工业能源LMDI数据处理
广东省工业经济能源消费碳排放的LMDI分析
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， Ｗｕ ｙ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｍｅ ｎ ５ ２ ９ ０ ２ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｙ ｉ ｓ ａ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｏ ｆ ｃ ａ ｒ ｈ ｏ ｎ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ
ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｓ ａ ｐ ｒ ｅ ｄ ｏ ｍｉ ｎ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｄ ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ ｏ ｆ ｃ ａ ｒ ｂ ｏ ｎ ｅ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ ， ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｚ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｓ ａ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ａ ｒ ｙ ｍａ ｊ ｏ ｒ ｄ ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ
对数平均迪式分解法
对数平均迪式分解法对数平均迪式分解法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）是一种常用的能源消费分解方法，它可以将总能源消费量拆分为各个因素的贡献。
本文将从以下几个方面详细介绍LMDI方法。
一、LMDI方法的基本原理LMDI方法是基于迪式分解法（Divisia Index，DI）发展而来的。
DI 是一种衡量不同因素在总量变化中所占比重的方法。
LMDI则是在DI 的基础上，采用对数平均数（Logarithmic Mean）来计算各因素的贡献。
具体而言，LMDI将总能源消费量拆分为各个因素的贡献，并通过对数平均数来计算各因素对总能源消费量变化的贡献率。
二、LMDI方法的计算步骤1.确定需要分解的因素和时间段：需要确定哪些因素会影响总能源消费量，并选择一个时间段进行分解。
2.确定每个因素在时间段内所占比重：需要确定每个因素在时间段内所占比重，并将其归一化为百分比形式。
3.计算对数差值：根据每个因素在起始年份和终止年份间所占比重，计算出对数差值。
对数差值的计算公式为：ln(Q2/Q1) = ∑ ln(Pi2/Pi1) × Wi其中，Q1和Q2分别表示起始年份和终止年份的总能源消费量；Pi1和Pi2分别表示起始年份和终止年份的每个因素的消费量；Wi表示每个因素在时间段内所占比重。
4.计算各因素贡献率：根据对数差值，计算出每个因素对总能源消费量变化的贡献率。
各因素贡献率的计算公式为：Ci = (ln(Pi2/Pi1) × Wi) / ln(Q2/Q1)其中，Ci表示第i个因素对总能源消费量变化的贡献率。
5.验证结果：将各因素贡献率相加，得到总能源消费量变化的贡献率。
如果各因素贡献率之和等于总能源消费量变化的贡献率，则说明LMDI 方法分解结果正确。
三、LMDI方法的优点与局限性优点：1. LMDI方法计算简便，只需输入数据即可自动进行分解。
2. LMDI方法可以将总能源消费量拆分为各个因素的贡献，有利于深入了解能源消费的结构和变化。
lmdi方法和kaya恒等式
lmdi方法和kaya恒等式【原创实用版2篇】目录（篇1）1.引言：介绍 LMDi 方法和 Kaya 恒等式2.LMDi 方法：详细解释 LMDi 方法的原理和应用3.Kaya 恒等式：详细解释 Kaya 恒等式的原理和应用4.总结：比较 LMDi 方法和 Kaya 恒等式的异同，探讨其在实际应用中的优劣正文（篇1）LMDi 方法和 Kaya 恒等式是两种在数学和物理学中广泛应用的工具。
LMDi 方法是一种用于解决偏微分方程的数值方法，而 Kaya 恒等式则是一种用于描述地球自转的物理学公式。
LMDi 方法是一种基于有限差分的方法，它通过在空间和时间上对解进行离散，然后将偏微分方程转化为一组关于离散点上的数值方程。
