中国城市化与能源消费的非线性关系研究——基于省际面板数据的门槛模型分析

本文以人均GDP和能源强度作为门槛变量,建立了城市化与能源消之间关系的STIRPAT模型。研究发现,城市化对能源消费的影响具有显著的双重门槛特征:以人均GDP作为门槛变量的两个门槛值分别是7376元和14443元,以能源强度作为门槛变量的两个门槛值分别是0.23和0.11。随着人均GDP的提高或者能源强度的降低,城市化对能源消费的弹性系数先减小后增大。目前我国大部分省份已经跨越了人均GDP和能源强度的第二个门槛值,城市化对于我国大部分省份能源消费量的贡献度逐渐增大,城市化将越来越成为我国能源消费增加的一个主要因素。     

城镇化进程中用水量增长的门槛效应与动态作用机制分析

城镇化是发展中国家21世纪的主要发展趋势,在很大程度上主导着人口、经济和产业结构等各方面的转变,成为拉动用水量增长的关键因素。城镇化进程中城镇居民收入、人口结构、人口密度和人力资本等因素的变化,使得城镇化并非表现为线性发展规律,最终导致用水量也存在相应的门槛效应并呈现阶段性增长特征。本文首先对我国各地区城镇化水平和用水量进行统计分析,从地区层面直观描述我国城镇化水平和用水量的变化特征,然后采用面板门槛模型研究城镇化、城镇居民人均收入、人力资本、城市人口密度和人口年龄结构对于用水量的门槛效应,搜寻在城镇化进程中各人口因素对用水量影响的门槛点并分析阶段性变化特征,最后结合PVAR模型研究城镇化进程中各人口因素对用水量的动态影响和作用机制。门槛回归结果发现:城镇化对用水量的影响具有明显的阶段性特征,分别以城镇化和人均收入为门槛变量,超越门槛点后城镇化对用水量的弹性系数分别呈现先升后降的倒"U"型和先降后升的正"U"型变化趋势;以人力资本为门槛变化量,城镇化对用水量的拉动作用则不断减弱。脉冲响应结果显示:城镇化对用水量具有长期且稳定的正向冲击,而居民收入和人口年龄结构对用水量的正向冲击则逐渐收敛于零,人口密度和人力资本对用水量均具有负向冲击,且人口密度的负效应不断增强,而人力资本的负效应不断减弱。方差分解的结果表明,目前我国用水量的增长受自身的影响较大,除年龄结构外,人口密度、居民收入、人力资本和城镇化也具有小规模的贡献程度。     

中国能源消费增长原因分析与节能途径探讨

中国正处于工业化和城市化快速发展的中期阶段,能源消费迅猛增长,节能减排任务艰巨。分析近年来能源消费增长原因，可为未来寻找节能途径提供参考。论文在构建能源投入产出表的基础上，利用结构分解分析方法，将促使能源消费增长因素分解为经济规模、产业结构、经济增长方式和节能技术变化4个因素。并以1997-2002年为样本期,定量测度了各因素变化对中国能源消费增长的贡献值及贡献率。结果表明：促使能源消费增加的因素中，贡献率最大的是经济规模的增加。其次是产业结构变化和经济增长方式变化。而减少能源消费的因素只有节能技术变化，但由于其贡献值的绝对值小于前3个因素的贡献值之和，因此能源消费总量仍呈增加趋势。可见，技术进步已被证明是节能的有效途径，而未来通过调整产业结构和转变经济增长方式节能的任务还任重而道远。     

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。     

中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004

能源消费是碳排放的主要来源。随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”。这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。     

中国碳排放变动的因素分解分析

随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内难以改变,中国一次能源消费的碳排放总量不断增长.本文基于广义费雪指数(GFI)方法,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析 2000-2008年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响.该方法较之拉氏指数和D氏指数分解法,克服了它们的缺点,更好的消除了分解的残差项,得到的结果更加精确.分析表明:经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率对抑制中国人均碳排放的贡献率呈倒“U”型,并且其抑制作用当前有增强趋势,能源结构的抑制作用依然微弱.能源效率和能源结构对碳排放的抑制作用难以抵消由经济发展拉动的中国人均碳排放量增长.本文得到当前能源效率因素对碳排放的抑制作用正逐渐增强,而能源结构因素对碳排放的抑制作用依然微弱,这与以往的结果不同.为了考察各种因素对中国能源消费碳排放影响的长期规律性,本文首次拟合了各种影响因素的瞬时变化率特征,进一步反映出各影响因素的动态演进过程.     

