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。

基于LMDI和Tapio脱钩模型的甘肃省碳排放研究

在定量核算2005—2021年甘肃省碳排放量和强度的基础上,预测分析基准情景、高排放情景和低排放情景3种发展情景下甘肃省碳达峰时间及路径.研究表明,甘肃省整体脱钩状态较为理想,贡献主要来源于煤炭碳排放量与经济增长长期处于弱脱钩;经济增长具有增排效应,能源强度、能源结构和人口规模具有节能减排效应,尤其是能源强度.从情景预测分析看,基准情景下,甘肃省将在2035年碳排放达到峰值,2035年之后经济与碳排放处于强脱钩状态,很难在2060年之前实现碳中和;高排放情景下,将在2045达到峰值,经济与碳排放一直处于弱脱钩状态,后续实现碳达峰的难度较大;低排放情景下,2030年后经济与碳排放一直处于强脱钩状态,碳排放量下降幅度较大,在2060年之前实现碳中和较为容易.

安徽省工业碳排放与经济增长的相关性分析——基于EKC模型和Tapio模型

为有效识别安徽省工业碳排放与经济增长之间的关系,判断工业碳排放与经济增长的脱钩状态,以2005—2021年安徽省工业为研究对象,采用EKC模型和Tapio模型进行相关性分析,研究结果表明:安徽省工业碳排放与经济增长之间呈倒U型关系;两者的脱钩状态存在波动性,多为弱脱钩状态.基于此提出了倡导低碳企业文化、改进能源消费结构、发挥政府引领效力等建议.

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。

中国烟草产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰烟草产业碳排放与产业增长的关联,厘清烟草碳减排路径,将助力推动烟草领域“双碳”进程。基于2000—2021年中国烟草产业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国烟草产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究结果显示:2000—2021年中国烟草产业碳排放与产业增长的脱钩状态相对稳定,大多呈现衰退脱钩现象。亩产效应和产业结构效应是碳排放量增加的主要驱动因素,而碳排放强度效应和生产规模效应对碳排放具有抑制作用。建议增加烟草行业的科研投入、优化烟草产业结构、提高亩产效益、制定科学合理的发展规模、推进绿色科技革新等方面开展烟草行业碳减排工作,推动低碳烟草产业高质量发展。

河南省碳排放与经济增长分析——基于EKC模型和Tapio脱钩模型

文章利用河南省2001—2020年的相关统计数据,运用EKC模型和Tapio脱钩模型对碳排放与经济增长进行实证研究。结果显示:2001—2020年河南省碳排放与经济增长的关系符合“N”型的库兹涅茨曲线;2001—2020年地方碳排放与经济增长表现为扩张联结和弱脱钩两种状态。据此提出河南省发展低碳经济的方向与建议。

中国钢铁产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰钢铁碳排放与产业增长的关联,厘清钢铁碳减排路径,将助力实现钢铁产业高质量发展,推动钢铁领域“双碳”进程。基于2000—2019年中国钢铁碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国钢铁产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究表明,2000—2019年中国钢铁产业碳排放与产业增长的脱钩状态较为稳定,基本上呈现弱脱钩状态。生产规模效应和资源效率效应是碳排放量增加的主要驱动因素,能源结构强度效应和能源消耗强度效应对碳排放具有抑制作用。建议从大幅增加钢铁行业科研投入、调整钢铁行业能源结构、创新工艺流程、制定科学合理的发展规模等方面开展钢铁产业碳减排工作,助力低碳钢铁产业高质量发展。

基于Tapio和LMDI模型的沁河流域碳排放与水资源利用脱钩关系分析

在界定沁河流域研究范围和对沁河流域碳排放趋势特征分析的基础上,采用Tapio脱钩模型分析了碳排放与水资源利用的脱钩关系,并采用LMDI模型分析影响碳排放的主要驱动因素。结果表明:沁河流域整体碳排放呈现波动增长态势,但碳排放增长率波动下降;沁河流域碳排放与水资源利用多数时间处于强负脱钩和扩张负脱钩状态,但逐渐出现强脱钩与弱脱钩状态,水碳关系逐渐向好;水资源利用效应和碳排放强度效应是驱动沁河流域碳排放增长的主要因素,用水效益效应是驱动碳排放减少的主要因素,碳排放强度效应与供水结构效应驱动效果逐渐变得更为显著。

