随着第一、二产业节能减排潜力的快速释放及其节能减排成果边际递减效应日益明显。服务业成为我国节能减排亟需开拓的新领域。基于IPCC温室气体排放清单指南中的碳排放因子与核算方法，估算了1995-2010年我国服务业能源消费与CO2排放量，并探讨其总体变化趋势；运用对数平均迪氏指数法(LMDI)辨识与分解研究样本区间内影响我国服务业CO2排放变动的关键因素及其贡献值。结果表明：我国服务业能源消费主要依赖于石油、煤炭等高碳化能源燃料，CO2排放量总体上呈现出上升趋势；产业规模和人口效应是服务业CO2排放最为主要的

"十三五"规划开展以来,陕西省大力发展出口贸易活动,同时能源消费增速也呈逐年回落的趋势。然而,能源消费总量的持续攀升,严重制约着陕西省经济的快速发展。因此,研究出口贸易与能源消费之间的关系,对促进陕西省以及整个内陆地区的经济增长都具有十分重要的意义。在协整分析的理论基础上,运用Granger因果关系检验、误差修正模型(ECM)和脉冲响应函数等方法,就陕西省出口贸易与能源消费之间关系进行实证研究。结果表明,从短期分析,陕西省出口贸易与能源消费之间表现为双向Granger因果关系;从长期分析,二者之间存在稳定均衡的协整关系。陕西省出口贸易的当期波动对能源消费有显著的影响,能源消费短期内可以增加出口贸易,但随着时间的推移速度逐渐放缓。

基于能源消费的基本等式,采用改进的LMDI能源预测模型,建立江苏省能源消费的因素分解模型,依据江苏统计年鉴2009提供的数据,定量分析了2002-2008年间,能源效率、产业结构和经济发展等因素的变化对江苏省能源消费的影响。从不同经济结构、发展路径及技术条件等角度对江苏省2010年和2020年的能源消耗进行了情景分析,利用能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式即单位能耗碳排放系数的表达式,测算了江苏省未来碳排放总量情况。

利用排放系数和对数平均D氏指数(LMDI)分解法对甘肃省直接生活能源消费碳排放量和影响因素进行了计算和分析，并结合多种方法建立了预测模型．研究结果显示：(1)2000一2010年，碳排放量呈现整体增加的趋势，增幅为55．14％，在各种能源中煤的碳排放居于首位．就城乡结构而言，城镇的人均碳排放量高于农村，但由于农村人口基数大，其碳排放总量却高于城镇；(2)人均消费水平和能源消费强度分别对人均碳排放起到正向促进和负向抑制作用，城镇居民消费水平的提高和城镇人口比例的逐年上升以及城镇能源消费强度的下降和城镇消费在

为弄清能源消费与经济增长的关系，以1978—2018年陕西省能源消费总量和生产总值的实际数据为样本，应用简单散点图、Pearson相关系数法、向量自回归（VAR）模型，利用单位根检验、协整检验、Granger因果检验和脉冲响应函数等进行实证分析。研究结果表明：陕西省能源消费与经济增长之间存在长期均衡关系，1978—1990年存在能源消费到经济增长的单向因果关系，而1991—2018年存在经济增长到能源消费的单向格兰杰原因。

中国能源消费的LMDI I分解分析，林骋，李娜，中国是能源消费大国，随着经济的增长，能源消费一直处于不断上升趋势，高耗能不但带来能源安全的问题还有环境污染的代价，故本文

合理、科学地对能源消费进行预测可为能源政策的制定提供参考,借鉴非线性回归技术,建立了2000年~2015年中国能源消费的非线性GM(1,1)模型,进一步采用改进的GM(1,1)模型预测了2016年~2020年中国的能源消费。结果表明:改进后的模型精度更高、误差更小,进一步验证了模型的有效性和合理性。

行业分类-金融管理-一种多约束条件下的中长期能源消费预测装置.zip

对1978―2010年中国能源消费总量进行时间序列分析,采用时序分析的ARIMA模型和Autoregressive模型对其拟合建模,并对这两类模型的拟合效果和预测效果进行了比较。模型的残差检验和参数显著性检验结果表明模型是适用的,同时表明中国能源消费总量存在短期自相关性,并在短期内还将保持较快的增长速度。

2000-2018年各省能源消费和碳排放数据.xlsx