“双碳”目标下中国物流业碳排放影响因素与发展路径——基于扩展的Kaya恒等式和LMDI分解模型

“双碳”目标的提出标志着我国进入深度调整产业结构、加快推进产业绿色低碳转型的发展阶段。物流业作为第三产业中碳排放量最大的行业,是产业发展绿色化转型的重中之重。本文采用扩展的Kaya恒等式分解影响碳排放的因素,并以2011-2020年数据为样本,运用LMDI模型分析各因素的影响程度。研究结果表明,碳排放的影响因素可分解为碳排放强度、低碳技术、行业收入水平、从业人口规模和总人口规模。其中,低碳技术和碳排放效率对物流业碳排放起抑制作用,贡献量均值分别达到-3461.23万吨和-213.58万吨,而行业收入、从业人口规模和总人口规模对碳排放具有促进作用,均值分别是7630.76万吨、1725.07万吨和604.83万吨。因此,不断提高碳排放效率,特别是加大低碳技术发展力度,是促进中国物流业减排的有效发展路径。同时,政府和企业需要通过调整产业结构,加快推进产业绿色低碳转型,实现产业可持续发展。

基于kaya模型的产业园区规划碳排放预测模型研究及实证

“双碳”目标下我国高耗能、高排放产业园区的低碳发展势在必行,本文基于kaya模型,对相关公式进行了变形改良,并以某西部地区“双高”产业园区规划为例进行规划碳排放预测,为相关研究提供参考。

广东省某市碳达峰预测研究——基于Kaya模型和情景分析法

按照国家在2030年前碳排放达峰、力争在2060年前实现碳中和的愿景,结合广东省某市实际及中长期发展规划,运用Kaya模型和情景分析法,对该市碳达峰时间、峰值进行预测和情景分析。研究结果表明,该市碳排放量在强化低碳情景下将在2025年达到峰值。

“双碳”背景下辽宁省碳排放驱动因素分析——基于扩展Kaya恒等式

利用1998—2019年辽宁省的相关基础社会数据和碳排放数据,以1998年为基准年,构建了一个包含人口规模、经济发展、能源强度、能源结构、单位化石能源消耗碳排放在内的碳排放Kaya恒等式,并运用LMDI分解方法对影响辽宁省碳排放的因素进行了定量分析。结果表明,经济发展因素是促进辽宁省碳排放的最主要因素,其次是人口规模因素,能源强度因素对碳排放起到了明显的抑制作用,能源结构因素和单位化石能源消耗碳排放因素在不同时期对辽宁省碳排放的影响各不相同。

能耗“双控”向碳“双控”转变背景下浙江节能减碳对策建议——基于KAYA恒等式的国际比较视角研究

我国已正式宣布碳达峰碳中和目标,提出要推动能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变。本文基于KAYA恒等式,在梳理率先实现碳达峰国家成功经验的基础上,从经济发展、产业结构、能源消费结构、人均能耗、人口增长、城镇化率等方面剖析浙江从能耗“双控”向碳“双控”转变面临的困难、挑战和潜力,从优化产业和能源结构、提升产业能效等方面提出节能减碳的对策建议。

基于扩展Kaya模型的广东能源消费碳排放及其影响因素研究

对传统的Kaya恒等式进行扩展,并采用基于LMDI的完全分解模型,对1998~2019年广东一次能源消费碳排放的影响因素进行分析,根据1998年以来广东的经济社会发展和碳排放总量演变特征,将其划分为5个发展阶段,定量分析人口规模效应等因素在不同发展阶段做出的贡献程度。结果显示:促进广东一次能源消费碳排放增长的最主要因素是经济规模效应,人口规模效应次之;在不同发展阶段中,主要由能源强度效应遏制能源碳排放量的增长;能源替代效应和能源结构效应随着时代发展和政策变化而改变,在不同的阶段表现出不同的正负值。

中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法

农业低碳化发展方式是农业现代化背景下农业可持续发展的有效实现途径。判断农业碳排放影响因素的驱动力、驱动方向等对有的放矢地制定低成本、高效率低碳农业发展策略与措施意义重大。在前人研究的基础上,为探讨常规因素之外还有哪些其他因素对农业碳排放有所影响,本研究以Kaya恒等式为基础,利用Kaya恒等式的数学性质将中国农业碳排放的影响因素分解为一般技术因素、农业低碳技术因素、农村生活水平因素、间接城镇化因素以及人口规模因素等5个因素,并利用LMDI指数分解方法对这些因素进行了驱动强度与贡献率的分析。研究发现:农村生活水平提高是促成农业碳排放的最主要因素;一般技术因素与农业低碳技术因素都负向地驱动农业碳排放,相比较而言,农业低碳技术变动比一般技术变动的碳排放驱动力更为强劲;总人口变动因素对农业碳排放呈现出正向驱动力,但无论从整个长跨度区间还是细分区间来看,其正向驱动力都不强;由扩展的Kaya恒等式得出的间接城镇化指标与一般城镇化指标之间关于50%的水平在坐标系中对称,经转换与修正发现城镇化水平对农业碳排放表现出温和的正向驱动力。1990—2013年中国总的农业碳排放中一般技术因素贡献为?25.85%,农业低碳技术因素贡献率为?166.55%,农村生活水平因素贡献率为220.65%,城镇化水平贡献率为57.63%,人口规模因素的贡献率则为14.12%。文章建议在发展农业现代化过程中,通过发展通用和低碳农业技术,合理有序推进城镇化进程以及营造低碳发展的社会氛围等方面创造更适宜的环境,以达到农业低碳化发展与可持续发展目标。

