中美居民消费直接碳排放核算及比较

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低碳经济评价指标体系与评估

低碳经济评价指标体系与评估

低碳经济评价指标体系与评估摘要:根据科学发展观的内涵筛选指标建立低碳经济评价指标体系,并通过德尔菲法筛选指标,构建包括目标层、准则层、方案层三个层次16个指标的低碳经济评级指标体系,以湖北省为例确定低碳经济评价结果。

影响低碳经济发展的主要是总量、结构、强度、效率、碳汇建设等指标,各指标的最终得分都将限定在0分一100分之间. 采用线性加权法对指标值进行综合评价,故将评语集分为“优秀”、“良好”、“一般”、“较低”四个等级。

关键词:低碳经济;评价指标体系;碳排放Abstract:according to the scientific outlook on development connotation screening indexes of low carbon economy evaluation index system, and through the Delphi method for screening indexes, including construction of the target layer, criterion, plan three levels of 16 indicators of the low carbon economy evaluation index system, taking Hubei Province as an example to determine low carbon economic evaluation results. Effects of low carbon economy development is the main gross, structure, strength, efficiency, carbon sink construction index, the index of the final score will be limited to 0 points 100 points between. Using linear weighted method for index value of comprehensive evaluation, the evaluation set as “ excellent “, “ good “, “ general “ low “, “ four grade.Key words: low carbon economy; evaluation index system; carbon emission2009年12月召开的《联合国气候变化框架公约》第十五次缔约方会议在哥本哈根举行,大会指出,全球气候变化形势比以前更加严峻,大气中的二氧化碳在2009年达387ppm,并且预测北极海冰到2100年可能完全消失。

碳排放核算方法和报告指南国家标准

碳排放核算方法和报告指南国家标准

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关于我国居民消费碳排放影响的研究综述

关于我国居民消费碳排放影响的研究综述

关于我国居民消费碳排放影响的研究综述作者:张虎彪来源:《成都理工大学学报·社会科学版》2014年第01期摘要:居民消费对能源消耗与碳排放影响的相关问题已成为学术界关注的焦点。

当前国内居民消费对碳排放影响的研究主要集中在:居民消费对碳排放影响程度的判断;居民消费碳排放的结构特征;居民消费碳排放的影响因素分析。

目前国内研究还处于起步阶段,缺乏对消费模式、能源消耗与碳排放三者之间关系的系统研究。

从居民日常生活的角度来研究消费方式——能源利用——碳排放之间的逻辑关系,将成为今后气候变化与低碳社会研究领域的一个热点。

关键词:居民消费;能源消耗;碳排放中图分类号: F016 文献标志码: A 文章编号:16720539(2014)01004807世界气象组织发布的《2007年温室气体公报》指出,在过去10年中,二氧化碳对全球变暖的贡献高达87%[1]。

从目前对二氧化碳排放监测的成果来看,来自化石燃料燃烧排放的碳排放是最主要的、结果可信度高、最具代表性的温室气体来源,是目前全球进行温室气体评估的最主要对象[2]。

居民消费对能源消耗与碳排放影响的相关问题目前已成为国内外学术界和政府等部门关注的焦点。

长期以来,碳排放问题的相关研究主要集中于工业生产层面。

但消费与生产是紧密联系在一起的,它在很大程度上影响着国民经济各部门的产品或服务产生,甚至影响着一些经济部门的产出水平。

居民家庭消费是最终消费中的一个主要组成部分。

因此,在一个开放的消费取向的经济模式中,一种以消费为基础的核算框架更适合计算能源和碳排放之间的关系[3]。

从上个世纪七、八十年代以来,一些学者就开始关注居民消费行为对能源利用及碳排放的影响。

自1992年巴西里约热内卢召开可持续发展地球峰会以来,居民的可持续消费问题更得到了学术界的广泛关注。

本文试图对国内学术界相关研究现状做些梳理,介绍该方向目前的研究状况,并展望未来的研究前景,以期对今后开展该方面的研究有所启示。

中国居民最终需求的碳排放测算

中国居民最终需求的碳排放测算

第28卷第7期2011年7月统计研究Statistical ResearchVol.28,No.7Jul.2011[11]Ruggiero,J.,Non-discretionary inputs in data envelopment analysis [J].European Journal of Operational Research1998,2(111):461-469.[12]Hu Jin-Li,Her-Jiun Sheu and Shih-Fang Lo,2005,Under the Shadowof Asian Brown Clouds:Unbalanced Regional Productivities in China and Environmental Concerns[J].,International Journal of Sustainable Development&World Ecology,2005(1):2429-442.[13]Tucker M.Carbon dioxide emissions and global GDP[J].Ecological Economics,1995(15):215-223.[14]Bongaarts.Population growth and global warming.Population and Development Review.37:1992(37):289-319.[15]Grossman GM,Krueger AB.Environmental impacts of the NorthAmerican Free Trade Agreement[R].National Bureau ofEconomie Research Working paper,1991,No.W3914.[16]魏巍贤,杨芳.技术进步对中国二氧化碳排放的影响[J].统计研究,2010(7):36-44.作者简介李涛,男,1980年生,河南南阳人,重庆大学经济与工商管理学院博士研究生。

中国碳排放分析

中国碳排放分析

中国碳排放分析据国际能源机构统计,中国取代美国成为世界第一大温室气体排放国,就此西方国家经常借气候变化“说事儿”,对我国经济发展施加压力。

不过,我们也认识到碳减排是迟早的事,我国需及早着手发展低碳经济,从而避免陷入经济发展的恶性循环。

为此,需要对我国的碳排放现状以及未来趋势有个大致判断。

1、碳排放轨迹中国统计机构对碳排放没有专门的统计数据,已有的文献数据一般来源于以下四类:一是美国能源部二氧化碳信息分析中心(简称CDIAC)公布的年度数据;二是美国能源情报署(简称EIA)公布的年度数据;三是国际能源总署(简称IEA)公布的数据;四是根据IPCC指导目录和其他方法测算得到的数据。

通过对比,不同的数据来源从统计角度看不存在显著性差异,基于此我们采用如下公式对中国碳排放总量进行估算:c=∑m i×δi(1)式(1)中C为碳排放量;m i为中国一次能源的消费标准量;δi为i类能源的碳排放系数。

不同机构计算碳排放量时,确定能源消耗过程中的碳排放系数不完全相同,但差别并不大,收集到的不同文献的各类能源碳排放系数(表),然后取简单算术平均值为相应能源种类的碳排放系数,据此可以得出碳排放情况。

表1 各类能源的碳排放系数2、碳排放特征经济发展一般是随着时间的变动而发生变化,时间体现了阶段性,所以根据碳排放总量及其增长率情况和碳排放强度可以观察我国碳排放变动的阶段性特征。

碳排放总量在1978-1996年为迅速增加阶段,1996-2000年为平稳阶段,2000-2012年为急速增加阶段。

1990年以来,碳排放增长率的变化轨迹是,1992年达到高点,增长为14.2%,之后增速出现持续下降,1999年为阶段性低点,增速为7.6%,从2000年起,增速再度回升,到2007年达到高点,为14.1%,之后回落为平稳增长,但2010年出现了反弹。

从碳排放强度(指每单位国内生产总值所带来的碳排放量)看,中国碳排放强度在1980-2011年之间基本呈现逐年下降趋势,在1980-1996年之间下降趋势较为明显,1997-2012年尽管总体趋势下降,但下降趋势不是非常显著,其中2003年出现了反弹,2003—2007年的水平均高于2002年。

碳中和,新全球博弈刚刚开始

碳中和,新全球博弈刚刚开始

碳中和,新全球博弈刚刚开始作者:暂无来源:《环境与生活》 2021年第6期王文(中国人民大学重阳金融研究院执行院长、中国金融学会绿色金融专业委员会秘书长)碳中和,俨然已成为当下国际社会最热门的话题。

