我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004～2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放置相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004-2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004-2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

我国工业分行业碳排放与增加值关系研究

本文选取2004～2007年我国工业分行业的碳排放量与工业增加值,建立固定效应的面板数据模型,研究二者之间的关系,结果表明食品烟草加工业及电力、煤气及水生产和供应部门是碳排放量较多的部门,而过去一直被认为碳排放大户的采掘业和化学加工业的碳排放量相比却不高.因此,加快食品业的技术进步、调整产业结构和能源结构转变能源消费结构是减少工业碳排放量的必要措施.     

江苏省工业碳排放脱钩及影响因素分析

文章根据江苏省13个地区2006～2017年12年的的面板数据,运用Tapio脱钩模型对江苏省GDP增长和工业碳排放进行分析,考察江苏省地区的碳排放状态以及研究工业碳排放的脱钩影响因素。     

江苏省碳排放的因素分解模型及实证分析

目前,我国的碳排放主要源于能源消费。近年来随着人口增长和经济发展,能源消费的剧增以及严重倚靠煤炭的不合理能源结构短期内难以改变,导致了江苏省碳排放的不断增加。文章在运用碳排放量基本等式计算江苏省碳排放量的基础上,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立江苏省人均碳排放的因素分解模型,对1996-2007年间,经济发展、能源结构和能源效率这三个主要因素对江苏人均碳排放的影响进行定量分析,结论是经济发展对促进江苏人均碳排放的贡献率呈指数增长,然而能源结构和能源效率对抑制江苏人均碳排放的贡献率并不显著,且难以抵销由经济发展拉动的江苏省碳排放量增长。2005年以来江苏碳排放增速下降,这说明尽管碳减排目标尚未实现,但江苏省的节能减排工作已取得初步成效。     

湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的因素分解分析

基于扩展的Kaya恒等式,应用LMDI分解方法,文章定量分析了人口规模、经济规模、产业结构、技术进步和能源结构5个因素对湖南省1995-2010年能源消费碳排放变化的影响.结果表明:经济规模效应、技术进步效应、产业结构效应和人口规模效应是正向影响因素,其对湖南省16年间能源消费碳排放总量变化的贡献率分别为41.15%、37.84%、12.86%和9.46%;能源结构效应是负向影响因素,其贡献率仅为-1.3%.湖南省减少碳排放的重点是加快推广碳减排相关技术的应用和普及,加快发展可再生能源,促进产业结构的优化和升级.     

基于STIRPAT模型的甘肃省能源消费碳排放影响因素分析

依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。     

上海市碳排放的历史特征与远期趋势分析

本文推导了能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式--即单位能耗碳排放系数的表达式,利用上海市1978年～2007年的历史数据,构建了上海市能源消费总量与经济总量、人口和产业结构之间的关系式.在此基础上,按照对2010年、2020年上海经济增长速度的估计预测能源消费总量,模拟出不同情景下的能源结构,从而测算上海市各主要年份的碳排放总量,分析上海市碳排放总量、人均碳排放和碳排放强度的演变趋势.     

三大重点能耗部门能源消费的面板协整分析

将面板数据模型和协整理论结合起来,以1985—2008年我国三大重点能耗部门（工业、建筑和交通运输部门）的截面数据为依托,构建能源消费的面板协整模型。实证分析了我国三大重点能耗部门的能源消费和产业产值之间的面板协整关系。在得出变系数的面板模型达到基础上,对模型进行面板单位根检验和面板协整检验,得出长期稳定的均衡关系。结论对于三大重点能耗部门制定能源发展战略奠定了基础。     

能源消费，经济增长和碳排放：中国面临的挑战

对中国经济增长、CO2排放和能源消费的长期Granger因果关系检验的结果是:CO2排放是能源消费的Granger原因,反向的Granger因果关系则不成立。收入和CO2排放之间没有长期因果关系,这意味着中国不必以牺牲经济增长为代价来减少CO2排放。     

