基于STIRPAT模型的湖南省环境污染物排放影响因素分析

人口、经济(人均GDP和第二产业产值比重)及技术(城市化率和能源强度)等影响因素是污染物(COD和SO2)排放量的主要影响因素。因此STIRPAT模型分析认为湖南省主要污染物的排放量受全省人口、经济、技术等多方面因素的影响,其中人口规模影响作用最大,能源强度次之,其它因素的直接影响较小。     

基于STIRPAT模型的辽宁省环境污染影响因素

针对辽宁省环境污染的严峻现状,采用扩展后的STIRPAT模型,检验了辽宁省人口和经济等宏观因素对环境污染的影响。结果表明：辽宁省环境污染显著地受到宏观因素影响,技术水平对环境污染产生负向影响,人口规模、工业企业数量、产业结构和外商直接投资存在正向影响,可以通过技术进步有效降低环境污染。     

基于STIRPAT模型的南京市耕地面积变化影响因素分析

把握耕地数量变化影响因素,对建立耕地保护制度安排具有重要意义。以南京市为例,通过主成分分析法和逐步回归法,筛选出影响耕地数量变化的主要因子。然后引入STIRPAT模型,分析粮食单产、农业机械总动力、城镇人口、第二产业比重等主要因子对南京市耕地面积变化的影响。结果表明,第二产业的发展和城镇人口的增加是导致南京市耕地面积减少的主要原因,粮食单产的提高对耕地面积的减少也发挥着重要的作用。据此,研究认为可从适度控制人口发展规模、加强土地集约节约利用、推动区域产业结构优化升级等途径来缓解南京市耕地面积减少的压力。     

基于STIRPAT模型的中国二氧化碳排放影响因素动态冲击效应分析

基于STIRPAT模型,确定二氧化碳排放的影响因素是人口数量、人均GDP和技术水平.本文采用VAR模型估计了中国1978-2011年间中国二氧化碳排放影响因素动态冲击效应.研究结果发现,二氧化碳排放和人口、人均GDP、技术水平之间存在稳定的动态影响关系.人均GDP、技术水平始终对二氧化碳排放起着正向冲击效应.人口因素先对二氧化碳排起着负向冲击效应,而后起着正向冲击效应.短期内自身和人均GDP的贡献率较大,长期来看,人口增长的贡献率最大.     

社会经济转型新模式对中国CO2排放影响

近年来中国社会经济发展模式发生较大变化,结合最新情况探究 CO₂排放的社会经济影响因素,有助于为中国在后疫情时代推进 CO₂减排提供决策依据。基于结构分解分析方法探究 2017—2020 年社会经济影响因素变化对中国 CO₂排放变化的贡献,并在现有研究基础上结合修订后的统计数据再次评估 2010—2017 年中国CO₂排放变化的社会经济影响因素。研究发现：2017—2020 年,生产结构和最终需求结构变化由 2015—2017 年的 CO₂减排贡献转变为增排贡献,表明中国在结构性因素调整优化方面具有一定减排潜力。结合修订后的统计数据,2012—2017 年能源利用效率和结构性因素变化对 CO₂排放变化的贡献与现有研究结论存在差异。其中,能源利用效率变化由 CO₂减排贡献转变为增排贡献,这与金属冶炼和压延加工业等高耗能行业单位产出能耗明显增长有关,同时反映了产品结构不合理将驱动 CO₂排放增加。此外,各种社会经济因...     

湖南省CO2排放达峰情景预测研究

文章以能源系数法核算湖南省2010—2017年的CO₂排放,运用LMDI分解法识别湖南省CO₂排放的影响因素,然后在此基础上根据湖南省城镇化率、人均GDP、能源结构和产业结构在不同减排压力下发生的变化速率设置8种情景,利用STIRPAT模型预测8种情景下湖南省2017—2050年的CO₂排放量。研究发现,湖南省预计将在2027年达峰,峰值为31 825.60万吨,但最小峰值30 363.98万吨将在2030年出现,出现了提前达峰还是最小峰值达峰的抉择。此外,在情景比较中发现,非化石能源的消耗占比和第二产业占比对达峰值影响较大,故湖南省在碳达峰策略制定中应考虑提高非化石能源的消耗占比,降低高耗能、高污染的第二产业比重,进一步加快发展第三产业。     

中国居民消费间接CO2排放核算及其关键减排路径

不断扩张的居民消费不仅带动上游产业链发展,也造成大量间接CO₂排放。为缓解碳减排压力,基于环境投入产出模型核算了2017年中国居民消费间接CO₂排放量,并对居民消费上游产业链进行详细剖析,以识别关键排放路径。结果表明:（1）2017年中国居民消费间接CO₂排放为28.17亿吨;（2）各部门间接CO₂排放差异较大,其中电力、热力生产,交通运输、仓储和邮政业以及化学原料和化学制品制造业为主要贡献部门,占总排放的75%;（3）居民消费间接CO₂排放主要集中在前四个产业层,占总排放的72%;（4）第0产业层间接排放的关键路径包含电力、热力生产和供应业,交通运输、仓储和邮政业及其他服务业等6个部门;（5）第一至第三产业层排放的关键路径为18条,且存在“部门聚集”和“自循环”特征。基于路径分析结果,指出第0产业层减排应降低电力和交通等重点部门直接CO₂排放强度,倡导食品制造和服务业等部门的绿色消费方式和合理消费需求。第一至第三产业层主要依靠跨部门协作减排,同时应重视电力、农业等关键部门减排的连锁反应。     

