基于STIRPAT模型的浙江省碳排放峰值预测分析北大核心

为应对全球气候变暖问题,我国提出2030年前实现碳达峰的目标。为探究该目标实现的可达性,以浙江省为例,充分考虑人口、人均GDP、碳排放强度、能源消耗强度、能源结构、产业结构等因素对碳排放的影响,建立了修正的STIRPAT模型,经过实证分析发现该模型精确度良好,R^(2)值达到0.982,能够很好地预测未来浙江省的碳排放。设定三种情景对浙江省二氧化碳排放峰值时间进行预测,结果表明:基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省均能在2030年前实现碳达峰目标。通过分析模型系数发现人口、能源结构、人均GDP是影响浙江省碳减排的主要因素。     

科技创新提高碳排放效率了吗?北大核心

以2005—2018年中国30个省份为研究样本,采用非径向非期望产出SBM模型测算各地区的碳排放效率;其次,通过改进的STIRPAT模型分析科技创新对碳排放效率的影响并探究其作用机制。主要结论:(1)2005—2018年中国及东、中、西三大区域的碳排放效率整体呈现不断上升的趋势。(2)科技创新能够显著地提高碳排放效率,西部的科技创新水平对碳排放效率的正向促进作用明显高于东部地区和中部地区。(3)影响机制表明,能源利用效率提升是科技创新促进碳排放效率的重要途径。各地区应该明确未来减排工作的重点方向,提高碳排放效率,实现经济增长与二氧化碳减排协调发展。     

供给侧与需求侧碳排放影响因素的比较研究

本文在STIRPAT模型的基础上构建供给侧碳排放和需求侧碳排放的影响因素模型,使用面板数据回归分析方法,定量分析了经济增长、人口总数、产业结构、消费结构、城镇化水平、技术水平和贸易开放度对供给侧碳排放和需求侧碳排放的影响,并进一步比较分析了二者的异同,得出以下主要结论：(1)供给侧碳排放与人均GDP显著正相关、与人均GDP的二次项显著负相关,印证了碳排放库兹涅茨曲线假说。(2)需求侧碳排放并不存在库兹涅茨曲线,其与人均GDP显著正相关。(3)在相同的控制变量影响下,不同国家或地区经济发展对供给侧碳排放和需求侧碳排放的影响方式不尽相同,碳净进口国和碳净出口国都应客观理性地承担起相应的减排责任,共同制定公平合理的节能减排方案。     

云南生活碳排放的影响因素分析

应用STIRPAT扩展模型,利用云南省2000—2011年的相关数据分析云南人口规模、人口城市化率、居民消费水平和能源结构等因素对生活碳排放的影响。应用偏最小二乘回归方法计量分析的结果表明:人口规模、人口城市化率和居民消费具有显著的正效应,其中居民消费水平对生活碳排放的影响最大,其次是城市化率和人口规模,说明居民消费水平已经成为影响生活碳排放增长的主要因素,同时人口总量的增加和城市化进程也直接加剧了生活碳排放的增加。另一方面能源结构中清洁能源所占比重的增加有效的减缓了生活碳排放的增加。通过研究云南省生活碳排放的规律,探讨云南省未来在生活中实施节能减碳的应对之策。     

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。     

我国各省碳排放测算及其影响因素分析

伴随着我国经济的高速发展,能源消费量持续增长,环境恶化加剧,碳排放带来的温室效应已成为摆在我们面前不客忽视的严竣现实.本文综合考虐了人口增长率、工业增加值、第三产业比重、治理废气投资等因素,建立了多元回归模型,对中国三十个省份的碳排放量数据用面板模型进行定量分析,并在此基础上提出了相应对策与建议.     

我国各省碳排放测算及其影响因素分析

伴随着我国经济的高速发展,能源消费量持续增长,环境恶化加剧,碳排放带来的温室效应已成为摆在我们面前不容忽视的严峻现实。本文综合考虑了人口增长率、工业增加值、第三产业比重、治理废气投资等因素,建立了多元回归模型,对中国三十个省份的碳排放量数据用面板模型进行定量分析,并在此基础上提出了相应对策与建议。     

