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相似文献
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1.
《企业经济》2015,(3):170-174
外商直接投资(FDI)和城市化对我国二氧化碳(CO2)排放具有重要影响。利用中国省际面板数据构建模型利用中国省际面板数据构建模型,并就外商直接投资与城市化对中国二氧化碳排放的影响进行实证检验。模型以二氧化碳排放量为因变量模型以二氧化碳排放量为因变量,用碳排放总量(TC)和人均碳排放量(PC)作为因变量指标作为因变量指标;自变量则以外商直接投资水平、城市化水平和人均国内生产总值作为指标。研究发现研究发现,外商直接投资和城市化对我国碳排放的影响均存在区域差异。  相似文献   

2.
全球二氧化碳排放量的逐年上升,各国都面临着巨大的减排压力,中国作为《京都议定书》的签字国,亟需找到碳排放的主要影响因素,从而抑制二氧化碳排放.本文通过借鉴国内外对碳排放问题的研究成果,得出了影响碳排放的10个主要因素,并进行数据收集,结合SPSS 19.0对其相关数据进行了聚类分析,从而将所有影响因素四个大类,并对聚类结果做出相关分析.最后针对结论提出了碳减排的相关政策建议.  相似文献   

3.
从经济增长与固定资产投资(FAI)关系、经济增长与碳排放关系、固定资产投资与碳排放关系、经济增长与二氧化碳排放脱钩、碳排放影响因素等维度总结了上述研究成果,具体阐述当前经济增长与二氧化碳排放研究领域的特点,指出其不足之处。  相似文献   

4.
引发地球变暖的核心因素是什么?当然是二氧化碳.然而,释放二氧化碳数量最多的是哪个行业,当然要数建筑业.有资料显示,建筑业在二氧化碳排放总量中约占50%左右,远远大于工业和运输业.又据有关统计数据反映,中国每建成1平方米房屋,约释放碳0.8吨.在房地产开发过程中,建筑采暖、空调、通风、照明等能源的碳排放量相当大.  相似文献   

5.
本文构建碳排放福利绩效指数,对中国二氧化碳排放效率进行评价,并采用对数平均迪氏分解法对中国、中美、中英的碳福利绩效变化进行因素分解分析,结果表明基于福利视角的中国二氧化碳排放效率高于英国和美国,但发展轨迹表现趋于恶化.中美、中英之间的碳福利绩效之间的差值远小于碳生产率的国别差值,但这种差距正在缩小.基于时间序列或国别之间中国碳福利绩效变化,驱动因素均为碳生产率效应,经济福利绩效因素则表现为抑制作用.中国的未来低碳经济发展路径应当参考英国的模式.最后建议将提高碳福利绩效作为制定政策的目标.  相似文献   

6.
在巴黎气候变化大会上,中国政府提出了“2030年左右实现碳达峰,并争取尽快实现”的新阶段目标。城市是能源资源消耗和CO2排放的集聚区域,城市化产生的碳排放是当今中国影响气候变化的重要因素。文章采用南京1997~2017年21年数据,从人口规模、财富水平、城市化水平、技术水平、产业结构、国际贸易水平、科技创新能力七个方面选取更符合南京国情的社会经济变量建立STIRPAT模型,研究影响南京市碳排放的主要因素。结果表明:人口总量和城市化率是影响南京碳排放的主要因素。  相似文献   

7.
中国政府已正式对外宣布控制温室气体排放的行动目标,决定到2020年单位国内生产总值(GDP)二氧化碳排放比2005年下降40%~45%,非化石能源占一次能源比重达到15%左右。文章在2020年中国单位GDP二氧化碳排放量下降40%~45%目标的基础上,解析了单位GDP二氧化碳排放强度的主要驱动因素,揭示了经济增长质量、提高能效和优化能源结构与碳强度之间的定量关系,并对未来碳排放约束下的节能目标进行了预测。  相似文献   

8.
王学平 《价值工程》2022,(26):32-34
二氧化碳排放是温室气体的主要成分,控制二氧化碳排放量是控制温室气体的主要方向。低碳环保是人类所向往的理想生活环境,要想创造这种生活环境,就要控制二氧化碳的排放量,所以二氧化碳排放量的核算也成为了重要工作。基于这种情况,本文在对碳排放控制的意义、燃煤电厂碳排放核算方法、核算注意事项、碳排放交易及碳排放规范化管理进行了简要分析,以供参考。  相似文献   

9.
随着中国经济的发展,通过市场化手段对二氧化碳等温室气体的排放进行限制受到各界的广泛关注。目前,我国碳排放交易制度并没跟上经济发展的速度。本文主要分析了中国现阶段碳排放交易市场存在的问题,并给出了碳排放交易市场的建设的建议。  相似文献   

10.
一、碳排放与气候变化 碳排放是关于温室气体排放的总称. <京都议定书>规定的温室气体有:二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、氢氟碳化物、全氟化碳、六氟化硫.其中最主要的是二氧化碳,它占温室气体排放的比例最大(达到76.7%).国内外大量观测事实和研究结果表明,自工业革命以来,化石燃料燃烧、水泥生产、森林砍伐、土地利用变化等碳排放活动,造成大气中含碳温室气体浓度持续增长,使全球气候出现近千年来从未有过、以变暖为主要特征的显著变化.  相似文献   

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