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。     

黑龙江省工业能源消费净碳排放阶段性变化及因素分解

参考IPCC温室气体排放清单编制方法,在考虑碳排放测算精度的基础上,把扣除用作原料与材料之后的能源消费量作为测算工业能源消费净碳排放量的基础数据,从人均净碳排放量、碳排放净增长率、净碳排放结构、净碳排放强度、能源消费总量、净碳排放强度6个角度分析2005—2013年间黑龙江省工业净碳排放量的阶段性变化。引入对数平均迪氏分解(LMDI)方法,结合Kaya恒等式,把二氧化碳净排放增量分解为人口效应、经济规模效应、能源强度效应、能源结构效应。结果表明,黑龙江省工业能源消费产生的净碳排放总量呈现波动式上升状态,煤炭消费是能源消费中的主力,工业经济增长是CO_2净排放量增长的主要驱动因素,能源强度下降对CO_2净排放增长具有抑制作用。     

1995年至2007年中国能源消费强度的分解模型及实证分析——基于结构份额和效率份额视角

本文基于能源消费强度的恒等式,采用对数平均权重Divisia分解法(Logarithmic Mean Weight Divisia Method,LMD),建立中国三大产业能源消费强度的因素分解模型,定量分析了1995年-2007年间,能源效率因素和结构因素的变化对中国能源消费强度的影响,并研究了煤、石油、电力三种能源消费强度的两因素分解贡献值比较和三大产业间效率因素和结构因素的贡献份额比较对中国能源消费强度的影响,结果表明第二产业的效率因素是影响中国能源强度变化的主要因素,煤的消费强度与中国能源的消费强度变化一致,提出了降低第二产业重点耗能产业的能源效率、技术进步和优化经济结构三大管理对策。     

中国能源消费区域差异分析及成因分解——基于Shapley值分解方法

本文选取2007~2012年中国省际面板数据,利用泰尔指数、基尼系数及对数离差均值等指标对中国能源消费区域差异进行测度,并基于Shapley值分解方法,对中国能源消费差异的成因进行分解。实证结果表明,中国能源消费区域差异呈现逐年缩小的特征,且东部地区能源消费区域差异最为明显,西部次之,中部地区能源消费区域差异最小。Shapley值分解结果表明经济发展水平对能源消费区域差异的贡献最大,城市化次之,政府干预是能源消费区域差异的第三大贡献因素,且贡献度呈现逐年递增特点,研发投入及对外开放水平的提高有助于缩小能源消费的区域差异。     

山东省碳排放与经济增长的脱钩关系及驱动因素

利用Tapio脱钩模型研究山东省2000—2012年能源碳排放量与经济增长之间的关系,并应用LMDI分解法的加法和乘法两种形式对碳排放量的驱动因素进行分解。研究结果表明:山东省在"十五"期间碳排放量呈快速增长阶段,"十一五"期间碳排放量的增长速度减缓。2000—2012年碳排放与经济增长之间的关系经历四种脱钩状态:2000—2001年为强脱钩,2001—2005年为扩张负脱钩,2005—2006年为扩张连接,2007—2012年为弱脱钩。此外,经济规模效应是碳排放量增长的主要因素,能源强度效应是抑制碳排放增长的主要因素,而能源结构效应对碳排放的增长起微弱负效应。     

中国碳排放量测算及影响因素分析

研究碳排放问题首先需要对碳排放量进行估算。本文首先根据国家、地区、行业不同的能源消费特征和可利用的统计数据,提出了不同层次的碳排放量测算方法,并估算了全国、各个行业、各省市区的碳排放量。基于指数分解方法的特点,利用碳排放的完全指数分解方法——对数平均Divisia指数(LMDI法)定量分析了中国1995年-2007年碳排放变化的影响因素和贡献率,影响因素包括4种,即经济规模效应、结构效应、能源强度效应和碳强度效应。分解模型结果表明,不同时期这4种效应对碳排放变化的贡献率是不同的,1995年-2007年对碳排放增加影响最大的因素是经济发展。结果也提醒国家需要对这一时期内的产业政策、能源发展措施等方面进行反思。     

中国碳排放强度两阶段分解

通过采用LMDI分解方法对我国碳排放强度进行两阶段因素分解,第一阶段对碳排放强度进行LMDI分解,结果表明能源强度和能源结构是影响碳排放强度变化的主要因素,其中能源强度的贡献率超过90%。第二阶段对影响碳排放强度变化的主要因素能源强度进行LMDI分解,结果表明能源效率和产业结构对能源强度变化有显著影响。最后利用协整分析方法对分解变量进行长期协整关系验证,结果表明碳强度、能源结构、能源效率和产业结构存在长期均衡稳定关系。     

中国碳排放强度影响因素的动态效应分析

近年来国内外对碳排放与碳排放强度的因素分解研究,大部分集中在影响因素个体的贡献程度上,而对于影响因素的稳定性及其对碳排放或碳排放强度变化的动态冲击效应方面,缺乏相应的深入研究。本文采用Kaya恒等式的改进模型,对碳排放强度进行因素分解,得到碳排放因子、能源强度、能源结构与产业结构四个影响因素。以1980年-2009年国内的各项相关数据为基础数据,对能源强度、能源结构与产业结构与碳排放强度的相关性进行平稳性检验,并对碳排放强度与能源强度、能源结构、产业结构进行整体协整检验,检验通过后运用脉冲响应函数分析三种影像因素的变化对碳排放强度的冲击效应;利用SVAR模型中的方差分解功能,计算三种影响因素对碳排放强度的贡献度,结果显示能源结构对碳排放强度的冲击效应最弱,能源强度稍强,第三产业比重效果最为显著。     

1952年-2008年新疆能源消费的碳排放变化及其影响因素分析

本文根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算了新疆1952年-2008年的碳排放量,系统分析了新疆碳排放总量、碳排放结构、碳排放强度的变化,并对新疆碳排放进行阶段划分,最后应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,定量分析了碳排放不同阶段各影响因素对碳排放的作用程度。结果表明：①1952年-2008年,新疆CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放水平则呈先上升后降低的＂倒V＂型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,第二产业能源消费产生的CO2排放量比重最大;②新疆碳排放经历了五个阶段,当前处于经济和碳排放快速增长阶段;③碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度的降低（升高）也是促使碳排放减少（增加）的主要因素;能源消费结构由于变化不大,对碳排放的影响很小;计划生育政策实施以来,人口增长对碳排放量增长的推动力逐渐减弱。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。     

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.     

