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文档简介

统计与决策!#年$月!理论版摘要!本文介绍了在能源经济分析中得到广泛应用的因素分析法!并以能源强度为分析对象!对中国的时间序列数据和日本美国之间的跨区域数据进行了具体分析!发现我国能源效率提高的决定因素是部门能源强度的提高!而日本和美国的能源强度的差异决主要是由产业结构的不同造成的#关键词!因素分解法$产业结构$部门能效中图分类号!%!&文献标识码!(文章编号!$&!)*+#!&#&$)&,)&-中#日#美能源经济之比较齐志新!陈文颖!清华大学现代管理研究中心$北京$&+*我国的%十一五&发展规划提出五年内单位./0能耗降低!1$如果从最近几年的情况来判断$实现这样的目标具有相当大的难度$因为!&!)!&*年单位./0能耗不降反升$而!&,年的下降则微乎其微但从更长期的情况来看$实现这样的目标还是有希望的$从$2#+年到!*年$单位./0能耗下降了三分之二(很显然$定量分析过去!多年能源效率提高的原因$对进一步提高能效具有很强的借鉴意义)能源强度受到产业结构等多个因素的影响$如何把这些因素的作用%分解&开来是问题的关键)本文运用因素分解法$对中国的时间序列数据以及日本和美国跨国比较数据进行分析$在此基础上对能源强度的变化规律进行了探讨)!因素分解法所谓因素分解$就是把多个因素共同作用的结果分解开来)因素分解法有很多种不同的形式$但最基本的是拉氏因素分解法!345678975/7:;=;?和迪氏因素分解法!/=A=5=4/7:;=;?)拉氏因素分解法的计算公式是*!BCDEC)C&F8&$!B8DC&E8)8&G$而$!BD!BCH!B8H9I其中9就是所谓的%剩余&$其实9DEC)CGE8)8G$即C和8的交叉影响)其原理是对各个因素求微分$近似认为微分值不变$再求积分即可)由于是近似算法$所以存在%剩余&$很显然$当和的变化都很小的时候$%剩余&也很小)拉氏因素分解法非常符合因素分解的思维$即假定其他因素不变$求出某一个因素变化时的影响$而且计算简单$所以得到了广泛的应用$大部分应用研究都采用了这一方法)迪氏因素分解法的一种计算公式是*!BCDJ!EC&8&HC8GEK?C)K?C&G$!B8DJ!EC&8&HC8GEK?8)K?8&G)也可以通过微积分来推导$和拉氏方法不同的是$迪氏方法对时间微分$推导如下*LBMLDLEC8GMLD8ELCMLGHCEL8MLGDC8ELK?CGHC8ELK?8G$再积分$得到*!BD!C8ELK?CMLGH!C8ELK?8MLG根据数学家NO7=K提出的近似计算公式$得到*&!C8PLK?CMLGDQEC&8&GHEC8GREK?C)K?C&G&!C8ELK?CMLGDQEC&8&GHEC8GREK?8)K?8&G其中H#D$如果取D#D&S,$就可以得到上面已经列出的公式)显然$由于是含有近似计算$所以迪氏因素分解法也含有%剩余&)此外$需要强调的是$这只是迪氏因素分解法的一种形式$还有其他的形式$这里不再一一列举)还有许多其他方法$从本质上讲$这些方法的不同点就在于对拉氏方法中%剩余&的不同处理$如把交互影响都归到某个因素的连环替代法$交互影响平均分配法$交互影响按比例分配法等)如果各个因素的变化都很小$则交互影响也很小$这种情况下各种方法的计算结果差别并不大但是$把交互影响平均分配或者按比例分配都没有多少理论依据$反而在交互影响较大的时候$可能会改变各个因素的单独影响的本来面目$所以$把交互影响单列出来是比较合适的)!