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1、安徽省低碳经济发展的驱动因素研究安徽省低碳经济发展的驱动因素研究v姓名：张伟v学号：2008100434v班级：地科院08资环v指导老师：韩亚芬本文目录v引言引言v1安徽省低碳经济发展的主要驱动因素v2模型构建及数据来源v2.1 STIRPAT模型扩展v2.2 数据来源v3实证分析v3.1 碳排放驱动因素计量模型分析v3.2 驱动因素对碳排放增长的贡献率分析v4结论v参考文献v致 谢 研究现状v发展低碳经济，事关安徽省经济发展方式转变、资源节约型社会和环境友好型社会的构建，影响重大而深远。v国外学者研究现状：IPAT方程分析，Kaya模型分析，STIRPAT模型分析和LMDI分析v国内学者研究
2、现状：学者徐国泉等采用定量分析法,发现能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消碳排放量的快速增长。庄贵阳运用Tapio脱钩指标分析,提出能源和排放情景的主要驱动力包括人口增长、技术进步和资源禀赋等。胡初枝等通过简单平均的因素分解,指出能源强度是最主要的影响因素。v中国科学院可持续发展战略研究组的研究结果表明,要降低碳排放增长,可以从降低人口增长、经济增长和单位能耗碳排放量等方面入手。朱勤等研究发现经济产出效应对中国能源消费碳排放贡献率最大。宋德勇等引入产出结构效应,发现产出规模和能源效率是起关键作用的影响变量。王锋等研究发现人均GDP增长是二氧化碳排放量增长的最大驱动因素。本文主题v针对以往研究的
3、不足,本文较为全面地探讨了安徽省低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,实证分析人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化水平、国际贸易分工等驱动因素对碳排放总量和人均碳排放的影响及其贡献率,探讨降低碳排放的重点领域,得出启发性的结论,在此基础上提出向低碳经济转型的政策建议。 主要驱动因素v人口规模与结构 v经济发展水平 v技术进步 v能源消费结构与能源利用效率 v单位能耗碳排放量 v产业结构 v城市化水平 v国际贸易分工 STIRPAT模型v利用Eviews6.0软件容易验证各变量时间序列(对数形式)为非平稳、一阶单整序列。因此,可
4、以进一步检验变量之间的协整关系。根据多元回归线性模型,利用各变量数据和Eviews6.0软件,得到表1和表2的回归结果,容易验证表1和表2中的模型1至模型6的残差均为平稳序列,即各变量之间存在协整关系。解释变量 模型1模型2模型3Coefficnt tProb Coefficnt tProb Coefficnt tProb lnP*0.26440.00380.25040.00170.28670.0000 lnA*1.30430.00001.28010.00001.23780.0000 lnT *0.47660.00000.48460.00000.47950.0000 lnCT*0.09400.
5、00000.09610.00000.09390.0000 lnS *0.01620.11220.00620.5401 lnCS *0.00710.1516 0.0074 0.0642 lnU *0.03010.3956 lnNX*-0.00600.4913 AdjtedR20.99990.99990.9999DW2.43071.27141.7247表表1 碳排放总量碳排放总量( 对数形式对数形式lnI* ) 关于各驱动因素的回归模型关于各驱动因素的回归模型解释变量 模型4模型5模型6Coefficnt tProb Coefficnt tProb Coefficnt tProb lnA*1.51
6、520.00001.53830.00001.51900.0000 lnT *0.45380.00000.45860.00000.45590.0000 lnCT*0.10170.00000.10190.00000.10170.0000 lnS *0.03350.00630.03550.00000.03180.0070lnCS *0.01430.02020.01190.0218 0.01270.0259lnU *0.02850.4467 0.01460.6653lnNX*-0.01050.3643 AdjtedR20.99990.99990.9999DW2.06012.05711.9690表表2
7、人均碳排放量人均碳排放量( 对数形式对数形式lnPI* ) 关于各驱动因素的回归模型关于各驱动因素的回归模型v由模型3可知其回归系数依次为:1=0.2867、2=1.2378、3=0.4795、4=0.0939、6=0.0074v由模型5可知其回归系数依次为:1=1.5383、2=0.4586、3=0.1019 、4=0.0355、5=0.011 9v将模型3和模型5的回归系数做归一化处理,记归一化处理后的系数为:i=i/i(i=1,2,3,4,6),j=j/j(j=1,2,3,4, 5),有i=1、j=1,v各驱动因素变动对碳排放总量变动的贡献率为iGi/GI(i=1,2,3,4,6)v各驱
8、动因素变动人均碳排放变动的贡献率为jGj/GPI(j=1,2,3,4,5)v其中Gi(Gj)为各驱动因素增长率,GI为碳排放总量增长率,GPI为人均碳排放增长率。各驱动因素对碳排放总量增长和人均碳排放增长的贡献率计算结果如表3和表4所示。年份人口变动人均实际GDP 变动能源强度变动单位能耗碳排放变动能源消费结构变动2000 20010.219618.5791-4.012029.94330.016720020.100213.2404-2.7030-0.41000.022920030.119418.5370-5.0910-0.01800.000920040.404534.0720-5.8730-1
9、.6800-0.04502005-0.666020.5634-2.4570-0.65700.01722006-0.062026.3135-3.1520-0.65500.004020070.050134.0096-5.8580-1.1680-0.048020080.107933.2815-6.7940-0.76900.11512009-0.027022.5610-3.8710-0.17000.06052010-1.094045.4222-7.1920-1.7670-0.0300表表3 各驱动因素对碳排放总量变动的贡献率各驱动因素对碳排放总量变动的贡献率(%)年份人口变动人均实际GDP 变动能源强
10、度变动单位能耗碳排放变动能源消费结构变动2000 20011.15306.7347-0.834011.07510.026320020.52594.7995-0.5620-0.15170.036120030.62716.7194-1.0590-0.00670.139420042.124012.3506-1.2210-0.6215-0.07102005-3.50007.4539-0.5160-0.24130.02722006-0.32409.5383-0.6550-0.24240.006220070.263012.3280-1.2180-0.4321-0.076020080.566412.0641
11、-1.4130-0.28430.18142009-0.14208.1781-0.8050-0.06290.09532010-5.745016.4649-1.4950-0.6537-0.0470表表4 各驱动因素对人均碳排放量变动的贡献率各驱动因素对人均碳排放量变动的贡献率(%)结论v经济发展水平和能源消费结构对碳排放总量有显著正向影响,而产业结构、城市化水平、国际贸易分工等对碳排放总量的影响不显著v经济发展水平、单位能耗碳排放量、和能源消费结构对人均碳排放量有显著正向影响,而城市化水平、国际贸易分工等对人均碳排放量的影响不显著 v人均实际GDP持续增长是碳排放总量增长的正向驱动因素，而能源强度和单位能耗碳排放量是碳排放总量增长的负向驱动因素 v人均实际GDP增长是人均碳排放增长的正向驱动因素,而能源强度变动是人均碳排放增长的负向驱动因素 建议v创新低碳技术,提高能源利用率v开发低碳能源,优化能源结构v优化产业结构,推动产业升级v控制人口规模,倡导低碳消费谢谢
