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深入分析中国煤炭消费增长的影响因素对制定节能减排政策意义重大.在微观、中观和宏观区域层次上利用LMDI法将中国煤炭消费总量变动的影响因素分解为经济效应、结构效应和强度效应.对3种效应在不同区域层次上的稳健性进行检验.结果显示,经济增长驱动煤炭消费,强度效应抑制煤炭消费,结构效应影响较弱;区域越宏观,结构效应的抑制作用微弱增强,强度效应的抑制作用则减弱;从绝对数值来讲,乘法分解的结果在不同区域层次上具有较好的稳健性. 相似文献
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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,加快技术进步。 相似文献
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中国工业部门能耗碳排放分解与低碳策略研究 总被引:7,自引:2,他引:5
在对我国工业部门能源消费进行分析的基础上,集中研究了影响工业部门能耗碳排放的具体因素,综合考虑能源排放强度、能源结构、能源强度和产出规模等四个要素,运用指标分解分析法中的对数平均权重分解法,建立了工业部门能耗碳排放分解模型,并对1995年-2007年的工业部门能耗碳排放进行实证分析,结果表明工业能源强度显现出了对碳排放明显的负影响,工业经济产出效应明显分为正影响缓慢增长的1995年-2001年和迅速增长的2001年-2007年两个阶段;工业总量增长引起能源消耗上升是导致碳排放总量迅速增长的直接原因,并且该效应已经抵消了能源强度效应对碳减排的贡献。文章最后提出了针对工业部门能源消耗的源头、过程和末端三个环节的低碳对策,特别强调了电力热力行业节能减排,调整发电能源结构对改善我国能源结构,从源头上减排的重要性。 相似文献
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从经济学的角度分析能源消费和环境污染变化的机理是确定环境质量演变的影响因素,制定有效的经济激励手段减少能源消耗、降低污染排放,进而改善环境质量的理论基础。通过建立因素分解模型将经济增长对环境质量演变的影响细分为规模效应、人口效应、三层次的结构效应和削减效应,运用LMDI分解分析方法对我国工业能源消费、工业二氧化硫排放、工业废水排放和工业固体废弃物产生量的变化进行分解,结果表明:规模效应是能耗和排污增加的主要因素;人口效应虽然也增加能源消费和污染物排放,但是影响效果远低于规模效应;技术效应是降低能耗和排放的主导性因素,三层次的结构效应在不同年份的影响不确定,但是总体来看促进了能源消费和污染物排放,其中第二层次和第三层次的行业结构效应对能耗和排污的影响高于工业增加值比重变化对能耗和排污的影响。 相似文献
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华小全 《淮南师范学院学报》2013,(6):27-31
运用LMDI方法对我国2003-2011年粮食增产进行因素分解,结果表明:全国绝大多数省份都实现了粮食产量的稳定增长,影响全国粮食生产的四个因素中,耕地面积减少为负向作用,复种指数的提升、粮食种植比例的增加和粮食单产的提高均对粮食增产起正向影响,这其中粮食单产的提高贡献最高,粮食种植比例的增加贡献最小.因此,改善农田的生产条件、鼓励对农田进行长期投资和利用国际粮食市场是破解我国粮食安全难题的主体思路. 相似文献
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江苏省粮食生产时空变化的耕地利用因素分解 总被引:2,自引:1,他引:1
基于粮食产量计量模型,运用LMDI方法,分析江苏省粮食生产时空变化的影响因素.结果表明:1978年-2009年,粮食单产、耕地数量、种植结构、复种指数等4因素的变化对粮食产出的累积效果依次减小;其间江苏省粮食生产经历了快速增长、稳中有升和调整回复3个阶段,粮食单产促总产的效应分阶段逐步减弱,耕地减少和种植结构调整对粮食的减产效应逐步增强,复种指数变化的效应经历了正负反复的过程.现阶段单产和复种指数的变化对粮食的增产贡献南低北高,而耕地减少和结构调整对粮食的减产效应则南高北低,由此导致江苏省粮食生产南退北进的空间分化格局.由于构成粮食产量的4个因素可以代表耕地利用的不同方向,本研究一定程度上可以揭示粮食生产与耕地利用的关系. 相似文献
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在能源消费研究中经常要将其变化分解为各种因素,通过各种因素的影响程度来分析影响能源消费的变化原因.自20世纪70年代以来,已经发展了多种分解方法,这些方法的假设前提与算法都有较大差异.本文从能源消费变化量与能源强度两个角度介绍了各种分解算法,对其进行了对比,并运用中国制造业的相关数据比较了分解的结果.能源消费变化量的分解方法中,Shapley算法与M-E算法分解结果相同,但是Shapley算法按照各因素的贡献加权来计算各因素对能源消费量的影响,更适合多因素分解;Se-Hark Park算法与AWT-PDM算法能较好地体现经济结构对能源消费量的影响,但AWT-PDM算法由于权数的确定问题,使得该算法存在不能分解的剩余项.能源强度变化的分解方法分为乘法分解和加法分解两大类,乘法分解反映的是能源强度变化率,加法分解反映的是能源强度变化量.Fisher算法与LMDI算法均是对能源强度的完全分解,而Laspeyres算法与AMDI算法均存在剩余项;方法是对AMDI算法的改进.研究者在研究能源问题或环境问题时,应根据研究要求及所掌握的数据选择恰当的分解方法. 相似文献
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利用脱钩理论,分析了2001-2013年我国远洋渔业碳排放与行业经济增长之间脱钩关系的变化轨迹,进而又采用LMDI分解法,对远洋渔业碳排放驱动因素进行分解,从规模效应、产业结构效应与碳排放强度效应三方面探究了远洋渔业碳排放与行业经济增长响应关系的深层次原因。研究结果表明,2001-2013年间,我国远洋渔业碳排放与行业经济增长的脱钩关系并不稳定,但近三年均处于增长负脱钩状态,因此远洋渔业的减排行动势在必行;在碳排放的驱动因素中,规模与碳排放强度的贡献值近年来均在不断增大,而产业结构的贡献值出现负值。基于实证结果及行业发展现状,提出推动远洋渔业装备转型升级、加快海外基地建设以促进产业链延伸以及探索远洋渔业碳平衡交易制度等对策建议。 相似文献
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安徽省工业行业用水消耗变化分析——基于LMDI分解法 总被引:2,自引:1,他引:1
进入21世纪以来,安徽省在"工业强省"战略指导下加速推进了工业化进程,工业经济规模快速扩张,随之而来的工业用水消耗快速增长问题日益突出,2002年-2010年期间,安徽省工业用水消耗量增加了22.63亿m3,增长幅度达到了112.4%,这直接影响了安徽省工业经济的可持续发展。针对工业用水消耗问题,采用LMDI法从工业行业经济规模效应、工业行业经济结构效应和工业行业用水定额效应这三个方面分析了2002年-2010年安徽省工业用水消耗变动的情况及影响程度。结果表明:工业行业经济规模因素是驱动安徽省工业用水消耗增加的主要因素,工业行业用水定额因素有效促进了工业用水消耗减少,工业行业经济结构因素也一定程度上抑制了工业用水消耗增加。37个工业行业的经济规模扩张均不同程度造成了用水消耗量增加,各行业经济结构的变化总体上有利于控制用水消耗的增加,绝大多数行业用水定额的降低对控制工业用水消耗增加起到了明显的效果。文章最后结合实证分析结果提出了控制安徽省工业用水消耗快速增长的相关建议。 相似文献