因素分解法在能源经济分析中的应用在能源经济分析中$通常要找到能源消费总量和能源强度变化的原因$决定节能量的因素$因素分解法可以完成这些工作)此外$还通常需要把宏观量的变化分解到各个部门)下面采用拉氏方法$直接把能源消费分析的公式写出来)用下标&表示第&年度$下标表示第年度用.表示各个产基金项目!教育部人文社会科学重点研究基地重大项目%&,TT/-&-,&统计观察!统计与决策!#年$月!理论版业部门的增加值总量#%&表示产业部门&的增加值$各个产业部门的能源消费总量#&表示产业部门&的能源消费量$(表示能源强度#(&表示产业部门&的能源强度$)&表示产业部门&的增加值占增加值总量的份额%!*+能源强度的分解由于能源强度&(,%,!%-)&-(&%,!)&-(&所以能源强度的变化量&!(,(./(0,!1)&2.31(&4./!1)&4031(&40所以能源强度的变化量可以分解为两个因素&产业结构的变化#以及各产业部门能源强度的变化#根据拉氏方法&!(,5!1)&4.31(&4/!1)&431(&4675!8)&4031(&4./!1)&4031(&40679!$其中#第一项是结构调整的影响#第二项是部门强度的影响#9是剩余%!*!节能量的分解由于节能量&:,.%3;.,%.30%0;%.3.%.,%.3(0;%.3(.,%.31(0;(.4,%.35!1)&4031(&40;!1)&4.31(&4.6可见#节能量分解结果和能源强度分解结果几乎一样#只是乘了第.年度的增加值$可以直接写出拉氏方法的结果&!(,%.5!1)&4.31(&40;!1)&4031(&406%.5!1)&4031(&4.;!1)&4031(&4069!*=能源消费总量的分解由于能源消费总量的变化量&!,.;0,!%.31)&4.31(&4.;!%031)&4031(&40所以能源的增量可以分解为三个因素&总产出的变化#产业结构的变化#以及各产业部门能源强度的变化#根据拉氏方法&!,5!%.1)&40(1(&40;!%0(1)&40(1(&4065!%0(1)&4.(1(&40;!%0(1)&40(1(&4065!%0(1)&40(1(&40;!%0(1)&40(1(&406按部门分解及生活用能的影响以上都是按因素分解#还可以把宏观量的变化分解到各个部门%和按因素分解的逻辑一样#假设其他部门不变#求第&部门变化时的增量#以能源强度为例#计算公式是&!(,(.;(,!8)&4.38(&4.;!8)&438(&4,!58)&4.38(&4.;8)&438(&4,?58)$4.38($4.;8)$4038($4060?58)!4.-8(!4.;8)!40-8(!4060?58)=4.-8(=4.;8)=40-8(=406分解出的各项依次是第$)!)=*各产业部门对宏观能源强度变化的贡献%此外#国民经济整体的能源强度!这就是+十一五,降耗!0A的目标变量里面包含了生活用能的变化#可以先把这部分摘出来&(,%,)9%,!)B&%9%,!)B&-(&%9%,!)&-(&9%!C这样#把第一项按因素分解#或按部门分解$而第二项就是单位%DE的生活用能的变化对整体能源强度的影响%!*C跨国比较结果的分解以上讨论的都是时间序列数据的分解#对跨国数据#也可以按因素或按部门分解#以能源强度为例&!(,(!;($,!8)&4!38(&4!;!8)&4$38(&4$,5!8)&4!38(&4!;!8)&4!38(&4$65!8)&4!38(&4!;!8)&4$38(&4!6式#考虑生活用能影响的!C式#以及跨国比较按因素分解的!F式%!中国时间序列数据的分解结果根据-中国统计年鉴!00C.以及第一次全国经济普查的结果#可以计算出以$H#I年不变价计算的%DE#以及各产业部门的增加值$根据-能源统计年鉴!.进而计算出历年的能源强度/基于这些数据#根据公式!+)!)