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基于能源消耗周期的我國(guó)低碳城市發(fā)展模式研究

發(fā)布時(shí)間:2018-02-14 06:04

  本文關(guān)鍵詞: 低碳城市 發(fā)展模式 面板聚類(lèi)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)廣義矩估計(jì) 出處:《干旱區(qū)資源與環(huán)境》2017年09期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:為了實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo),構(gòu)建低碳城市已經(jīng)成為未來(lái)城市發(fā)展的重要路徑選擇。我國(guó)正處于城鎮(zhèn)化加速發(fā)展時(shí)期,城市差異性特征決定了低碳城市發(fā)展的方法和途徑不同,必須探索適合自身的發(fā)展模式。文中基于城市能源消耗周期視角,選取6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),以我國(guó)35個(gè)副省級(jí)以上城市作為研究對(duì)象,采取2010-2014年的面板數(shù)據(jù),通過(guò)自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行聚類(lèi)分析,將35個(gè)城市劃分為清潔能源型、能源消耗型、碳匯型和混合型四類(lèi)發(fā)展模式,然后利用SYS-GMM方法對(duì)各類(lèi)模式進(jìn)行顯著性分析,提出差異化的低碳城市發(fā)展模式及政策建議。
[Abstract]:In order to achieve the goal of energy saving and emission reduction, building a low-carbon city has become an important path choice for future urban development. Based on the perspective of urban energy consumption cycle, this paper selects 6 evaluation indexes, takes 35 cities above sub-provincial level as the research object, and adopts panel data from 2010-2014. Through clustering analysis of self-organizing competitive neural network, 35 cities were divided into four development models: clean energy type, energy consumption type, carbon sink type and mixed type. Then, the SYS-GMM method was used to analyze the significance of all kinds of models. Put forward the development model and policy recommendations of differentiated low-carbon cities.
【作者單位】: 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;天津城建大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71373172;71172148) 天津大學(xué)自主創(chuàng)新基金項(xiàng)目(60304002)資助
【分類(lèi)號(hào)】:F299.2;X24

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9 本報(bào)記者 傅sヶ,

本文編號(hào):1510044


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