基于LMDI模型的土地利用碳排放时空差异及影响因素研究——以洞庭湖区为例

运用碳排放系数法和对数平均迪氏指数(LMDI)模型,对1996—2020年洞庭湖区土地利用变化、土地利用碳排放时空差异及其影响因素进行分析。结果表明:(1)土地利用变化整体呈现出“三增三减”特征,建设用地和未利用地的变化程度较为显著,水域和草地次之,耕地和林地的变化程度最小。(2)总净碳排放量呈不断上升趋势,碳排放高值区由中部转向西、东、南部,土地利用碳足迹压力指数始终大于1,以0.54的年均增幅不断上升。(3)人均GDP、单位GDP用地面积和单位土地碳排放强度是影响土地利用碳排放的主要因子,人均GDP和单位GDP用地面积分别成为促进和减缓洞庭湖区碳排放量增长的主要因素。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

基于LMDI和Tapio脱钩模型的甘肃省碳排放研究

在定量核算2005—2021年甘肃省碳排放量和强度的基础上,预测分析基准情景、高排放情景和低排放情景3种发展情景下甘肃省碳达峰时间及路径.研究表明,甘肃省整体脱钩状态较为理想,贡献主要来源于煤炭碳排放量与经济增长长期处于弱脱钩;经济增长具有增排效应,能源强度、能源结构和人口规模具有节能减排效应,尤其是能源强度.从情景预测分析看,基准情景下,甘肃省将在2035年碳排放达到峰值,2035年之后经济与碳排放处于强脱钩状态,很难在2060年之前实现碳中和;高排放情景下,将在2045达到峰值,经济与碳排放一直处于弱脱钩状态,后续实现碳达峰的难度较大;低排放情景下,2030年后经济与碳排放一直处于强脱钩状态,碳排放量下降幅度较大,在2060年之前实现碳中和较为容易.

基于LMDI和泰尔指数的长江经济带公共建筑碳排放变化研究

基于LMDI因素分解模型,分析了2010-2019年长江经济带碳排放综合系数、能源强度、产业结构、经济水平和城镇化率对公共建筑碳排放变动的影响,并利用泰尔指数测算了公共建筑碳排放主要影响因素的区域差异。结果表明:(1)经济水平的提高和城镇化的发展是促进公共建筑碳排放增长的主要因素,而产业机构的调整和能源强度的降低则抑制了碳排放的增加。(2)基于能源强度和经济水平的碳排放泰尔指数均表明区域内差异是造成该经济带公共建筑碳排放不平衡的主要原因,各区域阶梯效应削弱,区域内部呈现分化发展的局面。(3)政府应重点关注区域内部互联,建立以经济水平碳排放为约束指标的碳减排协同治理机制,实现长江经济带公共建筑业的协调发展。

中部六省碳排放LMDI分解与脱钩效应研究

绿色低碳发展是落实我国“十四五”规划的重要支撑,也是我国高质量发展的必然要求,厘清减排路径进而控制碳排放是其中重要步骤。基于2005~2021年中部六省碳排放数据,利用Tapio脱钩模型度量了中部六省碳排放与经济增长之间的脱钩状态;再结合LMDI模型对碳排放的驱动因素进行分解。结果表明:中部六省脱钩状态呈现平稳推进趋势,影响碳排放的各驱动因素中经济发展、人口规模对区域碳排放起着促进作用,能源结构和能源消费强度则呈现抑制作用。建议从建立绿色金融体系、调整能源结构、加强政策扶持等方面推进中部六省区域的节能减排工作。

基于LMDI的中国制造业出口贸易碳排放影响因素分析

制造业作为拉动中国经济增长的重要行业,同时也是碳排放最为密集的行业之一,制造业的出口对碳排放产生了怎样的影响,通过哪些因素影响二氧化碳排放呢?本文基于2006—2016年中国制造业行业的能源消耗和出口数据,对制造业26个细分行业的出口碳排放进行测度,根据制造业平均碳排放强度对各行业进行高低碳排放行业划分,对比分析高低碳行业的出口碳排放情况和出口量情况,运用LMDI因素分解法将影响制造业高碳排放行业出口二氧化碳排放影响因素分解为规模因素、结构因素和碳排放强度因素三方面。研究表明,规模因素是二氧化碳排放增长的主要因素,而碳排放强度因素对二氧化碳排放有较强的抑制作用,出口结构的影响具有不确定性。最后,根据实证结果有针对性地为中国制造业出口二氧化碳排放提出相应的优化措施。

