基于LMDI的中国碳排放量影响因素分解

我国工业品出口碳排放效应因素分解实证分析海鹏[提要] 本文运用LMDI因素分析法，分时间段从规模、结构和技术等方面对中国工业品出口的碳排放效应的各个方面进行分析，得出相关结论：在第一个周期内，出口贸易对碳排放影响的规模效应为正，其余两个效应为负；在第二个周期内，出口贸易对碳排放影响的三个效应指标系数都为负。

我国工业经过两个计算期的优化发展，在第三个计算期（2012～2015年）三种效应带来的减排效应明显，尤其是技术和结构效应。

因此，我国应从结构和技术方面着手，在实现对外贸易增长的情况下，保持工业发展和碳排放的同步发展。

关键词：工业品出口；碳排放效应；因素分解；实证分析基金项目：国家自然科学基金项目：“清洁产业出口扩张与污染天堂规避——基于贸易、环境政策协调的CGE模型研究”（项目编号：71563061）；云南财经大学研究生创新基金特别项目：“基于污染规避的中国出口产业结构优化研究”（项目编号：2017YUFEYC002）F7 ：A收录日期：2017年6月23日一、LDMI因素分解法方法介绍美国经济学者Grossman和Krueger是最早提出贸易环境效应理论的人，在1991年，他们对北美自由贸易协议环境影响问题给予了充分关注与研究，并创造性的提出了贸易自由化环境影响效应理念，其理论中存在着三大效应，具体为技术、结构与规模效应。

本文也将借鉴其研究方法，从三种效应角度定量分析工业行业出口可以对碳排放所产生的影响。

为此，我们引入LMDI因式分解法来分解三种效应，关于碳排放的主要影响因素分解的方法很多，其中指数分解方法是主要使用的分析技术。

指数分解方法是由以往的拉式指数和帕式指数发展而来。

在当时，石油危机对世界的经济发展带来了较大的影响，所以有不少的学者对工业能源消费的变化规律进行了分析，并且提出了多种相应的分析方法，使所有的分析方法得到完善和发展。

经过长时间的筛选和完善，分解技术方法作为一种有效的分析工具在能源、资源、经济与环境等诸多领域的分析工作中，取得了一定的效果。

Index Decomposition of the Factors Influence China Civil Aviation Markets＇ Carbon Emissions Based on
LMDI Method
作者： 陈其霆;陆晨婷;周德群
作者机构： 南京航空航天大学经济与管理学院,南京211106
出版物刊名： 天津大学学报：社会科学版
页码： 397-403页
年卷期： 2014年 第5期
主题词： 民航业;碳排放;对数平均狄氏指数方法;指数分解分析
摘要：2008年欧盟通过的将航空业纳入EU-ETS的提议草案,使得民航业的碳排放问题成为
碳减排中的热点问题之一。

中国民航业在CO2总排放量占比虽小但是增长迅速,而欧盟的这一政
策如果付诸实施将给中国民航业带来一定的冲击。

文章采用对数平均Divisia分解法建立中国民
航业碳排放因素分解模型,定量分析了1985—2010年间民航业运输总收入、航线结构、单位运
输收入周转量、能源强度、CO2排放系数等五个因素对民航业CO2排放量的影响。

实证分析结
果表明：民航业CO2排放量上升主要由运输总收入的增长引起,单位运输收入周转量和能源强度
的下降则遏制了CO2排放量的上升。

基于上述分析提出了中国民航业实现碳减排的应对策略和
建议。

中国综合交通运输体系碳排放影响因素研究Wang Haiyan;Wang Nan【摘要】建立了基于中国综合交通运输体系碳排放影响因素分解模型的LMDII(Log-Mean Divisia Index Method I)算法,将我国综合交通运输体系划分为公路、铁路、国内水运、国内民航四种方式,利用我国2003-2015年相关数据,对我国综合交通运输体系碳排放变化影响因素进行分解分析.研究结果表明:2003-2015年间,运输强度Y和交通运输结构S为主要的综合交通运输体系碳排放促进因素,交通运输能耗强度R为主要的抑制因素;R自2006年以来对我国综合交通运输体系碳排放有由抑制转为促进的趋势,而Y和S自2006年以来的情况则相反.对我国综合交通运输体系碳排放变化影响因素的分解分析为我国综合交通运输体系碳减排政策和措施的制定提供了依据.【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2019(038)002【总页数】6页(P78-83)【关键词】综合交通运输体系;碳排放;因素分解【作者】Wang Haiyan;Wang Nan【作者单位】;【正文语种】中文【中图分类】F512;X73;F2051 引言近年来全球气候变暖已经成为广泛共识，气候变暖会给人类的生存带来严重影响，空气中二氧化碳排放的增加是气候变暖的根本原因，而交通运输业的发展则带来了大量的二氧化碳排放。

