基于因素分解模型的水资源利用变动分析

残差项的存在影响了因素分解模型对水资源利用驱动效应的量化效果,论文引入无残差的对数平均迪氏分解法(LMDI),对大连市1980-2009年间的水资源利用变动进行了分析,将其影响因素分解为:定额效应、产业结构变动效应、经济规模效应及人口效应,并与常用的3种非完全因素分解模型的结果进行对比。最后选择LMDI完全分解的结果对大连市水资源利用变动的特征进行分析。结果表明:①LMDI法的分解效果最好,残差为0;②经济效应和人口效应为水资源利用的拉动效应,其中,经济效应为主要因素;定额效应和产业结构变动效应为水资源利用的抑制效应,其中,定额效应为主要因素;③2005年之后,大连市社会经济对用水的拉动进一步加剧,现有节水能力显出疲态。     

中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解

在研究近16 a(1995—2010年)中国八大区域碳排放特征及其演变规律的基础上,采用LMDI分解方法,将碳排放的影响效应分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨中国碳排放区域差异变化的原因与规律。结果表明:①八大区域碳排放量和人均碳排放量均呈逐年上升趋势;②东北、京津和东部沿海地区碳排放比重逐年下降,其它地区正好相反或维持不变;③经济发展效应对碳排放有最强正影响,能源强度效应对碳排放有最强负影响;④人口规模效应对包含直辖市的区域碳排放有较大的正影响,经济发展效应对经济发达地区的碳排放正效应弱于其它地区,能源强度效应对经济结构调整活跃地区的碳排放有较强的抑制作用,能源结构效应受宏观经济形式与能源政策影响,对碳排放的影响有较大波动。     

中国碳排放强度的行业差异与动因分析

测算了1995—2010年中国各行业的碳排放强度,并采用行业分解方法分析了各行业对中国碳排放强度的影响. 结果表明:工业碳排放对总体碳排放强度下降起主导作用,对其下降的贡献率为73.35%;其他服务业次之,贡献率为22.68%;农业、交通运输业、商业和建筑业贡献率较低,分别为1.38%、1.22%、1.17%、0.20%. 采用泰尔指数对中国碳排放强度进行行业差异分析发现,1995—2010年中国各行业碳排放强度泰尔指数从0.3927升至0.4889,行业间碳排放强度的差异呈扩大趋势. 运用差值因素分解模型分析中国碳排放强度变化动因发现,在1995—2010年中国碳排放强度的下降中,技术效应具有促进作用,贡献率为104.64%;结构效应具有抑制作用,贡献率为-4.64%. 未来宜从优化产业结构、加快技术研发和应用等方面降低碳排放强度.      

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

连云港市主要工业污染物排放强度的区域差异分析

污染物排放强度反映了单位新创造经济价值的环境负荷大小。运用均方差赋权法对连云港市各县区的工业废水量、化学需氧量、氨氮、二氧化硫、烟尘、工业粉尘和工业固体废物等7种主要污染物排放强度的区域差异进行了评价;然后分别将各县区污染物排放强度的最小数值作为各地区污染物排放强度目标值,计算各县区的污染物排放强度降低潜力。结果表明,七种主要污染物排放强度综合评价的全市平均水平为1.30,市区污染物排放强度明显比县域的小;主要污染物排放强度减排潜力具有显著的区域间差异与区域内差异。最后从增加环境保护投资、改善能源使用结构、调整和优化产业结构和大力发展循环经济等方面提出了促进污染物排放强度降低的一些建议。     

中国工业碳排放强度变化的结构因素解析

以1986-2016年为研究时段,将41个工业部门归类为16个部门,在运用CKC模型分析各部门产值与其CO₂排放量关系的基础上,建立以碳排放部门结构、碳排放系数、能源消费强度以及产值部门结构为因素的工业碳排放强度kaya分解模型,运用LMDI法分析不同因素对中国工业碳排放强度变化的贡献。研究发现:工业不同部门产值与其CO₂排放量的关系不同。只有木材加工及家具制造业、造纸印刷及文教用品制造业和非金属矿物制品业呈现倒U型关系,机械交通电气电子设备制造业呈现倒N型关系,其余部门都呈现线性递增或单调递增关系。从工业碳排放强度变化的贡献因素看,非金属矿物制品、化学工业、医药工业、机械交通电气电子设备制造业和木材加工及家具制造业等资金和技术密集型行业的技术性CO₂减排效应显著。其他制造业、石油和天然气开采业、纺织服饰业和化纤及橡塑工业等以初级产品加工为主的行业的结构性CO₂减排效应显著,而石油加工炼焦和核燃料加工业、金属冶炼及制品业、电力煤气及水生产和供应业在产值与CO₂排放量的同步递增关...     