无锡市工业碳排放的测算及影响因素

采用IPCC关于碳排放的计算方法,计算了无锡市1992—2010年的工业碳排放量。结果显示,近18年来无锡市工业碳排放量增长迅速,并表现出明显的阶段性特征,大致呈S型曲线。接着,应用回归分析模型,分析了影响无锡工业碳排放的主要因素,结果表明人均工业增加值是工业碳排放的主要促进因素,产业结构系数和能源效率是工业碳排放的主要抑制因素,工业利用外资对无锡工业碳排放增长也具有较大贡献。然后,运用灰色预测模型对无锡市工业碳排放量进行预测,显示无锡市未来5年工业碳排放量将继续缓慢增长,平均年增长率为2.8%,但由于基数庞大,工业碳排放增加的绝对量仍然很大,减排任务艰巨。最后,提出无锡市减少工业碳排放的对策措施,即加快产业结构调整、加强工业低碳技术研发、提高能源效率、积极利用清洁能源和合理引进外商投资。     

长三角地区能源消费碳排放驱动因素分析及优化策略

应用LMDI因素分解法与基于岭回归估计的修正STIRPAT模型,基于1997—2016年的时间序列数据,实证分析长三角地区能源消费碳排放驱动因素。研究结果表明,经济产出、人口规模是正反馈驱动因素,分别促进产生186 215.76万吨、14 421.71万吨碳排放,能源强度和能源结构是负反馈驱动因素,分别抑制产生93 253.01万吨、4 082.47万吨碳排放。经济产出、人口规模、能源强度和能源结构因素每增加1%,二氧化碳排放量随之增加0.845?4%、2.293 5%、0.832 8%和1.933 3%。在生态文明建设进入新时期和长三角区域一体化发展上升为国家战略的时代背景下,要加速推动经济发展方式向低碳集约型转变,加快新能源绿色化变革,在生态补偿、产业链升级、公共服务等方面建立一体化发展新机制,促进长三角地区可持续高质量发展。     

中国碳排放的影响因素及测算:模型比较及文献述评

随着经济数学在经济研究领域的广泛应用,使得同一问题的研究采用不同的视角会产生不同的研究结论,本文针对中国碳排放量影响因素测算方法的理论模型与主要的研究结果进行比较.指出各种研究方法(1.情景分析法;2.指数分解分析法;3.结构分解分析法;4.回归分析或MLE法)的研究特点和研究局限,给研究者提供一个较为全面的视角,并尝试指出该领域未来的研究方向.     

安徽省碳排放预测分析

运用排放因子法核算安徽省2000—2019年与能源相关的碳排放,并分析安徽省碳排放的主要影响因素。结合LMDI分解法分析了碳排放影响因素,之后建立STIRPAT扩展模型及岭回归,定量进行了安徽省能源碳排放预测。模型精确度高达90%以上,误差控制在5%以内,说明该模型可以很好对安徽省未来能源消费碳排放量进行预测。冀望能为安徽省实现碳减排,促进经济发展目标实现提供参考。     

基于联合均值与方差模型的碳排放权影响因素分析北大核心

碳达峰和碳中和背景下,研究碳排放权价格对我国制定节能减排的宏观经济政策、相关金融机构开展碳金融业务、减排企业及个人投资者提供决策等均产生有利影响。论文应用统计模型和机器学习分析碳排放权金融数据,选取碳排放权交易影响指标,包括能源价格、经济发展水平、国家碳市场指标、天气环境、传统金融市场因素等五个方面的指标,对湖北碳排放权交易建立统计模型进行探究分析,影响湖北碳排放权投资收益高低的中证100指数指标具有正向影响,影响湖北碳排放权投资风险的汇率、汽油价格两个指标为负向影响。结论可以供投资者决策参考。     

新型城镇化对我国碳排放的影响机理与区域差异研究

中国新型城镇化水平已经超过50%,城镇碳排放已经成为我国碳排放增长的重要来源。本文从新型城镇化的内涵入手,选择人口、空间、产业、居民消费结构、生态建设等方面探讨了新型城镇化对碳排放的影响机理,并分析了碳排放增长对城镇化发展的约束作用。选取1980-2014年相关数据,分析了中国新型城镇化对全国碳排放量的影响程度,进而将全国区域省份以城镇化质量为标准划分为三组,通过STIRPAT模型选取城镇化水平、城镇建设用地面积、第三产业增加值比重、人均可支配收入、城镇人均绿地面积等指标分别代表新型城镇化建设中人口集聚、城镇区域拓展、产业聚集、生活质量提高和生态建设等内涵,分析了碳排放的区域差异特征。研究表明,新型城镇化发展程度不同,不同因素对不同区域的影响也差异巨大。本文依据分析结果,从提升低碳意识,优化能源消费结构,提高能源利用率,完善碳排放市场等方面提出了政策与建议。     

