居民能源消费直接碳排放研究——以温州市平阳县为例

如何促进居民以低碳生活来减少碳排放已成为当前研究热点。本文通过对平阳县城乡居民低碳生活有关状况进行资料采集,摘取有价值的部分进行分析整理,从理论上和实践上对促进减少碳排放的低碳消费行为有一定的借鉴意义。

中国居民直接能源消费碳排放时空跃迁特征及影响因素分析

动态把握居民直接能源消费碳排放的时空演化特征及影响因素,对于建立绿色低碳的能源消费模式以及推进碳减排具有重要的理论价值和现实意义。本文基于2000−2021年中国居民直接能源消费量数据、社会经济数据等,利用全局空间自相关、LISA时间路径以及LISA时空跃迁分析中国居民直接能源消费碳排放量整体和局部空间格局演化特征,并使用随机森林模型探究其影响因素。结果表明:①2000−2021年居民直接能源消费碳排放总量和居民人均直接能源消费碳排放量均呈上升趋势,但二者增速均有所下降。②居民人均直接能源消费碳排放量整体上具有较强的空间正相关性且空间关联性有所增强,空间差异呈缩小的变化趋势。局部空间结构较为稳定,且局部空间依赖方向的波动性较弱。省域及其邻域的居民人均直接能源消费碳排放量随时间推移均不发生跃迁的概率较大,空间格局存在一定的路径依赖特征。③能源消费结构对居民人均直接能源消费碳排放量的增长起抑制作用,经济发展水平、城乡居民消费水平、受教育程度和专利授权数量均起促进作用,人口密度和老龄化程度在一定范围内起抑制作用,而超过阈值则起促进作用。能源消费结构对居民人均直接能源消费碳排放量的影响最大,均方误差增量为58.60%;老龄化程度的影响最小,均方误差增量为3.96%。研究显示,中国居民直接能源消费碳排放时空演变及影响因素存在一定差异,因此建议各省份因地制宜构建低碳发展方案,加强区域间碳减排的交流与合作,从能源、人口和经济等方面综合推动居民能耗碳减排,走各具特色的高质量发展道路。

数字普惠金融能减少居民能源消费碳排放吗?

文章基于2011-2019年中国30个省级面板数据,采用空间计量模型探究数字普惠金融对居民能源消费碳排放的影响。结果表明:数字普惠金融发展和居民能源消费碳排放均表现出显著的空间相关性;数字普惠金融能够显著减少居民能源消费碳排放,且存在空间溢出效应,经过稳健性检验后上述结论依然成立;机制分析表明,数字普惠金融可以通过促进绿色技术创新,显著减少居民能源消费碳排放;数字普惠金融对居民能源消费碳排放的影响存在区域差异和城乡差异。从数字普惠金融不同维度进行研究分析发现,数字普惠金融的使用深度对居民能源消费碳排放的影响更加显著。政府应加快数字普惠金融体系建设,在因地制宜基础上引导地区间加强合作,助力实现“双碳”目标。

我国居民消费直接碳排放影响因素分析

为分析人民生活水平提升以来的居民消费直接碳排放变化情况,本文采用IPCC法测算2000~2020年居民消费直接碳排放值,基于Kaya理论采用LMDI模型分析造成碳排放增长的影响因素。研究发现:居民消费直接碳排放总量研究区间内不断攀升,居民生活对电力的需求程度仍在上涨,电力消费碳排放是居民消费直接碳排放主要构成。针对我国国情和发展趋势,提出居民消费直接碳排放减排建议。

河南省农村居民能源消费碳排放的测算及影响因素分析

全球变暖是人类面临的巨大挑战之一。随着我国经济的不断发展,人民生活水平日益提高,居民能源消费碳排放量不断增长。以河南省农村居民为研究对象,测算能源消费碳排放量并分析其影响因素,有利于提出更具针对性的节能减排政策。

