中国能源强度波动分析——基于完全分解模型

2000年以来,我国能源强度出现了波动这一新现象。本文运用完全分解模型对这一现象进行分解分析,得出如下结论：（1）2000—2007年,我国能源强度波动及第二产业能源强度波动中,强度效应占主导作用,结构效应作用较小。其中,第二产业对我国能源强度波动影响最大,而制造业对第二产业能源强度波动起主导作用。（2）产业结构变动对能源强度波动的影响较小,2000—2002年降低了能源强度,2002年-2007年增加了能源强度。     

河南省能源强度影响因素的实证研究

文章运用计量经济模型从全要素生产率和产业结构两个方面研究了影响河南省能源强度的因素,研究表明,全要素生产率和第三产业比重的提高能够使能源强度下降,并对2006年和2007年河南省能源强度变化做了分解,研究表明河南省节能减排政策实施过程中存在的问题主要是产业结构调整力度不大,基于此文章提出当前应尽快加快产业结构调整和建立有利于全要素生产率稳步提高的机制等建议,对于政府制定节能减排政策具有一定的借鉴意义.     

能源价格、产业结构、技术进步与我国能源强度的实证检验

文章利用我国1978～2006年的相关数据,运用最小二乘法对影响我国能源强度的因素进行了实证研究,结果表明产业结构变动对能源强度的提高或降低的影响程度最大;技术进步在较大程度上降低了能源强度;能源价格的提高对能源强度的下降有一定的作用。因此,我国要实现"十一五"计划中提出的单位GDP能耗降低20%的战略目标,必须推动产业结构调整,建立合理的以市场为主导的能源价格体系,鼓励节能技术研发。     

中国能源消耗强度变动的综合指数因素分解分析

为提高我国各部门的能源效率,本文利用综合指数因素分解分析方法研究技术进步和产业结构变动对中国1997-2002年期间能源强度变动的影响因素,得出我国节能降耗的工作重点:首先应该对目前的产业结构进行适当的、科学的调整,建立起一个低能耗的产业结构;其次,放在企业的技术改造上,选用先进的技术和工艺,进一步提高能源利用效率。     

基于LMDI模型的浙江省能源强度变动影响因素分析

基于LMDI分解方法对浙江省的能源强度进行影响因素分析,研究结果表明:产业结构的变动对能源强度的变化具有积极的促进作用,但其作用相对较小;产业能源强度的变动是影响整体能源强度变化的主要因素;浙江省能源消费结构没有发生实质性的变化,仍然以传统能源为主,能源消费结构的变动对能源强度的下降起到微小的作用。     

我国区域碳排放强度影响因素及动态关系探究

根据全国各省2000~2009年的年均碳排放量将全国划分为重度、中度以及轻度排放区域,在此基础上对三大区域的碳排放强度的影响因素进行实证分析,结果显示经济发展水平、能源消费结构、产业结构是影响三大区域碳排放强度的共同因素,最后从全国整体角度对碳排放强度与影响因素之间的动态演变关系作一探讨,结果表明碳排放强度与经济发展水平呈现倒U型关系,与能源消费结构呈现正相关关系,与产业结构呈现N型关系。     

中、日、美能源经济之比较

本文介绍了在能源经济分析中得到广泛应用的因素分析法,并以能源强度为分析对象,对中国的时间序列数据和日本、美国之间的跨区域数据进行了具体分析,发现我国能源效率提高的决定因素是部门能源强度的提高,而日本和美国的能源强度的差异决主要是由产业结构的不同造成的。     

我国能源强度及其影响因素的空间特征分析

文章设置空间相邻矩阵及空间距离权重矩阵两种权重矩阵,从全局及局域角度,对我国近年省际能源强度的空间相关性、收敛性及影响因素进行实证分析。分析结果显示:我国能源强度存在着显著的空间相关性,呈东南低、西北高的空间集聚状;2005年后能源强度的收敛速度显著放慢,产业结构、国有经济比重、FDI能显著影响能源强度的收敛;FDI相对于其它宏观指标,对于能源强度的影响是最显著的。     

