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中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量 总被引：21，自引：2，他引：19
碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO2排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。 相似文献
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中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究 总被引：2，自引：3，他引：2
在估算各省域碳强度的基础上,利用探索性空间数据分析(ESDA)和时空跃迁测度方法以及地理加权回归(GWR)模型分析了1995~2015年中国省域（不包括西藏、港、澳、台地区）能源消费碳强度的空间依赖格局及其驱动因素的空间异质性。结果显示：① 中国省域碳强度存在显著的空间正相关性,表现为先下降后上升再到小幅波动的特征,碳强度相似的省域趋向于集聚,表明中国省域碳强度具有明显的空间依赖特征;②省域碳强度存在不均衡的发展格局,高-高集聚的省域主要分布在中国西北部,低-低集聚的省域多分布于中国东南部。③碳强度空间集聚总体呈优化态势,高-高集聚的省域在减少,低-低集聚的省域在不断增多,但不同省域在碳强度的空间集聚中所起的作用不同。④ 碳强度影响因素(解释变量)的回归系数均为正值,4个解释变量对碳强度的影响程度依次为：能源强度>能源结构>产业结构>人均GDP;且各因素对碳强度的影响在不同省域具有明显的空间异质性。 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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近20年来中国能源消费碳排放时空格局动态 总被引：5，自引：3，他引：2
CO2等温室气体引起的全球气候变暖是对人类社会可持续发展的严峻挑战。基于IPCC提供的参考方法,在对中国大陆30个省区(不含西藏)能源消费碳排放量估算的基础上,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径、时空跃迁和标准差椭圆等方法,从时空耦合的角度分析了1995-2014年中国能源消费碳排放时空格局动态性。结果表明：①近20年来中国省域碳排放具有显著的空间正相关性,碳排放空间差异呈先缩小后扩大的趋势;②LISA时间路径分析显示,中国大部分省区的局部空间结构具有较强的稳定性,1995-2001年和2002-2014年2个时段相对长度都小于平均长度的省区均为18个,大部分南方省区在空间依赖方向上的波动性呈增强趋势,而北方大多数省区则保持相对稳定;③出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势;④中国省域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征;⑤碳排放重心在113.739°~114.324°E、34.475°~35.036°N之间变动,整体上有向西北方向移动的趋势。中国碳排放空间分布呈东北—西南格局,且有逐步向正北—正南转变的趋势。中国碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进各省区产业结构转型,制定差异化的省域碳减排政策,建立碳交易制度。 相似文献
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探析中国碳排放强度非均衡性及其演变的驱动力可以为中国制定科学合理、公平高效的区域减排方案提供科学依据。论文基于Theil指数,测算了中国2005—2015年省级尺度化石能源燃烧碳排放强度的非均衡程度;从地理区域、经济部门、能源种类和影响因素等视角解析了碳排放强度非均衡性及其变化的驱动力。研究结果表明,2005—2015年,中国碳排放强度总体上逐年降低,但其在省级尺度上的非均衡性不断增强。从地理区域来看,中国碳排放强度的非均衡性主要来源于东北、东、中、西4大区域内部,且东部和西部地区内部不断扩大的碳强度差异日益成为中国碳排放强度非均衡性增强的重要原因。工业和煤炭分别是碳排放强度非均衡的主要经济部门来源和能源种类来源,也是加剧碳排放强度非均衡性的关键动力。就影响因素而言,各省区技术水平的差距主导了碳排放强度的省际差异及其增长。研究结果可以为中国区域减排方案的制定提供科学依据。 相似文献
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确保减碳的首要任务是定量测度化石能源消费碳排放的增量影响因素及其大小。为分析北京市1997-2007年的碳排放增量,本文构建了一个扩展的(调入、进口)竞争型经济—能源—碳排放投入产出模型,从整体特征、不同产业、工业行业3个方面,对1997-2007年北京能源消费的碳排放增量进行了结构分解。分析发现:经济规模增长要素(消费、投资、调出和出口等)是拉动碳排放增长的主导因素,能源强度变动效应却是碳减排的决定性因素;在规模扩张因素中,消费和调出超过投资和出口,是碳排放增长的主要贡献者;2002以来新一轮"高碳"特征的工业化导致CO2排量呈急增之势;产业结构调整、三产比重最大使得服务业成为碳排放增长的最大部门,但工业排放的增长却后来居上;碳增排的重点行业是高能耗业,而碳减排的却是能源工业;两时段各效应在不同产业、不同工业行业的影响方向和大小不一。 相似文献
