中国居民消费的间接用能碳排放测算及驱动因素研究——基于STIRPAT模型的面板数据分析

被引：12

作者：

傅京燕 ^{[1
,2
]}

李存龙 ^{[1
]}

机构：

[1] 暨南大学经济学院

[2] 暨南大学资源环境与可持续发展研究所

来源：

消费经济 | 2015年 / 31卷 / 02期

关键词：

居民消费; EIO-CLA模型; 间接用能碳排放; STIRPAT模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

X24 [人类、资源、能源与环境的关系]; F126.1 [人民消费水平、结构]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1204 ; 0201 ; 020105 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

本文利用环境投入产出分析和消费品生命周期分析方法,测算了1996-2011年中国居民消费的间接用能碳排放,并利用STIRPAT模型研究了其驱动因素。结果表明:化工及医药制品、建筑建材及非金属矿物、金属加工制品、交通运输、仓储及信息服务等部门对居民消费间接用能碳排放的影响最大;此外,部门人均产出、能源强度和能源结构是居民消费间接用能碳排放的主要驱动因素。提高各部门能源利用效率,倡导居民向绿色和低碳消费模式转变是降低居民消费维度碳排放的有效举措。

引用

页码：92 / 97

页数：6

共 13 条

[1] 中国居民消费的碳排放趋势及其影响因素的经验分析 [J].

彭水军 ;

张文城 .

世界经济, 2013, 36 (03) :124-142

[2] 上海市居民消费的间接碳排放及影响因素分析 [J].

吴开亚 ;

王文秀 ;

张浩 ;

王桂新 .

华东经济管理, 2013, 27 (01) :1-7

[3] 中国居民消费嵌入式碳排放增长的驱动因素研究 [J].

汪臻 ;

赵定涛 ;

余文涛 .

中国科技论坛, 2012, (07) :56-62

[4] 中国居民能源消费结构变化分析 [J].

赵晓丽 ;

李娜 .

中国软科学, 2011, (11) :40-51

[5] 工业能源消费碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型的上海分行业动态面板数据实证分析 [J].

邵帅 ;

杨莉莉 ;

曹建华 .

财经研究, 2010, 36 (11) :16-27

[6]

Decomposition analysis of the variations in residential electricity consumption in Brazil for the 1980–2007 period: Measuring the activity, intensity and structure effects[J] . Energy Policy . 2009 (12)

[7]

Changing lifestyles and consumption patterns in developing countries: A scenario analysis for China and India[J] . Klaus Hubacek,Dabo Guan,Anamika Barua.Futures . 2007 (9)

[8]

Measuring the environmental load of household consumption using some methods based on input–output energy analysis: A comparison of methods and a discussion of results[J] . Rixt Kok,René M.J. Benders,Henri C. Moll.Energy Policy . 2005 (17)

[9]

Effects of human behavior on aggregate carbon intensity of personal transportation: comparison of 10 OECD countries for the period 1970–1993[J] . Lorna A. Greening.Energy Economics . 2003 (1)

[10]

Consumer lifestyle approach to US energy use and the related CO 2 emissions[J] . Shui Bin,Hadi Dowlatabadi.Energy Policy . 2003 (2)

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