环境规制、产业结构调整与能源效率

文章基于2006—2018年我国省级面板数据，采用系统GMM模型探究环境规制、产业结构调整（幅度与质量）对能源效率的动态效应及其异质性，并运用动态面板门限模型实证考察了在不同的产业结构调整强度下环境规制与能源效率之间的联系。研究发现：环境规制与能源效率二者间呈“倒U”型关系；与产业结构调整幅度相比，调整质量更有助于提升能源效率；环境规制与产业结构调整（幅度与质量）的融合发展对提升能源效率具有更强的效果；同时，环境规制对能源效率的作用具有明显的产业结构调整门限效应，即当调整幅度与质量高于门限值时，环境规制能更加显著地增加对能源效率的正效应。     

基于能源边际产出的中国产业结构调整研究

运用计量经济模型和生产函数研究了中国产业结构与能源强度的关系,并从能源边际产出的角度研究中国产业结构调整.研究结论表明,第三产业和第二产业相比具有能源消耗少,节能见效快的特点;第三产业能源边际产出值最高,三次产业能源边际产出将趋于一致.基于此提出当前应尽快按照能源边际产出进行产业结构调整;尽快完善能源价格形成机制以遏制能源边际产出低的产业的快速发展,使能源消费向边际产出高的产业流动.     

能源消费与区域经济动态的统计检验

低碳经济时代,经济的有序发展与能源消费的匹配性是能源地区经济协调发展的关注点.文章基于VAR模型,利用1985-2014年的能源消费和区域经济数据进行实证分析,结果显示:能源消费量较大省份的能源消费和区域经济之间存在着长期协整关系和单向的格兰杰因果关系,这表明能源消费较大的省份在经济发展中需调整产业结构,优化能源消费结构和提高能源利用效率,通过拓宽利用优质能源渠道以达到经济发展与能源消费的协调发展.     

我国能源强度影响因素分析及建议

文章将因素分解方法应用于影响我国能源强度变化的因素分析，建立了能源强度变化的完全分解模型，得到了因素分解结果，鉴于时间的累积作用，将各因素的贡献值分解到各个年度，并且对各产业比重变化和各产业能源效率变化对我国能源强度变化的贡献值进行了进一步分析。实证分析表明产业结构因素对降低我国能源强度未起到积极作用，我国能源强度的降低主要得益于产业能源效率的提高，特别是第二产业能源效率的提高。通过对实证结果的进一步分析，找到了产生这一结果的原因，并提出了合理的建议。     

中国工业低碳经济演进特征及发展趋势研究

文章在已有研究基础上选取工业能源消耗量、工业能耗强度、工业二氧化碳排放量、工业二氧化碳排放强度和工业碳生产力等指标分析中国工业经济发展三个阶段的低碳演进特征,并根据1985~2008年中国工业经济数据通过回归分析预测工业低碳经济未来发展趋势。分析结果表明,从1985~2008年尽管能源消费量和工业二氧化碳排放量总体呈增长趋势,但工业能耗强度呈下降趋势,工业碳生产能力提高,工业能耗强度的降低对二氧化碳排放量减少贡献度较大,基于此提出了促进中国工业低碳发展的具体建议。     

中国区域碳排放强度的空间计量分析

在对中国2000-2012年30个地区的碳排放强度数据进行估算的基础上,利用Moran’I空间自相关统计量检验了历年各地区的碳排放强度之间的空间自相关性,在空间自相关检验的基础上,以STIRPAT模型为理论基础,利用空间滞后模型研究了各种影响因素对中国区域碳排放强度的影响。结果表明：历年各地区的碳排放强度之间均存在着明显的空间自相关性;人口结构、能源强度、能源结构和产业结构这四项因素是中国碳排放强度的主要影响因素。     

基于二氧化碳排放量驱动因素分析

文章基于我国西部11个省份2000～2009年的面板数据构建了计量模型,分析了我国西部各省CO2排放量与GDP、人口、产业结构和能源强度的关系.结果表明:GDP和能源强度对西部11个省份的CO2排放量有显著影响;人口对内蒙的CO2排放量有显著影响;第二产业的比重对四川、贵州、甘肃、宁夏和内蒙的CO2排放量有显著影响,并根据分析结果对我国西部地区可持续发展提出了如下的对策建议:发展低碳经济;控制人口;优化产业结构;发展新能源等.     