基于STIRPAT模型的“两型农业”发展驱动因素研究

基于扩展的STIRPAT随机模型,引入农村人口、农村人均农业GDP、农村能源强度、产业结构、农村工业化水平、农业科技、农产品贸易等7个变量,利用1991--2009年的统计数据,对两型农业发展的驱动因素及其增速进行了实证分析。结果表明：农村人均农业GDP对两型农业驱动不明显;农村人口、农村能源强度、产业结构、农村工业化水平、农产品贸易对资源节约有负向影响,农业科技对资源节约有正向影响;农村人口、农村能源强度、产业结构和农业科技对环境友好有负向影响,农产品出口对环境友好有正向影响;通过对资源节约和环境友好增速进行分解得出,产业结构是影响资源节约变动的最大因素,而农村能源强度是影响环境污染变动的最大因素。因此,促进两型农业发展需要优化农村产业结构、农村工业结构、农产品贸易结构和能源结构,构建两型农业科技支撑体系。     

中亚五国二氧化碳排放变化特征及其影响因素

强调走低碳经济是目前中亚五国乃至全世界所面临的气候变化背景下不可动摇的战略选择。分析中亚五国1993—2009年CO2总排放量、人均CO2排放以及CO2排放强度变化特征,利用Kaya模型定量分析各种影响因素的相对重要性,结果表明：（1）中亚五国的CO2排放情况存在较大的差异。哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦CO2排放水平已远高于世界的平均水平,其中哈萨克斯坦和土库曼斯坦CO2排放量有继续上升的趋势,乌兹别克斯坦已经控制在某一个稳定的水平。（2）经济发展和人口增长是导致中亚五国CO2排放的主要因子,能源结构的调整也在一定程度上对CO2排放带来了压力,而能源强度对减缓CO2排放的贡献是极大的。     

武汉市建设用地扩展的社会经济驱动因子——基于STIRPAT模型的实证分析

以武汉市1998—2011年建设用地面积作为研究对象,利用相关社会经济影响因素的时间序列数据,应用STIRPAT模型分析人口、产业结构、城镇化水平对建设用地面积变化的影响及富裕度与建设用地占用之间的相关性。结果表明:1)1998—2011年,武汉市建设用地年平均扩展速率为9.36%;1998—2005年为低速扩展阶段,增长速度为每年2.42hm2;2006—2011年为快速扩展阶段,年均增长速度为62 hm2。2)人口、人均GDP、第二产业贡献率、社会固定资产投资、城镇化率对建设用地扩展的边际弹性系数分别为0.5526、0.5030、0.1320、0.5346、0.0886。在过去的14年里,武汉市建设用地扩展的主要驱动力为人口增加、经济发展和社会固定资产投资增加。     

国际贸易对中国各行业CO2排放影响实证研究

采用非竞争型投入产出模型,运用中国1997年、2002年、2007年的投入产出数据,考虑加工贸易的影响,分15个行业、8种能源来研究中国基于国内生产、消费、出口、进口中的CO2排放及国际贸易中的净排放等问题。结果表明:（1）中国一直是碳贸易净出口国,1997—2007年的CO2排放量持续增长,国内生产大于国内消费的CO2排放量,且出口的CO2排放量占国内生产的CO2排放量的比例很大,这说明出口对中国CO2排放量的影响是不容忽视的。（2）机械设备制造业、化学工业和金属产品制造业是进口和出口CO2排放量相对较大的三个行业。（3）从单位产值看,出口、进口和国内生产的CO2排放强度在1997—2007年持续下降,而国际贸易净值的CO2排放强度1997—2007年一直上升,出口的CO2排放强度要远大于国内生产的CO2排放强度,表明中国净出口的资源和能源正在不断地快速飙升。因此,中国应加大鼓励低耗能、低排放行业的出口,限制高耗能产业的出口,发展太阳能、风能等低碳能源和新能源,从而减少中国的CO2排放量,实现低碳经济增长模式下的可持续发展。     

中国省际CO2排放效率差异及影响因素分析——基于DEA-Tobit模型的实证

基于投入导向的非参数数据包络分析的BC2-DEA模型,选用2000-2008年中国29个省际面板数据,测算并分析了省际全要素CO2排放效率差异,利用Tobit模型研究其影响因素。研究表明：我国省际间全要素CO2排放效率差异显著,东部地区显著高于中西部地区;能源强度、工业化水平等因素是影响CO2排放效率的主要因素;技术进步是CO2排放效率提高的有效途径;我国经济发展与CO2排放效率符合“环境库兹涅兹”曲线假说,不支持“污染避难所”理论。     

