二氧化碳排放、经济增长对新能源产业发展影响研究
发布时间：2020-12-05 13:33
能源是一个国家经济稳定增长与社会和谐发展的重要基石,当今社会已经离不开能源的使用,能源已经是不可替代的重要资源。然而随着经济的持续增长,对能源的需求不断加大和环境污染问题的日益严重,寻找清洁能源作为化石能源的替代已经当前经济健康发展急需解决的难题。我国地域辽阔资源相对丰富,但同时也存在资源禀赋不均衡的问题因此需要大量的化石能源进口,而新能源作为化石能源的替代品,如何推动新能源产业发展、实现经济社会可持续发展,已成为我国经济发展过程中的重要课题。因此,本文将结合理论与实际对当前的新能源行业进行研究分析,通过研究二氧化碳排放、经济增长对新能源产业发展的影响可以帮助各省市政府制定相关的新能源发展战略,为我国推动新能源产业发展提供合理建议。本文首先对研究的目的与意义进行阐述,并梳理了国内外学者对相关领域的研究成果,经过梳理后发现关于新能源产业的研究尚存研究空间,本文将以此展开进一步的研究。以各省市主要能源消耗种类与碳排放系数作为指标计算的二氧化碳排放,测算出我国30个省市（不含西藏）2000-2017年的二氧化碳排放并进行分析,在此基础上本文构建了新能源产业与二氧化碳排放之间的非线性平滑回归模...
【文章来源】：江西财经大学江西省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
STR网格搜索表3.7模型结果
3新能源产业发展与二氧化碳排放非线性效应实证分析17DLNEW(t-1)0.51680.49650.0749DLCO2(t)-1.8004-1.78350.0438DLCO2(t-1)0.49830.47510.0602DLCO2(t-2)-1.4361-1.43360.0398Gamma42.658381.71520.0948C7.72417.84730.0429AIC-5.9028SC-5.2268HQ-5.8682R0.8755AdjustedR0.8834SSR0.0616根据表3.7中结果，得到LSTR1模型的具体形式如下：222220.06980.7189(1)0.8746()1.8178(2)(0.00680.4965(1)1.7835()0.4752(1)1.4337(2))(81.7153,7.8473;)DLNEWDLNEWtDLCOtDLCOtDLNEWtDLCOtDLCOtDLCOtGTrend=+++++转换函数为：1G(81.7153,7.8473;Trend)(1exp(81.7153(Trend7.8473)))=+。图3.2转换函数由表3.7可以看出，在模型线性部分中，DLNEW(t-1)对我国新能源增长具有显著的负向作用，可以看出，在新能源发展过程中，前一期的新能源增长对现期的新能源发展具有抑制作用，而当期与前两期的碳排放的增长对我国新能源增长具有正向作用。而在转换函数部分，转换函数的位置参数为c=7.8473，即当Trend<7.8473时，转换函数值为0，而当Trend>7.8473时，转换函数值为1，此时发生了非线性转换，其中转化速率为r=81.7153，可以看出转换速率非常快，接近门槛模型，如图3.2所示。在非线性部分，当发生转换后，原线性部分变量
二氧化碳排放、经济增长对新能源产业发展影响研究 对当期新能源发展的影响程度发生变化，比如上一期的新能源发展的抑制作用变弱而前两期的碳排放增长的促进作用也在减弱；同时，当发生非线性转换后，上一期的碳排放增长也会促进当期的新能源产业发展，可以看出当上一期的碳排放增长 1%时，当期的新能源也会增长 0.50%。
【参考文献】：
期刊论文
[1]清洁能源发展、二氧化碳减排与区域经济增长[J]. 徐斌,陈宇芳,沈小波. 经济研究. 2019(07)
[2]新能源企业创新的市场化激励——基于风险投资和企业专利数据的研究[J]. 齐绍洲,张倩,王班班. 中国工业经济. 2017(12)
[3]政府扶持与新型产业发展——以新能源为例[J]. 周亚虹,蒲余路,陈诗一,方芳. 经济研究. 2015(06)
本文编号：2899532
【文章来源】：江西财经大学江西省
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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3新能源产业发展与二氧化碳排放非线性效应实证分析17DLNEW(t-1)0.51680.49650.0749DLCO2(t)-1.8004-1.78350.0438DLCO2(t-1)0.49830.47510.0602DLCO2(t-2)-1.4361-1.43360.0398Gamma42.658381.71520.0948C7.72417.84730.0429AIC-5.9028SC-5.2268HQ-5.8682R0.8755AdjustedR0.8834SSR0.0616根据表3.7中结果，得到LSTR1模型的具体形式如下：222220.06980.7189(1)0.8746()1.8178(2)(0.00680.4965(1)1.7835()0.4752(1)1.4337(2))(81.7153,7.8473;)DLNEWDLNEWtDLCOtDLCOtDLNEWtDLCOtDLCOtDLCOtGTrend=+++++转换函数为：1G(81.7153,7.8473;Trend)(1exp(81.7153(Trend7.8473)))=+。图3.2转换函数由表3.7可以看出，在模型线性部分中，DLNEW(t-1)对我国新能源增长具有显著的负向作用，可以看出，在新能源发展过程中，前一期的新能源增长对现期的新能源发展具有抑制作用，而当期与前两期的碳排放的增长对我国新能源增长具有正向作用。而在转换函数部分，转换函数的位置参数为c=7.8473，即当Trend<7.8473时，转换函数值为0，而当Trend>7.8473时，转换函数值为1，此时发生了非线性转换，其中转化速率为r=81.7153，可以看出转换速率非常快，接近门槛模型，如图3.2所示。在非线性部分，当发生转换后，原线性部分变量
二氧化碳排放、经济增长对新能源产业发展影响研究 对当期新能源发展的影响程度发生变化，比如上一期的新能源发展的抑制作用变弱而前两期的碳排放增长的促进作用也在减弱；同时，当发生非线性转换后，上一期的碳排放增长也会促进当期的新能源产业发展，可以看出当上一期的碳排放增长 1%时，当期的新能源也会增长 0.50%。
【参考文献】：
期刊论文
[1]清洁能源发展、二氧化碳减排与区域经济增长[J]. 徐斌,陈宇芳,沈小波. 经济研究. 2019(07)
[2]新能源企业创新的市场化激励——基于风险投资和企业专利数据的研究[J]. 齐绍洲,张倩,王班班. 中国工业经济. 2017(12)
[3]政府扶持与新型产业发展——以新能源为例[J]. 周亚虹,蒲余路,陈诗一,方芳. 经济研究. 2015(06)
本文编号：2899532
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