《计量经济学课程论文》
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目录
一、引言 (1)
二、数据选取 (2)
三、模型设定 (2)
四、参数估计 (3)
五、模型检验 (4)
5.1经济意义检验 (4)
5.2统计检验 (4)
5.3计量经济学检验 (4)
5.3.1多重共线性检验及其修正 (4)
5.3.2异方差检验 (11)
5.3.3自相关检验及其修正 (16)
六、结论及建议 (18)
6.1结论 (18)
6.2 建议 (19)
附表 (20)
一、引言
能源消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
我国是一个能源大国，但是，我国人口众多，人均能源占有量不及同期发达国家的1/5。能源是任何一个国家经济发展不可缺失的物质基础。随着我国人口的继续增长，经济的快速发展，能源消费量的增加是必然的，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。因此，怎样优化能源利用结构，开发利用清洁能源，就成为我国经济发展的当务之急。这就需要我们清楚了解能源供需形势，做好影响能源消费因素分析，为能源规划及政策的制定提供科学依据，保证我国国民经济又好又快地发展。
二、数据选取
1、能源消费总量，在模型中用Y来表示。是指一次性能源消费总量，由煤炭、石油、天然气等组成（单位：万吨标准煤）。
2、能源消费的影响因素：
（1
标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标（单位：万吨标准煤）。
（2
活方面的消费量。（单位：万吨标准煤）。
（3
可用于最终消费支出和其它非义务性支出以及储蓄的总和。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。（单位：元）。
（4）工业能源消费总量，是指工业方面的能源消费量。（单位：万吨标准煤）。
（5）其他因素，在模型中用μt表示。由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机扰动项，如能源价格变动、消费者偏好、国家的经济结构政策等。
搜集到的数据见下附表1
三、模型设定
回归模型设定如下：
Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μt
其中，Yt——表示能源消费总量X1——表示能源生产总量X2——表示全国生活能源消费总量
X3——表示城镇居民人均可支配收入
X4——表示工业能源消费总量μt——表示随机误差项
β0、β1、β2、β3、β4——表示待定系数
四、参数估计
表1 回归结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 22:31
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 862.1201 2573.216 0.335036 0.7403
X1 0.516626 0.101984 5.065763 0.0000
X2 -0.129348 0.314592 -0.411162 0.6843
X3 1.301926 0.414958 3.137493 0.0042
X4 0.664180 0.092332 7.193373 0.0000
R-squared 0.999553 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.999484 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 1723.330 Akaike info criterion 17.88859
Sum squared resid 77216520 Schwarz criterion 18.11988
Log likelihood -272.2732 F-statistic 14541.92
Durbin-Watson stat 1.164545 Prob(F-statistic) 0.000000
根据表1中数据，模型的估计结果为：
Yt=862.1201+0.5166X1-0.1293X2+1.3019X3+0.6642X4
t = (0.3350) (5.0658) (-0.4112) (3.1375) (7.1934)
R2=0.999553R2=0.999484F=14541.92n=31
五、模型检验
5.1经济意义检验
由回归估计结果可以看出，能源生产总量、城镇居民人均可支配收入、工业能源消费总量与能源消费总量呈线性正相关，与现实经济意义理论相符。但是全国生活能源消费总量与能源消费总量呈线性负相关，与现实经济意义理论不相符。
5.2统计检验
1）拟合优度检验：由表1中数据可以得到R2=0.999553，修正的可决系数为R2=0.999484，这说明模型对样本的拟合很好。
2）F检验：在95%的置信度下，F检验值P值小于0.05，回归方程是显著的。3）T检验：在95%的置信度下，X1，X3，X4的t检验均值均小于0.05，表明线性作用显著，但X2的t检验均值不小于0,05，模型还需进一步完善。
5.3计量经济学检验
5.3.1多重共线性检验及其修正
（一）相关系数检验：
表2 相关系数矩阵
变量
X1X2X3X4
X1 1.000000 0.981932 0.985303 0.998015
X2 0.981932 1.000000 0.948429 0.977685
X3 0.985303 0.948429 1.000000 0.984869
X4 0.998015 0.977685 0.984869 1.000000
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数很高，证实确实存在严重多重共线性。
（二）修正多重共线性
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题，分别作Y对X1，X2，X3，X4的一元回归，结果如表3,表4,表5,表6所示。
表3 Y 对X1的一元回归估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 22:40
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -19219.85 1426.375 -13.47461 0.0000
X1 1.185788 0.009454 125.4278 0.0000
R-squared 0.998160 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.998097 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 3311.409 Akaike info criterion 19.11048
Sum squared resid 3.18E+08 Schwarz criterion 19.20299
Log likelihood -294.2124 F-statistic 15732.12
Durbin-Watson stat 0.903140 Prob(F-statistic) 0.000000
表4 Y对X2的一元回归估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 22:41
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -55231.90 8437.578 -6.545943 0.0000
X2 11.23050 0.447785 25.08014 0.0000
R-squared 0.955928 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.954408 S.D. dependent var 75900.69 S.E. of regression 16206.49 Akaike info criterion 22.28655 Sum squared resid 7.62E+09 Schwarz criterion 22.37907 Log likelihood -343.4416 F-statistic 629.0133 Durbin-Watson stat 0.384819 Prob(F-statistic) 0.000000
表5 Y对X3的一元回归估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 22:41
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 67031.06 3069.446 21.83816 0.0000
X3 13.63344 0.394113 34.59272 0.0000