中国工业碳排放及其影响因素灰色预测分析——基于STIRPAT模型

基于STIRPAT模型,将中国工业碳排放的影响因素确定为人口规模、人均工业产值和工业技术水平。以1997年至2010年中国工业碳排放相关数据为研究样本,采用灰色预测GM(1,1)模型预测了工业碳排放、人口规模、人均工业产值和工业技术水平2011-2020年的未来值,为控制未来工业碳排放量提供数据参考。结果表明,从灰色预测的增速和总量综合来看,人均工业产值对工业碳排放影响最大。同时GM(1,1)对工业碳排放及其影响因素的预测精度较高。     

甘肃省人口规模、结构对碳排放影响的实证分析——基于扩展的STIRPAT模型

选取甘肃省1990—2011年统计数据,基于扩展的STIRPAT模型对影响甘肃省碳排放的主要因素进行了实证研究。研究结果表明:劳动年龄人口对碳排放的驱动力最为显著;产业结构和人口城市化水平为第二、第三驱动力;单纯的人口规模对碳排放的作用次之;人均财富的影响最为轻微。能源消费强度为碳排放的负向影响因素,但作用不显著。针对各因素对碳排放的影响,提出了相关的政策建议。     

中国城市居民出行CO2排放特征及影响因素

利用居民出行调查数据,测算2000-2012年北京市和上海市居民家庭日常出行交通CO2的排放量;以2000年为基年,采用对数平均迪氏因素分解(LMDI)方法,对北京市和上海市居民出行交通CO2排放变化进行分解分析.结果表明:(1)2000-2012年,北京市和上海市的居民出行交通CO2排放均呈显著增加趋势,且北京市CO2排放总量远大于上海市;(2)收入、交通工具使用次数、人口对两市居民日常出行交通CO2排放变化起促进作用;(3)居民出行强度和居民出行结构对两市居民出行CO2排放的增加起抑制作用;(4)不同交通工具碳排放水平对北京市CO2排放变化的作用为负,而对上海市作用为正.     

中国城市化进程中影响CO2排放的政策分析

城市化进程是中国CO2排放快速增长的重要影响因素。基于自回归滞后(Autoregressive-Distributed Lag, ARDL)协整模型, 重点分析了政策因素在城市化进程中对CO2排放的影响。ARDL方法更稳健, 更适合对小样本数据进行分析。ARDL协整模型构建中以人均CO2排放量为因变量, 以城市人口占总人口比重、第二产业占GDP比重、城镇固定资产投资占全社会固定资产投资比例、政策变量等作为自变量。基于1978-2010年的样本数据所得到的研究结果显示:中国1997年节约能源法的颁布对CO2的排放起到了有效的抑制作用;同时, 城市人口比例的增长是影响CO2排放快速增长的最重要原因。因此, 制定针对城市人口增长的节能减排政策, 例如鼓励实现节约型的能源消费模式, 对实现中国CO2的减排目标具有重要意义。     

中国城市空间扩展影响因素的实证研究

传统城市理论假设城市空间规模是和人口规模、城市收入水平,交通成本以及农地租价4个因素有紧密的联系,我们运用因子分析法对中国30个省会城市及直辖市进行分析,再次证实该假设并得出不同影响因素的影响程度.同时继续通过聚类分析,可以将我国省会城市及直辖市空间规模分布划分为特大城市、大城市、较大城市以及中小城市4个大类.     

中国制造业SO2排放估计及其指数分解分析

制造业是我国国民经济的支柱,但也是污染排放最多的行业。笔者分析中国制造业SO2排放变化的整体趋势,并采用指数分解分析法对2001年～2010年的制造业SO2排放变化的规模效应、结构效应和技术效应进行分解分析。结果表明,规模效应是制造业SO2排放上升的重要因素,结构效应总体上增加了制造业的SO2排放,但作用较小;技术效应对制造业SO2的排放起到了一定的减排作用,但在不同年份表现程度差异较大。因此,有必要对当前制造业的结构进行调整,并进一步提高行业的减排技术水平。     

中国能源消费碳排放的因素分解及实证研究

研究低碳经济的主要影响因素,对中国转变经济发展方式具有重要的现实意义。利用中国1978年至2011年统计数据,基于扩展的STIRPAT模型,对中国低碳经济的主要影响因素及各因素的贡献率进行了实证研究。结果表明:对中国碳排放总量有显著正向影响的是人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构和国际贸易分工,而产业结构对其影响并不显著。对中国人均碳排放量有显著正向影响的有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工,其中经济持续增长是碳排放量增加的最大正向影响因素,且其贡献率也最大;能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放具有一定的抑制作用。     

中国火电行业燃煤烟气CO2捕集技术路径探究

碳捕集、利用和封存技术(CCUS)是支撑电力行业在脱碳早期阶段继续使用化石燃料发电的关键。围绕CO₂高效低耗减排,对当前电力行业燃煤烟气碳排放趋势和主要捕集技术进行总结,并对下一阶段火电行业碳捕集技术的发展方向进行预估,为“双碳”背景下中国电力行业的绿色转型和高质量发展提供有益参考。建议未来CCUS部署应从“老、旧、小”设备的淘汰改造着手,在完善政策激励与监管的同时,重点开发高效、低能耗的碳捕集技术,降低整体技术的运行成本。