發(fā)布時間：2018-11-17 06:29

【摘要】：本文首先采用修正的Laspeyres指數分解方法,分析了1994年-2007年中國工業(yè)及分工業(yè)部門CO2排放的主要影響因素,解析了差異原因。然后,基于退耦理論深入研究了工業(yè)部門碳排放與經濟增長之間的耦合狀態(tài)和減排政策執(zhí)行的有效性。最后,對各分工業(yè)部門的減排潛力進行定量分析。本文的主要結論是:①工業(yè)產出是中國工業(yè)部門碳排放增長的主要正向影響因素,能源強度效應是主要的負向影響因素,它們對碳排放的影響分別為357.20%和-248.67%;食品工業(yè)、紡織工業(yè)、機械工業(yè)和其它工業(yè)的碳排放呈現(xiàn)出遞減的趨勢,而石油、電力工業(yè)部門的碳排放量增加最多;②1994年-2007年和2000年-2007年工業(yè)部門碳排放的退耦指數分別為0.63和0.56,說明碳排放與經濟增長處于弱退耦狀態(tài),減排政策的執(zhí)行還缺乏一定的有效性;③深度挖掘石油、電力工業(yè)、煤炭工業(yè)及冶金工業(yè)部門的減排潛力將是工業(yè)部門減排的關鍵。
[Abstract]:In this paper, the main influencing factors of CO2 emissions from 1994 to 2007 in China's industrial and sub-industrial sectors are analyzed by using the modified Laspeyres exponential decomposition method, and the reasons for the differences are analyzed. Then, based on decoupling theory, the coupling state between carbon emissions and economic growth in industrial sector and the effectiveness of emission reduction policies are studied. Finally, the emission reduction potential of each sub-industry sector is analyzed quantitatively. The main conclusions of this paper are as follows: (1) Industrial output is the main positive factor of carbon emission growth in China's industrial sector, and energy intensity effect is the main negative factor, their effects on carbon emissions are 357.20% and -248.67% respectively; The carbon emissions of the food industry, textile industry, machinery industry and other industries showed a decreasing trend, while the oil and power industries increased the carbon emissions the most. 2the decoupling index of carbon emissions from 1994 to 2007 and from 2000 to 2007 are 0.63 and 0.56 respectively, which indicates that carbon emissions are weakly decoupled from economic growth, and the implementation of emission reduction policy is still lack of effectiveness; (3) exploiting the potential of emission reduction in petroleum, electric power, coal and metallurgical industries will be the key to the emission reduction in industrial sectors.
【作者單位】： 東北財經大學數學與數量經濟學院;東北財經大學經濟計量分析與預測研究中心;東北財經大學管理科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金青年項目(項目號:70901016) 國家社科基金重大項目資助(項目號:10zd&010)
【分類號】：X196

【二級參考文獻】

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本文編號：2336754