我国制造业能源消耗强度变化的因素分解——基于结构份额和效率份额视角

在借鉴已有研究成果基础上,将能源消耗强度分解为结构份额和效率份额两个因素,并测算了1994-2006年我国制造业中能源消耗强度中两个因素的变化情况,分析了制造业产业结构调整和能源效率提高对能源消耗强度的影响。研究结果表明:我国制造业能源消耗强度在不断下降,原因是产业结构调整和能源使用效率提高的综合影响。两者对降低能源消耗强度都有正面作用,同时,能源使用效率提高作用略大于产业结构调整作用。     

中国GDP能源消耗强度变动趋势及影响因素解析

改革开放30年来中国能源消耗量不断攀升的同时,GDP能源消耗强度却呈下降态势。本文对这一下降趋势的原因作了解释。首先采用因素分析法分解结构份额和效率份额对能源消耗强度下降的贡献,结果显示效率份额对能源消耗强度的下降起着主要作用,结构份额中的第一产业降低了能源消耗强度,二产重型化提高了能源消耗强度,二者抵消,结构份额对能源消耗强度下降的贡献不明显;进一步对影响能源消耗强度中的效率份额的因素进行了实证分析,发现全要素生产率、对外开放程度和能源价格的市场化水平提高是导致中国能源消耗强度下降的主要原因,而不合理的能源消费结构使中国的能耗强度仍然处于偏高的水平。     

中国能源消耗强度变动及因素分解:1980—2004

基于我国1980—2004年的经济与能源统计数据,对比分析现有能源消耗强度完全分解模型的求解方法,开展六部门结构变化及其能源消耗强度变化对我国能源消耗强度下降的影响方向及影响份额研究表明:用简单平均微分PDM2方法分解计算的结果误差是相当小的,效果满意;中国能源消耗强度下降主要是各部门能源使用效率提高的结果,其中,工业部门的技术改进是影响能源消耗强度的主导因素。     

中国工业化进程中的能源消耗强度变动及影响因素——基于费雪(Fisher)指数分解方法的实证分析

本文利用费雪指数分解模型从产业层面考察了我国能源强度指数的变化及影响因素,研究结果表明:(1)改革开放以来,中国能源效率得到了大幅度提高,在能源消耗强度下降的诸因素中效率份额的贡献占绝对主导,结构份额的影响较少,产业部门结构变动对能源消耗强度的累计影响基本上可以忽略。从时间演变的角度看,能源强度下降幅度呈现明显逐年放缓趋势,产业部门技术进步对能源效率提高的影响逐年减低。(2)1981—2007年,全要素生产率水平(ΔTFP)每提高1%,能源消耗强度(ΔI)相应地降低约0.33%。作为决定能源利用效率的关键因素和长期因素,全要素生产率的不断提高导致了我国经济快速发展下能源强度不断降低现象的发生。     

中国生产部门能源强度分解与影响因素分析

在对中国生产部门能源消费强度分解的基础上,利用Fran觭ois Lescaroux(2008)的方法、matlab数据处理软件对2001—2010年8个生产部门能源消费数据集中研究能源结构、能源效率、产业结构等要素分解模型。通过因素分解,重点分析可再生能源逐渐替代耗竭能源过程中对能源消费强度的影响,实证结果表明,现阶段可再生能源迅速增长减缓了能源强度的下降,而主要支持能源强度下降的还通过提高能源的使用效率。而产业结构变动在一些时期是能源强度下降的因素,在有些时期为能源强度减缓下降或上升做出贡献,其影响并不固定。针对实证分析结果提出降低中国生产部门能源消费强度的对策建议。     

基于L-P指数均值分解法对单位GDP能耗变化的分析——以广东为例

采用L-P指数均值分解法，将广东省2000--2006年的单位GDP能耗按三次产业进行分解，从而得到单位GDP能耗变化中三次产业所占的结构份额和效率份额。通过实证分析，广东省单位GDP能耗的下降主要归功于能源利用效率的提高，而在推动广东能源强度下降的效率份额中，主要是来自第二产业能源利用效率尤其是工业行业的能源效率的提高的提升，第三产业也有一定的正向作用。     