江西省城市化进程中资源消耗特征及响应分析

选取能源消费总量、总用水量和城市建成区面积作为江西省资源消耗的指示性指标，在对其城市化进程中资源消耗特征分析的基础上，采用计量经济学的方法。对城市化作用的资源消耗响应情景进行了模拟。研究显示：①随着城市化进程的推进，江西省资源消耗特征表现并不一致。其人均能源消耗、人均建成区面积扩张有着与全国类似的逐步增长的态势，但其人均值都低于全国人均水平；而人均用水量则与全国一样呈现下降趋势，但江西省人均用水量一直都高于全国平均水平。②格兰杰因果分析发现，江西省城市化水平变化是人均能源消费增长和人均建成区面积扩张的格兰杰因果原因，人均建成区面积扩张也是城市化水平提高的格兰杰因果原因；而城市化水平变化与人均用水量下降互不为格兰杰因果原因。进一步的脉冲响应函数模拟表明：在江西省城市化进程中，城市化水平的提高对人均能源消费具有正的冲击效果；而人均建成区面积扩张对城市化具有先正后负的响应情景。     

技术创新、产业结构调整对能源消费影响的实证分析

在产业结构调整、减少能源消费、提高能源效率的过程中，技术创新是关键因素。本文在现有研究的基础上引入技术创新要素，建立技术创新、产业结构调整对能源消费影响的分析框架。通过假设建立了技术创新、产业结构调整对能源消费影响的计量模型，运用中国的数据进行了实证分析。研究结票表明。专利授权量增加能够节约能源消费，第一产业、建筑业、批发与零售业等能源消耗较少产业的产值比重增加能够减少能源消费。研究结论认为，基于技术创新的产业结构升级、优化和经济增长方式转变，是经济增长和能源消费脱钩的重要途径。     

基于城镇化的居民生活能源消费碳排放门限效应分析

正确认识城镇化发展中碳减排的阶段性特征和应对我国城镇化进程中的碳排放挑战,具有重要的理论参考价值和现实指导意义。现有研究较少关注城镇化发展对居民生活能源消费碳排放的影响,未能将城镇化自身阶段性变化对生活碳排放的影响联系起来。基于此,本文以城镇化率作为门限变量,以生活能源结构、居民消费率、产业结构分别作为解释变量,构建多个不同视角的门限-STIRPAT扩展模型,深入分析城镇化水平处于不同阶段时,居民生活能源消费碳排放所受影响的差异性。研究表明,城市化率分别处于门限值(0.250、0.325和0.457)前后时,居民生活能源消费碳排放所受影响出现了阶段性的变化。当城镇化率低于0.250时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放均呈负向弹性关系,分别为-0.688、-0.570、-0.570;当城市化率低于0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放的负向弹性关系仍然存在,但相关关系明显减弱,能源结构负向弹性关系介于(-0.338,-0.019),居民消费率和产业结构负向弹性关系为-0.251。当城市化率超过0.457时,能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放已逐步显现或转变为正向弹性关系。基于上述研究结果提出相应建议:区域城镇化发展介于(0.250,0.457]这一阶段的进程中,应把握住能源结构、居民消费率和产业结构对居民生活能源消费碳排放影响效应转变之前的阶段,鼓励居民生活消费,但进行节能低碳生活方式的引导,大力发展第三产业,满足居民对生活商品及服务的需求。当区域城镇化提升至0.457以上时,应合理优化能源结构,提高非化石能源比重,通过财政政策等对居民生活消费进行调控和引导,注重第三产业中的科技、金融等技术密集型的行业发展。     

基于LMDI的上海市能源消费碳排放实证分析

能源利用不仅为经济活动提供动力还大量排放二氧化碳。本文建立上海能源消费碳排放的LMDI分解模型,从经济规模、产业结构、能源强度和产业碳排放系数四个影响因素着手,实证研究了1995-2005上海分三次产业的能源消费碳排放变化机理。研究表明:经济快速增长是上海碳排放增加的主导因素,能源强度下降是抑制碳排放增长的重要因素。产业结构、能源结构优化有利于控制碳排放,而重工业化、能源结构高碳化会增加碳排放。基于实证结果和上海市情,本文最后就上海未来控制碳排放提出相关的政策建议。     

能源消费总量控制政策对产业结构调整的门限效应及现实影响

本文采用动态面板门限模型分析能源消费对产业结构调整的门限效应,在此基础上以京津冀鲁为例模拟控制煤炭消费总量对产业结构的动态影响。研究发现:在经济发展的不同阶段,能源消费对产业结构调整的影响存在单门限效应,且这种效应会发生由负向到正向的趋向性变化。如果不考虑技术进步和能源消费结构变化的影响,实施能源消费总量控制政策,短期内不利于产业结构高级化;考虑技术冲击和能源消费结构变化,会有利于促进产业结构高级化,但能源消费结构调整会弱化技术进步带来的正向冲击。     

