基于产业链视角的京津冀区域碳排放影响因素研究

随着京津冀一体化程度不断加深,产业交叉现象严重,深入研究京津冀区域各产业链路径碳排放的影响因素,对区域协同减排具有重要意义。使用环境扩展投入产出分析对2002—2017年京津冀区域消费端碳排放进行核算;利用结构分解分析识别京津冀区域碳排放的驱动因素;通过结构路径分解进一步从微观产业链层面追溯引起京津冀区域碳排放变动的关键路径及其关键因素。研究结果表明：资本形成是构成京津冀区域消费端碳排放的主要需求类别;经济规模和人口是促进碳排放增加的重要因素,碳排放强度对碳排放起到显著抑制作用,区域内产业结构、消费结构对北京市、天津市和河北省的碳排放影响存在差异;从产业链路径来看,不同碳排放驱动因素对京津冀区域不同产业链路径的影响大小和方向不同,应聚焦具体路径,实施上下游综合治理。     

工业城市(沈阳)能源消耗碳排放的影响因素分解及实证分析

沈阳作为我国东北地区中心城市和重工业城市,能源消费持续增长趋势及以煤为主的能源结构在短期内很难改变。由于能源消费是碳排放的主要来源,所以碳排放在未来一段时间必然会持续增长。论文根据《2006年IPCC温室气体排放清单指南》温室气体排放计算方法,并且充分考虑没有燃烧充分的燃料,计算了沈阳市2005-2009年能源消耗碳排放,采用LMDI(Logarithmic mean divisia index)分解法定量分析了单位GDP能耗、能源结构、经济发展对沈阳市能源消耗碳排放的影响。结果表明经济发展对沈阳市碳排放增长有促进作用,单位GDP能耗降低对碳排放呈现抑制作用,而能源结构对碳排放作用甚微。这说明以煤为主的能源结构未发生根本性的改变,经济规模的扩大使得单位GDP能耗抑制作用逐渐降低,碳排放将会持续增长。     

京津冀地区经济社会要素与碳排放的时空耦合关系

碳排放受区域发展水平、产业结构、消费模式等经济社会多要素的综合影响。开展区域经济社会要素与碳排放的时空耦合关系研究,不仅有助于揭示区域内部各要素空间格局对碳排放的影响机制,而且对于制定差别化的经济、环境和产业政策,推动区域低碳协调和均衡发展也具有重要的实践意义。基于京津冀地区2005—2020年的相关统计数据,采用区域重心模型、空间关联性分析方法、地理集中度、不一致指数、空间自相关分析等方法,探讨了区域人口、经济、消费水平、第二产业、贫困度、碳排放量等经济社会要素的重心转移特征和地理集中度,并对各要素与碳排放的空间关系进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年京津冀地区各经济社会要素均不同程度偏离区域几何中心,各要素在空间上长期处于不均衡状态,但随着时间推移,不均衡状态有所减缓。(2)研究期内,各经济社会要素的重心移动轨迹具有明显的阶段性,京津冀地区各要素重心格局易于波动,碳排放与其他要素重心空间耦合性呈现波动式变化。(3)人口因素是影响碳排放量增长的主要因素。贫困度、第二产业比重、经济发展水平的灰色关联度数值也都较高,贫困度、第二产业比重、经济发展水平也是碳排放量增长的主要驱动...     

江西省能耗碳排放时空特征、脱钩关系及其驱动因素

查明碳排放时空演变成因、经济发展脱钩情形及其影响因素,对协调区域经济发展同时更好进行碳减排具有指导意义。以欠发达江西省为例,基于2002-2016年规模以上工业主要能源消费数据,用IPCC碳核算方法、Tapio脱钩模型及对数平均迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）对该域能耗碳排放时空演变特征、与经济发展脱钩关系及其驱动因素进行了分析。结果表明：（1）江西省碳排放量前期快速增长、中后期增长减缓,由2002年的6248.57×10⁴ t增加到2016年的18680.47×10⁴ t,增长率高达198.96%。碳排放强度处于前中期快速下降,后期缓慢下降的趋势,由5.604 t/万元降为0.552 t/万元。碳排放量和碳排放强度大体呈现着西北高东南低的空间分布特征。（2）2002-2009年和2009-2016年江西省经济增长与碳排放总体上呈现弱脱钩,脱钩弹性分别为0.177和0.105。2002-2009年江西省南部和北部地区脱钩情况不够理想;2009-2016年江西省除上饶市以外的东北部地区脱钩状况较差。（3）2002-2009年,能源结构对江西省碳排放脱钩有微弱的抑制作用,2009-2016年转变为微弱的促进作用,其对各地市碳排放脱钩的驱动方向有所不同。能源强度对碳排放脱钩起主导性作用,其在两个阶段的脱钩弹性分别为-0.329和-0.481。经济水平对碳排放脱钩有主要的抑制作用,在两个阶段的脱钩弹性分别为0.377和0.475。人口对碳排放脱钩具有较小的抑制作用。因此,江西省碳减排的重点在于改善能源结构与提高能效,推动新余、九江和萍乡等城市的传统工业转型升级,促进江西西北地区与东南地区城市的绿色协同发展。     

