中国区域碳排放的因素分解模型及实证分析

本文测度了1995—2008年中国29个省市的碳排放量,分析了中国碳排放的区域差异,通过构建“LMDl分解模型”,将各地区人均碳排放分解为人均GDP、能源结构、能源强度等影响因素,同时将能源强度进一步分解为各产业能源强度和产业结构两类因素。研究结果表明：几类因素对各省市自治区碳排放增长的影响方向和影响程度存在差异,但从全国及东中西三大区域看,人均GDP是促进碳排放量增长的决定因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素,而能源强度变化主要由工业部门能源强度的变化决定,产业结构变化通过促进能源强度的增加,间接推动了碳排放量的增长。能源结构推动了碳排放的增长,但影响程度较小。现阶段应根据各地区碳排放的区域差异及碳排放增长的影响因素,制定差异化的区域碳减排政策,包括：优化区域能源结构、降低区域能源强度、调整区域产业结构、积极推进区域低碳经济增长方式转变。     

异质性能源消耗强度变化及其影响因素分解——基于四川省可比价能源投入产出表

基于2002—2007年四川省可比价能源投入产出表,分析了四川省6部门的异质性能源的完全能耗系数的变化趋势;采用因素分解法,将能耗强度总量变动的影响因素分解为直接能耗变化、产品技术变化和最终需求结构变化,并分析了不同因素对能源消耗强度变化的影响程度。结果表明:2002—2007年间,除农业外,其他产业部门的煤炭完全能耗系数均呈下降趋势;除了建筑业的天然气完全能耗系数呈上升趋势外,其他产业部门的该系数均呈先升后降的趋势;最终需求结构变动促使各类能源的消耗强度总量呈正向变化;直接能耗变动是影响4类能源的消耗强度变动的最主要因素。     

技术进步对全要素能源效率的空间溢出效应及其分解

本文利用中国大陆分省数据,基于非期望产出SBM-DEA模型,测算了省际全要素能源效率和Malmquist生产率指数并将后者分解为技术变动和效率变动;以Malmquist生产率指数、技术变动和效率变动作为技术进步的代理变量,将技术进步对能源效率的影响分解为直接效应和间接效应,分别在邻接空间权重和地理距离权重下衡量了技术进步对能源效率的空间溢出效应。研究发现,中国的区域全要素能源效率存在显著的空间依赖性和空间异质性;技术进步对能源效率具有"双刃剑"特征,即技术进步对本区域能源效率均存在显著正向促进作用,但对其他区域均却存在显著的负向空间溢出效应;同时,技术变动的空间溢出效应明显大于效率变动的空间溢出效应。     

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。     

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。     

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。     

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。     

中国可再生能源电力生产重心迁移路径及驱动因素分解研究

论文以2006—2016年各省份可再生能源电力产量为基础,测算中国可再生能源电力生产重心,并分析重心迁移特征;构建重心迁移的区域贡献模型和可再生能源发电量变动的驱动因素分解模型,对中国七大区域进行实际分析。结果表明:2006—2008年、2008—2013年、2013—2014年、2014—2016年中国可再生能源电力生产重心分别向西南、西北、西南、东北方向迁移。第一、三阶段的主要推力是西南地区可再生能源发电量的快速增加,第二阶段的主要推力是华北、东北、西南、西北地区可再生能源发电量的快速增加,第四阶段的主要推力则是华东、华北地区可再生能源发电量的快速增加。结合各地区可再生能源发电量变动的驱动因素分析和有关各省份的实际情况,提出促进区域可再生能源发电量增加的对策。     

结构性因素对中国区域产业增长影响研究--基于投入产出视角

利用空间结构分解模型构建出适合中国区域间投入产出表的分解模型,将2002年到2007年全国8大区域共136个行业的增加值增长分解为技术、区域贸易以及偏好等结构性因素变动和最终需求变动两大部分。结果表明：结构性因素的变动对各区域各产业之间的增长差异产生了重大影响。在区域层面,区域贸易的变动是差异产生的主要原因;在产业层面,技术的变动是差异产生的主要原因;在分区域分产业的情况下,区域贸易和增加值增长率的变动则是主要原因。     

中国海洋交通运输业碳排放因素分解研究——基于中国远洋集团的实证分析

构建了一个海洋交通运输业的基于货运规模、货运距离、能源强度、能源结构、碳排放系数的碳排放恒等式．运用LMDI分解技术，根据中国远洋集团2004年-2008年能源消耗数据，分析了影响我国海洋交通运输业碳排放量的关键因素。结果表明：能源结构因素、货运规模因素一直是碳排放量的拉动因素。能源强度因素先是碳排放量的拉动因素，后成...     