基于扩展的Kaya恒等式的中国农业碳排放驱动因素分析

理清影响农业低碳发展的关键因素有助于农业现代化的顺利实现.本研究对Kaya恒等式进行扩展,将农业碳排放分解为一般技术、农业低碳技术、农村生活水平、间接城镇化与总人口变动等因素,通过差额分析因素分解方法分析以上因素对中国农业碳排放的驱动方向与贡献率,发现农村生活水、城镇化以及总人口变动因素正向影响农业碳排放变动,而一般技术与农业低碳技术因素则负向影响农业碳排放变动.从各因素变动引起农业碳排放的无方向贡献看有下列关系:农村生活水平效应>农业低碳技术效应>间接城镇化效应>一般技术效应>总人口变动效应.

基于KAYA公式的低碳经济模型构建与运用——以江西省为例

根据KAYA公式,文章建立了三个低碳经济模型。以江西为例运用模型量化研究江西各市的碳排放量,通过对三个模型计算结果分析发现:工业化程度较高的南昌市、新余市、鹰潭市人均CO2排放量较大,CO2排放与工业发展程度有较大的相关性;在模型三计算中,森林植被对CO2减排有巨大作用;通过对全省各市的CO2排放对比分析,发现江西各设区市低碳经济发展极不平衡。同时还发现,由于森林等生态系统对CO2的吸收功能,部分城市在经济发展中存在CO2零排放的低碳发展的可能性。

地区能源效率与二氧化碳排放的差异性——基于Kaya因素分解

利用绝对差异法、相对差异法和基尼系数对我国28个省区1995-2005年间能源利用效率的差异性进行了比较；引入Theil指数和Kaya因子，深入研究能源消耗导致的地区间人均CO2排放的差别；进一步将28个省区划分为八个经济区，分解Theil指数为区闭和区内贡献。结果显示（1）各省区能源利用效率存在趋同现象。（2）Theil指数表明2003年后人均C02排放差异性在减弱，Kaya因子中贡献最大的是能源强度指标，其次是人均GDP，碳排放系数贡献相对较小。交互作用因子中能源强度和人均GDP之间表现出较大的负影响，即高收入地区能源利用效率高，人均C02排放也多。（3）八个经济区间的差异要大于经济区内部的差异，且一直占据主早地位。文章结论为节能减排提供了参考。

Kaya恒等式的碳排放驱动因素分解及其政策含义的局限性

Kaya恒等式是目前分析碳排放驱动因素的主流分析方法,在解释全球历史排放变化原因方面具有重要的作用。Kaya恒等式具有数学形式简单、分解无残差、对碳排放变化推动因素解释力强等优点,但也存在一定的局限性:第一,Kaya恒等式只能解释碳排放量流量变化,无法解释存量变化;第二,Kaya恒等式中的驱动因素多为表象驱动因素,对排放总量的实际影响难以确定;第三,利用Kaya恒等式理论得出的政策建议具有模糊性和非理性,需要结合其他因素分析检验。

基于Kaya恒等式的江苏省碳排放影响因素研究

深入探讨碳排放量的主要影响因素，对控制和减少碳排放量有着重要的理论和现实意义。基于Kaya恒等式，利用灰色关联分析法对2000~2011年江苏省统计数据进行了关联分析。结果显示：对碳排放量影响最大的是煤炭消耗量，其关联度接近1；原油消耗量、GDP以及人均GDP对碳排放量的影响较大；人口及天然气消耗量对碳排放量的较小。研究结果表明改善以煤炭为主体的能源结构是降低碳排放量的最有效途径，并在此基础上提出了有针对性的政策建议。

广东省工业“三废”EKC曲线检验及影响因素研究——基于Kaya恒等式与LMDI分解法

在对广东省工业"三废"EKC曲线进行验证的基础上,运用Kaya恒等式把工业"三废"排放的影响因素分解为清洁生产技术水平、工业GDP单位能耗、工业经济发展水平和工业人口规模四个维度,并用LMDI分解法分析各因素的作用机制。研究结果显示:工业废水与废固符合三次多项式的EKC曲线拟合特征,工业废气与经济发展水平之间呈单调递增关系;清洁生产技术水平和工业GDP单位能耗对污染物排放具有负向抑制作用,工业经济发展水平和工业人口规模则对污染物排放具有正向促进作用。

