“双碳”下多因素影响垃圾发电布局分析

为了解我国垃圾焚烧发电产业发展趋势,对全国31个省、直辖市、自治区的垃圾焚烧处理现状和发展需求进行了数据分析。研究表明:2000年以来,垃圾焚烧产业迅速发展,垃圾焚烧量与垃圾焚烧厂数量均大幅提高;随着各省不断加快“双碳”行动,垃圾焚烧事业面临发展机遇,同时,不同地区应根据其自身情况制定政策;综合考虑各方面因素,长江沿线地区及东北部分地区为最适宜发展地区。本研究是基于我国垃圾焚烧发电产业的整体现状、各地区的经济发展、垃圾处置和控碳需求基础上的综合研究结果,可以为未来垃圾焚烧产业发展布局提供参考依据。

家庭消费碳排放研究进展与展望——基于CiteSpace的知识图谱分析

在碳中和、碳达峰的目标推动下,绿色低碳的生产和生活方式是我国碳减排的重要路径之一。家庭消费碳排放已成为家庭碳排放的重要来源,国内外学者对家庭消费碳排放的研究也不断深入。为了整体把握和深入了解家庭消费碳排放的研究热点及演进趋势,以Web of Science(WOS)和中国知网(CNKI)为数据库,使用CiteSpace软件来揭示国内外家庭消费碳排放的研究进展。结果显示:(1)发文时间和数量特征上,国外发文一直保持较高的发文量和增长趋势,但国内发文量较低,增长较为平缓。我国学者在国外发文较多,其次是美国和英国。各国之间的合作较多,多数作者的发文量较少,作者之间的合作比较频繁。(2)从研究热点来看,碳排放、能源消费和家庭碳足迹出现的频次较高。主要研究包括家庭消费碳排放的测算、影响因素分解及驱动机制等方面。(3)从研究趋势来看,家庭消费碳排放的研究逐渐向影响因素进行挖掘,并在异质性视角下进行探索。在研究对象、研究方法和研究视角方面的探索是未来的发展趋势,家庭消费碳排放的研究应加强国内外合作,为实现“双碳”目标提供理论和数据支撑。

碳减排视角下家庭消费模式绿色转型及驱动因素研究

基于消费者生活方式法(CLA),利用CFPS数据,分析家庭特征通过消费模式对家庭碳排放的影响,并利用Tapio脱钩指数法与LMDI因子分解法,对家庭消费模式绿色转型进行测度并分析其影响因素。结果表明八类家庭消费中,居住、食品、家用设备和交通通讯类消费对家庭碳排放的贡献较大,所有家庭特征中家庭收入通过消费模式对家庭碳排放的影响最大。2012-2018年我国不同地区不同收入水平家庭消费模式与碳排放总体上为脱钩连结关系,碳排放强度和消费倾向是抑制家庭碳排放增长的主要因素,消费结构和家庭人均收入水平是家庭碳排放增长的主要驱动因素。

互联网使用与家庭间接碳排放:测度及影响因素分析

面临全球气候变暖和能源短缺的双重危机,我国在明确提出“双碳”目标后,党的二十大报告再次强调了绿色低碳产业和绿色低碳生活方式在实现高质量发展中的关键作用。在此背景下,深入探讨家庭这一重要能耗部门的能源消费及其碳排放状况,对于探寻家庭碳减排的有效路径具有重要意义。本文以占据家庭主要能源消耗的间接用能为代表,以中国家庭追踪调查(CFPS)数据为基础,基于消费生活方式法测度了家庭间接碳排放量,并通过构建双向固定效应模型实证分析了互联网使用对家庭碳排放的影响;在此基础上,采用中介效应模型和Bootstrap法共同验证了互联网使用影响家庭间接碳排放的作用路径;并进一步基于家庭所在地区、城乡类别以及收入水平差异这三个视角,探讨了互联网使用对家庭间接碳排放的异质性影响。研究发现:首先,互联网使用正向促进了家庭间接碳排放,对享受型消费碳排放和发展型消费碳排放的增加效应最为显著,而对生存型消费碳排放则没有明显的影响。其次,互联网使用主要通过网络购物这一中介变量对家庭间接碳排放产生正向影响。最后,异质性分析表明:互联网使用对东部、中部以及西部地区家庭的间接碳排放均有显著的正向影响,且作用强度从中部、西部到东部地区依次递减;互联网使用对城镇家庭间接碳排放的影响主要由享受型消费碳排放和发展型消费碳排放构成,而对农村家庭碳排放的影响主要由享受型消费碳排放和生存型消费碳排放构成;从收入水平上看,互联网使用对家庭间接碳排放的正向影响主要体现在高收入家庭,对中等收入和低收入家庭的影响并不显著。因此,在加快推进互联网发展的同时,应促进低碳经济与互联网的有效融合,加强互联网内涵建设和生态治理,引导广大互联网用户增强环保意识,在确保居民生活水平提升的条件下鼓励家庭向绿色消费模式转变,为“双碳”目标的实现奠定良好的微观基础。