环保投资对中国SO2减排的影响——基于LMDI的分解结果

本文使用对数平均的迪氏分解法（LMDI）,将二氧化硫（SO2）排放强度降低的技术效应分解为能源消费结构效应、能源消耗强度效应和污染排放处理效应。研究发现,1998-2009年,中国SO2排放强度的降低主要归功于污染排放处理效应,其次是能源消耗强度效应,能源消费结构效应的贡献最小,甚至是反向的,这说明我国能源消费结构并没有得到优化,SO2减排主要依赖于末端治理和过程控制。本文还检验了2005-2009年中国30个地区环保投资对技术效应分解结果的影响,发现环保投资对能源消耗强度效应、污染排放处理效应具有显著的正向影响,而对能源消费结构效应的作用并不显著。     

中国能源消费的影响因素分析：1985-2003

本文利用Laspeyres分解模型，对1985-2003年间中国工业部门28个行业能源消费量的变化进行分解，分析收入效应、强度效应和结构效应对中国工业部门能源消费的影响。研究结果表明，技术进步等因素所导致的能源效率的提高和能源强度下降是中国能源消费量增长缓慢的主要原因。从各阶段我国工业部门能源消费的分解来看，我国能源消费总量的波动主要是由结构效应的不稳定造成的。     

基于Lasperes完全分解模型的新疆工业能耗强度分解

本文基于Lasperes指数法改进的完全分解模型,对1994年—2009年新疆工业能源消耗强度的变动及其变动来源进行实证分析。研究发现：（1）在我国五大能源大省中,新疆的工业能源强度处于中上游,但相对全国其他省份来说,工业能源效率很低。（2）新疆工业能耗强度在考察期内呈现下降趋势,主要是各行业能源使用效率提高的结果。在三大工业行业以及高能耗行业中,能源强度的变化是受效率因素变化带动的,而在中等及低能耗行业的能源强度变化中,效率因素和结构因素都没有表现出明显的主导性。（3）新疆工业不论是在结构调整或是效率改进上,都主要依赖于制造业、高能耗行业内的经济结构调整及效能改善。     

中国工业能耗的影响因素分析

能源是人类生存与发展过程中不可或缺的物质基础,工业部门是能源消费的主体,工业部门内部行业结构和各行业能耗变化又是影响工业能源消费的主要原因。文章通过构建工业能耗影响因素模型,将影响工业能耗的因素按照结构份额和效率份额进行分解和量化发现:在我国工业能耗下降过程中,效率份额的作用效果高于结构份额,同时对2009年工业各行业结构变化和效率变化的比例进行测算,并指出我国未来工业行业结构调整的方向和解决措施。     

中国能源消费与经济关系分析

足够的能源供应是经济可持续发展的基础。1952～2004年中国能源强度值在经历了长期而波动的高值状态后,从1977年开始逐年下降,能源强度值在1991年降至0.30tce/103yuan水平以下,到2004年仅为0.16tce/103yuan。作者分析了影响中国能源消费总量、GDP、能源强度值变化的因素,通过对各产业能源强度、中外能源强度、中外能源消费结构、中外产业结构对比,揭示了第二产业能源强度值过高及其过半的产业比重、以煤炭为主的能源消费结构都是中国能源强度值过高的根本原因。但是通过对各产业对经济增长的贡献分析,发现第二产业对经济增长的贡献强度要强于第三产业。因此,作者指出,在以经济目标为首要任务的现阶段,解决能源与经济的可持续发展的重点应放在第二产业能源强度值的降低,以及第二产业向第三产业的适当转移。     

中国装备制造业集聚对绿色创新效率的影响效应研究

根据2005-2015年省级面板数据,采用空间基尼系数估算全国装备制造业集聚水平;采用考虑非期望产出的Super SBM 模型测度全国装备制造业绿色创新效率;采用空间计量分析方法,构建门槛面板模型,实证检验装备制造业集聚对绿色创新效率的影响效应。结果表明: 全国装备制造业绿色创新效率总体呈先升后降趋势,但地区差异明显;装备制造业集聚对绿色创新效率的影响呈显著的N型关系,具有双重门槛效应;东部、东北地区装备制造业集聚对绿色创新效率呈递增的正向非线性影响,中部地区装备制造业集聚对绿色创新效率的影响呈先降后升态势,西部地区装备制造业集聚对绿色创新效率的影响呈倒N型关系;研发投入强度、能源消耗与装备制造业绿色创新效率显著正相关,城市化水平、环境规制与装备制造业绿色创新效率显著负相关。提高装备制造业发展质量,应增加研发投入,增强自主创新能力,促进装备制造业集聚化、绿色化发展。     

