中國能耗碳排量宏觀驅(qū)動(dòng)因素的Hi·PLS模型分析＊

賈俊松

(中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所能源與環(huán)境政策研究中心,北京 100190)

能源消費(fèi)及其引起的碳排量增加與氣候變暖等問題已經(jīng)成為當(dāng)今世界所廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)論題之一[1]。我國的能源消費(fèi)隨著經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展、人口增長、工業(yè)化和城市化進(jìn)程加劇而迅速增長。由能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量也迅速增加,由此產(chǎn)生的對(duì)環(huán)境破壞性影響也同樣受到社會(huì)各界和廣大學(xué)者的普遍關(guān)注。能耗碳排量可以看成是由一個(gè)國家的人口數(shù)量及其結(jié)構(gòu)、富裕程度、技術(shù)水平、能耗總量與效率結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平與結(jié)構(gòu)、教育文化水平、衛(wèi)生條件和先天的自然環(huán)境與資源條件等多種影響因素共同作用的綜合結(jié)果。那么,在這些影響因素中,哪些是最主要的影響因素,哪些是不太重要的影響因素呢?搞清楚這個(gè)問題可以為我們?cè)O(shè)計(jì)和制定與碳減排相關(guān)的政策與機(jī)制時(shí)提供理論保證和科學(xué)依據(jù)。然而,迄今為止,國內(nèi)外大多學(xué)者對(duì)該問題的研究往往側(cè)重于某單方面或者幾個(gè)方面的影響因素驅(qū)動(dòng)作用,如:人口、經(jīng)濟(jì)與能源方面要素[2-16],科學(xué)、技術(shù)進(jìn)步方面要素[17-19],空間地理方面要素[20],商品出口[21],家庭規(guī)模與總戶數(shù)[22],工業(yè)化[23]及旅游活動(dòng)[24]等,把所用這些要素綜合起來考慮的研究仍較少。為彌補(bǔ)這一不足,本文提出采用化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用的一種方法——遞階偏最小二乘法(Hierarchical Partial Least Squares,Hi_PLS)進(jìn)行該主題的研究,Hi_PLS方法正好可以把上文提出的所用要素綜合起來考慮,根據(jù)模型運(yùn)算的結(jié)果,可以很快區(qū)分出哪些是最主要的影響因素?哪些是不太重要的影響因素?哪些是最不重要的影響因素?為此,本文擬以我國(大陸地區(qū))為例,通過收集其在1952-2006年的總體碳排放量數(shù)據(jù)及其相關(guān)影響因素的大量宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。

1 研究假設(shè)

碳排量主要是由燃料燃燒而引起的,因而,能源消費(fèi)的絕對(duì)量是引起碳排放量增長的最直接原因,這是毋庸置疑的,然而,這一點(diǎn)本文不作為主要研究對(duì)象。本文中論及的宏觀驅(qū)動(dòng)因素變量即假定為:除了能源消費(fèi)量、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及能源消費(fèi)效率等與能源有關(guān)的因素之外的所有其它如人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)生、技術(shù)和自然條件等方面的因素的統(tǒng)稱?？梢缘贸?這些宏觀驅(qū)動(dòng)因素并不是總體碳排放量增加的最主要和最直接的原因,但它們或多或少對(duì)碳排放增加有一定的影響和相關(guān)作用,因而,辨別出哪些宏觀驅(qū)動(dòng)因素是最主要的和最不主要的,對(duì)我們進(jìn)行相關(guān)機(jī)制設(shè)計(jì)時(shí)具有一定的參考意義。假定的各個(gè)宏觀驅(qū)動(dòng)因素變量及其單位、縮寫、反映出來的具體內(nèi)涵、所屬的Hi_PLS模型子塊與子塊編號(hào)如表1所示。

表1 各宏觀影響因素變量及其具體內(nèi)涵與所屬子塊Tab.1 Variable's abbreviation,specific connotation and corresponding sub-blocks of the micro-driving factors

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究中所涉及的主要數(shù)據(jù),其來源可分為兩個(gè):

