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关于中国城乡居民生活碳排放驱动因素分析

作者:行政管理
出处:www.lunrr.com
时间:2019-10-06

全球变暖是当今人类社会面临的十大环境问题之一。根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)的第五次评估报告,自1950年代以来,全球大部分的平均表面温度升高(超过95%的可能性)是人类所为。由活动引起。在IPCC代表的这种科学认识的基础上,国际社会以减少碳排放为核心,积极促进缓解气候变化的行动。对全球,区域和国家碳排放量的科学评估是实施减缓气候变化行动的基础,并且对实现碳减排具有重要的研究意义。随着碳排放研究转向低碳减排,家庭碳排放评估越来越受到重视。关于家庭碳排放的研究主要旨在揭示家庭消费主体的碳排放行为特征,区域差异,排放需求和影响因素,进而支持节能减排,绿色消费和低碳排放的制定。碳发展战略。

1篇文献综述

影响碳排放的因素很复杂,涉及自然因素,例如资源end赋和气候条件,并且与社会因素(例如产业结构,经济水平和消费习惯)密切相关。早在1970年代,Ehrlich等人就已经提出。分解影响CO2排放的因素,并使用IPAT公式讨论人类活动与环境因素之间的关系。 1989年,日本学者Yoichi Kaya提出了Kaya身份用于定量分析影响CO2排放的因素,并成为使用最广泛的模型之一。基于使用Kaya的身份,许多学者已经分解了影响CO2排放的因素。最常见的是结构分解分析和指数分解分析。 LMDI分解模型可以完全分解,不产生残差并允许数据。它包含零值并且被学术界广泛认可并广泛用于各个领域。

2数据来源和研究方法

2.1数据源

在前人研究的基础上,本文获得了影响中国居民人均生活碳排放量影响因素的基础数据。《中国统计年鉴》人均生活碳排放量的计算和影响因素分析,用于分析家庭消费,价格指数,城乡人口比率,国内生产总值,人口和其他相关数据]和《中国人口和就业统计年鉴》。用于计算居民生活碳排放因子的能源消耗,投入和产出等相关数据来自《中国投入产出表2007》和《中国能源统计年鉴2007》。为了使数据具有可比性和统一性,本文将1995-2012年的当前国内消费量和GDP换算为2006年的不变价格,计算出城乡居民人均生活碳排放量的基本数据,进而影响他们。对因素进行了研究和分析。

2.2LMDI分解方法

本文基于1995年至2012年中国大陆31个省(市,自治区)的宏观统计数据,首先计算中国城乡居民的人均碳排放量,然后基于Kaya身份的理论基础,影响二氧化碳排放和人类活动的因素。将二氧化碳排放量联系起来,并对影响中国居民人均生活碳排放量的因素进行分解和分析。公因子分解方法包括Laspeyres因子分解方法和Divisia因子分解方法。对数均值Divisia因子分解方法(LMDI)不会产生无法解释的残差,从而使数据包含零值,这已在学术界广泛使用。本文还使用LMDI对因素进行分解,并将家庭碳排放量划分为消费量。碳排放强度,消费结构,城乡消费,消费水平,经济水平以及城乡结构的乘积。

3城乡居民人均生活碳排放的驱动因素分析

根据LMDI分解模型,通过公式(3)-(5)来添加和分解影响中国居民人均生活碳排放的因素,以及城市和城市居民人均生活碳排放的累积贡献值。获得农村居民。 δAI,δAS,δAQ,δAT,δAR,δAU的加和分解值分别代表消费碳强度效应,消费结构效应,城乡消费权重效应,消费水平效应,经济水平效应,城乡结构效应,即各影响因素的变化1995年至1996-2012年城乡居民人均生活碳排放量变化的累积贡献。模型分解后,加和分解值均大于0,表明该效应促进了居民生活中碳排放量的增加;加性分解值小于0,说明该效应在居民CO2减排中具有积极作用。计算结果表明,消费碳强度强度效应始终为0。这主要是由于多年以来居民计算居民人均生活碳排放所使用的碳排放因子相同,因此消费碳排放强度为只由消费决定。类型,对于相同的消费类型,消费的碳排放强度是恒定的。因此,定量分析消费结构效应,城乡消费权重效应,消费水平效应,经济水平效应和城乡结构效应对中国居民人均生活碳排放的影响,可以更准确地反映出中国居民人均碳排放的变化。中国居民的碳排放量。为中国碳减排路径的选择和政策的制定提供理论依据。

