劉賢趙,高長春,宋 炎,張 勇,宿 慶,田艷林
1 湖南科技大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院, 湘潭 411201 2 湖南科技大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院, 湘潭 411201
?
湖南市域化石能源消費碳排放時空格局及驅(qū)動因素
劉賢趙1,*,高長春1,宋 炎1,張 勇1,宿 慶2,田艷林1
1 湖南科技大學(xué)建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院, 湘潭 411201 2 湖南科技大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院, 湘潭 411201
研究碳排放時空格局演變及其影響因素對指導(dǎo)碳減排具有重要意義。利用2008—2013年湖南省14地市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)終端能源消費數(shù)據(jù),運用IPCC提供的參考方法和對數(shù)平均迪氏指標(biāo)分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)對湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放強度的時空格局及碳排放量變化的影響因素進行了研究。結(jié)果表明:1) 2008—2013年湖南市域碳排放量隨時間變化趨勢不一,大致呈3種類型變化;累積碳排放量居前3位的市域依次是婁底、岳陽和湘潭,三者累積碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、張家界和懷化3市的累積碳排放量合計僅占全省的2.59%。2) 湖南市域能源消費碳排放量、人均碳排放量存在相似的空間差異,二者均表現(xiàn)為東高西低的格局,且具有較強的相關(guān)性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也較高;2008—2013年湖南市域碳排放強度呈下降趨勢,屬于低強度區(qū)的市域由2008年的4個增加到2013年的7個,碳排放強度的空間分布與市域產(chǎn)業(yè)類型有關(guān)。3) 能源結(jié)構(gòu)、能源強度對碳排放的增長主要起抑制作用,但能源結(jié)構(gòu)的貢獻很小,碳排放量的降低主要是由能源強度引起的;經(jīng)濟發(fā)展是碳排放增長的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年兩個時段其累積貢獻值分別為74.285和27.579;人口規(guī)模對碳排放的驅(qū)動較小,在2011—2013年對碳排放增加產(chǎn)生的累積貢獻值僅為2.252。湖南當(dāng)前及未來碳減排的重點是加快發(fā)展清潔能源與提高能效并重,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,從戰(zhàn)略層面促進湖南“四大區(qū)域”協(xié)調(diào)發(fā)展。
化石能源;碳排放;時空格局;湖南市域
氣候變化不僅是生態(tài)環(huán)境問題,更是對區(qū)域經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的嚴峻挑戰(zhàn)[1]。IPCC第四次評估報告認為,過去50年全球平均氣溫的升高,90%以上與人類活動產(chǎn)生的溫室氣體有關(guān),而傳統(tǒng)的化石能源消費產(chǎn)生的CO2等溫室氣體是造成全球溫室效應(yīng)的主要原因[2]。因此,降低CO2等溫室氣體排放、減緩氣候變暖進程已成為全球面臨的共同課題。我國改革開放30多年來,經(jīng)濟持續(xù)快速增長,城市化和工業(yè)化快速推進,導(dǎo)致化石能源消費長期處于高位增長態(tài)勢,由此引發(fā)能源消費碳排放迅速增長。據(jù)2012年國際能源署(IEA)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,中國能源消費碳排放量已于2007年的60.37×108t超過美國,成為世界上最大的碳排放國[3]。盡管目前尚未被列入為京都議定書第一批限定的碳減排國家的行列,但中國碳排放問題卻引起了世界各國的關(guān)注。作為負責(zé)任的大國,中國政府承諾到2020年單位GDP碳排放量在2005年的基礎(chǔ)上下降40%—45%,并將其作為約束性指標(biāo)納入國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中長期規(guī)劃中。
目前,國內(nèi)外諸多學(xué)者對能源消費碳排放的區(qū)域差異、碳排放驅(qū)動因素和經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的關(guān)系以及碳減排路徑等方面做了大量的研究[4-16]。彭覓等[12]采用1998—2007年30個省份的能源消耗、工業(yè)產(chǎn)業(yè)、交通和生活數(shù)據(jù),從省域?qū)用嫔戏治隽颂寂欧趴偭亢蛦挝籊DP碳排放量的空間差異和變動情況。李國志等[17]對我國30個省份CO2排放量進行了測算,將其分為低排放、中排放和高排放3個區(qū)域并進行比較,發(fā)現(xiàn)3個區(qū)域的CO2排放存在明顯差異,并且差異性不斷擴大。原嫄等[18]基于多國數(shù)據(jù),對全球尺度下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域碳排放的影響進行了研究,指出第二產(chǎn)業(yè)份額對碳排放的影響強度為恒正值,而服務(wù)業(yè)的影響強度則逐步降低。譚丹等[19]采用灰色關(guān)聯(lián)度方法分析了中國東、中、西部3大區(qū)域生產(chǎn)總值與碳排放之間的關(guān)系,進而解釋了碳排放存在差異的原因。李衛(wèi)兵等[20]基于STIRPAT模型,對全國和東、中、西部地區(qū)的碳排放驅(qū)動因素進行了深入考察,結(jié)果表明,人口、富裕程度、第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展和能源強度都會對碳排放產(chǎn)生影響,而城市化水平、第三產(chǎn)業(yè)對碳排放的影響并不顯著,EKC曲線不適用中國的碳排放和經(jīng)濟發(fā)展水平。蔣金荷[21]利用對數(shù)平均迪氏指標(biāo)分解模型(LMDI)定量分析了影響中國1995—2010年碳排放變化的因素,指出影響碳排放變化最大的因素是經(jīng)濟發(fā)展。Ferdinand等[22]也采用LMDI法對美國1990—2004年的碳排放量進行因素分解,發(fā)現(xiàn)人均GDP、能源結(jié)構(gòu)、能源強度是影響碳排放的主要因素。