这种方法的优点在于它的稳定性和精度，能够在保证数值稳定的同时，提供高精度的解。
LMDi 方法在许多领域都有应用，包括流体力学、天体力学、地震学等。
Kaya 恒等式则是一种描述地球自转的公式，它由土耳其地球物理学家 Kaya 在 1909 年提出。
Kaya 恒等式描述了地球的自转角速度和地球的形状之间的关系，是地球自转理论的重要基础。
Kaya 恒等式的应用不仅限于地球自转，也被广泛应用于其他行星的自转研究中。
总的来说，LMDi 方法和 Kaya 恒等式都是重要的数学和物理学工具。
LMDi 方法以其稳定性和精度在许多领域得到了广泛应用，而 Kaya 恒等式则在地球自转研究中发挥了重要作用。
目录（篇2）1.LMDi 方法和 Kaya 恒等式的概念介绍2.LMDi 方法和 Kaya 恒等式的具体运用3.LMDi 方法和 Kaya 恒等式的优缺点比较4.LMDi 方法和 Kaya 恒等式的未来发展趋势正文（篇2）LMDi 方法和 Kaya 恒等式是两种在数学和物理学中广泛应用的公式和方法。
LMDi 方法是指通过激光测量技术，结合数学模型，对物体的形状、尺寸、表面缺陷等进行测量和分析的一种方法。
而 Kaya 恒等式则是指在光学测量中，通过一系列的物理和数学运算，得出物体表面粗糙度的一种恒等式。
基于LMDI
基于LMDI Attribution分析方法作者：赵涛等来源：《中国人口·资源与环境》2015年第07期摘要引入对数平均迪式分解模型及其归因分析（LMDIAttribution）方法，从细分行业角度对2000-2012年天津市工业部门的碳排放强度变化进行研究，首先对碳排放强度作产业结构、能源强度和排放因子三因素LMDI乘法分解，其后，基于三个分解因素在2000-2006年和2006-2012年两个时间段对碳排放强度下降的影响效应，对其作归因分析，量化36个细分行业对分解因素影响效应的贡献。
得到以下主要结论：天津市工业部门的碳排放强度从2000-2012年累计下降了66.87%，产业结构和能源强度是其下降的主导因素，累计影响值分别为-44.53%和-47.39%，排放因子对其下降起抑制作用，累计影响值为15.39%；产业结构对碳排放强度的影响主要依赖于高耗能行业产值占比的变化，化工行业和黑色金属行业产值的占比越高，产业结构的减排效应越差，因此在调整产业结构时，应大力发展服务业和高新技术产业，严格控制高耗能行业发展；黑色金属行业和非金属矿物制品业是能源强度效应变化的主导行业，由于技术进步和能源效率的提高，黑色金属行业的负值贡献在2006-2012年相对前七年增大了2.56倍，非金属矿物制品业从最大的正值贡献行业转为第二大负值贡献行业，使得2006-2012年能源强度对碳排放强度的拉低影响相对前七年增大了近1倍；排放因子对碳排放强度下降的抑制作用在2006年之后呈现减弱的趋势，主要是因为“十一五”期间化工行业能源结构优化与能源再利用体系的建立，有效抑制了排放因子对碳排放强度的拉升作用。
综上可见，黑色金属行业、化工行业和非金属矿物制品业是天津市碳排放强度分解因素变化的主要贡献行业，以这些高耗能行业为主要研究对象，根据行业特点及其所处的发展阶段，严格控制其粗放型发展、鼓励新技术研发、循环利用资源及优化用能结构等措施，针对性的制定节能减排办法，才能在保持经济快速发展的同时做到碳排放强度的降低。
lmdi的python的实现
lmdi的python的实现LMDI模型是一种用于估计宏观经济指标的统计方法，它在Python 中有着广泛的应用。
本文将介绍LMDI模型在Python中的实现方法，并探讨其在经济学研究中的重要性。
LMDI模型全称为Logarithmic Mean Divisia Index，中文名为对数均值迪维修正指数模型。
它是一种用于分解复杂指标的变化趋势的方法，常用于分析能源消费、经济增长等领域。
LMDI模型的核心思想是通过对数变换和迪维修正来分解指标的影响因素。
在Python中，我们可以使用NumPy和Pandas等库来实现LMDI模型。
首先，我们需要准备好待分解的指标数据和影响因素数据。
指标数据可以是经济增长率、能源消费量等，而影响因素可以是人口增长、产业结构变化等。
接下来，我们可以使用NumPy中的log函数进行对数变换，然后使用Pandas中的DataFrame对象进行数据处理。
在实现LMDI模型时，我们需要首先计算各个影响因素的指标权重。
这可以通过将各个影响因素的指标值除以总指标值得到。
然后，我们可以计算各个影响因素的分解指标，即将每个影响因素的指标权重乘以对数变换后的指标值。
最后，将各个分解指标相加得到最终的分解结果。
除了分解指标，LMDI模型还可以用于计算各个影响因素的贡献率。
