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      發(fā)達(dá)城市群的省域碳排放影響因素研究

      2018-09-17 06:54:00趙晶
      中國集體經(jīng)濟 2018年27期
      關(guān)鍵詞:碳排放

      趙晶

      摘要:文章運用面板數(shù)據(jù)滯后期工具變量分析發(fā)達(dá)城市群所在七省市的碳排放影響因素,主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整以及受教育程度。研究結(jié)果顯示,七省市人均GDP與碳排放之間存在EKC假說的倒U型曲線。雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化能夠抑制碳排放增加,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化卻促進(jìn)了碳排放增加,使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放的影響存在抵沖。能源結(jié)構(gòu)調(diào)整促進(jìn)碳排放增加,而受教育程度則相反。

      關(guān)鍵詞:碳排放;EKC曲線;滯后期工具

      引言

      經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”后,中國經(jīng)濟增長更加注重速度與質(zhì)量并舉,不斷深化改革,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級,并將能源規(guī)劃作為“十三五”規(guī)劃的重中之重。長三角、珠三角和京津冀地區(qū)是中國傳統(tǒng)三大城市群,三大城市群的能源消耗占全國能耗總量的30.38%。選取這三個城市群的七省市進(jìn)行碳排放影響因素的總體分析,有助于在促進(jìn)全國經(jīng)濟更好更快發(fā)展的同時,制定合理的節(jié)能減排政策,為其他城市群節(jié)能減排做出表率。

      一、文獻(xiàn)綜述

      運用Tapio彈性系數(shù)法測算被廣泛運用于測算經(jīng)濟與碳排放之間的關(guān)系,Ren etc(2013)和Zhao etc(2016)在結(jié)合LMDI模型基礎(chǔ)上對中國制造業(yè)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的排放影響因素進(jìn)行分解,并衡量了每個影響因素對碳排放的貢獻(xiàn)。此外,面板數(shù)據(jù)也是研究碳排放的一項重要工具,尤其適合探討跨區(qū)域?qū)Ρ确治觯鐣缘龋?012),徐如濃等(2016)通過面板數(shù)據(jù)分別研究了中國30個省市和長三角城市群碳排放與人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)和能源消費與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。近幾年也有將面板數(shù)據(jù)與EKC模型結(jié)合的趨勢,吳振信等(2012),Zoundi(2016)通過將面板數(shù)據(jù)與EKC模型結(jié)合研究了中國30個省市或不同國家經(jīng)濟增長與碳排放之間的關(guān)系,并進(jìn)行非空間面板模型和空間面板模型轉(zhuǎn)折點之間的對比分析。

      綜上,當(dāng)前經(jīng)濟增長與碳排放之間的關(guān)系研究主要存在以下幾個方面的不足:第一,方法選擇不夠契合,不能反映各區(qū)域之間的橫向關(guān)系;第二,沒有考慮到上一期經(jīng)濟增長對當(dāng)期碳排放的影響。

      二、模型構(gòu)建與指標(biāo)

      (一)數(shù)據(jù)來源

      本文對七省市的碳排放數(shù)據(jù)的估算主要包括八種常見的化石能源,碳排放量的測算公式參考《IPCC國家溫室氣體清單指南(2006)》。采用七省市2000~2014年15年的數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒(2001~2015)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2001~2005)》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒(2001~2005)》。

      (二)環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)模型

      為驗證七省市的經(jīng)濟增長對碳排放的影響,引入面板數(shù)據(jù)構(gòu)建EKC模型。

      lncit=α1(lnyit)2+α2lnyit+Xitβ+δ1+ηi+εit(1)

      其中,i表示區(qū)域,i=1,2,3,t表示時間;cit表示碳排放強度或碳排放總量;yit表示各地區(qū)的人均GDP;δt和ηi分別表示時間和地區(qū)非觀測效應(yīng);εit表示隨機誤差項;X表示其他控制變量,本文選取了以下六個指標(biāo):

      受教育程度,用受過大專以上教育的人數(shù)占總?cè)丝诘谋戎兀╔1,%)表示;產(chǎn)業(yè)合理化,用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重(X3,%)表示;產(chǎn)業(yè)高級化,用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占制造業(yè)增加值的比重(X2,%)表示;能源結(jié)構(gòu),用非火力發(fā)電占發(fā)電總量的比重(X4,%)表示;地區(qū)開放程度,用外商投資總額與社會固定資產(chǎn)投資總額的比例(X5,%)表示;創(chuàng)新能力,用申請專利數(shù)與人均GDP的比值(X6,項/元/人)表示。