(1)碳排放總量數(shù)據(jù)來自于美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室CO2信息分析中心數(shù)據(jù)集(CDIAC,http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp030/nation1751_2006.ems)。

(2)各主要宏觀影響因素變量數(shù)據(jù)則來自于中國歷年統(tǒng)計(jì)資料,根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性,具體研究年限確定為1952-2006年。

2.2 方法說明

采用的研究方法為遞階偏最小二乘法Hi·PLS,該方法是在傳統(tǒng)PLS方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)而形成的。用該方法進(jìn)行本文主題的研究比較少見,這也是本文研究的意義之所在。

傳統(tǒng)PLS方法集成了多元線性回歸、主成分分析和典型相關(guān)分析的優(yōu)點(diǎn)于一身,是這三類模型的結(jié)合[25]。早在1966-1973年,伍德就陸續(xù)發(fā)表過一些文章,涉及到偏最小二乘方法的一些思想,1983年正式提出了偏最小二乘法這個(gè)稱謂。該方法初期應(yīng)用領(lǐng)域集中在實(shí)驗(yàn)科學(xué)(如,化學(xué)計(jì)量學(xué)),主要用于解決實(shí)驗(yàn)樣本點(diǎn)數(shù)較少的情況下,多變量之間相關(guān)關(guān)系的回歸建模分析[25-26],后期應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展。傳統(tǒng)PLS運(yùn)算過程可簡述為:首先對(duì)自變量X和應(yīng)變量Y的變量組進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化;然后分別從自變量X和應(yīng)變量Y中提取出第一對(duì)主成分t1和u1,使得它們之間的協(xié)相關(guān)關(guān)系達(dá)到最大(根據(jù)主成分分析原理,要使得提取出來的兩個(gè)主成分均能最大的代表原變量組的信息,即每個(gè)主成分的方差要達(dá)到最大,同時(shí)根據(jù)典型相關(guān)原理,要使得兩個(gè)主成分之間相關(guān)性達(dá)到最大,即相關(guān)系數(shù)要最大,因而綜合起來,就是要使得兩個(gè)主成分之間的協(xié)相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大);第一對(duì)主成分被提取之后,分別實(shí)施自變量X對(duì)t1的回歸和應(yīng)變量Y對(duì)t1的回歸,如果回歸精度已經(jīng)達(dá)到滿意的精度,則計(jì)算終止,否則,將利用X被t1解釋后的殘余信息以及Y被t1解釋后的殘余信息進(jìn)行第二輪的成分提取。如此往復(fù),直到達(dá)到一個(gè)滿意的精度為止[25]。

需要說明的是自變量xj(p個(gè)xj組成自變量集合X)在解釋因變量集合 Y時(shí)的作用,PLS用VIPj(variable importance in projection)來表示,其公式為:

其中,p為自變量個(gè)數(shù),m為提取的主成分個(gè)數(shù);whj為軸wh的第j個(gè)分量,它用來測(cè)量自變量 xj表示對(duì)構(gòu)造成分軸th的邊際貢獻(xiàn)。Rd(Y;th)表示軸th對(duì)Y的解釋能力,Rd(Y;t1,Λ,tm)則表示軸t1,t2,...,th對(duì)Y的累計(jì)解釋能力。我們知道:xj對(duì)Y的解釋是通過th來傳遞的,如果 xj在構(gòu)造th時(shí)起到了相當(dāng)重要的作用,而 th又對(duì)Y的解釋能力很強(qiáng),則 xj對(duì)Y的解釋能力就最大。另外,對(duì)任意的 h=1,2,...,m,對(duì)于一個(gè)單位軸wh,因而有:

之所以寫成式(1)這種形式,可以從下面兩個(gè)推導(dǎo)式子來理解。首先對(duì)每一個(gè) VIPj求平方,可得:

