工业约占全社会电力消费比重的70%,深入研究工业电力需求的变化对电力规划和节能减排工作有重要的意义。使用对数平均迪式指数法(logarithmic mean divisiaindex,LMDI)对2003—2010年工业用电量增速进行分解,得到以下结果:工业产出效应...工业约占全社会电力消费比重的70%,深入研究工业电力需求的变化对电力规划和节能减排工作有重要的意义。使用对数平均迪式指数法(logarithmic mean divisiaindex,LMDI)对2003—2010年工业用电量增速进行分解,得到以下结果:工业产出效应和能源结构变化是电力需求增长的主要因素,能源效率变化是用电量降低的主要来源,工业结构调整对电力消费的影响较小;39个工业次级部门中5大高耗能行业是用电量增长的主要来源。最后预测"十二五"时期中国工业用电量的年均增速为7.78%。展开更多
探究工业用水与经济发展之间的关系兼具理论意义和现实意义。基于中国1999—2018年省级面板数据,对全国以及各地区分组进行了工业用水环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve,EKC)检验,并运用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean ...探究工业用水与经济发展之间的关系兼具理论意义和现实意义。基于中国1999—2018年省级面板数据,对全国以及各地区分组进行了工业用水环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve,EKC)检验,并运用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)方法定量测算了其背后的形成机制。结果表明:①全国、中部地区EKC呈“N”型;东部地区EKC为单调递增的直线;西部地区呈倒“U”型;②低用水低增长组、低用水高增长组、高用水高增长组和高用水低增长组4组的EKC分别为单调递减的直线、倒“U”型曲线、“N”型曲线和“N”型曲线;③3个工业用水驱动因子中,用水效率促进节水、经济扩张驱动用水、产业结构与工业用水量变化率关系曲线呈倒“U”型。结果证实了工业用水EKC的存在及其多样性,并提示政府关注多方因素因地制策以精准施策。展开更多
文摘工业约占全社会电力消费比重的70%,深入研究工业电力需求的变化对电力规划和节能减排工作有重要的意义。使用对数平均迪式指数法(logarithmic mean divisiaindex,LMDI)对2003—2010年工业用电量增速进行分解,得到以下结果:工业产出效应和能源结构变化是电力需求增长的主要因素,能源效率变化是用电量降低的主要来源,工业结构调整对电力消费的影响较小;39个工业次级部门中5大高耗能行业是用电量增长的主要来源。最后预测"十二五"时期中国工业用电量的年均增速为7.78%。