Ang[23]利用分析架構(gòu)模型對中國1953—2006年碳排放進行了研究,認為技術(shù)轉(zhuǎn)讓與對國外先進技術(shù)的吸收能力對碳排放具有抑制作用,而化石能源消耗增加、收入提高以及貿(mào)易開放廣度對碳排放具有促進作用。也有多位學(xué)者開展了湖南省能源消費碳排放的研究[24-27]。如趙先超等[25]基于碳均衡視角,利用碳排放、碳吸收、凈排放測算模型,估算模擬并分析了湖南省碳排放與碳吸收的時空差異,得出化石燃料燃燒碳排放是湖南省最主要的碳源;黃誠和陳曉紅[26]在擴展Kaya恒等式的基礎(chǔ)上,運用LMDI模型和DPSIR框架對湖南省1998—2011年碳排放的驅(qū)動因素進行研究,并構(gòu)建了測度湖南省碳排放的脫鉤效應(yīng)指數(shù);尹向飛[27]利用STIRPAT擴展模型,基于1985—2007年數(shù)據(jù)探討了人口、消費、年齡結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對湖南省碳排放的影響,并提出了相關(guān)對策和建議。
盡管上述成果對湖南市域碳排放的研究具有一定的借鑒作用,但多數(shù)研究主要集中在國家層面、東中西部三大區(qū)以及單個的省份[16,28-35],而且關(guān)于湖南省能源消費與碳排放的相關(guān)分析也并不十分深入,不能具體反映某個市域的碳排放特征。而我國區(qū)域資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費、人口以及經(jīng)濟發(fā)展水平存在明顯的空間差異,即使在省域內(nèi)部也存在顯著的不同。因此,較粗的碳排放數(shù)據(jù)難以精確反映區(qū)域格局特征,更不利于尋求合理的碳減排政策的制定。而對區(qū)域碳排放格局的研究來說,細化到市域尺度既是制定差異化精準(zhǔn)減排政策和目標(biāo)的需要,又是對現(xiàn)有碳排放研究在更小尺度上的延伸。
湖南作為中部六省之一,位于中國中南部(108°47′—114°5′E,24°8′—30°08′N),地處長江經(jīng)濟帶腹地,轄長沙、株洲、湘潭、常德、益陽、婁底、邵陽、衡陽、岳陽、永州、懷化、郴州、張家界和吉首等14個地市,既是我國中部地區(qū)兩型社會建設(shè)綜合配套改革試驗區(qū),又是國家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的重要承接地。近年來,隨著工業(yè)化、城市化進程的加快和人民生活水平的不斷提高,湖南經(jīng)濟增長對能源的需求和由此產(chǎn)生的碳排放將會明顯增加。而湖南缺煤少油少氣的事實和環(huán)境現(xiàn)狀,要求湖南走低碳高效的綠色發(fā)展之路。然而,湖南各市域經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費等差異較大,碳排放格局也明顯不同。因此,在經(jīng)濟新常態(tài)的背景下,迫切需要查清各市域碳排放的時空格局及其影響因素,以便有針對性的提出與該地區(qū)相適應(yīng)的碳減排政策及發(fā)展低碳經(jīng)濟的措施。本文借助IPCC提供的碳排放估算方法和LMDI模型,分析湖南市域2008—2013年的碳排放時空格局及其驅(qū)動因素,對發(fā)展綠色湖南、建立一套適合兩型社會的碳減排策略具有一定的指導(dǎo)意義。
1.1 碳排放量估算
利用《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提供的基準(zhǔn)方法,根據(jù)各地市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)實際消耗的8種化石終端能源(原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣)的消耗總量估算湖南各市域2008—2013年(因2008年以前湖南市域尺度的能源消耗數(shù)據(jù)難以獲取)的CO2排放量(未考慮加工與轉(zhuǎn)換的火力發(fā)電、供熱、煉焦和煉油導(dǎo)致的碳排放及生活能源消費碳排放,下文述及的碳排放均指CO2排放),其計算公式如下:
(1)
式中,CE為市域各類化石能源消耗產(chǎn)生的碳排放量;Ei為第i類化石能源的消耗量;ei和pi分別為第i類化石能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)(取自《中國能源統(tǒng)計年》)和碳排放系數(shù)(取自IPCC參考值);n為能源種類,44/12表示CO2與碳的分子量之比。8種化石能源的碳排放計算參數(shù)如表1。
表1 8種主要化石能源的碳排放計算參數(shù)
1.2 數(shù)據(jù)來源與處理
8種化石能源消耗數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)均來自2009—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》,市域空間數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心1∶400萬數(shù)據(jù)庫;各市域經(jīng)濟數(shù)據(jù)按2008年不變價進行計算,以剔除價格因素變動產(chǎn)生的影響。
1.3 碳排放驅(qū)動因素分解方法
為探討湖南市域碳排放的驅(qū)動因素以及各因素對碳排放的影響程度,作者基于Kaya恒等式將湖南各市域碳排放總量與各個影響因素之間的關(guān)系表示為:
(2)
式中,POP、GDP、PE和CO2依次為人口總數(shù)、地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值、能源消費總量(即上述8種終端能源)和碳排放量。令F=CO2/PE,表示能源結(jié)構(gòu)水平;T=PE/GDP,表示能源強度;G=GDP/POP,表示經(jīng)濟發(fā)展水平;P=POP,表示人口規(guī)模。
定義從基年(用0表示)到t年的碳排放量變化值為總效應(yīng)(ΔCO2tot),根據(jù)無殘差項的LMDI模型,將碳排放總效應(yīng)ΔCO2tot可分解為其它因素不變情況下的能源結(jié)構(gòu)(指一次和二次能源)效應(yīng)(ΔCO2F)、能源強度效應(yīng)(ΔCO2T)、經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)(ΔCO2G)和人口規(guī)模效應(yīng)(ΔCO2P)引起的碳排放變化,用式表示如下:
(3)
其中,ΔCO2F、ΔCO2T、ΔCO2G和ΔCO2P分別計算如下:
能源結(jié)構(gòu)效應(yīng):
(4)
能源強度效應(yīng):
(5)
經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng):
(6)
人口規(guī)模效應(yīng):
(7)
2.1 湖南市域碳排放的時間格局特征
