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41CENTRAL ISSUE区域治理作者简介：曹寅雪，生于1986年，中级工程师，工学硕士，研究方向为节能咨询。
城市能源平衡表编制探索南京市节能评审中心 曹寅雪摘要：区域的能源平衡表是研究一个地区能源消费情况、流向的基础，本文提出了城市能源平衡表编制的主要方法，探索主要存在的问题及其解决对策。
围绕碳达峰、碳中和的各项工作正在紧锣密鼓地展开，而摸清本地区碳排放现状就成了当下的首要任务。
能源平衡表作为反映一个地区能源系统流向的基础工具，是分析地区碳排放现状的重要手段。
通过能源平衡表的数据，可以进一步分析一个地区的能源消费结构、行业能源消费结构、能源加工转化水平、能源利用水平等，从而发现节能减碳的具体方向。
关键词：能源平衡表；编制方法；常见问题中图分类号：P754.1文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）28-0041-0001目前，根据我国的各级能源核算制度，国家和省级都通过编制对应的《能源平衡表》匡算总体的能源情况，而对市一级而言，全面、准确采集能源的输入输出数据较为困难，本文试着探索市一级能源平衡表的编制。
一、能源平衡表的构成能源平衡表全面反映一定时期内一个地区的能源供应、加工转换、终端利用的能源流程，以及各种能源在各流程中的转化和流向的关系。
其主栏表现的就是能源流向和经济活动的关系，而宾栏则是平衡表所包括的各能源品种。
以原煤为例，在第一矩阵“可供本地区消费的能源量”中，反映了其通过本地生产、地区间调入、进口等途径增加的可供消费的能源数量，扣除地区调出、出口、库存增加等途径减少的量，各项之和得到该地区可供消费的能源数量。
第二矩阵“能源加工转换”则反映了煤炭在火力发电、供热等环节中的投入量。
第四矩阵“终端消费”则是除掉“加工转换”环节外，各终端直接消费的数量，体现的是能源的终止。
二、能源平衡表的编制方法简述以能源平衡表的构成为出发点，编制方法从主栏的“经济活动流向”和“能源品种”对能源消费量数据进行编制，并对数据交叉进行核验。
2019中国区域电网基准线排放因子2019中国区域电网基准线排放因子2019 Baseline Emission Factors for Regional Power Grids in China为了更准确、方便地开发符合国际CDM规则以及中国清洁发展机制重点领域的CDM项目，国家发展和改革委员会应对气候变化司研究确定了中国区域电网的基准线排放因子，并征询了相关部门和部分指定经营实体（DOE）的意见。
上述机构一致认为排放因子数据真实、计算合理、结果可信。
现将计算过程及结果公布如下，可供CDM项目业主、开发商、DOE等在编写和审定项目文件和计算减排量时参考引用。
一、区域电网划分为了便于中国CDM发电项目确定基准线排放因子，现将电网边界统一划分为东北、华北、华东、华中、西北和南方区域电网，不包括西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。
上述电网边界包括的地理范围如下表所示：电网名称华北区域电网东北区域电网华东区域电网华中区域电网西北区域电网南方区域电网二、排放因子计算方法根据“电力系统排放因子计算工具”（02.2.1版），计算电量边际排放因子（OM）采用步骤3 (a)“简单OM”方法中选项B，即根据电力系统中所有电厂的总净上网电量、燃料类型及燃料总消耗量计算。
公式如下：覆盖省市北京市、天津市、河北省、山西省、山东省、内蒙古自治区辽宁省、吉林省、黑龙江省上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省河南省、湖北省、湖南省、江西省、四川省、重庆市陕西省、甘肃省、青海省、宁夏自治区、新疆自治区广东省、广西自治区、云南省、贵州省、海南省EFgrid,OMsimple,y=∑(FCii,y×NCVi,y×EFCO2,i,y)EGy （1）式中:EFgrid,OMsimple,y 是第y年简单电量边际CO2排放因子（tCO2/MWh）； FCi,y 是第y年项目所在电力系统燃料i的消耗量（质量或体积单位）； NCVi,y 是第y年燃料i 的净热值（能源含量，GJ/质量或体积单位）； EFCO2,i,y 是第y年燃料i的CO2排放因子（tCO2/GJ）；EGy 是电力系统第y年向电网提供的电量（MWh），不包括低成本/必须运行电厂/机组；i 是第y年电力系统消耗的所有化石燃料种类；y 是提交PDD时可获得数据的最近三年（事先计算）。
地区能源平衡表：消费量合计煤合计原煤洗精煤其他洗煤型煤煤矸石序号省份年份(万吨)(万吨)(万吨)(万吨)(万吨)(万吨) 1北京20042939.642425.31505.958.15 3.41 1北京20053068.972605.37455.38.28 2.421北京20063055.672692.64338.548.0544.721北京20072984.672741.56227.329.1133.271北京20082747.732522.02223.948.8524.871北京20092664.72452.61214.859.3220.21北京20102634.622415.41220.52 6.4334.620.37 1北京20112365.532358.9813.1729.730.11 1北京20122269.892264.7914.3427.251北京20132019.232011.7112.34022.231北京20141736.541728.2510.050.0217.751北京20151165.181153.578.710.0317.081北京2016847.62841.810.02 1.16 6.222天津20043508.573025.25483.322天津20053801.453289.27512.182天津20063809.313226.55582.762天津20073926.73394.32532.382天津20083972.773485.24487.532天津20094119.653633.1486.552天津20104806.794362.1424.5116.87 