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区域产业结构低碳转型研究
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摘要
经济发展方式问题一直是世界各国普遍关注的焦点问题,其核心在于产业结构演变所选择的路径。产业结构低碳转型作为低碳经济背景下生产方式转变和产业结构调整的一种路径和方向选择,已成为区域发展低碳经济、实现产业节能减排目标的重要手段。由于不同产业结构及其不同演进路径对区域自然资源、生态环境以及经济增长质量的影响不同,选择何种产业结构低碳转型路径,促进产业结构向低碳化方向演进是关系到区域经济增长方式转变和低碳经济实现的核心问题,由此,构成了论文选题的基本依据。
     为此,论文首先在区域产业结构低碳转型理论构建方面,通过查阅相关文献、梳理相关理论以及评述相关研究成果,对区域产业结构低碳转型概念、内涵及其影响因素进行了界定和分析。根据对区域产业结构低碳转型概念和内涵的界定,区域产业结构低碳转型包括产业部门“质”的内在联系和“量”的比例关系低碳转型两个基木目标,通过两者相互作用和相互影响,最终促使区域产业结构逐步趋向低碳化、合理化和高度化,即实现区域产业发展、结构升级和CO2排放控制的区域产业结构低碳转型的根本目标。
     其次,构建了区域产业能源结构和部门结构低碳转型研究的理论框架。区域产业结构低碳转型研究,必须以产业结构理论、产业关联理论与低碳经济理论等相关理论为指导,以区域经济发展阶段、发展条件和低碳经济发展目标为依据,由此构成了区域产业结构低碳转型的理论基础和现实要求。区域产业能源要素结构、部门结构和空间结构低碳转型是区域产业结构低碳转型研究的基本内容。其中,产业能源要素结构低碳转型是区域产业结构低碳转型的基本前提;产业部门结构低碳转型是区域产业结构低碳转型的重要内容;产业空间结构低碳转型是区域产业结构低碳转型的空间表现。
     第三,按照区域产业能源消费结构、部门结构和空间结构低碳转型的逻辑顺序,采用数据包络法、投入产出法、因子分析法和地理加权回归模型等方法探讨了湖南省产业部门能源消费和碳排放强度的现状特征及其空间差异,提出了湖南省各市州产业结构低碳转型的差异化策略。实证结果表明,湖南省产业部门在能源效率、碳排放强度和节能减排潜力,以及产业部门低碳发展水平等方面存在较大的部门和空间差异。总体看来,在现阶段,煤炭、电力、钢铁、有色、化工等高碳产业部门是湖南省产业结构低碳转型过程中需重点调整的产业部门。
     最后,低碳因子、规模因子、效率因子和技术因子是影响湖南省产业结构低碳转型的主要因子。由于在不同的情景条件下,各主因子对湖南省产业部门低碳转型的作用机制和作用程度表现出较为明显的部门差异性。因此,湖南省产业结构低碳转型策略可以从结构转型、技术转型和制度转型三个维度提出。考虑了空间效应后,各低碳转型策略的作用程度也表现出较为明显的区域差异性。因此,根据区域经济发展水平的阶段性制定区域产业结构低碳转型的差异化策略是非常必要的,在一定程度上能提高区域产业结构低碳转型策略的针对性和实操性。
     在创新性成果方面,论文首先从区域产业结构转型与低碳经济的关系及其基木要求为切入点,结合产业结构相关理论,界定了区域产业结构低碳转型的概念内涵,并构建了区域产业结构低碳转型的理论分析框架,为论文实证研究提供了理论支撑,一定程度上扩展和丰富了低碳经济发展理论研究成果,也是对区域产业结构演进理论、产业关联理论等理论运用的具体化。其次,对相关研究模型和方法,如投入产出法、因子分析法在区域产业结构低碳转型研究中进行创新性应用和诠释。探讨不同情景下的区域产业部门低碳发展水平的变动趋势、动因机制及其空间差异,据此提出的产业结构低碳转型策略更具针对性和实操性,这是对区域产业结构低碳转型策略实现方式和技术支撑理论研究的深入和细化。
     由于笔者学术水平有限,论文关于区域产业结构低碳转型研究在理论和实证方面存在许多不足。首先,对区域产业结构低碳转型理论梳理和框架构建不够全面和深入,如在区域产业结构低碳转型评价指标体系构建上,没有考虑产业结构低碳转型的成本因素。其次,由于有关指标数据所限,没有对湖南省产业部门低碳发展的演变趋势进行长时间序列的动态分析和预测。论文对典型产业部门和典型区域个案研究不足。以上研究的不足为论文的后续研究指明了方向。
     总之,以低碳经济发展为契机,运用产业结构演进理论、产业关联理论等相关理论,论文在阐述产业结构与能源消费、碳排放相互关系的基础上,对区域产业能源结构、部门结构低碳转型的概念内涵、现状特征、动因机制、转型策略及其区域差异进行了理论探讨和实证分析,在一定程度上能为基于低碳发展的区域产业结构转型提供理论支撑和实践指导。因此,研究区域产业结构低碳转型对实现区域经济低碳发展目标具有一定的理论和现实意义。
The path choice of the industrial restructure is essential to the change of economic growth pattern, which is a widely concerned issue all over the world. In the context of developing low carbon economy, the low carbonization of industrial structure, as the fundamental path and orientation of production mode and industrial structure adjustment, has become an important means for developing regional low carbon economy and achieving the goals of energy conservation and carbon emission reduction. Different industrial structures and their evolution paths have different impacts on the qualities of regional natural resources, eco-environment and economic growth, so the low carbon pathway choice of industrial structure is key to restructuring regional economic growth mode and developing low carbon economy. Thus, research on the theoretical measurement mode, transformation mechanism, strategy and their regional differences for the low carbonization of regional industrial structure constituted the textual original intention and basic contents.
     The research is based on the literature review and summary about low carbon economy and the relative theories and methods in industrial economic, ecological economic and other related subjects. This dissertation, firstly, defined and elaborated the concept, connotation and influence factors of the low carbonization of regional industrial structure. According to its concept and connotation, regional low carbonization of industrial structure has two fundamental objectives, which interact and influence each other:one is "Quality Transformation", the other is "Quantity Transformation". The result of the interaction of two fundamental objectives is eventually wished to lead to a low carbon, reasonable and upgraded regional industrial structure.
     Secondly, this paper constructed the basic theory and methods for evaluating the temporal-spatial difference and the evoluting factors and mechanism of regional industrial energy and sector structure low carbon transformation. From the perspective of regional economic geography to discuss this topic, the industrial structure relative theories, industry relevance theories and low carbon theories should be supplied to construct the theoretical framework of the low carbonization of regional industrial structure, while considering the realistic basis of development stage and level of regional economic development. The basic content and logical order for this research are the low carbon transition of regional industrial energy structure, industrial sector structure and their spatial structure, which are the basic premise, the important content and the spatial depiction of regional industrial structure low carbon transformation respectively.
     Thirdly, this paper analyzed the temporal-spatial evaluation characteristics of the sectoral energy consumption and carbon emissions intensity of Hunan province in the order of the low carbon transformation of regional energy consumption structure, industrial sector structure and their spatial structure, by the means of data envelopment analysis (DEA), input-output method and factor analysis respectively, and then put forward the specific and basic low carbonization strategies of industrial restructure. The empirical results showed that there are larger departmental and spatial diversities in the industrial evolution characteristics of energy efficiency, carbon emissions intensity, the potential of energy saving and emission reduction, and low carbon development level in Hunan province. Generally speaking, the focusing adjustment industries in Hunan province are the energy-intensive industries, such as the coal mining, electric power, iron and steel, non-ferrous metal ores, chemical and other industries, whose level of low carbon development is lower at present phase.
     Finally, the most important driving forces for the regional low carbonization are the low carbon development factor, scale factor, efficiency factor and technical factors. But their influences to the low carbonization of regional structure of Hunan province are different under the base scenario, carbon scenario and enhanced low carbon scenario designed in this paper. On these grounds, the basic strategies for the low carbonization of industrial structure in Hunan province came from the following3aspects, structural transformation, technology and institutional innovation. However, once we take spatial effects into consideration, the roles of the driving factors showed significant regional differences. So it is necessary for us to put forward more pointed and practical policies of low carbon transition for different regions according to their economic development levels.
