区域能源强度变动：基于GFI的因素分解分析

使用指数分解分析进行能源强度变动的因素分解是研究能源变动的主要研究方法。拉氏指数和D氏指数法各自都有其自身缺陷；费雪指数法则能折衷这两种指数方法，并能很好地克服拉氏指数和D氏指数法的缺点，因此其在实践中越来越多地被用来进行能源强度变动的因素分解分析。本文基于广义费雪指数（GFI）方法，将影响区域能源，强度变动的因素分解分：技术进步效应、结构变动效应和经济规模效应，并利用1995—2005年间中国30个省（自治区、直辖市）的相关数据对区域能源强度变动进行了函素分解分析，发现区域结构因素是源强度变动的主要解释因素，其次是区域技术进步，而区域经济规模的解释力较弱。     

我国三大产业电力消耗影响因素的分解分析

基于改进的Kaya恒等式,将电力消耗的影响因素分解为经济增长、产业结构和电力强度,并采用LMDI法的时间序列分解方式研究了这些因素对我国三大产业2000～2007年电力消耗的影响轨迹。分解分析的结果表明：总体上经济增长、产业结构和电力强度因素均对三大产业的电耗增长具有推动作用,其中经济增长是各产业电耗增长的最主要原因,2000～2007年其贡献高达9365%。但是2006年以来产业结构和电力强度变化已显示出明显的节电效应,2006～2007年的产业结构调整使得电耗减少了74130亿kW·h,同期电力强度降低亦使电耗的减少量达1 64370亿kW·h。如果未来我国经济保持增长态势,那么电耗将持续增加,而大力发展清洁电力、优化产业结构和降低电力强度是我国电耗降低的主要途径。     

陕西省生产用水变动的驱动机制分析北大核心CSCDCSSCI

水资源是人类社会发展不可或缺的重要战略资源,是社会经济可持续发展的基本保障。我国是一个缺水的国家,人均水资源只有世界平均水平的四分之一,而陕西人均水资源只相当于全国的52%,人口和经济集中的关中地区只相当于全国平均水平的15%。针对生产用水消耗问题,采用LMDI方法从经济规模效应、产业结构效应和用水技术效应三个方面分析了陕西省用水变动的驱动因素及影响程度。根据本文对陕西省2001年至2011年生产用水量变化的因素分解分析,可以得到4个结论:1陕西省生产用水消费量呈波动增长趋势,用水的增长速度远远落后于GDP的增长速度,生产用水量和经济发展呈现明显的"脱钩"效应;2经济规模效应是驱动陕西省生产用水增加的主要因素,经济增长带来的用水压力依然巨大,如果不考虑结构调整和用水效率进步,10年间陕西省用水量增长幅度将超过140%;3农业生产比重的下降是经济结构效应驱动陕西省生产用水下降的主要原因,但是其他行业的结构调整总体上对抑制用水增加起负面作用;4通过技术进步效应是抑制陕西省用水量增加的主要因素,特别是农业、石油和天然气开采业、金属矿采矿业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、通用专用设备制造业等耗水行业的用水效率提高有效减少了用水总需求。文章最后结合实证分析结果提出了提高陕西省水资源利用效率的相关建议:1加强用水总量控制,努力提高水资源循环利用率,从而有效抑制生产用水的快速增长;2加快产业结构调整,逐步降低高耗水产业的比重,依托陕西省的科技和教育资源优势,大力发展装备制造业、高技术产业和现代服务业,快速提高高效用水行业的经济结构比例;3强化企业生产过程和工序用水定额管理,通过阶梯水价、节水奖励政策促进企业积极研发使用低耗水的生产工艺;4加强农业节水技术的应用,兴建高效节水灌溉工程,降低农业用水量。     

