安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测_中国煤炭行业知识服务平台

安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

作者

代大为张凌
单位

安徽理工大学人文社会科学学院
摘要

根据安徽省工业2010—2019年相关能源消费量计算碳排放量，运用扩展的Kaya公式并结合LMDI模型对安徽省工业碳排放的影响因素进行定量分析，量化相关影响因素的贡献率。运用EGM(1,1)模型对安徽省工业未来10年(2020—2029年)碳排放量变化趋势进行预测。结果表明：劳动规模、经济产出和能源结构因素促进碳排放量的增长，产业结构、能源强度和碳排放强度因素会抑制碳排放量的增长，其中，经济产出因素的促进作用最为明显。另外，安徽省工业碳排放量未来10年仍然呈上涨趋势，但增长速度减缓。基于此，提出从经济产出与技术创新等方面优化能源结构，促进产业转型升级，降低安徽省工业碳排放量等建议。
关键词

工业碳排放能源消费LMDIEGM(11)安徽省
基金项目(Foundation)

2016年高校优秀拔尖人才培育资助项目：安徽省地方政府公共财政预算参与式预算研究(gxyqZD2016076)；安徽理工大学党的十九届六中全会精神研究阐释专项课题：双碳背景下安徽省碳排放评估与实现路径研究(sjjlzqh2021-15)；
文章目录

一、文献综述
二、研究方法
(一)影响因素分解模型
1.扩展的Kaya恒等式。
2.基于扩展的Kaya公式LMDI因素分解模型。
(二)灰色预测模型
三、数据来源及测算
(一)数据来源
(二)碳排放量计算
四、安徽省工业碳排放量影响因素实证分析及趋势预测
(一)安徽省工业碳排放影响因素实证分析
1.安徽省碳排放特征。
2.LMDI模型分解结果分析。
(二)安徽省工业碳排放量趋势预测
五、结论及建议
引用格式

代大为,张凌.安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测[J].安徽理工大学学报(社会科学版),2022,24(01):30-37.