圖1顯示,2008—2013年湖南各市域能源消費碳排放呈現(xiàn)出不同的變化趨勢。根據(jù)增長速率和碳排放量變化的差異可劃分為3種類型:①高速增長型(圖1),初始碳排放量大,中后期維持高排放,碳排放年均增長率顯著高于全省平均水平(2.37%),重工業(yè)化的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)特征明顯,代表市域為岳陽(年均增長率7.14%)、婁底(年均增長率9.02%),其中婁底碳排放量在2013年占全省的22.48%;②中速下降型(圖1),初始碳排放量較低,隨后呈中速下降趨勢,碳排放為負增長,代表市域為懷化(年均增長率-6.15%)、吉首(年均增長率-5.07%)和邵陽(年均增長率-4.67%);③先升后降型,即以2011年為分界點,在此以前碳排放量呈增加趨勢,而在此之后則呈減少趨勢(圖1),碳排放年均增長率變化在0.29%—7.83%。根據(jù)初期碳排放量的差異,該類型又分為3種情況:一是初始碳排放量較大,隨后中低速增加,中后期下降但維持在較高排放,代表市域有湘潭(年均增長率3.88%)、衡陽(年均增長率2.37%)和郴州(年均增長率4.72%);其次是初期碳排放量中等,隨后低高速增加,中后期下降但仍維持中等排放,代表市域有長沙(年均增長率0.29%)、株洲(年均增長率3.39%)、常德(年均增長率7.83%)和益陽(年均增長率2.94%);三是初期碳排放量低但隨后中速增加,中后期下降且維持低排放,代表市域為張家界(年均增長率4.63%)和永州(年均增長率4.03%)。
圖1 2008—2013年湖南省各市域碳排放量變化Fig.1 Variations in carbon emissions at the city-level in Hunan Province from 2008 to 2013
從累積碳排放量來看(表2),2008—2013年湖南市域累積碳排放最高的是婁底,其次是岳陽,湘潭以13550.6×104t位居第三,三者累積碳排放總量占全省同期累積碳排放總量的48.92%;累積碳排放靠后的3個市域依次是吉首、張家界和懷化,它們的累積碳排放量合計為3351.0×104t,僅占全省同期的2.59%。能源消費碳排放量的高低一般與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。婁底、岳陽、湘潭3市累積碳排放量較大與其傳統(tǒng)的鋼鐵、石化、有色冶金等高耗能產(chǎn)業(yè)導(dǎo)致的能源消費量居全省前列有關(guān)。如2013年婁底、岳陽、湘潭規(guī)模工業(yè)綜合能源消費量分別為1097.02×104、1029.35×104、654.85×104t標(biāo)準(zhǔn)煤,分別占全省規(guī)模工業(yè)能源消費量比重的16.3%、22.6%和15.3%[36],而在有碳排的能源中,煤炭的碳排放系數(shù)僅次于焦炭(表1),從而導(dǎo)致婁底、岳陽、湘潭的累積碳排放量較高;張家界、吉首與懷化多為旅游型城市上,支柱產(chǎn)業(yè)多為第一產(chǎn)業(yè)或第三產(chǎn)業(yè),經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小,使得該區(qū)域成為湖南省碳排放的低值區(qū)。
表2 2008—2013年湖南市域化石能源消費累積碳排放量/104 t
2.2 湖南市域碳排放的空間格局特征
為揭示湖南市域能源消費碳排放的空間特征,對計算獲取的湖南市域碳排放橫截面數(shù)據(jù)進行分類歸檔,并運用ArcGIS 10.2軟件制圖,分別對2008年和2013年湖南市域碳排放總量、市域人均碳排放量和市域碳排放強度進行空間格局分析。
2.2.1 市域碳排放總量的空間格局變化
圖2結(jié)果顯示,湖南市域能源消費碳排放存在顯著的空間差異,碳排放總體上呈東高西低的格局。從2008年各市域碳排放量來看,碳排放量最高的是岳陽(3492.3×104t),其次是婁底(3390.0×104t),二者碳排放分別屬于超重型和重型;長沙(1318.0×104t)、株洲(1104.8×104t)、湘潭(1959.6×104t)、衡陽(1804.3×104t)、郴州(1849.6×104t)碳排放屬于中型,邵陽、懷化、永州、吉首、常德、益陽與張家界的碳排放量處于76.9—960.2×104t,明顯低于全省平均值1307.4×104t,屬于輕型碳排放,碳排放量最低的為張家界(76.9×104t)。2013年除長沙、懷化、吉首等市域外,多數(shù)市域碳排放較2008年均有不同程度的增加。其中,婁底碳排放量由原來的重型跨入超重型,湘潭、郴州兩市則由中型碳排放轉(zhuǎn)變?yōu)橹匦吞寂欧?常德、益陽由輕型碳排放轉(zhuǎn)變?yōu)橹行吞寂欧?。除中型碳排放的市域?shù)量保持不變外,輕型碳排放的市域由2008年的7個下降到2013年的5個,重型以上碳排放的市域由2008年的14.3%上升到2013年的26.6%,這與部分市域第二產(chǎn)業(yè)比重過大以及在追求經(jīng)濟增長時過度依賴消耗化石能源這種粗放的經(jīng)濟增長方式導(dǎo)致的高排放有關(guān),同時也暗示湖南碳減排的形勢不容樂觀,進一步削減碳增量、控制碳總量將是湖南較長一段時間內(nèi)需要考慮的現(xiàn)實問題。
圖2 2008年和2013年湖南市域能源消費碳排放空間格局Fig.2 Spatial carbon emission patterns caused by energy consumption at the city-level of Hunan Province in 2008 and 2013
2.2.2 市域人均碳排放量的空間格局變化
人均碳排放是反映人口對有限碳排放空間占有程度的指標(biāo),能體現(xiàn)能源使用和碳排放的公平性[37]。圖3顯示,湖南省人均碳排放也存在明顯的市域差異,總體上表現(xiàn)出與市域碳排放量相似的空間格局,即人均碳排放量顯示出東高西低的特征。2008年,婁底的人均碳排放量最高(8.10 t),其次是湘潭(6.67 t)、岳陽(6.64 t),人均碳排放量明顯高于全省14地市的平均值(2.71 t),屬湖南省人均碳排放高值區(qū);而湖南西北部、西部以及西南部,市域人均碳排放量普遍較低,常德、吉首、張家界、懷化、邵陽和永州6市的人均碳排放位于0.35—1.65 t之間,明顯低于全省平均值,屬湖南人均碳排放低值區(qū),最低值出現(xiàn)在湘西的吉首(0.35 t);益陽、長沙、株洲、衡陽、郴州5市的人均碳排放量處于1.86—3.71 t之間,圍繞平均值上下波動,屬湖南人均碳排放中值區(qū)。2013年市域人均碳排放空間格局基本未發(fā)生變化(與2008年相比),但各市域之間人均碳排放的差異性明顯加大。如婁底的人均碳排放量由2008年的8.1 t增加到13.6 t,而吉首的人均碳排放則由2008年的0.35 t減少到0.32 t,前者是后者的42倍,且婁底、湘潭和岳陽從2008年的高值區(qū)跨入到2013年的超高值區(qū),人均碳排放量的變差系數(shù)由2008年的0.91上升到2013年的1.06。