无锡市工业SO2污染变化的空间特征及影响因素的分解分析

运用分解分析方法对工业污染变化进行地区分解、影响因素分解和综合分解,建立包含地区和影响因素的工业污染分解模型,并且应用该模型对2001-2005年无锡市工业SO2排放量的变化进行实证分析.分析结果表明,无锡市工业So2排放量的变化主要是江阴的经济规模、能耗技术和排污技术,市区的经济规模和能耗技术,以及宜兴的经济规模共同作用的结果.从地区来看,无锡市工业SO2排放量的变化主要源于江阴,而宜兴的影响逐渐增强.市区的影响趋于减弱.从影响因素来看,三个地区的经济规模效应都为正,而且显著大于其他三种效应;经济结构是影响力最弱的因素:技术变迁有显著影响,但在三个地区闻存在差异性.为了同时实现经济发展和工业SO2减排,无锡需要采取节能减排措施以降低{特别是江阴的)工业SO2排放强度.     

中国工业化进程中的节能估计

改革开放以来，随着中国工业化进程的推进，能源消耗（生活消耗除外）出现了较大波动，本文运用完全分解模型计算、分析了驱使能源消耗变化的经济增长效应、能源消耗强度效应与结构效应，并利用H-P滤波、完全分解模型对中国工业化进程中的节能进行了估计。结果表明，1980-2005年累计节能量为94457万t标准煤。1980-2005年中国节能缺口处于波动之中，尤其是1998年以后，受重新重工业化的影响，与潜在节能率相比，实际节能率在逐步降低，但到2005年，实际节能率大于潜在节能率，节能优先的高能效战略得到一定落实，有效控制和改善了能源的紧张状态。同时，近年来重工业能源利用效率的不断改善，说明重工业化对能源的高消耗只是一种阶段性特征，其中蕴含着巨大的节能空间，随着中国工业化水平的不断提高，节约能源，降低能源的消耗强度，有巨大的潜力。     

基于BP结构突变的中国能源强度及因素分解研究

能源是人类生存和发展的物质基础,是中国经济可持续发展的关键。中国能源消耗量虽在逐年降低,但仍是世界上能源消耗量最大的国家。伴随常规能源的日益枯竭,能源安全问题成为中国经济可持续发展的瓶颈,因此,降低能源强度迫在眉睫。系统研究中国能源强度下降原因并进行因素分解有助于深入把握能源变动规律,具有重要的现实意义和应用价值。文章运用BP结构突变模型对1980—2015年能源强度突变点检验,建立LMDI分解模型,将能源强度分解为部门能源强度、运输线路单位长度能耗、运输线路产出能耗、人均生活用能、城市化、人均收入效应、产业结构、能源结构八个因素,分析能源强度各阶段动因变化特征。计算结果表明,受经济发展及国家政策冲击,能源强度在1980—2015年样本期间存在1991年、2002年和2008年三次结构突变,形成四阶段不同增长趋势。能源强度在样本期间呈整体下降趋势,能源强度各阶段主要影响因素不同,但是部门能源强度和能源结构对中国能源强度作用最大,人均生活用能、人均收入效应和产业结构中的交通运输仓储及邮电通信业对能源强度影响显著;在样本期内,各影响因素作用方向转变导致能源强度阶段特征不同。针对中国能源强度的阶段特征,提出开发推广可再生能源技术以调整能源结构;促进应用低碳节能产品以降低生活用能;推动增加第三产业比重以提高人均收入水平;加快建设运输节能技术以降低交通运输业能源强度等对策建议。     

最终需求拉动下的CO2排放驱动因素研究:1997-2007

我国要实现在哥本哈根会议上承诺的减排目标,有赖于正确判断相关因素对我国CO2排放的影响强度和作用机理.减排目标的实现受诸多因素的影响,从生产层面到消费层面,从结构因素到效率因素都有涉及.本文从最终需求的视角,同时考虑生产和消费的影响因素,运用投入产出模型和对数平均Divisia指数分解法,考察了1997-2002、2002 - 2007年两个时段相关影响因素的变化对总排放变化的总贡献和部门贡献.研究结果表明,最终需求总量的不断增长是拉动总排放增加的主要驱动因素,重化工部门能耗强度的降低是促进减排的主要驱动因素;化学工业、金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业部门中间投入技术的变动是影响总技术效应的主要部门因素;能耗结构、产业结构和消费构成的变化所技动的减排效应量波动状态.文章提出减排不仅要从生产层面更要从消费层面下功夫,不仅要提高技术效率还要注重调整结构.     

