基于因子分析的江西省城市低碳经济发展评价分析

发展低碳经济是全球经济继工业革命之后的又一次系统变革,被视为推动全球经济复苏的新的动力源泉。江西作为具有生态优势的省份,发展低碳经济有先行优势。本文运用因子分析法,对2009年江西省11个地级市的经济发展水平与低碳发展水平进行评价分析,了解了江西省低碳发展水平的现状,明确了各个城市经济与低碳发展的优势与劣势,并提出了加快江西省城市经济低碳化进程的对策与建议。     

低碳经济评价指标体系构建及实证分析

以我国29个省份和东、中、西三大区域为评价对象,从低碳排放和发展能力两个层面,构建了中国区域低碳经济评价指标体系,并利用TOPSIS方法进行了实证分析。实证结果表明,中国整体的低碳经济发展水平较低,省际间及三大区域间差异显著。东部地区的低碳经济发展水平远大于中西部地区,东、中、西部分别表现为相对低碳、中碳和相对高碳的经济发展特征。中西部地区在实现经济增长的同时,应尽可能地降低碳的排放,以提升区域低碳经济发展水平。     

中国省域低碳经济绩效演化路径研究 ——基于数据包络分析-BP神经网络模型

文章将统一技术前沿的序列DEA与BP神经网络结合构建中国省域低碳经济发展的分层-分类-预测三阶段模型,实现对低碳经济绩效的评价,并以此为基础规划低碳经济效率的动态发展路径,以实现逐步改进。结果表明:不同省份由于经济发展、资源禀赋等的差异,低碳经济效率改进能力参差不齐,根据各省低碳经济能力设定增量改进目标促使其完成逐步改进更易实现,尤其是目前效率水平较低的省份;为各个省级区域规划有效量化路径以实现《"十三五"规划》提出的GDP碳强度目标并针对各个层级分别提出合理化建议。     

低碳经济的内涵及评价指标体系构建的研究——以河北省为例

大力发展低碳经济已经成为中国社会实现可持续发展的必经之路,而构建科学的低碳经济评价指标体系是全面、正确地评估地区低碳经济发展水平的重要的途径。本文在剖析低碳经济内涵的基础上,构建了低碳经济三级评价指标体系,结合河北省的现实状况,对其低碳经济发展水平予以评价,并提出相应的政策建议。     

低碳经济评价指标体系的构建

低碳经济是一种以低能耗、低污染、低排放为基础的新的经济发展形态,是人与自然和谐发展的必然趋势。在阐述低碳经济的内涵和构成要素的基础上,选取了评价低碳经济发展水平的各个指标,构建低碳经济评价指标体系,运用模糊层次分析法(F-AHP)对低碳经济的发展水平进行量化评价研究,并在此基础上提出了我国在低碳经济发展进程中应转变经济发展模式、加大科技投入、调整能源消费结构、优化产业结构、开发碳汇潜力等建议措施。     

煤炭企业低碳发展水平综合评价——以新矿集团为例

低碳经济为煤炭产业的可持续发展提供了方向,然而如何衡量煤炭企业低碳经济发展水平成为社会关注的问题。本文以新矿集团为例,基于其发展低碳经济的现状,构建了煤炭企业低碳经济发展水平的评价指标体系,运用AHP-模糊综合评价方法对新矿集团的低碳发展水平进行综合评价,得出新矿集团的低碳发展水平是良好的。     

我国低碳经济发展水平测度

自2012年党的十八大报告中明确提出要着力推进低碳发展后,国内学者对低碳经济概念界定,影响碳排放量的因素以及如何评价低碳经济发展水平等问题均进行了研究.本文旨在通过建立低碳经济发展水平测度指标体系,从宏观和微观两方面入手,对我国现阶段低碳经济发展水平进行分析.研究后发现能源效率利用率,社会发展水平,居民消费水平以及资源禀赋对低碳经济发展水平的影响程度依次递减,并针对如何加快我国低碳经济发展提出相应的建议解决途径.     

江西低碳经济综合评价及发展路径

低碳经济发展是经济发展的必然趋势,现已引起社会各界高度重视。江西作为环境资源大省,科学评价低碳经济发展现状,大力优化发展路径,提高低碳经济发展效率显得尤为必要。本文在吸收借鉴前人研究的基础上,从经济水平、技术水平、资源生态水平和产出消费水平4个维度24项具体指标构建了低碳经济综合评价指标体系,对江西2002-2014年的低碳经济情况进行综合评价。并且根据综合评价结果 ,从优化产业结构、推动技术进步、发展低碳农业和推广低碳生产生活方式等方面提出江西发展低碳经济的路径。     

基于因子分析的南通市低碳经济发展评析

本文首先根据低碳经济的特点和内涵,建立低碳经济发展评价指标体系,然后采用因子分析法对南通地区近十年的低碳水平动态发展状况进行实证分析,从而准确定位南通地区低碳经济发展水平。同时对提高南通低碳经济发展水平提出相关政策建议。     

基矛因子分析的南通市低碳经济发展评析

本文首先根据低碳经济的特点和内涵，建立低碳经济发展评价指标体系，然后采用因子分析法对南通地区近十年的低碳水平动态发展状况进行实证分析，从而准确定位南通地区低碳经济发展水平。同时对提高南通低碳经济发展水平提出相关政策建议。     

