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。     

基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析（英文）

Analysis of carbon emission mechanism based on regional perspectives is an important research method capable of achieving energy savings and emission reductions.Xinjiang,an important Chinese energy production base,is currently going through a period of strategic opportunities for rapid development.Ensuring stable socio-economic development while achieving energy savings and meeting emission reductions targets,is the key issue currently facing the region.This paper is based on the input-output theory,and conducts a structural decomposition analysis on the factors affecting energy-related carbon emissions in Xinjiang from 1997 to 2007;this analysis employs a hybrid input-output analysis framework of "energy- economy- carbon emissions".(1) Xinjiang's carbon emissions from energy consumption increased from 20.70 million tons in 1997 to 40.34 million tons in 2007;carbon emissions growth was mainly concentrated in the production and processing of energy resources,the mining of mineral resources,and the processing industry.(2) The analysis of the direct effects of the influencing factors on carbon emissions showed that the change in per capita GDP,the final demand structure,the population scale,and the production structure were the important factors causing an increase in carbon emissions,while the decrease in carbon emission intensity during this period was the important influencing factor in stopping the growth of carbon emissions.This showed that while the sizes of Xinjiang's economy and population were growing,the economic structure had not been effectively optimized and the production technology had not been efficiently improved,resulting in a rapid growth of carbon emissions from energy consumption.(3) The analysis of the indirect effects of the influencing factors of carbon emission showed that the inter-provincial export,fixed capital formation,and the consumption by urban residents had significant influence on the changes in carbon emissions from energy consumption in Xinjiang.(4) The growth of investments in fixed assets of carbon intensive industry sectors,in addition to the growth of inter-provincial exports of energy resource products,makes the transfer effect of inter-provincial "embodied carbon" very significant.     

基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测

定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。     

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。     

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。     

基于GFI模型的西安市能源消费碳排放因素分解研究

基于2000-2015年西安市能源消费量数据,采用碳排放模型和GFI模型,分析区域能源消费碳排放量的变化趋势及影响因素,探讨西安市能源消费碳排放的拉动与抑制要素的互动关系及影响。结果表明：（1）西安市能源消费碳排放量总体呈现上升趋势,煤炭、原油消费为主要碳源。（2）能源利用结构正在发生转变,低能耗低碳排的能源消费量逐年上升,传统能源利用量正日趋减少。（3）经济发展要素和人口要素是西安市能源消费碳排放的主要拉动因素,能源结构要素拉动效应不显著,短期内不易改变;能源强度对能源消费碳排放具有抑制作用,且呈现增强态势,但效果不明显。最后提出西安市能源消费碳排放减排建议。     

基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理

本研究基于DMSP/OLS夜间灯光影像实现了1992-2010年以市级为基础单元的我国碳排放估算,弥补了统计数据不全、统计口径不一的缺点。从全国、4个经济区和6大城市群3个层面的碳排放分析结果显示,我国CO2排放总量持续增长,各地区、省市增速各不相同,空间聚集程度越来越明显,基本形成了"东部沿海城市高高集聚,西部欠发达城市低低集聚"的格局。人均碳排放强度基本呈现为"东部>东北部>西部>中部",单位GDP碳排放强度则呈现为"东北部和西部较高"、"东部和中部较低"。GDP增长是决定CO2排放总量增长的主导因素,而能源结构、能源利用效率、产业结构是影响碳排放强度的主要原因。对于西部和东北部等以能源和重工业为主导产业的城市,其减排策略应着重能源结构优化和能源利用效率的提高。对于东部和中部等以技术、劳动密集型和轻工业为主导产业的城市,其减排策略应侧重于产业结构调整和转型升级。     

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。     

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。     

基于能源消费的乌鲁木齐市土地利用碳排放估算与分析

研究目的:基于能源消费的视角,估算、分析并预测了工业用地和居住用地碳排放量,为乌鲁木齐市低碳城市化政策的制定提供一定的依据。研究方法:IPCC指南法、线性回归法。研究结果:乌鲁木齐市工业用地碳排放在经历了1997年~2003年,2004年~2012年两期"跳跃式"增长后,2013年首次出现下降;居住用地碳排放经历了1997年~1999年、2000年~2002年,2003年~2006年三期"台阶式"增长后,从2007年开始进入加速增长期。政策启示:进一步优化能源消费结构;继续加大工业低碳化发展;加强居民碳排放的管理与低碳化引导;构建低碳土地利用方式和结构。     

