基于VAR(向量自回归)模型的我国碳排放与经济增长关系的动态分析

本文运用VAR分析方法,考察了我国1994-2007年碳排放量与经济增长之间的动态演进关系。研究结果显示:1.经济增长是碳排放量增加的主要原因,人均碳排放量变化却不是引起人均收入变化的原因;2.经济增长导致碳排放量上升,而碳排放量的增加反过来会抑制经济增长速度,但其影响存在一定的滞后期;3.方差分解结果表明人均GDP能解释人均碳排放量预测方差的很大比重,而人均碳排放量在解释人均GDP的预测方差方面所起的作用很小。表明改革开放以来,我国的高速经济增长和工业化水平提升是以环境为代价;另一方面,长期以来,由于我国经济发展缺乏一个碳排放权的有效交易市场,使得环境污染所产生的负外部效应,无法通过碳排放权的清晰界定而影响到微观企业的生产行为,使得环境变化对经济增长的反作用有限。     

我国中部六省碳排放量影响因素分解分析

估算了1995—2009年期间我国中部六省的碳排放总量、人均碳排放量,从产业、能源消费结构、城乡消费结构的角度,对碳排放结构进行了分析。利用LMDI分解方法将碳排放量的影响因素分解为经济规模、产业结构、能源强度、能源结构以及碳排放系数,分析其具体影响,并进行省际比较。结果表明:1995—2009年期间中部六省的碳排放总量和人均碳排放量均呈增长趋势,且各省的差距较大;从产业结构和能源结构的碳排放情况看,各省的碳排放均来自第二产业和燃煤;经济规模的扩张是碳排放量增加的最主要因素,能源结构变化和碳排放系数变化对碳排放量变化的抑制作用不明显。     

我国碳减排制度选择：国际贸易的视角

碳税和碳排放权交易制度已成为我国应对气候变化、有效进行碳减排的两个重要的制度选择。由于我国国际贸易中的隐含碳排放量占国内排放总量的比重较高,且国际贸易对国内碳排放水平有较大影响,国际贸易成为我国碳减排制度选择的重要影响因素之一。我国出口贸易隐含碳提高了我国碳排放总量,国际贸易和产业国际转移提高我国碳排放总量并影响我国国内部分行业碳排放水平。因此,国际贸易成为我国选择碳税还是碳排放权交易机制的重要参考。同时,我国实行不同碳减排制度对国际贸易产生不同的影响：开征碳税将对我国国际贸易产生四大影响,实施碳排放权交易机制也将对我国国际贸易产生三大影响。     

我国碳排放的区域差异及驱动因素分析——基于脱钩和三层完全分解模型的实证研究

文章通过计算1995-2009年我国29个省市的碳排放量,揭示了我国碳排放的区域差异特征,并进一步构建"LMDI三层完全分解模型",研究了各地区碳排放增长的9类驱动因素,其中人均GDP是促进碳排放增长的决定因素,产业部门的能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素。文章根据这9类因素对各地区碳排放增长的影响方向和影响程度及其导致区域碳排放的异质性特征,提出了我国差异化区域碳减排政策。     

FDI、产业关联与我国温室气体排放强度——基于不同技术渠道的比较分析

随着温室效应的加剧和我国对外开放水平的提高,外商直接投资(FDI)对我国碳排放的影响引起重视。文章采用2004~2011年38个工业行业的数据为样本,分析了FDI对我国工业行业及其上、下游产业碳排放的影响,并且从技术渠道的角度,分析了FDI通过不同技术渠道对这些关联产业的碳排放的影响程度。研究结果表明,FDI主要通过竞争效应、示范效应降低东道国企业的碳排放量,且FDI的技术溢出效应显著降低了上、下游行业的碳排放量。     

我国碳排放与出口贸易的相关关系研究

文章基于协整理论和误差修正模型对我国1988～2007年碳排放量和商品出口之间的关系进行研究.研究发现,我国碳排放与对外出口贸易之间具有长期均衡关系,并且两者之间存在双向因果关系,出口的短期变动也同样对碳排放量存在正向影响.此结果反映出商品出口是加剧我国近年来碳排放量的一个重要因素.     

