利用LMDI因素分解模型,重點(diǎn)選擇能源品種的碳排放率、能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個(gè)因素,結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)著重分析了我國三大產(chǎn)業(yè)中能源強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)因素對碳排放強(qiáng)度的影響。結(jié)果顯示,隨著能源強(qiáng)度降低和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,我國總體碳排放強(qiáng)度和三大產(chǎn)業(yè)碳排放強(qiáng)度均呈下降趨勢。 

【文章來源】：山東工商學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,34(06)

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【部分圖文】：

2000-2019年主要年份各因素貢獻(xiàn)值計(jì)算結(jié)果

圖1 2000-2019年主要年份各因素貢獻(xiàn)值計(jì)算結(jié)果從圖2可以看出,促進(jìn)因素(能源強(qiáng)度因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素)對促進(jìn)碳排放強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn)率要小于抑制因素(能源結(jié)構(gòu)因素)對抑制碳排放強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn)率,因此,我國碳排放強(qiáng)度有下降趨勢,但是下降幅度并不大。

比較促進(jìn)因素和抑制因素對碳排放強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn)率,如圖4所示。促進(jìn)因素(能源強(qiáng)度因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素)對促進(jìn)碳排放強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn)率要小于抑制因素(能源結(jié)構(gòu)因素)對抑制碳排放強(qiáng)度下降的貢獻(xiàn)率,因此,第一產(chǎn)業(yè)碳排放強(qiáng)度下降的幅度較小,曲線較為平坦。圖4 2000-2019年主要年份第一產(chǎn)業(yè)各因素貢獻(xiàn)率計(jì)算結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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