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    能源消費背景下長三角地區(qū)二氧化碳排放影響因素分析

    2021-06-15 15:13:04彭曉璐謝依晴杜玥
    中國市場 2021年13期
    關(guān)鍵詞:能源消費回歸分析

    彭曉璐 謝依晴 杜玥

    [摘 要]當(dāng)前,中國正處于工業(yè)化和城市化快速推進(jìn)的進(jìn)程中,二氧化碳排放量持續(xù)快速增長,以二氧化碳為主的溫室氣體對全球氣候造成的影響不容忽視。文章以長三角地區(qū)為例,根據(jù)2000—2017年相關(guān)數(shù)據(jù),通過建立多元線性回歸模型,探究影響長三角地區(qū)二氧化碳排放量變化的主要因素。通過對這些影響因素的分析,提出相應(yīng)建議,為長三角地區(qū)節(jié)能減排提供參考。

    [關(guān)鍵詞]能源消費;GDP;二氧化碳排放;長三角地區(qū);回歸分析

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.13.044

    1 研究背景

    隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),我國的能源消費強(qiáng)度迅速增強(qiáng),從而導(dǎo)致碳排放量持續(xù)增加,引發(fā)了許多環(huán)境問題。然而由于我國目前處于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段,碳排放量明顯增長的趨勢在將來很長一段時間內(nèi)并不會改變,所以如何控制碳排放增速已經(jīng)成為我國亟待解決的問題。

    目前國內(nèi)外學(xué)者對碳排放研究的成果日益豐富,如國內(nèi)學(xué)者林伯強(qiáng)、劉希穎[1]發(fā)表的《中國城市化階段的碳排放》、國外學(xué)者Holdren J P[2]發(fā)表的《Human population and the global environment》等。同時,碳排放研究與其他學(xué)科的聯(lián)系也越發(fā)緊密。

    江浙滬三地于2009年成為全球第十一大經(jīng)濟(jì)體,位于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展隊伍的前端,工業(yè)化的快速發(fā)展帶來的碳排放問題也在不斷加深。故文章選取長三角地區(qū)的江浙滬三地進(jìn)行研究,通過探究影響碳排放的因素,尋找有效減少碳排放的方法,從而為遏制全球溫室效應(yīng)、促進(jìn)世界經(jīng)濟(jì)向綠色經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)形勢方面轉(zhuǎn)變出謀劃策。

    2 二氧化碳排放的影響因素理論

    由Ehrlich[3]、Holden和Commoner[4]等學(xué)者提出的傳統(tǒng)IPAT模型一般形式為:I=PAT。公式中,I表示人類對環(huán)境的影響;P表示人口規(guī)模;A表示富裕程度;T表示技術(shù)水平。York等人對IPAT模型進(jìn)行修正與擴(kuò)展后產(chǎn)生了STIRPAT模型[5],具體形式為:

    I=aPbAcTdμ(1)

    式中,a為常數(shù)項;指數(shù)b、c、d為常數(shù)項待估參數(shù),分別表示人口規(guī)模、富裕程度、技術(shù)水平對環(huán)境的影響大小;μ為隨機(jī)擾動項;I、P、A、T所表示的含義同IPAT模型。

    除了上述變量外,文章根據(jù)孫敬水等學(xué)者的研究,引入單位GDP能源消耗量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、城市化水平等變量對STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展[6]。擴(kuò)展后的STIRPAT模型為:

    I=αPα1Aα2CTα3Sα4CSα5Uα6eε(2)

    式中,I為二氧化碳排放量,P為人口規(guī)模,A為富裕程度,CT為技術(shù)水平,S為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),CS為能源消費結(jié)構(gòu),U為城市化水平,ε為隨機(jī)誤差項。其中α1, α2, α3,α4, α5, α6分別表示人口總量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)、城市化水平的彈性系數(shù)。與傳統(tǒng)的STIRPAT模型相比,擴(kuò)展后的模型更加符合實際情況。

    對擴(kuò)展后的STIRPAT模型兩邊取對數(shù)之后,得到:

    lnI=α+α1lnP+α2lnA+α3lnCT+α4lnS+α5lnCS+α6lnU+ε(3)

