中国农业碳排放变化因素分解研究——基于能源消耗与贸易角度的LMDI分解法

在我国农业碳排放变化影响因素中,进口效应对我国现阶段农业能源消费碳排放的贡献率最大,其他各影响因素按贡献率绝对值累计大小依次是贸易条件效应、出口反效应、产业规模效应和能源效率效应。针对于农业能源的碳排放,"碳泄漏"观点并不可靠。我国应改善农产品的贸易条件,加快农业节能环保技术的开发与利用,合理制定农产品进出口价格,有效减少我国农业能源的碳排放。     

中国能源强度变动的区域因素分解分析——基于LMDI分解方法

中国区域之间经济发展水平差异较大,能源消费也存在差异,分析影响中国能源强度变动的区域因素能够在区域层面上进一步理解总体能源强度的变动。文章利用对数平均D氏指数技术(LMDI)对1995-2005年中国能源强度变动进行区域因素分解,发现由区域内能源强度所显示的区域内技术进步因素是影响中国能源强度变动的决定因素。     

基于SD的军民技术融合影响因素研究

军民技术融合是军民融合的重要内容,其影响因素众多繁杂,运用科学方法厘清军民技术融合影响因素和影响过程,为实现全要素、多领域、高效益的军民融合发展格局提供理论支撑,对于统筹国防建设和经济建设发展、保障国家安全、增强国防竞争力具有重要价值。将军民技术融合系统分为技术转移、技术创新、技术标准3个子系统,通过分析3个子系统间关系,界定军民技术融合系统边界,构建军民技术融合系统动力学模型。以航空航天业为例,验证模型的合理性,通过仿真分析,得出政府政策、技术标准、发明专利对新产品销售收入贡献率是影响军民技术融合的重要因素,进而揭示各变量与军民技术融合的内在联系。最后,根据研究结论,提出促进军民技术融合的对策建议。     

云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型

基于LMDI模型,分别研究碳排放系数、经济发展、能源强度、能源消费结构、产业结构、人口六个因素对云南省生产活动的碳排放的贡献量和贡献率。结果表明,经济发展是驱动云南省碳排放增加的最主要因素,人口规模和产业结构也是碳排放量增加的驱动因素;能源强度则是抑制碳排量增加的最主要影响因素,碳排放系数和能源消费结构因素也对减少碳排放起着一定的作用,但不是很明显。说明云南省由于处于工业化发展时期,工业发展对能源的消费需求大,影响因素中的驱动因素对碳排放量的贡献率大于抑制因素,在短时期内云南省的碳排放仍将持续增长。因此,云南省需要改变经济发展方式,坚持计划生育的基本国策,提高能源利用效率和促进产业结构与能源消费结构的转变。     

四川省碳排放增长影响因素的LMDI分解研究

研究碳排放的变化趋势及影响因素,是当前低碳经济研究中的热点问题,具有重要的理论意义和现实意义。利用四川省的相关数据来分析四川省三大产业二十年来碳排放的变化趋势,并从产业结构、能源结构、能源强度、经济发展等因素来分析导致四川省碳排放增长的主要原因。研究结果表明,产出规模、能源结构和产业结构是导致四川省碳排放增长的正向因素,而能源利用效率是导致四川省碳排放增长的负面因素。     

城镇土地利用的碳排放量及因素分解

从能源消耗角度测算2009—2012年城镇土地利用的碳排放量,并运用LMDI分解模型对其影响因素进行了分解。研究表明,2009—2012年城镇土地利用碳排放量不断增加;经济水平提高、土地面积增加对城镇土地利用碳排放存在正效应,能源效率、人口规模、单位能源的碳排放量存在负效应。因此,为了实现城镇土地可持续利用,促进经济与环境的和谐发展,需要适度控制城镇规模的扩张速度,提高城镇土地集约利用率;同时,提高能源利用效率,推进可再生能源和清洁能源的开发和使用。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解——以陕西省为例

