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      碳中和背景下企業(yè)能耗成效的影響因素研究
      ——以江蘇省企業(yè)為例

      2022-06-10 07:32:56徐超毅
      南陽理工學(xué)院學(xué)報 2022年2期
      關(guān)鍵詞:替代法變動能耗

      高 敏,徐超毅

      (安徽理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 安徽 淮南 232001)

      中國單位GDP對應(yīng)的碳排放量處于世界高位水平,其中能源和工業(yè)貢獻(xiàn)了超過80%的碳排放。中國對石化能源高度依賴,且又以碳排放量最大的煤炭為主。如今越來越多的國家將碳中和的目標(biāo)升格為國家戰(zhàn)略,努力減少能源在開發(fā)利用過程中對生態(tài)環(huán)境的影響,實現(xiàn)能源利用和生態(tài)保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展。

      在我國的發(fā)展過程中,工業(yè)的發(fā)展取得了很多成就,生產(chǎn)能力和工業(yè)化水平大幅提升,為我國經(jīng)濟的發(fā)展做出了突出的貢獻(xiàn),但同時也必須認(rèn)識到,工業(yè)是中國能源消耗和二氧化碳排放的重要領(lǐng)域之一,很多工業(yè)企業(yè)在推動經(jīng)濟發(fā)展的同時,也產(chǎn)生了嚴(yán)重的環(huán)境問題,使生態(tài)環(huán)境遭受破壞,阻礙了我國經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[1]。當(dāng)今,我國將生態(tài)文明建設(shè)放在重要地位,同時也將工業(yè)結(jié)構(gòu)改革作為工業(yè)發(fā)展的重點。在此背景下,深入研究我國工業(yè)企業(yè)能源消耗問題具有重要的意義。

      1 文獻(xiàn)綜述

      外國學(xué)者Djula Borozan和Luka Borozan研究歐洲國家早期和創(chuàng)業(yè)者對工業(yè)能耗的影響,在采用面板貝葉斯平均模型方法選擇最合適的模型后,進(jìn)行固定效應(yīng)面板回歸分析,更深入地考察不同類型企業(yè)家對工業(yè)能耗的影響,結(jié)果表明,早期和已建立的企業(yè)家在能源使用方面,前者遵循U型能源使用曲線,后者在統(tǒng)計上明顯遵循倒U型曲線[2]。Ashley Lim等提出美國能源消費作為消費資本資產(chǎn)定價模型的新測度。并發(fā)現(xiàn),工業(yè)能源增長對相對風(fēng)險厭惡系數(shù)和隱含無風(fēng)險利率產(chǎn)生了合理的數(shù)值;工業(yè)能源在解釋隱含風(fēng)險厭惡和定價誤差最低的股票收益的橫截面變化方面表現(xiàn)良好;在Fama-French三因素風(fēng)險存在的情況下,工業(yè)能源消費總風(fēng)險被定價[3]。Hemal Chowdhury等為解決加熱爐的可持續(xù)性問題,使用了幾個基于火用的可持續(xù)性參數(shù)。工業(yè)爐在工業(yè)能耗和生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。盡量減少這些爐子的損失有助于工業(yè)的可持續(xù)性[4]。

      國內(nèi)學(xué)者Li等通過空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)分析工業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)和交通因素對霧霾污染的空間效應(yīng)。結(jié)果表明,工業(yè)能耗結(jié)構(gòu)的變化與霧霾污染高度相關(guān),即工業(yè)能耗的增加導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量下降[5]。Ma和Huang對環(huán)渤海地區(qū)三大產(chǎn)業(yè)能耗進(jìn)行了預(yù)測,基于工業(yè)能耗預(yù)測,可以分析環(huán)渤海地區(qū)沿海低碳城市的各項指標(biāo)[6]。Wang 等運用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析( DEA )對我國區(qū)域能源效率水平進(jìn)行評價,選取泰爾指數(shù)分析區(qū)域能源效率的差異及其變化[7]。苗向榮等采用Theil指數(shù)并結(jié)合指數(shù)的分解對北京市重點能用單位能耗效率進(jìn)行量化剖析,結(jié)果表明行業(yè)技術(shù)升級及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是能耗效率提升的關(guān)鍵因素[8]。吳凡利用聚類分析法和層次分析法研究能源消費總量的因素,通過CGE模型得出能源目標(biāo)發(fā)展趨勢,分析得出工業(yè)節(jié)能是關(guān)鍵,并給出包含能源消費增量控制和優(yōu)化能源配置的分解方案[9]。岳輝采用AHP、聚類分析等方法分析河南省不同地區(qū)能源消費量和強度,分解指標(biāo)體系并進(jìn)行修正,結(jié)果表明工業(yè)部門節(jié)能起主導(dǎo)性作用且不同地區(qū)能源強度目標(biāo)不同,最終得出河南省不同地市能源強度的優(yōu)化分解方案[10]。邢春娜運用離差指標(biāo)分析我國不同地區(qū)能源消費的差異,得出要利用技術(shù)節(jié)能在工業(yè)節(jié)能中充分發(fā)揮作用,不斷縮小地區(qū)差異,積極推動各地區(qū)節(jié)能技術(shù)發(fā)展,不斷開發(fā)新型清潔能源,平衡地區(qū)單位能耗差異,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟綠色發(fā)展[11]。