圖3 2008年和2013年湖南市域人均碳排放空間格局Fig.3 Spatial patterns of per capita carbon emissions at the city-level in Hunan Province in 2008 and 2013
2.2.3 市域碳排放強度的空間格局變化
碳排放強度是指生產(chǎn)萬元GDP所釋放的碳排放量,是衡量經(jīng)濟結(jié)構(gòu)合理性和經(jīng)濟發(fā)展中科學(xué)技術(shù)水平的重要指標(biāo),也可以理解為相對碳排放效率(與碳排放強度為負向特征)。圖4顯示,湖南省碳排放強度在地理空間上也表現(xiàn)出顯著的市域差異,但變化規(guī)律并不明顯。2008年,婁底的碳排放強度最大(6.42 t),其次是岳陽(3.28 t)、湘潭(3.28 t)、郴州(2.38 t)、衡陽(1.80 t)、益陽(1.70 t)、株洲(1.41 t)、邵陽(0.96 t)、常德(0.95 t)、長沙(0.84 t)、懷化(0.73 t)、永州(0.63 t)、吉首(0.43 t),張家界市的碳排放強度最小(0.42 t)。其中,婁底、岳陽、湘潭、郴州4市的碳排放強度變化在2.38—6.42 t之間,明顯高于全省14地市碳排放強度的平均值(1.77 t),屬于湖南省超高強度區(qū)和高強度區(qū);懷化、永州、吉首、張家界4市的碳排放強度處于0.42—0.84 t之間,明顯低于全省14地市的平均值,屬湖南省低強度區(qū);其它6市則為中強度區(qū),碳排放強度基本與平均值持平(圖4)。上述碳排放強度的這種空間格局與各市產(chǎn)業(yè)類型密切相關(guān),2008年屬于超高強度區(qū)和高強度區(qū)的婁底、岳陽、湘潭和郴州4市,其產(chǎn)業(yè)均以傳統(tǒng)重工業(yè)為主(如湘潭市的冶金、有色、化工等高排放行業(yè)占63%,遠高于全省36%的平均水平),經(jīng)濟發(fā)展主要依賴石油化工、煤炭、鋼鐵、建材等高耗能產(chǎn)業(yè),從而導(dǎo)致碳排放強度居高不下;而處于低強度區(qū)的懷化、永州、吉首、張家界4市絕大多數(shù)都為旅游型城市,其經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小,使得該區(qū)域成為湖南省碳排放的低值區(qū)[38]。2013年,各市域碳排放強度較2008年均有不同程度的下降(表3),除婁底仍屬超高強度區(qū)外,岳陽已進入高強度區(qū),低強度區(qū)的市域由2008年的4個增加到7個(圖4),表明作為兩型社會建設(shè)試驗區(qū)的湖南對低碳發(fā)展產(chǎn)生了較大的推動作用。
圖4 2008年和2013年湖南市域碳排放強度空間格局Fig.4 Spatial patterns of carbon emission intensity at the city-level in Hunan Province in 2008 and 2013
年份Year長沙株洲湘潭衡陽邵陽岳陽常德張家界益陽郴州永州懷化婁底吉首20080.841.412.991.800.963.280.950.421.702.380.630.736.420.4320130.410.751.881.210.912.260.690.291.151.710.420.665.460.25DA/%-58.11-46.81-37.12-32.78-5.21-31.10-27.37-30.95-32.36-28.15-33.33-9.59-14.95-41.86
DA:降幅
2.3 湖南市域碳排放驅(qū)動因素分解
根據(jù)湖南市域碳排放量的變化特征,作者將2008—2013年劃分為2008—2010年和2011—2013年兩個時段,利用式(3)對上述兩個時段各市域的碳排放增量進行因素分解,設(shè)定ΔCO2tot的絕對值為1,得到ΔCO2F、ΔCO2T、ΔCO2G和ΔCO2P分解量的相對變化值如表4。
表4 2008—2013年湖南市域碳排放增量因素分解
2.3.1 能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的影響
能源結(jié)構(gòu)是碳排放的抑制因素之一。表4顯示,2008—2013年能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的驅(qū)動具有一定的波動性。其中,長沙、衡陽、益陽、永州等市域的能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放的影響由2008—2010年的正向驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)?011—2013年的負向驅(qū)動,湘潭、邵陽、婁底則由同期的負向驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)檎蝌?qū)動;而懷化、吉首兩市的能源結(jié)構(gòu)對碳排放始終為正向作用,其它市域則始終為負向驅(qū)動。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對碳排放增長的影響與各市域高碳能源消耗(原煤、焦炭屬于高碳能源,其碳排放系數(shù)遠高于其它能源)占消耗能源總量的變動比例有關(guān);能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)為正時,末年的高碳能源所占比例比基期年有所升高,反之則降低(表5)。除邵陽、張家界、郴州、永州與懷化外,其它市域均符合這一規(guī)律。此外,從表4還可以看出,湖南各市域能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對減少碳排放的作用不大,在2008—2010年與2011—2013年兩個時段的累計貢獻僅分別為-1.111和-0.340,這可能與湖南省能源消費結(jié)構(gòu)長期以化石燃料為主(2008—2013年原煤消費在能源消耗總量中的平均比重達63.78%)、清潔能源和其它能源為輔有關(guān)[39]。因此,要更好地發(fā)揮能源結(jié)構(gòu)效應(yīng),應(yīng)減少對傳統(tǒng)化石能源的消費,加快發(fā)展新能源。
表5 2008—2013年湖南市域高碳能源占總能源消費的比例
Δ1是2010年與2008年高碳能源占總能源消費比例的差;Δ2是2013年與2011年高碳能源占總能源消費比例的差
2.3.2 能源強度效應(yīng)對碳排放的影響
