中国城市化与能源消费的非线性关系研究——基于省际面板数据的门槛模型分析

本文以人均GDP和能源强度作为门槛变量,建立了城市化与能源消之间关系的STIRPAT模型。研究发现,城市化对能源消费的影响具有显著的双重门槛特征:以人均GDP作为门槛变量的两个门槛值分别是7376元和14443元,以能源强度作为门槛变量的两个门槛值分别是0.23和0.11。随着人均GDP的提高或者能源强度的降低,城市化对能源消费的弹性系数先减小后增大。目前我国大部分省份已经跨越了人均GDP和能源强度的第二个门槛值,城市化对于我国大部分省份能源消费量的贡献度逐渐增大,城市化将越来越成为我国能源消费增加的一个主要因素。     

中国省域能源消费的空间计量经济分析

能源消费对中国国民经济发展和人民生活水平的作用越来越重要。针对目前相关研究大多采用时间序列分析、很少进行截面数据分析及特别缺乏空间计量经济分析的现状。以省域为空间样本。应用空间计量经济学方法分析了2002-2005年中国省域的能源消费及其影响因素。结果发现，我国省域能源消费在空间上存在依赖性，能源消费行为受到本地能源消费和相邻省域的能源消费的共同影响，经济增长对省域能源消费的弹性系数显著为正，人口增长的正向作用也不容忽视，但是能源价格对能源消费未能起到应有的调节作用（弹性系数不显著为正）．政府决策部门在制定能源消费政策和价格调控措施时，必须考虑到空间作用机制对能源消费的差异化作用。     

城市规模、集聚与空气质量

在STIRPAT模型的基础上,通过加入能源消费需求、工业化水平和产业集聚度变量,建立了拓展的STIRPAT模型,并使用动态面板GMM方法,分析了我国30个省会城市和直辖市2003-2012年间的面板数据,指出不同的城市规模与集聚程度会对空气质量有不同的影响。首先。从总体上来说,城市人口规模、富裕程度和技术水平是影响城市空气质量的主要因素,其中人口规模和技术水平对空气质量的影响均为正效应,而富裕程度对空气质量的影响呈现出倒N型EKC曲线形状;较高的能源消费需求和工业化水平会恶化空气质量,而较高的技术水平和产业集聚度会改善空气质量,这表明相关部门可以从不断提高科技水平和产业集聚度入手,通过各种方法减少能源消费需求、降低工业化水平。来达到改善空气质量的目的。其次,在总体回归的基础上,本文重点按照人口规模、经济规模和经济集聚度、人口集中度分析了城市规模与集聚对空气质量的影响情况。结果表明:欠发达城市和大中城市的回归结果与总体回归结果一致,而经济发达城市和特大城市的回归结果与总体回归结果有一定差异,本文认为导致这些差异的主要原因是科学事业费支出方向、社会消费品结构以及工业清洁能源利用及其利用效率等因素;低产业集聚度和低人口集中度城市的情形与总体较为相近,而高产业集聚度和高人口集中度城市的EKC曲线形状与工业化水平系数与总体结果相反,这两种差异分别与城市的发展阶段和城市的人口素质有关。因此,城市的相关部门在追求规模经济的同时应该注重科技投入结构的改善,注重提高能源使用效率和清洁能源的使用率,并且在不断提高产业集聚度与人口集中度的同时追求绿色GDP的实现,注重人口的文化教育以提高人口素质,从而提升公众的环保意识,以抵消随人口集中度提高带来的环境压力。     

