Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Vai trò của các cấu trúc liên kết trong chuỗi cung ứng đối với việc quản lý khí thải nhà kính
Tóm tắt
Nghiên cứu này mô tả phân tích phân rã cấu trúc (SDA) của khí nhà kính (GHG) tại Nhật Bản từ năm 1990 đến năm 2005, tập trung vào bốn cấu trúc liên kết trong ma trận nghịch đảo Leontief đại diện cho chuỗi cung ứng tại Nhật Bản. Phân rã không thay đổi RAS được áp dụng cho các bảng đầu vào-đầu ra liên kết của Nhật Bản trong ba khoảng thời gian 5 năm được nghiên cứu. Nghiên cứu đã xem xét ảnh hưởng của ma trận nghịch đảo Leontief đến những thay đổi về khí thải vào các tác động cụ thể của liên kết tiến (forward linkage), liên kết lùi (backward linkage), trung bình của liên kết tiến/lùi và cấu trúc hạt nhân (kernel structure). Phương pháp SDA của chúng tôi giải quyết hoàn toàn vấn đề độc lập của các tham số. Độ chính xác của các tác động đó đã được cải thiện về mặt toán học so với các phương pháp thông thường. Ví dụ, điều này phát hiện rằng liên kết lùi góp phần vào sự gia tăng khí thải GHG, trong khi các phương pháp thông thường xác định sai là giảm. Kết quả của SDA đã xác nhận rằng liên kết tiến và cấu trúc hạt nhân góp phần vào sự gia tăng khí thải GHG, và rằng liên kết lùi liên tục làm tăng khí thải trong cả ba giai đoạn. Một số ngành có sự liên kết mạnh trong chuỗi cung ứng với lượng khí thải liên tục gia tăng, điều này cần được cải thiện ưu tiên để giảm thiểu khí thải GHG gián tiếp tại Nhật Bản.
Từ khóa
#khí thải nhà kính #phân rã cấu trúc #chuỗi cung ứng #liên kết #ma trận nghịch đảo LeontiefTài liệu tham khảo
Afrasiabi A, Casler S (1991) Product-mix and technological change within the leontief inverse. J Reg Sci 31(2):147–160
Alatriste-Contreras M (2015) The relationship between the key sectors in the European union economy and the intra-European union trade. J Econ Struct 4(14):1–24
Amari S, Nagaoka H (2000) Methods of information geometry. Oxford University Press, Oxford
Beyers W (1976) Empirical identification of key sectors—some further evidence. Environ Plan A 8(2):231–236
Bullard C, Sebald A (1977) Effects of parametric uncertainty and technological change in input–output models. Rev Econ Stat 59:75–81
Censor Y, Zenios S (1997) Parallel optimization. Oxford University Press, Oxford
Chang N, Lahr M (2017) Changes in China’s production-source CO2 emissions: insights from structural decomposition analysis and linkage analysis. Econ Syst Res 28(2):224–242
de Mesnard L (2004) Biproportional methods of structural change analysis: a typological survey. Econ Syst Res 16(2):205–230
Dietzenbacher E (1997) In vindication of the Ghosh model: a reinterpretation as a price model. J Reg Sci 37(4):629–651
Dietzenbacher E, Hoekstra R (2002) The RAS structural decomposition approach. In: Hewings G, Sonis M, Boyce D (eds) Trade, networks and hierarchies: modelling regional and interregional economies. Springer, Berlin
Dietzenbacher E, Los B (1998) Structural decomposition techniques: sense and sensitivity. Econ Syst Res 10:307–323
Dietzenbacher E, Hoen A, Los B (2000) Labor productivity in western Europe 1975–1985: an intercountry, interindustry analysis. J Reg Sci 40:425–452
Haque A, Jahan S (2016) Regional impact of cyclone sidr in Bangladesh: a multi-sector analysis. J Econ Struct 7(100):312–327
Hewings G, Romanos M (1981) Simulating less-developed regional economies under conditions of limited information. Wiley, New York
Hewings G, Fonseca M, Guilhoto J, Sonis M (1989) Key sectors and structural change in the Brazilian economy: a comparison of alternative approaches and their policy implications. J Policy Model 11(1):67–90
Hirschman A (1958) The strategy of economic development. Yale University Press, New Haven
