甘肃省能源消费碳排放的因素分解实证研究

本文基于碳排放量的基本等式,采用LMDI方法建立了甘肃省人均能源消费碳排放的因素分解模型,并运用1995~2008年相关数据分析了经济发展、能源强度、能源结构对甘肃省人均碳排放的影响,得出经济发展是促进甘肃人均碳排放增加的主要动力,能源强度是抑制碳排放的重要因素,而能源结构对甘肃人均碳排放变化的影响不明显。最后,结合实证研究结果,提出相应的政策性建议。     

能源消费与城镇化、工业化

城镇化是中国经济发展的重要战略之一,当前中国城镇化达到了53.73％,由于城镇化还具有相当大的空间,因此很多学者担心城镇化会带来能源消费的大量提升,影响能源安全。本文通过详实的数据和分析,说明了中国的能源消费最大的决定因素不是城镇化,而是工业化,工业和其中的制造业是中国能源消费的主导因素,决定了中国能源消费的增长和变动,城镇化并不会带来能源消耗的大幅上升,工业化的结构变动才是能源消费的主导因素。因此,城镇化战略并不会影响我国的能源安全,甚至能够促使能源效率的提升提高我国能源消费的质量,使中国的能源消费集约化。因此我们需要进行工业升级和科技创新,并进行结构升级,从而降低能源消费强度,缓解能源供求压力。     

我国东北地区能源利用分析

东北地区作为中国的老工业基地、重工业基地,其能源消费对国家整体战略实施有一定的影响.东北地区煤炭和石油消费比例高于国家水平、第二产业能耗较高、能源利用效率较低,要改善东北地区的能源利用现状,应该开发或引进节能增效技术提高能效、减少煤炭和石油的使用比例、开发利用新能源和可再生能源、将产业结构由资源密集型产业向智力密集型以及劳动密集型产业转型.     

我国工业终端能源消费与合理用能浅析

针对我国工业终端能源消费总量较大的情况,对我国工业终端能源消费总量、结构及变化特点进行了分析,对我国工业增加值能耗进行了研究。通过分析工业经济内部发展及结构变化对工业终端能源消费的影响,提出尽快落实中央关于加快经济结构、工业结构、能源消费结构调整等建议,为实现工业节能提供参考。     

日本能源与电力消费效率分析

日本是当今世界上第二大经济强国,同时也是能源和电力消费效率最高的国家之一.本文论述了日本战后经济发展各阶段能源和电力的消费特点,重点对日本的能源利用效率(能源经济效率)和电力消费效率发展变化趋势及主要影响因素进行了分析,指出调整经济结构、优化能源消费结构以及推行节约能源是促进日本能源效率提高的重要因素,而电气化水平的不断提高使得电力消费强度呈现出与能源消费强度不完全一致的变化特点,并提出对我国能源发展的启示和借鉴.     

北京市能源消费的因素分解分析

本文利用迪氏对数指标分解法(LMDI)对北京市17个行业2005～2009年间的能源消费变动进行因素分解分析.将能源消费增长的总效应分解为3个部分:生产效应、结构效应和强度效应.生产效应是经济增长对能源消费增长的贡献,结构效应反映产业结构调整对能源消费增长的贡献,强度效应是指能源效率提高时能源消费增长的贡献.实证研究结果表明,生产效应是导致北京市能源消费增长的主要因素,结构效应和强度效应则延缓了能源消费总量的增长,但生产效应明显大于结构效应和强度效应之和,因此能源消费在此期间表现为增加.值得注意的是强度效应高于结构效应.     

中国能源消费区域差异分解及影响因素分析

分别以人均能源消费和能源消费强度作为能源消费指标,对2000～2011年中国能源消费的区域差异进行结构分解,并且实证研究了不同能源消费水平的影响因素。结果表明：中国能源消费存在明显的区域差异,能源消费强度的区域差异要明显大于人均能源消费的区域差异。三区域（东部、中部、西部）划分标准下,能源消费总体差异主要源于区域内差异。城市化水平、能源消费结构、产业结构、人口规模以及人均收入是造成能源消费水平区域差异的重要因素。     

我国能源强度、电力强度变化及因素分析

运用对数平均迪氏指数法对2000---2008年我国能源强度、电力强度变化的情况及因素进行了分析,结果表明：行业能耗变化对能源强度的变化起主导作用,符合这段时期我国重化工业化的特征;行业电耗变化和结构变化同时引起电力强度的变化,但行业电耗变化起主导作用,这与电能在终端能源消费的比重不断提高密切相关。     