    該模型類似于多元線性回歸方程,故文章選擇建立多元線性回歸模型。

    3 碳排放影響因素多元線性回歸模型的構(gòu)建

    3.1 數(shù)據(jù)及變量選取

    文章選取2000—2017年江蘇省、浙江省和上海市的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

    對于自變量,選取了年末人口總數(shù)(萬人)代表人口規(guī)模P、地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)代表富裕程度A、單位GDP能源耗量(萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤/億元)代表技術(shù)水平CT、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)總產(chǎn)值的比重代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、煤炭消費量占能源消費總量的比重代表能源消費結(jié)構(gòu)、城市人口占總?cè)丝诘谋戎卮沓鞘谢?因變量為二氧化碳排放總量(萬噸)。

    3.2 數(shù)據(jù)來源

    人口總量、城市人口數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、能源消費總量、煤炭消費量由江浙滬三地歷年的統(tǒng)計年鑒及中國能源統(tǒng)計年鑒整理所得。

    由于各地沒有關(guān)于碳排放量的直接統(tǒng)計,故文章參照林伯強(qiáng)、劉希穎所使用的方法計算碳排放量。計算公式為:

    Ii=αiβiEi (4)

    I=Ci(5)

    式中,Ii為第i種能源的二氧化碳排放量,αi為該類能源的轉(zhuǎn)化率(也即折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)),βi為二氧化碳排放系數(shù),Ei為該類能源的消費總量,C為碳排放總量。其中,能源主要選取七種:原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、燃料油、液化石油氣。各類能源的轉(zhuǎn)化率及二氧化碳排放系數(shù)(單位:kg-CO2/kg)如表1所示。對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、計算后,得到各地2000—2017年碳排放總量如表2所示。

    3.3 建立多元線性回歸方程

    3.3.1 數(shù)據(jù)處理

    由式(3),對相關(guān)數(shù)據(jù)取自然對數(shù),得到lnI、lnP、lnA、lnCT、lnS、lnCS、lnU的值。

    3.3.2 相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗

    利用 SPSS 得出變量之間的相關(guān)系數(shù)。其中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放量的相關(guān)系數(shù)為-0.64894,為低度相關(guān);其余各變量都達(dá)到了0.8以上,為高度相關(guān)。

    3.3.3 線性回歸

    利用 SPSS 將六個影響因素作為自變量進(jìn)行線性回歸,得到模型的相關(guān)系數(shù)為0.991469,表明自變量與因變量之間的關(guān)系為高度相關(guān)。

    P-value為回歸系數(shù)t統(tǒng)計量的P值,只有常數(shù)項及人口總量的P值小于0.05,可以通過置信水平為95%的 t 檢驗,其他因素均未通過t檢驗,對長三角地區(qū)碳排放量的影響不顯著。

    3.4 多重共線性診斷

    變量間的多重共線性是指變量間存在著線性相關(guān)關(guān)系。當(dāng)變量存在嚴(yán)重的多重共線性的時候,利用普通最小二乘回歸法得到的回歸參數(shù)估計值的穩(wěn)定性降低,系數(shù) t 檢驗不能通過[9]。利用方差膨脹因子(VIF)來診斷變量的多重共線性,如果 VIFJ≥10,說明模型中的變量存在很強(qiáng)的共線性[10]。

    對上文所構(gòu)建的長三角能源消費碳排放影響因素模型做多重共線性檢驗,結(jié)果如表3所示。其中只有l(wèi)nCS的VIF小于10,VIF最大值為350.877,變量之間存在著嚴(yán)重的多重共線性。

    3.5 嶺回歸

    文章采用嶺回歸方法來消除模型中的多重共線性。

    利用 SPSS進(jìn)行嶺回歸擬合,得到圖1所示的嶺跡圖。

    由圖1可知,當(dāng)k=0.18 時,圖中6個自變量的嶺跡圖趨于穩(wěn)定,故選擇k=0.18作為嶺值,獲得基于嶺回歸的線性回歸結(jié)果,如表4所示。

    由表4可知決定系數(shù)R-Square為0.9659,模型具有較高的擬合優(yōu)度。

    嶺回歸模型的假設(shè)檢驗中,檢驗顯著性Sig.F<0.0001,通過檢驗。

    由此可以得到長三角碳排放影響因素分析模型:

    lnI=-16.38768108+0.30234564lnP+0.24603113lnA-0.17343486lnCT+0.09298502lnS-0.05355177lnCS+0.24726434lnU(6)

    式(6)中,lnP、lnA、lnS、lnU的回歸系數(shù)均大于0,說明因變量與自變量呈正相關(guān);lnCT、lnCS的回歸系數(shù)均小于0,說明因變量與自變量呈負(fù)相關(guān)。

