刘晔
, 刘丹
Liu Ye, Liu Dan
中图分类号: F205
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2016）05-0691-06
收稿日期: 2015-03-20
修回日期: 2015-05-10
网络出版日期: 2016-07-20
版权声明: 2016 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：刘晔（1980-）,女,辽宁盘锦人,博士后,助理研究员,主要从事区域可持续发展研究。E-mail: liuye@iae.ac.cn
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摘要
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。
关键词：
Abstract
Generally the living standards of households in China have improved significantly as a result of rapid socio-economic growth. The rapid growth, especially in the urban areas has been one of the sources of carbon emissions. Therefore, the carbon emissions from the urban households should be taken into account. From the consumption point of view, the study analyzed the total, direct and indirect carbon emissions of Chinese urban households. Further, the coefficient variations of the total and per capita carbon emissions were also calculated and subsequently, adopted the structural decomposition analysis to explore the effects of energy structures, industrial structures, and consumption structures between 2003 and 2012. The results indicated that there were significant differences of carbon emissions from urban households between provinces. As compared to that of 2003, the total carbon emission of the urban households has increased while the per capita carbon emission has decreased in 2012. The study revealed population as one of the main source for decreasing regional differences of carbon emission in the urban households. Most provinces with high carbon emissions of urban households could be attributed to large scale of economy. However, some provinces with small scale of economy still have relatively high carbon emissions. Overall, the provinces with high carbon emission from urban household consumption could either be attributed to its rich natural resource base or to the size of its economy. From the geographical perspective, the areas with high carbon emission from the urban households are mainly distributed in the northern provinces and coastal areas. This can be substantiated by the presence of rich coal resources in the northern areas and the presence of either heavy industries or large economy of scale in the coastal areas. Therefore, it is quite evident that the trend of carbon emission from the urban households will keep increasing given the pace of current socio-economic growth. While analyzing carbon emission from the urban households, data were categorized into six different sectors, including agriculture, industry, construction, transport, storage and post, wholesale and retail trades, hotels and catering services, and other industries. The factors including consumption structure, energy structure, and industrial