山东省能源消费强度变动的结构及效率效应

从地区、产业以及规模以上工业三个视角,利用四种没有残值的指数分解方法将山东省的有关能源消费强度指标分解为效率效应和结构效应,研究结果显示:山东省生产总值的地区结构变动对其能源强度的下降有阻碍作用,而各地区能源效率的提高则有促进作用;农业、工业、建筑业、交通运输和仓储邮政、商业和住宿餐饮、其它服务业六大产业的增加值占全省增加值比重的变动对山东省能源强度的下降有不利影响,而各产业能源效率的变动则基本上起到促进作用;规模以上工业增加值的行业结构对规模以上工业能源强度的下降有增进作用,而各行业能源效率变动的影响则不稳定.着重发展第三产业,尤其是交通运输、商业、住宿餐饮之外的其它服务业、重视高耗能行业能源效率的持续提高、加强对重点地区的监控,包括泰安市、日照市、莱芜市、临沂市、聊城市等,是降低山东省能源强度的主要途径.     

技术进步、结构变动与中国能源利用效率

随着中国经济的快速增长,能源生产与消费量呈几何级数增长,而单位GDP的能耗却不断下降.理论上,能源利用效率的变化可以归因于结构变化与技术进步.为了解释中国能源效率的这种变化过程,本文采用对数平均的LMDI方法将中国1994-2005年的能源强度变化分解为六大类产业结构变化、两位数产业结构变化效应和技术进步效应.研究结果表明,1994-2005年,能源强度降低主要得益于技术进步,但技术进步的贡献在2001年后不断降低,产业结构变动在1998年前降低了能源强度,1998年之后导致能源强度的上升.在技术效应中,化学原料及制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业等高耗能产业部门及居民消费业的技术进步是导致我国能源强度下降的主要原因.     

最终需求拉动下区域产业用水驱动因素分解北大核心CSCDCSSCI

要实现最严格水资源管理制度中用水总量控制的目标,需要正确判断相关因素对用水量变化的影响强度和作用机理。影响产业用水量变化的因素涉及从生产层面到消费层面,从结构因素到效率因素。本文从最终需求的视角,同时考虑生产和消费的影响因素,运用投入产出结构分解法,考察了1997-2010年五个时段相关因素的变化对产业用水变化的总贡献和部门贡献。研究结果表明,国内最终需求成长效应和出口成长效应是拉动江苏省产业用水增加的主要原因,产业技术效应和用水强度效应是江苏省产业用水减少的主要因素;第一产业中国内最终需求成长效应是关键拉动效应,国内最终需求结构效应是抑制效应;第二产业中出口成长效应是关键的拉动效应,用水强度效应是关键抑制效应;第三产业中国内最终需求成长效应是关键拉动效应,用水强度效应是关键抑制效应;六大分解因素对各个部门呈现不同的驱动强度。研究结果为不同产业制定相应水管理政策提供决策参考。     

中国工业用水效率的动态演进及驱动因素研究

选取中国31个省级行政区1999~2014年的面板数据,运用Frontier4.1软件测算了我国各省区历年工业用水效率值,还通过聚类分析方法将各省区分为高效率组、中效率组、低效率组进行工业用水效率差异分析,接着选择自然资源、经济水平、工业发展、工业结构、用水结构和政府影响这6个因素,构建Tobit回归模型对这6个驱动因素分全国、高、中、低效率组样本分别对工业用水效率的影响进行实证分析。研究结论如下:我国工业用水效率平均值呈现逐年上升的趋势;东、中、西部地区的工业用水效率值差异较为明显;工业用水效率整体分布从东南向西北逐渐递减的趋势;我国各省区的工业用水效率处于一种较快的增长趋势且地区间的工业用水效率差距在不断缩小;人均水资源量与工业用水效率呈负相关关系;经济水平驱动因素和工业发展驱动因素都与工业用水效率存在很强的正相关关系;合理的工业结构可以显著提高工业用水效率;政府作为对于工业用水效率的提高也是至关重要的。     