從式(4)可知:對(duì)于P個(gè)自變量,如果它們?cè)诮忉孻時(shí)的作用都相同,則所有的 VIPj都等于1。因此,據(jù)此可以把VIP值大于1的認(rèn)為是主要的影響因子(驅(qū)動(dòng)力),VIP值小于1的可認(rèn)為是不重要的影響因子,也有資料把VIP值在0.8以下認(rèn)為是不重要因素[8]。為討論方便,本文把VIP值在0.5-1之間的因素認(rèn)為是不太重要因素,VIP值在0.5以下認(rèn)為是最不重要因素。

這種傳統(tǒng)PLS存在如下不足之處:如,對(duì)含有較多自變量的模型,分析時(shí)不容易解釋,又如不能對(duì)自變量進(jìn)行篩選和識(shí)別。本文采用的遞階偏最小二乘法Hi_PLS則一定程度上克服了這個(gè)缺陷。其基本思想是,首先將自變量集合劃分為若干子塊(sub-block),使得在每一子塊中的變量均具有相同或相似的含義。然后,分別建立每一子塊與因變量的偏最小二乘回歸模型(底層模型,BaseModel),提取相應(yīng)的偏最小二乘成分;再使用在各子塊中提出的偏最小二乘成分作為自變量,與因變量建立整體的偏最小二乘回歸模型(頂層模型,Top Model)。遞階偏最小二乘建模示意圖見圖1[27]。

具體地,本文以中國碳排放總量數(shù)據(jù)作為因變量Y,反映我國在一定時(shí)期內(nèi)的醫(yī)療衛(wèi)生、藝術(shù)、文化、教育、金融、對(duì)外貿(mào)易、郵電業(yè)務(wù)、運(yùn)輸系統(tǒng)及經(jīng)濟(jì)水平、人口狀況、自然環(huán)境條件等36個(gè)宏觀影響因素組成自變量集合X,構(gòu)建本文分析的數(shù)據(jù)庫。首先,將該36個(gè)自變量劃分成為醫(yī)療、藝術(shù)、教育文化、金融外貿(mào)、郵電運(yùn)輸、自然環(huán)境、財(cái)稅投資、GDP和人口9個(gè)子塊(表1),構(gòu)建9個(gè)底層模型,并分別執(zhí)行各子塊對(duì)Y的PLS回歸,提取出相應(yīng)的成分;然后,把從9個(gè)底層模型回歸提取出的成分作為自變量,構(gòu)建1個(gè)總體的頂層模型,執(zhí)行PLS回歸。

圖1 遞階偏最小二乘Hi_PLS建模示意圖Fig.1 Drawing of structuring Hierarchical Partial Least SquaresModel

3 結(jié)果與分析

3.1 結(jié)果

采用Hi·PLS模型回歸的結(jié)果如表2所示。根據(jù)其中頂層PLS模型的解釋Y能力指標(biāo)(R2Y)可知,Hi·PLS模型的結(jié)果是十分理想的(R2Y值為0.991>0.982,0.982為所有底層模型中的解釋Y能力的R2Y指標(biāo)最大值),這一理想結(jié)果的效果圖也可以直接從圖2看出。

表2 中國碳排放宏觀驅(qū)動(dòng)因素Hi·PLS模型回歸的結(jié)果Tab.2 Regression result of Chinese carbon emissions'macro-driving factors by Hi·PLS Model

3.2 分析

圖2 中國碳排放宏觀驅(qū)動(dòng)因素的Hi·PLS擬合效果Fig.2 Regression effect of Chinese carbon emissions'macro-driving factors by Hi·PLS Model

為進(jìn)行對(duì)照分析,我們還對(duì)本文主題進(jìn)行了傳統(tǒng)PLS模型的回歸,其結(jié)果如表2中的模型11所示,可以看出,與傳統(tǒng)PLS模型相比,采用Hi·PLS的結(jié)果要更好。這是因?yàn)閮烧咴诮忉孹能力上相差不大(0.883≈0.884),而Hi·PLS模型的回歸效果卻明顯要好(0.991>0.989)。

此外,與傳統(tǒng)PLS模型相比,Hi·PLS模型的優(yōu)越性還體現(xiàn)在結(jié)果的解釋方便性上。圖3表示了Hi·PLS模型頂層VIP圖(a)與傳統(tǒng)PLS模型VIP圖(b)的對(duì)比情況。

