基于STIRPAT模型的陕西省碳排放影响因素分析--《财会月刊》2016年12期
基于STIRPAT模型的陕西省碳排放影响因素分析
【摘要】：本文在假设经济增长与碳排放量存在EKC曲线的基础上构造了STIRPAT随机模型,利用岭回归分析法对陕西省年的相关数据进行分析,以探讨人口、经济发展水平、能源强度、城市化水平和能源消费结构五个因素对碳排放量的影响。研究结果表明,五种因素与碳排放量均呈正相关关系,经济增长与碳排放量之间不存在EKC曲线,陕西省的碳排放量在将来依然会随人均GDP稳步增长。最后根据陕西省现状提出了针对性的政策建议,以期为各省市的低碳经济提供参考。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：X321【正文快照】：
一、引言随着臭氧层空洞等气候灾难的不断上演,“温室气体已经并将继续给地球和人类带来灾难”。1997年,《京都议定书》中明确了包括CO2在内的六种温室气体。2007年,联合国政府间气候变化专门委员会研究发现,CO2约占人为气体总排放量的76.7%,是温室气体最主要的组成部分。因此
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区域工业碳排放预测研究--以广东省为例
区域工业碳排放预测研究--以广东省为例
Research on Forecast of Regional Industrial CO2 Emissions--Taking Guangdong Province as an Example
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林金钱1，，
张捷<sup style='vertical-align:font-size:12 color:#B9，*
1、暨南大学经济学院，广州 510632；&&&&&&
2、暨南大学资源环境与可持续发展研究所，广州 510632；
本文利用STIRPAT模型对广东省珠三角、东西两翼及粤北山区的规上工业碳排放峰值及达峰年份进行预测。首先，对三个地区年的时间序列数据进行回归，从中得出各地区的模型系数；其次，根据不同的参数设置设定了基准情景、减排情景和低增长情景三种预测情景；最后，在STIRPAT模型回归的基础上，代入不同情景下的参数，对各地区峰值大小及达峰年份进行预测。结果表明：珠三角规上工业碳排放对全省规上工业碳排放的减少具有关键作用，而粤东西北的减排潜力较大。减排情景所带来的减排效应优于其他两种情景，符合可持续发展的要求，是最优情景。此情景下，全省规上工业将在2022年达到峰值，为广东省全社会碳排放达峰奠定了良好基础。
工业碳排放；STIRPAT模型；减排情景；碳排放峰值
LIN Jinqian1,，
ZHANG Jie2,*
1、Economics School, Jinan University, Guangzhou 510632；&&&&&&
2、Economics School, Jinan University, Guangzhou 510632；Institute of Resource, Enviornment and Sustainable Development Research, Jinan University, Guangzhou 510632；
Abstract：
Guangdong province consists of three regions: Pearl River Delta, the East&West Distinct and the North Distinct. This paper uses STIRPAT model to predict each region's industrial CO2 emissions. Firstly, this paper uses each region's history data from 2001 to 2013 to conduct regressions with STIRPAT model. Secondly, based on different parameters setting, this paper constructs three scenarios: BAU scenario, Low-carbon scenario and Low-growth scenario. Lastly, this paper gets prediction results of different scenarios. The results show that: Pearl River Delta plays a very important role in reducting Guangdong province's industrial CO2 emissions, and the remaining two regions have great potential for emissions reduction. Compared with the other two scenarios, Low-carbon scenario brings greater emissions reduction. Low-carbon scenario is the optimal scenario. Under optimal scenario, Guangdong province's industrial CO2 emissions will peak in 2022, which lays a good foundation for Guangdong province's whole society CO2 emissions reaching its peak.
Keywords：
Industrial CO2 ESTIRPATSCO2 emissions peak
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作者简介：
林金钱（1991-），男，硕士研究生，主要研究方向：环境经济学
通信联系人：
张捷（1953-），男，教授，主要研究方向：环境经济学，产业经济学
【收录情况】
中国科技论文在线：林金钱，张捷.&区域工业碳排放预测研究--以广东省为例[EB/OL].北京：中国科技论文在线&
[].http://www./releasepaper/content/.