3.3158.65 2天津20115261.54799431.128.11 3.2957.71 2天津20125298.124855.55419.9820.88 1.7164.08 2天津20135278.674832.5427.1817.62 1.3716.36 2天津20145027.284597.19403.1425.44 1.5114.71 2天津20154538.834172.65350.3914.11 1.6817.68 2天津20164230.163865.1529667.64 1.3715.9 3河北200417084.2616952.82370.14804.9785.153河北200520542.3919383.293366.941149.2586.453河北200621345.4219580.724426.211100.84115.463河北200724548.5122437.175454.861148.69112.23河北200824418.6222898.375493.19916.18174.223河北200926515.8124050.596933.33919.19279.663河北201027464.7226676.517183.47742.88278.3348.21 3河北201130791.7528747.198663.86818.29313.94379.83 3河北20123135930248.899246.91799.99241.13254.18 3河北201331663.2731346.689275.9227.24264.41233.81 3河北201429635.5429776.338122.52653.97204.38192.89 3河北201528943.1330140.467627.02172.91300.27307.97 3河北201628105.6528608.057112.78641.24270.58202.19 4山西200422432.6725352.36403.84736.7432.314山西200525681.4278508571.16863.1528.064山西200628351.2231255.9810498.75900.5634.044山西200729203.4832878.7912566.851890.285.164山西200828372.7132603.7211082.881778.65184.534山西200927761.9332207.7110354.691476.51148.584山西201029865.135315.1711523.581427.14139.852248.64 4山西201133478.6541395.5612436.121724.53167.682225.89 4山西201234551.1746049.512023.181782.28182.62208.75 4山西201336636.518118512704.871790.41158.521133.18 4山西201437587.4384055.812340.031728.76166.931328.7 4山西201537115.179799.5511265.521611.03135.461225.21 4山西201635621.0377492.0110935.82117.46124.971461.45内蒙古200411391.4411646.4875.51482.58102.175内蒙古200513921.8113910.211182.17598.41 1.385内蒙古200616188.88160901300.15757.229.015内蒙古200718531.5118560.731696.14870.4317.515内蒙古200822241.8422962.121712.11992.44229.845内蒙古200924047.324528.822105.261317.29303.375内蒙古201027004.0429657.12873.231639.97300.48613.55 5内蒙古201134683.5139528.363389.06641.77233.19921.77 5内蒙古201236620.4941421.53723.52431.01166.78645.58 5内蒙古201334915.7241475.154037.65401.2639.38694.28 5内蒙古201436465.9742741.244473.36381.8935.64984.46 5内蒙古201536499.7640474.133929.19305.2649.2786.43 5内蒙古201636675.3240491.873308.7497.3661.09781.06 6辽宁200411945.1811475.51618.99902.5413.756辽宁200513069.6712116.612059.37891.5 6.56辽宁200614211.3112860.492334.17975.5611.766辽宁200715224.3213339.142550.081151.99.866辽宁200815346.6613381.522713.141138.6811.86辽宁200916032.5214468.422924.111055.9411.356辽宁201016908.4315311.142926.591033.0731.74187.35 6辽宁201118053.616320.363142.791110.7737.2339.12 6辽宁201218218.8616474.023160.271108.138.77614.15 6辽宁201318132.77166943482.57474.0821.9529.35 6辽宁201418002.2716383.253441.05495.2925.22464.89 