2021年4月22日全球气候峰会,一些国家更是纷纷就碳减排许下重诺。

比如,美国在做出2050年实现碳中和目标承诺和2万亿美元涉及气候变化与能源转型的新基建计划基础上,再次承诺2030年温室气体相比于2005年降低50% 至52% ;日本提出2030年碳排放相比于2013年降低46%(此前是26%);加拿大则将2030年减排力度比此前设定目标再提升10% 至15% ;英国更是激进地计划将在2035年之前减少78% 的碳排放量并实现碳中和(比此前目标提前15年)……这些国家的减排新目标,只有宣示却没有切实有效的减排路径,让人怀疑是否为“空头支票”。

但可以确定的是,围绕碳中和的新一轮全球博弈开始了。

与碳中和相关的四大全球新博弈当下,约130个国家都做出在21世纪中叶或之前实现碳中和的重大发展战略承诺,试图通过植树造林、节能减排、能源转型等各种方式抵消目前被视为引起全球气候变暖的首要因素二氧化碳的排放。

这是难得的全球共识,但问题在于,共识兑现的路径怎样?减排背后的矛盾怎么解决?再出现像特朗普那样退出“巴黎协议”的重大变数怎么办?如何注资?谁来注资?通过怎样的规则、技术、标准来实现?这些问题都将涉及未来残酷且激烈的国际政治博弈。

大体来讲,碳中和将至少面临四大全球新博弈:一是标准之争。

为实现碳中和的目标,各国纷纷进入应对气候变化和发展低碳经济的快车道,但国际社会对新兴绿色低碳产业的行业认定、标准制定、规则约定、市场准入门槛等都缺乏共识,有的分歧还相当大。