R-squared 0.976339 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.975523 S.D. dependent var 75900.69 S.E. of regression 11874.68 Akaike info criterion 21.66455 Sum squared resid 4.09E+09 Schwarz criterion 21.75706 Log likelihood -333.8005 F-statistic 1196.656 Durbin-Watson stat 0.688973 Prob(F-statistic) 0.000000
表6 Y对X4的一元回归估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 22:42
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5409.626 1179.685 4.585654 0.0001
X4 1.374434 0.010337 132.9685 0.0000
R-squared 0.998362 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.998306 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 3123.934 Akaike info criterion 18.99391
Sum squared resid 2.83E+08 Schwarz criterion 19.08643
Log likelihood -292.4057 F-statistic 17680.61
Durbin-Watson stat 0.606171 Prob(F-statistic) 0.000000
整理表3,表4,表5,表6，结果如表7
表7 一元回归估计结果
变量X1X2X3X4
参数估计值 1.18578811.2305013.63344 1.374434
t统计量125.427825.0801434.59272132.9685
R20.9981600.9559280.9763390.998362
R20.9980970.9544080.9755230.998306
加入X4方程的R2=0.998306最大，所以以X4为基础，顺次加入其它变量逐步回归。
表8 引入变量X4,X1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:12
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6425.612 2196.539 -2.925334 0.0068
X4 0.722967 0.112622 6.419409 0.0000
X1 0.563226 0.097174 5.796046 0.0000
R-squared 0.999256 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.999202 S.D. dependent var 75900.69 S.E. of regression 2143.538 Akaike info criterion 18.27007 Sum squared resid 1.29E+08 Schwarz criterion 18.40884 Log likelihood -280.1861 F-statistic 18793.04 Durbin-Watson stat 0.685979 Prob(F-statistic) 0.000000
表9 引入X4，X2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:12
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4125.534 2742.448 1.504325 0.1437
X4 1.349089 0.049834 27.07154 0.0000
X2 0.216470 0.416135 0.520193 0.6070
R-squared 0.998378 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.998262 S.D. dependent var 75900.69 S.E. of regression 3163.977 Akaike info criterion 19.04881 Sum squared resid 2.80E+08 Schwarz criterion 19.18759 Log likelihood -292.2566 F-statistic 8618.092 Durbin-Watson stat 0.606389 Prob(F-statistic) 0.000000
表10 引入X4，X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:13
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 13302.41 2335.492 5.695763 0.0000
X4 1.192354 0.049638 24.02116 0.0000
X3 1.854428 0.497893 3.724549 0.0009
R-squared 0.998905 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.998827 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 2599.786 Akaike info criterion 18.65601
Sum squared resid 1.89E+08 Schwarz criterion 18.79478
Log likelihood -286.1682 F-statistic 12771.20 Durbin-Watson stat 0.862972 Prob(F-statistic) 0.000000
表11 引入变量回归结果
变量X1X2X3X4R2
X4、X10.563226
（5.796046）
0.722967
（6.419409）
0.999202
X4、X20.216470
（0.520193）
1.349089
（27.07154）
0.998262
X4、X3 1.854428
（3.724549）
1.192354
（24.02116）
0.998827
经比较，加入X1的方程R2=0.999202，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X4，再加入其它新变量逐步回归。
表12 引入X4、X1、X2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:21
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -4641.609 2169.153 -2.139826 0.0416
X4 0.674324 0.106319 6.342437 0.0000
X1 0.676251 0.101839 6.640378 0.0000
X2 -0.701124 0.295459 -2.373003 0.0250
R-squared 0.999384 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.999316 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 1985.610 Akaike info criterion 18.14515
Sum squared resid 1.06E+08 Schwarz criterion 18.33018
Log likelihood -277.2499 F-statistic 14602.79 Durbin-Watson stat 1.051461 Prob(F-statistic) 0.000000
表13 引入X4、X1、X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:22
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1061.254 2488.034 0.426543 0.6731
X4 0.669372 0.090046 7.433673 0.0000
X1 0.490654 0.078824 6.224662 0.0000
X3 1.400762 0.332996 4.206544 0.0003
