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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁大鹏[1] Claudia Curi 腾超[1]
机构地区:[1]哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨150001
出 处:《中国软科学》2009年第6期53-61,共9页China Soft Science
基 金:黑龙江省自然科学基金(QC08C72);哈尔滨工业大学创新基金(HIT.NSRIF.2008.59)
摘 要:Divisia指数分解是研究指标变化的重要方法。本文依据1997年至2005年间中国和11个OECD国家的主要工业产业样本数据,运用对数平均Divisia指数的分解方法,实证分析了这些国家的能源密度变化特性,解释推动能源密度变化的主要因素,并在此基础上,针对中国六个产出效果和密度效果最显著的产业,同OECD国家进行横向比较,从而确定了中国进一步降低能源密度的潜力和最佳产业路径。Divisia decomposition approach is an important approach for research on index variation. This paper makes an empirical study on the characteristics of Chinese energy intensity Divisia decomposition approach. The data for the study came from 11 OECD countries and China from 1997 to 2005. Depend on the result of empirical study, this paper explain the main factors for energy intensity variation. Then make a comparison the result between China and OECD countries. The result can show the potential of energy intensity decrease and optimal industry path.
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