基于碳排放约束的北京市社区生态效率评价

在“双碳目标”的背景下,社区作为生态文明建设的基本单元,其碳排放核算及生态效率评估尤为重要。基于家庭消费视角,采用碳排放系数法和消费者生活方式法核算社区居民碳排放,并运用超效率DEA模型评估社区生态效率,最后通过计量分析识别生态效率影响因素。研究结果显示:(1)社区居民人均碳排放的评估结果呈现出商品房社区(528.85kgCO_(2)/月)>单位社区(475.66kgCO_(2)/月)>传统社区(368.33kgCO_(2)/月)的关系;(2)生态效率的评估结果呈现出传统社区(111.04%)>商品房社区(108.78%)>单位社区(105.70%)的关系;(3)社区管理工作参与意愿、家庭光照条件会对社区生态效率产生积极影响;此外,年龄结构(中青年人口占比)对商品房社区的生态效率有消极影响,受教育程度的提升则会提高生态效率。进一步提出针对三类社区特点的转型发展策略,为全国不同类型社区生态转型和绿色低碳发展提供参考范式和决策支持。

青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论:①西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;②西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;③家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。

家庭生活消费碳减排的意识与行为关系及其影响路径

家庭碳减排是全面实现“双碳”战略目标的重要组成部分。通过对全国城乡家庭随机样本的调查,运用描述性统计与结构方程模型实证分析家庭碳减排意识、行为及其影响路径。研究发现:家庭“碳过盛”现象普遍存在,家庭消费碳减排意识明显弱于行为,经济手段推动了居民家庭的碳减排行为,但并未明显改变他们的减排意识;碳减排意识与行为皆呈现南强北弱的区域差异;政府的环保努力会提升家庭碳减排意识。为使家庭碳减排意识与行为达到“知行合一、自觉自愿”的程度,可以通过优化家庭能源消费结构,促进绿色出行,建立家庭碳排放检测平台,将市场机制引入家庭碳减排,营造家庭居住地环境的绿色空间等措施提升家庭生活消费碳减排意识与行为。

基于系统动力学的公共建筑节能减排路径研究

为实现公共建筑碳达峰目标,通过文献分析初步得出公共建筑碳排放增长的主要影响因素,并基于KAYA恒等式在宏观角度综合讨论了经济、能源、人口与外部环境等影响因素之间的相互作用关系。在此基础上利用系统动力学建立公共建筑碳排放系统仿真模型,并借助Venple软件仿真模拟2020-2040年间碳排放数据变化趋势。然后基于公共建筑碳排放仿真模型,得出可实现的能源结构优化、节能技术应用、可再生能源应用等主要的碳减排路径。最后通过调控影响因子参数设置不同的碳排放情景,分析了公共建筑碳排放对各路径的灵敏度,并为碳减排路径的实施优化提出合理建议。

数字经济对我国居民消费碳排放影响

基于2000~2020年我国30省区的面板数据,综合测算了不同层次需求下各省区居民消费碳排放量和数字经济发展指数,运用空间计量模型开展回归分析和空间效应分解,并对数字经济与总体消费碳排放进行门槛效应分析,考察数字经济对居民消费碳排放的影响.研究发现:(1)我国居民消费碳排放整体上升,呈现出东高西低并且向中东部集中的趋势.(2)直接消费碳排放是我国居民消费碳排放的主力,但随着社会发展,其在总体消费碳排放中的占比呈下降趋势,间接消费碳排放比重增加.(3)数字经济的发展能够显著增加本省及邻近地区居民间接消费碳排放以及其中本省的生存型间接消费碳排放;然而,进一步研究发现数字经济与总体消费碳排放之间具有“倒U”型关系,数字经济在达到较高的发展水平后能够促进居民消费碳减排.综上,建议进一步推动数字经济发展,加强对绿色生产生活的引导,从而助力实现“双碳”目标.

