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中国工业经济转型过程中能源消费与碳排放时空特征研究 总被引：9，自引：1，他引：8
就近30 a来中国工业经济转型过程中能源消费与碳排放的关联变化进行了分析,结果表明,工业部门能源消费的持续增长是中国能源消费总量增长与碳排放量增长的主要驱动因子;工业碳排放总量增长快速,但工业碳排放密集度持续降低;工业部门中制造业碳排放量最大,平均约占工业部门碳排放总量的60%,降低传统制造业能源消费、提高能源利用效率是推动节能减排政策实施和地方行动响应的关键环节;地区工业能源高消费地区集中分布于中国环渤海地区,能源较高消费地区主要集中于中国中部地区和东部经济发达地区,能源中等消费地区主要集中于中国西部地区,而能源低消费地区集中于西部经济落后地区;中国区域工业碳排放总量除受到本地工业能源消费量的直接影响外,还受到各地能源消费结构的影响,值得注意的是,较高碳排放地区空间布局趋于"孤岛"分布格局,低碳排放地区的数量也逐渐增加。 相似文献
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随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO2减排的区域差异化政策提供参考依据。 相似文献
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中国县域碳排放的时空演变及影响因素 总被引：5，自引：1，他引：4
县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。 相似文献
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能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。 相似文献
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甘肃省碳排放变化及影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。 相似文献
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我国东中西部碳排放量影响因素面板数据研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为促进省域低碳经济发展,以碳排放量为研究对象,采用5个解释变量建立面板数据模型.研究发现:经济增长和产业结构是影响东中部碳排放量的2个最重要变量,影响系数东部依次为0.602,0.544,中部依次为1.441,0.407,其次是人均收入水平、人口增长和能源价格:在西部,人均收入水平和产业结构是影响其碳排放量的2个最重要变量,影响系数分别为0.967,0.788,其次是人口增长、能源价格和经济增长状况:能源价格影响度从东到西依次提高,特别是人均收入对西部碳排放量影响度远远超过东部:因地制宜,对于东、中部地区政府要重视优化经济增长方式和调整其产业结构,对于西部更应重视调整人均收入政策及加强能源价格控制.面板单位根检验我国东中西部各变量均存在一阶单整,面板协整检验省域碳排放量与人们收入水平、经济增长水平、产业结构、能源价格和人口增长之间存在长期稳定内生经济关系. 相似文献
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基于碳排放的代表性省份旅游产业效率测算与比较分析 总被引：2，自引：0，他引：2
《地理研究》2015,(10)
借鉴"旅游消费剥离系数"概念对中国五省份旅游业碳排放量进行了测度,然后利用传统DEA模型和非期望产出DEA模型,结合碳排放指标,评价了五省份旅游产业效率,并进行了比较分析。研究发现:2009-2011年海南省旅游业碳排放总量始终最低,湖北增长幅度最大,而北京是唯一的总量逐年下降地区,2009-2011年海南旅游业人均碳排放量是最高的,北京、海南人均总量逐年下降;不考虑碳排放下,2009-2011年中国五省份综合效率及其分解效率总体水平较高,符合地区将旅游业作为支柱产业予以高度重视的实际;与不考虑碳排放相比,考虑碳排放的五省份旅游产业效率发生了不同程度的变动,特别是,旅游综合技术效率从2009年的下降或不变状态向2010-2011年的复杂不规律状态转变,这是由纯技术效率和规模效率联合效应决定的。未来各地区需要协调好旅游节能减排与资源优化配置工作,基于地方技术、市场势力适时提升旅游产业效率。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2015,(5)
在中国经济发展"新三步走"战略背景下,本文采用逆向追踪法,以石油、煤炭、天然气三种主要一次能源消耗为研究对象,消除在能源转化过程中因地区科技水平不同造成的影响,通过改进IPAT模型,对2050年前中国人均碳排放在三种经济发展情境假设下进行分析预测。结果表明:中国人均碳排放峰值随经济发展情境不同将分别在2020和2030年出现,人均碳排放量将达到2.0127-2.6791 t;峰值出现前人均碳排放量将以每年2.25%-3.40%的速度增长,之后会以每年1.33%-1.78%的速度降低。至2050年,人均碳排放量将减少为1.3147-1.8817 t。本研究为中国未来碳排放政策的制定以及国际碳排放权限的划定提供了方法与数据支持。 相似文献
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基于改进EIO-LCA模型的城市旅游业碳排放核算研究——以开封市为例 总被引：1，自引：1，他引：0
旅游业作为国民经济的重要行业,在节能减排的大背景下,其碳排放的问题得到学术界越来越多的关注,但相关研究方法仍不成熟。本文以开封市为例,基于改进的EIO-LCA模型构建了旅游业碳排放矩阵,分析了城市旅游业及相关部门的碳排放状况。结果显示:城市旅游业直接碳排放占碳排放总量比例较小,其碳排放强度低于GDP碳排放强度,不同城市旅游者类型的人均碳排放量差异较大;旅游业各部门的碳排放量及直接碳排放比存在较大的差异,各部门对国民经济其他行业的碳排放影响不同。旅游业虽不是"无烟产业",但可称为"低碳产业",发展旅游业对城市的节能减排有积极的作用。 相似文献