中国城市化与碳排放关系的动态计量分析

城市是碳排放的密集区域,城市化是我国碳排放量增长的重要因素。采用1985-2009年的中国城市化水平数据和同期中国碳排放量的测算数据,运用相关分析、协整检验、格兰杰因果分析和误差修正模型对中国城市化与碳排放的关系进行检验。中国城市化水平与碳排放量具有很高的正相关性,两者之间存在着长期的协整关系,城市化水平的提高是碳排放量增加的重要原因,但碳排放量不是城市化水平的格兰杰原因。城市化水平对碳排放的影响具有滞后性,短期影响较小,长期影响显著。利用脉冲响应函数和预测误差方差分解模型对中国城市化水平与碳排放量进行动态模拟,分析其在长期和短期均衡关系的相互作用机制和影响程度。提出中国实现低碳城市化的建议和对策。     

我国省域碳排放量与经济增长、环境规制、产业结构和居民生活消费间关系的实证分析

利用1998—2009年我国30个省(自治区、直辖市)的相关截面数据,构建了固定效应面板数据模型,对我国省域碳排放量与环境规制、经济增长、产业机构和居民生活消费的关系进行了实证分析。结果表明:经济发展水平、产业结构、居民生活消费和环境规制均是影响我国碳排放量的重要因素,且前者均与后者正相关;我国的自发碳排放量存在一定的区域性差异,东部地区各省市的自发碳排放量低于全国平均水平,中部地区次之,西部地区最高。最后,结合我国实际提出具体的政策建议。     

中国农地利用碳排放及影响因素研究:1990—2016年

基于化肥、灌溉、农药、农膜等6方面碳源测算了1990—2016年我国农地利用碳排放总量、省级农地利用碳排放量以及相关驱动影响因素。研究结果显示:(1)我国农地利用碳排放量处于增长状态,年均增长率为3.13%,农业碳排放强度逐年下降,年均增长率为-1.94%。(2)各省份农地利用碳排放与农业产值相关,同时受制于省级碳排放强度的作用。(3)经过因素分解发现,农业就业占比和碳排放强度对碳排放起抑制作用,但在总量上还低于农业人均GDP和人口规模对碳排放的促进作用,因此我国农地利用碳排放呈现增长态势。     

中国海洋交通运输业碳排放因素分解研究——基于中国远洋集团的实证分析

构建了一个海洋交通运输业的基于货运规模、货运距离、能源强度、能源结构、碳排放系数的碳排放恒等式．运用LMDI分解技术，根据中国远洋集团2004年-2008年能源消耗数据，分析了影响我国海洋交通运输业碳排放量的关键因素。结果表明：能源结构因素、货运规模因素一直是碳排放量的拉动因素。能源强度因素先是碳排放量的拉动因素，后成...     

基于指数分解的居民生活用能碳排放影响因素研究

运用对数均值迪氏指数(LMDI)因素分解法,构建了居民生活用能碳排放影响因素模型,并运用该模型对2000~2012年中国居民生活用能碳排放影响因素进行了实证研究。研究发现,造成我国居民生活用能碳排放快速增长的最主要原因是人均消费水平的提高,其次是居民能源消费支出占总生活消费支出比重的增加。能源消费结构的改变促进了居民生活用能碳排放量的减少,是抑制我国居民生活用能碳排放量减少的主要力量。能源价格的不断上升,也在一定程度上促进了居民生活用能消费及碳排放量的降低。     

钢铁行业供应链碳足迹界定及影响因素研究

以钢铁行业为研究对象,对钢铁供应链碳足迹进行界定,根据IPCC提供的排放因子和核算方法测算我国钢铁行业碳排放量;运用SPSS软件分析碳排放量与人口、GDP、能源消费结构、能源消费总量、钢材消耗量、能源效率、工业增加值碳强度和回收利用率8个主要影响因素之间的关系,并构建了碳排放多元回归模型。结果表明,钢铁行业碳排放量与人口、GDP、能源消费总量和回收利用率关系密切,能源消费总量对碳排放影响最显著,而其它因素影响不大。我国钢铁行业可从“转变发展方式,调整资源结构;健全能源管理,推进技术创新;优化生产流程,发展循环经济”3个方面实现减排目标。     

互联网发展对碳排放的影响——基于面板门槛模型的实证研究

基于线性面板模型和面板门槛模型,采用2008—2016年中国省级面板数据,实证检验了互联网发展对碳排放的线性和非线性影响。实证结果显示:采用线性面板模型结果表明,现阶段我国互联网发展提高了地区人均碳排放量,经济发展与碳排放存在倒"U"型关系,对外开放和城镇化程度提高减少了人均碳排放量,第二产业增加提升了人均碳排放量。考虑门槛效应时,互联网发展对碳排放的影响存在单门槛,即互联网发展与碳排放是倒"U"型的关系,当地区互联网水平处于中低水平时,互联网发展显著增加了地区的人均碳排放,当互联网发展水平越过门槛时,互联网发展又表现为抑制碳排放的增长。     