青海高原城镇家庭能源消费碳排放空间特征研究

本文以青海高原城镇家庭为研究对象,利用2个地级市、6个自治州实地调研数据,分析了青海高原城镇家庭能源消费现状及基本特征,通过计算碳排放相关指标,对青海高原城镇家庭能源消费碳排放空间特征进行探讨分析.研究发现:1)青海高原城镇家庭日人均能源消费碳排放量存在区域差异,该差异在不同类别家用设备上均有体现;青海省全省家庭能源消费碳排放强度0.5962 tCO_(2)·(10^(4)元)^(-1),除家庭人均收入高于青海省平均水平的3个州市,即海东市、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州之外的余下调研区均有不同程度的能源浪费.2)青海省家庭能源消费碳排放指数为0.5369,通过对比发现州市层面家庭能源消费碳排放指数最高为黄南藏族自治州,最低为海北藏族自治州;区县层面最高的为黄南州尖扎县,最低的为玉树州曲麻莱县.本文基于以上计算分析结果,提出了优化青海高原城镇家庭能源消费结构,有效降低碳排放量的系列建议.

城市家庭能耗直接碳排放影响因素——以厦门岛区为例

在全球城市化迅速推进的过程中,城市碳排放已经成为影响全球变化不可忽视的一部分,同时也成为制约城市可持续发展重要因素之一。家庭能耗碳排放是城市碳排放的一个组成部分,分析它的各种影响因素对于控制它对局域乃至全球气候变化的负面影响具有重要的意义。以厦门岛区为例,通过社会问卷设计和调查,应用数理统计方法对最终收回的340份有效问卷进行城市家庭能耗的影响因子分析,结果表明,2007年厦门岛区平均家庭能耗直接碳排放量为1218.2kg/(户.a),电力消耗直接碳排放是厦门岛区主要的家庭能耗直接碳排放方式,电力消耗直接碳排放量是瓶装液化石油气与代用天然气使用直接碳排放总量的近5倍。通过单因素方差分析与多元逐步回归方程得到,与住区自然环境与家庭耗能倾向相比,家庭社会情况是影响家庭能耗直接碳排放最为重要的因子,其对家庭能耗直接碳排放变化的解释能力为17.9%。通过主成分分析得到,家庭住宅面积对家庭能耗直接碳排放的影响最为显著,家庭住宅面积对公共因子的贡献率达到了0.829。研究旨在为城市节能减排和可持续发展提供第一手资料、为城市住区形态的合理设计和规划提供科学依据。

城镇居民生活能耗与碳排放动态特征分析

居民家庭生活能源消费与碳排放越来越不容忽视,开展这方面研究对于促进居民可持续消费、寻找新的节能减排途径都具有十分重要的意义。本文在考察量化1999-2007年中国城镇居民生活直接、间接能源消费及其碳排放连续变化的基础上,探究了这段时期生活能耗与碳排放的动态变化特征,并分析其潜在的影响因素。研究主要结论包括:1999-2007年,中国城镇居民人均生活总能耗和碳排总量都呈现出逐年增加趋势,其中间接能耗与碳排始终大于直接能耗与碳排,但二者的差异正在逐年缩小;对于人均直接能耗与碳排来说,二者总量都呈逐年增加趋势,其中电力和煤炭是最主要的直接能源消费品种,也是最主要的碳排来源;对于人均间接能耗与碳排来说,虽然居民生活消费开支逐年递增,但由于各类消费项的单位产值能源强度在逐年下降,因此总的间接能耗与碳排并没呈现出一定的递增或递减趋势,而是出现波动性变化。其中"食品"、"教育文化娱乐服务"和"居住"3项是居民生活间接能耗与碳排的主要来源;人均住宅建筑面积是居民生活碳排变化的主要影响因子。研究结论为引导可持续的家庭消费模式和节能减排措施的制定提供管理启示与科学依据。