江苏省经济增长与碳排放的脱钩关系研究——基于LMDI因素分解法

文章基于2005—2020年江苏省的人口、经济发展、能源强度以及二氧化碳排放的相关数据,通过构建LMDI因素分解模型对江苏省碳排放的脱钩状态进行研究,结果表明,在“十一五”至“十三五”期间,江苏省碳排放总体处于弱脱钩状态,未达到稳定的强脱钩状态;在影响碳排放的各驱动因素中,对碳排放与经济增长的脱钩状态影响最大的是能源强度效应。文章最后提出合理的降低碳排放的策略。

基于脱钩指数和LMDI的第三产业用水发展研究

第三产业在我国国民经济中占有重要地位,识别用水与产业发展关系并合理控制用水发展对于未来管控用水增长具有重要意义。基于Tapio脱钩模型和LMDI分解模型,分析我国内地31个省级行政区2000—2020年第三产业经济与用水的脱钩时空演化及其驱动效应,并基于分析结果对未来第三产业的用水目标和节水压力开展情景分析。结果表明:在时间尺度上,目前我国第三产业实现了稳定弱脱钩,经济年均增长率为12.2%,远高于用水年均变化率3.6%,2012年后全国强脱钩范围扩大;在空间尺度上,不同地区第三产业脱钩状态存在差异,东部和西部地区脱钩状态较好,实现良好脱钩的省市区占比可达到70%~80%;驱动因素方面,第三产业脱钩的负向驱动效应主要是经济规模,正向驱动效应是节水能力,东部和西部地区节水能力效应贡献率达到56.8%、52.6%,中部地区贡献率仅为38.3%,驱动因素作用程度存在差异从而影响脱钩;未来为实现我国第三产业协调可持续发展,在发展经济时将面临一定节水压力,其增长过程具有规模累积效应与时间累积效应,在经济高速发展至2050年时将达到8.8%。在未来长期规划下更应重视强化节水能力,以促进第三产业良好脱钩,从而实现协调可持续发展。

应用LMDI模型的江西省交通运输业碳排放驱动力分析

通过统计分析江西省2011-2020年公路运输、水路运输、铁路运输和民航运输总的能源消耗数据,确定了江西省交通运输业二氧化碳排放的变化趋势。利用对数平均权重(LMDI)法,分析了模式分担、能源结构、规模效应、能源强度、经济效应对江西省交通运输部门碳排放变化产生的不同影响。研究结果表明:2011-2020年,江西省能源使用最多的是汽油和柴油;公路运输部门是江西省交通运输部门碳排放最多的部门;对碳排放的增长起推动作用的是模式分担与经济效应,起抑制作用的是能源结构与规模效应,而能源强度波动较大。

基于LMDI模型的湖北省农业水足迹时空分布与驱动力研究

结合水足迹理论和传统农业用水核算方法,分析2005—2020年湖北省各市州农业水足迹时空演变特征,并利用LMDI模型对农业水足迹变化量进行驱动力因素分解。结果表明:1)湖北省农业水足迹呈现先上升再下降的波动趋势;湖北省各市州农业水足迹存在明显的时空分布差异,这是自然因素和经济因素共同作用的结果。2)各驱动力对湖北省农业水足迹变化的影响程度为经济效应>技术效应>人口效应,经济效应对农业水足迹变化量的贡献值,达53.72%,技术效应和人口效应的贡献值分别为32.86%和13.42%;其中,经济效应对农业水足迹起正向驱动作用,技术效应和人口效应对农业水足迹起到反向驱动的作用。研究结论拓展了长江流域农业水足迹及驱动力分析,同时对于提高农业可持续发展、增加农业用水效率有指导意义。

基于LMDI模型的黄河中游城市群水土资源利用影响因素分析

[目的]水土资源是城市发展的重要生产要素,是探索黄河中游城市群水土资源利用过程中的关键因素,对科学促进黄河中游城市群经济快速发展具有重要意义。[方法]以黄河中游三大城市群为例,通过运用LMDI加法模型对2010—2019年黄河中游三大城市群分别构建影响水资源消耗量变化及城市建设用地数量变化的因素分解模型,计算并比较不同驱动因素的效应值。[结果](1)水资源利用效率提高和产业结构的优化能够抑制水资源消耗量的增加,而经济规模和人口规模扩大则促进其增加。(2)产业规模、经济规模及人口规模扩大对建设用地扩张存在推动作用,而城市建设用地消耗强度对建设用地扩张具有抑制作用。(3)对于水资源利用量变化,黄河中游不同城市之间产业结构优化水平存在较大差距;对于城市建设用地变化,三大城市群总效应值比较结果为关中平原城市群>中原城市群>晋中城市群。[结论]基于区域差异和时间差异角度探讨黄河中游城市群水土资源利用的影响因素,有助于丰富水土资源可持续利用的相关研究,为黄河中游城市群的可持续发展提供理论指导。

