安徽省农村居民生活消费碳排放研究——基于脱钩模型和LMDI的分析

2005－2016年安徽省农村居民生活能源消费碳排放与农业经济增长之间的脱钩变化轨迹和LMDI效应显示,碳排放强度、能源强度和经济水平效应对安徽省农村居民生活能源消费碳排放具有正向拉动作用,其中效果较大的是能源强度效应,这是导致安徽省农村居民生活消费碳排放增加的主导因素。能源结构和人口规模效应对安徽省农村居民生活能源消费碳排放起到了抑制作用,其中效果较大的是能源结构效应。     

能源强度、产业结构及低碳政策选择

气候变化日益严重,分析碳排放的影响因素,探讨工业碳减排意义重大。运用对数平均权重分解法(LMDI)的加和分解法建立了能源消耗碳排放的因素分解模型,从能源强度、产业结构、能源结构、经济产出和从业人口规模等5个方面对安徽省规模以上工业行业的碳排放进行实证分析。结果显示:能源强度、产业结构对碳排放有着较强的负效应,经济产出、从业人口规模有强的正效应,能源结构表现出不显著的正效应。安徽工业行业中,电力、热力生产和供应业,煤炭开采和洗选业,石油加工、炼焦和核燃料加工业,黑色金属冶炼和压延加工业及非金属矿物制品业这五大高能源强度是影响安徽省工业碳排放的最主要行业。为降低碳排放,有针对性地提出了降低能源强度,调整产业结构及减少五大行业的比重的政策建议。     

环渤海地区碳排放演进特征及其影响因素

基于kaya公式分析环渤海地区2000--2010年碳排放演进特征,并对碳排放影响因素进行分解．结果发现：环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势,碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响,其中经济规模、能源结构、产业结构对碳排放量起促进作用,能源强度对碳排放起抑制作用,经济规模对碳排放起决定性作用．结合研究结果和区域实际情况提出了有关碳减排的政策性建议．     

陕西省能源消费碳排放及影响因素分析

研究陕西省能源消费碳排放对陕西省减少碳排放、发展低碳经济有重要意义。本文基于Kaya恒等扩展式和LMDI因素分解模型,应用LMDI分解方法对能源消费碳排放进行因素分解。定量分析陕西省2000~2011年人口、人均GDP、能源消费结构、能源消费强度、产业结构等5方面的因素对能源消费碳排放的贡献大小。结果表明:人均GDP增长是陕西省碳排放量增加最大的因素,其次是能源消费强度;人口效应和能源消费结构对碳排放量的增加有较微弱的拉动作用;产业结构效应对陕西省碳排放量增加产生负作用;产业结构和能源消费结构需要进一步调整与优化以抑制碳排放量增长。     

北京和上海终端能源碳排放量影响因素研究

运用IPCC中碳排放量公式,结合能源消费数据,对北京和上海2005～2012年碳排放终端能源总量进行估计;运用LMDI模型定量分析了经济总量、能源结构、产业结构对碳排放的影响.结果表明,2005～ 2012年经济总量上升是推动北京和上海碳排放量增长的主要因素,能源结构调整是降低碳排放量的主要原因,产业结构调整是影响碳排放量原因之一.通过对能源结构和产业结构进一步分析得出北京和上海两市应通过能源结构调整,增加清洁能源消费比率来减少碳排放,上海市应同时发展第三产业促进产业结构调整降低碳排放的结论.     

河北省能源消费与碳排放影响因素分析

选取1980~2011年的样本数据,应用IPCC碳排放计算方法对河北省能源消费碳排放及经济发展进行阶段分析,同时利用LMDI模型对碳排放增量进行影响因素分解,分析人口、经济产出、产业结构、能源强度、能源消费结构对碳排放的作用程度。结果表明:1980~2011年河北省碳排放经历了稳定增长(1980~1996年)、低速增长(1996~2000年)和快速增长(2000~2011年)3个阶段,且3个阶段的GDP增速明显大于碳排放增速,河北经济发展与能源碳排放整体处于弱脱钩状态,与实现强脱钩还有一定的差距。LMDI模型分解结果显示,碳排放的驱动因素是人口、经济产出和产业结构,贡献度分别为8.92%、292.39%和14.95%;抑制因素是能源强度和能源结构,贡献度分别为-202.94%和-14.35%。     