!C可以对+HI;!=年间能源强度的变化进行分解#结果如表+所示%按因素分解的结果说明#部门强度的变化而不是产业结构变化#是宏观能源强度变化的决定因素$按部门分解的结时段+HI;+HIC+HIC;+HH+HH;+HHC+HHC;+HHF+HHF;+HH#+HH#;+HHI+HHI;+HHH+HHH;!;!+!+;!;!=+HI;!=能源强度变化+A+A+A+A+A+A+A+A+A+A+A+A部门强度因素#=*HA+*CA+*!A+!*=AIH*IAIC*=AHI*+A+*=AH=*=A+!*CAF!*AIF*IA产业结构因素F*A;=*#A;F=*#A;=I*!A;+=*A;C*FA;F*CA;+*=A;C*IAFC*FA!H*A;=H*A生活用能因素!+*!A!#*CA!#*#A;#*CA!+*HA+H*CA#*#A#*HA+*CA+I*IAF*IA!+*IA分解余值;+*CAC*IA!C*IA=*A+*A*#A*FA+*=A+*A*A+*A=*CA第一产业+C*HA#*HA#*AF*A!*FA=*A=*=A*HA*CA;!I*+A;#*!AH*#A工业CI*CAC!*#AC*!A+!*FAFH*HAI*CAII*HAI+*IA#F*A+=#*CAH+*AF!*A建筑业+*!AC*!A+*IA*A!*HA;!*A!*HA*CA+*A=*+A*A+*HA第三产业=*!AF*#AH*!A;+*HA!*HA;+*A;!*#A*FA+*+A;=*AH*A*FA按因素分解!A按部门分解!A表+HI;!=年能源强度变化的分解结果+HH=;+HH+HH;+HHC+HHC;+HHF+HHF;+HH#+HH#;+HHI+HHI;+HHH+HHH;!;!+!+;!;!=+HH=;!=+A+A+A+A+A+A+A+A+A+A+A部门强度因素+!*FHA+!H*ICAF#*#A#+*HIA;=C*F=A+*#AIC*I+A+*IA#!*=HAII*AI*F!A结构调整因素#*!A+H*#FA+#*IA!I*HFAH+*CHA;=*C#A+=*IHA;*HA!*FAF*HA+#*!A分解余值;+*+A;H*F!A+*=A;*HA*=A!*I=A*=A=*!A!*H#AC*C+A;!*A时段能源强度变化量按因素分解!A表!+HH=;!=工业部门能源强度变化的因素分解统计观察!统计与决策!#年$月!理论版果说明#工业部门能源强度的变化决定了宏观能源强度的变化$鉴于工业部门的决定性影响#有必要对工业部门能源强度的变化也进行因素分解#根据历年版%中国工业经济统计年鉴&#把工业部门细分为%&个子部门#但只能整理出(%到!%年的数据#(%年之前的数据不可得$按因素分解的结果如表!所示#很显然#即便在工业部门内部#也是各个子部门强度的变化而不是产业结构变化对能源强度的变化起到了决定作用$!日本和美国的跨国数据的分解在发达国家中#通常认为日本是能源利用效率最高的国家#而美国能源利用效率则较低#!年美国人均)*+为%,(!美元#日本为-,.美元#日本比美国高出近-/$但是美国人均能源消费量为.0#吨标油#日本只有-1$!吨标油#美国大约是日本的!倍$正是因为这种差距#在做能源经济分析的时候#经常从日本和美国的比较入手$以$(,年不变价计算#!22$年美国工业部门的能耗强度是日本的$1.,倍以!22$年当年价格计算的话#两国能耗强度的差距较小$以$22/表示二者能耗强度的差距#那么根据按因素分解的结果#产业结构的影响是$(%1,/#而各子部门强度差距的影响是3(%1,/#可见产业结构因素起到了较大的影响#而部门强度差距的影响则要小得多$按部门分解的结果如表-所示#可见两国工业部门能耗强度的巨大差距主要是石油(钢铁(化工(造纸等少数几个部门造成的$!