环境污染与工业结构:基于Divisia指数分解法的研究

在已有研究的基础上对Divisia指数分解方法进行了改进,推导出对数平均Divisia指数方法。通过将该方法运用于分析我国四种主要的工业污染物发现,规模效应的影响是工业污染增加的主要原因,技术效应是减少污染的最重要力量,结构效应的变化在一定程度上增加了我国的工业污染。进一步分析表明,不同工业行业之间技术效应和结构效应存在很大的差别。因此,在环境污染治理的过程中,需要考虑行业的不同环境影响而加以区别对待,并积极转变我国的经济增长方式,合理调整产业结构,实现经济的可持续发展。

基于Divisia分解法的碳排放因素分解研究——以广东省为例

[目的]分解研究广东省碳排放量的影响因素。[方法]基于Johan提出的碳排放量公式,采用对数平均权重的Divisia分解法(LMD),对广东省1996～2009年影响碳排放量的3大因素(能源结构、能源效率和经济发展)进行实证研究。[结果]经济发展是导致广东省碳排放量持续大量增加的主要原因;能源效率的提高是广东省减少能源消耗、降低碳排放量的重要手段;能源消费结构的调整和优化对于降低广东省碳排放量的潜力巨大。[结论]广东省的碳排放量在今后很长一段时间内将继续增长,在制定今后的发展战略中,要特别注意保持经济与环境的和谐发展。

国际贸易碳排放指数分解法研究综述

近年来,国际贸易领域碳排放影响因素的计量方法主要有描述性统计、回归分析法、情景分析法、结构分析法以及指数分解法(IDA)等几大类,而指数分解法凭借其自身优点成为当前学者研究的主流方法。文章从指数分解方法基本模型入手,在深入剖析Laspeyres指数分解法和Divisia指数分解法基础上,梳理了该方法在国际贸易碳排放中的实际应用,并对此法进行了评述。

基于能源平衡表的GDP能耗LMDI指数分解

本文基于能源平衡表的内在结构逻辑,在Log Mean Divisia指数分解法的基础上,建立拓展的能源强度指数分解方法,将单位GDP能耗指标变化分解为五个因素的效应(结构效应、部门强度效应、加工转换效应、输配效应以及终端比重效应),并应用这个方法对我国1991-2010年间的单位GDP能耗指标的变化进行实证分解。实际结果表明该期间单位GDP能耗的变化主要来自于产业部门强度效应,其它四个因素效应的作用相对较小,但即因素效应的作用随着时间有不同的变化。

福建省碳排放的因素分解实证研究

本文基于1994—2008年的时间序列统计数据,采用对数平均权重的Divisia分解法将影响福建省碳排放的因素分解为能源结构因素、能源排放强度、能源效率和经济发展,建立福建省人均碳排放的因素分解模型,定量衡量各因素对福建省人均碳排放的贡献大小,得出经济发展是福建人均碳排放最大的拉动因素,能源效率是抑制福建人均碳排放最重要的因素,而能源结构对福建人均碳排放的影响相对较小但今后贡献可能增大等结论。

中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分析

纺织服装行业是中国的重要民生产业。中国纺织服装行业在快速发展的过程中,消耗了大量的能源,并产生了较多的碳排放,分析探讨该行业能源消费碳排放的影响因素对实现行业的节能减碳和低碳发展具有重要意义。文章基于对数平均Divisia因素分解法(LMDI)建立了中国纺织服装行业能源消费碳排放因素分解模型,并对影响行业碳排放量的产业规模、产业结构、能源结构、能源强度等因素进行了实证分析。结果表明,在1991-2009年间,产业规模的扩大是纺织服装全行业、纺织业及纺织服装、鞋、帽制造业碳排放量增加的最主要拉动因素,能源强度因素的提高对于减少碳排放量具有重要意义。产业结构优化对于减少行业碳排放量的效果有限,能源结构调整尚未达到减少行业碳排放量的效果。