基于VAR模型的广东省土地利用碳排放影响因素研究

【目的】分析广东省土地利用碳排放的影响因素,为广东省碳排放管理提供一定的科学依据。【方法】基于广东省1996—2017年的土地利用现状及社会经济统计数据,构建VAR（向量自回归模型）,通过格兰杰因果分析、脉冲响应和方差分解,对广东省土地利用碳排放影响因素进行定量分析。【结果】近20年来,广东省土地利用碳排放整体上呈上升趋势;人均GDP,土地利用强度和能源强度与土地利用碳排放呈正相关,土地利用结构和产业结构与土地利用碳排放呈负相关;影响因子贡献率由大到小分别为：土地利用强度>产业结构>能源强度>人均GDP>土地利用结构。【结论】调整产业结构,推动能源结构转变,优化土地利用结构是目前广东省实现碳减排的关键。     

基于主成分分析的广西碳排放影响因素实证研究

以1978—2014年的数据为样本,计算得到广西历年的碳排放量。运用主成分分析法研究影响广西碳排放的各项因素。结果表明,广西碳排放各项因素的影响程度排序依次为能源消费量、经济发展水平、固定资产投资、城镇化水平、能源价格、人口总量、能源强度、国际贸易、能源结构和产业结构。据此提出"绿色规划""调整能源消费结构,推广清洁生产技术"和"推进碳排放权交易体系建设"等政策建议。     

工业行业能源消耗的变动特征及影响因素分析

依据安徽省2000-2012年工业行业能源消耗数据,分析各行业能源消耗总量及强度的时间变化规律,在此基础上将安徽省工业行业依据能耗强度分为高、中、低3个等级;同时采用LMDI分解法,将工业行业能源消耗的影响因素分解为强度效应、结构效应和生产效应。结果表明:安徽省各行业能耗总量逐年增加,能耗强度随经济发展呈幂指数衰减;总体来讲,生产效应是能耗增加的最重要的因素,强度效应是抑制能耗增加的关键因素,结构效应对于能耗变化的影响还未完全显现出来。另外,高、中、低三组行业中各影响因素的强弱变化出现明显差异,高耗能行业生产效应的增长是安徽省能耗增加的主要原因。因此,降低高能耗的能源消耗、促进中能耗组产业升级是安徽省当前工业改革的重点。     

中国畜牧业碳排放的时空演进及其影响因素分析

为探究“双碳”目标下畜牧业的低碳发展问题，测算了中国31省(市、自治区)畜牧业碳排放量(统计数据未含港、澳、台地区，下同),并借助核密度估计和LMDI分解模型分析其时空动态演进和影响因素。结果表明：1)中国畜牧业碳排放总量呈先上升后下降态势，碳排放强度呈下降态势且省际差距大幅缩小。2)强度效应对畜牧业碳排放的抑制作用最为明显，演变趋势呈现“强-稳定-强”抑制水平；农业结构效应呈现由促进作用转为抑制作用的变化特征；产业结构效应的抑制作用仅次于强度效应；经济效应的促进作用最大，其演变趋势呈现倒“U”;人口规模效应的促进作用较小。3)全国畜禽养殖及其主要种类碳排放量的影响因素存在地区差异。牧区的肉牛、肉羊以及东北地区生猪强度效应和产业结构效应的抑制作用不足削减经济效应带来的促进作用，促进了其碳排放的增加。因此，政府需积极引导养殖户进行清洁生产，加大对畜牧龙头企业在品种改良、饲料配比优化方面的科研投入，因地制宜的推进畜禽低碳养殖发展。     