“双碳”背景下能源消费碳排放效率与生态韧性耦合协调研究

能源系统与生态系统之间存在着相互促进、相互制约等复杂关系,促进能源消费碳排放效率与生态韧性的协调发展对于我国贯彻新发展理念、实现“双碳”战略目标,以及推动经济社会高质量发展均具有十分重要的积极意义。为了深入开展对能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度研究,本文以我国30个省份(自治区、直辖市)为研究对象,通过构建能源消费碳排放效率与生态韧性指标体系,运用耦合协调度模型、空间自相关模型以及GM-ARIMA模型,来测度分析和揭示2004—2021年我国30个省份能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度及其耦合协调度的时空演变特征,并且还对2022—2026年我国各省份能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度做出了预测分析。研究结果表明:1)从整体上看,2004—2021年我国30个省份的能源消费碳排放效率均值与生态韧性均值都分别小于0.6和0.7,耦合协调度类型主要有勉强协调、濒临失调、轻度失调、中度失调4种。2)从时序上看,2004—2021年我国30个省份的能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度分别呈现出了波动上升、波动下降、持续下降、平稳不变4种不同的变化趋势。3)从空间上看,2004—2021年我国30个省份的能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度均存在着显著的正向空间自相关性,且各省份的局部空间集聚模式都显现得相对平均。4)从预测结果上看,2022—2026年我国30个省份在情景2和情景3的能源消费碳排放效率与生态韧性的耦合协调度值要明显高于情景1,说明降低碳排放强度不但可以有效防治对生态的破坏,而且还能够推动经济社会能源消费结构的转型升级。

湖北省能源消费碳排放及其影响因素分析

低碳发展已成为区域高质量发展的趋势,湖北省作为首批低碳试点省份,是区域碳减排的“领头羊”。该文分析了2000-2021年湖北省能源消费碳排放变化情况和2007-2017年湖北省各市州碳排放空间分布特征,并利用STIRPAT模型分析影响湖北省碳排放的主要因素。结果表明:①2000-2021年湖北省碳排放经历了快速增长、缓慢增长、波动变化3个阶段,碳足迹强度呈下降趋势;②2007-2017年湖北省各市州碳排放呈上升趋势、碳足迹强度呈下降趋势,但碳排放区域差异较大,其中武汉市最高,神农架林区最低;③人口规模和能源消费结构是影响湖北省碳排放的主要因素,其他因素按影响程度从大到小依次为城镇化率、经济产出、技术水平、产业结构、政府支出,其中产业结构是唯一对湖北省碳排放有抑制作用的因素。

数字普惠金融如何影响城镇居民消费碳排放

在数字普惠金融快速发展的时期,中国同时在为实现“双碳”目标努力,从消费视角研究数字普惠金融的减碳效应具有重要的意义。通过测算2011—2021年中国城镇居民消费人均碳排放量,基于拓展的STIRPAT模型,实证研究数字普惠金融影响城镇居民消费碳排放的效应,结果显示:数字普惠金融能够显著抑制城镇居民消费碳排放,这种效应在长期和短期内都成立;数字普惠金融主要降低了城镇居民生存型消费碳排放,但对发展与享受型消费碳排放影响不显著;数字普惠金融通过创新激励、产业结构升级、消费结构升级影响城镇居民消费碳排放。因此,数字普惠金融应从消费的供给端和需求端共同发力,才能进一步抑制居民消费碳排放。

新疆能源消费碳排放时空特征及能源结构调整路径探讨

新疆作为我国重要的能源生产与供给基地,合理的协调经济发展与能源碳排放之间的关系,是实现其经济可持续发展与节能减排目标的重要前提。本文在整理新疆各类统计数据的基础上利用空间自相关对新疆2000—2020年能源消费碳排放的时空特征进行了测算和分析。结果表明:(1)研究期间新疆能源消费碳排放总量呈现逐年增加的趋势,但碳排放强度整体上呈现下降趋势;(2)碳排放强度的空间分布特征表现为:天山东坡碳排放强度较高,准噶尔北缘、天山北坡和昆仑山北坡则相对较低,并且具有明显的集聚特点;(3)在全球变暖与碳减排的大背景下,新疆需要从区域资源禀赋特点入手,建立差异化的能源结构调整策略,通过构建多能互补的绿色能源网络,促进区域实现“双碳”目标和社会经济的高质量发展。

基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究

基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来研究区碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI因素分解模型和Tapio脱钩模型对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明:(1)2000—2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。(2)整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。(3)由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总体上,2000—2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。

