节点文献

中国CO2排放特征:基于因素分解模型的实证研究

Empirical Study of Decomposition of CO2 Emission Factors in China

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 宁亚东张永红丁涛蔡靖雍

【Author】 NING Ya-dong ZHANG Yong-hong DING Tao CAI Jing-yong (School of Energy and Power Engineering,Dalian University of Technology,Dalian Liaoning 116024,China)

【机构】 大连理工大学能源与动力学院

【摘要】 近年来,中国CO2排放问题已经成为世界关注的热点问题。要有效地抑制CO2排放量的快速增长,研究中国CO2排放量的影响因素尤为重要。本文计算了中国1980-2010年产业部门和民生部门的CO2排放量,基于Kaya恒等式基本原理,采用完全因素分解法分析研究中国产业部门和民生部门的CO2排放特征,探讨影响中国产业部门和民生部门CO2排放的主要因素。结果表明:经济的规模效应是影响中国产业部门CO2排放量增长的最主要因素;降低第二产业的比重和能源消费强度,CO2的减排效果远远高于降低第一、三产业,结构因素的减排效果要高于效率因素;民生部门的CO2排放量正处在快速增长阶段,经济因素(富裕度)是民生部门CO2排放量增加的主要因素;要想控制中国CO2排放量的快速增长,转变经济增长方式是重要途径,结构调整将成为中国未来减排的关键。

【Abstract】 China’s CO2 emissions have been one of the hottest problems discussed in the world.It is of great importance to analyze China’s CO2 emission factors to restrain the CO2 rapid growing.This paper calculated the CO2 emission of industry and livelihood sectors in China during 1981-2010.The expand decomposition model of CO2 emissions is set up by adopting factor-separating method based on the basic principle of Kaya identities.The results show that CO2 emissions of industry and livelihood sectors increase year after year,and the scale effect of GDP is the most important factor for affecting CO2 emissions of industry sector.Decreasing the specific gravity of secondary industry and energy intensity is more effective than primary industry and tertiary-industry.The emission reduction effect of structure factor is better than efficiency factor.For livelihood sector,CO2 emissions increase rapidly year after year,and the economic factor is the most important factor.In order to slow down the growth of CO2 emissions,it is an important way to change the economic growth mode and structure factor will become crucial factor.

【基金】 教育部回国留学人员科学研究资助专项“基于人口地理学的能源-经济-环境系统模型研究”
  • 【文献出处】 中国人口·资源与环境 ,China Population,Resources and Environment , 编辑部邮箱 ,2012年S2期
  • 【分类号】X701
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】180
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络