江苏省农业碳排放时序特征与趋势预测

为探讨江苏省农业碳排放时序特征及未来碳排放趋势,利用排放因子法对江苏省2000—2019年农业碳排放进行估算,并运用STIRPAT模型对2020—2030年全省农业碳排放趋势进行预测。结果表明：江苏省2000—2019年的CO₂排放当量（CO₂e）整体呈现降低-升高-降低的趋势,并在2005年达峰,估算为8 361.77万t,其中种植业、畜牧业则分别在2010年、2003年达峰,种植业排放量远高于畜牧业。农业CO₂e排放强度呈先升高后降低的趋势,2003年后排放强度逐年递减,到2019年已降至1.31 t·万元^-1;在各碳源中,水稻种植是全省农业碳排放的最大排放源,而在主要畜禽中,猪养殖过程中造成的碳排放远高于其他畜禽;预计2020—2030年,伴随城镇化发展、农业人均GDP提高和农业碳排放强度的进一步降低,全省农业CO₂e排放量仍将呈下降趋势,在减碳的同时可以兼顾农业经济高效发展。研究表明,江苏省农业已实现碳达峰,未来农业碳排放的持续降低将有利于加速全省碳中和目标的实现。     

江西省农业产业结构与碳排放关系实证研究

基于2005年-2020年的江西省十一地市的面板数据,通过Johansen协整检验,误差修正模型,格兰杰因果检验,研究农业产业结构与农业碳排放之间的关系。结果显示农业产业结构,农业人口,城镇化率,农村用电量与农业碳排放之间存在长期的均衡关系,农业人口呈现负的推动作用,农业产业结构,城镇化率,农村用电量呈现正的推动作用,农业产业结构与城镇化率在推动农业碳排放增长中发挥了主要作用;在向量误差修正模型中,农业产业结构,城镇化率,农业人口,农村电气化水平在短期内对农业碳排放具有正向影响,农业人口在短期内对农业碳排放具有负向影响;在格兰杰因果检验中,农业产业结构与农业碳排放存在互为因果的格兰杰关系,农业产业结构会推动农业碳排放的增加,农业碳排放会一定程度上影响农业产业结构。因此,需要从优化农业产业结构角度出发,确立农业碳减排目标,减少农业碳排放,把二者有机结合,推动农业朝着绿色高效发展。     

农村产业融合的多功能绩效评价与障碍因子分析

农村产业融合的实质就是拓展农业多功能,从多功能视角来研究农村产业融合的绩效与障碍因子,可为农村产业融合发展提供科学依据.基于农村产业融合经营模式,从过程与结果2个维度构建农村产业融合的多功能绩效评价指标体系,采用熵权TOPSIS法和障碍度模型,以湖北省4个典型案例村为代表,分别表征4种农村产业融合经营模式(模式Ⅰ,农户...     

河南省经济增长与碳排放的脱钩分析

根据1990~2012年河南省统计数据,在计算河南省碳排放总量的基础上构建经济增长与能源碳排放的脱钩分析模型,研究经济增长与碳排放间的脱钩关系。结果表明:1990~2012年河南省能源碳排放的GDP弹性值出现先上升、后下降的倒"U"型趋势,在2000~2005年出现未脱钩的情况之后,2005~2012年弹性值持续下降,脱钩趋势越来越显著。脱钩的程度受宏观调控和经济政策的影响较大,在目前乃至未来一段时期内仍会保持相对脱钩状态,但要实现绝对脱钩还比较困难。因此河南省在今后的发展中要做到提高能源利用效率,转变发展方式,调整产业结构,发展新兴产业,开发利用新型能源,走低碳经济之路。     

湖北省农业碳排放效率时空差异及影响因素

【目的】传统农业大省湖北省对化肥、农药等农用物资的依赖度过高,客观上导致其农业生产相对高碳。本研究目的在于厘清其农业碳排放效率及影响因素,为湖北省农业低碳生产的切实推进提供参考依据与政策启示。【方法】利用DEA-Malmquist分解法对湖北省农业碳排放效率进行有效测度并分析其时空差异特征;在此基础上运用Tobit模型探究影响其碳排放效率变化的关键因素。【结果】2011年以来湖北省农业碳排放效率虽年际间存在一定波动,但总体处于增长态势,年平均增速为2.9%;从驱动源泉来看其提升主要依赖于前沿技术进步而非技术效率改善,进一步对技术效率分解可知,纯技术效率恶化趋势较为明显而规模效率得到了轻微改善。湖北省各市(州)农业碳排放效率差异明显,其中以武汉最高,达到了1.584,而荆门最低,仅为0.803;结合数值差异可将15个地区划分为高速增长、低速增长以及下降等3个不同组别;前沿技术进步在推进各地区农业碳排放效率提升上发挥了更为明显的作用,而技术效率改善所起作用相对较小,分解技术效率可知,纯技术效率与规模效率的作用方向因地而异,但后者作用力度要略大于前者。农村经济发展水平、城镇化水平、农村用电量...     