中国能源消耗强度变动机制与价格非对称效应研究——基于结构VEC模型的计量分析

本文通过建立我国能源消耗强度的结构向量误差修正模型(SVECM),对1978—2007年间我国能源消耗强度变动的长期影响因素和短期动态调整效应进行实证分析,并利用方差分解技术对我国能源消耗强度的改善机制进行了深入探讨。研究结果表明,产业结构、能源消费结构、能源价格及科技投入对我国能源消耗强度的变动有着显著的长期影响,并且能源价格存在明显的逆向非对称效应。短期内,减少煤炭消费比重和重工业产值比重、提高科技费用支出比重都能有效降低能源消耗强度,国际石油价格的波动对能源消耗强度有间接的滞后影响。在各种影响因素中,科技费用支出比重对我国能源消耗强度变动的贡献程度最大,而能源价格的贡献程度又显著高于产业结构及能源消费结构的贡献程度。科技费用支出比重和能源价格的影响效果具有长期持续性。     

省域工业行业碳排放分解研究

基于 LMDI 方法的乘法形式对2003～2011年京晋滇三省及全国工业行业碳排放进行分解,发现：工业规模显著推动碳排放增加,能源强度抑制了碳排放增加,能源结构优化不明显。建议：依靠科技创新推动产业升级,降低能源强度;推动能源供给革命,优化能源结构;优化产业结构,控制高能耗工业发展规模,降低高能耗工业的比重。     

山西省能源消费碳排放变化的因素分析

文章基于扩展的Kaya恒等式,应用对数平均权重Divisia分解法对山西省1997～2008年的能源消费碳排放进行了分解分析。结果表明:产出规模效应对山西省该阶段能源消费碳排放的贡献率最大,达到53.14%,其次是能源强度效应为37.1%,紧随其后的依次是,产业结构效应为11.39%,人口规模效应为0.1%,能源结构效应为-1.5%。因此,目前山西省节能减排的重点在于提高能源效率,建立战略性新兴产业以及发展旅游业。     

对甘肃高耗能行业发展的建议

从甘肃省高耗能行业发展的现状及问题出发,主要分析了电耗水平高、产业集中度低、企业转型缓慢这些影响高耗能行业发展的原因,在此基础上结合对甘肃高耗能行业发展优势的分析,提出了进一步发展高耗能行业的建议,为解决高耗能行业发展中遇到的问题提供了思路。     

基于灰色关联度的能耗强度影响因素分析

日益严重的能源短缺和环境污染对降低能耗强度提出了更高的要求。本文分析了产业结构、城镇化水平、能源消费结构、能源转化效率、能源价格和对外贸易结构对能耗强度的作用机理,并进行了因果关系检验。建立了基于灰色关联度的能耗强度影响因素模型,得出在这6个因素中,与能耗强度的关联度由大到小分别是能源价格、产业结构、能源消费结构、能源转化效率、城镇化水平和对外贸易结构。根据模型结果,提出了合理制定能源价格,加快产业结构转变,改变能源结构,提高能源转化效率和城镇化水平的建议。     

中国能源CO_2排放的因素分解:基于LMDI模型

碳排放是当前全球关注的热点问题。如何评估各种因素在碳排放中的贡献程度对于抓住其中的关键因素,促进碳减排具有重要意义。计算了我国不同分类情境下的碳排放量,并将排放影响分为不同板块,利用LMDI分解模型,以3大能源为研究对象,考察不同板块的排放贡献和影响因素。能源分解模型说明能源结构板块和生活板块对二氧化碳排放强度具有抑制作用,经济的快速增长是造成排放强度下降的主要原因,而能源结构调整对排放强度影响很小,节能板块对排放强度具有促进作用。此外,无论我国能源消费增长还是滑坡,均都是源于工业部门能源消费的起伏,以及由此带来的人均能耗的变化。可以预见在未来一段时间内,工业化尚未完成的中国,人均能耗以及由此带来的碳排放在短时期内都会有所增加,但幅度会趋于平稳。     

“十三五”期间我国经济——能源——环境系统变量发展预测

本文以动态可计算一般均衡模型为基础,2010年投入产出表延长表为基准数据,对“十三五”期间我国经济--能源--环境系统相关变量进行了预测。分析结果显示：“十三五”期间我国经济将实现新常态下的稳定适宜增长,GDP增速保持在65%左右,产业结构进一步优化,第三产业比重明显上升,第二产业明显下降。由于经济增长的原因,能源消费总量与碳排放总量依然较高,但能源消费结构进一步优化,碳排放强度明显降低,节能减排的形势依然比较严峻。     

电力行业节能浅析

分析了电力行业能源消耗特点及能耗指标的变化趋势,从政策、电价、技术装备等方面总结了我国电力行业节能面临的问题,提出了要从加强电源结构调整、优化电网结构、实施经济调度等技术层面,以及加强关停小火电、推广多联供、加强火电厂节油等政策和管理层面促进我国电力行业节能。