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期刊信息/Journal information
上海节能
上海节能

蓝毓俊

月刊

shjnxh@vip.citiz.net； shjnxh@163.com

021-60805335

200083

上海中山北一路121号花园坊A1幢718室

上海节能/Journal Shanghai Energy Conservation
查看更多>>本刊综合报导我国节能方针政策、地方配套法规建设及节能监察状况；国家和上海的能源发展战略；国内外先进的合理的用能技术和管理方法；新颖实用的节能产品和材料；节能服务产业的发展状况和典型案例；重点耗能行业和节能先进企业的节能经验；上海企事业单位节能动态；国内外最新科技信息等等。
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    新时代中国生态文明制度建设研究述评

    许晓颖杜昌建
    545-551页
    查看更多>>摘要：党的十八大以来,国家高度重视生态文明建设工作.作为生态文明建设的顶层设计,我国生态文明制度建设日益成为学界关注的重点.尽管近年来学界在这一领域研究成果颇丰,但是在系统推进生态环境保护、促进生态理念与环境保护实践相结合以及运用多学科综合视角研究生态文明制度建设等方面仍存在诸多不足.当前在生态法律法规、生态监管以及生态评价等方面还需要通过建立健全生态文明制度体系、严格监管、完善生态考核和提高公众生态参与度等手段,进一步加强新时代中国的生态文明制度建设,从而使制度更好地服务于现实需要,以此推进生态文明,建设美丽中国,最终实现人与自然的和谐共生.

    新时代生态文明制度建设研究现状对策建议

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    "双碳"战略下临港新片区的低碳发展策略与路径研究

    吴文天
    552-557页
    查看更多>>摘要：在当前全球推进低碳发展和实现碳中和的大背景下,中国提出的"双碳"目标为各区域发展带来了新的机遇和挑战.首先概述了"双碳"战略的国内外背景,明确了其在全球和国家层面的战略定位.其后,针对上海临港新片区,分析了其低碳发展的重要意义及在"双碳"背景下的发展机遇与面临的挑战.基于此,深入探讨了临港新片区应如何把握这一战略契机,明确了其低碳发展的工作思路、主要领域和具体保障措施.

    碳达峰碳中和临港新片区低碳发展

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    低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响——基于低碳试点政策的研究

    徐宗文克甝
    558-567页
    查看更多>>摘要：为准确评估低碳城市试点建设的绿色全要素碳生产率提升效应,将低碳城市作为研究对象,基于2003-2022年中国277个城市的面板数据,使用多期双重差分模型实证检验低碳城市建设对绿色全要素碳生产率的影响效应及其作用机制.结果显示,与非试点城市相比,低碳试点政策能显著促进城市绿色全要素碳生产率提升.机制分析表明,低碳试点可以通过优化产业结构及产业技术创新促进绿色全要素碳生产率提升,且经过一系列稳健性检验后,上述结论依然成立.

    低碳城市建设绿色全要素碳生产率产业升级产业技术创新

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    中国省际全要素能源效率测度及动态解构

    席俊颖
    568-580页
    查看更多>>摘要：为降低单位GDP能耗,实现中国经济高质量发展,提高全要素能源效率是实现经济增长和能源消耗之间脱钩的有效路径之一.选取2010-2021年中国省际面板数据,借助于Super-SBM模型从静态角度对中国全要素能源效率进行测度,并对测度结果进行区域异质性分析.进一步使用GML指数从动态角度分析我国全要素能源效率的时空演变特征.研究表明,中国全要素能源效率的整体水平较低,且存在区域异质性,其增长动力主要来自技术进步,而技术效率的贡献率相对不足.各省份应因地制宜,积极开发利用当地能源资源,实现区域优势互补;同时持续推进科技自主创新,加强对新能源和清洁能源的研究和开发,改善能源利用结构,从而实现全要素能源效率的提高.

    全要素能源效率Super-SBM模型GML指数

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    新型城镇化综合试点政策对共同富裕的影响研究——基于四川省18地市数据

    马长发张静欣
    581-591页
    查看更多>>摘要：将新型城镇化综合试点政策作为一次实验准则,基于2012-2021年四川省18个地市级地区的面板数据,运用多期双重差分法,通过构建双向固定效应模型研究新型城镇化综合试点政策对四川省共同富裕的影响及作用机制.研究发现,新型城镇化显著促进了试点地区的共同富裕发展,其作用效应为2%.政策激励效应在经过安慰剂、PSM-DID法等稳定性检验后依然成立.机制分析发现,金融发展水平及经济密度是新型城镇化促进地区共同富裕发展的两条重要途径.

