城市产业特征影响能源效率的理论机制及实证研究

发布时间：2017-03-26 09:00

  本文关键词：城市产业特征影响能源效率的理论机制及实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文以集聚经济的外部性理论和能源消耗理论为基础,利用我国2005-2012年122个地级市的面板数据,采用普通面板回归模型与面板分位数回归模型相结合的方法,创新性地从城市整体及城市规模的视角就城市产业专业化、多样化特征与能源消耗之间的关系进行了实证检验,并且细化到能源消耗的不同分位点处来分析产业专业化和多样化对能源效率的影响方向和程度。首先,本文对相关研究现状和理论进行了综述和概括。理论部分首先分别阐述了城镇化、产业结构对能源效率影响的重要文献,介绍了前人的相关研究。然后阐述了产业集聚理论和能源消耗理论的基本概念。最后介绍了城市产业特征(产业专业化和多样化)对能源效率的直接和间接影响机制。其次,根据相关理论构建模型,并根据模型准备数据。普通面板回归模型和面板分位数回归模型各有其特点,我们发现目前来说普通面板回归模型的理论和计量分析均已比较成熟,但是前者只能度量自变量对因变量的“平均影响”,没有考虑在不同能源效率水平下,各个变量对单位GDP能耗的影响强度和方向的差异,以往的研究存在一定的局限性,而后者则可以解决这一问题,因此,同时采用普通面板回归模型与面板分位数回归模型进行分析。由于城市数据不易获得,本文通过查询城市统计年鉴及各省份的统计年鉴,仅得到全国122个地级市的完整数据用于分析。然后,根据建立的模型和搜集到的面板数据进行实证分析。首先,城市产业专业化与多样化指数的测度方法主要参考了Gilles Duranton and Diego Puga提出的相关指数。依据该方法,利用我国122个城市2005-2012年的从业人员数据对专业化程度和多样化程度进行了测算。其次,根据整体面板数据的异质性和Hausman检验结果,建立个体固定效应模型。结果表明：整体来看,城市产业专业化对能源效率产生正向影响,并且产业多样化也对能源效率也存在显著的正效应,但两者的显著性和系数绝对值存在差异。对于不同规模的城市来说,城市产业专业化和多样化对能源效率的影响方向和程度存在差异。对中、小城市来说,产业专业化对能源效率存在显著的正效应,而多样化的影响并不显著；在大城市中,产业专业化和多样化对能源效率的提高均产生推动作用；与大城市的结果类似,在特大城市中,两者对能源效率的影响均是正向的,并且都是显著的。最后,建立面板分位数回归模型,得出在能源消耗的不同分位点处,产业专业化和多样化对能源效率的影响方向和程度存在差异的结论。最后,基于本文的实证结果提出了促进城市经济发展和提高城市能源利用效率的政策建议,如根据城市规模的不同制定不同的产业发展规划。上述结论将为我国城市产业发展战略的选择与调整和我国城市能源效率的提高提供丰富的政策建议。
【关键词】：产业专业化 产业多样化 面板分位数回归 单位GDP能耗 城市化
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F121.3;F206
【目录】：

• 摘要2-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 第一节 研究背景及意义10-12
• 一、研究背景10-11
• 二、研究意义11-12
• 第二节 文献综述12-15
• 一、城镇化与能源效率12-13
• 二、产业结构与能源效率13-15
• 第三节 研究思路和方法15-17
• 一、研究思路15-16
• 二、研究方法16-17
• 第四节 研究内容和框架17-19
• 一、研究内容17-18
• 二、框架图18-19
• 第五节 研究目标及可能的创新点19-20
• 一、研究目标19
• 二、可能的创新点19-20
• 第二章 理论机制20-30
• 第—节 理论基础20-23
• 一、产业集聚理论20-21
• 二、能源消耗理论21-23
• 第二节 影响机制23-30
• 一、产业特征影响能源效率的总体影响机制23-24
• 二、产业特征对能源效率的直接影响机制24-27
• 三、产业特征对能源效率的间接影响机制27-30
• 第三章 模型构建及数据准备30-36
• 第一节 模型构建30-33
• 一、模型选择30-31
• 二、变量选取31-33
• 第二节 数据来源和处理33-36
• 第四章 实证检验与结果分析36-54
• 第一节 城市产业专业化与多样化指数的测度36-39
• 一、专业化指数衡量37
• 二、多样化指数衡量37-39
• 第二节 普通面板数据回归模型39-48
• 一、面板数据模型介绍39-40
• 二、面板数据的平稳性检验40
• 三、模型选择40-41
• 四、整体样本和分城市规模结果分析41-48
• 第三节 面板数据分位数回归模型48-52
• 一、面板分位数回归模型的选择48
• 二、面板数据总体样本的分位数回归结果及分析48-52
• 第四节 面板分位数回归与面板数据回归比较52-54
• 一、不同解释变量系数估计值的差异分析52
• 二、相同解释变量系数估计值的变动分析52-54
• 第五章 结论与对策54-57
• 第一节 主要结论54-55
• 第二节 相关对策55-56
• 第三节 未来展望56-57
• 参考文献57-61
• 致谢61-62

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