基于投入产出方法的能源消耗强度因素模型

能源消耗强度的影响因素可概括为结构因素和技术因素.运用投入产出方法,可以从生产的角度用产业结构和能源直接消耗技术、从使用的角度用需求结构和能源完全消耗技术建立能源消耗强度因素模型,全面地对能源消耗强度进行因素分析.在实际应用中,还需要在投入产出方法的基础上进行改进和补充,构造实用的和扩展的能源消耗强度因素模型并进行因素分析.     

新疆能源效率与能源消费关系评价

本文针对新疆能源效率影响因素建立了计量经济模型,并利用R语言对收集到的时间序列数据进行相关回归分析,排除简单多元回归模型存在的严重多重共线性、异方差、自相关等问题,建立了能源效率影响因素更精确的模型,分析了影响能源效率的主要因素及其影响因素,对新疆地区节能减排、倡导绿色发展有着指导意义.     

内外部能源价差对我国工业部门能源效率的影响研究

引入能源价格的Cobb-Douglas成本函数,利用能源效率的经验决定模型对影响我国工业部门能源效率的因素进行实证分析,特别是利用蛉回归对我国工业部门36个二位数行业进行行业分析并在此基础上运用面板数据模型对我国整个工业部门的能源效率影响因素的作用力度进行测量.结果显示:行业产值、技术水平、产业结构和能源消费结构构成工业部门能源效率的直接原因,同时内外部能源价差通过其他因素对能源效率的作用明显.总体来看,产业结构的优化升级以及能源消费结构的调整对于能源效率的提高尚有很大的空间,实践中应强调能源价格政策在提高能源效率和节能减排过程中的积极意义.     

中国能源强度变动与能源结构、产业结构的动态效应分析

能源强度主要反映一个国家经济结构、能源组合情况以及技术水平.产业结构可以在一定程度上体现国家经济结构,能源组合情况可以由能源结构来表示,能源结构和产业结构是影响能源强度变动的重要因素.文章采用结构向量自回归模型(Structural Vector Autoregression,SVAR),分析1990-2010年能源强度和能源结构、产业结构数据.基于SVAR模型构建的所需条件,对3组变量的时间序列进行平稳性检验与协整检验.检验通过后构建SVAR模型.通过SVAR模型中的脉冲响应函数,分析能源结构与产业结构对能源强度的冲击效应;应用方差分解技术,探究能源结构与产业结构在能源强度变化中的贡献度.结果表明:能源结构对能源强度的冲击效应较小;能源强度受到产业结构的冲击效应较大.并据此给出了相应的政策建议:为了降低能源强度,需要优化产业结构,降低煤炭在能源结构中的消费比重,提高能源效率.     

绿色能源的山东突围

2014年10月28日,“绿色能源和西海岸产业转型升级研讨会”在中国石油大学(华东)举行,研讨会由青岛市科学学与科研管理研究会主办,由青岛市知名经济学家隋映辉教授主持.会上专家一致认为:山东省石化产业面临艰巨转型挑战,亟需加快对绿色能源的多元探索、实现传统能源产业的涅槃重生.本刊记者对研讨会部分发言专家的观点进行了摘录.     

我国能源使用效率的变化及其影响因素分析

本文将影响能源使用效率的因素归结为技术因素、稀缺性因素和产业结构因素三个方面,为分析能源消费的使用效率提供了新的思路.本文以我国经济数据为基础,在将上述三个因素量化之后,通过单位根检验和协整检验确定了它们与我国能源使用效率之间存在的协整关系,并在此基础之上建立了误差修正模型,对我国能源使用效率的变化规律及其与上述三个因素之间的关系进行了分析.最后,依据计量分析的结论,为改善我国能源消费的使用效率提供了相应的政策建议.     

产业视角下的中国工业能源碳排放Divisia指数分解及实证分析

工业能源碳排放在中国总碳排放中占据极其重要的位置,也是中国低碳减排工作关注的重点.文章从产业视角出发,利用Divisia指数分解法构建中国工业能源碳排放因素分解模型,定量分析1998～2007年间,能源排放强度、能源结构、能源效率、产业结构以及产出等五因素对中国工业能源碳排放的影响.分析不同因素对中国工业能源碳排放的不同影响以及不同因素在工业系统内部各产业间的变化特性,从而为中国工业能源碳减排路径提供政策建议.     