主体功能区战略对区域能源消费碳排放的影响——以福建省为例

主体功能区战略是我国区域经济协调发展的重大国家战略之一。研究主体功能区战略对区域能源消费碳排放的影响有助于实现我国经济增长和环境保护的双赢。以福建省为研究对象,采用断点回归模型考察主体功能区战略对能源消费碳排放的影响,并进一步通过时空地理加权回归(GTWR)模型揭示不同主体功能类型区内影响因素的差异。研究发现:主体功能区战略的实施有效减缓了福建省能源消费碳排放的增长,且对以保护功能为主地区的碳减排效应优于以开发功能为主地区;在能源消费碳排放影响因素方面,经济发展水平表现为抑制作用,资本资源和产业结构表现为促进作用,而城镇化水平对能源消费碳排放的影响在福建省内存在较强的时空异质性。研究结果可为政府进一步推进不同类型主体功能区构建“双碳”实现路径提供新的思路和决策依据。

中国城市能源消费碳排放研究综述

气候变暖是当今人类面临的最大挑战之一,以二氧化碳为主的人为温室气体排放是全球变暖的主要原因,而人为二氧化碳排放的增长则归因于以支持人类经济活动的能源燃烧。在全球碳排放进程中,城市扮演了重要角色,城市能源消费碳排放作为中国碳排放的重要组成部分,其减排的实现对完成中国双碳目标具有重要意义。文章以2000—2022年知网数据库的169篇文献作为数据来源,通过CiteSpace和VOSviewer两种文献计量软件,绘制出中国城市能源消费碳排放的知识图谱,揭示中国城市能源消费碳排放的研究进展、热点及发展趋势。研究表明:中国城市能源消费碳排放的研究机构和作者主要集中于高校,研究机构间、作者间缺乏合作;研究热点主要集中于城市碳排放的影响因素、碳排放的核算、区域时空差异、低碳城市建设等;研究前沿主要还是集中在城市、能源消费和低碳等方面。

收入分布变化对中国城镇居民消费碳排放的影响

探究城镇居民收入增长对城镇居民消费碳排放产生的影响并进行政策模拟。利用1999-2020年中国30个省(市、自治区)城乡居民八大类消费品的数据,分析了城镇不同收入组居民的消费状况,随后模拟不同收入增长和转移支付下对居民消费碳排放的影响。研究发现,中国城镇居民的主要消费支出为食品和居住消费支出。模拟结果显示,合理的转移支付可以提高总体消费水平,并且缓解消费碳排放的增长,动态情况下实际消费碳排放较低。面对日益严重的收入差距和消费碳排放压力,合理进行收入分配和转移支付,可以提高中国居民总体消费水平,并缓解消费碳排放的快速增长。

湖南省能源消费碳排放预测研究

能源消费碳排放是导致温室效应的主要因素,合理地预测碳排放量有利于制定相关减排政策。在碳排放量预测中,基于9种主要能源消费数据构建年碳排放总量测算法,依据灰色GM(1,1)模型进行碳排放量预测,针对该模型拟合精度较低的缺点,结合加权马尔可夫模型对预测结果进行修正。根据湖南省2006—2021年主要能源消费量,预测2022—2026年湖南省碳排放量,结果显示:灰色—加权马尔可夫模型在预测湖南省2006—2021年碳排放量中相较于灰色GM(1,1)模型预测精度提升65.49%,且2022—2026年湖南省能源消费碳排放量虽处于不断增长状态,但增长率仅有0.2860%。研究结果可为湖南省实现“碳达峰”与“碳中和”提供参考依据。

河南省能源消费碳排放分析与情景预测

通过LMDI法对2002~2021年间河南省能源消费碳排放的影响因素进行分析,运用Tapio脱钩模型判断河南国民经济增长与碳排放量之间的脱钩关系,并分情景预测了河南省2021~2035年间能源消费的碳排放量。结果显示:河南省碳排放增加的主要原因是经济规模效应,而对碳排放有显著抑制作用的是能源强度效应。2003~2021年,河南省经济发展与碳排放的关系总体呈从弱脱钩向强脱钩的转变,2020年为增长负脱钩。低碳情景在保证经济发展的同时,可以实现2030年前碳达峰,是河南省较为理想的发展模式。

能源供给侧与消费侧碳排放的责任核算与驱动因素——基于“收入者责任”视角的考察

在大力推动“碳达峰、碳中和”的背景下,碳排放核算体系的科学性对碳减排责任界定的合理性至关重要。本文采用Ghosh投入产出模型,基于“收入者责任”视角对中国能源供给侧与消费侧省份的碳排放分别进行了核算和特征事实分析,并对其驱动因素进行了考察。结果显示:从时序变化趋势来看,“收入者责任”视角下能源供给侧和消费侧省份的碳排放均呈现出增长趋势;从动态演变情况来看,能源消费侧省份的碳排放分布呈现出明显的延展收敛趋势,而能源供给侧省份出现了微弱的梯度效应和分化效应;从责任差异来看,能源供给侧省份需要承担更多的碳排放责任;从行业集中度来看,能源消费侧省份产业部门碳排放的集中程度明显较低;从网络结构来看,“收入者责任”视角下碳排放网络总体上呈现“核心—边缘”特征;从驱动因素来看,规模效应是导致能源供给侧与消费侧碳排放增长的首要因素,而技术效应是降低能源供给侧与消费侧碳排放的关键驱动力。

