数字经济发展如何影响城市碳排放?——来自中国283个地级市的经验数据

为探讨数字经济对城市碳排放的影响,基于2011—2020年中国283个地级以上城市的面板数据,构建综合评价指标体系测算数字经济指数,核算各城市碳排放量,采用SBM模型测算城市碳排放效率,并以产业结构高级化和合理化指数来刻画城市的产业结构升级,在此基础上进行计量分析。结果发现:数字经济发展能够提升碳排放效率,二者呈现出“U”型关系,数字经济发展能够降低碳排放强度和减少碳排放量,均呈现出倒“U”型关系;数字经济能够通过技术创新或产业结构升级影响碳排放,且技术创新和产业结构升级在数字经济与碳排放之间存在链式中介效应;数字经济、技术创新和产业结构升级对城市碳排放存在门槛效应,数字经济和技术创新在门槛值前后对碳排放效率的影响均呈现“先抑后扬”,对碳排放量的影响为“先扬后抑”,对碳排放强度跨越门槛后有显著的抑制作用,产业结构高级化和合理化指数跨越门槛值后能够提高碳排放效率、减少碳排放量,但对碳排放强度不产生影响。最后,基于实证结论提出了相应的政策建议。

中国粮食主产省区农业碳排放特征及影响因素

[目的]分析粮食主产省区农业碳排放特征及影响因素,为促进碳减排、农业可持续发展提供参考。[方法]基于农用投入物质、农作物种植、畜禽业养殖、秸秆焚烧4类农业碳排放源测算2010—2020年粮食主产区的农业碳排放并采用TAPIO脱钩模型和LMDI模型分析粮食主产区农业碳排放特征及影响因素。[结果]2010—2020年粮食主产区碳排放呈现先增长后下降的趋势,2010年的860.78 Mt增长至2020年的871.64 Mt,增加了10.86 Mt,增幅1.26%。2017年达到峰值927.68 Mt;农用投入物质为主要碳排放源。碳排放强度呈下降趋势,省域最高碳排强度可达3.99 t/万元。农业碳排放与经济增长的关系上,低排高产区为理想状态,目前,除河北省为低排高产区域,其余研究省域多数处于高排、低产区域。粮食主产区农业碳排放与农业经济的关系不断改善,2020年已有7省处于强脱钩状态。农业生产效率、地区产业结构、农村人口、农业产业结构是抑制碳排的主要因素。[结论]实现粮食主产区碳减排,促进农业可持续发展应从提升农业生产效率、控制畜禽出栏量和存栏量等多方面协同推进。

中国农业碳排放效率时空格局及空间分异机理

通过对中国30个省份农业碳排放效率进行了再测算,围绕其时空格局特点与空间分异机理展开探讨,发现中国农业碳排放效率整体呈“东高西低”特征且两极分化较为严重,其中以北京为代表的12个地区处于最佳前沿面,余下18个地区则存在较大提高空间。2007年以来,中国农业碳排放效率即存在增强且趋于稳定的空间集聚特征;同时,高—高集聚区与低—低集聚区包含的省份数量之和已占到省级行政区总数的73.33%,表明中国农业碳排放效率亦存在明显的局部空间聚类现象。城镇化水平、农业发展水平、农业产业集聚和财政支农力度是影响农业碳排放效率空间分异的主导因子,且他们之间存在明显的交互增强关系。具体到不同区域,东部地区的主导因子为财政支农力度,中部和西部地区则分别受农业发展水平、环境规制的影响更大。

基于LMDI模型的土地利用碳排放时空差异及影响因素研究——以洞庭湖区为例

运用碳排放系数法和对数平均迪氏指数(LMDI)模型,对1996—2020年洞庭湖区土地利用变化、土地利用碳排放时空差异及其影响因素进行分析。结果表明:(1)土地利用变化整体呈现出“三增三减”特征,建设用地和未利用地的变化程度较为显著,水域和草地次之,耕地和林地的变化程度最小。(2)总净碳排放量呈不断上升趋势,碳排放高值区由中部转向西、东、南部,土地利用碳足迹压力指数始终大于1,以0.54的年均增幅不断上升。(3)人均GDP、单位GDP用地面积和单位土地碳排放强度是影响土地利用碳排放的主要因子,人均GDP和单位GDP用地面积分别成为促进和减缓洞庭湖区碳排放量增长的主要因素。

近朱者赤:被纳入碳排放权交易试点的客户能否影响企业ESG表现?

