基于对数平均迪氏指数法的天津市能源消费碳排放分解分析

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南中的计算公式和碳排放系数缺省值计算了天津市2000—2008年能源消费的碳排放量,然后对人均GDP、人口和能源强度与碳排放量作相关性分析,运用对数平均迪氏指数(LMDI)法对天津市能源消费碳排放量和碳排放强度进行分解分析,最后探讨了其主要影响因素的作用机制并提出相应的政策建议。

基于对数平均迪氏指数法分解的工业二氧化碳强度驱动因素分析——以新疆为例

新疆在推进工业化的进程中面临着巨大的节能减排压力。对与能耗相关的二氧化碳排放强度进行分解,研究其背后的驱动因素,能够为有的放矢地制订减排政策,发展低碳经济提供重要的实证依据。文章运用对数平均迪氏指数法方法,对新疆工业二氧化碳强度变动的分解结果表明:1994～2001年工业二氧化碳强度略有上升,其正向驱动因素是部门结构和行业结构,负向驱动因素是能耗强度和能耗结构;2002～2007年二氧化碳强度大幅增加的主要原因是能耗强度的上升,能耗结构、部门结构和行业结构虽有负向贡献但相对较小。此外,各工业行业的二氧化碳强度普遍呈上升趋势,主要资源型工业行业的规模扩张和技术滞后是新疆工业二氧化碳减排的重要制约因素。

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。

基于对数平均迪氏指数-布谷鸟搜索算法-最小二乘支持向量机的区域中长期电力需求预测

中长期用电需求预测对地区电网规划与运行具有重要意义。准确地对其进行预测有助于配电网利用效率的提高。中长期用电需求与地区宏观经济形势息息相关,选用(对数平均迪氏指数)LMDI分解模型对用电增长量进行了分解。根据影响因素分解为生产效应、结构效应及强度效应,然后选用布谷鸟搜索优化的最小二乘支持向量机对各效应数据进行拟合及预测,再加总得到预测用电需求量。最后,以冀北地区为例对模型进行测算,通过与不同预测方法比较证明了基于LMDI电量分解的CS-LSSVM模型在中长期电力需求预测方面有较高的准确度。

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。

基于三维水足迹模型的甘肃省水资源可持续性评估研究

基于三维水足迹模型,从空间与时间尺度上分析甘肃省水资源可持续利用水平,选用水压力指数、水生态赤字与盈余、水资源可持续指数和水资源集约利用指数构建水资源可持续利用评估体系,并进一步分析水足迹变化的驱动因素。结果表明:在2013—2022年间,甘肃省水资源承载力整体呈波动下降趋势,水足迹无明显变化;甘肃省水生态大部分年份处于盈余状态,但有向赤字发展的趋势;全省水资源可持续利用水平整体处于较差的状态,其中兰州市和白银市为“极不安全”状态。该结果可为区域水资源管理和可持续利用提供技术支撑。

基于对数平均权重分解法的我国二氧化碳排放因素分解研究

二氧化碳是最主要的温室气体，控制二氧化碳排放对于实现我国碳强度目标具有重要意义。本文以1997～2010年的相关统计数据为基础，基于对数平均权重分解法（LMDI）构建了二氧化碳排放的指数分解模型，并采用该模型将我国当前的二氧化碳排放总量分解为11种不同的影响因素。然后通过分析和计算得出了各省的经济产出、人均GDP和城镇化水平等正向影响因素对二氧化碳排放的增长起到促进作用，而各部门的能源消费强度、农村人口比重、各省部门结构比重等负向影响因素对二氧化碳排放的增长起到抑制作用。最后根据对模型的分析指出了我国二氧化碳减排的发展方向，以期为二氧化碳减排的实践提供有益借鉴。

连环替代法改进:基于ABC与LMDI平均思路

本文首先结合案例分析了传统连环替代法在成本控制与财务分析方面的局限性,然后借鉴作业成本法(ABC)与对数平均迪氏指数(LMDI)分析法改进了多因素变动量在各指标之间的合理配比方式,并对两类改进方法的计算结果进行验证,两类改进方法均能有效地分配多因素交叉混合影响。

中国体育彩票销售增长驱动因素贡献度的定量研究——基于LMDI法

使用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)法,根据中国经济和彩票业实际情况,对LMDI法加以适当调整,并结合对各级各地体育彩票机构的调研访谈,以月度时频分析人口、经济、彩票行业和机构等驱动因素对全国(不包括港澳台地区)总体以及各省份在各时期体育彩票销售增长的贡献度,考察“彩票监管审慎政策发布”和“世界杯举办”等事件对于体育彩票销售的影响,并与中国福利彩票相应指标进行对比。研究表明,中国体育彩票销售增长3项最主要动因依次为国家层面经济因素、行业因素和机构因素;地方层面机构因素有一定的边际性作用,但未得到充分释放,人口数量下降对彩票销售的负面冲击已在部分省份显现。两项彩票审慎监管政策初步实现了制订初衷,但亦有负面问题;世界杯举办期间,在体育彩票机构努力和监管部门支持下,体育彩票销售大幅增长。体育彩票与福利彩票此前长期的互补关系近期与竞争关系相抵消。基于此,建议国家体彩管理中心强化全局引领作用,地方体彩管理中心有效发挥主观能动效应,且体育彩票相关机构应积极与监管部门实现良性互动,与福利彩票协调好合作关系。