      三、實證分析

      回歸分析:根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的Hausman檢驗結(jié)果,本文選擇固定效應(yīng)對方程(1)進(jìn)行估計。根據(jù)表1的回歸結(jié)果可以看出,無論是模型1還是模型2,人均GDP的二次項在5%的檢驗水平下始終為負(fù),因此EKC假說成立。為了解決模型2中存在的內(nèi)生性問題,本文選擇滯后期工具變量法,將人均GDP對數(shù)的一次項和二次項滯后一期作為當(dāng)期值得到模型3。

      根據(jù)模型3的結(jié)果可知,人均GDP的一次項為正,二次項為負(fù),且都通過了顯著性檢驗,因此模型3符合EKC假說中的倒U型曲線。產(chǎn)業(yè)高級化對地區(qū)碳排放存在明顯的正效應(yīng);雖然能源結(jié)構(gòu)僅在20%的檢驗水平上顯著,但對地區(qū)碳排放的影響較大,促進(jìn)了地區(qū)碳排放量的增加。受教育程度和產(chǎn)業(yè)合理化對地區(qū)碳排放存在明顯的負(fù)效應(yīng),是減少地區(qū)碳排放的主要原因。地區(qū)開放程度和創(chuàng)新能力變量均不明顯,說明這七省市的外商投資以及技術(shù)創(chuàng)新對地區(qū)碳排放的影響不大。

      四、結(jié)論和建議

      產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放的影響存在抵沖效應(yīng),能源結(jié)構(gòu)對碳排放產(chǎn)生正效應(yīng)而受教育程度對碳排放產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化促進(jìn)碳排放增加,體現(xiàn)出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的節(jié)能減排特性不明顯,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化抑制碳排放增加,因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于碳排放的影響取決于二者的影響系數(shù)大小。當(dāng)前能源結(jié)構(gòu)多樣性尚不足以抑制碳排放增加,需要進(jìn)一步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),減少煤炭消費,降低對化石燃料的依賴。受教育程度抑制碳排放增加,并且影響系數(shù)在變量中最大,這說明教育水平越高越重視環(huán)境,進(jìn)而采取節(jié)能減排行為,因此可加大教育投入,提高減排意識從而降低碳排放。

      開放程度和技術(shù)創(chuàng)新對碳排放影響未達(dá)到預(yù)期,說明引入的外資和專利發(fā)明不具備節(jié)能減排特性。研究結(jié)論顯示對外開放和技術(shù)創(chuàng)新影響系數(shù)不顯著,并在碳排放的強度和總量模型中出現(xiàn)正負(fù)變化。意味著當(dāng)前外資引入和技術(shù)創(chuàng)新并未對碳排放形成實質(zhì)影響,與以往研究結(jié)論認(rèn)為外資引入或技術(shù)創(chuàng)新可降低碳排放不同。建議增加外資引入和專利發(fā)明的節(jié)能減排導(dǎo)向,對于具備節(jié)能減排特性的外資和專利采取優(yōu)先引入和授權(quán)的措施。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Sheng gang Ren, Zhen Hu. Effects of decoupling of carbon dioxide emission by Chinese nonferrous metals industry metals industry[J]. Energy Policy, Volume 43, April 2012.

      [2]Xingrong Zhao, Xi Zhang, Ning Li, Shuai Shao, Yong Geng. Decoupling economic growth from carbon dioxide emissions in China: A sectoral factor decomposition analysis[J]. Journal of Cleaner Production, Volume 142, Part 4, 20 January 2017.

      [3]曲如曉,江銓.人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)對區(qū)域碳排放的影響研究——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].人口與經(jīng)濟,2012(02).

      [4]徐如濃,吳玉鳴.長三角城市群碳排放、能源消費與經(jīng)濟增長的互動關(guān)系——基于面板聯(lián)立方程模型的實證[J]. 生態(tài)經(jīng)濟,2016(12).

      [5]吳振信,謝曉晶,王書平. 經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放的影響分析——基于中國的省際面板數(shù)據(jù)[J].中國管理科學(xué),2012(03).

      [6]Zakaria Zoundi. CO2 emissions, renewable energy and the Environmental Kuznets Curve, a panel cointegration approach[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, November 2016,In Press.

      (作者單位:江蘇大學(xué)財經(jīng)學(xué)院)

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