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。     

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。     

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。     

中国地级以上城市工业能源消费的增长——基于2001～2006年的数据分解

城市是能源消费的集中地区,能源影响和制约城市发展水平和速度.目前工业能耗占中国能源消费的70%左右.本文利用一种简单易行的能源分解方法,对99个地级以上城市在2001～2006年间工业能源消费变化量进行分解.结果表明,这一时期中国重工业化程度的加深导致新一轮的工业能源消费的高速增长.经济规模扩大是导致城市工业能源消费增...     

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。     

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。     

吉林省产业发展与能源消费实证研究

在吉林省经济能源发展特征分析基础上,利用协整理论、指数分解法和线性对数函数分析了吉林省2000-2011 年能源消费和经济增长之间的关系。结果表明：① 能源消费与经济增长存在一种长期因果关系,每增加1 亿元GDP就要消费1.758 万t 标准煤,表明吉林省的经济发展属于能源依赖型;② 如果其他因素不变,1979-2011 年吉林省累计的5390.05 万t 标准煤的能源消费量实际增长中,单纯经济总产出变化带来的增加量为6518.135 万t 标准煤;单纯产业结构变化引起的增加量为1895.739 万t 标准煤;单纯产业能源强度变化引起的减少量为3023.82万t 标准煤;③ 2000-2011 年吉林省能源消费强度相对指数分解结果可以看出,以2000 年作为基年,2011 年的能源强度为2000 年的88%,效率指数和结构指数分别为2000 年的72%和121%。④ 从产业结构变动与能源消费强度的关系来看,总能源消费强度的变动与所有的结构因素都是相关的;煤炭消费强度对工业结构变化最为敏感;石油消费强度的结构因素多于煤炭;电力消费强度的变动与所有的结构因素都是相关的。⑤ 就结构变动的影响程度来看,农业比重下降有助于综合能源消费强度、煤炭消费强度、电力消费强度的降低。农业比重变化对综合能源消费强度和电力消费强度影响大于第三产业和第二产业比重变化对这两者能源消费强度的影响。对于煤炭消费强度、天然气消费强度的影响作用最强的产业是工业,石油消费强度与批发零售、交通运输和工业结构变化有关。     

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。     

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。     

闽台能源消费变化与驱动力对比研究

为探究处于不同发展阶段地区能源消费行为的差异性,对闽台地区能源消费变化及其驱动力进行了对比研究,结论表明:①近30 a来,闽台两地能源消费总量差距呈现"扩大→缩小"特征,并于2008年福建省能源消费总量首次超过台湾,但台湾省能源效率变化呈现乘幂式增长,能源效率远高于福建省同期水平,且能源消费结构较福建省更趋多元,优质高效能源占到80%以上;②闽台两地能源消费变化主要驱动因素大致相似,但亦存在显著差异:一方面,除受与福建省相同的驱动因素影响外,台湾省能源消费变化还受第三产业结构比重、能源效率因素等影响;另一方面,R&D投入占GDP比重、人均GDP、第二产业比重等驱动因素的作用方向在闽台两地却正好相反,其中,福建能源消费受驱动因素冲击后呈现增加态势,而台湾省则反之;③除受地区源消费传统影响外,闽台地区能源消费受驱动因素的影响程度也具有差异性:福建省能源消费变化受社会机动化发展驱动影响最大,经济发展、科技水平提高次之,第二产业比重、人口总量增加影响最小;台湾省社会机动化发展的能源消费驱动影响最大,科技投入增加、能源效率提高两个驱动因素的影响次之,人口总量增加、经济发展和产业结构升级影响最小。     

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。     

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。     

河南省能源消费特征及影响因素分析

利用统计年鉴数据分析河南省能源消费的总体特征,运用IPAT等式对河南省能源消费的影响因素进行定量研究,并通过脱钩分析进一步研究河南省能源消费与经济增长的动态关系。结果表明:河南省能源消费总量较大且仍保持逐年递增;经济发展是影响能源消费总量增长的主导因素,技术进步对其起重要的抑制作用;能源消费与经济发展总体上呈弱脱钩关系,并呈现出向强脱钩转变的趋势;优化能源消费结构、提高技术水平和能源利用效率有助于控制河南省能源消费总量的增长,最终实现社会经济的可持续发展。     

西南山区农村生活能源消费结构的影响因素分析——以云南省昭通市为例

能源是贫困地区农户赖以生产和发展的基本生计资产,过度采伐薪柴的能源消费行为是加剧生态脆弱地区水土流失、土壤侵蚀、森林植被破坏的重要因素。西南山区既是我国贫困地区,又是生态环境脆弱地区,本文选取在西南山区经济发展水平和生态脆弱性都具有代表性的云南省昭通市为案例,基于946 份调查问卷,采用Tobit 模型对非商品性能源和商品性能源的消费比例的影响因素进行回归分析,并得出以下结论：① 地形特征对西南山区农村能源消费结构影响显著,薪柴和秸秆等非商品性能源受资源禀赋影响显著,而煤炭等商品性能源更多的是受市场距离影响。② 随着家庭人均收入的增加,非商品性能源消费比例将下降,煤炭和电力等商品性能源消费比例将上升,但是西南贫困地区由于农户生计资产有限,收入增长缓慢,能源消费结构升级艰难。③ 家庭人均教育程度的提高、从事非农产业有助于西南山区农户增加商品性能源的消费比例,从而提升能源消费结构。     

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。     

青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。     

青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。     

广州市能源消费和经济增长关系

广州市受自然因素制约,能源资源稀缺,而随着经济的快速发展,能源需求增长迅速。以广州市1988―2010年的数据为基础,运用协整理论结合库兹涅茨曲线等方法,分析广州市能源消费和经济增长的关系。研究结果表明：1）经济增长总量是能源消费总量的格兰杰原因,第二产业经济增长是第二产业能源消费的格兰杰原因,他们都处于库兹涅茨曲线倒“U”型假说的前半段;2）第三产业能源消费是第三产业经济增长的格兰杰原因,其库兹涅茨曲线呈现正相关线性关系;3）第一产业能源消费和经济增长不存在长期均衡关系,两指标也不适用于分析库兹涅茨曲线关系。随着广州市经济结构转型升级,受提高能源利用效率的高新技术和节能技术的大量开发运用等其他多方面因素的影响,未来能源消费和经济增长的因果关系会发生改变。因此,不同发展时期应考虑不同产业结构以及技术进步等的发展,制定与之相适应的能源政策。