绿色是实现高质量发展最亮的底色。以“双碳”目标为背景,基于企业与客户的二元供应链关系,实证检验被纳入碳排放权交易试点的客户对企业ESG表现的影响。研究表明:被纳入碳排放权交易试点的客户能够显著提升企业ESG表现。对企业ESG表现的分维度研究表明,被纳入碳排放权交易试点的客户对企业E和S维度的表现具有显著的提升作用,而对企业G维度表现的提升作用不显著。被纳入碳排放权交易试点的客户通过倒逼效应提升企业ESG表现。短期内,被纳入碳排放权交易试点的客户倒逼企业“末端治理”;长期内,被纳入碳排放权交易试点的客户倒逼企业“前端预防”。当企业位于低碳试点城市、处于高碳排放行业时,被纳入碳排放权交易试点的客户对企业ESG表现的提升作用更显著。企业ESG表现提升并不能直接增加企业价值,但被纳入碳排放权交易试点的客户能够倒逼企业提高环保投资水平和绿色技术创新水平,进而推动企业ESG表现显著增加企业价值,而且长期更有效。基于被纳入碳排放权交易试点的客户这一新研究视角,揭示了低碳减排与ESG实践的激励相容机制,不仅为深入理解我国碳试点的微观作用效果提供了新思路,而且对推进美丽中国建设、实现经济高质量发展具有重要的实践意义。

中国水泥行业2011-2022年二氧化碳和大气污染物排放分析

2011—2021年,熟料产量呈波动上升趋势。水泥行业整体生产运行水平不断提高,熟料单条生产线平均规模由43.8万t/条提升至115.3万t/条,熟料单位产品综合能耗下降14.4%,熟料单位产品CO_(2)排放强度下降6.3%,但CO_(2)排放总量增加了13.8%,与氮氧化物减排趋势形成较大反差,碳污治理水平差距明显。熟料生产中石灰石分解和煤炭燃烧过程的CO_(2)排放合计占比为92.9%~93.8%,是CO_(2)排放的主要来源。由于熟料系数偏高、非碳酸盐原料替代不足、综合能耗仍然较高等原因,安徽等7个熟料产量大的省份的CO_(2)排放强度高于全国。建议实行碳酸盐熟料产量总量控制,逐步降低熟料应用比例,加快建材市场熟料产品和非碳酸盐原料替代,降低高标号水泥使用比例。应大力推广水泥行业节能降耗增效技术,加快熟料落后产能淘汰。对熟料产量大、碳排放强度高的地区,应结合当地碳排放特点,实行差别化降碳策略。各大气污染防治重点区域应因地施策推进水泥行业减污降碳工作。

中国四大城市群碳排放驱动因素时空分解研究

城市群是中国经济发展和能源消耗的集聚区域,也是碳排放的主要来源。研究中国典型城市群碳排放的时空演变特征及其影响因素对实现“双碳”目标具有重要意义。文中应用ST-IDA模型(时空指数分解分析法)和LMDI(对数平均迪氏指数法)分解法,分析2000—2019年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的碳排放驱动因素(人口规模、经济水平、产业结构、能源强度和能源结构)。研究发现:2000—2019年间,四大城市群能源活动碳排放总体趋势均由高速增长阶段步入平稳增长阶段,其中成渝城市群已基本实现碳达峰;能源强度效应是影响碳排放空间差异的主要因素;人口规模扩张、经济发展水平提高和能源强度上升是促进碳排放增长的主要因素,产业结构和能源消费结构优化起到抑制作用;四大城市群碳排放的时空演变主要取决于工业部门。鉴于四大城市群呈现出不同的碳排放特征,未来应探索差异化、多元化的城市群减排路径,促进城市群碳减排。