产业经济发展对碳排放影响的实证分析

依赖于传统能源消费的经济增长往往带来巨大的碳排放.对于强调“十二五”经济转型的浙江省.需要探讨经济增长方式与碳排放的关系.从而探索基于减排目标的可持续经济发展之路.本研究基于产业-能源消费和能源-碳排放2个基本判断模型,运用1990-2009年相关数据分析了浙江省产业发展、能源消费结构以及碳排放之间的关系.结果表明:浙江省产业结构演进与能源消费之间存在着显著的正相关关系,而能源消费结构的变动则对浙江省碳排放影响不明显.基于此,笔者提出了基于减排目标的协调能源利用与产业经济增长的政策建议.即开发新能源技术,促使能源消费结构不断多元化;加强工业企业节能技术改造,提高能源利用效率;积极发挥经济优势,引导金融机构为低碳产业服务.     

21世纪初期湖北省农地利用碳排放估算研究

基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕六个主要农地利用碳源,从时间、空间两个维度对湖北省农地碳排放量进行估算.结果表明,在时间尺度上,历年农地碳排放总量呈逐渐缓慢上升趋势,历年单位面积农地投入品使用量始终保持稳定;在空间尺度上,农地碳排放空间差异明显,湖北省各地、州、市农地利用碳排放总量、碳排放强度存在较明显差异,其中,襄阳、黄冈、荆州分别位列碳排放总量前3位,鄂州、随州、寰阳分别位列碳排放强度前3位.     

吉林省农业碳排放动态变化及驱动因素分析

基于农业物质投入的五个方面:化肥、农膜、农药、农用柴油及农村用电,利用农业碳排放量估算模型,计算吉林省1999-2011年的农业碳排放量,分析农业碳排放总量、组成结构以及农业碳排放强度的动态变化,结果表明:吉林省农业碳排放总量变化分为二个阶段,即波动增长阶段和稳步增长阶段。碳排放总量由1999年的205.3632万t增加到2011年的371.7199万t;农业碳排放总量的组成结构保持不变,依次是化肥、农村用电、农膜、柴油、农药碳排放量;农业碳排放强度从1999年的505.2855kg/hm2升高到2011年的711.7935kg/hm2,其与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线(EKC)呈三次函数曲线,预计2012年将达到转折点。基于STIRPAT模型,揭示了人口总数、人均GDP、农业贡献值、农用机械总动力、农户固定资产投资等驱动因素的弹性系数分别为2.6806、0.0767、0.2160、0.1247、0.0572。时间序列预测模型显示:2012-2016年,吉林省农业碳排放总量将由392.4663万t增加到494.1911万t,农业碳排放强度由709.1317kg/hm2下降到561.4089kg/hm2。吉林省必须采取切实有效的措施,改变现有的农业生产发展模式、改善农业生产结构,加强农业科学技术发展,否则,吉林省农业减排的形势将更加严峻。     

甘肃省农地利用碳排放测算及影响因素研究

利用2000-2011年甘肃省农业投入的六大类碳源相关数据,对甘肃省历年农地利用碳排放量进行测算。分析得出:从2000年起,甘肃省农地利用碳排放量和碳排放强度分别以年均6.0%和5.8%的增速上升。六类碳源中,化肥、农药、农膜、柴油、翻耕和灌溉碳排放量的年均增速分别为2.8%,17.7%,7.6%,5.4%,0.3%,1.1%。运用LMDI模型对农地利用碳排放的影响因素进行分析,结果表明:从2001-2011年,由生产效率、产业结构、经济水平和劳动力规模变化所引起的碳排放增量比分别为:-15.18%、-4.46%、44.19%和0.34%。由此表明,农业生产效率和产业结构对碳排放具有抑制作用,劳动力规模虽具有一定的促进作用,但作用较小,而农业经济水平是导致甘肃省农业碳排量增加的主导因素。最后根据以上结果,对甘肃省农地利用碳减排提出对策建议。