认证传递信任 服务产业发展

1引言改革开放30年来,电子信息产业实现了突飞猛进的发展,中国电子技术标准化研究院(CESI)认证业务也从管理体系认证拓展到自愿性产品认证、强制性产品认证、服务认证、核查业务等领域。借助标准、检测、认证方面的综合优势,CESI认证机构已成为我国认证认可行业中"职业化、专业化、品牌化"的重要中坚力量,参与建立了与产业发展密切相关的认证认可制度,为促进产业的健康发展做出了积极的贡献。     

基于Sampson-Guttorp空间统计方法对我国区域碳排放的研究

减少二氧化碳的排放是减缓气候变化的主要措施之一,而中国作为世界上最大的碳排放国之一,中国的碳排放问题已成为国内外学术界共同关注的焦点.本文从空间的角度,以我国30个省城的碳排放量为研究对象,首先采用Sampson-Guttorp空间统计方法,研究碳排放的空间相关性,然后依据省份间相关程度进行了聚类分析,客观评估我国区域碳排放的特征。结果发现我国各省域之间的碳排放空间上有明显的正相关性,我国碳排放总体上呈现东部高西部低、北部高南部低、局部中北部高西北部低的空间分布格局.     

中国产业结构与碳排放量关系的实证检验——基于动态面板平滑转换模型的分析

大多数环境库兹涅茨曲线(EKC)的实证研究隐含地假定各地区具有相同的环境与收入的关系模式,这种假定抹灭了不同地区间的差异性。本文运用动态面板平滑转换模型分析了中国1995-2009年30个省份产业结构对EKC曲线的影响。研究结果显示,中国经济增长与碳排放之间存在EKC曲线,但该曲线会因高技术产业占工业产值比重的不同而发生非线性变化,当该比重值高于10.975%时,碳排放的转折点将大幅下降,因此提高产业结构的高端化水平是实现碳减排的有效途径;某些中西部省份的产业结构调整趋势不利于碳减排。此外,中国的碳排放模式具有较强的路径依赖性,发展低碳环保的居民消费方式是中国未来实现可持续性碳减排的重点。     

嗨,请叫我“智慧首府”——芬兰赫尔辛基的城市创新发展

<正>芬兰首都赫尔辛基,濒临波罗的海,是一座古典美与现代文明融为一体的都市,既有欧洲古城的浪漫情调,又充满国际化大都市的韵味。同时,她又是一座都市建筑与自然风光巧妙结合的花园城。市内建筑多用浅色花岗岩建成,素有"北方洁白城市"之称。在大海的映衬下,无论是夏日碧海蓝天,还是冬季流冰遍浮,这座港口城市总是显得那么美丽洁净,被世人亲切地称为"波罗的海的女儿"。在赫尔辛基的海港市场上,一尊"波     

碳排放问题面板数据曲线的棱镜模型聚类分析

采用类比方法构建出一种面板数据曲线的棱镜模型,把时间横坐标与经济问题纵坐标加以角度化变换,选取恰当的经济变量作为棱镜的折射率和顶角,可将面板数据曲线用棱镜曲线进行再描绘.在碳排放问题上,列举大量的面板数据曲线作为具有棱镜曲线形状的证据,并给出聚类分析,解决了棱镜模型的应用问题,得出了存在经济折射定律的观点结论,从而为应用经济学研究提供一种全新视角的分析工具.     

阿尔卡特朗讯推出“绿色理念行动”

为了配合4月19—25日的“地球周”,阿尔卡特朗讯推出了一系列环保举措,以降低碳排放,并在公司全球运营中建立绿色理念。     

基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测

为预测企业碳排放峰值,帮助企业设计碳排放的减排路径,需要对企业碳排放峰值预测方法进行研究。当前采用基于TFDI模型的预测模型对企业碳排放峰值进行预测,预测过程中无法全面考虑企业碳排放影响因素,导致预测企业碳排放峰值出现误差。为此,提出一种基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测模型。该模型是以灰色模型为基础,与神经网络相融合构建的灰色神经网络,将模型中企业碳排放原数据进行叠加,并用微分方程表示,将VSTE算法作为灰色神经网络模型预测的基础算法,计算企业碳排放路径碳排放值,满足高斯分布随机函数,以此进行企业碳排放峰值的预测。实验结果证明,所提模型可以准确预测企业碳排放峰值,有效帮助企业设计碳排放减排路径。     

碳排放交易机制下的供应链运作策略及协调研究

碳排放权交易是控制和减少碳排放的有效工具,同时也使得企业的运作成本增加,供应链的决策管理更复杂。考虑由零售商和制造商组成的二阶段供应链,研究不同碳排放权交易政策(供应链成员内部碳排放权交易、外部市场碳排放权交易)下基于数量折扣契约的供应链协调问题,并与无碳排放约束的情形进行比较。研究结果表明:在不同碳排放权交易政策下,数量折扣契约能够实现供应链的协调;无碳排放约束的供应链最优订货量大于外部碳排放权交易的供应链最优订货量,成员内部碳排放交易下的供应链最优订货量和供应链期望利润随着碳排放配额的增加最终等于无碳排放约束下的供应链最优订货量和供应链期望利润;外部市场碳排放交易政策下供应链的期望利润随着碳排放配额的增加而增加。     

人口结构变动对中国能源消费碳排放的影响——基于城镇化和居民消费视角

本文通过引入城镇化及居民消费等因素拓展LMDI模型,解构中国能源消费碳排放变动为碳排放因子、能源强度、消费抑制因子、城镇化、居民消费和人口规模六大效应,并探讨上述六种效应变动对中国能源消费碳排放量变动的贡献率及其作用机理。然后,选择中国30个省份,2003-2012年的面板数据实证分析人口结构变动对区域能源消费碳排放量变动及其分解效应的影响。结果表明:2003 2012年中国碳排放总量增加42.1167亿吨,消费抑制因子效应、城镇化效应、居民消费效应和人口规模效应对碳排放量的影响呈现为正效应,而碳排放因子效应和能源强度效应对碳排放量的影响整体上呈现为负效应,并且居民消费效应对碳排放量变动的影响最大。人口城镇化已成为影响中国碳排放量变动的主要人口因素。较之中、西部地区,东部地区的人口规模效应明显较高,但其能源强度效应则相反,中部地区碳排放因子效应明显高于东、西部地区。现阶段,人口年龄结构、人口教育结构和人口职业结构变动减缓了中国碳排放量的增长,而人口城乡结构、区域经济水平和人口规模变动的影响方向则相反,最后,人口性别结构变动对碳排放量变动无显著地影响。     

企业价值视角下碳排放权交易机制波特效应的再检验

将2013年6月开始在7个省市实行的碳排放权交易试点政策作为准自然实验,以2011-2018试点行业的上市企业为平衡面板数据建立双重差分模型和中介效应模型,研究碳排放权交易机制是否能通过促进企业技术创新提高企业价值,以检验“强波特假说”在中国是否成立。研究发现,碳排放权交易试点政策不能通过促进试点地区上市企业通过技术创新提高企业价值,实现波特效应;分地区检验发现,只有在北京市能实现波特效应,在全国及其余省市均无法实现波特效应。碳排放初始配额分配过多导致的碳价过低是主要诱因。应鼓励企业通过绿色技术创新提高企业价值。