基于能源消费的江苏省土地利用碳排放与碳足迹

采用2003~2007年江苏省能源消费和土地利用等数据,通过构建能源消费的碳排放模型,对江苏省5年来能源消费碳排放进行了核算,并通过土地利用类型和碳排放项目的对应,对不同土地利用方式的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结论如下:(1)江苏省能源消费碳排放总量从2003年的8794.24万t上升到2007年的16329.85万t,涨幅达86%。其中,终端能源消费碳排放占53.6%。(2)江苏全省土地单位面积碳排放从2003年8.24t/hm²上升到2007年15.53 t/hm²,增幅为88.5%。其中,居民点及工矿用地单位面积碳排放最大,为95.62 t/hm²。(3)江苏全省能源消费碳足迹大于生产性土地的实际面积,由此造成的生态赤字达1351.285万hm²。(4)不同土地利用类型的碳足迹大小顺序为:居民点及工矿用地＞交通用地＞未利用地及特殊用地＞农用地和水利用地,其中居民点及工矿用地的碳足迹高达10.89 hm²/ hm²。(5)江苏全省单位面积碳足迹也呈明显的扩大趋势,从2003年的0.938 hm²/ hm²上升到2007年的1.769 hm²/ hm²。     

能源消费碳排放的影响因素特征及研究展望

碳排放影响因素是学术圈密切关注的重要研究方向,国内外学者开展了诸多案例研究并取得了丰富成果。因研究区社会经济发展水平、资源禀赋差异,不同学者在不同区域的研究结论不尽一致,缺少系统梳理和总结。有鉴于此,梳理国内外碳排放影响因素相关文献,基于文献综述,归纳碳排放影响因素特征。结果发现：① 碳排放影响因素具有时间效应、空间效应和空间尺度效应,即碳排放影响因素的影响程度、作用方向,随时间演变、区域差异和研究单元的空间尺度升降而发生规律性变化。② 碳排放影响因素的时间效应、空间效应和空间尺度效应,与中国短时间尺度内经济快速发展、经济发展水平存在区域差异、以及时间和空间尺度上经济发展水平的耦合相关。③ 碳排放影响因素特征对碳排放研究需立足区域发展方向、区域分类管控和空间降尺度提出客观要求。地域功能是自然承载力、社会经济水平和发展潜力的集成表达,城市、农业、生态功能区因在国土空间开发和保护格局中功能定位不同,其产业集聚和人口分布各有其特点,带来能源消费碳排放差异。以主体功能区为抓手、开展碳排放分类管控是重要的理论和实践尝试。     

中国产业能源消费碳排放结构及其减排敏感性分析

本文在非竞争型投入产出分析框架下,建立了区域碳排放的结构分析模型及其敏感性分析方法,并利用中国2007年非竞争型投入产出表.研究了中国产业能源消费碳排放根源以及由贸易产生的碳排放转移问题,并进一步对中国经济结构调整的排放敏感性进行了研究.研究结果标明.出口是中国碳排放总量迅速增加的主要推动力之一.2007年中国对外贸易导致的净出口碳占中国碳排放总量的29.1%.而国内建筑业的投资,机械交通电子设备的出口与投资.国内对食品、电力热力以及服务业的消费,化工金属等高耗能产品的出口等经济活动是我国碳排放的主要根源.也是排放敏感性较高的经济活动.因此,在调整产业结构,促进产业升级,优化出口结构,加快产能转移,抑制基础原材料工业产品的出口规模并逐步实施进口替代,提高出口层次和出口产品附加值的同时,重视提倡全民减排.积极建立节约型社会,特别是减少建筑业的浪费和服务业能耗,将是中国节能减排工作的重点任务.     