3.1城镇居民人均生活碳排放的驱动因素分析

从影响城市居民人均生活碳排放的各种因素的累积贡献中可以看出,1995年至1996- 2012年,消费水平效应,城乡消费权重效应和消费结构效应的累积贡献。中国城市居民的人均生活碳排放一直是积极的,表明这三个因素在促进城市居民碳排放的增长中发挥了重要作用。从1995年到1996-2012年,城乡结构效应的累计贡献为负,表明城乡结构因素将改变为城乡居民。人均生活碳排放量图1城镇居民人均生活碳排放量的LMDI分解结果图1 LMDI分解结果sofurban人均家庭碳排放量在减少排放量方面发挥了积极作用,仅因为本文使用了城乡人口与国民人口的倒数代表城市和农村结构,因此其累积贡献为负值;经济水平效应的贡献在1995年至1996-2003年之间小于0,而在1995年至2004-2012年之间大于0,这表明经济水平因素在1995年至2007年期间城市居民人均生活碳排放量的变化1996-2003年的减排量起到了积极的作用,1995年至2004-2012年的城市居民人均碳排放量的增长空间起到了促进作用。从图1还可以看出,消费水平效应是城市居民人均生活碳排放量长期增长的主要驱动因素,消费水平对人均生活碳排放量的贡献呈上升趋势。尤其是2005年以后。速度更加明显,这也是2005年之后居民人均生活碳排放量显着增加的主要原因。此外,城乡消费比重的影响和城市居民消费的影响。消费结构对城镇居民人均碳排放的影响总体上随着时间的推移而增加,但其价值很小,其影响权重也很小。经济水平效应的累积贡献已从负值变为正值,其增长率随时间增加。这表明,在2004年之前,经济水平的变化将促进城镇居民人均生活碳排放的减少,但其影响并不明显。 2004年后,经济水平的变化促进了城镇居民人均生活碳排放量的增加,2011年,消费水平对居民人均生活碳排放量的累计贡献值成为主要驱动因素。城乡结构效应累计贡献值随时间呈负向上变化,表明城乡结构因素变化越大,对城镇居民人均生活碳排放的影响越大。

3.2农村居民人均生活碳排放的驱动因素分析

从影响农村居民人均生活碳排放的各种因素的累积贡献中可以看出,从1995年到1996- 2012年,消费水平效应,城乡结构效应和消费结构效应对人均碳排放的累积贡献。中国农村居民人均生活碳排放量始终为正值,表明这三个因素在促进农村居民人均生活碳排放量增长中发挥了重要作用;从1995年到1996-2012年,城乡消费加权效应的累计贡献为负,表明城乡消费比重发生了变化。农村家庭碳排放的减排发挥了积极作用;在1995年至1996-2003年期间,经济水平效应的累积贡献小于0,在1995年至2004-2012年期间大于0,表明经济水平在1995年至1996年之间变化。2003年,它对降低经济水平起到了积极作用农村居民人均碳排放量,但价值较小,影响权重较小。从1995年到2004-2012年,农村居民的人均生活碳排放量得到了增长。随着数量的增加,其影响力也随之增加。

3.3城乡居民人均生活碳排放驱动因素差异分析

3.3.1消费水平因素

从城乡消费水平看,1996年消费指数为0。15,2008年最高为0。32,2012年为下降0。26。1996年至2012年,消费指数呈现先升后降的趋势。本文的消费指数用国内生产总值与国内生产总值之比表示。 2008年之前,GDP增长率很小,2008年之后,GDP增长率急剧上升。以2008年为转折点,消费指数先升后降。

3.3.2经济水平因素

从城乡经济水平看,1996-2012年人均国内生产总值呈波动上升趋势。其中,1996年人均国内生产总值16.2万元,2003年降至1580万元,下降2.51%。2012年人均国内生产总值为345万元,比2003年增长1.19倍,其中2009年以后增长最为显著。

3.3.3城乡结构因素

从城乡结构因素看,我国城镇化进程不断加快,1996年至2012年人口城镇化率持续上升。1996年,城镇人口由3.73亿增加到2012年的7.12亿;人口城镇化率由1996年的30.48%提高到2012年的52.57%,增长72.47%。

3.3.4消费结构因素

1995年,城市居民八项消费支出的比例从高到低分别为:食物(51.90%),服装(11.27%),家用电器(8.63%),交通和通讯(8.37%)以及其他消费(6.54) %)。文化教育娱乐(5.84%),住所(5.12%)和卫生保健(3.15%);农村居民八项消费支出从高到低的比例为:食品(60.23%),居住(11.09%),服装(6.26%),家用设备(5.86%),交通和通讯(5.14%),文化(5.13%),医疗(3.35%)和其他商品服务(2.94%)。到2012年,城市食品支出比重继续下降至27.40%,下降3.59%,下降了46.37%;文化,教育和卫生保健支出的比重继续分别以5.83%和6.02%的速度增长,增至14.85%和8.16%。排名分别排名第二和第六;交通,衣着,服装和住房支出的比重发生了变化,分别为14.76%,13.69%和9.95%,分别位居第三,第四和第五。家用设备和其他消费的比例变化不大,变化率约为1%,分别排名第七和第八。农村粮食支出比重继续下降至25.84%,下降幅度为4.51%。居住,交通,卫生,文化和教育娱乐支出的比重分别增长2.88%,5.69%,7.94%和4.69%,达到20.85%和12.64%。 11.65%,10.68%,分别排名第二,第三,第四和第五;服装,家用电器和其他消费变化的比例很小,变化率约为2%,排名第六。第七和第八。