我国经济持续增长下的能源节约对策研究

本文从我国未来2015年和2020年能源强度目标出发,首先,通过构建能源需求的影响因素模型,将具有阶段性特征的工业化程度、城市化率等因素纳入到了模型当中.其次,通过合理的能源影响因素未来值的设定,预测出未来即2015年和2020年的人均能源消费量,进而得到了预测能源强度值,其略高于政府计划值,说明我国未来能源节约的压力还较大.再次,考虑到影响因素未来值设定的偏差,通过微调这些因素,进行单变量敏感性分析,我们发现产业结构的调整和技术进步将成为实现我国未来能源强度目标或资源节约的首选.最后,能源的相对价格和贸易结构的改变.据此,我们提出能源节约的政策建议,必须实施能源的强制节约.     

中国区域能源压力的空间差异分析——基于STIRPAT模型

改革开放以来,中国经济飞速发展,伴随而来则是每年能源消费量屡创新高,对能源生产和供给造成了巨大的压力.采用能源消费总量作为环境压力的衡量指标,以STIRPAT模型为基础,将能源消费的空间效应纳入到STIRPAT模型进行空间计量分析.由于各个地区对能源产生的压力不同,因此利用局域空间计量经济模型的方法--空间变系数的地理加权回归模型开展研究.结果发现:采用GWR模型进行估计各个地区人口、社会富裕度和第二产业对能源的弹性是有差异性的.各个地区针时本地区能源产生压力的三个因素制定差异化的调控措施是有必要的.     

能源效率评价及影响因素分析——以天津市为例

基于生产理论的非参数DEA方法,探讨了区域能源效率评价问题.选取天津市1990年到2010年数据进行测度,发现天津市能源效率总体呈现先下降后上升的趋势,转折点出现在1995年.使用审查回归模型(TOBIT)对该效率的影响因素进行分析,发现产业结构、技术进步、政府对经济的影响力、对外开放程度等因素都对天津市能源效率的提升有显著正向影响,而制度因素影响并不显著.进一步分析了区域发展中提升能源效率的途径.     

基于优化LCOE模型的清洁能源经济评价研究

在我国节约资源和保护环境基本国策及能源体制改革不断深入的形势下,作为有效改善环境污染、促进经济社会可持续发展的清洁能源凸显其独特优势.为推动清洁能源发展,本文从综合投入和有效产出两个角度界定清洁能源经济效益指标,首先,对清洁能源效益形成机制进行研究,分析电价补贴、税收补贴、碳交易三个因素对资本金内部收益率的影响.其次,引入通货膨胀因子,建立基于改进的LCOE模型对清洁能源经济效益进行评价.最后,基于本文模型选择清洁能源中的光伏发电为例进行投资价值分析,该评价结果可为清洁能源行业投资者提供适当参考,控制投资风险与提高投资收益率,同时为我国清洁能源制定相关优惠政策及推进碳交易机制提供有效的支撑.     

青岛市能源消费碳排放及影响因素分析

采用各行业能源消费相关统计数据,根据《IPCC2006国家温室气体清单指南》中的碳排放计算公式和碳排放系数缺损值计算了青岛市2000-2015年能源消费的碳排放,并应用因素分解法对青岛历年的碳排放量及其影响因素进行了分析。结果表明:GDP增长是导致碳排放量增长的主要动力,而产业结构优化调整、技术进步则是导致碳排放量减少的因素;工业对碳排放强度和碳排放总量的变化起决定性作用,在宏观和工业内部两个层面进行产业结构优化调整是实现碳排放总量减少的关键。     

基于时间序列的中国制造业能源利用效率研究

制造业作为碳排放大户,其能源利用效率的高低决定了我国工业发展的可持续性.对制造业能源利用效率的衡量指标及影响因素进行理论分析,以1994-2013年间制造业的时间序列数据为样本,选取能源强度、能源价格、技术投入和企业规模几个变量构造模型,使用Johansen-Juselius协整分析方法对模型进行估计,研究发现能源价格、技术投入和企业规模均能引起能源强度的反向变化趋势,弹性系数反映出不同因素的影响程度,并据此提出提高中国制造业能源利用效率的对策建议.     

