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。

能源消费与产业结构演化转型的迪氏对数平均指数分解研究——以天津为例

长期以来,尽管我国的经济发展取得了巨大成绩,但在粗放型经济增长模式和产业结构背景下,也催生出生态环境恶化、资源利用不够集约等问题。为贯彻创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念,实现产业结构的生态化则是大势所趋。笔者以天津为例,考察了其产业结构生态化的实现与能源消费的主要关系。一是分析了能源消费结构与产业发展之间的关系,通过模型拟合发现煤炭消费比重与产业结构演进系数之间存在着倒U型关系特征,符合环境库兹涅茨曲线的描述;二是利用迪氏对数平均指数(LMDI)分解方法将能源消费增长分解为规模效应、技术效应和结构效应,从产业部门的视角分析天津能源消费的驱动因素。研究结果表明:规模效应为主导因素;结构效应在大多数年份为降低能源消费保持了贡献,但与总体变化的相关度远远低于规模效应,技术效应则是减少能源消费的核心驱动力量。

日本碳排放脱钩效应及驱动因素研究——基于Tapio脱钩指标和LMDI分解模型

在全球加速推进低碳转型背景下,脱钩指标成为了衡量各国或地区低碳减排的主要工具。基于Tapio脱钩指标模型和对数平均迪氏指数法(LMDI)分解模型,研究日本1991—2020年碳排放与经济增长脱钩关系,并对影响碳排放的主要驱动因素进行分解。分析可得,30年间,日本逐渐从弱脱钩转向强脱钩;在影响日本碳排放脱钩因素中,能源结构调整是推动碳脱钩的最强驱动因素。

基于LMDI-SD方法的火电行业碳排放峰值预测

利用对数均值迪氏分解法建立中国火电行业碳排放7因素分解模型,并以分解结果为蓝本建立系统动力学模型对我国未来火电行业碳排放峰值进行预测.结果显示,能源结构、经济规模和人口规模对火电行业CO2排放产生正向驱动作用,其中经济规模累积贡献率最大为190.68%;电源结构、供电煤耗和电力强度对火电行业CO2排放产生负向驱动作用,其中电力强度的累积贡献率最大为63.66%.系统动力学模型模拟结果显示,当设定火电比重为55%和50%时,碳排放峰值在2029年出现,而设定火电比重为45%时,碳排放峰值则在2021年出现,不同的电源结构对我国火电行业碳排放达峰时间和达峰排放量具有显著影响.与电源结构相比,设定不同供电煤耗率对我国火电行业碳排放达峰时间几乎没有影响.

基于KAYA 恒等式和LMDI分解法的淮安市生产用水驱动因素分析

分析了2008-2017年淮安市主要用水指标的变化特征,综合考虑了水资源禀赋、水资源开发利用、人口规模、经济水平、产业结构、用水效率6个因素对淮安市生产用水的影响,基于扩展的KAYA恒等式建立了用水驱动因素分解模型。并应用对数均值迪氏指数法对2008-2017年淮安市生产用水变化进行分解分析,以评价逐年和多年时间尺度上各类驱动因素对生产用水的相对影响程度。结果表明:2008-2017年淮安市用水总量和生产用水量总体呈下降态势,主要用水效率指标均有改善;经济水平和用水效率提升是淮安市2008-2017年生产用水变化的主要驱动因素,两者在逐年和多年时间尺度上对生产用水变化的相对贡献率分别为56.49%、-127.71%和56.63%、-126.57%。研究成果对了解淮安市用水总量及主要用水效率指标的历史发展趋势,正确理解淮安市产业结构与用水结构协调发展具有参考价值。

中国工业部门电力消费因素分解——基于修正的LMDI分解法

受统计数据缺失、统计标准变更等方面因素影响,2008年以后基于工业分行业增加值数据对工业部门电力消费进行逐年分解的研究较为匮乏。本文对传统对数均值迪氏分解模型进行修正,进一步纳入了电气化水平因素,对2003—2016年工业部门电力消费影响因素进行实证检验。研究表明,工业增长、电气化水平提升和产业结构调整分别是工业部门电力消费增长的第一、第二和第三拉动力,而能源强度的降低则大幅减少了电力消费的增量水平。未来我国工业部门的产业结构将进一步往技术密集型产业调整,产业结构变化对工业部门电力消费增长的拉动作用也将“由正转负”。

