基于STIRPAT模型的青岛市碳排放影响因素分析

以低碳试点城市(青岛)为研究对象,选取最具代表性的第三产业从业人数、人均GDP和规模以上工业碳排放强度构建青岛市碳排放影响因素的STIRPAT模型,并利用库兹涅茨曲线分析青岛市经济发展水平与碳排放水平之间的变动关系,据此提出相关政策建议。     

基于STIRPAT模型的煤炭资源富集区碳排放影响因素分析

以煤炭资源富集区47个地级市作为研究对象,基于拓展STIRPAT模型,利用2003—2017年的面板数据对该区域碳排放驱动因素进行实证研究,以为制定科学合理的碳减排政策提供依据。研究结果表明:煤炭资源富集区经济发展与碳排放之间不存在非线性关系,碳排放随着经济发展持续增长;人口密度、能源强度、产业结构对碳排放均有显著"促排"效应;而对外贸易与技术进步对碳排放产生了显著抑制效应。环境规制与碳排放之间的非线性关系显著,随着环境规制强度提升,碳排放呈现先下降再反弹的态势,金融发展对煤炭资源富集区的抑碳效应不显著。政策制定者应更加注重保持经济健康发展的步伐,大力推进煤炭清洁生产及低碳高效利用,积极推进产业结构优化,注重外商投资引进质量,加强环境规制力度,深化金融发展,积极发展科技金融、绿色金融。     

基于STIRPAT及解耦模型的河北省碳排放影响因素分析

运用解耦模型分析了2007年—2014年河北省的解耦状态:从增长性耦合到弱解耦,在波动中实现了强解耦.运用STIRPAT模型分析河北省碳排放影响因素,利用灰色模型GM(1,1)预测河北省2015年—2022年碳排放量,结果显示:产业结构对河北省碳排放影响最大;煤炭消费量、人均GDP、城镇人口占比、人口数对河北省碳排放量有促进作用,能源价格和研究与发展经费支出对河北省碳排放量的影响系数较小;能源结构、能源强度对河北省碳排放量有一定的抑制作用.GM(1,1)模型预测结果显示:应当重视河北省碳排放量的发展趋势,正视低碳发展的压力,通过调整各影响因素实现河北省低碳经济.     

基于STIRPAT模型的内蒙古自治区碳排放预测研究

随着全球气候变暖,温室气体的排放再次在联合国大会中被强调,中国在大会中提出2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的宏伟目标.为研究内蒙古自治区在实现碳中和目标中的潜力及政策方向,基于STIRPAT模型,并结合岭回归进行分析.利用情景分析法构造了6种模式预测内蒙古自治区的碳排放量,经过数值计算发现有三种模式2030年...     

基于扩展的STIRPAT模型的河南省发展低碳经济的影响因素分析

研究低碳经济的主要影响因素,对河南省转变经济发展方式、建设中原经济区具有重要的现实意义.基于扩展的STIRPAT模型,利用河南省1978—2010年统计数据,对河南省低碳经济的主要影响因素及其贡献率进行了实证研究.结果表明:对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工;对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工.产业结构对碳排放总量的影响不显著,但对人均碳排放有显著的正向影响.河南省碳排放的最大正向影响因素及贡献率最大的均为经济增长,而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用.     

基于STIRPAT模型的山东半岛蓝色经济区碳排放预测

采用STIRPAT模型,通过岭回归方法定量分析山东半岛蓝色经济区的人口数量、人均国内生产总值、能源强度、城镇化水平与碳排放量的关系;设置6种发展模式,分析山东半岛蓝色经济区的碳排放量发展趋势.结果表明:人口数量、人均国内生产总值、能源强度及城镇化水平每变化1％,碳排放量相应变化1.748％、0.153％、-0.218％...     

