近年来,伴随着全球经济的快速发展,能源消耗量也在急剧增加,产生了资源紧缺和气候变化等一系列问题。能源消费强度作为衡量能源综合利用效率的指标,反映了经济对于能源的依赖程度以及能源利用的经济效益,是解决当前经济发展与能源环境约束矛盾的关键切入点。研究能源消费强度的关键影响因素,并分析能源消费强度变动与碳排放的关系,有利于提升能源利用效率,从而抑制不合理能源消费,促进高效低碳能源体系的构建。然而,现有研究大多采用单一的回归模型或分解模型,对传统经济发展模式背景下的能源消费强度和碳排放问题进行分析,难以适应中国经济转型升级加快的发展趋势。为此,本文在回顾总结国内外研究现状的基础上,围绕新常态背景下能源消费强度的影响因素和碳排放预测问题,采用短期波动分析和长期趋势分析相结合、归因分析与回归分析相结合以及分解分析与情景分析相结合的方法,开展多维度多层次的深入研究。本文系统分析了能源消费强度变动的趋势特征、波动特征和弹性特征,研究了区域能源消费强度变动的影响因素,构建了考虑行业能源消费强度的碳排放预测情景模型,对于推动绿色高效的能源消费模式转变,具有重要的理论意义和实践价值。本文的具体研究内容和创新点如下:(1)能源消费强度的变动特征研究。首先,分析了能源消费强度、煤炭和电力消费强度历史变动趋势,然后构建结构向量自回归模型研究了能源消费强度波动特征,并结合脉冲响应函数和方差分解法,揭示了煤炭消费占比和电力消费占比变化对能源消费强度的波动影响和动态冲击。其次,基于脱钩理论提出了电力脱钩指数的测算方法,并建立了其与能源消费强度弹性指标的联系。综合分析了电力占比、能源消费强度、产业结构等对电力消费的影响,阐述了总电力消费脱钩指数的变动趋势以及行业能源消费强度弹性变动的特征及成因,为能源消费强度的多维度深入研究奠定基础。(2)能源消费强度的影响因素研究。首先,在将中国划分为东部、中部和西部三个区域的基础上,提出了一种多区域的能源消费强度分解与归因分析模型。将制造业能源消费强度变化分解为区域强度效应和区域结构效应,揭示了不同区域对两个影响效应的贡献程度,从而实现了能源消费强度在区域层面的首次分配。其次,综合考虑制造业生产效率、结构、投资以及省份发展水平、城镇化水平和开放程度水平六个关键性因素,建立了基于面板数据的分位数回归模型,全面考察了不同区域能源消费强度在不同水平时影响因素的作用机理和差异性,为区域探索能源增效和节能降耗的途径提供参考。(3)能源消费强度和碳排放预测研究。首先,提出了考虑多能源和多部门的碳排放分解模型,从单时段和多时段两个方面,分析了能源消费强度等因素对碳排放的作用差异、变动趋势和贡献率。进一步预测了行业增加值以及能源消费强度降低率,建立了碳排放预测情景模型;在此基础上,研究了基准情景和展望情景下碳强度降低目标实现的可行性。其次,构建了分解模型和情景模型结合的评估框架,挖掘未来减少碳排放的潜在驱动力,并比较了能源经济政策的有效性。最后,基于上述研究提出降低行业能源消费强度、实现节能减排的相关措施建议。系统评价经济转型升级背景下的能源消费强度及其与碳排放的关系,有利于实现经济与能源环境协调发展。本文从趋势、波动和弹性等方面探讨了能源消费强度的变动特征,深入分析了区域能源消费强度的影响因素及其作用机理,构建了能源消费强度和碳排放的情景预测模型,为建立绿色低碳的可持续发展体系提供了重要参考。随着互联网服务的深入和云计算技术的应用,能源数据不断积累,如何挖掘和分析多元海量的能源大数据,综合优化能源系统的运行管理将成为今后重要的研究方向。