      雖然對中國工業(yè)能耗及影響因素方面的研究很多,但對于相關(guān)研究大多僅針對全國各地區(qū)總量數(shù)據(jù),很少有區(qū)域性的相關(guān)研究。而中國不同地區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異,影響能源消耗的因素也有所不同,因此縮小研究的范圍,能夠深入并且有針對性地進(jìn)行分析[12]。江蘇省在我國屬于經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū),不僅是工業(yè)大省,也是能源消費大省。結(jié)合江蘇省的工業(yè)企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動等因素進(jìn)行節(jié)能指標(biāo)的分解,并分析能耗效率的影響因素,對技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)進(jìn)行實證檢驗,為科學(xué)分解節(jié)能目標(biāo)提供依據(jù)[13]。

      2 分解模型基本理論

      2.1 因素替代法

      因素替代法是通過利用相互關(guān)聯(lián)因素的報告期值與基期值之間的差額來確定各因素對綜合指標(biāo)差異的影響程度。通過因素變動對共同影響部分的分配方式,該替代法又分為順序式和平均式因素替代法。

      2.1.1 順序式因素替代法

      順序式因素替代法指將一個因素視為可變因素,并以基期指標(biāo)為基礎(chǔ),進(jìn)行連環(huán)替換。將替換的排列順序按照x1、x2、x3…xn進(jìn)行操作,由此可得出

      因素x1的變動對y的影響值Δyx1為

      (1)

      因素xm(2≤m≤n-1)的變動對y的影響值Δyxm為

      (2)

      因素x1的變動對y的影響值Δyx1為

      (3)

      由此可以看出,順序式因素替代法進(jìn)行分析時,最前面的因素只需擔(dān)負(fù)其基本影響份額,而排在后面的因素除了要擔(dān)負(fù)其基本影響份額之外,還要擔(dān)負(fù)前面因素共同影響的部分,且排列的位置越靠后,其擔(dān)負(fù)的共同影響份額越多。因此,因素i的排列順序越前,則該因素對y的影響越精確,而i越靠后, Δyxi中的復(fù)合性影響值也越大,影響的準(zhǔn)確性也相對較差。若應(yīng)用順序式因素替代法,則應(yīng)把重點要分析的因素位置排在前面。

      2.1.2 平均式因素替代法

      平均式因素替代法通過確定各因素對總指標(biāo)額的影響程度,規(guī)定其基本影響額由各項因素?fù)?dān)負(fù),而共同影響額是參與影響的因素之間根據(jù)相關(guān)因素個數(shù)進(jìn)行分?jǐn)?。為了更清楚地理解,按照平均式因素替代法,通過3個因素為例進(jìn)行分析。

      (4)

      (5)

      (6)

      由此可見,順序式因素替代法的缺陷是各個因素的排列順序是預(yù)先設(shè)定的,若改變因素順序,則各因素對于綜合指標(biāo)結(jié)果會產(chǎn)生顯著影響,因此對于其中因素的一種排列順序是不客觀且不科學(xué)的。對于各個因素對綜合指標(biāo)的影響額,應(yīng)合計各種可能出現(xiàn)的排列順序情況下計算出來的平均值。平均式因素替代法則排除人們對各因素的主觀預(yù)測,從而避免順序式因素替代法產(chǎn)生的順序排列問題,客觀地反映各構(gòu)成因素變動對綜合指標(biāo)的實際影響程度。

      2.2 單位GDP能耗分解模型

      單位GDP能耗被用作能源利用率的指標(biāo),反應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展對能源的依賴度。將單位 GDP 能耗進(jìn)行分解,得出具體因素對于實現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)的達(dá)成度。本文基于平均式因素替代法將江蘇省GDP 能耗進(jìn)行分解[14]。令單位增加值能耗為e,即

