How to improve the energy-saving performance of China's transport sector? An input–output perspective

消费(社会学) 供应链 业务 能源消耗 产业组织 投资(军事) 生产(经济) 中国 包含能量 环境经济学 商业 自然资源经济学 经济 工程类 微观经济学 营销 物理 电气工程 社会学 热力学 政治 法学 社会科学 政治学
作者
Ya-Fang Sun,Yue‐Jun Zhang,Bin Su
出处
期刊:Journal of Environmental Management [Elsevier BV]
卷期号:356: 120635-120635 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.jenvman.2024.120635
摘要

The transport sector proves a major energy consumer in China, but improving energy-saving performance in China's provincial transport sector from the lifecycle perspective remains unresolved. Thus, this study employs the environmentally extended multi-region input–output (MRIO) method, structural path analysis, and the newest MRIO table of China from 2017, to investigate how to improve the energy-saving performance from final demand structure, supply chain, and pathway perspectives. The relevant results are threefold. (1) Regarding the final demand structure level, the embodied energy consumption of China's transport sector is predominantly driven by investment from the production side, while that of the consumption side is primarily caused by exports. (2) At the supply chain level, production-side embodied energy consumption primarily occurs along a three-echelon supply chain, while that from the consumption side mostly occurs via a two-echelon supply chain. (3) At the pathway level, the production-side energy-saving performance of China's provincial transport sector is dominated by two pathways along the construction sector, including transport sector → construction sector → final demands, and transport sector → intermediate inputs → construction sector → final demands, while that of the consumption side is chiefly determined by three pathways along internal transportation chains.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
百十余完成签到,获得积分10
刚刚
畅快的汉堡完成签到,获得积分10
1秒前
斯文败类应助研友_Z7XoE8采纳,获得10
3秒前
鱼山完成签到,获得积分20
3秒前
mojomars完成签到,获得积分0
5秒前
kamenashi完成签到,获得积分10
5秒前
HHHH完成签到,获得积分10
5秒前
Henry完成签到,获得积分10
6秒前
speedness完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
小children丙完成签到,获得积分10
8秒前
Jeremy完成签到 ,获得积分10
8秒前
冯冯完成签到 ,获得积分10
8秒前
犹豫的亦寒完成签到 ,获得积分10
8秒前
MaYi完成签到,获得积分10
9秒前
mumian完成签到 ,获得积分10
10秒前
Fly完成签到,获得积分10
10秒前
贤惠的豌豆完成签到,获得积分10
10秒前
123asd发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
儒雅的如松完成签到 ,获得积分10
11秒前
111完成签到,获得积分10
11秒前
所所应助ax采纳,获得10
12秒前
寸娅茹完成签到 ,获得积分10
12秒前
鱼跃完成签到,获得积分10
14秒前
田様应助hxy采纳,获得10
15秒前
doou发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
岩岫清风完成签到,获得积分10
17秒前
糟糕的语芹完成签到 ,获得积分10
17秒前
酷酷妙梦完成签到,获得积分10
20秒前
青桔完成签到,获得积分10
20秒前
科研通AI6.4应助ldh采纳,获得50
20秒前
科隆龙完成签到,获得积分10
20秒前
AARON完成签到,获得积分10
20秒前
54zxy完成签到,获得积分10
21秒前
xnz完成签到,获得积分10
21秒前
iris2333发布了新的文献求助10
22秒前
麦子完成签到 ,获得积分10
22秒前
机智马里奥完成签到 ,获得积分10
22秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6498212
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8294177
关于积分的说明 17697032
捐赠科研通 5594166
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917600
邀请新用户注册赠送积分活动 1894551
关于科研通互助平台的介绍 1755161