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    城市化發(fā)展對吉林省碳排放的影響分析

    2015-10-20 23:45:23楊琳董美娜周嘉
    關(guān)鍵詞:碳排放主成分分析吉林省

    楊琳 董美娜 周嘉

    摘要碳排放的增加促進溫室效應,影響了生態(tài)發(fā)展和人類的正常生活,因此減少碳排放越來越受到國際重視,而對于我國建設低碳城市是現(xiàn)階段城市建設的主要目標.基于吉林省1998—2012年碳排放時間序列數(shù)據(jù),利用STIRPAT模型,通過主成分分析法分析人口總量,城市化率,能源強度,人均可支配收入,工業(yè)增產(chǎn)值對碳排放的影響.結(jié)果表明,人口總數(shù)對碳排放的促進作用最強,其次是城鎮(zhèn)可支配收入,能源強度是唯一對碳排放起抑制作用的影響因素,但是相對于人口的促進作用仍然很弱,所以總體碳排放仍然呈不斷增加的趨勢.進一步分析得出城市化率與碳排放之間在現(xiàn)階段還未出現(xiàn)環(huán)境庫茲尼茨曲線關(guān)系,說明了碳排放量仍然還會持續(xù)增加.

    關(guān)鍵詞碳排放;STIRPAT模型;主成分分析;影響因素; 吉林省

    中圖分類號X205;F205文獻標識碼A文章編號10002537(2015)05000807

    Analysis of Impact of Urbanization on Carbon Emissions in Jilin Province

    YANG Lin, DONG Meina, ZHOU Jia*

    (Remote Sensing Laboratory of Heilongjiang Province Higher geography, Harbin Normal University, Haerbin 150025, China)

    AbstractThe increasing carbon emissions speed up the greenhouse effect, and affects the ecological development and the normal life of human. Therefore, carbon emissions reduction draws increasing attention from all the world, and the construction of low carbon city is one of the main targets of urban construction in China at the present stage. In this paper, based on carbon emission time series data of Jilin province from 1998 to 2012, using the STIRPAT model and the principal component analysis (PCA) method, the influence of total population, urbanization rate, energy intensity, per capita disposable income, industrial added value on carbon emissions. The results show that the influence of total population on carbon emissions is the strongest, followed by the urban disposable income, while energy intensity is the only factor that inhabits carbon emissions although still very weak compared with the population effect. Therefore the overall carbon emissions are still increasing. Further analysis between urbanization rate and carbon emissions at this stage has not yet appeared environmental Kuznets curve relationship, indicating the carbon emissions will still continue to increase.

    Key wordscarbon emissions; STIRPAT model; principal component analysis; factors; Jilin province

    當前中國正處于快速城市化階段.據(jù)統(tǒng)計,2010年,中國城市化率已達到50%[1],據(jù)估計到2020年,中國城市化將達到60%[2].城市化不僅是人口的轉(zhuǎn)變,同時伴隨著用地及人口經(jīng)濟活動等的轉(zhuǎn)變,這樣增加了對基礎設施的需求,從而能源消耗也會相應增加.其中,化石燃料的燃燒最為嚴重,而化石燃料的燃燒是二氧化碳等溫室氣體產(chǎn)生的最主要來源.預計到2030年,城市區(qū)域排放的溫室氣體占總溫室氣體排放的比例將達到76%[3],同時由于城市化的推進,技術(shù)不斷進步,產(chǎn)業(yè)不斷優(yōu)化,從而帶來高效的減排技術(shù)[4],因此,部分學者認為人口的城市聚集有利于碳排放的減少[57].中國目前是世界第一大溫室氣體排放國,二氧化碳被認為是最主要的溫室氣體,中國在哥本哈根大會上承諾:到2020年單位GDP二氧化碳排放量將比2005年減少40%~50%,因此減少溫室氣體的排放的主要在于減少碳排放.

    Parikh等利用1986年4種溫室氣體的截面數(shù)據(jù)證實城市人口增加和人均能源使用量的增加都會促進二氧化碳的排放[8];Ang研究得到技術(shù)進步對碳排放具有負向影響,而高收入對碳排放有促進作用[9];劉夢琴等人利用CKC模型,進行城市化與碳排放關(guān)系的研究,得出城市化進程是導致二氧化碳排放的直接原因[10];王鋒等人通過Divisia指數(shù)分解法分析碳排放的正向影響因素,包括經(jīng)濟發(fā)展,經(jīng)濟結(jié)構(gòu),人口總量和居民生活等,所以減排將是一件艱巨的任務[11];馬曉鈺等利用STIRPAT模型分析國內(nèi)30個省市二氧化碳排放量,人口規(guī)模,城市化水平等都是引起二氧化碳排放的重要因素,而大的家庭對二氧化碳的排放起到抑制作用[12];張傳平等人利用STIRPAT模型分析工業(yè)對碳排放的影響,其中能源強度,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放起重要的影響[13];邵帥等人通過STIRPAT模型來分析上海的工業(yè)和碳排放的關(guān)系,得到碳排放強度和勞資之間不存在倒U曲線關(guān)系,而是存在N型曲線關(guān)系,而碳排放強度和勞資之間存在倒U關(guān)系[14];王中英和王禮茂認為由于工業(yè)化的發(fā)展,城市化隨之推進,從而帶來的交通,能源消耗增加,使得碳排放量增加,雖然經(jīng)濟與環(huán)境之間存在EKC曲線,但中國目前還未達到下降的階段[15];歐元明和周少甫兩人認為人均產(chǎn)出對碳排放起拉動作用,而能源新效率主要是抑制作用,并建議大力發(fā)展公交運行,減少交通對碳排放的壓力[16].

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