R-squared 0.999550 Mean dependent var 143392.9 Adjusted R-squared 0.999500 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 1696.604 Akaike info criterion 17.83056
Sum squared resid 77718588 Schwarz criterion 18.01559
Log likelihood -272.3737 F-statistic 20004.84 Durbin-Watson stat 1.126104 Prob(F-statistic) 0.000000
表14 引入变量回归结果
变量X1X2X3X4R2
X4、X1、X20.676251
(6.640378)-0.701124
(-2.373003)
0.674324
(6.342437)
0.999316
X4、X1、X30.490654
(6.224662)
1.400762
(4.206544)
0.669372
(7.433673)
0.999500
经比较，在X4、X1基础上加入X3后不仅使R2增大，而且t检验值也通过，所以选择保留X3，继续回归。
表15 引入X4、X1、X3、X2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/08/13 Time: 23:38
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 862.1201 2573.216 0.335036 0.7403
X4 0.664180 0.092332 7.193373 0.0000
X1 0.516626 0.101984 5.065763 0.0000
X3 1.301926 0.414958 3.137493 0.0042
X2 -0.129348 0.314592 -0.411162 0.6843
R-squared 0.999553 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.999484 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 1723.330 Akaike info criterion 17.88859
Sum squared resid 77216520 Schwarz criterion 18.11988
Log likelihood -272.2732 F-statistic 14541.92
Durbin-Watson stat 1.164545 Prob(F-statistic) 0.000000
经比较，在X4、X1、X3的基础上，加入X2后，不仅R2下降，而且X2参数的t检验值为负。这说明X2引起多重共线性，应予剔除。
最后修正多重共线性影响的回归模型为：
Yt=β0+β1X1+β3X3+β4X4+μt
5.3.2异方差检验
（一）图示法
（1）X1、X3、X4对Y散点图
图1 X1对Y散点图
图2 X3对Y散点图
图3 X4对Y散点图
由图1，图2，图3可知，随着X1、X3、X4变量值的增加，Y值也逐渐增加，但是Y值的离散程度没有较明显的变化趋势，所以可能不存在异方差性。但是否确实存在异方差还应通过进一步的检验。
（2）e2对X1、X3、X4的散点图
图4 E2对x1的散点图
图5 E2 对X3 的散点图
图6 E2 对X4 的散点图
由图4,、图5、图6可以看出，残差平方ei2对解释变量X1、X3、X4的散点图都分布在各个地方，大致可以看出残差平方和ei2不随X1、X3、X4的变化而变化，因此，模型很可能不存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过进一步的检验。
（二）怀特（White）检验
表16 White检验结果
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.551474 Probability 0.037003
Obs*R-squared 16.19218 Probability 0.062975
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/09/13 Time: 00:11
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 27605208 45621838 0.605088 0.5516
X1 -2274.849 2468.925 -0.921393 0.3673
X1^2 0.066933 0.043160 1.550805 0.1359
X1*X3 0.221861 0.219908 1.008881 0.3245
X1*X4 -0.173348 0.091095 -1.902935 0.0708
X3 286.1903 11646.26 0.024574 0.9806
X3^2 0.623482 0.963858 0.646861 0.5247
X3*X4 -0.387405 0.220576 -1.756329 0.0936
X4 2515.188 2429.131 1.035427 0.3122
X4^2 0.117749 0.049726 2.367938 0.0276
R-squared 0.522329 Mean dependent var 2507048.
Adjusted R-squared 0.317612 S.D. dependent var 3570682.
S.E. of regression 2949625. Akaike info criterion 32.88795
Sum squared resid 1.83E+14 Schwarz criterion 33.35053
Log likelihood -499.7632 F-statistic 2.551474
Durbin-Watson stat 2.785205 Prob(F-statistic) 0.037003
从表四可以看出，nR2=16.19218，由White检验知，在α=0.05下，查表知χ0.0529=16.92>16.19，所以拒绝备择假设，不拒绝原假设，表明模型不存在异方差。
5.3.3自相关检验及其修正
（一）自相关检验
表17 消除多重共线性后的最小二乘法估计结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/13/13 Time: 01:04
Sample: 1980 2010
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1061.257 2488.032 0.426545 0.6731
X1 0.490654 0.078824 6.224673 0.0000
X3 1.400762 0.332996 4.206549 0.0003
X4 0.669372 0.090046 7.433681 0.0000
R-squared 0.999550 Mean dependent var 143392.9
Adjusted R-squared 0.999500 S.D. dependent var 75900.69
S.E. of regression 1696.603 Akaike info criterion 17.83056
Sum squared resid 77718475 Schwarz criterion 18.01559
Log likelihood -272.3736 F-statistic 20004.87
Durbin-Watson stat 1.126102 Prob(F-statistic) 0.000000
Yt=1061.257+0.4907X1+1.4008X3+0.6694X4
t = (0.4265) (6.2247) (4.2065) (7.4337)
R2=0.99955R2=0.9995 F=20004.87 DW=1.1261 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为31,3个解释变量的模型，5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.229 ,dU=1.650,模型中DW < dL ,显然模型中有自相关。
（二）自相关问题处理
表18 消除自相关处理结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/09/13 Time: 00:33
Sample (adjusted): 1981 2010
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 10 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -99.33455 3181.945 -0.031218 0.9753
X1 0.453032 0.087881 5.155060 0.0000
X3 0.878104 0.435667 2.015540 0.0547