基于LMDI及Tapio模型的河北省物流业碳排放驱动因素研究

对河北省2005—2020年物流业的碳排放量进行测算,发现碳排放量主要呈现逐年上升的趋势。利用LMDI因素分解法,对设定的排放强度、能源结构、能源效率、产业结构、人均GDP和人口规模六个影响碳排放的驱动因素进行分解,通过结果分析可得:河北省的能源结构、人均GDP和人口规模这三个影响因素发展情况对河北省物流业减少碳排放起到了负面作用;能源效率和产业结构对物流业碳减排起到了正面作用。采用Tapio脱钩模型来分析物流业碳排放,发现2005—2020年期间除部分年份以外,物流业的经济发展与碳排放之间的脱钩状态大部分呈弱脱钩的状态。最后,提出了优化能源结构、提高能源效率、改善产业结构等建议。

基于Tapio脱钩和LMDI模型的传统工业城市工业碳排放问题

推进“双碳”工作是破解资源环境约束突出问题、推动经济结构转型升级的迫切需要。河北省唐山市是国家首批老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区,面临着巨大的节能减排压力和可行路径的探索问题,研究唐山市工业经济增长与碳排放之间的脱钩关系,对于促进该地区经济社会可持续发展具有重要意义。文章基于“十三五”时期唐山市分行业4种主要能源消耗量的面板数据,结合Tapio研究思路构建碳排放脱钩模型,对唐山市6大支柱产业经济增长与碳排放的脱钩程度进行测度,并采用LMDI模型对碳排放变化进行因素分解,探讨唐山市工业6大支柱产业碳排放变化的深层次原因。结果表明:“十三五”时期,唐山市工业碳排放量总体呈现上升趋势,能源消费结构中煤炭仍然占据绝对优势地位,碳排放脱钩状态存在“负脱钩—连接—脱钩”的脱钩优化趋势,但波动性较大;只有医药制造产业基本实现了脱钩,其他产业间歇性出现强脱钩或弱脱钩;能源强度效应是产业二氧化碳排放变化的主要抑制因素,产业结构效应则是导致产业二氧化碳排放增加的主要驱动因素。

湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

【目的】新发展阶段,明晰农业碳与农业经济的关联,厘清农业碳减排路径,将助力实现农业高质量发展,推动农业领域“双碳”进程。【方法】基于2000—2021年湖南省农业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析农业碳排放与经济发展的相关关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。【结果】湖南省农业碳排放量2014年达到峰值,年均增长2.46%,2015年以后平均每年下降1.4%,其中化肥是影响湖南省农业碳排放的主要碳源;碳排放与经济增长的脱钩关系于2015年由弱脱钩转变为强脱钩;经济规模是研究变量中长期促进碳排放的唯一驱动因素,能源结构、能源强度与人口规模有效影响农业碳排放,产业结构对碳排放的作用不显著。【结论】建议从严管控高碳型生产资料、优化产业结构、提高生产效率、加强农业技术创新、完善政府扶持政策和制度及生态补偿机制等方面开展湖南农业碳减排工作,助力湖南低碳农业产业高质量发展。

日本碳排放脱钩效应及驱动因素研究——基于Tapio脱钩指标和LMDI分解模型

在全球加速推进低碳转型背景下,脱钩指标成为了衡量各国或地区低碳减排的主要工具。基于Tapio脱钩指标模型和对数平均迪氏指数法(LMDI)分解模型,研究日本1991—2020年碳排放与经济增长脱钩关系,并对影响碳排放的主要驱动因素进行分解。分析可得,30年间,日本逐渐从弱脱钩转向强脱钩;在影响日本碳排放脱钩因素中,能源结构调整是推动碳脱钩的最强驱动因素。

