基于STIRPAT扩展模型的能源消费碳排放多变量影响因素分析——以山西省为例

通过IPCC碳排放系数法估算了2000—2019年山西省能源碳排放量,选用STIRPAT扩展模型,利用相关性检验、普通最小二乘回归和岭回归逐步分析了山西省能源碳排放的影响因素,研究结果表明：在其他变量不变的条件下,人口规模、城镇化率、人均GDP、产业结构、居民消费价格指数、碳排放强度、能源强度和能源结构每项分别增长1%,能源碳排放量分别对应变化1.143%、0.487%、0.107%、0.069%、-0.468%、-0.068%、-0.107%、-0.408%。山西省为进一步降低能源消费量和能源碳排放量,应当促进低碳经济、增强居民绿色消费意愿,加快能源技术创新、推动清洁生产,加快经济转型、促进产业结构升级,建立碳交易市场、利用市场机制助力节能减排。     

京津冀地区绿色金融发展水平与碳排放量——基于STIRPAT模型的实证检验

随着我国经济社会发展进入新阶段,对实现高质量发展、转变经济发展方式提出了更高的要求。绿色金融对于我国经济发展方式的转变具有重要作用。运用STIRPAT模型,使用岭回归方法研究京津冀地区的绿色金融发展水平与碳排放量之间的关系,结果发现：京津冀地区的能源强度对二氧化碳的排放量影响程度最大,富裕度和人口数量分别位于第二、三位。针对研究结果提出了相关政策建议。     

基于STRPAT模型的碳排放情景分析

科学合理预测碳排放发展,对建设低碳城市具有重要的指导意义。本文以东莞市为例,采用基于扩展STIRPAT模型,通过岭回归拟合得到碳排放量与GDP、人口、城市化、人均消费支出、工业化及能源利用效率的多元线性模型,在此基础上,根据低碳社会发展各个不同阶段设定基准情景、低碳情景、节能情景等3种情景,对碳排放量进行预测及减排潜力分析。结果表明,人口数量对碳排放的影响最大,城市化率影响最小,碳排放量在基准情景下预计2020年为8246t,2025年达到8177t,而节能情景、低碳情景碳排放量均有不同程度的下降,在低碳发展的政策措施及一系列低碳发展行动与技术支撑下,东莞市碳排放仍具有较大的减排潜力。     

基于STIRPAT模型的工业研发投入对碳排放影响效应分析

以中国35个工业分行业作为研究对象,运用STIRPAT模型和面板回归模型,分别探讨研发投入对工业不同阶段和不同类别行业的碳排放效应.结果 表明,在各个阶段,研发投入对促进碳减排均具有积极作用,且在2011-2017年间更为显著;对于不同行业,对于重度和中度排放组,研发投入对降低碳排放量均为显著影响,其弹性分别为-0.041和-0.018,而对轻度排放组,增加研发投入时,碳排放呈现增加的趋势.另外,劳动力规模是当前工业碳排放最明显的推动因素,而提升能源效率和改善能源结构对碳排放的增长具有显著抑制作用.在不同类别行业之间,各因素对碳排放的影响效应存在明显差异.     

基于扩展的STIRPAT模型的广东农业碳排放影响因素分析

广东农业是典型的高碳型农业。基于1991—203年时间序列数据,在变形的Kaya恒等式基础上,利用扩展的STIRPAT模型分析广东农业碳排放强度的影响因素。结果显示:城镇化水平、农业人口规模与广东碳排放强度显著正相关,表明广东城镇化水平提高加剧了农业碳排放,农业人口规模的减少有碳减排效应;农业生产效率的提高有利于实现广东农业碳减排;农业经济发展水平与广东碳排放强度呈正U型曲线关系,且已越过阶段较低点处于上升态势;种植业在农业中的比重、农业自然灾害程度与广东农业碳排放强度显著正相关。     

中国地方政府碳减排压力驱动因素的省际差异—基于STIRPAT模型

我国各个地区碳减排压力存在区域差异,不同区域间的碳排放与其驱动因素之间的关系十分复杂,并非能由常系数经典回归分析所解释。本文考虑空间距离和局域空间联系因素,把地理空间效应纳入到STIRPAT模型框架中,通过地理加权回归方法（GWR）对回归系数进行局域分解得到区域差异化的回归系数。结果发现,各个地区人口、人均GDP（富裕度）和能源强度（技术）驱动因素对碳排放的弹性存在明显差异,区域碳减排压力及其驱动因素呈现为一种非均衡的联动的局域性特征。其中,相比人均GDP（富裕度）和能源强度（技术）,人口对我国碳减排压力的弹性变化区间最小,仅从0.8768到1.5113;各地区人均GDP（富裕度）对碳排放的影响存在着显著不同,比如人均GDP提高1%时,新疆碳排放总量提高1.6118%,而云南仅提高0.8644%;能源强度（技术）是影响碳排放的关键因素,因而提高能源利用效率是碳减排的关键所在,尤其是在耗能产业相对密集的区域及相对发达地区,能源强度对碳排放的驱动影响更大,这些地区的能源利用效率尚有很大的提升空间。因此,针对人口、人均GDP（富裕度）和能源强度（技术）三个驱动因素制定差异化的区域碳减排调控政策是非常必要的。     