X4 0.759662 0.102350 7.422191 0.0000
AR(1) 0.562023 0.186576 3.012306 0.0059
R-squared 0.999636 Mean dependent var 146163.5
Adjusted R-squared 0.999578 S.D. dependent var 75587.03
S.E. of regression 1553.167 Akaike info criterion 17.68499
Sum squared resid 60308192 Schwarz criterion 17.91852
Log likelihood -260.2749 F-statistic 17164.78
Durbin-Watson stat 1.727914 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .56
Yt=-99.3346+0.453X1+0.8781X3+0.7597X4
t = (-0.0312) (5.1551) (2.0155) (7.4222)
R2=0.999636R2=0.999578 F=17164.78 DW=1.7279
对样本量为31,3个解释变量的模型，5%显著水平，查DW统计表可知，dL =1.229 ,dU=1.650,模型中DW =1.727914 >dL,显然模型已消除自相关。
六、结论及建议
6.1结论
1、能源消费模型的多重共线性修正和自相关补救表明，能源消费总量
与能源生产总量、城镇居民人均可支配收入及工业能源消费量存在着长期均衡的关系。
2、在多重共线性的修正过程中，可以发现，时间序列全国能源消费总
量、工业能源消费量与能源消费总量具有共同变化趋势，在经济上升时期均呈现增长的趋势；在经济收缩期，又都呈现下降趋势。当这三者同时作为解释变量时，就很有可能出现多重共线性。出现多重共线性的另一原因是：抽样仅仅局限于能源消费总量影响因素的一个有限范围内。
中国能源结构现状及发展趋势 摘要：我国目前的能源消费结构仍以煤炭为主，对进口石油依存度过高，能源安全和环保问题日益严峻。本文通过对各种可再生性能源的利用状况进行比较，认为我国发展生物质资源产能潜力巨大，如麻风树、油桐等陆生植物制备的生物柴油在近期会有较大的发展，特别以微藻为主的水生植物制备生物柴油，将有可能成为最有竞争力的替代性能源，在我国未来能源结构中占有举足轻重的比重。 关键词：能源安全；温室气体；可再生性能源；微藻；生物柴油1. 中国能源构成的现状 随着经济的飞速发展，中国的能源消费总量连续多年都位居世界前列。统计数据表明2001～2006年间，我国每年一次性能源的消费比重均在90%以上（见表1），而风能，太阳能，生物质能等新能源的利用率仍然很低。我国能源消费构成的特点：（1）煤炭的生产和消费比重偏高。近五年来煤炭年产量占能源总产量的比重呈逐年递增趋势，2006年这一比重上升至76.7%。（2）石油的生产量低，消费量高，供需缺口需依赖进口石油满足。与煤炭资源相反，石油在能源总产量的比重逐年递减，2006年仅为11.9%，而其消费量的比重五年来均超过20%。（3）新能源利用率低，发展潜力大。目前对新能源的利用率不足10%，而我国地域辽阔，太阳能，风能，生物质等能源蕴藏丰富，开发潜力巨大。 2. 能源消费结构存在的主要问题 2.1 石油短缺与能源安全
我国石油储量占世界总量的2%，人均占有量仅为世界平均水平的十分之一，自1993年成为原油净进口国以来，到2002年已经成为世界第二大石油消费国、第七大石油进口国。中国统计年鉴数据显示（见表2），1995之后的十年间，随着经济飞速发展，中国对进口石油的依存度也基本呈逐年递增趋势，2006年，全国48.2%的石油消耗量需从国外进口。而2008年4月中国社科院发布的《中国能源发展报告（2008）》蓝皮书预计，2010年和2020年中国石油消费量将达4.07亿吨和5.63亿吨，分别比2006年提高17.42%和62.47%。BP世界能源统计（2008）的数据表明，全球石油探明储量约1.24万亿桶，以目前的开采速度仅够开采40多年。 石油资源的日益匮乏和中国对进口石油的过度依赖使我们不得不面 对能源安全问题，特别是全球已进入高油价时代，能源安全更成为一个关系到国计民生和影响到中国整体经济可持续增长的关键性问题。 2.2 煤炭消耗与环境恶化 中国是世界第一产煤大国，煤炭产量占全世界的37%。作为中国的主要能源，在1995～2006十年间，煤炭在全国能源消费总量中所占比例均在65%以上，并且在未来相当长的时期内，中国能源消费结构仍将保持煤炭占据主导地位的状况。大量煤炭的燃烧导致二氧化碳、氮氧化物、粉尘等环境污染物的排放量逐年增大。据美国EIA（Energy Information Administration）统计，1990年世界二氧化碳的排放量约为215.6亿吨，预计2010年将为277.2亿吨，2025年达到371.2亿吨，年均增长1.85%。目前，我国二氧化碳的排放总量仅次于美国
加强能源资源节约和生态环境保护 坚持节约资源和保护环境，是实现经济社会全面协调可持续发展的内在要求。提高能源利用效率对于打好节能减排攻坚战和持久战、转变经济发展方式、建设资源节约型和环境友好型社会，具有重要作用。 坚持节约资源和保护环境，是实现经济社会全面协调可持续发展的内在要求。近年来，我国政府先后作出了一系列重大部署，各地区、各部门开展了卓有成效的工作，能源资源节约和生态环境保护取得显著成效。当前和今后一个时期，我们应进一步把建设资源节约型、环境友好型社会放在工业化、现代化发展战略的突出位置，落实到每个单位、每个家庭，不断完善有利于节约能源资源和保护生态环境的法律和政策，开发和推广节约、替代、循环利用和治理污染的先进适用技术，落实节能减排工作责任制，加快形成可持续发展体制机制，切实增强可持续发展能力。 良好的生态环境是经济社会可持续发展的重要条件，也是一个民族生存和发展的重要基础。我们要深刻认识加快推进生态文明建设的重要性和紧迫性，始终坚持和全面落实节约资源和保护环境的基本国策，发展循环经济，保护生态环境，推进节能减排，加快建设资源节约型、环境友好型社会，促进经济发展与人口资源环境相协调。 一、良好的生态环境是经济社会可持续发展的重要条件 良好的生态环境是转变经济发展方式的必然要求，也是一个民族生存和发展的重要基础。胡锦涛总书记在省部级主要领导干部深入贯彻落实科学发展观加快经济发展方式转变专题研讨班上的重要讲话中明确提出，要加快推进生态文明建设，深入实施可持续发展战略。我们要深刻认识加快推进生态文明建设的重要性和紧迫性，始终坚持和全面落实节约资源和保护环境的基本国策，下大气力抓好资源节约型、环境友好型社会建设，推动整个社会走上生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路。 近年来，我国在坚持经济社会发展的同时，注重环境保护与生态建设，既讲求经济效益，也重视社会效益和生态效益；坚持资源开发与节约并举，把节约放在首位，在保护中开发，在开发中保护；坚持统筹规划，加大投入，标本兼治，
能源-环境-经济的相互影响 提出问题： 经过一学期对环境经济学的学习，我更深入地了解了能源的紧缺与现状，环境的变化与整治，经济的发展与问题。能源、环境、经济与我们的生产生活息息相关，它们三者之间也紧密联系，相互影响。那么，能源、环境、经济之间到底存在着怎样的影响呢 分析问题： 一.能源与环境：我国能源开发利用的特点：1.能源开发以煤炭为主，可再生资源利用率低。2.能源消费总量不断增长，能源利用效率较低。3.能源消费以国内供应为主，环境污染状况加剧，优质能源供应不足。随着经济的不断发展，能源的消耗持续增长。我国能源消耗总量已经位居世界第二。我们知道像煤、石油、天然气、金属等主要能源并不是取之不尽用之不竭的。而由于20世纪中叶以前，人类对能源影响环境的严重性没有给予充分的重视，如煤炭、石油类能源在燃烧过程中产生的二氧化碳、硫氧化物、氮氧化物及多种有机污染物形成酸性降水：或降低大气能见度，某些有机污染物在阳光照射下形成光氧化物，对环境和人体健康造成危害；或能源物质中夹杂的重金属元素也会污染土壤、水域等。这种种严重影响了人们生存环境。 二．环境与经济：1.环境是经济的基础：环境系统向经济系统提供所需要的资源、能源；环境系统可以接纳经济系统的废弃物；经济是环境发展的产物；经济活动需要一定的环境条件作保证。2.环境是经济的制约条件：经济系统从环境系统开采资源、能源的数量要受环境系统的供给能力的制约；经济系统向环境系统排放污染物要受环境容量的制约。3.经济发展对环境的变化起主导作用：随着社会的发展、科学技术的进步和人口的不断增长，人类对自然界的干预能力逐渐加强，人类可以按自己的意愿改造自然界。当人类按自然规律办事，合理利用和改造环境，就可使环境质量不断提高；反之，若违背客观规律的要求，一味按人类的主观意志办事，就会使环境系统出现恶性循环，环境质量不断下降。4.环境和经济相互促进：良好的环境可以为经济活动提供良好的环境条件，可为经济系统提供更多资源，也可容纳经济系统产生的更多的废弃物，从而促进经济的发展。经济发展了，经济实力提高了，人们就可拿出更多的剩余产品用于环境建设和环境治理，如建立自然保护林，对废弃物进行治
