發(fā)布時間：2017-12-28 00:22

  本文關(guān)鍵詞：基于LMDI分解模型的中國居民生活間接碳排放特征分析　出處：《中國人口·資源與環(huán)境》2016年S2期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： -年 LMDI分解模型 環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)

【摘要】：進(jìn)入21世紀(jì),溫室氣體排放引發(fā)的全球變暖等問題成為世界關(guān)注的焦點(diǎn),長期以來我國控制碳排放的政策手段多集中于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,對居民生活領(lǐng)域碳排放控制涉及較少�；诖�,本文使用LMDI模型計(jì)算并分析了2000-2015年間我國居民生活間接碳排放的驅(qū)動因素,結(jié)果顯示:(1)城鄉(xiāng)居民人均生活間接碳排放驅(qū)動因素中,消費(fèi)碳排放強(qiáng)度因素、消費(fèi)水平因素、經(jīng)濟(jì)水平因素具有同向的碳排放驅(qū)動效應(yīng),消費(fèi)結(jié)構(gòu)因素、城鄉(xiāng)消費(fèi)比重因素、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)因素具有反向的碳排放驅(qū)動效應(yīng);(2)經(jīng)濟(jì)水平的提高是城鄉(xiāng)居民生活間接碳排放的主要推動力,考慮到與碳排放強(qiáng)度相關(guān)的技術(shù)趨于穩(wěn)定,短期內(nèi)難以取得突破,因此居民人均生活間接碳排放量及總生活碳排放量的上升趨勢難以逆轉(zhuǎn);(3)從生活消費(fèi)特點(diǎn)上對比,城鎮(zhèn)居民相比農(nóng)村居民有更有利于碳減排的生活消費(fèi)結(jié)構(gòu),這一點(diǎn)由消費(fèi)結(jié)構(gòu)因素、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)因素的對比得以印證,但從絕對值上看,城鎮(zhèn)居民人均生活間接碳排放值仍顯著大于農(nóng)村居民,因此城鎮(zhèn)化進(jìn)程將顯著推動全國居民生活碳排放量的上升。本文研究可為精細(xì)化控制居民生活碳排放的政策制定與實(shí)施提供科學(xué)參考。
[Abstract]:Entering the twenty-first Century, global warming caused by greenhouse gas emissions has become the focus of world attention. For a long time, China's policy measures to control carbon emissions are mostly concentrated in the industrial production area, and the control of carbon emissions in residential areas is less. Based on this, this paper uses LMDI model to calculate and analyze the driving factors, 2000-2015 years of life of our residents indirect carbon emission results showed that: (1) urban and rural residents per capita indirect driving factors of carbon emissions, consumption of carbon emission intensity factors, consumption level factors, economic level has the same carbon emission driving effect, consumption the structure factors, the proportion of urban and rural consumption factors, urban and rural structure factors with reverse carbon emissions driving effect; (2) the improvement of the economic level is the main driving force of urban and rural residents indirect carbon emissions, taking into account the stable and carbon emission intensity related technology, the short term is difficult to achieve a breakthrough, so the rising trend of residents per capita indirect carbon emissions the amount of total carbon emissions and life difficult to reverse; (3) comparison from the consumption characteristics of urban residents, rural residents have more favorable compared to carbon emission reduction of life The consumption structure, the consumption structure of urban and rural factors, structural factors can be confirmed, but from the absolute point of view, urban residents per capita indirect carbon emission value is still significantly higher than rural residents, thus rising urbanization will significantly promote the household carbon emissions. This study can provide a scientific reference for the policy formulation and implementation of the fine control of household carbon emissions.
【作者單位】： 中央民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“以公共價值為基礎(chǔ)的沙漠化治理政策績效評價與校驗(yàn)”(批準(zhǔn)號:41371529),“制度因素對沙漠化影響的定量分析”(批準(zhǔn)號:41071353)
【分類號】：X24
【正文快照】： 進(jìn)入21世紀(jì),溫室氣體排放引發(fā)的全球變暖等問題成為世界關(guān)注的焦點(diǎn)。2015年,全球碳排放量達(dá)到321億噸,過去十年中CO2排放量年均增長2.4%。我國連年的高速增長同樣帶來碳排放過量的問題,據(jù)世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒報告,我國2006年已經(jīng)超過美國成為世界第一大CO2排放國,排放量約占世界