总结本文推导了因素分解法的计算公式#并对中国的时间序列数据的进行了计算#发现过去!2多年#我国能源强度下降的决定因素是部门强度的下降#而不是产业结构变化对日本和美国的能源强度的差距的分析则表明#产业结构的差异是决定因素$在国外#对能源强度变化进行因素分解分析#从方法到实证都涌现出了大量的研究#已经有22多篇相关论文发表一般的结论是#对工业化国家#部门强度的下降是决定因素#产业结构因素的影响很小#发展中国家的情况要复杂一些#但大部分都是部门强度的影响大于产业结构的影响$对中国的各种研究都表明能源强度下降的决定因素是部门强度的下降#而产业结构变化的影响微乎其微$而国内对这种方法的系统介绍还比较少#应用性的研究也寥寥可数#在研究结论上也未能达成一致$有研究认为我国能源强度持续下降主要是产业结构调整的结果#也有研究认为部门强度是决定因素$本文的计算则否定了在国内很有影响的结构调整决定能源强度的说法#而支持了认为部门强度是决定因素的观点#这和国际上的研究结果是一致的$实际上#由于产业结构的变化速度较为缓慢#用2年左右的时间序列数据#很难发现产业结构的变化起到决定作用#这就启发我们#产业结构的调整#或者通过产业结构的调整来提高能源效率#应是一个长期的政策目标#不能期望在短时间内立竿见影$用跨国数据作比较的时候#往往需要大量的精力去整理数据#所以这方面的研究还比较少#本文对日本和美国的实证研究发现产业结构是决定因素#虽然这一点是否具有普遍性还有待检验#但很容易理解#不同国家之间#产业结构的差异很明显#所以决定了能源强度的差异我国的能源强度和国外差距较大#要缩小这个差距#除了继续降低各部门的能源强度之外#更要在产业结构即国际产业分工中有所作为$参考文献!45王庆一1中国的能源效率及国际比较4651节能与环保!,!$23$%14!8张晓波1*9:9;97-$3-,1?%8冯飞!周凤起!王庆一0中国能源发展战略与政策研究?80北京7经济科学出版社!22-0?-8史丹0结构变动是影响我国能源消费的主要因素?680工业经济!222!=!7%.A-%1?,8蒋金荷1提高能源效率与经济结构调整的策略分析?681数量经济技术经济研究!22-!$2$7$&A!%1?&8BCD0E0FBGHIFBCJ1K11;LMNOPQR9BGOSGOTQUVQWXYXQB7-(3#&1?#8WXF+FTXRXTBOMCPOWOFMTIOBYMO1;YLGPQRBOMCPRRXTXOBTP9BGXTFYQMWXB+TQBQUXOW?816FVFB79BWYXYLYOQRBOMCPTQBQUXTW!221?.8DQPG)11!_FBWQB*17%2(A%!1责任编辑b李友平#人口!百万工业能源消费量!百万吨标油其中)制造业能源消费量工业能耗强度!吨标油b百万美元(,不变价人均工业能耗!吨标油b人美国!.,12(&!,12,(1&,!&12!1(日本!#1!#!&,1.&!-!1-&-21.!12(美国b日本!1!-!1%,!1-#1.,12,表%日本和美国工业部门能源消费比较制造业整体石油和煤产品钢铁化工纸浆(纸张和纸制品食品伐木和木制品有色金属及制品金属制品电力机械(装备其他!个部门合计美国9Xc:X%,1#%(#1!,!&1!(.1-&%&1-,%1.&1#.1!#,1(1(3日本9Xc:X!.%1(-&1.1&.1!#1&1-%1!.%1#!1!&1%(3美国3日本%1#-,1-3#,1%!1!-(1%-#1-%&1-(-1,%1&(3-1-(#1-%表-日本和美国制造业能耗强度差距按部门分解的结果吨标油b百万美$!当年价#统计观察!