贡献率可以通过将每个影响因素的分解指标除以总指标值得到。
贡献率反映了各个影响因素对总指标变化的贡献程度。
在经济学研究中，LMDI模型具有重要的应用价值。
它可以帮助我们理解复杂指标的变化趋势，并揭示出各个影响因素的作用。
例如，在能源消费领域，LMDI模型可以用于分解能源消费的变化趋势，从而找出主要影响因素并提出相应的政策建议。
此外，LMDI模型还可以用于判断经济增长的驱动因素，揭示出经济结构变化对经济增长的贡献程度。
值得注意的是，在使用LMDI模型时需要注意数据的准确性和可比性。
指标数据和影响因素数据应该来自可靠的统计机构，并且应具有相同的时间和地区范围。
中国工业COD全过程管理效果检验——来自LMDI的分解结果
ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｗａ ｓ ｍａ ｉ ｎ ｌ ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｐ ｒ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｆ ｏ ｒ ｗ ｈ ｏ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｓ ｎ ｅ ｇ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏｒ ｆ ｍ ２ ０ ０ １ ｔ ｏ ２ ０ １ ０ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ． Ｉ ｎ １ １ Ｆ ＹＰ ｐ ｅ ｉ ｒ ｏ ｄ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｂ ｅ ｃ ａ ｍｅ ｂ ｉ ｇ ｇ ｅ ｒ ｏ ｎ ｌ ｙ ｉ ｎ ５ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｓ ． ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ２ ６ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｎ ｗｈ ｏ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｗａ ｓ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｉ ｇ ａ ｔ ｅ ｄ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｉ ｌ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｒｏ ｆ ｍ ２ ０ ０ １ ｔ ｏ ２ ０ １ ０ ． Ｉ ｔ ｗａ ｓ ｏｕ ｆ ｎ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ — ｙ ｇ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｍｏ ｔ ｅ ｄ ｗ ｈ ｏ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ， ｂ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ ｇ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ —
我国工业行业的技术进步、结构变迁与水资源消耗——基于LMDI方法的实证分析
我国工业行业的技术进步、结构变迁与水资源消耗——基于LMDI方法的实证分析陈雯;王湘萍【摘要】通过水资源消耗强度及其变化指数,研究我国工业行业水资源消耗强度的演变趋势;采用对数均值迪氏指教分析方法(LMDI),将我国工业行业水资源消耗强度的变化分解为技术进步与产业结构变迁两个层面的作用.研究结果显示,1996-2006年我国工业水资源消耗强度总体上呈现不断下降的趋势;技术效应所导致的各部门用水效率提高是工业行业水资源消耗强度持续下降的最重要原因,结构效应所导致的用水密集部门的发展在一定程度上抑制了水资源消耗强度的下降.因此,加快技术升级和工业结构调整,有助于可持续利用水资源、建立节水型社会.【期刊名称】《湖南大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2011(025)002【总页数】5页(P68-72)【关键词】水资源消耗强度;Divisia 指数方法;技术效应;结构效应【作者】陈雯;王湘萍【作者单位】湖南大学,经济与贸易学院,湖南,长沙,410079;湖南商学院经济与贸易学院,湖南,长沙,410205【正文语种】中文【中图分类】C813近年来,由于水资源短缺日益加剧,有限的水资源供给与快速增长的人口和经济发展矛盾日益突出,关于水资源利用效率的研究引起了学者广泛的兴趣,贾绍凤等利用库兹涅茨曲线描述了工业用水与经济发展的关系,发现工业用水下降的直接原因是用水效率的提高。
