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1.
中国城乡居民食品消费碳排放对比分析 总被引：21，自引：1，他引：20
可持续的家庭消费是社会可持续发展的基础,食品消费是家庭消费的重要内容,本研究1978-2006年国家统计数据,通过对中国城乡居民食品消费结构差异以及食品消费周期中能源、化学品等物质投入进行分析,从直接和间接两个方面研究城乡居民食品消费对碳排放产生的影响。主要结论包括:①随着社会经济发展,中国居民食品消费结构的改变,对碳排放的影响逐渐增强,因为消费相同重量的肉蛋奶等制品所产生的碳排放量高于粮食消费;②城镇居民在食品消费碳排放总量上高于农村居民,其中,直接碳排放量农村居民高于城镇居民;间接碳排放量城镇居民高于农村居民。城镇居民的饮食消费习惯不利于减少食品消费碳排放量,农村人口进入城市将增加居民食品消费对碳排放的影响。③提高食品消费相关行业的能源利用效率可以有效地降低食品消费间接能源消费碳排放量。研究结论为研究食品消费对环境的影响以及引导可持续的家庭消费模式提供一定的科学依据。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2020,(5)
准确查清典型省份能源消费碳排放的实际情况及其碳排放增长的主要驱动因素,是实现我国碳减排目标的关键。本文采用扩展的LMDI模型对来自中国东、中和西部地区三个典型省(区)——江苏、河南和内蒙古的碳排放增长进行了比较分解。结果表明:(1)1996–2017年,3个省(区)的能源消费碳排放变化呈上升趋势,但各省(区)之间存在明显差异。(2)各驱动因素对碳排放的影响在不同省份和不同经济发展期明显不同。经济增长对各省碳排放变化的正向贡献最大(1996–2017年,河南、江苏、内蒙古三省(区)经济发展对碳排放增长的贡献分别为307.19%、205.08%和161.26%);其次是城镇化和人口规模,但对碳排放增长的贡献远小于经济增长。(3)除"十五"规划期外,能源强度在促进3省(区)碳减排方面发挥了主导作用,其次是能源结构。在所有抑制碳排放增长的因素中,农村人口比例的贡献最小。此外,城乡居民人均能源消费对碳排放的影响在不同省份(区)和不同经济发展阶段均表现出相对较小的影响和两面性,但在推动省域碳排放的变化方面开始起着越来越重要的作用(如1996–2017年,江苏省的居民能源消费对碳排放增长的贡献率超过7.9%,其中城镇居民人均能源消费的贡献率大于3.8%)。鉴于此,建议政策制定者应根据东、中、西部地区的碳排放省情和影响碳排放的关键因素,制定有针对性的减排措施。 相似文献
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能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。 相似文献
4.
《热带地理》2017,(1)
通过构建“能源-经济-碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的结构分解模型,对广东省2002-2010年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示:1)广东省能源消费碳排放从2002年的5 820.55万t增长到2010年的12 097.91万t。2)碳排放影响因素的直接效应分析,经济规模和人口增长是广东省碳排放增长的主要驱动因素,同时生产结构在当前仍然是碳排放增长的正向驱动因素,但是生产结构对于广东省碳排放增长的贡献率逐步降低。碳排放强度是遏制广东省碳排放增长的最主要贡献因子,最终需求结构对于广东省碳排放总量变化由正效应转变为负效应,逐渐成为遏制碳排放增长的主要贡献因子。3)碳排放影响因素的间接效应分析,国际出口、进口贸易和省域间调进、调出贸易对于广东省能源消费碳排放的变化影响显著。同时,固定资本形成和城镇居民消费对于广东省碳排放的增长有较强影响。4)不同最终需求对产业部门碳排放增长的分析表明,出口贸易引起的碳排放增长主要集中在电子与机械类行业和纺织服装业;省域间调出引起的碳排放增长主要集中在典型的能源密集型行业;固定资本形成引起的碳排放增长主要集中在建筑业;城镇居民消费引起的碳排放增长主要集中在交通运输业。 相似文献
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把碳排放作为投入要素,依托投入导向的DEA模型,采用分省1996-2011年的相关数据,测算中国大陆26个省份碳排放效率.利用绝对β收敛理论检验了全国及东、中、西部地区碳排放效率的敛散性.从时间和空间两个维度考察了单位地区生产总值能耗、能源消费结构、经济发展水平、产业结构、外贸依存度、外资强度和所有制结构对碳排放效率的影响.碳排放效率在全国和东部地区存在绝对β收敛,而中部和西部地区则有发散的趋势.从时间上来看,影响碳排放效率的主要因素为外贸依存度、经济发展水平和单位地区生产总值能耗;从空间上来看,影响碳排放效率的主要因素为经济发展水平、外贸依存度和所有制结构. 相似文献
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北京能源消费排放CO2增量的分解研究——基于IDA法的LMDI技术分析 总被引：3，自引：1，他引：2
采用IDA法的LMDI技术,全面实证研究了北京1995-2010年经济部门和生活消费因能源消耗排放二氧化碳增长的驱动因素,分析导致6大产业部门和生活消费的碳排放增量的各自效应。结论表明:拉动产业部门碳排放量增长的决定性因素是经济规模扩大,而促使碳排放减少的主要因素是能源强度降低,产业结构调整和能耗结构变化对产业碳排放变动的贡献较低;就行业而言,工业的碳减排成果最显著,其他服务业及交通运输、仓储与邮政业的增量明显;人口规模的持续扩大是导致生活消费碳排放量增加的主因,人均能耗强度加大紧随其后,但碳排放系数和生活能耗结构的变化却对减碳贡献不大。最后,针对上述分析结果,提出了北京未来节能减碳的简明政策建议。 相似文献
7.
