Optimization path of China’s energy industry structure under low carbon economy situation

封面

如何引用文章

全文:

详细

The study discusses the main aspects of optimizing the structure of China’s energy industry in a situation with a low-carbon economy. To build a model for forecasting electricity demand, the method of partial least squares regression is used. The basic scenario and the scenario with restrictions are set taking into account the peculiarities of the development of a new normal economy. Based on the baseline scenario and the restricted scenario, the total energy demand, energy consumption structure and CO2 emissions in China are projected. Taking into account energy, economic and environmental factors, a multi-purpose optimization model of the energy consumption structure was built and the structure of China’s energy consumption and the corresponding CO2 emissions under optimization scenarios were obtained. This research describes revise the energy consumption structure in China, should reducing energy consumption and carbon dioxide emissions is very helpful.

作者简介

XiangRu Ma

RUDN University

编辑信件的主要联系方式.
Email: 1042218197@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0001-8769-8170

PhD student, Economic Faculty

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Ekaterina Nezhnikova

RUDN University

Email: nezhnikova-ev@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-5236-7950

Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of National Economics

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

参考

  1. Akhmetova, V.R., & Smirnov, O.V. (2020). Capture and storage of carbon dioxide-problems and prospects. Bashkir Chemical Journal, 27(3), 103-115
  2. Chang, N. (2015). Changing industrial structure to reduce carbon dioxide emissions: a Chinese application. Journal of Cleaner Production, 103, 40-48
  3. Chen, X., et al. (2020). Energy Structure Adjustment and Low Carbon Economic Development: A Comparative Analysis of Multiple Countries. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 118, 109537
  4. Gao, J., et al. (2021). The Impact of Industrial Structure Adjustment on Economic Growth and Environmental Sustainability: Evidence from a Panel of Countries. Sustainability, 13(6), 3092
  5. Gorbacheva, N.V. (2019). Dynamics of innovative activities in traditional and renewable energy. Comparative analysis. Innovation, 5(247), 35-45. (In Russ.)
  6. Huang, L., & Wu, Y. (2017). Government Policies, Environmental Performance, and Low Carbon Economy Transition: Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 142, 1440-1448
  7. Johnson, R., & Brown, M. (2018). Technological Innovation and the Low Carbon Transition: Evidence from the Semiconductor Industry. Energy Economics, 72, 217-227
  8. Klavdienko, V.P. (2019). Renewable energy in BRICS: contours of mainstream. Innovations, 8, 82-87.
  9. Klavdienko, V. (2018). Tax incentives for innovative activity of enterprises in China. Society and Economics, (7), 39-50. 10.31857/S020736760000179-5 (In Russ.).
  10. Kranina, E.I. (2021). China on the way to achieving carbon neutrality. Finansovyj žhurnal- Financial Journal, (5), 51-61. https://doi.org/10.31107/2075-1990-2021-5-51-61 (In Russ.).
  11. Li, H., & Zhang, L. (2018). Green Industry Development and Industrial Structure Adjustment: A Case Study of China. Journal of Cleaner Production, 180, 297-305
  12. Lukonin, S.A., & Anosov, B.A. (2021). China: Decarbonising the Economy and Adhering to the ESG Principles. Federalizm [Federalism], 26(3), 192-205. (In Russ.)
  13. Makarov, V.M., Novikova, O.V., & Tabakova, A.S. (2017, September). Energy efficiency in “green construction”: experience, issues, trends. In 2017 6th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO) (pp. 698-703). IEEE
  14. Makeev, Y.A., Salitskii, A.I., Semenova, N.K., & Zhao, X. (2023). Energy Transformation in China: Perspectives and Obstacles. Outlines of global transformations: politics, economics, law, 15(2), 9-32. https://doi.org/10.31249/kgt/2022.02.01 (In Russ.)
  15. Makeev, Yu.A., Salitski, A.I., & Semenova, N.K. (2022). Decarbonization in China: energy transition and financing challenges. Vostok (Oriens), 1, 89-105. (In Russ.)
  16. Matveev, V.A. (2022). Modern energy policy of China: external and internal challenges. Moscow. IFES RAS, 2022. (In Russ.)
  17. Smith, J., & Brown, A. (2015). Transitioning to a Low Carbon Economy: A Review of the Evidence on Government Policies. Journal of Environmental Economics and Management, 68, 352-366
  18. Smith, P., & Jones, L. (2019). International Comparison of Government Policies for Low Carbon Economy: Lessons from European and Asian Experiences. Energy Policy, 132, 1016-1026.
  19. Sun, Y., & Wang, Q. (2019). Lessons from International Experience: Industrial Structure Adjustment for Low Carbon Development. Energy Policy, 126, 299-307.
  20. Wang, Q., & Li, Y. (2016). Integrated Modeling of Low Carbon Economy and Energy Structure Adjustment: A Case Study of China. Energy, 115, 372-385.
  21. Xu, Y., & Liu, W. (2022). Policy Instruments for Industrial Structure Adjustment: Lessons from a Tax Incentive Program. Resources, Conservation and Recycling, 176, 105823
  22. Zhukov, S.V., & Reznikova, O.V. (2023). Energy transition in the USA, Europe and China: recent trends. Studies of economic development of Russia, 34(4), 439-449

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».