中、日、美能源经济之比较作者:齐志新,陈文颖作者单位:清华大学,现代管理研究中心,北京,100084刊名:统计与决策英文刊名:STATISTICSANDDECISION年,卷(期):2007,(2)被引用次数:2次参考文献(8条)1.王庆一中国的能源效率及国际比较期刊论文-节能与环保2005(06)2.张晓波DIVISIA指数的理论与实践1992(01)3.冯飞.周凤起.王庆一中国能源发展战略与政策研究20044.史丹结构变动是影响我国能源消费的主要因素2000(02)5.蒋金荷提高能源效率与经济结构调整的策略分析期刊论文-数量经济技术经济研究2004(10)6.AngBW.ZhangFQASurveyofIndexdecompositionAnalysisinEnergyandEnvironmentalStudies2000(12)7.AsiaPacificEnergyResearchCentreAStudyofEnergyEfficiencyIndicatorsinAPECEconomies20018.BoydGA.HansonDA.SternerTDecompositionofChangesinEnergyIntensity-aComparisonoftheDivisiaIndexandOtherMethods1988(04)相似文献(10条)1.学位论文徐星我国经济增长对能源消费的影响关系分析2009在我国经济高速增长的同时我国能源消费的增长速度却不断放慢,有些年份甚至出现了负增长,这是其他国家发展过程中所没有的现象,因此引起了国内学术界的广泛关注。1978年以来我国的能源强度持续下降,但是因为我国能源消费强度的基数高,我国能源强度仍普遍高于西方发达国家,从2002年到2005年我国能源强度甚至出现了小幅回升,总体上讲,我国节能减排的压力仍然很大。基于以上背景,研究能源强度变化的影响因素以及经济增长对能源消费的影响关系就有了很强的现实意义。目前,对能源强度变化影响因素分析主要采用的是因素分解法,但主要是从三产层次上的三要素分解。在经济增长和能源消费之间的关系方面国内外已有大量的文献研究,取得了一定成果,但其中较少考虑产业结构和效率改进因素对能源消费的影响。因此文章根据SDA方法,将能源强度按(农业、工业等)六因素分解为结构份额和效率份额。能源强度的变动受到效率份额和结构份额共同影响,而能源消费是由经济增长和能源强度共同决定的,因此我们将产业结构因素和效率改进因素引入到经济增长对能源消费的影响关系中,以确定各因素对能源消费的影响作用的大小,这样的研究可以为政策的制定提供定量依据。文章首先对我国的经济增长和能源消费的状况进行了简要的回顾,进而对我国改革开放以来能源强度状况进行了分析,在此基础上文章运用SDA方法将我国的能源消费强度分解为效率份额和结构份额。至此文章中的三个变量(经济增长、产业结构变量、效率改进变量)已经出现,进而建立三者对能源消费的影响关系模型。文章中采用GDP数据代表经济增长变量,第三产业在GDP中的比重代表产业结构变量,至于效率改进指标,文章沿用林伯强(2003)电力需求方程中的效率改进变量(产业生产增加值/产业消费的电力)思路,用GDP增加值/当年的能源消费表示代表效率改进变量。在实证部分文章首先运用协整理论研究了经济增长对能源消费的影响关系,接着研究引入结构因素和效率因素后经济增长对能源消费的影响关系。最后文章在前文研究的基础上提出了一些政策建议,主要从产业结构提升和技术创新两方面提出。本文的主要结论如下:(1)我国能源强度下降基本上来自于各产业能源效率提高,其中工业能源效率的贡献份额最大,而产业结构对能源强度下降却起着反向作用。