基于LMDI的河北省碳排放影响因素分解分析

河北省碳排放量呈上升趋势,经济增长是导致河北省碳排放增长的最主要因素,人口规模和结构调整对碳排放也具有促进作用,能源强度对碳排放具有抑制作用。由于正向促进作用大于负向抑制作用致使河北省碳排放量总体呈上升态势。在此基础上,本文提出了相关的政策建议。     

我国工业进出口含污量及影响因素研究——基于投入产出和LMDI的我国工业废气排放分析

本文利用我国2005~2010年投入产出表测算工业部门三类大气污染物(SO2、工业烟尘、工业粉尘)的进出口含污量。结果显示,就这三类污染物而言,我国工业出口含污量均大于进口含污量,我国负担了额外的环境成本。但是,出口和进口的含污量都在大幅度下降,经过因素分解,发现技术进步因素对贸易含污量的减少作用超过了贸易规模因素对贸易含污量增加的作用,贸易结构因素的作用还比较小。因此,要加大清洁生产技术的使用,降低单位污染排放,同时要优化产业和贸易结构。     

我国工业CO_2排放影响因素差异性研究——基于高耗能行业与中低耗能行业

采用改进的指数分解法LMDI对我国1994—2003年工业高耗能行业与中低耗能行业CO2排放影响因素的差异性进行比较研究,结论表明:工业经济增长效应和子行业结构效应对两类行业CO2排放分别起到加剧和减缓的作用;高耗能能源强度效应经历了从加剧CO2排放到抑制CO2排放的转变,而中低耗能行业相应值在整个样本期都起到减排的作用;子行业能源消耗结构效应对高耗能行业起较小的减排作用,对中低耗能行业起加剧的作用且有不断扩大的趋势;CO2排放系数效应对两者影响都较小。     

总体碳排放的LMDI分解研究

随着我国经济的快速发展,经济增长与资源环境的矛盾日益尖锐,特别是温室气体排放引起的全球气候变暖问题,备受国际社会的广泛关注。进一步加强节能减排工作,是应对全球气候变化的迫切需要,也是我们应当承担的责任。本文通过对Kaya恒等式进行扩展,并结合LMDI分解方法对碳排放的影响因素进行分解分析,为碳减排的实施提供一定的帮助和借鉴。     

我国碳排放的因素分解及减排政策研究

本文将碳排放因素分解为能源强度、经济规模、人口规模、产业结构以及能源结构等六大因素。并采用LMDI的加和方法分析1994——2009年期间的各个碳排放因素对碳排放的深层影响。研究表明,经济规模对碳排放起到显著正向促进作用,而能源强度起到显著负向作用,其他因素作用较微弱。最后,提出了要提高能源利用效率、加强对高碳行业的整合引导监督、开发新能源、提高天然气使用比例等政策建议。     

基于LMDI的新疆碳排放驱动因素分解分析

本文基于8种能源消费量的数据,全面测算了2001～2010年间新疆的碳排放量,并建立碳排放驱动因素分解模型。研究表明:能源强度是影响新疆碳排放的负向驱动力;经济发展、结构因素和人口规模对碳排放量的增长产生正向驱动,因正向驱动大于负向驱动,导致2001～2010年间新疆碳排放量快速增长。     

基于LMDI模型的陕西省碳排放影响因素分析

随着全球气候的变暖、温室效应的增加,已经严重的威胁到了人类的可持续发展,很多国家都采取了相应的对策来解决这种状况,我国也积极采取措施、出台相应的策略以缓解现状。以陕西省1991-2012年人口、人均GDP、工业化率、能源消耗和碳排放总量为基础数据,利用LMDI模型进行因素分解。对陕西省碳排放量影响因素的结果进行分析,结果表明:人口规模、经济发展和工业化率三个因素是陕西省碳排放量增加的拉动因素;能源利用效率和能源消费结构因素是陕西省碳排放量增加的抑制因素。     

基于LMDI模型的长三角城市能源消费碳排放影响因素分解研究

长三角作为引领中国经济高质量发展的重要区域,其能源消耗碳排放引人关注。本文研究发现长三角地区2005—2019年三大产业能源消费碳排放量逐年增长,经济产出、产业结构、能源强度以及能源结构等都与碳排放变化相关。本文建议不断研发推广清洁能源技术,加大可再生能源消费比重,大力发展数字经济和平台经济,优化产业结构,并结合地区碳排放量,采取差异化碳减排措施,引导全民树立零废低碳生活风尚。     

基于LMDI模型的陕西省碳排放影响因素分析

随着全球气候的变暖、温室效应的增加,已经严重的威胁到了人类的可持续发展,很多国家都采取了相应的对策来解决这种状况,我国也积极采取措施、出台相应的策略以缓解现状。以陕西省1991-2012年人口、人均GDP、工业化率、能源消耗和碳排放总量为基础数据,利用LMDI模型进行因素分解。对陕西省碳排放量影响因素的结果进行分析,结果表明：人口规模、经济发展和工业化率三个因素是陕西省碳排放量增加的拉动因素;能源利用效率和能源消费结构因素是陕西省碳排放量增加的抑制因素。     