structure have impacts on carbon emission from the urban households in 30 provinces in a descending order (consumption structure>energy structure>industry structure). Among these three structures, although the energy consumption in productive sectors, input-output turnovers and product purchases of the secondary industry were the key effects on local per capita carbon emissions of urban households, different provinces presented their own complex characteristics of driving factors. The government should formulate a policy in dealing with carbon emission from the urban households by engaging all relevant stakeholders, following the above analysis results.
Keywords：
人类活动造成的碳排放已经成为全球变暖的主导因素,消费引发的排放量不断增加正成为温室气体主要来源和新的增长点 [1,2]。在以往对城市居民碳足迹的研究中,已经包含了大量国家和区域间的居民碳排放研究成果[3~5]。特别是21世纪以来,研究已经从单纯的排放特征研究逐步深入到能源结构、消费结构、产业结构的影响等方面,这为因地制宜开展碳减排工作提供了前期理论基础。随着对居民碳排放重要性认识的不断提高,中国相关研究成果也渐渐增多,研究区包括全国、省区到城市（不含港、澳、台地区）等多个尺度[6~10],研究方法从简单的描述性统计分析延展到LMDI、SDA、STRIPAT等系统性分析方法[11~14]。然而,由于中国城镇家庭消费入户调查难度大等原因,省级以下区域的空间分异和驱动因素研究相对较少。本文利用国家统计局数据以中国省域城市居民消费活动为研究对象,比较2003和2012年10 a间不同省级区域城市居民消费碳排放及驱动因素区域分异特点,研究结果将为政府部门有效指导公众参与的碳排放管理提供因地制宜的理论指导。
研究区为中国的30个省级区域,未涵盖西藏和港澳台地区。各省区研究时间节点为2003年和2012年;数据来自2004和2013年《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》,以及2002年和2007年各地区投入产出表。
城镇居民碳排放为居民生活消费直接碳排放和居民生活消费间接碳排放的总和。直接碳排放是指家庭直接使用的能源产生的碳排放,计算采用IPCC公布的国家层面CO2计算方法及其排放因子[2];间接碳排放是指居民生活消费的非能源商品和服务产生的碳排放,计算采用环境投入产出法[14] ,居住项不含电和燃料消费部分。
结构分解分析（SDA）是一种比较常用的碳排放影响因素分析方法。与其他方法相比,SDA方法最大的优势在于可以对包括输入端的能源结构、中间过程的产业结构和输出端的消费结构对碳排放的影响进行定量分析,这种全过程的因素分析是其他方法难以实现的。通过贡献度评价,可以计算不同驱动因素对城镇居民消费碳排放的影响程度和影响方向。贡献度的大小代表影响程度的相对值;它们的符号代表影响的方向,同号为同效应,异号为逆效应[15]。
政府出于环境管理的实际需要,一般采用生产部门碳排放作为国家碳排放管理的主要监测指标,而实际上在产业转型的关键时期,与居民消费相关的服务部门和居民部门的能耗比重正在逐步提高。单纯的生产部门碳排放研究难以满足环境管理的发展需求,因而涵盖生产和消费全过程的碳排放研究是下一阶段环境管理研究的必然趋势。本文下面将从消费端出发对城市居民生活消费引发的碳排放展开分析。
根据图1显示的各省份城镇居民碳排放变化情况可见,2003和2012年中国城镇居民碳排放总量在各省区间分异明显且呈现区域集聚的特点。城镇居民碳排放总量较大的省份大多数是经济规模较大的省份,只有内蒙古和云南的经济规模相对偏小。城镇居民碳排放总量较小的省份里,一类地区经济总量较小、工业化程度较低,如青海、宁夏和甘肃;另一类地区能源消费量较小,如海南和天津。2003和2012年城镇居民碳排放总量的分布格局基本相似。从地理上看,城镇居民碳排放总量较大的省份主要分布在北方和沿海地区。考虑到中国煤炭资源主要分布于昆仑-秦岭-大别山以北地区（占全国煤炭资源总量的93.08%）,北方地区居民碳排放总量偏大可能与煤炭资源富集于这一地区有关。同时,中国港口、冶金、炼化、造船等重化工业在海岸线上集中布局,产业结构偏重于重化工业可能是导致沿海地区碳排放总量偏大的主要原因。此外,2003~2012年10 a间城镇居民碳排放的总量和人均量的区域分异程度有所不同（图2）,人均量的变异系数（3.11）大于总量（0.87）,人口差异具有减弱区域间城镇居民碳排放分异的作用。以宁夏为例,2003~2012年城镇居民碳排放总量并不大,人均量却为全国最高水平,而由于人口增量的原因,2003~2012年碳排放总量的较小下降,也会使人均碳排放水平急剧降低,这种比较变化导致后者变异系数更大。同时,区域间居民直接碳排放的标准差（529万t）仅为间接碳排放（2 976万t）的10%左右,间接碳排放在城镇居民碳排放的区域分异中起重要作用。下面将从居民个体消费特征出发,探讨以间接碳排放为代表的城镇居民碳排放的影响因素及其区域特征。
图1 中国各地区城镇居民碳排放（不含港、澳、台地区）
Fig. 1 CO2 emissions of urban households in Chinese provincial areas
图2 中国各地区城镇居民人均消费碳排放（不含港、澳、台地区）
Fig. 2 Per capita CO2 emissions of urban households in Chinese provincial areas