基于脱钩指数和LMDI的青海省绿色低碳发展策略研究

推动青海省绿色低碳转型发展,既是推进黄河流域生态保护和高质量发展的迫切需要,也有助于缓解我国应对气候变化和碳减排工作压力。采用Tapio脱钩指数和对数平均迪氏指数(LMDI)分解法,在分析能源消费及碳排放变化与经济总量增长脱钩关系的基础上,对影响能源消费及碳排放的因素进行了分解研究,提出了推动青海省绿色低碳发展转型的着力点。主要结论:能源消费及碳排放与经济总量增长实现脱钩,且"十三五"时期"喇叭口"现象日益明显;人口和经济增长是能源消费和碳排放增长的主要驱动力;能源强度下降总体上减缓了能源消费和碳排放的增长,与第二产业能源消费强度变化密切相关;能源结构调整有效抑制了碳排放增长,且抑制作用不断增强;产业结构调整缓解能源消费需求的作用全面显现,但还需进一步调整第二产业结构。建议:提高有色金属冶炼、化工以及非金属矿物制品业等传统工业用煤效率和燃煤发电效率;减少对有色金属冶炼、化工等传统工业的过度依赖;推动风、光、水、火、储多能集约高效利用。

江苏省交通运输、仓储及邮政业碳排放驱动因素研究--基于LMDI和Tapio脱钩模型的双视角分析

对江苏省2005-2020年交通运输、仓储及邮政业的碳排放量进行测算,发现数值整体呈波动上升趋势。采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,简称LMDI)进行驱动因素分解和数据分析得出:经济发展和人口因素与碳排放之间呈正相关关系,经济发展的正向驱动效果最为显著;能源结构和强度、运输方式和运输产出这些驱动因素起到了抑制作用。在Tapio脱钩模型(塔皮奥脱钩模型)的基础上,对江苏省交通运输、仓储及邮政业的经济发展与碳排放之间的脱钩效应进行实证分析,发现研究期内除部分年份以外,经济发展与碳排放之间主要呈弱脱钩的状态。综合研究分析提出了优化运输体系、经济与环境协同发展等建议。

基于LMDI模型的能源系统碳排放影响因素分析

在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。

驱动浙江省物流业发展的劳动力因素分析——基于LMDI与重心轨迹模型

物流业的发展不仅取决于外部的宏观条件,还受到内部资本、劳动力和技术等方面的影响。为此,通过LMDI指数分析法对劳动力投入的驱动效应进行探究,并从时间和空间两个角度甄别推动浙江省物流业发展的驱动因素及动态变化轨迹,结果发现:浙江省物流业发展结构极其不均,整个行业的劳动效率尚未发挥,仅仅依靠劳动规模来推动物流业发展,使浙江省物流业的发展受到了严重影响。因此,浙江省必须依靠提高劳动效率、重视技术创新、实现劳动力资源在区域间合理配置才能促进物流业的发展。

基于三维水足迹模型的河南省水资源可持续利用水平评价

基于三维水足迹模型,以水生态赤字与盈余、水压力指数、水资源集约利用指数和水资源可持续指数4个指标构建水资源可持续利用水平指标评价体系,从时间上和空间上分析河南省的水资源可持续利用水平,并且利用对数平均迪氏指数分解法分析水足迹变化的驱动因素。结果表明:河南省水足迹由大到小为生产用水足迹、生活用水足迹和生态用水足迹,其中豫北和豫中各市的水足迹深度较大;河南省整体水资源可持续利用水平较差,其中豫北和豫中地区的水资源可持续利用水平最差;经济规模效应、人口规模效应对水足迹的变化具有正向驱动作用,而水足迹强度效率效应和水资源承载力效应具有负向驱动作用。

中国碳排放影响因素分解及峰值预测研究

随着我国对2030年前达到碳排放峰值意愿的逐渐增强,首先,利用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)模型对我国2011—2019年人均碳排放量变化的影响因素进行分解,以明确各影响因素的贡献量、贡献率,并得出2011—2019年我国人均碳排放累积增长约为1.09 t。其中,经济发展起主要促进作用,累积贡献值约为5.61 t;能源结构优化和能源强度降低起抑制作用,累积贡献值分别约为-0.66 t和-3.86 t。其次,依据相关政策公布的经济社会发展预定目标,设定3种模拟情景下的指标变动量,并预测2022—2030年的CO_(2)排放量。结果显示:基准情景下CO_(2)排放量在2027年达到峰值,约为110.87亿t,人均CO_(2)排放量为7.69 t;低减排情景下CO_(2)排放量在2029年达到峰值,约为112.04亿t,人均CO_(2)排放量为7.75 t;高减排情景下CO_(2)排放量峰值出现在2023年,约为110.00亿t,人均CO_(2)排放量为7.74 t。