物联网发展、科技创新与农业碳排放强度

农业生产导致的温室气体排放以及引发的环境问题,已成为人们关注的热点,研究物联网发展对农业碳排放强度的作用机理,有助于农业农村能源转型和促进农业绿色可持续发展。基于2010—2021年我国除港、澳、台外的31个省级地区的面板数据,分析物联网发展对农业碳排放强度的影响,以及科技创新在此过程中的作用。研究发现:物联网发展显著抑制了农业碳排放强度,并且存在显著异质性,在中国东部和中部地区,科技创新水平有效提升了物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用。把农业科技创新水平作为门槛变量,发现物联网发展和农业碳排放强度之间存在非线性关系,当农业科技创新水平跨越门槛值后,物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用显著增强。研究结论在推动数字化农业、促进科技与农业融合方面具有理论和实践价值。

交通碳排放研究综述::核算方法、影响因素及作用机理

交通运输业是碳减排的重要行业,关于交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理的研究一直是交通碳排放研究领域的一个热点。本文从交通碳排放量核算方法、交通碳排放影响因素辨识、交通碳排放作用机理分析三个方面来进行综述。在交通碳排放量核算方法部分按照直接获取、“自上而下”法、“自下而上”法、机动车排放模型四种方法进行分类。在交通碳排放影响因素辨识部分从IPAT模型、Kaya恒等式、直接选取三点进行综述,并对近年学者们选取的影响因素进行了总结。在交通碳排放作用机理分析部分综述了脱钩模型、因素分解法、计量经济学方法、系统动力学方法,进而对用不同方法分析的交通碳排放作用机理进行了总结,其中Tapio脱钩模型和对数平均迪氏指数分解法是应用较为广泛的方法。最后,探讨了交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理研究中的关键问题,指出本领域的研究难点主要集中于交通碳排放核算方法的优化及统一、影响因素选取体系的形成上。

“双碳”战略下绿色金融对我国碳排放强度的影响研究

基于我国30个省份2010—2019年的面板数据,运用基于加速遗传算法的投影寻踪模型测度绿色金融发展水平,通过空间杜宾模型实证研究了绿色金融对碳排放强度的影响及空间溢出效应,并利用核密度估计图刻画出我国东部、中部、西部三大区域碳排放强度的空间分布动态特征。研究发现:第一,绿色金融对碳排放强度有着显著的负向影响以及负的空间溢出效应;第二,低碳技术水平的创新与发展以及能源消费结构的优化有利于降低碳排放强度;第三,我国东部地区碳排放强度水平较低,中西部地区相对较高,整体水平在考察期内逐年降低。基于以上结论,论文提出了有针对性的政策建议,以期为绿色金融助推我国“双碳”目标如期实现提供有力的支持。

碳中和背景下我国电力碳排放水平分析

电力低碳化转型对我国实现碳中和目标具有全局性战略意义。在总结我国近10年电力低碳化发展历程的基础上,以人口、城市化、经济总量与经济结构为边界条件和驱动力,分析预测未来40年电力增长过程和阶段性发展目标;以系统安全、供需平衡为约束,分析了化石电力占比、终端电力消费比重、核电发展规模以及碳捕集、利用及封存(CCUS)等因素对碳排放水平的影响;预计电力碳排放峰值将出现在2035年前后,达到60~65亿吨,随后逐年降低,到2060年降至10亿吨以内,辅以CCUS技术,可实现电力零排放。最后,针对需求持续增长与低碳转型长期并存的矛盾,提出未来电力发展须以安全供给为前提,优先开发可再生能源电力、多能发展、更大范围多能互补协调开发和互补运行的建议。

BIM技术在建筑碳排放计算领域研究进展

结合国内外相关文献,对BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究进展进行综述。通过对研究进程的归纳,以及对建筑碳排放计算政策、计算方法、BIM技术适用性等影响因素的分析,总结BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究现状。基于当前研究成果,将BIM技术在建筑碳排放计算领域的研究内容划分为理论方法、工具平台、应用价值三个层面。理论方法主要关注计算边界和计算方法的确定、BIM模型的数据提取方式以及BIM模型的参数扩展内容;工具平台主要探讨BIM建模工具、人工处理及算法程序、BIM软件插件、BIM平台系统的具体应用;应用价值主要体现基于BIM技术的建筑碳排放计算在建筑设计、物化、运营等各阶段的成果效益。三个层面虽已取得许多研究成果但也存在问题和难点。未来的研究可以在数字技术融合和信息管理完善两个方面深入发展。