按照6个行业分类,采用SDA方法分析驱动因素的影响显示,城镇居民碳排放在能源结构、产业结构和消费结构3类因素影响下的呈现不同的变化结果：消费结构/能源结构>产业结构。可见,2003~2012年10 a间城镇居民碳排放主要受消费结构或能源结构等社会经济和技术因素的影响,而产业结构等生产因素影响下的碳减排效果并不明显。
从地理分布来看,大部分地区消费结构和产业结构对城镇居民碳排放呈正向影响;而能源结构对城镇居民消费碳排放呈负向影响。消费结构、能源结构和产业结构均对城镇居民碳排放影响较大的地区为北京、天津、山西、吉林、安徽、江西、湖北、海南、重庆、贵州、青海。此外,消费结构的影响相对较大的地区还有湖南、广西、陕西、甘肃;能源结构的影响相对较大的地区还有湖南、广西、甘肃、宁夏;产业结构的影响相对较大的地区还有内蒙、上海、山东、陕西、青海。总体而言,内陆比沿海的城镇居民碳排放更容易受3种结构性因素的影响,各地区城镇居民碳排放的影响因素区域差异明显,这体现出政府宏观调控影响下当地的社会经济条件和技术等综合区域特征（图3a）。
消费结构是中国各地区城镇居民碳排放影响的社会因素。不同地区居民消费对城镇居民碳排放的影响存在差异,所有地区消费结构的变化均不利于碳减排的实现（图3b）。通过比较不同地区居民消费对城镇居民碳排放的影响显示,在发生城镇居民碳减排的地区中,北京、吉林、安徽、重庆、宁夏的城镇居民消费支出中工业产品购买量和山西农产品购买量的增多是不利于城镇居民碳减排的主要方式;在未发生城镇居民碳减排的地区中,上海和广东的交通运输仓储及邮电通讯业购买量的增加和其他地区工业产品购买量的增加是不利于城镇居民碳减排的主要方式。在消费结构对城镇居民碳排放的影响方面,不同地区城镇居民消费习惯的差异和生活水平的不同导致个人对某类消费品的购买存在偏好,当前工业产品购买量的增加是大部分地区消费支出影响城镇居民碳减排效果的主导方式,农业产品和服务类产品的购买量增加是局部地区消费支出影响城镇居民碳排放的主导方式,消费模式对城镇居民碳排放的影响具有明显的地域特征。
能源结构是中国各地区城镇居民碳排放影响的技术性因素。不同地区各行业的能源利用对城镇居民碳排放影响存在差异,大部分地区能源结构的变化有利于碳减排的实现（图3c）。比较不同地区能源结构对城镇居民碳排放的影响显示,在发生城镇居民人均碳减排的地区中,北京、吉林、安徽、重庆、宁夏的城镇工业部门和山西的农业部门碳排放强度的降低是促进城镇居民碳减排的主要方式;在未发生城镇居民碳减排的地区中,除黑龙江农业碳排放强度的降低未降低城镇居民碳排放表现异常外,新疆的农业及其他地区工业的碳排放强度的降低均是降低城镇居民碳排放的主要方式。在能源利用的碳排放影响方面,不同地区资源禀赋的差异和技术水平的不同导致当地产业部门能源使用更具有区域特点,当前工业碳排放强度降低是大部分地区通过能源结构影响城镇居民碳减排的主导方式,农业碳排放强度降低是局部地区通过能源结构影响城镇居民碳减排的主导方式,能源利用模式对城镇居民碳排放的影响具有明显的地域特征。
产业结构是中国各地区城镇居民碳排放影响的经济因素。这里假定区域的产业结构5 a内具有相对稳定性。不同地区各行业产业结构的差别对居民碳排放影响存在差异,大部分地区产业结构的变化不利于碳减排的实现（图3d）。通过比较不同地区产业结构对城镇居民碳排放的影响显示,与消费结构和产业结构不同,发挥主要作用行业的投入产出周转量对碳排放的影响比较复杂,同行业投入产出周转量对城镇居民碳排放的影响方向并不一致。在产业调整的碳排放影响方面,不同地区原有经济结构的差异和产业发展思路的不同导致当地产业结构更具区域特点,当前工业投入产出周转量的变化是大部分地区通过产业结构影响城镇居民碳减排的主导方式,农业、批发零售贸易餐饮业、交通运输仓储及邮电通讯业、其他行业是局部地区通过产业结构影响城镇居民碳排放的主导方式,产业组织模式对城镇居民碳排放的影响相对较弱,具有明显的地域特征。
图3 中国各地区城镇居民碳排放的影响因素（不含港、澳、台地区）
Fig. 3 Driving factors of CO2 emissions of urban households in Chinese provincial areas
本文主要以投入产出法为基础,对中国2003~2012年10 a间城镇居民生活消费碳排放进行了深入的研究。结合SDA方法识别2003~2012年10 a间不同地区城镇居民碳排放的结构性影响因素,提出相应的政策建议。
1） 从消费端出发计算碳排放是解释城镇居民碳排放水平的方法之一,与政府环境管理常用的生产部门碳排放计算方法互相补充。与2003年相比,2012年城镇居民碳排放区域间分异均有所减小而人均碳排放的分异有所增加,人口差异是减弱城镇居民碳排放区域分异的重要因素。间接碳排放是城镇居民碳排放的主要构成,是2003年和2012年城镇居民碳排放分异的主要来源。
2） 分地区城镇居民碳排放的规模表现出与经济规模和资源禀赋的相对一致性。城镇居民碳排放规模大的省份多数是经济规模较大的省份;内蒙古和云南的经济规模相对偏小,但由于其出色的资源禀赋也拥有较大的城镇居民碳排放规模。从地理上看,城镇居民碳排放总量较大的省份主要分布在北方和沿海地区,这是由于中国北方地区煤炭资源富集,而沿海地区产业结构偏重于重化工业且经济规模普遍较大所致。
3） 从消费构成、能源结构、产业结构等3个城镇居民碳排放的结构性影响因素来看,不同地区3种因素对城镇居民碳排放的影响存在差异,总体表现为消费结构/能源结构>产业结构。从消费端考虑,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关键,然而不同地区居民消费引发的结构性影响在程度和方向表现出与社会经济和技术对应的特点。消费模式、能耗模式和产业组织模式具有地域特征,政府应根据当地社会、技术和经济特点,结合区域特征因地置宜开展城镇居民碳排放管理工作,进而制定出能够适应全社会共同参与的碳减排政策措施。
The authors have declared that no competing interests exist.
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中国公众对全球气候变化认知与支持减缓气候变化政策研究——基于全球调查数据和与美国比较视角 [J].