6辽宁201517336.3615387.243284.78563.6224.85440.86 6辽宁201616943.714806.82921.04714.337.15505.78 7吉林20045715.025432336.682.9410.697吉林20056802.486458.15419.67108.5213.027吉林20067548.837445.25359.4187.739.987吉林20077846.567935.75547.3582.6114.427吉林20088367.428371.34576.8660.4515.897吉林20098588.918896.59648.1468.1716.427吉林20109582.6610087.31712.8263.815.65 5.32 7吉林201111035.2911909.25861.35 4.8617.42 6.81 7吉林201211082.6712187.99825.37 5.0212.627.02 7吉林201310413.7410502.45728.94483.1511.7335.85 7吉林201410379.3410453.85677.49638.327.710.13 7吉林20159805.319698.71557.12430.86 6.647吉林20169416.849268.82426.62425.067.438黑龙江20047954.988949.8760.83372.88黑龙江20058559.7310050.95938.08526.918黑龙江20069025.0410425.961142.99626.878黑龙江20079852.6411316.611438.44776.4716.168黑龙江200811203.8712891.451822.12895.8431.258黑龙江200911050.1312926.132053.43888.132.18黑龙江201012219.1314983.072165.471220.928.21301.58 8黑龙江201113200.0316316.112024.131063.2917.94342.51 8黑龙江201213964.9217038.521908.5999.4923.551067.12 8黑龙江201313266.8115324.121675.38922.423.191192.03 8黑龙江201413595.5314632.221545.68891.4324.041034.43 8黑龙江201513432.8514592.211361.5732.1714.02629.95 8黑龙江201614034.3915267.95936.21805.2627.36567.35 9上海20045144.3240081125.687.01 3.689上海20055324.524128.731160.55 1.5333.719上海20065143.094033.331106.92 2.849上海20075259.534052.761201.03 5.749上海20085463.914269.671183.211.049上海20095305.174185.851108.0511.279上海20105875.524795.531059.59.8210.679上海20116141.954990.961123.867.5919.549上海20125703.224645.081032.76 6.4618.929上海20135681.194830.93821.81 4.1224.339上海20144895.784128.5742.09 2.522.699上海20154728.133860.25849.1918.699上海20164625.623814.74800.6710.2110江苏200413272.812917700.53117.888.9910江苏200516778.5715814.251242.8185.6418.4910江苏200618427.6817272.081455.17252.819.110江苏200719951.818415.631596.76566.4131.4710江苏200820736.7118974.31830.87651.3638.3210江苏200921003.0219465.222022.17516.2828.2310江苏201023100.4821748.682165.74380.1724.2856.05 10江苏201127363.8325464.952818.85320.8921.13239.49 10江苏201227762.3625402.23268.9371.4424.4631.49 10江苏201327946.0725333.913419.02350.2926.8711.59 10江苏201426912.6123995.623715.96388.3732.4410江苏201527209.1224189.363701.99411.6239.2910江苏201628048.1324894.913398.92734.5841.0511浙江20048368.1827091.8126.5711浙江20059680.89583.8596.93140.0211浙江200611334.4311240.8799.17 2.46114.3711浙江200713024.1212914.78115.247.04109.0311浙江200813040.9412840.17215.83 3.32106.0211浙江200913276.1613076.91221.13 5.74120.5211浙江201013949.8613592.67363.6510.17134.6235.24 11浙江20111477614382.45401 2.37151.5325.24 11浙江201214373.5213957.66420.61 1.52159.4227.34 11浙江201314161.2613730.13423.98 1.16162.1417.66 