基于LMDI的中国碳排放影响因素分解研究

在对中国2000-2012年不同产业部门、不同能源消费类型的碳排放量进行估算的基础上,利用Kaya恒等式改进模型结合LMDI分解法对中国碳排放量的影响因素进行分解分析.结果显示:经济产出水平、能源结构和人口规模对碳排放的影响是正向的,能源强度和产业结构对碳排放量的影响是负向的.最后提出节能减排的对策建议.     

基于LMDI的江苏省交通能源消费碳排放因素分解

根据IPCC关于交通能源消费碳排放量的计算方法,对2005-2011年江苏省交通碳排量构成和交通碳排放强度进行了测算.基于LMDI分解技术,从交通能源强度因素、交通运输业经济份额因素、第三产业增加值因素和交通能源结构因素四个方面对江苏省交通碳排放的变化进行分析.测算和分析结果表明:交通能源强度呈明显下降状态,在其影响下交通碳排放强度呈下降趋势,说明交通能源利用率不断提高;交通碳排量呈增长的趋势,第三产业增加值因素影响最大,体现为正效应,促进交通碳排放,交通能源强度因素和交通运输业经济份额因素体现为负效应,交通能源结构因素除2011年均体现为负效应,抑制交通碳排放.     

基于LMDI的中国能源消费碳排放强度变化因素分解

利用IPCC《国家温室气体清单指南》(2006)推荐的参考方法和参数,评估和计算中国1997年-2007年的碳排放量和碳排放强度,并应用LMDI方法对碳排放强度进行因素分解.研究结果表明,能源强度因素对我国碳排放强度变化的贡献率最大,达到139.66%;产业结构效应次之,为-28.23%;能源结构效应最小,为-11.43%.针对实证结果,提出现阶段我国节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构.     

中国碳强度的影响因素解析——基于LMDI分解方法

基于1996-2009年我国碳强度分析,采用对数平均权重分解法(LMDI)进行因素分解.结果显示1996-2009年中国碳强度总体降低了2.9078吨/万元,其中能源强度效应最大,贡献率为85.64%,能源结构效应偏小,为26.78%,而产业结构效应表现出小幅正负波动,总体为-12.0975%,这说明能源结构效应和产业结构效应的潜力还没有充分发挥出来.因此,降低高耗能产业的能源强度是短期内降低碳强度的关键措施,但长远来看改善能源结构以及优化产业结构是降低碳强度的根本途径.     

基于投人产出分析的中国能源消费分行业碳排放系数因素分解

采用投入产出分析法,结合部门能源消费数据,从最终需求的角度评估和计算了中国1997年、2002年和2007年的碳排放量、碳排放系数、直接碳排放系数和完全碳排放系数.研究结果表明,金属冶炼及压延加工业、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的直接碳排放系数历年均是最高的,能源强度是影响这些行业直接碳排放系数变化的主要因素;金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、金属制品业、化学工业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的完全碳排放系数历年均居前列,中间产品投入和能源强度是影响完全碳排放系数变化的主要因素.针对实证结果,现阶段我国节能减排的重点方向在于调控金属冶炼及压延加工业、化学工业等高碳排放行业,并通过提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构来达到降低碳排放系数的目的.     

中国碳排放变化的因素分解与减排路径研究

能源及其引致的碳排放等相关问题已经成为影响人类社会发展全局和全球政治经济格局的重大战略问题.中国是世界上最大的发展中国家,面临着更严峻的能源挑战.节约能源、大幅度改善能源效率是我国应对能源和气侯变化挑战的一条极其重要且有效途径.本文综合考量了能源结构、能源强度、能源效率及经济增长等4个因素对碳排放的影响,基于因素分解模型,应用LMDI分解方法对中国一次能源利用的CO2排放及碳排放强度变化进行了研究,研究发现二氧化碳排放增加主要是由于经济增长、人口规模扩大引起的.在此基础上提出了碳减排的政策建议.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

基于LMDI方法的广东省物流业碳排放影响因素分析

在对2005-2014年间广东省物流业碳排放进行测算的基础上,基于LMDI分解方法,对广东省物流业碳排放的影响因素进行分析,发现物流业的经济发展对碳排放增长的推动作用最显著,能源结构对碳排放的增长有一定的推动作用,但效果不明显,而能源效率对碳排放的增长呈现明显的抑制作用,从而得出要从优化能源结构、提高能源效率等方面来实现广东省物流业低碳发展的结论.     