采用表观能源消费数据进行分能源品种和分行业类型的碳排放总量核算,利用基于IDA理论和Kaya恒等式的LMDI模型对碳排放总量变化进行多要素的分解分析,在解析人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应对碳排放影响机理的同时,进一步纳入人口结构性因素、产业结构性因素和能源结构性因素对碳排放的影响。以广州市为例,对其2003—2013年产业活动和居民消费2个部门碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个影响因子在2003—2005、2005—2010和2010—2013年3个不同发展阶段的作用机理,主要研究结论如下：1）广州市能源消费及其碳排放前期以煤炭为主,近年来以石油为主,同时外购电力对广州市的能源消费结构优化影响显著。2）各影响因子对广州市碳排放总量变化的作用机理与影响机制在3个发展阶段各不相同,不同发展阶段的发展措施和政策背景对于各个影响因子的碳排放效应影响显著。3）总体分析,经济产出效应和人口规模效应是产业部门碳排放增长的最主要贡献因子;工业能源消费强度效应、工业能源消费结构效应和经济结构效应是遏制产业部门碳排放增长的最主要贡献因子。城镇居民收入效应是居民消费碳排放增长的最主要贡献因子,城镇居民能源消费强度效应是遏制居民消费碳排放增长的最主要贡献因子。 相似文献
8.
基于区域视角的能源消费碳排放影响机理分析,是有效实现节能降耗减排的重要研究议题。本文基于投入产出理论,通过构建“能源—经济—碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的IO-SDA模型,对新疆维吾尔自治区（简称新疆）1997-2007年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示：① 新疆能源消费碳排放从1997年的2070.08万t增长到2007年的4034.33万t,碳排放的增长主要集中在能源资源生产与加工业和矿产资源开采与加工业。② 碳排放影响因素的直接效应分析,人均GDP、最终需求结构、人口规模和生产结构的变化是引起碳排放增长的重要影响因素,碳排放强度的降低是这一时期遏制碳排放增长的重要影响因素,说明在经济规模和人口数量不断增长的同时,经济结构未得到有效优化,生产技术未得到有效的提升,导致新疆能源消费碳排放的快速增长。③ 碳排放影响因素的间接效应分析,省域间调出、固定资本形成总额和城镇居民消费对于新疆能源消费碳排放的变化影响显著。④ 碳密集产业部门的固定资产投资增加,能源资源型产品的省域间调出增长,使得区域间“隐含碳”转移效应十分显著。 相似文献
9.
《地域研究与开发》2020,(4)
基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光影像,对2000—2017年长江上游地区的能源消费碳排放进行估算,并利用Moran’s I指数与STIRPAT模型,对能源消费碳排放量的空间特征及影响因素进行研究。结果显示:(1)能源消费碳排放总量总体呈上升态势,主要集中在成渝地区双城经济圈、昆明、贵阳。(2)能源消费碳排放量具有明显的地带性空间集聚特征,高值集聚区与低值集聚区呈一定程度的路径依赖或空间锁定。(3)人口密度、城镇化水平、产业结构、固定资产投资均对能源消费碳排放量有正向影响,经济发展则有显著性负向作用,经济增长与能源消费碳排放量呈倒“U”型曲线。 相似文献
10.