我国钢铁业能源消耗强度变动及因素分析——基于分解模型的实证分析

运用Laspeyres指数及其分解模型,把我国钢铁行业能源消耗强度的变动分解为结构份额变动和效率份额变动。我国钢铁行业能耗强度在考察期间呈现下降趋势,能源消耗强度下降主要是各经济区能源使用效率提高的结果;除了少数年份外,各区产能结构的调整促进了钢铁行业能源消耗强度的降低。相对于效率份额,我国各经济区钢铁行业结构份额调整对能源消耗强度的影响较小。我国钢铁行业能源强度的下降应该发挥各经济区产能调整的作用;钢铁行业能耗强度的降低要特别注意环渤海经济区、东北经济区、中部经济区3大经济区的调整作用。     

结构变动、技术进步的节能测算与区域比较-基于中国东部的实证分析

基于Laspeyres完全分解技术测算了东部能源消费的变动并进行纵向与横向比较,结果表明:经济增长是推动区域能耗增长的主要因素,技术进步与结构调整对能源消费起到节约作用;其中,部门能源效率的提高是节能的主导因素,工业部门的结构比重与能源效率的微弱变动都会对整体节能产生很大的影响,其能源效率的提高是技术节能的主要原因;结构调整的短期节能效应并不明显,且呈阶段性变化的特征,根源在于高耗能产业投资效应与前期能源消费的提前透支及其滞后影响,产业结构效应弱化;最后给出了产业结构与能源结构优化、节能技术进步等方面的政策建议。     

东北老工业基地工业行业碳排放影响因素研究

以东北老工业基地2006—2012年18个地级城市37个工业行业总产值和能源消耗等数据为基础,利用LMDI四因素分解模型对其工业行业碳排放量变化的影响因素进行实证分析。结果表明,东北老工业基地工业行业碳排放总量整体上仍显上升趋势,但行业总值碳排放强度呈明显的下降趋势,能源强度呈现下降趋势,在工业能源消费中还是以煤炭消费为主。东北老工业基地工业行业规模增加是老工业基地工业企业碳排放增加的拉动因素,行业结构和行业能源强度由初期的拉动因素转为后期的抑制因素,行业能源结构是工业企业碳排放增加的拉动因素。     

kaya方法的云南碳排放因素分析

利用kaya恒等式和LMDI因式分解方法对云南省1986—2015年的相关数据进行分析,以探求影响云南省碳排放和云南省能源强度的相关因素。研究结果表明：云南省碳排放总量以及人均碳排放呈波动上升趋势,GDP能耗呈稳步下降趋势;在影响碳排放的经济效应、强度效应、结构效应、人口效应等4个因素中,强度效应是抑制碳排放增长的主要因素,而经济效应则是促进碳排放增长的因素;对能源强度进一步分解分析后发现,第二产业能耗强度的下降是降低能源强度对碳排放增长的主要方式。在此基础上,提出包括改变经济增长及发展方式、提高能源利用效率以及发展新能源和再生资源的建议。     

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。     

1990—2009年山东能源消费的碳排放动态演进分析

计算山东1990—2009年的碳排放量,并采用LMDI对其进行因素分析.结果表明,近20年,CO2排放总量和人均排放量不断上升,万元GDP碳排放呈下降趋势;煤炭消费是碳排放主要来源,第二产业CO2排放量比重最大.经济增长是碳排放增加的主要因素;能源消费强度影响碳排放增速的变化,其本身又受到产业结构和各产业能耗强度的影响.能源消费结构的微优化,对碳排放的影响还很小,但已显现出它对碳排放减少的作用.     

广东省种植业能源消费温室气体排放影响因素研究

利用能量分析法研究了1993-2013年广东省种植业能源消费温室气体排放的变化特征和结构特征。运用LMDI分解方法分析了1993-2013年广东省种植业能源消费温室气体排放变化的主要影响因素。结果表明,1993-2013年广东省种植业能源消费温室气体排放具有较为明显的增长。化肥的使用是广东省种植业温室气体的主要排放源。农业经济水平和能源强度分别是主要增排因素和减排因素。能源强度因素对广东省种植业能源消费温室气体排放的减排作用不稳定且具有较大提升空间。     

偏向性技术进步下中国能源强度变动研究

从偏向性技术进步这一角度,采用LMDI指数分解法、回归法相结合的方法研究我国能源强度变动的原因,从而对我国能源强度不断下降的现象作出解释。得到的主要结论有:第一,从外生偏向性技术进步下的能源强度增长情况而言,能源增长型技术水平的提升显著地影响了我国的能源强度,能源价格与技术水平的提高可以分别解释28%与72%的能源强度变化;第二,就内生偏向性技术水平提升下的能源强度增长而言,二产比重、能源价格、研发投入是影响我国能源强度变动的主要原因,改革开放以来我国能源强度不断下降的主要原因是研发投入的快速增长和能源价格的提高。