中国城市化水平省际差异的成因探析

1990～2000年中国城市化水平的省际差异已从原来的北高南低态势转变为目前东高西低的格局。这是由各地区不同的自然环境背景、人口分布与增长、经济发展水平,以及国家区域发展政策等因素的综合影响而形成的。对中国各省区1990年和2000年城市化水平与自然、人口、经济发展、工业化水平等四类12个指标的因子分析表明,区域城市化水平不仅与工业化水平或经济发展水平呈正相关,与人口密度、农业经济呈负相关,而且受工业化水平或经济发展水平的影响更为强烈。并且,随着社会经济发展和工业化推进,工业化因子对城市化的拉动效应在减弱,而综合经济发展对城市化的拉动效应在显著增强。     

安徽省城市化进程中的碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型

通过对安徽省2000~2011年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了测算分析,并基于STIRPAT模型,运用因子主成分回归方法,构建影响城市化进程中碳排放增长的驱动因子模型,对城市化进程中碳排放影响因子进行定量分析研究。研究表明：安徽省2000~2011年能源消费碳排放量呈逐年递增态势,碳排放强度和能源强度均逐年递减态势;安徽省在城市化快速进程中,第二产业产值、第三产业产值、城镇人口比重、城镇建成区面积、城镇居民人均可支配收入每增加1%时,碳排放总量将增加1.208 8%、0.202 0%、0.502 3%、4.793 8%、1.066 0%;当能源强度每下降1%时,碳排放总量将减少0.120 2%;城镇建成区面积扩张、工业化水平提升促进了能源的消耗,成为碳排放的主要驱动因素。鉴于此,提出严格控制城市发展用地规模、通过科技创新推动能源利用效率提高及开发利用新能源、优化产业结构及提高三次产业占GDP比重、建设紧凑型低碳城市、倡导低碳绿色生态的生产消费模式等政策建议,为实现建设生态文明以及实现“生态安徽”与“美丽安徽”目标提供科学依据,也可为中尺度（省级行政区）城市化进程中碳排放的研究提供示范     

城镇化与工业化对能源强度影响的实证研究——基于截面相关和异质性回归系数的非平衡面板数据模型

城镇化、工业化对中国能源强度的影响如何?如何在快速推进城镇化、工业化进程的同时确保节能减排目标的实现?论文以能源强度指标代替传统的能源消费指标来反映能源综合利用效率,并应用考虑截面相关性和异质性回归系数的非平衡面板数据模型,使用共同相关效应组均值(CCEMG)估计方法对中国1978-2014年城镇化、工业化与能源强度之间的关系进行分析。研究结果表明:人均实际GDP增长1%,能源强度将会降低0.412%,工业化水平增长1%,能源强度将会上升0.630%,而由于生产消费等经济活动的增加、高度集中化以及规模经济的综合作用,使得城镇化对能源强度的影响并不确定。联系研究结论,本文提出政策建议:我国应加快产业结构升级,转变经济增长方式;构建绿色制造体系,推进"五化"协同发展;推进绿色、循环、低碳发展的新型城镇化建设,提高城镇化质量,提升我国整体的能源效率,确保节能减排目标的实现,推动经济全面、协调、可持续发展。     

20世纪90年代以来中国能源消费的时空格局及其影响因素

随着中国经济的快速发展．能源消费呈现快速增长趋势．如何以较低的能源消费保障较高的经济增长成为政府和学术界非常关注的问题。对20世纪90年代以来中国能源消费的时空特征的分析表明．宏观经济总量、产业结构、城市化水平、居民消费结构的变化是影响我国能源消费总量增长和能源消费区域差异的主要因素．为保障能源可持续消费与社会经济的可持续发展．必须从宏观上调控上述因素．使其向能源可持续利用方向发展。     

