基于LMDI和Tapio脱钩模型的甘肃省碳排放研究

在定量核算2005—2021年甘肃省碳排放量和强度的基础上,预测分析基准情景、高排放情景和低排放情景3种发展情景下甘肃省碳达峰时间及路径.研究表明,甘肃省整体脱钩状态较为理想,贡献主要来源于煤炭碳排放量与经济增长长期处于弱脱钩;经济增长具有增排效应,能源强度、能源结构和人口规模具有节能减排效应,尤其是能源强度.从情景预测分析看,基准情景下,甘肃省将在2035年碳排放达到峰值,2035年之后经济与碳排放处于强脱钩状态,很难在2060年之前实现碳中和;高排放情景下,将在2045达到峰值,经济与碳排放一直处于弱脱钩状态,后续实现碳达峰的难度较大;低排放情景下,2030年后经济与碳排放一直处于强脱钩状态,碳排放量下降幅度较大,在2060年之前实现碳中和较为容易.

中国烟草产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰烟草产业碳排放与产业增长的关联,厘清烟草碳减排路径,将助力推动烟草领域“双碳”进程。基于2000—2021年中国烟草产业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国烟草产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究结果显示:2000—2021年中国烟草产业碳排放与产业增长的脱钩状态相对稳定,大多呈现衰退脱钩现象。亩产效应和产业结构效应是碳排放量增加的主要驱动因素,而碳排放强度效应和生产规模效应对碳排放具有抑制作用。建议增加烟草行业的科研投入、优化烟草产业结构、提高亩产效益、制定科学合理的发展规模、推进绿色科技革新等方面开展烟草行业碳减排工作,推动低碳烟草产业高质量发展。

天津市工业“三废”排放的脱钩关系及影响因素研究——基于Tapio脱钩模型及LMDI分解法

利用天津市2003—2018年工业“三废”排放的相关数据,采用Tapio脱钩模型分析天津市经济增长与工业“三废”排放之间的弹性脱钩关系,并基于扩展的Kaya恒等式将工业“三废”排放的影响因素分解为排污强度、产业结构、经济规模、人口规模四个指标,结合LMDI分解法的加法模型对各个影响因素进行定量分析。结果发现:天津市近15年来,经济增长与工业废水排放之间主要表现为强脱钩状态;经济规模是工业“三废”排放的主要贡献因子,其对工业“三废”排放具有正向促进效应。

中国钢铁产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

新发展阶段,明晰钢铁碳排放与产业增长的关联,厘清钢铁碳减排路径,将助力实现钢铁产业高质量发展,推动钢铁领域“双碳”进程。基于2000—2019年中国钢铁碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国钢铁产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究表明,2000—2019年中国钢铁产业碳排放与产业增长的脱钩状态较为稳定,基本上呈现弱脱钩状态。生产规模效应和资源效率效应是碳排放量增加的主要驱动因素,能源结构强度效应和能源消耗强度效应对碳排放具有抑制作用。建议从大幅增加钢铁行业科研投入、调整钢铁行业能源结构、创新工艺流程、制定科学合理的发展规模等方面开展钢铁产业碳减排工作,助力低碳钢铁产业高质量发展。

基于LMDI模型的土地利用碳排放时空差异及影响因素研究——以洞庭湖区为例

运用碳排放系数法和对数平均迪氏指数(LMDI)模型,对1996—2020年洞庭湖区土地利用变化、土地利用碳排放时空差异及其影响因素进行分析。结果表明:(1)土地利用变化整体呈现出“三增三减”特征,建设用地和未利用地的变化程度较为显著,水域和草地次之,耕地和林地的变化程度最小。(2)总净碳排放量呈不断上升趋势,碳排放高值区由中部转向西、东、南部,土地利用碳足迹压力指数始终大于1,以0.54的年均增幅不断上升。(3)人均GDP、单位GDP用地面积和单位土地碳排放强度是影响土地利用碳排放的主要因子,人均GDP和单位GDP用地面积分别成为促进和减缓洞庭湖区碳排放量增长的主要因素。