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Climate change resulting from CO_2 emissions has become an important global environmental issue in recent years.Improving carbon emission performance is one way to reduce carbon emissions.Although carbon emission performance has been discussed at the national and industrial levels,city-level studies are lacking due to the limited availability of statistics on energy consumption.In this study,based on city-level remote sensing data on carbon emissions in China from 1992–2013,we used the slacks-based measure of super-efficiency to evaluate urban carbon emission performance.The traditional Markov probability transfer matrix and spatial Markov probability transfer matrix were constructed to explore the spatiotemporal evolution of urban carbon emission performance in China for the first time and predict long-term trends in carbon emission performance.The results show that urban carbon emission performance in China steadily increased during the study period with some fluctuations.However,the overall level of carbon emission performance remains low,indicating great potential for improvements in energy conservation and emission reduction.The spatial pattern of urban carbon emission performance in China can be described as"high in the south and low in the north,"and significant differences in carbon emission performance were found between cities.The spatial Markov probabilistic transfer matrix results indicate that the transfer of carbon emission performance in Chinese cities is stable,resulting in a"club convergence"phenomenon.Furthermore,neighborhood backgrounds play an important role in the transfer between carbon emission performance types.Based on the prediction of long-term trends in carbon emission performance,carbon emission performance is expected to improve gradually over time.Therefore,China should continue to strengthen research and development aimed at improving urban carbon emission performance and achieving the national energy conservation and emission reduction goals.Meanwhile,neighboring cities with different neighborhood backgrounds should pursue cooperative economic strategies that balance economic growth,energy conservation,and emission reductions to realize low-carbon construction and sustainable development. 相似文献
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城镇化及房地产投资对中国碳排放的影响机制及效应研究 总被引：3，自引：2，他引：3
以城镇化及房地产投资对碳排放的影响机理为研究基础,首先基于变形Kaya恒等式和LMDI分解方法对1997~2015年中国30个省份的碳排放变化进行因素分解,重点考察了城镇化和房地产投资对碳排放的影响,并采用空间面板数据模型从直接影响和空间溢出效应两方面进行实证检验。研究结果表明：① 1997~2015年中国碳排放量一直保持增长趋势,房地产投资碳排放系数是最主要碳排放促减因素,城镇房地产投资强度、城镇化水平和地区总人口变化对碳排放具有促增作用,且效果逐年增大。② 各省碳排放量在空间上存在显著差异,总体上呈现东高西低的分布特征。碳排放量较少的省区空间集聚程度有所增强,地区间差异在不断缩小。③ 城镇化水平对碳排放的直接影响显著为负,但其空间溢出效应显著为正;城镇房地产投资强度对碳排放的直接影响影响具有促增效应,其空间溢出效应并不显著;两者的交互作用具的直接效应和空间溢出效应显著为负;经济发展水平对本地区碳排放的直接效应和空间溢出效应均显著为正;政府投资对碳排放的直接影响显著为负,但空间溢出效应并不显著;产业结构对本地区的碳排放没有显著的影响,但是其空间溢出效应显著为负;对外开放程度对本地区的碳排放具有显著的促减作用,但是对相邻地区的碳排放具有促增效应;随着城镇化水平和经济发展水平的提高,碳排放水平分别呈现出显著的U型和倒U型曲线关系。 相似文献