我国城市发展与能源碳排放关系的面板数据分析

城市化与城市能耗及其碳排放密切相关,城市发展过程中的人口城市化进程和产业总量与结构调整都是能源碳排放变化的主要驱动因素。以2006-2015年全国158个地级城市的面板数据为基础,从总量变化趋势和空间变化趋势两个角度分析了研究期内的我国城市发展特征及能源碳排放特征;并利用面板计量分析方法研究了城市发展因素对城市总能耗、总能耗碳排放、单位能耗碳排放量的驱动特征。结果表明：城市化每提升0.095%,总能耗上升1%。虽然城市总能耗及能耗碳排放在降低,但是单位能耗碳排放在增加;第二产业和第三产业发展对总能耗及能耗碳排放的驱动作用大;城市第三产业的发展有利于能源结构优化调整等;并基于研究发现给出一些政策建议。     

泛长三角地区碳生态效率的空间格局及影响因素

碳生态效率反映碳排放产出的经济社会价值高低,是衡量可持续发展水平的重要指标。以泛长三角各市为对象,以揭示碳排放的经济社会效益为目标,构建经济产出效率和人口承载效率评估指标,研究碳生态效率的空间格局和影响因素。结果表明：经济产出效率和人口承载效率呈现不同的变化趋势和空间格局,2000-2014年,经济产出效率增长97%,人口承载效率下降68%,前者空间集聚度高于后者;核心区及部分沿江城市的经济产出效率较高、增长较快,人口承载效率较低、下降较慢,碳生态效率高于其他城市;经济产出和人口承载效率的影响因素类似、作用强度和方向不同,前者主要受产业结构促进,后者的影响因素包括但不限于产业结构,但产业结构优化抑制了人口承载效率提升。研究认为,经济和社会视角的碳生态效率变化趋势及影响因素作用方向存在差异,为通过政策调控实现经济和社会效益同步提升增加了难度,在推动经济增长的同时,进一步加快人口集聚、优化产业结构和能源结构、提高能源利用效率等是政策制定的优选方向。     

福建省行业碳排放驱动因素分解及其与经济增长脱钩关系

主要部门和重点行业的二氧化碳排放是区域碳排放的主要来源。厘清行业碳排放影响因素,分析其与区域经济增长相互关系及程度,从而推动部门和行业碳减排对于落实区域碳排放总量控制具有重要意义。本研究运用对数平均迪式指数分解法(LMDI)和Tapio脱钩模型对福建省1997—2017年13个主要碳排放行业进行碳排放驱动因素分解和脱钩分析。结果表明: 电力、热力的生产和供应业是福建省主要的碳排放行业,1997—2017年,其碳排放总量由18.89 Mt上升到120.63 Mt,增长量为101.74 Mt。有色金属冶炼及压延加工业、纺织业、黑色金属冶炼及压延加工业的碳排放增长速度最快,其年均增长率分别为18.1%、12.1%、12.1%。13个主要行业碳排放变动的驱动因素中,经济增长效应和人口规模效应是主要的正向驱动因素,能源结构效应、能源强度效应和产业结构效应的抑制作用在不断增强。从脱钩关系来看,13个主要碳排放行业的脱钩指数整体呈下降趋势。从“十一五”时期开始,部分行业开始出现不同程度的强脱钩。而在“十三五”时期,农、林、牧、渔、水利业表现为扩张负脱钩,电力、热力的生产和供应业表现为弱负脱钩。能源结构效应和能源强度效应对各行业实现脱钩的影响较大,产业结构效应的脱钩努力较小,人口规模效应未做出脱钩努力。     