能源強度效應(yīng)對湖南省多數(shù)市域碳排放的變化具有明顯的抑制作用,2008—2010年和2011—2013年能源強度對碳排放量變化的累計貢獻值分別為-65.699和-37.493(表4),表明能源強度是影響能源消費碳排放變化的重要因素。由于衡陽、常德、益陽3市能源消費總量增加帶來的碳排放增量(衡陽612.59×104t、常德421.80×104t、益陽313.42×104t)較大,使得能源強度效應(yīng)對三者碳排放累積增量的影響在2008—2010年表現(xiàn)為正向,而其它市域則在整個研究期內(nèi)均表現(xiàn)出持續(xù)的抑制作用(表4),這主要得益于同期湖南省加速推進特色新型工業(yè)化以及節(jié)能技術(shù)改造使得工業(yè)部門的能源利用效率提高進而導(dǎo)致碳排放量的減少[24]。綜觀表4,在2008—2013年,能源強度效應(yīng)對碳排放量變化抑制作用最強的是株洲,其次是長沙、郴州、懷化、吉首和永州。原因是長沙、株洲位于湖南省經(jīng)濟活力與經(jīng)濟實力最強的長株潭城市群核心區(qū)域,又是國家兩型社會綜合配套改革試驗區(qū),“十一五”和“十二五”期間加速推進了特色新型工業(yè)化進程和節(jié)能降耗技術(shù)改造,大幅降低能源消耗強度和碳排放強度,能源消費增速放緩甚至在2010年后有所下降,從而使碳排放增長明顯減緩;懷化、吉首和永州近年來確立了旅游強市的戰(zhàn)略目標(biāo),經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小,GDP增速遠高于化石能源消費增長速度;而郴州位于京廣鐵路和京珠高速沿線,經(jīng)濟較為發(fā)達,加上近年第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快,大批高能耗、高污染企業(yè)被關(guān)停,導(dǎo)致能源強度大幅下降,從而對碳排放產(chǎn)生明顯的抑制作用[40]。
2.3.3 經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)對碳排放的影響
經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)對湖南各市域能源消費碳排放量的增長表現(xiàn)出很強的正向驅(qū)動作用(表4),成為影響碳排放量增加的最重要因素,其累計貢獻值在2008—2010年和2011—2013年分別為74.285和27.579。從總體上看,2008—2013年湖南省6年間GDP實際增長85.43%,人均GDP實際增長87.05%,各市域?qū)嶋HGDP增長均在50.29%以上??焖俚慕?jīng)濟增長帶來了終端能源消費量的迅速增加,進而使能源消費碳排放量的增長呈加速態(tài)勢;加上湖南第二產(chǎn)業(yè)所占比重較大(由2008年的43.5%上升至2013年的47.0%),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源利用效率成效不顯著,外延式和粗放型經(jīng)濟增長主要依靠消耗大量的化石能源,從而導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展對碳排放在兩個階段都具有較大的正向效應(yīng)[41]。從經(jīng)濟發(fā)展對各市域碳排放變化的驅(qū)動程度看,2008—2010年,長沙、株洲經(jīng)濟發(fā)展對碳排放具有顯著的正向作用,二者經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)引起的碳排放貢獻值達9.460和30.999,分別是常德的10.3倍和33.8倍(表4),原因是長沙、株洲兩市位于湖南省經(jīng)濟實力最強的長株潭城市群核心區(qū)域,依托湘江新區(qū)、兩型社會試驗區(qū)和國家自主創(chuàng)新示范區(qū)三大平臺積極參與長江中游城市群合作與建設(shè),對兩市經(jīng)濟發(fā)展起到了較強的推動作用。在2011—2013年,多數(shù)市域經(jīng)濟發(fā)展對碳排放增長的驅(qū)動作用明顯減弱,這可能是受2011年以來我國經(jīng)濟下行壓力加大(2011—2013年全國GDP增速分別為10.4%、7.8%、7.7%)以及為實現(xiàn)經(jīng)濟“軟著陸”而采取的宏觀經(jīng)濟調(diào)控措施的影響[42],導(dǎo)致湖南經(jīng)濟發(fā)展放緩。值得關(guān)注的是,在此期間,岳陽、郴州、永州3市的經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動作用顯著增強(表4),其原因是,岳陽屬于環(huán)洞庭湖新型城鎮(zhèn)群區(qū),在把洞庭湖區(qū)建設(shè)成為湖南經(jīng)濟社會發(fā)展新引擎中發(fā)揮著橋頭堡的作用,由此帶動了該市經(jīng)濟的快速增長;而郴州、永州是大湘南國家承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)的中心城市,與珠三角、港澳臺、北部灣和東南亞的對接融合有利于郴州、永州在更大范圍、更寬領(lǐng)域和更高平臺上發(fā)展經(jīng)濟,進而使能源消費碳排放量快速增長[43]。
2.3.4 人口規(guī)模對碳排放的影響
人口規(guī)模效應(yīng)對碳排放的影響程度較小,但作用方向并非始終為正(表4)。2008—2010年,僅長沙、株洲、岳陽3市人口規(guī)模對碳排放產(chǎn)生正向作用,其他市域則為負向作用,人口規(guī)模對碳排放增長貢獻最大的是長沙。這與長沙市域農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移導(dǎo)致人口快速增加直接相關(guān)。據(jù)統(tǒng)計,2010年長沙、株洲、岳陽人口較2008年分別增加了9.1%、1.2%和0.4%,長沙城市化率提高了近7.0%,而同期其它市域人口不增長。人口的迅速增加和快速城市化一方面使長沙城鎮(zhèn)規(guī)模急劇擴張,直接引起能源消費的增長;另一方面,通過改變居民生產(chǎn)方式和消費模式間接促進能源消費量的增加,從而導(dǎo)致碳排放量上升。2011—2013年,盡管各市域人口規(guī)模對碳排放的影響均為正向效應(yīng),但對碳排放增加的貢獻仍較小,全省累積貢獻相對值僅為2.252,這可能與此期間各市域人口年均增長率上升幅度較小(<1%)有關(guān)。
目前關(guān)于能源消費碳排放的研究,主要集中在國家、區(qū)域和省域3個層面,從市域尺度探討碳排放的相關(guān)報道較少。本文運用IPCC提供的參考方法和LMDI因素分解模型對工業(yè)化與城市化快速推進的湖南市域能源消費碳排放時空格局及其碳排放量的變動進行了因素分解。