基于LMDI模型的中国高技术产业创新产出变化的驱动效应分析

基于扩展的Kaya恒等式与LMDI分解法,测算了中国2000-2018年3个省市高技术产业创新产出的驱动因素及其贡献.首先从全国层面分析了创新投入强度、创新效率与区域经济结构对高技术产业创新产出的影响其次基于区域视角,将中国划分为四大区域:东部、中部、西部和东北部,并分别探讨了不同驱动因素的影响差异。结果表明,创新投入强度是推动高技术产业创新产出正向变化的强大动力,而创新效率与区域经济结构则起负向作用,其中创新效率的抑制作用更强。同时各驱动因素在四个区域的影响也存在较大差异.最后针对中国高技术产业创新发展现状提出相关建议.

“双碳”背景下福建省物流业运行效率测度及影响因素研究

物流业是能源消耗和碳排放的主要产业,碳达峰、碳中和目标的提出将对物流业发展产生深远的影响,因此行业低碳化发展成为亟须解决的问题。运用碳排放系数法测度福建省2012—2021年物流业碳排放总规模,在此基础上利用对数平均迪式指数分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)模型分析能源结构、能源效率、产业结构、经济增长和人口因素对福建省物流业运行效率的影响。研究结果显示:经济增长、能源效率和人口因素对福建省物流业碳排放总量增加起促进作用,其中经济增长因素的促进作用最大;能源结构和产业结构因素对福建省物流业碳排放增加起抑制作用。最后,基于实证分析结果,提出推动福建省物流业低碳化发展建议。

中国化肥减量降碳效应评估

从2008~2014年、2014~2020年和2020~2025年3个时段,基于总量变化和强度贡献两个维度,对中国化肥使用减量降碳效应进行评估.结果表明:(1)中国化肥使用碳排放总量由2008年的7185.11万t波动增加到2014年的8462.78万t,然后持续减少到2020年的7004.40万t.前者增幅17.78%,后者减幅17.23%.玉米和棉花化肥使用碳排放总量峰值出现在2014年,其余农作物则在2014年之前.(2)2014~2020年,化肥使用强度减少的降碳贡献程度为81.08%,其中,大豆和烤烟的贡献程度低于50%,棉花化肥使用强度增加.不同省份化肥减量降碳效应差异明显,其中,河北、黑龙江、海南和甘肃化肥使用强度减少的贡献程度低于50%.江苏、广东和新疆化肥使用强度增加.(3)相较2020年,在保障种植规模和优化种植结构的前提下,2025年化肥使用碳排放总量将下降.化肥使用强度减少1%情景下,稻谷、小麦、棉花、糖料和蔬菜在2025年的碳排放总量低于2020年,玉米、烤烟和大豆则分别需减少3%、5%和10%.稻谷、小麦和棉花化肥使用强度减少1%的降碳贡献程度超过50%,而玉米和糖料需减少3%,烤烟、蔬菜和大豆分别需减少5%、7%和10%.在所设情景下,2025年油料化肥减量降碳效应不明显.中国化肥使用碳排放已达峰,应该进一步提高化肥后“碳达峰”时期减量与降碳的协同性.当前需重点关注化肥使用强度增加和化肥使用强度减少降碳贡献程度不高的地区,区分农作物类型开展化肥减量降碳的总量和强度调控.

基于LMDI方法的中国国际贸易隐含碳分解

对国际贸易产生环境影响的定量研究正日益受到关注,特别是对隐含碳的研究。以中国2005年为例,对中国国际贸易隐含碳进行估算,应用对数平均D氏指数法(LMDI)对影响隐含碳净转移的因素进行分解分析。结果显示中国因生产排放碳量远大于其消费需要排放的碳量,从国外净转移到中国的隐含碳为395.66MtC;净转移隐含碳影响因素中强度效应(进出口商品完全碳排放系数差异)贡献率为60%,规模效应(进出额差异)贡献率为55%,结构效应(进出口结构差异)贡献率为-14%,此结果表明中国相比国外的高碳排放强度是造成目前碳转移额外增加的主要因素,分析结构效应发现中国主要净出口行业大部分不是高碳排放强度行业,而净进口行业却主要由高碳排放强度行业构成,特别是与碳排放密切相关的能源行业居净进口行业首位。

LMDI方法分析结构效应对天津市碳排放的影响及对策

文章对1995—2010年天津市能源消费碳排放进行分析,基于对数平均迪氏指数法(LMDI),对碳排放进行因素分解实证研究,并进行情景分析,寻求天津市碳减排对策。研究发现,虽然人均GDP效应、人口效应以及能源强度效应贡献量相对较大,但结构效应对于天津碳排放的影响也不容忽视,其对于能源消费碳排放的拉动或减缓作用与低碳能源比重、第三产业比重的大小有很强的关联性。情景分析进一步表明优化产业及能源结构对碳减排的积极作用。