<p>公众对气候变化的认知影响个人和家庭限制温室气体排放、支持减缓气候变化的政策措施等。基于5 次全球调查数据和与美国的对比, 分析了中国公众对气候变化的认知、减缓气候变化支付意愿和对气候政策的支持。分析表明中国大部分公众听说过气候变化, 认为人类活动是气候变化的重要原因, 但对气候变化深层原因了解不够;大部分公众认为气候变化对自然灾害的发生、降水和水资源、食物种类等带来了很大不利影响, 进而担忧气候变化, 认为气候变化问题很严重;大部分公众认为限制温室气体排放是国际社会共同的责任, 应该立即采取行动限制温室气体排放, 包括改变生活方式、接受较高的能源价格、保护森林、取消政府对私家车的补贴、提高机动车的能效等。最后讨论了进一步需要研究的问题。</p>
Li Man et al. Public perception of climate change and their support of climate policy in China: Based on global surveys and in comparison with USA.
<p>公众对气候变化的认知影响个人和家庭限制温室气体排放、支持减缓气候变化的政策措施等。基于5 次全球调查数据和与美国的对比, 分析了中国公众对气候变化的认知、减缓气候变化支付意愿和对气候政策的支持。分析表明中国大部分公众听说过气候变化, 认为人类活动是气候变化的重要原因, 但对气候变化深层原因了解不够;大部分公众认为气候变化对自然灾害的发生、降水和水资源、食物种类等带来了很大不利影响, 进而担忧气候变化, 认为气候变化问题很严重;大部分公众认为限制温室气体排放是国际社会共同的责任, 应该立即采取行动限制温室气体排放, 包括改变生活方式、接受较高的能源价格、保护森林、取消政府对私家车的补贴、提高机动车的能效等。最后讨论了进一步需要研究的问题。</p>
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IPCC.2006 IPCC Guideline for National Greenhouse Gas Inventories [R/OL]. |
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A cross-country analysis of aggregate energy and carbon intensities [J].https://doi.org/10.1016/j.enpol.2005.04.007 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">An update on the study by Ang [Energy Economics 9 (1987) 274–286] shows substantial changes in the relationship between energy consumption and national output across world countries from 1975 to 1997. While the ratio of commercial energy consumption to national output increases across countries as per capita income increases in 1975, the converse is observed in 1997. The cross-country energy elasticity has also dropped from values well above unity to below or close to unity. Using the 1997 data, the relationship between CO<sub>2</sub> emissions and national output across countries is studied and the results show some interesting differences from that between energy consumption and national output.</p>
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Social groups and CO2 emissions in Spanish households [J].https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.02.020 URL 摘要
This paper examines the social factors that underlie the composition of final demand and, therefore, determine the final volume of emissions. The study throws light on the relationships between the parameters characterising Spanish households (income, urban/rural residence, local population density, head of household's level of education and social class) and their behaviour with regard to consumption and the demand for goods and services. On this basis, we determine which consumption patterns are best aligned with sustainable growth and development. Our main conclusion is that the factors analysed determine the volume of emissions for each household in terms of their correlation with income, which is the primary determinant of consumption patterns. The methodology proposed combines linear SAM models and econometric estimation of emissions elasticity with respect to spending.
