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[期刊] 工业技术经济
[作者]
张伟 王韶华 范德成
碳排放控制目标实现措施的制定,需要明确碳排放的影响因素。通过文献回顾的方式提炼了影响碳排放的主要因素,并通过路径分析测算各影响因素对碳排放的总影响、直接影响和间接影响,明确了影响机理。其中,能源消费量对碳排放的直接影响较大,GDP的直接影响较小,而总人口、能源消费结构主要通过GDP对能源消费量产生间接影响进而影响碳排放。在此基础上,通过协整检验构建误差修正模型(VEC)来分析GDP、能源消费总量对碳排放的具体影响。结果表明:能耗强度的降低,即降低能源消费总量,增加GDP,能够促进碳排放的减少。
关键词：
碳排放 影响因素 路径分析 误差修正模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
许菁
文章利用STIRPAT模型实证研究了我国1997~2010年工业化阶段投资、工业增长以及技术进步等因素对碳排放的影响,研究认为投资是影响碳排放规模的最主要因素,中部地区的二氧化碳排放水平受投资影响最大,技术进步对环境压力的影响在西部地区最为明显,技术要素对环境的影响需要通过政策支持来加强。
关键词：
STRPAT模型 国家工业化 碳排放
[期刊] 工业技术经济
[作者]
欧元明 周少甫
分析碳排放情况,本文发现人均碳排放和碳排放密度之间没有必然联系;碳排放密度存在明显的空间群集效应。基于LMDI方法分解,发现人均产出起拉动作用,而能源效率和能源消费碳排放强度则主要是抑制作用。基于STIRPAT模型分析,发现人均总产出水平、单位产出的化石能源消耗量、煤炭消费占比均对碳排放有显著的强化作用。建议:大力发展便捷的公共交通、倡导绿色出行,减轻交通对大城市碳排放的压力;通过改变能源结构,通过电力能源生产外迁等方式降低排放密度超高的地区碳排放压力、开发清洁能源,降低二氧化碳高排放能源消费占比;对高能耗产业逐步实施"产能总量控制——限制出口——进口替代"路径的产业优化措施,逐步减轻"输入性...
关键词：
因素分解 排放密度 排放强度 生态承载力
[期刊] 生态经济
[作者]
卞利花 吉敏全
科学考察交通碳排放的影响因素,对碳减排具有重要的指导意义。文章利用STIRPAT模型定量分析了2002—2016年青海经济发展水平(以人均GDP表示)、交通自身影响(客、货运周转量)、技术进步(以能源强度表示)、城市化率和私人汽车拥有量对交通碳排放的影响。通过岭回归模拟结果可知,各影响因素与交通碳排放总量均呈正相关关系,影响程度由大到小为:城市化率>能源强度>客运周转量>货运周转量>人均GDP>私人汽车拥有量。在此研究的基础上,通过设置基准情景和6种减排情景,预测了青海交通未来的碳排放量,结果表明,青海交通碳减排的重点是提高技术水平,通过提高能源利用效率降低交通碳排放量。
[期刊] 经济管理
[作者]
高国力 文扬 王丽 徐睿宁
城市群是我国经济、人口高度集聚的地区，也是碳排放较为集中的空间单元，更是率先实现碳达峰的排头兵、领头雁。本文运用STIRPAT模型分析了城市群碳排放的影响因素，预测了各城市群在不同情境下的碳排放量和碳达峰时间，构建了压力、潜力和动力指数，对城市群碳达峰压力、碳减排潜力和碳减排达峰动力进行测算。研究发现，人口规模、富裕程度、城镇化水平和技术水平对城市群碳排放量产生显著影响。对城市群碳达峰的预测结果表明，哈长、长三角、京津冀和珠三角城市群在四种情景下均能于2030年前实现碳达峰；长江中游、成渝、中原、北部湾、关中平原和兰州-西宁城市群在低增长慢降耗情境和低增长快降耗情境下能够在2025—2028年实现碳达峰，而在高增长慢降耗情境和高增长快降耗情境下无法在2030年前实现碳达峰；呼包鄂榆城市群在四种情境下都无法实现2030年前碳达峰。进一步研究指出，应根据碳达峰压力、碳减排潜力和碳减排达峰动力对城市群进行分类，并针对不同类型城市群提出差异化的碳达峰实现路径。本文认为，各城市群要通过制定差异化碳达峰目标、推动差异化碳达峰路径模式、明确差异化减碳降碳重点领域、加大低碳脱碳技术研发应用、推动多样化低碳战略性平台建设、完善推进碳达峰监督考评机制，从而率先实现碳达峰。
关键词：
城市群 STIRPAT 碳达峰 影响因素
[期刊] 财经论丛
[作者]
许广月
发展低碳经济是我国顺应世界发展大潮流的必然选择,应把碳排放作为重要的指标纳入到国家发展战略体系中。本文考虑到不同区域的异质性,采用面板数据的计量模型,深入研究了碳排放的影响因素,认为影响我国碳排放的主要影响因素是产出规模、产业结构以及能源消费结构,而清洁技术水平是低效率的,没有发挥碳减排效应。同时,不同区域中影响碳减排因素的效果是有差异的。
关键词：
低碳经济 碳排放 面板数据
[期刊] 管理现代化
[作者]
李爽 陶东 夏青