比如,中美在绿色项目与企业的信息披露机制方面就难以统一;中国发行的贴标绿色债券,只有约10% 符合国际气候债券倡议组织标准,等等。

可以肯定的是,未来各类低碳标准,将面临相当严峻的国际谈判。

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究

中国城乡居民生活消费碳排放变化的比较研究范建双;周琳【摘要】基于碳排放系数法估算了1997~2015年中国城镇、农村和整体(包含城镇和农村)居民生活消费引起的直接碳排放量,进一步采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的地区差距及分布动态进行实证研究.同时,采用乘积式对数平均迪式指数模型(M-LMDI)分析了直接能源消费强度、居民人均消费水平和单位能源碳排放强度3大因素对居民消费碳排放变化的影响,并重点考察了各省份相关变量对生活消费碳排放影响的城乡差异.结果表明:(1)中国城镇和农村居民人均生活消费碳排放量在研究期内呈现逐年递增的趋势,在空间上均存在显著非均衡特征.(2)中国居民人均生活消费碳排放的地区总差异呈现波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到201 5年的0.244.1997~1999年城镇和农村居民生活消费碳排放的组间差距是城乡差距的主要来源,其贡献率超过50%.2000年后组内差距成为城乡差距的主要来源,其贡献率均大于40%并超过了组间差距.(3)城镇和农村居民人均生活消费碳排放均在增加,地区差异均在扩大.(4)对全国居民生活消费碳排放变动贡献最大的省区是内蒙古,累计贡献值达0.1005.贡献最小的省区是云南,累计贡献值为0.0125.(5)农村的能源消费强度和人均消费水平的贡献程度在研究期内均大于城镇,单位能源碳排放强度在两个地区的贡献水平表现出了波动性.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2018(038)011【总页数】15页(P4369-4383)【关键词】城镇居民;农村居民;生活消费;碳排放;Dagum基尼系数;LMDI【作者】范建双;周琳【作者单位】浙江工业大学经贸管理学院,浙江杭州310023;浙江工业大学技术创新与企业国际化研究中心,浙江杭州310023;浙江工业大学经贸管理学院,浙江杭州310023;浙江工业大学技术创新与企业国际化研究中心,浙江杭州310023【正文语种】中文【中图分类】X24随着科技进步和城镇化进程的加速,人们的生产和生活方式发生了改变,能源消耗结构也发生改变,消耗数量不断增加,给全球碳减排带来了巨大压力.随着家庭能源需求的不断上升,人们开始意识到居民生活消费所引起的直接和间接碳排放,已经或者即将成为新的碳排放增长点.在一些城镇化水平较高的发达国家,家庭能源消费已经超过工业部门,成为重要的碳源[1].随着中国刺激消费和拉动内需政策的进一步实施,我国未来居民消费模式变化引起的能源消耗数量和结构变化必将对碳排放产生越来越重要的影响[2].同时,城镇和农村作为承载人类生活和生产的两种不同空间载体,二者之间在诸多方面存在较大差异.而作为在城镇和农村从事生产和生活的主体,居民的消费行为和消费方式也截然不同,从而导致能源消耗结构和数量存在较大差异.随着城镇化进程的加速,不断有农村居民向城镇转移和集聚,这在导致能源消耗结构和数量发生变化的同时,也引起了碳排放的变化.中国的城镇化率已经由1978年的17.92%增加到2015年的56.10%,期间增长了3倍多.城镇人口增加的同时农村人口在不断减少,相应的城镇居民和农村居民生活消费也发生了巨大变化,势必导致生活消费碳排放发生重要变化.同时考虑到我国不同区域之间的经济发展水平差异较大,碳排放与区域经济发展之间存在长期均衡关系[3].因此,从城乡差异的视角考察居民消费碳排放的规模和结构特征,并基于历史数据测算各省区相关变量与全国城乡居民消费碳排放之间的数量关系,并对城乡差异进行比较,对于综合权衡城乡和区域间的碳减排目标具有重要的现实意义.由于发达国家基本完成了城镇化建设,家庭部门是仅次于工业部门的第二大能源消耗主体.因此,早期对于居民消费碳排放的研究更多集中在这些发达经济体,如美国[4]、英国[5]、丹麦[6-7]、西班牙[8]和希腊[9].这些文献均认为不同的家庭消费模式和消费水平均会对其碳排放产生影响.近年来,针对中国居民生活消费碳排放的相关研究逐渐增多.目前相关的研究主要集中在以下四个方面:一是将城镇和农村作为整体进行研究.如冯蕊等[10]、查建平等[11]、顾鹏等[12]采用碳排放系数法分别估算了天津市和全国城乡整体居民生活消费碳排放量.在对居民生活消费碳排放进行测度的基础上,有学者开始关注其驱动机制,如Feng等[13]采用灰关联方法检验了中国城乡整体居民消费对碳排放的影响.李艳梅等[1]采用面板数据模型重点考察了城镇化对家庭直接和间接碳排放的影响,并考虑了省际间的区域差异.更多的学者采用因素分解方法对城乡整体居民生活消费碳排放的驱动因素进行分析,主要采用指数分解模型[14-17]和结构分解模型 [18-20]两类方法.二是重点关注城镇居民生活消费碳排放.如张艳等[21]测算了我国287个地级市的城市居民消费碳排放及其空间分布,并探索其影响因素.万文玉等[2]对我国各省城市居民生活消费碳排放的时空演变特征进行分析,并利用面板数据模型分析了影响城市居民生活能源碳排放的主要因素.三是将研究视角聚焦到农村地区.如田宜水等 [22]则采用LEAP模型对2020年中国农村居民生活用能需求和碳排放情况进行了情景模拟.Chen等 [23]对中国农村居民消费的可再生能源产生的碳排放进行了测算.Wu等[24]采用问卷调查和多元线性回归方法对丽江农村居民生活消费碳排放的驱动因素进行了研究.四是对城乡差异进行比较.如李艳梅等[25]发现,城镇的户均直接能源消费和碳排放一直高于农村,但差距正在缩小,原因在于城镇直接能源消费强度下降、直接能源消费结构优化、家庭规模缩小所产生的节能减排效应逐步增大,抵消了人均消费水平提高所产生的增能增排效应.彭水军等[26]采用投入产出和结构分解方法进行研究,发现居民消费碳排放绝大部分都来自城镇居民的消费活动.除了城乡之间碳排放量的差异,进一步的有学者开始关注城乡间碳排放驱动因素的差异.如Zha等[27]通过对比研究,发现人口效应是城镇居民消费碳排放的主要促增因素,但却是农村居民消费碳排放的主要促减因素.张馨等[28]通过比较分析发现,在不考虑其他因素的前提下,农村居民转化为城镇居民会导致碳排放量的增加.这种变化反映了城乡居民生活水平的差异,发展趋势上表现为居民的消费行为由生存型向发展型转变.张友国[29]发现人口规模差异和人均消费水平差异是缩小城乡居民碳排放差异的重要因素.Zhang[30]进一步发现城镇间接生活消费碳排放的增加源于消费支出的增长,而农村地区的增长不显著.城镇直接生活消费碳排放的下降源于能源结构的变化,而农村地区的下降不显著.上述研究对中国城镇和农村居民生活消费碳排放进行了系统的测算、比较和驱动因素分析,并得出了有价值的结论.但是仍然存在两点不足:一是对中国城乡差异的比较研究均是以全国层面数据为研究样本,目前还缺乏基于省域层面的城乡比较;二是对城镇、农村居民生活消费碳排放的因素分解过程中未考虑分省贡献. 因此,本文基于中国30个省区1997~2015年的面板数据,采用Dagum基尼系数和Kernel密度函数估计方法对中国城镇和农村居民生活消费碳排放的空间差距及分布动态进行实证测度,将有助于我们掌握生活消费碳排放城乡差距的大小和演进趋势.并且进一步系统识别各省区相关变量对中国城镇、农村和整体居民生活消费直接碳排放的影响机制,并对三者之间的差异进行比较分析,这是现有文献鲜有涉及的.本研究发现中国居民人均生活消费碳排放的城乡差距总体上呈现下降趋势,但是农村居民人均生活消费碳排放的增长率要远高于城镇.该研究发现不仅是对现有文献的有益补充,而且能够更好的为环境政策制定和实施提供借鉴和参考.居民生活消费引起的碳排放包括直接碳排放和间接碳排放两部分.本文仅分析居民生活消费直接碳排放,并根据《中国能源统计年鉴》地区能源平衡表中城镇、农村和整体生活消费的20种能源消费量进行计算.由于20种能源包括了原煤、洗精煤、其他洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、天然气、其他石油制品、其他焦化产品和其他能源18种化石能源以及电力、热力的二次能源消费两部分.因此,借鉴已有文献的思路,本文采用如下公式对城镇和农村居民生活消费碳排放量进行测算:式中:Ck表示第k省区的城镇/农村/整体居民生活直接消费碳排放总量;Cjk表示第k省区的城镇/农村/整体第j种化石能源消费碳排放量;j=1,2,…,18 指18类化石能源类型;Cek和Chk分别表示第k省区的城镇/农村/整体居民生活电力和热力的二次能源消费产生的碳排放量;Ejk表示第k省区的城镇/农村/整体居民生活第j类化石能源终端消耗量;Ojk表示第j类化石能源的碳氧化率;CFjk表示第j类化石能源的碳排放因子;LCVjk表示第j类化石能源的平均低位热值;Eek表示第k省区的城镇/农村/整体居民生活电力消费量;Ehk表示热力消费量;δek表示第k省区电力消费的碳排放系数;δhk表示第k省区热力消费的碳排放系数.1.2.1 Dagum基尼系数及其分解方法在对城镇和农村居民生活直接消费碳排放量进行有效测度的基础上,本文进一步采用Dagum 基尼系数来分析城镇和农村之间以及地区之间的差距.不同于传统的基尼系数,Dagum基尼系数不仅能够有效识别地区间差距的来源,而且能够描述子样本的分布情况,并有效解释子样本之间交叉项的问题[31].Dagum基尼系数[30]的表达式如下:式中:G为基尼系数,表示总体差距;表示基尼系数总的平均差;yji (yhr) 是j(h) 地区内任意一个省份的居民人均生活直接消费碳排放量;表示全国城乡居民人均生活直接消费碳排放量的平均值;n表示全部省份的数量;k表示地区个数;nj(nh)表示j(h)地区内省份的个数.在进行基尼系数分解的过程中,首先要根据地区内居民人均生活直接消费碳排放量的均值进行排序,形式如下:按照Dagum基尼系数的分解方法,可以将基尼系数分解为3个部分:地区内差距的贡献(Gw)、地区间差距的贡献(Gnb)和超变密度的贡献(Gt).其中,超变密度是划分子样本时交叉项对总体差距(G)的影响,四者之间关系为:G= Gw+ Gnb+ Gt.各部分的计算公式如下:式中:pj=nj/n表示地区份额;表示j地区碳排放份额,j=1,2…,k;Gjj表示j地区的基尼系数;表示j地区的基尼系数平均差;Gjh表示j、h地区的地区间基尼系数;表示j、h 地区间的基尼系数平均差.Djh表示j和h地区间居民人均生活直接消费碳排放量的相对影响,其定义如公式(9)所示,根据Dagum[32]引理1和引理2可知,根据引理3可知=djh+pjh,因此Gnb、Gt也可表示为:根据以上方法,测算和分解了全国30个省区之间以及城镇和农村之间1997~2015年居民人均生活直接消费碳排放量空间分布的基尼系数并进行了地区分解.1.2.2 Kernel密度估计本文进一步将各省份的居民人均生活直接消费碳排放量的空间特征引入到时间坐标轴上进行动态评价,并采用Kernel密度估计来分析时间特征.Kernel密度估计方法能够对全国居民人均生活直接消费碳排放量的整体空间差异进行分析,并且通过观测核密度函数曲线峰值和宽度的变化,能够对全国、城镇和农村居民人均生活直接消费碳排放量的总体差异的分阶段动态变化进行可视化表达.