(2)经济增长、产业结构因素和效率改进因素之间存在长期的协整关系,但经济增长和能源消费之间不存在因果关系,这和以前的研究有所不同,产生此种不同的原因可能是时间跨度和数据处理方式的不同,但也某种程度上说明近些年我国节能降耗的政策已初见成效,我国的经济增长和能源消费已经出现了良好的“脱钩”迹象。(3)经济增长会引起能源消费的增加,引入产业结构和效率改进变量后的模型能更好的反映经济增长对能源消费的影响关系;产业结构变量系数为负,说明第三产业结构和能源消费之间存在负相关关系,第三产业比重的增加会减少能源的消费;效率改进变量系数为负,即效率改进与能源消费之间存在负相关关系,效率的改进技术的进步会降低能源的消费;产业结构变量系数小于效率改进变量系数,这说明效率改进对降低能源消费的作用更大。2.期刊论文张建文.刘学之.巩奎永.ZhangJianwen.LiuXuezhi.GongKuiyong北京市能源强度影响因素的分析-北京化工大学学报(社会科学版)2010,(1)本文应用完全因素分解法,对北京市20002008年九年的能源强度变化进行分析,得出北京市能源强度的总体变化趋势是下降的结论.研究表明,产业结构的调整和能源利用效率提高的双重作用促进了北京市的能源强度近十年来逐渐降低,而第二产业能源效率的提高起到了重要作用.作者结合北京市未来的发展方向,提出了提高能源使用效率、改善产业结构和积极开发新能源等措施和建议.3.学位论文浦文杰上海市能源强度变化的产业结构因素研究2009上海作为全国经济的排头兵,长三角的龙头城市,无论从自身发展、还是从国家全局发展以及长三角地区联动效应来看都起到举足轻重的作用。2009年3月25日,国务院常务会议审议并原则通过关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业、建设国际金融中心和国际航运中心的意见。其目的是要加快上海的产业结构调整,加大高新技术制造业的崛起以及新兴服务业的扩大和完善,以此更好地服务长三角地区、服务全国。能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础,是现代化生产的主要动力来源,经济的发展必须依靠能源的不断支持,脱离能源供给的经济发展就是空中楼阁。能源工业的兴起和发展,对社会经济的发展、科学技术的进步和人类生活水平的提高,都起到了巨大的推动作用。但是能源消费的过快增长、能源供给的短缺,价格的巨幅波动等因素都将对经济产生限制甚至是副作用,因此能源利用效率有很大的研究意义。能源利用效率一个重要的经济指标是能源强度也称单位GDP能耗,我国通常使用“吨标准煤/万元GDP”作为单位。本文研究的对象就是能源强度的变化因素。一般认为,能源强度的变化影响因素很多,比如产出规模、能源价格、技术进步、市场规模、产业结构、能源消费结构等等。而众多因素中着重考察产业结构因素,其理由有三:(一)自从库兹涅茨与罗斯托对现代经济增长的本质展开争论以来,经济学家已经普遍认识到,现代经济增长的本质是结构主导型增长,在这种增长中,产业结构在很大程度上决定了稀缺资源的配置效果,从而对经济能否持续快速增长起着关键作用。(二)能源经济研究对于我国来说刚刚起步,针对其所开展的理论与实证研究相对于国外不多也不深。本文认为能源经济的研究需要结合产业经济学等经济学分支的理论体系,并结合目前先进的方法,对一个地区的能源使用情况进行剖析、理解。纵观对能源强度的因素影响的研究,通过因素分解法对影响因素的研究尚不全面和深入,其中产业结构变动和技术进步因素的定义、转化,产业内部结构变动的影响的研究,在分类、分层次讨论上存在一定不足。(三)针对产业结构对能源强度的影响分析中,通过产业关联对某个特定行业的影响至今没有学者做过研究。本文试图从工业和交通运输、仓储和邮电通信业的产出比重的变动分别对其他经济部门能源强度的影响做分析和研究。