能源消费结构发展趋势与展望 能源消费结构发展趋势与展望 当前全球能源形势正在发生巨大变化，以清洁化、低碳化为特征的能源发展趋势愈发清晰，人类迎来第三次能源大转型。 能源系统是一个受政策、技术、经济发展等多重因素影响的复杂系统。本次能源转型的广度和深度如何？各类能源发展将如何演进？有必要对全球能源发展趋势进行深入系统研判，从而为油气企业制定战略规划、进行投资决策提供参考。 咨询以国际能源署（IEA）、石油输出国组织（OPEC，即欧佩克）、美国能源信息署（EIA）、中国国务院发展研究中心、国家能源局以及BP石油公司最新发布的能源展望报告为研究对象，对2040年前全球和中国能源发展态势进行综合性的分析研判。 一、世界能源消费现状 1、世界一次能源消费增速创新高、中美印是主要贡献力量 根据2019年6月11号BP公司发布的《世界能源统计年鉴（2019|第68期）》显示，按照每单位百万吨油当量（百万toe）计算，2018年全球能源消费总量为13864.9单位，相比于2017年13474.6单位的能源消费总量，2018年的能源消费增长率为2.9%，这是自2010年以来全球能源消费增长的最快增速。 图1：2008-2018年世界一次能源消费情况（单位：百万toe） 图2所示为各国或地区对一次能源消费增长的贡献。2018年能源消费增长的2.9%总额中，有三分之二来自于中国、美国和印度。其中中国对这一数据的贡献最大，全球能源消费增长的三分之一来自中国。2018年，美国的能源消费增长3.5%，相较于近期的历史平均水平，美国的增长令人惊叹，不同于以往十年的下行趋势，这一增速达近三十年来的最高水平。 图2：2018年各国或地区对一次能源消费增长的贡献 引用自BP公司《世界能源统计年鉴（2019|第68期）》 从能源消费的数量上来看，中国大陆地区总计消费32.7亿toe，居世界第一位，占全球能源消费总量的比例增加到23.6%；美国消费23亿toe，印度消费8.1亿toe，位居 二、三位，俄罗斯消费7.2亿toe，排名第四，具体见表1。 表1：2018年全球主要国家能源消费情况
中国能源现状分析 1、能源消费需求不断增加 能源就是经济与社会发展得动力,人们对更高生活水平得追求导致能源消费需求得增加。2005~2009年,中国得GDP年增长率都在10%上下,与此想对应得就是,能源需求平均增速为7、45%,远高于同期世界能源消费得平均增速为1、65%(见图1)。 图1 世界与中国能源消费增加速度 资料来源:BP世界能源统计、中国能源统计年鉴 2、能源消费结构不合理
在能源消费需求不断增加得同时,我国得能源消费结构相对不合理,主要体现为:新能源比例低,常规能源“多煤、缺油、少气”。 2005~2009年,我国得能源消费结构中,新能源比例低于3、1%,而世界得平均水平为12%;常规能源中,煤炭得比例占74%以上,而世界能源消费结构中,以石油为主,煤炭比重略高于天然气(见图2、3)。 图2 2005~2009年世界能源消费结构
图3 2005~2009年中国能源消费结构 资料来源:BP世界能源统计、中国能源统计年鉴 3、能源危机与环境危机 能源消费需求得快速增加,使常规能源面临枯竭得危机。如果以2009年得能源探明储量、生产量、消费量为基础,中国已探明储量得常规能源仅能开采、消费不足35年,而这一数字得全世界平均值也仅不足80年。在无重大能源发现或能源消费结构无重大变化得情况下,全世界常规能源在未来100年内消耗殆尽,而石油可能就是最先枯竭得能源(见图4、5)。
图4 2009年中国、世界能源储产比 图5 2009年中国、世界能源储消比储产比=2009年已探明储量/2009年得生产量;
储消比=2009年已探明储量/2009年得消费量。 资料来源:BP世界能源统计2010年6月 常规能源得消费带来一系列得环境问题,如气候变化、酸雨。 常规能源得消费产生正在使全世界得温室气体浓度快速上升。根据世界气象组织WMO发布得《温室气体公报》,全球二氧化碳、甲烷、氧化亚氮得平均浓度比工业革命前(1750年前)分别增加了38%、158%与19%。温室气体增加带来得冰川融化,海平面上升,极端天气贫乏等诸多环境灾难。 2010年中国监测得443个城市中,189个城市出现酸雨,8个城市(区)酸雨频率为100%,也就就是说逢雨必酸。 4、新能源繁荣与困境 能源危机、环境危机已经引起世界各国得高度重视,发展新能源无疑就是不二选择,而目前技术最成熟得水电、核电、风电、太阳能发电与热利用成为各国最佳选择。 1)新能源得繁荣 今年年初得能源工作会议上提出,十二五能源发展得主要目标就是: 一次能源消费总量控制在40亿吨标煤,2009年这一数字为29、2亿吨标煤,即2010~2015年得年均增速低于7、4%(前文提到,2005~2009这一数字为7、45%)。就目前瞧来,这一目标基本可以实现。 非化石能源在一次能源消费中比重达十二五末达11、4%,十三五末达15%。即到2015年非化石能源消费折合标煤约4、6亿吨标煤(2009年这一数字为0、9
关于环境保护的社会调查报告 环境保护涉及的范围广、综合性强，它涉及自然科学和社会科学 的许多领域等，还有其独特的研究对象。下面有XX 整理的关于环境保护的社会调查报告，欢迎阅读！ 环境污染调查报告 （一）环境污染状况 I.大气 1992年，全国废气排放量I0.5 万化标立方米（不包括乡镇工业，下同）。废气中烟尘排放量1111万吨，比上年增长7.6%;二氧化硫排放量1685万吨，比上年增长 3.9%;工业粉尘排放量576万吨，比上年下降0.5%。 全国城市大气中总悬浮微粒年日均值范围为90 一663 微克/立方米，北方城市平均403微克/立方米，与上年相比下降 6.1%;南方城市平均243微克/立方米，与上年相比增长8%据67个城市统计，51%的城市年日均值超标，尤以吉林、济南、太原、兰州、包头、延安、西安等城市为重。 据66个城市统计，降上半月均值在 3.8 一55.8吨/平 方公里？月之间，较上年略有增加，比方城市明显重于南方城市。降尘年月均值在30吨/平方公里？月以上的城市有三明、鞍山、长春、 大同、石家庄、哈尔滨、银川、吉林、鹤岗、沈阳、兰州和唐山。 据72个城市统计，二氧化硫年日均值范围为7 —]63微
克/立方米，北方城市平均97微克/立方米，南方城市平均 90微克/立方米，与上年相比略有上升。超过国家三级标准的城市有贵阳、重庆、太原、乌鲁木齐、宜宾、南充、济南、石嘴山、青岛、天津、长沙和大同。 据72个城市统计，氮氧化物年日均值范围为11 一129 微克/立方米，北方城市平均56微克/立方米，南方城市平均40微克/立方米，与上年基本持平，其中长春、济南和运城污染明显加重，兰州、宝鸡和南充咯有好转。 20XX年，酸雨仍限于局部地区。据58个城市统计，降 水pH年均值范围为 3.85 —7.43，pH年均值低于5.6的占52%均为南方城市。赣州、长沙和厦门市酸雨出现频率高达90%以上，南充、宜昌、南昌、怀化、百色、南京、重庆和广州市酸雨出现频率在70%以上。 20XX年，联合国环境与发展大会后，中国政府十分重视自己承担的国际义务，并努力推进国内的环境保护工作。经党中央和国务院批准，**中央办公厅、国务院办公厅转发了**部、国家环境保护局《关于出席联合国环境与发展大会的情况及有关对策的报告》，提出了我国环境与发展领域的十大对策，这是我国环境保护工作的一大纲领性文件，不仅具有现实的指导意义，而且是今后相当长时期内工作 的重点和努力方向。 环境法制建设有较大进展。国务院颁布了《中华人民共 和国陆生野生动物保护实施条例》、《城市绿化条例》、《关于我
新能源与环境保护论文内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
题目：新能源与环境保护 学生姓名：朱健 专业班级： 14能动2 学号： 学院：冶金与能源学院 新能源的与环境保护 朱健 （华北理工大学，唐山，063200） 摘要 中国的能源发展面临资源，环境，经济和社会等诸多问题，形势不容乐观，面对人均能源资源减少，资源分布不均，环境污染严重，经济对能源依赖程度高的现实国情，要实现以较少的能源消费增长满足较高的经济增长需求，从根本上需要依靠能源生产和使用技术的提高，提升能源效率，降低能源成本，建立节约型能源，清洁型能源，鼓励新能源，提高环保水平，新能源的发展能有效的改善环境，是环境保护中必不可少的一部分。 关键词：新能源；环境保护 1 中国能源与环境现状