圖3 中國碳排放宏觀驅(qū)動(dòng)因素的Hi_PLS模型頂層VIP圖與傳統(tǒng)PLS模型VIP圖對(duì)比Fig.3 Comparison of the top Hi_PLS model's VIP graph and the traditional PLS model's VIP graph of Chinese carbon emissions'macro-driving factors

從傳統(tǒng)PLS模型VIP圖(圖3b),我們僅僅可以看出:這些宏觀驅(qū)動(dòng)因素的重要性大小依次為:YShzz,WJgzg,POPu,YSkzz,WJbz,WJgjs,GDP1,YSmyqc,YSgl,YStl,POPT,WScw,WSjgry,GDP,G DP2,YDhj,TZny,GDP3,TZkxyj,WJzz,WJgb,SHss,SHc zzc,SHczsr,TZjbjs,JRhj,WMjk,WJgx,WMck,JRwh,POPr,ZRczmj,ZRgdmj,ZRnzwzmj,ZRszmj及YSbytt。詳細(xì)分析如下,首先,對(duì)我國碳排放增加最不重要的驅(qū)動(dòng)因素為藝術(shù)表演團(tuán)體個(gè)數(shù)YSbytt,因它對(duì)應(yīng)的VIP值僅為0.25左右(圖3b,VIP<1)。其次,對(duì)我國碳排放影響不重要的因素為歷年受災(zāi)面積 ZRszmj,歷年成災(zāi)面積ZRczmj,歷年耕地面積ZRgdmj,歷年農(nóng)作物總播種面積ZRnzwzmj 4個(gè)。它們共同反映了我國過去自然環(huán)境條件的影響,由于它們對(duì)應(yīng)的VIP值處于0.5-1之間(圖3b),因而對(duì)碳排放作用也是不重要的。第三,人口方面,總?cè)丝跀?shù)量POPT是重要的驅(qū)動(dòng)因素,尤其是其中的城市人口POPu更為重要,而相對(duì)應(yīng)的鄉(xiāng)村人口的數(shù)量對(duì)碳排放影響則不太重要(VIP<1,圖3b)。第四,金融外貿(mào)方面,歷年黃金量JRhj,歷年貿(mào)易進(jìn)口總額WMjk,歷年貿(mào)易出口總額WMck及歷年外匯儲(chǔ)備量JRwh這4個(gè)變量表示的金融外貿(mào)作用對(duì)我國碳排放影響的VIP值在1附近徘徊,均值略小于1(圖3b),可見它們也是不太重要的宏觀驅(qū)動(dòng)因素。第五,教育文化水平方面,普通高等學(xué)校數(shù)WJgx的VIP值約為1(圖3b),看不出其重要性的大小,只有把該因素所在的教育文化水平的所有指標(biāo)綜合起來考慮,我們才能確定教育文化水平驅(qū)動(dòng)作用的重要性。由于其它教育文化水平指標(biāo)的VIP均明顯大于1(圖3b),因此可確定教育文化水平的提高是我國碳排放增加的一個(gè)重要宏觀驅(qū)動(dòng)因素。最后,在剩下的宏觀因素中,它們對(duì)我國碳排放均具有重要的驅(qū)動(dòng)作用,但我們僅能將它們分為以下幾類(圖3b):①經(jīng)濟(jì)增長、財(cái)政收入與投資方面,有 GDP,GDP1,GDP2,GDP3,SHss,SHc zs,SHc zzc,TZkxyj,TZny及TZjbjs指標(biāo);②運(yùn)輸與郵電方面,有YSmyqc,YShzz,YSkzz,YStl,YSgl及YDhj指標(biāo);③醫(yī)療衛(wèi)生方面,有 WSc w及WSjgry指標(biāo)?？梢?在傳統(tǒng)PLS模型分析中,我們無法再對(duì)最后的這幾組驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行更加詳細(xì)的排序。

