基于多维因素的中国能源经济低碳发展模式实证研究

摘要

从目前掌握的数据来看，气候变暖引发的全球效应越来越明显，随之而来的一系列外部不经济问题对人类的生产、生活造成了巨大的影响。对此，世界各国旨在通过一系列低碳减排措施最大程度地缓解全球变暖带来的不良效应，我国也于哥本哈根大会上承诺降低二氧化碳排放的减排目标。因此，研究我国能源经济的低碳化发展模式，以提高生活质量、改善生态环境为最终目的，现实意义显而易见。　　本文在对国内外低碳发展模式介绍的基础上，进一步明确低碳发展的相关概念，然后在熟悉相关概念的基础上，介绍碳分解的相关模型，随后对粒子群算法以及BP神经网络进行相应的介绍；在以上相关理论的基础上，对我国碳生产率进行多维分解模型的实证研究，分析比较年与基数年相比我国不同省份不同产业不同影响因素对我国碳生产率的贡献值，并且在省份的维度上、产业结构的维度上以及不同影响因素构成的效应的维度上分别进行分析，结合我国的国情，通过图表辅助得出各种不同影响因素对我国碳生产率的实际影响作用，以及分析不同产业、不同省份的实际发展状况对碳生产率的影响；在此基础上，使用基于粒子群算法改进的BP神经网络对我国2014-2018年的碳排放量进行预测；最后，在分解结果与预测结果的基础上，从地方政府产业政策以及碳税、碳交易两个方面对中国的未来低碳发展模式提出了政策建议，进而为指导我国未来低碳模式的发展方向建言献策。

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第1章 绪 论

1.1研究背景及研究意义

1.2 国内外低碳发展模式的研究综述

1.3主要研究内容及技术路线

1.4 研究成果及创新之处

第2章 低碳发展的理论基础及模型介绍

2.1 低碳发展的相关概念

2.2 中国低碳发展模式的现状

2.3 能源经济低碳分解模型介绍

2.4 能源经济低碳预测模型介绍

2.5 本章小结

第3章 基于多维因素的中国碳生产率分解模式实证研究

3.1 模型构建

3.2 数据来源及定量分解结果

3.3 总体分析

3.4影响因素维度分析

3.5 区域维度分析

3.6 产业部门维度分析

3.7 本章小结

第4章 基于粒子群算法改进BP神经网络的中国碳排放量预测研究

4.1碳排放影响因素分析

4.2 样本数据来源及数据处理

4.3 网络训练结果

4.4 中国碳排放量情景预测

4.5 本章小结

第5章 中国低碳发展的政策性建议

5.1 地方政府产业政策的努力方向

5.2 有关碳税、碳交易的政策性建议

5.3 本章小结

第6章 研究成果与结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

致谢