公共文化服务平台

搜索到1240篇“ 能源强度“的相关文章

我国要素市场扭曲对能源强度的影响研究: 能源作为国民经济发展的命脉,是国家发展的重要物质保障。近年来,我国不断推进能源低碳化转型,能源强度逐步降低,生态文明建设取得重大进展。但由于煤炭等化石能源在今后一段时间内仍作为我国的优势资源,在能源消耗总量中仍占据着主体...; 方云; 关键词：要素市场扭曲能源强度空间溢出效应

绿色金融发展对能源强度的影响机制研究被引量：1: 2024年; 中国作为世界上最大的能源消费国,如何降低能源强度,实现能源高质量发展值得探讨。本文旨在评估绿色金融发展在降低能源强度中的作用,基于2010至2021年中国省级面板数据,采用面板熵值法测度绿色金融指标,并采用固定效应模型系统评价绿色金融与能源强度的关系。研究结果表明,绿色金融发展有助于降低能源强度;机制分析发现绿色金融可以通过增强环境保护力度和提高绿色技术创新水平来降低能源强度;异质性分析发现绿色金融降低能源强度的影响对东部地区和非资源禀赋型省份有显著影响,对中西部地区和资源禀赋型省份的作用尚未显现。最后,本文提出了促进绿色金融发展的相关政策建议。; 徐菲菲彭耿; 关键词：绿色金融能源强度

能源强度硬约束的分配效应:劳动收入份额视角: 2024年; 实现“双碳”目标和推进共同富裕是中国在能源战略和收入分配领域实施的重要举措。本文讨论了能源强度硬约束对劳动收入份额的影响。研究结果表明,能源强度硬约束显著提升了企业的劳动收入份额,该结论经一系列稳健性检验和内生性处理后仍然成立。能源强度硬约束的劳动收入份额提升效应主要作用渠道为劳动工资风险溢价、劳动-机器资本替代以及劳动议价能力,且该效应存在地区劳动保障制度和企业市场势力异质性。进一步分析发现,宽松的降碳约束没有显著增加劳动收入份额,而能源强度硬约束有助于缩小收入差距。以上结论为优化兼顾公平与效率的节能降碳政策提供了理论依据,同时也为多目标下的政策协同提供了经验借鉴。; 罗良文罗志鹏; 关键词：劳动收入份额

“竞合”背景下川渝地区降低能源强度的路径研究: 2024年; 基于2005~2019年重庆市和四川省各地级市的平衡面板数据,实证分析川渝地区在“竞争+合作”背景下降低能源强度的路径。结果显示:川渝地区政府间的竞争有助于降低能源强度。这一结果在更换政府竞争变量、排除政策影响和反向因果关系后仍然显著。影响机制表明:川渝地区加强彼此间的技术合作、提高自身技术研发水平和促进产业结构升级是政府竞争降低能源强度的主要路径。进一步分析表明,企业产权结构的变动会显著影响川渝地区政府竞争降低能源强度的作用效果。未来,在共同推进成渝地区双城经济圈建设的背景下,川渝地区除了在传统领域开展竞争外,更应加强双方在技术创新领域的合作,推动技术共享,激活民营企业活力,促进节能效应的形成。; 刘用明胡常帅黄俊兵; 关键词：能源强度

经济增长、能源强度和FDI对碳排放的影响分析: 2024年; 目前,全球变暖问题引起广泛关注。作为世界上最大的发展中国家,中国重视环境与经济和谐发展,因此低碳经济已成为当前聚焦的热点。本文基于278个地级市2010—2020年的面板数据,运用ARDL模型研究中国城市经济增长、能源强度和FDI对碳排放的影响分析。结果表明,经济增长在短期内能促进人均碳排放,而长期内会产生显著遏制效应;能源强度和FDI在长期内可能导致碳排放的增长;经济增长、能源强度和FDI对人均碳排放存在显著因果关系。; 王思敏; 关键词：碳排放经济增长能源强度 FDI ARDL模型

数字金融对我国西部地区能源强度的影响效应研究: 能源是人类社会发展的基石和动力,实现人与自然和谐共存离不开能源绿色低碳转型,降低能源强度是重要举措。立足我国国情,实现碳达峰、碳中和目标,必须坚定不移地贯彻新发展理念,抓住能源这一“牛鼻子”,走出一条中国特色社会主义能源...; 王思茵; 关键词：数字金融能源强度技术创新

