东部地区能源消费碳排放的影响因素分析.pdf
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1、实证分析东部地区能源消费碳排放的影响因素分析吕洁华吴家璇摘要:为实现碳达峰、碳中和的目标,研究我国东部地区的碳排放影响因素具有非常重要的意义。通过2 0 11一2 0 2 0 年的研究,我们发现,在东部地区,能源消耗的强度是导致碳排放的关键原因,而LMDI的研究表明,经济增长率、人口密集程度以及能源消费的结构都会在一定程度上影响到这一点。为了降低东部地区能源消费碳排放,应该转变东部地区的经济增长方式,重点关注经济发展的质量和前景,以促进能源结构清洁化和提高能源使用效率为主要的策略。关键词:东部地区;能源消费碳排放;影响因素;LMDI分解法D01:10.19456/ki.tjyzx.2023.0
2、4.001一、引言中国首次承诺于2 0 3 0 年前后实现碳排放峰值,并尽可能早的实现碳排放峰值的提前。这一承诺将标志着由实现相对减排向绝对减排的转型。新常态下,既要保证东、中、西部地区的协调发展,实现经济的中高速增长,又要实现我国在2 0 3 0 年之前碳达峰的减排目标。要实现上述目标,既需要先进的碳减排技术,又需要科学的政策指导,而切实的政策指导是源于对碳排放的科学预测。“新常态”显示出中国经济增长放缓的趋势,但是,由于中国东、中、西部地区的经济发展水平存在明显差异,这种差异性对实现最高峰值的影响是不容忽视的。东部地区的工业发展已进入成熟期,中西部地区总体上处于工业发展的成长期。东部地区是
3、我国经济发展的主力军,目前产业结构中第二产业的占比仍然较大,并且东部地区不同省份的能源消费碳排放量也各有不同。本文采用LMDI,对我国能源消费碳排放的影响因素进行效应分解,在此基础上对各个影响因素对碳排放的影响效应进行分析。二、文献综述在能源消费碳排放影响因素的分解研究层面,较常见的研究方法有LMDI分解法、Laspeyre指数法、STIRPAT模型、VAR模型和Kaya公式方法等。张余和姜博(2 0 2 2)通过应用VAR模型,对广东省的土壤污染和气候变化的影响因素展开深人的探讨,详细阐述了每一个因素的作用机制。马晓明、包金梅等(2 0 2 2)运用LMDI模型,研究我国3 0 个省区在20
4、042009和2 0 0 9 2 0 14两个时间段的碳排放的影响因素,并把这两个时间段进行对比分析 2 。闫庆友、尹洁婷(2 0 17)研究了京津冀地区的能源消费碳排放的影响因素,研究的时间区段是2 0 0 6 一2 0 15 年,采用的研究方法是广义迪式指数分解法3。王勇、许子易等(2 0 19)建立了门限一STIRPAT模型,门限变量是能源消耗强度,研究对象为六个超大城市碳排放的影响因素 4。张帅(2 0 17)基于改进的Kaya等式和LMDI分解法,对2 0 0 7 一2 0 13 年碳排放的影响因素进行了分解分析 5 。近年来,为了预见全球能源消耗和碳排放的高峰,全球各地的科学家们纷
5、纷开展相关的研究,并采取多种技术手段,如投入产出法、情境模拟法、弹性系数法、随机时序数列法和灰色预测法,以期获得更准确的预测结果。刘宇、周梅芳(2 0 15)利用投入产出2023.42统计与咨询实证分析法对不同影响因素对碳排放测算的影响进行了分解四、能源消费碳排放的影响因素分析分析 6 。王永利、蔡成聪、陈鑫(2 0 2 2)利用情景分析1.LMDI因素分解法法,深人探讨了不同电能替代程度对中国碳排放的影Anglol借助Kaya恒等式,开创性的推导出对数响 7 ,而许向阳(2 0 2 2)则利用可拓展的随机性环境平均迪式指数分解法(LMDI),并且得到了普遍的应评估模型和岭回归分析,对13 种
6、情景下造纸行业碳用。本文针对东部地区的经济发展情况,采取LMDI排放的峰值进行了详细分析,以期更好地理解碳排放分解法,将东部地区能源消费碳排放分解为人口总量的变化规律 8 。郭煜,刘丽丽(2 0 2 2)基于两种情景(P)经济增长(G)能源消耗结构(E)和能源消耗运用灰色关联法和弹性系数法预测2 0 3 5 及2 0 5 0 年强度(T)四个效应因素,具体的分解公式如下:陕西省能源消费和经济增长,并通过分能源增量贡献C=ZC=P*6*E*0值法预测陕西省主要能源消费及经济发展状况 9。PGE在这篇文章中,我们将研究11个省份在东部地C表示能源消费碳排放量;P表示东部地区人口区的能源消费二氧化碳
7、的排放情况。我们将使用数;G表示东部地区经济发展总量;E表示东部地区LMDI分解法来分解这些影响因素,以确定各影响能源消耗总量;i表示东部地区的各个省;P表示东部因素对东部地区能源消费碳排放的贡献率大小。最地区人口总量,代表人口规模;A表示人均GDP,代表后,我们将根据分解结果,为实现这些目标提供有效经济产出;I表示单位GDP的能源消耗量,代表能源的碳减排路径的建议。消耗强度;S表示单位能源消耗的碳排放量,代表能三、能源消费碳排放测算源消费结构。1.测算方法LMDI分解分为加法分解和乘法分解两种形式,根据IPCC的标准,我们可以通过计算各个部相对于乘法分解方式,加法分解能够更加准确地分析门、设
8、备和燃料的活动水平来估算二氧化碳排放量,碳排放的影响因素,因此本文采用加法分解的形式描这些排放量可以通过乘以相应的排放因子来计算,最述研究时间内能源消费碳排放量的变化情况:终可以通过累加综合的方式来获得总体的排放量。C t =C i -C o =C p +C g +C e +C c剔除固碳产品后的燃料消费量(热量单位)微*总二氧化碳排放量=ZZ2单位热值燃料合量*燃料燃烧过程中的碳氧化率*12其中:i为部门类型,j为设备技术类型;k为燃料类型,并且燃料消费量以热量值表示。2.测算结果测算数据来源于2 0 11一2 0 2 0 年的中国能源统计年鉴,如表1所示。可以得出,2 0 11一2 0 2
9、 0 年东部地区能源消费碳排放量逐渐增加。表12 0 112 0 2 0 东部地区能源消费碳排放量年份碳排放量/万吨2011408735.19762012413572.20872013397671.99812014395185.07362015400563.06622016401336.20962017420278.67772018420060.31232019425130.38242020ZP*A*1*S418454.737(1)(2)统计与咨询302023.4实证分析在这些因素中,C,表示人口规模的影响;ACg表示经济产出的影响;C。表示能源碳排放强度的影响;C。表示能源消费结构的影响。式
10、中各碳排放因子的影响效应的具体分解式如下:AC=Inc,-IncCoCi-Co*n(PoCi-CoACg=*In(ln Ci-ln CoAoC-CoIC e=*1n(ln Ct-In CoIoCi-CoStC e=*In()In Ci-In CoSo式中P,A,I,S,;Po,A o,l o,S。表示研究年份与前一年份的东部地区的人口数量,经济产出,能源消耗强度,能源消费结构。2.分解结果LMDI加法的分解结果如表2 所示:表2 2 0 112 0 2 0 年间各因素对东部地区碳排放的影响效应年份AC,2011-2012-954.55867836926.30049-32905.18594177
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