假设随机变量X的密度函数为f(x) ,则在点x的概率密度可以由下式进行估计:式中:N为观测值的数量;h表示窗宽, , ;K(·)是核密度函数,它是一种加权函数或平滑转换函数;Xi为独立同分布的观测值,x为均值.本文采用高斯核函数进行估计,其表达式为:结合核密度函数图,就可以对居民人均生活直接消费碳排放量的取值在不同观察期的变化进行有效判断,进而刻画其动态特征.目前对碳排放进行因素分解的指数分解方法主要有算术平均 Divisia 指数分解法(AMDI)和对数平均 Divisia指数分解法(LMDI).AMDI 取两个端点值的算术平均数为权数,简单易行,但分解结果存在残差.LMDI方法分解无残差,对零值与负值数据能进行有效的技术处理,并且对于乘法和加法的分解结果具有总和一致性的优点.同时,考虑到加法模型更适合排放数量指标,而乘法模型更适合排放效率指标(如碳排放强度、人均碳排放量等).由于本文采用居民人均生活消费碳排放量(以下简称CP)作为分解指标,即排放效率指标,因此采用乘积式LMDI(M-LMDI)方法进行分析,首先将中国城镇、农村和整体CP分解为30个省区3个变量的乘积之和的形式:式中:CP(t)表示全国城镇/农村/整体居民t时期的人均生活直接消费碳排放量;C(t)和Ck(t)分别表示全国和第k省区城镇/农村/整体居民生活直接消费碳排放总量;p(t)和Pk(t)分别表示全国和第k省区城镇/农村/整体人口数量;k=1,2,…,30指30个省区;Ek(t)表示第k省区城镇/农村/整体居民生活直接能源消费总量;Tk(t)表示第k省区城镇/农村/整体居民生活消费支出总额.式(14)可以进一步表达为:式中:CEk(t)=Ck(t)/Ek(t)表示单位能源碳排放强度; ETk(t)=Ek(t)/Tk(t)表示能源直接消费强度,即单位消费支出的直接生活能源消费量;TPk(t)=Tk(t)/ Pk(t)表示人均消费支出,表征人均消费水平.根据M-LMDI方法对式(3)进一步分解,则可以得到相邻2个时段(t期~t+1期)居民人均生活直接消费碳排放量的变化可以表达为:用来表示全国城镇/农村/整体CP值从t时期到t+1时期的变动情况,并且分解为30个省区的3种因素变动的加权平均值之和.是权重函数在时刻的函数值.本文采用Sato-Vartia 指数来测度,即:可以运用下列的对数平均函数求取:基于上述理论模型,本文选取中国30个省区1997~2015年的面板数据为研究样本.主要搜集4组数据:30个省区城镇、农村和整体的居民生活直接能源消费数据、生活消费支出数据、人口数据和居民生活直接消费碳排放数据.其中,城镇、农村和整体的居民生活能源消费数据来源于1998~2016年《中国能源统计年鉴》中各省区的地区能源平衡表.平衡表中的20类能源的统计单位不统一,本文按照《中国能源统计年鉴》2016中所附的各类能源的折标准煤参考系数将20类能源的单位统一转化成万t标准煤;城镇、农村和整体人口数据来源于1998~2016年《中国统计年鉴》;城镇、农村和整体居民生活消费支出总额数据来源于1998~2016年《中国统计年鉴》,由于年鉴中仅公布了各省区城镇和农村的人均生活消费支出数据,本文结合该数据和人口数据推算出城镇和农村地区的居民生活消费支出总额数据,二者加总后得到整体居民生活消费支出总额数据,并进一步将数据以1997年为基期进行了平减.平减采用的国内生产总值价格指数来自历年《中国统计年鉴》;城镇、农村和整体居民生活直接消费碳排放数据采用碳排放系数法进行间接测算(具体测算过程参见1.1节);18种化石能源的碳排放系数来自IPCC;各省电力的碳排放系数来自于《关于公布2009年中国区域电网基准线排放因子的公告》;热力的碳排放系数参考了李艳梅等[1]的数据.1997~2015年期间中国城乡CP值均呈现逐年递增的趋势,且城镇CP值明显高于农村,为了进一步分析地区差异,本文利用ArcGIS的自然点断法绘制了1997年、2015年中国城镇和农村CP值变化的空间分布图,如图1所示,城镇和农村CP值在空间上均存在显著非均衡特征.1997年城镇CP值东部和西部差异较大,中部地区较为集聚,山东、江苏、安徽、湖南和贵州一带城镇CP值最低;2015年北部地区城镇CP值增加较快,呈现向东北地区集聚的趋势,各碳排放水平的集聚区域明显,总体看来东北和西部地区大于中部地区和东部地区.1997年中部地区农村CP值较高且较为集聚,东部地区相对最低;2015年农村CP值逐渐呈现出较大的东西集聚差异,东部地区农村CP值明显高于北部地区,并呈现向东南地区集聚的趋势.2.2.1 城镇和农村居民两组人群之间差距及其来源分解根据Dagum基尼系数分解方法,对城镇和农村CP进行测算和分解,结果如表1所示.1997~2015年期间中国整体CP的城乡差距总体上呈现波动下降趋势,具体而言,1998~2005年城乡差距缩小速度较快,2006~2011年城乡差距缩小速度较为缓慢, 2012年以后城乡差距缩小速度又开始加快,2015年达到最小值0.235.从组内差距(指城镇或者农村居民人群内部区域之间的差距)来看,研究期间内城镇居民组内差距变动呈现波动状态, 1998~2004年呈现“U”型态势,2005年之后呈现出缓慢的增长趋势.农村地区组内差距在1997~2015年呈现逐年缩小的发展态势.相比较而言, 1997~2011年农村地区的组内差距总是大于城镇地区,2012年以后则出现了反转,城镇地区组内差距大于农村地区.从组间差距(指城镇居民和农村居民两组人群之间的差距)来看,1997~2015年其变动趋势与总体差距类似,均呈现波动下降趋势,CP差距在缩小.从两组人群差距的来源看,1997~2015年CP的组内差距和超变密度的贡献率呈现上升趋势,而组间差距的贡献率则呈现下降趋势.具体来说,1997~ 1999年期间,城镇和农村CP的组间差距贡献率最大,是城乡差距的主要来源;2000年后,组内差距的贡献率超过了组间差距,成为城乡差距的主要来源.从基尼系数分解结果来看(图2),1997~2015年组内差距呈现轻微波动状态,总体有轻微的下降趋势,从1997年的0.139下降到2015年的0.117,说明研究期内的组内差距变动不明显;组间差距呈现波动下降趋势,从1997年的0.202下降到2015年的0.064,这说明组间差距对城镇与农村CP差距的影响在逐渐变弱,并且以2002年为分界线,之前年份组间差距为总体差距的主导因素,而之后年份主导因素则变为组内差距;超变密度在研究期内呈现出波动上升的发展态势,从1997年的0.038上升到2015年的0.062.除了2011和2013年之外,其取值始终低于组内差距和组间差距,不难得出,组内差距和组间差距的交互作用使得总体差距呈现出波动下降的趋势,从1997年的0.379下降到2015年的0.244.即组内差距和组间差距的同时下降是导致总体差距下降的主要原因.即城镇和农村之间的总体CP差距呈现出缩小的发展态势,这与李艳梅等[23]的研究结论保持一致.但是城乡差距缩小的原因并不在于城镇地区CP值的下降,而是农村CP值的增长速度远高于城镇地区导致的. 2.2.2 地区差距及其来源分解本文进一步依次对全国整体、城镇和农村CP的地区差异分别按东部、中部和西部地区进行测算和分解,其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆、广西、内蒙古.结果如表2、表3和表4所示.从表2可知,东部地区的地区内差距最大(均值0.257),其次是西部地区(均值0.253),中部的地区内差距最小(均值0.206);东部和中部地区整体CP值的地区间差距最大(均值0.276),其次是东部和西部地区(均值0.275),中部和西部的地区间差距最小(均值0.248).从发展趋势来看,东部地区的地区内差距呈现出明显的下降趋势,从1997年的0.308下降到2015年的0.164,说明东部地区内部的各省区之间的差距在不断缩小;中部地区的地区内差距在研究期内表现出了波动状态,但是波动幅度不大,基本稳定在0.2左右波动,并呈现轻微的下降趋势,从1997年的0.202下降到2015年的0.179,这说明中部地区内部各省区之间的差距变化不大;西部地区的地区内差距同样呈现出了波动中下降的发展趋势,但是波动的幅度要明显高于中部地区,从1997年的0.262下降到2015年的0.224.从中国城乡整体东部、中部和西部地区差距的来源和贡献率来看,研究期内超变密度的贡献率取值均最高,研究期内保持在40%左右波动,说明CP的地区内差距和地区间差距的交互作用是总体差距的主要来源;贡献率次之的是地区内差距,研究期内维持在30%以上的区间内小幅波动;贡献率最低的是地区间差距,并且在研究期内呈现出剧烈波动,总体上呈现出一定的上升趋势.表3展示的是城镇CP的基尼系数及其分解结果.从基尼系数可知,西部地区城镇CP 的地区内差距最大(均值0.269),其次是东部地区(均值0.254),中部的地区内差距最小(均值0.222);东部地区和西部地区城镇CP的地区间差距最大(均值0.279),其次是中部地区和西部地区(均值0.270),东部和中部的地区间差距最小(均值0.262).从发展趋势来看,中部地区和西部地区城镇CP的地区内差距在研究期内呈现出波动中上升的发展态势,分别从1997年的0.135和0.200上升到2015年的0.260和0.279;东部地区则呈现出波动中下降的发展态势,从1997年的0.241下降到2015年的0.208;三大区域城镇CP的地区间差距均表现出波动中上升的发展趋势.从城镇CP地区差距的来源和贡献率来看,除了2004年以外,研究期内超变密度的贡献率取值均最高,并在2007年达到最高值(63.06%),并在研究期内呈现出波动上升的发展态势,这说明超变密度是总体差距的主要来源;贡献率次之的是地区内差距,其取值在研究期内始终保持在30%以上,波动幅度较低,基本维持在32%~34%的区间内波动;贡献率最低的是地区间差距,在研究期内波动剧烈,2007年的最低值(3.16%)和2004年的最高值(33.90%)之间差距较大,并且从时间趋势上呈现出了明显的波动下降态势.表4展示的是农村CP的基尼系数及其分解结果.从基尼系数可知,东部地区农村CP 的地区内差距最大(均值0.340),其次是西部地区(均值0.251),中部的地区内差距最小(均值0.224);东部地区和中部地区农村CP地区间差距最大(均值0.399),其次是东部地区和西部地区(均值0.369),中部地区和西部地区的地区间差距最小(均值0.263).从发展趋势来看,东部、中部和西部地区农村CP的地区内差距均呈现出了波动降的态势,分别从1997年的0.511、0.352和0.299下降到2015年的0.172、0.092和0.133;从地区间差距来看,东部与中部、东部与西部、中部与西部在研究期内均呈现下降趋势,分别从1997年的0.509、0.447和0.366下降到2015年的0.258、0.283和0.119,降幅明显,说明中国农村CP的地区间差距有明显的缩小.从中国农村东部、中部和西部地区差距的来源和贡献率来看,研究期内地区间差距的贡献率最高(均值为45.81%),说明地区间差距是总体差距的主要来源;贡献率次之。