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中国碳排放的空间格局及分布动态演进——基于县域碳排放数据的实证研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于中国1997—2017年2725个县域单元的碳排放数据,采用标准差椭圆、Theil指数三阶段嵌套分解和Kernel密度估计等方法,全面考察中国碳排放的空间格局及分布动态演进。研究发现：① 中国碳排放由1997年的30.97亿t增长到2012年的93.08亿t,年均增长达到7.86%,而后围绕93亿t上下波动,未出现下降的拐点。② 在空间分布上,中国碳排放呈现东高西低的分布格局,表现出东北-西南方向向心集聚、西北-东南方向空间发散的趋势。③ 在空间差异上,Theil指数三阶段嵌套分解结果表明,中国碳排放的总体差异呈下降趋势,地级行政单元内部差异的贡献率由1997年的43%增加到2017年49%,成为中国碳排放总体区域差异的主要来源。④ 在分布动态演进上,中国县域单元的碳排放存在空间收敛模式,具有显著的空间正相关性,地区间的相互作用影响中国碳排放的未来空间分布。 相似文献
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蒋金荷 《资源与生态学报(英文版)》2013,4(4):304-310
影响中国能源消费和碳排放的两大主因是经济政策和能源政策,显然,经济因素是外因,能源供应结构和能源效率才是影响的内在因子。本文基于碳排放的完全分解分析模型——对数平均Divisia指数（LMDI）系统分析了影响1995～2010年中国碳排放变化的关键因子和贡献率,分解因子包括四种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应、碳强度效应。指数分解模型结果表明,不同时期这四种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995—2010年对碳排放增加影响最大的因子是经济发展（贡献率155％）和产业结构改变（贡献率10．6％）,而碳排放量的减少主要是由能源强度下降贡献的（贡献率-63．7％）,碳强度效应影响很小。但最近几年碳排放量的增加除了经济规模这个主要因子,碳强度的改变（贡献率4％）、产业结构调整（贡献率1．3％）都促进了碳排放量的增加,只有能源强度的下降起到了抑制碳排放量增加的作用（贡献率-73．5％）。模型的这种分解结果提示我们需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思,未来还要加强“节能减排”政策的落实、加强低碳能源技术的投资力度和政策扶持。 相似文献
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北京市服务业碳排放增长的分解分析 总被引：1，自引：0，他引：1
The output as well as carbon dioxide emissions of tertiary industry have increased continuously in Beijing. Therefore, the tertiary industry has become a new field that needs to be explored for energy saving and emission reduction. This paper calculates the direct and indirect carbon dioxide emissions of tertiary industry in Beijing from 2005 to 2012 using the input-output analysis method. The results indicate that both the direct and indirect carbon dioxide emissions increased continuously and the latter grew more quickly than the former. The growth of the direct and indirect carbon dioxide emissions of tertiary industry was decomposed, which showed that four factors influence the growth of carbon emission of the tertiary industry, including the changes of industrial scale, industrial structure, energy consumption intensity and carbon coefficient. The results show that the industrial scale advancement and the direct energy carbon coefficient change promote the increase of direct carbon dioxide emissions, while the shift of industrial structure and the change of direct energy consumption intensity have the restrain on it. The industrial scale enlargement, industrial structure shift and the indirect energy carbon emission coefficient change promote the growth of indirect carbon dioxide emissions, while the indirect energy consumption intensity change has a restrain. 相似文献