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Energy-saving behavior and marginal abatement cost for household CO2 emissions [J].https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.08.082 URL [本文引用: 1] 摘要
This paper attempts to measure consumers' perceived net benefits (or net costs) of energy-saving measures in using energy-consuming durable goods. Using the estimated net costs and the volume of CO2 reduced by the measures, a marginal abatement cost (MAC) curve for the average household's CO2 emissions is produced. An analysis using the curve suggests that in order to provide households with an incentive to take actions that can lead to CO2 emission reductions in using energy-consuming durables, a high level of carbon price is needed. In addition, a regression analysis reveals that the net benefits of the measures are larger for households that put a higher priority on energy saving, for those living in detached houses, for those with a smaller number of persons living together, and for those with less income. The result of the analysis using the MAC curve may suggest that promoting energy-saving behavior will require not only a policy to provide economic incentives but also interventions to influence psychological factors of household behavior.
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The effects of urbanization, consumption ratio and consumption structure on residential indirect CO2 emissions in China [J]. |
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西北地区居民生活碳排放结构及其影响因素 [J].https://doi.org/10.1360/972012-1141 URL Magsci 摘要
<p>为揭示西北地区居民家庭生活碳排放现状与规律, 基于家庭生活碳排放相关数据的调查, 综合利用《IPCC国家温室气体清单指南(2006)》、《中国温室气体清单研究》、投入产出分析方法和生命周期评价方法, 对西北地区居民家庭生活碳排放情况进行了评估分析. 研究发现: 西北地区人均生活碳排放只有2.05 tCO<sub>2</sub>/(人 年); 生活碳排放主要来源于煤炭、电力和食品消费, 化石燃料消费所产生的直接碳排放占39.29%, 电力等家庭消费活动所产生的间接碳排放占60.71%; 生活碳排放主要受地理环境、家庭规模、经济收入、年龄结构等因素影响, 不同省区和城乡人口之间的排放量存在一定差别.</p>
Zeng Jingjing et al. Household carbon emission differences and their driving factors in Northwestern China. https://doi.org/10.1360/972012-1141 URL Magsci 摘要
<p>为揭示西北地区居民家庭生活碳排放现状与规律, 基于家庭生活碳排放相关数据的调查, 综合利用《IPCC国家温室气体清单指南(2006)》、《中国温室气体清单研究》、投入产出分析方法和生命周期评价方法, 对西北地区居民家庭生活碳排放情况进行了评估分析. 研究发现: 西北地区人均生活碳排放只有2.05 tCO<sub>2</sub>/(人 年); 生活碳排放主要来源于煤炭、电力和食品消费, 化石燃料消费所产生的直接碳排放占39.29%, 电力等家庭消费活动所产生的间接碳排放占60.71%; 生活碳排放主要受地理环境、家庭规模、经济收入、年龄结构等因素影响, 不同省区和城乡人口之间的排放量存在一定差别.</p>
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闽台能源消费变化与驱动力对比研究 [J].
为探究处于不同发展阶段地区能源消费行为的差异性,对闽台地区能源消费变化及其驱动力进行了对比研究,结论表明:① 近30 a 来,闽台两地能源消费总量差距呈现“扩大→缩小”特征,并于2008 年福建省能源消费总量首次超过台湾,但台湾省能源效率变化呈现乘幂式增长,能源效率远高于福建省同期水平,且能源消费结构较福建省更趋多元,优质高效能源占到80%以上;② 闽台两地能源消费变化主要驱动因素大致相似,但亦存在显著差异:一方面,除受与福建省相同的驱动因素影响外,台湾省能源消费变化还受第三产业结构比重、能源效率因素等影响;另一方面,R&D投入占GDP比重、人均GDP、第二产业比重等驱动因素的作用方向在闽台两地却正好相反,其中,福建能源消费受驱动因素冲击后呈现增加态势,而台湾省则反之;③ 除受地区源消费传统影响外,闽台地区能源消费受驱动因素的影响程度也具有差异性:福建省能源消费变化受社会机动化发展驱动影响最大,经济发展、科技水平提高次之,第二产业比重、人口总量增加影响最小;台湾省社会机动化发展的能源消费驱动影响最大,科技投入增加、能源效率提高两个驱动因素的影响次之,人口总量增加、经济发展和产业结构升级影响最小。
Li Tingting et al. A comparative analysis of change in energy consumption of Fujian and Taiwan and their driving factors.