区域低碳经济发展水平评价体系构建研究——以湖北省为例

在全面推进低碳经济的过程中,如何构建出科学、有效的评价体系,以综合反映区域低碳经济的发展效率、效果,及时修正区域低碳经济的战略途径,是亟待突破的一个重点问题。本文利用2010年湖北省12个城市的统计数据资料,采用因子分析法对其低碳经济发展水平基本情况进行实证分析,进而得到了影响以上城市低碳经济发展水平的主因子和低碳经济发展水平的综合排名。     

基于多指标分析的宁夏低碳经济发展水平综合评价

本文在构建宁夏低碳经济发展水平评价指标体系的基础上,采用了因子分析法、主成分分析法、熵值法和层次分析法对宁夏低碳经济发展水平进行比较分析和综合评价,并在此基础上分析促进宁夏低碳经济发展的相关政策,试图找出促进低碳经济发展的支持路径。     

基于因子分析法的城市低碳经济实证评价——以太原市为例

综合使用了主成分分析法和因子分析法,对太原市近年的低碳经济发展状况进行分析评价。通过模型的建立和分析,总结出影响太原市低碳经济发展的主要因素,得出的主要结论为:基本经济因子、基础环境因子、居民生活因子和产业结构因子是决定太原市低碳经济发展水平的主要因素,但低碳经济的发展仍是建立在一定的宏观经济水平基础之上的;并提出了该市发展低碳经济的一些政策建议,主要有产业结构升级调整、空间布局设计优化、加大城市基础环境改善的投入、积极提倡低碳办公和低碳生活方式等。     

基于GEEFDEA模型的省际物流业碳排放效率评价

物流行业作为能源消费和碳排放大户,是经济高质量发展与“低碳”战略的重要助推器、平衡杠杆,科学客观评价物流活动中碳排放效率是物流业低碳转型顺利进行的前提。文章借鉴已有研究成果构建物流碳排放效率评价指标体系,考虑碳排放作为非期望产出时总量固定的要求,采用GEEFDEA模型对我国30个省份2016—2020年间碳排放效率进行评价。结果显示：物流业整体碳排放效率较好,5年间的效率值呈现出先上升后下降的趋势;碳排放效率与地区的经济发展水平、产业布局密切相关。积极推动能源技术创新、数字化转型是提升物流业碳排放效率的重要途径。     

高新技术企业的低碳经济促进系数分析

文章在低碳经济发展水平评价指标体系的基础上,结合行业低碳经济贡献度和企业的相对低碳经营水平,计算高新技术企业的"低碳经济促进系数",可用以分析和比较不同企业对低碳经济发展的贡献程度,有助于制定相关政策,将企业的经营目标导向绿色环保、低碳发展的社会经济可持续发展的总体目标。     

河北省低碳经济发展研究

本文基于河北省的现实状况,分析了低碳经济指标体系的权变因素,并确立了指标体系的构建原则。在此基础上,构建了三级评价指标体系,结合2005～2009年的统计数据,对河北省五年来的低碳经济发展水平进行实证研究,并提出了发展低碳经济的政策建议。     

基于低碳经济的财务评价体系重构

目前低碳经济发展模式正成为我国经济发展模式转型的目标.企业要适应低碳经济要求,必须正确评价企业现状并指导未来发展之路,这就需要企业建立一套基于低碳经济发展模式的财务评价体系.文章从界定低碳经济发展模式下企业财务目标入手,对企业财务评价指标进行了扩充,增加了反映企业低碳业绩和低碳能力的指标,并在此基础上基于沃尔评分法的思路重构了企业财务评价体系.     

陕西发展再制造产业的思考

再制造产业是一个朝阳产业,更是一个新兴产业,是我国建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择。作为国家低碳经济试点省份,陕西省要充分利用现有的资源优势,积极培育再制造产业,争取在低碳经济发展中占领制高点。一、再制造既是新的经济增长点,又是低碳经济发展的重要途径再制造是指将废旧汽车零部件、工程机械、机床等进行专业化修     

吉林省民众低碳经济认知调查及相关政策建议

"低碳经济"作为近年来新兴的一种经济发展模式,正在受到越来越多国家的认可,其影响力也在逐步扩大。吉林省作为我国传统的重工业省份,近年来经济发展受到了资源利用率低、环境污染严重的制约。在这种情况下,选择发展低碳经济具有极大的战略意义。本文简要分析了吉林省支柱产业发展低碳经济的措施和现状,并对长春市、吉林市、蛟河市等地民众对低碳经济认知的状况,做了调查统计和分析,在此基础上,对吉林省发展低碳经济提出了政策建议。     

石化类上市公司低碳经济评价指标及方法研究

低碳经济下,针对石化类上市公司低碳经济发展水平评价问题,通过建立石化类上市公司低碳经济发展评价指标体系,提出了基于粗糙集的模糊综合评价理论作为评价其发展水平的方法。首先运用粗糙集的知识约简方法挖掘评价指标,利用基于粗糙集理论中信息量的概念确定评价指标的权重,在此基础上,利用模糊综合评价方法评判各个公司低碳发展情况,实现公司横向与纵向发展水平的比较,为公司投资人、债权人、管理人提供相关信息。