基于STIRPAT模型的南京市农业碳排放驱动因素分析及趋势预测

应用STIRPAT模型分析影响南京市2000—2015年农业碳排放驱动因素,并结合灰色模型GM(1,1)预测南京市2016—2025年农业碳排放量。研究结果显示:2000—2015年南京市农业碳排放量呈下降趋势,年均增长率为-3.07%;农村人口、富裕度、技术水平、能源效率、农村居民人均可支配收入、林业面积、城镇化率每发生1%的变动分别会引起南京市农业碳排放0.26%、0.11%、0.06%、0.31%、-0.07%、-0.06%、-0.09%的变化。根据GM(1,1)模型预测,南京市农业碳排放逐年下降,从2016年的57.96万t下降到2025年的45.41万t。研究得出南京市为进一步降低农业碳排放量,实现低碳农业发展,应调整农业产业结构,推行绿色农业生产方式,降低农业能源消耗,并加大政策扶持力度。     

基于低碳理念的城市发展思考

目前,全球50%的人数的居住在城市。城市作为一个人口密集、工商业发达的地方,也是一个全人工、多功能的循环环境,对能源的消费量大、依赖性强。坚持低碳理念,走可持续发展道路已成为城市发展的必然选择。从城市低碳理念的概念出发,阐述了城市低碳发展的主要内容,分析了低碳理念下城市发展面临的问题,提出了基于低碳理念的城市发展对策建议。     

中国省区城镇化的核心驱动力演变与过程模型

在对城镇化驱动因素的相关研究进行回顾和灰色关联分析基础上,从经济系统的视角构建了中国城镇化驱动机制的理论模型,建立了省区城镇化核心驱动力计量模型.实证结果表明:城镇化与经济发展水平逐步协调;服务业的驱动作用已超过第二产业,但工业仍是中西部省区城镇化的核心驱动力;乡村工业化短期内对城镇化有延滞作用,但对城镇化的平稳推进和大中小城市协调发展具有长期效应;笔者更倾向于用内生的观点看待中国城镇化.文章建立了基于驱动力演变的城镇化四阶段模型,并提出应以科学的区域定位为基础培育区域城镇化的核心驱动力.     

基于SWOT分析的低碳食品行业发展探析

运用SWOT分析方法,全面分析低碳食品行业发展的优势、劣势,判明其面临的机会与挑战。并且根据SWOT模型中内外环境的优劣势进行组合,提出有利于产业优势与环境匹配的低碳食品产业发展策略建议。     

基于熵权-TOPSIS法的低碳城市水平评价及障碍度分析——以天津市为例

低碳城市水平绩效评价及其障碍度诊断是实现城市绿色低碳发展的重要依据。以低碳城市试点天津市作为研究区域,构建基于经济发展、社会进步、环境优化、能源转型的城市低碳水平评价的指标体系,采用熵权-TOPSIS评价法和障碍度模型测度天津市低碳城市发展水平,识别不同时期阻碍实现低碳目标的制约因素。结果表明：研究期间内天津市低碳城市发展水平呈现整体上升趋势,绩效指数从2008年的0.2306增加到2014年的0.6989,社会进步和能源转型障碍度总体呈现增长趋势;经济发展和能源转型的障碍度总体呈现减少的趋势,年均增长速度24.18%和7.19%。在此基础上从能源效率提高、产业结构优化、环境治理提升和基础设施加强等角度提出对策建议。     

基于Logistic回归模型的德州市城市建设用地扩张驱动力分析

城市建设用地扩张驱动力的研究是城市内在演化规律研究的重要组成部分,可为指导土地合理利用,控制建设用地规模,保护生态环境提供科学依据.本文以山东省德州市为研究区域,基于CIS以及相关数理统计软件,在分析了1996年～2005年城市建设用地扩张动态,总结其时空扩张特征的基础上,使用Logistic回归模型从空间角度深入分析了德州市城市建设用地扩张的驱动力.研究结果表明,1996年以来德州市城市建设用地扩张明显,从空间形态上看,主要围绕原有城市建设用地向四周扩张,其中向原有城市以东扩张是主要扩张方向:德州市城市建设用地扩张受外部社会经济发展和地方制度政策,以及内部自然区位共同作用而发生的,其中反映政府制度政策的城市规划是城市建设用地扩张最主要的驱动因素,其次是经济发展,最后才是人口的变动.     