安徽省城市化进程中的碳排放影响因素研究——基于STIRPAT模型

通过对安徽省2000~2011年能源消费碳排放量及碳排放强度进行了测算分析，并基于STIRPAT模型，运用因子主成分回归方法，构建影响城市化进程中碳排放增长的驱动因子模型，对城市化进程中碳排放影响因子进行定量分析研究。研究表明：安徽省2000~2011年能源消费碳排放量呈逐年递增态势，碳排放强度和能源强度均逐年递减态势；安徽省在城市化快速进程中，第二产业产值、第三产业产值、城镇人口比重、城镇建成区面积、城镇居民人均可支配收入每增加1%时，碳排放总量将增加1.208 8%、0.202 0%、0.502 3%、4.793 8%、1.066 0%；当能源强度每下降1%时，碳排放总量将减少0.120 2%；城镇建成区面积扩张、工业化水平提升促进了能源的消耗，成为碳排放的主要驱动因素。鉴于此，提出严格控制城市发展用地规模、通过科技创新推动能源利用效率提高及开发利用新能源、优化产业结构及提高三次产业占GDP比重、建设紧凑型低碳城市、倡导低碳绿色生态的生产消费模式等政策建议，为实现建设生态文明以及实现“生态安徽”与“美丽安徽”目标提供科学依据，也可为中尺度（省级行政区）城市化进程中碳排放的研究提供示范     

我国能源消费需求的时变弹性分析

为了科学分析相关经济因素变化对我国能源需求的影响效应,本文在提取能源消费需求主要影响因素的基础上,建立了基于Bayesian理论的时变系数回归模型,利用MCMC方法获得了各时变回归系数的估计.同时,利用HP滤波方法,得到了能源消费需求相对于各相关因素弹性系数的趋势及波动情况,并就能源需求对各相关经济因素弹性系数的趋势变动原因进行了分析,结果表明:①在不同的时间段内,能源价格、产业结构、经济增长、全国总人口以及能源消耗结构对能源消费需求的影响强度具有时变效应;②电力价格变动对降低能源消费的作用最为显著,但边际效应在逐年下降;煤炭价格的提高对能源消费的增加具有很大推进作用,但"煤电联动"、能源价格市场化的建设可能进一步抑制能源需求;③城镇化建设进程可进一步优化人口结构、产业结构以及能源消费结构,这将在很大程度上限制能源需求的加速增长.     

城市化和能源消费的门槛效应分析与预测

能源是推动城市化、工业化进程的重要物质动力,城市化、工业化也成为拉动能源消费增长的关键因素,尤其是处于快速城市化阶段的国家,城市化与能源消费有更为密切的联系。城市化进程中产业结构、居民消费模式、城市规划布局均存在阶段性变化的特点,因此能源消费也存在相应的门槛效应并呈现阶段性的增长。本文在总结城市化过程中影响能源消费的增加因素-产业扩张、消费升级、动力交通、设施建设,抑制因素-技术进步、能源结构优化、人口密度增加、设施共享的基础上,依据我国城市化与能源消费的变化特征,采用门限模型研究城市化、居民收入水平、产业结构、人口密度对于人均能源消费的门槛效应。搜寻在城市化过程中各因素对于能源消费影响的转折点并分析其阶段性变化特征,然后结合脉冲函数图研究城市化过程中各变量对于能源消费的即期冲击。最后依据产业结构、收入水平、城市化的变化趋势对能源消费进行预测分析。研究发现城市化对于能源消费的影响具有明显的阶段性,分别以城市化和人均收入为门槛变量,超过门槛点后城市化对能源消费的拉动作用依次上升;以工业化作为门槛变量,城市化对能源消费的影响呈现先上升后下降的态势。脉冲相应的结果显示:城市化的单位变动对能源消费的冲击具有一定的滞后性且持续性较强,收入增加对能源消费的拉动最为迅速但后期持续性较弱,人口密度对人均能源消费具有负向冲击。采用非线性函数的预测结果表明:未来10年内我国仍面临较大的能源消费压力,需要通过制定科学的城市建设规划、促进产业结构优化升级等途径控制城市化过程中的能源消费。     

基于STIRPAT模型的武汉市环境影响驱动力分析

面对日益严重的环境问题,不仅要了解导致环境问题的各种驱动力,更应建立模型来精确描述环境影响与驱动力之间的关系。以武汉市为例,应用SPSS软件、以STIRPAT模型为依据,建立了描述环境影响与各驱动力之间精确关系的数个模型。模型计算结果表明:人口总量的增长和人类发展指数的上升是最主要的环境影响驱动力,城市化率、人均GDP等因素对环境也有影响;第三产业比重的上升有助于减小环境影响;基尼系数对环境几乎没有影响。以此为据,就如何改变这些影响因素,以减小环境影响提出了建议。除了人口总量等常规指标,还分析了人类发展指数、城市化率、基尼系数等指标,充实了环境影响驱动力指标体系,更客观反映了造成武汉市环境问题的原因。     

