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本文运用对数平均迪氏分解法,建立制造业部门能源消耗碳排放模型,将我国制造业碳排放分解为产出规模、部门结构,能源强度和能源结构等四个方面因素。以能源强度为标准把制造业划分为能源密集型行业和非能源密集型行业两类。结果发现:①从逐年效应来看,产出规模是碳排放增加的最大拉动因素,能源强度是碳排放较强的抑制因素,产业结构和能源结构两个因素影响相对较小,产出规模增长抵消了能源强度对碳减排的贡献导致碳排放总量增加。以1996年为基期,至2011年,除能源消耗强度的累积效应为负值外,其余三种因素的累积效应均为正值。②相较于非能源密集型行业,能源密集型行业数目虽少,对能源消耗碳排放的影响更大,但非能源密集型行业减碳潜力巨大。 相似文献
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住房价格能够影响居民的居住决策,进而影响其通勤碳排放。为研究住房价格与通勤碳排放的内在关系,构建住房价格影响个体通勤碳排放的理论模型,并利用“个体—街道”两水平线性模型,对济南市居民出行调查数据进行实证检验。研究发现:(1)通勤碳排放呈现出“中心低碳化、外围高碳化”,且外围趋于分化的空间格局。(2)住房价格通过虹吸效应影响居民的碳排放。具体表现为住房价格与碳排放负相关,外围低房价吸引居住者,而居住者的远程机动通勤导致外围高值碳排放;但住房价格的边际增碳程度随着远离市中心而先缓(距市中心 5 km)后增(距市中心5 km及以上)。(3)外围工资收入对虹吸效应起调节作用。工资水平较高的外围区域有利于实现职住平衡,抑制了虹吸效应,进而分化为碳排放的冷点区,工资水平较低的外围区域则分化为碳排放的热点区。研究认为,应通过多中心空间发展战略、提高居民的就业可达性、优化针对公租房的公共交通供给等措施,引导居民低碳通勤。 相似文献
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