1980—2007年中国居民生活用能碳排放测算与分析

居民生活用能碳排放是指居民家庭在炊事、热水、照明、室温调节等生活起居方面对能源的直接消费所产生的碳排放。研究居民生活用能碳排放的测算方法，对1980至2007年中国居民生活用能碳排放状况进行实证分析。研究结果表明，该阶段我国居民生活用能碳排放量从6．728×10^7t碳增长至16．545×10^7t碳，人均生活用能碳排放量从每年68kg碳增长至125kg碳，呈较快的上升趋势，但仍处于满足基本生活需要的较低层次；受益于能源效率的提高及能源结构的改善，居民生活用能单位能耗碳排放量从每吨标准煤排放0．732t碳下降至0．632t碳。生活用能结构优化仍有较大的提升空间；人均生活碳排放的城乡比从5．87下降至1．84，城乡差距呈不断缩小的趋势。在此基础上，对我国居民生活用能的节能减排提出相应对策建议。

中国城乡居民消费隐含的碳排放对比分析

可持续消费研究是产业生态学的重要内容。居民消费包括城镇居民消费和农村居民消费。本研究首先采用综合生命周期分析方法(Hybrid LCA)核算1997、2002和2007三年的居民消费隐含的二氧化碳排放总量,发现2007年的碳排放量已经达到18.01亿吨。城镇居民消费已经成为居民消费的主要组成部分,到2007年城镇居民消费的碳排放量达到总量的76.44%。采用结构分解分析(SDA)方法对影响居民消费碳排放量变化的五项驱动因素进行分析,发现排放强度因子是"减缓"居民消费碳排放量增加的主要力量,而人均消费水平因子是推动碳排放量迅速增加的主要因素。同时,发现居民消费结构的变迁对碳排量的增加有一定促进作用。在未来应该通过持续降低能耗强度和加快研发低碳能源技术,来持续降低碳排放强度。另外,要充分挖掘居民生活方式和消费行为的减排潜力,引导消费结构,提倡适度消费,促进居民消费模式向低碳方向转变。

中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

从消费角度出发,分别对2003和2012年中国城镇(不含港、澳、台地区)居民碳排放的特征及影响因素进行分析。结果显示,不同地区城镇居民碳排放存在明显差异,人口因素对区域分异有弱化作用。从城镇居民人均碳排放来看,不同地区消费构成、能源结构、产业结构3因素对城镇居民碳排放影响的差异总体表现为:消费结构/能源结构>产业结构。与其他部门相比,大多数地区工业部门的生产能耗、投入产出周转量和产品购买量是影响当地城镇居民碳排放的主要因素,各地区城镇居民碳排放的影响因素具有明显的区域特点。政府应在当前研究的基础上,根据当地能耗模式、产业模式和消费模式因地置宜管理城镇居民碳排放。

家庭部门生活能源消费碳排放:测度与驱动因素研究

本文运用IPCC的二氧化碳排放量测算方法,在省际层面测度了我国家庭部门直接能源消费碳排放,并基于扩展的STIRPAT和Kaya模型,构建家庭部门直接能源消费碳排放影响因子动态面板数据模型,对我国2003-2012年分省面板数据样本及城乡子样本进行系统GMM估计。本文研究表明,第一,我国城乡家庭部门碳排放总量和人均碳排放在近十年都呈快速上升趋势,家庭部门碳排放的空间分布具有明显的地域差异特征,高碳排放地区主要集中在东、中部地区,西部地区的碳排放水平较低;第二,城乡家庭部门生活能源消费的上期碳排放量对本期碳排放产生重要的正向影响,这反映出我国家庭部门碳排放具有显著的惯性特征和路径依赖性,是一种动态自适应机制;人口规模、居民消费水平、能源消费结构、碳排放强度、能源消费强度和城镇化因素,都对我国居民能源消费碳排放总量及人均碳排放具有显著的影响,城乡之间的家庭能源消费碳排放驱动因素存在差异。本文研究得到如下启示及政策含义:家庭部门碳减排将是一个有步骤、分区域的渐进过程,我国碳减排政策应当兼顾消费升级和碳排放的双重目标,努力构建分层次碳减排的适应性预期机制。具体而言,一方面应着眼于引导和激励居民低碳消费,缓解人口规模增加、消费水平提升和城镇化对家庭部门碳减排的压力;另一方面要通过能源价格改革、财政政策和环境规制政策等优化我国能源消费结构,不断降低煤炭消费比重,提高清洁能源的消费。同时,通过技术创新、设备改造等科技手段提高煤炭利用效率,降低碳排放强度,这些政策将更有利于城镇家庭部门碳减排。

