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减排约束下的中国石油需求预测

焦建玲,韩晓飞,李兰兰,朱俊红

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焦建玲, 韩晓飞, 李兰兰, 朱俊红. 减排约束下的中国石油需求预测[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版), 2015, (1): 48-52. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
引用本文: 焦建玲, 韩晓飞, 李兰兰, 朱俊红. 减排约束下的中国石油需求预测[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版), 2015, (1): 48-52.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
JIAO Jianling, HAN Xiaofei, LI Lanlan, ZHU Junhong. Prediction of China Oil Demand with the Constraints of CO2 Abatement[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2015, (1): 48-52. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
Citation: JIAO Jianling, HAN Xiaofei, LI Lanlan, ZHU Junhong. Prediction of China Oil Demand with the Constraints of CO2 Abatement[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2015, (1): 48-52.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107

减排约束下的中国石油需求预测

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
基金项目:

国家自然科学基金资助项目(71271074);安徽省电力经济技术研究中心委托项目(SGAHJY00GHJS1400150)

Prediction of China Oil Demand with the Constraints of CO2 Abatement

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出版历程
  • 收稿日期:2014-08-31
  • 刊出日期:2015-01-19

减排约束下的中国石油需求预测

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
    基金项目:

    国家自然科学基金资助项目(71271074);安徽省电力经济技术研究中心委托项目(SGAHJY00GHJS1400150)

摘要:针对中国2015年和2020年CO2排放强度减排目标,建立了以CO2强度减排为主要约束,综合考虑经济增长、能源结构以及产业结构等约束的石油需求优化预测模型.预测结果显示:2015年和2020年中国石油需求量分别为5.28亿吨、6.04亿吨,该结果意味着,未来我国石油需求总量仍将有较大幅度的增加,但占一次能源比重有所下降;与其他研究结果比较发现,减排约束对石油需求的增长起到一定的抑制作用;未来中国的石油对外依存度仍将处于较高水平.

English Abstract

焦建玲, 韩晓飞, 李兰兰, 朱俊红. 减排约束下的中国石油需求预测[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版), 2015, (1): 48-52. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
引用本文: 焦建玲, 韩晓飞, 李兰兰, 朱俊红. 减排约束下的中国石油需求预测[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版), 2015, (1): 48-52.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
JIAO Jianling, HAN Xiaofei, LI Lanlan, ZHU Junhong. Prediction of China Oil Demand with the Constraints of CO2 Abatement[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2015, (1): 48-52. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
Citation: JIAO Jianling, HAN Xiaofei, LI Lanlan, ZHU Junhong. Prediction of China Oil Demand with the Constraints of CO2 Abatement[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2015, (1): 48-52.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0107
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