新疆能源消费碳排放过程及其影响因素——基于扩展的Kaya恒等式

新疆,中国西部的欠发达区域,如何在保持社会经济持续快速发展的同时实现碳排放的减速增长是现阶段的重要发展命题,对于实现国家的减排目标有着至关重要的作用。通过对经典的Kaya恒等式进行扩展,并采用基于LMDI的完全分解模型,解析了1952年—2010年新疆的一次能源消费的碳排放的主要驱动因素。依据1952年以来新疆社会经济发展状况和碳排放总量演变特征,并结合一定的历史背景等,将新疆的一次能源消费的碳排放划分为6个演变阶段,定量分析了人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应、能源结构效应和能源替代效应在不同发展阶段的贡献作用,主要的研究结论如下:(1)经济产出效应和人口规模效应是新疆碳排放增长的最主要贡献因子。(2)能源强度效应在1978年之前对碳排放的增长表现为正效应,主要原因是极低的能源利用效率和落后的生产工艺。改革开放之后,能源强度效应成为遏制碳排放增长的重要贡献因子。(3)能源结构效应和能源替代效应也是遏制新疆碳排放增长的主要贡献因子,但是其贡献作用还比较小,主要是因为可再生能源在能源消费总量中的比重还比较低和以煤为主的能源消费结构还没有发生根本性的改变。     

主体功能区视角下的碳排放核算——以广东省为例

区域碳排放核算是当前全球气候变化与碳排放研究的核心内容之一。中国于2010年出台《全国主体功能区规划》,主体功能区是以区域开发程度、资源环境基础和未来开发潜力为依据,县域为基本单位的区域规划方案,这为区域碳排放核算和配额分配提供了全新的视角。鉴于县域的能源数据不够完善,基于经济、人口、省级能耗量等数据构建了适用于主体功能区划分的碳排放核算方法,并确保各主体功能区的碳排放总量和分部门碳排放量都与该省的总碳排放量和分部门的一一对应相等。以中国广东省为案例,对其四类主体功能区在2005—2015年间的碳排放情况进行核算分析。研究发现:四类主体功能区的碳排放总量与经济总量呈现高度正相关性;四类地区中碳排放量从大到小依次为优化、重点、农产品、生态开发区。碳排放强度最大的为生态开发区,其次是重点开发区,农产品开发区和优化开发区。重点开发区和优化开发区的碳排放占全省比值达86%,都应作为未来节能减排措施的最主要的作用对象,需加快产业结构升级,扩大新能源技术的应用。农产品开发区和生态开发区应加快发展循环农业,有机低碳农业生态环境友好型产业。     

江西县域土地利用变化碳排放时空演变及其影响因素

查明县域尺度下土地利用变化碳排放,对于推进县域低碳发展和土地资源的可持续利用与管理具有重要意义。以江西省为例,基于2000-2020年江西省土地利用数据、社会经济数据等,利用空间自相关模型和对数平均迪氏指数分解法(LMDI) 法,对其县域土地利用碳排放时空演变及影响因素进行分析。结果表明:①2000-2020年间,区县土地利用碳排放均呈上升趋势,碳排放量增速和平均碳排放强度均有下降,但部分区县碳排放增速在2015年后出现提高的变化特征。建设用地是碳排放量增长的首要碳源,林地则具有重要的碳汇作用。②空间上,土地利用变化碳排放呈现出明显的空间差异,表现为北高南低的分布特征和较为稳定的聚类模式,即轻度和重度及以上排放区空间分布上较为集中。经济发达区县成为碳排放量增长"核心",欠发达区县则是碳排放量增长"外围",且这种"核心-外围"格局在不断强化。③总体上,抑制碳排放量增长的主要因素为碳排放强度及土地利用效率;驱动因素则有经济发展水平和建设用地规模。但部分区县碳排放强度可能表现为"前期驱动后期抑制"作用,且抑制作用小于驱动作用,故这类区县土地利用碳排放量仍显著增长。因此,江西省各区县应积极调整产业结构和继续降低碳排放强度及通过优化土地资源配置,提高土地利用效率,如用适度集约模式提高建设用地利用效率以免盲目性扩张浪费。另外,欠发达地区和发达地区需加强在资金、技术等领域的交流与合作,不同区县还应因地制宜,各自明确发展目标,走具有各自县域特色的低碳高质量发展道路。     

