基于结构份额与效率份额的中国能源消费强度研究

能源短缺已经成为制约我国经济发展的瓶颈，揭示能源消费与经济发展之间的相关机理及变化趋势对于建设节约型社会，实现国民经济的可持续发展具有十分重要的意义。本文将能源消费强度变化分解为结构份额和效率份额，提出了结构份额和效率份额的测算方法，基于1985年～2003年的统计数据测算了我国能源消费强度变化中的结构份额和效率份额，分析了经济结构调整和产业能源使用效率对能源消费强度的影响。结果表明：我国能源消费强度下降是各产业能源使用效率提高和产业结构调整综合作用的结果，相对效率份额，结构份额对能源消费强度的影响波动较大；无论是从效率份额还是结构份额来看，第二产业能源消费强度的下降都是导致整体能源消费强度下降的主要原因，因此，工业能源强度的下降是导致整体能源消费强度下降的主要原因，因此，针对我国产业发展规划，我国能源消费强度研究的主要着眼点应该放在第二产业能源消费强度的下降和能源使用效率的提高两个方面。     

1995年至2007年中国能源消费强度的分解模型及实证分析——基于结构份额和效率份额视角

本文基于能源消费强度的恒等式,采用对数平均权重Divisia分解法(Logarithmic Mean Weight Divisia Method,LMD),建立中国三大产业能源消费强度的因素分解模型,定量分析了1995年-2007年间,能源效率因素和结构因素的变化对中国能源消费强度的影响,并研究了煤、石油、电力三种能源消费强度的两因素分解贡献值比较和三大产业间效率因素和结构因素的贡献份额比较对中国能源消费强度的影响,结果表明第二产业的效率因素是影响中国能源强度变化的主要因素,煤的消费强度与中国能源的消费强度变化一致,提出了降低第二产业重点耗能产业的能源效率、技术进步和优化经济结构三大管理对策。     

我国能源利用效率影响因素分析

以指数分解分析法对能源利用效率进行分解,从中找出影响能源利用效率的主要因素:一为产业结构因素、二为技术进步因素。根据变量关系在时间上的非稳定性特征,建立了能源利用效率影响因素的时变参数模型。分析结论表明,产业结构调整和技术进步对我国能源利用效率的影响力是持续稳定上升的,而产业结构调整对能源利用效率的提高起主导作用。     

基于能源结构的能源强度实证研究

从能源结构角度对能源强度进行结构分解分析,找出影响能源强度变化的决定因素,在此基础上对我国能源强度状况进行实证分析。根据2005年的统计数据计算出了为实现"十一五"降耗目标各类能源增长率的变化范围,以期能为优化能源结构、降低能源强度提供参考。     

我国东、中、西部地区碳排放强度变动及其因素分解研究

采用2000-2010年我国东、中、西部地区碳排放数据,基于结构份额与效率份额研究这两者对碳排放强度的影响。结果显示,在过去的12年中,碳排放强度的下降基本是由效率份额引起的,特别是东部效率份额作用的结果。结构份额虽然也起到一定的积极作用,不过其作用相对于效率份额来说较小,因此未来有必要发挥结构份额对碳排放强度的降低作用。     

基于C-D成本函数分析我国能源强度的影响因素

首先利用1990—2009年的时间序列数据,对我国能源强度和能源价格之间的关系做了实证分析。接着在C-D成本函数的基础上,加入产业结构、能源结构、劳动生产率等因素,从微观层面扩展了能源强度影响因素的模型,并利用岭回归法测算不同影响因素对能源强度的影响。研究得出:能源结构和产业结构变动对能源强度的变化影响都比较大;能源价格的提高和技术进步对能源强度的下降有一定的作用。因此,政府部门必须加快促进产业结构和能源结构调整,推动节能技术的开发和利用,完善能源价格体系。     

北京市能源效率评价及其影响因素分析

选取基于规模报酬可变的超效率SBM模型,在生产函数中加入非期望产出,测算出1995-2012年北京市的全要素能源效率,并进一步分析其影响因素,结果表明,北京市的能源效率整体状况良好,波动较小,一直呈现出较高的水平;产业结构、对外开放程度、技术进步同能源效率呈显著的正相关关系,能源消费结构、政府影响力则与能源效率负相关。因此,降低煤炭在能源消费中的比重,减少政府对市场的干预,能够提高全要素能源效率,降低环境污染。     

偏向性技术进步下中国能源强度变动研究

从偏向性技术进步这一角度,采用LMDI指数分解法、回归法相结合的方法研究我国能源强度变动的原因,从而对我国能源强度不断下降的现象作出解释。得到的主要结论有:第一,从外生偏向性技术进步下的能源强度增长情况而言,能源增长型技术水平的提升显著地影响了我国的能源强度,能源价格与技术水平的提高可以分别解释28%与72%的能源强度变化;第二,就内生偏向性技术水平提升下的能源强度增长而言,二产比重、能源价格、研发投入是影响我国能源强度变动的主要原因,改革开放以来我国能源强度不断下降的主要原因是研发投入的快速增长和能源价格的提高。     

