中国用水量变化的影响因素分析——基于LMDI方法

本文运用LMDI方法将中国用水量变化的影响因素分解为人口效应、区域人口分布效应、区域经济发达效应、区域产业结构效应和区域技术进步效应。研究发现,技术进步和产业结构调整都是抑制用水量上升的影响因素,但是技术进步更加显著。产业结构效应在各省份第一产业内部影响最大,而技术进步效应却存在较大差异;经济增长是用水量上升的主要推动力,中部最显著;人口规模扩大促进了用水量上升,但是影响较小,而人口分布（流动）变化促进中国用水量上升比较显著。另外,区域经济份额相对变动对用水量的下降起到正向作用,但是各省份之间存在较大差异,东部地区经济份额提高促进了用水量上升。因此,各省份需要加强节水技术创新,更加重视农业节水;优化升级产业结构,由耗水强度大的农业向耗水强度小的第二、三产业转移;东部发达地区加大对中西部欠发达地区资金、技术等支持。     

城市用水量变化影响因素及其预测方法

城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用,天气、季节、节假日及不可预见因素对短期用水量影响较大,而其它因素则对长期用水量影响较大。城市用水量变化规律曲线是描述一个城市用水量变化规律的一种简单、直观的方法,它可以以曲线的形式给出用户小时用水量或日用水量变化的统计结果。其对供水管网系统模型水力计算有重要的作用。常用水量预测方法有两类：一类是因果解释性预测方法,另一类为历史数据法,都能够有效的预测城市用水量。     

广东能源消费碳排放影响因素分解分析——基于LMDI方法

采用IPCC (2006)建议的方法,计算1995-2010年广东能源消费碳排放量.根据扩展的Kaya恒等式,综合考察人口、经济规模、产业结构、能源强度、能源结构等因素的作用,应用LMDI分解法对广东能源消费碳排放进行分解,量化各因素贡献并探讨其作用机理.研究表明,广东能源消费碳排放不断增加最主要的驱动因素是经济规模效应,能源结构调整则是降低二氧化碳排放的最主要因素;能源强度下降使碳排放快速降低,人口因素则促使能源碳排放增长,产业结构的贡献最小.因此,广东省节能减排应该重点优化能源结构,提高能源效率,加快产业升级和结构调整.     

基于LMDI方法分析中国产业结构变动对碳排放的影响

中国过去30多年高速经济增长的同时也伴随着较大的产业结构变动,而产业结构变动对中国日益严峻的碳排放控制形势有着举足轻重的影响。本文基于1980-2010年能源平衡表中终端能耗数据,对中国CO₂排放量进行核算。利用LMDI方法将碳排放量的变化分解为经济总量效应、产业结构效应、能源强度效应和能源结构效应,将碳排放强度的变化分解为产业结构效应、能源强度效应和能源结构效应,从而得到产业结构变化对碳排放量和碳排放强度作用结果。结果显示中国碳排放强度年均下降率达到了3.71％（2005年不变价）,下降速度与发达国家的最快下降速度基本持平,说明中国节能减排的成效显著。技术进步对如此大的下降速度贡献较大,产业结构变动的贡献较小。     

基于LMDI分解方法的北京地区碳排放驱动因素分析

运用LMDI分解方法对北京地区1995—2010年的能源碳排放进行了因素分解,在此基础上,定量分析了这些因素对碳排放的影响程度和影响规律。研究发现:北京地区能源强度是能源碳排放最大的负向驱动因素,能源结构和产业结构因素对减排做出了很大的贡献,而经济发展规模与人口规模是拉动北京地区碳排放增长的主要因素,交通运输业对北京地区的能源碳排放影响不容忽视。     

基于LMDI指数分解的中国石油消费影响因素分析

石油消费是能源消费的重要组成部分。为全面分析我国石油消费量变化情况及其影响因素,本文利用LMDI指数分解法将影响石油消费增长的因素分解为化石能耗结构效应、非清洁能耗效应、能源强度效应和经济规模效应四个部分。分解结果表明,经济规模效应是造成我国石油消费增长的主要原因;除个别年份或省区外,我国能源强度逐年降低,清洁能源消费比例稳步增长,能源结构逐步改善,我国石油供需矛盾趋于缓和。     

