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[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 路超君  秦耀辰  罗宏  张丽君  张艳  鲁丰先  
目前,全国各地都在开展低碳城市建设,但是由于对"低碳城市"认识的不一致,导致了各地建设水平参差不齐。本文根据低碳城市的内涵和特点,识别出19个影响我国低碳城市发展的因素,分别从城市主体水平、发展结构水平和管理水平等角度进行分类说明。通过专家咨询法和建立解释结构模型(ISM),绘制出多级递阶结构图,理顺各因素间的结构关系,阐明了影响因素间内在关联性和层次性。研究结果显示,19个影响因素分为5个层次,其中政府和低碳城市标准位于最高层次,碳排放统计次之,它们是影响我国低碳城市发展的关键因素,并对其余因素产生直接或间接的影响作用。建议现阶段在推进我国低碳城市建设过程中,根据多级递阶结构图所示,采取"自...
[期刊] 生态经济  [作者] 王建辉  计军平  马晓明  
运用自上而下碳计量模型核算了中国水泥工业2002~2012年的碳排放量情况,并运用STIRAPT扩展模型分析了其增长的影响因素,得到以下结论:(1)我国水泥行业碳排放量与碳排放强度轨迹背向而行,碳排放总量直线上升,而排放强度逐年下降;(2)对我国水泥工业碳排放增长起拉动作用的因素有4个,按单位拉动效应大小排序,从大到小依次为产业结构、人口规模、城市化率、人均GDP,拉动弹性系数分别为0.2133、0.1892、0.1877、0.1771;(3)对我国水泥工业碳排放增长起减排作用的因素有3个,按单位减排效应大小排序,从大到小依次为能源消费结构、水泥消费结构、技术进步率,减排弹性系数分别为0.15...
[期刊] 企业经济  [作者] 王广凤  张立华  昌军  
厘清低碳发展的影响因素是推进低碳发展重要基础。通过结构方程模型,本文凝练出经济、科技、环境、生态等影响低碳发展的因素,认为低碳经济与低碳科技、低碳环境、低碳生态之间具有显著的正向关系;低碳科技与低碳环境、低碳生态之间具有正相关关系。因此,只有把握各指标之间的相互影响与因果关系,准确定位关键影响因素,才是有效提高低碳发展能力的关键所在。政策实践中应从产业结构低碳化、推动低碳技术进步、倡导低碳生活方式、加强生态保护力度、增加绿化覆盖率等方面着手推动低碳发展。
[期刊] 农村经济  [作者] 漆雁斌  陈卫洪  
本文在对农业总产值与化肥施用量、机械总动力以及农作物总播种面积进行回归分析后,发现化肥施用量对农业产值的影响极大,是制约低碳农业发展的重要因素。要发展低碳农业应该转变农业生产方式,实施保护性耕作;应该推广施肥新技术,提高化肥利用率;应该改进装置,利用新技术生产化肥;应该发展生态农业,实现经济循环发展。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 杜玉英  李闰春  
随着我国“双碳”目标的明确提出,降低能源依赖,减少碳排放以实现流通业低碳转型受到广泛关注。我国地区之间存在明显的经济发展差异和产业结构差异,通过探究我国不同区域流通业碳排放的空间关联性及其外溢效应,对地区环境保护以及流通业协调发展具有重要意义。基于地区差异,本文在综合测算2009-2019各省域流通业碳排放量的基础上,进一步实证检验其空间相关性,并使用空间杜宾模型分析各省流通业碳排放的外溢效应和影响因素。研究发现:我国各省域流通业碳排放存在较强的空间外溢效应;其中,环境规制、区域经济发展水平、产业结构三个变量是影响流通业碳排放的主要影响因素,同时存在对本省的直接效应与对邻省碳排放的外溢效应。各省份在推动本省流通业低碳转型发展的同时,应当兼顾省域区位因素,以实现区域联动,更好推动流通业协调发展。
[期刊] 审计与经济研究  [作者] 孙敬水  陈稚蕊  李志坚  
深入探讨发展低碳经济的主要影响因素,对转变经济发展方式、建设资源节约型和环境友好型社会有着重要的理论和现实意义。因此,基于扩展的STIRPAT模型,利用1990年—2009年统计数据,对我国发展低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究。结果表明,人均国内生产总值、人口规模、单位能耗碳排放量、能源消费结构等对碳排放量有显著的正向影响,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放量影响不显著;其中人均国内生产总值持续增长是碳排放量增加的最大正向影响因素,且其贡献率也最大;能源强度变动是碳排放量增加的最大负向影响因素,其对碳排放量的增加具有一定的抑制作用。
[期刊] 经济问题  [作者] 李霞  
结合低碳经济发展理论及国内外研究成果,提炼出低碳经济系统、低碳技术系统、低碳生活方式系统、低碳生态系统等低碳经济发展的影响因素,采用结构方程模型建立了低碳经济发展影响因素的关系模型,在此基础上,设计问卷调查并取得相关数据。最后,对问卷进行信度和效度分析,在信度、效度满足结果的前提下,利用AMOS17.0软件处理数据并进行实证分析,验证相关假设,得出了具有实践意义的结论。