中国工业能源消费强度的影响因素研究——基于省域工业数据的实证分析

基于分解方法,把中国各省域1985-2008年间不同时期的工业能源消费强度变化分解为规模效应、结构效应和技术效应。结果表明:规模效应、技术效应和结构效应在不同省域及不同的时段内,强度和方向都有所不同。规模效应在1985-1995、1995-2004年间两个时期都是工业能源消费增长的主导因素,且随着时间推进,作用强度也在显著增加;同时规模效应强度的区域差异并不显著;而在2004-2008年间,规模效应则出现明显分异,增长能源与节约能源两种效应同时并存。技术效应在1995-2004、2004-2008年两个时期都是朝着节约工业能源的方向发展,表明随着时间的推进,技术效应在各个省域的作用在逐步显现,但其大小对不同区域来说有所不同;在1985-1995年时期内,技术效应的大小和方向都不一。总体来看,技术进步的节能效应在一些省域有待提高,这样才有助于"积极主动"地促进工业能源消费降低。结构效应在三个时期方向不一,仅在少数地区表现为节能作用;且较之以上两种效应,结构效应的作用强度较小;结构效应与各地区工业发展阶段密切相关,其节能潜力仍需充分挖掘。     

干旱区水资源对城市化约束强度的情景预警分析

水资源对城市化的约束强度已成为干旱缺水地区城市化健康快速发展的重要调控因子之一,科学模拟分析其未来变化趋势,对干旱缺水地区水资源可持续利用与城市化模式优选具有重要意义。以系统动力学模型和水资源对城市化约束强度的综合测度模型为基础,构建了水资源对城市化约束强度的情景预警模型,并对未来25年河西走廊水资源对城市化的约束强度进行了情景预警分析。结果表明,在城市化高、中、低速三种发展情景下,农业退水速度均是有限的,河西走廊水资源对城市化的约束强度将长期属于强约束向较强约束过渡类型。比较而言,城市化中速发展方案更好地兼顾了水资源系统的保护与城市化系统的发展,可作为有效调控河西走廊水-生态-经济-城市化系统协调发展的优选方案。在此方案下,河西走廊人均GDP以年均7.25%的速度增长,人口城市化水平年均增长约0.67个百分点,城市化系统保持较快发展;但社会经济用水总量每年保持在80×10⁸m³左右,而且生态环境用水占水资源总量的比重略大于50%,生态系统整体退化的趋势能够得以扭转;水资源对城市化的约束强度将由强约束类型变为较强约束类型,总体上不断缓解。     

中国省际能源使用强度分解与比较——以广东、湖南和贵州三省为例

能源是社会经济发展最基本的驱动力,是人类赖以生存的基础。随着经济的快速发展,能源约束现象逐渐突出,能源效率偏低是目前的突出问题。论文应用Laspeyres因素分解法,对粤湘黔三省的能源使用强度进行分解分析。研究发现:①三省的能源使用强度差异较大,尤其是广东与贵州能源使用强度相差很大,从发展趋势看,三省的能源使用强度差异会逐渐变小。②三个省份的第一产业结构份额和效率份额都有利于减小能源使用强度,第二产业结构份额均有助于增加能源使用强度,第二产业效率份额都有利于降低能源使用强度,第二产业效率份额在三次产业中作用最大。广东省的第三产业结构份额为负值,而湖南、贵州结构份额多为正值;第三产业效率份额广东、湖南分时段出现正负值,原因有待于探索。贵州第三产业效率份额为负值。③三省的结构份额对能源使用强度都产生负作用;三省的效率份额都有利于降低能源使用强度,具体作用因地区而异。据此论文认为在近期要完成单位GDP能耗降低20%,减少国家能源消耗总量,保证能源安全,经济欠发达或能源使用强度高的地区应是重点整治对象。     