近十年间陕西省取得了跨越式的经济大发展,特别是作为丝绸之路经济带的"桥头堡"其经济发展已驶入了快车道。经济快速发展的同时必然带来碳排放总量的增加,测算了陕西省2002~2012年7种主要能源消费的碳排放量。使用LMDI法(对数平均迪氏分解法)把陕西省能源碳排放增量分解成人口、人均GDP、产业结构、能源消费结构与能源消费强度这五方面因素。研究得出,2002~2012年间除能源消费强度这一因素的累积效应为负外,其余四种因素的累积效应皆为正。使用逐年效应角度观察,人均GDP是碳排放增加的最大拉动因素,能源消费强度对碳排放具有较大的抑制作用。针对以上问题给出了相关政策建议。     

基于LMDI分解法的江苏省二氧化碳排放影响因素分析

如何在促进经济持续稳定增长的同时实现CO2减排已经成为社会关注的焦点.本文以经济和能源消耗大省——江苏省为例,采用LMDI分解法分析了江苏省2003-2013年经济增长对CO2排放的影响,研究结果显示:经济规模效应是CO2排放增长的主导因素,且具有促进作用,累积贡献率为64.29％;能源强度效应具有抑制作用,累积贡献率为-22.90％;产业结构效应抑制CO2排放,人口规模和能源结构效应促进CO2排放,但均贡献微弱,贡献率依次为-6.24％、3.38％、3.19％.     

中美文化产业发展驱动因素的比较研究

利用1997-2011年文化产业的投入产出数据,基于投入产出局部闭模型的结构分解分析方法,对中国和美国文化产业及细分行业的发展驱动因素进行了实证分析。研究发现:文化产业发展,美国依靠资本和技术双核驱动,而中国比较依赖资本的推动,技术进步制约较明显;劳动报酬率是制约中美文化产业的共同主要因素;平均消费倾向和居民消费方式对于中国的贡献较为有限;净出口成为中国十年发展的重要推动因素,同时期则成为美国的主要制约因素;文化制造业的发展,中国以净出口推动,而美国依靠资本驱动;而文化服务业的发展,中国以资本推动,而美国依靠技术进步驱动。     

企业基础研究行为驱动模型构建

鉴于后互联网时代下我国企业从事基础研究的紧迫性,从学理上探讨如何引导企业广泛参与基础研究。通过文献编码分析方法得到范畴逻辑关系,构建由发达国家挤压、社会舆论敦促、强国战略要求、市场生存压力和企业责任担当5类主体行为共同作用的企业基础研究行为驱动机制。其中,发达国家挤压、社会舆论敦促、强国战略要求、市场生存压力为外部环境驱动,企业责任担当为企业内部驱动。研究提示,应从外部创新环境改善和企业内部研发积极性激发着手,综合推进企业基础研究进程,构筑我国科技强国梦。     

北京经济发展中PM2.5排放的驱动因素研究

近日北京市正式发布了PM2.5来源解析的最新研究成果,其四大主要来源为机动车、燃煤、工业生产和扬尘。为对经济和减排政策的制定提供量化支持,文章在该研究成果基础上进一步按部门进行排放驱动因素分解,基于对数平均Divisia指数分解法,将2005—2012年北京PM2.5大气含量分解为五部门9种驱动因素的贡献,并以每两年为一时期共7个时间段的各类驱动因素的贡献进行了现状研究。结果表明机动车保有量、生产部门能源强度、生产部门能源消耗量、人均年收入是经济增长对PM2.5排放的主要正向驱动因素,交通部门的交通运输需求增长、生产部门对化石能源的高依赖性以及居民生活消费习惯是未来减排政策需应对的重点问题。     