电力能效影响因素的拉氏因素分解模型及实证

文章应用拉氏因素分解法对我国电力能效水平的影响因素进行了确定.通过1980～2006年数据进行了实证分析,发现总体电耗强度变化是产业结构和产业电耗强度共同作用的结果.文章给出了电能对其他能源的替代作用、产业内部结构变化、技术进步三者共同影响产业电耗强度的分析框架.     

中国区域产业CO2排放影响因素研究:不同经济增长阶段的视角

本文运用LMDI方法,采用“三层完全分解法”,对中国1997-2014年的CO2排放总量进行分解,探讨了8大区域的CO2排放特征及其对全国碳排放的贡献,并分析了能源结构、能源强度、产业结构、人均产出、人口结构及人口总量6大因素对CO2排放的影响.文章基于CO2排放增长与经济增长联系紧密的基本特征,分4个阶段考察了区域CO2排放特征及各因素的影响差异.研究发现:8大区域中,京津和南部沿海地区对全国碳排放增长的贡献最小,中部和北部沿海地区的贡献最大,西北地区的贡献呈上升趋势;在影响CO2排放的因素中,人均产出的变动为主要助长性因素,能源强度的变化为主要抑制性因素,能源结构变动的助长性逐年减弱,并在近年成为抑制性因素;2007年之后,随着经济增长放缓,产业结构也由助长性因素转为制约性因素.据此,本文提出了需要协调区域发展、优化区域产业布局,升级产业结构、改善能源使用的技术与结构、提高能源利用效率等政策建议.     

基于LMDI的中国碳排放驱动因素研究

基于扩展的Kaya恒等式及对数平均迪氏指数（LMDI）分析法构建了一个包括能源规模、能源结构、二氧化碳排放因子、能源强度、经济规模、产业结构、人口规模、城乡人口结构和生活水平在内的二氧化碳排放驱动因素叠加分解模型。该模型对碳排放的驱动因素作了完整的分解和系统的量化,可为碳减排路径的选择及政策的制定提供理论依据。实证分析结果表明：经济规模与能源强度是二氧化碳排放最强且稳健的驱动因素;能源结构、生活水平也显示了较强的驱动作用;产业结构、人口规模、城乡结构的历史驱动贡献度相对较小,但驱动力巨大,应予以足够重视。     

基于改进STRIPAT模型在碳排放强度预测中的应用

文章基于加权平均、施瓦茨验证的后验概率选取,实施贝叶斯法对于STRIPAT模型的解释变量筛选,并通过剔除人口总规模、产业结构分解、生态化效应改进STRIPAT模型.利用该改进模型验证我国碳排放强度与选取解释变量的关联影响,并以城市化进展水平、经济增长规模、能源强度、能源一次结构等选取高稳健性、解释力变量预测未来11年我国碳排放强度.     

能源消费碳排放的区域差异及其影响因素分析

文章利用Dagum基尼系数和地理加权回归模型研究了2010—2019年我国能源消费碳排放的区域差异及其影响因素,研究结果表明：（1）2010—2019年各省份能源消费碳排放的总体基尼系数先上升后下降;各年份均为超变密度的贡献值和贡献率最大,区域内差异的贡献值和贡献率次之,区域间净值差异的贡献值和贡献率最小。（2）人口数量的增长、城镇化率的提升、人均GDP的增长均会导致能源消费碳排放提高,但是产业结构升级指数的上升、对外贸易依存度的上升以及能源强度的下降均有助于降低能源消费碳排放。因此,各地区及各省份需要因地制宜,制定适合各自实际情况的碳减排政策,并积极推进产业结构升级、扩大国际贸易、提升能源利用效率、大力发展新能源和可再生能源。