(1)2008—2013年湖南市域能源消費碳排放隨時間呈不同的變化趨勢,基于增長速率和碳排放量變化的差異可歸納成3種類型:高速增長型(岳陽、婁底)、中速下降型(懷化、吉首、邵陽)和先升后降型(湘潭、衡陽、郴州、長沙、株洲、常德、益陽、張家界、永州)。6年間累積碳排放量居前3位的市域依次是婁底、岳陽和湘潭,三者累積碳排放量占全省同期的48.92%;累積碳排放量較低的3個市域依次為吉首、張家界和懷化,其累積碳排放量合計為3351.0×104t,僅占全省的2.59%。盡管能源消費碳排放變化受同期人口、經(jīng)濟增長、技術(shù)進步和能源消費結(jié)構(gòu)等多種因素的綜合影響,但在一定程度上,能源消費碳排放量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。據(jù)統(tǒng)計,2008—2013年湖南省第二產(chǎn)業(yè)終端能源消費占全省的85%以上,且工業(yè)能源消費在能源消耗總量中占絕對地位。如石油化工、有色冶金、水泥建材等不僅消耗能源最多,而且碳排放強度也最高(約為農(nóng)業(yè)能源消費的34.9倍)[24]。岳陽、婁底、湘潭3市之所以累積碳排放量、人均碳排放量、碳排放強度均維持在較高水平,與其第二產(chǎn)業(yè)多為高碳排放產(chǎn)業(yè)密不可分(湘潭高排放行業(yè)占63%,遠高于全省36%的平均水平),而張家界、吉首與懷化多為非高耗能、非高排放的第一產(chǎn)業(yè)或第三產(chǎn)業(yè),經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小,因而碳排放量較低。這也從側(cè)面說明湖南省碳減排的重點在高排放區(qū),而不是低排放區(qū)。
(2)湖南市域能源消費碳排放量存在明顯的空間差異,總體上表現(xiàn)為東高西低的格局。2008年,碳排放量最高的是岳陽(3492.3×104t),其次是婁底(3390.0×104t)、湘潭(1959.6×104t)、郴州(1849.6×104t)、衡陽(1804.3×104t)、長沙(1318.0×104t)、株洲(1104.8×104t)、益陽(970.6×104t)、常德(960.2×104t)、邵陽(537.8×104t)、懷化(469.8×104t)、永州(372.6×104t)、吉首(96.9×104t),張家界碳排放量最低(76.9×104t);2013年除中型碳排放的市域數(shù)量不變外,輕型碳排放的市域由2008年的7個下降到5個,重型碳排放以上的市域由2008年的14.3%上升到26.6%,這可能與湖南目前正處于城市化和工業(yè)化快速推進階段以及部分城市因第二產(chǎn)業(yè)比重過大而在追求經(jīng)濟增長過程中過度依賴消耗大量能源導(dǎo)致高碳排放有關(guān)。因此,進一步削減碳增量、控制碳總量將是湖南較長一段時間內(nèi)亟待解決的現(xiàn)實問題。湖南市域人均碳排放也存在明顯的區(qū)域差異,在空間格局上表現(xiàn)出與市域碳排放量極為相似的特征,即碳排放量高的市域,人均碳排放量一般也較高,如岳陽、婁底、湘潭3市既屬于碳排放量(超)重型區(qū),也屬于人均碳排放量(超)高值區(qū),這說明湖南當(dāng)前處于工業(yè)化中期的城市,其碳排放總量與人均碳排放量具有較強的相關(guān)性。2008—2013年湖南市域碳排放強度顯著下降,屬于低強度區(qū)的市域由2008年的4個增加到2013年的7個,表明湖南兩型社會建設(shè)對低碳發(fā)展產(chǎn)生了積極的推動作用,但碳排放強度的空間差異性更加明顯。2008年,碳排放強度由大到小依次是婁底(6.42 t)、岳陽(3.28 t)、湘潭(3.28 t)、郴州(2.38 t)、衡陽(1.80 t)、益陽(1.70 t)、株洲(1.41 t)、邵陽(0.96 t)、常德(0.95 t)、長沙(0.84 t)、懷化(0.73 t)、永州(0.63 t)、吉首(0.43 t)和張家界(0.42 t)。碳排放強度空間分布與市域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有一定的關(guān)聯(lián)性,2008年婁底、岳陽、湘潭、郴州4市之所以成為碳排放的(超)高強度區(qū),其原因在于它們的產(chǎn)業(yè)均以傳統(tǒng)重工業(yè)為主,經(jīng)濟發(fā)展對于高耗能產(chǎn)業(yè)的依賴性較大,這也暗示該地區(qū)是湖南省未來碳減排潛力最大的區(qū)域;而處于低強度區(qū)的懷化、永州、吉首、張家界4市絕大多數(shù)都屬于旅游型城市,經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小,對于這類地區(qū),進一步推動技術(shù)進步和做大做強第三產(chǎn)業(yè)是提高能源消費碳排放效率的主要途徑;其它6市(長沙、常德、株洲、衡陽、益陽和邵陽)則為中強度區(qū),碳排放強度基本與全省平均值持平,處于高強度向低強度的過渡區(qū)域。
(3)能源消費碳排放變化是人口規(guī)模效應(yīng)、經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強度效應(yīng)綜合作用的結(jié)果。其中,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和能源強度效應(yīng)對碳排放起負向作用,但前者貢獻很小,在2008—2010年與2011—2013年兩個時段累計貢獻值僅為-1.111和-0.340,碳排放量的下降主要是由能源強度效應(yīng)引起的;經(jīng)濟發(fā)展效應(yīng)是碳排放增長的正向決定因素,其累積貢獻值在上述兩個時段分別為74.285和27.579,而人口規(guī)模效應(yīng)對碳排放增加的驅(qū)動較小,2011—2013年其累積貢獻值僅為2.252。上述結(jié)果表明,經(jīng)濟發(fā)展是拉動湖南省碳排放增長的最主要因素,而能源強度下降則是抑制碳排放的主要推動力量,如何協(xié)調(diào)經(jīng)濟增長與碳排放之間的矛盾是湖南經(jīng)濟社會低碳發(fā)展的關(guān)鍵所在。此外,以高碳能源為主的能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整成效不顯著(2008—2013年湖南省原煤消費在能源消耗總量中的平均比重達63.78%),沒能對降低碳排放產(chǎn)生明顯的促進作用,同時,湖南省通過調(diào)整高碳型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高能源效率來減少碳排放的空間還較大。
基于以上結(jié)論,湖南省在碳減排時建議做好以下工作:一是優(yōu)化城市功能分區(qū),明確功能定位,從戰(zhàn)略層面促進湖南“四大區(qū)域”協(xié)調(diào)發(fā)展;二是優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu),加快發(fā)展清潔能源與提高能效并重,減少對傳統(tǒng)化石能源的消費;三是嚴控化工、冶煉、建材等高能耗高排放行業(yè)的盲目發(fā)展,積極促進旅游產(chǎn)業(yè)、新型服務(wù)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)等的快速發(fā)展,以便更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)在碳減排中的作用。
[1] 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. 自然資源學(xué)報, 2014, 29(2): 189- 200.