改革开放30 年来，能源在满足经济社会持续较快发展的同时，清洁化发展也取得了巨大成就。到2020年非化石能源占一次能源消费比重提高到15%,而"十二五"时期,我国非化石能源占一次能源消费比重从2010年的8.6%提高到2015年的12%。 能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础，环境则与人类社会生存和发展的质量密切相关。能源是环境的核心问题，而能源利用是引起环境变化的主要原因。可以说任何一种能源的开发利用都会对环境产生影响，其中又以化石能源为代表的非清洁能源最为严重。我们可以认为全球生态环境恶化的直接原因就是人类活动。 随着能源消费量的不断增加，全球能源消费结构也在经历不断变革。我国 2016 年全年能源消费总量 43.6 亿吨标准煤，比 2015 年增长 1.4%。煤炭消费量下降 4.7%，原油消费量增长 5.5%，天然气消费量增长 8%，电力消费量增长 5%。煤炭消费量占能源消费总量的 62%，比 2015 年下降 2 个百分点；水电、风电、核电、天然气等清洁能源消费量占能源消费总量的19.7%，上升 1.7 个百分点。自1990年以来，我国消耗了全球50%以上的新增能源、 70%以上的新增煤炭以及 40%的新增石油。庞大的能源消费需求导致了能源供应的全面紧张，能源安全问题日益突出。因此，我国因为能源消费而导致的环境恶化问题更加严重。 这主要体现在大气污染与温室气体排放两方面。我国大气污染状况十分严重，主要呈现为煤烟型污染特征。城市大气环境中总悬浮颗粒物浓度普遍超标；二氧化硫污染保持在较高水平；机动车尾气污染物排放总量迅速增加；氮氧化物污染呈加重趋势；全国形成华中、西南、华东、华南多个
2015年世界十大能源消费国 2016.8 听说前一阵宝宝们都很忙，忙着看奥运数金牌聊八卦，宝宝们确实不容易。说到本次奥运会，巴西人民“绿色环保、拯救地球”为主题的开幕式真是相当“走心”！各大媒体纷纷报道，清洁能源“点亮”里约奥运。作为能源人，众亲们知道巴西为什么有底气打出这样的主题吗？趁着这个机会，小编带众位亲看看世界能源消费格局。 信息速览 1．2015年，世界能源消费总量同比增长1%，低于过去15年2.3%的年平均增长率。 2．煤炭消费量同比下降1.8%，占比创2005年以来最低记录；非水可再生能源消费量增长率最高，消费量同比增长15.2%。 3．中国仍然是世界上最大的能源消费国，占全球能源消费量的23%。 4．能源消费排名前五的国家依次为中国、美国、印度、俄罗斯和日本。 5．巴西能源消费排名第8，其清洁能源比重高达33.4%。 世界能源消费总量 世界能源消费增长：1.0% 2015年世界能源消费总量约187.8亿吨标准煤，同比增长1.0％，低于2014年1.1%的增长率和过去15年2.3%的年均增长率。 世界煤炭消费下降：1.8%
2015年，世界原煤消费量54.9亿吨标准煤，同比下降1.8%，低于过去15年3.2%的年均增长率。原煤消费量占世界能源消费总量的29.2%，创2005年以来占比最低记录。 非水可再生能源消费增长：15.2% 2015年，世界非水可再生能源消费量52123万吨标准煤，同比增长15.2%，接近过去15年14.1%的年均增长率。非水可再生能源占世界一次能源消费总量的2.8%，同比增加升0.3个百分点。 世界能源消费大国 2015年，世界能源消费量前十的国家如下（亿吨标准煤）。巴西排名第八位，跟您的预想有差距吗？ 排名前10位的国家能源消费占总量的65% 排名前10位的国家能源消费总量约为122.7亿吨标准煤，约占能源消费总量的65%。 中国消费占比最大：23% 中国是世界上最大的能源消费国。2015年中国能源消费量约43亿吨标准煤，同比增长1.5%，占世界能源消费量的23%。 俄罗斯消费下降最快：3.3% 2015年，俄罗斯能源消费量9.5亿吨标准煤，居第四位。俄罗斯能源消费量同比减少3.3%，在十大能源消费国中，增长率最低。 能源消费结构 原油还是能源消费冠军，占比32.9%；亚军是煤炭，占比29.2%。有些宝宝可能要说了，煤炭和原油差距不大嘛！但熟悉能源形势的亲，
中国能源结构存在的问题及对策建议 摘要：当前我国能源结构以煤为主，不合理性、约束性凸显。形成原因涉及资源禀赋、电力结构与能源选择。存在问题体现在能源的资源、利用、缺口、体制四个方面。这一能源结构的优化，需要战略布局，也需要多项策略组合推进。 一我国能源构成的现状 随着经济的飞速发展，中国的能源消费总量连续多年都位居世界前列。统计数据表明2001～2011年间，我国每年一次性能源的消费比重均在85%以上，而风能，太阳能，生物质能等新能源的利用率仍然很低。我国能源消费构成的特点：（1）煤炭的生产和消费比重偏高。从2001年至今煤炭年产量和消费总量所占的比重呈逐年递增趋势。（2）石油的生产量低，消费量高，供需缺口需依赖进口石油满足。与煤炭资源相反，石油在能源总产量的比重逐年递减，而其消费量的比重1997～2006年来均超过20%。（3）新能源利用率低，发展潜力大。目前对新能源的利用率不足10%，而我国地域辽阔，太阳能，风能，生物质等能源蕴藏丰富，开发潜力巨大。 表1 2001～2011年中国能源生产总量及构成（数据来源于中国统计年鉴2001～ 表2 2001～2011年中国能源消费总量及构成（数据来源于中国统计年鉴2001～
我国以煤为主的能源结构现状大体相当于发达国家20世纪中叶的水平。我国能源结构与发达国家的差别主要表现为煤占的比例高，煤与油、气资源的比重与发达国家相比恰好相反。以2009年为例,世界一次能源消费构成仍以石油、煤炭和天然气为主，其中石油占一次能源消费总量的34.8%，煤炭和天然气分别占一次能源消费总量的29.4%和23.8%,核电占5.5%,水电占6.6%。发达国家一级能源消费结构中，油、气资源所占的比重更大。 二形成目前能源结构的原因 我国以煤炭为主的能源结构，形成原因多样，主要有如下几个： 第一，缺油、少气、富煤的资源察赋。我国是人口大国,也是资源小国,主要传统化石能源储量很低。2009年，我国石油剩余探明储量为20亿吨，占世界总量的1.1%；天然气生产量为851.7亿立方米，占世界天然气总产量的2.85%；国探明的煤炭可采储量居世界第三位，占世界总储量的13.9%。我国原煤开采量居世界首位，2009年的煤炭产量为25.84亿吨。相对来说，我国煤炭资源比较丰富。而且，我国大量可利用的廉价劳动力使采煤成本比较低，煤炭的价格也比较低，这是煤成为我国能源生产、消费主要来源的首要原因。 第二，火电为主的电力结构。虽然近年来政府相关主管部门一直强调适当降低煤炭在能源生产、消费中的比重，但煤炭所占比重不仅没有降低反而进一步提高，重要原因在于我国火电为主的电力结构。为保障快速增长的电力需求，大量火电厂不停地消耗煤炭资源，同时排放大量二氧化碳等温室气体及有害物质。 第三，用煤成为最经济的能源选择。发展经济需要充足的能源，而能源的社会成本、环境成本、生态成本等没有计算在企业耗能的直接成本中，造成众多能源中，用煤的暂时经济性最高。 三我国能源结构存在的主要问题 但我国正处于工业和城镇化快速发展时期，能源消费仍处于增长阶段。对煤炭能源的依赖，带来一系列问题，主要集中在能源资源、能源利用、能源缺口和能源体制四个方面。 (一)能源资源方面的问题 1、能源分布不均衡、煤炭运输紧张。 我国能源资源分布广泛但不均衡，对我国生产力布局、交通运输均产生重大影响。煤炭资源主要集中在华北、西北地区，水力资源主要分布在西南地区。石油、天然气资源主要集中在东、中、西部地区和海域。我国主要的能源消费地区集中在东南沿海经济发达地区，资源赋存与能源消费地域存在明显差别。大规模、长距离的北煤南运、北油南运、西气东输、西电东送等都是资源分布不均造成的问题。 2、人均能源拥有量少、人均消费水平低。 虽然我国能源资源总量比较丰富，但我国人口众多，人均能源资源拥有量在世界上处于
新能源汽车与环境保护 摘要：自1885年德国工程师卡尔·本茨发明了第一辆装有内燃机的汽车开始，世界上真正意义上的第一辆现代汽车诞生了。经历了130年的迅猛发展，汽车日益融入到了世界各地，现在已成为人类生活比可或缺的一部分，并在未来的发展中扮有越来越重要的角色。然而随着生产力的发展、汽车需求量的增长使得人类对能源,尤其是车用能源的需求越来越大,严峻的能源问题日益成为全世界关注的突出问题。全球石油资源匮乏,我国面临的形势更为严峻。开发新能源汽车技术势在必行。本文综述了国内汽车的发展及研究现状,分析了汽车与环境之间的矛盾，对比了燃油汽车和电动汽车对环境的影响，以探寻新能源汽车的发展前景。 关键词：汽车、环境、矛盾、新能源、 一、燃油汽车与环境之间的矛盾 能源和环境正在成为影响世界汽车产业发展的两大决定性因素。就中国而言，中国是石油资源相对贫乏的国家,专家测算,石油稳定供给不会超过20年。我国自1993年起,即成为石油净进口国。过去的10年中,中国石油需求量几乎翻了一倍。2006年进口原油1.4518亿吨,同比增长14.15%。有关专家预计,近期我国石油进口依存度将会超过50%。2010年,我国石油消费总量将达4亿吨,而国内生产能力仅为1.6亿吨。目前,中国是世界上仅次于美国和日本的第三大石油进口国,同时也是仅次于美国的第二大石油消费国。世界上其他国家的能源现状同样不容乐观，面临如此严峻的形式，新能源汽车大开发与使用势在必行。 除了能源的短缺外，燃油汽车对环境也造成了很大的影响。 （一）汽车排放的废气污染最严重 汽车的废气是目前汽车工业发展带来公害中影响最大的一部分。联合国环保组织的调查显示，目前城市中的空气污染50%来自燃油汽车的废气排放，而汽车拥有量最集中的欧美国家的一些城市，空气污染源的60%来自汽车废气。据测定，汽油、柴油动力汽车排放的废气中含有害物质达160多种，科学分析表明，汽车尾气中含有上百种不同的化合物，其中的污染物有固体悬浮微粒、一氧化碳、二氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物、铅及硫氧化合物等。一辆轿车一年排出的有害废气比自身重量大3倍。