中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解 总被引：24，自引：0，他引：24
在碳排放的分解方面,方法日渐成熟,包括Laspeyres指数法、简单平均分解法(SAD)、自适应权重分解法(AWD)等.许多学者也做过大量实证研究,但基本都用到碳排放强度或者能源消费强度这一因子并且认为其占有绝对地位,缺乏进一步的分解.本文通过对碳排放计算公式的深人分解,将工业燃烧能源导致的碳排放量分解为6个因素.即能源消费总量、能源消费结构、技术因素、中间投入量、产业结构以及工业总量.并借助LMDI分解方法.分析了我国1992～2005年工业燃烧能源导致碳排放的影响因素.结果显示我国经济总量的增长、能源利用效率低以及以煤为主的能源消费结构是导致我国碳排放大量增加的主要原因.而技术(中间投入比重)、行业产值结构、能源结构等因素的变化对碳减排的作用并不明显.因此,加快技术进步、调整产业结构和能源结构、发展清洁能源发电,以提高能源利用效率、转变能源消费结构,可以有效减少工业碳排放量. 相似文献
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选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。 相似文献
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Influencing mechanism of energy-related carbon emissions in Xinjiang based on the input-output and structural decomposition analysis 总被引：1，自引：1，他引：0
Analysis of carbon emission mechanism based on regional perspectives is an important research method capable of achieving energy savings and emission reductions. Xinjiang, an important Chinese energy production base, is currently going through a period of strategic opportunities for rapid development. Ensuring stable socio-economic development while achieving energy savings and meeting emission reductions targets, is the key issue currently facing the region. This paper is based on the input-output theory, and conducts a structural decomposition analysis on the factors affecting energy-related carbon emissions in Xinjiang from 1997 to 2007; this analysis employs a hybrid input-output analysis framework of “energy - economy - carbon emissions”. (1) Xinjiang’s carbon emissions from energy consumption increased from 20.70 million tons in 1997 to 40.34 million tons in 2007; carbon emissions growth was mainly concentrated in the production and processing of energy resources, the mining of mineral resources, and the processing industry. (2) The analysis of the direct effects of the influencing factors on carbon emissions showed that the change in per capita GDP, the final demand structure, the population scale, and the production structure were the important factors causing an increase in carbon emissions, while the decrease in carbon emission intensity during this period was the important influencing factor in stopping the growth of carbon emissions. This showed that while the sizes of Xinjiang’s economy and population were growing, the economic structure had not been effectively optimized and the production technology had not been efficiently improved, resulting in a rapid growth of carbon emissions from energy consumption. (3) The analysis of the indirect effects of the influencing factors of carbon emission showed that the inter-provincial export, fixed capital formation, and the consumption by urban residents had significant influence on the changes in carbon emissions from energy consumption in Xinjiang. (4) The growth of investments in fixed assets of carbon intensive industry sectors, in addition to the growth of inter-provincial exports of energy resource products, makes the transfer effect of inter-provincial “embodied carbon” very significant. 相似文献
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中国各省区碳足迹与碳排放空间转移 总被引：12，自引：3，他引：9
减排责任的区域分解需要科学评价各地区的排放责任。碳足迹可以全面客观地评价为满足消费而进行的生产的生命周期碳排放水平, 除了生产过程的直接碳排放, 也包括生产过程中所消耗的中间产品的隐含碳排放。应用2007 年各省区投入产出模型和2002 年中国省区间投入产出模型, 定量测算了各省区的碳足迹和省区间的碳排放转移。结果显示, 各省区之间碳足迹和人均碳足迹存在显著的差异。碳足迹较大的省份为经济大省, 主要分布在北方地区;人均碳足迹较高的省份主要是北京、上海等中心城市和能源富集区域及重化工基地;中国存在着从能源富集区域和重化工基地分布区域向经济发达区域和产业结构不完整的欠发达区域的碳排放空间转移。上述结果表明, 人均碳足迹高的经济发达省份应承担较大的减排责任, 能源富集区域和重化工基地分布区域有相当一部分的碳排放是为沿海发达省份和产业结构不完整的欠发达省份提供电力、原材料等高碳产品所致, 减排责任的区域分解需要考虑碳排放空间转移的因素, 适当减轻能源富集区域和重化工基地分布区域的减排责任, 或使沿海发达省份向能源富集区域和重化工区域提供资金和技术上的扶持, 帮助这些区域提高能源利用效率, 减少碳排放。 相似文献
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《地理学报(英文版)》2017,(3)
Analysis of carbon emission mechanism based on regional perspectives is an important research method capable of achieving energy savings and emission reductions.Xinjiang,an important Chinese energy production base,is currently going through a period of strategic opportunities for rapid development.Ensuring stable socio-economic development while achieving energy savings and meeting emission reductions targets,is the key issue currently facing the region.This paper is based on the input-output theory,and conducts a structural decomposition analysis on the factors affecting energy-related carbon emissions in Xinjiang from 1997 to 2007;this analysis employs a hybrid input-output analysis framework of "energy- economy- carbon emissions".