地理科学进展 ›› 2014, Vol. 33 ›› Issue (12): 1579-1586.doi: 10.11820/dlkxjz.2014.12.001
• • 下一篇
出版日期:
2014-12-19
发布日期:
2014-12-19
作者简介:
作者简介:朱永彬(1983-),男,河北固安人,助理研究员,主要从事气候经济学、计算经济学与政策模拟研究,E-mail:
基金资助:
Yongbin ZHU1(), Zheng WANG1,2(
)
Online:
2014-12-19
Published:
2014-12-19
摘要:
中国已进入产业结构深度调整时期,同时产业升级也是减排的主要途径之一。为此,本文通过构建分部门跨期优化模型,以需求驱动和产业部门供给为基础,假设中国的消费偏好模式不断向发达国家(如美国、欧盟和日本)趋近,对消费偏好导向下的产业结构优化方向及碳排放趋势进行了模拟研究。结果显示,中国的农业和衣食制造部门比重将呈下降趋势,其他服务业部门比重会不断提高。在中国当前消费偏好模式下,重工业、交通运输、化工和金属等高耗能部门的比重仍将增加,而转向美国消费偏好模式后,这些部门的比重都将下降。交通运输和化工部门比重在转向欧盟消费偏好模式后略有提高,转向日本偏好模式后交通运输部门比重将提高,而金属部门比重将下降。受产业结构调整和能源效率提高的影响,中国未来能源消费总量呈倒U型趋势:在中国、欧盟、日本和美国消费偏好模式驱动下,能源消费总量依次下降,对应的能源高峰在2810~2166 Mtoe之间,累积排放量在94~72.6 GtC之间。美国的消费偏好模式由于倾向于低碳的服务业部门,因此更有利于节能减排。
中图分类号:
朱永彬, 王铮. 中国产业结构优化路径与碳排放趋势预测[J]. 地理科学进展, 2014, 33(12): 1579-1586.
Yongbin ZHU, Zheng WANG. Projection of Chinas industrial structure change and carbon emission trends[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2014, 33(12): 1579-1586.
表1
中国、美国、欧盟和日本消费者对各部门产品的消费偏好权重"
部门 | 中国 | 美国 | 欧盟 | 日本 | 部门 | 中国 | 美国 | 欧盟 | 日本 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
交通运输 | 0.0387 | 0.0175 | 0.0513 | 0.0477 | 农业 | 0.0605 | 0.0082 | 0.0106 | 0.0072 |
电力 | 0.0125 | 0.0101 | 0.0096 | 0.0112 | 衣食制造 | 0.1504 | 0.0483 | 0.0854 | 0.0664 |
采矿 | 0.0098 | 0.0017 | 0.0079 | 0.0027 | 轻工业 | 0.0995 | 0.0487 | 0.0997 | 0.0676 |
天然气 | 0.0006 | 0.0026 | 0.0015 | 0.0002 | 重工业 | 0.1812 | 0.0345 | 0.0780 | 0.0927 |
化工 | 0.0394 | 0.0264 | 0.0590 | 0.0308 | 建筑业 | 0.0056 | 0.0005 | 0.0059 | 0.0025 |
煤炭 | 0.0017 | 0.0003 | 0.0001 | 0.0000 | 其他服务业 | 0.3469 | 0.7798 | 0.5468 | 0.6411 |
金属 | 0.0355 | 0.0067 | 0.0290 | 0.0167 | |||||
石油 | 0.0176 | 0.0148 | 0.0150 | 0.0132 |
[1] | 杨喜爱, 崔胜辉, 林剑艺, 等. 2012. 能源活动CO2排放不同核算方法比较和减排策略选择. 生态学报, 32(22): 7135-7145. |
[Yang X A, Cui S H, Lin J Y, et al.2012. The comparison of CO2 emission accounting methods for energy use and mitigation strategy: a case study of China. Acta Ecologica Sinica, 32(22): 7135-7145.] | |
[2] | 王铮, 朱永彬, 刘昌新, 等. 2010. 最优增长路径下的中国碳排放估计. 地理学报, 65(12): 1559-1568. |
[Wang Z, Zhu Y B, Liu C X, et al.2010. Integrated projection of carbon emission for China under the optimal economic growth path. Acta Geographica Sinica, 65(12): 1559-1568.] | |
[3] | 周勇, 李廉水. 2006. 中国能源强度变化的结构与效率因素贡献: 基于AWD的实证分析. 产业经济研究, (4): 68-74. |
[Zhou Y, Li L S.2006. The action of structure and efficiency on China's energy intensity: an empirical analysis based on AWD. Industrial Economics Research, (4): 68-74.] | |
[4] | 朱永彬, 刘昌新, 王铮, 等. 2013. 我国产业结构演变趋势及其减排潜力分析. 中国软科学, (2): 35-42. |
[Zhu Y B, Liu C X, Wang Z, et al.2013. Projection of industrial structure evolution and its carbon abatement potential for China. China Soft Science, (2): 35-42.] | |
[5] | Alcantara V, Duarte R.2004. Comparison of energy intensities in European Union countries: results of a structural decomposition analysis. Energy Policy, 32(2): 177-189. |
[6] | Ang B W.1995. Multilevel decomposition of industrial energy consumption. Energy Economics, 17(1): 39-51. |
[7] | Dai Y D, Zhou F Q, Zhu Y Z, et al.2004. Approaches and measures to achieve the anticipated goal of reducing China's energy intensity of GDP by 20% to 2010. China Industrial Economy, (4): 29-37. |