我国PCT国际专利申请量增长的驱动因素分析——基于LMDI方法

运用平均迪氏指数分解法(LMDI)分析研究我国PCT国际专利申请量。从专利申请总量的角度,以2005—2014年的30个省市的相关数据为研究对象,具体分析规模效应、结构效应和强度效应3个影响因素。结果表明我国PCT国际专利申请量的规模效应是推动总效应增长的主要因素,结构效应为抑制总效应增长的主要因素,强度效应与总效应虽然存在正相关关系,但不显著。据此,提出相关建议。     

基于LMDI模型的三江源地区交通碳排放影响因素分析

运用IPCC碳排放测算方法,通过"自下而上"的交通碳排放计算方式,测算2008—2017年三江源地区交通碳排放总量。采用LMDI法,从能源结构效应、能源强度效应、经济产出效应、人口规模效应等对三江源地区交通碳排放进行因素分析,表明从平均贡献率来看经济产出效应最为显著,从变化趋势来看能源结构效应已逐渐替代人口规模效应成为影响三江源地区交通碳排放的主要因素。     

基于LMDI模型的中国主要大气污染物的空间差异及其影响因素分析

为挖掘大气污染物排放量和污染治理效果的主要影响因素,本文运用LMDI分解模型,对全国和30个省份2000-2010年间的主要大气污染物排放量的变化进行因素分解,并通过构建四象限法评价地区差异。在此基础上,从技术效应、结构效应和规模效应三方面分析治理投资等因素对SO2去除量的贡献。研究结果显示:在影响大气污染物排放量变化的五个因素中,大气污染物末端治理措施、能源结构和能源强度对SO2、烟尘的排放量变化率呈现负向效应,尤其是末端治理措施负向效应最大,"十五"时期和"十一五"时期,其对SO2排放量变化的贡献度均值由-10.4%变为-49.9%、对烟尘的贡献度由-60.7%变为-73.7%,而经济规模和煤炭污染强度呈现正向效应,经济规模贡献度高达50%以上,但呈下降趋势。针对SO2去除量变化率的分解结果显示中国大气污染治理由规模和结构拉动型转为技术和规模拉动型,各省间技术效应和结构效应差别较大、规模效应差异小。     

基于LMDI的能源富集地区碳排放影响因素研究

采用对数平均迪氏指数分解法对中国西北能源富集地区2002²011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。     

安徽省工业行业用水消耗变化分析——基于LMDI分解法

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。     

中国CO_2排放量变化的影响因素分解研究——基于改进的Kaya等式与LMDI分解法

基于改进的Kaya等式和LMDI分解法,对1990～2008年间中国CO2排放量变动的影响因素进行效应测算与贡献率分析,研究表明:CO2排放量变动的影响因素可以分解为排放强度效应、能源强度效应、经济效应和人口效应;经济效应和人口效应刺激CO2排放量增长,排放强度效应和能源强度效应抑制CO2排放量增长,但这种抑制作用难以抵销由经济效应拉动的CO2排放量的增长。最后,结合实证研究结果,提出相应的政策性建议。     

基于LMDIⅠ方法的城乡收入差距变化对居民总消费影响研究

本文首次应用LMDI Ⅰ方法对全国2005-2011年31省市居民总消费的增量进行了结构分解,得到城乡收入差距变化对居民总消费的影响.然后通过计算Pearson系数、面板回归等方法对上述分解结果进行进一步的研究和分析.新的研究方法进一步验证了传统研究结论的稳健性,即城乡收入差距的变化与城乡收入分配效应呈负相关,城乡收入差距的扩大对居民总消费的增加起到抑制作用.同时,研究还发现发达的服务业会减弱上述抑制作用.     

基于完全分解模型的中国万元GDP用水量变动及因素分析

本文引入Laspeyres指数及其完全分解方法思想,构建万元GDP用水量的完全分解模型,从产业和地区两个层面对我国1997年至2009年万元GDP用水量的变动进行分解分析。研究结果显示,1997年-2009年,我国万元GDP用水量呈显著下降趋势,技术进步和结构调整是推动其大幅下降的两个重要因素;在产业层面,技术进步引发...     