湖南市域化石能源消费碳排放时空格局及驱动因素

研究碳排放时空格局演变及其影响因素对指导碳减排具有重要意义。利用2008—2013年湖南省14地市规模以上工业企业终端能源消费数据,运用IPCC提供的参考方法和对数平均迪氏指标分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度的时空格局及碳排放量变化的影响因素进行了研究。结果表明:1)2008—2013年湖南市域碳排放量随时间变化趋势不一,大致呈3种类型变化;累积碳排放量居前3位的市域依次是娄底、岳阳和湘潭,三者累积碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、张家界和怀化3市的累积碳排放量合计仅占全省的2.59%。2)湖南市域能源消费碳排放量、人均碳排放量存在相似的空间差异,二者均表现为东高西低的格局,且具有较强的相关性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也较高;2008—2013年湖南市域碳排放强度呈下降趋势,属于低强度区的市域由2008年的4个增加到2013年的7个,碳排放强度的空间分布与市域产业类型有关。3)能源结构、能源强度对碳排放的增长主要起抑制作用,但能源结构的贡献很小,碳排放量的降低主要是由能源强度引起的;经济发展是碳排放增长的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年两个时段其累积贡献值分别为74.285和27.579;人口规模对碳排放的驱动较小,在2011—2013年对碳排放增加产生的累积贡献值仅为2.252。湖南当前及未来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产业结构升级,从战略层面促进湖南"四大区域"协调发展。     

共享社会经济路径下中国2020—2100年碳排放预测研究

碳排放和减碳经济代价研究日益受到学术界和决策者的关注,中国政府做出的关于争取在2060年前实现碳中和的表态引起了国际社会的热议。在此背景下,开展中国未来长时间序列碳排放的情景预测具有切实意义。基于可拓展的随机性环境影响评估模型（STIRPAT）评估了人口、经济和受教育程度对碳排放的影响,对比历史数据并验证了碳排放预测模型的准确性,结合共享社会经济路径（SSPs）情景的设定和模型参数,预测了5种情景下中国2020年至2100年的碳排放轨迹及经济代价。结果表明：（1）考虑碳排放达峰目标的实现,SSP3情景是中国未来发展的最佳情景,在此情景下,中国有望提前三年实现碳排放达峰目标;（2） SSP3情景可使中国年度总碳排放量和人均碳排放量处于相对其他四种情景的最低值,但需要付出累积GDP下降5.49%至8.80%的代价;（3）为完成在2060年前实现碳中和的承诺,中国政府在未来的40年需面对409.36-467.42 Gt的碳中和量;（4）2020年中国的碳排放强度将会较2005年水平下降40.52%至41.39%,2030年碳排放强度将会较2005年水平下降59.64%至60.75%。5种情境中,SSP5情景是降低碳排放强度的最佳情景,可最大程度地超额实现碳排放强度目标。未来,受经济发展、人口增长等重要因素影响,中国政府减碳压力将进一步加大。后疫情时代,考虑到能源供应的减少和高科技产业的发展,碳排放社会成本的上升将为中国创造一个使能源系统脱碳的机遇。中国应在"十四五"期间继续提升能源利用效率、升级产业结构、提倡低碳消费、实施隐含碳战略,以尽快实现碳减排目标。     

收缩视角下黄河中游城市碳排放时空格局及其影响因素

城市收缩作为城市化进程中的一种现象,与碳排放之间的关系错综复杂。当前从多维度收缩视角来探究碳排放量驱动因素的研究鲜有。据此,从人口、社会和经济三个维度构建城市收缩评价体系,利用黄河中游四省50个城市2012-2020年面板数据,基于熵值法、夜间灯光指数及地理探测器等方法探究城市收缩对碳排放时空差异的影响。结果表明:①黄河中游资源型城市收缩现象最为严重,呈现"大分散,小聚集"特征。人口收缩占比最多,综合收缩最少。②碳排放总量在研究时段内从2327 Mt增长到3040 Mt,热点区域分布在鄂尔多斯市、乌海市、呼和浩特市、忻州市和朔州市;冷点区域从陕西省和河南省分散分布逐渐向河南省集聚。碳排放总量两极分化现象明显,高值区域数量少,数值大,且逐年增幅大;低值区域数量多,数值低,呈逐年降低趋势。成长型和成熟型资源城市是碳排放量的热点区域,同时城市收缩加剧了碳排放量;衰退型和再生型资源城市已经成为碳排放量的冷点区域,此时的城市收缩对碳排放量抑制作用加强。③城市收缩对于碳排放量的影响是复杂的,经济收缩对碳排放空间分异的解释力最强,人口收缩解释力最小,多数影响因素空间叠加后会产生双因子增强作用,且主导因素由人口和经济收缩转变为社会和经济收缩。可见,黄河中游城市碳排放时空格局及影响因素存在一定差异,因此,在制定双碳行动方案时应综合考虑这些差异,进而可提出有针对性且能适应于地区发展需要的节能减排对策。     