中国人口年龄结构变动对能源消费的影响研究——基于省际动态面板数据的GMM分析

人的生产者和消费者的双重身份以及人口结构的动态变化使得人口因素对能源消费的影响极其复杂,不同年龄结构的人口对能源消费会产生不同影响。文章通过将反映人口年龄结构变动的少儿抚养比、老年抚养比和总抚养比3个指标引入扩展的STIRPAT模型,基于我国30个省市区1996-2013年的面板数据,利用GMM法对我国人口年龄结构变动对能源消费的影响进行了实证分析,结果表明:少儿抚养比、总抚养比、前期能源消费、经济增长、居民消费等因素对我国能源消费均具有显著影响,老年抚养比对能源消费的影响暂时不显著,但随着人口老龄化的加剧其影响会逐步显现;少儿抚养比和总抚养比与能源消费反方向变动;前期能源消费对当期能源消费存在显著正影响;经济增长和居民消费与能源消费同方向变动;在所有影响能源消费的因素中,前期能源消费的作用最大,少儿抚养比和总抚养比变动对能源消费的影响已超过经济增长,正逐步成为影响能源消费的主要因素。基于此,文章提出应将人口年龄结构因素纳入相关政策视野,适时调整完善人口政策,根据人口年龄结构变动特征不断优化能源消费结构,加快促进经济增长方式转变,大力发展节能技术,逐步提高能源利用率等相关政策建议,以促进我国人口、资源、环境和经济社会的可持续发展。     

基于ARDL模型的江苏贸易开放、城市化和碳排放关系探讨

实证研究了贸易开放、城市化、能源消费、碳排放和经济增长的相互影响。研究结果表明:在长期关系中,能源消费对贸易开放的影响的弹性系数为正,能源消费对碳排放具有负向且显著的影响,碳排放对城市化水平的影响并不显著。在短期关系中,能源消费、经济增长、碳排放各变量对贸易开放的弹性为正,碳排放和城市化对经济增长有正向的影响,存在从贸易开放度到城市化到经济增长单向因果关系且存在从能源消费到经济增长的双向因果关系,存在经济增长到城市化双向因果关系。     

环境影响的IPAT模型再认识

伴随工业文明的发展,探究日益恶化环境问题的社会根源成为学术界激烈争论的议题,从人口规模与技术水平的单因素争论拓展到文化背景、政府类型和消费观念等多因素论的讨论,在横向上从宏观社会到微观个体层次的解释,最终形成经典的环境影响的IPAT模型,试图解释环境问题产生的复杂社会动力机制。本文通过国内外学者对IPAT模型的实证研究以及理论探讨梳理发现:模型中的因变量环境影响I以及自变量人口数量P、富裕程度A和技术水平T的内涵、完备性以及分析单位的适用性等方面备受争议。为了克服变量的局限,首先通过分解IPAT模型中T变量,进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的多重因素;同时为了避免模型中不同因素对环境影响的同比例线性变化的局限性,将IPAT模型转化为非线性的STIRPAT随机模型,使各变量值随观察值的变化而变化;其次为了克服研究中忽视个体对环境影响差异性的不足,以"双重转换"理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响;最后面对分析单位以及分析情景的差异性与复杂性,基于"世界体系论"视角突破特定区域时空以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。研究表明,IPAT模型的发展演变表明环境保护与经济发展关系逐渐从悲观的"零和"冲突走向协调发展的路径,有利于探索更加有效的举措应对全球复杂而严峻的环境问题,同时对新常态下中国推进生态文明建设具有重要的理论和实践意义。     

我国城市化与碳排放的实证研究

根据1995～2008年我国30个省市的面板数据，采用STIRPAT模型分析城市化对碳排放的影响。结果显示：我国城市化的推进导致碳排放量的增加，碳排放增加速度高于城市化本身的增加速度，城市化进程会继续放大碳排放量的增加；城市化水平的二次项系数为正，意味着还不存在环境的库兹涅茨曲线。同时，为了考察中国地区间发展的异质性，根据城市化水平由高到低分成4组区域，针对不同地区，进行实证分析。发现地区的城市化水平基数越低，城市化进程对碳排放的影响也就越大；地区的城市化推进速度越快，城市化进程对碳排放的影响也就越大；而且，产业结构和能源强度也是碳排放的重要决定因素。鉴于此，提出了若干政策建议     