但是,在Hi·PLS模型中,我們可以很方便做到這一點(diǎn)。首先從表2可以看出,在9個(gè)底層模型中,模型2在執(zhí)行PLS回歸,得不出有效結(jié)果,這表明模型2所代表的變量與中國能耗碳排量之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系,即藝術(shù)表演團(tuán)體的數(shù)量(藝術(shù)水平)不是碳排放的主要宏觀驅(qū)動(dòng)因素。而其它8組均可以看成是我國碳排放的主要宏觀驅(qū)動(dòng)因素,它們分別是郵電運(yùn)輸活動(dòng)(0.982)、教育文化活動(dòng)(0.979)、人口數(shù)量(0.965)、金融外貿(mào)活動(dòng)(0.937)、財(cái)稅與投資活動(dòng)(0.927)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平GDP(0.898)、醫(yī)療衛(wèi)生活動(dòng)(0.823)及自然環(huán)境條件(0.554)。再根據(jù)圖3a中的頂層PLS模型VIP順序圖,可知這8組變量各自對(duì)應(yīng)的反映其自身主要信息的第一對(duì)PLS成分為重要驅(qū)動(dòng)因素,而第二及其以上對(duì)數(shù)的PLS成分均不需要考慮,因?yàn)樗鼈兊腣IP值均 ≤0.5(＄M9.t2,＄M4.t2,＄M4.t3,＄M7.t2,＄M8.t2,＄M7.t3,＄M7.t4,＄M7.t5及＄M3.t2均 ≤0.5,圖3a)。這 8組變量第一對(duì) PLS成分的VIP排序?yàn)椤鏜5.t1,＄M3.t1,＄M9.t1,＄M8.t1,＄M4.t1,＄M1.t1,＄M7.t1及＄M6.t1(圖3a),據(jù)此,可將它們的驅(qū)動(dòng)作用按照重要性大小依次排序?yàn)?①郵電運(yùn)輸活動(dòng)、②教育文化活動(dòng)、③人口數(shù)量、④經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)、⑤金融外貿(mào)活動(dòng)、⑥醫(yī)療活動(dòng)、⑦財(cái)稅投資活動(dòng)、⑧自然環(huán)境條件。

進(jìn)一步分析可知:驅(qū)動(dòng)因素組⑧幾乎沒有反映出人類的各種生產(chǎn)和生活等活動(dòng)強(qiáng)度,而驅(qū)動(dòng)因素組①-⑦所反映出來的領(lǐng)域具有一定的人類活動(dòng)強(qiáng)度,因此,可以認(rèn)為,我國碳排放重要的宏觀驅(qū)動(dòng)因素來自于人類生活和生產(chǎn)等活動(dòng)強(qiáng)度均較大的領(lǐng)域(如,郵電運(yùn)輸活動(dòng)與教育文化活動(dòng)等)及人口數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,不重要的宏觀驅(qū)動(dòng)因素則來自于幾乎無法反映人類活動(dòng)強(qiáng)度的領(lǐng)域(如,自然環(huán)境要素和藝術(shù)表演團(tuán)體的個(gè)數(shù)等)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

與傳統(tǒng)PLS模型相比,Hi·PLS模型用于我國碳排放主要宏觀驅(qū)動(dòng)因素的分析更加有效,解釋起來也更加方便,解釋的結(jié)果也更加具體細(xì)致。

對(duì)我國能耗碳排量最沒有驅(qū)動(dòng)作用的是藝術(shù)表演團(tuán)體的個(gè)數(shù),此外,其它幾類要素按照驅(qū)動(dòng)作用的重要性大小可排序?yàn)?①郵電運(yùn)輸活動(dòng)、②教育文化活動(dòng)、③人口數(shù)量、④經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)、⑤金融外貿(mào)活動(dòng)、⑥醫(yī)療活動(dòng)、⑦財(cái)稅投資活動(dòng)及⑧自然環(huán)境條件,因而,可以進(jìn)一步認(rèn)為我國碳排放重要的宏觀驅(qū)動(dòng)因素來自于人類生活和生產(chǎn)等活動(dòng)強(qiáng)度均較大的領(lǐng)域(如,郵電運(yùn)輸活動(dòng)與教育文化活動(dòng)等)及人口數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,不重要的宏觀驅(qū)動(dòng)因素則來自于幾乎無法反映人類活動(dòng)強(qiáng)度的領(lǐng)域(如,自然環(huán)境要素和藝術(shù)表演團(tuán)體的個(gè)數(shù)等)。