     About the main innovation works of this dissertation are showed as followed: firstly, this paper put forward the concept, theoretical framework and quantitative models for the orientation and strategy choices for the low carbonization of regional industrial structure based on the relationship of regional industrial structure transformation and low carbon economy and the related theories of industry structure, which broadened and enriched contents of the low carbon economy development theories to some extent, and while further elaborated the uses of regional industrial structure evolution theory and other relevant theories. Secondly, some methods and models were innovatively applied in the empirical research. For example, input-output method was used to measure the levels and trends of regional industrial low carbon development, and their driving factors were also discussed under different scenarios by means of factor analysis method. The low carbon transformation strategies put forward by this way are more pointed and operable. Thus, this dissertation deepened the theoretical and empirical studies of the influence factors and mechanism and the implementation strategies of regional industrial structure low carbon transformation.
     There are also many shortcomings and limitations in this dissertation for the author's limited academic level. Firstly, the theoretical framework of regional industrial structure low carbon transformation is not full-scale and deep enough. For example, without taking the cost factors of low carbon transformation into account. Secondly, this paper didn't manage to forecast the dynamical evolution tendency of low carbon industrial development in Hunan province in a long time series for the limited statistical data. The limitations of this research mentioned above also indicate the trend and direction for the further studies about this topic.
     In conclusion, from the perspective of economic geography, this paper elaborated the relationship between industrial structure, energy consumption and carbon emissions, and then further discussed regional industrial structure low carbon transformation's concept, spatial-temporal evolution characteristics, driving factors and transition strategies. The results, although with many shortcomings, would be beneficial to provide the theoretical support and practical instruction for regional industrial structure low carbon transformation under the low carbon economy background. In a word, the study on regional low carbonization of industrial structure is significant for realizing the goals of regional economic low carbon development both theoretically and practically.
引文
①“四化”建设是指“新型工业化、农业现代化、新型城镇化和信息化”建设;“两型”建设是指“资源节约型、环境友好型”社会建设。
    ②这里隐含碳排放主要是产品生产过程中的能源消费导致的直接和间接CO2排放量,不包括某些工业生产过程中原料使用释放的CO2。
    ④环长株潭城市群主要是指以“长株潭”3个城市为中心,以一个半小时通勤为半径,包括岳阳、常德、益阳、娄底、衡阳5个城市在内的“3+5”城市群;“大湘南”板块包括郴州市和永州市,以及“3+5”城市群中的衡阳市;“大湘西”板块包括湘西州、怀化市、邵阳市和张家界市。
    ⑤论文用其它服务业(29)代表现代服务业,因为其它服务业是由信息传输计算机服务和软件业、金融保险业、房地产业、租赁和商务服务业、旅游业、科学研究事业、综合技术服务业、其他社会服务业、教育事业、卫生社会保障和社会福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和服务业等服务业部门合并构成的,其中,大部分行业属于现代服务业范畴。
    [1]Ali A.I., Seliford L.M. Transiation invariance in data envelopment analysis[J].Operations Research Letters,1993,9:403-405.
    [2]Andersen P., Petersen N.C. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis[J]. Management Science,1993,39:1261-1264.
    [3]Ang B.W. Decomposition analysis for policy making in energy:which is the preferred method?[J].Energy Policy,2004,32:1131-1139.
    [4]Ang B.W. Monitoring changes in economy-wide energy efficiency:from energy GDP ratio to composite efficiency index[J].Energy Policy,2006(5):574-582.
    [5]Ang B.W. The LMDI approach to decomposition analysis:a practical guide[J].Energy Policy,2005,33(7):867-871.
    [6]Arcelus F.J., Arocena P. Productivity differences across OECD countries in the presence of environmental constraints[J].Journal of the Operational Research Society,2005,56(12): 1352-1362.
    [7]Berg S.A, Forsund F.R., Jansen E.S. Malmquist indices of productivity growth during the deregulation of Norwegian Banking 1980-1989[J].Scandinavian Journal of Economics,1992,.94: 211-228.
    [8]Brockett P.L., Charnes A., Cooper W.W., et al. Data transformations in DEA cone ratio envelopment approaches for monitoring bank performances[J].European Journal of Operational Research,1997,98(2):250-268.
    [9]Bruyn S.M., Bergh J.C.J.M., Opschoor B,J. Economic growth and emissions:reconsidering the empirical basis of environmental Kuznets curves[J].Ecological Economics,1998,25(2):161-175.
    [10]Caves D.W., Christensen L.R., Diewert W.E. Multilateral comparisons of output, input and productivity using superlative index numbers [J].Economic Journal,1982,92:73-86.
    [11]Chambers R., Chung Y., Fare R. Benefit and distance functions [J] Journal of Economic Theory,1996,70(2):407-419.
    [12]Chang T.C., Lin S.J. Grey relation analysis of carbon dioxide emissions from industrial production and energy uses in Taiwan [J] Journal of Environmental Management, 1999,56(4):247-257.
    [13]Chang T.P., Hu J.L. Total-factor energy productivity growth, technical progress, and efficiency change:An empirical study of China[J].Applied Energy,2010,87(10):3262-3270.
    [13]Chang Y.F., Lewis C., Lin S.J. Comprehensive evaluation of industrial CO2 emission (1989-2004) in Taiwan by input-output structural decomposition[J].Energy Policy,2008,36: 2471-2480.
    [14]Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision-making units[J]. European Journal of Operational Research,1978,(2):429-444.
    [15]Charnes A., Cooper W.W., Sun D.B., et al. Polyhedral cone-ratio DEA models with an illustrative application to large commercial banks[J].Journal of Econometrics,1990, 46(1-2):73-91.
    [16]Charnes A., Cooper W.W., Wei Q.L. Cone ratio data envelopment analysis and multi-objective programming[J].International Journal of Systems Science,1989,20:1099-1118.
    [17]Chen S.T., Kuo H.I., Chen C.C. The relationship between GDP and electricity consumption in 10 Asian Countries[J].Energy Policy,2007,35(4):2611-2621.
    [18]Chen Z.M., Chen G.Q., Zhou J.B., et al. Ecological input-output modeling for embodied resources and emissions in Chinese economy 2005[J].Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation,2010,15(7):1942-1965.
    [19]Coelli T., Rao D., Donnell C.O., et al. An introduction to efficiency and productivity analysis (2nd edition)[M].US:Springer,2005.
    [20]Cook W.D., Kress M., Seiford L.M. Prioritization models for frontier decision making units in DEA[J].European Journal of Operational Research,1992,59,(2):319-323.
    [21]Cooper W.W., Park K.S., Yu G. IDEA and AR-IDEA:models for dealing with imprecise data in DEA[J].Management Science,1999,45:597-607.
    [22]Dagoumas A.S., Barker T.S. Pathways to a low carbon economy for the UK with the macro-econometric E3MG model[J].Energy Policy,2010,38(6):3067-3077.
    [23]Dayo F.B., Adegbulugbe A.O. Utilization of Nigerian natural gas resource:potentials and opportunities[J].Energy Policy,1988,16(2):122-130.
    [24]Dinda S. Environmental Kuznets curve hypothesis:A Survey[J].Ecological Economics,2004, 49(4):431-455.
    [25]Ezzati M., Singer B.H., Kammen D.M. Towards an integrated framework for development and environmental policy:the dynamics of environmental Kuznets curves[J].World Development,2001,29(8):1421-1434.
    [26]Fare R., Grosskopf S., Lindgren B, et al. Productivity developments in Swedish hospitals:A Malmquist output index approach[J]. American economic review,1994,84(l):66-83.
    [27]Fare R., Grosskopf S., Weber W.L. Shadow prices and pollution costs in US agriculture[J].Ecological Economics,2006,56(1):89-103.
    [28]Farrell M.J. The measurement of productive efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society Series A,1957,120(3):253-290.
    [29]Feng Y.Y., Zhang L.X.. Scenario analysis of urban energy saving and carbon abatement policies:A case study of Beijing city, China[J].Procedia Environmental Sciences, 2012,13:632-644.
    [30]Foster A.S., Gorr W.L. An adaptive filter for estimating spatially varying parameters: Application to modeling police hours spent in response to calls for service[J]. Management Science,1986,32(7):878-889.
    [31]Fotheringham A.S., Charlton M.E., Brunsdon C. The geography of parameter space:an investigation into spatial nonstationarity[J].International Journal of GIS,1996,10:605-627.
    [32]Giurcoa D, Petrie J.G. Strategies for reducing the carbon footprint of copper:new technologies, more recycling or demand management[J].Minerals Engineering,2007,20(9):842-853.
    [33]Golany B., Roll, Y. An international journal of mana application procedure for DEA[J].The International Journal of Management Science,1989,17:237-250.