中国与美国CPI指数分析

中国与美国CPI指数分析

目前,国内的CPI指数统一执行国家统计局规定的“八大类”体系,即指数的构成包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类,每个大类中又包含若干个具体项目,总共有300多项。

其构成权重分别是食品34%;娱乐教育文化用品及服务14%;居住13%;交通通讯10%;医疗保健个人用品10%;衣着9%;家庭设备及维修服务6%;烟酒及用品4%。

在此,我们再来看看美国的CPI指数的分类与权重构成。

美国的CPI是指包括200多种各式各样的商品和服务价格的平均变化值。

而这些商品与服务又分为8个主要类别及不同的权重。

如住宅(42.1%)、食品和饮料(15.4%)、交通运输(16.9%)、医疗(6.1%)、服装(4.0%)、娱乐(5.8%)、教育和交流(5.9%)、其他商品和服务(3.8%)。

影响中国CPI指数的三大原因粮食价格不会大跌根据国家统计局数字,CPI(消费价格指数)增长在2004年呈现了一个向上的半抛物线走势。

从元月份的2.4%,在2月份轻微回落0.3个百分点,然后一路上扬,在7月和8月达到5.3%的最高点。

由于投资的快速增长,从4月份中国政府开始了一轮宏观调控。

受时滞效应影响,CPI 数据并没有立即回落。

高盛亚洲证券首席经济学家梁红女士此前曾预计,到10月份,CPI 数据可能达到最高点。

与粮食产品密切相关的还有油料和肉制品。

1-8月份,食用油和油料价格上涨22%到26%之间,8月与上月相比,则互有涨跌,总体稳定。

肉制品1-8月上涨非常不均衡,猪肉价格上涨35%,牛肉和羊肉上涨只有9%和5%。

但受粮食成本上涨的推动,8月份猪肉价格比上月上涨3.9%,鸡蛋则飙升7.6%。

能源成为新的推动力“能源价格的上涨将为中国经济发展前景带来新的变数。

”亚洲开发银行驻中国首席代表克鲁斯·莫利先生认为。

2003年,中国对石油的需求量同比增长了9%,而2004年1-6月份,石油需求又劲增20.6%。

国内外碳排放研究综述_谢守红

国内外碳排放研究综述_谢守红

第37卷第4期2014年7月Vol.37No.4July 2014国内外碳排放研究综述谢守红,王利霞,邵珠龙(江南大学商学院,江苏无锡214122)摘要:从碳排放的测算和分解方法、碳排放影响因素、分行业碳排放和碳减排对策等方面,对国内外相关文献进行梳理和分析。

目前,国内外碳排放的测算和分解方法呈多样化发展,由于测算方法的不同、碳排放系数的标准不统一,使得碳排放测算结果不一致,影响了其实用价值。

关于碳排放的影响因素,主要包括经济增长、人口因素、产业结构、能源结构和效率、国际贸易、外商直接投资等。

在分行业的碳排放研究方面,早期的研究主要集中于工业行业,然后扩展到农业、交通运输业、建筑业、居民消费等领域。

关于碳减排的对策,主要包括制定低碳发展的法律体系、积极发展清洁能源、大力开发低碳技术、为低碳发展提供资金和政策支持等方面。

关键词:碳排放;低碳经济;综述中图分类号:X196文献标识码:A文章编号:1000-6060(2014)04-0720-11(720~730)在经济发展过程中,人类向大气中排放大量CO 2等温室气体,导致了全球气候变暖。

全球气候变暖将产生一系列的气候变化和气候异常问题,在全球范围产生显著而深刻的影响[1]。

气候变暖给生态安全、粮食安全、水资源安全等造成了巨大压力,严重影响到人类社会经济的发展。

在此背景下,低碳经济发展模式得到世界各国的重视。

2003年英国的《能源白皮书》首次提出低碳经济概念,此后低碳经济被赋予了不同含义,但其主旨都是指基于低能耗、低排放、低污染的绿色生态经济。

改革开放以来,中国经济一直保持高速增长态势,但这种以高投入、高排放为特征的粗放型发展模式带来了严重的环境问题。

中国已成为世界最大的碳排放国家之一,如何控制碳排放增速和降低碳排放强度已成为我国亟需解决的重大课题。

自从低碳经济概念提出以后,国内外学术界纷纷开展对低碳经济的研究,其中关于碳排放的研究成为焦点,研究成果不断涌现,研究内容主要包括碳排放的测算和分解方法、碳排放影响因素、分行业的碳排放研究和碳减排策略研究等。

中国居民食物链现状及对碳足迹排放的影响

中国居民食物链现状及对碳足迹排放的影响

(引自中国居民膳食营养调查报告、CHNS、中国统计年鉴)
1、中国食品生产、消费、损失基本情况
1.5食品生产基本情况
(郑亚楠等,2019)
(汪晓银等,2004)
由图可知:中国的粮食生产呈现逐年上升的趋势,最新的数据显示:2017年粮食总产量已 经达到了66161万吨,玉米的产量大幅度提升,成为了饲料生产的主力作物,而薯类有所下 降,水果和蔬菜及其红肉的产量也有所增加,人们的物质生活更加丰富。(引自中国统计 年鉴)
(Abhishek Chaudhary 等,2019)
5、相关情景分析及其预测
5.1全球的碳排放情景分析——不同饮食方式的影响程度
利用LCA排放数据,该图计算了2009年全球平均饮食中食物 生产的年人均温室气体排放量,用于预计2050年的全球平均 收入依赖关系。 刚才讨论了植物性源和动物性源的碳排放情况,从该图可以明显看到如果按照当前的食物组消 费情况发展,到2050年,碳足迹会明显增加,但是按照地中海饮食、海鲜素食主义、素食主义 进行消费,碳足迹都会有所降低,且依次降低,素食主义的碳足迹最低。侧面说明了动物源食 物深刻地影响了碳足迹。
1、中国食品生产、消费、损失基本情况
1.6食品消费变化趋势
粮谷类消费呈现下降的趋势,肉蛋、禽鱼虾消费呈现上升趋势,蔬菜消 费平稳,水果消费有所上升,奶制品消费呈现上升趋势,豆类、食用油 消费较为平稳。
(引自中国居民膳食营养调查报告、CHNS、中国统计年鉴)
1、中国食品生产、消费、损失基本情况
1.7 2012年全国城市不同性别及年龄组成饮食摄入情况
(David Tilman等,2015)
5、相关情景分析及其预测
5.1中国的碳排放情景分析——不同性别食用推荐饮食的碳足迹影响

简谈中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

简谈中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

简谈中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析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。

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。

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、xxxx等系统性分析方法。

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10a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。

1数据来源研究区为中国的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。

2研究方法2.1城镇居民碳排放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;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,居住项不含电和燃料消费部分。

