型过程中能源消费与碳排放的关联变化进行了分析,结果表明,工业部门能源消费的持续增长是中国能源消费总量增长与碳排放量增长的主要驱动因子;工业碳排放总量增长快速,但工业碳排放密集度持续降低;工业部门中制造业碳排放量最大,平均约占工业部门碳排放总量的60%,降低传统制造业能源消费、提高能源利用效率是推动节能减排政策实施和地方行动响应的关键环节;地区工业能源高消费地区集中分布于中国环渤海地区,能源较高消费地区主要集中于中国中部地区和东部经济发达地区,能源中等消费地区主要集中于中国西部地区,而能源低消费地区集中于西部经济落后地区;中国区域工业碳排放总量除受到本地工业能源消费量的直接影响外,还受到各地能源消费结构的影响,值得注意的是,较高碳排放地区空间布局趋于"孤岛"分布格局,低碳排放地区的数量也逐渐增加。     

哈萨克斯坦能源消费的碳排放动态演进分析

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了哈萨克斯坦共和国1992-2010年的碳排放量,并对哈萨克斯坦近20 a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,定量分析能源结构、能源效率和经济发展对不同阶段碳排放的影响。结果表明：（1）1992-2010年,哈萨克斯坦一次能源消费的碳排放量整体呈先下降后上升的“U”型曲线,拐点在1999年。煤炭消费仍然是碳排放的主要来源,这是受长期以煤为主能源供应政策影响的一种必然结果;（2）碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素,能源强度降低是抑制碳排放量增长的主要贡献因子。并以此提出哈萨克斯坦未来能源战略的一些政策建议。     

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。     

河南省能源消费碳排放的历史特征及趋势预测

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南计算了河南省1995—2006年的能源消费碳排放量。预测了2007—2050年河南省平稳经济增长路径下的最优经济增长率和2007—2050年的河南省能源消费结构和产业结构。进一步,计算了河南省2007—2050年在经济平稳增长路径下的能源消费与碳排放总量以及人均量。结果表明:1995年以来,河南省的碳排放量逐年增加,碳排放强度先是逐年下降,到2003年发生转折,出现上升的趋势;同时,预测的2007—2050年的能源结构显示,河南省煤炭资源在能源消费总量中所占的比重有较大幅度的下降,石油与其他清洁能源的比重不断上升;另外,河南省分别在2036年和2034年达到能源消费和碳排放总量高峰;人均能源消费量和碳排放量的高峰则出现在2033年和2032年。另外,尝试预测了河南省森林碳汇潜力,发现2006—2050年累计森林碳汇量持续上升,到2050年,累计碳汇量达131.14M tc。     

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。     

1978—2010年福建省CO2排放及其影响因素

为探明城市化进程对区域CO2排放的影响机制,本研究以中国东南沿海快速城市化地区福建省为研究区域,采用LMDI指数分解法,将福建省CO2排放分解为CO2强度效应(ΔCF)、能源结构效应(ΔCN)、经济规模效应(ΔCY)、能源强度效应(ΔCI)和人口规模效应(ΔCP)5个影响因素,探讨福建省1978—2010年期间CO2排放的驱动机制.结果表明:1978—2010年期间,福建省CO2排放增加了5 817.10×104t,年均增长率为8.87%,高于全国平均水平;推动福建省CO2排放增加的核心因素是经济规模扩张和人口增加,而抑制CO2排放增长的主要因素为能源强度的下降,能源消费结构和CO2排放强度变化不是福建省CO2排放变化的主要原因.比较不同城市化阶段发现,经济规模效应对CO2排放的促进作用逐渐增大,能源强度抑制CO2排放增长的贡献逐渐降低.     

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。