    [34]Greening L.A., Ting M., Davis W.B. Decomposition of aggregate carbon intensity for freight: comparison of declining trends from 10 OECD countries for the period 1971-1993[J].Energy Economics,1999,21 (4):331-361.
    [35]Hailu A, Veeman T.S. Environmentally sensitive productivity analysis of the Canadian pulp and paper industry,1959-1994:An input distance function approach[J].Journal of Environmental Economics and Management,2000,40(3):251-274.
    [36]Hailu A., Veeman T.S. Non-parametric productivity analysis with undesirable outputs:an application to the Canadian pulp and paper industry[J].American Journal of Agricultural Economics,2001,(3):605-616.
    [37]Hansen B.E., Seo B. Testing for two-regime threshold cointegration in vector error-correction models[J] Journal of Econometrics,2002,110(2):293-318.
    [38]Holmstrom B., Tirole J. Liquidity and risk management[J].Journal of Money, Credit & Banking,2000,32(3):59-64.
    [39]Hu J.L, Wang S.C. Total-factor energy efficiency of regions in China[J]. Energy Policy, 2006,34:3206-3217.
    [40]Huang Y., Bird R., Bell M.. A comparative study of the emissions by road maintenance works and the disrupted traffic using life cycle assessment and micro-simulation[J]. Transportation Research Part D,2009,14(3):197-204.
    [41]IPCC.2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories:volume Ⅱ [EB/OL]. Japan:the Institute for Global Environmental Strategies,http://www.ipcc.ch/ipccreports, 2008-07-20.
    [42]Jali A., Mahmud S.F. Environment Kuznets curve for CO2 emissions:A cointegration analysis for ChinafJ].Energy Policy,2009,37(12):5167-5172.
    [43]Jeon B.M., Sickles R.C. The role of environmental factors in growth accounting[J].Journal of Applied Econometrics,2004,19(5):567-591.
    [44]Ji A.H., Liu M.J. Industrial structure adjustment based on the concept of low carbon-A Case of Qingdao City[J].Energy Procedia,2011(5):1621-1625.
    [45]Kambara T. The energy situation in China[J].The China Quarterly,1992,131:608-636.
    [46]Komen R., Gerking S., Folmer H. Income and environmental R&D:empirical evidence from OECD countries[J].Environment and Development Economics,1997(2):505-515.
    [47]Kuznets S. Economic growth and income inequality[J].The American Economic Review, 1955,45(1):1-28.
    [48]Lee J.D, Park J.B, Kim T.Y. Estimation of the shadow prices of pollutants with productivity/environment inefficiency taken into account:a nonparametric directional distance function approach[J] Journal of Environmental Management,2002,64(4):365-375.
    [49]Lehtila A, Pirila P. Reducing energy related emissions:using an energy systems optimization model to support policy planning in Finland[J].Energy Policy,1996,24(9):805-819.
    [50]Liu C.C. An overview for decomposition of industry energy consumption[J].American Journal of Applied Science,2005,2(7):1166-1168.
    [51]Liu W., Sharp J. DEA models via goal programming[C].In:Westermann,G.(Ed.),Data Envelopment Analysis in the Service Sector, Deutscher Universitasverlag,Wiesbaden, 1999:79-101.
    [52]Maradan D., Vassiliev A. Marginal costs of carbon dioxide abatement:empirical evidence from cross-country analysis [J].Swiss Journal of Economics and Statistics,2005, 141(3):377-410.
    [53]Marklund P.O., Samakovlis E. What is driving the EU burden-sharing agreement:efficiency or equity?[J].Journal of Environmental Management,2007,85(2):317-329.
    [54]McFarland J.R.. Representing energy technologies in top-down economic models using bottom-up information[J].Energy Economics,2004,25:685-707.
    [55]Messemger M.A. High Technology-low energy demand for western europe[J].Energy, 1981(6):1481-1503.
    [56]Messner S. MES-SAGE-MACRO-linking an energy supply model with a macroeconomic module and solving it iteratively[J].Energy,2000,25:267-282.
    [57]Nasir M., Rehman F.U. Environmental Kuznets curve for carbon emissions in Pakistan:An empirical investigation [J]. Energy Policy,2011,39(3):1857-1864.
    [58]Nordhaus W.D., Yang Z. A regional dynamic general-equilibrium model of alternative climate-change strategies [J].Am. Econ. Rev.,1996,86(4):741-765.
    [59]Nordhaus W.D., Yang Z. Rolling the'DICE':An optimal transition path for controlling greenhouse gases[J]. Resource and Energy Economics,1993,15(1):27-50.
    [60]OECD. Indicators to measure decoupling of environmental pressure from economic growth[R].Paris:OECD,2002.
    [61]OECD. OECD Environmental Indicators:Development, measurement and use[R]. Paris:OECD,2003:l-37.
    [62]Ozturk I. A literature survey on energy-growth nexus[J].Energy Policy,2010,38(1):340-349.
    [63]Pao H.T., Tsai C.M. CO2 emissions, energy consumption and economic growth in BRIC countries[J].EnergyPolicy,2010,38(12):7850-7860.
    [64]Pao H.T., Tsai C.M. Modeling and forecasting the CO2 emissions, energy consumption, and economic growth in Brazil[J].Energy,2011,36(5):2450-2458.
    [65]Pao H.T., Tsai C.M. Multivariate granger causality between CO2 emissions, energy consumption, FDI and GDP:Evidence from a panel of BRIC countries[J].Energy, 2011,36(1):685-693.
    [66]Parikh J., Gokarn S. Climate change and India's energy policy options:new perspectives on sectoral CO2 emissions and incremental costs[J].Glob. Environ. Change,1993,3(3):276-291.
    [67]Patterson M.G. What is energy efficiency? concepts, indicators and methodological issues[J].Energy Policy,1996,(5):377-390.
    [68]POST. Carbon footprint of electricity generation[R].Parliamentary Office of Science and Technology,2006:l-4.
    [69]Ramanathan, R. A multi-factor efficiency perspective to the relationships among world GDP, energy consumption and carbon dioxide emissions[J].Technological Forecasting & Social Change,2006,73(5):483-494.
    [70]Reddy B.S., Ray B.K. Decomposition of energy consumption and energy intensity in Indian manufacturing industries[J].Energy for Sustainable Development,2010:14:35-47.
    [71]Rehan R, Nehdi M. Carbon dioxide emissions and climate change:policy implications for the cement industry [J].Environmental Science&Policy,2005,8(2):105-114.
    [72]Roddy D.J. A syngas network for reducing industrial carbon footprint and energy use[J]. Applied Thermal Engineering,2012,20:1-6.
    [73]Shao S., Yang L.L., Yu M.B., et al. Estimation, characteristics, and determinants of energy-related industrial CO2 emissions in Shanghai China,1994-2009[J].Energy Policy, 2011,39:6476-6494.
    [74]Sharma S.S.. Determinants of carbon dioxide emissions:Empirical evidence from 69 countries[J].Applied Energy,2011,88(1):376-382.
    [75]Soytas U., Sari R., Ewing B.T. Energy consumption, income, and carbon emissions in the United States [J].Ecological Economics,2007,62(3-4):482-489.
    [76]Stern D.I., Common M.S., Barbier E.B. Economic growth and environmental degradation:the environmental Kuznets curve and sustainable development[J].World Development, 1996,24(7):1151-1160.
    [77]Tang D.C., Song G P., Zhong F.X. et al. Research on evaluation index system of low carbon manufacturing industry[J].Energy Procedia,2012,16:541-546.
    [78]Tapio P. Towards a Theory of decoupling:degrees of decoupling in the EU and the case of road traffic in Finland between 1970 and 2001 change[J].Journal of Transport Policy,2005,12(2):137-151.
    [79]Vukina T., Beghin J.C., Solakoglu E.G. Transition to markets and the environment:effects of the change in the composition of manufacturing output. Environment and Development Economics4,1999,(4):582-598.
    [80]Wang M.W., Che Y., Yang K.. et al. A local-scale low carbon plan based on the STIRPAT model and the scenario method:The case of Minhang district, Shanghai, China[J].Energy Policy,2011,39(11):6981-6990.
    [81]Wang S.S., Zhou D.Q., Zhou P., et al. CO2 emissions, energy consumption and economic growth in China:A panel data analysis[J].Energy Policy,2011 (39):4870-4875.
    [82]Watanabe M., Tanaka K. Efficiency analysis of Chinese industry:a directional distance function approach[J].Energy Policy,2007,35(12):6323-6331.
    [83]Watanabe, M., Tanaka K. Efficiency analysis of Chinese industry:a directional distance function approach[J].Energy Policy,2007.35(12):6323-6331.