2.2结构分解分析法结构分解分析(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。

中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究

中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究

中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究张馨;牛叔文;赵春升;胡莉莉【摘要】中国处于工业化快速发展阶段,能源消费和碳排放的增加是不可避免的.本文将居民家庭的能源消费分为直接和间接两部分,通过生活方式分析法测算了中国居民家庭的间接能源消费以及相应的碳排放量,研究了城乡居民家庭两部分能源消费的结构和变化趋势以及相对应的碳排放.结果表明:从2000年到2007年,城镇居民家庭的直接能耗和间接能耗都呈上升趋势,农村居民家庭的直接能耗逐年增加而间接能耗下降.在不考虑其他因素的前提下,一个农村居民转变为城市居民,将会增加能源消费量1085.26千克标煤.城镇和农村居民家庭的直接和间接能源消费结构反映了城乡居民生活水平的差异,从能源消费的变动趋势可以看出人们的消费行为逐渐由生存型消费转为发展型消费.家庭能源消费产生的碳排放总量也在逐年增长,2007年城镇居民家庭的直接能耗和间接能耗产生的碳排放量分别达到8535.04万吨和56678.76万吨,农村分别为6883.41万吨和8117.94万吨.在这种形式下,应当引导居民逐步向低碳的生活模式发展.【期刊名称】《中国软科学》【年(卷),期】2011(000)009【总页数】11页(P65-75)【关键词】居民家庭;直接能源消费;间接能源消费;碳排放【作者】张馨;牛叔文;赵春升;胡莉莉【作者单位】兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州730000;兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】F061.3一、引言全球气候变化成为当今最紧迫的环境问题,中国作为能源消费大国和温室气体排放大国,面临着越来越大的国际减排压力。

如何实现发展与节能减排的双赢关系到我国可持续发展的大局[1]。

我国正处于工业化和城市化的中期阶段,居民消费水平不断提高,消费结构日益升级,对能源的需求不断增强。

我国消费结构变化对碳排放影响的区域差异分析

我国消费结构变化对碳排放影响的区域差异分析

我国消费结构变化对碳排放影响的区域差异分析摘要:随着经济的快速发展,我国居民收入与消费水平不断提高。

本文主要介绍了消费结构是什么,我国进几年来的消费结构变化趋势。

由于受到地域的差异,消费结构也不同,对排放的影响产生变化。

分析碳排放的来源以及国民消费对其产生的影响。

通过收集东部、中部、西部的碳排放数据,研究分析碳排放与消费结构之间的关系。

(摘要主要包括论文的研究内容、方法和主要结论)关键词:消费结构,恩格尔系数,碳排放, 区域差异China's consumption structure change analysis of regionaldifferences in the effect of carbon emissionsAbstract: With the rapid development of economy, our country residents income and consumption level enhances unceasingly. What is this article mainly introduced the structure of consumption, consumption structure change tendency in our country in few years. Due to geographical differences, the consumption structure is different also, the impact on the emissions produced change. Analyzing the source of carbon emissions and the influence on its national consumption. By collecting the eastern, central and western carbon emissions data, research analysis of the relationship between carbon emissions and consumption structure.Key words:the consumption structure, the engel's coefficient, carbon, carbon dioxide, the regional difference1.引言改革开放以来,随着经济社会的逐步转型,我国居民的消费水平和消费需求发生了重大变化,消费品的数量日趋多样化,各类消费品所占比例也呈现出一些新的特征。

《碳减排系统工程:理论方法与实践》随笔

《碳减排系统工程:理论方法与实践》随笔

《碳减排系统工程:理论方法与实践》阅读记录目录一、内容概括 (1)1. 背景介绍 (2)2. 阅读目的和意义 (3)二、碳减排系统工程概述 (3)1. 碳减排系统工程的定义 (5)2. 碳减排系统工程的重要性 (6)三、碳减排系统工程的理论基础 (7)1. 温室气体排放与气候变化关系理论 (8)2. 低碳经济与可持续发展理论 (9)3. 系统工程理论与方法 (10)四、碳减排系统工程技术方法 (12)1. 碳排放量核算与评估方法 (13)(1)碳排放量核算方法 (14)(2)碳排放量评估与预测方法 (16)2. 碳减排技术与方法分类 (17)(1)节能技术 (18)(2)清洁能源技术 (20)(3)碳捕获与存储技术 (21)一、内容概括在阅读《碳减排系统工程:理论方法与实践》这本书的过程中,我对书中的内容进行了全面的概括。

本书的主题聚焦于碳减排系统工程,旨在探讨碳减排的理论方法以及实际应用实践。

书中详细介绍了碳减排的背景和重要性,阐述了全球气候变化和碳排放的关联,以及碳减排对于环境保护和可持续发展的意义。

作者详细解读了碳减排系统工程的理论基础,包括碳排放的计量、监测以及管理的相关理论和方法。

书中重点介绍了碳减排系统工程在实践中的应用,作者通过多个实际案例,详细解析了碳减排系统工程在不同领域(如工业、建筑、交通等)的应用情况,以及实施过程中的关键步骤、挑战和解决方案。

书中还探讨了碳市场、碳交易以及相关政策法规对碳减排工作的影响。

本书总结了碳减排系统工程的成果与不足,并提出了未来的发展方向和研究重点。

实现碳减排目标需要政府、企业和社会各界的共同努力,需要不断推进技术创新和模式创新,以实现低碳社会的可持续发展。

通过阅读本书,我对碳减排系统工程有了更深入的了解,对于如何在实际操作中实施碳减排工程有了更清晰的认知。

这本书为我提供了一个全面、系统的视角来审视碳减排工作,为我日后的学习和工作提供了宝贵的参考。

城镇居民消费碳排放的测算及影响因素

城镇居民消费碳排放的测算及影响因素

04
城镇居民消费碳排放 预测与趋势分析
预测方法与模型构建
预测方法选择
基于时间序列分析、回归分析和机器学习算 法等方法,选择适合城镇居民消费碳排放预 测的模型。
模型构建
构建多因素、多维度的预测模型,综合考虑 城镇居民消费水平、能源结构、技术进步等 因素对碳排放的影响。
数据来源与处理
要点一
数据来源
发展可再生能源
推广太阳能、风能等可再生能源的使用,降低化 石能源的消耗。
优化消费结构
增加绿色产品供给
鼓励企业生产绿色、环保的产品,满足消费者对环保、健康的需 求。
引导合理消费
倡导适度消费、理性消费,避免过度消费造成的资源浪费和环境污 染。
发展循环经济
推广循环利用、废物利用等模式,降低消费过程中的碳排放。
城镇化进程
随着城镇化进程的加速,城镇居民消费水平和消费 结构发生变化,对碳排放产生影响。
政策制定
研究城镇居民消费碳排放的测算方法和影响 因素,有助于为政策制定提供科学依据,推 动绿色低碳发展。
研究目的与问题
研究目的
通过测算城镇居民消费碳排放量,分析其影响因素,提出减排政策建议。
研究问题
如何科学测算城镇居民消费碳排放量?哪些因素影响城镇居民消费碳排放?如何制定针对性减排政策 ?
收入水平提高促进碳排放 增加
随着城镇居民收入水平的提高,消费水平和 消费结构发生变化,对能源、交通、住房等 方面的需求增加,导致碳排放量增加。
收入差距影响碳排放
城镇居民收入差距的扩大,高收入阶层对高 能耗、高排放商品和服务的过度消费,加剧
了碳排放的增长。
消费结构对碳排放影响
不同消费类别碳排放差异
城镇居民在食品、衣着、居住、交通等 方面的消费结构差异,导致各类消费的 碳排放量有所不同。例如,交通和居住 消费的碳排放量相对较高。

家庭碳排放构成及各国政策

家庭碳排放构成及各国政策

家庭碳排放构成家庭碳排放可以分为直接碳排放和间接碳排放两个方面。

1、直接碳排放家庭直接碳排放是指家庭直接用能源主要包括烟煤、无烟煤、型煤、汽油、柴油、煤油、液化石油气、天然气等.2、间接碳排放家庭间接碳排放包括电力消费、水力消费、食品消费、衣着消费、日用品消费、家庭设备消费、医疗保险和医疗消费、文化教育娱乐消费、住房消费、交通通讯消费等。

