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Energy use and CO2 emissions in the UK universities: An extended Kaya identity analysis
Journal of Cleaner Production ( IF 9.7 ) Pub Date : 2021-05-09 , DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.127199
Shaikh M.S.U. Eskander , akob Nitschke

We investigate the progress of the UK universities in greening their energy sources in line with the UK's goal of becoming a net-zero economy by 2050. Using the HESA estate management data for 116 universities over 2012-13 to 2018–19, we employ a Log Mean Divisa Index decomposition method within an extended Kaya identity framework to decouple the changes in total carbon emissions from a range of variables, with a special focus on the impact of different energy sources on energy use and carbon efficiency measures. Overall, between 2012-13 and 2018–19, universities have reduced emissions by 29% although their energy consumption remained mostly stable, implying that these reductions mostly stemmed from reductions in emission coefficient effect (which measures carbon efficiency of energy generation) by 24% and energy intensity effect by 25%. Consistently, estimated correlation coefficients confirm that emission coefficient, intensity, and affluence effects are major contributors behind the annual change in total emissions, with estimated correlation coefficients being 0.42, 0.66, and −0.24, respectively. The share of renewable energy sources was reduced by 2.2%, which is a major reason, in addition to increased number of students, behind the sector's overall failure achieve the 2020 goal of reducing emissions by 43% from the 2005 level. Finally, our results also expose considerable regional variations in mitigating and worsening factors behind emissions that calls for stronger coordination and supervision by policymakers.



中文翻译:

英国大学的能源使用和二氧化碳排放量:扩展的Kaya身份分析

我们调查了英国大学在实现其能源绿色化方面的进展,以实现英国到2050年成为零净经济的目标。使用2012-13年至2018-19年度116所大学的HESA遗产管理数据,我们采用了在扩展的Kaya身份框架内使用对数均值Divisa指数分解方法,将总碳排放量的变化与一系列变量脱钩,并特别关注不同能源对能源使用和碳效率措施的影响。总体而言,在2012-13年至2018-19年间,大学的能源消耗量基本保持稳定,但排放量却减少了29%,这意味着这些减少的主要原因是排放系数效应(衡量能源生产的碳效率)降低了24%和能量强度效果降低25%。一致地,估计的相关系数确认排放系数,强度和富裕效应是总排放量年度变化的主要贡献者,估计的相关系数分别为0.42、0.66和-0.24。可再生能源的份额减少了2.2%,这是一个重要原因,除了增加了学生数量之外,该部门的整体失败还实现了2020年的目标,即到2005年将排放量比2005年减少43%。最后,我们的研究结果还揭示了在缓解和恶化排放背后的因素方面存在很大的地区差异,这需要政策制定者加强协调和监督。富裕效应是总排放量年度变化的主要推动因素,估计的相关系数分别为0.42、0.66和-0.24。可再生能源的份额减少了2.2%,这是一个重要原因,除了增加了学生数量之外,该部门的整体失败还实现了2020年的目标,即到2005年将排放量比2005年减少43%。最后,我们的研究结果还揭示了在缓解和恶化排放背后的因素方面存在很大的地区差异,这需要政策制定者加强协调和监督。富裕效应是总排放量年度变化的主要推动因素,估计的相关系数分别为0.42、0.66和-0.24。可再生能源的份额减少了2.2%,这是一个重要原因,除了增加了学生数量之外,该部门的整体失败还实现了2020年的目标,即到2005年将排放量比2005年减少43%。最后,我们的研究结果还揭示了在缓解和恶化排放背后的因素方面存在很大的地区差异,这需要政策制定者加强协调和监督。总体故障达到了2020年的目标,即与2005年相比减少了43%的排放量。最后,我们的研究结果还揭示了在缓解和恶化排放背后的因素方面存在很大的地区差异,这需要政策制定者加强协调和监督。总体故障达到了2020年的目标,即与2005年相比减少了43%的排放量。最后,我们的研究结果还揭示了在缓解和恶化排放背后的因素方面存在很大的地区差异,这需要政策制定者加强协调和监督。

更新日期:2021-05-15
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