基于Tapio和LMDI模型的沁河流域碳排放与水资源利用脱钩关系分析

在界定沁河流域研究范围和对沁河流域碳排放趋势特征分析的基础上,采用Tapio脱钩模型分析了碳排放与水资源利用的脱钩关系,并采用LMDI模型分析影响碳排放的主要驱动因素。结果表明:沁河流域整体碳排放呈现波动增长态势,但碳排放增长率波动下降;沁河流域碳排放与水资源利用多数时间处于强负脱钩和扩张负脱钩状态,但逐渐出现强脱钩与弱脱钩状态,水碳关系逐渐向好;水资源利用效应和碳排放强度效应是驱动沁河流域碳排放增长的主要因素,用水效益效应是驱动碳排放减少的主要因素,碳排放强度效应与供水结构效应驱动效果逐渐变得更为显著。

福建省造纸工业碳排放的灰色关联度、Tapio脱钩分析及情景预测

随着中国2030年前“碳达峰”目标的临近,福建省高能耗、高排放的造纸工业面临严峻的碳减排压力。本研究运用灰色关联度模型,计算总资产、总资产产值率、能源强度和能源结构与CO_(2)排放之间的关联度,通过Tapio脱钩模型,确定造纸工业产出与CO_(2)排放的脱钩状态,利用STIRPAT模型,预测4种情景下CO_(2)排放量,评估福建省造纸工业2030年前实现“碳达峰”目标的潜力。结果表明:(1)福建省造纸工业的总资产、总资产产值率、能源强度和能源结构与CO_(2)排放量关联度相近,且关联性较高;(2) 2007—2021年,福建省造纸工业产出与碳排放呈现6种脱钩状态,在研究期内的大多数年份表现为强脱钩与弱脱钩状态;总资产和能源结构对碳排放起到主要的拉动作用,能源强度是碳排放脱钩的主要驱动力;(3)预测期内(2022—2030年)基准情景与快速发展情景下CO_(2)排放量快速上升,低碳发展情景下CO_(2)排放量增长率相对较低,强低碳发展情景下CO_(2)排放量呈现非常缓慢的上升趋势。最后对降低福建省造纸工业碳排放,促进造纸工业可持续发展提出建议。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

基于Tapio脱钩和LMDI模型的传统工业城市工业碳排放问题

推进“双碳”工作是破解资源环境约束突出问题、推动经济结构转型升级的迫切需要。河北省唐山市是国家首批老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区,面临着巨大的节能减排压力和可行路径的探索问题,研究唐山市工业经济增长与碳排放之间的脱钩关系,对于促进该地区经济社会可持续发展具有重要意义。文章基于“十三五”时期唐山市分行业4种主要能源消耗量的面板数据,结合Tapio研究思路构建碳排放脱钩模型,对唐山市6大支柱产业经济增长与碳排放的脱钩程度进行测度,并采用LMDI模型对碳排放变化进行因素分解,探讨唐山市工业6大支柱产业碳排放变化的深层次原因。结果表明:“十三五”时期,唐山市工业碳排放量总体呈现上升趋势,能源消费结构中煤炭仍然占据绝对优势地位,碳排放脱钩状态存在“负脱钩—连接—脱钩”的脱钩优化趋势,但波动性较大;只有医药制造产业基本实现了脱钩,其他产业间歇性出现强脱钩或弱脱钩;能源强度效应是产业二氧化碳排放变化的主要抑制因素,产业结构效应则是导致产业二氧化碳排放增加的主要驱动因素。

基于LMDI及Tapio模型的河北省物流业碳排放驱动因素研究

对河北省2005—2020年物流业的碳排放量进行测算,发现碳排放量主要呈现逐年上升的趋势。利用LMDI因素分解法,对设定的排放强度、能源结构、能源效率、产业结构、人均GDP和人口规模六个影响碳排放的驱动因素进行分解,通过结果分析可得:河北省的能源结构、人均GDP和人口规模这三个影响因素发展情况对河北省物流业减少碳排放起到了负面作用;能源效率和产业结构对物流业碳减排起到了正面作用。采用Tapio脱钩模型来分析物流业碳排放,发现2005—2020年期间除部分年份以外,物流业的经济发展与碳排放之间的脱钩状态大部分呈弱脱钩的状态。最后,提出了优化能源结构、提高能源效率、改善产业结构等建议。

湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析

【目的】新发展阶段,明晰农业碳与农业经济的关联,厘清农业碳减排路径,将助力实现农业高质量发展,推动农业领域“双碳”进程。【方法】基于2000—2021年湖南省农业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析农业碳排放与经济发展的相关关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。【结果】湖南省农业碳排放量2014年达到峰值,年均增长2.46%,2015年以后平均每年下降1.4%,其中化肥是影响湖南省农业碳排放的主要碳源;碳排放与经济增长的脱钩关系于2015年由弱脱钩转变为强脱钩;经济规模是研究变量中长期促进碳排放的唯一驱动因素,能源结构、能源强度与人口规模有效影响农业碳排放,产业结构对碳排放的作用不显著。【结论】建议从严管控高碳型生产资料、优化产业结构、提高生产效率、加强农业技术创新、完善政府扶持政策和制度及生态补偿机制等方面开展湖南农业碳减排工作,助力湖南低碳农业产业高质量发展。

江苏省经济增长与碳排放的脱钩关系研究——基于LMDI因素分解法

文章基于2005—2020年江苏省的人口、经济发展、能源强度以及二氧化碳排放的相关数据,通过构建LMDI因素分解模型对江苏省碳排放的脱钩状态进行研究,结果表明,在“十一五”至“十三五”期间,江苏省碳排放总体处于弱脱钩状态,未达到稳定的强脱钩状态;在影响碳排放的各驱动因素中,对碳排放与经济增长的脱钩状态影响最大的是能源强度效应。文章最后提出合理的降低碳排放的策略。

中部六省碳排放LMDI分解与脱钩效应研究

绿色低碳发展是落实我国“十四五”规划的重要支撑,也是我国高质量发展的必然要求,厘清减排路径进而控制碳排放是其中重要步骤。基于2005~2021年中部六省碳排放数据,利用Tapio脱钩模型度量了中部六省碳排放与经济增长之间的脱钩状态;再结合LMDI模型对碳排放的驱动因素进行分解。结果表明:中部六省脱钩状态呈现平稳推进趋势,影响碳排放的各驱动因素中经济发展、人口规模对区域碳排放起着促进作用,能源结构和能源消费强度则呈现抑制作用。建议从建立绿色金融体系、调整能源结构、加强政策扶持等方面推进中部六省区域的节能减排工作。

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及Tapio模型的山西省物流业低碳发展研究

基于2005—2020年山西省物流业能源消费状况和区域经济发展数据,采用LMDI分解法识别物流业碳综合排放水平的潜在影响因素,依据Tapio脱钩模型厘清物流业发展质量与碳排放能力的脱钩关系。研究结果表明:能源效率、能源结构和产业结构因素对物流业碳排放起抑制作用,经济发展水平和人口规模因素对物流业碳排放产生促进作用;物流业发展与碳排放两者有向强脱钩发展的趋势。根据山西省实际情况提出相关建议,推进物流业绿色低碳发展。

基于脱钩指数和LMDI的第三产业用水发展研究

第三产业在我国国民经济中占有重要地位,识别用水与产业发展关系并合理控制用水发展对于未来管控用水增长具有重要意义。基于Tapio脱钩模型和LMDI分解模型,分析我国内地31个省级行政区2000—2020年第三产业经济与用水的脱钩时空演化及其驱动效应,并基于分析结果对未来第三产业的用水目标和节水压力开展情景分析。结果表明:在时间尺度上,目前我国第三产业实现了稳定弱脱钩,经济年均增长率为12.2%,远高于用水年均变化率3.6%,2012年后全国强脱钩范围扩大;在空间尺度上,不同地区第三产业脱钩状态存在差异,东部和西部地区脱钩状态较好,实现良好脱钩的省市区占比可达到70%~80%;驱动因素方面,第三产业脱钩的负向驱动效应主要是经济规模,正向驱动效应是节水能力,东部和西部地区节水能力效应贡献率达到56.8%、52.6%,中部地区贡献率仅为38.3%,驱动因素作用程度存在差异从而影响脱钩;未来为实现我国第三产业协调可持续发展,在发展经济时将面临一定节水压力,其增长过程具有规模累积效应与时间累积效应,在经济高速发展至2050年时将达到8.8%。在未来长期规划下更应重视强化节水能力,以促进第三产业良好脱钩,从而实现协调可持续发展。

