[1]汪中华,宿 健. 黑龙江省工业能源消费净碳排放阶段性变化及因素分解[J].科技与管理,2015,17(06):1-7.[doi:10. 16315 /j. stm. 2015. 06. 001]
 WANG Zhong-hua,SU Jian. Measurement and decomposition analysis on CO2net emissions of industry in Heilongjiang province[J].Science-Technology and Management,2015,17(06):1-7.[doi:10. 16315 /j. stm. 2015. 06. 001]
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 黑龙江省工业能源消费净碳排放阶段性变化及因素分解
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《科技与管理》[ISSN:1008-7133/CN:23-1445/C3]

卷:
17卷
期数:
2015年06
页码:
1-7
栏目:
发展战略
出版日期:
2015-11-15

文章信息/Info

Title:
 Measurement and decomposition analysis on CO2net emissions of industry in Heilongjiang province
文章编号:
1008 -7133( 2015) 06 -0001 -07
作者:
 汪中华 宿 健
 哈尔滨理工大学 经济学院
Author(s):
 WANG Zhong-hua SU Jian
 Institute of Economics,Harbin University of Science and Technology
关键词:
 能源消费 CO2净排放 LMDI 模型
Keywords:
 energy consumption CO2net emission LMDI model
分类号:
F 062. 9
DOI:
10. 16315 /j. stm. 2015. 06. 001
文献标志码:
A
摘要:
 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 CO2净排放量增长的主要驱动因素,能源强度下降对 CO2净排放增长具有抑制作用。
Abstract:
 Refer to the IPCC greenhouse gas emission inventory methods,and fully considerate the accuracy of carbon emissions measurement,the paper takes CO2 emission which is used as the raw material and material as the basic data,and analyzes the carbon emission evolution trend in Heilongjiang province from six aspects which are emission per capita,carbon emission growth rate,carbon emission structure,carbon emission strength,energy total con suming and carbon emission intensity by adopting logarithmic mean division index( LMDI) and Kaya identity,breaks down the carbon emission into the change of the population,economic scale,energy strength,energy structure.The results suggest that coal consumption is the major emission source,the carbon emission shows the upward trend,industry economic growth is the major propeller of the CO2 emission growth,energy strength decrease will cut
the emission down.

参考文献/References:

 [1] 郝千婷,黄明祥,包刚. 碳排放核算方法概述与比较研究[J].
中国环境管理,2011 ( 4) : 51 -55.
[2] 齐绍洲,付坤. 低碳经济转型中省级碳排放核算方法比较分析
[J]. 武汉大学学报: 哲学社会科学版. 2013( 2) : 85 -92.
[3] 刘明达,蒙吉军,刘碧寒. 国内外碳排放核算方法研究进展
[J]. 热带地理,2014( 2) : 248 -258.
[4] 宋严,金洪. 就业、技术与碳排放: 基于中国行业面板数据的研
究[J]. 探索,2013( 6) : 93 -97.
[5] 王卉彤,王妙平. 中国 30 省区碳排放时空格局及其影响因素
的灰色关联分析[J]. 中国人口·资源与环境,2011( 7) : 140
- 145.
[6] 刘竹,耿涌,薛冰,等. 城市能源消费碳排放核算方法[J]. 资源
科学,2011( 7) : 1325 -1330.
[7] 宋德勇,卢忠宝. 中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研
究[J]. 中国人口. 资源与环境,2009( 3) : 18 -24.
[8] 王佳,杨俊. 中国地区碳排放强度差异成因研究: 基于 Shapley
值分解方法[J]. 资源科学,2014( 3) : 557 -566.
[9] 权丽. 我国终端能源消费因素分析及实证研究: 基于 Laspeyres
指数分解技术[J]. 技术经济,2011,( 08) : 83 -86.
[10] 郭朝先. 中国碳排放因素分解: 基于 LMDI 分解技术[J]. 中国
人口. 资源与环境,2010,( 12) : 4 -9.
[11] 张丽峰. 北京碳排放与经济增长间关系的实证研究: 基于EKC 和 STIRPAT 模型[J]. 技术经济. 2013( 1) : 90 - 95.
[12] 李国志,李宗植. 人口、经济和技术对二氧化碳排放的影响分
析: 基于动态面板模型[J]. 人口研究,2010( 3) : 32 -39.
[13] 张乐勤,李荣富,陈素平,等. 安徽省 1995 年 -2009 年能源消
费碳排放驱动因子分析及趋势预测: 基于 STIRPAT 模型[J].
资源科学,2012( 2) : 316 -327.
[14] 宋杰鲲. 基于 LMDI 的山东省能源消费碳排放因素分解[J].
资源科学,2012( 1) : 35 -41.
[15] 赖清华,柯水发. 北京市工业能源消耗碳排放分析[J]. 绿色
科技,2014( 3) : 281 -284.
[16] 郭朝先. 产业结构变动对中国碳排放的影响[J]. 中国人口.
资源与环境,2012( 7) : 15 -20.

备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期: 2015 -05 -08
基金项目: 国家社科基金项目( 11BMZ057) ; 黑龙江省应用技术研究
与开发计划项目( GC14D503)
作者简介: 汪中华( 1970—) ,女,教授,硕士生导师;
宿 健( 1988—) ,男,硕士研究生
更新日期/Last Update: 2016-03-15