基于广义迪氏指数分解法的京津冀地区碳排放因素分解

以京津冀地区为研究对象,利用广义迪氏指数分解法对其2006—2015年相关碳排放数据进行分析,研究京津冀地区碳排放的主要影响因素并量化其贡献率。研究结果表明:(1)经济发展对京津冀地区碳排放的促进作用最大,但是"十二五"期间京津冀碳排放量及地区生产总值逐年贡献率开始下降,说明其经济增长的同时CO2排放量在逐渐降低。(2)分解因素中能源消耗强度、能源消耗碳强度对碳排放呈微弱负作用,而产出碳强度对碳排放呈明显抑制作用且超过了其他所有抑制因素的总和,说明低碳技术进步是节能减排的决定性因素。(3)人口增长对碳排放起到拉动作用,而由于人口城镇化比率以及消费习惯的不同,人均碳排放在北京为抑制作用,在天津和河北呈现拉动作用。

工业部门碳排放量的影响因素分解及预测方法研究

工业部门是全球主要的二氧化碳排放来源之一。了解工业部门碳排放量受何种因素影响,有助于针对性地制定优化措施减少碳排放量。同时,预测碳排放量,可以实现对未来碳排放量的管控和调整,并制定出相应的政策措施来引导和规范工业部门的发展。首先,通过对数平均迪氏指数(LMDI)分解法,构建行业碳排放贡献量的计算模型,分析各影响因素对碳排放的贡献量。进一步,结合因素分解法的分析结果,构建人口、财富、技术随机回归(STIRPAT)模型,对工业部门各行业碳排放量进行预测。最后,以我国某地区工业部门为例进行研究,结果验证了所提模型的可行性。

广东省工业“三废”EKC曲线检验及影响因素研究——基于Kaya恒等式与LMDI分解法

在对广东省工业"三废"EKC曲线进行验证的基础上,运用Kaya恒等式把工业"三废"排放的影响因素分解为清洁生产技术水平、工业GDP单位能耗、工业经济发展水平和工业人口规模四个维度,并用LMDI分解法分析各因素的作用机制。研究结果显示:工业废水与废固符合三次多项式的EKC曲线拟合特征,工业废气与经济发展水平之间呈单调递增关系;清洁生产技术水平和工业GDP单位能耗对污染物排放具有负向抑制作用,工业经济发展水平和工业人口规模则对污染物排放具有正向促进作用。

钢铁企业逐月能耗变化的因素分解

目前关于能耗变化的原因分析研究多是围绕国家或行业层面展开的,关于企业能耗变化分析的研究较少。研究基于Kaya恒等式,采用对数平均迪氏分解(LMDI)方法,建立了钢铁企业逐月能耗变化的因素分解模型,分析了能源结构效应、工序能耗效应、钢比系数效应和生产规模效应对总能耗变化的影响。案例分析表明,生产规模效应、钢比系数效应和能源结构效应对企业能耗总量变化的影响较大,工序能耗效应的影响相对较小。

新疆工业碳排放因素分解——基于GDIM模型的实证研究

以2001—2020年新疆工业碳排放为研究对象,采用广义迪氏指数分解法对能源、投资和产值等碳排放驱动因素进行分解。结果表明:(1)对工业整体而言,产出规模、投资碳强度、能源规模有明显的促增效应,投资规模、产出碳强度对碳排放产生微弱的促增效应;(2)投资效率对碳排放有较强的抑制作用,能源消费碳强度和能源强度抑制作用较弱;(3)重工业和轻工业因为不同的发展特征而导致驱动因素对碳排放影响的差异化,重工业碳排放趋势和驱动因素分解与工业整体大体一致;(4)对于轻工业而言,产出规模、投资碳强度和能源消费规模是促进碳排放增加的主要因素,投资效率较大幅度抑制碳排放增加。基于此,政府应鼓励引导企业进行以节能减排为目的的投资活动,大力发展低碳技术以优化产业和能源结构。

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。

碳排放强度:影响因素与中国的应对策略——基于Divisia分解的实证研究

本文利用1991-2007年的时间序列数据,比较了世界七大地理板块国家碳排放强度演变趋势的特征,并运用对数均值迪氏分解法将碳排放强度分解为能耗强度、能源碳排放、能源结构等几方面,并进行影响因素的分析。研究结果表明,碳排放强度在大部分地区呈现出递减趋势,特别是北美洲、欧洲等经济发达国家板块的降低趋势明显,碳排放强度在很大程度上受到能耗强度的影响;中国的碳排放强度具有高而降低快的特点,需重点从能耗强度与能源结构方面入手,以实现降低碳排放强度的目标。

中国区域能源消费碳排放的因素分解

本文测算了2000～2010年中国30个省市的能源消费碳排放量，并运用对数平均迪氏分解法（LcwmthmicMeanDivisiaIndex，LADI）将碳排放总量分解为GDP、工业污染物排放强度、产业结构和区域经济发展不平衡程度等4个因素，以此分析中国区域经济发展过程中规模效应、技术效应、产业结构效应和区域空间结构效应对碳排放的影响。研究结果表明：规模效应是促进碳排放增加的决定因素；技术效应是抑制碳排放增加的最重要力量；产业结构效应和区域空间结构效应对碳排放的作用方向尚不稳定，但对碳排放增加有一定的拉动作用。