11浙江201413824.3713425.21400.270.65206.22 2.15 11浙江201513826.0713420.01406.280.55295.57 1.9 11浙江201613948.4913671.08261.4116.94332.77 2.2 12安徽20047904.067859687.9445462212安徽20058339.648500.41752.82771.4858012安徽20068830.529158.78732.07603.29500.712安徽20079783.749834939.29899.32446.2112安徽200811377.111368.21200.271139.1212安徽200912666.413029.11175.361430.1212安徽201013375.713706.451262.741738.7613.11247.23 12安徽201114538.3115050.831286.852013.8419.99195.97 12安徽201214704.2517058.291280.93348.9917.55314.51 12安徽201315665.0818310.541381.87322.0919.41336.9 12安徽201415786.9818599.461446.49421.8117.82403.12 12安徽201515671.3218234.631421.46413.0416.37386.87 12安徽201615728.6817618.931341.32524.83158.6419.07 13福建20043806.123718.581.4 6.213福建20054857.134733.76127.727.4413福建20065395.085256.34120.57 4.0248.5313福建20076117.156013.64117.34 3.4781.913福建20086595.886431128.12 1.3580.2113福建20097109.256898.14152.57086.2613福建20107026.246805.98195.850.8798.5134.67 13福建20118713.758566.19198.180.7119.123 13福建20128484.878252.66255.09 1.1329.7913福建20138078.647905.19217.57 1.1526.2713福建20148198.37970.51264.95 3.673013福建20157659.947454.72247.59 1.9931.7613福建20166826.56668.88156.3763.173014江西20043943.913621.2530.18118.96202.0214江西20054242.93815.07611.9899.41249.6714江西20064592.264235.82641.98163.77247.9714江西20075169.994727.99735.01173.93224.7114江西20085267.454924.65704.77169.74226.7914江西20095356.114820.83862.54153.97224.3714江西20106246.245689.5935.78168.95222.6575.22 14江西20116988.416261.661090138.35158.2249.27 14江西20126801.856048.631115.24161.46166.5867.68 14江西20137254.696573.061138.01164.73177.8373.25 14江西20147477.316768.081202.67176.51183.4362.34 14江西20157698.246979.621137.14147.3999.8564.37 14江西20167617.596781.411036.86151.36100.6459.21 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16河南201325058.1428113.014621.041896.4432.46305.2 16河南201424249.8826934.325031.541987.7443.91224.66 16河南201523719.9425808.484978.991658.4348.08255.27 16河南201623226.5225965.663504.052064.14375.81188.85 17湖北20048053.717375.2678.517湖北20058652.647689.66940.08 2.917湖北20069651.648587.781076.74 3.02 1.817湖北200710534.629306.91177.34 5.246.4417湖北200810196.088949.241165.75 5.7780.5617湖北200911099.759818.561198.86 4.5481.8717湖北201013470.0611899.261465.9536.4768.38171.93 17湖北201115805.3214065.81618.3649.2777.57157.2 17湖北201215799.3614165.191507.3246.0292.7156.26 17湖北201312166.7210466.211562.85§6.00113.2756.54 17湖北201411887.8310265.061512.1247.92110.3781.29 17湖北201511765.9110170.131490.6946.78120.3564.88 17湖北201611685.8810265.611253.29134.1191.2146.72 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19广东201317106.7815967.26895.0422.15308.79459.44 