关税措施对农业能源使用和碳排放的影响——以中美贸易摩擦为例

关税措施会对农业能源使用及其碳排放带来怎样的影响,有待科学而系统的评估。构建农产品贸易、能源使用及其碳排放系统模型,并以2018年中美贸易摩擦事件为例,设置不同关税情景,模拟分析关税措施对我国农作物生产、能源使用及其碳排放多方面的影响。结果显示,加征美国大豆进口关税将会减少我国大豆进口总量,促使国内大豆种植面积和产量增加,小麦种植面积将被挤占,玉米种植面积略微增加。关税措施对国内农产品种植能源使用和碳排放总量没有显著影响,但是对不同农产品的影响具有异质性。加征关税使得大豆种植能源使用及碳排放明显增加,小麦种植能源使用及碳排放相应增加,而玉米种植能源使用及碳排放轻微下降。因而,要关注关税变化对农业生产、能源使用及其碳排放带来的系统性影响,协调农产品贸易与碳排放管理政策,基于作物用能特征和贸易条件分类制定适应性节能减排策略,缓解关税措施带来的系统性影响。

数字经济发展必然减少行业碳排放吗?——来自物流业的新证据

推进数字化和绿色化的深度融合发展是当今世界的重要议题。本文提出,数字经济对具体行业碳排放的影响既存在由碳效率提升带来的“低熵”效应,又存在由总需求扩张带来的“增耗”效应。数字经济对具体行业碳排放的影响总体由两类效应共同决定,并可能对行业碳排放产生正向影响。以物流业为例,本文以DEA等综合评价方法系统测算了区域数字经济发展水平,采用基于工具变量的GMM面板数据模型进行了实证分析,并创新性引入引力模型形式,设计了带有固定项和时变项外生变量的数字经济工具变量,提供了基于模型形式和变量外生性合力构建工具变量的新思路。同时,本文对数字经济影响物流业碳排放的机制进行了验证。结果表明,样本期内数字经济发展水平与物流业碳排放之间存在显著的正相关关系,现阶段数字经济对物流业的增耗效应更强,且在进行替换核心变量、采用异质性分析、数字经济维度分解、城市级样本数据扩展的稳健性检验之后,该结论仍然成立。此外,本文从行业要素配置效率和能源效率两个渠道验证了低熵效应机制的显著性,从货运周转量、城镇消费物流需求两个渠道验证了增耗效应机制的显著性。本文提出,不同行业碳减排需要根据自身低熵效应和增耗效应特点实施差异化的策略。

福建省造纸工业碳排放的灰色关联度、Tapio脱钩分析及情景预测

随着中国2030年前“碳达峰”目标的临近,福建省高能耗、高排放的造纸工业面临严峻的碳减排压力。本研究运用灰色关联度模型,计算总资产、总资产产值率、能源强度和能源结构与CO_(2)排放之间的关联度,通过Tapio脱钩模型,确定造纸工业产出与CO_(2)排放的脱钩状态,利用STIRPAT模型,预测4种情景下CO_(2)排放量,评估福建省造纸工业2030年前实现“碳达峰”目标的潜力。结果表明:(1)福建省造纸工业的总资产、总资产产值率、能源强度和能源结构与CO_(2)排放量关联度相近,且关联性较高;(2) 2007—2021年,福建省造纸工业产出与碳排放呈现6种脱钩状态,在研究期内的大多数年份表现为强脱钩与弱脱钩状态;总资产和能源结构对碳排放起到主要的拉动作用,能源强度是碳排放脱钩的主要驱动力;(3)预测期内(2022—2030年)基准情景与快速发展情景下CO_(2)排放量快速上升,低碳发展情景下CO_(2)排放量增长率相对较低,强低碳发展情景下CO_(2)排放量呈现非常缓慢的上升趋势。最后对降低福建省造纸工业碳排放,促进造纸工业可持续发展提出建议。