[1]朱启荣对我国各地区的工业用水效率及影响因素与节水潜力进行实证研究,发现我国工业用水资源配置偏离效率原则,各地区用水效率的差异主要是结构水平、外商投资规模和水资源禀赋等因素的共同作用所导致。
[2]杜斌等通过建立工业节水潜力分析和技术综合评价模型(IWCPA模型)筛选了影响高耗水行业用水的关键技术,建立了高耗水行业重要用水技术的优选清单,指出若干工业用水关键技术的研究是提高工业用水效率的关键。
[3]陈素景等选取了1998-2005年中国各省区水资源消耗和经济发展的数据,从时空两方面对水资源利用效率和经济发展的关系进行实证研究,研究发现随着经济发展以及节水措施的事实,我国各省区水资源利用效率呈幂指数衰减,不同省区提高水资源效率的潜力不同。
基于LMDI法的长三角地区能源足迹变化及影响因素分析
基于LMDI法的长三角地区能源足迹变化及影响因素分析佟金萍;赵明明;姜国刚【摘要】能源可持续利用是地区经济可持续发展和生态文明建设的重要内容.以长三角地区为例,引入能源足迹计算模型,在考察地区能源可持续发展状况的基础上,进一步利用LMDI分解模型,分析能源足迹变化的影响因素.结果表明:1999-2014年长三角地区整体能源足迹呈递增趋势;各地区能源足迹呈现出显著的差异性,江苏能源足迹对长三角地区能源足迹贡献高达50%以上,浙江的贡献为30%左右,上海的贡献低于20%;长三角地区能源足迹构成变动小,仍以煤炭足迹为主,石油次之,天然气和电力最小,表明长三角地区能源结构调整任务依然十分艰巨;技术进步是能源足迹下降的最主要原因,其中江苏的技术进步发挥的效应最为显著;经济发展效应和人口规模效应共同推动着能源足迹的增长,区域结构效应的影响较小.【期刊名称】《常州大学学报(社会科学版)》【年(卷),期】2017(018)006【总页数】9页(P80-88)【关键词】能源足迹;长三角地区;LMDI分解法【作者】佟金萍;赵明明;姜国刚【作者单位】常州大学商学院;常州大学商学院;常州大学商学院【正文语种】中文【中图分类】F206随着能源消费的快速增长，能源供需矛盾、环境污染和气候变化等问题日益凸出，已经严重威胁到人类生存和社会经济的可持续发展，引起了社会各界的广泛关注。
长三角地区作为中国经济最发达的地区之一，2014年长三角地区生产总值为122 829.05亿元(占全国20.25%)，人均GDP超过1万美元，已步入后工业化时代。
2014年长三角地区能源生产总量为4 709.23万吨标准煤，占全国的1.30%，而长三角地区的能源消费量高达59 773.66万吨标准煤，占全国的14.03%，人均能源消耗量为3 760.8 kg标准煤，高于全国人均能耗水平。
长三角地区是中国制造业的集聚地，高能耗产业比重过大，使得长三角地区早已面临着能源供需失衡、生态环境破坏、土地资源紧张等问题[1]。
内蒙古自治区工业能源碳排放影响因素分析
研究成果有待补充,导 致 区 域 能 源 碳 排 放 目 标 实 现
可依据的理论成果较为缺乏。尤其是内蒙古作为北
部能源大省,远离我国政治、经济、文化中心,对该地
区能源碳排放的研究成果较为缺乏。笔者在以往研
图 2 内蒙古工业能源结构
s
i
a 指 数 分 解 法,经 过
例证比对,
Ang 认 为 对 数 平 均 迪 氏 指 数 (
LMDI)分
内蒙 古 自 治 区 地 域 辽 阔,煤 炭、石 油、天 然 气 等
能源十分丰富,是 我 国 重 要 能 源 基 地。 该 地 区 丰 富
解更具适应性、易 用 性,且 结 果 解 释 更 加 清 晰 明 了,
工业能源消 费 碳 排 放 情 况 分 析,对 Kaya 恒 等 式 进
行扩展与变化,并 采 用 LMDI加 法 分 解 法 来 估 计 各
因素对内蒙古工业能源碳排放总量的影响程度。
Kaya恒等式在 多 数 研 究 中 作 为 能 源 碳 排 放 因
素分解的基础公式受到广泛应用,其表达式为:
CE
E
GDP
多样的能源资源在内蒙古地区经济高速发展时期发
更具说服力。近年来国内学者在能源碳排放领域采
挥着非常重要的作用。内蒙古自治区第十一次党代
用 LMDI方法做出许 多 研 究 与 扩 展,认 为 在 研 究 碳
会强调要推动内蒙古能源和战略基地实现绿色低碳
转型。21 世纪后,内蒙古各行业尤 其 是 工 业 对 能 源
4 内蒙古工业能源碳排放影响因素分析
4.