    [84]Weber,W.L., Domazlicky B. Productivity growth and pollution in state manufacturing[J]. Review of Economics and Statistics,2001,83(1):195-199.
    [85]Weigend A S. Time series analysis and prediction using gated experts with application to energy demand forecasts [J].Applied Articial Intelligence,1996,10(6):583-624.
    [86]Wilson B., Trieu L.H.. Bowen B. Energy efficiency trends in Australia[J].Energy Policy, 1994,22(4):287-295.
    [87]Winga I.S. The synthesis of bottom-up and top-down approaches to climate policy modeling-electric power technologies and the cost of limiting US CO2 emissions[J].Energy Policy,2006,34:3847-3869.
    [88]Wu D.S. A note on DEA efficiency assessment using ideal point:An improvement of Wang and Luo's model[J].Applied Mathematics and Computation,2006,183 (2):819-830.
    [89]Xiao L.H., Jee L.C. Impacts of growth and structural change on CO2, emissions of developing countries[J]. World Development,1997,25(3):395-407.
    [90]Yeh T.L., Chen T.Y., Lai P.Y. A comparative study of energy utilization efficiency between Taiwan and China [J].Energy Policy,2010,38(5):2386-2394.
    [91]Yi B., Chen G.S., Lu L.J., et al. Research and development of carbon footprint analysis in Hunan province[J].Energy Procedia,2011,(5):1210-1217.
    [92]Yi J.C, Xu G.Q., Zhao Y.H. Study of Government-Industry-Research integration based on regional low carbon innovation system[J].Energy Procedia,2011,(5):2494-2498.
    [93]Yuan C.Q. Liu S.F., Fang Z.G.. et al. The relation between Chinese economic development and energy consumption in the different periods[J].Energy Policy,2010,38(9):5189-5198.
    [94]Zhang L., Huang Z. Life cycle study of coal-based dimethyl ether as vehicle fuel for urban bus in China[J].Energy,2007,32(10):1896-1904.
    [95]Zhang N., Lior N., Jin H.G. The energy situation and its sustainable development strategy in China[J].Energy,2011,36:3639-3649.
    [96]Zhu J. Super-efficiency and DEA sensitivity analysis[J].European Journal of Operational Research,2001,129(2):443-455.
    [97]Larry R., Kohler.全球环境变化国际人力因素计划推出的工业转变研究举措[J].产业与环境,1999,21(1):57-59.
    [98]安虎森.增长极理论评述[J].南开经济研究,1997(1):31-37.
    [99]安培浚.美国气候变化技术计划(CCTP)新战略规划及其对我国的启示[J].世界科技研究与发展,2006,(6):95-100.
    [100]保罗·霍肯,夏善晨(译).商业生态学——可持续发展的宣言[M].上海:上海译文出版社,2007:22.
    [101]蔡晓春,肖小爱.基于超效率DEA的中国区域能源利用效率研究[J].统计与信息论坛,2010,25(4):33-40.
    [102]曹海霞,张复明.低碳经济国内外研究进展[J].生产力研究2010,(3):1-6.
    [103]曹曼,叶文虎.产业体系划分的理论探讨[J].经济学动态,2004(6):22-23.
    [104]曹颖.区域产业布局优化及理论依据分析[J].地理与地理信息科学,2005,21(5):72-74.
    [105]陈红敏.包含工业生产过程碳排放的产业部门隐含碳研究[J].中国人口·资源与环境,2009,19(3):25-30.
    [106]陈建宏,王文哲,熊汉富.湖南省CO2排放因素的灰色关联分析[J].地域研究与开发,2010,29(4):131-133.
    [107]陈诗一.中国碳排放强度的波动下降模式及经济解释[J].世界经济,2011,(4):124-143.
    [108]陈卫东,顾培亮.能源时序相空间重构及其混沌特征分析[J].天津大学学报,2002,35(2):293-297.
    [109]陈文福.西方现代区位理论述评[J].云南社会科学,2004(2):62-66.
    [110]陈文颖,高鹏飞,何建坤.用MARKAL-MACRO模型研究碳减排对中国能源系统的影响[J].清华大学学报(自然科学版),2004,44(3):342-346.
    [111]陈文颖,吴宗鑫.用MARKAL模型研究中国未来可持续能源发展战略[J].清华大学学报(自然科学版),2001,41(12):103-106.
    [112]陈锡康.国际投入产出技术发展情况简介——2001年中国投入产出理论与实践[M].北京:中国统计出版社,2002:3.
    [113]陈曦,武力超.基于logistic模型的经济增长与能源消费预测分析——以天津“十二五”期间为例[J].发展研究,2010,(5):18-27.
    [114]陈晓涛.产业演进论[D].四川大学博士学位论文,2007:28-31,62-70.
    [115]陈洢然.低碳经济背景下我国对外贸易结构的转变——基于隐含碳的比较分析[D].上海师范大学硕士学位论文,2011:10-14.
    [116]陈志建,王铮.地方政府碳减排压力驱动因素差异性研究——基于STIRPAT模型[J].资源科学,2012,(2):1-8.
    [117]程晓妹.全要素能源效率评价及演变机理研究[D].华北电力大学硕士学位论文,2011:9.
    [118]初昌雄.低碳经济及其发展路径:一个研究综述[J].科技和产业,2010,10(6):94-99.
    [119]崔和瑞,王娣.基于灰色关联理论的中国能源需求影响因素研究[J].电力学报,2010,25(2):107-111.
    [120]邓华,段宁.“脱钩”评价模式及其对循环经济的影响[J].中国人口·资源与环境,2004,14(6):44-47.
    [121]邓伟根.20世纪的中国产业转型:经验与理论思考[J].学术研究,2006,(8):17-25.
    [122]董承璋.投入产出分析[M].中国财经出版社,2000:370-388.
    [123]董军,张旭.中国工业部门能耗碳排放分解与低碳策略研究[J].资源科学,2010,32(10):1856-1862.
    [124]董琨.中国产业结构多目标动态随机优化模型[D].大连理工大学博十学位论文,2008:63.
    [125]董丽晶.老工业城市产业转型与就业变化研究[D].东北大学博士学位论文,2008:5-9.
    [126]段文斌,余泳泽.全要素生产率增长有利于提升我国能源效率吗?——基于35个工业行业面板数据的实证研究[J].产业经济研究,2011,(4):78-88.
    [127]范德成,王韶华,张伟.低碳经济目标下一次能源消费结构影响因素及其影响机理研究[J].资源科学(优先版),http://www.cnki.net/kcms/detail/11.3868.N.20120210.1734.002.html.
    [128]范建华.低碳经济的理论内涵及体系构建研究[J].当代经济,2010,2(上):122.
    [129]范金,胡汉辉.环境Kuznets曲线研究及应用[J].数学的实践与认识,2002,32(6):944-951.
    [130]方时姣.低碳经济的实质是能源经济革命[EB/OL].国际能源网,http://www.in-en.com/article/html/energy_0705070548352566.html,2009-5-20.
    [131]方卫华.人工神经网络模型用于水电能源科学的问题探讨[J].水电能源科学,2004,22(3):71-73
    [132]丰志培,刘志迎.产业关联理论的历史演变及评述[J].温州大学学报,2005,18(1):51-56.
    [133]冯述虎,侯运炳.基于时序分析与神经网络的能源产量预测模型[J].辽宁工程技术大学学报,2003,22(2):168-171.
    [134]冯之浚,周荣.低碳经济:中国实现绿色发展的根本途径[J].中国人口·资源与环境,2010,20(4):1-7.
    [135]符鹏.长株潭产业发展与环境污染的灰色关联分析[D].湖南农业大学硕士学位论文,2010:7-8
    [136]付加锋,蔡国田,张雷,等.基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型[J].水电能源科学,2006,24(2):1-4.
    [137]傅瑛,田立新.江苏能源消费Logistic模型的统计检验估计法及预测[J].江苏理工大学学报(社会科学版),2001,(1):3
    [138]付允.低碳经济的发展模式研究[J].中国人口·资源与环境,2008,18(3):14-19.
    [139]高振宇,王益.我国能源生产率地区划分及影响因素分析[J].数量经济技术经济研究,2006,(9):46-57.
    [140]龚震.产业结构如何转型升级[N].人民日报,2011-3-18(23).
    [141]顾昌,邵锡奎.能源需求预测方法概论[J].能源工程,1985,(4):6-11.
    [142]郭朝先.中国二氧化碳排放增长因素分析——基于SDA分解技术[J].产业经济,2010,(12):47-56.