京津冀地区碳排放时空格局变化及其驱动因子

人类对陆地生态系统的改变是碳排放增加的主要原因。在“双碳”目标背景下探索土地利用变化与碳排放的动态关系,有助于区域土地低碳可持续利用。研究基于土地利用转移视角,采用重心-标准差椭圆方法揭示了京津冀地区土地利用碳排放时空格局演化特征,评估了碳排放与生态环境、社会经济发展的协调程度,并借助改进的Kaya模型和LMDI分解模型定量分析了土地利用变化对碳排放的影响程度。结果表明：(1)建设用地的转入是土地利用碳排放增加的主要来源,引起碳排放量增加15844.36万t;耕地、草地向林地、水域的转变促进了地区固碳能力的提升。(2)土地利用碳排放空间分布格局呈现出东北-西南方向向中心进一步聚集的趋势,并且东-西向聚集趋势大于南-北向。(3)京津冀地区整体碳排放与生态环境的协调性呈向好趋势发展,但大部分地区碳排放与社会经济发展出现失衡现象,地区间碳生产力差异逐渐增大。(4)经济水平是促进碳排放增加的最显著因素,单位GDP用地强度是抑制碳排放增加的最主要因素。分析结果表明,严格控制建设用地的无序扩张是促进低碳土地利用的基础,低碳经济发展是促进地区减碳的重要途径。     

京津冀地区城市化发展时空差异特征

随着京津冀一体化协同发展的提出,如何协调城市间城市化和产业发展的差异成为目前关注的焦点。因历史原因和政策影响,尤其在城市化发展方面地区之间存在较大差异,定量识别该区城市发展的时空差异性对于制定合理的区域协同发展政策具有重要的指导意义。基于1984—2012年社会经济统计数据,通过引入偏离度指数和变异系数,从人口、土地、社会、经济四方面研究了不同时期京津冀地区城市化发展时空差异特征。研究表明:(1)京津冀地区城市化4个方面的发展均呈整体上升趋势,尤其表现在经济和社会发展方面。整体增长幅度为:经济社会土地人口。(2)从发展速度看,京津冀地区人口与土地增速最快时期发生在2000—2004年;而社会与经济增速最快时期发生在1992—1996年;这些特征充分反映了我国阶段性政策的影响。(3)从城市化发展的驱动因子分析,京津冀地区人口与土地增长速度差异较小,发展趋势较为一致,呈现显著的正相关关系;经济、社会增长速度差异较小,发展趋势较为一致,表现出高度的正相关性;而人口与社会、人口与经济、土地与社会、土地与经济之间的相关性不显著。(4)京津冀地区城市化发展区域差异较大,不同时段各城市发展存在明显差异;在城市化进程中区域间最大差异性表现在土地的扩张,其次是人口增长,而经济和社会增长差异性相对较小。(5)人口、土地、社会、经济四项城市化驱动因子与城市生态因子的耦合协调度均不断提高。     

中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素

旅游业碳排放效率作为旅游业绿色全要素生产率指标,是衡量旅游业碳排放与旅游经济增长之间关系的重要工具。借助SBM模型测算了中国省际旅游业碳排放效率,并利用ESDA和GWR方法分析了旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:中国旅游业碳排放效率呈现缓慢提升态势,但总体水平仍较低。旅游业碳排放效率的空间集聚特征明显,形成了以上海为中心的高值集聚区和以西北省份为中心的低值集聚区。旅游业碳排放效率及其空间格局演化是多因素共同作用的结果,旅游经济规模对中西部地区旅游业碳排放效率的提升作用较强;城镇化的促进作用逐步减弱,且在多数省份开始产生抑制作用;技术效应的提升作用高值区从中东部转移至华北和东北地区;旅游业产权结构对南部地区的推动作用也逐步凸显;结构效应主要对西南地区起促进作用。这为优化和提升旅游业碳排放效率提供了理论依据。     