基于DEA的湖南省能源消费碳排放效率空间格局分析

在对湖南省各市州能源消费碳排放进行定量估算的基础上,进一步借助DEA数据包络分析方法对湖南省能源消费碳排放效率进行了空间格局分析。研究结果表明:1湖南省14地州市中长沙、常德、张家界与湘西州的能源消费碳排放效率DEA有效且构成了湖南省能源消费碳排放效率的前沿面;2湖南省能源消费碳排放效率空间差异较为明显,其中,张家界、湘西州、长沙、常德、株洲、岳阳与湘潭属于湖南省能源消费碳排放效率高值区,益阳、郴州、娄底、永州与衡阳属于能源消费碳排放效率中值区,邵阳和怀化属于能源消费碳排放效率低值区;3在投入一定的情况下,DEA非技术有效的城市存在着不同程度的减排潜力,其中娄底市的节能减排潜力最大(达到99.60%),其次是岳阳(94.41%)以及湘潭(37.96%)。     

碳达峰碳中和背景下广东省电力行业降碳路径研究

电是现代能源系统的中心,能源电力绿色低碳发展对实现碳达峰、碳中和目标至关重要。分别从碳排放总量、碳排放强度、单位供电平均二氧化碳排放量等方面对广东电力行业碳排放情况进行多角度剖析。在此基础上,研判碳达峰目标和碳中和愿景对电力行业发展提出的新要求。最后从优化电源结构,构建新型电力系统,构建电力科技自主创新体系,推动电力产业集聚发展,统筹推进电力交易、碳排放权交易、用能权交易市场建设等5个方面提出广东电力行业降碳路径,助力广东碳达峰目标和碳中和愿景的实现。     

煤电链边际碳排放的演化情景估算

煤电污染历来深受关注。对于用电终端单位电能需求对煤电厂的边际发电量和碳排放量的影响,通过设定煤电技术、电网线损率、厂用电率等因素在不同碳约束条件下的演化情景,估算用电终端引致的煤电链边际碳排放数值的演化趋势,对比发现采用低碳情景或强化低碳情景下的煤电管制技术是电力低碳化发展的必然选择。     

不完全城市化对我国消费的影响研究

不完全的城市化使得大多数农民只能在城市得到非正规的就业,“短期”行为和“内卷化”,造成了消费的不足和无法扩大消费。文章通过建立个人多期消费模型,从理论上分析了不完全城市化是如何影响消费的,并建立状态空间数据模型,实证检验了我国不完全城市化对消费的影响。结果表明,不完全城市化导致了长期的消费不足,并且依据个人自身情况的不同,不完全城市化对其消费的形象也不同。充分认识和了解不完全城市化对消费需求的影响,有助于解决我国内需不足的现状,从而转变现有投资和出口的经济增长战略,实现以内需拉动中国的经济增长。解决这些问题不但需要制度的创新,其核心是户籍制度和就业制度,而且还需要紧跟合理的规划和政策性支持。     

能源消费与经济增长关系研究——以云南省为例

首先基于多变量生产函数模型,以1980-2011年数据为样本区间,利用协整理论、向量误差修正模型、格兰杰因果关系检验等方法对云南经济增长、资本存量、劳动力和能源消费四个变量之间的关系进行分析。其次基于变系数面板数据模型对云南16个州市能源消费与经济增长的关系进行分析。本文最后根据实证分析结果并结合云南实际情况提出一些政策建议。     

胜利油田电力节能降耗管理研究

本研究是在搜集大量国内外节能降耗的研究文献的基础上,以电力需求侧管理理论和智能电网理论为基础,结合胜利油田电力系统节能降耗管理的工作实际及其特点,科学地评价了其节能降耗管理的现状。通过实地调研,采用AHP／ISM研究方法分析了胜利油田电力系统在节能降耗管理发电、输配电和用电三个方面各环节存在的问题。然后针对其存在的问题逐一提出相应的节电降耗措施。本研究首次尝试将DSM和智能电网先进管理理念应用到油田电力节能分析中,后续研究应该对理论本身进行深化与梳理的基础上,根据油田电力节能管理模式的特殊性,改进研究方法,使其更加适用。