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相似文献
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1.
为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究.结果表明:1998-2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长—持续下降—缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放 增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t.  相似文献   

2.
为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明:1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。  相似文献   

3.
能源消费、碳排放与经济增长之间的关系研究对实施节能减排、发展低碳经济具有至关重要的意义。该文基于西北五省统计年鉴数据,测算了1992—2011年煤炭、石油、天然气三种能源的碳排放量,并从近似关系和脱钩关系两个角度刻画了能源消费、碳排放量与经济增长之间的关系。结果表明:1992—2011年,西北地区碳排放总量及煤炭、石油、天然气引起的碳排放量总体呈上升趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;西北地区能源消费总量与碳排放总量的变动趋势近似,能源强度与碳排放强度的变动趋势近似;碳排放与经济增长的脱钩弹性指数类型、能源消费与经济增长的脱钩弹性指数类型表现基本上一致,且在大部分年份指向弱脱钩状态,未来一定时期内弱脱钩发展趋势可能仍将持续。  相似文献   

4.
在世界各国积极发展低碳经济引导低碳消费的大环境下,如何引导居民实施低碳消费已经成为各级政府部门亟待解决的问题。利用Tapio脱钩指数法与LMDI因子分解法,研究了居民消费支出与碳排放的脱钩关系及影响因素。结果发现:居民消费支出与碳排放总体上为弱脱钩关系,其中,居民食品烟酒消费和衣着消费与碳排放脱钩关系为强脱钩,居住消费与碳排放为增长耦合脱钩关系,其他商品和服务消费与碳排放为扩张负脱钩关系,其余为弱脱钩关系;居民消费碳排放强度对消费支出与碳排放的脱钩关系具有促进作用,人均消费支出规模和人口规模具有抑制作用,居民消费结构是一个不稳定的影响因素。  相似文献   

5.
截取山东省1999-2010年的经济增长与能源消费数据,测算山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量,分析山东省碳排放与经济增长的脱钩关系,并通过对碳排放与经济增长脱钩弹性进行因子分解,定量分析各因子的脱钩影响力.结果表明,山东省碳排放总量及煤炭、石油、天然气三类能源碳排放量总体呈上涨趋势;多数年份中山东省碳排放与经济增长处于弱脱钩状态,碳排放受经济增长驱动较弱;在碳排放与经济增长脱钩影响因子中,能耗脱钩因子的脱钩影响力总体为正值,对碳排放与经济增长脱钩起主导作用,排放脱钩因子影响力较弱.这一结果反映出山东省节能工作已具成效,能源利用效率得到提升,但同时也说明山东省总体减排水平较低,对碳排放与经济增长脱钩贡献有限.山东省应强化节能减排调控,实现能源结构多元化,推动产业低碳化发展,倡导和支持节能减排技术研发与应用.  相似文献   

6.
基于Tapio模型,利用1994—2010年中国工业行业面板数据,实证研究了工业经济增长与碳排放的脱钩关系,并运用LMDI方法对影响碳排放强度变化的主要因素进行了分解。研究发现,2000年之后中国工业经济增长与碳排放趋于稳定的弱脱钩状态,波动性很小;能耗脱钩因子对工业碳排放脱钩表现出持续的正效应,对脱钩的影响力要远大于排放脱钩因子;能源强度下降是推动中国工业碳减排的关键,能源结构红利和工业结构红利尚未出现。在此基础上,对中国工业碳排放脱钩历程及其影响因素的不同效应进行了经济解释,并提出发展低碳经济的相关建议。  相似文献   

7.
基于Kaya恒等式,采用LMDI分解方法建立重庆能源消费碳排放因素分解模型,实证分析1997—2016年重庆人口、经济发展、能源消费结构、产业结构、能源强度对能源消费碳排放的影响.结果表明:经济增长是促进人均碳排放的主要因素,能源强度是抑制人均碳排放的主要因素,自2010年起人口对人均碳排放有驱动因素,能源结构、产业结构对人均碳排放的影响随着煤炭消费比重、工业比重的变化而呈曲折变化态势.总的来说,驱动因素的作用大于抑制因素的作用,导致人均碳排放整体呈现上升的趋势.  相似文献   

8.
基于LMDI模型和Tapio脱钩模型,探索中国工业部门碳排放变化和碳排放强度的关键影响因子,研究结论为:能源结构效应、能源效率效应、产出规模效应对工业部门碳排放增长的累积贡献率分别为-0.78%、-78.14%和178.93%;能耗与工业增加值脱钩弹性对碳排放与工业增加值脱钩弹性呈正向影响并起决定性作用。根据以上结论,提出工业部门低碳转型的3大战略:优化能源消费结构是工业低碳转型的战略方向,提升能源效率是工业低碳转型的战略路径,调整产业结构是工业低碳转型的可取之路。  相似文献   