东北三省碳源/汇和碳盈亏时空分布与影响因素

碳循环是影响气候变化的关键环节。利用改进的CASA模型对东北三省2000-2020年间自然碳源\汇进行了估算;通过增加真实碳排放量对估算过程的约束,改进了夜间灯光数据和碳排放拟合方法,探究了区域碳源碳汇和碳盈亏的时空分布和影响因素。结果显示：（1）净生态系统生产力在时间上呈现波动上升趋势,空间上黑龙江省自然碳汇总量最高（164.61 Tg C/a）,约占东北三省的60%;（2）能源消费碳排放总量呈现先上升,再下降,近年趋于稳定的时间变化趋势,空间上以辽宁省年均碳排放量增速最快,增速约为6.95 Tg C/a;（3）2005年为东北三省整体从碳盈余转变为碳亏损的转折点,近年来亏损速率有所下降;（4）东北三省碳盈亏与自然因素呈正相关,与人口规模、地区生产总值、碳排放强度、产业结构呈现负相关关系。辽宁省能源消费总量的攀升使能源结构的下降未能扭转其碳亏损的局面,并使其碳盈亏与能源结构呈现正相关关系;黑龙江省和吉林省农业人口流失较快一定程度上导致了城市化水平与碳盈亏呈现正相关关系。（5）东北三省均应降低碳排放强度,黑龙江省和吉林省应调整能源结构,辽宁省应调整产业结构。研究结果可为东北三省"双碳目标"的实现提供理论依据。     

基于多区域投入产出分析的京津冀地区虚拟水核算

通过贸易与消费调控实现区域水资源优化配置已成为缓解地区水资源压力的途径之一。跨区域投入产出分析可为地区间虚拟水贸易战略提供依据。基于2012年京津冀地区投入产出表与生产用水量构建了跨地区虚拟水核算模型,计算了隐含在经济贸易中的虚拟水总量及各地区各部门的直接用水系数、完全用水系数和拉动系数,分析了各部门虚拟水进出口情况,识别了重点耗水部门。结果表明:京津冀地区呈现虚拟水净出口状态,其中净出口部门主要为北京的服务与交通业,河北的农业和制造业。京津冀的农业、矿业和水供应业在生产过程中直接消耗水量大,应注重提升用水效率及节水技术的开发;三地制造业、建筑业和服务与交通业的平均拉动系数较大,这说明其他部门生产活动对该部门依赖性较大,其单位产出的提高将带动整个地区更多虚拟水量的投入。此外,河北的农业和制造业为京津冀各部门输送了大量虚拟水,为各部门生产提供了支撑,是节水的重点部门,应着重调整其产业结构,并从直接和间接用水两方面入手减少水资源消耗。计算了京津冀地区不同部门的直接、间接水资源消耗、水资源消耗拉动系数,以及部门间的虚拟水贸易情况,结果可为该地区部门间水资源配置和虚拟水战略的制定提供基础。     

中国典型城市群城镇化碳排放驱动因子

城市群作为推进国家新型城镇化的战略举措,是国家参与全球竞争与国际分工的主要地域单元。以中国典型城市群6个代表性城市(北京、天津、上海、广州、武汉和重庆)为案例,采用因素分解法将碳排放的影响效应分解为4部分,包括人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和碳强度效应,研究2000—2014年城镇化过程中碳排放的驱动机制。主要结果:(1)各城市群的经济总量均有增长,能源效率逐渐提高,碳排放强度在北京、上海和重庆的是下降趋势,在天津呈上升趋势,而在广州和武汉则趋于平稳状态,各城市群能源消耗中各种能源的比重和碳排放量的变化存在着较显著的差异性;(2)天津和广州的4个碳排放影响效应整体上是逐渐增大,北京和上海是趋于平稳对称,武汉和重庆是先减小后增大。研究表明,经济和人口对碳排放具有正向作用,能源强度对碳排放具有负向作用。通过研究中国典型城市群碳排放的驱动因子,有助于城市群碳排放权交易的政策制定以及城市群发展模式规划。     

基于LMDI分解的厦门市碳排放强度影响因素分析

研究碳排放强度的变化趋势及其影响因素对于指导低碳城市建设具有重要意义。应用对数平均权重分解法(LMDI),基于厦门市2005—2010年各部门终端消费数据对碳排放强度指标进行因素分解,并将传统分析仅注重产业部门的能源碳排放,拓展到全面考虑产业部门和家庭消费的能源活动和非能源活动影响。研究结果表明:2005—2010年厦门市碳排放强度下降17.29%,其中产业部门能源强度对总碳排放强度变化影响最大(贡献63.07%),家庭消费能源强度是碳排放强度下降的主要抑制因素(-45.46%)。从影响效应角度看,经济效率对碳排放强度下降贡献最大,碳排系数减排贡献最小;从部门减排贡献角度看,第二产业贡献最大,家庭消费贡献最小。总体而言,厦门市未来碳减排重点部门在第二产业,优化产业结构和能源结构有较大减排潜力。