Explaining the declining energy intensity of the U.S. economy

This paper reconciles conflicting explanations for the decline in U.S. energy intensity over the last 40 years of the 20th century. Decomposing changes in the energy–GDP ratio into shifts in the structure of sectoral composition and adjustments in the efficiency of energy use within individual industries reveals that while inter-industry structural change was the principal driver of the observed decline in aggregate energy intensity, intra-industry efficiency improvements played a more important role in the post-1980 period. Econometric results attribute this phenomenon to adjustments in quasi-fixed inputs—particularly vehicle stocks, and disembodied autonomous technological progress, and show that price-induced substitution of variable inputs generated transitory energy savings, while innovation induced by energy prices had only a minor impact.     

我国能源强度空间分布的集聚性分析

中国分省能源强度空间分布地图显示出较大的地理空间聚集,能源强度自东南向西北地区逐渐增大。能源强度空间分布与能源资源禀赋分布十分类似。因此,提出命题"能源资源越丰沛,能源强度越高"。空间自相关检验揭示了省域能源强度存在着显著的空间依赖性,Moran散点图显示了能源强度水平类似的省区有相对集中的趋势,形成一种高-高、低-低各自相互吸引,高-低、低-高相互排斥的空间联系结构。     

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。     

The driving forces of the change in China's energy intensity: An empirical research using DEA-Malmquist and spatial panel estimations

Energy shortage and environmental degradation have become significant hurdles for China's sustainable development nowadays. One of the most efficient and effective ways to ease energy shortage is to sufficiently reduce energy intensity. In the extant literature on the influential factors of China's energy intensity, the regional imbalance and spatial spillover effects were basically ignored, which may yield to biased and unreasonable results. As a result, in this paper, the driving forces of China's provincial energy intensity were for the first time investigated by combining the Data Envelopment Analysis (DEA)-Malmquist and spatial panel approaches for the period between 2000 and 2014. The results indicate that technological progress plays a dominant role in decreasing China's overall energy intensity. In both the Eastern and Central regions, the technological progress and its components can decrease energy intensity, while this effect doesnot significantly exist in the Western region. Rapid industrialization should be responsible for China's currently high energy intensity, while energy price hiking is conducive to the decrease in energy intensity. Moreover, there is also clear evidence that these factors influence on energy intensity partly through the spatial spillover effects.     

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。     

开放条件下中国工业能源强度的影响因素分析——基于31个行业面板数据的实证分析

本文运用中国工业31个行业1998年-2004年的面板数据,分析了能源价格、FDI的进入程度、进出口商品结构、工业内部的行业结构和R＆D投资强度对中国工业能源强度的影响。研究发现,能源价格的上涨对提高工业能源利用效率有显著的促进作用;降低FDI的进入程度与R＆D投资强度都有助于降低工业特别是高能源强度行业的能源强度;降低高能源强度行业的出口额在工业出口总额中的比重,有利于降低高能源强度行业的能源强度,进口商品结构变化对工业能源强度没有显著影响;降低高能源强度行业的工业增加值在整个工业增加值中的比重,有助于降低全工业行业和低能源强度行业的能源强度。     

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。     

FDI与中国省际能源消费强度间关系的动态分析

建立了能源消费强度和FDI规模的面板VAR模型和面板计量模型,采用1995—2008年中国省际面板数据,对能源消费强度和FDI规模之间的动态关系进行了实证研究。结果显示:FDI规模对能源消费强度有显著的正向效应;FDI规模对能源消费强度的影响保持在4.3%左右;FDI规模和能源消费强度之间呈典型的倒U型关系,说明能源消费强度随着FDI规模的增加而呈先增加后降低的趋势。     

我国城市化对能源强度的影响——基于空间计量经济学的分析

通过利用空间计量经济学的相关知识对城市化水平与能源强度进行实证研究,得出以下三点结论:一是我国城市化水平具有显著的空间溢出效应;二是能源强度不仅受本地区的能源强度和城市化水平影响,也受相邻省区的能源强度和城市化水平影响;三是短期内城市化水平对能源强度的影响和空间效应均在增强,但长远来看,城市化会通过各种渠道使能源利用效率得以提高,这有助于降低能源强度。因此,我们应更加注重城市化推进的质量,这也是解决我国能源问题的出路之一。