      (7)

      在式(7)中,E為能源消費總量,萬噸;G為國內(nèi)生產(chǎn)總值,億元。

      其中,單位GDP能耗按產(chǎn)業(yè)合計,可得

      (8)

      式(8)中,Ei(i=1, 2, 3)分別為三次產(chǎn)業(yè)能源消費量,Er為生活能源消費量;Gi(i=1, 2, 3)分別為三次產(chǎn)業(yè)的增加值;er為單位GDP生活能耗;gi為第i次產(chǎn)業(yè)增加值比重。

      按照平均式因素替代法將單位GDP能耗的變動量進(jìn)行分解,可得

      3ΔeΔg+Δer

      (9)

      在式(9)中,Δei為第i次產(chǎn)業(yè)單位能耗的變動量;Δgi為第i次產(chǎn)業(yè)比重的變動量;全部產(chǎn)業(yè)單位能耗變動對單位GDP能耗變動的影響Δce為

      (10)

      產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對單位GDP能耗變動的影響Δg為

      (11)

      產(chǎn)業(yè)增加值能耗變化對單位GDP能耗的影響Δcei為

      (12)

      GDP生活能耗變動對GDP能耗變動的影響Δcr與GDP生活能耗的變動量Δer相等,影響比率為

      (13)

      2.3 數(shù)據(jù)說明

      本文通過對《江蘇統(tǒng)計年鑒》中2007至2019年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集匯總并加工計算得出江蘇2007至2019年其構(gòu)成因素以及單位GDP能耗的數(shù)據(jù),計算得出的數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 江蘇省單位GDP能耗及構(gòu)成因素數(shù)據(jù)

      2007至2019年,江蘇省第二產(chǎn)業(yè)增加值能耗整體呈下降趨勢且下降趨勢最為顯著,從1.2089 tce/萬元到0.5399 tce/萬元,下降0.669 tce/萬元。

      自2007年以來,江蘇省單位GDP能耗呈遞減狀態(tài)。2007年單位GDP能耗達(dá)0.8061 tce/萬元,到2019年已降低到0.3265 tce/萬元,降低了0.4769 tce/萬元。從表1中可以看出,在2014至2015年,江蘇省單位GDP能耗沒有隨著經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步而降,反而出現(xiàn)小幅上升,主要是由于依靠能源和資源大量消耗來支撐經(jīng)濟的快速增長,工業(yè)生產(chǎn)大都為粗放式,對能源依賴度大,且能源利用率低,高耗能產(chǎn)業(yè)的過度擴張,加劇了單位GDP能耗的上升。

      第一產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗從2007到2019年呈下降趨勢,降幅在較長一段時間內(nèi)相對較小,下降了 0.0538 tce/萬元。第三產(chǎn)業(yè)增加值的比重在逐年提高,單位增加值能耗下降了 0.0527 tce/萬元,隨著服務(wù)業(yè)比重的增加和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整,其能源消耗水平在不斷降低。

      單位GDP生活能耗從 2007 年的0.0483 tce/萬元降低至 2019 年的0.0321 tce/萬元,降低了 0.0162 tce/萬元,生活能耗相對于產(chǎn)業(yè)部門較小,在降低產(chǎn)業(yè)部門能耗的同時發(fā)展低碳技術(shù),平衡經(jīng)濟發(fā)展和生活碳排。

      根據(jù)上述結(jié)果可得出江蘇省各產(chǎn)業(yè)及生活增加值能耗的變化軌跡圖,如圖1所示。

      圖1 江蘇省單位GDP能耗軌跡圖

      3 單位GDP能耗的分解分析

      本文利用單位GDP能耗分解模型,將2007年以來江蘇省各年份的單位GDP能耗的變動量分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重的影響份額、單位GDP生活能耗變動的影響份額及三次產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗變動的影響份額[15],分解結(jié)果如表2、表3 所示。

      從表2可以看出,2012 年c′r為-0.0501,表明單位GDP生活能耗對能耗變動量的影響為負(fù),根據(jù)表2、表3中單位GDP能耗變動量的分解結(jié)果可以看出,產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗的影響比率大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響比率。全省單位GDP能耗下降3.2%,2016至2019年累計降18.2%。第二、第三產(chǎn)業(yè)的能耗效率的變化在一定程度上反映了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)內(nèi)能耗的影響。