这些消费的碳排放均为家庭年消费所产生的排放。

常规方法为了达到减少碳排放的目的,各国在碳管制政策方面,概括起来主要有碳交易、碳税和补贴三种不同的政策工具。

实现低碳社区需要多方面措施的综合,包括经济、制度、技术、规划和教育等多种手段,并需要这些手段之间的协同作用。

家庭碳排放影响因素①常住人口数量与碳排放相关性很强,因此,有效控制人口增长能降低因碳排放而造成的环境破坏。

②住宅面积与家庭碳排放相关性也很强。

因此应该从住宅面积,住房结构、房屋材料、房屋朝向等诸多方面去减少碳排放。

③碳排放与交通工具也是高度相关,所以应减少私家车的使用。

④碳排放量还受到地理条件、资源状况、人口密度、经济发展水平的影响。

(一)家庭直接能耗的碳排放影响因素1.家庭外部环境:家庭所在国家与地区的地理条件、资源状况、人口密度、经济发展水平、能源技术、能源价格、市场条件、历史事件(如能源供应短缺或税收的引入)、环境政策、社会文化规范等外部环境因素会影响到家庭直接能源的碳排放。

此外,城市的紧凑程度、各功能区的布局、公共与数量差异,交通系统的发展情况以及居住区规模、居住区配套功能设施的完善程度、是否集中供给暖气、冷气、天然气等也会影响到家庭直接能耗的碳排放。

2.家庭特征:家庭收入、消费水平、家庭规模、住房面积、家庭人口结构及户主年龄等家庭特征因素也是家庭直接能耗碳排放的影响因素。

调查发现,家庭收入或消费水平是各类家庭能耗碳排放的重要影响因素,家庭消费额的增加能够使家庭碳排放呈对数水平上升,家庭碳排放一般会随家庭的成员数量的加而增加,但人均碳排放则呈下降趋势,主要是大家庭能共享很多资源。

中美消费品物价比较

中美消费品物价比较

中美消费品价格比较及政策启示zuwentao摘要本篇文章主要是比较中美之间的消费品价格,包含了普通商品以及服务性商品的比较。

从改革开放到现在我们国家的经济实现了高速的增长,相比以前国民可支配收入大大提高,但是物价也相应的增长,在追求生活质量和社会公平的同时,人们也会将外国的物价和中国相比,并且发现其中一些商品特别是消费品价格差异很大,其实物价问题在世界范围内都存在,全球通货膨胀的担忧和预测每天都会出现,通货膨胀引发的社会问题也很多。

关于物价的感受,很多人的心理上还有一把尺子就是国外物价,而美国和欧洲经常作为两个参照标准,其实在中国比较物价的同时我们不难看出这与中国目前经济发展形式和人们生活压力有关。

我们在进行物价比较的同时也将联系收入以及各方面原因进行分析,得出比较结果并分析提出一系列解决方案。

关键词:消费品价格,比较分析,国际经济,市场结构China and the United States consumer pricecomparison and Policy ImplicationsABSTRACTThis article is the comparison between China and the United States, the prices of consumer goods, including general merchandise and product comparison service. From the reform and opening up to our nation's economy to achieve high-speed growth, compared to the previous national disposable income greatly improved, but the price is also a corresponding growth in the pursuit of quality of life and social equity, it will be foreign prices and compared to China, and found some commodities, particularly large differences in consumer prices, in fact, the price problem worldwide, global inflation concerns and predict every day social problems arising from inflation. Feelings about the price, a lot of people psychologically there is a ruler is the foreign price, the United States and Europe often used as a reference standard, in fact, comparative prices in China at the same time is easy to see this with the current form of economic development and people's lives pressure. We conduct price comparisons also will contact income as well as reasons to analyze, draw the result of the comparison and analysis put forward a series of solutionsKey words:Consumer prices, comparative analysis, international economic, market structure第1章引论1.1研究背景随着我国经济的迅速发展,越来越多的人开始关注社会公平和社会分配,并用外国的物价和国内物价进行比较,发现某些商品比国内便宜很多。

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中美居民消费直接碳排放核算及比较近些年越来越多的研究证实,居民消费碳排放已经成为碳排放的主要增长点之一,因此从居民角度研究碳排放对节能减排有重要的意义。

居民生活引致的碳排放包括两个部分:一部分是居民消费直接消耗能源导致的碳排放;另一部分是“衣食住行”等生活消费导致的间接碳排放A基于碳排放系数方法,对中美两国居民 2002年、2005年、2007年、2010 年居民生活消费中的直接碳排放进行了定量的核算,在测算的基础上比较分析其异同。

结果表明:( 1 )中国居民居住碳排放主要集中在煤炭和电力两大方面,美国居民居住碳排主要集中在电力和天然气两个方面;( 2 )天然气和电力成为中国居民居住碳排放量的两个增长点;( 3 )两国居民交通碳排放量占比均较大,但是中国居民交通碳排放仅为美国居民碳排放量的八分之一;( 4 )现阶段中国居民消费直接碳排放量均逐年上涨,美国居民近些年则呈现略微下降趋势;美国居民直接碳排放量是中国居民直接碳排放总量的约 3 倍左右。

近些年许多国家研究表明,由于全球经济的快速发展,各国人民的生活水平不断提高,由居民消费导致的能源消费量和 CO 2 排放量的增长速度已超过了工业用能消费量及 CO 2 排放量,成为各国能源消费和 CO 2 排放新的主要增长点(董会娟, 2012 ) [1] 。

排放空间。

据最保守的估算,按照 2005 年单位 GDP 能耗水平要实现 2020 年人均 GDP 较 2000 年翻两番的发展目标计算,中国2006 — 2020 年的累计排放量将达到 338 亿吨碳,即使中国实现较 2005 年单位 GDP 排放减少 45% 的目标, 2020 年的 CO 2 排放量也将达到 17.1 亿吨碳(葛全胜, 2011 ) [2] 。

因此在全球减排的大背景下,中国将面临着巨大的减排压力(戴彦德, 2015 ) [3] 。

国内外学者在有关居民消费碳排放的测算做了大量的研究。

邢芳芳等( 2007 )[4] 应用 IPCC 碳排放系数法对北京居民生活直接用能碳排放量进行了测算;姚亮、刘晶茹、王如松( 2011 ) [5] 采用综合生命周期分析方法核算了中国 1997 年、 2002 年和 2007年居民消费隐含的 CO 2 排放总量。

国外学者也做了大量相关的研究, Common ( 1992 ) [6] 早在 1992 年就对澳大利亚家庭能源消费进行了研究; ShonaliPachauri ( 2014 ) [7] 研究了印度居民电力消费增长所产生的碳排放量的变化; Weber ( 2000 ) [8] 计算并比较了法国、德国、荷兰的家庭消费 CO 2 排放量; Lenzen( 1998 ) [9] 利用投入—产出模型评估了澳大利亚消费行为对能源消费和温室气体排放量的影响;DTuclcrnan 等( 2009 ) [10] 提出了以投入产出模型为基础的类多维区域投入产出模型,用于估算英国 CO 2排放情况。

Ari Nissinen 等( 2007 ) [13] 研究了如何提高生命周期模型的使用; Jukka ( 2011)等 [14]使用混合生命周期模型核算了 11 个城市居民消费所引起的碳排放量。

目前很少有学者对中美两国居民消费碳排放进行定量研究。

居民生活用能直接碳排放的本质就是计算居民直接使用各种能源产生的 CO 2 排放量。

居民生活商品用能可归并为 5 类:煤、石油、天然气、电力和热力;生物质能源以及居民交通用能源等。

居民直接消费能源产生的碳排放分为三类分别进行核算:( 1 )居民居住能源消耗直接碳排放;( 2 )居民交通能源消耗直接碳排放;( 3 )居民对可再生能源消耗直接碳排放。