本文通过理论结合实践,首先回顾了国内外文献,并作总结分析,找出了以往理论和模型的不足与局限性,再并利用产业结构相关理论补充修改它,提出新的因素,增加相应指标,结合其他宏观因素综合分析,通过指数因素分解法对上海市2001-2007年生产总值和终端能源消耗量的数据处理分析,解释了该市能源强度变化的影响因素,其中重点介绍了产业结构因素。理论上本文通过使用产业结构相关理论对能源强度的因素分解方法进行修改和补充,丰富这方面的理论分析的框架体系,令分析结果针对性和解释力更强。其中加入的因素为(1)产业内部结构因素;(2)产业关联因素。从这两个因素深层挖掘能源强度的产业结构因素,围绕产业结构升级动态分析能源强度的变化。方法上,本文使用指数分解分析模型,本研究在以上理论基础上补充修改了能源强度变动指数分解模型:(1)在以往的研究的终端产业结构(终端增加值/总经济增加值)中加入了中间产业结构指标Sji(即:第j部门增加值/第i产业增加值);(2)引入部门产业间关联指标Sx(例如:第三产业各部门对其他产业部门的支持作用)。同时本研究还罗列了各指标的影响力矩阵,可供其他学者在分析相关问题中作为参考。实证方面,结合上海“国际航运中心、国际金融中心”的定位,探讨并对上海的未来产业内部结构、产业间升级方向和方式作出建议,得到大力发展第三产业中生产性服务业的同时,限制交通运输部门的能源强度上升,并且还需要控制重工业化的增长以及加快高新制造业和现代服务业对其的支持作用。4.期刊论文胡兆光GDP能耗与电耗的关系-中国能源2006,28(7)能耗下降电耗会怎样变化?本文采用智能工程的方法模拟实验能耗与电耗的关系.结果显示,2010年GDP能耗要比2005降低20%,则电耗将下降7%.针对过去5年我国产值电耗上升的问题,采用因素分解法发现,由于三次产业结构的变化而引起的行业电耗上升仅占23.35%;而由于行业发展的不均衡、企业的能耗管理不到位、技术改造(进步)投入不足等因素引起的行业电耗上升占了76.65%.通过情景分析,建议十一五期间,应抓住部分行业产能过剩的机遇,调整行业内的生产结构、产品结构,淘汰落后生产工艺,加强企业能耗管理,加大技改及技术进步的投入,建立降低能耗、电耗的长效机制.5.学位论文陈玉英我国产业结构变动及其对能源利用效率的影响研究2007改革开放以来,我国的经济建设取得了巨大的成就,但是也消耗了大量的资源。工业化的迅速发展刺激了能源消费急剧增长,使得能源供需不平衡的状况日渐突出。在我国,能源利用效率低、能源消费结构不合理、污染严重等问题在一定程度上制约着我国经济的发展。能源是工业生产中重要的生产资料,更是一国国民经济发展不可或缺的资源,但是能源的稀缺性决定了我们要走集约型可持续发展的道路,提高能源利用效率,使有限的能源创造更多的价值。能源利用效率不仅受技术水平影响,还与该国(或地区)产业结构合理化程度密切相关。因此本研究试图在分析产业结构对能源利用影响机制和鉴别影响我国能源利用效率因素的基础上,用历史数据对产业结构影响能源利用进行验证,在对结果进行合理解释的基础上提出相应的政策建议,为国民经济发展的决策提供科学依据。根据以上研究目标,我们先回顾了我国近年来产业结构演变与能源利用状况及其对应关系,之后在分析能源利用效率的影响因素(包括对外开放、经济体制、产业结构、国家政策、能源结构、企业规模、设备工业及管理水平等等)及产业结构对我国能源强度影响机理的基础上,利用因素分解法将能源利用效率影响因素进行结构份额和效率份额分解研究产业结构变动与能源利用效率之间的关系。研究的结果与理论预期略有不同,论文就这些差异给予了相应的解释。综合前面的分析,我们得出的基本结论是:产业结构变动和产业内技术进步都是影响能源消费强度的重要因素,产业结构变动方向的合理与否直接导致能源强度的下降或上升。