19广东201417013.7115923.69921.8922.68313.5435.11 19广东201516587.3215473.23991.7624.7294.27363.27 19广东201616135.2915308.51678.7246.97330.55371.46 20广西20043366.713107.6253.05 4.35 1.7420广西20053733.993380.67350.42 2.730.1720广西20064172.863786.73376.23 2.810.320广西20074772.144368.95383.739.5712.7820广西20084676.334194.92463.7 6.3313.1720广西20095199.114667.54520.76 4.3414.9320广西20106206.825633.45575.85 5.4126.1217.81 20广西20117032.896390.04626.78 3.7312.34 4.75 20广西20127263.76645.06608.99 2.96 6.69 3.27 20广西20137344.116641.83702.160.06 3.7620广西20146796.516081.14709.12 1.988.4120广西20156046.715398.87673.63 2.45 5.10.97 20广西20166517.775839.51676.9220.59 4.5621海南2004477.34477.30.0521海南2005341.6341.621海南2006332.23327.93 4.321海南2007414.08411.65 2.4321海南2008471.95456.3610.9 4.6921海南2009536.89531.59 5.321海南2010647.2643.37 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872.3220.7714.89 1.85 1.47 5.42727.32432.77 878.6622.521.39 4.210.27 3.05779.82508.22 854.9320.86342.3223.96 4.59919.12520.28 871.1323.98343.424.03 4.65940.66472.24 891.724.76340.2224.7612.161017.97555.96 839.8221.75339.1125.5413.661048.29725.75 1235.522.6318.9636.212021.483196.39 1992.5738.277.615.883279.653300.36 1714.0342.8661.9716.783444.233878.27 2593.4449.6335.0916.783685.064075.67 2611.935.5630.0554.973648.654626.97 2922.5734.3983.3766.854129.465142.9 3067.5851.29312.9 6.4884.284691.485593.4 3314.7765.72190.4520.0419.63114.275039.165826.37 3506.0570.28291.9825.4820.91115.135178.576271.5 3680.2970.92470.8931.5625.75114.83901.176766.01 3761.5178.32453.432.81 1.32129.243648.137815.9 3703.5574.8515.4339.48 4.1898.664042.328607.02 3718.3680.19562.239.3 5.12109.294361.210203.42 818.017.8975.1813.57825.48704.54 994.378.91110.9914.37902.12668.82 1192.2312.04105.21 3.27901.36696.57 1437.0516.6158.6857980.37713.83 1488.9828.83208.3720.191036.22704.22 1441.7431.07256.8633.361019.36785.82 1743.4461.92246.8 3.5996.1728.91334.16835.07 2052.6334.3229.6119.4836.841524.78874.63 2221.9326.44203.23 5.6291.8545.681692.61010.02 1817.4723.13264.268.4832.5165.491951.1963.57 2700.9432.44284.7911.939.9169.921978.04845.17 2843.5231.94286.9811.8445.9691.462100.77847.26 3045.954.63304.0112.9839.69127.342158.88707.29 560.3619.81 1.2620.471027.67754.01 685.4731.216 6.611252.95822.13 752.1322.524.7162.421387.95851.1 82027.6221.8533.821648.21910 952.2730.6632.5936.591807.53884.26 910.7634.951.644.961914.41946.61120.8339.58333.1518.248.1430.281760.321033.86 1172.7242.05360.0319.62 4.817.591851.581026.23 1113.8539.5338.7718.84 3.7412.961987.6947.74 1114.3938.47338.5819.54 3.78 4.392268.351176.72 1124.438.13330.6720.4149.142505.151290.87 