为探究处于不同发展阶段地区能源消费行为的差异性,对闽台地区能源消费变化及其驱动力进行了对比研究,结论表明:① 近30 a 来,闽台两地能源消费总量差距呈现“扩大→缩小”特征,并于2008 年福建省能源消费总量首次超过台湾,但台湾省能源效率变化呈现乘幂式增长,能源效率远高于福建省同期水平,且能源消费结构较福建省更趋多元,优质高效能源占到80%以上;② 闽台两地能源消费变化主要驱动因素大致相似,但亦存在显著差异:一方面,除受与福建省相同的驱动因素影响外,台湾省能源消费变化还受第三产业结构比重、能源效率因素等影响;另一方面,R&D投入占GDP比重、人均GDP、第二产业比重等驱动因素的作用方向在闽台两地却正好相反,其中,福建能源消费受驱动因素冲击后呈现增加态势,而台湾省则反之;③ 除受地区源消费传统影响外,闽台地区能源消费受驱动因素的影响程度也具有差异性:福建省能源消费变化受社会机动化发展驱动影响最大,经济发展、科技水平提高次之,第二产业比重、人口总量增加影响最小;台湾省社会机动化发展的能源消费驱动影响最大,科技投入增加、能源效率提高两个驱动因素的影响次之,人口总量增加、经济发展和产业结构升级影响最小。
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长吉都市区能源碳足迹测度及影响因素研究 [J].
<p>对1999~2008 年长春都市区碳足迹进行计算, 采用岭回归法和脱钩指数分析了经济发展与能源消费碳足迹之间的关系。结果表明:能源消费碳足迹呈现波动变化态势, 1999~2002 年人均能源消费碳足迹较低, 2003 年后呈现快速上升态势;受支柱产业能源消费特征影响, 煤炭、石油所占比例呈上升趋势;生产性和生活性碳足迹均上升, 能源消费碳足迹产值呈现不均衡变化态势;经济增长是能源消费碳足迹的主要影响因素, 技术进步和城镇化发展作用有限;经济增长与能源消费碳足迹之间处于相对脱钩状态。</p>
Energy consumption carbon footprint of metropolitan district of Changchun and Jilin, China.
<p>对1999~2008 年长春都市区碳足迹进行计算, 采用岭回归法和脱钩指数分析了经济发展与能源消费碳足迹之间的关系。结果表明:能源消费碳足迹呈现波动变化态势, 1999~2002 年人均能源消费碳足迹较低, 2003 年后呈现快速上升态势;受支柱产业能源消费特征影响, 煤炭、石油所占比例呈上升趋势;生产性和生活性碳足迹均上升, 能源消费碳足迹产值呈现不均衡变化态势;经济增长是能源消费碳足迹的主要影响因素, 技术进步和城镇化发展作用有限;经济增长与能源消费碳足迹之间处于相对脱钩状态。</p>
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陕西省碳足迹时空变化研究 [J].
为了解近年来陕西省碳足迹的状况，采用~2006年IPCC国家温室气体清单指南》和中国《省级温室气体编制指南》推荐的方法测算了陕西省及其各市的碳足迹。结论如下：1995～2009年，陕西省碳足迹从4129．38x10。t上升到22460．23X10。t，增加了443．91％。从空间上全省碳足迹可分为3类：陕南始终为负值；陕北和渭南市较高；关中除渭南市以外的地区较低。14a间全省人均碳足迹由1．18t增加到5．95t；各市人均碳足迹，陕北较高，关中较低，陕南为负值。全省碳足迹密度从2．00t／hm。增高到10．90tfhrn2。陕西省的人均和单位面积的碳足迹远高于应对全球气候变化的目标，但空间上差异很大。以2009年为例，全省人均碳足迹是应对全球气候变化目标的2．98倍，而陕北则超过10倍，高于美国；关中为1．29～4．57倍。全省2009年碳足迹密度是应对全球气候变化目标的4．89倍；渭南、咸阳、西安3市高达9．63～16．95倍；榆林、铜川I、延安和宝鸡4市为3．54～7．10倍；陕南植被的固碳作用消除了当地的碳排放外，还有剩余碳汇，但尚不能抵消陕北及关中的较高的碳足迹，因此总体看，对气候变化有负面影响，陕西的碳减排任务仍较重。
Xiao Ling et al. Spatio-temporal change of carbon footprint in Shaanxi Province.