当前中国处在城市化进程快速的发展过程中,总体来说,中国居民直接碳排放总量远低于美国等发达国家,但是中国居民碳排放量在国际总排放中仍然占有比较重要的地位。

美国已经经历了城市化、工业化的发展阶段,中国现阶段仍处在发展之中,因此居民能源消费具有一定的刚性需求,在目前严峻的资源和环境的约束下,中国将面临着更为艰巨的碳减排压力。

在未来的发展中,针对如何降低居民消费引起的直接碳排放量,提出以下政策建议:1.建设交通用能,倡导绿色出行。

在交通节能方面可以实施如下措施:( 1 )倡导居民绿色出行,多使用公共交通,减少私家车的使用频率;( 2 )倡导居民减少私家车的购买量且购买小排量的私家车;( 3)提倡居民购买新能源车型和节能环保车型,改用清洁能源以减少高碳排放强度能源的消耗。

2. 合理控制居民居住面积,减少居住用能。

( 1 )倡导居民购买小面积的自住房,减少构造住房的用能支出;( 2 )倡导居民减少多余住房的购买;( 3 )减少居民住房装修的奢侈浪费。

3.减少农村居民生物质能使用,倡导使用清洁能源。

因此,中国应该合理改善农村居民生活用能,加大农村基础设施建设,尽可能使用清洁能源以及高效用能。

其次,充分发挥经济和法律手段对实行低碳消费的驱动作用。

发挥经济手段的作用,指在价格、税收等方面,对环境友好型产品和环境污染型产品采取差别政策,以激励人们购买、使用低能源资源消耗、低排放、低污染产品,限制高能源资源消耗、高排放、高污染产品的购买、使用。

再次,加大和保证低碳产品的供给,为低碳消费创造更好的物质条件。

生产与消费相互制约相互影响,生产方式转变与消费模式转变存在联动效应。

最后,政府在推行低碳消费模式中要发挥主导作用。

各级政府要将应对气候变化、实行包括生活低碳化的低碳发展作为国民经济和社会发展规划及年度计划的重要内容,制定相应的切实可行的政策措施,并明确各方的职责和义务,进行严格的监督管理。

2目前,以二氧化碳为表征的温室气体排放增加己经演变成为全球性的经济、政治和社会问题。

世界各国虽然都积极致力于应对气候变化,但一个覆盖全球的温室气体排放协议始终无法达成,其根本原因就在于尚未将消费排放纳入到考察各国碳排放状况及责任分配的分析框架中。

从经济学的角度看,生产的最终目的是为了消费,生产过程中产生的二氧化碳排放可以相应的分摊到国内或国外消费中。

作为世界上最大的二氧化碳排放国,我国不断增加的碳排放不仅仅归因于旺盛的国内消费,快速增长的国外消费也是重要的驱动因素之一。

在此背景下,本文重点考察由国内消费和国外消费引起的二氧化碳排放,并基于消费负责原则界定了我国的碳排放责任,最后提出相应的减排政策和路径。

主要包括国内消费与碳排放、国外消费与碳排放、消费与碳排放责任、消费与碳减排政策这四个方面。

与国内消费相关的碳排放包括直接消费排放和间接消费排放,在1978-2007年间后者的数量高达前者的3倍之多。

从国内消费排放的构成来看,居民消费排放是导致国内消费排放增加的最主要诱因,并且在我国城乡二元化结构的影响下,城镇居民的消费碳排放量远高于农村。

与农村居民大多满足食、衣、用等基本生存消费排放相比,城镇居民的消费排放更加向住、行、娱乐等方面多元化发展。

与国外消费相关的碳排放主要是出口隐含碳排放。

伴随着我国出口贸易的不断扩大,我国约有的碳排放是由国外消费导致的,并且的出口碳排放集中于高碳密集型的加工制造业中。

美国、欧盟、日本等发达国家在享受我国出口产品或服务的同时,将大量的碳排放转移到我国境内,国外消费背后隐藏了巨大的碳污染损失。

本文将国内消费和国外消费纳入统一的分析框架,尝试建立基于消费的碳排放责任核算体系,并以此为基础重新界定我国的碳排放责任。

通过将其与传统生产负责原则下的实际碳排放进行对比,提出了碳损失收益指标。

研究结果表明,我国是二氧化碳净损失国,约有亿吨的碳排放责任被现行的生产负责核算体系所夸大,欧美、日本等发达国家应对我国的高碳排放负一定责任。

我国碳排放责任和碳损失表现出较高的行业集中度,大约的碳排放转移出现在具有两高一资和中国制造特征的行业中。

虽然部分碳密集型行业通过进口贸易获得少量的碳收益,但庞大的出口量和高能耗、高污染产品的生产仍使大多数行业承受高额的碳损失。

最后,在前文实证分析的基础之上,本文从消费视角下提出了适合我国二氧化碳减排的消费性碳税政策,并从居民消费模式、出口贸易结构、产业调整、技术改进、国际碳排放责任分担等层面提出具体的减排路径。

理论意义:当前,虽然国内外学者已经逐渐认识到了消费在碳排放中的作用,也开始研究国内消费和国外消费对碳排放的影响,但是鲜有学者将两者结合起来系统的考察消费在本国碳排放的重要角色,而关于我国碳排放责任界定的相关研究也尚未开展。

本文基于消费的视角,全面系统的考察了国内和国外消费对我国二氧化碳排放的影响,并对比国内消费与国外消费的碳生产效率,丰富了以往的研究成果。

同时,基于消费负责原则考察了我国的碳排放责任,填补了我国尚未开展消费排放和生产排放责任界定的空白。

此外,国内外学者虽然对碳减排政策,特别是碳税政策进行了大量的研究,但基于消费和生产角度对碳税政策进行分类并加以研究的文献却如凤毛麟角,本文将从理论上进一步扩展和充实我国消费性碳税政策的研究内容,以期为碳减排政策的研究及其他后续相关研究提供基础性的理论支持与参考。

实践意义首先,通过定量分析国内消费和国外消费对我国产生的碳排放,了解国内居民消费在碳减排中的重要作用以及发达国家通过贸易向中国转移的碳排放状况,并且认清在哪些环节、哪些产业或部门可以有效地降低未来中国二氧化碳排放的增长,这对于转变我国居民消费方式、调整产业结构和贸易结构具有重要的现实意义;其次,基于消费负责原则研究下我国的碳排放责任,并将其与生产负责原则下产生的国内实际碳排放做出对比,考察我国的碳损失状况,为我国未来参与温室气体减排谈判、争取更多的碳排放权,以及建立新的国际减排政策框架提供信息支持。

在未来的国际气候谈判中争取更多的碳排放权具有重要的现实意义。

最后,本文通过对比和借鉴发达国家的碳减排政策,构建我国的消费性碳税政策,从而为我国创新碳减排政策工具提供支持。

国内外研究综述1.由国外消费或出口引起的二氧化碳排放研究(1)出口隐含碳排放的相关研究世纪年代以来,随着气候变化问题的逐渐深入,国内外众多学者开始对国际贸易中的碳排放问题进行广泛研究,以深入考察各国特别是发达国家由贸易最终消费而向其他国家产生的碳排放转移问题,从而对各国的碳减排责任有更清晰的认识。

一般来说,这种蕴含在出口贸易中并由最终消费导致的碳排放被称为是隐含碳或者贸易内涵排放它能量化产品贸易背后所隐含的直接和间接资源投入、所产生的碳排放以及对本国造成的环境压力,为传统的贸易与环境关系的研究幵辟了新途径,即基于最终消费而非生产的角度揭示国际贸易对一国二氧化碳排放产生的影响(陈红敏,2009)陈迎、潘家华(2008)等对中国外贸进出口中的内涵能源和碳排放问题的研究表明,我国是内涵能源的净出口大国,2002年隐含能净出口约占当年我国一次能源消费总量的16%,齐炸(2008)等认为1997-2002年我国隐含碳净出口量占当年碳排放总量的12%-14%;刘强等(2008)采用全生命周期评价法计算了我国出口贸易中的46种重点产品的载能量和碳排放量,认为这些产品在出口的过程中带走了大约13.4%的国内一次能源消耗,碳排放量约占全国碳排放量的14.4%。

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