山东省能源效率影响因素的灰色关联分析

以山东省2000—2009年相关数据为样本,运用灰色关联分析法对山东省能源效率影响因素进行实证分析,研究结论证实各因素按影响程度排序为:产业结构、城镇化水平、能源消费结构、市场化水平、对外贸易和科技水平,影响程度依次减弱;并通过窗口长度递增法考察各因素对山东省能源效率的影响是否具有阶段性特征,结果表明各影响因素呈现出相对稳定的趋势特征。     

中国能源消费强度的区域差异及影响因素分析

能源消费强度反映国民经济发展中对能源的利用效率,其变动方向及影响因素受到学术界广泛关注。但研究中大多以我国总体能源消费强度的变化为对象,对地域差异关注不足。本文选取多项指标,构建能源消费规模份额指数、能耗强度指数、增长速度指数、综合消费指数,从不同角度刻画中国能源消费的区域差异。在此基础上,利用回归分析法,定量研究了地区能源消费强度的影响因素。结果表明,我国地区间能源消费强度的差异与地区总体经济发展水平、地区工业化程度、地区经济重型化程度存在直接关系,尤其是地区经济重型化程度的提高将会显著增加地区经济能耗强度。现阶段,控制高耗能重化工业的重复建设与盲目投资。对于减小能源消耗强度具有重要的意义。同时,经济发展水平和经济结构的地域差异性,要求我国能源战略的推进与实施必须制定相应的地区政策才能确保国家宏观战略的顺利实施。     

河北省碳排放因素分解及实证分析

基于IPCC碳排放恒等式,采用对数平均权重分解法建立河北省人均碳排放的因素分解模型,定量分析河北省1980—2011年间能源碳排放强度、单位GDP能源强度、经济发展对人均碳排放的影响。研究结果表明,能源碳排放强度对人均碳排放影响不显著,单位GDP能源强度在总体上抑制了人均碳排放的增长,经济发展是人均碳排放增长的主要拉动因素。最后提出减排的政策建议。     

能源消费影响因素分解方法的比较研究

在能源消费研究中经常要将其变化分解为各种因素,通过各种因素的影响程度来分析影响能源消费的变化原因.自20世纪70年代以来,已经发展了多种分解方法,这些方法的假设前提与算法都有较大差异.本文从能源消费变化量与能源强度两个角度介绍了各种分解算法,对其进行了对比,并运用中国制造业的相关数据比较了分解的结果.能源消费变化量的分解方法中,Shapley算法与M-E算法分解结果相同,但是Shapley算法按照各因素的贡献加权来计算各因素对能源消费量的影响,更适合多因素分解;Se-Hark Park算法与AWT-PDM算法能较好地体现经济结构对能源消费量的影响,但AWT-PDM算法由于权数的确定问题,使得该算法存在不能分解的剩余项.能源强度变化的分解方法分为乘法分解和加法分解两大类,乘法分解反映的是能源强度变化率,加法分解反映的是能源强度变化量.Fisher算法与LMDI算法均是对能源强度的完全分解,而Laspeyres算法与AMDI算法均存在剩余项;方法是对AMDI算法的改进.研究者在研究能源问题或环境问题时,应根据研究要求及所掌握的数据选择恰当的分解方法.     

中国工业能源消费强度变化的分解分析

工业是中国能源消费的主体,对工业内部各行业能源利用效率和结构变化的深入剖析有助于决策者制定有针对性的具体政策措施。基于改进的差值分解法,本文把1997年-2007年中国工业能源消费强度变化分解为结构效应和效率效应。结果表明,过去10年间中国工业能源消费强度的下降基本上归因于效率效应,其总体贡献率达90.48%。对工业内部36个部门的能源消费强度变化的分解结果显示,化学原料及化学制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力工业等部门的效率效应对降低全国工业能源消费强度的贡献最大,但同期高耗能冶金工业规模扩张产生的结构效应在一定程度上抵消了效率效应。未来中国工业节能降耗的政策设计应重点关注高耗能重化工业的能源利用效率,并适度控制这些部门在工业中所占的比重,避免产能过度扩张。     

中国能源强度差异与影响因素效应的分解研究

基于2000~2011年间中国大陆30个省市区的面板数据,对中国地区能源强度进行了差异测算与分解,发现中国地区能源强度的差异正在逐渐扩大,这种差异主要表现为区域内各省份之间的差异,而区域间差异是次要的因素。通过检验地区能源强度的空间相关性,发现各地区的能源强度之间存在显著的空间正相关关系。并用空间计量方法分析了多种因素对于地区能源强度的影响作用,对各影响因素的空间效应进行了分解研究,发现各影响因素不仅会影响本地的能源强度,还会对其相邻地区的能源强度产生显著影响。     