    4 結(jié)論與建議

    4.1 結(jié)論

    經(jīng)分析,長三角地區(qū)的碳排放量隨著人口總量、地區(qū)生產(chǎn)總值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平的增加而增加,隨著技術(shù)水平、能源消費結(jié)構(gòu)的增加而減少。各個影響因素對長三角碳排放的影響程度按從大到小排序依次為: 人口總量、城市化水平、地區(qū)生產(chǎn)總值、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費結(jié)構(gòu)。

    4.2 建議

    4.2.1 人口方面

    我國人口增長速度不可能在短時間內(nèi)大幅減少,因此,長三角地區(qū)可以從政策和群眾意識上下功夫,除了應(yīng)融合低碳發(fā)展的理念建立完善的評估體系以引導(dǎo)環(huán)保節(jié)能的消費方式以外,還應(yīng)當(dāng)加大低碳生活生產(chǎn)意識的宣傳力度。

    4.2.2 城市化水平方面

    長三角地區(qū)城市化水平的提高不可避免,為了實現(xiàn)城市化進(jìn)程與減少碳排放的協(xié)調(diào)發(fā)展,應(yīng)融入節(jié)能減排的環(huán)保理念,對功能不完善的社區(qū)進(jìn)行資源整合,還應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)建設(shè)并完善公共交通運行體系。

    4.2.3 地區(qū)生產(chǎn)總值方面

    對于長三角這一處于全國領(lǐng)先地位的經(jīng)濟(jì)體而言,地區(qū)生產(chǎn)總值對碳排放總量的正向影響不容忽視。因此,應(yīng)當(dāng)推進(jìn)實現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì),大力支持新興低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,重視經(jīng)濟(jì)、社會及環(huán)境三者的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    4.2.4技術(shù)水平方面

    低碳經(jīng)濟(jì)的核心和推動力是低碳技術(shù)的開發(fā),所以長三角地區(qū)應(yīng)當(dāng)建立低碳技術(shù)發(fā)展激勵機(jī)制,加大資金投入、專業(yè)人才培養(yǎng)及引進(jìn)力度,同時鼓勵研發(fā)部門與企業(yè)合作,根據(jù)企業(yè)的實際狀況開發(fā)出符合企業(yè)發(fā)展規(guī)劃的低碳技術(shù)。

    4.2.5 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面

    長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,若產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)設(shè)置不合理,會對環(huán)境保護(hù)造成一定的影響。因此,應(yīng)結(jié)合城市的發(fā)展特點,逐步實現(xiàn)由工業(yè)為主向服務(wù)業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。此外,當(dāng)完善企業(yè)管理制度,利用政府干預(yù)能力控制高耗能、高排碳企業(yè)數(shù)量的增長,同時加大對現(xiàn)有企業(yè)的管控。

    4.2.6 能源消費結(jié)構(gòu)方面

    我國是煤炭消費大國,煤炭的消耗對碳排放總量的影響較大。為減少煤炭消耗量,企業(yè)除了應(yīng)重視掌握先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)而提高能源利用率以外,還應(yīng)當(dāng)尋找能替代煤炭等能源進(jìn)行生產(chǎn)活動的低碳能源,從而有效減少碳排放。

    參考文獻(xiàn):

    [1]林伯強(qiáng),劉希穎.中國城市化階段的碳排放:影響因素和減排策略[J].經(jīng)濟(jì)研究,2010(8).

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    [3]EHRLICH P R,HOLDREN J P.Impact of population growth[J].Science,1971(171).

    [4]COMMONER B.Economic growth and ecology—A biologists view[J].Monthly Labor Review,1971(94).

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    [6]孫敬水,陳稚蕊,李志堅.中國發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的影響因素研究——基于擴(kuò)展的STIRPAT模型分析[J].審計與經(jīng)濟(jì)研究,2011,26(4):85-93.

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    [8]國家發(fā)展和改革委員會應(yīng)對氣候變化司.省級溫室氣體清單編制指南[Z].2011.

    [9]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.

    [10]黃振華.基于STIRPAT模型的重慶市建筑碳排放影響因素研究[J].項目管理技術(shù),2018,16(5):55-60.

    [作者簡介]彭曉璐,女,貴州仁懷人,南京郵電大學(xué)電子商務(wù)專業(yè);謝依晴,女,福建建甌人,南京郵電大學(xué)電子商務(wù)專業(yè);杜玥,女,江蘇無錫人,南京郵電大學(xué)電子商務(wù)專業(yè)。

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