基于LMDI的长江经济带用水量时空差异的驱动效应

为量化长江经济带用水量演变的驱动因素,分析了研发因素对用水总量的影响,对对数平均迪氏指数(LMDI)法分解框架进行了改进,将用水量分解为用水强度效应、产业结构效应、研发效率效应、研发规模效应、城镇化效应和人口规模效应。结果表明:对长江经济带而言,研发规模、城镇化、人口规模是促进用水总量增加的因素,其中研发规模的促增效应最大;用水强度、研发效率、产业结构是抑制用水总量增加的因素;产业用水强度下降对用水总量的促减效应先后来源于第一、二产业;第一产业占GDP比例下降是产业结构调整抑制用水总量增加的主要来源。对长江经济带各省市而言,用水强度、研发效率、产业结构是促进其用水总量下降的因素;研发规模、城镇化是促进用水总量增加的因素,人口规模对用水总量的促增效应和促减效应具有差异性;除上海和重庆,其他省市用水强度下降对用水总量增加的抑制作用主要来源于第一、二产业;产业结构调整对用水总量增加的抑制作用主要来源于第一产业占GDP比例下降。

基于LMDI和水足迹理论的西安市水资源压力驱动因素分析

为探究水资源压力来源及其驱动因素,利用西安市2013—2020年各类水资源统计数据研究其水足迹的变化趋势,并结合LMDI分解法来分析技术效应、人口效应、结构效应和经济效应对西安市水资源压力的影响。结果表明:1)西安市水足迹在2018年达到最大值,水足迹以内部水足迹为主,其占比为90.24%~95.52%;内部水足迹以农业用水为主,其占比为35.26%~41.82%。从空间结构来看,城六区人均水足迹小于西安市其他地区。2)西安市水足迹在2013—2020年处于水赤字状态,水资源处于超负荷开发利用状态。3)在西安市水足迹驱动因素中,技术效应表现为逆向驱动效果,且对水足迹影响最大;正向驱动因素中经济效应、人口效应对水足迹影响较大,结构效应对水足迹的影响较前两者小。

基于LMDI模型的江西省建筑业碳排放影响因素分析

建筑业是碳排放的主要来源之一,进行江西省建筑业碳排放影响因素分析对实现江西省建筑业绿色低碳转型具有重要意义。在测算2004—2019年江西省建筑业碳排放的基础上,采用对数平均迪式指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)将江西省建筑业碳排放增量进行分解,分析能源结构强度、能源消费强度、间接碳排放强度及建筑业经济规模对碳排放变化的贡献量和贡献率,探讨各因素对碳排放趋势的影响。结果显示:2004—2019年,江西建筑业碳排放量总体呈上升趋势。驱动因素中,建筑业经济规模效应和能源消费强度效应分别是促进和抑制江西省建筑业碳排放增长的主要因素。而能源结构强度效应、间接碳排放强度效应对碳排放也呈促进作用,但影响程度比建筑业经济规模效应低。基于实证结论,为推动江西省建筑业低碳发展提出相关建议。

基于LMDI的安徽省煤炭行业碳排放影响因素分析

首先,文章利用碳排放因子法测算2011—2022年安徽省煤炭行业CO_(2)排放量并按照时间序列对其变化趋势进行分析;其次,在原始的Kaya等式基础上结合安徽省煤炭行业的特点引入能源结构和能源强度因素;最后,运用LMDI模型对其进行定量分析,量化相关影响因素的贡献值。结果表明:能源结构、能源强度对碳排放有明显促进作用,经济发展和行业规模对碳排放抑制作用显著。基于此,建议从推动采用清洁发电技术、加大煤炭行业科技创新力度、优化煤炭行业内部结构等方面入手,助力安徽省煤炭行业碳减排。

基于LMDI模型的辽宁省农业碳排放影响因素研究

在“十四五”规划指导下,辽宁省加快推进农业农村现代化,推动辽宁省由农业大省向农业强省跨越,需明确辽宁省农业碳排放影响因素,寻找农业碳减排侧重点。基于2012—2021年辽宁省农业碳排放历史数据,通过LMDI模型因素分解法识别农业碳排放主要驱动因素,并利用STIRPAT模型定向定量分析各变量数量关系。通过LMDI模型因素分解方法将辽宁省农业碳排放分解为农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平及人口规模,其中农业碳排放系数、能源强度和人口规模对农业碳排放存在负向影响,农业产业结构和农业经济发展水平存在正向影响;STIRPAT模型显示,当其他因素保持不变时,农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平和人口规模分别变化1%,辽宁省农业碳排放分别变化0.4997%、0.0140%、-0.0735%、-0.0241%和0.2418%,并且模型分析与LMDI模型因素分解呈现相同结果。在“双碳”目标背景下,建议控制化肥施用量、改善农村人口生活环境、稳定保持农村经济持续增长及促进辽宁省农业有效碳减排。