    [143]郭克莎.工业化新时期新兴主导产业的选择[J].中国工业经济,2003,(2):5-14.
    [144]郭莉.基于灰色模型的中国能源需求预测[J].西安科技大学学报,2011,31(4):398-402.
    [145]郭平,王京刚,周炳炎.我国工业危险废物产生量的预测研究[J].环境科学与技术,2006,29(2):56-58.
    [146]国家发改委能源所,中国可持续发展能源暨碳排放情景分析课题组.中国可持续发展能源暨碳排放情景分析综合报告[R],2003:28,41-103.
    [147]国家发改委能源所.中国2050年低碳发展之路——能源需求暨碳排放情景分析[M].中国科学出版社,2009:38-88.
    [148]何建坤,刘滨,张阿玲.我国未来减缓CO2排放的潜力分析[J].清华大学学报(哲社版),2002,17(6):75-80.
    [149]何建坤,周剑,刘滨,等.全球低碳经济潮流与中国的响应对策[J].世界经济与政治,2009,(4):18-36.
    [150]何建坤.发展低碳经济关键在于低碳技术创新[J].绿叶,2009,(1):46-50.
    [151]何建坤.我国产业结构变化对GDP能源强度上升的影响及趋势分析[J].环境保护,2005,(12):43-47.
    [152]何琼.基于投入产出法的隐含碳测算[J].中国科技论坛,2010,(9):112-116.
    [153]何文强,汪明星.全要素能源效率的DEA模型评价——基于中国1991-2007年数据的实证检验[J].2009,10(5):92-96.
    [154]贺庆棠.低碳经济是绿色生态经济[N].中国绿色时报,2009-8-4(2).
    [155]胡鞍钢,郑京海,高宇宁.考虑环境因素的省级技术效率排名(1999-2005)[J].经济学,2008,7(3):933-960
    [156]湖南省统计局.从投入产出表看湖南经济结构调整[EB/OL].湖南省政府门户网站,http://www.hunan.gov.cn,2009-8-25.
    [157]胡晓珍,杨龙.中国区域绿色全要素生产率增长差异及收敛分析[J].财经研究,2011,37(4):123-133.
    [158]胡秀莲,姜克隽.减排对策分析:AIM/能源排放模型[J].中国能源,1998,(11):17-21.
    [159]黄慧儒.中国出口贸易隐含碳排放实证研究[D].云南财经大学硕士学位论文,2011:14-15.
    [160]黄晓斌,马芳.情景分析法在竞争情报研究中的应用[J].情报资料工作,2009,(6):22-26.
    [161]季昆森.协同发展循环经济与低碳经济[N].中国环境报,2010-3-20.
    [162]季萍萍.东北地区产业结构与空间布局的变化趋势研究[D].东北师范大学硕士学位论文,2006:6-10.
    [163]姜磊,季民河.基于空间异质性的中国能源消费强度研究——资源禀赋、产业结构、技术进步和市场调节机制的视角[J].产业经济研究,2011,(4):61-70.
    [164]姜磊,季民河.中国区域能源效率发展演变趋势的R/S分形分析[J].中国人口·资源与环境2011,21(11):33-37.
    [165]姜磊,季民河.中国区域能源压力的空间差异分析——基于STIRPAT模型[J].财经科学,2011,(4):64-70.
    [166]江玲玲,孟令杰.我国工业行业全要素生产率变动分析[J].技术经济,2011,30(8):100-105.
    [167]蒋金荷.中国碳排放特征及发展低碳经济的对策分析[J].经济研究参考,2011,(5):6-13.
    [168]蒋昭伙.产业结构问题研究[M].中国经济出版社,2005:30-44.
    [169]赖力,黄贤金,刘伟良,等.基于投入产出技术的区域生态足迹调整分析——以2002年江苏省经济为例[J].生态学报,2006,26(4):1285-1292.
    [170]理查德.皮特,周尚意(译).现代地理学思想[M].北京:商务印书馆,2007:14-18.
    [171]李国璋,霍宗杰.我国全要素能源效率及其收敛性[J].中国人口·资源与环境,2010,(1):111-16.
    [172]李国璋,霍宗杰.中国全要素能源效率、收敛性及其影响因素——基于1995-2006年省际面板数据的实证分析[J].经济评论,2009,(6):101-109.
    [173]李国璋,江金荣,周彩云.全要素能源效率与环境污染关系研究[J].中国人口·资源与环境, 2010,20(4):50-56.
    [174]李果,王应明.对DEA聚类分析方法的一种改进[J].预测,1999,(4):66-67..
    [175]李骞,张天柱.北京市道路交通活动对环境的压力分析[J].生态经济,2004,(20):35-41.
    [176]李克强.关于于调整经济结构促进持续发展的儿个问题[EB/OL].新华网:http://news.xinhuanet.com/politics/2010-06/01/c_12165229.htm,2010-06-01.
    [177]李廉水,周勇.技术进步能提高能源效率吗——基于中国工业部门的实证检验[J].管理世界,2006,(10):82-89.
    [178]李良玉.中国能源效率空间分布格局及模式研究[D].大连理工大学硕士学位论文,2010:8-11,49.
    [179]李亮,孙廷容,黄强.灰色GM(1,1)和神经网络组合的能源预测模型[J].能源研究与利用,2005,(1):110-1 13.
    [180]李玲,陈国生,谢俊明.基于碳足迹分析法的湖南省低碳发展研究[J].资源开发与市场,2011,27(02):135-137.
    [181]李美娟,陈国宏.数据包络分析法(DEA)的研究与应用[J].中国工程科学,2003,5(6):88-93.
    [182]李胜文,李大胜.我国全要素生产率增长的区域差异[J].数量经济技术经济研究,2006,(9):12-21.
    [183]李胜文,李大胜.中国工业全要素生产率的波动:1986-2005——基于细分行业的三投入随机前沿生产函数分析[J].数量经济技术经济研究,2008,(5):43-54.
    [184]李菽林.工业企业低碳经济评价指标体系研究[M].北京理工大学出版社,2011:23-35,43.
    [185]李晓芳.动态投入产出分析及其应用研究[D].大连理工大学硕士学位论文,2004:10-19.
    [186]李小平,朱钟棣.中国工业行业的全要素生产率测算——基于分行业面板数据的研究[J].管理世界,2005,4:56-64.
    [187]李艳梅,张雷,程晓凌.中国碳排放变化的因素分解与减排途径分析[J].资源科学,2010,32(2):218-222.
    [188]李旸.我国单位GDP能源消耗水平与发达国家的差距[EB/OL].时事报告:http://shishi.china.com.cn/txt/2010-05/26/content_3531305.htm,2010-05-26.
    [189]李玉凤.黑龙江省产业结构优化及仿真[D].哈尔滨理工大学博士学位论文,2009:29-33.
    [190]李悦,李平.产业经济学[M].大连:东北财经大学出版社,2002:78.
    [191]李志强,刘春梅.碳足迹及其影响因素分析——基于中部六省的实证[M].北京:经济科学出版社,2010:115-127.
    [192]李志强,赵守艳.基于Kaya模型的高能耗产业低碳发展研究——以山西省为例[J].经济问题,2011,(8):59-63.
    [193]李忠民,姚宇,庆东瑞.产业发展、GDP增长与二氧化碳排放脱钩关系研究[J].统计与决策,2010(11):108-111.
    [194]梁进社,郑蔚,蔡建明.中国能源消费增长的分解—基于投入产出方法[J].自然资源学报,2007,22(6):853-864.
    [195]林伯强.中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析[J],管理世界,2009,4(4):27-36.
    [196]刘朝,赵涛.2020年中国低碳经济发展前景研究[J].中国人口·资源与环境,2011.21(7):73-79.
    [197]刘广为,赵涛,米国芳.中国碳排放强度预测与煤炭能源比重检验分析[J].资源科学(优先版),2012,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.3868.N.20120210.1736.012.html.
    [198]刘红光,刘卫东,唐志鹏,范晓梅.中国区域产业结构调整的CO2减排效果分析——基于区域间投入产出表的分析[J].地域研究与开发,2010,29(3):129-135.
    [199]刘慧,张永亮,毕军.中国区域低碳发展的情景分析——以江苏省为例[J].中国人口·资源与环境,2011,21(4):10-18.
    [200]刘继生.行为区位论的初步研究[J].人文地理,1992,7(3):40-47.
    [201]刘明磊,朱磊,范英.我国省级碳排放绩效评价及边际减排成本估计:基于非参数距离函数方法[J].中国软科学,2011,(3)106-114.