4.2 討論

遞階偏最小二乘模型是在傳統(tǒng)的偏最小二乘模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而形成的。這兩種方法在化學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,對(duì)于樣本個(gè)數(shù)不多的案例,是十分適宜的。而本論文研究涉及的研究年限較長,研究變量也較多(36個(gè),9組),因而得出的最終結(jié)果還是比較籠統(tǒng),解釋效果仍比較宏觀。盡管如此,該文作為階段性的成果之一,啟示我們下一步需要考慮其它的方法與該方法結(jié)合,或者對(duì)本文的PLS模型進(jìn)行改進(jìn),繼續(xù)進(jìn)行本文主題的研究,以便作出更加細(xì)致具體的研究成果供決策者參考。

References)

[1]國家氣候中心.全球氣候變化的最新科學(xué)事實(shí)和研究進(jìn)展:IPCC第一工作組第四次評(píng)估報(bào)告初步解讀[J].環(huán)境保護(hù),2007,6(11):34-35.[National Climate Center.The Latest Scientific Facts and Research on Global Climate Change:Preliminary Analysis of IPCC Fourth Assessment Report by Working Group I[J].Environmental Protection,2007,6(11):34-35.]

[2]徐玉高,郭元,吳宗鑫.經(jīng)濟(jì)發(fā)展,碳排放和經(jīng)濟(jì)演化[J].環(huán)境科學(xué)進(jìn)展,1999,7(2):54-64.[Xu Yugao,Guo Yuan,Wu Zongxin.Economic Development,Carbon Emission and Economic Evolution[J].Advances in Environmental Science,1999,7(2):54-64.]

[3]劉慧,成升魁,張雷.人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響碳排放的國際研究動(dòng)態(tài)[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2002,21(5):420-429.[Liu Hui,Cheng Shengkui,Zhang Lei.The International Latest Research of the Impacts of Human Activities on Carbon Emission[J].Progress In Geography,2002,21(5):420-429.]

[4]張雷.經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的影響[J].地理學(xué)報(bào),2003,58(4):629-637.[Zhang Lei.Economic Development and Its Bearing on CO2Emissions[J].Acta Geographica Sinica,2003,58(4):629-637.]

[5]何建坤,劉濱.我國減緩碳排放的近期形勢(shì)和遠(yuǎn)期趨勢(shì)分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2006,16(6):153-157.[He Jiankun,Liu Bin.Analysis on the Situation in the Near Future and the Trends in the Long Ter m with Regard of Mitigating Carbon Emissions in China[J].China Population,Resources And Environment,2006,16(6):153-157.]

[6]徐國泉,劉則淵,姜照華.中國碳排放的因素分解模型及實(shí)證分析:1995-2004[J].中國人口·資源與環(huán)境,2006,16(6):158-162.[Xu Guoquan,Liu Zeyuan,Jiang Zhaohua.Decomposition Model and Empirical Study of Carbon Emissions for China,1995-2004[J].China Population,Resources And Environment,2006,16(6):158-162.]

[7]Liu,L C,Y Fan,Y M Wei.Using LMDI Method to Analyzed the Change of China's Industrial CO2Emissions from Final Fuel Use:An Empirical Analysis[J].Energy Policy,2007,35(11):5892-5900.

[8]魏一鳴,劉蘭翠,范英等.中國能源報(bào)告(2008):碳排放研究[M].北京:科學(xué)出版社,2008.[Wei Yiming,Liu Lancui,Fan Ying,et al.China Energy Report(2008):CO2Emissions Research[M].Beijing:Science Press,2008.]