    新型城镇化试点政策共同富裕多期双重差分模型经济密度

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    我国研学旅行的现状与前沿探析

    于丽萍颜璐杨柳闫惠惠...
    592-600页
    查看更多>>摘要：在深化教育改革、全面推进素质教育的时代大潮流中,研学旅行的重要性愈来愈高,尤其双减政策之后,父母教育理念革新,研学旅行已经成为我们旅游消费需求中不可忽视的一部分,研学旅行的相关研究日益被学者关注.以CNKI高级检索关键词"研学旅行"或"研学旅游",从2014-2023年筛选CSSCI、CSCD、北大核心共436篇高质量文献进行综述分析,从政策梳理、发文量统计、文献关键词等进行分析,从研学旅行的课程设计、研学旅行的影响因素、研学旅行与文旅融合三个方向作前沿进行探析,最后从研学旅行课程设计与数字化应用融合、研学旅行需多主体配合促进高质量发展、研学旅行扩展新领域、研学旅行结合城市资源与产业优势打造城市名片四方面对未来进行展望,为我国未来研学旅行发展提供相应的借鉴和参考.

    研学旅行研学旅游CiteSpace文旅融合可视化分析

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    "双碳"战略下上海工业绿色低碳转型路径研究

    杜坤杰
    601-608页
    查看更多>>摘要：上海是全国最大的经济中心,实现碳达峰碳中和战略目标,对全国乃至世界都具有重要影响.以上海实现"双碳"目标的重大需求为牵引,围绕上海碳排放重点领域的工业绿色低碳转型展开研究,分析上海工业领域碳排放现状,梳理支撑转型的政策措施,借鉴国际绿色发展经验,从"3060"时间跨度和生产"源头—过程—末端"流程两个维度,提出近期、中期、远期的目标和实施路径,以及绿氢替代等四个重点技术方向,旨在为上海这座超大城市的工业低碳转型实践提供参考.

    碳达峰碳中和上海工业绿色低碳转型路径

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    纺织业余热回收利用研究进展

    许文强肖鑫刘洋
    609-619页
    查看更多>>摘要：我国是纺织业大国,纺织业能耗占比达国家制造业能耗的4%,在"双碳"政策下,纺织业的节能减排迫在眉睫.通过介绍纺织业的各加工工序,进而阐明纺织业的余热主要产生于工艺过程中产生的废水、废气中.针对纺织余热的分布情况,对国内外学者在纺织业余热回收的研究进行总结,如换热器回收余热、热泵回收余热、利用有机朗肯循环(organic rankine cycle,ORC)回收余热、利用废水生物质进行热电联产等,介绍了相关余热回收技术的特点与应用案例,总结了各案例的回收期与效率.结合目前纺织余热回收现状,着眼于未来余热回收技术,介绍并分析了如热电技术的先进热回收方式,以期在未来能有更高效的热回收技术应用于纺织业.因纺织业余热回收系统化偏低,紧接着介绍了关于纺织余热集成分析的夹点技术,通过建立热回收网络,余热回收可达到更好的效果.最后,对纺织余热回收利用研究进展做了总结与展望.

    纺织印染余热回收热泵有机朗肯循环夹点分析

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    西北五省数字经济与新能源产业融合发展水平评价

    袁培陈紫雨
    620-629页
    查看更多>>摘要：发展新能源产业是实现"双碳"目标的重要措施,数字经济是推进战略性新兴产业高质量发展的动力,新能源产业兼具低碳化和数字化转型的双重任务.寻求两者深度融合的方法,对西北五省新能源发展具有重要意义.构建了西北五省数字经济和新能源发展指数,采用熵权法对西北五省2015-2021年数字经济发展和新能源发展水平进行测度.结果表明,近年来西北五省的数字经济和新能源产业发展迅速,但各省份数字经济和新能源发展均存在短板,差异逐年缩小.耦合度模型的分析结果显示,青海省的数字经济和新能源融合发展取得显著成果,但两者的融合程度仍然很低.提出完善数字基础设施建设、加强数字经济人才引进和培养、完善数字经济发展环境、加强技术创新投入等应对措施,制定出符合自身实际的数字经济发展方案,以促进两者深度融合.

    数字经济熵权法新能源融合发展

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    基于分解重构的欧盟碳排放权市场波动率预测研究——新冠疫情、俄乌冲突背景下

    靳慧娜张金良白祥
    630-640页
    查看更多>>摘要：碳排放权交易系统受多种因素影响具有强非线性、强波动性等特点,碳排放权收益波动率的预测极具挑战性.近年来突发的新冠疫情和俄乌冲突对碳市场带来了前所未有的冲击.以GARCH(1,1)波动率作为欧盟碳排放权的"真实"波动率,针对近几年动荡不安的碳市场,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SE)、支持向量回归(SVR)、长短时记忆神经网络(LSTM)的波动率复合预测模型,即CEEMDAN-SE-SVR/LSTM/LSTM.该模型通过CEEMDAN和SE捕捉碳排放权波动率不同时间尺度上的特征,利用传统机器学习SVR在小样本上的鲁棒性以及深度学习LSTM模型长记忆特征对波动率实现精准预测.以近期欧盟EUA期货数据为样本进行了实证分析,结果表明,CEEMDAN-SE-SVR/LSTM/LSTM模型预测精度和鲁棒性优于其它参考模型.

    碳排放权波动率CEEMDAN样本熵LSTMSVR

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