基于LMDI的河北省能源消费碳排放量核算及影响因素实证分析

研究区域碳排放影响因素及作用强度,可针对性的为区域碳排放管理及碳减排政策的制定实施提供一定科学依据。首先,本文分年度测算了河北省2005-2014年的碳排放总量;然后,基于LMDI分解法,选取人口规模、经济规模、能源消费结构、产业结构、能源利用效率和碳排放强度六个经济指标,构建了河北省碳排放影响因素分解模型;最后,定量分析了各经济指标对河北省碳排放的作用强度。实证研究表明：能源消费结构是促进河北省碳排放增长的主要因素,能源利用效率次之;人口规模和经济规模对河北省碳排放增长有一定促进作用,但影响力较弱;产业结构抑制了河北省碳排放增长。在此基础之上,针对性的提出了河北省加强碳排放管理及碳减排的相关政策建议。     

基于LMDI的河北省能源消费碳排放量核算及影响因素实证分析

基于IPCC碳排放恒等式,采用LMDI分解法建立河北省能源消费碳排放的因素分解模型,实证分析河北省2005—2014年人口规模、经济规模、能源消费结构、产业结构、能源利用效率和碳排放强度对能源消费碳排放的影响。研究表明,能源消费结构是促进碳排放增长的主要因素,能源利用效率次之;人口规模和经济规模对碳排放增长有一定促进作用,但影响力较弱;产业结构抑制了碳排放增长。并提出加强碳排放管理及碳减排的政策建议。     

中国投资波动影响因素变化分析

中国近50年的投资波动分为5个不同尺度和1个趋势项,其中以2.7年的小尺度、40年的大尺度和趋势为主,其长期趋势主要与宏观经济体制的变化相关。比较改革开放以来在40年尺度上的80和90年代两个阶段投资波动的影响因素变化发现劳动力、投资弹性系数、工业及主要产品、交通设施、价格、存货、教育、城市消费水平、粮食等对固定资产投资波动影响上升,而农业产值和外贸对投资波动影响却下降。     

中国结构升级、技术进步与水资源消耗——基于改进的LMDI方法

针对水资源消耗强度问题,本文基于改进的LMDI方法研究1997-2011年我国水资源消耗强度变化的影响因素。我们发现,总效应与强度效应具有相似的变化趋势,强度效应下降及反转是总效应下降及反转的主要原因,产业结构效应未促进用水强度下降;利用完全模型得到,各省份用水效率普遍提高,主要由于技术进步,东部发达地区是用水强度下降的主要推动因素,产业结构效应并未推动总效应下降,区域结构效应对总效应的影响较弱;利用简化模型得到,总效应下降幅度较大的省份集中于西部地区,产业结构效应与强度效应对总效应的影响与完全模型一致,东部地区产业结构效应促进总效应下降的效果好于中西部地区;改进的LMDI方法符合残差检验和时间反演检验。因此,各省份发展经济的同时,需要关注技术创新,尤其中西部地区;加快产业结构调整,也是提高用水效率的重要途径;加强发达地区对欠发达地区的支持,缩小区域社会经济差距。     

基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解

近年来山东省在经济发展取得显著成绩的同时也出现了碳排放量增加问题。本文基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》测算了各种能源的碳排放系数,并对山东省2000年-2009年能源消费碳排放量进行测算。运用对数平均迪氏分解(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)方法将山东省能源消费碳排放分解为人口、人均财富、产业结构、能源消费强度和能源消费结构等五方面效应。结果表明,以2000年为基期,截止2009年除能源消费强度因素的累积效应为负值外,其余四种因素的累积效应均为正值。从逐年效应来看,人均财富是碳排放增加的最大拉动因素,人口仅有微弱的拉动作用,能源消费强度对碳排放具有较强的抑制作用,能源消费结构、产业结构对碳排放量具有一定的作用,但其作用方向尚不稳定。针对分析结果,提出了相关建议。