在此背景下，对我国综合交通运输体系碳排放（碳排放即为CO2排放，下同）影响因素进行研究，可以为制定我国综合交通运输体系碳减排的政策措施提供依据，从而为推进我国交通运输碳减排和缓解全球气候变暖作出贡献。

国内外对交通运输碳排放影响因素进行了一系列研究。

在研究的方法学方面：Forrester J W提出系统动力学模型，并对模型进行了描述[1]；Dietz T等提出随机的IPAT（environmental Impacts equal the multiplicative product of Population,Affluence,and Technology）模型，并通过实例对模型进行了验证[2]；York R等对IPAT模型进行了改进，提出STIRPAT（Sto-chastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology）模型，并利用实例对模型的应用效果进行了验证[3]；Tapio P在前人研究的基础上提出了新型脱钩模型，新模型对脱钩指标体系进行了完善，并利用新模型对欧盟15国1970-2001年间交通运输碳排放、交通量和交通运输业GDP三者的关系进行了脱钩分析[4]；Ang B W等对传统的迪式因素分解算法进行了改进，提出LMDI II（Log-Mean Divisia Index Method II）分解算法，后又针对LMDI II算法缺乏聚集一致性的缺点提出了LMDI I算法，LMDI I算法可以完全分解残差，且具有聚集一致性[5-6]。

基于LMDI和MV模型碳排放因素与预测的低碳城市建设研究的开题报告一、研究背景随着经济的快速发展和工业化进程的加快，全球碳排放问题日益严重，人类社会面临着前所未有的环境挑战。

作为全球最大的碳排放国家之一，中国已经开始加快自身的能源转型和低碳城市建设。

在这种背景下，低碳城市建设已成为国家战略和各地政府的重要工作，也受到了学术界的广泛关注。

低碳城市建设的核心是减少碳排放和节约能源。

而想要实现这个目标，需要对城市碳排放的来源和分布有一个清晰的认识。

传统的研究方法多是基于某些预设假设或统计模型，但由于城市复杂的发展背景和社会经济条件，仅采用传统方法往往难以满足精确分析的需求。

因此本研究将尝试基于LMDI和MV模型进行城市碳排放因素分解和预测，探索低碳城市建设的可行性和突破路径。

二、研究问题和目标本研究将聚焦于以下问题：1.城市碳排放的主要来源和分布特点是什么？2.城市碳排放的因素分解和预测模型如何构建？3.低碳城市建设的实践路径和经验有哪些？本研究的目标是：1.分析城市碳排放的地理分布和主要来源，探讨城市环境的特征和影响因素。

