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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.1.1 能源消费的驱动作用1

1.1.2 能源消费的供需前景2

1.1.3 化石能源消费与温室效应3

1.1.4 中国的能源消费及碳排放5

1.2 研究意义7

1.2.1 形成能源消费低碳化分析模型系统7

1.2.2 模型系统满足发展中国家的需要8

1.2.3 为中国能源消费低碳化发展提供实证建议9

1.3 本书的研究思路及主要内容9

第2章 国内外研究进展综述12

2.1 分解模型综述12

2.1.1 Divisia指数分解模型12

2.1.2 Laspeyres指数分解模型15

2.1.3 DEA-MPI分解模型17

2.1.4 几种分解模型的比较18

2.2 边际分析模型综述19

2.2.1 IO模型20

2.2.2 变量投影重要性分析模型21

2.2.3 基于EKC理论的边际影响力分析模型23

2.3 CO2排放量趋势外推模型24

2.3.1 年度CO2排放模型24

2.3.2 月度CO2排放模型25

第3章 碳生产率三维分解模型及实证27

3.1 指标选择及基础分解框架27

3.1.1 指标选择27

3.1.2 基础分解框架27

3.2 碳生产率三维分解模型28

3.2.1 绝对分解模型28

3.2.2 相对分解模型30

3.2.3 两种分解模型的关系32

3.3 数据来源及分解结果32

3.3.1 数据来源及转换32

3.3.2 定量分解结果35

3.4 分解结果分析及政策建议37

3.4.1 产业部门维度分析37

3.4.2 年份维度分析40

3.4.3 影响因素维度分析41

3.5 本章小结44

第4章 区域经济增长的Laspeyres指数分解分析45

4.1 研究对象及目的45

4.2 Laspeyres指数分解算法45

4.2.1 基础分解框架45

4.2.2 完全分解算法46

4.3 数据来源及转换47

4.3.1 数据来源及选择47

4.3.2 数据转换49

4.4 分解结果分析50

4.4.1 定量分解过程及结果50

4.4.2 驱动因素分析52

4.4.3 地理分布分析54

4.5 本章小结57

第5章 区域能源效率的DEA-MPI分解分析59

5.1 研究框架及方法选择59

5.2 DEA-MPI分解算法60

5.2.1 DEA的原理及算法60

5.2.2 MPI分解算法62

5.3 数据及分解结果64

5.3.1 数据来源及选择64

5.3.2 MPI分解结果65

5.4 分解结果分析66

5.4.1 总体状况分析66

5.4.2 特殊省份分析67

5.4.3 地理分布分析72

5.5 本章小结74

第6章 基于IO模型的中国进出口碳转移分析75

6.1 研究框架与基本思路75

6.2 IO碳转移模型76

6.2.1 IO模型的种类76

6.2.2 投入产出表77

6.2.3 IO模型算法78

6.2.4 进出口碳转移算法82

6.3 数据来源及预处理83

6.3.1 投入产出数据83

6.3.2 直接碳密度数据84

6.3.3 进出口数据86

6.4 计算结果分析88

6.4.1 完全碳密度分析88

6.4.2 完全碳转移量分析90

6.4.3 碳转移量趋势分析91

6.5 本章小结92

第7章 碳排放边际影响及情景预测模型分析94

7.1 研究框架及基本思路94

7.2 多重共线性问题及识别94

7.2.1 OLS方法的原理95

7.2.2 多重共线性的原理及影响97

7.2.3 多重共线性的识别98

7.3 PLS及扩展方法100

7.3.1 PLS2模型的核心思想100

7.3.2 PLS1模型的简化算法102

7.3.3 交叉有效性103

7.3.4 PLS1的建模步骤104

7.3.5 PLS1的辅助分析算法105

7.4 数据选择及初步分析107

7.4.1 数据来源及预处理107

7.4.2 数据的初步分析108

7.5 结果分析及情景预测110

7.5.1 PLS回归模型110

7.5.2 样本及变量分析111

7.5.3 情景设计及预测分析112

7.6 本章小结118

第8章 年度CO2排放量趋势外推模型119

8.1 趋势规律与拟合方程119

8.1.1 CO2排放趋势分析119

8.1.2 Logistic曲线方程122

8.2 参数估计算法123

8.2.1 Yule算法123

8.2.2 Rhodes算法124

8.2.3 Nair算法125

8.2.4 灰色模型算法126

8.2.5 混合模型算法129

8.3 数据拟合及预测结果分析131

8.3.1 长期趋势的拟合结果分析131

8.3.2 近期年份的预测结果分析134

8.4 本章小结136

第9章 基于分段函数的小样本EKC分析模型137

9.1 研究框架与基本思路137

9.2 分段曲线及其拟合方程138

9.2.1 分段曲线138

9.2.2 分段函数138

9.3 数据来源及初步分析139

9.3.1 数据来源139

9.3.2 数据的初步分析139

9.4 结果与讨论141

9.4.1 趋势拟合方程141

9.4.2 发展趋势预测142

9.4.3 峰值年份预测分析144

9.5 本章小结144

第10章 月度CO2排放量趋势外推模型146

10.1 月度CO2排放量趋势特征146

10.2 趋势外推算法147

10.2.1 传统分解及预测算法147

10.2.2 固定振幅算法148

10.2.3 变动振幅算法153

10.3 数据拟合及预测结果分析155

10.3.1 数据来源155

10.3.2 预测方法设计156

10.3.3 三种算法的中间值及预测结果156

10.3.4 误差分析159

10.4 本章小结161

第11章 结论与展望162

11.1 结论与主要创新点162

11.2 展望163

参考文献165