中国区域能源消费强度的影响因素分析

本文选取中国部分省际1997年～2005年数据,运用聚类分析方法将其划分成高增长高能耗（Ⅰ）、低增长高能耗（Ⅱ）、低增长低能耗（Ⅲ）和高增长低能耗（Ⅳ）4个区域,然后运用Panel Data的协整分析与误差修正模型,对影响各区域能源消费强度的长、短期因素进行实证分析。结果表明：①长期来看,市场化程度的提高对降低能源消费强度有较大的影响,固定资产投资水平的提高将会使各区域能源消费强度增加,重工业比重和煤炭消费比重的增加虽然使各区域能源消费强度增加,但对各区域能源消费强度的影响差异较大;②短期而言,固定资产投资的短期波动将提高区域Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ的能源消费强度;虽然重工业比重的短期波动对Ⅱ、Ⅳ区域的能源消费强度有影响,但是不很明显;能源消费结构的短期变化将会引起Ⅱ、Ⅲ区域能源消费强度的变化;对于区域Ⅰ,加快其市场化进程的速度,优化资源配置,对快速降低该区域的能源消费强度具有一定的积极作用。最后,针对中国实际提出能源政策建议包括：制定有区别的区域节能目标和政策措施; 发挥区域优势,加强区域合作,优化能源资源配置;积极发展清洁型能源;运用市场机制让能源流入效率高的地区。     

我国能源效率关键影响因素的实证研究

摘要：基于超效率DEA方法对我国能源效率进行了分析,发现改革开放以来我国能源效率经历了“下降-上升-下降-上升”的波浪式变化过程,而且在今后一段时间内还会继续提高。根据能源效率影响因素逻辑关系分析将技术进步和结构调整确定为能源效率关键影响因素,在此基础上,对改革开放以来技术进步、结构调整与我国能源效率的关系进行了计量分析。实证考察了专利授权数、第三产业产值比重、天然气消费比重和水电消费比重对我国能源效率的影响,并提出了我国能源效率改进对策。     

中国能源和碳排放的效率测度与影响因素研究

采用DEA方法测度中国1995~2011年间能源和碳排放效率,并拓展STIRPAT模型,通过Tobit回归分析中国能源和碳排放效率的影响因素。研究表明:整体上中国能源和碳排放效率呈下降趋势,东部能源和碳排放效率最高,中部其次,西部最低。经济增长和节能技术是影响能源和碳排放效率的关键因素,其中经济增长会降低中国能源和碳排放效率。工业化水平对能源和碳排放效率的影响存在区域差异,不过统计上不显著。人口规模与能源和碳排放效率负相关。     

中国制造业能源效率及其影响因素研究

以2003-2013年中国制造业行业面板数据为样本,研究环境约束下的制造业全要素能源效率及其影响因素.研究结果显示:行业内竞争、技术进步对制造业能源效率有正的影响,能源消费结构、对外开放以及环境规制对制造业能源效率有负的影响;同时,以上影响因素存在行业异质性.基于上述结论,提出改善制造业能源效率的相关政策建议.     

中国能源效率影响因素研究——基于VEC模型的实证检验

能源效率以其在优化能源-经济-环境系统中的重要作用,被学者们称为"第五类能源"。本文采用基于向量误差修正模型的广义脉冲响应函数分析方法,考察能源相对价格、产业结构、能源结构以及科技进步四个因素在时序维度上对我国能源效率影响的动态特征。研究结果显示:在整个冲击响应期内,能源相对价格的提升与科技进步对我国能源效率的改进具有促进作用,而产业结构与能源结构的变动则在不同程度上阻碍着我国能源效率的提高,且以上四个因素均具有持续性特征。其次,能源相对价格、科技进步、能源结构三个因素较为显著,而产业结构的影响相对较弱。基于上述研究结论,从完善能源价格形成机制、优化产业结构与能源结构、加大节能科技投入等方面,探讨了提高我国能源效率的实现途径。     

中国能源强度变动趋势及省际差异分析

本文利用我国28个省、市、自治区1995年-2009年能源和经济社会发展的面板数据,使用费雪理想指数分解法对我国能源强度的变动趋势和区域差异进行分析。研究发现在1995年-2009年间我国能源强度呈下降趋势,主要原因来自于能源效率的提高,经济结构调整的影响较为有限。从省际层面来看,1995年-2009年各地区的能源强度都普遍降低,但各省市区之间的能源强度的绝对水平与变动幅度差距在扩大。在这一时期,由地区间经济结构变化导致的能源强度变化分化明显,并与部门内能源效率的作用相互加强,造成了地区间能源强度分布趋于分散。