安徽省能源消费碳排放时空分布特征分析

碳排放是气候变暖最主要的问题。为全面了解近些年安徽省能源消费碳排放的时空变化情况,应用IPCC碳排放计算法计算2011年至2020年安徽省及其16个城市的碳排放量。运用GIS绘制2011年、2015年以及2020年安徽省16个城市碳排放的空间分布图,并研究GDP、PD以及第二第三产业产值与碳排放之间的关系。结果表明:安徽省各市在2011年至2020年10年中能源消费碳排放逐年上升。从城市碳排放总量看,合肥市最高,碳排放从2011年的0.16亿t到2020年的0.37亿t;最少的是黄山市,从2011年的0.019亿t到2020年的0.043亿t。从人均碳排放来看,芜湖市的人均碳排放量最高,2021年的0.029百万t/人到2020年的0.094百万t/人;亳州市的人均碳排放量最低,2011年的0.006百万t/人到2020年的0.015百万t/人。GDP的决定系数是0.7913,人口密度的决定系数为0.0733,第二第三产业的产值决定系数为0.7995。所以经济发展和第二产业、第三产业具有显著的影响,人口密度分布几乎没有影响。

河南省碳排放、经济增长和能源消费的关联度研究

2022年河南省GDP占全国的5.1%,能源消耗总量占全国的4.5%,消耗能源产生的碳排放量约是全国的4.7%,与已经实现碳达峰的省市相比仍需加强碳排放的管理。使用Tapio脱钩模型,对河南省2000-2022年碳排放、经济增长和能源消费三者之间的关联程度进行研究。结果表明:河南省碳排放、经济增长和能源消费之间仍存在不稳定的脱钩关系。河南省工业发展偏向重工业,对经济的贡献率呈下行趋势;减排、节能工作需继续推进,能源消费仍以煤炭为主,经济增长中仍存在较高的碳排放,尚未达到低碳目标;能源消费效率有待进一步提高,需进行针对性的政策调整。

粤港澳大湾区能源消费碳达峰情景预测研究

本研究结合IPCC能源消费法和夜间灯光数据反演法,估算出2005-2021年粤港澳大湾区各区市的能源消费碳排放量,并基于拓展的STIRPAT预测模型,结合情景假设法和蒙特卡罗动态模拟法,模拟分析大湾区可能的碳达峰路径,进而提出针对性政策建议。研究结果显示,大湾区2005-2021年碳排放量呈现波动上升态势,其中香港地区已于2014年实现碳达峰,澳门地区碳排放量占比较小;珠三角九市自2011年呈现下降态势,2016年后又波动增长。动态模拟发现大湾区在基准情景、低碳情景、极低碳情景、产业转型情景和全低速情景下能如期甚至提前实现2030年碳达峰目标,若采取更积极的碳减排和产业转型政策可以提前实现碳达峰。

能源消费结构调整与我国碳强度目标实现

能源消费结构调整是实现我国2030年碳强度目标的有效途径之一。基于2006~2019年我国经济增长、能源消费和能源消费碳排放数据,利用情景预测法和马尔可夫链模型预测2020~2030年的国内生产总值(GDP)、能源消费总量和消费结构数据,细分为27种不同情景组合来分析我国能源消费结构调整对2030年碳强度目标实现的贡献度。研究发现:(1)不同经济增速、能源消费总量和结构对碳强度下降幅度和实现2030年碳强度目标的贡献度存在不同程度的影响;(2)从现实角度并结合我国经济中高速发展的国情需要,经济过高或过低速度发展均不利于我国社会进步,因此,在经济增速控制在中速发展的最优组合情景下,能源消费结构调整对实现2030年碳强度目标的贡献度为2.56%~2.77%;(3)除了能源消费结构调整外,仍需从产业结构、低碳技术、能源效率等方面采取相应措施,多途径协同优化调整,才能够实现2030年碳强度目标要求。