Humavindu M, Stage J (2013) Key sectors of the Namibian economy. J Econ Struct 2(1):1–15
Jones L (1976) The measurement of hirschmanian linkages. Struct Change Econ Dyn 90(2):323–333
Kagawa S, Okamoto S, Suh S, Kondo Y, Nansai K (2013a) Finding environmentally important industry clusters: multiway cut approach using nonnegative matrix factorization. Soc Netw 35(3):423–438
Kagawa S, Suh S, Kondo Y, Nansai K (2013b) Identifying environmentally important supply chain clusters in the automobile industry. Econ Syst Res 25(3):265–286
Lahr M, de Mesnard L (2004) Biproportional techniques in input–output analysis: table updating and structural analysis. Econ Syst Res 16:115–134
Lenzen M (2003) Environmentally important paths, linkages and key sectors in the australian economy. Struct Change Econ Dyn 14:1–34
Lianling Y, Cuihong Y (2017) Changes in domestic value added in China’s exports: a structural decomposition analysis approach. J Econ Struct 6(18):1–12
Miller R, Blair P (2009) Input–output analysis: foundations and extensions. Cambridge University Press, Cambridge
Minx J, Baiocchi G, Peters G, Weber C, Guan D, Hubacek K (2011) A “Carbonizing Dragon”: China’s fast growing CO2 emissions revisited. Environ Sci Technol 45:9144–9153
Nagashima F, Kagawa S, Suh S, Nansai K, Moran D (2017) Identifying critical supply chain paths and key sectors for mitigating primary carbonaceous PM$_2.5$ mortality in Asia. Econ Syst Res 29:105–123
Keisuke N, Moriguchi Y, Tohno S (2003) Compilation and application of Japanese inventories for energy consumption and air pollutant emissions using input-output tables. Environ Sci Technol 37(9):2005–2015
Nansai K, Kagawa S, Suh S, Inaba R, Moriguchi Y (2007) Simple indicator to identify the environmental soundness of growth of consumption and technology: “Eco-velocity of Consumption”. Environ Sci Technol 41:1465–1472
Okuyama Y, Sonis M, Hewings G (2006) Typology of structural change in a regional economy: a temporal inverse analysis. Econ Syst Res 18(2):133–153
Rasmussen P (1956) Studies in inter-sectoral relations. Einar Harks, Copenhagen
Sherman J, Morrison W (1949) Adjustment of an inverse matrix corresponding to changes in the elements of a given column or a given row of the original matrix (abstract). Ann Math Stat 20:621
Sherman J, Morrison W (1950) Adjustment of an inverse matrix corresponding to a change in one element of a given matrix. Ann Math Stat 21:124–127
Sonis M, Hewings G (1998) Temporal leontief inverse. Macroecon Dyn 2:89–114
Sonis M, Hewings G, Guo J (2000) A new image of classical key sector analysis: minimum information decomposition of the leontief inverse. Econ Syst Res 12(3):401–423
United Nations (2017) ESG (Environment, Social, Governance) investment. https://www.unpri.org/. Accessed 15 Sept 2017
van der Linden J, Dietzenbacher E (2000) The determinants of structural change in the European Union: a new application of RAS. Environ Plan A 32:2205–2229
Vazquez E, Hewings G, Carvajal CR (2015) Adjustment of input–output tables from two initial matrices. Econ Syst Res 27(3):345–361
Wood R (2009) Structural decomposition analysis of Australiaś greenhouse gas emissions. Energy Policy 37:4943–4948
Woodbury M (1950) Inverting modified matrices. Memorandum report no. 42, Statistical Research Group, Princeton University, Princeton
World Resources Institute and World Business Council (2017) GHG protocol. http://www.ghgprotocol.org/. Accessed 15 Sept 2017
Yamakawa A, Peters G (2011) Structural decomposition analysis of greenhouse gas emissions in norway 1990–2002. Econ Syst Res 23(3):303–318
Zhang H, Lahr M, Bi J (2017) Challenges of green consumption in China: a household energy use perspective. Econ Syst Res 28(2):183–201