城乡居民食物碳消费变化与差异分析——以安徽省为例

经济的快速发展和居民人口的不断增长，给社会和生态环境带来了巨大压力，不可持续的居民食物碳消费是造成全球环境问题的重要原因之一。居民食物碳消费是环境碳循环研究和可持续消费的重要内容。采用政府宏观统计数据，研究了1985~2007年安徽省城乡居民食物碳消费结构和食物碳消费的变化趋势和影响因素，并对城乡差异进行了分析比较，结果表明：(1)城市居民家庭食物碳消费结构转变较农村显著，城市居民食物碳消费从以“粮食碳消费为主”的比较单一的消费模式转变为以“粮食、肉类、食用植物油碳消费为主”的多元消费模式；而农村居民食物碳消费从以“粮食碳消费为主”转变为以“粮食、食用植物油碳消费为主”的多元消费模式；(2)城市居民人均、户均食物碳消费量均呈下降趋势，但食物消费总量却呈上升趋势，加剧了食物碳消费的环境影响；农村人均和户均食物碳消费和碳消费总量呈下降趋势，但人均、户均食物碳消费仍高于城市，农村居民食物碳消费的生态压力依然较大。(3)Pearson乘积相关分析表明，影响城市居民人均食物碳消费的主要因素是恩格尔系数和人均可支配收入，而影响农村居民人均食物碳消费的主要因素是农村人均纯收入。研究结果对进一步探索可持续的居民消费模式和减轻环境影响具有重要的现实意义。
     

人类环境影响驱动因素非线性动力学关系分析

根据非线性科学理论，建立人类环境影响与人口增长系数、富裕增长系数、其它综合因素增长系数、技术指标四者之间的二次、三次非线性动力学模式，并运用稳定性分析理论对其求解、分析。结果表明：①在技术对人类环境影响的线性作用下，当技术先进时，技术进步所起的缓解作用十分显著；但在技术落后情况下。能够降低环境影响的因素首先是人口增长，其次是富裕增长和其他综合因素增长。②在技术对人类环境影响的非线性作用下，同样的技术进步使人类的环境影响降低了接近一倍，即技术进步能够更有效地降低环境影响。③在技术对人类环境影响的线性和非线性作用下，人口增长或富裕增长、其它综合因素增长均能放大技术进步在缓解环境影响中的作用，只是非线性作用下的放大效应更显著。     

山东省城市化和能源消耗的关系研究

通过建立向量自回归模型,运用格兰杰因果分析方法和协整分析方法对于山东省城市化和能源消耗量之间的长短期关系进行了实证分析,并利用因素分解模型对城市化所引起的能源消耗变动的贡献份额进行了定量测算。实证结果表明,山东省城市化水平提高是导致能源消费量增长的格兰杰因果原因,而山东省能源消费增长却不是城市化水平提高的格兰杰因果原因,二者之间存在单向的格兰杰因果联系。山东省城市化和能源消耗量之间不仅存在着单向的格兰杰因果联系,并且存在着协整关系,但是这种长期动态均衡的短期误差修正作用并不很强,能源消耗量的增长率变动除了受城市化水平影响之外,还同时受到其他多种因素的影响;现阶段城市化因素对山东省能源消费总量的贡献份额尚比较小,且有逐年下降的趋势。因此,能源需求不会成为制约山东省城市化进程的瓶颈,目前应该加快推进有助于资源节约型的城市化进程模式。     

基于STIRPAT模型的中国城镇生活能源消费影响因素研究

为探究人口规模、收入水平、消费倾向、节能政策和技术等因素对中国城镇生活能源消费的影响,基于拓展的STIRPAT模型并运用2000~2013年中国省际面板数据对各影响因素的效应进行评估。结果显示:城镇生活能源强度、城镇居民消费倾向、人均可支配收入、城镇化率、总人口、政策综合力度6个因素的增长率每变化1%,将会引起城镇生活能源消费量增长率0.9322%、0.8537%、(0.559 2+0.169 2 ln DI)%、0.599 8%、0.408 0%、-0.012 0%的变化,表明除节能政策外,其余5因素均正向促进城镇生活能耗增长。其中生活能源强度对城镇生活能耗影响最大,节能政策虽会抑制城镇生活能耗增长,但作用较为微弱。政府需继续加强节能政策综合实施力度,从而实现生活能源消费领域的节能减排。     