河南省城镇化发展演变与碳排放效应研究

城镇化发展对碳排放的影响日益受到关注.通过对河南省1978-2013年能源消耗碳排放进行测算,基于STIRPAT模型,运用岭回归方法,分析河南省城镇化对碳排放影响的驱动因素.结果表明:河南省能源消耗和碳排放总量呈不断上升趋势,能源强度和碳排放强度逐年下降,煤炭消耗处于主导地位但所占比重有所下降;各地市碳排放量与城镇化率趋于一致;对河南省碳排放有正向影响的因素按其影响程度从大到小排列依次为:人口城镇化水平、土地城镇化水平、工业化水平、城镇居民消费水平、第三产业发展水平;技术水平对碳排放有负向影响,且影响程度较高.据此提出河南省低碳城镇化发展的相关建议.     

基于 LMDI模型的江苏省碳排放强度影响因素分解研究

碳排放强度严重约束了各地区经济的可持续发展.采用LMDI模型,将江苏省碳排放强度影响因素分解为产业结构、能源强度和能源结构,得出各影响因素对碳排放强度降低的贡献率.结果表明,江苏省的碳排放量逐年上升,但是碳排放强度呈现逐年递减的趋势,能源结构对江苏省碳排放强度的驱动效应最大,贡献率达61.48％,能源强度的贡献率为38...     

基于STIRPAT模型的低碳经济策略分析

随着社会经济的发展,大量温室气体的排放已引起严重的气候变化。辽宁省作为人口、经济大省,在全面振兴东北老工业基地,推进工业化、城镇化和农业现代化,实现“三化”协调发展的同时,积极响应国家政策,发展低碳经济。本文采用1989~2009年辽宁省相关的统计数据,对STIRPAT模型进行了扩展分析,应用EViews6.0软件并使用时间序列分析方法研究了辽宁省碳排放量的影响因素,并提出了相应的减排策略的几点建议。     

数字金融对碳排放强度的影响效应研究

数字金融工具的广泛应用有利于缓解碳排放压力,为“双碳目标”的加速实现提供了动力。本文基于2011-2021年30个省份的面板数据集,采用双向固定模型、中介效应模型以及空间杜宾模型分析数字金融对碳排放的影响效应。研究发现：数字金融的发展对碳排放强度有显著的抑制作用;数字金融能够通过促进技术进步来降低碳排放;空间溢出效应表明数字金融对邻近地区的碳排放强度具有正向空间溢出效应。据此提出相应建议以促进碳减排。     

天津市碳排放强度与碳排放影响因素分解分析

通过对1996~2012年天津市经济增长、能源消费进行分析,发现减少天津市CO2排放对其低碳城市建设有着重要的意义.通过计算天津市CO2排放量,运用LMDI法分解影响CO2排放的因素,探索了天津市二氧化碳减排政策.结果表明,天津市能源消费量保持上升形势,且终端消费能源结构以煤炭为主.能源消耗量的增多必然会导致天津市CO2排放的迅速增多,其中,第二产业对能源消耗产生的CO2中贡献最大,决定了全市CO2排放增长的形势.人均GDP和能源强度效应的累积贡献量相对较大,而能源消费结构以及产业结构累计贡献量相对较小,且拉动和减缓作用交替出现.优化天津市能源结构和产业结构是发展低碳经济的根本路径.     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.     

产业结构高级化对碳排放的影响效应分析——基于面板门槛模型的实证分析

产业结构优化是影响碳排放的重要因素,主要分析了在不同经济状态下产业结构高级化过程中对碳排放的影响效应.研究结果表明:适当水平下的产业结构高级化程度对碳排放产生显著抑制效应; 而现阶段随着经济的增长,产业结构高级化对碳排放的抑制效应呈递减趋势; 技术水平越高,产业结构高级化对碳排放的抑制效应呈递增趋势; 当以能源消费结构和外商直接投资为门槛变量时,产业结构高级化对碳排放的边际效应呈现正“U”型.     

