“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.

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。

农村宅基地规模演变特征与驱动因素分析——基于扩展Kaya恒等式和LMDI法

明晰农村宅基地规模演变的特征与主要驱动因素,可以为科学制定宅基地相关政策提供依据。采用农村居民点数据,核算出2009—2018年中国农村宅基地面积,基于扩展Kaya恒等式建立分解模型,利用LMDI分解方法,剖析了中国农村宅基地的规模特征,量化了影响农村宅基地规模变化的四类驱动因素(集约效应、技术效应、结构效应和经济效应)。结果显示,经济效应和集约效应是促进农村宅基地面积增加的主要驱动因素,技术效应和结构效应承担了抑制作用;2009—2018年,中国农村宅基地规模持续扩大,表明技术效应与结构效应的抑制作用无法抵消经济效应与集约效应产生的促进作用。为实现宅基地合理配置、进一步提高农村土地利用率,建议加强相关监管、完善宅基地退出机制、适当促进农村劳动力向非农产业转移、保障城镇周边紧缺宅基地建房的农村居民的合理住房需求。

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 恒等式和LMDI分解法的淮安市生产用水驱动因素分析

分析了2008-2017年淮安市主要用水指标的变化特征,综合考虑了水资源禀赋、水资源开发利用、人口规模、经济水平、产业结构、用水效率6个因素对淮安市生产用水的影响,基于扩展的KAYA恒等式建立了用水驱动因素分解模型。并应用对数均值迪氏指数法对2008-2017年淮安市生产用水变化进行分解分析,以评价逐年和多年时间尺度上各类驱动因素对生产用水的相对影响程度。结果表明:2008-2017年淮安市用水总量和生产用水量总体呈下降态势,主要用水效率指标均有改善;经济水平和用水效率提升是淮安市2008-2017年生产用水变化的主要驱动因素,两者在逐年和多年时间尺度上对生产用水变化的相对贡献率分别为56.49%、-127.71%和56.63%、-126.57%。研究成果对了解淮安市用水总量及主要用水效率指标的历史发展趋势,正确理解淮安市产业结构与用水结构协调发展具有参考价值。

扩展的Bianchi恒等式及其在几何流演化方程中的应用

在初始版本的第一,二Bianchi恒等式的基础上,利用二阶或三阶协变导数引申出扩展的二阶协变和三阶协变Bianchi恒等式.这类二阶协变Bianchi恒等式在黎曼曲率张量沿着两类特殊的几何流-里奇(Ricci)流和双曲几何流的演化方程中有一定的应用.给出这方面的应用例子并加以阐述.

基于Kaya恒等式的西安市碳足迹影响因素分析

构建西安市碳足迹Kaya恒等式,根据IPCC方法计算碳足迹量,运用LMDI方法定量分析了西安市碳足迹影响因素的作用程度。结果表明:经济发展是推动西安市碳足迹增长的首要因素,其次是单位工业能耗碳足迹和人口规模;能源强度是抑制西安市碳足迹增长的主要因素,其次是工业能源消费比重。根据分析结果,提出应从供给侧结构性改革、适度增长人口规模、提高能源利用效率、优化能源结构等方面实现碳足迹的减速增长。

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STIRPAT模型的我国建筑业碳排放影响因素研究

利用扩展的Kaya恒等式分解出五个具体指标,运用STIRPAT模型框架作为基础,选择岭回归方法定量分析了各解释变量对于建筑业碳排放的影响。研究结果显示,五种变量均对建筑业碳排放产生正向影响,因素弹性由大到小依次为:建筑产业规模、城市化水平、人均GDP、建筑能源强度和建筑能源消费碳强度。结论表明在城市化进程中,政府加强建筑业的产业结构升级、宏观调控房地产政策,以及对于居民消费行为的引导,对建筑业碳减排具有重要意义。

南昌高新区工业碳排放预测及减排路径研究

工业园区作为中国工业活动重要的载体,是中国工业部门实现低碳减排和落实双碳目标的关键抓手。该文以南昌高新技术产业开发区(南昌高新区)为研究对象,首先基于园区工业终端能源消费数据,对园区2016-2022年工业及不同行业的碳排放现状进行分析;其次构建Kaya扩展模型,结合情景分析法预测园区工业碳排放总量和达峰状态;最后根据预测结果和园区发展特点提出合理的低碳发展建议。结果表明:(1)从碳排放特征来看,南昌高新区工业碳排放总量呈现逐年上升趋势,但碳排放强度在逐年下降,电力消费碳排放占比最大且份额在逐年增加,计算机、通信和其他电子设备制造业碳排放量在各行业中占据主导地位;(2)从情景预测分析来看,多要素优化情景下的减排效果最理想,可在2025年达到峰值,经济水平情景、能源强度情景和碳排放因子情景可在2030年达到峰值,其中经济水平对南昌高新区未来碳达峰状态的影响最大,基准情景和能源结构情景在2030年前未出现峰值;(3)从减排路径分析来看,未来园区减排路径主要从电力部门脱碳、重点行业绿色转型升级、推动经济健康高质量发展等方面入手。该研究可为中国工业园区减排策略的制定和双碳目标的实现提供参考。

