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山东省碳减排系统仿真及政策优化研究

李艳红

李艳红. 山东省碳减排系统仿真及政策优化研究[J]. 环境工程技术学报, 2020, 10(1): 150-159. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20190063
引用本文: 李艳红. 山东省碳减排系统仿真及政策优化研究[J]. 环境工程技术学报, 2020, 10(1): 150-159. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20190063
LI Yanhong. System simulation and policy optimization of carbon emission reduction in Shandong Province[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2020, 10(1): 150-159. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20190063
Citation: LI Yanhong. System simulation and policy optimization of carbon emission reduction in Shandong Province[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2020, 10(1): 150-159. doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20190063

山东省碳减排系统仿真及政策优化研究

doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20190063
详细信息
    作者简介:

    李艳红(1979—),女,讲师,主要从事低碳经济计量模型应用研究, redlyh@126.com

  • 中图分类号: X192

System simulation and policy optimization of carbon emission reduction in Shandong Province

  • 摘要: 为考察减排政策对能源消耗及碳排放的影响,以经济、能源、人口和环境要素构建山东省能源消耗碳排放系统仿真模型。在验证模型有效性的基础上,进行单维度情景与多维度综合情景仿真模拟。结果显示:在设定情景参数下,产业结构、科技投入与能源结构调整能够有效促进碳减排,但减排效果不同,其中科技投入如果表现为清洁技术投入,则更有利于碳减排目标的实现;单因素调整的减排效果有一定的局限性,多因素综合模拟时,当条件满足第二产业固定资产投资比例为49.43%,第三产业投资比例达到46.94%,科技投入比例为2.70%,三次产业能源消耗结构比为74.87%:15.27%:9.86%,可接近实现山东省“十三五”低碳经济发展目标。

     

  • [1] TASESKA V, MARKOVSKA N, CAUSEVSLI A , et al. Greenhouse gases (GHG) emissions reduction in a power system predominantly based on lignite[J]. Energy, 2011,36(4):2266-2270.
    [2] 张玉秀 . 山东省能源消耗和二氧化碳排放总量控制模型及对策研究[D]. 济南:山东师范大学, 2018.
    [3] COSKUN A A, GENCAY G . Kyoto Protocol and “deforestation”:a legal analysis on Turkish environment and forest legislation[J]. Forest Policy and Economics, 2011,13(5):366-377.
    [4] PULIAFITO S E, GRAND M C . Modeling population dynamics and economic growth as competing species:an application to CO2 global emission[J]. Ecological Economics, 2008,65(3):602-615.
    [5] 王兵, 刘光天 . 节能减排与中国绿色经济增长:基于全要素生产率的视角[J]. 中国工业经济,2015(5):57-69.

    WANG B, LIU G T . Energy conservation and emission reduction and China’s green economic growth-based on a total factor productivity perspective[J]. China Industrial Economics,2015(5):57-69.
    [6] 段文斌, 刘大勇, 余泳泽 . 异质性产业节能减排的技术路径与比较优势-理论模型与实证检验[J]. 中国工业经济,2013(4):69-81.

    DUAN W B, LIU D Y, YU Y Z . Technology path choices and comparative advantages of heterogeneous industries for energy saving & emission reduction:theoretical model and empirical evidence[J]. China Industrial Economics,2013(4):69-81.
    [7] 林伯强, 蒋竺均 . 中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J]. 管理世界,2009(4):27-36.
    [8] 张巍 . 基于STIRPAT模型的陕西省工业碳排放量预测和情景分析[J]. 可再生能源, 2017,35(5):771-777.

    ZHANG W . Prediction and scenario analysis of industrial carbon emission in Shaanxi Province based on STIRPAT model[J]. Renewable Energy Resources, 2017,35(5):771-777.
    [9] 邱立新, 袁赛 . 政府干预、时空效应与典型城市碳减排[J]. 软科学, 2019,33(5):123-128.