英国空气洁净和环境保护协会曾发表研究报告称，与交通事故遇难者相比，英国每年死于空气污染的人要多出10倍。汽车废气污染严重威胁着环境发展和人类的健康与生存。 （二）报废汽车及零部件破坏环境 采用非环保工艺或零部件生产的汽车，在使用过程中和报废后，对环境的破坏作用不可忽视。例如，轮胎、座椅、仪表盘等非金属产品和玻璃钢制品、蓄电池回收利用不好，它们的存在对周围的环境来说是一个巨大的隐患。 （三）汽车噪音污染 汽车数量的增多以及制造工艺水平和维修保养能力差，在一定程度上还增加了交通噪声污染。据统计，我国部分城市的交通噪声约占城市噪声的75%。给广大民众身体和心理健康带来了很多不便。 二、国内外新能源汽车发展情况 当今世界国际汽车工业结构正在发生重大重组，由于全球汽车工业生产能力过剩，产品开发成本大幅度提高，促使产业结构调整步伐明显加快。汽车工业联盟成为世界汽车工业发展的潮流，90%以上大汽车公司的“强强联合”，使之形成集团优势，更具竞争力。而国际汽车市场竞争的实质是现代科技的较量，技术创新能力正成为竞争取胜的关键。自二十世纪八十年代以来，国外各大汽车厂商投入大量的财力物力进行EPS(电动助力转向系统)应用研究。事实证明，新能源汽车更符合未来各个行业节能、环保的绿色发展趋势。而纯电动汽车发展迅速，则成为了新能源汽车的主力。 以下是各主要国家新能源汽车的发展现状： （一）日本：混合动力，节能发展 日本多年来始终在节能环保汽车的研发与产业化方面处于世界先进水平，在技术路线的选择上也呈现出多种技术共同发展的态势，但其在混合动力技术的产业化进程上取得的成就更加突出。特别是日本丰田公司和本田公司在混合动力汽车的技术研发和国际市场的推广上处于领先位置。以日本国内市场为例，由于日本国土面积狭小，居民以公共交通为主，家用轿车的年行驶里程较短，混合动力汽车经济激励弱的特点更为明显，发展的潜力很大。（二）英国：多重扶持，效果显着
能源的利用及其对环境的影响 摘要：能源是人类活动的物质基础，是当今社会必不可少的元素，它的有效利 用将帮助社会提升发展速度，改善人们生活质量。动力工程能够很好的利用能源，所以为了能够保证能源更好的转化，一定要充分合理的利用能源与动力工程的设 计与优化，促使其能在较多的行业与领域中发挥出积极的作用。虽然能源与的利 用起到了很好的积极效果，但同时它也带来了很多环境问题，这就号召各行各业 都要加强对环境的关注度，建立相关的管理机制，保护我们赖以生存的环境。 关键词：能源；动力工程；利用；环境影响 一、能源和动力工程的装置 1.1热能动力装置 随着科学技术的发展，热能动力装置不仅用于日常生活中，而且在生产中也 得到了广泛的利用，对生产和生活都有极其重要的帮助作用。对热能动力装置进 行深入了解能够明确其操作的具体流程，这有利于促进能源利用。当前的热能动 力装置在使用时有些需要通过燃烧燃料来保证热量供给，进而通过技术手段的共 同作用将热能转化为有效的机械能，通过燃烧和其他技术一起工作的热能动力装 置最为常见的有两种：1）依靠燃料燃烧所产生的热气进入发动机内，进而促进 了其他能量之间的相互转化，并能够进行循环使用；2）将燃料在燃烧过程中所 产生的化学能转化为热能，再通过汽轮机将热能转化为机械能，以此方法促进能 量之间的传递和转化，进而达到能源被转化利用的目的。 1.2动力工程装置 动力工程是一项针对能源转换、传输及利用的技术，在提高能源利用率方面 有极其重要的作用，同时也能降低能源消耗及对环境的污染程度，进而推动能源 的可持续发展。能源与动力工程相结合，除了能够推动煤炭、石油、天然气等传 统能源的开发与使用外，还能更加高效地利用核能、风能及太阳能等新能源，推 动中国动力工程的发展。当前的动力工程大多应用于火力发电厂，火力发电厂在 生产电能时，需要遵循能量守恒定律，确保能源能够及时转化为电能，在此基础 之上使能源与动力工程相互作用，进而为输送电能发挥出其关键作用。 二、能源与动力工程在电厂中的应用 2.1火力发电 目前，我国的电力系统发电结构仍以火力发电为主，其主要原因是发电效率 更高，同时发电便捷性也相对较好，不受环境变换的影响，能够在多种不同的环 境下开展发电工作。我国在火力发电方面技术应用较为成熟，能够将单一的结构 能源转化为多种电力资源，是现代发展不可或缺的重要组成部分。火力发电涉及 范围较为广泛，能够在实际应用过程中对多个地区进行发电工作，就经济效益而言，火力发电仍是发电系统布局的最佳选择。 2.2减少调压能耗损失 在具体的电力生产过程中，因为发电机组在工作过程中会出现相应负荷的变化，而这种变化就很可能造成电厂生产效率的下降，基于这一原因，加强对于发 电机组压力的调节，保障机组工作的稳定性就能够切实提高发电机组的效率，这 本身是没有问题的，但是具体到调压过程来看，企业会产生一定的能量损耗，针 对这一损耗，我们也必须采取必要的措施来降低损耗，尽可能的提高生产效率， 经过多年的实践研究发现，导致这种损耗较大的原因有两方面，一方面是因为发 电机组本身设计存在问题，进而导致在调压过程中产生较大的能量损耗，另外一
一、充分认识加快新能源和节能环保产业发展的重要意义 能源、环境是人类生存和发展的重要基础，能源和环境的可持续是经济社会可持续发展的必要条件。我省是能源消费大省，也是煤炭消耗最多的省份，随着经济社会稳步快速发展，能源资源瓶颈制约日益突出，环境约束日益加剧。优化能源结构、保障能源供给、保护生态环境已成为事关全局的重大战略性任务。加快新能源和节能环保产业化进程，可以从根本上优化能源结构、减少煤炭消耗、促进节能减排、保护生态环境、缓解能源约束，保障我省能源和经济社会的可持续发展。同时，新能源和节能环保产业是战略性先导产业，发展前景广阔、潜力巨大。加快新能源和节能环保产业发展，对培育我省新的经济增长点，促进产业结构升级，转变经济发展方式，推动经济平稳较快发展有着十分重要的意义。近年来，我省新能源和节能环保产业取得了长足进展，产业规模不断扩大，产品结构日趋合理，科技创新能力有新的提高，市场竞争能力不断增强，取得了较好的经济效益和社会效益。到目前为止，全省新能源和节能环保企业达到2000多家，实现工业增加值近1300亿元；风电、生物质发电、抽水蓄能发电和余气、余能发电装机260万千瓦；太阳能热利用面积达到1500万平方米；沼气年利用量超过12亿立方米；煤基燃料达到65万吨；乙醇汽油在七市得到推广使用，累计销售近500万吨；新能源和节能环保装备研发、制造也有了一定发展。但是，产业发展中仍然存在一些突出问题，主要是对加快新能源和节能环保产业发展的认识有待提高，科技平台与人才队伍建设薄弱，装备制造没有形成
产业化，市场体系和服务体系不健全，这些都制约了我省新能源和节能环保产业的快速健康发展。 在当前应对国际金融危机的形势下，国家把加快新能源和节能环保产业发展作为保增长、扩内需、调结构的重要措施，出台了一系列配套政策，为我省加快新能源和节能环保产业发展营造了良好的政策环境和市场空间。我们要积极顺应经济发展的新趋势，切实增强责任感和紧迫感，从全局和战略高度，充分认识加快新能源和节能环保产业发展的重要意义，把它作为建设经济文化强省、打造山东半岛蓝色经济区的重要抓手，进一步理清思路，明确方向和重点，加大支持和培育力度，努力形成新的竞争优势，为经济发展增添新的动力。 二、加快新能源和节能环保产业发展的指导思想、原则和目标(一)指导思想。以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，紧紧围绕建设经济文化强省的总要求，坚持以企业为主体、以市场为导向、以科技为先导、以人才为支撑，创新发展机制，拓宽发展思路，坚持新技术推广应用与设备研发制造相结合，集中全省力量，加快新能源和节能环保产业发展步伐，不断壮大产业规模，优化产业结构，促进节能减排，保护生态环境，努力为资源节约型、环境友好型社会建设作出积极贡献。 (二)基本原则。 1.坚持解放思想、创新发展。以思想的解放促进发展观念的转变，充分认清我省作为能源消费第一大省面对的机遇与挑战，不断创新思维，拓宽发展思路，抢抓发展机遇，在充分挖掘各种潜力的基础上，调动各
世界各国能源消费结构及能源展望（2010） 未来15—20年，中东、拉丁美洲、里海地区、俄罗斯和西非、北非将成为世界石油生产能力的主要增长地区。国际能源贸易量将继续增加，管道运输和相关基础设施的建设将加快，能源公司的改革和发展将深入进行，能源结构将进一步调整，国际合作将加强，相应的技术创新将继续取得进展，能源产业链将得到进一步的优化。 1、世界各国能源结构 目前世界各国能源结构的特点，一般取决于该国资源、经济和科技发展等因素。 1)煤炭资源丰富的发展中国家，在能源消费中往往以煤为主，煤炭消费比重较大，其中南非为77.1%，中国72%，波兰68.1%，印度56.8%，澳大利亚44.5%，美国24.9%。 2)发达国家石油在消费结构中所占比重均在35%以上，其中美国39.7%，日本51.1%，德国40.6%，法国37.9%，英国35.4%，加拿大37.9%，意大利58.4%，澳大利亚36.3%。 3)天然气资源丰富的国家，天然气在消费结构中所占比例均在35%以上，其中，俄罗斯55.5%，伊朗43.8%，沙特41.2%，英国35.1%。 4)化石能源缺乏的国家根据自身特点发展核电及水电，其中日本核能在能源消费结构中所占比例为16.8%，法国核能占40.1%，韩国核能占13.8%，乌克兰核能占13.8%，加拿大水力占13.0%，巴西水力占19.8%。 5)世界前20个能源消费大国中，煤炭占第一位的有5个，占第二位的有6个，占第三位的有9个。