中国低碳试点省份发展路径研究

近百年来,全球气候正经历以变暖为主要特征的显著变化。为应对气候变化,减少温室气体排放已经成为国际社会的共识。作为世界上最大的发展中国家和最大的二氧化碳排放国之一,应对气候变化离不开中国的参与。2010年8月,中国国家发展和改革委员会确定在陕西、广东、辽宁、湖北、云南五省开展低碳试点工作。本文以这五个省份为研究对象,根据1995-2009年统计年鉴数据,基于STIRPAT模型定量分析了人口规模、城市化水平、富裕度、产业结构和能源强度对碳排放的影响,并根据分析的结果给出了五个低碳试点省份低碳发展路径:陕西省建设低碳省份应该从产业结构和能源强度两方面入手;广东省除控制人口规模外,还应该调整能源结构,倡导低碳生活方式;辽宁省降低碳排放主要应该从能源强度方面入手;湖北省应该从能源强度、产业结构和人口规模三个方面着手;云南省主要应该从人口规模入手,控制人口增长,提高人口素质,实现碳减排目标。     

能源消耗、环保投资与生态足迹的灰色系统分析

人类的行为时刻在影响着生态系统,或积极,或消极。选择人均能源生态足迹(包括煤、焦炭、燃料油和电力等)作为代表生态阈值的指标,以能源消耗弹性系数代表人类对生态系统的消极影响,构造环保投资弹性系数代表人类对生态系统的积极影响,运用灰色系统方法,研究生态系统与行为系统之间的相互作用关系。分别测算上海市1978-2010年的能源消耗弹性系数、环保投资弹性系数与人均能源生态足迹的灰色关联系数,结果表明,电力是与能源消费关联最密切的因素,也是影响环保投入产出效率的最重要指标。研究发现,人类消极行为对生态系统的影响大于积极行为,从环境治理政策的角度来说,"节能"的效果远大于"减排",在当前发展阶段,有序约束人类行为以减少对环境的消耗和破坏已迫在眉睫。     

长三角地区能源消费与区域发展相互关系及其影响因素

以长三角地区上海、江苏和浙江3省市为研究对象，运用Johansen协整检验、向量误差修正模型（VEC）和Granger因果检验等方法分析能源消费与经济发展的相互关系，并利用LMDI方法对3省市1995~2007年的能源强度进行分解分析，得到能源消费与区域发展关系的影响因素。结果表明：近年来长三角能源消费形势严峻，并较多地受到产业结构调整的影响。上海和江苏的能源消费在一定程度上拉动了经济发展，但是随着产业结构的调整，上海工业结构的调整促进了能源强度降低，而江苏却正好相反。近年来，浙江省的经济发展对能源消费的影响比较显著，随着该省工业规模扩大，能源强度有所升高，但是其产业结构的调整有利于降低能源强度。     

20世纪90年代以来中国能源消费的时空格局及其影响因素

随着中国经济的快速发展．能源消费呈现快速增长趋势．如何以较低的能源消费保障较高的经济增长成为政府和学术界非常关注的问题。对20世纪90年代以来中国能源消费的时空特征的分析表明．宏观经济总量、产业结构、城市化水平、居民消费结构的变化是影响我国能源消费总量增长和能源消费区域差异的主要因素．为保障能源可持续消费与社会经济的可持续发展．必须从宏观上调控上述因素．使其向能源可持续利用方向发展。     

中美两国能源消费与经济增长的对比分析

能源消费作为碳排放的直接来源,对经济增长起到了至关重要的作用。本文应用计量经济学模型,对中美两个大国的能源消费与经济增长之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,能源消费均是支撑两国经济增长的重要因素,其中中国的经济增长对能源消费的依赖程度高于美国。由此,我国亟需向"集约型"的经济发展方式转变,从而降低能源强度。