我国区域能源消费结构及可持续发展的研究

针对能源总量的控制,综合使用灰色关联度分析、模糊聚类分析、多元线性回归等方法,分别构建能源消费特征分类、经济指标相关性、能源消耗需求估计值和阶段考核方案等模型,运用Matlab7、Eviews6、SPSS等软件,对各省份能源消耗特征进行分类,得到能源消耗总量与资源禀赋、能源消费结构、经济发展水平之间的关系,制定我国能源消费总量分配方案.     

中国能源消耗强度变动及影响因素实证分析

利用中国大陆30个省市(西藏除外)1995~2010年的面板数据,在宏观层面上对中国不同省市能源消耗强度变动及其影响因素进行实证研究。结果表明,各地区能源消耗强度与其重工业比重总体存在显著的正相关关系,对高能耗组区域影响最大;全社会固定资产投资占GDP比重增加有利于能源效率的提高;煤炭在一次能源消费中占比的下降将有助于各省市地区能源效率的提高;技术开发投入的增加有助于各地区特别是高能耗强度区域的能源效率的提高。     

高校能源智能监管系统的研究与设计

基于现代物联网、现代统计学分析等技术手段,对校园能源消耗各环节的过程进行感知、分析、整合、优化,设计建立了适合中小型校园的智慧高校能源监管系统.     

人类的生存之源——新能源

主持人:人们生活中不可或缺的是能源,在现代生活中,能源是生活水平高低的显示器.对一个国家而言,能源充足和使用能源的档次越高,这个国家的经济就越发达.但是,随着世界人口不断增长,能源消耗越来越大,特别是不合理地过多地使用煤炭、石油和天然气等化石能源,造成了严重的环境污染,破坏了人类的生存空间.能源问题的出路在哪里呢?     

高校引入"合同能源管理"机制的可行性分析

1.高校能源使用现状及存在问题1.1高校能源消耗持续增加,能源浪费现象严重随着我国高等教育事业的飞速发展,学生、教工数量的增加、高耗能实验设备的购置、新校区的高标准建设、各种能源的短缺,导致高校能源消耗不断增加,能源费用支出迅速增长,     

中国能源危机问题的经济学分析

随着工农业生产的发展和人民生活水平的提高，能源的消耗量急剧增加。通过计量分析得出：能源消费随着国内生产总值增加而增加，能源加工转换方面还有较大潜力，能源价格调整对能源消耗作用不大。应提高能源利用率，通过开源与节流来解决能源危机问题。     

经济地理学中的能源效率研究

能源问题是世界各国和地区利益往来与矛盾纠纷产生的重要影响因素,能源以及与能源消耗密切相关的气候变化问题也是全球共同关注的焦点.中国是世界第二大能源消费国,随着工业化、城市化进程的加速和人民生活水平的不断提高,能源需求量正在大幅上升且呈刚性增长,传统能源的对外依赖度越来越高,二氧化碳排放量也越来越大,整个社会的低碳转型问题在“十二五”末期及“十三五”期间也将更加突出.     

浅谈中国民歌的起源、发展与地方色彩

民歌是劳动人民千百年创作的优秀文化的结晶.本文分析了中国民歌的起源与发展,并指出,由于各地区自然地理条件存在差异,经济文化发展水平不平衡,中国各地区民歌具有不同的地方色彩.     

云南省工业产业结构调整对能耗影响的分析

文章在云南省2010-2012年能源消费数据的基础上,基于能源消费的LMDI分解模型,分析产业结构变动是否有效的减少能源的消费。结果发现,经济增长是引起云南省工业能源消耗增长的主要原因,产业结构变动在整体上增加了工业能源消耗,而能源消耗强度的降低有效的减少了云南省工业能源消耗。因此,政府应该充分抓住技术进步和产业结构优化升级两大减少能耗的方针,进一步完善加快转变工业经济发展方式的财政政策,促进云南省工业产业又好又快发展。     

内蒙古自治区经济发展与能源消耗的关系研究——基于时间序列的分析

自改革开放以来,内蒙古自治区能源消耗对整个省份的经济发展起着重大的支撑作用。与此同时经济的飞速发展也带动着能源消费的快速增长。通过对全省能源消费与GDP增长的相互关系研究,我们发现,内蒙古自治区GDP增长与能源消耗之间存在着单向的因果关系;单位GDP能耗逐年下降;原煤在内蒙古自治区能源消耗中占有举足轻重的地位,据此提出了协调能源消费与经济发展的政策建议。     

基于ARMA模型的宁夏能源消费预测

随着改革开放中国经济的腾飞,宁夏经济得到了快速发展.尤其是宁夏的能源工业发展速度很快,使得经济的发展越来越依赖能源[1].但宁夏是全国资源相对贫瘠的省份之一,经济发展过度的依赖能源使得宁夏能源消耗量逐年增加.宁夏本地的能源有限,外来能源成本较高,解决好不断增长的能源消耗问题是宁夏经济发展的重要前提.对未来能源需求进行准确预测变的迫在眉睫.这对于制定合理的经济发展战略和能源安全战略有着重要的借鉴意义.采用1990到2012年宁夏能源消费量数据建立ARMA时间序列模型.用Eviews软件检验模型的可行性和应用性.用时间序列模型对宁夏未来能源消费量进行预测.从检验结果来看,此模型模拟值与真实值接近,误差率低,预测效果比较好.     