基于LMDI及Tapio模型的山西省物流业低碳发展研究

基于2005—2020年山西省物流业能源消费状况和区域经济发展数据,采用LMDI分解法识别物流业碳综合排放水平的潜在影响因素,依据Tapio脱钩模型厘清物流业发展质量与碳排放能力的脱钩关系。研究结果表明:能源效率、能源结构和产业结构因素对物流业碳排放起抑制作用,经济发展水平和人口规模因素对物流业碳排放产生促进作用;物流业发展与碳排放两者有向强脱钩发展的趋势。根据山西省实际情况提出相关建议,推进物流业绿色低碳发展。

双碳背景下陕西能源消耗与经济增长脱钩关系研究——基于Tapio脱钩模型

结合2005—2020年的样本数据,运用Tapio脱钩模型、IPAT模型以及情景分析法,分析和预测陕西省能源消耗与经济增长的脱钩关系。结果显示,2005—2020年,除2015年陕西省能源消耗与经济增长呈扩张负脱钩外,其余年份均为弱脱钩,即经济增长的速度高于能源消耗增长的速度。未来十年,若能源消耗强度维持在较低水平的情景设定下,陕西省能源消耗与经济增长将会呈现强脱钩状态。为实现陕西省能源消耗与经济增长的脱钩,相关部门应制定政策,有效落实,优化绿色低碳发展区域布局、推动产业结构绿色低碳升级、着力构建清洁低碳安全高效能源体系,在保证经济持续稳定增长的同时,顺利实现碳达峰、碳中和目标。

基于LMDI模型和Tapio的城市碳排放驱动因素和脱钩状态研究——以青岛市为例

城市贡献了我国绝大部分二氧化碳排放量,找出不同城市的二氧化碳驱动因素对低碳发展政策的制定以及实现碳减排至关重要。以青岛市为例,采用LMDI模型对导致碳排放量变化驱动因素进行研究,建立Tapio脱钩模型对青岛市碳排放和能源强度与经济增长的脱钩关系进行分析。研究表明:1)经济发展水平和人口规模对碳排放增长具有驱动作用,其中经济发展水平是主要驱动力,人口规模效应驱动作用较小;2)能源强度作为抑制碳排放的主导因素对碳减排的贡献最为突出,然其抑制作用有逐渐减弱的趋势;3)能源结构的调整有效抑制了碳排放增长,与煤炭在能源消耗中占比的调整有关,且抑制作用有不断增强的趋势;4)碳排放量的变化与经济增长之间基本实现脱钩,能源强度与经济增长之间实现强脱钩。

中国经济增长与煤炭消费脱钩及影响因素分析

结合中国各省(区、市)2005~2019年的煤炭消费数据及社会经济发展数据,借助Tapio脱钩模型分析了各省(区、市)煤炭消费与经济增长之间的脱钩情况及时空演变.结果表明:各省(区、市)煤炭消费脱钩状态总体呈现出从增长负脱钩、增长联结向弱脱钩、强脱钩转变的较好趋势,大部分地区处于弱脱钩状态.从空间分布来看,东部地区煤炭消费与经济增长脱钩情况明显优于中部地区与西部地区,强脱钩省(区、市)呈现出由北京市、上海市和四川省这3个省(区、市)向外扩张的趋势,而宁夏与新疆的脱钩状态尚不理想,在增长联结与增长负脱钩之间波动.在此基础上,通过拓展的STIRPAT模型和空间杜宾模型分析了影响各省(区、市)脱钩情况的主要因素,并发现能源结构、能源强度、R&D强度、人口密度、对外开放水平、新造林面积、产业结构因素对煤炭消费脱钩指数具有显著影响.未来应加强减煤工作的顶层设计、技术投入与研发和调整能源结构来促进煤炭消费脱钩.

基于比较研究的华中三省产业结构与低碳经济的关系分析

为了促进中部地区的崛起,实现经济低碳化发展与产业优化转型,研究产业结构与低碳经济之间的相互关系具有重要意义。论文以河南、湖北和湖南三省为研究对象,运用熵值-Topsis法对2007—2022年三省的产业结构与低碳经济指标进行综合测评,并基于脱钩理论与协同学理论,运用Tapio脱钩模型和复合系统协同度模型对2008—2022年三省各自的脱钩状态与协同效应演化进行科学分析。结果表明:(1)研究期内,华中三省的产业结构综合指数和低碳经济综合指数不断提高,整体发展趋势良好。(2)大多数年份三省都处于相对脱钩状态,产业结构综合指数增长速度低于低碳经济综合指数增长速度;湖北率先达到理想的扩张负脱钩状态,湖南次之。(3)2008—2022年三省的协同效应一直较弱,且都具有一定的波动性特征;整体来看,湖北的协同水平略高于河南和湖南。

