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基于LMDI分解的中國多區(qū)域碳排放驅(qū)動因素分析

2017-07-05 03:10馬曉明包金梅熊思琴
現(xiàn)代管理科學(xué) 2017年8期
關(guān)鍵詞:驅(qū)動因素碳排放

馬曉明++包金梅++熊思琴

摘要:文章運用LMDI分解模型,綜合利用我國30個省市區(qū)的宏觀基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對全國和各區(qū)域在2004年-2009年和2009年-2014兩個階段的碳排放驅(qū)動因素進行了對比分析。研究發(fā)現(xiàn),GDP總量效應(yīng)和能源強度效應(yīng)是全國碳排放增長的兩大主要因素,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的減排作用較小。金融危機后,八大綜合經(jīng)濟區(qū)中京津冀魯、黃河中游、長江中游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)果效應(yīng)位列前三,除珠江中上游外各地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)依舊較小,遠西部地區(qū)無論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)較金融危機前均得到大幅度優(yōu)化和改善。

關(guān)鍵詞:碳排放;驅(qū)動因素;多區(qū)域;LMDI

在定量研究二氧化碳排放的因素分解法中,通行的分解方法主要有指數(shù)分解方法IDA(Index Decomposition Analysis)和結(jié)構(gòu)分解方法SDA(Structural Decomposition Analysis)。指數(shù)分解法IDA中的迪氏分解法LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)因運用指數(shù)平均權(quán)重方程可實現(xiàn)完全分解,在學(xué)術(shù)界中得到了廣泛運用。鄧吉祥等(2014)在研究1995年~2010年中國八大區(qū)域碳排放特征及其演變規(guī)律的基礎(chǔ)上,采用LMDI分解方法探討了中國碳排放區(qū)域差異變化的原因與規(guī)律。鄒秀萍等(2013)運用LMDI分解法對中國1995年~2006年30個省市區(qū)人均碳排放的區(qū)域差別及其變化三個影響因子進行了定量分析。Li和Wu等(2014)、Wu和Zeng(2013)、劉源與李向陽等(2014)分別運用LMDI模型研究了中國中北西東四大地區(qū)、北京石景山區(qū)、廈門市的碳排放驅(qū)動因素。

總結(jié)來看,大部分研究者得到的結(jié)論是,二氧化碳排放量受到了經(jīng)濟發(fā)展、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)進步的影響,但對中國碳排放量的研究需要更加深入。一方面,現(xiàn)有的研究從時間序列來看一般是研究的一段較長的時間序列,并沒有按照不同的經(jīng)濟周期進行劃分。其次,由于數(shù)據(jù)可獲得性的制約,LMDI的分解主要針對全國或某個省市的不同產(chǎn)業(yè)角度進行研究,對全國不同區(qū)域的對比分析較少。

本文依據(jù)金融危機爆發(fā)時間點從2004年~2009年、2009年~2014年兩個階段入手,將全國30個省市(不包含西藏、港澳臺地區(qū))劃分為了8大經(jīng)濟綜合區(qū),從不同時間和空間兩個維度對中國碳排放驅(qū)動因素進行對比分析。

一、 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1. 研究方法。假定某地區(qū)經(jīng)濟部門的碳排放由若干個行業(yè)的碳排放組成,如公式(1)所示:

其中,Cpro為經(jīng)濟部門的碳排放總量,Ci為行業(yè)i終端能源消費的碳排放量,Q為該地區(qū)的GDP,Vi為i行業(yè)增加值占GDP的比重,有?撞iVi=1,Ii為行業(yè)i單位增加值能耗,F(xiàn)i為行業(yè)i單位能耗碳排放。

基于公式(1),該地區(qū)某一時間段內(nèi)經(jīng)濟部門的碳排放變化可以用公式2表示:

其中,?駐Cpro為經(jīng)濟部門的碳排放變化,T為某一時間段的期末年,0為初始年,CTpro和C0pro分別表示T年和0年經(jīng)濟部門的碳排放總量。?駐CQ為GDP變化引起的碳排放變化,反應(yīng)GDP總量效應(yīng);?駐CV為行業(yè)增加值結(jié)構(gòu)變化引起的碳排放變化,反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng);?駐CI為各行業(yè)單位增加值能耗變化引起的碳排放變化,反應(yīng)能源強度效應(yīng);?駐CF為各行業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)變化引起的碳排放變化,反映能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

2. 數(shù)據(jù)處理。

(1)區(qū)域和時間劃分。2008年金融危機后中國采取了一系列措施積極進行經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)性改變,中國經(jīng)濟已進入“新常態(tài)”。因此,從金融危機前后分階段討論中國碳排放的驅(qū)動因素顯得尤為重要。本文選取時間軸為2004年~2014年,并以金融危機爆發(fā)時點為界劃分為2004年~2009年和2009年~2014兩個階段。根據(jù)相關(guān)研究(劉勇,2015),本文將中國30個省市劃分為新三大地帶和8大經(jīng)濟綜合區(qū),如表1所示。