基于VAR模型的河北省水泥行业二氧化碳排放影响因素研究

选取VAR模型研究方法,将经济增长、能源生产率、能源结构、碳生产率等影响因素作为变量探讨河北省水泥行业二氧化碳减排的动态影响。结果表明：提升碳生产率和能源生产率会对未来GDP产生负面效应;提升非煤炭能源消耗比重,做好能源结构的不断调整及能源生产的持续优化是驱动水泥行业二氧化碳排放量减少的主要因素。并针对以上结果提出河北省水泥行业低碳发展建议。     

中国省域经济增长对二氧化硫排放强度的影响

本文采用2003～ 2012年间中国31个省市区二氧化硫排放的面板数据,通过选择空间面板计量模型实证研究中国地区经济增长对二氧化硫排放强度区域差异的直接影响,以及相邻地区经济增长对本地二氧化硫排放强度区域差异的空间溢出效应.研究结果表明,中国省域二氧化硫排放强度存在显著的非均衡特征和空间关联性,二氧化硫强度由东到西逐渐增加,且东、西部有明显的分块特征.各省之间的二氧化硫排放强度总体呈正相关,且逐渐增强.     

我国工业烟尘排放量变化主要影响因素分析——基于SDA的实证研究

运用SDA方法对我国2005年和2007年工业各部门烟尘排放量变化的主要影响因素进行了分析。研究结果表明,排放强度的下降是烟尘减排的主要因素,最终需求总量的增长则导致排放量的增加,而技术、最终需求支出结构和构成变化对烟尘排放量变化的影响则较为复杂,因部门而异。     

山西省碳排放影响因素分解实证研究

运用Kaya恒等式和LMDI分解技术对山西省2008-2017年的碳排放进行分解,从经济发展水平、能源结构、能源强度和人口规模四个角度解释山西省碳排放的变化趋势,并且通过扩展的STIRPAT模型对分解后的结果进行进一步的分析.结果显示:山西省的碳排放总量不断增长,这和经济发展发展水平紧密相关,而能源强度则相反,对抑制该...     

基于LMDI模型的北京交通碳排放驱动因素研究

伴随着经济增长,机动车保有量持续增加,交通运输业的能源消耗与环境污染问题逐渐成为人们关注的热点,空气污染、能源消耗、气候变化等问题使世界大城市的目光逐渐聚焦到交通节能减排方面。交通运输业是北京市能源消耗和碳排放的重要来源,面对十二五节能减排任务,调整交通运输业,迫在眉睫。交通减排是北京市调整产业结构、转变经济方式的重要突破口,是人文北京、科技北京、绿色北京的要求,也是经济、社会、环境协调发展的必然选择。本文采用LMDI分解模型,对北京市交通碳排放影响因素进行分解分析,得出城镇化、机动化、产业结构、能源结构等是北京交通碳排放的主要影响因素。进而对北京的交通发展提出相应的政策建议。     

基于LMDI的杭州市碳排放驱动因素分析

计算杭州市2001-2011年能源消费的碳排放总量,并采用LMDI对其影响因素进行分析。结果表明:杭州市能源消费结构整体上以煤为主的格局没有改变,煤炭消费仍然是CO2排放的主要来源;经济增长是CO2排放量增加的主要推动因素;第二产业能源强度是碳排放的主要抑制因素。产业结构仍有待优化,通过优化产业结构降低碳排放量还有很大的潜力。     

基于LMDI方法的云南工业能源分析

随着经济水平的发展,中国能源消耗量也随之增长。本文采用LMDI的方法将云南省＂十二五＂初期的三年工业能源消耗分解为生产效用、结构效应和效率效应,并从这三大效应分析得出产出效应与总效应大致趋势一致,效率效应是节约能源的主要因素。     

江苏省工业三废排放行业差异分析

以江苏省6个重点污染行业为研究对象,基于2004-2008年经济发展和三废排放数据,对江苏省工业三废排放的行业差异进行分析。研究表明:这六个行业的经济贡献率、三废污染贡献率及其发展趋势,存在较大差异。但是各行业主要污染物的排放均呈现出明显上升或者曲线变化的趋势,在经济贡献率相对稳定或者小幅上升的前提下,这不是环境库兹涅茨曲线描述的经济发展和环境污染的理想状态。     

中国农产品出口贸易隐含碳排放变动特征及驱动因素分解

本文建立投入产出模型,测算2001－2013年中国农产品出口隐含碳排放量及其部门分布,采用LMDI 分解法将2001－2013年中国农产品出口贸易隐含碳排放增长分解为规模效应、结构效应和技术效应等3种因素的贡献。实证结果表明,2001－2013年我国农产品出口贸易隐含碳排放量年均增长8.98％,农业部门、食品加工业部门是出口隐含碳排放量最多的部门,规模效应是导致农产品出口的CO2增加的主要原因,技术效应是抑制农产品出口的CO2排放量增长贡献的最重要因素,而结构效应较微弱。