    [202]刘强.能源环境政策评价模型的比较分析[J].中国能源,2008,30(5):26-30.
    [203]刘晓,朱永彬,彭永明,王铮.经济平稳增长下中美波碳排放趋势研究[J].资源科学(优先版),2012,http://www.cnki.net/kcms/detail/11.3868.N.20120321.1348.007.html.
    [204]刘润生.能源消耗与产业结构变迁——基于VAR模型对中国的实证分析[D].合肥工业大学硕士学位论文,2009.
    [205]刘思华.创建五次产业分类法,推动21世纪中国产业结构的战略性调整[J].生态经济,2000,(6):5-13.
    [206]刘斯康,王水嫩.用产业集群理论来规划新的产业布局[J].当代财经,2003(7):118-119.
    [207]刘卫东,陆大道,张雷,等.我国低碳经济发展框架与科学基础——实现2020年单位GDP碳排放降低40%-5%的路径研究[M].北京:商务印书馆,2010:1-3,9-19.
    [280]刘旖芸.上海能源消费与经济发展关系研究[D].复口.大学博士学位论文,2009:22.
    [209]卢奇,顾培亮,邱世明.组合预测模型在我国能源消费系统中的建构及应用[J].系统工程理论与实践,2003,23(3):24-30.
    [210]陆大道.关于“点—轴”空间结构系统的形成机理分析[J].地理科学,2002,22(1):1-6.
    [211]陆满平.区位经济理论探析[J].扬州大学学报(人文社会科学版),1998(2):67-72.
    [212]陆钟武,王鹤鸣,岳强.脱钩指数的理论研究——及脱钩曲线图和国家级实例[C].全国能源与热工2010学术年会:1-9.
    [213]吕振东,郭菊娥.中国能源CES生产函数的计量估算及选择[J].中国人口·资源与环境,2009,19(4):156-160.
    [214]马金书,李海江.促进云南生态文明建设的产业结构调整—基于各产业与经济增长、资源及环境的灰色关联分析[J].中共石南省委党校学报,2008,9(2):89-92.
    [215]马军.中国区域低碳发展的效率分析与减排对策研究[J].前沿,2011,(13):12-16.
    [216]毛紫薇.山东省水泥行业CO2排放情景与减排效果分析[J].环境科学学报,2010,(5):1107-1114.
    [217]倪外,曾刚.国外低碳经济研究动向分析[J].经济地理,2010,30(8):1240-1247.
    [218]倪外.基于低碳经济的区域发展模式研究[D].华东师范大学博十学位论文,2011:口
    [219]聂锐,张涛,王迪.基于IPAT模型的江苏省能源消费与碳排放情景研究[J].自然资源学报, 2010,25(9)1557-1564.
    [220]牛文元.低碳经济是落实科学发展观的重要突破口[J].中国科技奖励,2009,(3):19.
    [221]潘伟志.中心城市产业转型初探[J].兰州学刊,2004,(5):99-100.
    [222]潘玉君,武友德,邹平等.可持续发展原理[M].中国社会科学出版社,2005:8-19.
    [223]彭建,王仰麟.区域产业结构变化及其生态环境效应—以云南省丽江市为例[J].地理学报.2005,60(5):798-806.
    [224]彭佳雯,黄贤金,钟太洋,等.中国经济增长与能源碳排放的脱钩研究[J].资源科学,2011,33(4):626-633.
    [225]彭近新.以科学发展观为指南发展中国特色低碳经济——人类从应对气候变化走向低碳经济[J].环境保护,2009,421(6):70-72.
    [226]彭觅,吕斌,张纯,等.中国能源碳排放的区域差异及其影响因素分析[J].城市发展研究,2010,(7):6-12.
    [227]齐哗,李惠民,徐明.中国进出口贸易中的隐含碳估算[J].中国人口·资源与环境,2008,28(3):9-14.
    [228]齐志新,陈文颖.结构调整还是技术进步——改革开放后我国能源效率提高的因素分析[J].上海经济研究,2006,(6):8-16.
    [229]乔永锋.基于生命周期评价法(LCA)的传统民居的能耗分析与评价[D].西安建筑科技大学硕士学位论文,2006.
    [230]邱大雄.能源规划与系统分析[M].北京:清华大学社出版社,1995:112-135.
    [231]邱东.多指标综合评价中合成方法的系统分析[J].财经问题研究,1991,,(6):39-42.
    [232]邱东.谁是政府统计的最后东家[M].北京:中国统计出版社,2003:28-38.
    [233]邱灵,申玉铭,任旺兵,等.中国能源利用效率的区域分异与影响因素分析[J].自然资源学报,2008,23(5):920-928.
    [234]邱世明,顾培亮,郝海.能源消费CO2排放量的变化与控制[J].煤炭学报,2002,27(4):412-416.
    [235]屈小娥.中国省际全要素能源效率变动分解——基于Malmquist指数的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2009,(8):29-33.
    [236]曲军.石油企业低碳经济战略转型研究[J].价值工程,2011,(15):18-20.
    [237]任若恩,孙琳.我国行业层次的TFP估计:1981—2000[J].经济学(季刊),2009,8(3):925-950.
    [238]容美平.基于R的地理加权广义线性模型理论及应用研究[D].暨南大学硕士学位论文,2011:13-30.
    [239]芮明杰.产业经济学[M].上海财经大学出版社,2005:171-182.
    [240]佘群芝.环境库兹涅茨曲线的理论批评综论[J].中南财经政法大学学报,2008,(1):20-25.
    [241]史丹.中国能源效率的地区差异与节能潜力分析[J].中国工业经济,2006,(10):49-58.
    [242]单福征,於家,赵军,钱光人.上海郊区快速工业化的土地利用及碳排放响应——以张江高科技园区为例[J].资源科学,2011,33(8):1600-1607.
    [243]史忠良.产业经济学[M].北京:经济管理出版社,1998:99.
    [244]宋帮英,苏方林.碳排放量和能源利用效率不公平及其原因探析——基于中国37个规模以上工业行业数据研究[J].华东经济管理,2010,24(9):25-30.
    [245]宋帮英,苏方林.我国省域碳排放量与经济发展的GWR实证研究[J].财经科学,2010,(4):41-49.
    [246]宋德勇,卢忠宝.中国碳排放影响因素分解及其周期性波动研究[J].中国人口·资源与环境,2009,19(3):18-23.
    [247]宋枫,王丽丽.中国能源强度变动趋势及省际差异分析[J].资源科学,2012,34(1):13-19.
    [248]宋国华,刘晶,王志,等.产业生态学的研究进展与分析[J].中国环境管理干部学院学报,2008,18(2):21-23.
    [249]宋泓.低碳背景下战略产业的选择与发展——以宁波为例[M].社会科学文献出版社,2011:103-110.
    [250]宋辉.基于投入产出技术的产业结构与部门发展模型研究[D].天津大学硕士学位论文,2004:109-114.
    [251]宋杰鲲.基于LMDI的山东省能源消费碳排放因素分解[J].资源科学,2012,34(1):35-41.
    [252]宋学印.产业转型与经济增长的关系研究[D].浙江理工大学硕士学位论文,2010:6.
    [253]苏方林.基于地理加权回归模型的县域经济发展空间因素分析——以辽宁省县域为例[J].学术论坛,2005(5):81-84.
    [254]孙起生.基于低碳经济的县域产业结构优化研究——以乐陵市为例[D].北京交通大学博士学位论文,2010:25-26.
    [255]孙廷容,杨菊香,张洪波,等.基于径向基函数网络的能源消费量预测模型[J].西安理工大学学报,2006,22(2):163-166.
    [256]孙耀华,李忠民.中国各省区经济发展与碳排放脱钩关系研究[J].中国人口·资源与环境,2011,21(5):87-92.
    [257]覃文忠,王建梅,刘妙龙.地理加权回归分析空间数据的空间非平稳性[J].辽宁师范大学学报(自然科学版),2005,(28):476-79.
    [258]覃文忠.地理加权回归基本理论与应用研究[D].同济大学博士学位论文,2007:15-18.
    [258]汤斌,产业结构演进的理论与实证分析[D].西南财经大学博士学位论文,2005:25-35.
    [260]汤春效.我国能源效率及其影响因素研究[D].中南大学硕士学位论文,2009:9.
    [261]唐小我.RAS方法的改进算法[J].电子科技大学学报,1992,21(1):98-103.
    [262]唐志鹏,刘卫东,付承伟,武红.能源约束视角下北京市产业结构优化模拟与演进分析[J].资源科学,2012,34(1):29-34.