(2)碳排放量核算。本研究中二氧化碳排放量的核算范圍為各省市行政邊界內(nèi)能源在加工轉(zhuǎn)換過程中的火力發(fā)電和供熱所產(chǎn)生的碳排放量,以及終端能源消費的碳排放量和因凈調(diào)入電力而引起的間接碳排放的總和。根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)2006年制定的《溫室氣體清單指南》中提供的參考方法,本文將計算二氧化碳排放量的公式表達為:

其中,CO2表示估算的二氧化碳排放量;i=1,2,…,27分別表示30個省市能源平衡表中所涉及的27種能源;E為各種能源的投入消耗量;NCV為各種能源的平均低位發(fā)熱量;CEF為碳排放系數(shù);COF為碳氧化因子,反映了能源的氧化率水平;44和12分別為二氧化碳和碳的分子量,44/12表示將碳原子質(zhì)量轉(zhuǎn)換為CO2分子質(zhì)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)。

二、 結(jié)果與分析

1. 中國碳排放驅(qū)動因素分析。

(1)2004年~2014年中國二氧化碳排放總量。如圖1所示,2004年~2014年中國碳排放由5096Mt上升至10373Mt,2004年~2011年碳排放年均增速為10.19%,2012年~2014年年均增速下降至1.2%,由此可見近幾年來中國碳減排成果顯著。碳排放結(jié)構(gòu)方面,各行業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定,工業(yè)碳排放為第一大排放源,占比在73%左右,其次為生活居民消費10%左右,交通7%左右以及其他第三產(chǎn)業(yè)7%左右。碳強度方面,2009年后碳強度增速逐年放緩,2014年碳強度已下降至4.22噸/萬元。碳密度方面,受中國長期的計劃生育政策影響,2004年~2014年中國人口增長率穩(wěn)定在0.5%左右,碳密度呈現(xiàn)與中國碳排放總量趨勢相近態(tài)勢,2012年~2014年碳密度增速放緩,由2011年的7.43噸/萬人緩慢增長至2014年的7.58噸/萬人。

(2)中國碳排放驅(qū)動因素分解。如圖2所示,能源強度效應(yīng)和GDP總量效應(yīng)是中國碳排放增長的主要因素。我國的能源效率提升取得一定成效,能源強度效應(yīng)的碳排放貢獻率由2004年~2009年的72%下降至2009年~2014年的56%,對應(yīng)累計增加碳排放由1 974Mt下降至1 144Mt。GDP總量效應(yīng)呈現(xiàn)逐年擴大趨勢,對碳排放貢獻率由2004年~2009年的49%上升至2009年~2014年的85%,累計增加碳排放由1 334Mt上升至1 723Mt,現(xiàn)階段GDP總量效應(yīng)已超越能源強度效應(yīng)成為碳排放第一大影響因素。隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化和升級,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的反向抑制作用日趨明顯,碳排放貢獻率由2004年~2009年的-13%擴大到2009年~2014年的-43%,累計減排量由355Mt增加至872Mt。由此可見,中國在金融危機后進行的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整取得了一定成效。但值得關(guān)注的是,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的碳減排作用較為微弱,2004年~2009年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)碳排放貢獻率僅為-7%,而在2009年~2014年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)不但未發(fā)揮對碳排放的反向抑制作用,反而增加碳排放38Mt。由此可得,中國的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整任重而道遠。

2. 八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放驅(qū)動因素分析。

(1)2004年~2009年八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放驅(qū)動因素??傮w來看,2004年~2009年中國八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放增量排名前三的為京津冀魯、長江中游和黃河中游地區(qū)。碳排放驅(qū)動因素中,GDP總量效應(yīng)和能源強度效應(yīng)均對碳排放起到正向刺激作用,且對各區(qū)域碳排放變化的貢獻率較大,貢獻率范圍分別為29%~54%和51%~147%;除遠西部和長江中游地區(qū)以外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)均對各區(qū)域碳排放起到反向抑制作用,但貢獻率較小。具體來看,GDP總量效應(yīng)對全國碳排放影響排名前三的為黃河中游、京津冀魯、和長江中游地區(qū),增加的碳排放量分別為204Mt、186Mt、186Mt。能源強度效應(yīng)對全國碳排放影響較大的為京津冀魯、長江中游、長三角地區(qū),增加的碳排放量分別521Mt、288Mt、257Mt。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對全國碳排放的減排效果較弱,值得注意的是,遠西部地區(qū)無論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)均為正,對碳排放無抑制作用。

