应用LMDI模型的江西省交通运输业碳排放驱动力分析

通过统计分析江西省2011-2020年公路运输、水路运输、铁路运输和民航运输总的能源消耗数据,确定了江西省交通运输业二氧化碳排放的变化趋势。利用对数平均权重(LMDI)法,分析了模式分担、能源结构、规模效应、能源强度、经济效应对江西省交通运输部门碳排放变化产生的不同影响。研究结果表明:2011-2020年,江西省能源使用最多的是汽油和柴油;公路运输部门是江西省交通运输部门碳排放最多的部门;对碳排放的增长起推动作用的是模式分担与经济效应,起抑制作用的是能源结构与规模效应,而能源强度波动较大。

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。

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。

京津冀地区碳排放时空格局变化及其驱动因子

人类对陆地生态系统的改变是碳排放增加的主要原因。在“双碳”目标背景下探索土地利用变化与碳排放的动态关系,有助于区域土地低碳可持续利用。研究基于土地利用转移视角,采用重心-标准差椭圆方法揭示了京津冀地区土地利用碳排放时空格局演化特征,评估了碳排放与生态环境、社会经济发展的协调程度,并借助改进的Kaya模型和LMDI分解模型定量分析了土地利用变化对碳排放的影响程度。结果表明:(1)建设用地的转入是土地利用碳排放增加的主要来源,引起碳排放量增加15844.36万t;耕地、草地向林地、水域的转变促进了地区固碳能力的提升。(2)土地利用碳排放空间分布格局呈现出东北-西南方向向中心进一步聚集的趋势,并且东-西向聚集趋势大于南-北向。(3)京津冀地区整体碳排放与生态环境的协调性呈向好趋势发展,但大部分地区碳排放与社会经济发展出现失衡现象,地区间碳生产力差异逐渐增大。(4)经济水平是促进碳排放增加的最显著因素,单位GDP用地强度是抑制碳排放增加的最主要因素。分析结果表明,严格控制建设用地的无序扩张是促进低碳土地利用的基础,低碳经济发展是促进地区减碳的重要途径。

基于LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解

2008年欧盟通过的将航空业纳入EU-ETS的提议草案,使得民航业的碳排放问题成为碳减排中的热点问题之一。中国民航业在CO2总排放量占比虽小但是增长迅速,而欧盟的这一政策如果付诸实施将给中国民航业带来一定的冲击。文章采用对数平均Divisia分解法建立中国民航业碳排放因素分解模型,定量分析了1985—2010年间民航业运输总收入、航线结构、单位运输收入周转量、能源强度、CO2排放系数等五个因素对民航业CO2排放量的影响。实证分析结果表明:民航业CO2排放量上升主要由运输总收入的增长引起,单位运输收入周转量和能源强度的下降则遏制了CO2排放量的上升。基于上述分析提出了中国民航业实现碳减排的应对策略和建议。

辽宁省碳排放增长的驱动因素分析——基于LMDI分解法的实证

文章基于1995～2007年辽宁省分行业能源消费数据,计算了辽宁省能源消费的碳排放量,并采用对数平均Divisia指数分解法对碳排放增长的驱动因素进行了分析。结果发现,经济规模的扩大是辽宁碳排放增加的决定性因素,产业结构的重型化也起到了一定的增排作用;能源效率的提高在很大程度上抑制了碳排放增长,而能源替代效应对碳排放抑制作用不明显。因此,要在保持经济快速增长的同时兼顾节能减排,必须大力调整产业结构,提高能源效率,优化能源消费结构。

山西省碳排放影响因素分解——基于LMDI模型的实证研究

根据2004—2013年的相关数据,基于LMDI模型将山西省的碳排放影响因素分解为人口、人均GDP、产业结构、能源结构和碳强度五个因素。结果表明:人口和人均GDP因素总体上表现为增碳因素,能源结构、产业结构和碳强度因素总体上表现为减碳因素。其中,人均GDP和碳强度分别为增碳因素和减碳因素,但由于碳强度的减碳效应远小于人均GDP的增碳效应,因此山西省的总碳排放量仍呈逐年递增趋势。此外,由于人均GDP的增碳效应在减弱,而碳强度的减碳效应在增强,因此碳排放总量增长幅度呈递减趋势;产业结构因素和碳强度因素对碳排放的年均贡献率并未能像其总贡献率一样表现为负值。

浙江省能源消费碳排放的因素分解——基于LMDI分析方法

本文分析了1997—2008年间浙江省能源消费碳排放数据,采用对数均值迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia In-dex,简称LMDI)法,对能源消费导致的二氧化碳排放量和碳排放强度进行结构分解。结果表明,浙江省能源消费碳排放量不断增加是由人口和人均国内生产总值(GDP)因素引起的,其中人均GDP增长是碳排放量增加的主要因素;能源强度下降是降低二氧化碳排放量的主要因素,能源结构的作用呈现波动性,且程度较小。本文得出如下结论,要减缓二氧化碳的排放量,构建"低碳浙江"、"生态浙江",应从重新认识人均GDP、控制人口数量、调整能源结构、降低能源强度、提高能源效率等方面考虑。

