中国产业结构升级、全要素能源效率与碳排放（英文）

基于2000-2018年全国30个省份（港澳台、西藏除外）的面板数据,利用面板回归模型和中介效应模型分析了产业结构升级、全要素能源效率及碳排放之间的关系和影响机制。研究发现：产业结构高级化在不同区域对碳排放均呈现显著的抑制作用,不同区域的抑制强度呈现“西部>中部>东部”的规律;产业结构合理化在不同区域对碳排放的抑制作用差异较大,在中西部地区表现为显著的抑制作用,但在东部地区抑制作用不显著;各区域全要素能源效率的提升对碳排放的抑制作用均较为显著,抑制强度呈现“西部>东部>中部”的规律。进一步通过中介检验发现,不同区域的全要素能源效率在产业结构升级与碳排放的作用中具有部分和完全中介效应,能够促进和加强产业结构升级对碳排放的抑制作用。因此,研究认为产业结构升级和提升全要素能源效率是促进碳减排的有效手段,但单独依赖产业结构升级的碳减排效果并不理想,需与提升全要素能源效率相结合才会对碳减排起到有效的促进作用。     

基于卡尔曼滤波算法的焦炭价格预测

焦炭价格预测研究具有重要的理论和实践意义,本文利用卡尔曼滤波算法对焦炭价格进行预测研究。建立状态空间模型时,选取焦炭价格作为唯一的状态变量,通过每一时刻变量观测值与预测值形成的新息,不断更新和迭代,以寻求最优估测值。实证分析表明,该算法对焦炭价格的跟踪和预测效果较好。     

山西省产业结构合理化对空气质量的门限效应研究

山西省属于典型的资源型省份,历经多年的经济转型发展,空气质量仍长期处于全国较低水平。产业结构合理化能够对经济转型的效果进行测度,且对空气质量产生重要影响,因此有必要研究不同阶段产业结构合理化对空气质量的非线性影响,这对资源型区域转型升级具有积极意义。本文利用2004–2016年山西省11个省辖市的面板数据构建门限回归模型展开研究。结果显示,不同的门限变量下,产业结构合理化对空气质量均具有双重门限效应,整体上看山西省产业结构合理化程度的提升能够促进空气质量的改善,改善的效果呈现先降后升的趋势。因此目前的能源转型升级过程中应着重提升产业结构合理化程度以解决空气质量与经济发展之间的矛盾。     

基于残差自回归与Kalman滤波的天然气消费量组合预测研究（英文）

目前中国以化石能源为主的能源消费格局正逐步优化,清洁能源的消费规模逐步增加。对天然气消费量的预测分析对未来能源消费结构调整具有积极意义。本文创新性地采用拟合值偏离度倒数法进行权重设置,利用残差自回归模型和Kalman滤波算法构建组合预测模型,以《BP世界能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》1980–2017年的天然气消费历史数据为对象,对中国天然气消费量进行预测研究。研究结果表明:(1)组合预测模型的预测精度更高:残差自回归预测模型的相对误差落在(–0.08,0.09)区间内,卡尔曼滤波预测的相对误差落在(–0.09, 0.32)区间内,组合预测模型相对误差落在(–0.03, 0.11)区间内。(2)组合预测模型预测结果的稳定性更好:残差自回归预测模型相对误差的预测方差为0.002,卡尔曼滤波预测相对误差的预测方差为0.007,组合预测模型相对误差的预测方差为0.001。(3)其他条件不变的情况下,2018年天然气消费量费预测值为2418.08亿m~3。与其他时间序列预测方法相比,利用残差自回归模型和卡尔曼滤波算法构成的组合预测模型对数据限制条件少,可操作性强,且分析结果更为可信。