(2)2009年~2014年八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放驅(qū)動因素分解。2009年~2014年八大綜合經(jīng)濟區(qū)碳排放增量排名前三的為黃河中游、遠西部和京津冀魯?shù)貐^(qū),碳排放驅(qū)動因素中GDP總量效應(yīng)和能源強度效應(yīng)對碳排放的增加依然起到關(guān)鍵作用。2008年金融危機過后,中國積極進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級,各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)均對碳排放起到了反向抑制作用,貢獻率從2004年~2009年的-14%~3%上升至-64%~-24%。各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)帶來的減排量排名前三的為京津冀魯、黃河中游、長江中游地區(qū),對應(yīng)減排量為207Mt、178Mt、121Mt。此外,由于我國各地區(qū)能源結(jié)構(gòu)依然相對穩(wěn)定,除珠江中上游外各地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放貢獻率僅為-14%~6%,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)帶來的碳排放變動量與其他三大驅(qū)動因素相比依然較小。值得關(guān)注的是,與2004年~2009年相比,東北三省、黃河中游、珠江中上游三大區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正,說明此三區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)進一步惡化;而遠西部地區(qū)無論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)與2004年~2009年相比都由正轉(zhuǎn)負(fù),說明遠西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)在近年來均得到了優(yōu)化和改善。

三、 結(jié)論和展望

本文對中國碳排放影響因素從全國和多區(qū)域兩個空間維度,以及2004年~2009和2009年~2014兩個時間維度進行了綜合分析,得出的結(jié)論如下:

1. 全國層面來看,GDP總量效應(yīng)和能源強度效應(yīng)是碳排放增長的兩大主要因素,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在2009年~2014年對碳排放的抑制作用日趨顯著,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)在兩個階段均較小。2004年~2009年,中國經(jīng)濟以粗放式發(fā)展模式快速增長,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)對碳排放的抑制作用并不明顯。2009年~2014年金融危機后隨著中國積極進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的抑制作用日趨顯著。長期來看我國能源消費結(jié)構(gòu)依然較為穩(wěn)定,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳減排的作用仍然較小。

2. 各區(qū)域在金融危機前后碳排放驅(qū)動因素的不同主要來自于經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。京津冀魯、長三角、黃河中游和長江中游四個區(qū)域的GDP總量效應(yīng)對碳排放的正向刺激作用在金融危機前后均遠高于其他地區(qū),而該四個區(qū)域?qū)χ袊?jīng)濟的發(fā)展起著重要的支撐作用,因此政府應(yīng)加強對這四個區(qū)域能源效率的提升,強化經(jīng)濟發(fā)展和能源消耗的脫鉤效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在抑制碳排放增長方面發(fā)揮了重要作用,金融危機后京津冀魯、黃河中游、長江中游和遠西部地區(qū)積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),大力扶持高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等低碳產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的抑制作用取得了突出效果。

3. 各區(qū)域在金融危機前后碳排放能源強度效應(yīng)變化幅度不大,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)依舊較為微弱。大部分地區(qū)能源強度效應(yīng)在兩個時期中變化并不明顯,這也意味著長期以來各區(qū)域的節(jié)能減排技術(shù)沒有太大的實質(zhì)性進展。因此,各地區(qū)應(yīng)積極采取措施,加大對節(jié)能減排技術(shù)的投資,開發(fā)清潔能源的利用,提升能源開采、轉(zhuǎn)換和使用效率。同時,各區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)較為微弱,政府應(yīng)積極推進新能源和可再生能源的應(yīng)用和發(fā)展。

隨著近年來我國新能源和可再生能源政策的推進和發(fā)展目標(biāo)的積極實施,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對抑制二氧化碳排放增長仍有較大的發(fā)展空間。因此,繼續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、加大力度調(diào)整能源結(jié)構(gòu)對我國經(jīng)濟與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展至關(guān)重要。

參考文獻:

[1] Li, H.and T.Wu, et al.Regional disparities and carbon outsourcing: The political economy of China's energy policy,2014,(66):950-958.

[2] 劉勇.2014年我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與“十三五”時期區(qū)域發(fā)展總體思路——區(qū)域增長繼續(xù)略有趨緩,但協(xié)調(diào)性繼續(xù)提高,區(qū)域發(fā)展新空間正在形成[J].經(jīng)濟研究參考,2015,(22):45-49.

[3] 劉源,李向陽,等.基于LMDI分解的廈門市碳排放強度影響因素分析[J].生態(tài)學(xué)報,2014,(9):2378- 2387.

[4] 鄧吉祥,劉曉,王錚.中國碳排放的區(qū)域差異及演變特征分析與因素分解[J].自然資源學(xué)報,2014,(2):189-200.

[5] 鄒秀萍,宋敦江.中國碳排放的區(qū)域差異及驅(qū)動因素分解分析[J].生態(tài)經(jīng)濟,2013,(1):52-55.

基金項目:美國能源基金會項目“關(guān)于碳交易對深圳經(jīng)濟、能源、環(huán)境影響的研究”(項目號:G-1311-19359);深圳市綠色低碳發(fā)展基金會項目(項目號:DTYJ/EF/001)。

作者簡介:馬曉明(1962-),男,漢族,黑龍江省齊齊哈爾市人,北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師,研究方向為環(huán)境規(guī)劃與管理、環(huán)境金融、碳交易;包金梅(1991-),女,漢族,重慶市人,北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院碩士生,研究方向為環(huán)境金融、碳交易;熊思琴(1995-),女,漢族,重慶市人,北京大學(xué)深圳研究生院環(huán)境與能源學(xué)院碩士生,研究方向為環(huán)境金融、碳交易。

收稿日期:2017-06-10。

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