1 内蒙古工业能源碳排放影响因素的理论分析
呈现上升趋势,
基于LMDI方法的云南工业能源分析
Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ）的一种特殊 分解 方法 。Ｌ Ｍ Ｄ Ｉ 方 法是 指数 因素 分 解法 中的一 种 ，可以将一个 总量 的绝 对变化 和相 对变化 分解 为 几个相 关 因素 的影 响。通 常情况分解 为 “ 产 出效应 ” （ ａ ｃ ｔ ） 、“ 结构效应” （ ｓ ｔ ｒ ）和 “ 效率 效应 ” （ ｉ ｎ ｔ ）三部分 。对能源增长量进行分 解的主要 目的就是为 了获得 在一定 时期内不同的因素对能源消费指标的影响强度。 Ｌ ＭＤ １ 分解法适用于 ｉ 个产业部 门的能源消耗分解 ，是第 ｉ 个 部门 的 能源消费总量 ；Ｑ是经济总量 ，其 中 Ｑ＝∑ｉ Ｑ ；Ｑ； 是第 ｉ 个部 门的经济
其中Ｅ 。为基期年份的能源消费总量 ；Ｅ 为报告期 年份的能 耗消费 总量 ； Ｅ为加法分解 ，Ｄ为乘法 分解。 能 源消费的产出效应是 由生产规模扩大和产能增加所引起 的能源消 费增长。结构效应和效率效应为能源消耗强度。能源消费 的结 构效应是 指 在产 业生产 时调节各产业的结构时对能源消费的影响 。能源 消费的效 率效应 也称强度效应 ，是反应 在生产时各产业问的效率情况 ，指产业 内 部 由于技 术进 步 、 组 织改进 或设备更新等原因所 引起的本部 门单 位能耗 的下 降。对各效应进行计算 如下 ：
Ｑ
２ ０ ｌ ２
６ ６ ２ ３ ９ ３ ０ ．１ ３
７ ２ １ ７ ７ ８ ７
２ ０ ０ ３ ２ ４ ０
— ２ ５ ９ ７ ０ ９ ７
从第 ０期到第 Ｔ期能源消费变动总量 ：△ Ｅ ＝Ｅ 一Ｅ 。 ＝△ Ｅ 。 ＋△ Ｅ
＋ △ Ｅ ＿ ｍ ； Ａ Ｄ ｔ ０ ｜ ： 言 ＝ Ｄ ｌ ｃ Ｉ × Ｄ 出 × Ｄ 呲 ｓ ＝ ；Ｉ 是第 ｉ 个部 门的能耗强度 ，
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
产出效应2006200720082009电力、热力的生产和供应业343.238709.3601129.3771379.088化学原料及化学制品制造业142.173281.150427.778494.031石油加工、炼焦及核燃料加工业112.156221.469343.876394.821非金属矿物制品业86.648182.388288.247367.221黑色金属冶炼及压延加工业76.022132.137189.891280.973石油和天然气开采业31.116106.192172.370226.952有色金属冶炼及压延加工业30.47064.562113.695141.709煤炭开采和洗选业32.63755.20783.148105.461造纸及纸制品业12.86226.47640.26447.299交通运输设备制造业11.333医药制造业8.980饮料制造业8.165纺织业8.415农副食品加工业7.436通信设备、计算机及其他电子设备制造业7.510专用设备制造业 5.231食品制造业 4.967通用设备制造业 4.662有色金属矿采选业 4.774电气机械及器材制造业 2.614工艺品及其他制造业 1.952金属制品业 4.528烟草制品业 1.249黑色金属矿采选业0.725非金属矿采选业0.606仪器仪表及文化、办公用 机械制造业0.972橡胶制品业0.619水的生产和供应业0.835印刷业和记录媒介的复制0.473木材加工及木、竹、藤、棕、草制品0.400塑料制品业0.361化学纤维制造业0.283燃气生产和供应业0.181纺织服装、鞋、帽制造业0.079皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业0.067家具制造业0.032废弃资源和废旧材料回收加工业0.014文教体育用品制造业0.0020.0050.0080.017100.327193.669292.822348.036结构效应2006200720082009石油加工、炼焦及核燃料加工业283.306257.214305.614340.860非金属矿物制品业44.05080.313127.708190.879煤炭开采和洗选业12.36634.51078.721119.412有色金属冶炼及压延加工业32.52554.76853.67957.111交通运输设备制造业 6.59310.603 6.919 6.494农副食品加工业-0.265 4.246 4.283 6.363木材加工及木、竹、藤、棕、草制品0.674 1.718 1.968 2.761食品制造业非金属矿采选业饮料制造业橡胶制品业塑料制品业金属制品业燃气生产和供应业家具制造业纺织服装、鞋、帽制造业文教体育用品制造业废弃资源和废旧材料回收加工业皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业印刷业和记录媒介的复制化学纤维制造业仪器仪表及文化、办公用 机械制造业黑色金属矿采选业烟草制品业电气机械及器材制造业水的生产和供应业专用设备制造业通用设备制造业工艺品及其他制造业造纸及纸制品业医药制造业-6.448-5.467-15.790-14.009有色金属矿采选业-4.554-4.515-10.764-16.626通信设备、计算机及其他电子设备制造业-1.519-4.340-14.558-18.364纺织业-4.356-7.510-16.520-23.036-17.232-9.372-186.093-75.810黑色金属冶炼及压延加工业-16.861-1.075-36.240-59.304石油和天然气开采业 6.122-2.330-78.818-142.017化学原料及化学制品制造业33.63464.230-138.418-282.691电力、热力的生产和供应业8.89280.339-194.605-331.593-17.232-9.372-186.093-75.810效率效应2006200720082009石油和天然气开采业-47.04193.014101.402187.190食品制造业-1.278-6.583-7.706 