基于STIRPAT模型分析社会经济因素对甘肃省环境压力的影响

运用生态足迹理论分析了甘肃省环境可持续性动态变化特征,甘肃省环境可持续性状况随时间的变化呈现出显著的阶段性特征．并以1998年为分水岭,之前,人类生产消费活动处于环境承栽范围之内,此后,出现人均生态足迹赤字且总体呈显著的上升趋势。同时。万元GDP生态足迹以较快的速度递减,表明资源利用效率得到很大提高．且潜力依旧巨大。以1991—2006年甘肃省生态足迹时间序列数据作为环境压力的衡量指标,利用STIRPAT模型分析了人口数量、经济（人均GDP）、社会（城市化水平和产业结构）等人文驱动力对环境压力的影响。结果表明．人口数量的增加,富裕程度的增强都将不同程度地加剧人类对环境的影响,而产业结构的适当调整能有效减轻环境压力。     

人口、经济和技术对二氧化碳排放的影响分析——基于动态面板模型

气候变化和二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。一般而言,一个国家的二氧化碳排放量是由多种因素共同作用决定的,并且这些因素对碳排放量的作用可能有所不同。文章基于动态面板模型,利用中国30个省份的相关数据,分析了二氧化碳排放与人口、经济、技术的关系。结果表明,人口、经济和技术对不同地区二氧化碳排放的影响是不一样的。其中人口对二氧化碳排放的影响呈现明显的双向性,经济增长对碳排放具有较强的促进作用,而技术进步则在一定程度上缓解了二氧化碳排放。另外,二氧化碳排放表现出明显的路径依赖现象,当期经济增长将至少对未来1~3年的空气质量产生影响。基于上述结论,文章提出了减少二氧化碳排放的相关政策建议,以适应中国的低碳经济道路。     

人口与消费对二氧化碳排放的动态影响——基于变参数模型的实证分析

近年来,随着全球气候的不断变暖,二氧化碳减排问题已经引起了世界性的关注。中国作为世界上最大的碳排放国,必须逐步降低经济发展过程中的碳排放。基于此,利用1978～2009年的相关数据和变参数模型,分析了人口数量和居民消费对我国二氧化碳排放的动态影响。结果表明,人口、消费与二氧化碳排放之间存在长期稳定的关系,二者对碳排放均有比较显著的影响。从总体来看,人口对碳排放的影响弹性要高于消费对碳排放的弹性,但是近年来两者之间的差距越来越小,说明消费对二氧化碳排放的影响力日益增大;随着时间波动,人口与消费对碳排放的影响弹性会呈现规律性的变化,并且可以将其划分为三个明显的阶段。依据上述结论,文章提出了相关政策建议,以减少由人口和消费带来的二氧化碳排放。     

我国家庭动态变化对二氧化碳排放的影响分析

人口数量及其增长率常常被认为是二氧化碳排放增长的重要推动力之一,而家庭变动对二氧化碳排放的影响往往被忽视。基于此,采用VAR模型,通过脉冲响应函数来考察人口和家庭变动对二氧化碳排放的动态影响,并用方差分解法揭示其相互影响程度及差异。结果表明,家庭层面变量对二氧化碳排放的影响远大于人口总量对二氧化碳排放的影响。考察人口总量、平均家庭规模以及家庭户变动三者对二氧化碳排放影响的贡献差异发现,平均家庭规模对二氧化碳排放的影响大于家庭户变动对二氧化碳排放的影响,且大于人口总量对二氧化碳排放的影响。相对于人口总量,以家庭户为视角来研究人口因素对二氧化碳的影响更为重要。因此,在节能减排的政策建议中,应当更多倡导推广有利于可持续发展的家庭户模式,家庭减排对于减排目标的实现将具有更大的潜力。     

北京市人口经济与二氧化碳排放的关联分析

一直以来北京的人口问题被认为是造成环境污染的一个主要原因。基于VAR模型的脉冲响应和方差因素分解发现,在影响二氧化碳排放因素中,经济规模的增长对二氧化碳排放的影响远远强于人口规模的增长。由于人口增长在一定程度上有利于经济聚集和技术进步,北京人口增长对经济聚集和技术进步的推动作用大于人口增长本身所造成的环境压力,因此,北京人口增长并没有表现出常识所认为的与二氧化碳排放的正相关关系。北京应更多从经济领域入手,通过采取多种措施如调整经济结构,挖掘减排潜力以及颁布实施一系列更为严格有效的环境保护政策来应对环境污染问题。     

