山东省农村居民生活碳排放影响因素及对策

在乡村振兴战略与双碳目标的历史背景下,控制并减少农村地区的碳排放已经成为一个重要课题。为了深入研究山东省农村居民生活碳排放的影响因素,选取2000-2016年间的数据作为研究对象,构建影响山东省农村居民生活碳排放因素的STIRPAT模型。结果显示,在17年间,居民人口总数、人均可支配收入、生活用能传统能源占比与生活碳排放量呈正相关,恩格尔系数与生活碳排放量呈负相关,而优化能源消费结构是减碳工作的重点。在此基础上,利用Kuznets曲线进一步阐释了山东省农村经济发展与生活碳排放量之间的倒U型关系,指出促进高质量的经济发展是推动碳排放量到达拐点的重要因素。     

河北省二氧化碳排放驱动因素研究——基于STIRPAT模型

首次以河北省为研究对象,基于扩展的STIRPAT模型,应用岭回归分析,对1980~2011年二氧化碳排放驱动因素进行研究,然后结合河北省产业布局和特点,提出碳减排政策建议。结果表明,经济增长是二氧化碳排放量增多的决定性因素;城市化水平、能源强度和人口规模是重要因素;第三产业比重、第二产业比重和能源消费结构对碳排放影响不显著。     

基于STIRPAT模型的长江经济带农业碳排放时空特征及影响因素分析

根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。     

新疆农村居民生活满意度及其影响因素分析——基于特克斯调查问卷

基于新疆伊犁特克斯县问卷调查数据,运用有序Logistic回归模型对新疆农村居民生活满意度及其影响因素进行定量分析。研究结果显示:文化程度、婚姻状况、健康状况、家庭月总收入对生活满意度有显著的正向影响;年教育支出、医疗支出对农村居民生活满意度有显著负向影响;民族属性也是重要的影响因素;交通状况、生活环境、商品丰富度的满意度对农村居民的生活满意度有显著的正向影响。结合实证结果为切实提高新疆农村居民的生活质量提出对策和建议。     

基于STIRPAT模型的陕西省建设用地对能源消费碳排放的影响

在对陕西省1997—2012年能源消费的碳排放和建设用地的变化特征及二者相关性分析的基础上,基于扩展的STIRPAT模型,选取建设用地、人均GDP和单位GDP能耗为驱动因素构建建设用地碳排放模型。结果表明,1997—2012年陕西省能源消费碳排放具有两阶段特征,总体上与建设用地呈现同步增长的趋势;模型分析显示建设用地对能源消费碳排放的弹性系数较高,表明建设用地对碳排放的影响显著,此外,人均GDP和单位GDP能耗也都是主要的驱动因素;控制建设用地扩张趋势是碳减排的有效途径,对于碳减排意义重大,进而提出了一些控制建设用地扩张及碳减排的措施和建议。     

农村居民消费的影响因素分析

通过分析影响农村居民消费的各个因素,包括农村居民的家庭收入、GDP水平、物价水平、恩格尔系数等,采用1978—2015年《中国统计年鉴》中农村居民消费、收入的数据,对农村居民消费的影响因素进行量化处理以及定性分析,运用多元线性回归对这些因素进行逐步回归,并建立影响因素之间的关联程度,进一步进行多重共线性分析。结果表明,影响农村居民消费的最主要因素是居民收入水平,其次是消费价格指数,最后是恩格尔系数。     

基于STIRPAT模型的长江经济带碳排放驱动因素研究

碳排放作为环境压力的重要表现形式,对其内在驱动因素进行研究对实现绿色发展有着重要的指导意义.采用长江经济带各省市2008—2016年面板数据,选取碳排放量作为因变量,借助STIRPAT模型进行拓展分析,以研究影响长江经济带碳排放量的驱动因素.结果表明,城市化水平、人口、能源强度对长江经济带碳排放影响较为显著,人均GDP...     

基于能源消费视角湖南省碳排放效应及影响因素分析

根据IPCC给出的碳排放清单对湖南省的能源消费碳排放进行测算,分析其碳排放结构、时序特征,以了解湖南省的碳排放总体效应。随后,借助LMDI分解模型对湖南省碳排放的影响因素进行分解,探求影响湖南省碳排放的主要因素,以为后续提出低碳经济发展政策提供依据。研究着重探讨了湖南省在研究时序内的碳排放效应及影响因素构成,对引导湖南省减碳增汇、不断提高经济发展质量具有积极作用。     

云南省农村居民生活能源消费的碳排放评估

利用能源统计年鉴数据,分析了云南省农村居民生活能源的消费现状,结合相应的碳排放计算公式,估算了云南省农村居民生活消费能源的碳排放量。结果表明,在云南省农村居民生活消费能源碳排放中,非商品性能源碳排放占主导地位,总占比为94%,其中秸秆的平均碳排量占27%,薪柴的平均碳排量占63%,沼气的平均碳排量占4%;商品性能源的碳排量占6%。因此,为了满足农村居民对能源消费的需求,并减少碳排放、改善农村环境,就需要转变农村能源的利用方式,改变农村能源消费结构。     

黑龙江省农村居民消费及其影响因素分析

以消费理论为基础,采用问卷调查和查阅原始资料的方式获取相关数据,分析黑龙江省农村居民消费水平和消费结构,运用主成分分析法对黑龙江省农村居民消费影响因素进行分析,得出影响黑龙江省农村居民消费的6大因素排序为：家庭支出、家庭收入、国家政策、消费品供给、消费观念、基础设施建设.并对各具体因素进行系统评价,为拉动黑龙江省农村居民消费、促进农村经济发展提供可行性参考.     