5.318黑色金属矿采选业0.6260.3310.2950.347燃气生产和供应业文教体育用品制造业家具制造业纺织服装、鞋、帽制造业塑料制品业化学纤维制造业水的生产和供应业印刷业和记录媒介的复制橡胶制品业非金属矿采选业烟草制品业金属制品业有色金属矿采选业工艺品及其他制造业电气机械及器材制造业纺织业通用设备制造业专用设备制造业饮料制造业医药制造业7.761 2.798 3.009-21.476造纸及纸制品业-0.533-5.374-17.749-25.622农副食品加工业-7.976-15.585-25.305-31.749交通运输设备制造业-10.191-23.863-31.174-41.608-0.111-96.061-161.940-233.321-0.111-96.061-161.940-233.321有色金属冶炼及压延加工业-9.764-37.474-61.752-63.440黑色金属冶炼及压延加工业28.286-78.991-156.509-139.236煤炭开采和洗选业14.579-61.340-140.610-157.147化学原料及化学制品制造业-31.010-128.589-199.491-201.617非金属矿物制品业-40.438-103.999-221.623-348.832石油加工、炼焦及核燃料加工业-302.735-345.611-434.491-459.876电力、热力的生产和供应业-104.210-70.169-28.134-482.739产出效应201020062007 1960.765电力、热力的生产和供应业343.238709.360 647.977化学原料及化学制品制造业142.173281.150 581.378石油加工、炼焦及核燃料加工业112.156221.469 490.355非金属矿物制品业86.648182.388 369.025黑色金属冶炼及压延加工业76.022132.137 356.054石油和天然气开采业31.116106.192 198.202有色金属冶炼及压延加工业30.47064.562 166.174煤炭开采和洗选业32.63755.207 59.752剩余低产出效应行业100.327193.6690.027475.227结构效应20062007 2010石油加工、炼焦及核燃料加工业283.306257.214 468.532非金属矿物制品业44.05080.313 190.757煤炭开采和洗选业12.36634.510149.332有色金属冶炼及压延加工业32.52554.768 43.299黑色金属冶炼及压延加工业-16.861-1.075 5.114剩余行业结构效应-17.232-9.372 3.525石油和天然气开采业 6.122-2.330 3.278化学原料及化学制品制造业33.63464.2308.89280.339-16.418-18.776-13.043-19.438-92.395-63.344-170.832-242.520-245.583-92.395效率效应201020062007 246.402石油和天然气开采业-47.04193.0146.294剩余行业效率效应-0.111-96.061 -0.700有色金属冶炼及压延加工业-9.764-37.47428.286-78.99114.579-61.340-31.010-128.589-40.438-103.999-302.735-345.611-104.210-70.169-24.399-37.056-40.351-52.520-306.714-306.714-121.061-181.735-195.914-355.135-456.643-555.277-657.15820082009201020101129.3771379.0881960.7654769.9305245.16090.94%427.778494.031647.97737.246343.876394.821581.378-2583.236288.247367.221490.355-255.743189.891280.973369.025172.370226.952356.054113.695141.709198.20283.148105.461166.174292.822348.036475.22720082009201020102010 305.614340.860468.532129.641 3.48066907468.532149.332 127.708190.879190.757190.757170.832 78.721119.412149.332149.3320.82853.67957.11143.29943.29918.776 -36.240-59.304-63.34463.344 2.099 -186.093-75.810-92.395176.721 3.525 -78.818-142.017-170.832170.8320.773 -138.418-282.691-242.520242.5200.652 -194.605-331.593-245.583245.583 1.5051574.19919.43892.18%0.1950.2523.2780.00716.1590.5070.035468.532242.52016.4181.1272.4862.291190.75763.34443.2990.4205.1794.2025.1144.06813.0430.6488.2240.065245.5830.3131.9501707.776 200820092010101.402187.190246.402-2276.52188.13%-161.940-233.321-306.714306.603-61.752-63.440-121.061-156.509-139.236-181.735-140.610-157.147-195.914 -199.491-201.617-355.135 -221.623-348.832-456.643 -434.491-459.876-555.277 -28.134-482.739-657.158。