FDI对我国东部地区环境的影响——以碳排放为例

使用1995—2009年的数据计算东部地区的碳排放量,并对其影响因素进行实证检验。检验结果表明,碳排放量和FDI的变动具有高度的相似性;FDI能够降低东部地区的碳排放量,但影响较弱;东部地区的经济发展和能源强度是影响碳排放量的最主要因素;能源结构也加剧了碳排放量的增长,但影响相对较小。     

城市化、产业结构与碳排放的动态关系研究—基于VAR模型的实证分析

选取我国1978~2011年城市化水平、产业结构及碳排放量的数据,运用单位根检验、协整检验、格兰杰因果分析、误差修正模型、脉冲响应及方差分解技术对中国城市化、产业结构与碳排放之间的长期及短期动态关系进行综合研究。结果表明:我国的城市化水平、产业结构与碳排放之间存在长期的协整关系,城市化水平提高是导致碳排放量增加的原因,反之不成立;碳排放与第二产业之间也存在单向因果关系,碳排放量增加是第二产业增长的格兰杰原因,说明具有高碳排放量的高耗能产业是我国第二产业的重要支柱,支撑着我国的工业化进程,我国的经济增长遵循从"排放"到"增长"的路径。从三者之间的动态影响关系来看,城市化水平、第二产业对碳排放的影响具有滞后效应,且长期的影响显著。我国由"排放"到"增长"的因果关系使得未来阶段容易陷入经济增长和环境保护的两难困境,因此,必须从产业结构调整、低碳城市化等方面入手逐步实现节能减排的目标。     

我国粮食种植碳排放量变化趋势与驱动因素研究

以1990—2020年为考察期，对我国粮食种植碳排放量的变化趋势及内部结构进行剖析，采用LMDI模型将驱动因素分解为要素结构效应、消耗强度效应、粮食单产效应和播种面积效应。结果表明：对粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，播种面积次之，要素结构最小。粮食单产始终助推碳排放量增长；消耗强度和要素结构对碳排放量增长率的影响均是先助推、后抑制；而播种面积是先抑制、后助推碳排放量增长。对非粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，要素结构次之，播种面积最小。消耗强度始终助推碳排放量增长；粮食单产是先助推、后抑制碳排放量增长；播种面积和要素结构是先抑制、后助推、再抑制碳排放量增长。     

我国物流业对环境影响的动态效应研究——基于非限制性VAR模型的经验

以非限制性VAR模型为基础,考察了我国1990～2010年碳排放量与物流业之间的动态演进关系.由OLS估计协整方程得出我国物流业增加值每增加1％将引起CO2排放增加0.573％;由脉冲响应函数对短期动态关系作进一步分析表明,物流业的快速发展导致能源消耗的增长,从而引起碳排放量上升,而碳排放量的增加也会抑制物流业的发展,但其影响存在一定的滞后期.     

基于Kaya恒等式的江苏省碳排放影响因素研究

深入探讨碳排放量的主要影响因素,对控制和减少碳排放量有着重要的理论和现实意义。基于Kaya恒等式,利用灰色关联分析法对2000~2011年江苏省统计数据进行了关联分析。结果显示:对碳排放量影响最大的是煤炭消耗量,其关联度接近1;原油消耗量、GDP以及人均GDP对碳排放量的影响较大;人口及天然气消耗量对碳排放量的较小。研究结果表明改善以煤炭为主体的能源结构是降低碳排放量的最有效途径,并在此基础上提出了有针对性的政策建议。     

关于我国碳排放量及影响因素的实证分析

采用加权最小二乘法与向量自回归方法构建了在低碳经济环境下我国碳排放量及其影响因素之间关系的对比性实证分析模型,并进一步利用脉冲响应函数和方差分解探索影响系数大小和时期变化规律。研究表明,一方面,我国碳排放量与其影响因素之间存在一种长期均衡稳定的关系,其中最重要的因素是人均GDP、能源效率和产业结构,其次是人口数量和人均收入;另一方面,通过脉冲响应函数和方差分解得出我国碳排放量对人均GDP、能源效率和产业结构的冲击反应比较敏感,而对人口数量和人均收入水平随时期变化的响应则比较稳定,各变量影响系数在短期和长期存在明显差异。     

科技对我国区域碳排放的影响分析

通过测算全国30个省/市2002—2011年的碳排放量,并进行碳排放区域划分,将30个省/市按照碳集中度划分为重度、中度和轻度碳排放区域。利用STIRPAT扩展模型,并采用SPSS岭回归方法对3个碳排放区域的碳排放进行了影响因素分析。分析表明:经济增长仍是影响碳排放的主要因素;我国在低碳技术的投入和发展上还比较落后,使得整体科技进步所带来的碳排放的增加量比利用科技手段减排的CO_2要多。