利用扩展的Kaya恒等式分解出五个具体指标,运用STIRPAT模型框架作为基础,选择岭回归方法定量分析了各解释变量对于建筑业碳排放的影响。研究结果显示,五种变量均对建筑业碳排放产生正向影响,因素弹性由大到小依次为:建筑产业规模、城市化水平、人均GDP、建筑能源强度和建筑能源消费碳强度。结论表明在城市化进程中,政府加强建筑业的产业结构升级、宏观调控房地产政策,以及对于居民消费行为的引导,对建筑业碳减排具有重要意义。
[期刊] 管理现代化
[作者]
李爽 陶东 夏青
利用扩展的Kaya恒等式分解出五个具体指标,运用STIRPAT模型框架作为基础,选择岭回归方法定量分析了各解释变量对于建筑业碳排放的影响。研究结果显示,五种变量均对建筑业碳排放产生正向影响,因素弹性由大到小依次为:建筑产业规模、城市化水平、人均GDP、建筑能源强度和建筑能源消费碳强度。结论表明在城市化进程中,政府加强建筑业的产业结构升级、宏观调控房地产政策,以及对于居民消费行为的引导,对建筑业碳减排具有重要意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王世进 周敏
发展低碳经济,降低碳排放已经成为全球性的问题,而一个国家的碳排放量是由多种因素共同决定,这些因素对碳排放量的贡献也不同。文章通过区分我国东中西部不同区域的特征,构建省域GMM动态面板数据模型,对人均GDP、产业结构、城市化水平、外贸依存度、能源消费结构等因素进行了实证分析。结果表明,不同区域中影响碳减排的因素效果是有差异的。从而,提出了减少碳排放的相关政策建议。
[期刊] 西部论坛
[作者]
孙建 王胜 代春艳 毛明明
采用我国48个老工业基地37个工业行业2006—2012年的数据,核算其碳排放量及变化趋势,并运用LMDI方法从区域和行业两个层面分析碳排放的影响因素,研究发现:老工业基地能源消费还是以煤炭消费为主;从地区层面看,行业规模和能源结构是影响碳排放的主要拉动因素,行业结构和行业能源强度是影响碳排放的重要制约因素;从行业层面看,行业规模对37个行业的碳排放均表现出拉动作用,能源强度对7个行业的碳排放起到拉动作用,能源结构对28个行业的碳排放量具有拉动作用。应适度控制工业行业规模,优化行业结构及能源消费结构,加快
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹俊文 姜雯昱
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛艳
文章在计算碳排放量的基础上,利用2000年-2012年30个省市的面板数据构造半参数混合模型,对影响碳排放的各因素进行了实证分析。结果表明:GDP、人口总量、城市化水平、对外贸易与碳排放之间存在正相关关系。第二产业增加值所占比重与碳排放量之间的关系比较复杂。随着第二产业增加值占比的增加,刚开始碳排放量的波动不大,随后出现明显快速的增长趋势,慢慢增长的边际作用下降。煤炭消费的增加会导致碳排放量的快速增长,到该值超过90%之后出现拐点。最后通过将半参数混合模型与其他模型进行比较,得出在充分考虑变量间非线性关系的条件下,半参数混合模型的拟合效果是最优的。
关键词：
碳排放 影响因素 半参数混合模型
[期刊] 软科学
[作者]
孙耀华 仲伟周
采用对数平均迪氏指数分解法对中国西北能源富集地区2002~2011年间碳排放变化进行因素分解,并与东部6省市和全国平均水平比较,结果表明该地区经济社会发展具有显著"高碳"特征;能源利用效率提高成为节能减排的主要动力;然而产业结构呈现"重型化"趋势和煤炭在能源消费结构中比重加大,导致单位能源碳强度上升,对未来节能减排工作构成挑战。
[期刊] 生态经济
[作者]
门丹 黄雄
文章运用LMDI的分解方法将碳排放量增量分解成碳排放效率效应、能源消耗强度效应、产业结构效应与经济效率效应,并且综合考虑产业部门的碳排放和居民消费碳排放。分析结果显示:2012—2016年产业部门的能源消费强度效应和产业结构效应是促使江西省碳排放减少的主要驱动因素,经济规模效率和碳排放效率效应也对减排有一定促进作用,而居民消费的能源消费强度效应为增加碳排放。所以江西省要发展低碳经济、打造"江西样板"需要结合江西发展现状从优化产业结构、对人均GDP计算加入环境因素、调整能源消费结构、大力支持节能减排技术的发展等方面入手。
关键词：
碳排放 LMDI分解 驱动因素 居民消费
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张宏钧 王利宁 陈文颖
为了探究公路与铁路交通CO_2排放的影响因素及其贡献率,该文建立了基于贡献率的残值分配Laspeyres指数分解方法(contribution-based residual distribution Laspeyres index,CRDLI),并选取了中国和其他6个国家为研究对象,构建了公路与铁路CO_2排放的二次分解模型。研究发现:周转量是影响各国公路与铁路CO_2排放的重要因素,1991—2010年,中国、澳大利亚、德国、日本、印度、英国和美国换算周转量引起的CO_2排放量变化分别为4.02、0.6
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