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通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量，采用自然段点法，分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类，分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上，运用对数均值迪氏分解法，从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度，对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上，我国碳排放总量整体呈上升趋势，在2014—2015年仅下降2%。除北京市外，其余各省份的碳排放量呈增长趋势；空间上，高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征，高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省，北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用，能源强度对碳排放是抑制作用，能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用，除贵州省外，其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。 相似文献
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LIU Xianzhao 《资源与生态学报(英文版)》2020,11(5):483-498
An accurate understanding of the real situation of energy-related carbon emissions and the main factors driving the carbon emissions increments are crucial for China to realize its emission mitigation targets. Adopting the comparative decomposition of an extended LMDI (Log-Mean Divisia Index) approach, this study decomposed the changes in carbon emissions of Jiangsu, Henan, and Inner Mongolia, which are located in the eastern, central and western parts of China. This analysis led to three main findings. 1) During the period of 1996-2017, the energy-related carbon emissions in the examined provinces exhibited upward trends, but with some differences among the provinces. 2) The influences of driving factors on carbon emissions varied distinctly in different provinces and economic stages. Economic growth had the largest positive effect on provincial carbon emissions increases. From 1996 to 2017, the contribution rates of economic development to emissions growth in Henan, Jiangsu and Inner Mongolia were 307.19%, 205.08% and 161.26%, respectively. This influence was followed by urbanization and population size. 3) Energy intensity played a leading role in facilitating emissions-reduction in the examined provinces, except for during the tenth Five-Year Plan, followed by the energy structure. The effect of rural population proportion was the weakest among all the curbing factors. Furthermore, urban and rural resident°s energy consumption per capita demonstrated relatively minor impacts and disparate directions of influence in the different provinces and economic periods, but began to play increasing roles in driving up provincial emissions changes. For example, residential energy consumption in Jiangsu contributed over 7.9% to the total carbon emission growth in 1996-2017, among which urban residents’ per-capita energy consumption contributed more than 3.8%. In view of these findings, policy makers should formulate targeted emission reduction measures that are based on the distinct situations and key factors which affect carbon emissions in each province. 相似文献
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基于EBA模型的中国碳排放稳健性影响因素研究 总被引：3，自引：1，他引：2
