長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解及脫鉤效應(yīng)究研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-30 14:42
環(huán)境的變化關(guān)乎人類的生存環(huán)境,但是縱觀人類社會(huì)的發(fā)展史,從農(nóng)耕社會(huì)到工業(yè)革命再到信息革命,社會(huì)財(cái)富不斷積累,物質(zhì)生活逐漸豐富,但是過度的發(fā)展忽略了對(duì)環(huán)境的破壞。在此背景下,能否有效抑制碳排放對(duì)于改善氣候變化,保護(hù)生態(tài)環(huán)境就顯得尤為重要,低碳發(fā)展的提出為解決環(huán)境問題提供了新的方向。物流業(yè)作為第三利潤(rùn)源泉,對(duì)中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生了重大影響,但是物流業(yè)作為能源消費(fèi)大戶,其在運(yùn)作過程中產(chǎn)生碳排放也給環(huán)境造成了不可忽視的負(fù)面影響,因此物流低碳發(fā)展無論是從對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方面,還是對(duì)碳排放的抑制的方面都有極深遠(yuǎn)的意義。本文以長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)為研究范圍,借助LMDI分解技術(shù),研究2000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素,同時(shí)借助Tapio脫鉤彈性模型和OECD脫鉤模型,探討該地區(qū)物流業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的脫鉤關(guān)系以及影響碳排放脫鉤關(guān)系的因素。研究結(jié)果表明:近18年來長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消耗量和碳排放量逐年增加,并且其中從LMDI分解碳排放驅(qū)動(dòng)因素結(jié)果中分析得出,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)碳排放呈拉動(dòng)效應(yīng),貢獻(xiàn)率也是最大的;其次是能源效率效應(yīng)和能源結(jié)構(gòu)均對(duì)物流業(yè)碳排放呈波動(dòng)效應(yīng),呈現(xiàn)出先拉動(dòng)...
【文章來源】:南華大學(xué)湖南省
【文章頁(yè)數(shù)】:64 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)2000-2017年貨物運(yùn)輸量,港口吞吐量
23圖3.22000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)總值及物流業(yè)占生產(chǎn)總值的比重3.2長(zhǎng)三角物流業(yè)能源消費(fèi)狀況長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極之一,其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),至今已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展同樣推動(dòng)物流業(yè)的興盛,但是不可否認(rèn)的是,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)消耗了大量能源,也加劇的環(huán)境問題。長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源的消費(fèi)總量一直處于上升的狀態(tài),如圖3.3所示。在物流業(yè)能源消費(fèi)總量上來看,主要分為兩個(gè)階段,從2000年直到2007年一直處于快速上升的階段,根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在這段時(shí)期內(nèi)能源消費(fèi)平均增長(zhǎng)率在16%以上,從2008年直到2017年,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)總量雖然依舊處于上升時(shí)期,但是在這段時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率卻在逐漸降低,到2017年,能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率僅為5%左右。圖3.32000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)各地物流業(yè)能源消費(fèi)狀況從各省市來看,研究期間能源消費(fèi)最多的是上海,其次是江蘇省,最后才是南華大學(xué)碩士學(xué)位論文
23圖3.22000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)總值及物流業(yè)占生產(chǎn)總值的比重3.2長(zhǎng)三角物流業(yè)能源消費(fèi)狀況長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極之一,其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),至今已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展同樣推動(dòng)物流業(yè)的興盛,但是不可否認(rèn)的是,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)消耗了大量能源,也加劇的環(huán)境問題。長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源的消費(fèi)總量一直處于上升的狀態(tài),如圖3.3所示。在物流業(yè)能源消費(fèi)總量上來看,主要分為兩個(gè)階段,從2000年直到2007年一直處于快速上升的階段,根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在這段時(shí)期內(nèi)能源消費(fèi)平均增長(zhǎng)率在16%以上,從2008年直到2017年,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)總量雖然依舊處于上升時(shí)期,但是在這段時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率卻在逐漸降低,到2017年,能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率僅為5%左右。圖3.32000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)各地物流業(yè)能源消費(fèi)狀況從各省市來看,研究期間能源消費(fèi)最多的是上海,其次是江蘇省,最后才是南華大學(xué)碩士學(xué)位論文
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]碳排放影響因素中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源強(qiáng)度的碳減排潛力研究[J]. 李剛. 上海環(huán)境科學(xué). 2019(06)
[2]影響中國(guó)能源消耗碳排放因素分析——基于LMDI分解模型[J]. 張京玉. 煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2019(11)
[3]河南省能源消費(fèi)、主要污染物排放脫鉤分析研究[J]. 劉春,許華,高彩玲. 環(huán)境與發(fā)展. 2019(10)
[4]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶能源消費(fèi)碳排放的多變量驅(qū)動(dòng)因素研究——基于擴(kuò)展STIRPAT模型[J]. 邢紅. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2020(04)
[5]基于產(chǎn)品替代的低碳供應(yīng)鏈博弈與協(xié)調(diào)模型[J]. 李友東,夏良杰,王鋒正. 中國(guó)管理科學(xué). 2019(10)
[6]基于STIRPAT模型的長(zhǎng)株潭城市群交通碳排放的影響因素及其區(qū)域差異[J]. 王兆峰,廖紅璐. 湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[7]中國(guó)能源消耗與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究——基于1996—2017年數(shù)據(jù)[J]. 李期,鄭明貴. 江西理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[8]廣西物流業(yè)碳排放影響因素及對(duì)策分析[J]. 呂品,陸金銘. 全國(guó)流通經(jīng)濟(jì). 2019(09)