产业内能源效率的提高有利于能源强度的降低,但当各产业技术水平进步到一定程度,能源强度下降到一个很低的水平时,能源强度很难再进一步下降,这时合理调整产业结构、降低对能源的依赖性成为缓解能源矛盾的重要方法。产业结构的合理变动有利于我国能源强度的下降,有利于我国能源利用的可持续发展。为此,我们建议从以下几个方面加强相关工作:首先,调整工业内部产业结构,严格控制高耗能、高污染行业的项目建设和过快发展,优先发展那些科技含量高、低耗能、低污染的行业;其次,制订相关优惠政策,鼓励发展整体能耗相对较低的第三产业;再次,建立产业和产品准入目录的动态调整制度,将高耗能、高污染和大量消耗国内资源的商品逐步列入加工贸易禁止类,减少对污染严重、能源耗费严重、附加值低的产品的出口;最后,推进能源产业和能源管理的市场化改革。6.期刊论文王爱琴农村产业结构转换与区域经济差异-安徽电力职工大学学报2001,6(3)在以往区域经济差异研究中,多采取统计指标绝对量的简单对比,但由于受区域经济增长率和经济总量的影响,不同时点绝对差距无可比性.本文采用相对差距比较方法中的一种-基尼系数法,来反映分配差别的总水平及经济结构转换对农村区域经济发展差异及其扩大的贡献度.7.学位论文郑定成广东省能源发展态势及发展循环经济的能源战略研究2008能源是社会发展的重要物质基础,也是影响人类赖以生存的自然环境和生态的重要因素。作为经济及能源消耗大省,广东省能源资源却相对贫乏,能源供需矛盾已成为影响经济发展的重要因素。同时随着经济发展和工业化进程不断深入,广东省对能源需求将不断增大,能源约束瓶颈进一步凸现,电力短缺,煤炭、石油供应紧张局面相继出现,单电力方面,2005年广东省呈现全年性、全网性缺电局面,全年电量缺口237亿千瓦时,约占全社会用电量的9,最大电力缺口达450万千瓦以上,约占电力需求的10。因电力短缺2005年工业增加值增速被拉低约7个百分点,GDP增长被拉低约4个百分点。如何保障能源供应将关系到广东省经济的可持续发展,因此,研究广东省能源现状及未来发展显得更为重要。影响能源发展的因素很多,本文从以下几方面进行了研究分析,并对未来能源需求进行了预测及提出相应的能源战略发展方向。能源消费与经济发展模式紧密相关,目前广东省经济发展主要是基于传统经济模式,为研究在此模式下能源与经济的关系,本文采用协整分析方法对广东省经济发展与能源、电力消耗进行了相关性分析,并建立相应的模型,结果表明能源、电力消费与GDP之间存在长期均衡关系,当前经济增长很大程度上依赖于能源的大量消费。在此基础上,分析在此经济模式下广东省的能源供需形势、能源结构变化、能源消费弹性系数变化及环境问题。产业结构是影响经济及能源消费的重要因素,不同产业部门对经济的贡献及能源消费总量的影响各不相同,本文采用回归方法分析各产业部门对经济增长的贡献,应用灰色关联分析方法分析了各产业对能源消费总量的影响程度,并在此基础上,进一步分析产业结构调整及能源利用效率对能源消费的影响,采用指标为能源消费强度,方法是因素分解法,分析过程中将对能源强度的影响分解为效率份额及结构份额。环境污染与能源消费及经济发展模式密切相关。粗放型经济发展模式已对广东省环境造成很大影响。现主要通过对各污染物排放数据的分析,并分析其影响因素,在此基础上,采用了环境库兹涅茨曲线对经济发展同环境污染关系作进一步分析,并应用灰色关联分析方法分析一次能源消费结构对环境污染的影响程度。利用历史相关数据,并采用时间序列预测模型-ARMA模型对未来广东省能源需求进行了预测。并提

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