上海市碳排放强度的影响因素解析

采用对数均值迪氏分解（LMDI）法对1995—2008年上海市碳排放强度进行分解分析. 结果表明,产业部门能源强度的下降是上海市碳排放强度下降的主要原因,贡献率为67.6%. 进一步分析显示,上海市能源强度的下降主要来源于第二产业,但由于传统的工业节能改造的潜力有限,近年来工业能源强度下降的速度逐渐放缓,其对碳强度减排的贡献趋于减少. 能源结构和产业结构的调整是碳排放强度下降的次要原因,贡献率分别为18.2%和14.2%. 但是能源结构和产业结构仍然存在较大的调整空间,这2个因素有望对碳排放强度的下降作出持久的贡献.      

现阶段中国农地利用专业化的主要限制因素

中国农地利用专业化发展缓慢,落后于西方发达国家,成为其农产品国际竞争力不足的一个重要影响因素。对其原因,目前学术界仍存争议,尚无令人信服的结论。论文利用1991—2013年全国、省域,以及2001—2013年县域（杭嘉湖地区）3个尺度的种植面积数据,采用赫芬达尔专业化指数（SHHI）,并结合关联政策的资料分析,重点检验主粮生产对农地利用专业化的主控性和限制性,探讨现阶段中国农地利用专业化的主要限制因素。结果显示：1）现阶段中国农地利用专业化水平受主粮播种面积占比的控制,全国和省域尺度上,无论时间维度还是空间维度,两变量均在5%以下显著性水平上呈正相关关系;县域尺度上,两变量在空间维度上呈显著高度正相关,时间维度上76%的区县呈显著正相关。2）粮食生产保护政策约束了粮食作物的退出,压缩了非粮作物的增长空间,限制了农地利用专业化的发展。结果表明,国家对粮食（尤其是主粮）生产的保护是现阶段中国农地利用专业化的主要限制因素。因此,论文提出转变“粮食安全”观、优化农业生产布局等促进农地利用专业化的政策建议。     

要素与效率耦合视角下中国人均灰水足迹驱动效应研究

论文系统测度了中国大陆31省区2000—2014年间的人均灰水足迹,首次将生产要素中最关键的资本和劳动力要素引入到人均灰水足迹的驱动效应研究中,同时耦合了传统的环境效率与技术效率因素。应用扩展的Kaya恒等式和LMDI模型,综合分析了上述因素对人均灰水足迹的驱动效应。结果表明：1）从全国范围来看,技术效率效应的减量作用最大,资本产出效应的减量作用近年有所提高,资本深化效应的增量作用最大。2）技术效率效应、资本产出效应和资本深化效应都呈现西北高、东南低的分布格局;河北、北京、天津和山东的环境效率效应和技术效率效应对人均灰水足迹的减量作用较大,其他省区技术效率效应和资本产出效应更有利于人均灰水足迹的降低;资本深化效应在各地都会造成人均灰水足迹的显著提升。     

基于微观模拟的企业排污强度差异及区域特征

同一工业行业内的企业存在排污强度个体差异,从数量有限的企业环境统计数据得出行业平均排污强度,并用其代表该行业在区域层面的经济-环境水平,会带来一定偏差.因此以嵌入环境消耗投入的生产函数为基础,建立了企业运营决策的微观模拟模型,从机制上描述企业排污强度的差异.以2005年德阳市机械制造行业为案例,对模型的相关参数进行了率定,使其较好地描述了2005年环境统计口径内各企业的COD排放强度.模型的计算结果表明,由环境统计口径内企业计算的区域平均COD排放强度(万元固定资产排放0.002 6 t,万元工业产值排放0.001 5 t)小于由区域内全部企业计算的区域平均COD排放强度(万元固定资产排放0.003 0 t,万元工业产值排放0.002 3 t),市域内6个县级行政区的排污强度也体现出了明显差异.以上的排污强度区域特征主要源自行业内部结构(企业的规模分布,技术分布),及其空间差异.     

