The driving forces of material use in China: An index decomposition analysis
The driving forces of material use in China: An index decomposition analysis
复制标题
中国物质使用的驱动力：指数分解分析
DOI：
10.1016/j.resourpol.2017.04.011
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发表时间：
2017-06
期刊：
影响因子：
10.2
通讯作者：
Huang Jianbai
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Zhiping;Feng Chao;Chen Jinyu;Huang Jianbai
基于经济发展和人口扩张，中国已成为全球使用材料最重要的国家之一。需要更深入地了解中国材料使用的演变，以制定未来适当的政策。本文应用对数平均迪维西亚指数（LMDI）将2002-2012年期间中国物质利用变化的驱动力分解为五个组成部分：人口效应、活动效应、结构效应、强度效应和物质结构效应。此外，还利用脱钩指数进一步分析中国物质利用与人均总产出之间的脱钩关系。结果显示，中国物质使用量从2002年的118亿吨上升到2012年的350亿吨，经济活动效应对物质使用量增长的正向贡献最大，其次是物质结构效应、人口效应和结构效应。物质强度效应在2002-2007年期间对物质使用的增加产生了正向促进作用，但在2007-2012年期间起到了负作用。省级分析揭示了显着的异质性。一些省份的材料使用量下降，但在大多数省份，材料使用量显着增加。脱钩分析表明，相对脱钩和无脱钩是研究期间各省份的主要状况。然后根据我们的发现提出政策建议。
Based on its economic development and population expansion, China has become one of the most important countries in terms of accounting for materials used worldwide. A deeper understanding of how material use has evolved in China is needed to devise appropriate policies in the future. This paper applied a logarithmic mean Divisia index (LMDI) to decompose the driving forces of changes in China's material use during the 2002–2012 period into five component effects: population, activity, structural, intensity and material structural effects. In addition, a decoupling index was used to further analyse the decoupling relationship between China's material use and gross output per capita. The results show that Chinese material use has risen from 11.8 billion tonnes in 2002 to 35 billion tonnes in 2012 and that the economic activity effect is the largest positive contributor to the growth in material use, followed by material structural effect, population effect and structural effects. The material intensity effect positively promoted the increase in material use during the 2002–2007 period, although it played a negative role during the 2007–2012 period. A province-level analysis reveals substantial heterogeneity. Some provinces exhibit falling material use, although in most provinces, material use significantly increases. The decoupling analysis indicates that relative decoupling and no decoupling effects characterize the main conditions across the provinces during the study period. Policy recommendations are then made based on our findings.
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