北方寒冷地区交通碳排放驱动因素分析

北方地区气候寒冷,交通工具燃油效率低、车内加热需求增加及路面积雪结冰等复杂道路条件导致交通碳排放增加。因此,有必要针对寒冷地区的交通碳排放驱动因素进行分析,识别关键因素,并有针对性地降低碳排放。以典型北方寒冷地区黑龙江省为例,采用Tapio脱钩测度模型及GDIM因素分解法对2006—2021年黑龙江省交通行业碳排放驱动因素展开分析,分解得到8个驱动因素并发现其脱钩状态呈现“强脱钩-扩张负脱钩-强脱钩”,其中交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗促进脱钩,交通行业总产值和总周转量阻碍脱钩;另外交通行业总产值、能源消耗量对碳排放有较强的促进作用,交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗对碳排放有较强的抑制作用。

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。

中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异

畜牧业温室气体排放占人类活动温室气体排放总量的18%,已成为全球温室气体排放的重要贡献部门。运用全生命周期评价法全面测度了2000-2014年中国大陆31个省区的畜牧业碳排放,采用对数平均迪氏指数分解法,将畜牧业碳排放分解为畜牧业生产效率、农业生产结构调整、单位农业人口农业生产收益、城镇化和总人口增长5大因素,从时空2个层面揭示了畜牧业碳排放的驱动效应。结果表明:1)2000-2014年,中国畜牧业碳排放总量由1.374×10~8 t增长到1.506×10~8 t,年均增速0.654%,其中畜禽胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源,两者占畜牧业碳排放总量比例达65.58%~73.23%。2)无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产效率都是抑制中国畜牧业碳排放持续增长的最重要因素,单位农业人口农业生产效益则是导致中国畜牧业碳排量持续增长的最重要因素,这一因素对草原畜牧业区和农耕畜牧业区的畜牧业碳排放促进作用非常明显,而对经济发达地区较为有限;总人口增长是促使畜牧业碳排放增长的另一重要因素,尤其是对人口大量流入的经济发达地区和计划生育政策宽松的广大西部少数民族地区更为明显。3)2000-2014年,城镇化是有效抑制畜牧业碳排放的第二大因素,而农业结构调整对畜牧业碳排放变化呈现由正向驱动转为负向驱动的变化特征,这一特征在中国畜牧业较为发达的中东部地区表现较为明显。

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法(GDIM)分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明:产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈“未脱钩~弱脱钩~强脱钩”的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法(GDIM)分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明:旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.

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.

山东省制造业碳排放驱动因素研究——基于GDIM方法

在大力倡导低碳发展的背景下,面对国际国内碳排放达峰目标的双重压力,实现山东省碳排放2027年达峰目标,制造业的转型发展成为关键。文章以山东省2000-2016年制造业碳排放作为研究对象,采用广义迪氏指数分解法对能源、投资、产值等碳排放演变驱动因素进行分解,并进行综合性、阶段性以及贡献值累积性分析,发现产出规模、能耗规模、投资规模对碳排放具较强的促进作用、碳强度效应较强的抑制作用以及碳效率效应比较微弱的抑制作用。基于此,提出引导制造业投资流向、产业结构能源结构双调并举、碳强度和能源强度实现双降的碳减排措施。

基于LMDI的电力行业碳排放影响因素分解研究

文章以江西省为例,采用对数平均迪氏指数分解方法分解研究电力行业碳排放量的影响因素。结果表明：起正向作用的三大因素依次为地区生产总值效应、电力生产结构效应和燃料消耗结构效应;起抑制作用的影响因素依次是火电燃料转化效应、发用电转化效应和电力消费强度效应。

基于LMDI的中国能源消费的影响因素分解分析

中国能源消费量增长迅速，节约能源和保护环境面临巨大压力。本文研究分析了1980～2010年间中国能源消费变化的特点，运用LMDI方法分析了各种可能因素对能源消费的影响效应。研究结果表明中国能源消费呈现总量递增与效率提高的发展趋势，经济增长是促使能源消费增加的主要因素，能源消费强度的降低是促使能源消费降低的主要因素，人口效应和产业结构效应促进了能源消费的增加但并不显著。最后提出了提高能源使用效率和优化产业结构等改善能源消费的相关建议。

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。

区域物流发展特征和效率解析--基于碳排放和LMDI方法的分析

文章基于绿色发展理念,设定物流业增加值作为期望产出、区域二氧化碳排放量为非期望产出指标,引入考虑非期望产出的SBM模型,分析2014-2018年中国各省区物流发展效率,并通过对数平均迪氏指数分解法(LMDI)分解,验证分析区域人口、经济活动、物流交通基础设施等对区域物流碳排放的影响。通过分析提出了基于碳排放约束的区域物流效率相对较高的省区市,物流需求高发展快,同时由于对绿色发展理念的践行,整体效率较高。各省区市人口、经济发展程度、交通基础设施等对区域碳排放的影响程度存在明显差异等相关结论,以期为开展新形势下碳达峰和碳中和研究提供参考。