我国能源消耗量影响因素分解及趋势分析

运用迪氏对数指标分解法(LMDI)对我国在1997年～2007年的三次产业能耗增长进行研究,将能耗增长因素分解为4个效应:人口效应、经济效应、产业结构效应和产业能源强度效应。结果表明,1997年～2007年我国能耗消费增长主要动因是经济效应,占116.68%,并呈现明显的增长趋势。人口效应和产业结构效应影响较小。产业能源强度的降低是减缓我国能源消耗总量增长的主要因素,并且这种减缓趋势在增强,表明我国能源利用效率在不断提高。从4个因素的发展趋势预测分析得出,在保持人口和经济发展的前提下,需加强产业结构调整,并且继续提高能源利用效率。

区域经济异质视角下电力消费因素分解及“拐点”分析

基于对数均值迪氏分解法,构建了考虑区域经济差异的分解模型对中国电力消费水平进行分解分析,分解结果显示,不论是全国总体水平还是按照“四分法”的区域分解,经济增长均是电力消费增长的最主要驱动力,电气化水平因素是电力消费增长的第二大拉动因素,区域发展因素对全社会用电增量的贡献较为平稳,能源强度因素是拉低全社会用电量的唯一负向因素。动态来看,2001—2005年这一时间段内的“拐点”特征明显,能源强度这一“负向”拉动因素对全社会用电增长的贡献“由负转正”,电气化水平这一“正向”拉动因素对全社会用电量增长的绝对拉动水平达到了1990年以来的新低,基于省际面板数据的进一步实证研究表明我国重工业部门的快速发展抑制了能源强度的降低和电气化水平的提升,西部地区表现得更为显著。

上海市碳排放强度的影响因素解析

采用对数均值迪氏分解(LMDI)法对1995—2008年上海市碳排放强度进行分解分析.结果表明,产业部门能源强度的下降是上海市碳排放强度下降的主要原因,贡献率为67.6%.进一步分析显示,上海市能源强度的下降主要来源于第二产业,但由于传统的工业节能改造的潜力有限,近年来工业能源强度下降的速度逐渐放缓,其对碳强度减排的贡献趋于减少.能源结构和产业结构的调整是碳排放强度下降的次要原因,贡献率分别为18.2%和14.2%.但是能源结构和产业结构仍然存在较大的调整空间,这2个因素有望对碳排放强度的下降作出持久的贡献.

中国城市天然气消费驱动因素分析

为推动我国能源革命,培育天然气成为主体能源之一,有必要进一步研究我国天然气消费量的发展趋势,探寻影响天然气消费量的驱动因素。为此,采用迪氏对数指标分解法,构建城市天然气消费量分解模型,将驱动因素分解为空间扩张、管网密度、人口密度、人口城镇化、居民天然气气化率、能源消费弹性、天然气替代、经济增长和管道规模等9个效应,并定量分析各效应对我国城市天然气消费量变动的贡献率。研究结果表明:(1)各省天然气消费量驱动因素存在着较大的差异;(2)管道密度效应、管网规模效应、经济增长效应、居民天然气气化率效应、空间扩张效应、能源消费弹性效应能显著推动城市天然气消费量的增长,而人口密度和人口城镇化效应的影响则并不显著。进而根据分效应贡献率和市场特征,将中国30个省区市天然气市场划分为成熟型、培育型、经济发展型和资源约束型等4种类型,并分析了各类型市场天然气消费的核心驱动因素,以期为因地制宜开展天然气产业规划和政策制定提供决策依据。

山西省煤炭消费需求影响因素的实证研究

利用对数均值迪氏分解法和向量自回归模型,分别从流量及存量,静态与动态的角度对1988—2013年山西煤炭消费的影响因素进行实证分析.结果如下:1)经济增长是山西煤炭消费的主要驱动因素.2)技术的进步在短期内抑制煤炭消费,但长期存在"反弹效应".3)人口规模对煤炭消费流量增长起到微弱促进作用,但人口的城镇化对煤炭消费存量的解释贡献率高达30.91%.4)产业结构的调整对于山西煤炭消费的影响非常微弱,方差分解显示其平均解释贡献率仅为3.98%.要降低煤炭消耗总量,山西省必须加快产业结构的调整,同时积极推动煤炭资源的清洁高效利用,努力实现经济增长与煤炭消费的脱钩.