Translocal celebrity activism: shark-protection campaigns in mainland China

ABSTRACT

Shanghai-born Yao Ming, a retired star player with the American National Basketball Association, is the celebrity face of translocal conservation campaigns to stop the consumption of shark-fin soup in Chinese restaurants worldwide. The standard justification for such communication practices is that they will generate media publicity and save shark populations, by encouraging increasingly affluent Chinese consumers to stop eating a luxury food item based on cruel and unsustainable practices. To date, there has been limited research on the nature of shark-protection campaigns in mainland China, the proclaimed major future market for shark fin. This paper fills that gap. It contends that these campaigns have missed their target, being heavily influenced by communication strategies used in international campaigns and providing incoherent local framing. Declining demand for shark fin demonstrates instead that government austerity measures have had a greater impact on luxury consumption practices, inadvertently highlighting the potential of “authoritarian environmentalism.”     

我国居民消费水平提高对资源、环境影响趋势分析

当人们将注意力集中在如何刺激消费拉动经济增长的时候。却很少有人关注消费规模的扩大对我国资源、环境和生态构成的压力。未来20～30年。中国13亿人中的大多数要从目前的温饱走向小康生活，物质生产与消费的规模将持续扩大，由此将带来的资源短缺与增加的环境压力。应引起政府、企业界和消费者的广泛重视。本文仅对近年来国民物质消费增长导致的资源环境问题以及未来的变化趋势进行分析。以提醒人们在中国走向现代化的今天。适度消费、过节俭的生活还应广泛提倡。     

The Empirical Analysis of the Impacts of Income Distribution Gap on Consumption Demand: Based on the Statistic Data of Chinese Urban Residents in 2000–2010

Abstract

This paper analyzes the impact of income distribution gap on consumption demand from a theoretical view, and draws the conclusion that there is an inverse relationship between income distribution gap and consumption demand. Then, the paper finds that the existing widening income distribution gap in China has a negative impact on consumption demand, but this is not the key factor for the insufficient consumption demand because of the low level of per capital income. At last, it suggests that governments should improve the income level of entire residents and adjust income distribution structure simultaneously.     

十一五省际节能绩效及绿色距离变化

从十一五节能目标出发,利用2006~2010年全国30个省区的统计数据,分析了各省区节能效率及绿色距离的变化。结论如下：（1）依据各省区单位GDP能耗、单位IAV能耗和单位GDP电耗数据计算它们的节能量与节能效率,结果发现各省区节能量与节能效率差异较大;（2）利用单位GDP能耗与单位IAV能耗、单位GDP电耗的面板数据,确定了生态省建设的单位IAV能耗、单位GDP电耗标准分别为1.513 7tce和95547度;（3）依据能耗绿色距离和生态化实现度公式,分析了各省区能耗绿色距离和生态化实现度的变化。既是对过去5 a各省区节能效率的回顾性评价,同时也为未来5 a各省区节能降耗提供了参考依据     