基于STIRPAT模型的“两型社会”建设影响因素分析

建立＂两型社会＂建设影响因素的分析模型,以＂两型社会＂建设现状为被解释变量,以材料利用、土地利用、经济结构、环境治理、能源结构、人口状况等为解释变量,利用长沙、株洲、湘潭、武汉、黄石、鄂州、孝感、黄冈、咸宁、仙桃、潜江、江门等综合配套改革实验区内各城市的统计数据对＂两型社会＂建设的影响因素进行探讨。     

非线性随机效应模型基于统计曲率的统计诊断

该文研究了非线性随机效应模型,为非线性张度大的模型提供了理论和方法。首先在欧氏空间上建立了类似Bates和Wafts的几何结构,然后在这基础上研究了均值漂移模型的曲率度量,导出了相应的Cook距离、似然距离等诊断统计量的二阶近似公式。     

碳排放影响因素的VAR模型分析——基于北京市数据

运用向量自回归的方法选取技术创新水平、富裕程度、城镇化进程和产业结构等指标,采用1996～2016年北京市的年度数据,对碳排放的影响因素进行定性和定量分析。研究发现:人均碳排放与人均GDP、城镇化率正相关,与技术创新水平、第三产业占比负相关;影响因素中按照对人均碳排放的平均贡献率排序,由大到小分别是第三产业占比、人均GDP、技术创新水平、城镇化率。基于以上分析,最后针对如何控制碳排放、落实减排承诺提出有关政策建议。     

基于LMDI模型的贵阳市交通碳排放及其影响因素分析

交通部门是继能源部门和工业部门之后的第三大碳排放部门,成为当前研究的一个热点。通过"自上而下"的方法,测算了2007—2013年贵阳市交通运输业能源消费碳排放,对交通碳排放总量、人均碳排放量、交通能源碳排放结构及碳排放强度进行动态分析,并采用LMDI因素分解方法对交通运输能源消费碳排放量进行因素分解分析。结果表明贵阳市交通碳排放量呈不断上升的趋势,能源强度效应交通碳排放表现为显著的负效应,起抑制作用;而经济产出效应、能源结构效应和人口规模效应始终表现为正效应,起促进作用;其中,经济产出效应对交通碳排放的贡献最大。     

基于碳排放与经济关联的完全碳排放强度重新测度

尽管已有研究在测度完全碳排放强度时已经考虑了省际间的碳排放关联,但由于忽视经济关联,可能导致测算结果出现偏差.基于该问题,同时考虑区域间碳排放与经济的双重关联,使用区域间投入产出模型,重新测度2010和2015年中国省际完全碳排放强度,并分析其时空演变特征.结果表明,从时间变化看,"十二五"期间我国碳减排成效显著,各地...     

基于多元统计的河南省城镇化区域差异分析

基于城镇化的内涵,从经济、人口、社会、生活和空间五个方面构建了河南省城镇化指标体系,通过文案调查搜集了相关指标数据,并运用因子分析法对河南省各地市城镇化水平进行排序,运用聚类分析法对河南省各地市进行归类并总结各区域的发展特点。     

基于LUCC的眉山市县域碳排放效应

LUCC是碳排放研究的重要切入点,对低碳经济发展具有重要作用.根据2005和2015年遥感影像获取眉山市土地利用数据,通过碳排放模型分析眉山市碳排放效益,再用造林成本法和碳税率法估算生态补偿标准.结果表明:1)眉山市土地利用以耕地、林地为主.10 a来,眉山市碳源用地面积明显增加.2)研究期眉山市碳排放总量增加,县域总碳排放量除丹棱县外均增加.仁寿县和东坡区总碳排放量最大,洪雅县为碳吸收.3)眉山市碳排放的ECC和ESC西高东低且研究期内均为增长态势,仅东坡区ESC下降了0.01.4)碳源区应对作为碳汇区的洪雅县按碳汇价格进行生态补偿.基于碳排放的生态补偿标准,建立横向财政转移支付政策,以期为眉山市节能减排和平衡发展提供参考.