分布式冷热电联供的经济性与政策分析

本文介绍了天然气分布式能源的概念和发展现状,通过建立经济评价模型对其经济性进行分析.对影响经济性的主要三种因素——投资额、年利用小时数和天然气价格进行敏感性分析,得出了天然气价格是提高竞争力的关键指标的结论.天然气分布式能源的效率虽然具有优势,但其适用范围也有限制条件,目前的支持政策也不足.本文对此问题进行了分析,为将来在适宜的条件下发展天然气分布式能源提供了依据.     

基于SPSS的中国能耗分析研究

高能耗是中国面临的严峻问题之一,为更好地推动节能减排,必须了解影响能耗的因素.本文运用SPSS对统计年鉴2015中的能耗数据进行分析,通过方差分析、 共线性分析和显著性分析,建立能耗消费的线性模型,发现人均生活能源消耗量和交通运输仓储和邮政业能源消费量是主要的两项影响指标.     

我国区域能源效率收敛性分析

基于变异系数的分析显示,我国整体视角的能源效率是趋异的.但就区域层面而言,西部能源效率表现出发散的迹象,东部显示出趋同的特征,而中部则呈现出逐渐向东部收敛的态势.在西部地区,西北能源效率具有明显的发散特征,西南能源效率的变异系数处于频繁波动状态.通过借鉴经典的收敛回归模型检验发现,中部能源效率和经济发展水平越低,能源效率向东部水平收敛的速度愈快,具有β收敛的特征.通过对省际能源效率影响因素的分析,我们认为,西部要实现能源效率向东部、中部的收敛,必须弱化政府对经济的直接干预,并加大人力资本投资力度.     

1991～2008年中国碳排放影响因素研究

采用LMDI法建立中国人均碳排放量的因素分解模型,基于1991～2008年数据分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素的变化所引起的碳排放量变动趋势.结果显示:经济发展与人均碳排放量成正比关系,与能源结构和能源效率成反比关系,且这两个因素与人均碳排放量呈倒U型曲线关系.这说明经济发展的促进作用大于能源效率和能源结构的抑制作用,碳排放量仍在增加.因此,我国应该积极采取措施提高能源效率,改善能源结构,尤其要提升经济发展质量.     

吉林省能源消费碳排放相关影响因素分析及预测——基于灰色关联分析和GM(1,1)模型

采用灰色关联分析方法对吉林省2000~2012年能源消费人均碳排放量与能源消费价格、能源消费结构、能源消费强度、经济发展水平、产业结构和城市化水平等相关影响因素的关联度进行分析,并利用GM(1,1)模型对吉林省2016~2018年人均碳排放量进行了预测。预测结果显示,各相关影响因素在保持现状的情况下,能源消费人均碳排放量未来将会以更高的年均增长速度持续增长。为此,文章根据灰色关联度分析结果,从能源消费价格、能源消费结构、产业结构和能源消费强度几个碳排放相关影响因素入手,提出了降低吉林省能源消费碳排放的政策建议。     

中国绿色能源效率的省域差异与影响因素研究

文章利用Super-SBM模型测算了中国29个省市2004—2009年的绿色能源效率值,并从技术进步、经济结构、外商直接投资、以及能源禀赋和能源消费结构五个方面分析了中国绿色能源效率的影响因素。分析表明,绿色能源的地区性差异较明显,东部沿海地区的绿色能源效率水平普遍高于中西部地区。就能源效率的影响因素而言,经济结构、技术进步、外商直接投资对绿色能源效率的提高都有显著的影响,而能源禀赋和能源消费结构则对绿色能源效率产生了负面的影响。     

居民生活能源消费碳排放驱动因素分解——以天津市为例

气候变化是当前全球面临的重大挑战之一。研究居民生活能源消费碳排放变化趋势以及影响因素,对提出科学的碳减排策略,减缓气候变化具有重要的指导意义。以天津市为研究案例,对其居民生活能源消费产生的CO_2排放量进行计算,并运用LMDI模型对天津市居民生活能源消费产生的CO_2变动量进行因素分解,从能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度、经济发展、人口等方面对居民生活能源消费碳排放因素进行分解分析,确定导致碳排放量变化的驱动因素。分析结果表明,经济发展、人口效应为正向效应,能源碳排放强度、能源消费结构、能源消费强度总体上为负向效应,其中经济发展因素是天津市居民生活能源消费碳排放的主要拉动因素,而能源消费强度因素是抑制碳排放的主要减量因素。