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中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素 总被引：17，自引：2，他引：15
基于1992-2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据,采用空间自相关、空间马尔科夫矩阵和动态空间面板数据模型,在同时考虑碳排放的时空滞后效应和不同地理经济空间权重矩阵的条件下,对城市碳排放的演化路径和关键影响因素进行了定量识别和减排政策探讨。研究表明,中国城市能源消费碳排放的区域差异正逐步缩小,空间上呈现出明显的高排放俱乐部集聚特征,同时碳排放类型演化具有明显的路径依赖特征;面板数据模型估计结果表明经济增长与人均碳排放呈现显著的倒“U”型曲线关系,而绝大多数城市的人均碳排放处于随经济发展而增加的阶段,二产偏重的经济结构和投资的粗放增长共同正向作用于城市碳排放,而人口的集聚效应、技术水平的提升、对外开放度和公路运输强度的增加则共同抑制城市碳排放水平的提高。因此未来要抑制促增因素和发挥促降因素的作用才能有效降低城市碳排放;优化产业结构、精简粗放投资、增加研发强度以及提升公路通达性是未来实现中国城市节能减排的有效途径。 相似文献
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本文首先采用修正的Laspeyres指数分解方法,分析了1994—2007年中国工业及分工业部门CO2排放的主要影响因素,解析了差异原因。然后,基于退耦理论深入研究了工业部门碳排放与经济增长之间的耦合状态和减排政策执行的有效性。我们发现,工业产出是中国工业部门碳排放增长的主要正向影响因素,能源强度效应是主要的负向影响因素,它们对碳排放的影响分别为357．20％和-248．67％;食品工业、纺织工业和机械工业的碳排放呈现出递减的趋势,而石油工业部门的碳排放量增加217．75％。1994—2007年和2000-2007年工业部门碳排放的退耦指数分别为0．63和0．56,说明碳排放与经济增长处于弱退耦状态,减排政策的执行还缺乏一定的有效性。上述结果会对工业部门耦合改善的政策制定产生一定的理论意义。 相似文献
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气候变化和二氧化碳减排问题已引起全世界的关注.本文运用岭回归分析1995-2008 年新疆碳排放与人口、经济、技术间的关系,并进一步探讨了产业结构和主导产业对碳排放的影响,以寻找减排的技术路线和对策,推动区域低碳经济的发展.结果表明：①不合理的经济结构和人口增长对碳排放有显著的推动作用,技术进步虽在一定程度上缓解了碳排放,但影响甚微;②新疆过分依赖自然资源的经济增长方式和以第二产业为主的经济结构是导致温室气体排放量增加的主要原因;③研究期间,新疆的主导产业均为以石油天然气开采、石油化工、煤化工为主的重工业,但其在工业总产值的比重却有较大提升,导致对能源的消耗急剧增加.未来在全球化背景下,新疆应转变经济增长模式,加大生态保护力度,更多地依靠科技创新、技术进步和制度的改进,大力发展低碳产业. 相似文献
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Urbanization,economic growth,and carbon dioxide emissions in China: A panel cointegration and causality analysis 总被引：6，自引：6，他引：0
Elucidating the complex mechanism between urbanization, economic growth, carbon dioxide emissions is fundamental necessary to inform effective strategies on energy saving and emission reduction in China. Based on a balanced panel data of 31 provinces in China over the period 1997-2010, this study empirically examines the relationships among urbanization, economic growth and carbon dioxide (CO2) emissions at the national and regional levels using panel cointegration and vector error correction model and Granger causality tests. Results showed that urbanization, economic growth and CO2 emissions are integrated of order one. Urbanization contributes to economic growth, both of which increase CO2 emissions in China and its eastern, central and western regions. The impact of urbanization on CO2 emissions in the western region was larger than that in the eastern and central regions. But economic growth had a larger impact on CO2 emissions in the eastern region than that in the central and western regions. Panel causality analysis revealed a bidirectional