    [263]陶良虎.中国低碳经济:面向未来的绿色产业革命[M].北京:研究出版社,2010:21,42-43.
    [264]陶阳威,孙梅,王小芳.基于改进的BP神经网络的中国能源需求预测研究[J].山西财经大学学报,2010,32(2):3-5.
    [265]遆曙光,王韵,徐广印.基于LEAP的居民生活能源与环境情景分析[J].河南农业大学学报,2010,44(2):229-232.
    [266]田志勇.双重结构对单位GDP能耗的影响研究[D].北京交通大学博士学位论文,2009:7-8.
    [267]佟贺丰,屈慰双,刘娅.中国钢铁行业CO2排放的系统动力学情景分析[J].高技术通讯,2010,20(5):524-530
    [268]涂国平,段宗蓬.基于DEA的江西主要耗能行业能源利用效率实证分析[J].南昌大学学报(工科版),2011,33(1):98-102.
    [269]涂正革.环境、资源与工业增长的协调性[J].经济研究,2008,(2):93-105.
    [270]万宇艳,苏瑜.隐含碳视角下的湖北省工业结构调整评价体系[J].中国人口·资源与环境,2011,21(6):164-169.
    [271]万宇艳.我国工业结构低碳化初探[D].华中科技大学博士学位论文:2011:28,33-35,47-48.
    [272]汪克亮,杨宝臣,杨力.考虑环境效应的中国省际全要素能源效率研究[J].管理科学,2010:23,(12):100-111.
    [273]汪淋津,杨桂元.安徽省能源需求的组合预测[J].价值工程,2009,(6):26-29.
    [274]王兵,张技辉,张华.环境约束下中国省际全要素能源效率实证研究[J].经济评论,2011.(4):31-43.
    [275]王冰妍,陈长虹.低碳发展下的大气污染物和CO2排放情景分析——上海案例研究[J].能源研究与信息,2004,20(3):137-146.
    [276]王海宁,陈媛媛.产业集聚效应与工业能源效率研究——基于中国25个工业行业的实证分析[J].财经研究.2010,36(9):69-70.
    [277]王海宁,薛惠锋.能源消费需求的系统动力学建模与仿真——以陕西省为例[J].系统仿真技术,2010,6(2):158-173.
    [278]王虹.利用“脱钩”理论对我国经济增长与能耗关系的测度[J].软科学,2010,24(9):23-28.
    [279]王劲峰,廖一兰,刘鑫.空间数据分析教程[M].北京:科学出版社,2010:132.
    [280]王莉雯,卫亚星.基于RS和GIS的沈阳碳排放空间分布模拟[J].资源科学,2012,34(2):328-336.
    [281]王群伟,周德群,沈璇,等.我国全要素能源效率的测度与分析[J].管理评论,2010(3):37-42.
    [282]王群伟,周德群.中国全要素能源效率变动的实证研究[J].系统工程,2008,26(7):74-80.
    [283]王思斯,崔庆军,蒋月星,等.基于ARDL模型的我国三次产业能源消费与经济增长关系研究[J].软科学,2011,25(5):74-77.
    [284]王伟林,黄贤金.区域碳排放强度变化的因素分解模型及实证分析——以江苏省为例[J].生态经济,2008(12):32-35.
    [285]王晓红,张旌.长株潭试水低碳城市群[EB/OL].新浪财经,http://finance.sina.com.cn/ roll/20100426/08497825131.shtml,2010-04-26.
    [286]王晓辉.中国产业结构的动态投入产出模型分析[D].哈尔滨工业大学博士学位论文,2010:30-35.
    [287]魏楚,沈满洪.能源效率及其影响因素:基于DEA的实证分析[J].管理世界,2007,(8):66-76.
    [289]魏楚,沈满洪.能源效率研究发展及趋势:一个综述[J].大学学报(人文社会科学版),2009,39,(3):55-63.
    [290]魏楚.中国能源效率问题研究[D].浙江大学博士学位论文,2009:23,43,50-51.
    [291]魏一鸣,张光明.中国能源消费效率提高因素分析:1995-2003——产业结构和真实效率,谁更重要[J].生产力研究,2007,(10):98-99.
    [292]吴春莺.我国资源型城市产业转型研究[D].哈尔滨工业大学博士学位论文,2006:62-63.
    [293]吴赐联.福建省高技术产业全要素生产率变动——基于非参数Malmquist指数的实证研 究[J].中国高新技术企业,2011,(8):11-12.
    [294]吴建生,周优军,金龙.神经网络及其研究进展[J].广西师范学院学报:自然科学版,2005,22(1):92-97.
    [295]吴军.环境约束下中国地区工业全要素生产率增长及收敛分析[J].数量经济技术经济研究,2009,(11):17-28
    [296]吴雷.基于改进型DEA模型的绩效评价研究[J].科技管理研究,2009,(12):110-112.
    [297]吴琦,武春友.基于DEA的能源效率评价模型研究[J].管理科学,2009,22(1):103-112.
    [298]吴琦.中国省域能源效率评价研究[D].大连理工大学博士学位论文,2010:52-57.
    [299]吴巧生,成金华.中国能源消耗强度变动及因素分解:1980-2004[J].经济理论与经济管理,2006,(10):34-40.
    [300]吴垠.低碳经济发展模式下的新兴产业革命[N].经济参考报,2009-11-03.
    [301]武春友,吴琦.基于超效率DEA的能源效率评价模型研究[J].管理学报,2009,(11):1460-1467.
    [302]伍华佳.中国产业低碳化转型与战略思路[J].社会科学,2011,(8):46-54.
    [303]解利剑,周素红,闫小培.国内外“低碳发展”研究进展及展望[J].人文地理,2011,(1)19-24.
    [304]夏德建.基于情景分析的发电侧碳排生命周期计量研究[D].重庆大学硕士学位论文,2010:33.
    [305]夏明.投入产出分析与西方经济理论的关系——2001中国投入产出理论与实践[M].北京:中国统计出版社,2002:37-38.
    [306]肖海平.从郴州经济发展看县域经济发展不平衡对全面小康建设的影响[J].湘南学院学报,2008,29(4):79-85.
    [307]肖文韬.产业结构协调理论综述[J].武汉理工大学学报2003,25(3):151-1556.
    [308]谢鸿宇.基于碳循环的化石能源及电力生态足迹[J].生态学报,2008,28(4):1729-1735.
    [309]谢来辉,潘家华.发展低碳经济与区域互动机制研究[J].城市与区域规划研究,2010,(2):73-87.
    [310]谢链锋.低碳约束下湖北省产业结构调整研究——基于隐含碳的投入产出分析[D].华中科技大学硕士学位论文,2010:21-23.
    [311]谢千里,罗斯基,郑玉歆.改革以来中国工业生产率变动趋势的估计及可靠性分析[J].经济研究,1995(12):10-22.
    [312]谢永琴,王晓鹤.基于logistic模型的北京市能源消费产生CO2排放量研究[J].科技管理研究,2011,(13):192-194.
    [313]邢俐.低碳经济范式下能源利用方式转变研究[D].中共中央党校硕士学位论文,2009:6-13.
    [314]熊焰.低碳转型路线图——国际经验、中国选择与地方实践[M].北京:中国经济出版社,2010:3-29.
    [315]徐大丰.低碳经济导向下的产业结构调整策略研究——基于上海产业关联的实证研究[J].华东经济管理,2010,24,(10):6-9.
    [316]徐国泉,刘则渊,姜照华.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004[J].中国人 口·资源与环境,2006,16(6):158-161.
    [317]徐汉国,杨国安.绿色转身中国低碳发展[M].北京:中国电力出版社,2010:102-124.
    [318]徐璐.西安市产业结构的环境影响研究[D].西北大学硕士学位论文,2007.
    [319]徐盈之,徐康宁,胡永舜.中国制造业碳排放的驱动因素及脱钩效应[J].统计研究,2011,28(7):55-61.
    [320]徐振斌.新型工业化与产业转型[J].经济研究参考2004,(17):33-48.
    [321]许士春,习蓉,何正霞.中国能源消耗碳排放的影响因素分析及政策启示[J].资源科学,2012,34(1):2-12
    [322]许秀丽.我国能源效率及其影响因素研究[D].重庆大学硕士学位论文,2010:9-13.
    [323]薛俊波,王铮.中国17部门资本存量的核算研究[J].统计研究,2007,24(7):49-53.
    [324]严于龙.调整能源消费结构对减碳最有效[EB/OL].中国经济报告,2010-8-6.