对降低武钢能源消耗费用的思考

分析了武钢能源消耗的现状及降低能源费用的必要性,提出了武钢现阶段降低能源消耗费用的综合措施。     

河北省能源消耗强度变动及因素分解

根据2005-2010年能源消费数据及相关经济数据,分析了河北省能源消耗强度的时空变化特征;运用Laspeyres指数及其分解模型将河北省能源消耗强度的影响因素分解为结构因素和效率因素。结果表明:研究期内河北省能源消耗强度稳步下降,但空间差异较大;研究期能源消耗强度降低主要贡献因素是第二产业能源利用效率的提高;相对于效率份额,结构份额对能源消耗强度的影响很小,研究期内产业结构变动对能源消耗强度降低的总体影响是负面的。     

地区间成人高等教育权利公平性存在差异的原因及趋势

近几年各地区成人高等教育报名人数与实际招生计划间比例出现了严重不均,不同地区问成人高等教育权利“不公平”现象日益凸显,这除了与各地区高等教育机构提供的成人高等教育教学资源不均的原因外,还与各地区职业教育、城镇化水平等多方面的因素有关.本文旨在探讨造成这一现象的原因,期望能对成人教育工作者有所启示.     

对建筑节能的思考

当我们回顾2004年中国的能源问题时,电荒、油荒、煤荒……各种能源短缺的现实警示着我们,长期以来以煤炭、石油为主的能源消费体系亟需改变,通过大力发展可再生能源和新能源,替代煤炭,弥补石油、天然气的资源短缺,构建可持续发展的能源消费体系,将是我国长期能源发展战略和近期能源结构调整的重要选择.在建筑领域,全世界有近30%的能源消耗在建筑物上,长此以往,将严重影响世界经济的可持续发展.     

基于因子分析的各地区高等教育发展水平研究

当前,知识已成为提高综合国力和国际竞争力的决定性因素,高等教育在国家经济社会发展全局中居于重要地位,通过对各地区高等教育水平的评价分析,有助于客观衡量各地区高等教育的水平,进而为本地区高等教育的发展提出切实可行的政策和措施。本文借助统计学中的因子分析法,通过对全国31个地区的高等教育水平的综合得分和各主要因子的得分进行分析比较,进一步分析各地区高等教育的实力和水平,进而得出促进高等教育发展的几点启示。     

运用市场经济机制,强化高校能源资源的量化管理

2006年教育部发出了《关于建设节约型学校的通知》(教发[2006]3号)要求大力加强节约型学校的创建工作。随着办学规模的扩大,高等学校成为资源占有和能源消耗的大户,与此同时不少高校不同程度的存在教育资源分散管理、利用率低和人为浪费能源的现象,节约潜力很大。为提高高校能源     

基于节能-减排的我国工业行业分类研究

从能源消耗和SO2排放双调控出发,利用2005年各工业部门能源消耗和SO2排放强度数据,对我国40个工业行业进行新的分类,结果显示：基于万元产值能源消耗和SO2排放量,可将我国40个工业部门划分为3种类型,即低能耗-低污染行业,主要包括家具制造等15个部门;中能耗-中污染行业,主要包括有色金属矿采选业等10个部门;高能耗-高污染行业,主要包括煤炭开采和洗选业等15个部门、利用2001—2005年统计数据,对上述3类工业的能源消耗和SO2排放进行了统计表分析,结果显示：占生产总产值40％的高能耗-高污染行业,消耗了71％-74％的能源,排放了88％-90％的SO2,是引起能耗上涨和大气污染的元凶;而占生产总产值40％的低能耗-低污染工业,消耗不到10％的能源,SO2的排放量低于5％,是典型的能源节约和环境友好型产业．这个新的工业分类方案,建立起工业生产与资源消耗、SO2排放量之间的双向联系,为构建资源节约型和环境友好型社会提供了科学依据。     

基于能源安全约束的中国加工贸易结构调整与转型问题探讨

自2001年中国加工贸易进入快速发展期以来,其能源消耗规模也在骤然扩大,现已占居我国能源消费总量的近30%。然而,在2001-2008年国际高油价期间,随着我国加工贸易规模的迅速扩大,以加工贸易出口方式所进行的能源间接输出不仅使我国遭受了巨大的隐含能源成本损失,而且为满足加工贸易业规模如此之大的能源消耗而逐年加大能源生产所造成的生态环境影响其损失也是惊人的。为此,文章拟从能源安全角度分析和探讨中国加工贸易结构调整与转型的必然性及其有效途径。     

十二五期间山东省能源消耗水平预测

能源资源是人类生存、经济发展、社会进步不可或缺的重要资源。随着经济的飞速发展,能源需求量持续扩大,目前山东省已经成为中国能源消费第一大省。因而准确预测未来能源消耗水平对于制定合理的经济发展战略和能源安全战略有着重要的借鉴意义。本文采用1990-2009年山东省统计数据,分别应用ARMA模型和回归ARMA结合方法求得山东省十二五期间一次能源消费量预测值,并对两种预测结果进行了比较分析。