通过比较城乡居民人均生活碳排放各个影响因素的年贡献值,发现消费水平,经济水平和消费结构对城乡居民人均生活碳排放的影响最为明显。在中国;城乡结构,即城乡人口比例的不同,对城乡居民人均生活碳排放影响最大。影响是不同的,城市人口效应对于减少城市居民的人均生活碳排放具有显着意义,而农村人口效应导致农村居民的人均生活碳排放增加;城市消费比例因子对城镇居民人均生活碳排放的负年贡献值远大于农村居民人均生活碳排放的年贡献率。正贡献值。总之,消费水平,经济水平,消费结构,城乡结构和城乡消费比例对中国城市居民人均生活碳排放的影响大于中国农村居民。 1995年至2012年,中国城乡居民人均碳排放的变化主要受城乡消费水平,经济水平和消费结构等因素驱动。此外,城乡消费比重和城乡结构性因素都对中国城乡居民人均生活碳排放产生影响。随着时间的流逝,城乡结构已达到一定水平,中国城乡居民人均生活碳排放量也相对稳定。

4讨论与建议

利用LMDI分解模型,可以更好地解释居民消费结构,城乡消费比重,消费水平,经济水平,城乡结构与居民人均生活碳排放之间的关系。深入分析城乡居民人均生活碳排放的驱动因素,有助于为制定中国的节能减排,绿色消费和低碳发展战略提供重要的科学参考。根据本文的结果,政府部门在制定减碳政策时应注意城乡居民生活碳排放的动态变化,并考虑人口,消费,经济,社会和环境的综合影响。

(一)城乡居民碳排放快速增长趋势有待加强。研究期间,中国居民人均生活碳排放呈现缓慢增长向快速增长的趋势,从1995年的0.27 tco2/人增加到2012年的1.15 tco2/人,增长3.31倍。1995年,城镇居民人均生活碳排放量为0.49tco2/人,农村居民人均生活碳排放量为0.18tco2/人。到2012年,城镇居民人均生活碳排放量达到1.80tco2/人,农村居民人均收入达到1.80tco2/人。生活碳排放量上升到0.69tco2/人。预计在能源结构和消费结构未发生重大变化的情况下,城乡居民人均生活碳排放量将继续上升,居民生活碳排放作为节能重点领域值得关注以及减排工作。

(2)研究期间,消费水平效应对我国城乡居民人均碳排放量的年贡献最大。城市消费水平的影响远大于农村消费水平的影响。我国居民消费对碳排放的影响主要来自城镇居民人均生活碳排放。增加的。此外,城乡消费结构年贡献值呈现波动趋势。其中,城镇消费结构效应年贡献值由0.005tco2/人提高到0.191tco2/人,增长36.90倍;农村消费结构效应年贡献值由0.003tco2/人提高到0.090tco2/人,增长34.64倍。城乡居民的生活消费结构发生了很大变化,主要表现在食品、文化、教育娱乐、交通通讯、居住消费等方面。因此,从城乡消费和城乡消费结构的角度出发,继续引导低碳消费模式,降低家庭生活中的能源消费强度。

(3)城乡消费比例效应对中国城镇居民人均生活碳排放的年贡献为正,而对中国农村居民人均生活碳排放的年贡献值为负。相反,城乡结构对人均生活碳排放的年度贡献为负,而对农村居民人均生活碳排放的贡献为正。另外,这两种效应对城市居民人均生活碳排放的年贡献大于农村居民。因此,应更加重视城乡消费比重和城乡结构对城乡居民人均生活碳排放的影响。这两个因素不仅对促进居民人均生活碳排放量的增加发挥了积极作用,而且对居民生活的碳排放量减少具有重要影响。在制定节能减排政策的过程中,应考虑城乡二元结构,城市化和城乡一体化政策等动态变化对国内碳排放格局的影响,并采取针对性的政策安排减少城市化对碳排放量增长的压力。

(4)此外,近年来,经济增长将导致居民人均生活碳排放量的增长,而当经济增长达到一定水平时,中国居民的人均生活碳排放量的贡献也将趋于稳定。一定水平,城乡消费水平趋于稳定。近年来,经济的快速增长对居民生活碳排放的影响更大,其中经济增长的质量起着重要作用。我们要注意经济增长方式,产业结构和能源结构对碳排放量增长的影响。通过提高经济增长质量,我们可以逐步实现社会进步。碳化。

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