基于LMDI模型和Tapio的城市碳排放驱动因素和脱钩状态研究——以青岛市为例

城市贡献了我国绝大部分二氧化碳排放量,找出不同城市的二氧化碳驱动因素对低碳发展政策的制定以及实现碳减排至关重要。以青岛市为例,采用LMDI模型对导致碳排放量变化驱动因素进行研究,建立Tapio脱钩模型对青岛市碳排放和能源强度与经济增长的脱钩关系进行分析。研究表明:1)经济发展水平和人口规模对碳排放增长具有驱动作用,其中经济发展水平是主要驱动力,人口规模效应驱动作用较小;2)能源强度作为抑制碳排放的主导因素对碳减排的贡献最为突出,然其抑制作用有逐渐减弱的趋势;3)能源结构的调整有效抑制了碳排放增长,与煤炭在能源消耗中占比的调整有关,且抑制作用有不断增强的趋势;4)碳排放量的变化与经济增长之间基本实现脱钩,能源强度与经济增长之间实现强脱钩。

基于LMDI模型的湖北省农业水足迹时空分布与驱动力研究

结合水足迹理论和传统农业用水核算方法,分析2005—2020年湖北省各市州农业水足迹时空演变特征,并利用LMDI模型对农业水足迹变化量进行驱动力因素分解。结果表明:1)湖北省农业水足迹呈现先上升再下降的波动趋势;湖北省各市州农业水足迹存在明显的时空分布差异,这是自然因素和经济因素共同作用的结果。2)各驱动力对湖北省农业水足迹变化的影响程度为经济效应>技术效应>人口效应,经济效应对农业水足迹变化量的贡献值,达53.72%,技术效应和人口效应的贡献值分别为32.86%和13.42%;其中,经济效应对农业水足迹起正向驱动作用,技术效应和人口效应对农业水足迹起到反向驱动的作用。研究结论拓展了长江流域农业水足迹及驱动力分析,同时对于提高农业可持续发展、增加农业用水效率有指导意义。

基于LMDI模型的黄河中游城市群水土资源利用影响因素分析

[目的]水土资源是城市发展的重要生产要素,是探索黄河中游城市群水土资源利用过程中的关键因素,对科学促进黄河中游城市群经济快速发展具有重要意义。[方法]以黄河中游三大城市群为例,通过运用LMDI加法模型对2010—2019年黄河中游三大城市群分别构建影响水资源消耗量变化及城市建设用地数量变化的因素分解模型,计算并比较不同驱动因素的效应值。[结果](1)水资源利用效率提高和产业结构的优化能够抑制水资源消耗量的增加,而经济规模和人口规模扩大则促进其增加。(2)产业规模、经济规模及人口规模扩大对建设用地扩张存在推动作用,而城市建设用地消耗强度对建设用地扩张具有抑制作用。(3)对于水资源利用量变化,黄河中游不同城市之间产业结构优化水平存在较大差距;对于城市建设用地变化,三大城市群总效应值比较结果为关中平原城市群>中原城市群>晋中城市群。[结论]基于区域差异和时间差异角度探讨黄河中游城市群水土资源利用的影响因素,有助于丰富水土资源可持续利用的相关研究,为黄河中游城市群的可持续发展提供理论指导。

基于LMDI模型的辽宁省农业碳排放影响因素研究

在“十四五”规划指导下,辽宁省加快推进农业农村现代化,推动辽宁省由农业大省向农业强省跨越,需明确辽宁省农业碳排放影响因素,寻找农业碳减排侧重点。基于2012—2021年辽宁省农业碳排放历史数据,通过LMDI模型因素分解法识别农业碳排放主要驱动因素,并利用STIRPAT模型定向定量分析各变量数量关系。通过LMDI模型因素分解方法将辽宁省农业碳排放分解为农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平及人口规模,其中农业碳排放系数、能源强度和人口规模对农业碳排放存在负向影响,农业产业结构和农业经济发展水平存在正向影响;STIRPAT模型显示,当其他因素保持不变时,农业碳排放系数、能源强度、农业产业结构、农业经济发展水平和人口规模分别变化1%,辽宁省农业碳排放分别变化0.4997%、0.0140%、-0.0735%、-0.0241%和0.2418%,并且模型分析与LMDI模型因素分解呈现相同结果。在“双碳”目标背景下,建议控制化肥施用量、改善农村人口生活环境、稳定保持农村经济持续增长及促进辽宁省农业有效碳减排。