中国农业生产净碳效应分异研究

农业具有碳排与碳汇的双重效应。分析和把握不同省区的农业净碳水平,是深入研究农业生产碳排放问题的重要前提。鉴于此,研究基于农用物资投入、稻田、土壤、牲畜养殖等四方面23类主要碳源和以水稻、小麦为代表的15类主要农作物碳汇品种,测算了我国1995—2010年及31个省(市、区)2010年的农业生产碳排量、碳汇量,并在此基础上计算了各自净碳汇量。结果表明:①我国农业生产净碳汇量总体保持上升态势,由1995年的26 736.13×10⁴ t增至2010年的37 697.19×10⁴ t,年均递增2.32%。其中,碳排放量由1995年的24 952.39×10⁴ t增至2010年的29 116.91×10⁴ t,年均递增1.03%;碳汇量由1995年的51 688.51×10⁴ t增至2010年的66 814.10×10⁴ t,年均递增1.73%,碳汇增速明显快于碳排增速,可见我国在农业节能减排方面取得了一定成效。分阶段来看,呈现较为明显的"上升—下降—上升"的三阶段变化特征。②横向来看,区域净碳效应差异明显:农业生产净碳汇绝对量,排在前10位的地区占全国农业生产净碳汇总量的73.02%,而排在后10位的地区仅占全国的1.59%。农业生产碳汇水平,黑龙江、吉林、广西排在前三位,分别高达410.81%、400.94%和356.79%;西藏、青海、福建排在后三位,仅为25.57%、41.55%和103.80%。其中,黑龙江等12个地区农业碳汇水平高于全国同期平均水平(229.47%)。     

产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

石化产业是我国经济的支柱性产业,但其大量的碳排放却给环境造成严重负担,因此提倡石化产业低碳发展能有效推动京津冀区域经济与环境绿色均衡发展.基于产业转移视角,分析2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状;运用对数平均迪式分解（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）法分解并分析京津冀区域石化产业碳排放量影响因素在三地的作用效果,进而借助产业竞争力系数佐证碳排放量影响因素作用效果在区域间的关联性;最后通过合理调整京津冀区域石化产业能源结构,将未调整和调整后的能源结构类型分别设置为基准情境和低碳情境,利用SPSS拟合最优曲线来预测2017-2030年京津冀区域石化产业减排潜力.结果表明:①2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量增加386.79×104 t,碳排放强度由0.77 t/（104元）降至0.31 t/（104元）.②2007-2016年,能源强度因素使京津冀区域石化产业碳排放量减少13 663.77×104 t,其贡献率高达148.38%;人均GDP因素促使石化产业碳排放量增加12 327.10×104 t,贡献率达110.69%.③对于石化产业竞争力系数,北京市由0.03降至-0.02,为三地石化产业转出地;河北省由-0.14增至0.16,为转入地.④在低碳情境下,2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量分别比基准情境减少502.84×104、528.95×104 t,碳排放强度分别降至0.19、0.17 t/（104元）,均达到发展目标的要求.研究显示,2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量逐年上升,承受巨大减排压力,该区域可以通过调整石化产业能源结构来挖掘碳减排潜力,推动石化产业绿色发展.      

产业结构对区域能源效率贡献的空间分析——以中国大陆31省(市、自治区)为例

能源是重要的生产要素,由于增加能源要素投入,人类的劳动生产率得到了极大提高,推动了经济与社会发展。产业结构变动是影响区域能源效率提高的重要因素。在现代经济发展过程中,产业结构升级与提高区域能源效率密切联系,产业结构状况与能源效率共同反映一国的经济发展方向、发展水平和经济可持续发展能力。论文从空间角度探讨产业结构变动对区域能源效率提高的贡献,利用三次产业结构GDP和相关能源利用统计数据,结合数学模型和空间分析方法,以中国大陆31个省(市、自治区)相关数据为样本,分析得出中国大陆31省(市、自治区)产业结构变动对能源效率提高贡献的空间差异较大;产业结构合理且经济基础较好省(市、自治区)、经济发展起步较晚省(市、自治区)以及处于产业结构调整初期的中国中西部欠发达省(市、自治区)产业结构变动对区域能源效率提高的贡献明显;而经济基础薄弱尚未形成主导产业的省(市、自治区)与形成较为合理低端产业结构的省(市、自治区),产业结构变动对区域能源效率提高的贡献不明显。