重庆市生活垃圾处理碳排放及影响因素分析

核算了2007—2021年重庆市生活垃圾处理碳排放量,运用LMDI模型分析了重庆市生活垃圾处理碳排放的影响因素。结果表明:2007—2021年重庆市生活垃圾处理碳排放量表现出先增后降的趋势;经济产出效应、城市化率和常驻人口规模对垃圾处理碳排放始终起正向驱动作用,经济产出效应的驱动作用最大,贡献率达86.6%;生活垃圾处理结构强度对碳排放具有抑制作用,贡献率达-24.8%。利用灰色GM(1,1)模型预测出2022—2030年重庆市的垃圾清运量和垃圾处理碳排放量将持续走高。

基于Kaya模型的中国低碳经济策略探讨

本文利用因素分析法借助Kaya恒等式对1990年～2007年间影响我国能源消费碳排放的因子进行分析,研究发现我国经济的持续发展是高碳排放的主导因素,人口是增加CO2排放的重要因素,能源强度的降低对减排的贡献功不可没,能源结构改善对减排的效果不甚明显,并提出破除以GDP为纲的迷思,切实转变经济增长方式、积极调整产业结构,优化人口结构、宣扬低碳理念,改善能源结构及提高能源效率等策略建议。

河北省碳排放动态模拟与碳达峰

作为能源消费和碳排放大省,河北省能否早日实现碳达峰对中国实现“双碳”目标具有重要作用。在全面把握河北省碳排放历史演变变化基础上,结合Kaya恒等式、蒙特卡洛模拟和情景分析法,动态模拟2021—2035年河北省碳排放量情况。结果表明,整体上河北省2000—2019年的碳排放量呈增长趋势;在极高和高碳情景下,河北省碳排放量在2035年前持续增长;基准情景下,河北省极大概率在2033年可实现碳达峰;而在低碳和极低情景下,在2030年前可实现碳达峰。

天津市工业“三废”排放的脱钩关系及影响因素研究——基于Tapio脱钩模型及LMDI分解法

利用天津市2003—2018年工业“三废”排放的相关数据,采用Tapio脱钩模型分析天津市经济增长与工业“三废”排放之间的弹性脱钩关系,并基于扩展的Kaya恒等式将工业“三废”排放的影响因素分解为排污强度、产业结构、经济规模、人口规模四个指标,结合LMDI分解法的加法模型对各个影响因素进行定量分析。结果发现:天津市近15年来,经济增长与工业废水排放之间主要表现为强脱钩状态;经济规模是工业“三废”排放的主要贡献因子,其对工业“三废”排放具有正向促进效应。

中国省际能源消费隐含碳排放及其驱动测度

运用隐含碳排放模型,结合Kaya恒等式和LMDI分解法,从时间和空间角度测算和分析2003—2020年中国内地除西藏以外的30个省份在能源消费过程中产生的隐含碳排放,研究隐含碳排放驱动因素的动态特征和总体状况。结果表明:(1)隐含碳排放变化趋势包括先升后降和波动上升两种类型,总体呈增长态势,增长速度存在显著的省际差异。(2)隐含碳排放空间差异明显,包括高值区、中高值区、中低值区和低值区4个等级。(3)驱动因素动态特征包括先升后降、波动上升、波动下降和先降后升4种类型,且经济产出效应和能源强度效应分别呈正向和负向驱动,能源结构效应和人口规模效应作用方向和大小均存在差异。通过优化经济增长方式、发展低碳清洁技术、推广清洁能源应用等措施,可以有效抑制隐含碳排放,促进经济低碳化发展。

考虑水土匹配的黄河流域农业碳排放时空分异研究

为了给黄河流域农业绿色低碳发展和高质量发展提供参考,在考虑水土匹配因素的基础上,采用碳排放系数法对2010—2020年黄河流域九省(区)农业碳排放量进行测算,采用Kaya恒等式和LMDI分解模型对黄河流域农业碳排放变化量各影响因素的贡献进行分解,结果表明:1)2010—2020年黄河流域农业水土匹配度呈波动上升趋势,其时空差异较大;2)黄河流域农业碳排放量在2010—2017年呈增大趋势,2018—2020年大幅度下降,各省(区)农业碳排放量差异较大;3)从流域整体来看,农业碳排放的主要驱动因素是农业水资源经济产出、主要抑制因素是农业碳排放强度,各省(区)农业碳排放的主要驱动因素和主要抑制因素有所不同;4)水土资源利用与农业碳排放密切相关,农业水土匹配度和农业水资源经济产出在不同年份、不同省份对农业碳排放的影响具有正负不定的波动性,其原因有待进一步研究。

“双碳”目标下碳排放量变化趋势及影响因素分析——以长沙市碳排放为例

基于2001~2019年长沙市碳排放量数据和长沙市统计年鉴相关数据进行分析,采用折线图分析长沙市碳排放量的变化,用EKC曲线分析长沙市经济发展对碳排放量的影响,用Kaya恒等式分析长沙市碳排放量的驱动因素。结果显示:2001~2019年,长沙市实现经济迅速发展的同时,有效控制了碳排放量的增加,在2018年暂时达到了碳达峰目标中的碳排放强度条件;根据EKC曲线模型估计,长沙市在2014年至2015年期间实现碳达峰,但是估计存在误差,实际碳排放量并没有达峰;基于Kaya恒等式分析可得,长沙市能源结构的调整是过去长沙市碳排放量下降的主要原因,要实现“双碳”目标,必须继续调整优化能源结构,同时大力推广应用节能减排技术。