[2] IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Climate Change 2007: the physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2007: 44- 45.
[3] IEA. CO2emissions from fuel combustion. Paris: International Energy Agency (IEA), 2012.
[4] Zhang M, Mu H L, Ning Y D. Accounting for energy-related CO2emission in China, 1991—2006. Energy Policy, 2009, 37(3): 767- 773.
[5] Liu Y S, Yan B, Zhou Y. Urbanization, economic growth, and carbon dioxide emissions in China: a panel cointegration and causality analysis. Journal of Geographical Sciences, 2016, 26(2): 131- 152.
[6] Su B, Ang B W. Input-output analysis of CO2emissions embodied in trade: a multi-region model for China. Applied Energy, 2014, 114: 377- 384.
[7] Zhao X T, Burnett J W, Fletcher J J. Spatial analysis of China province-level CO2emission intensity. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, 33: 1- 10.
[8] Luukkanen J, Panula-Ontto J, Vehmas J, Liu L Y, Kaivo-oja J, H?yh? L, Auffermann B. Structural change in Chinese economy: impacts on energy use and CO2emissions in the period 2013- 2030. Technological Forecasting and Social Change, 2015, 94: 303- 317.
[9] Guo B, Geng Y, Franke B, Hao H, Liu Y X, Chiu A. Uncovering China′s transport CO2emission patterns at the regional level. Energy Policy, 2014, 74: 134- 146.
[10] Clarke-Sather A, Qu J S, Wang Q, Zeng J J, Li Y. Carbon inequality at the sub-national scale: a case study of provincial-level inequality in CO2emissions in China 1997—2007. Energy Policy, 2011, 39(9): 5420- 5428.
[11] Dhakal S. Urban energy use and carbon emissions from cities in China and policy implications. Energy Policy, 2009, 37(11): 4208- 4219.
[12] 彭覓, 呂斌, 張純, 黃斌. 中國能源碳排放的區(qū)域差異及其影響因素分析. 城市發(fā)展研究, 2010, 17(7): 6- 11, 44- 44.
[13] 張偉, 張金鎖, 鄒紹輝, 許建. 基于LMDI的陜西省能源消費碳排放因素分解研究. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2013, 27(9): 26- 31.
[14] 梁大鵬, 劉天森, 李一軍. 基于LMDI模型的金磚五國二氧化碳排放成本及其影響因素比較研究. 資源科學(xué), 2015, 37(12): 2319- 2329.
[15] 范丹. 中國能源消費碳排放變化的驅(qū)動因素研究—基于LMDI-PDA分解法. 中國環(huán)境科學(xué), 2013, 33(9): 1705- 1713.
[16] 劉源, 李向陽, 林劍藝, 崔勝輝, 趙勝男. 基于LMDI分解的廈門市碳排放強度影響因素分析. 生態(tài)學(xué)報, 2014, 34(9): 2378- 2387.
[17] 李國志, 李宗植. 中國二氧化碳排放的區(qū)域差異和影響因素研究. 中國人口·資源與環(huán)境, 2010, 20(5): 22- 27.
[18] 原嫄, 席強敏, 孫鐵山, 李國平. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域碳排放的影響—基于多國數(shù)據(jù)的實證分析. 地理研究, 2016, 35(1): 82- 94.
[19] 譚丹, 黃賢金. 我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的關(guān)聯(lián)分析及比較. 中國人口·資源與環(huán)境, 2008, 18(3): 54- 57.
[20] 李衛(wèi)兵, 陳思. 我國東中西部二氧化碳排放的驅(qū)動因素研究. 華中科技大學(xué)學(xué)報: 社會科學(xué)版, 2011, 25(3): 111- 116.
[21] Jiang J H. Analysis of key drivers on China′s carbon emissions and policy rethinking based on LMDI: 1995- 2010. Journal of Resources and Ecology, 2013, 4(4): 304- 310.
[22] Vinuya F, DiFurio F, Sandoval E. A decomposition analysis of CO2emissions in the United States. Applied Economics Letters, 2010, 17(10): 925- 931.
[23] Ang J B. CO2emissions, research and technology transfer in China. Ecological Economics, 2009, 68(10): 2658- 2665.
[24] 陳秋紅. 湖南省1995—2010年能源消費碳排放變化的因素分解分析. 華東經(jīng)濟管理, 2013, 27(4): 36- 40, 97- 97.
[25] 趙先超, 朱翔, 周躍云. 基于碳均衡視角的湖南省碳排放與碳吸收時空差異分析. 水土保持學(xué)報, 2012, 26(6): 158- 163, 170- 170.
[26] 黃誠, 陳曉紅. 兩型社會建設(shè)背景下湖南省碳排放驅(qū)動因素及脫鉤效應(yīng). 系統(tǒng)工程, 2014, 32(11): 109- 116.
[27] 尹向飛. 人口、消費、年齡結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對湖南碳排放的影響及其演進分析——基于STIRPAT模型. 西北人口, 2011, 32(2): 65- 69, 82- 82.
[28] 王長建, 汪菲, 張虹鷗. 新疆能源消費碳排放過程及其影響因素——基于擴展的kaya恒等式. 生態(tài)學(xué)報, 2016, 36(8), doi: 10.5846/stxb201410152033.
[29] 趙選民, 卞騰銳. 基于LMDI的能源消費碳排放因素分解——以陜西省為例. 經(jīng)濟問題, 2015, (2): 35- 39.