long-run causal relationship among urbanization, economic growth and CO2 emissions, indicating that in the long run, urbanization does have a causal effect on economic growth in China, both of which have causal effect on CO2 emissions. At the regional level, we also found a bidirectional long-run causality between land urbanization and economic growth in eastern and central China. These results demonstrated that it might be difficult for China to pursue carbon emissions reduction policy and to control urban expansion without impeding economic growth in the long run. In the short-run, we observed a unidirectional causation running from land urbanization to CO2 emissions and from economic growth to CO2 emissions in the eastern and central regions. Further investigations revealed an inverted N-shaped relationship between CO2 emissions and economic growth in China, not supporting the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. Our empirical findings have an important reference value for policy-makers in formulating effective energy saving and emission reduction strategies for China. 相似文献
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Regional inequality,spatial spillover effects,and the factors influencing city-level energy-related carbon emissions in China 总被引：2，自引：2，他引：0
Data show that carbon emissions are increasing due to human energy consumption associated with economic development. As a result, a great deal of attention has been focused on efforts to reduce this growth in carbon emissions as well as to formulate policies to address and mitigate climate change. Although the majority of previous studies have explored the driving forces underlying Chinese carbon emissions, few have been carried out at the city-level because of the limited availability of relevant energy consumption statistics. Here, we utilize spatial autocorrelation, Markov-chain transitional matrices, a dynamic panel model, and system generalized distance estimation (Sys-GMM) to empirically evaluate the key determinants of carbon emissions at the city-level based on Chinese remote sensing data collected between 1992 and 2013. We also use these data to discuss observed spatial spillover effects taking into account spatiotemporal lag and a range of different geographical and economic weighting matrices. The results of this study suggest that regional discrepancies in city-level carbon emissions have decreased over time, which are consistent with a marked spatial spillover effect, and a ‘club’ agglomeration of high-emissions. The evolution of these patterns also shows obvious path dependence, while the results of panel data analysis reveal the presence of a significant