城镇化对工业能源消费的门槛效应研究——以长江经济带省份为例

高效能源利用是推动工业发展,进而促使城镇格局演化的重要催化剂,同时城镇化的高速发展对工业能源的消费结构和利用效率提出了进一步的要求,这必将影响到低碳城市建设和环境保护等生态责任目标的实现。选取2003—2012年长江经济带11个省份(直辖市)的相关数据,运用门槛模型对城镇化率、城镇居民人均总收入、能源工业投资、工业总产值、城市人口密度、产业结构等影响工业能源消费的因素进行分析,重点研究城镇化率和工业能源消费的非线性关系和相应的地区差异。结果表明:(1)长江经济带城镇化发展存在着明显的地区差异,上海、浙江等东部地区城镇化发展速度和水平明显优于云南、贵州等中西部地区。云南和贵州2012年的城镇化率远远低于2003年上海、浙江的城镇化率,显示出长江上游和下游之间存在着巨大的发展水平差距。(2)城镇化对工业能源消费存在显著的门槛效应,以城镇化率为门槛变量,存在两个结构变化点,分别为36.9%和48.3%。(3)在第一个门槛点前,城镇化对工业能源消费起抑制作用,前期城镇化的发展导致资源和人口的集聚效应明显,资源的利用效率和配置效率得到提升,从而抑制工业能源消费。在越过第二个门槛点后,城镇化对工业能源消费起正向作用,此时工业的发展和生活消费水准的提升对能源消费提出了更多的要求。最后为促进长江经济带城镇化和工业低碳化的协调发展,提出以下建议:加快长江经济带沿线各省份联动发展,缩小城镇化发展差异;针对城镇化率和工业能源消费的非线性关系,采取相应的措施引导和控制工业能源消费的变化趋势;协调城镇化进程和地区工业能源消耗,促进城镇化的健康发展。     

中国城市土地消耗强度的时空格局与收敛性分析

基于中国31个省份2000~2012年共13年的面板数据,分析了中国城市土地消耗强度的时空格局,并引入空间效应对其收敛性进行了检验。研究结果表明:1中国城市土地消耗强度的变化趋势是发散的,中、西部地区在缩小与东部地区经济差距的过程中,其经济增长是建立在高土地资源消耗的基础上的;2从时空格局看,城市土地消耗强度有收敛的可能,但随时间序列的移动,收敛迹象逐渐模糊;3空间模型估计结果表明城市土地消耗强度存在空间溢出效应,某省份城市土地消耗强度下降受到其他省份城市土地消耗强度下降的影响;同时其空间自相关性受到未被观测的解释变量的冲击,从侧面反映出除土地要素投入外,资本、劳动力和科技等要素投入,对提高单位建设用地的经济效益同样具有明显的影响。研究成果为促进土地资源节约集约利用提供科学依据。     

Study on Human Capital Valve Quantity Model and Investment Featuers

Human capital, the most active and valuable element ofproductivity, is the primary drive and crucial factor in thegrowth and development of modern regional economy.However, because of many different meanings about theconception of human capital and the complexity of itsevaluation, the measure and calculation of human capitalhas become a difficult problem. As yet, there is neither acommon measure means of human capital nor enoughcognition of its investment features.1 HUMAN CAPITAL VALUE …     

人口与消费对碳排放影响的分析模型与实证

从消费压力人口视角探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握气候变化压力的人文因素,以及人口与消费可持续发展的动力学机制.本文通过对STIRPAT模型的扩展,应用岭回归方法计量分析人口、消费及技术因素对碳排放的影响.对我国1980至2007年碳排放情况的统计实证结果表明,扩展的STIRPAT模型对中国国情有较高的解释力.居民消费水平、人口城市化率、人口规模三个因素对我国碳排放总量的变化影响明显;现阶段我国居民消费水平与人口结构变化对碳排放的影响力已高于人口规模变化的影响力,居民消费水平与消费模式等人文因素的变化有可能成为我国碳排放的新的增长点;技术进步因素在此模型中对我国该阶段碳排放的解释力有限,表明我国未来通过技术进步减缓碳排放的潜力巨大.     

Decomposition Analysis of Sectoral Energy Use in Beijing （1981-2005） Using the LMDI Method

This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005. Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly. The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects, structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index （LMDI） method. Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect followed by the intensity effect, and the structural effect was relatively insignificant. The total and production effects were all positive. In contrast, the structural effect and intensity effect were all negative. Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption （TPEC） was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial energy intensity. The results show that in this period, Beijing＇s economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy. However, the structures of sectoral energy use have not been changed yet, and energy demand should be increasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak. As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered： agriculture, industry and service. However, further decomposition into secondary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investigations.