基于LMDI的我国能源消费因素分解研究

经济飞速发展使我国能源消费急剧增长,能源消费与能源供给、环境污染矛盾日益突出。在分析我国能源消费和能源消费强度变化趋势的基础上,运用LMDI法将我国1996—2010年能源消费变化分解为产出效应、结构效应和强度效应,探讨产出提高、结构调整、效率提高对我国能源消费和能源强度的影响。结果显示,生产规模扩大对能源消费起到正向的拉动作用,结构调整对缓解能源消费增长还有较大的上升空间,能源强度对能源消费的抑制效应自"十一五"期间起作用逐步显现。

基于LMDI的中国上市公司绿色专利分解分析

[目的/意义]绿色技术创新是推动我国生态文明建设和绿色转型发展的关键途径。企业作为绿色技术创新的重要主体,促进企业将更多技术创新活动聚焦于清洁能源、节能减排、环境友好等技术领域是助推绿色转型发展的关键。[方法/过程]基于LMDI模型,采用中国上市公司2007-2016年的绿色技术专利申请数据,建构包括特定绿色专利研发优先序、绿色专利份额和研发活动规模的绿色技术专利因素分解模型,利用区间分解和时间序列分解相结合的方式对中国上市公司各类绿色技术专利申请数量变动的影响因素进行分析。[结果/结论]研究表明研发活动规模对替代能源、节能减排、交通运输、废物管理等各类绿色技术专利的增长起最主要推动作用,各类绿色技术专利的发展趋势和研发优先序指标的变化因绿色技术类型而异。研究结论有助于制定针对性的绿色技术创新管理政策、促进措施及研发策略。

基于LMDI法的我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解研究

探讨钢铁行业发展过程中CO_2排放的特征及其影响因素,并制定针对性节能减排政策是一项重要且值得深入研究的课题。依据2000—2010年我国钢铁产量相关数据,分析了我国钢铁行业CO_2排放的动态特征,发现其CO_2排放与钢铁产量的增长成正比。采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI法)构建了CO_2排放的指数分解模型,并采用该模型将我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解为CO_2排放系数、能源消费结构、能源强度、生产总量4项,定量分析了各因素对钢铁行业CO_2排放量变化的影响。结果表明:钢铁产量是CO_2排放量增加的最大拉动因素,能源强度是CO_2排放的最大抑制因素,能源消费结构对CO_2排放量减少有重要影响,但目前因改善力度不够,故效果尚不显著。可见,提高我国能源利用效率是实现CO_2减排的关键。

中国旅游业碳排放时空特征及影响因素分解

综合运用碳排放系数估算法与旅游剥离系数法,估算2011-2021年中国省级旅游交通、旅游住宿、旅游餐饮零售邮电业与旅游活动的碳排放量,并运用对数平均迪式指数(LMDI)分解模型解析旅游碳排放影响因素。结果表明:旅游业碳排放总体呈下降趋势,空间分布上呈现东南多、西北少的特征;旅游交通碳排放与旅游活动碳排放是旅游碳排放主要来源;旅游消费水平与游客规模是旅游碳排放产生的主要因素;旅游能源结构与旅游能源强度对旅游碳排放起抑制作用。

基于LMDI与国际类比组合法的我国交通运输行业碳排放驱动因素及减排潜力

为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020年间我国交通运输行业碳排放变化的主要机理,并结合与美国、日本、德国等已达峰国家相应驱动因素的类比分析,提出我国交通运输行业面向“双碳”目标的路径建议与实现措施。研究结果表明:交通运输碳排放系数、运输方式结构、换算周转量是驱动我国交通运输行业碳排放的关键因素,2010—2020年的贡献率均值分别为24.8%, 27.2%和42.0%,故需要从这3个因素入手,制定针对性的政策来实现交通运输行业“双碳”目标;客货运结构对我国交通运输行业“双碳”目标的影响较弱,2010—2020年的贡献率均值为6.0%,即总周转量中客运和货运占比对我国交通运输行业碳排放的影响不大,但2020年由于新冠疫情的影响,客货运结构对我国交通运输行业碳排放的贡献率升高至43.3%,需要重点关注疫情时期的这一新变化。

基于LMDI的甘肃省碳排放影响因素分解研究

依据中国碳排放数据库,运用LMDI模型对甘肃省碳排放影响因素进行了量化分析,识别出相关因素的贡献率.结果表明,各因素对甘肃省CO2排放变化的影响作用差异明显;经济规模的扩张对CO2排放增长起决定作用,对甘肃省CO2排放增长的贡献率为70.9%,能源强度下降是抑制甘肃省CO2排放增长的关键因素,对减少碳排放的贡献率为40.8%,森林碳汇通过吸收CO2对减少碳排放的贡献率达49.8%;在各产业中,以工业为主的第二产业是碳排放量最大的产业,年均占比80%以上.

