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...     

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。     

1978年以来中国能源生产与消费时空差异特征

采用1978年以来近30年中国各地区的能源及经济数据．对中国能源生产、消费重心及GDP重心变化进行了测定。在此基础上分析了中国能源生产、消费与经济发展区域差异的动态变化及其相互关系。结果表明：①能源生产重心在逐步向西南方向移动．整个移动轨迹近似呈直线变化。揭示了中国能源生产在东西和南北方向上的差距有所减小．且东西方向差距减小的速度要比南北方向快。②能源消费重心也在向西南方向移动但波动较大．其中1998-2002年重心位置相对稳定．年度位置变化很小．说明各省区能源消费增长速度基本相同。③GDP重心在经度和纬度上均有一定的波动性。④中国能源生产与消费重心的演变轨迹既具有一些重要的共同特点,也存在明显的不同。通过与GDP重心的对比分析,各地区的经济发展水平与能源消费密切相关．说明中国GDP增长中能源成本较大。     

近20年来中国能源消费碳排放时空格局动态

CO₂等温室气体引起的全球气候变暖是对人类社会可持续发展的严峻挑战。基于IPCC提供的参考方法,在对中国大陆30个省区(不含西藏)能源消费碳排放量估算的基础上,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径、时空跃迁和标准差椭圆等方法,从时空耦合的角度分析了1995-2014年中国能源消费碳排放时空格局动态性。结果表明：①近20年来中国省域碳排放具有显著的空间正相关性,碳排放空间差异呈先缩小后扩大的趋势;②LISA时间路径分析显示,中国大部分省区的局部空间结构具有较强的稳定性,1995-2001年和2002-2014年2个时段相对长度都小于平均长度的省区均为18个,大部分南方省区在空间依赖方向上的波动性呈增强趋势,而北方大多数省区则保持相对稳定;③出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势;④中国省域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征;⑤碳排放重心在113.739°~114.324°E、34.475°~35.036°N之间变动,整体上有向西北方向移动的趋势。中国碳排放空间分布呈东北—西南格局,且有逐步向正北—正南转变的趋势。中国碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进各省区产业结构转型,制定差异化的省域碳减排政策,建立碳交易制度。     

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。     

中国星级饭店碳排放时空演化特征及影响因素研究

基于2000~2016年中国各省区星级饭店碳排放量的测算结果,采用泰尔指数、ArcGIS技术分析了中国星级饭店碳排放时空演化特征,并利用面板数据估计模型揭示星级饭店碳排放时空演化的影响因素。研究表明:(1)中国星级饭店碳排放在时序上呈先递增后波动递减的态势。(2)中国星级饭店碳排放的区域差异呈缩小趋势,各区域内部差异是造成全国总体星级饭店碳排放差异的主要原因。(3)中国星级饭店碳排放东多西少的梯度分布格局较为突出,随时间推移各省区碳排放量出现不同程度的减少。(4)中国星级饭店碳排放时空分布格局受星级饭店碳排放强度、星级饭店规模、星级饭店结构和气候条件的综合影响。     

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。     

中国一次能源消费的碳排放区域格局变化

作为世界能源消费大国,中国的碳排放问题不仅体现在总量的增长方面,而且也体现在碳排放的空间格局变化方面。本文试图通过产业-能源关联和能源-碳排放关联两个基本评价模型,解析中国碳排放区域格局的变化。分析的结果表明:第一,产业结构的演进不仅决定着地区经济发展的基本状态,而且同样决定着国家一次能源消费空间的基本格局;第二,地区产业结构多元化程度越是走向成熟,其一次能源消费的增速也就越是减缓;第三,缓慢的一次能源消费结构变化是难以实现地区碳排放增长有效控制的关键。     

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.     