基于LMDI模型的工业碳排放影响因素研究——以无锡市为例

在估算2001～2010年无锡市工业分行业碳排放的基础上,基于改进的迪氏对数平均权重分解法,建立工业部门碳排放影响因素的分解模型。研究发现:工业经济规模效应和工业部门内部结构效应分别对工业碳排放起到显著的促进和抑制作用;工业能源结构变化对工业碳排放影响较小;代表节能环保技术水平的能源强度效应减缓了工业碳排放,但其抑制作用不稳定,能源利用效率仍有较大的提升空间。最后提出了相应的减排政策建议。     

基于LMDI的吉林省重点行业碳排放强度变化及驱动因素分析

工业化石能源消费所产生的CO2排放在各种排放中占有很高的比例,随着吉林省经济的快速发展,能源消费持续增加使节能的压力日益增大。采用基于IDA的对数平均迪氏指数法(LMDI)研究吉林省重点行业碳排放强度的变化特征,分析碳排放强度变化的主要影响因素及其效应的同时,进一步量化了不同行业对各驱动因素指数百分比变化贡献。研究表明,能源强度的降低是碳排放强度变化的主要驱动因素,产业结构和碳排放系数的变化对碳排放强度变化的影响较小。黑色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对能源强度指数百分比变化的贡献最为显著。有色金属冶炼及延压加工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业对碳排放系数指数百分比变化的贡献最显著。化学原料及化学制品制造业对工业部门结构指数百分比变化的贡献最为显著。最后,为吉林工业的碳减排提供了政策建议,为相关管理部门科学合理地制定节能减排方案和环境保护规划提供了科学基础。     

低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究——以浙江省为例

本文基于三大产业和居民生活部门的12种能源消费量数据,较全面地测算了1995—2008年浙江省碳排放量,建立了碳排放驱动因素分解模型,将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应,并采用对数平均权重分解法(LMDI)测算了各类效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理。研究结果表明,1995—2008年,浙江省碳排放量呈现不断上升的趋势;经济发展和人口规模对碳排放的正向驱动效应远超过能源强度和结构调整产生的负向驱动效应。本文同时测算出浙江已跨越了碳排放强度的高峰阶段,但仍处于碳排放强度高峰迈向人均碳排放量高峰的阶段。为缩短不同碳排放高峰的跨越时间,降低高峰峰值,本文提出了加快低碳经济发展的相关政策建议。     

基于LMDI的我国能耗增长总量分解

本文运用迪氏对数指标分解法（LMDI）对我国6个行业在1985～2005年的能耗增长进行研究,将总能耗增长量分解为3个部分：生产效应,结构效应和强度效应。研究结果表明,我国过去20多年来能耗消费增长的主要动因是生产规模的扩大和经济结构的调整,而我国能耗强度的降低则大大地延缓了能耗总量的增长。本文最后根据研究结果提出了相关的政策建议。     

基于空间的省际农地非农化驱动因素研究

运用空间面板模型,选取我国31个省市自治区1999—2008年农地非农化及其影响因素的数据构建不同的计量模型。运用Moran’sI指数测度出我国农地非农化与其影响因素作用关系的空间效应为一种趋同效应,省际间农地非农化存在正的空间相关关系。根据空间滞后模型和空间误差模型估计结果,通过对比得出,地区总人口、城镇人均可支配收入、地方政府收益、城市化水平、耕地资源禀赋对农地非农化存在显著的正向驱动作用,农村居民人均纯收入与农地非农化间存在负相关关系,农地保护政策对农地非农化的控制效果并不明显。     

我国R&D投入与经济增长驱动关系的实证研究——基于LMDI分解法

笔者首次将对数平均迪氏指数分解法(LMDI)引入R&D与经济增长动态驱动关系的研究,构建GDP总量分解模型,把GDP变动总效应分为R&D活动效应、结构效应以及效率效应,并由此对1999年～2009年我国31个省市区GDP与R&D投入的关系进行了实证分析。结果表明,R&D活动效应对GDP变动总效应的贡献最大;R&D结构效应对GDP变动的正向影响较为稳定,但不够显著;R&D效率效应与GDP增长显著负相关。据此,我们给出了进一步优化我国R&D投入、实现经济内涵式增长的政策建议。