为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020...为了给“双碳”目标下我国交通运输行业发展路径及政策制定提供学术参考,基于对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),选取交通运输碳排放系数、运输方式结构、客货运结构和换算周转量4个因素定量分析了2010—2020年间我国交通运输行业碳排放变化的主要机理,并结合与美国、日本、德国等已达峰国家相应驱动因素的类比分析,提出我国交通运输行业面向“双碳”目标的路径建议与实现措施。研究结果表明:交通运输碳排放系数、运输方式结构、换算周转量是驱动我国交通运输行业碳排放的关键因素,2010—2020年的贡献率均值分别为24.8%, 27.2%和42.0%,故需要从这3个因素入手,制定针对性的政策来实现交通运输行业“双碳”目标;客货运结构对我国交通运输行业“双碳”目标的影响较弱,2010—2020年的贡献率均值为6.0%,即总周转量中客运和货运占比对我国交通运输行业碳排放的影响不大,但2020年由于新冠疫情的影响,客货运结构对我国交通运输行业碳排放的贡献率升高至43.3%,需要重点关注疫情时期的这一新变化。展开更多
在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测...在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。展开更多
文摘在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。