[8] | Fisher-Vanden K, Jefferson G H, Liu H M, et al.2004. What is driving China's decline in energy intensity? Resource and Energy Economics, 26(1): 77-97. |
[9] | Guo G T, Guo J E, Xi Y M, et al.2008. Energy-saving effect calculation and implementation strategy study on the industrial structure adjustment in western China. China Population, Resources and Environment, 18(4): 44-49. |
[10] | Kambara T.1992. The energy situation in China. The China Quarterly, 131: 608-636. |
[11] | Liao H, Fan Y, Wei Y M.2007. What induced China's energy intensity to fluctuate: 1997-2006? Energy Policy, 35(9): 4640-4649. |
[12] | Liu N, Ang B W.2007. Factors shaping aggregate energy intensity trend for industry: energy intensity versus product mix. Energy Economics, 29(4): 609-635. |
[13] | Liu X Q, Ang B W, Ong H L.1992. The application of the divisia index to the decomposition of changes in industrial energy consumption. The Energy Journal, 13(4): 161-177. |
[14] | Zha D L, Zhou D Q, Ding N.2009. The contribution degree of sub-sectors to structure effect and intensity effects on industry energy intensity in China from 1993 to 2003. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(4): 895-902. |
[15] | Zhang Z X.2003. Why did the energy intensity fall in China's industrial sector in the 1990s? the relative importance of structural change and intensity change. Energy Economics, 25(6): 625-638. |
[16] | Zhao X L, Yang J.2009. Comparable analysis of key factors affecting industry energy consumption between China and Beijing. China Energy, 5: 19-25. |
[17] | Zhu Y B, Shi Y J, Wang Z.2014. How much CO2 emissions will be reduced through industrial structure change if China focuses on domestic rather than international welfare? Energy, 72: 168-179. |
[1] | 杨忍,罗秀丽,陈燕纯. 中国县域乡村地域多功能格局及影响因素识别[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9): 1316-1328. |
[2] | 杨奎,张宇,赵小风,文琦,钟太洋. 乡村土地利用结构效率时空特征及影响因素[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9): 1393-1402. |
[3] | 施利锋,黄贤金. 中国大运河沿线城市扩张时空差异研究[J]. 地理科学进展, 2019, 38(8): 1206-1216. |
[4] | 朱鹤, 刘家明, 龙江智, 余玲, 李涛. “空间-主题”框架下中美城市旅游研究对比——以2008—2017年城市旅游博士论文为例[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 1056-1068. |
[5] | 高卿, 骆华松, 王振波, 宋金平. 美丽中国的研究进展及展望[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 1021-1033. |
[6] | 陈沛然, 王成金, 刘卫东. 中国海外港口投资格局的空间演化及其机理[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 973-987. |
[7] | 贺灿飞, 胡绪千, 罗芊. 全球-地方出口溢出效应对新企业进入出口市场的影响[J]. 地理科学进展, 2019, 38(5): 731-744. |
[8] | 钱超峰, 杜德斌, 胡璇, 段德忠. 地区间基因差异会影响技术转移吗?——基于中国2001—2005年省际专利转让数据[J]. 地理科学进展, 2019, 38(5): 745-755. |
[9] | 胡伟, 胡志丁, 葛岳静. 中国地缘环境研究进展与思考[J]. 地理科学进展, 2019, 38(4): 477-488. |
[10] | 刘丽敏, 钟林生, 虞虎. 冰川旅游研究进展与启示[J]. 地理科学进展, 2019, 38(4): 533-545. |
[11] | 刘丽, 李宁, 张正涛, 冯介玲, 陈曦, 白扣, 黄承芳. 中国省域尺度17部门资本存量的时空特征分析[J]. 地理科学进展, 2019, 38(4): 546-555. |
[12] | 李鲁奇, 马学广, 鹿宇. 飞地经济的空间生产与治理结构——基于国家空间重构视角[J]. 地理科学进展, 2019, 38(3): 346-356. |
[13] | 张翼鸥, 谷人旭, 马双. 中国城市间技术转移的空间特征与邻近性机理[J]. 地理科学进展, 2019, 38(3): 370-382. |
[14] | 康江江, 张凡, 宁越敏. 苹果手机零部件全球价值链的价值分配与中国角色演变[J]. 地理科学进展, 2019, 38(3): 395-406. |
[15] | 盛科荣, 杨雨, 孙威. 中国城市网络中心性的影响因素及形成机理——基于上市公司500强企业网络视角[J]. 地理科学进展, 2019, 38(2): 248-258. |
|