9.
基于Tapio脱钩指数的因果链分解,将陕西能源产业发展与碳排放之间的脱钩指数,分解为产业排放与产业能耗的脱钩指数和产业能耗与产业发展的脱钩指数两部分。结果表明:陕西省能源产业低碳经济发展总体处于弱脱钩的非理想状态,CO2排放与产业发展出现了同步增长的趋势;能源强度是影响陕西省能源产业发展与碳排放脱钩的关键因素,而能源消费结构对脱钩的影响不大。研究认为,陕西未来发展低碳经济需要提高能源利用效率,调整能源消费结构,延长能源产业链。  相似文献   

10.
基于Tapio脱钩模型,通过计算陕西省1995—2011年五大类产业CO2排放量与产业发展脱钩指标,研究了陕西省产业发展与碳排放的脱钩关系,结果表明,陕西省第一产业、第二产业的碳排放脱钩状态不容乐观,而第三产业发展与碳排放关系整体上比较理想,属于低碳排放产业。因此,必须探索陕西省低碳农业发展模式,推动工业绿色转型,大力推进绿色建筑产业发展,并积极发展高新技术产业和现代服务业,促进陕西省低碳经济顺利转型。  相似文献   

11.
工业碳排放及能源消耗研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
工业是我国碳排放的主要部门,减少工业部门碳排放直接关系到我国低碳经济的实现。工业碳排放强度包括行业结构、能源消费结构、能源强度和碳排放系数4个影响因素。以建材行业为例,通过对每一影响因素的现状、发展趋势和减排潜力进行了分析,结果显示:现阶段能源效率的提高和能源消费结构的优化仍是我国工业减排的重点。  相似文献   

12.
为研究中国经济发展速度和碳排放增长的规律,基于陕西省1980~2018年碳排放量和GDP的实际数据,运用离散二阶差分预测方程预测陕西省2020年碳排放量和GDP,得到陕西2020年碳排放强度的预测值;通过构建向量自回归模型,对1980~2018年间陕西省碳排放量和GDP实际数据序列和预测数据序列进行了相关性比对,检验了DDEPM预测方法准确性。研究表明,陕西省能够实现中国2020碳减排目标,目标实现的主要贡献来自于GDP快速增长形成的分母拉动效应,但长期来看这种效应存在一定程度的不可持续;各省份应当从碳排放的绝对量上寻找突破路径,增加低碳技术和煤炭高效利用技术的投入与研发,提高单位煤耗的利用效率;提升清洁能源技术研发水平,加大现有新能源使用力度和效率,实现降低碳排放水平和中国社会经济可持续发展的目标。  相似文献   

13.
为实现党中央、国务院在应对全球气候变化时所作出的碳达峰碳中和重大战略计划,传统工业园区将成为未来一段时期内实现工业部门精准脱碳研究的关键靶点。梳理江苏最大的化工园区——南京江北新材料科技园的碳排放量、排放强度以及排放来源,利用Tapio脱钩模型探究碳排放与经济发展之间的脱钩关系,然后利用LMDI法分解园区碳排放驱动因素,进而建立多情景仿真模型探索园区碳减排的潜力和实现双碳目标的路径。研究表明,园区目前能源消费过度依赖于化石能源,碳排放与经济发展之间存在着负脱钩状态,产值结构持续推动园区碳排放升高,而能源强度则是促进园区减排的主导因素。仿真结果显示,未来通过能源结构调整、技术革新、产业结构优化和CCUS技术协同应用有助于园区率先实现双碳目标。通过定量分析验证了南京江北新材料科技园可以早日实现双碳目标,同时为园区提出建设性的政策意见,进而能够为其他传统工业园区日后的绿色低碳转型发展提供实际参考。  相似文献   

14.
引入TAPIO脱钩指标、弹性脱钩分析框架模型,把内蒙古10种经济支柱产业作为筛选对象,通过脱钩选择和节能减排弹性计算,对煤炭开采和洗选业(C—I)、电力生产与供应业(E—I)、黑色金属冶炼及压延加工业(M—I)等三大产业进行了低碳因素分析;研究结果证明节能和减排是高排放产业低碳化发展的关键手段和策略基础,同时进一步验证了脱钩理论在低碳产业选择中的应用价值。  相似文献   

15.
浙江省能源消费碳排放的因素分解——基于LMDI分析方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

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