1030.0137.8315.5320.290.5248.572551.161299.01 1095.3135.69316.2522.140.531.682529.391239.61 553.3710.897.578.1656.24615.79 756.5811.3126.3718.53858.04660.86 823.1212.8648.825.68908.45574.49 915.8914.382.6721.381017.12671.67 998.913.31150.4724.27935.91614.11 1011.9216.15165.7825.641042.19565.77 1089.1913.13173.0810.45 1.8824.651145.84587.6 851.6520.36188.139.94 2.124.431234.55766.03 1072.1314.79186.249.43 1.2825.761302.74926 1075.8214.91175.4510.890.0125.191520.2946.54 1040.2915.120.1524.091559.52801.03456.841.38 1145.0515.34181.9312.4424.341734.45878.46 960.519.56343.4511.8411844.2841.6 278.03 5.4669.35 2.74132.452391.35 300.16 4.3779.14 3.14968.122388.37 410.78 4.12106.53 3.385224.172805.71 460.97 3.19108.56 2.385354.82940.1 449.6 3.82114 6.6253513046.21 466.43 3.92114.289.785277.043709.44 485.97 6.487.49 3.6319.6511.585563.444455.31 552.13 6.94133.17 4.6418.2510.655462.214403.37 545.5 6.51182.857.9718.5511.255481.094511.51 585.02 5.9190.029.5521.469.845178.254729.48 558.05 6.4182.6311.5523.210.185319.574765.76 543.028.29175.9314.4229.067.085619.244899.6 782.4618.04263.8217.9421.437.065942.095044.45 344.16665.947.98526.8282.36 441.956132.2614.56621.697.71 451.2610.02103.32657.92118.21 520.4210.41107.9716.78152.98 580.0312.78124.88 4.13704.04133.3 627.8818.68153.9310.89769.79163.03 682.0716.26176.647.4328.647.25890.03396.02 740.2518.57149.917.4332.722.521018.841064.06 805.119.05175.99.2740.71 3.591131.751473 974.522.67237.0613.3137.56 1.27998.71296.13 1018.6525.2276.6618.0341.45 1.211109.341390.47 1000.1223.32267.6120.249.59 1.471227.61428.77 1120.9626.41266.7119.551.3825.811299.321340.433.51181.2413.871.61165.2611.4618.65218.31230.122.99280.13816.2814.88331.14796.8317.76362.58835.680.05391.3859.170.02402.44915.190.05410.1930.810.04387.49737.650.04418.82942.52453.061116.11448.561118.66 191.420.69 3.11 2.77264.40.48 3880.54 3.21 3.51284.38 2.86 329.150.59 4.79 3.51319.62 3.17 323.38 1.539.3810.6374.450.13 342.447.6163.0910.97409.680.02 334.17.4363.8610.33422.80.01 299.47 1.627.190.180.3816.26505.35377.79 1.7442.530.3319621.72503.7711.0492.88 3.20.3215.87636.5208.8212.499.88 3.0814.77706.16161.7 320.438.8183.56 2.2513.23704.330 269.918.368.78 2.788.52793.060 384.31 4.8744.11 1.87 5.18864.08813.32616.49114.99 894.54675.05140.81 1003.67-0.01-0.01-0.01832.54174.94 1144.050.824.78-0.01972.88239.95 1119.1-0.01-0.01-0.011134.57285.49 1121.991309.2315.68 1353.6433.09243.91 5.88 1.1227.221497.38351.76 1438.8536.29250.3310.21 1.4918.541824.5361.75 1562.8541.28252.4911.75 1.5766.091960.54351.47 1760.1350.28315.7215.070.91376.722395306.49 