(1) Xinjiang's carbon emissions from energy consumption increased from 20.70 million tons in 1997 to 40.34 million tons in 2007;carbon emissions growth was mainly concentrated in the production and processing of energy resources,the mining of mineral resources,and the processing industry.(2) The analysis of the direct effects of the influencing factors on carbon emissions showed that the change in per capita GDP,the final demand structure,the population scale,and the production structure were the important factors causing an increase in carbon emissions,while the decrease in carbon emission intensity during this period was the important influencing factor in stopping the growth of carbon emissions.This showed that while the sizes of Xinjiang's economy and population were growing,the economic structure had not been effectively optimized and the production technology had not been efficiently improved,resulting in a rapid growth of carbon emissions from energy consumption.(3) The analysis of the indirect effects of the influencing factors of carbon emission showed that the inter-provincial export,fixed capital formation,and the consumption by urban residents had significant influence on the changes in carbon emissions from energy consumption in Xinjiang.(4) The growth of investments in fixed assets of carbon intensive industry sectors,in addition to the growth of inter-provincial exports of energy resource products,makes the transfer effect of inter-provincial "embodied carbon" very significant. 相似文献
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基于中国30个省级单元人口、能源数据,运用SDA结构分解法,定量测度了1995-2014年居民碳排放的时空特征及影响因素。研究表明：除吉林外,其余各省居民碳排放呈增加态势,且区域分异程度呈现先降后升的变化特点;人均碳排放效率提高是居民碳排放量增加的主要因素,且历年贡献率呈增长趋势,效应高值区主要集中在北部地区;人口规模效应对居民碳排放增加的贡献率呈下降趋势,高值区主要分布于东南部,与胡焕庸线划分的人口密集区趋于一致;人口城镇化变化对居民碳排放变化具有双向效应,负向效应向东南部扩展,正向效应在北部凸起;依据各省差异,将各省划分为碳减排重点区、碳减排关键区、碳减排关注区,针对不同类型应采用差异化的碳减排模式。 相似文献
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中国城市居民生活用电碳排放差异及时空演变 总被引：1，自引：0，他引：1
以地级市为研究单元,以人均生活用电碳排放为测度指标,借助经典统计学中的各类不平衡指数,对2002―2011年间中国城市居民生活用电碳排放的差异程度进行动态时序分析。同时,运用ESDA方法,从静态的碳排放量和动态的碳排放增长率2个角度,定量描述了2002年以来中国城市生活用电碳排放的时空演化特征。结果表明：中国城市居民人均生活用电碳排放差异逐渐缩小;就人均碳排放量来说,总体上表现为空间正相关,且集聚程度逐渐增强,冷热点格局基本稳定,高值区域从广东省逐渐向北延伸至其他东南沿海地区;就碳排放增长率来说,碳排放增长在总体上无显著的空间相关性,地理集中现象不明显,冷热点区域转换迅速,高值区域数目显著增加且表现出向北转移的趋势。 相似文献
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随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO2减排的区域差异化政策提供参考依据。 相似文献
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中国县域碳排放的时空演变及影响因素 总被引：5，自引：1，他引：4
县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。 相似文献
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LIU Xianzhao 《资源与生态学报(英文版)》2020,11(5):483-498
An accurate understanding of the real situation of energy-related carbon emissions and the main factors driving the carbon emissions increments are crucial for China to realize its emission mitigation targets. Adopting the comparative decomposition of an extended LMDI (Log-Mean Divisia Index) approach, this study decomposed the changes in carbon emissions of Jiangsu, Henan, and Inner Mongolia, which are located in the eastern, central and western parts of China. This analysis led to three main findings. 1) During the period of 1996-2017, the energy-related carbon emissions in the examined provinces exhibited upward trends, but with some differences among the provinces. 2) The influences of driving factors on carbon emissions varied distinctly in different provinces and economic stages. Economic growth had the largest positive effect on provincial carbon emissions increases. From 1996 to 2017, the contribution rates of economic development to emissions growth in Henan, Jiangsu and Inner Mongolia were 307.19%, 205.08% and 161.26%, respectively. This influence was followed by urbanization and population size. 3) Energy intensity played a leading role in facilitating emissions-reduction in the examined provinces, except for during the tenth Five-Year Plan, followed by the energy structure. The effect of rural population proportion was the weakest among all the curbing factors. Furthermore, urban and rural resident°s energy consumption per capita demonstrated relatively minor impacts and disparate directions of influence in the different provinces and economic periods, but began to play increasing roles in driving up provincial emissions changes. For example, residential energy consumption in Jiangsu contributed over 7.9% to the total carbon emission growth in 1996-2017, among which urban residents’ per-capita energy consumption contributed more than 3.8%. In view of these findings, policy makers should formulate targeted emission reduction measures that are based on the distinct situations and key factors which affect carbon emissions in each province. 相似文献