| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-32页 |
| ·选题背景 | 第20-27页 |
| ·能源消费的驱动作用 | 第20-21页 |
| ·能源消费的供需前景 | 第21-23页 |
| ·化石能源消费与温室效应 | 第23-25页 |
| ·中国的能源消费及碳排放 | 第25-27页 |
| ·选题意义 | 第27-30页 |
| ·形成能源消费低碳化分析模型系统 | 第27-28页 |
| ·模型系统满足发展中国家的需要 | 第28-29页 |
| ·为中国能源消费低碳化发展提供实证建议 | 第29-30页 |
| ·本文的研究思路及主要内容 | 第30-32页 |
| 第2章 国内外研究进展综述 | 第32-48页 |
| ·分解模型综述 | 第32-39页 |
| ·Divisia指数分解模型 | 第32-34页 |
| ·Laspeyres指数分解模型 | 第34-37页 |
| ·DEA-MPI分解模型 | 第37-38页 |
| ·几种分解模型的比较 | 第38-39页 |
| ·边际分析模型综述 | 第39-45页 |
| ·IO模型 | 第40-41页 |
| ·变量投影重要性分析模型 | 第41-43页 |
| ·基于EKC理论的边际影响力分析模型 | 第43-45页 |
| ·CO_2排放量趋势外推模型 | 第45-48页 |
| ·年度CO_2排放模型 | 第45-46页 |
| ·月度CO_2排放模型 | 第46-48页 |
| 第3章 碳生产率三维分解模型及实证 | 第48-68页 |
| ·指标选择及基础分解框架 | 第48-49页 |
| ·指标选择 | 第48页 |
| ·基础分解框架 | 第48-49页 |
| ·碳生产率三维分解模型 | 第49-53页 |
| ·绝对分解模型 | 第49-51页 |
| ·相对分解模型 | 第51-53页 |
| ·两种分解模型的关系 | 第53页 |
| ·数据来源及分解结果 | 第53-59页 |
| ·数据来源及转换 | 第53-56页 |
| ·定量分解结果 | 第56-59页 |
| ·分解结果分析及政策建议 | 第59-67页 |
| ·产业部门维度分析 | 第59-62页 |
| ·年份维度分析 | 第62-64页 |
| ·影响因素维度分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 区域经济增长的Laspeyres指数分解分析 | 第68-84页 |
| ·研究对象及目的 | 第68页 |
| ·Laspeyres指数分解算法 | 第68-70页 |
| ·基础分解框架 | 第68-69页 |
| ·完全分解算法 | 第69-70页 |
| ·数据来源及转换 | 第70-74页 |
| ·数据来源及选择 | 第70-73页 |
| ·数据转换 | 第73-74页 |
| ·分解结果分析 | 第74-82页 |
| ·定量分解过程及结果 | 第74-76页 |
| ·驱动因素分析 | 第76-78页 |
| ·地理分布分析 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 区域能源效率的DEA-MPI分解分析 | 第84-102页 |
| ·研究框架及方法选择 | 第84-85页 |
| ·DEA-MPI分解算法 | 第85-89页 |
| ·DEA的原理及算法 | 第85-87页 |
| ·MPI分解算法 | 第87-89页 |
| ·数据及分解结果 | 第89-92页 |
| ·数据来源及选择 | 第89-90页 |
| ·MPI分解结果 | 第90-92页 |
| ·分解结果分析 | 第92-101页 |
| ·总体状况分析 | 第92-93页 |
| ·特殊省份分析 | 第93-98页 |
| ·地理分布分析 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 基于IO模型的中国进出口碳转移分析 | 第102-128页 |
| ·研究框架与基本思路 | 第102-103页 |
| ·IO碳转移模型 | 第103-110页 |
| ·IO模型的种类 | 第103-104页 |
| ·投入产出表 | 第104-105页 |
| ·IO模型算法 | 第105-109页 |
| ·进出口碳转移算法 | 第109-110页 |
| ·数据来源及预处理 | 第110-121页 |
| ·投入产出数据 | 第110-117页 |
| ·直接碳密度数据 | 第117-119页 |
| ·进出口数据 | 第119-121页 |