我国城市碳排放结构及影响因素分析——以天津市和北京市为例

运用迪氏对数指标分解方法(LMDI),利用2000—2012年天津市和北京市CO2排放数据,探讨了经济增长、产业结构、能源效率和能源结构等因素对天津市和北京市碳排放的影响,运用投入产出分析方法,以2007年天津市数据和2010年北京市数据对天津市和北京市各行业中隐含碳进行了分析。结果表明,经济增长分别使天津市和北京市碳排放量增长320.4%和198.5%,是推动碳排放增长的主要因素;能源利用效率提高是抑制碳排放增长的主要因素,分别使两市碳排放下降176.1%和107.8%。天津市和北京市最终使用隐含碳分别高于其生产排放碳9.2%和24.4%。

基于LMDI的长江中下游城市群污染排放强度分析

长江中下游城市群地区工业重化特征明显,工业水污染排放贡献超过10%,大气污染物占比更超过70%。本文采用迪氏对数指标分解法(LMDI)识别长江中下游城市群污染排放的主要影响因子,对长江中下游城市群重点行业COD、氨氮、SO_2、NO_x排放强度进行分析。将排放强度拆分为末端削减、技术工业和产品结构三个指标,分析2012—2020年和2020—2030年两个时间段内,对污染排放强度降低贡献度最高的影响因素。结果表明,末端削减和技术工艺对污染排放强度降低影响大,贡献值之和约为90%,两者分别代表末端处理技术对污染排放的削减程度,以及高附加值行业单位产值污染物产生水平;COD、SO_2和氨氮的排放强度由末端削减和技术工艺共同作用,NO_x的排放强度较高且未来末端削减水平进步小,未来需要重视该污染物的减排和治理。

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。

基于排放系数的城域公铁货运碳排放分析

在绿色交通、节能减排和低碳的经济背景下,以河北省为研究对象,对河北省2005-2019年的货运量和货运周转量进行统计分析,在此基础上对河北省铁路和公路能源消耗和碳排放情况进行分析,使用对数平均迪氏分解方法(LMDI)构建碳排放变化分析模型,得出影响河北省碳排放变化的主要因素,从而为交通运输体系的可持续发展提供可行的思路与方法。

基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解

近年来山东省在经济发展取得显著成绩的同时也出现了碳排放量增加问题。本文基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》测算了各种能源的碳排放系数,并对山东省2000年-2009年能源消费碳排放量进行测算。运用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)方法将山东省能源消费碳排放分解为人口、人均财富、产业结构、能源消费强度和能源消费结构等五方面效应。结果表明,以2000年为基期,截止2009年除能源消费强度因素的累积效应为负值外,其余四种因素的累积效应均为正值。从逐年效应来看,人均财富是碳排放增加的最大拉动因素,人口仅有微弱的拉动作用,能源消费强度对碳排放具有较强的抑制作用,能源消费结构、产业结构对碳排放量具有一定的作用,但其作用方向尚不稳定。针对分析结果,提出了相关建议。

万元工业增加值取水量变化的行业驱动作用与类型分析

通过Kaya恒等式扩展,将万元工业增加值取水量变化的驱动作用分解为区域工业结构、行业节水效率和行业用水效益3个方面;采用对数均值迪氏指标分解方法(LMDI),提出基于行业尺度的区域万元工业增加值取水量变化的驱动作用、类型与对策.河南省2008-2013年的面板数据研究表明:用水效益的正向驱动作用持续稳定,是河南万元工业增加值取水量下降的主要驱动因素,工业节水建设的成效逐步显现,工业结构调整的驱动作用有待加强;在划分的强抑制、弱抑制、弱推动和强推动4种行业类型中,强抑制和强推动行业是决定区域万元工业增加值取水量变化的重点,提出基于行业驱动特征的河南省降低万元工业增加值取水量的对策建议.将Kaya模型拓展,并应用于行业尺度的水资源研究,将应对水资源危机的对策分解落实到具体的行业,有针对性地给出政策建议,具有理论和实际双重意义.

低碳语境下河北省农产品出口与经济增长实证分析

为了研究农业碳排放与农产品贸易的关系,探寻现代农业发展对农业碳排放的影响程度和影响规律,利用对数均值迪氏分解法计算了2004—2011年河北省农产品出口贸易碳排放量,实证分析了河北省农业经济增长、农产品出口与农业碳排放之间较强的关联性,同时验证河北省农产品出口环境库兹涅茨曲线不存在,表明农产品出口模式依然是高污染、高碳排放为主。基于此,提出相应对策建议。