中国工业各行业煤炭消费总量控制的环境效应：基于36个工业行业的实证研究

发布时间：2021-03-19 06:46

　　文章基于对中国36个工业行业2001-2017年煤炭消耗数据和工业污染排放数据的分析,创新性地提出了"煤炭消费减排弹性系数",用以评价各行业煤炭消费减量对减少各类工业污染的直接效果,并借助面板回归模型,分析现阶段影响中国工业煤炭消费与污染排放协调的关键因素。结果表明:在"煤炭消费减排弹性系数"的衡量和区分下,2011-2017年间中国工业各行业煤炭消费与污染排放总量控制整体成效显著,但结构上稍有不协调,煤炭消费减量对废水排放的控制效果显著优于对废气和固体废弃物;面板回归结果证实了煤炭消费减量对工业污染减排具有显著的直接作用,并且识别出工业各行业研发创新与污染治理投入是进一步协调能源消费与环境污染的重要因素,对今后中国工业各行业实现资源有效利用、与环境协调发展的目标具有重要意义。 

【文章来源】：环境科学与技术. 2020,43(02)北大核心

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 文献研究
2 工业煤炭消费与污染排放现状
    2.1 数据来源与预处理
    2.2 行业煤炭消费变化情况
    2.3 污染排放行业初步分类
    2.4 煤炭消费减排弹性
        2.4.1 煤炭消费减排弹性系数（ECCRE）
        2.4.2 ECCRE散点图分析
3 工业煤炭消费与污染排放关系探究
    3.1 理论分析
    3.2 模型设计
    3.3 实证分析
        3.3.1 面板单位根检验
        3.3.2 Hausman检验
    3.4 回归结果分析
4 结论与建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]2025年中国能源消费及煤炭需求预测[J]. 谢和平,吴立新,郑德志.  煤炭学报. 2019(07)
[2]能源消费对中国雾霾污染的空间溢出效应——基于静态与动态空间面板数据模型的实证研究[J]. 唐登莉,李力,洪雪飞.  系统工程理论与实践. 2017(07)
[3]能源消费、环境污染与经济增长的动态关系——基于中国1990-2014年时间序列数据[J]. 吴鸣然,赵敏.  技术经济与管理研究. 2016(12)
[4]中国地市尺度工业污染的集聚特征与影响因素[J]. 胡志强,苗健铭,苗长虹.  地理研究. 2016(08)
[5]北京能源消费排放CO2增量的影响因素分析——基于三层嵌套式的I-O SDA技术[J]. 张旺,谢世雄.  自然资源学报. 2013(11)
[6]大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例[J]. 林永生,马洪立.  北京师范大学学报(社会科学版). 2013(03)
[7]我国主要工业部门技术节能减排的潜力及实现途径探讨[J]. 赵建安,金千致,魏丹青.  自然资源学报. 2012(06)
[8]利用“脱钩”理论对我国经济增长与能耗关系的测度[J]. 王虹.  软科学. 2010(09)
[9]基于VAR模型的我国能源-经济-环境（3E）系统研究[J]. 崔和瑞,王娣.  北京理工大学学报(社会科学版). 2010(01)
[10]能源消费弹性系数与国内替代能源预期[J]. 邓江,吴剑波.  生态经济. 2009(02)



本文编号：3089172