中国边际能源消耗的时空分异研究

采用边际能源消耗的分析方法研究中国能源消耗与经济增长之间的关系,借助于SPSS软件对不同研究区域的样本数据进行线性与非线性回归分析,模拟能源消费历程,预测全国及29个省级行政单位边际能源消耗变化率为0的年份(即经济增长,但能源消耗不增长),并得出能源消耗时空特征的结论.在时间发展维度上,研究时间段内我国能源消耗经历了4个阶段,整体趋势呈"双驼峰"状,目前我国处于能源消费的第四阶段,预计还要经过16年的时间才能达到能源消耗最佳状态;在空间分布层面上,边际能源消耗变化率等级大致沿西北-东南线阶梯状由内陆到沿海逐渐提高,能源减耗潜力逐渐增大.提出促进极限值尽早出现的政策与建议.     

旅游业碳排放研究进展

全球气候变化与资源环境问题对人类可持续发展带来了巨大冲击,节能减排已成为全球社会经济和环境可持续发展的必然要求.科学分析旅游业碳排放有助于推动旅游地的旅游业及其关联产业的节能减排与可持续发展.本文概述旅游业碳排放的研究历程,分析和评述了旅游业碳排放的研究方法,然后从区域旅游和旅游业各部门的碳排放测度、旅游碳足迹、旅游业碳排放的影响、应对旅游业碳排放影响的对策等5 个方面,综述旅游业碳排放主要的研究内容.最后对中国旅游业碳排放研究提出了建议.     

我国城乡居民消费差异对CO2的影响分析

采用相关年度数据,利用脉冲响应函数和方差分解技术,详细分析了我国城乡居民消费现状,并探究了我国城乡居民消费差异对CO2排放的影响。结果表明,我国城镇居民的消费结构已由生存型消费向发展享受型转变,但农村居民仍旧停留在以"吃穿用"为主的传统消费阶段,这使得城乡居民消费水平的提高对CO2排放存在巨大差异。据测算,城镇居民消费水平的提高对CO2排放的影响几乎是农村居民消费水平提高对其影响的10倍。鉴于此,我国实现节能减排的目标,不仅需要改变生产方式,更需要转变居民消费理念、调整消费结构、引导居民合理消费,使居民消费行为由高能耗消费向低能耗消费转变。     

旅游业能源消耗与碳排放研究进展及启示

随着旅游业的快速发展,旅游业能源消耗和碳排放已成为影响全球气候变化的重要因素之一。在概述国内外旅游业能源消耗和碳排放研究历程的基础上,对区域旅游业、旅游交通、旅游住宿、旅游活动、旅游景区的能耗和碳排放测度、旅游业对全球气候变化的缓解与适应等方面的国内外相关文献进行了系统的梳理和分析。结果显示:国外研究相对综合和深入,对旅游业能耗与碳排放的结构及其定量测算与情景分析方面进行了系统分析,形成了基于"测定—减排—补偿"体系化的节能减排措施。国内研究起步较晚,需在旅游业能耗和碳排放重点领域的定量测度、情景分析和动态预测、深化研究内容等方面更加深入,为我国旅游业节能减排、低碳发展提供科学依据。     

福建省的碳排放趋势与对策

采用朱永彬、王铮最优增长率模型,研究了经济平稳增长条件下,福建省未来的能源碳排放趋势,并采用CO2FIX模型计算福建省森林碳汇量,为福建省制定碳排放战略提供参考.结果显示,在当前技术进步速率下,在经济平稳增长的条件下,碳排放强度不断下降,下降速率为0.044.福建省人均碳排放呈倒U曲线增长,高峰出现在2047年.福建省能源消费量和碳排放总量也呈倒U曲线增长,能源消费高峰和碳排放高峰出现在2048年,达到高峰时间比同等条件下的全国高峰略晚,反映出福建省技术进步缓慢,能源结构不够清洁.情景模拟显示通过调整能源结构、加快技术进步速率、调整产业结构,福建省的能源消费量和能源碳排放量都将有较大幅度的下降,综合使用3种方法时减排效果最优.     

