陕西省能源消费的影响因素研究

随着经济的高速发展,陕西能源消费量剧增,而导致能源消费量变化的因素很多,如何甄别出关键的影响因素并据之进行控制,是理论和实践界关注的焦点。基于1995～2009年陕西能源消费量及表征经济发展的诸变量的统计数据,借鉴因素分解及因果关系分析技术,定量研究陕西省能源消费的影响因素,通过因素分解技术,发现经济总量、能源消费强度及产业结构的变动是引起陕西能源消费量变动的主要因素,通过因果关系分析技术,发现经济总量、能源消费强度及国民经济中第二产业产值比重是能源消费总量的格兰杰因,并据之提出地方政府在节能减排约束下保持经济增长的政策建议。     

京津冀三地能源消费驱动因素对比分析

京津冀一体化发展已经上升为国家发展战略,能源是驱动一体化发展的主要动力。京津冀三地能源消费存在较大的差异,不利于区域一体化发展,需要对京津冀三地能源消费驱动因素进行探究。文章基于LMDI分解分析模型,选取经济发展、产业结构调整、常住人口、能源强度及能源结构等指标,对比分析北京市、天津市与河北省三地1995-2013年能源消费驱动因素差异。结果发现:经济发展是促使天津市及河北省能源消费增加的主要动力;常住人口数量变化对北京市能源消费驱动作用显著;产业结构调整对京津冀三地能源消费作用不是非常显著;能源强度下降是抑制京津冀三地能源消费增加的主要因素;能源结构变化对京津冀三地能源消费的影响较弱。最后,文章基于上述研究结果,提出了京津冀三地在节能方面的政策建议。     

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。     

东盟五国能源消费与碳排放因素分解分析

基于完全因素分解模型,对东盟五国1971 - 2007年能源消费量与碳排放量的影响因素进行分析.结果表明,菲律宾能源消费和碳排放的经济结构效应一直在下降,印尼的效应则从低点一直往上走;印尼能源消费和碳排放强度效应出现反向关系,而其他四国则保持几乎一致的变化轨迹;印尼的燃料转化效应曲线一直保持着平稳的上升趋势,泰国保持着从小幅的上升后维持不变的状态,其他三国几乎没有任何变动.     

基于分位数回归方法的居民能源消费影响因素分析

中国的居民能源消费占据了总能源消费的10.97%,并且这一数字正在不断上升。但是各种政策比如改变房屋类型、提高能源价格等对家庭能源消耗的影响还没有达成一致的结论。文章使用美国能源情报署的家庭能源消耗调查的数据,应用分位数回归的研究方法,分析对不同分布(分位点)家庭能源消耗的影响因素,而不仅仅是对能源消耗整体的平均影响。通过对不同分布家庭能源消耗的影响因素的分析,可以为针对高能耗的消费者采取合理措施以达到更有效率的节能目的的政策提供建议。     

基于SDA法的能源消费影响关键要素分析

基于投入产出结构因数分解法,本文分行业研究了影响中国能源消费的关键要素,将影响能源消费变动的因素分解为能源强度变化、技术系数变化、国内最终消费比例变化、资本形成总额比例变化、出口比例和进口比例变化以及最终需求总量变化等6个指标。研究结果显示,技术系数变化是影响中国能源需求量变动的最主要因素;能源强度变化、出口比例和进口比例变化也是影响能源消费量变动的主要因素。在影响中国能源消费变化的各行业中,电力、蒸气及水的生产和供应业,金属产品制造业等6个行业对中国能源消费具有重要影响。     

基于MRCI的中国能源消费变动及驱动因素分析

如何减缓能源消费的过快增长是应对能源安全和气候变化的重要课题。通过对投入产出分析原理和无残差的完全结构分解法（MRCI）量化分析发现,产出规模效应和生产结构效应对中国能源消费增长起到主导作用,是主要驱动因素,而中国能源强度效应能有效抑制中国能源消费的增长;人口规模效应和人均生活能耗效应对中国能源消费增长的影响相对较小,但也有一定的促进作用。因此,依靠技术创新、提高能源使用效率,控制人口增长、引导居民向低能耗方向发展有利于减少中国能源消费水平。     

浙江省居民能源消费影响因素的Logistic模型构建——基于浙江省3市2县居民能源消费状况的调查

利用浙江省3市2县居民能源消费状况的调查数据,构建二项logistic回归分析模型,对居民能源消费水平进行多因素定量分析,寻求并分析影响居民能源消费的主要因素,最后给出结论、提出建议。     

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。     

广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素

将居民能源消费的二氧化碳排放纳入研究范围,采用LMDI分解法对2000—2011年广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素进行分析。结果显示:在影响碳排放增长的各种因素中,经济规模、人口规模和收入对碳排放增加整体上表现为正效应;产业结构、生产部门能源强度、生产部门能源结构和能源碳排放因子整体表现为负效应;生活部门的能源强度和能源结构的效应不确定;总体上正向驱动效应超过负向驱动效应,致使广东省的碳排放量呈不断上升态势。     