1863.8846.83318.8415.590.46449.432724.13865.4 1853.3141.36299.6614.58496.573029.06989.56 1636.3639.53308.1214.37465.353137.38902.77 269.069.11200.950 333.867.09237.420 477.057.83281.72486.0610.85 6.46367.25450.979.62 1.78 5.11431.15367.7911.52 3.4 5.78432.91380.4412.4755.03 2.11 1.77 6.12493.81402.8812.5167 2.73 2.027.23545.94382.2614.383.45 4.09 1.3727.65561.89423.4616.0177.22 4.29 2.5621.2658.16375.3113.1870.44 3.210.621.08683.030 310.4212.3953.09 3.530.0125.33842.40.02 253.4211.3355.85 4.44 4.3827.57944.740.02 1046.32 5.5922.828.04176.660.06 1223.368.8464.3617.62457.910.07 1252.017.8568.1819.82520.610.07 1377.397.86101.2816.37602.190.11 1331.4316.53106.3232.4656.570.06 1276.3317.94144.8625.63697.870.07 1231.2122.08141.71 4.650.2836.89899.110.06 880.2324.0436.96 2.40.5811.01970.642598.46 1338.8720.87192.41 6.87 1.2446.271069.870.02 1347.5720.36196.949.960.9562.45996.310.03。
《中国能源统计年鉴》能源平衡表解读我国能源统计年鉴是我国能源统计的一部权威性年度资料汇编，包括对我国国民经济全行业和各地区的能源生产、消费、储备、能源平衡等方面的数据信息。
它是评估我国能源资源利用与管理水平，研究国家能源经济发展形势，分析国民经济各行业能源消费结构及其变化规律，为我国的能源管理与节约提供了丰富的基础数据。
在《我国能源统计年鉴》中，其中一个重要的内容就是能源平衡表（Energy Balance Sheet），它是一个国家或地区能源统计的核心内容之一，用于对国家或地区的能源生产、转化、消费及库存情况进行总体和系统的核算。
能源平衡表也是一个显示能源供需关系、反映能源利用效率和能源结构合理性的重要工具。
让我们深入研究一下《我国能源统计年鉴》中的能源平衡表。
能源平衡表的主要内容包括三大部分：能源供应、转化和消费。
在能源供应方面，它包括能源的生产、进口和库存等情况；在能源转化方面，主要包括对各种类型能源的转化利用情况；在能源消费方面，则是各行业、用途的能源消费情况。
通过详细解读能源平衡表，我们不仅能够了解我国能源的来源、转化和利用情况，还能够了解不同行业、不同地区的能源消费差异，以及国家能源结构的合理性和优化方向。
让我们分析一下能源平衡表对于我国能源管理的意义。
我国是一个能源资源相对匮乏的国家，能源的供需关系一直是国家经济发展和国民生活稳定的重要因素。
通过对能源平衡表的详细解读和分析，我国能源管理部门可以更加全面地了解国家能源供需结构和亟待解决的问题，在能源资源的开发、利用和节约方面进行有针对性的政策制定和资源配置。
对于企业和社会来说，能源平衡表也可以为其提供有价值的能源消费信息，引导其节能减排，优化能源结构，降低生产成本，提高能源利用效率。
我想共享一下我个人对《我国能源统计年鉴》和能源平衡表的理解。
在我看来，这些数据不仅仅是冰冷的数字，更是我国国民经济、能源管理、环境保护等多个领域的全貌和缩影。
最新公布！2019年全国各省和城市GDP排名完整版1⽉22⽇，江苏省统计局官⽹发布了“2019年江苏经济运⾏情况”，国家统计局按照2020年1⽉开始实施的地区⽣产总值统⼀核算新⽅法和第四次全国经济普查结果，核定江苏省2019年全年地区⽣产总值为99631.52亿元，增长6.1%。
2019年已经结束，截⽌今⽇，各省市的GDP总量皆出炉！由于今年是第四次全国经济普查，各省的数据与往年变化较⼤，有的省份上调，有的省份下调。
总体来看，南⽅除了湖南、⼴西略微下调以外，其余基本上调；⽽北⽅省市除了北京、河南之外，基本都是有对应的下调；其中下调⼒度最⼤的为天津、吉林、⿊龙江、⼭东、河北、辽宁；上调幅度最⼤的为云南、安徽、福建、上海、北京。
以下为2019年31省市区GDP总量排名单位：亿元⼈民币以下为2019年31省市区GDP名义增速排名单位：%以下为2019年31省市区GDP增量排名单位：亿元⼈民币随着洛阳、安阳等城市对外公布2019年经济数据之后，全国经济百强市的名单也城市出炉，从这100座城市的经济发展来看，也基本上反映出了其所在省份过去⼀年的经济⾛势，今天这篇⽂章就来详细罗列全国经济100强城市的省域分布，看看哪些省份有新的地级市⼊围，⼜有哪些省份表现不如往年。
⼴东、江苏、浙江表现稳定⼴东21个地级市中，2019年依然有11城进⼊全国100强，其中有4个城市GDP进⼊全国前20名，这⼀数据与2018年持平，也同时反映在⼴东省2019年经济数据上，⾸次突破10万亿（107671.07亿元），继续保持我国经济第⼀⼤省地位。
与⼴东经济表现同样稳定的省份还有浙江，2019年浙江省11个地级市中有8个城市⼊围全国经济百强，2个城市⼊围全国经济20强，这⼀数据均与2018年持平。
不过值得肯定的是2019年浙江省GDP增速达到了6.8%，继续保持在全国省份GDP第4位，但是与第3名⼭东省的差距已经从2018年的2万多亿元缩⼩⾄2019年的8000多亿元，加快了追赶超越的步伐。
新城建设用地平衡表（2020年）新城近期建设用地平衡表（2010年）近几年来，曹妃甸新区经济社会发展迅速，经济综合实力显著增强。