中国产业结构演进的节能效应计量——基于1987-2007年的投入产出分析

产业结构是影响中国能源消耗水平的最主要因素。本文首先回顾总结了1952年以来随着产业结构演进,中国能源消费强度变化的总体和阶段性特征。然后将1987—2007年作为样本期,以投入产出方法为基础,构建结构分解分析模型,对中国产业结构演进的节能效应进行计量。实证分析结果表明,在1987—1997年期间,产业结构变化因子是促使能源强度降低的因素之一,而在1997—2007年期间,产业结构变化因子却成为促使能源强度上升的唯一因素,正是由于产业结构变化的逆向影响,致使1997—2007年的能源强度下降甚微。由此可见,未来中国节能减排的重点和难点都在于产业结构的调整。     

我国电力产业环境效率评价

电力产业的高能耗和重污染,决定了其在我国节能减排与发展低碳经济中的重要性。而对电力产业的环境效率进行评价,则有利于更加科学的制定电力产业节能减排政策。本文利用评价环境效率的DEA模型,分别在可变规模报酬和不变规模报酬两种情形下,对中国30个省区2000-2007年的电力业环境效率进行了评价,结果表明我国电力业环境效率整体处于下降趋势,但规模报酬的变化对不同地区电力业环境效率的影响不同。这表明在减排政策方面,应继续增强环境保护政策支持力度、调整能源结构,同时兼顾地区间的差异性。     

我国钢铁行业能源消费的分解分析

本文基于Laspeyres指数分解模型把我国钢铁行业能源消耗总量的变动分解为钢铁行业的经济增长效应和钢铁行业能源强度效应。计算结果显示：1978-2007年间钢铁行业能耗强度年均下降率为4.87%,钢铁行业能源消费弹性系数为0.56,钢铁行业经济增长和与能源消耗总量实现相对脱钩;如果钢铁产业在2020达到产能峰值,产能为9亿吨钢铁;只要保持钢铁能耗年均下降幅度在4.8%的水平上,可以实现将钢铁行业能源消费总量的零增长,将钢铁行业能耗总量保持在2007年的水平上。钢铁行业能耗强度的下降将主要依赖于各经济区先进生产技术的扩散和产能结构在各经济区之间的调整。     

Economic diversity, development capacity and sustainable development of China

China's economic growth over the past several decades has been among the highest in the world. It has been fueled by cheap fossil fuel energy so energy consumption has risen rapidly, but there are signs that negative feedbacks in the form of waste and inefficiency may affect future development. If energy throughput exceeds the capacity of the environment to process the inevitable waste from production then the development may not be sustainable. We calculate economic diversity using an energy flow network analysis method to explore the relationships of development policy, energy use, efficiency and sustainable development. China and its provinces are presented as a case study and the development status of each province in China is presented. China's development policy does not appear to be sustainable over the period 1985–1998 because of unsustainable energy consumption trends and declining economic diversity. An energy consumption tax is proposed for increasing diversity and dealing with increasing energy consumption in China.     

A multi-factor efficiency perspective to the relationships among world GDP, energy consumption and carbon dioxide emissions

Most of the research articles on climate change study the relationships between economic growth, and, carbon dioxide (CO₂) emission or energy consumption separately for analyzing the impacts of economic growth and energy consumption on global carbon dioxide emissions. In this paper, the linkages among CO₂ emissions, Gross Domestic Product (GDP) growth and energy consumption are studied simultaneously using Data Envelopment Analysis (DEA). The time period considered for the study is 1980-2001. The results show that world in the year 1980 was the most efficient in achieving the highest economic growth, emitting least carbon dioxide for a given level of energy consumption for that year. The efficiency index reduced in the next 8 years, fluctuated with a declining trend for the next 7 years, and began to rise from 1996 till 2001. The model is further extended in this paper for technology forecasting to identify the links between energy consumption and carbon dioxide emissions for achieving projected levels of GDP under two different assumptions on efficiency index. It has been identified using the forecasting model that, when the carbon dioxide emissions are restricted to the levels emitted in the year 1990 and when the efficiency index for the year 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1980 (highest value), the non-fossil energy consumption needed to meet the GDP level projected for 2025 will be much smaller (35.46 quadrillion Btu for the reference GDP) than the values actually recorded in the year 1990 (44.59). However, the non-fossil energy consumption in 2025 (118.8) increases much more than the actual recorded in the year 1990 when the efficiency index in 2025 is assumed to be at the level registered for the year 1990.