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多个邮箱请用逗号“，”隔开
分享到我的圈子&&&&&&& 1梅州市城乡规划编制研究中心；2梅州市旅游局
&&&&&&& 摘要：日，《巴黎协定》在纽约联合国总部正式签署。《巴黎协定》在全球应对气候变化史上具有里程碑意义，它表明全球气候变化已是当前世界级优先议题，意味着传统能源行业的变革将加快，更多的资本将转向清洁领域，旧的化石燃料时代将被终结。通过技术创新、国际合作来推进绿色转型也将成为全球经济发展的主要方向，开启了全球气候治理新格局。
&&&&&&& 关键词：低碳生态；碳排放；STIRPAT模型；情景模式
&&&&&&& 1引言
&&&&&&& 2015年6月，中国向联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）提交了中国国家自主决定贡献文件，明确了中国二氧化碳排放2030年左右达到峰值，并提出了确保实现目标的政策措施。《国家十三五规划纲要》进一步提出了能源气候方面更高要求的目标指标：&单位GDP能源消耗降低15%，单位GDP二氧化碳排放降低18%&。绿色发展、低碳经济转型的核心是能源革命和转型，绿色转型、去碳化、发展新气候经济、培育新动能是促进中国经济转型的必然趋势。
&&&&&&& 2分析思路
&&&&&&& STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on PAT)模型是York等学者2002年在IPAT模型的基础上建立的，即：，IPAT 恒等式是研究能源经济和碳排放峰值的重要方法之一。本文利用STIRPAT 模型对未来梅州碳排放峰值进行相关预测。
&&&&&&& 等式两边取对数即可将该模型改写成加法模式 :
&&&&&&& （1）
&&&&&&& 公式（1）中所含的自变量P、A、T 分别可代表梅州市人口、人均GDP、及可表征工业技术水平的能源强度，三者均会对区域碳排放量造成明显影响。除此之外，在梅州市的工业化进程中，经济快速发展带来的城市化水平不断提升，由此带来的基础设施建设以及人们消费模式的转变也产生了大量的碳排放，因此考虑引入城市化率（U）。一般而言，工业的碳排放强度比农业、第三产业的碳排放强度高。因此工业产值占国民经济的比重大时，整个经济的碳排放强度较高，因此引入表征三产结构的第二产业比重（R）。则公式（1）可以拓展为：
&&&&&&& （2）
&&&&&&& 公式（2）中各参数说明见下表。
&&&&&&& （二）干预情景预测
&&&&&&& 梅州市在不同的经济增长情景下，通过实施不同干预水平的减排措施，能够有效削减全市的温室气体排放量，由此对全市温室气体总排放量、单位GDP排放量和人均CO2排放量的改变情况产生影响。
&&&&&&& （三）碳排放峰值预测结果
&&&&&&& 《强化应对气候变化行动&&中国国家自主贡献》（INDC）提出，中国确定二氧化碳排放2030年左右达到峰值并争取尽早达峰；到2030年，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降60%-65%。根据当前全国和广东省的温室气体减排形势，结合梅州市温室气体排放特点，力争梅州市温室气体排放总量在2030年达到峰值。经研究，为了实现这一目标，应保持在中速增长背景下，采取中干预措施，碳排放总量将在2032年达到碳排放峰值3210万吨，该情境下梅州市2020年碳排放总量约为2390万吨，2030年碳排放总量约为3140万吨。
&&&&&&& 为达到以上目标，提出以下指标阀值：年经济增长速度应保持在中速增长，即2020年和2030年的全市地区生产总值分别达到约亿元，人口总量分别达到460万人和520万人；应采取中等干预措施，2020年和2030年，全市单位GDP能耗分别不高于0.489吨标准煤/万元和0.415吨标准煤/万元。
&&&&&&& 参考文献：
&&&&&&& [1]基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究 [J]. 渠慎宁， 郭朝先. 中国人口.资源与环境. 2010(12)
&&&&&&& [2]2050年中国碳排放量的情景预测&&碳排放与社会发展Ⅳ[J]. 岳超,王少鹏,朱江玲,方精云.& 北京大学学报(自然科学版). 2010(04)
&&&&&&& [3]中国2050年低碳情景和低碳发展之路[J]. 姜克隽,胡秀莲,庄幸,刘强.& 中外能源. 2009(06)
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