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基于STIRPAT模型的云南省能源消耗影响因素分析

发布时间:2021-10-18 22:32
  近年来云南省能源消耗不断上升,对环境的负面影响越发显著。库兹涅茨曲线分析表明经济是能源消耗的驱动因素,且近阶段云南省不存在U型线的拐点,能源消耗将随着经济发展而逐年增加。故本文选取人口、人均GDP、工业GDP比率、城市化率、能源消耗强度五个因素作为自变量,以云南省20002013年能源消费总量为样本结合主成分分析法和多元线性回归,构建STIRPAT模型。研究结果显示:人口和城市化率是影响云南省能源消耗的关键因素,人均GDP和工业GDP比率对于能源消耗有驱动作用,而能源消耗强度对于能源消耗有抑制作用。针对目前现状,为云南省"十三五"期间的节能减排,提出相应建议和对策。 

【文章来源】:生态经济. 2016,32(03)北大核心CSSCI

【文章页数】:5 页

【文章目录】:
1 引言
2 研究模型
3 数据处理和模型构建
    3.1 数据处理
    3.2 库兹涅茨曲线模型
    3.3 影响因素模型
4 结果讨论
    4.1 影响因素分析
    4.2 建议


【参考文献】:
期刊论文
[1]改进的GM(1,1)-LSSVM模型及其在能源消耗预测中的应用[J]. 柴岩,刘翔宇.  统计与决策. 2014(17)
[2]我国能源消耗影响因素及其预测预警[J]. 吕峰,陈建国,曾雪琴,郭松影.  统计与决策. 2014(16)
[3]基于STIRPAT模型的陕西省建筑业能源消耗影响因素研究[J]. 张涑贤,张丹.  建筑经济. 2014(03)
[4]甘肃省能源消耗与经济增长的关系研究及能源消耗预测[J]. 庞家幸,陈兴鹏,王惠榆.  干旱区资源与环境. 2014(02)
[5]云南省生产部门碳排放影响因素分析——基于LMDI模型[J]. 杨红娟,李明云,刘红琴.  经济问题. 2014(02)
[6]中美双边贸易结构变动对我国能源消耗的影响[J]. 李可爱,周申,任希丽,王奎倩.  中南财经政法大学学报. 2014(01)
[7]基于STIRPAT和GM(1,1)模型的北京能源碳排放影响因素分析及趋势预测[J]. 吴振信,石佳.  中国管理科学. 2012(S2)
[8]基于STIRPAT模型的湖南省环境污染物排放影响因素分析[J]. 于强,周忠宝,赵立婷.  湖南大学学报(社会科学版). 2012(04)
[9]基于STIRPAT模型的青海省碳排放影响因素协整分析[J]. 王小宁.  对外经贸. 2012(07)
[10]基于STIRPAT模型的甘肃省环境影响分析——以1991~2009年能源消费为例[J]. 焦文献,陈兴鹏.  长江流域资源与环境. 2012(01)



本文编号:3443622

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