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中国城镇居民嵌入式碳足迹的测算及影响因素研究

发布时间:2017-04-22 20:11

  本文关键词:中国城镇居民嵌入式碳足迹的测算及影响因素研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,全球气候变化问题已经成为全世界关注的热点,以IPCC为代表的国际主流观点认为人类活动是导致全球变暖的主要原因。因此,减少人为温室气体排放是应对全球气候变化问题的根本措施之一。中国作为全球最大的碳排放国家,其减排问题受到全世界的关注。2009年我国在哥本哈根会议上宣布“到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%”,为实现这一目标,中国的低碳道路必定任重而道远。 随着我国经济的高速发展,居民的生活水平和消费水平逐年提高,居民消费拉动了碳排放的新增长。然而,我国现行减排政策主要针对高耗能的生产部门,缺乏对居民消费领域的有效减排措施。本文对我国城镇居民嵌入式碳足迹进行测算,定量分析我国城镇居民消费嵌入式碳足迹的规模及变化趋势,运用分解模型全面考察了各影响因素对我国城镇居民消费嵌入式碳足迹的贡献值与贡献度,针对居民消费领域提出了节能减排建议。 本文的主要研究内容如下: (1)构建了居民嵌入式碳足迹测算模型,对我国城镇居民嵌入式碳足迹进行了测算和分析。本文基于投入产出法,构建了居民嵌入式碳足迹测算模型,将居民消费分为8大类,对8类消费项目的居民嵌入式碳足迹进行测算,定量分析了我国城镇居民嵌入式碳足迹的规模、结构及变动趋势。 (2)基于对数平均迪式指数法(LMDI),构建了居民嵌入式碳足迹影响因素分解模型,考察了生活水平效应、消费结构效应和碳排放强度效应对居民嵌入式碳足迹总量效应的影响。本文运用该模型对2002—2010年间影响我国城镇居民嵌入式碳足迹因素进行实证分析,计算了各因素效应的贡献度,基于实证分析结果,提出了符合国情的对策建议。 本文得出的主要结论有: 从居民嵌入式碳足迹测算模型计算结果来看,8类消费项目的ECF排在前四位的分别是家居、健康卫生、食品、交通。家居消费占总消费比例高,且与家居消费项目相关的行业排放乘数高,导致了家居ECF较大。从2002—2010年ECF增长率方面看,排在前三位的分别是交通、休闲娱乐和家居项目。这说明随着经济水平的提高,居民消费结构由生存型消费逐步转化为发展型消费。从各部门排放乘数来看,以消耗化石能源为主的产业排放乘数较高,如机械及器材制造业、燃料生产业供应业等,应重点在这些产业中实施节能减排措施。 从居民嵌入式碳足迹分解模型的分析结果来看,2002—2010生活水平效应是驱动居民消费嵌入式碳足迹增长最主要因素,其对总ECF的贡献度为273%;其次是消费结构效应,对总ECF的贡献度为15%;碳排放强度效应是驱动居民消费嵌入式碳足迹增长的负效应,对总ECF的贡献度为-173%。
【关键词】:LMDI 碳排放投入产出模型 嵌入式碳足迹 影响因素
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:X196;F224;F126.1
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 绪论11-19
  • 1.1 选题背景11-13
  • 1.1.1 全球气候变暖11
  • 1.1.2 气候变暖的全球应对行动11-12
  • 1.1.3 我国的减排行动12-13
  • 1.2 问题的提出13
  • 1.3 选题意义13-14
  • 1.3.1 理论意义13
  • 1.3.2 实践意义13-14
  • 1.4 研究对象与概念界定14-15
  • 1.5 研究思路、方法和框架15-17
  • 1.5.1 研究思路15
  • 1.5.2 研究方法15-17
  • 1.5.3 研究框架17
  • 1.6 内容安排17-19
  • 第二章 文献综述19-27
  • 2.1 居民消费碳排放的测算与分析19-20
  • 2.2 居民嵌入式碳足迹影响因素分析20-21
  • 2.3 关于Kaya恒等式的理论研究21-23
  • 2.4 指数分解分析研究23-25
  • 2.5 结构分解分析研究25-27
  • 第三章 中国城镇居民嵌入式碳足迹的测算与分析27-39
  • 3.1 我国城镇居民消费基本状况27-28
  • 3.2 城镇居民嵌入式碳足迹的测算方法28-31
  • 3.3 数据的来源及处理31
  • 3.4 测算结果及分析31-39
  • 第四章 基于指数分解的城镇居民嵌入式碳足迹影响因素研究39-49
  • 4.1 指标体系39-40
  • 4.1.1 指标选取依据39
  • 4.1.2 指标解释39-40
  • 4.2 中国城镇居民嵌入式碳足迹分解模型40-41
  • 4.3 数据来源与处理41
  • 4.4 结果分析41-49
  • 第五章 结论与展望49-53
  • 5.1 主要研究结论49-50
  • 5.2 本文创新点50-51
  • 5.3 本文不足51
  • 5.4 研究展望51-53
  • 参考文献53-59
  • 致谢59-61
  • 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果61

【参考文献】

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本文编号:321195

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