基于夜间灯光数据的长江上游地区能源消费碳排放及影响因素研究

基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光影像,对2000—2017年长江上游地区的能源消费碳排放进行估算,并利用Moran’s I指数与STIRPAT模型,对能源消费碳排放量的空间特征及影响因素进行研究。结果显示:(1)能源消费碳排放总量总体呈上升态势,主要集中在成渝地区双城经济圈、昆明、贵阳。(2)能源消费碳排放量具有明显的地带性空间集聚特征,高值集聚区与低值集聚区呈一定程度的路径依赖或空间锁定。(3)人口密度、城镇化水平、产业结构、固定资产投资均对能源消费碳排放量有正向影响,经济发展则有显著性负向作用,经济增长与能源消费碳排放量呈倒“U”型曲线。     

基于经济模拟的中国能源消费与碳排放高峰预测

能源消费所产生的碳排放是经济发展过程中不可避免的副产品,而且碳排放在大气中的积累会使全球气候不断变暖,因此经济增长与碳排放之间的关系一直是学术界关注的焦点。传统的基于EKC曲线的经济计量学方法一般是对经济与排放历史数据的相关关系研究,不能很好地反映二者之间的动力学机制。为此本文在内生经济增长模型Moon-Sonn基础上进行改进,首先从理论上得到了最优经济增长率与能源强度之间存在倒U曲线关系的必要条件,即能源的产出弹性小于0.5;接着将投入产出分析得到的反映技术进步下的能源强度代入模型,对中国未来经济增长路径进行了预测,同时得到了最优增长路径下的能源消费走势,进而通过对能源消费结构和不同能源品种的碳排放系数的预测和估计,以及对分品种能源碳排放的汇总计算得到了中国未来能源消费所产生的总的碳排放走势。结果显示,在当前技术进步速率下,我国分别在2043年和2040年达到能源消费高峰和碳排放高峰。此外,本文对能源强度不同下降速率对能源消费高峰的影响进行模拟发现,当降速为4.5%~5%时,能源高峰将出现在2040年前,此时的人均GDP为10万元左右,与OECD国家的高峰时收入一致;而且分3种情景模拟了可再生能源替代政策对...     

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。     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。     

中国能源消费碳排放的空间计量分析(英文)

Based on energy consumption data of each region in China from 1997 to 2009 and using ArcGIS9.3 and GeoDA9.5 as technical support,this paper made a preliminary study on the changing trend of spatial pattern at regional level of carbon emissions from energy con-sumption,spatial autocorrelation analysis of carbon emissions,spatial regression analysis between carbon emissions and their influencing factors.The analyzed results are shown as follows.(1) Carbon emissions from energy consumption increased more than 148% from 1997 to 2009 but the spatial pattern of high and low emission regions did not change greatly.(2) The global spatial autocorrelation of carbon emissions from energy consumption in-creased from 1997 to 2009,the spatial autocorrelation analysis showed that there exists a "polarization" phenomenon,the centre of "High-High" agglomeration did not change greatly but expanded currently,the centre of "Low-Low" agglomeration also did not change greatly but narrowed currently.(3) The spatial regression analysis showed that carbon emissions from energy consumption has a close relationship with GDP and population,R-squared rate of the spatial regression between carbon emissions and GDP is higher than that between carbon emissions and population.The contribution of population to carbon emissions in-creased but the contribution of GDP decreased from 1997 to 2009.The carbon emissions spillover effect was aggravated from 1997 to 2009 due to both the increase of GDP and population,so GDP and population were the two main factors which had strengthened the spatial autocorrelation of carbon emissions.     

广东省市域碳排放时空分异特征及影响因素——基于EDGAR数据的分析

基于EDGAR数据,通过传统数理方法和GIS技术相结合,分析广东省市域碳排放的时序过程演化和空间差异特征,在构建地理加权回归模型基础上分析其影响因素。结果表明:广东市域间碳排放的绝对差异呈上升趋势,相对差异变化不大,低于平均水平的城市占大多数且为增加的趋势,城市碳排放集聚性不断减弱;碳排放空间格局相对稳定,高碳排放区域集聚在珠三角发达城市,整体空间格局表现为倒"U"型和北低南高,且东西向和南北向的差距均有缩小趋势;碳排放的影响因子存在空间异质性,经济因素对碳排放影响较大的城市集中在粤西落后地区,人口对城市碳排放的影响较为稳定,技术对碳排放抑制作用比较明显且这种作用表现为从西部逐渐向东部递减的趋势,同时发现存在能源回弹效应,需要优化各城市经济发展方式和调整产业结构。     

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。