    [325]燕华,郭运功,林逢春.基于STIRPAT模型分析C02控制下上海城市发展模式[J].地理学报,2010,6(8):983-990.
    [326]杨福霞,杨冕,聂华林能源与非能源生产要素替代弹性研究——基于超越对数生产函数的实证分析[J].资源科学,2011,33(3):460-467
    [327]杨桂元,李璐.影响我国碳排放量因素分析与低碳经济的路径选择[J].2011,11(1):71-76.
    [328]杨国庚,杨奇.产业结构优化升级研究理论综述[J].全国商情,2009,(9):7-9.
    [329]杨国锐.中国经济发展中的碳排放波动及减碳路径研究[D].华中科技大学博士学位论文,2010:49.
    [330]杨红亮,史丹.能效研究方法和中国各地区能源效率的比较[J].经济理论与经济管理,2008,(3):12-20.
    [331]杨宏伟.应用AIM/Local中国模型定量分析减排技术协同效应对气候变化政策的影响[J].能源环境保护,2004,18(2):1-4.
    [332]杨建新,王如松.产业生态学的回顾与展望[J].应用生态学报,1998,9(5):555-561.
    [333]杨建新,王如松.产业生态学基本理论探讨[J].城市环境与城市生态,1998,11(2):56-60.
    [334]杨美蓉.循环经济、绿色经济、生态经济和低碳经济[J].人民网(理论频道),2009-08-05.
    [335]杨宇.多指标综合评价中赋权方法评析[J].统计与决策,2006,(13):17-19.
    [336]杨运星.生态经济、循环经济、绿色经济与低碳经济之辨析[J].前沿,2011,(8):94-97.
    [337]姚宇.我国产业低碳化经济发展研究——以陕西省为例[D].陕西师范大学博十学位论文,2010:129.
    [338]叶文虎,韩凌.论第四产业——兼论废物再利用业的培育[J].中国人口·资源与环境,2000,(10):
    [339]尹建华,赵慎泽.基于DEA的我国省际工业部门全要素能源效率分析[J].兵工学报,2009,30(增刊):191-197.
    [340]尹希果,霍婷.国外低碳经济研究综述[J].中国人口·资源与环境,2010,20(9):18-23.
    [341]尤会杰.中部地区碳排放现状及影响因素分析[J].科技情报开发与经济,2010,20(35):122-123
    [342]余建英,何旭宏.数据统计分析与SPSS应用[M].北京:人民邮电出版社,2003:290-310.
    [343]余子鹏,刘勇.我国产业结构调整与要素效率关系分析[J].经济学家,2011,(8):19-26.
    [344]袁男优.低碳经济的概念内涵[J].城市环境与城市生态,2010,23(1):43-46.
    [345]袁晓玲,张宝山,杨万平.基于环境污染的中国全要素能源效率研究[J].中国工业经济,2009,(2):76-86.
    [346]原毅军,董琨.产业结构的变动与优化:理论解释和定量分析[M].大连:大连理大学出版社,2008:16,40-53.
    [347]岳珍,赖茂生.国外“情景分析”方法的进展[J].情报杂志,2006,(7):59-61.
    [348]曾波,苏晓燕.中国产业结构成长中的能源消费特征[J].能源与环境,2006(4):2-4.
    [349]曾贤刚.我国能源效率、CO2减排潜力及影响因素分析[J].中国环境科学2010,30(10):1432-1440.
    [350]查冬兰,周德群.地区能源效率与二氧化碳排放的差异性——基于Kaya因素分解[J].系统工程,2007,25(11):65-71.
    [351]查志强.基于碳排放视角的区域效率及其影响因素分析——低碳城市的一个测度[J].南京社会科学,2011,(8):38-43.
    [352]张澳夫.内蒙古产业结构的优化升级研究[D].内蒙古科技大学硕十学位论文,2010:21-23.
    [353]张德英,王丽霞.碳源排碳量估算办法研究进展[J].内蒙古林业科技,2005,(1):20-23.
    [354]张敦富.区域经济学原理[M].中国轻工业出版社,2003:26-29.
    [355]张军.增长、资本形成与技术选择:解释中国经济增长下降的长期因素[J].经济学(季刊),2002,(1):301-338.
    [356]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估计:1952—2000[J].经济研究,2004(10):35-44.
    [357]张军,章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究,2003,(7):35-43.
    [358]张雷,李艳梅.基于结构演进的中国低碳发展特征及潜力分析[J].鄱阳湖学刊,2010,(3):18-25.
    [359]张璞.内蒙古产业结构优化研究—基于随机规划及系统动力学组合方法[D].天津大学博士十学位论文,2010:15-22.
    [360]张新波,卢英.基于关联度的灰色模糊综合评判[J].数学的实践与认识,2008,38(21):156-160.
    [361]张学刚.环境库兹涅茨曲线理论批评综论[J].中国地质大学学报(社会科学版),2009,9(5):51-57.
    [362]张燕,张洪,高翔.基于嵌入能耗的投入产出模型的我国产业耗能分析[J].统计与决策,2011,(14):97-102.
    [363]张颖.基于LEAP的中国电力行业CO2排放情景分析[J].清华大学学报(自然科学版),2007,(3):365-368.
    [364]张中祥,姚愉芳.限制C02排放的费用评估方法[J].数量经济技术经济研究,1994(12):62-66.
    [365]章祥荪,贵斌威.中国全要素生产率分析:Malmquist指数法评述与应用[J].数量经济技术经济研究,2008,(6):111-125.
    [366]赵琨.基于系统创新的产业转型及在资源型城市的应用研究[D].山东科技大学博士学位 论文,2009:16.
    [367]赵柳榕,田立新.西部能源结构的Logistic模型及其预测[J].管理学报,2008,5(5):678-681.
    [368]赵敏,张卫国,俞立中.上海市能源消费碳排放分析[J].环境科学研究,2009,22(8):984-989.
    [369]赵荣钦,黄贤金,钟太洋.中国不同产业空间的碳排放强度与碳足迹分析[J].地理学报,2010,.65(9):1048-1057.
    [370]赵首智,母志强.循环经济是发展低碳经济的必然选择[J].实事求是,2010,(3):69-71.
    [371]赵涛,周志刚.基于循环经济的五次产业分类研究[J].现代经济探讨,2010,(1):80-83.
    [372]赵细康,李建民,王金营.环境库兹涅茨曲线及在中国的检验[J].南开经济研究,2005,(3):48-54.
    [373]赵一平,孙启宏,段宁.中国经济发展与能源消费响应关系研究——基于相对“脱钩”与“复钩”理论的实证研究[J].科研管理,2006,27(3):128-134.
    [374]赵媛,梁中,袁林旺,等.能源与社会经济环境协调发展的多目标决策[J].地理科学,2001,21(2):65-168.
    [375]钟茂初,张学刚.环境库兹涅茨曲线理论及研究的批评综论[J].中国人口·资源与环境,2010,20(2):62-67.
    [376]钟勇.产业结构演进机理研究[D].中国人民大学博士学位论文,2004:5-11,60-70.
    [377]周国华.湖南经济发展水平的区域差异与区域协调[J].长江流域资源与环境,1998,7(2):120-127.
    [378]周建安.我国产业结构演进的生态发展路径选择[D].暨南大学博士学位论文,2007:16.
    [379]周明磊.我国能源消费与产业结构相关性研究[D].上海交通大学博士学位论文,2011:87.
    [380]周燕,蔡宏波.中国工业行业全要素生产率增长的决定因素:1996-2007[J].北京师范大学学报(社会科学版),2011,(1):133-141.
    [381]周扬,吴文祥,胡莹,等.基于组合模型的能源需求预测[J].中国人口·资源与环境,2010,20(4):63-8.
    [382]朱光远.能源需求预测模型探讨[J].河南科学,1991,9(2):85-90.
    [383]朱永彬.排放控制目标下我国最优经济增长路径、减排路径与碳排放路径与碳排放趋势研究及模拟系统开发[D].华东师范大学博十学位论文,2011:37.
    [384]朱永彬,王铮,庞丽,等.基于经济模拟的中国能源消费与碳排放高峰预测[J].地理学报,2009,64(8):935-944.
    [385]朱玉明.城市产业结构调整与空间结构演变关联研究——以济南市为例[J].人文地理,2001,16(1):84-87.
    [386]主春杰,马忠玉,王灿,等.中国能源消费导致的CO2排放量的差异特征分析[J].生态环境,2006,15(5):1029-1034.
    [387]庄贵阳.中国经济低碳发展的途径与潜力分析[J].太平洋学报,2005,(11):79-87.

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