[9]我國(guó)不同行業(yè)能源消費(fèi)碳排放分解研究[J]. 潘偉,胡程. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(04)
[10]基于LMDI的中國(guó)碳排放影響因素分解研究[J]. 付云鵬,馬樹才,宋琪,郜健. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(04)
博士論文
[1]中國(guó)物流業(yè)能源消耗與二氧化碳排放效率測(cè)度及分析[D]. 張立國(guó).南京航空航天大學(xué) 2015
碩士論文
[1]我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素及預(yù)測(cè)研究[D]. 潘秀.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2018
[2]中國(guó)能源消費(fèi)碳排放變化的影響因素實(shí)證研究[D]. 孫猛.吉林大學(xué) 2010
本文編號(hào):3372970
【文章來源】:南華大學(xué)湖南省
【文章頁(yè)數(shù)】:64 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)2000-2017年貨物運(yùn)輸量,港口吞吐量
23圖3.22000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)總值及物流業(yè)占生產(chǎn)總值的比重3.2長(zhǎng)三角物流業(yè)能源消費(fèi)狀況長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極之一,其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),至今已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展同樣推動(dòng)物流業(yè)的興盛,但是不可否認(rèn)的是,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)消耗了大量能源,也加劇的環(huán)境問題。長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源的消費(fèi)總量一直處于上升的狀態(tài),如圖3.3所示。在物流業(yè)能源消費(fèi)總量上來看,主要分為兩個(gè)階段,從2000年直到2007年一直處于快速上升的階段,根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在這段時(shí)期內(nèi)能源消費(fèi)平均增長(zhǎng)率在16%以上,從2008年直到2017年,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)總量雖然依舊處于上升時(shí)期,但是在這段時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率卻在逐漸降低,到2017年,能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率僅為5%左右。圖3.32000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)各地物流業(yè)能源消費(fèi)狀況從各省市來看,研究期間能源消費(fèi)最多的是上海,其次是江蘇省,最后才是南華大學(xué)碩士學(xué)位論文
23圖3.22000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)總值及物流業(yè)占生產(chǎn)總值的比重3.2長(zhǎng)三角物流業(yè)能源消費(fèi)狀況長(zhǎng)三角地區(qū)作為我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極之一,其經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,區(qū)域內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá),至今已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展同樣推動(dòng)物流業(yè)的興盛,但是不可否認(rèn)的是,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)消耗了大量能源,也加劇的環(huán)境問題。長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源的消費(fèi)總量一直處于上升的狀態(tài),如圖3.3所示。在物流業(yè)能源消費(fèi)總量上來看,主要分為兩個(gè)階段,從2000年直到2007年一直處于快速上升的階段,根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)在這段時(shí)期內(nèi)能源消費(fèi)平均增長(zhǎng)率在16%以上,從2008年直到2017年,長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)總量雖然依舊處于上升時(shí)期,但是在這段時(shí)期內(nèi)長(zhǎng)三角地區(qū)物流業(yè)能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率卻在逐漸降低,到2017年,能源消費(fèi)的平均增長(zhǎng)率僅為5%左右。圖3.32000-2017年長(zhǎng)三角地區(qū)各地物流業(yè)能源消費(fèi)狀況從各省市來看,研究期間能源消費(fèi)最多的是上海,其次是江蘇省,最后才是南華大學(xué)碩士學(xué)位論文
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]碳排放影響因素中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源強(qiáng)度的碳減排潛力研究[J]. 李剛. 上海環(huán)境科學(xué). 2019(06)
[2]影響中國(guó)能源消耗碳排放因素分析——基于LMDI分解模型[J]. 張京玉. 煤炭經(jīng)濟(jì)研究. 2019(11)
[3]河南省能源消費(fèi)、主要污染物排放脫鉤分析研究[J]. 劉春,許華,高彩玲. 環(huán)境與發(fā)展. 2019(10)
[4]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶能源消費(fèi)碳排放的多變量驅(qū)動(dòng)因素研究——基于擴(kuò)展STIRPAT模型[J]. 邢紅. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2020(04)
[5]基于產(chǎn)品替代的低碳供應(yīng)鏈博弈與協(xié)調(diào)模型[J]. 李友東,夏良杰,王鋒正. 中國(guó)管理科學(xué). 2019(10)
[6]基于STIRPAT模型的長(zhǎng)株潭城市群交通碳排放的影響因素及其區(qū)域差異[J]. 王兆峰,廖紅璐. 湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[7]中國(guó)能源消耗與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究——基于1996—2017年數(shù)據(jù)[J]. 李期,鄭明貴. 江西理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
[8]廣西物流業(yè)碳排放影響因素及對(duì)策分析[J]. 呂品,陸金銘. 全國(guó)流通經(jīng)濟(jì). 2019(09)
[9]我國(guó)不同行業(yè)能源消費(fèi)碳排放分解研究[J]. 潘偉,胡程. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(04)
[10]基于LMDI的中國(guó)碳排放影響因素分解研究[J]. 付云鵬,馬樹才,宋琪,郜健. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(04)
博士論文
[1]中國(guó)物流業(yè)能源消耗與二氧化碳排放效率測(cè)度及分析[D]. 張立國(guó).南京航空航天大學(xué) 2015
碩士論文
[1]我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)碳排放影響因素及預(yù)測(cè)研究[D]. 潘秀.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2018
[2]中國(guó)能源消費(fèi)碳排放變化的影響因素實(shí)證研究[D]. 孫猛.吉林大學(xué) 2010
本文編號(hào):3372970
本文鏈接:http://www.sikaile.net/guanlilunwen/gongyinglianguanli/3372970.html
最近更新
教材專著