“双碳”背景下安徽省工业碳排放减排对策研究
发布时间:2023-05-05 18:57
2020年9月,习近平总书记在第七十五届联合国大会发表讲话,提出中国将力争于2030年前实现“碳达峰”,2060年前实现“碳中和”目标。“双碳”目标将深刻影响各个行业的发展。实现“双碳”目标的关键在于推动工业的绿色发展。本文以安徽省工业部门37个行业为研究对象。深入分析安徽省工业行业碳排放的特征演变,并对工业碳减排的效率评价。在掌握碳排放变化的基础上分析内在驱动因素,并将LMDI模型与Tapio脱钩模型相结合,探究影响脱钩的驱动因子。得出结果如下:(1)安徽省工业碳排放量总体保持增长势态,研究区间内年平均增长率为6.13%,碳减排效率均值呈现先上升后下降的倒U型,超过半数行业的绿色发展效率处于平均效率以下水平,达到有效水平的仅有8个行业,并且主要以低碳排放的行业为主,高碳排放行业仍处于低效率状态,存在一定程度的提升空间。(2)从达峰预测时间来看,低碳、基准和激进的3种不同情景下,安徽省工业碳排放达峰时间节点分别为2030年、2035年和2040年左右,碳排放峰值量分别为45927.45万吨、49325.58万吨、56248.44万吨。(3)从驱动因素分析,经济产出是促进安徽省工业行业碳...
【文章页数】:76 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 研究意义
1.3.1 理论意义
1.3.2 现实意义
1.4 研究内容
1.5 研究方法
1.6 技术路线图
2 相关理论与文献评述
2.1 相关基础理论
2.1.1 低碳经济理论
2.1.2 脱钩理论
2.1.3 可持续发展理论
2.2 国内外研究进展与评述
2.2.1 碳排放的测算方法研究
2.2.2 碳排放影响因素研究
2.2.3 碳排放与经济增长关系研究
3 安徽省工业碳排放测算及效率评价
3.1 碳排放测算模型构建
3.1.1 碳排放测算模型
3.1.2 碳排放现状
3.2 数据来源与处理
3.3 碳减排效率评价
3.3.1 碳减排效率模型构建
3.3.2 碳减排效率实证分析
3.4 本章小结
4 安徽省工业碳排放达峰预测研究
4.1 碳排放趋势预测模型构建
4.2 数据来源与处理
4.3 碳排放趋势预测
4.3.1 岭回归结果
4.3.2 碳排放发展情景设计
4.3.3 碳排放达峰预测分析
4.4 本章小结
5 安徽省工业碳排放驱动因素分析
5.1 驱动因素分解模型构建
5.1.1 Kaya恒等式
5.1.2 LMDI分解模型
5.2 数据来源与处理
5.3 驱动因素实证分析
5.3.1 工业驱动因素分析
5.3.2 行业驱动因素分析
5.4 本章小结
6 安徽省工业行业碳排放与经济脱钩研究
6.1 碳排放与经济脱钩模型构建
6.2 数据来源与处理
6.3 实证分析
6.3.1 工业脱钩状态分析
6.3.2 行业脱钩驱动分析
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 对策建议
7.3 研究展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果
本文编号:3808218
【文章页数】:76 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 研究意义
1.3.1 理论意义
1.3.2 现实意义
1.4 研究内容
1.5 研究方法
1.6 技术路线图
2 相关理论与文献评述
2.1 相关基础理论
2.1.1 低碳经济理论
2.1.2 脱钩理论
2.1.3 可持续发展理论
2.2 国内外研究进展与评述
2.2.1 碳排放的测算方法研究
2.2.2 碳排放影响因素研究
2.2.3 碳排放与经济增长关系研究
3 安徽省工业碳排放测算及效率评价
3.1 碳排放测算模型构建
3.1.1 碳排放测算模型
3.1.2 碳排放现状
3.2 数据来源与处理
3.3 碳减排效率评价
3.3.1 碳减排效率模型构建
3.3.2 碳减排效率实证分析
3.4 本章小结
4 安徽省工业碳排放达峰预测研究
4.1 碳排放趋势预测模型构建
4.2 数据来源与处理
4.3 碳排放趋势预测
4.3.1 岭回归结果
4.3.2 碳排放发展情景设计
4.3.3 碳排放达峰预测分析
4.4 本章小结
5 安徽省工业碳排放驱动因素分析
5.1 驱动因素分解模型构建
5.1.1 Kaya恒等式
5.1.2 LMDI分解模型
5.2 数据来源与处理
5.3 驱动因素实证分析
5.3.1 工业驱动因素分析
5.3.2 行业驱动因素分析
5.4 本章小结
6 安徽省工业行业碳排放与经济脱钩研究
6.1 碳排放与经济脱钩模型构建
6.2 数据来源与处理
6.3 实证分析
6.3.1 工业脱钩状态分析
6.3.2 行业脱钩驱动分析
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 研究结论
7.2 对策建议
7.3 研究展望
参考文献
致谢
作者简介及读研期间主要科研成果
本文编号:3808218
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