依据环境经济学理论,运用极值边界分析（the extreme bounds analysis, EBA）模型,拓展了Kaya恒等式,利用中国30个省际区域2001~2010年的面板数据,实证研究中国省际区域人均碳排放量“稳健性”的影响因素。结果表明,地方财政决算支出、产业结构、能源效率、能源消费结构、能源价格、客运量等6个因素对中国人均碳排放量具有抗干扰的“稳健性”显著影响,并根据实证结论提出了一些政策建议,如调整产业结构,控制高碳产业发展;优化能源消费结构,积极发展新能源和可再生能源;发展循环经济开发清洁技术,提高能源利用效率;提倡低碳生活,提倡低碳生活方式。这些建议为政府制定环境保护与经济发展政策提供经验证据和决策参考。 相似文献
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我国工业碳强度的空间分布及影响因素研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析1998—2008年我国工业碳排放和碳强度空间分布特点的基础上,基于省际面板数据,建立回归分析模型,探索地区工业碳强度变化的原因。研究发现,省际工业碳排放量和碳强度的分布存在明显的空间差异;回归分析显示,地区工业总产值在全国所占比例越高,其工业碳强度越低,工业资本有机构成提高有利于降低工业碳强度,但其效应较为微弱,地区工业结构中大中型企业比例增加、重型工业和国有企业比例减少均有利于降低工业碳强度。研究结论的政策含义在于,各地区在发展工业经济的过程中应积极推动工业结构调整以降低工业碳强度,要鼓励企业在市场竞争中壮大规模,防范重工业过度扩张和积极发展非国有经济。 相似文献
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中国地市工业集聚与污染排放的空间特征及计量检验 总被引：10，自引：6，他引：4
采用空间分析和计量模型等方法,研究中国285个地级及以上城市工业集聚和污染排放的空间特征及内在关系,结果表明：① 工业集聚与污染排放的重心分布、轨迹、距离、速度差异较大。东部的工业集聚水平高于中西部,工业污染中西部更突出。工业集聚与污染排放总体呈负相关关系,局域上分为低高、高低、低低3种关联类型。② 工业集聚在全国及东中西部均有利于降低工业污染,但是对不同区域减排作用的大小有所不同,作用由大到小依次是西部、中部和东部。③ 对于工业污染的防治,应继续走集聚化道路。东部要优化产业结构,控制合理的集聚规模;中西部应加强产业集聚,提高技术溢出的污染减排效应。 相似文献
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节能减排约束下中国省域旅游生态效率评估及空间格局研究 总被引：1，自引：1，他引：0
旅游生态效率评估及空间格局研究是揭示中国省域旅游业发展质量与态势的重要基础。论文以“自下而上”法核算中国省域旅游能源消耗与碳排放为基础,综合运用考虑非期望产出的Super-SBM模型、Malmquist指数及探索性空间数据分析等方法,探究节能减排约束下2000—2017年中国省域旅游生态效率及其空间分异、收敛和关联格局。结果表明：① 旅游能源消耗与碳排放总体呈先增长、后下降的倒“U”形演化趋势,支持环境库兹涅茨曲线(EKC)假说;② 旅游生态效率总体呈波动增长趋势,并有较大增长潜力,纯技术效率驱动生态效率优化发展;③ 旅游生态效率在省域、地区尺度上均呈现空间分异格局,但趋向收敛平衡发展;④ 旅游生态效率呈现由强到弱的正向空间关联格局,其发展模式以低—低集聚为主,低—高集聚次之,空间集聚模式待优化。各省区应以生态效率水平较高的地区为基准,通过要素流动、规模效应、技术进步及环境规制等手段,实现旅游业高质量协调发展。 相似文献
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基于中国30个省级单元人口、能源数据,运用SDA结构分解法,定量测度了1995-2014年居民碳排放的时空特征及影响因素。研究表明：除吉林外,其余各省居民碳排放呈增加态势,且区域分异程度呈现先降后升的变化特点;人均碳排放效率提高是居民碳排放量增加的主要因素,且历年贡献率呈增长趋势,效应高值区主要集中在北部地区;人口规模效应对居民碳排放增加的贡献率呈下降趋势,高值区主要分布于东南部,与胡焕庸线划分的人口密集区趋于一致;人口城镇化变化对居民碳排放变化具有双向效应,负向效应向东南部扩展,正向效应在北部凸起;依据各省差异,将各省划分为碳减排重点区、碳减排关键区、碳减排关注区,针对不同类型应采用差异化的碳减排模式。 相似文献
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据2006—2015年间制造业能源消费数据核算中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的制造业碳排放，并依据要素密集度将制造业划分为资金、技术、劳动力密集型3类。在分析制造业以及不同类型制造业碳排放时空演变基础上，运用Kaya模型将碳排放驱动因素划分为经济规模、产业结构、能源强度、能源碳强度4个方面，并运用LMDI-I分解模型定量分析碳排放的驱动因素。结果表明：除北京外，其余省域制造业碳排放均呈现不同程度的增长；资金密集型制造业碳增长最高，其次是技术、劳动力密集型制造业；经济规模扩大是导致各省、各类型制造业碳增长的首要因素；产业结构调整、能源强度与能源碳强度的变化在各省、各类型制造业碳排放中呈现双向效应，且作用强度差异显著。因此，在未来，各省、各类型制造业碳减排措施应各有侧重。 相似文献
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基于2000—2018年中国省际面板数据,利用“自下而上”法和Super-SBM模型测度30个省（区、市）的旅游业碳减排潜力,借助修正的引力模型和社会网络分析方法探究其空间关联网络特征及影响因素。结果表明：①中国旅游业碳减排潜力的空间关联日趋紧密,网络密度和网络关联数呈增长态势,网络效率和网络等级度呈下降态势;②东部区域在空间关联网络中居于核心位置,对降低旅游业碳减排潜力所需要素的掌控与支配能力较强;西部区域在网络中居于边缘位置,难以影响和控制其他省（区、市）;③北京、天津、江苏和上海属于“净受益”板块,广东、浙江和福建属于“经纪人”板块,吉林、内蒙古等23省（区、市）属于“净溢出”板块;④空间邻接关系、经济发展水平差异、产业结构差异、技术创新水平差异和旅游业人数规模差异共同驱动着中国旅游业碳减排潜力空间关联网络结构的形成与演化。 相似文献