    QIU L X, YUAN S . Government intervention,time-space effects and carbon emission reduction of typical cities[J]. Soft Science, 2019,33(5):123-128.
    [10] 席细平, 谢运生, 王贺礼 , 等. 基于IPAT模型的江西省碳排放峰值预测研究[J]. 江西科学, 2014,32(6):768-772.

    XI X P, XIE Y S, WANG H L , et al. Forecast of Jiangxi’s carbon emission to peak based on IPAT model[J]. Jiangxi Science, 2014,32(6):768-772.
    [11] 李雪梅, 张庆 . 天津市能源消耗碳排放影响因素及其情景预测[J]. 干旱区研究, 2019,36(4):997-1004.

    LI X M, ZHANG Q . Factors and scenario prediction of carbon emission from energy consumption in Tianjin[J]. Arid Zone Research, 2019,36(4):997-1004.
    [12] 宋杰鲲 . 山东省能源消耗碳排放预测[J]. 技术经济,2012(1):82.

    SONG J K . Prediction of carbon emission from energy consumption in Shandong Province[J]. Technology Economics,2012(1):82.
    [13] 董会忠, 王格 . 山东半岛蓝色经济区经济-环境复合系统仿真与发展对策研究[J]. 软科学, 2017,31(2):103-108.

    DONG H Z, WANG G . Study on simulation and development countermeasures of economy-environment composite system in Shandong peninsula blue economic zone[J]. Soft Science, 2017,31(2):103-108.
    [14] 张国兴, 高秀林, 汪应洛 , 等. 中国节能减排政策的测量、协同与演变:基于1978—2013年政策数据的研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2014,24(12):62-73.

    ZHANG G X, GAO X L, WANG Y L , et al. Measurement,coordination and evolution of energy conservation and emission reduction policies in China:based on the research of the policy data from 1978 to 2013[J]. China Population,Resources and Environment, 2014,24(12):62-73.
    [15] 周雄勇, 许志端, 郗永勤 . 中国节能减排系统动力学模型及政策优化仿真[J]. 系统工程理论与实践, 2018,38(6):1422-1444.

    ZHOU X Y, XU Z D, XI Y Q . The system dynamic model and policy optimized simulation of energy conservation and emission reduction in China[J]. System Engineering-Theory & Practice, 2018,38(6):1422-1444.
    [16] 王同孝, 赵联振, 王伟 . 山东省能源消耗与碳排放分析[J]. 中国人口·资源与环境, 2012,7(22):49-52.

    WANG T X, ZHAO L Z, WANG W . Analysis of energy consumption and carbon emission in Shandong Province[J]. China Population,Resources and Environment, 2012,7(22):49-52.
    [17] 张国兴, 张振华, 管欣 , 等. 我国节能减排政策的措施与目标协同有效吗:基于1052条节能减排政策的研究[J]. 管理科学学报, 2017,20(3):162-181.

    ZHANG G X, ZHANG Z H, GUAN X , et al. Is the synergy between measures and objectives of energy conservation and emission reduction policies in China effective:research on 1052 energy conservation and emission reduction policies[J]. Journal of Management Sciences in China, 2017,20(3):162-181.
    [18] 何小刚, 张耀辉 . 技术进步、节能减排与发展方式转型:基于中国工业36个行业的实证考察[J]. 数量经济技术经济研究,2012(3):19-33.

    HE X G, ZHANG Y H . Technology progress,energy save and emission reduce and development pattern transformation[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics,2012(3):19-33.
    [19] 张志麒, 张保留, 罗宏 . 工业大气污染治理的环境经济政策体系研究[J]. 环境工程技术学报, 2019,9(3):312-319.

    ZHANG Z Q, ZHANG B L, LUO H . Research on environmental economic policy system of industrial air pollution control[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2019,9(3):312-319.
    [20] 刘华军, 刘传明, 孙亚男 . 中国能源消耗的空间关联网络结构特征及其效应研究[J]. 中国工业经济,2015(5):83-95.

    LIU H J, LIU C M, SUN Y N . Spatial correlation network structure of energy consumption and its effect in China[J]. China Industrial Economics,2015(5):83-95.
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  • 收稿日期:  2019-04-23
  • 刊出日期:  2020-01-20

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