“双碳”目标下中国物流业碳排放影响因素与发展路径——基于扩展的Kaya恒等式和LMDI分解模型

“双碳”目标的提出标志着我国进入深度调整产业结构、加快推进产业绿色低碳转型的发展阶段。物流业作为第三产业中碳排放量最大的行业,是产业发展绿色化转型的重中之重。本文采用扩展的Kaya恒等式分解影响碳排放的因素,并以2011-2020年数据为样本,运用LMDI模型分析各因素的影响程度。研究结果表明,碳排放的影响因素可分解为碳排放强度、低碳技术、行业收入水平、从业人口规模和总人口规模。其中,低碳技术和碳排放效率对物流业碳排放起抑制作用,贡献量均值分别达到-3461.23万吨和-213.58万吨,而行业收入、从业人口规模和总人口规模对碳排放具有促进作用,均值分别是7630.76万吨、1725.07万吨和604.83万吨。因此,不断提高碳排放效率,特别是加大低碳技术发展力度,是促进中国物流业减排的有效发展路径。同时,政府和企业需要通过调整产业结构,加快推进产业绿色低碳转型,实现产业可持续发展。

基于LMDI模型的建筑业直接碳排放影响因素分析

建筑行业是一个高能耗且非环保的行业,建筑行业的碳排放核算与分析对于实现低碳可持续发展至关重要。文章以2010-2021年中国能源消费数据为研究对象,采用对数平均迪氏指数(LDMI)方法,将影响因素分为能源强度、能源结构、经济产出(人均建筑GDP)和人口规模四个方面,并提出切实可行的低碳建筑产业发展建议。研究表明,能源强度效应和能源结构效应通常为负值,对减少碳排放起到了积极作用;而人均GDP效应和人口规模效应则通常为正值,对碳排放的减少产生了消极影响。

基于LMDI-STIRPAT模型的黄河三角洲“碳达峰”预测

气候变化问题已成为人类可持续发展所面临的长期挑战,尽早实现“双碳”目标,对全球环境变化和促进各国经济的可持续发展都具有重要意义。以黄河三角洲的中心城市东营市为研究区域,通过LMDI模型对东营市的碳排放量影响因素进行了分解,采用STIRPAT模型对东营市的碳排放量进行了预测。研究结果表明:碳排放强度效应在影响东营市碳排放量的特征因子中是主要的抑制因素;经济发展效应和能源强度效应对东营市的碳排放量起促进作用,是主要的促进因素;情景预测结果显示,优化情景和低碳情景下东营市可以实现2030年前“碳达峰”目标,分别在2027年和2029年实现“碳达峰”,CO_(2)排放量为10638.63、10799.35万t。指出了优化能源结构,提高能源利用效率,实施绿色低碳转型高质量发展战略是黄河三角洲在2030年碳排放量达到峰值的重要保障。

技术进步、结构调整对广东省工业减排的影响:基于LMDI的实证分析

为研究近年来广东省工业NO_(x)和SO_(2)排放的驱动因素,基于2010-2020年广东省工业企业大气污染排放数据,采用对数平均迪氏分解法(LMDI)对广东省4个区域(珠三角地区、粤东地区、粤西地区和粤北地区)的工业大气污染排放变化量进行规模效应、结构效应、技术效应和治理效应的分解。结果表明:①研究期内,广东省工业企业SO_(2)和NO_(x)排放量分别下降了68.35×10^(4)和60.27×10^(4)t;经济增长是阻碍减排的主要因素,技术效应和治理效应均促进减排,结构效应抑制了SO_(2)排放但增加了NO_(x)排放。②区域对比结果显示,粤西和粤北地区承接了珠三角地区的产业升级压力,产业结构调整使得粤西和粤北地区SO_(2)排放量分别增加了0.11×10^(4)和2.91×10^(4)t,NO_(x)排放量分别增加了3.30×10^(4)和2.96×10^(4)t;粤东地区末端治理技术存在明显短板,研究期间治理效应带来0.51×10^(4)t的SO_(2)排放。③随着城市化进程的加快,广东省SO_(2)和NO_(x)排放量第一的行业由电力、热力生产和供应业变成非金属矿物制品业。研究显示,在经济增长回暖的背景下,广东省工业企业应注重清洁生产技术革新和加大末端污染治理力度,在短期内以新建和改造减排设施为主要手段,长期内则需进行政策引导,最终实现资源粗放型到资源节约型生产方式的转变。广东省4个区域的工业大气污染减排应因地制宜、因时制宜制定差异化的减排措施。