【參考文獻(xiàn)】

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1 朱勤;彭希哲;陸志明;于娟;;人口與消費(fèi)對碳排放影響的分析模型與實(shí)證[J];中國人口.資源與環(huán)境;2010年02期

2 陳飛;諸大建;;低碳城市研究的理論方法與上海實(shí)證分析[J];城市發(fā)展研究;2009年10期

3 陳彥玲;王琛;;影響中國人均碳排放的因素分析[J];北京石油化工學(xué)院學(xué)報;2009年02期

4 趙敏;張衛(wèi)國;俞立中;;上海市居民出行方式與城市交通CO_2排放及減排對策[J];環(huán)境科學(xué)研究;2009年06期

5 邢芳芳;歐陽志云;王效科;段曉男;鄭華;苗鴻;;北京終端能源碳消費(fèi)清單與結(jié)構(gòu)分析[J];環(huán)境科學(xué);2007年09期

6 徐國泉;劉則淵;姜照華;;中國碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析:1995-2004[J];中國人口.資源與環(huán)境;2006年06期

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1 劉蘭翠;我國二氧化碳減排問題的政策建模與實(shí)證研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

【共引文獻(xiàn)】

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1 莊穎;夏斌;;廣東省交通碳排放核算及影響因素分析[J];環(huán)境科學(xué)研究;2017年07期

2 王志強(qiáng);張惠;;人口城鎮(zhèn)化下碳排放機(jī)理與治理框架[J];企業(yè)經(jīng)濟(jì);2017年06期

3 翁琳;陳劍波;;光伏系統(tǒng)基于全生命周期碳排放量計(jì)算的環(huán)境與經(jīng)濟(jì)效益分析[J];上海理工大學(xué)學(xué)報;2017年03期

4 張?jiān)獥?杜芬玲;王濤;尚曉鵬;;基于Landsat影像的建設(shè)用地擴(kuò)展與碳排放關(guān)聯(lián)分析[J];地理空間信息;2017年06期

5 柴士改;;居民生活私人交通碳排放驅(qū)動因素的“三級分解”模型[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2017年11期

6 羅能生;張夢迪;;人口規(guī)模、消費(fèi)結(jié)構(gòu)和環(huán)境效率[J];人口研究;2017年03期

7 劉佳;陳興鵬;張子龍;;中國旅游業(yè)碳排放特征及其因素分解[J];資源與產(chǎn)業(yè);2017年03期

8 王彩明;李健;;基于LMDI的河北省能源消費(fèi)碳排放量核算及影響因素實(shí)證分析[J];科技管理研究;2017年10期

9 劉子楊;陳進(jìn);;碳排放視角下生態(tài)創(chuàng)新、高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性與經(jīng)濟(jì)績效的關(guān)系研究——以中國火力發(fā)電行業(yè)上市公司為例[J];軟科學(xué);2017年06期

10 殷阿娜;鄧思遠(yuǎn);;京津冀綠色創(chuàng)新協(xié)同度評估及影響因素分析[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì);2017年05期

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1 范鳳巖;北京市碳排放影響因素與減排政策研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2016年

2 徐杰;低碳城市重點(diǎn)行業(yè)碳排放監(jiān)控與優(yōu)化決策研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

3 李炎亭;甘肅產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的碳排放效應(yīng)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

4 張爾俊;碳排放約束條件下中國經(jīng)濟(jì)增長路徑統(tǒng)計(jì)研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2014年

5 姜惠敏;中國城市生活碳排放的人口效應(yīng)研究：2000-2010[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

6 鄧吉祥;區(qū)域能源與碳排放戰(zhàn)略決策支持的模型探索與系統(tǒng)開發(fā)[D];華東師范大學(xué);2014年

7 李海英;基于可比價IO-SDA模型的我國二氧化碳強(qiáng)度研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2014年

8 何艷秋;中國能源二氧化碳排放控制目標(biāo)和地區(qū)分配的統(tǒng)計(jì)研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2013年

9 李華楠;中國二氧化碳減排的路徑選擇與評價研究[D];大連理工大學(xué);2013年

10 李旭;經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展區(qū)域碳排放機(jī)制與低碳發(fā)展策略[D];福建師范大學(xué);2013年

【二級參考文獻(xiàn)】

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1 林秀麗;湯大鋼;丁焰;尹航;吉U，

本文編號：1343824