为了解近年来陕西省碳足迹的状况，采用~2006年IPCC国家温室气体清单指南》和中国《省级温室气体编制指南》推荐的方法测算了陕西省及其各市的碳足迹。结论如下：1995～2009年，陕西省碳足迹从4129．38x10。t上升到22460．23X10。t，增加了443．91％。从空间上全省碳足迹可分为3类：陕南始终为负值；陕北和渭南市较高；关中除渭南市以外的地区较低。14a间全省人均碳足迹由1．18t增加到5．95t；各市人均碳足迹，陕北较高，关中较低，陕南为负值。全省碳足迹密度从2．00t／hm。增高到10．90tfhrn2。陕西省的人均和单位面积的碳足迹远高于应对全球气候变化的目标，但空间上差异很大。以2009年为例，全省人均碳足迹是应对全球气候变化目标的2．98倍，而陕北则超过10倍，高于美国；关中为1．29～4．57倍。全省2009年碳足迹密度是应对全球气候变化目标的4．89倍；渭南、咸阳、西安3市高达9．63～16．95倍；榆林、铜川I、延安和宝鸡4市为3．54～7．10倍；陕南植被的固碳作用消除了当地的碳排放外，还有剩余碳汇，但尚不能抵消陕北及关中的较高的碳足迹，因此总体看，对气候变化有负面影响，陕西的碳减排任务仍较重。
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What drives the change in UK household energy expenditure and associated CO2 emissions? Implication and forecast to 2020 [J].https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.01.005 URL [本文引用: 1] 摘要
Given the amount of direct and indirect CO 2 emissions attributable to UK households, policy makers need a good understanding of the structure of household energy expenditure and the impact of both economic and non-economic factors when considering policies to reduce future emissions. To help achieve this, the structural time series model is used here to estimate UK ‘transport’ and ‘housing’ energy expenditure equations for 1964–2009. This allows for the estimation of a stochastic trend to measure the underlying energy expenditure trend and hence capture the non-trivial impact of ‘non-economic factors’ on household ‘transport’ and ‘housing’ energy expenditure; as well as the impact of the traditional ‘economic factors’ of income and price. The estimated equations are used to show that given current expectations, CO 2 attributable to ‘transport’ and ‘housing’ expenditures will not fall by 29% (or 40%) in 2020 compared to 1990, and is therefore not consistent with the latest UK total CO 2 reduction target. Hence, the message for policy makers is that in addition to economic incentives such as taxes, which might be needed to help restrain future energy expenditure, other policies that attempt to influence lifestyles and behaviours also need to be considered.
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Matsuoka Y et al.The impacts of China’s household consumption expenditure patterns on energy demand and carbon emissions towards 2050 [J]. |
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Which factors affect the willingness of consumers to adopt renewable energies? [J].https://doi.org/10.1016/j.renene.2013.01.031 URL 摘要
This study presents insights into the determinants of consumers' willingness to adopt renewable energies in the residential sector. The empirical analysis is based on the estimation of binary probit regression models. Empirical results suggest that middle-aged and highly educated people are probably more willing to adopt renewable energy sources in their home. In general, income positively affects consumers' acceptance of renewable energy projects in the residential sector. However, the results suggest that marital status and gender are not statistically significant factors in the willingness to adopt renewable energies. A tax deduction is estimated to be the most effective financial policy measure to promote consumers' acceptance of renewable energies in the residential sector, more so than an energy subsidy. Our analysis is focused on intention because we expect that those people willing to adopt renewable energy sources in their residence are a potentially relevant market segment for the application of renewable energies.
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