基于GTWR模型的河北省碳排放影响因素异质性研究

基于GTWR模型,探究了不同因素对河北省净碳排放影响的时空异质性。结果表明,各碳排放影响因素的回归系数均具有不同程度时空异质性,时间异质性较空间异质性更为明显;研究期内,人口规模和城市化对碳排放影响为正向且大体呈下降趋势,在研究期末稳定于较低的水平;固定资产投资、对外开放水平和第二产业占比对碳排放的影响大体呈上升趋势,在研究期末均为正向影响且处于相对较高的水平;各地级市间,人口规模和第二产业占比对碳排放的影响的差异相对较小,而固定资产投资、对外开放水平和城市化率对碳排放的影响差异相对较大。     

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。     

城市规模扩张对碳排放的影响机制研究——基于产业集聚的视角

我国快速的人口城市化进程推动城市规模迅速扩张,并对城市碳排放产生显著影响,在此过程中产业集聚发挥重要作用。不同规模的城市,产业集聚对碳排放的影响是不同的,入口规模在300万～1000万的特大城市相对其他规模等级的城市更适合中国的低碳城市化进程。产业集聚对碳排放具有“反弹效应”和“节能效应”,我国应该积极利用产业集聚的“节能效应”实现低碳的城市规模扩张,引导和促进产业在较大的城市集聚。     

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。     

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。     

京津冀城镇化、人口老龄化与碳排放关系的实证研究

引入城镇化和老龄化指标对KAYA恒等式做出修正后建立静态和动态面板模型,结合京津冀地区1995—2014年的数据进行分析后发现:人均GDP、人口规模、能源强度、能源消费碳强度及第二产业比重均与碳排放呈正相关关系,且各变量对碳排放影响的弹性系数大小依次为0.99、0.53、0.42、0.26和0.20。老龄化与碳排放呈显著的倒"U"形关系,即初期人口老龄化会因人口红利的存在对碳排放产生促进作用,但长远来看老龄人口比例的增加会使社会的生活模式向低碳方向转变;城镇化对碳排放也存在先促进后抑制的倒"U"型影响;碳排放对环境影响存在滞后效应,即上一期碳排放与当期碳排放存在正相关关系,其影响系数为0.57。     

碳排放影响中美农产品贸易的实证研究

伴随着工业化和城市化的进程,人类活动产生的碳排放量越来越多。日益增加的碳排放对农产品贸易具有重要的影响。本文首先分析了碳排放对中美农产品贸易的影响机理,并利用1992—2011年数据分析了碳排放对中美农产品贸易的影响效应。研究表明,碳排放在中美两国的农产品贸易中都体现为正效应,即对出口起到了促进和拉动作用,但影响程度不同。中国的农产品出口大都还是依靠高耗能、高投入来实现,而美国已基本超越了这种模式,向更加清洁绿色的方式发展,因而碳排放对其农产品出口的影响也不显著。     

中国碳排放区域差异研究综述

在面对越来越严峻的国际减排新形势下,中国碳排放的增加受到全球的重点关注,如何降低中国的碳排放成为一个我们亟待研究的课题。以综述的方式总结中国碳排放的区域差异和影响碳排放的多种因素,通过对经济学研究文献的梳理可知,中国碳排放区域差异的研究主要从三大区域、八大区域和碳聚集三个划分标准展开。影响中国碳排放区域差异的驱动因素主要有经济增长、产业结构和能源消费结构为三大主要影响因素,技术、贸易、人口和城市化也对碳排放有相应的影响。     

低碳经济发展的驱动因素研究——以浙江省为例

本文从人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化、国际贸易分工等方面探讨了低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,利用1990~2008年浙江省的统计数据,对低碳经济发展的驱动因素及其贡献率进行了实证研究。研究结果表明:人均GDP、能源强度、人口规模、单位能耗碳排放量和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,其中人均实际GDP的影响最大,能源强度的影响较大,人口规模和单位能耗碳排放量的影响较小,能源消费结构的影响最小,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工对碳排放总量的影响不显著;人均实际GDP持续增长是碳排放增长的最大正向驱动因素,对碳排放增长的贡献率最大,能源强度变动是碳排放增长的最大负向驱动因素,能源强度变动对碳排放增长具有一定的抑制作用。     

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。