工业园区碳排放多因素分解及其与经济发展的脱钩关系

综述分析了工业园区碳排放核算范围和基于一维或二维脱钩模型的工业园区碳排放与经济发展脱钩关系,并讨论了基于LMDI分解方法和Tapio脱钩模型构建的脱钩效应模型中各因素对脱钩关系的影响程度,为工业园区碳排放清单确立、脱钩程度分析、驱动因素识别和综合评估等方面提供参考。在此基础上,建议工业园区应合理制定碳排放清单,多维度考量碳排放驱动因素,构建更为全面的指标体系。

中国省域工业碳排放效率的空间马尔可夫链分析

选取2010—2020年中国30个省份(除西藏、港澳台外)的面板数据,结合工业生产的特点,使用非期望SBM模型测算中国省域工业碳排放效率,结合莫兰指数、核密度、空间马尔可夫链模型对中国省域工业碳排放效率的分布及发展趋势进行分析解读。结果发现:样本期间,工业碳排放效率呈先降低后升高的走势;2013年起我国工业碳排放效率在省域空间中呈现显著的空间正相关性,工业碳排放效率的省域分布情况为分散聚集分散,地区差异增大有两极化趋势,且存在明显的时间滞后性和空间溢出效应。

东北三省农业碳排放时空分异特征及其关键驱动因素

推动农业低碳发展是应对气候威胁和农业面源污染的有效途径。本文基于IPCC和农用物资投入数据核算2000—2019年东北三省农业碳排放,利用空间自相关等方法分析其时空分异特征,通过LMDI指数分解模型和地理探测器探究农业碳排放驱动因素及其交互作用关系。结果表明:1)东北三省2015年农业碳排放总量达到峰值,约为1759.66万t,较2000年(1048.19万t)增加67.88%,年均递增4.53%;研究期整体呈现“先上升后下降”态势,碳排放增量变动可划分为“波动上升期(2000—2009年)—过渡期(2010—2015年)—平稳下降期(2016—2019年)”3个阶段。化肥施用是主要碳源,占比75.12%。2)分解模型测算结果表明,农业生产效率、农业产业结构和农业劳动力规模对碳排放具有抑制作用,其碳减排比例分别为207.31%、21.56%、20.72%;农业经济发展水平对碳排放表现出较强的推动作用,实现349.59%的碳增量。3)相较于单因子来说,农业经济发展水平、农业生产效率与农业产业结构之间交互结果对农业碳排放的影响呈非线性增强特征,农业劳动力规模与其他因素叠加均呈现出双因子增强的作用效果。以上研究结果表明东北三省农业碳排放受周边地区影响且影响程度不断加强,同时碳排放关键驱动因素之间存在协同作用。本研究成果为推动农业低碳发展提供理论基础与政策依据。

外挂墙板施工阶段碳排放的智能监测与优化

建筑行业的温室气体过量排放逐渐引起了人们的关注,且其施工阶段往往面临成本超标、工期延长和碳排放失控等问题,因此,建筑施工阶段碳排放的监测与多目标优化问题成为目前研究重点。为了有效解决上述问题,从物理层、计算层和交互层三部分提出了监测优化系统的框架;以Revit为二次开发平台、利用MySQL建立数据库,搭建了碳排放智能监测与优化平台;以外挂墙板构件施工过程为例,运用融入柔性理念的遗传算法寻找出使得“成本工期碳排放”综合目标最适合项目特征的工序执行模式组合及最优解。研究为装配式建筑施工阶段的碳排放监测与优化提供了一套科学、高效的集成化管理技术。

试点碳排放权交易市场对中国工业低碳转型的作用机制研究

本文通过构建理论模型,探讨试点碳排放权交易市场影响中国工业低碳转型的作用机制,并从七个试点省份出发,选取2006—2021年的省级面板数据,运用多期双重差分法对试点碳排放权交易市场政策的环境经济效应进行分析。研究结果显示,试点碳排放权交易市场能够有效降低碳排放强度和提升工业低碳全要素生产率,从而促进中国工业的低碳转型。机制检验结果表明,试点碳排放权交易市场主要通过成本约束和结构升级途径促进工业低碳转型,而技术进步途径的作用尚未实质性显现。异质性分析结果表明,在经济发展水平和研发水平更高的地区,碳排放权交易政策对碳排放强度的降低和生产率的提升效果更加明显;而在外商投资水平更高的地区,碳排放权交易政策对低碳全要素生产率的提升效果更加明显。