基于对数均值迪氏指数法的中国粮食产量影响因素分解

为了明确不同因素对粮食产量变化影响的大小,分析粮食产量波动变化的机理,该文采用对数均值迪氏指数法建立了粮食产量无残差因素分解模型,将中国粮食产量的波动分解为播面单产、种植结构、复种指数和耕地面积变化的贡献。基于1996-2012年数据,对该期间影响中国粮食产量波动的因素进行了分解,结果表明:播面单产和复种指数的变化表现为增长效应,种植结构和耕地面积的变化表现为减量效应,其中播面单产变化促进粮食产量增长8 592.25万t,对粮食产量增长的贡献率为101.03%;复种指数变化促进粮食产量增长6 926.97万t,对粮食产量增长的贡献为率81.45%;种植结构变化导致粮食产量减少3 909.11万t,对粮食产量增长的贡献率为-45.97%;耕地面积变化导致粮食产量减少3 105.61万t,对粮食产量增长的贡献率为-36.52%。各影响因子的作用具有阶段性,1996-2003年种植结构效应对粮食产量波动的影响较大;2004-2007年,播面单产、种植结构、复种指数的贡献相互交替,2004年播面单产的贡献最大,2005年、2007年复种指数的贡献最大,2006年则是种植结构的贡献最大;2008年开始播面单产效应起着主导作用。该研究可为政府有关部门粮食生产发展规划和相关产业政策的制定提供数据参考和理论依据。

陕西省CO_2排放强度的变动趋势及影响因素分析

以中国首批低碳试点地区之一的陕西省为研究对象,在测算其历年碳排放量的基础上,分析了碳强度的变动趋势,发现1978—2011年间陕西省碳强度的变动趋势呈现"N"型曲线;对影响碳强度的因素进行研究,基于Kaya恒等式,采用对数均值迪氏指数法进行短期分析,基于STIRPAT模型,利用协整方程进行长期分析。结果表明,能源效率的提高是碳强度波动性下降的主要和直接决定因素,且能源结构的调整也有利于碳强度降低。

碳排放影响因素中产业结构及能源强度的碳减排潜力研究

阐述了碳排放的影响因素以及产业结构与能源强度、经济增长的关系。基于LMDI(Log-Mean Divisia Index,对数均值迪氏指数分解法)分解技术,对中国2000-2016年碳排放进行了因素分解,发现经济增长、人口规模是碳排放增长的重要因素,而产业结构及能源强度则是碳减排的着力点。构建了结构方程模型,采用路径分析方法检验了产业结构调整对碳减排的直接和间接效应,对比了各要素影响碳减排的程度。得出如下结论:(1)产业结构调整对碳减排既存在显著的直接影响,也存在显著的间接影响;(2)人口规模对碳排放的影响系数为1.05,经济规模对碳排放的影响系数为0.5;(3)能源强度对碳减排的直接影响为0.13,而产业结构对碳减排的直接影响为0.46,间接影响为0.12,总效应为0.58,产业结构较能源强度更具碳减排潜力。