农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

陕西省能源消费碳排放及影响因素分析

研究陕西省能源消费碳排放对陕西省减少碳排放、发展低碳经济有重要意义。本文基于Kaya恒等扩展式和LMDI因素分解模型,应用LMDI分解方法对能源消费碳排放进行因素分解。定量分析陕西省2000~2011年人口、人均GDP、能源消费结构、能源消费强度、产业结构等5方面的因素对能源消费碳排放的贡献大小。结果表明:人均GDP增长是陕西省碳排放量增加最大的因素,其次是能源消费强度;人口效应和能源消费结构对碳排放量的增加有较微弱的拉动作用;产业结构效应对陕西省碳排放量增加产生负作用;产业结构和能源消费结构需要进一步调整与优化以抑制碳排放量增长。     

安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明：1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。     

基于能源与工料消耗的土地整治项目碳排放与碳足迹

通过构建土地整治项目所耗主要能源与工料的碳排放模型,对土地整治项目的碳排放进行测算,并通过碳足迹模型,对土地整治项目的碳足迹进行了定量分析。研究结果表明:(1)XM1-XM5能源与工料消耗的碳排放量分别为2 512.278、4 515.352、4 424.498、4 430.621和5 310.939 t,实施一个整治项目平均排放4 238.74 t碳。(2)XM1-XM5的碳排放强度分别为6.288、8.924、8.557、7.391和4.016 t/hm2,实施1 hm2的土地整治项目,平均排放7.035 t碳,通过优化项目实施规模能够控制其碳排放强度。(3)XM1-XM5的新增耕地碳排放量分别为202.93、904.88、1 721.59、1 691.08和247.60 t/hm2,通过土地整治项目新增1 hm2耕地,平均排放953.62 t碳。(4)XM1-XM5的能源与工料消耗碳足迹分别是77.921、128.967、146.830、127.148和198.546 hm2,均小于各自的实施规模,不存在碳足迹赤字现象,实施一个土地整治项目,其能源与工料消耗的碳足迹平均为135.883 hm2。     

基于Logistic模型的新疆农村劳动力转移就业影响因素分析

为促进新疆农村经济发展,以新疆实际调查数据为依据,采用Logistic回归模型,对新疆农村劳动力转移就业的影响因素进行实证分析。结果表明：年龄、文化程度、双语教育、家庭年收入、养老保险、培训以及工作得到的途径对转移就业都有显著的影响。基于分析结果提出应大力发展农村教育事业,特别是双语教育的普及,加强对农村劳动力的培训力度,完善农村社会保障体系,加快小城镇建设步伐,发展劳动密集型产业,培育农村劳动力就业新的经济增长点等对策。     

湖北省农业碳排放效率时空差异及影响因素

【目的】传统农业大省湖北省对化肥、农药等农用物资的依赖度过高,客观上导致其农业生产相对高碳。本研究目的在于厘清其农业碳排放效率及影响因素,为湖北省农业低碳生产的切实推进提供参考依据与政策启示。【方法】利用DEA-Malmquist分解法对湖北省农业碳排放效率进行有效测度并分析其时空差异特征;在此基础上运用Tobit模型探究影响其碳排放效率变化的关键因素。【结果】2011年以来湖北省农业碳排放效率虽年际间存在一定波动,但总体处于增长态势,年平均增速为2.9%;从驱动源泉来看其提升主要依赖于前沿技术进步而非技术效率改善,进一步对技术效率分解可知,纯技术效率恶化趋势较为明显而规模效率得到了轻微改善。湖北省各市(州)农业碳排放效率差异明显,其中以武汉最高,达到了1.584,而荆门最低,仅为0.803;结合数值差异可将15个地区划分为高速增长、低速增长以及下降等3个不同组别;前沿技术进步在推进各地区农业碳排放效率提升上发挥了更为明显的作用,而技术效率改善所起作用相对较小,分解技术效率可知,纯技术效率与规模效率的作用方向因地而异,但后者作用力度要略大于前者。农村经济发展水平、城镇化水平、农村用电量...     

新疆居民消费模型的研究与分析

对新疆1992～2003年消费水平及其影响因素的数据．利用岭回归估计法建立消费模型。结果表明，居民收入的增加对消费水平的提高贡献最大，其中农民收入的增加对消费水平的提高是一个关键问题；其次是银行利率、财政支出、人口增长率、教育状况。并就提高新疆居民消费水平提出了建议。     

基于ISM模型的山东省农村生活环境污染影响因素分析

农村生活环境污染影响因素复杂多样。通过实地调研,从生活污水、生活垃圾、生活能源和农村厕所4个层面,识别出影响山东省农村生活污染的11个具体因素,运用ISM模型分析山东省农村生活污染的影响因素及其层次关系。结果表明：11个影响因素之间相互关联,构成一个5层级的影响因素递阶结构,其中卫生知识和环保意识是表层直接影响因素;户主受教育程度、家庭经济水平、所在村对环境保护的重视程度、非农业就业经历、政府投入和基础设施投入是中层间接影响因素;年龄、城镇化水平和人口居住密度是深层根源影响因素。