| ·计算结果分析 | 第121-126页 |
| ·完全碳密度分析 | 第121-123页 |
| ·完全碳转移量分析 | 第123-125页 |
| ·碳转移量趋势分析 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 第7章 碳排放边际影响及情景预测模型分析 | 第128-156页 |
| ·研究框架及基本思路 | 第128页 |
| ·多重共线性问题及识别 | 第128-134页 |
| ·OLS方法的原理 | 第129-130页 |
| ·多重共线性的原理及影响 | 第130-132页 |
| ·多重共线性的识别 | 第132-134页 |
| ·PLS及扩展方法 | 第134-141页 |
| ·PLS2模型的核心思想 | 第134-137页 |
| ·PLS1模型的简化算法 | 第137-138页 |
| ·交叉有效性 | 第138-139页 |
| ·PLS1的建模步骤 | 第139-140页 |
| ·PLS1的辅助分析算法 | 第140-141页 |
| ·数据选择及初步分析 | 第141-145页 |
| ·数据来源及预处理 | 第142-143页 |
| ·数据的初步分析 | 第143-145页 |
| ·结果分析及情景预测 | 第145-154页 |
| ·PLS回归模型 | 第145-146页 |
| ·样本及变量分析 | 第146-147页 |
| ·情景设计及预测分析 | 第147-154页 |
| ·本章小结 | 第154-156页 |
| 第8章 年度CO_2排放量趋势外推模型 | 第156-176页 |
| ·趋势规律与拟合方程 | 第156-160页 |
| ·CO_2排放趋势分析 | 第156-159页 |
| ·Logistic曲线方程 | 第159-160页 |
| ·参数估计算法 | 第160-169页 |
| ·Yule算法 | 第160-162页 |
| ·Rhodes算法 | 第162页 |
| ·Nair算法 | 第162-163页 |
| ·灰色模型算法 | 第163-166页 |
| ·混合模型算法 | 第166-169页 |
| ·数据拟合及预测结果分析 | 第169-175页 |
| ·长期趋势的拟合结果分析 | 第169-172页 |
| ·近期年份的预测结果分析 | 第172-175页 |
| ·本章小结 | 第175-176页 |
| 第9章 基于分段函数的小样本EKC分析模型 | 第176-186页 |
| ·研究框架与基本思路 | 第176-177页 |
| ·分段曲线及其拟合方程 | 第177-178页 |
| ·分段曲线 | 第177-178页 |
| ·分段函数 | 第178页 |
| ·数据来源及初步分析 | 第178-181页 |
| ·数据来源 | 第178-180页 |
| ·数据的初步分析 | 第180-181页 |
| ·结果与讨论 | 第181-184页 |
| ·趋势拟合方程 | 第181-182页 |
| ·发展趋势预测 | 第182-183页 |
| ·峰值年份预测分析 | 第183-184页 |
| ·本章小结 | 第184-186页 |
| 第10章 月度CO_2排放量趋势外推模型 | 第186-204页 |
| ·月度CO_2排放量趋势特征 | 第186-187页 |
| ·趋势外推算法 | 第187-196页 |
| ·传统分解及预测算法 | 第187-189页 |
| ·固定振幅算法 | 第189-194页 |
| ·变动振幅算法 | 第194-196页 |
| ·数据拟合及预测结果分析 | 第196-202页 |
| ·数据来源 | 第196-197页 |
| ·预测方法设计 | 第197页 |
| ·三种算法的中间值及预测结果 | 第197-201页 |
| ·误差分析 | 第201-202页 |
| ·本章小结 | 第202-204页 |
| 第11章 结论与展望 | 第204-208页 |
| ·结论与主要创新点 | 第204-205页 |
| ·展望 | 第205-208页 |
| 参考文献 | 第208-236页 |
| 附录 | 第236-274页 |
| 附录1 全球能源消费结构 | 第236-238页 |
| 附录2 2007年42部门的投入产出表 | 第238-268页 |
| 附录3 全球主要国家和地区CO_2排放量 | 第268-274页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第274-278页 |
| 攻读博士期间参加的科研工作 | 第278-280页 |
| 致谢 | 第280-282页 |
| 作者简介 | 第282页 |