2.构建城市碳排放因素分解和预测模型，深度挖掘碳排放的相关特征。

3.总结低碳城市建设的实践经验和成功案例，为未来低碳城市建设提供参考。

三、研究方法和流程本研究将采用以下方法：1.基于LMDI分解法，分析城市碳排放的影响因素，探讨碳排放的地理分布和主要来源。

2.建立多元线性回归分析和灰色模型，构建城市碳排放因素预测模型，预测未来碳排放和环境质量。

3.通过案例研究和实践经验总结，总结低碳城市建设的实践成果和经验教训，探讨未来低碳城市建设的路线和路径。

本研究将分为以下几个阶段：第一阶段：文献综述和前期调查对于前期研究和相关案例进行综述和归纳，以及对数据的收集和整理，对城市碳排放的现状和发展趋势有一个整体了解。

第二阶段：理论分析和因素分解通过LMDI方法对城市碳排放的影响因素进行分解和归纳，探讨影响碳排放的地理分布和主要来源。

广东能源消费碳排放影响因素分解分析——基于LMDI方法秦翊;侯莉【摘要】采用IPCC (2006)建议的方法,计算1995-2010年广东能源消费碳排放量.根据扩展的Kaya恒等式,综合考察人口、经济规模、产业结构、能源强度、能源结构等因素的作用,应用LMDI分解法对广东能源消费碳排放进行分解,量化各因素贡献并探讨其作用机理.研究表明,广东能源消费碳排放不断增加最主要的驱动因素是经济规模效应,能源结构调整则是降低二氧化碳排放的最主要因素；能源强度下降使碳排放快速降低,人口因素则促使能源碳排放增长,产业结构的贡献最小.因此,广东省节能减排应该重点优化能源结构,提高能源效率,加快产业升级和结构调整.%In this paper,the amount of carbon emissions from energy consumption in Guangdong Province from 1995 to 2010 is calculated.The calculating method is recommended by IPCC (2006).To study the impact of indicators such as population,economy of scale,industrial structure,energy intensity,energy structure comprehensively,the LMDI factorization model is constructed.It is based on expanded Kaya identicalequation.Decomposition analysis on carbon emission of Guangdong Province aims to quantify main factors contribution and investigate their mechanism of action.The results indicate that expansion of economic scale is the most important factor for the continuous carbon emission growth and the energy structure adjustment is the most important to inhibit carbon emission growth.The energy intensity reduction reduced carbon emission rapidly but the population enhanced carbon emission growth.The effect of industrial structure is minimum in all factors.To achieve the aim ofenergy saving and emission reduction,the primary strategies in Guangdong Province are optimizing energy structure,increasing energy efficiency,and speeding up efforts to upgrade its industrial structure.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2013(033)012【总页数】4页(P224-227)【关键词】能源消费;碳排放;LMDI;广东省【作者】秦翊;侯莉【作者单位】山西财经大学,山西太原030006;山西财经大学,山西太原030006【正文语种】中文【中图分类】F264.9;F407.21;F416.21 引言碳排放问题伴随着经济持续发展需求和能源日益耗竭而生，已经成为人类面临的关系到生存和发展的重大问题。

基于LMDI模型的宁波市碳排放测算及影响因素分析傅素英;刘圣香【摘要】以宁波市2002-2013年数据为基础，根据IPCC碳排放计算方法测算了历年宁波市各类能源的碳排放量。

运用LMDI模型，分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放量的影响。

结果表明，十余年来宁波市碳排放总量及人均碳排放总量都呈现出明显的上升趋势，经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放的影响显著。

据此，提出了宁波市应调整产业结构与能源结构，提高能源利用率，完善政策环境等降低碳减排压力的对策建议。

%Based on the data from 2002 to 2013, the paper calculates the carbon emissions of all forms of energy in Ningbo by using the IPCC carbon emission calculation methods. Using LMDI model, the paper makes an analysis of the effects of economic development, energy mix and energy efficiency and other factors on Ningbo per capita carbon emissions. The results show that Ningbo carbon emissions and per capita carbon emissions have emerged as a clear upward trend for decades. Such factors as economic development, energy mix and energy efficiency significantly affect the per capita carbon emissions of Ningbo. To reduce pressure on carbon emissions in Ningbo City, we can optimize the energy structure, adjust the industrial structure and improve energy efficiency.【期刊名称】《宁波大学学报（人文科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P77-81)【关键词】碳排放;LMDI模型;影响因素;宁波市【作者】傅素英;刘圣香【作者单位】宁波大学商学院，浙江宁波，315211;宁波大学商学院，浙江宁波，315211【正文语种】中文【中图分类】F121.3基于LMDI模型的宁波市碳排放测算及影响因素分析傅素英，刘圣香（宁波大学商学院，浙江宁波，315211）摘要：以宁波市2002-2013年数据为基础，根据IPCC碳排放计算方法测算了历年宁波市各类能源的碳排放量。