[期刊] 生态经济(学术版)  [作者] 刘露  
开展低碳经济对我国经济发展具有重要意义。文章以天津地区的实际情况为例,积极探索影响二氧化碳排放量水平的驱动因素及其影响程度,并提出了相应的建议,对于促进天津地区可持续发展具有重要意义。同时,为其他地区的低碳经济研究提供参考和依据。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 杨一平  陈丽娜  周妍  胡磊  
前期研究表明信息化对企业低碳发展在总体上有促进作用,然而信息化具体因素对企业低碳发展的影响尚不明确,本文在此基础上以低碳经济与企业信息化相关理论为依据,选取适当样本进行实证研究,确定企业低碳发展和信息化的影响因素,建立信息化对企业低碳发展的影响路径模型并验证,借助SEM模型(Structural Equation Modeling,结构方程模型)得出信息化各要素对企业低碳发展的作用关系,并为企业实现低碳信息化给出科学合理的对策、意见。
[期刊] 经济地理  [作者] 谢志祥  秦耀辰  沈威  荣培君  
通过构建低碳经济发展绩效评价指标体系,采用DEA模型和Malmquist全要素生产率指数对2000—2014年我国31个省级区域的低碳经济发展绩效进行静态和动态评价,在此基础上借助Tobit回归模型分析低碳经济发展绩效的影响因素,结果表明:①2000—2014年我国低碳经济静态绩效发展水平不高但省际差异显著,纯技术效率得分是造成低碳经济发展绩效静态差异的主要原因;②低碳经济发展绩效不同类型区之间的集聚态势减弱,各类型区向着相互掺杂的态势发展并在空间格局上初显出"大杂居、小聚集"的分布特征;③2000—2010年中国低碳经济发展动态绩效增长明显,2010—2014年则呈现出不同程度的下降趋势,十余年间中国低碳经济动态绩效变化实现了主要由纯技术效率和规模效率推动向技术进步推动的转变;④我国东、中、西三大经济地带低碳经济发展绩效动态变化差异较大,掣肘低碳经济发展动态绩效变化的因素随研究时段、地区的变化而变化;⑤建成区绿化覆盖率和碳排放总量始终是影响我国低碳经济发展绩效的主要原因,其它因素也影响着低碳经济发展绩效的变化。
[期刊] 经济地理  [作者] 谢志祥  秦耀辰  沈威  荣培君  
通过构建低碳经济发展绩效评价指标体系,采用DEA模型和Malmquist全要素生产率指数对2000—2014年我国31个省级区域的低碳经济发展绩效进行静态和动态评价,在此基础上借助Tobit回归模型分析低碳经济发展绩效的影响因素,结果表明:①2000—2014年我国低碳经济静态绩效发展水平不高但省际差异显著,纯技术效率得分是造成低碳经济发展绩效静态差异的主要原因;②低碳经济发展绩效不同类型区之间的集聚态势减弱,各类型区向着相互掺杂的态势发展并在空间格局上初显出"大杂居、小聚集"的分布特征;③2000—20
[期刊] 统计与决策  [作者] 周元春  邹骥  
文章采用对数平均Divisia因素分解法(LMDI)定量分析能源结构、能源效率、经济发展水平、人口和排放强度这几类影响碳排放的因素对发展低碳经济的影响程度。通过与其它几个主要温室气体排放国家的情况进行对比研究,发现我国现有的能源结构、能源效率、人口和排放强度都处于不利的阶段,要想发展低碳经济,必须改进技术水平、提高能效、和改善能源结构方面下功夫。
[期刊] 软科学  [作者] 黄雷  冉春红  阳晓君  
从循环经济发展角度研究了低碳技术及产业发展集成的必要性,对影响低碳技术和产业发展集成动力机制因子进行了必要归类,对其动力机制及其动力因子做进一步详细阐述与论证,进而针对低碳技术和产业发展集成的动力机制构建分析模型。研究发现:环境与资源压力、公众意识需求、政府支持与推动、企业长期发展推动及高管对低碳技术的重视是促进低碳技术与产业发展集成的重要影响因素。
[期刊] 软科学  [作者] 黄雷  冉春红  阳晓君  
从循环经济发展角度研究了低碳技术及产业发展集成的必要性,对影响低碳技术和产业发展集成动力机制因子进行了必要归类,对其动力机制及其动力因子做进一步详细阐述与论证,进而针对低碳技术和产业发展集成的动力机制构建分析模型。研究发现:环境与资源压力、公众意识需求、政府支持与推动、企业长期发展推动及高管对低碳技术的重视是促进低碳技术与产业发展集成的重要影响因素。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 郑群哲  
碳金融绿色发展有助于碳达峰、碳中和目标快速实现。文章利用时序多指标模型对2014—2019年中国碳金融发展水平进行测度,并建立面板数据模型分析不同因素对中国碳金融发展水平的影响程度。研究结果显示:中国整体碳金融发展水平呈现上升趋势;从区域视角分析,北部沿海、长江及黄河中游经济区的碳金融涨幅较大,东部和南部沿海地区涨幅较小,西南、东北及大西北地区涨幅基本不变。进一步分析影响因素发现,CDM项目数、新能源公交车运营数、工业污染治理完成投资、城市造林覆盖率对碳金融发展起促进作用,而城镇登记失业率和工业增加值则会抑制碳金融发展。
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