能源转型下可再生能源消费对经济增长的门槛效应

能源转型和增加可再生能源消费是现阶段各国重要的能源战略。那么,能源转型是否牺牲经济增长?增加可再生能源消费对经济增长的影响是积极的还是消极的?该影响的方向或大小在国家或地区之间是否存在差异,其背后的决定因素是什么?本文以可再生能源发展较为领先、面板数据较为完整的欧盟为研究对象,运用面板门槛效应模型,实证检验了可再生能源消费对经济增长的门槛效应。研究表明,(1)能源转型具有经济代价,可再生能源消费对经济增长存在负向的非线性影响。(2)可再生能源消费对经济增长存在显著的门槛效应。当可再生能源补贴高于门槛值、能源消费强度高于门槛值以及人均GDP低于门槛值时,推动可再生能源消费的经济代价更大。(3)目前欧盟推动可再生能源消费具有合适的能源消费强度和经济水平条件,但可再生能源补贴过大,具有一定经济代价。(4)根据门槛值将国家分为低补贴组和高补贴组,两组国家在1990—2014年期间可再生能源消费年均增速并没出现显著差异。其中,可再生能源消费年均增速位居第一和第二的英国与比利时,可再生能源补贴较低且始终没有跨过门槛值;而一直处于高补贴组的荷兰,可再生能源消费年均增速并没超过一直处于低补贴组的比利时、爱尔兰、波兰与英国。可见,具有较高经济代价的补贴并不是推进可再生能源消费的唯一有效手段。     

四川省能源消费碳排放影响因素分解研究

结合《省级温室气体清单编制指南(试行)》,对四川省2005-2013年能源消费碳排放量进行测算,表明该阶段四川省能源消费碳排放量呈稳定增长态势。利用LMDI(对数平均迪氏指数)分解方法,将能源消费碳排放分解为人口、人均GDP、产业结构、能耗强度、能源消费结构五方面效应,对四川省2006-2013年碳排放增量进行分解研究,表明该阶段人均GDP对四川省碳排放量具有强烈拉动作用,其次为产业结构,能耗强度对四川省能源消费碳排放具有强烈抑制作用,而人口、能源消费结构逐年效应有正有负,贡献度绝对值较小。根据上述结论,针对性地对四川省"十三五"期间控制碳排放提出了建议。     

江苏省交通运输业能源消费碳排放及脱钩效应

通过自上而下的计算方法,测算了江苏省1995～2010年交通运输行业能源消费碳排放量和人均碳排放量,并结合行业自身发展特点,扩展了Kaya恒等式,运用LMDI分解法进行分解分析。同时,在上述基础上采用Tapio模型对江苏省交通碳排放与交通运输业经济发展的脱钩关系进行了探讨。研究发现:(1)江苏省交通碳排放量与人均碳排量均呈明显上升趋势,其中石油制品类能源消费碳排放表现突出;(2)正向驱动交通碳排放量增加的因素为经济产出、人口规模和产业结构,负向驱动因素为交通能源结构和交通能源强度。其中,拉动碳排放量增长的决定性因素是经济产出规模的扩大,而促使碳排放减少的主要因素是交通能源强度的降低,相对于正向驱动因素,负向驱动因素抑制交通碳排放增加作用有限;(3)交通碳排放量变化与运输业经济发展之间的脱钩状态以扩张负连接、扩张负脱钩和弱脱钩为主,脱钩关系总体呈先恶化后改善的趋势,但要完全实现两者的绝对脱钩,依然任重道远     

中国工业化、城市化进程中的能源需求预测与分析

为了取得可靠的能源需求预测,本文引入工业化、城市化等重要因素,利用支持向量回归机在时间序列预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立基于支持向量回归机能源需求预测模型.将我国1985-2009年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010-2020年能源需求量进行预测,并模拟解释变量不同增长率下能源需求的演变并给出政策选择.研究结果表明,中国高速的经济增长以及工业化和城市化的发展对能源需求影响很大,到2020年能源需求将达到45.3亿t标准煤,而且经济增长速度越快对能源需求就越大.变量模拟得出的结论是产业结构也是能源需求重要影响因素之一,工业结构的调整,即便是微调,也会对能源需求有很大的抑制作用;中国城市化进程以及城市化发展阶段所表现出的工业化特征,推动了能源需求快速增长,城市化率越高对能源需求越大,且对能源需求是刚性的,城市化也是能源需求重要影响因素之一.     

长三角地区能源消费与区域发展相互关系及其影响因素

以长三角地区上海、江苏和浙江3省市为研究对象,运用Johansen协整检验、向量误差修正模型（VEC）和Granger因果检验等方法分析能源消费与经济发展的相互关系,并利用LMDI方法对3省市1995~2007年的能源强度进行分解分析,得到能源消费与区域发展关系的影响因素。结果表明：近年来长三角能源消费形势严峻,并较多地受到产业结构调整的影响。上海和江苏的能源消费在一定程度上拉动了经济发展,但是随着产业结构的调整,上海工业结构的调整促进了能源强度降低,而江苏却正好相反。近年来,浙江省的经济发展对能源消费的影响比较显著,随着该省工业规模扩大,能源强度有所升高,但是其产业结构的调整有利于降低能源强度。