基于LMDI模型的江苏省碳排放强度影响因素分解研究
王梦凯;白艳萍
【期刊名称】《宁夏大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(43)1
【摘要】碳排放强度严重约束了各地区经济的可持续发展.采用LMDI模型,将江苏省碳排放强度影响因素分解为产业结构、能源强度和能源结构,得出各影响因素对碳排放强度降低的贡献率.结果表明,江苏省的碳排放量逐年上升,但是碳排放强度呈现逐年递减的趋势,能源结构对江苏省碳排放强度的驱动效应最大,贡献率达
61.48%,能源强度的贡献率为38.47%,产业结构的影响潜力尚未完全发挥.江苏省应进一步优化能源结构,提高能源利用效率并加快产业结构调整步伐.
【总页数】6页(P109-114)
【作者】王梦凯;白艳萍
【作者单位】中国财政科学研究院;首都师范大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F062.2
【相关文献】
1.山西省碳排放影响因素分解——基于LMDI模型的实证研究
2.基于LMDI分解的厦门市碳排放强度影响因素分析
3.甘肃省碳排放驱动因素研究--基于两阶段LMDI影响因素分解及脱钩分析
4.中国农地利用碳排放时空演变特征及驱动因素研究——基于IPCC法与LMDI指数分解模型
5.我国碳排放强度的LMDI因素分解模型研究——基于产业发展视角
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基于LMDI法的江苏省机场碳排放因素指数分解徐晨;朱佳琳;胡荣【期刊名称】《航空计算技术》【年(卷),期】2018(048)003【摘要】碳排放影响因素分析已成为我国民航可持续发展的重要研究内容.应用ICAO标准排放模型计算了2006—2015年江苏省民用机场碳排量,采用LMDI法对江苏省内主要机场的碳排放,从机场运输收入、机场规模、能源强度、单位收入旅客吞吐量和碳排放系数5个效应进行因素分解.结果表明:机场运输收入、单位收入旅客吞吐量的变化导致碳排放量增长,机场规模、能源强度的变化导致碳排放量减少.根据各因素的影响程度,确定机场收入、机场规模、能源强度为碳排放量变化的主要影响因素.提出通过统筹经济效益和环境资源效益、优化省内机场发展格局、提高能源利用率以及提高运输效率4项措施,为江苏省民航业低碳化发展提出可行性建议.%Analysis of influencing factors of carbon emissions has become an important research of sustain－able development of Chinese civil aviation.In this paper ,the ICAO standard emission model was used to calculate the carbon emissions of airports in Jiangsu Province from 2006 to 2015.The LMDI method was used to decompose the carbon emission factors of the major airports in Jiangsu Province into five points , which include the revenue of airport traffic ,scale,energy intensity,airport passenger throughput per reve－nue and coefficient on carbon emissions.The result shows that the change of the revenue and airport pas －senger throughput per revenue ,leads to the increase of carbonemission.The change of airport scale and energy intensity,leads to the decrease of carbon emission.According to the degree of influence of each factor,the main influencing factors of airport emissions are revenue ,scale and energy intensity.Finally,to put forward feasible suggestions for the development of low －carbon civil aviation industry in Jiangsu Province,four measures are put forward ,which are four aspects : considerations of economic ,environment and resourceefficiency ,integration of civil aviation resources ,improvement of energy utilization rate and improvement of transportation efficiency.【总页数】5页(P86-90)【作者】徐晨;朱佳琳;胡荣【作者单位】南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016 ;南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016 ;南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】X51;F562.6【相关文献】1.基于 LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解 [J], 陈其霆;陆晨婷;周德群2.基于LMDI分解法的江苏省二氧化碳排放影响因素分析 [J], 卢娜;赵晶3.中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究*--基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法 [J], 戴小文;何艳秋;钟秋波4.中国农地利用碳排放时空演变特征及驱动因素研究——基于IPCC法与LMDI指数分解模型 [J], 邱怡慧;王璞;苏时鹏5.基于LMDI法对碳排放驱动因素的分解研究 [J], 李佛关;吴立军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于LMDI法的湖南省碳排放强度影响因素解析李文慧;李振国;余光辉;刘贤赵;付铃竞【摘要】利用2005-2015年湖南省煤炭、石油、天然气三种主要能源的终端消费量,计算逐年碳排放量与碳排放强度,运用对数平均权重分解法(LMDI)探讨了产业结构、能源强度和能源结构对于碳排放强度的贡献率.结果表明:2005-2015年湖南省碳排放强度降低了0.339 t/万元.其中,能源强度对碳强度降低的贡献率最大,为94.5％,能源结构偏小,为16.4％,而产业结构抑制了碳强度的降低,贡献率为-10.9％.因此,湖南省节能减排应着重从优化产业结构、降低能源强度等方面着手.【期刊名称】《中国环境管理干部学院学报》【年(卷),期】2018(028)005【总页数】5页(P50-54)【关键词】碳排放量;碳排放强度;LMDI【作者】李文慧;李振国;余光辉;刘贤赵;付铃竞【作者单位】湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭411201【正文语种】中文【中图分类】X321碳排放强度是指单位GDP的二氧化碳排放量，主要用来衡量一个国家（地区或产业）经济同碳排放之间的关系[1]。

日本学者Kaya Yoichi提出了著名的Kaya公式，公式中影响碳排放有四大重要因素，人均GDP是其中之一[2]。

秦栩等综合考察广东省经济规模等因素的作用，结果显示，经济规模效应是碳排放不断增加的主要驱动力[3]。

Talukdar等对44个国家进行数据收集，认为第二产业比重的增加与碳排放强度的增加有着直接关联[4]。

史安娜等对2000—2009年南京市工业碳排放进行数据分析，结果表明，产业规模效益是碳排放增长的主要促进因素[5]。