[30] 朱勤, 彭希哲, 陸志明, 吳開亞. 中國能源消費碳排放變化的因素分解及實證分析. 資源科學(xué), 2009, 31(12): 2072- 2079.
[31] 王俊松, 賀燦飛. 能源消費、經(jīng)濟增長與中國CO2排放量變化——基于LMDI方法的分解分析. 長江流域資源與環(huán)境, 2010, 19(1): 18- 23.
[32] 趙雲(yún)泰, 黃賢金, 鐘太洋, 彭佳雯. 1999—2007年中國能源消費碳排放強度空間演變特征. 環(huán)境科學(xué), 2011, 32(11): 3145- 3152.
[33] 吳文佳, 蔣金亮, 高全洲, 蔣海兵. 2001—2009年中國碳排放與碳足跡時空格局. 生態(tài)學(xué)報, 2014, 34(22): 6722- 6733.
[34] 宋幫英, 蘇方林. 我國東中西部碳排放量影響因素面板數(shù)據(jù)研究. 地域研究與開發(fā), 2011, 30(1): 19- 24.
[35] 舒娛琴. 中國能源消費碳排放的時空特征. 生態(tài)學(xué)報, 2012, 32(16): 4950- 4960.
[36] 湖南省統(tǒng)計局. 湖南工業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)變化研究. (2015-07- 14) [2016-04- 16]. http://www.hunan.gov.cn/sj/sjfx/201507/t20150714_1796307.html.
[37] Du Q, Wang N, Che L. Forecasting China′s per capita carbon emissions under a New three-step economic development strategy. Journal of Resources and Ecology, 2015, 6(5): 318- 323.
[38] 趙先超. 湖南省能源消費碳排放系統(tǒng)分析與調(diào)控[D]. 長沙: 湖南師范大學(xué), 2014.
[39] 唐詩佳. 基于能源消費結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)視角的湖南省碳排放研究. 湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報: 社會科學(xué)版, 2014, 19(3): 10- 15.
[40] 唐婷, 陳昂. 湖南“十三五”區(qū)域發(fā)展布局: 構(gòu)建“一核三極四帶多點”. 湖南日報, 2015- 12- 30 [2016-04- 16]. http://www.hn.xinhuanet.com/2016-03/08/c_1118265594.htm.
[41] 林德勇, 唐雙全, 張 晴, 黃陳武. 湖南經(jīng)濟結(jié)構(gòu)研究. (2015-06- 11) [2016-04- 16]. http://www.hntj.gov.cn/fxbg/2015fxbg/2015jczx/201506/t20150611_117178.htm.
[42] 李建豹, 黃賢金, 吳常艷, 周艷, 徐國良. 中國省域碳排放影響因素的空間異質(zhì)性分析. 經(jīng)濟地理, 2015, 35(11): 21- 28.
[43] 曾斌求. 從中部崛起談湖南產(chǎn)業(yè)發(fā)展的總體思路和目標(biāo)定位. (2014-02- 15) [2016-04- 16]. http://www.chinareform.org.cn/area/middle/Report/201402/t20140216_188384.htm.
Temporal-spatial carbon emission patterns caused by fossil energy consumption at the city level in Hunan Province, China and the factors driving their composition
LIU Xianzhao1,*,GAO Changchun1,SONG Yan1, ZHANG Yong1,SU Qing2,TIAN Yanlin1
1CollegeofArchitectureandUrbanPlanning,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan411201,China2CollegeofLifeScience,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan411201,China
To reduce carbon emission, there is a need to explore the spatio-temporal evolution patterns of carbon emissions and the factors that influence this process. The terminal energy consumption data of industrial enterprises above a designated size in 14 cities in Hunan Province, China, from 2008 to 2013, were used to study the temporal-spatial patterns and the factors influencing carbon emissions, per capita carbon emissions, and carbon emission intensity at the city scale in Hunan Province. These factors were analyzed using the reference approach provided by the IPCC and the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI). The results showed that 1) from 2008 to 2013, different cities had different carbon emission growth trends, which could be classified into three categories. The top three cities for cumulative carbon emissions were Loudi, Yueyang, and Xiangtan, and their total cumulative carbon emissions accounted for 48.92% of the province′s total carbon emissions over the study period. In contrast, the total cumulative carbon emissions from Jishou, Zhangjiajie, and Huaihua accounted for only 2.59%. 2) The city-level carbon emissions and per capita carbon emissions in the eastern cities were higher than those in the western cities of Hunan Province. Furthermore, carbon emissions and per capita emissions were strongly correlated. The cities with high carbon emissions had higher per capita carbon emissions. However, carbon emission intensities from each city in Hunan Province decreased over the period, and the number of cities classified as being in a low-carbon-emission intensity region increased from four in 2008 to seven in 2013. The spatial distribution of carbon emission intensity was related to the type of industry in the city. 3) The energy structure and energy intensity factors could reduce carbon emission growth, but the energy structure contribution was very small and the reduction in carbon emissions was mainly caused by energy intensity. Economic development had the strongest positive impact on carbon emissions, and its cumulative contribution values were 74.285 and 27.579 during 2008—2010 and 2011—2013, respectively. Population size had a small effect on carbon emission, and its cumulative contribution to carbon emissions was only 2.252 in 2011—2013. The focus of current and future carbon emission reduction in Hunan is to accelerate the development of clean energy, improve energy efficiency, promote the optimization and upgrading of energy and industrial structures, and, at a strategic level, to enhance the coordinated development of the four regions in Hunan.
fossil energy; carbon emission; temporal-spatial pattern;city level in Hunan Province
10.5846/stxb201511212362
教育部人文社科項目(14YJAZH050);湖南省社會科學(xué)基金項目(14YBA170)
2015- 11- 21; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2016- 08- 30
劉賢趙,高長春,宋炎,張勇,宿慶,田艷林.湖南市域化石能源消費碳排放時空格局及驅(qū)動因素.生態(tài)學(xué)報,2017,37(7):2476- 2487.
Liu X Z,Gao C C,Song Y, Zhang Y,Su Q,Tian Y L.Temporal-spatial carbon emission patterns caused by fossil energy consumption at the city level in Hunan Province, China and the factors driving their composition.Acta Ecologica Sinica,2017,37(7):2476- 2487.
*通訊作者Corresponding author.E-mail: xianzhaoliu@sina.com