当前就全世界而言，石油在能源消费结构中占第一位，所占比例正在缓慢下降;煤炭占第二位，其所占比例也在下降;目前天然气占第三位，所占比例持续上升，前景良好。 2、世界能源发展展望 1)到2020年世界一次能源中的化石燃料将占90%。 2)随着发展中国家煤炭消费量的增长，世界煤炭消费量将增加50%，未来50 年，世界能源结构仍将以化石燃料为主，煤炭将重新成为世界第一能源。据有关资料显示，到2020年，煤炭占世界一次能源的比重达28.1%，将超过石油(26.9%)，重新成为第一能源。 3)到2020年，三分之二的煤炭消费由非经济合作和发展组织国家消费，而目前经济合作和发展组织和非经济合作和发展组织国家的煤炭消费比例各为50%。 4)到2020年，世界发电量将以平均2.7%的年率增长。 5)在世界发电业中，煤炭仍将保持其主导地位。 6)预计世界将增加300万兆瓦的新发电能力，其中一半以上将由发展中国家提供，特别是发展中的亚洲国家。需要大约17000亿美元的投资。 7)世界能源利用和相关的二氧化碳排放量将继续持续增长。 8)尽管经济合作和发展组织国家公布了政策，并采取了一些措施，但全球与能源有关的二氧化碳排放量将提高60%，发展中国家将占此增长的三分之二。
《燃料的利用和环境保护》 教学目标： 1、知识与技能 ①知道在燃烧过程中燃料的化学能转化为内能。 ②知道什么是燃料的热值和单位，会查燃料热值表。 ③了解提高锅炉效率和燃料利用率的措施，进行节约燃料的教育。 2、过程与方法 ①通过对燃料燃烧过程的分析，归纳出燃料燃烧过程中的能量转化。 ②通过对影响炉子效率的分析，了解提高炉子效率的具体措施。 3、情感、态度与价值观 ①通过对影响炉子效率的分析，了解提高炉子效率的具体措施，提高节能意识；初步认识科学技术的发展对自然环境造成的影响，增强环保意识。 ②通过燃料燃烧放出有害物质的学习，使同学们初步认识到事物都是一分为二的，培养初步的辩证观点，养成辩证看问题的良好习惯。 教学重点： 热值的定义及其单位。燃料的有效利用。 教学难点： 理解热值的物理意义。 教学过程： 一、引入新课 人要生存，离不开能量，机器要运转，也离不开能量，而内能又是人类和各种动力机械主要利用的能量形式之一。本节我们的任务就是来认识一下人们是如何利用内能的。 说到内能的利用，首先要考虑内能的来源，而燃料的利用正是这一 的主要途径。下面我们先来讨论燃料及与燃料有关的问题。 二、进行新课 （一）燃料的特点 教师：我们都知道，煤炭、汽油、柴油是燃料，除此之外还有哪些是燃料？ 学生：柴火是燃料。 学生：酒精、蜡烛也是燃料。 学生：煤气、天然气也是燃料。 教师：同学们说得很好，谁能归纳一下，它们都有哪些共同的特点？ 学生：它们都能够燃烧。 学生：它们燃烧时都能放出热量（内能）。 教师：那么燃料燃烧时获得的内能是由什么能转化来的呢？
学生：在燃料燃烧过程中，燃料的化学能转化为内能放出热量。 教师：燃料燃烧实际发生的是一种化学变化，在燃烧过程中燃料的化学能转化为内能。 总结：燃料的特点：能够燃烧。燃烧是化学能转化为内能的过程。 （二）燃料的热值 教师：同学们归纳了燃料的共同特点是都能燃烧。那么不同燃料在燃烧时有什么不同呢？煮饭时用煤为什么比用柴草好呢？ 学生：煤比柴草放出的热量多。 教师：煤一定比柴草放出的热量多吗？怎样比较才更合适？（类比：铁一定比棉花重吗？） 学生：应取相同质量的煤与柴草相比。 教师：它们质量相同，就一定是煤放出的热量多吗？ 学生：不知道 教师：还应补充一条：要让它们都充分燃烧。在它们都烧完、烧尽的条件下，才有可比性。 为了比较不同燃料的这一差异，我们引入一个新的概念：燃料的热值 定义：1千克的某种燃料完全燃烧放出的热量叫做这种燃料的热值 单位：焦/千克。 物理意义： 热值直接反映了燃料的燃烧特性。热值大，反映单位质量的该种燃料完全燃烧时放出的热量多（化学能转化成的内能多）。 看课本中的表：几种燃料的热值（指导学生学会表述其物理意义） 教师：汽油的热值为4.6×107焦/千克。其物理意义是什么？一筒汽油与半筒汽油相比，哪个热值大？ 学生：（略） （三）燃料的有效利用 ①影响燃料有效利用的因素 教师：1千克干木柴完全燃烧能放出多少热量？ 学生：1.2×107焦。 教师：这些热量若全部被水吸收，可把35千克左右的水由20℃烧开。实际生活中1千克干木柴能把35公斤20℃的水烧开吗？ 学生：不可能。 教师：那是为什么呢？ 学生：因为燃料不可能做到完全燃烧。 学生：因为热量有散失，水吸不到那么多热量。
能源消耗对环境的影响 编者按：人类能够惬意地活在世界上，很重要的原因就是人类会使用火。火让人类开始吃熟食、方便地取暖、也可以用于在危机四伏的早期丛林中抵御袭击。可以说，人类能够成为地球上的顶级动物与火密不可分。火是人类把能量从木材中转化的一种方式。而能量转化如今也是人类生存所必须做的事情。能源提供能量，消耗能源也必然会对人类产生影响，比如：环境。 一、能源： 既然说能源消耗对环境的影响，就不能不知道何为能源。 1. 能源的定义：《科学技术百科全书》说：“能源是可从其获得热、光和动力之类能量的资源”；《大英百科全书》说：“能源是一个包括着所有燃料、流水、阳光和风的术语，人类用适当的转换手段便可让它为自己提供所需的能量”；我国的《能源百科全书》说：“能源是可以直接或经转换提供人类所需的光、热、动力等任何形式能量的载能体资源。”由此能源是一种呈多种形式的，且可以相互转换的能量的源泉。确切而简单地说，能源是自然界中能为人类提供某种形式能量的物质资源。 2. 能源的分类：能源主要分为两类——一次能源和二次能源。 （1）一次能源，直接来自自然界的能源。如：煤、石油、天然气、水能、风能、核能、海洋能、生物能。 （2）二次能源，如：沼气、汽油、柴油、焦炭、煤气、蒸汽、火电、水电、核电、太阳能发电、潮汐发电、波浪发电等。 3. 能源的开发状况：主要有常规能源比如：煤、石油、天然气、水能、生物能；新能源比 如：核能、地热、海洋能、太阳能、早期、风能。 根据人类的发展，我主要选出四个阶段的主要能源：干木材、煤、石油、天然气（气态石油 气）探究它们的规律。对于这四种燃料，不同之处就是使用时的热值。根据公式 m c Q= 容易得知能源效率与热值成正比。它们的热值分别是 4-1 =1.2510 C J kg ? 干木柴 ，对 于煤 4-1 =2.9310 C J kg ? 煤，对于石油 4-1 =4.52210 C J kg ? 石油 ，对于气态液化 石油气有 4-1 =5.02310 C J kg ? 气态液化石油气。我们不难发现，开发年代越短的能源 热值越大。再看现在的核能，根据爱因斯坦质能方程 2 E m c =，其中蕴含的能量更是无
新材料、新能源和节能环保产业相关政策—全梳理 表1 ：新材料领域相关国家政策 政策名称 政策要点 《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》（国务院） 新材料产业被列为七大战略性新兴产 业之一。 《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》 ●1.大力发展新型功能材料、先进结构材料和复合材料，开展纳米、超导、智能等共性基础材料研究和产业化，提高新材料工艺装备的保障能力。 ●2.建设产学研结合紧密、具备较强自主创新能力和可持续发展能力的高性能、轻量化、绿色化的新材料产业创新体系和标准体系，发布国家新材料重点产品发展指导目录，建立新材料产业认定和统计体系，引导材料工业结构调整。
《新材料产业“十二五”发展规划》（工业和信息化部）1.财税方面：建立稳定的财政投入机制；完善新材料产业重点研发项目及示工程相关进口税收优惠政策；研究制定新材料“首批次”应用示支持政策。 2.研发创新方面：建立面向新材料产业的人才服务体系；提高企业技术水平和研发能力；建立若干技术创新联盟和公共服务平台，组织实施重大工程。 3.投融资方面：加强政府、企业、科研院所和金融机构合作；制定和完善有利于新材料产业发展的风险投资扶持政策；鼓励金融机构创新符合新材料产业发展特点的信贷产品和服务；支持符合条件的新材料企业上市融资、发行企业债券和公司债券。 《国家中长期新材料人才发展规划（2010-2020 ●1.实现新材料人才资源“总量翻番”，满足领域发展
年）》（科学技术部）人才需求。 ●2.实施新材料 人才“五个三”工 程，优化领域人才资 源结构。 ●3.发挥政府、 企业、社会的作用， 改善领域人才发展环 境。 《外商投资产业指导目录（2011年修订）》（国家发展改革委） ● ●鼓励外商投资多种新材料产品。 《产业结构调整指导目录（2011年本）》（国家发展改革委） 鼓励多种新材料产品的发展。 《关于促进战略性新兴产业国际化发展的指导意见》（商务部） 1.支持国企业并购国外新材料企业和研发机构，加强国际化经 营。 2.鼓励生产高附加值产品的国外企业来华 投资建厂。 3.优化进出口商品结构，完善进出口管理措施，加大对新材料产品和技术进口的支持力度，鼓励高附加值新材料产品开拓国际市场。 4.鼓励新材料企业兼并重组，提高企业国