中国城市居民生活用电碳排放差异及时空演变

以地级市为研究单元,以人均生活用电碳排放为测度指标,借助经典统计学中的各类不平衡指数,对2002―2011年间中国城市居民生活用电碳排放的差异程度进行动态时序分析。同时,运用ESDA方法,从静态的碳排放量和动态的碳排放增长率2个角度,定量描述了2002年以来中国城市生活用电碳排放的时空演化特征。结果表明：中国城市居民人均生活用电碳排放差异逐渐缩小;就人均碳排放量来说,总体上表现为空间正相关,且集聚程度逐渐增强,冷热点格局基本稳定,高值区域从广东省逐渐向北延伸至其他东南沿海地区;就碳排放增长率来说,碳排放增长在总体上无显著的空间相关性,地理集中现象不明显,冷热点区域转换迅速,高值区域数目显著增加且表现出向北转移的趋势。     

基于最终需求的中国出口贸易碳排放研究

以2002年为例,采用投入产出模型,从最终需求的角度对中国出口贸易引起的碳排放(包括直接和间接排放)进行了评估。结果表明,2002年中国为满足对外出口需求而在国内和国外引起的碳排放约288.22~330.49 MtC,其中国内出口排放261.19 MtC,约占当年国内一次能源消费碳排放量的23.45%;大部分部门的出口碳排放主要是由国内排放所贡献,进口再出口排放对总出口排放的平均贡献率在9.38%~20.97%之间。中国单位产值出口的平均碳排放为0.093~0.106 kgC,其中0.084 kgC是在国内排放;碳密集部门多集中于重化工业、交通运输和部分轻工业。将来一方面,中国不宜增加高耗能行业的出口;另一方面,国外发达国家也应积极向中国等发展中国家转让先进生产技术,以减少全球温室气体排放,实现全球减排行动中公平与效率的双赢。     

资源型区域碳排放影响因素分析——以山西省为例

碳排放问题是应对气候变化的主要问题,更是困扰资源型区域改革与可持续发展的关键性问题。以山西省为例,采用LMDI分解方法,将碳排放分解为5种影响因素,对山西省碳排放趋势和变化、影响因素做了深入探讨。结果表明:1)山西省未来碳排放增速减缓,排放量将持续增加,生态环境压力进一步加大;2)能源结构效应为负向影响,虽效应值较小,但潜力巨大。而人口规模正向效应值缓慢变大需要关注;3)在产业结构效应方面,工业、交通运输仓储邮政业及批发零售住宿餐饮业部门产业效应为正效应,且有逐年增大的趋势。表明第二产业和第三产业内部结构不合理,产业结构优化有待提高。     

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。     

On Estimating Transportation Energy Consumption and Carbon Dioxide Emissions from Off-shore Island Tourism—A Case Study of Haikou City,China

In the tourism industry, transportation is the greatest consumer of energy and contributes the largest amount of CO₂ emissions (ECCE). Airplane flights make up between 60% and 70% of all forms of tourism transport. Since airplane travel is the main way for tourists to access islands, airplane travel receives considerable attention in the study of the relationship between island tourism transportation, environment and economy. However, the parameters adopted to estimate ECCE in the literature are usually either out-of-date or taken from papers not written in China. To improve the accuracy of estimates, all the parameters used in this paper are current and were obtained locally. Based on these parameters and a bottom-up approach, a more accurate estimation of ECCE for the off-shore island city of Haikou was obtained in 2012. The results indicate that 24.30% of the city’s energy consumption, 33.89 PJ, was due to tourism transportation, while CO₂ emissions were 2.54 Mt. It is incorrect to assume that tourism is “an industry with no pollution”. In Haikou, for example, tourism turns out to be the major form of energy consumption in the city. This paper makes several suggestions intended to minimize the negative environmental impact from tourism transportation. These include recommending longer stays, a decrease in the number of flights, taxation of airplane emissions, and the setting up an environmental recovery fund.