基于城乡视角的居民能源消费影响因素研究

2002—2016年,伴随着291亿农村人口的城镇化,中国居民能源消费量增长了190%。在这一背景下,准确识别城乡居民能源消费模式差异及影响因素显得至关重要。本文基于城乡视角,重新界定居民能源消费,涵盖了建筑用能和交通用能两部分;同时在模型中创新性地引入了财富效应和强度效应,结合结构效应、城镇化效应和人口效应进行定量研究。利用对数平均迪氏分解法,基于我国2002—2012年城镇、农村居民数据,本文考察了不同驱动因素对城镇和农村能源消费的异质性影响。结果表明,建筑能耗强度和住房面积的增长是驱动居民能源消费增长的主要因素,机动车数量的增加也对城镇居民能源消费有明显的正向作用。由于较高的增长率,农村建筑能耗强度和人均住房面积增加对能耗增量的贡献已经逐渐超过城市。此外,分解结果表明,城镇化对居民能源消费的正向效应在逐年递减。这为“城镇化导致居民能源消费增加”提供了间接反证。     

能源消费增长的影响因素——基于指数分解的甘肃省实例研究

文章采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)研究了甘肃省1990—2009年能源消费增长的影响因素。实证结果显示:在研究期内甘肃省能源消费总量持续增长的情况下,生产效应是促使其能源消费总量增长的主导因素,强度效应表现为抑制其能源消费增长的主导因素。就行业的总效应而言,其影响主要来自工业部门。     

中国能源消费波动的计量分析

利用ARCH类模型对我国能源消费增长率的波动规律进行了实证分析,结果表明：我国能源消费不具备自我稳定机制,其波动性存在非对称现象,正向冲击能够增加能源消费增长率的波动性,而负向冲击则能降低能源消费的波动性,且波动性对增长率存在着显著的正向“溢出效应”。     

金砖国家经济发展与能源消费碳排放因素分解比较分析

金砖国家因经济发展的强劲势头和发展中大国等特征备受瞩目,在经济发展的同时,持续增长的碳排放也受到了关注。文章运用LMDI法比较分析金砖国家1971—2011年能源消费碳排放增长的影响因素及其贡献,研究发现:经济发展是拉动能源消费碳排放增长的决定性因素,尤其是对中国和印度显示出很强的拉动作用;能源强度是抑制能源消费碳排放增长的主要因素;人口规模对能源消费碳排放增长贡献较为稳定;碳强度影响作用不大;能源消费部门结构几乎不产生影响。由此,金砖国家要认清所处经济发展阶段,致力于创造公平的可持续发展环境,争取发展中大国的发展空间。     

能源消费与经济增长的灰色关联度分析——基于能源结构约束的视角

本文基于灰色关联度理论,对我国煤炭、石油、天然气、水电等常规能源与经济增长的关联程度进行了量化。结果显示,煤炭消费依然是我国的能源消费主体,其次是石油、水电、风电、核电及天然气。这意味着目前我国能源利用的主要矛盾并不是能源的总量约束,而是能源的结构性约束。     

中国农业生产能源消费影响因素的实证分析——基于固定效应模型

利用2000—2008年中国30个省(自治区、直辖市)农业生产能源消费的面板数据,采用固定效应模型,实证分析了农业生产能源消费的影响因素。研究结果显示:农业经济增长、农业从业人数、机械化水平及过去消费习惯与农业生产能源消费正相关;能源价格与农业生产能源消费负相关;农业固定资产投资在短期内对农业生产能源消费的影响有限。当前节约农业生产能源消费应从改革能源价格机制、更新改造农机和改变不合理的生产方式等方面入手。     

能源消费效应的三大影响因素分析——基于陕西省的案例研究

基于对数平均迪氏指数分解法(LMDI),笔者以陕西省的能源消费为个案,研究其1999年～2009年间能源消费的增长情况.研究结果表明:强度效应是抑制陕西省能源消费总量增长的主导力量,结构效应的影响作用未见显现;就行业的情况而言,总效应的影响因素主要来自工业部门;第三产业中出其他产业在分析中占据第二影响力的位置,但其影响作用的发挥较之工业部门弱得多.     

我国终端能源消费因素分析及实证研究——基于Laspeyres指数分解技术

运用Laspeyres指数完全分解技术对1995—2008年我国六部门的终端能源消费变动进行量化分析,分解出经济增长、产业结构与能源技术进步等因素对能源消费变动的影响效果。研究结果表明:经济增长是我国终端能耗逐年增长的主导因素,其中技术进步的节能潜力要远大于产业结构调整的节能潜力。     

基于LMDI的能源消费碳排放因素分解——以陕西省为例

近十年间陕西省取得了跨越式的经济大发展,特别是作为丝绸之路经济带的"桥头堡"其经济发展已驶入了快车道。经济快速发展的同时必然带来碳排放总量的增加,测算了陕西省2002~2012年7种主要能源消费的碳排放量。使用LMDI法(对数平均迪氏分解法)把陕西省能源碳排放增量分解成人口、人均GDP、产业结构、能源消费结构与能源消费强度这五方面因素。研究得出,2002~2012年间除能源消费强度这一因素的累积效应为负外,其余四种因素的累积效应皆为正。使用逐年效应角度观察,人均GDP是碳排放增加的最大拉动因素,能源消费强度对碳排放具有较大的抑制作用。针对以上问题给出了相关政策建议。     

我国能源消费与经济增长关系实证分析

本文选取1978-2009年的能源消费与GDP的时间序列数据进行分析,认识能源消费与经济增长的关系,并为我国的能源发展战略提出政策建议。