多维视角家庭碳排放驱动因素及脱钩效应分析——以陕西省为例

为科学合理安排陕西省城乡居民家庭减排规划,引导居民实施低碳消费,实现低碳发展.利用LMDI因子分解和Tapio指数法分别研究城乡家庭直接与间接碳排放驱动因素和脱钩分析.结果表明:①城乡居民家庭碳排放与居民消费支出总脱钩逐渐趋于弱脱钩关系;②家庭人均收入引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出是“增长连结→扩张负脱钩”;家庭规模引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“弱脱钩→强脱钩”;家庭户数引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放变化量与居民消费支出是“强脱钩→弱脱钩→增长连结→扩张负脱钩关系”;③除农村家庭直接碳排放变化量外,能源消费强度和家庭消费率引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是“弱脱钩→强脱钩”,能源消费结构和家庭消费结构引起的城乡居民家庭直接、间接碳排放量与居民消费支出都是从较理想的脱钩状态发展为扩张负脱钩关系.     

我国海运出口贸易碳排放影响因素的对数指数分解研究

对2005-2013年我国的碳排放进行了对数指数分解,得出海运出口贸易规模、能源效率、能源结构、碳排放强度是构成碳排放的四个因素,其中海运出口规模和碳排放强度是碳排放的正向拉动关系,能源结构和能源效率是碳排放的负向抑制关系.运用协整检验证明四个因素与碳排放之间具有长期稳定的关系,运用Granger因果检验证明海运出口贸易规模、能源结构、能源效率是碳排放的Granger原因.在此基础上,提出减少海运业碳排放的政策建议.     

基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的LMID分解结果,提出调整能源产业结构, 促进可再生能源利用等节能减排建议.     

北京城市物流业碳排放及驱动因素研究

估算了1998-2012年北京城市物流业的碳排放量,建立了北京城市物流业碳排放影响因素的通径分析模型.结果表明:物流基础设施的建设是该阶段碳排放增长的决定性因素,经济发展水平、以石油为主的能源结构、城镇化是促进碳排放的重要因素,能源效率对碳排放的正向影响较弱,产业结构对碳排放具有负向影响.最后提出了北京城市物流业低碳化发展的对策.     

长沙市物流产业发展动因分析

基于物流产业空间格局演化,分析物流产业发展动因机制.结合试点城市特点,构建试点城市物流产业影响因素模型,运用回归分析对长沙市物流产业影响因素进行实证研究.研究结果表明:服务业的市场需求、服务业的开放度、信息技术水平和市场反映能力,对长沙市物流产业发展有正向促进作用.     

中国二氧化碳排放的影响因素:基于区域的实证研究

选取我国部分省际1995—2008年数据,并根据各地区GDP和CO_2排放数据将它们划分成四个区域,运用对数平均Divisia指数分解法,把各区域CO_2排放增长率分解为11种驱动因素的加权贡献,并对这一时期中的3个时间段和每一种驱动因素进行了研究.结果表明:(1)对各区域CO_2排放增长的正向影响因素为人均GDP、家庭年平均收入、人口总量、交通工具数量和家庭数量;主要的负向影响因素为生产部门能源强度、居民生活能源强度.(2)在研究的每一阶段,各个区域人均GDP增长都是CO_2排放增长的最大驱动因素,同时家庭年均收入的提高对CO_2排放起到了持续的推动作用,尤其是第二阶段,这也表明我国的CO_2排放增长和居民生活水平密切相关.(3)各个区域CO_2排放下降的主要影响因素是生产部门的能源利用效率的提高,这与各个区域加大研发经费支出所带来的技术进步和企业所有制结构变化有着密切的关系.因此提高生产部门的能源利用效率是减少CO_2排放的最重要措施.研究结论为我国在城市化和产业结构升级进程中控制碳排放增量,国家和地方政府建立相应的鼓励政策和技术研发支持机制,各个省域构建各具区域特色的低碳经济发展模式等提供相关决策依据.     

现代物流业与其相关产业灰色关联度研究——基于山西省的实证分析

结合山西省2002～2006年的相关行业生产总值增加值,运用灰色系统理论方法,得到山西省现代物流业与相关产业的灰色关联系数,按照关联度的不同排序,对山西省发展现代物流业提出了切实可行的政策建议.