U-shaped relationship between carbon emissions and per capita GDP. Data also show that per capita carbon emissions have increased in concert with economic growth in most cities, and that a high-proportion of secondary industry and extensive investment growth have also exerted significant positive effects on city-level carbon emissions across China. In contrast, rapid population agglomeration, improvements in technology, increasing trade openness, and the accessibility and density of roads have all played a role in inhibiting carbon emissions. Thus, in order to reduce emissions, the Chinese government should legislate to inhibit the effects of factors that promote the release of carbon while at the same time acting to encourage those that mitigate this process. On the basis of the analysis presented in this study, we argue that optimizing industrial structures, streamlining extensive investment, increasing the level of technology, and improving road accessibility are all effective approaches to increase energy savings and reduce carbon emissions across China. 相似文献
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东北地区旅游经济影响因素时空特征研究 总被引：4，自引：2，他引：2
从中观层面以东北地区41个市域为分析单元,选择东北振兴战略实施以来2004、2009和2015年截面数据,采用ESDA法分析旅游经济发展的空间关联特征,运用OLS和GWR模型分析旅游经济和旅游产业因子、消费因子、投资因子之间的关系,以此挖掘旅游经济影响因素的时空结构信息。结果表明：① 旅游经济发展呈显著空间正相关,相关性逐渐增大;② OLS回归结果表明,旅游产业因子对旅游经济发展的影响强度最大,在旅游产业发展中始终起基础性决定作用,其次为消费因子和投资因子,后两者差别不大;③ GWR回归结果显示,模型3 a拟合优度均比OLS有所提高,回归系数均为正值,但分布规律不同;旅游产业因子回归系数高值区经历了西南部-中南部-东北部转移,向外围圈层递减;消费因子回归系数高值区由东北部向东南部转移,向外围逐渐递减;投资因子回归系数高值区则由东北部-中南部-东北部转移,向外围逐渐递减。 相似文献
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我国西北地区经济发展、居民生活水平和碳排放均低于全国平均水平,随着国家政策倾斜,居民生活条件逐步改善,居民生活碳排放量提升空间较大,排放格局将受影响,这对西北地区本就脆弱的生态环境更加不利。目前有关居民碳排放的研究多集中在人类活动频繁、碳排放量大的我国东、南部地区,较少关注西北地区,但碳排放增加、环境成本加重对于欠发达地区的影响更加深远。其次,研究者关注居民碳排放预测时,通常着眼于数量预测,忽视了空间格局预测,不利于区域间协同发展。基于1997—2016年西北五省居民能源消耗和消费支出数据,首先利用直接系数法和投入产出法测算了1997—2016年西北地区居民生活碳排放,对其现状进行分析;第二,基于标准差椭圆和ARIMA模型从数量和空间格局上对2017—2021年西北居民生活碳排放进行预测。结果表明:1997—2016年,西北居民生活碳排放呈先缓慢后快速的上升趋势。直接碳排放稳定在0.3~0.4×10^8 t;间接碳排放达到2.38×10^8 t;空间分布总体稳定,呈西北—东南分布,移动趋势为西北—东南—西北,标准差椭圆中心在(99.07°E,38.19°N)附近移动。2017—2021年,直接碳排放达到0.543×10^8t;间接碳排放为3.631×10^8 t;主体区域沿X轴发散,Y轴收敛,旋转轴变化小,随着西部大开发和脱贫的推进,新疆排放量次于陕西,增速较快,推动碳排放主体区域向西北移动。旨在为实现西北地区人口、消费、环境协调发展、引导居民树立低碳消费的价值理念建言献策。 相似文献
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中国省域能源消耗碳排放安全评价 总被引：1，自引：1，他引：0
碳排放安全评价和预测在应对全球气候变化、实现区域可持续发展方面有重要意义。根据1996-2012年统计数据,基于压力—响应模型,从经济、社会、环境3个层面构建省域能源消费碳排放安全评价指标体系,分析了中国能源消费碳排放安全的时空分异,并运用GM(1, 1)方法进行预测。结果表明：1996-2012年,中国碳排放安全综合指数在临界安全区间内呈现波动下降趋势。其中,压力系统指数与综合指数变化态势趋于一致,响应系统指数表现为上升趋势;多数省区处于临界安全状态,亚安全状态省区逐渐消失,安全等级差的省区出现南移现象;大部分省区压力系统恶化的同时响应系统好转;区域间碳排放安全差距逐渐缩小,高压力低响应的区域大量减少。预测发现,2020年全国大部分省区处于临界安全或以下状态,碳排放安全情况不容乐观。 相似文献