| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外低碳发展模式的研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外能源低碳消费分解模式研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外能源低碳化发展预测研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外能源政策研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4 研究成果及创新之处 | 第15-16页 |
| 第2章 低碳发展的理论基础及模型介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 低碳发展的相关概念 | 第16-17页 |
| 2.2 中国低碳发展模式的现状 | 第17-21页 |
| 2.2.1 碳税政策在中国施行的现状 | 第17-18页 |
| 2.2.2 碳交易政策在中国的施行现状 | 第18-19页 |
| 2.2.3 其他相关低碳经济发展模式在中国的实施情况 | 第19-20页 |
| 2.2.4 我国低碳发展模式的不足之处 | 第20-21页 |
| 2.3 能源经济低碳分解模型介绍 | 第21-22页 |
| 2.4 能源经济低碳预测模型介绍 | 第22-24页 |
| 2.4.1 BP神经网络 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于粒子群改进的神经网络 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多维因素的中国碳生产率分解模式实证研究 | 第25-45页 |
| 3.1 模型构建 | 第25-28页 |
| 3.1.1 碳生产率分解模型 | 第25页 |
| 3.1.2 碳生产率完全分解模型 | 第25-28页 |
| 3.2 数据来源及定量分解结果 | 第28-31页 |
| 3.2.1 数据来源 | 第28-29页 |
| 3.2.2 定量分解结果 | 第29-31页 |
| 3.3 总体分析 | 第31-32页 |
| 3.4 影响因素维度分析 | 第32-39页 |
| 3.4.1 各省碳生产率分析 | 第33-35页 |
| 3.4.2 碳排放强度分析 | 第35-37页 |
| 3.4.3 能源结构分析 | 第37-38页 |
| 3.4.4 能源强度分析 | 第38页 |
| 3.4.5 经济产出分析 | 第38-39页 |
| 3.4.6 人口规模分析 | 第39页 |
| 3.5 区域维度分析 | 第39-42页 |
| 3.6 产业部门维度分析 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于粒子群算法改进BP神经网络的中国碳排放量预测研究 | 第45-53页 |
| 4.1 碳排放影响因素分析 | 第45-46页 |
| 4.1.1 人口因素 | 第45页 |
| 4.1.2 财富因素 | 第45-46页 |
| 4.1.3 技术因素 | 第46页 |
| 4.2 样本数据来源及数据处理 | 第46-48页 |
| 4.2.1 样本数据来源 | 第46-48页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第48页 |
| 4.3 网络训练结果 | 第48-50页 |
| 4.4 中国碳排放量情景预测 | 第50-52页 |
| 4.4.1 自变量情景值预测 | 第50-51页 |
| 4.4.2 中国碳排放情景预测结果 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 中国低碳发展的政策性建议 | 第53-57页 |
| 5.1 地方政府产业政策的努力方向 | 第53-54页 |
| 5.2 有关碳税、碳交易的政策性建议 | 第54-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 研究成果与结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