基于灰理想关联分析的中国城市低碳竞争力评价

应对全球变化和促进低碳发展已经成为21世纪世界各国发展的重要议题。低碳型发展的目标,一是促进社会发展,二是降低碳排放,因此关键科学问题是提高城市低碳竞争力。作为碳排放量日益增长同时又要提高13亿人社会福利的发展中大国,中国需要对城市低碳竞争力的理论框架、评价系统与管理思路进行深入研究。而如何评价城市低碳竞争力水平,目前尚没有完善的理论与方法。因此,本研究基于导向性原则、数据可获性原则、可比性与动态性等基本原则,将城市低碳竞争力评价指标体系分为三大类,即低碳环境支撑能力、低碳经济增长能力和低碳社会发展能力。在传统理想解法的基础上,引入灰色理论建立灰理想关联分析评价模型,并采用中国北京、上海、天津和重庆4个城市2007年的相关数据进行实证研究。研究结果表明案例城市的低碳竞争力具有差异性。除了重庆以外,其它案例城市的低碳竞争能力超出全国平均水平。综合排名分别为：北京、上海、天津和重庆。可通过实现低碳产业化、低碳城市化和低碳现代化提高各城市的低碳竞争力。     

低碳城市的发展路径研究

以变暖为特征的气候变化是国际社会普遍关注的重大全球性问题,并成为世界各国共同面临的危机和挑战.本文以低碳城市为主要研究对象,重点阐述低碳城市的理论内涵,简要介绍国内外典型低碳城市的发展现状,最后提出基底低碳(能源发展低碳化)、结构低碳(经济发展低碳化)、方式低碳(社会发展低碳化)和支撑低碳(技术发展低碳化)的低碳城市发展路径.     

乡村振兴背景下绿色普惠金融对农业碳减排影响研究——基于STIRPAT模型

以2011-2020年中部五省的面板数据为样本,从绿色金融和普惠金融深度融合的角度,探讨了绿色普惠金融对农业碳排放的影响。在测算了中部五省地区的农业碳排放量和绿色普惠金融发展指数的基础上,构建STIRPAT拓展模型以深入研究其影响因素。研究结果表明,对农业生产能源消耗碳排放量的影响因素及其影响程度由大到小依次为：技术水平(1.007)、富裕程度(0.996)、绿色普惠金融发展水平(0.071)以及人口规模(0.024)。其中,对中部五省农业碳排放量有负向影响的因素分别是技术水平和绿色普惠金融发展水平。根据上述结论得出,农业技术水平和绿色普惠金融的发展能有效抑制农业碳排放。农业碳减排工作除了提高农业生产技术、出台政策法规等措施外,还应该注重绿色普惠金融的发展。     

二氧化碳排放强度预测与“十三五”减排路径分析——基于STIRPAT模型的构建

以我国2020年哥本哈根会议上承诺碳减排目标为背景,基于STIRPAT模型预测32种减排方案下2020年碳排放强度值,结果显示,产业结构调整是未来能否实现目标的关键因素,在优化产业结构的政策下,一半以上的方案均能实现碳强度目标,并最终选择4个方案中的控制指标作为未来"十三五"减排方案参考依据,人口年均增长率0.4%-0.72%、城市化率可提升至60%、GDP增速仍可控制在6%—8%之间、可加大服务业增加值比重至50%、单位GDP能耗降低了11.71%。在全国碳减排方案策略下,从人口、城市化率、GDP增速、单位GDP能耗以及服务业增加值比重的角度对我国30个省区的碳减排对策提出建议,为"十三五"期间我国减排方案的制定提供参考依据和科学支撑。     

低碳城市品牌创建的机理及模型的构造

阐述低碳城市品牌建设的背景,分析打造低碳城市品牌的原由,剖析低碳城市品牌创建的机理,并构造模型。     

城市服务业发展影响因素的实证分析——以天津市为例

采用1978-2006年的时间序列数据,建立了分析框架和理论假设,以天津市为例,用广义最小二乘法和岭回归法对影响城市服务业的因素进行实证研究,以克服模型中的共线性和序列相关.结果显示:经济发展水平、对外开放水平、基础设施建设、体制改革和技术创新对于服务业的发展有着显著的影响,而城市化水平、信息化水平和人力资源水平的影响不显著.     

大型工业城市碳排放影响因素分析及趋势预测——基于PLS-STIRPAT模型的实证研究

选取天津市作为大型工业城市的代表,利用PLS-STIRPAT模型对影响天津市1995—2013年的碳排放因素进行实证分析,并利用灰色模型预测天津市2020年能源强度。研究结果显示:人口数量和第二产业比率是影响天津市碳排放最主要的2个因素,能源强度和第三产业比率抑制天津市碳排放量的增加,且天津市目前不存在环境库兹涅兹曲线;利用GM(1,1)预测可以得出:2020年天津市能源强度为2005年的44.76%,降幅达到55.24%,优于全国的减排标准。