城镇土地利用的碳排放量及因素分解

从能源消耗角度测算2009—2012年城镇土地利用的碳排放量,并运用LMDI分解模型对其影响因素进行了分解。研究表明,2009—2012年城镇土地利用碳排放量不断增加;经济水平提高、土地面积增加对城镇土地利用碳排放存在正效应,能源效率、人口规模、单位能源的碳排放量存在负效应。因此,为了实现城镇土地可持续利用,促进经济与环境的和谐发展,需要适度控制城镇规模的扩张速度,提高城镇土地集约利用率;同时,提高能源利用效率,推进可再生能源和清洁能源的开发和使用。     

广东省碳排放影响因素的实证分析研究

本文利用广东省1990-2008年的时间序列数据,通过LMD分解方法研究了广东省近年来的碳排放的趋势以及其影响因素,研究结果显示：经济发展促进广东省碳排放提高的积极因素,而能源结构以及能源效率的变化是其抑制因素。能源效率在研究期间是抑制广东省碳排放的主要根源,而能源结构的抑制作用一直未能充分发挥,从而导出今后作为影响能源结构的产业结构优化是减少广东省碳排放的主要途径和方法。     

基于GWR模型的中国区域碳排放影响因素空间差异研究

以STIRPAT模型为理论基础,从区域层面构建了碳排放影响因素的扩展的STIRPAT模型。并运用变系数空间计量模型——地理加权回归模型(GWR)实证考察了各影响因素对碳排放规模和碳排放强度影响的时空差异。实证结果显示:大部分解释变量的系数估计值显著,且系数的符号与预期一致,各影响因素在不同区域存在差异。要想实现区域差异化碳减排,需要充分考虑不同影响因素对碳排放影响的空间差异。     

不同城市化阶段碳排放影响因素的差异研究——基于省际面板数据

基于1997~2011年我国30个省区的面板数据,按照城市化水平的高低划分为三个组别,采用STIRPAT模型实证研究了不同城市化阶段碳排放影响因素的差异,并验证了环境库兹涅茨曲线的存在性。结果表明:随着城市化阶段的演进,城市化对碳排放的驱动作用越来越小,家庭小型化日趋成为引起碳排放增加的重要因素;在城市化不同阶段,人均财富对碳排放均具有显著的正影响,尤其是在城市化中期阶段;在城市化不同阶段,环境库兹涅茨曲线都是存在的,但距到达碳排放拐点分别需要12年、31年和23年。最后,根据不同城市化阶段碳排放的特点,提出了有针对性的碳减排对策。     

青岛市能源消费碳排放及影响因素分析

采用各行业能源消费相关统计数据,根据《IPCC2006国家温室气体清单指南》中的碳排放计算公式和碳排放系数缺损值计算了青岛市2000-2015年能源消费的碳排放,并应用因素分解法对青岛历年的碳排放量及其影响因素进行了分析。结果表明:GDP增长是导致碳排放量增长的主要动力,而产业结构优化调整、技术进步则是导致碳排放量减少的因素;工业对碳排放强度和碳排放总量的变化起决定性作用,在宏观和工业内部两个层面进行产业结构优化调整是实现碳排放总量减少的关键。     

福建省制造业碳排放及其影响因素分析

本文对福建省制造业2005-2013年碳排放和影响因素进行了分析,研究表明“十一五”和“十二五”期间福建省制造业单位碳排放呈现逐年下降的趋势,能源强度的降低和低碳技术的应用是促进单位碳排放下降的主要推动力.     

温室气体碳排放预测模型研究进展与分析

中国温室气体排放量在全球范围内占较大比例,为碳排放大国,减排压力巨大。为了更好地进行碳排放预测,估算中国碳减排潜力,文章对六种常用的碳排放预测模型从基本优缺点比较、基础数据的可得性、设计参数的难易程度等角度进行了分析,并根据相关文献与应用实例阐述了不同模型的碳排放预测应用差异和可行性。提出在碳排放预测的实际工作中,应当充分考虑本地区的产业经济、能源消耗等特征,筛选出碳排放的主要驱动因素,并根据不同因素对碳排放影响的权重选择适当的模型,以达到最好的拟合和预测效果的建议。