基于STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——以黑龙江省为例

定量分析碳排放驱动因素,对优化能源结构、调整产业结构、推进技术进步、发展低碳经济具有重要的理论和现实意义.利用碳排放估算模型,测算了黑龙江省1995-2012年能源消费的碳排放量.基于扩展的STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、经济发展水平、城市化率、人口总量对碳排放量有正向驱动作用,而产业结构、能源强度对碳排放总量的增加具有抑制作用,提出有效促进能源消费结构优化、加大产业结构调整、大力推进技术创新是实现黑龙江省低碳经济发展的有效路径.     

基于STIRPAT模型的天津市碳达峰和碳中和分析

采用STIRPAT模型,探究天津市2000年以来碳排放变化,分析碳排放影响因素,对天津市碳达峰时间和碳中和路径进行分析.结果显示,人口总量、城镇化率、地区生产总值、能源强度和高技术比重都影响天津市碳排放,其每变化1％,碳排放平均变化-1.10％,9.46％,0.70％,0.98％和-0.42％;天津市2013年碳排放达...     

海岛地区海洋碳汇量核算及碳排放影响因素研究——以辽宁省长海县为例

海洋是全球最大的碳汇集聚区。随着气候问题的不断加剧和对节能减排要求的不断提升,包括我国在内的一些国家非常重视碳汇和碳排放的平衡与改善。以辽宁省长海县为例,基于海洋碳循环过程,测度海岛地区海洋碳汇量与碳排放量,并运用STIRPAT模型与岭回归模型对长海县地区碳排放量影响因素进行分析。结果表明:长海县海洋碳汇量走势呈先递增后递减的态势,碳排放量呈波动上升趋势;富裕程度、能源强度和人均旅游产值与碳排放量呈正相关,它们每变化1%,碳排放量将分别增加0. 6358%、0. 3356和0. 2894%。该研究在为海岛地区碳汇量核算提供新思路,测度各因素对碳排放的影响程度,为政策制定提供参考。     

我国居民消费对环境的影响

现阶段,我国居民经济能力提高,出现了浪费型消费与攀比型消费,加上日益增长的人口数量,形成了一个巨大的"吞噬环境圈"。为了研究消费对环境的影响,本文立足于消费对碳排放量的影响,构建了STIRPAT模型,分析了人口数、城市化率、人均消费量、碳排放强度对碳排放总量的影响;得出了城市化率对碳排放量具有明显增加作用的结论;计算了人口数、城市化率、人均消费量的增长对碳排放增长量的贡献率,得出了人口数和人均消费量的变化对碳排放量的变化也有显著影响的结论;描述了我国五类消费品的增长情况;提出了消费方式从个人到企业,再到政府,最后到世界的转变过程与转变消费方式的路径,包括建立绿色GDP核算体系、进行绿色城市化、继续降低碳排放强度、加强教育和宣传以改变现存消费观、利用行政和法律实现节能低碳消费方式、重视新型能源技术的开发、拓展利用资源的广度和深度、加强国际交流与合作;最后,总结了改变物质主义价值取向和行为规范,完善绿色产品及基础设施的供给需要注意的三个方面。     

基于变参数模型的北京碳排放影响因素研究

基于STIRPAT模型,建立了北京碳排放与经济发展水平、能源消耗强度、产业结构和能源消费结构间的变参数模型,得出以下结论：①经济发展水平、能源利用效率和能源消费结构与人均碳排放正相关;产业结构大多数年份与人均碳排放负相关.②经济发展水平对人均碳排放的变弹性系数最大,依次是能源消费结构、能源利用效率和产业结构.③经济发展水平、能源利用效率和产业结构的变弹性系数呈现先升后降再升的趋势,只是上升和下降转折点有差异,能源消费结构变弹性系数波动较大.     

长江经济带能源消费碳排放的多变量驱动因素研究——基于扩展STIRPAT模型

采用我国长江经济带1995—2016年省域面板数据,基于扩展STIRPAT模型定量分析了长江经济带能源消费碳排放各驱动因素的影响机理。研究结果表明:(1)城市化水平因素对我国东部地区具有负向抑制作用,而对中部和西部地区具有正向驱动作用。(2)碳排放与人均GDP因素之间存在着倒"U"型曲线关系,目前只有东部地区通过了碳排放拐点,中部地区接近拐点,而西部地区碳排放量在较长时期内将持续增长。(3)产业结构和能源强度因素对碳排放均产生显著影响,且对中部和西部地区的影响远远大于东部地区,创新水平对碳排放影响微弱。(4)外商直接投资与金融发展因素对碳排放具有负向抑制作用,贸易开放度和环境规制因素的影响较小。     

基于STIRPAT模型的水利工程建设对碳排放的影响研究

为研究水利工程建设对碳排放的影响,在分析水利工程建设对碳排放影响路径的基础上,构建碳排放测度模型和STIRPAT环境压力随机扩展模型。以江苏省水利工程建设为例,采用主成分分析和普通最小二乘回归分析,研究水利工程建设与碳排放之间的线性关系。结果表明:水利工程投资每增加1%,碳排放量增加0. 2157%,水利工程建设前期耗能高,后期低碳效益发挥不足。基于此,对江苏省减少能源消费碳排放量提出政策建议,为江苏省节能减排政策的制定实施提供科学依据,也为其他省市水利工程建设的低碳发展提供借鉴。     

河北省碳排放影响因素及碳峰值预测

基于统计学相关理论筛选河北省碳排放驱动因素,建立STIRP AT模型,并采用情景分析法预测河北省碳峰值.研究结果表明:影响河北省碳排放的主要因素为城镇化率、人均GDP、企业规模和能源强度,其中,企业规模影响程度最大.在惯性情景下,河北省碳排放量始终保持上升姿态;节能情景下,碳排放量于2030年达峰,峰值为26260.6...     

城镇化背景下江苏省区域碳排放的影响因素研究

城镇化与碳排放问题关系到我国人口、经济与资源的协调发展。从衡量城镇化的影响因素出发,研究了城镇化对江苏省及各区域碳排放的影响,利用STIRPAT模型与面板数据广义最小二乘法(GLS)计算分析了城镇化进程中人口城镇化、产业城镇化、土地城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI等因素对江苏省及苏南、苏中、苏北的影响程度。结果发现,人口城镇化、产业城镇化、研发强度、能源消费结构、FDI与城镇碳排放呈正相关关系,土地城镇化与城镇碳排放呈负相关关系,产业城镇化是影响江苏省及各区域的最主要因素,不同地区不同因素对碳排放的影响程度也存在差异,据此提出城镇化背景下江苏省碳减排的对策。     

土地利用结构和强度变化对碳排放影响分析

基于土地利用视角,分析土地利用结构和强度变化对碳排放的影响作用,为制定碳减排对策提供思路。建立扩展的STIRPAT模型,验证了包括土地利用结构和强度在内的社会经济因素变化对碳排放的影响作用。结果表明:人口总量、人均GDP、国际贸易分工、城市化水平、土地利用强度、土地利用结构等因素对碳排放表现为正向促进作用,每提高(改变)1%水平时,碳排放总量将依次提高0.10%、0.16%、0.12%、0.17%、0.21%、0.15%;能源强度因素表现为负作用,每提高1%水平时,碳排放总量将下降0.05%;土地利用强度、经济发展水平、土地利用结构等因素的变动对碳排放总量影响变动贡献率较大,贡献率大小依次为68.75%、49.73%和19.35%。据此提出,适当调整土地利用结构和改变土地利用强度以减缓碳排放的对策建议。