北方寒冷地区交通碳排放驱动因素分析

北方地区气候寒冷,交通工具燃油效率低、车内加热需求增加及路面积雪结冰等复杂道路条件导致交通碳排放增加。因此,有必要针对寒冷地区的交通碳排放驱动因素进行分析,识别关键因素,并有针对性地降低碳排放。以典型北方寒冷地区黑龙江省为例,采用Tapio脱钩测度模型及GDIM因素分解法对2006—2021年黑龙江省交通行业碳排放驱动因素展开分析,分解得到8个驱动因素并发现其脱钩状态呈现“强脱钩-扩张负脱钩-强脱钩”,其中交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗促进脱钩,交通行业总产值和总周转量阻碍脱钩;另外交通行业总产值、能源消耗量对碳排放有较强的促进作用,交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗对碳排放有较强的抑制作用。

多政策调控下中国碳排放情景实证研究

为分析中国能否按时实现碳达峰目标,文章从多维度收集了23个碳排放影响因素进行组合分析,并构建了基于鹈鹕优化-混合核极限学习机的多情景预测模型。本文依据不同经济发展模式,分别设定五个情景预测2022-2040年的碳排放量,并利用tapio脱钩模型分析不同情境实现碳达峰的规律。结果表明:1.人口、经济、能源适合作为碳排放量影响因素的衡量指标;2.中国可以在产业结构调整、生态发展以及统筹发展的情景下按时实现碳达峰;3.在基准情景下,碳达峰将于2032年到来,且如若中国政府放任工业经济发展的同时不加大环境保护力度,碳达峰将在2033年才会实现;4.越早实现碳达峰的情景其碳排放与经济增长的脱钩效应会越强。

广东省种植业碳排放的测算及趋势预测

为明确广东省种植业的碳排放特征及其与农业经济增长的脱钩状态,预测2022—2060年种植业碳排放趋势,为广东省制定农业减排增汇政策提供理论依据。基于农业物质投入和农田土壤利用两大类碳源,采用IPCC(政府间气候变化专门委员会)碳排放系数法,测算广东省1990—2021年种植业碳排放量、碳汇量、净碳排放量、碳排放强度、净碳排放强度,分析其动态演变趋势,运用Tapio脱钩模型分析种植业碳排放与农业经济增长的脱钩关系,并利用灰色预测模型GM(1,1),预测2022—2060年广东省种植业碳排放量、净碳排放量。结果表明:(1)1990—2021年广东省种植业碳排放量、净碳排放量总体均呈波动下降趋势,下降幅度分别为25.23%、30.58%,排放构成方面,农田土壤利用碳排放量占比为63.94%~79.69%,农业物质投入碳排放量占比为20.31%~36.06%,化肥、农药、农膜是农业物质投入碳排放的前三来源,水稻、蔬菜种植是主要的农田土壤利用碳排放源;(2)1990—2021年广东省种植业碳汇量在波动中下降,下降幅度为22.23%,碳汇主要来源于稻谷、甘蔗和蔬菜,三者碳汇量占比为87.23%~94.03%;(3)1990—2021年广东省以农业产值为单位的碳排放强度、净碳排放强度均显著下降,下降幅度分别达93.20%、93.69%;(4)广东省种植业碳排放、净碳排放与农业经济的脱钩状态以强脱钩和弱脱钩为主,农业经济增长与种植业碳排放的协调状态较好;(5)以1991—2021、2001—2021、2011—2021年的数据为样本进行预测,均发现广东省种植业碳排放量、净碳排放量在2022年后呈持续降低趋势,但降低幅度有所不同,以2011—2021年数据为样本的预测值最小、降低幅度最大。基于此,提出持续实施化肥、农药、农膜减量增效措施,优化稻田管理,强化农业绿色低碳发展科技支撑等政策建议。