LMDI(对数平均迪氏指数法)因素分解

近年来，随着碳减排压力的增大，影响碳排放的因素越来越受到人们的关注。在现有的研究中，研究能源环境问题常用的方法有指数分解方法（Index Decomposition Analysis，IDA）和结构分解方法（Structural Decomposition Analysis，SDA），相比于IDA，SDA对数据要求比较高，需要投入产出数据，而IDA中的迪氏分解法（LMDI）没有残差，有效避开了伪回归问题，是一种比较完全的分解方法，相比其他分解方法，LMDI方法操作性和适应性强，可以有效分析总体指标，能够保持各个分解指标之间的高度一致性，因此是近年来碳排放分解方面应用最广泛的方法之一。