[9]于榮,朱喜安.我國經(jīng)濟(jì)增長的碳排放約束機(jī)制探微[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2009,(13):99-102.[Yu Rong,Zhu Xi'an.Research on Carbon Emissions Constraint Mechanism of Chinese Economic Growth[J].Statistics and Decision,2009,(13):99-102.]

[10]朱勤,彭希哲,陸志明等.人口與消費(fèi)對(duì)碳排放影響的分析模型與實(shí)證[J].中國人口·資源與環(huán)境,2010,20(2):98-102.[Zhu Qin,Peng Xizhe,Lu Zhiming,et al.Analysis Model and Empirical Study of Impacts from Population and Consumption on Carbon Emission[J].China Population,Resources And Environment,2010,20(2):98-102.]

[11]帥通,袁雯.上海市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)碳排放的影響及應(yīng)對(duì)策略[J].長江流域資源與環(huán)境,2009,18(10):885-889.[Shuai Tong,Yuan Wen.Effect of the Changes of the Industry Structure and the Energy Structure in Shanghai on Carbon Emission and the Strategies for Response[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2009,18(10):885-889.]

[12]李齊云,商凱.二氧化碳排放的影響因素分析與碳稅減排政策設(shè)計(jì)[J].財(cái)政研究,2009,(10):41-44.[Li Qiyun,Shang Kai.Influencing Factor Analysis of Carbon Dioxide Emissions and Carbon Tax Policy Design for Reducing Emissions[J].Financial Research,2009,(10):41-44.]

[13]郭運(yùn)功,汪冬冬,林逢春.上海市能源利用碳排放足跡研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2010,20(2):103-108.[Guo Yungong,Wang Dongdong,Lin Fengchun.Carbon Footprint of Energy Use in Shanghai[J].China Population,Resources And Environment,2010,20(2):103-108.]

[14]朱勤,彭希哲,陸志明等.中國能源消費(fèi)碳排放變化的因素分解及實(shí)證分析[J].資源科學(xué),2009,31(12):2072-2079.[Zhu Qin,Peng Xizhe,Lu Zhiming,et al.Factors Decomposition and Empirical Analysis of Variations in Energy Carbon Emission in China[J].Resources Science,2009,31(12):2072-2079.]

[15]何建坤,劉濱.作為溫室氣體排放衡量指標(biāo)的碳排放強(qiáng)度分析[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,44(6):740-743.[He Jiankun,Liu Bin.Analysis of Carbon Emission Intensity as the Main Index for Greenhouse Gas Emission Mitigation Commitments[J].J Tsinghua Univ:Sci&Tech,2004,44(6):740-743.]

[16]朱永彬,王錚,龐麗等.基于經(jīng)濟(jì)模擬的中國能源消費(fèi)與碳排放高峰預(yù)測(cè)[J].地理學(xué)報(bào),2009,64(8):935-944.[Zhu Yongbin,Wang Zheng,Pang Li,et al.Simulation on China's Economy and Prediction on Energy Consumption and Carbon Emission under Optimal Growth Path[J].Acta Geographica Sinica,2009,64(8):935-944.]

[17]潘家華,朱仙麗.人文發(fā)展的基本需要分析及其在國際氣候制度設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].中國人口·資源與環(huán)境,2006,16(6):23-30.[Pan Jiahua,Zhu Xianli.An Analysis of Basic Needs for Human Development and Its Applications in the Design of Global Climate Regime[J].China Population,Resources And Environment,2006,16(6):23-30.]

[18]陳劭鋒,李志紅.科技進(jìn)步、碳排放的演變與中國應(yīng)對(duì)氣候變化之策[J].科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究,2009,26(6):102-107.[Chen Shaofeng,Li Zhihong.Technical Advances,Evolution of Carbon Emissions and Tactics for China to Deal with Global Climate Chang[J].Studies in Philosophy of Science and Technology,2009,26(6):102-107.]

[19]劉楊,陳邵鋒.基于IPAT方程的典型發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)增長與碳排放關(guān)系研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2009,(11):28-31.[Liu Yang,Chen Shaofeng.Study on the Relationship between Economic Growth and Carbon Emission in Typical Developed Countries Based on IPAT Equation[J].Ecological Economy,2009,(11):28-31.]