2001-2010年广东省能源消费碳排放足迹变化分析

碳足迹是目前国内外普遍认可的应用于应对气候变化解决定量评价碳排放强度的一种研究方法。本研究采用碳排放足迹的计算方法以及对数平均权重Divisia分解方法计算广东省近十年来的能源消费碳足迹,并对影响能源碳足迹的各因素进行了分析。结果表明,十年来,广东省的能源消费碳足迹呈持续增长的趋势,其中,煤炭足迹占主导地位;碳足迹生态压力不断上升,说明广东省能源消费对自然生态系统造成的压力越来越大。因素分解结果显示,经济增长效应对碳足迹的增长起最主要的推动作用,而能源效率是抑制广东省碳足迹增长的最重要因素,人口效应和能源结构效应对碳足迹的影响则不是很明显。

山东工业SO_2排放量变化趋势及驱动因素分析

山东省二氧化硫排放量位居全国各省（市）之首,通过分析1996-2014年山东省工业二氧化硫排放量的变化趋势,进一步采用对数平均Divisia指数法测算各种影响因素对这种变化的贡献方向及其程度。研究结果表明：在各种因素的共同作用下,该时期山东省工业二氧化硫排放量年均减少0.75%,其中,经济规模增长是促使山东省工业二氧化硫排放增加的主要因素,造成山东省工业二氧化硫排放年均增长12.9%,而技术进步则是工业二氧化硫排放的重要抑制因素,抑制山东省工业二氧化硫排放年均降低12.4%。

第三产业碳强度驱动因素分解研究--以北京市为例

本文采用Divisia分解法对2005-2010年期间北京市第三产业各行业碳排放强度进行了分析，探讨影响碳强度的3个关键驱动因素：能耗结构、能源使用效率以及行业结构，并分别测算对碳强度贡献程度。结果表明：能源使用率是导致碳强度持续攀升的主要驱动因素，能耗结构对碳强度均是正向贡献；行业结构内部优化缺乏足够的连贯性，导致对碳强度的贡献呈现波动性，但总体上对碳排放强度上升起到一定负向驱动作用。此外，第三产业各行业的碳强度普遍呈持续上升趋势，且低碳、高新技术行业在第三产业所占比重相对较低，高技术、高附加值产品比重小，故低碳技术滞后是北京市第三产业碳减排的重要制约因素。

京、津、沪人力资本比较研究

京、津、沪人力资本结构具有不同其他地区的一些特点。基于改进的"J-F终身收入法"测算了北京市人力资本,并结合天津、上海市的情况进行比较分析,研究发现:尽管1985-2010年间北京市人力资本实现了持续增长,但2005年之后人力资本产出效率处于下降趋势,1995年之后固定资本产出效率不仅低于全国水平,也低于天津市和上海市。通过运用DIVISIA指数分解法,针对京、津、沪三市人力资本的积累途径进行量化分析,发现北京市人力资本的积累主要依赖于人口数量因素,教育对北京市人力资本质量的提升发挥了显著作用,但影响程度在下降。北京市在今后的人力资本积累过程中应强化人力资本质量的提升,特别是通过发挥教育资源优势以及鼓励二胎生育等政策实现人力资本的优化和可持续发展。

供给侧改革视角下江苏省工业碳脱钩效应研究

文章基于供给侧改革视角下江苏省工业企业能源消费碳排放量,通过空间自相关分析碳排放空间格局,并利用Tapio弹性脱钩和Divisia因素分解法来具体分析碳排放脱钩状态。研究发现:江苏省工业企业碳排放空间格局表现出明显地域差异,并存在较强局部正向集聚性;2002~2016年碳排放脱钩总体呈现出“M”型波动趋势,人口增长和工业经济增长有较稳定抑制作用,能源强度和能源结构具有促进作用,并且能源强度是碳排放脱钩的主要贡献者。

中国碳排放量测算及影响因素分析

研究碳排放问题首先需要对碳排放量进行估算。本文首先根据国家、地区、行业不同的能源消费特征和可利用的统计数据,提出了不同层次的碳排放量测算方法,并估算了全国、各个行业、各省市区的碳排放量。基于指数分解方法的特点,利用碳排放的完全指数分解方法——对数平均Divisia指数(LMDI法)定量分析了中国1995年-2007年碳排放变化的影响因素和贡献率,影响因素包括4种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应和碳强度效应。分解模型结果表明,不同时期这4种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995年-2007年对碳排放增加影响最大的因素是经济发展。结果也提醒国家需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思。