      表2 江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及單位GDP生活能耗影響份額

      表3 江蘇省產(chǎn)業(yè)單位增加值能耗影響份額

      4 能耗效率影響因素分解

      4.1 影響因素分解

      本文將影響能耗效率的因素歸納為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及生產(chǎn)技術(shù)的升級兩個路徑。其中,在經(jīng)濟規(guī)模不變的情況下,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),從高能耗行業(yè)轉(zhuǎn)向低能耗產(chǎn)業(yè),因此生產(chǎn)的總能耗下降,這種由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對能耗的影響可理解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)。在經(jīng)濟規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不變的情況下,由于生產(chǎn)技術(shù)的升級而降低能耗,從而提高能耗效率的情況可理解為技術(shù)效應(yīng)[16]。為了進(jìn)一步量化,通過泰爾系數(shù)對結(jié)構(gòu)及技術(shù)效應(yīng)進(jìn)行分解分析。

      4.2 泰爾系數(shù)

      泰爾系數(shù)常用來衡量人或地區(qū)收入不平等的指標(biāo),進(jìn)而將差距分解為組內(nèi)及組間差距,本研究將結(jié)

      構(gòu)效應(yīng)對應(yīng)組間差距,技術(shù)效應(yīng)對應(yīng)組內(nèi)差距,對不同產(chǎn)業(yè)間差異及技術(shù)升級對能耗的影響進(jìn)行分析。

      整體泰爾系數(shù)的計算公式

      (14)

      泰爾系數(shù)可分解為組內(nèi)差距Tw和組間差距Tb

      (15)

      4.3 能耗效率影響因素分解

      基于江蘇省統(tǒng)計年鑒2016—2019年不同行業(yè)的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果如表4所示。

      表4 江蘇省能耗效率影響因素分解

      從表4中結(jié)果可以看出,江蘇省能耗效率差異(T)在逐年遞減,通過能耗分解分析可知江蘇省的能耗效率逐年提高。從技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的結(jié)果可以看出,技術(shù)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率顯著,基本達(dá)到85%以上,在影響因素中占主導(dǎo)地位。

      5 結(jié)論與建議

      本文通過單位GDP能耗分解模型分析了江蘇省2007—2019年的單位GDP能耗的數(shù)據(jù)變化,計算并分析各要素對單位GDP能耗變化的影響。并引入泰爾系數(shù)對能耗效率差異進(jìn)行測度,結(jié)合影響能耗效率差異的因素進(jìn)行指數(shù)分解,利用不同行業(yè)能耗數(shù)據(jù),構(gòu)建技術(shù)效應(yīng)與結(jié)構(gòu)效應(yīng)的實證分析,結(jié)果表明技術(shù)進(jìn)步對于能耗效率的提升起決定性作用,同時產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對于降低能耗并提高總體能耗效率也起到一定的推動作用。

      “十三五”期間至2019年底,全省單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗累計下降18.1%,單位工業(yè)增加值能耗累計下降21.9%,均提前一年超額完成17%、18% 的“十三五”目標(biāo)任務(wù);全省能耗控制水平位居全國各省份第一位。為了實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境和諧共生,減少對化石能源的依賴,推動節(jié)能降耗、綠色發(fā)展、控制碳排放并落實碳達(dá)峰目標(biāo),從技術(shù)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的角度提出以下建議:

      第一,加強企業(yè)技術(shù)進(jìn)步,推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費向綠色清潔低碳方向轉(zhuǎn)變[17]。在發(fā)展經(jīng)濟的同時保護(hù)生態(tài),加快低碳轉(zhuǎn)型,淘汰落后產(chǎn)能、污染及“散亂污”規(guī)模以上企業(yè);關(guān)停低端落后化工企業(yè),治理高能耗工業(yè)企業(yè)的污染,不斷革新生產(chǎn)工藝,逐步降低單位產(chǎn)品能耗,推進(jìn)工業(yè)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

      第二,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,加快構(gòu)建節(jié)能型產(chǎn)業(yè)體系,實現(xiàn)與新型產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展[18]。推進(jìn)企業(yè)降低能源的消耗,減少高碳化石能源使用,推動煤炭消費盡早達(dá)峰,提高使用可再生能源的能力。倡導(dǎo)新能源等環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色化升級。

      第三,引導(dǎo)企業(yè)加強監(jiān)管,建立節(jié)能降耗服務(wù)長效機制。政府應(yīng)當(dāng)合理調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),促進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,技術(shù)進(jìn)步推動能耗降低,進(jìn)而促進(jìn)整體的產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,使得低碳產(chǎn)業(yè)、資源節(jié)約型、環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)代替高碳排放產(chǎn)業(yè),產(chǎn)生替代效應(yīng)。

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