[20]張雷.中國一次能源消費(fèi)的碳排放區(qū)域格局變化[J].地理研究,2006,25(1):1-9.[Zhang Lei.A Changing Pattern of Regional CO2Emissions in China[J].Geographical Research,2006,25(1):1-9.]

[21]寧學(xué)敏.我國碳排放與出口貿(mào)易的相關(guān)關(guān)系研究[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2009,(11):51-56.[Ning Xuemin.A Survey on Interrelationship Between Carbon Emission and Exports in China[J].Ecological Economy,2009,(11):51-56.]

[22]陳佳瑛,彭希哲,朱勤.家庭模式對(duì)碳排放影響的宏觀實(shí)證分析[J].中國人口科學(xué),2009,(5):68-79.[Chen Jiaying,Peng Xizhen,Zhu Qin.Impacts of Household Pattern on Carbon Emission[J].Chinese Population Science,2009,(5):68-79.]

[23]汪莉麗,王安建,王高尚.全球能源消費(fèi)碳排放分析[J].資源與產(chǎn)業(yè),2009,11(4):6-15.[Wang Lili,Wang An'jian,Wang Gaoshang.Study On Carbon Emissions of Global Energy Consumption[J].Resources&Industries,2009,11(4):6-15.]

[24]董紅梅,趙景波.中國第三產(chǎn)業(yè)碳排放量與入境旅游人均消費(fèi)的相關(guān)關(guān)系探析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2010,24(4):185-190.[Dong Hongmei,Zhao Jingbo.Correlations Between Carbon Emissions of the Third Industry and Inbound Tourist Consumption Per Capita in China[J].Journal of Arid Land Resources and Environmen,2010,24(4):185-190.]

[25]王惠文.偏最小二乘回歸方法及其應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,1999.[Wang Huiwen.Partial Least-Squares Regression Method and Applications[M].Beijing:National Defence Industry Press,1999.]

[26]Jia,J S,J Z Zhao,J Duan,et al.Analysis of Major Drivers of Ecological Footprint by the Stirpat Model and PLS Method[J].Ecological Economics,2009,68(11):2818-2824.

[27]王惠文,吳載斌,孟潔.偏最小二乘回歸的線性與非線性方法[M].北京:國防工業(yè)出版社,2006.[Wang Huiwen,Wu Zaibin,Meng Jie.Partial Least-Squares Regression-Linearand Nonlinear Methods[M].Beijing:National Defence Industry Press,2006.]

[28]蔡博峰,劉蘭翠.碳貨幣:低碳經(jīng)濟(jì)時(shí)代的全新國際貨幣[J].中外能源,2010,(2).[Cai Bofeng,Liu Lancui.Carbon Currency:A New International Currency under Low-carbon Economy Era[J].Sino-Global Energy,2010,(2).]

[29]鮑文.生態(tài)稅與低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2010,(2).[Bao Wen.Biological Tax and Low Carbow Economy Development[J].Speciai Zone Economy,2010,(2).]

[30]張國豐,劉全文.基于產(chǎn)權(quán)理論的低碳經(jīng)濟(jì)政策研究[J].中國煤炭,2010,(1).[Zhang Guofeng,Liu Quanye.A Study On Low Carbon Economy Policy Based on Equity Theory[J].China Coal,2010,(1).]

[31]申寶宏,趙路正.高碳能源低碳化利用途徑分析[J].中國能源,2010,(1).[ShenBaohong,Zhao Luzheng.Analysis on Switching from High-carbon to Low-carbon Energy Utilization of Coal[J].Energy of China,2010,(1).]

[32]鄭思海,王憲明.CDM國際合作中的技術(shù)交流障礙與對(duì)策研究[J],特區(qū)經(jīng)濟(jì),2010,(2).[Zheng Sihai,Wang Xianming.Research of Technology Exchange obstacle and Countermeasure in CDM International Cooperation[J].Speciai Zone Economy,2010,(2).]