数字普惠金融与能源强度:来自中国城市的经验证据: 2024年; 充分发挥数字普惠金融的生态优势对降低能源强度具有重要意义。本文选取282个中国地级行政区2011~2021年的面板数据作为样本,基于双向固定效应模型讨论了数字普惠金融对城市能源强度的影响。研究结果表明,数字普惠金融与城市能源强度之间呈倒U形关系,并通过了替换变量、交互固定效应、双重聚类稳健标准误与面板分位数模型等一系列稳健性检验。异质性检验表明,东部城市和南方城市更能发挥出数字普惠金融对能源强度的抑制作用。本文为数字普惠金融在绿色发展方面的理论和城市发展转型提供了研究支持。; 谭梓怡李维维; 关键词：能源强度环境效应

新质生产力能否推动经济高质量发展?——从工业机器人对能源强度影响视角出发: 2024年; 目前我国经济由高速增长向高质量发展转型,在转型过程中以人工智能作为新质生产力。那么工业智能化是否可以降低能源强度,推动高质量发展?文章基于2013-2021年省级面板数据,使用双向固定效应检验工业机器人与能源强度之间的关系以及利用中介效应检验环境规制在其中的影响。实证结果表明:工业机器人的应用显著降低了能源强度,每增加1万台机器人,能源强度降低1.21%;工业机器人对能源强度的影响存在地域性差异,东部呈现出强负向显著性,对其他地区的作用都不显著;环境规制作为中介变量能显著地抑制能源强度的提升,且中介效应占25.1%。基于此,从推动工业智能化、缩小地域差异、优化环境政策出发,提出多方面建议,以期望发挥工业机器人对能源强度的抑制作用。; 高帅蒋翔代志杰; 关键词：人工智能工业机器人能源强度中介效应

人工智能对能源强度的影响评估——基于全球35个国家工业机器人使用的实证研究被引量：1: 2024年; 在工业4.0时代,工业机器人的应用在促进经济发展、优化社会分工和提高劳动生产率等方面展现出重要作用。能源和环境问题日益严峻,并且人工智能的发展需要消耗大量的能源,探究不同经济体工业机器人的应用对能源强度的影响具有重要意义。根据2006—2019年全球35个国家的工业机器人库存数据,运用双向固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)、逐步回归法等实证方法,考察工业机器人对能源强度的影响。结果表明:工业机器人的应用和能源强度间存在显著的“倒U型”关系,即当工业机器人的应用尚未超过临界值时,对降低能源强度具有抑制作用;当工业机器人的应用超过特定临界值时,工业机器人的应用才会对降低能源强度产生促进作用。进一步研究发现,现阶段能源强度的降低主要是由于总产出的增加,而不是能源消耗总量的减少。研究客观分析了人工智能的发展对能源强度的影响效应,为政府规划人工智能发展提供政策参考,有利于促进经济与环境的协调发展。; 祝红飞张协奎; 关键词：人工智能工业机器人能源强度能源结构工业化

中国省区能源强度的影响因素分析: 2023年; 能源消耗导致环境污染日益加剧,为了在保持经济可持续增长的同时控制住能源消耗和碳排放,政府把目光投到了提高能源效率上。鉴于能源强度是能源效率的代表性指标,故需研究2007—2020年我国能源强度变化背后的驱动力。应用分解模型,使用省级能源消耗和产出数据,将能源强度的变化分解为由能源效率和产业结构分别导致的两部分。分解模型的结果表明,各产业能源效率的提升是近年来整体能源强度下降的主要原因;产业结构的变迁在2015年前导致了能源强度上升,直至2015年才对能源强度下降有正向贡献。在此基础上,构建面板模型进一步分析导致能源效率和产业结构变迁的原因,以分析各因素对能源强度影响的路径。模型结果表明,收入主要通过提高能源效率进而降低能源强度,城镇化主要通过改善产业结构进而降低能源强度;能源价格、外商投资和资本劳动比通过能源效率和产业结构两方面影响能源强度。而固定资产投资和能源禀赋对能源效率、产业结构都没有显著影响。最后根据两个模型的分析结果对如何进一步降低我国能源强度提出建议。; 赵昶瑾; 关键词：能源强度能源效率产业结构

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