中国居民最终需求的碳排放测算

居民最终需求已成为我国CO2排放量增长的重要原因。为了测算我国居民因最终需求而直接和间接排放的CO2,本文以1992-2007年价值型投入产出表为基础,结合能源消费实物量数据,编制出混合单位的能源投入产出表,从而得到居民CO2间接排放量占居民碳排总量70%以上且呈上升趋势的结论。在能源投入产出表的基础上,通过结构分解模型,对居民最终需求及相关经济活动引致的CO2间接排放量进行分解分析,结果表明:居民最终需求总量、城乡消费比例及居民消费结构三个方面的变化是促进CO2间接排放量增加的因素,以能源消耗系数下降为特征的生产技术的进步是促使CO2间接排放量减少的主要因素。

基于家庭消费视角的广州城市社区碳排放空间差异研究

从家庭消费视角,通过对广州3个不同区位类型社区的问卷调查,从交通出行、家庭能耗、垃圾消耗3个方面分析其碳排放的特征,并对不同社区的碳排放的差异进行比较研究。研究发现:郊区社区家庭碳排放量最高,城乡结合部家庭碳排放最低,市区社区家庭碳排放量居中,社区用电的碳排放量最高,最后分析了这种差异形成的原因。

中美居民消费直接碳排放核算及比较

近些年越来越多的研究证实,居民消费碳排放已经成为碳排放的主要增长点之一,因此从居民角度研究碳排放对节能减排有重要的意义。居民生活引致的碳排放包括两个部分:一部分是居民消费直接消耗能源导致的碳排放;另一部分是"衣食住行"等生活消费导致的间接碳排放。基于碳排放系数方法,对中美两国居民2002年、2005年、2007年、2010年居民生活消费中的直接碳排放进行了定量的核算,在测算的基础上比较分析其异同。结果表明:(1)中国居民居住碳排放主要集中在煤炭和电力两大方面,美国居民居住碳排主要集中在电力和天然气两个方面;(2)天然气和电力成为中国居民居住碳排放量的两个增长点;(3)两国居民交通碳排放量占比均较大,但是中国居民交通碳排放仅为美国居民碳排放量的八分之一;(4)现阶段中国居民消费直接碳排放量均逐年上涨,美国居民近些年则呈现略微下降趋势;美国居民直接碳排放量是中国居民直接碳排放总量的约3倍左右。

北京市居民消费间接碳排放测算及影响因素

利用北京市2002—2012年的统计数据,基于投入产出模型分别测算北京市农村和城市低、中、高3个收入居民群组的消费间接碳排放量,利用结构分解分析(SDA)方法对北京市居民消费间接碳排放的影响因素进行分析。结果表明:2002—2012年,城乡居民消费间接碳排放总量从2002年的3 131.81万吨增加至2012年的3 857.67万吨,年均增长率为2.11%。分收入群组看,农村低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而下降,城市低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而上升。SDA结果显示,2002—2012年,平均消费水平变动是城乡居民消费间接碳排放增加的主要驱动因素,碳排放强度变动则是主要抑制因素,消费结构和城镇化水平的变动则影响有限。因此,在研究结论的基础上提出如下减排建议:进一步降低产业部门碳排放强度和优化产业结构;严控人口规模,提升城镇化的水平和质量;在增加居民收入的基础上优化消费结构,鼓励低碳消费、绿色消费。