基于Kaya方法的云南碳排放因素分析

利用kaya恒等式和LMDI因式分解方法对云南省1986—2015年的相关数据进行分析,以探求影响云南省碳排放和云南省能源强度的相关因素。研究结果表明:云南省碳排放总量以及人均碳排放呈波动上升趋势,GDP能耗呈稳步下降趋势;在影响碳排放的经济效应、强度效应、结构效应、人口效应等4个因素中,强度效应是抑制碳排放增长的主要因素,而经济效应则是促进碳排放增长的因素;对能源强度进一步分解分析后发现,第二产业能耗强度下降是降低能源强度对碳排放增长的主要方式。在此基础上,提出包括改变经济增长及发展方式、提高能源利用效率以及发展新能源和再生资源的建议。

基于kaya公式的中国碳排放因素的灰关联分析

文章采用灰色系统理论和方法对中国碳排放与其影响因素之间的关系进行了关联分析。结果显示:煤炭能源消费在各影响因素中对中国碳排放的关联度最高,其次为石油消费、天然气消费、水电消费以及GDP,最后为核电消费与人口增长。研究表明经济活动中能源消费结构的合理选择对于实现碳减排与经济发展共赢的作用是极为显著的。同时,对于如何实现碳减排与经济发展的共赢,结合实证研究结果,提出了相应的政策建议。

基于KAYA模型的黑龙江国有森工林区碳排放及其驱动因素实证研究

本研究运用KAYA模型,选取2001～2010年的数据,对黑龙江国有森工林区二氧化碳排放量及其驱动因素进行了分析。研究表明:10年来黑龙江国有森工林区碳排放总量持续增加;人口数量、经济发展、单位能耗碳排放三个因素对黑龙江国有森工林区碳排放量基本为正向影响,单位GDP能源强度则主要为负向影响;经济发展和单位GDP能源强度是影响黑龙江国有森工林区碳排放的主要因素,而人口数量和单位能耗碳排放对碳排放影响较低。基于上述实证分析,本研究提出环境政策调控、节能减排、提高能源效率等建议,以减少林区碳排放和促进低碳经济发展.。

基于Theil指数KAYA分解的中国碳排放差异性分析

为了量化2005至2010年中国各省区市之间碳排放差异性及其变化趋势,本文运用Theil指数KAYA分解方法进行研究,结果表明:全国人均碳排放差异逐年减小,能源强度是差异的主要影响因素,人均GDP是人均碳排放差异缩小的主要原因;东中西部和东北地区区域划分方法的组内差异大于组间差异,且中西部地区内部差异是造成全国差异的主要原因;相对"十一五"能源强度目标分解,"十二五"碳强度目标分解已考虑省市区差异,但其基本上根据人均GDP差异进行分组,且很大程度沿用了东中西部和东北地区区域划分。因此,建议在对各省区市分配减排指标时,考虑各地经济发展水平差异的同时兼顾产业结构和资源禀赋。

基于Kaya公式的中国CO_2排放影响因素分解

基于Kaya公式的分析框架,采用对数平均Divisia因素分解法分析了能源碳排放强度、单位GDP能耗、人均收入和人口因素对我国1978—2009年CO2排放的影响。结果表明,我国人均收入的高速增长带来了CO2排放量的快速增长,人口对于CO2排放量的拉动作用稳定在一个较低水平,单位GDP能耗的持续下降对抑制CO2排放起到了持续而显著的作用,能源碳排放强度变化微弱。因此,在进一步提高能源利用效率的同时,发展新能源产业,调整现有能源结构,是我国实现低碳经济的重要途径。

基于KAYA模型的青岛市碳排放及驱动因素分析

本文运用KAYA模型,对青岛市碳排放及其驱动因素进行了实证研究。研究发现,2001-2010年青岛市碳排放总量持续增加,碳生产力不断提高,以煤炭、石油为主的高碳经济发展模式仍然没有根本改观。青岛市人口数量、经济发展、单位能耗碳排放的增长导致碳排放量的增加,单位GDP能源强度的提高在一定程度上降低了碳排放量。四个影响因素中,经济发展和单位GDP能源强度是影响青岛市碳排放的主要因素。根据实证结果,青岛市应以调整经济结构和能源利用结构为重点,通过低碳技术创新和机制创新,实现低碳经济的发展目标。

Kaya公式的扩展和产业低碳化发展研究——以陕西交通运输业为例

将区域低碳化经济发展中广泛使用的Kaya公式引入产业低碳化发展研究中,对Kaya公式进行修正和扩展,把影响产业碳排放的因素分解为能源结构碳强度、规模产业能源强度、单位产出的产业规模比率和产业GDP,解决了产业低碳化发展中影响因素影响力的判断问题。以陕西交通运输业为例对研究方法的使用进行实例分析,得出节能是陕西交通运输业碳排放变化的决定性因素,实现二氧化碳排放减少首要的还是节能技术的推广、研发和有效的节能政策。