基于LMDI模型的河南省工业废水排放影响因素研究

采用对数均值迪式指数分解(LMDI)法,将工业废水排放总量分解为规模效应,结构效应,技术效应,考察河南省工业废水排放变化的驱动因素。结果表明:2005~2017年河南省工业废水排放总量累计增加0.63×10^(8)t,其中规模效应贡献值为15.84×10^(8)t,结构效应贡献值为-0.92×10^(8)t,技术效应贡献值为-14.29×10^(8)t;制造业和能源开采业是工业废水的主要排放源,其中煤炭开采和洗选业的废水排放是重中之重;经济规模的扩张是工业废水总量增加的主要原因,技术效应是工业废水排放减少的关键因素。

基于LMDI法的中国有色金属行业能源消费驱动因素分析

针对节能减排这一有色金属行业实现可持续发展的关键,分析1994—2015年中国有色金属行业能源消费情况,并基于对数平均迪氏指数(LMDI)法进行驱动因素分解;结合行业发展"十三五"规划目标,分析相应的能源消费规模、速度等各因素的贡献,并提出相应的对策和建议。结果表明:21年间行业产值、能源消费持续增长,年均增长15. 65%和8. 76%;能源强度先增后减,年均减少5. 96%;人均产出的提升是行业能源消费增长的最大正向驱动因素;就业规模作用次之,但作用不稳定;能源结构起微弱的正向作用,能源强度的下降是最大抑制因素。

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。

基于LMDI模型的黑龙江省碳排放影响因素研究

首先根据黑龙江省不同年份分行业不同能源的消费特征,同时考虑到数据的可获取性,以IPCC(2006)为标准,结合中国国家标准的相关规定,构建出黑龙江省碳排放量的测度方法,并用该方法进一步估算出黑龙江省2007-2016年十年的碳排放量时间序列数据.然后需要对各年数据进行动态演变分析,根据指数分解法的优点,利用对数平均迪氏分解法(LMDI)构建指标分解模型.并依据总体碳排放量分阶段定量分析黑龙江省2007-2016年碳排放变化的影响因素.根据分析,表明黑龙江省在经济发展过程中比较重视经济结构方面的优化,经济转型有了一定成果,但是在工业能源利用方面并没用明显改善,工业中的“高耗能,高碳排放”工业部门比重有所增加;能源消费结构中仍以传统一次能源为主,清洁能源比重较低;能源利用效率不高,新技术、新科技在能源利用方面没有发挥应用的作用.

基于LMDI的滇中受水区农业用水量变化影响因素分析

为探讨滇中受水区农业用水量变化的主要影响因素,加强区域粮食生产安全与水资源的可持续利用。基于kaya恒等式,采用对数平均迪氏指数法(LMDI)建立了农业用水恒等式,将农业用水量影响效应划分为粮食作物种植面积效应、高耗水作物种植比例效应、综合灌溉定额效应和农业人口效应,并将滇中受水区划分为6个受水片区,对其2008-2018年总体及逐年的农业用水量变化分别进行了因素分解与计算分析。滇中受水区及各受水片区农业用水量变化呈下降趋势,促进其变化趋势的正向效应即主要因素是高耗水作物种植比例与综合灌溉定额。可以通过合理规划种植结构来调整高耗水作物种植比例及综合灌溉定额,进而加强滇中受水区农业水资源的可持续利用。

福建省流通产业碳排放影响因素实证研究——基于Tapio弹性脱钩理论和LMDI分解法

通过构建弹性脱钩模型探究福建省流通产业碳排放脱钩的动态演变过程。结果表明,福建省流通产业的发展未表现出显著的碳排放脱钩趋势,脱钩状态大致呈现"弱脱钩-扩张性耦合-扩张性负脱钩"的阶段性特征,存在复钩的可能。同时,结合LMDI分解项进一步发现:(1)流通产业的经济增长弹性对碳排放脱钩具有正向影响效应,是引致碳排放增长和限制流通产业碳排放脱钩的主导因素;(2)流通产业的能源结构相对稳定,对于产业低碳转型的影响尚未显现;(3)流通产业能源利用效率波动明显,对流通产业碳排放脱钩的影响较大,但同时也是抑制碳排放的关键要素。基于此,从制定合理的产业发展规模、优化能源结构、提高能源利用效率、发展碳合作市场等方面提出对策建议。