2006年新区GDP^值为77亿元，2007年达到111.6亿元，同比增长44.8%,人均地区生产总值达4.2万元；2006年新区财政收入为13.3亿元，2007年达25.5亿元，同比增长91.7%，整体经济呈高速发展态势。
随着工业发展在南堡开发区、曹妃甸工业区的带动下，正在向大型钢铁、化工、能源、物流和装备制造业等产业基地的方向发展。
新区宏观经济发展迅速，发展前景良好。
未来20年，曹妃甸新区人口的集聚，将随工业发展进程的加快，出现超出常规的发展态势，对曹妃甸新城的人口集聚特征的判断，拟采用非常规发展预测相结合的方法。
根据区域格局的变化、以曹妃甸新城、曹妃甸工业区作为典型案例研究地区对外来人口的吸纳特征。
1、国内类似地区案例分析案例分析首先收集了国内类似地区的相关资料，包括依靠矿业开发到冶炼最终形成综合性城市的大庆、东营、攀枝花等城市，也包括由大型企业的落户到上下游产业的集聚最终形成综合型城市的十堰市，也包括受到国家政策的影响，从边陲渔村发展成为综合型城市的深圳市等。
通过对这些城市发展的背景，人口聚集的历程、产业类型等方面的分析看，曹妃甸新城依托曹妃甸工业区拥有的港口、钢铁、石油、化工也发展的基础在十几年内有人口快速集聚的可能性。
同时，我们也要看到，地区的发展是否能够如预期目标，最终形成一定的人口集聚，将会不同层面地受到市场需求的影响。
注：根据“中国城市四十年”及“中国城市统计年鉴”数据整理。
（但应注意：因资料所限缺少比较城市最原始的数据。
目前掌握的最早人口数据是1965年的，不排除比较城市在“发展之初”已有一定人口基础，比较城市不一定是平地起家，从“零”开始的。
）2、主导产业带动人口规模预测曹妃甸工业区总体规划编制中，对工业区人口集聚的特征，采用了依据产业发展，及产业人口就业密度，同时考虑产业规模逐步扩大，将会新增人口规模的思路，对工业区产业直接就业人口的集聚进行了预测，在考虑配套产业、带眷人口等多种因素，提出了曹妃甸工业区依据产业引进的规模、速度的人口集聚规模预测。
中国统计年鉴按三次产业分就业人员数一、引言随着中国经济的快速发展，其就业结构也发生了显著的变化。
为了更好地理解中国就业市场的现状和发展趋势，我们需要深入分析统计年鉴中按三次产业分就业人员数的数据。
本文将对此进行深入探讨，以期为政策制定者和研究者提供有价值的参考。
二、中国就业市场的现状根据最新的统计年鉴数据，中国的就业市场呈现出以下特点：从总体上看，中国的就业人员数量在过去几年中稳步增长。
然而，各产业的就业人员数占比却发生了显著的变化。
具体来说，第一产业的就业人员数占比持续下降，第二产业和第三产业的就业人员数占比则持续上升。
这表明中国的产业结构正在逐步优化，服务业的发展速度超过了农业和工业。
从区域角度来看，东部地区的就业人员数占比最高，其次是中部地区和西部地区。
这表明中国的经济发展仍存在区域不平衡的问题，东部地区的经济发展水平明显高于中西部地区。
三、中国就业市场的发展趋势根据上述分析，我们可以预测中国就业市场未来的发展趋势如下：服务业将成为吸纳就业的主要领域。
随着中国经济结构的转型，服务业的发展速度将继续超过农业和工业，成为吸纳就业的主要领域。
同时，随着科技创新的加速，服务业的业态也将更加多元化，为就业市场提供更多的机会。
中西部地区的就业市场将逐步崛起。
随着国家对中西部地区的政策支持力度不断加大，中西部地区的经济发展速度也将逐步加快，从而为就业市场提供更多的机会。
四、结论中国的就业市场正在发生深刻的变化。
为了更好地适应这一变化，我们需要加强政策引导，提高劳动力的素质和技能水平，同时也需要加强区域间的合作与协调，以实现更加均衡的经济发展。
我们也需要继续深入研究统计年鉴中的相关数据，以更好地理解中国就业市场的现状和发展趋势。
各地区按三次产业分就业人员数随着中国经济的快速发展，各地区的就业结构也在不断变化。
近年来，中国政府按照三次产业划分，对各地区的就业人员数进行了统计和分析。
本文将详细介绍各地区按三次产业分就业人员数的现状和特点。
我国能源统计年鉴是我国国家统计局编制的一份关于我国能源生产、消费、进口、出口等情况的年度报告。
能源平衡表则是这份年鉴中的重要内容之一，它反映了我国能源的供需关系、能源消费结构、能源资源利用情况等。
以下是对我国能源统计年鉴中能源平衡表的分析与解读：一、能源平衡表的基本结构1. 供能与需求结构：能源平衡表首先呈现了我国各类能源的生产、进口、出口、消费等情况，以及能源的投入与输出结构。
2. 能源消费结构：能源平衡表进一步分析了我国能源消费的结构，包括煤、石油、天然气、核能、水力、风能、太阳能等各种能源的消费量及占比情况。
3. 能源资源利用情况：通过对不同类型能源的资源开采量、消耗量及转化效率等数据的分析，能源平衡表展现了我国能源资源的合理利用情况。
二、能源平衡表的主要特点1. 多样化能源结构：随着能源结构调整的推进，我国能源消费结构逐渐多样化，非化石能源比重逐渐提高，可再生能源发展迅速，成为新的增长点。
2. 能源供需平衡：能源平衡表显示了我国能源供需的总体平衡情况，为我国能源政策的制定提供了重要数据支持。
3. 能源资源利用效率提升：能源平衡表还反映了近年来我国能源资源利用效率的提升，包括能源消耗总量相对平稳、能源消耗强度逐步降低等。
三、能源平衡表的意义和作用1. 为政府决策提供依据：能源平衡表为我国政府能源政策的制定提供了可靠的数据支持，为能源产业的发展提供了依据。
2. 为产业发展提供指导：能源平衡表为各行业的发展提供了数据依据，为产业结构调整和转型升级提供了重要参考。
3. 为社会公众提供信息：能源平衡表通过公开的数据，为社会公众了解能源生产、消费等情况提供了信息支持，促进了能源节约和清洁能源利用的宣传和推广。
四、对我国能源发展的指导意义1. 加强非化石能源开发利用：能源平衡表显示出我国非化石能源的利用率逐渐提高，但仍需加大对风能、太阳能等清洁能源的发展和利用。
2. 提高能源利用效率：能源平衡表反映了我国能源利用效率的提升，但在能源消耗总量仍然较大的情况下，能源利用效率的提高仍然是当前能源政策的重点方向。
