CO_2排放与电力消费因果关系研究——基于面板数据

通过STIRPAT模型以及中国30个省级行政区1997—2015年的面板数据研究电力消费与CO_2排放之间的因果关系。结果表明,CO_2排放、电力消费占比、能源强度、GDP都与人口之间存在长期的均衡关系,且电力消费占比、GDP与CO_2排放负相关,能源强度、人口与CO_2排放正相关。格兰杰因果关系检验表明,CO_2排放与电力消费占比、CO_2排放与能源强度及电力消费与能源强度之间存在双向的因果关系,GDP是CO_2排放的格兰杰原因,而人口的检验并不显著。最后根据研究结果对我国节能减排政策提出建议。

基于STIPRAT评估模型的中美碳排放与电力消费相互关系分析

美国和中国作为全球第一和第二大经济体,也是二氧化碳排放量最高的两个国家,两国在全球应对气候变化的进程中将发挥重要作用。采用1990~2019年相关数据,对中美经济、碳排放情况进行对比分析。结果表明,中美经济总量差距在不断缩小,但人均国民收入水平差距仍较大。中国碳排放总量始终处于增长态势,但人均碳排放量水平不高,碳排放强度较高,碳排放与经济发展呈现弱脱钩性;而美国近期碳排放量呈减少态势,人均碳排放量较大,碳排放强度较低,碳排放与经济发展呈现强脱钩性。散点图分析结果证明,中美经济与碳排放量的相互关系基本符合环境库兹涅茨曲线。通过对中美经济、人口、电力能源消费占比及碳排放等数据的整理分析,搭建STIPRAT评估模型,研究论证中美碳排放与电力消费的相互关系。线性回归模型数据表明,中国电力能源消费占比的提高有利于碳减排工作的开展;而美国由于电力能源消费占比长期保持在较平稳水平,线性回归模型数据拟合优度(R-squared)偏低,拟合可信度不高。根据模型拟合参数,建议我国要采取加大电力在能源消费终端利用率,提高电力能源的发电效率,增强清洁能源在电力供应侧比重等措施,以促进中国碳达峰的尽早实现。

中美碳排放与经济发展、电力消费相互关系分析

美国和中国作为全球第一和第二大经济体,也是二氧化碳排放量最高的两个国家,两国在全球应对气候变化的进程中发挥重要作用。采用1990-2019年相关数据,通过散点图分析中美碳排放与经济发展相互关系,表明中美两国CO_(2)排放量与人均国民收入的关系均基本符合环境库兹涅茨曲线;通过Eviews软件对中美碳排放与电力能源消费占比的Granger因果关系检验分析,表明电力能源消费占比是碳排放量的单向Granger原因。

数字

2020年可再生能源电力消费占比将达到28.2%预计2020年可再生能源电力消费占比将达到28.2%,非水电消费占比将达到10.8%,分别比2019年增长0.3%和0.7%,能够支撑2020年非化石能源消费占比目标的完成。

基于随机森林算法的中长期天然气需求影响因素分析

天然气在能源转型过程中发挥着重要作用,深入探究中长期天然气需求的关键影响因素至关重要。以中国和30个省为研究对象,对不同颗粒度中长期天然气需求影响因素进行系统梳理,收集处理近20年的历史数据,采用随机森林算法进行影响因素筛选和排序。结果表明:随机森林算法具有很好的适用性;从整体情况看,国内生产总值(GDP)、第二产业占比、第三产业占比、城镇化率、天然气消费占比、电力消费占比、城市天然气供气管道长度以及城市天然气用气人口等是相对重要的影响因素;不同省份影响因素则存在较大差异,各省在经济发展水平、资源禀赋、能源消费偏好、地理位置等方面的不同是导致差异出现的主要原因。因此,在开展天然气产业规划和政策制定时,建议因地制宜分类施策,促进天然气在新型能源体系建设中发挥更大作用。