日本工业化进程中人口因素对碳排放影响研究

近年来发达国家的统计数据显示,居民生活消费的直接与间接能源消耗已超过产业部门,成为碳排放的主要增长点。运用STIRPAT模型,研究日本工业化进程中人口因素对碳排放的影响,从人口与消费视角探讨碳排放问题,将对我国工业化阶段的碳减排起到一定的指导作用。提高低碳技术水平、控制人口规模、引导居民消费模式的合理转变将成为控制工业化进程中碳排放的有效手段。     

我国人口-经济-二氧化碳排放的关联研究

通过全国1995～2008年各省区二氧化碳排放和人口发展状况对比发现,人口与二氧化碳排放之间并不呈现简单的正相关关系。本文引入经济系统对人口与二氧化碳排放之间的关系进行关联分析。研究发现,在短时期内,人口增长对二氧化碳排放的影响不可忽视,但从长远来看,经济增长对二氧化碳排放影响更为重要。值得注意的是,虽然人口和经济增长是二氧化碳排放变化的原因,但当滞后期延长,人口和经济系统之间将互为因果,使得人口和二氧化碳排放的关系将更为复杂。     

人口因素对CO2排放的影响——基于面板分位数回归的实证研究

基于1995～2009年中国省际面板数据,利用面板分位数回归模型估计人口因素对我国CO2排放量的影响,结果显示:人口数量和人口城市化率是影响我国CO2排放的主要人口因素,但从影响大小上看,人口数量变化对发达省份CO2排放的影响大于欠发达省份,而人口城市化率则对欠发达省份的CO2排放具有更大的影响;家庭小型化对CO2排放的影响因省而异,对不同省份,要么没有明显的影响,要么可能导致CO2排放量增加;年龄结构目前还不是导致我国CO2排放量变化的主要人口因素;综合比较而言,经济发展水平对CO2排放的影响大于人口各因素,产业结构对CO2排放的影响小于人口数量和人口城市化率,而技术进步与CO2排放的关系则显得模糊。     

基于VAR模型的兰州市人口因素对商品住宅需求影响的实证分析

本文依据1980~2014年兰州市人口结构和商品住宅交易数据,通过建立人口因素变量与商品住宅需求价格的VAR模型,进行兰州市人口因素对商品住宅影响的实证分析。研究发现:人口出生率的下降在短期内对商品住宅市场的发展与繁荣产生正效应,长期正效应不再显著,城镇人口占比对商品住宅价格的脉冲影响总体呈倒"U"形态势,这一趋势将会持续;兰州市的生育结构对房地产经济产生积极影响;城镇人均居住面积对商品住宅价格呈持续显著正向影响,第三产业人口占比对兰州商品住宅价格的影响在短期内波动,长期影响将逐渐增大。     

我国人口态势与消费模式对碳排放的影响分析

本文应用STIRPAT扩展模型,考察近30年来我国人口规模、人口结构、居民消费及技术进步因素对碳排放的影响。研究发现,居民消费与人口结构变化对我国碳排放的影响已超过人口规模的单一影响力。居民消费水平提高与碳排放增长高度相关,居民消费模式变化正在成为我国碳排放的新的增长点;人口结构因素中,人口城镇化率的提高通过对化石能源消费、水泥制造及土地利用变化等的影响导致碳排放增长;人口年龄结构变化对生产的影响大于对消费的影响,其对碳排放影响的主要途径是生产领域劳动力的丰富供应;家庭户规模减小导致人均消费支出的增加及总户数消费规模的扩张,以家庭户为分析单位考察其对碳排放的影响具有较高的解释力。针对分析结果,探讨了未来我国低碳社会发展的相关应对之策。     

中国城市化与二氧化碳排放量的协整分析

中国经济未来仍将保持良好的发展态势,经济增长的同时常常伴随着城市化过程,含碳能源的消费带动城市化进程的同时,也使得大气中的二氧化碳含量明显增加,发展与环保之间的关系值得权衡。在已有的理论基础上,采用1978～2006年的相关统计数据对中国城市化与含碳能源消费发生的二氧化碳排放量进行协整分析,同时建立误差修正模型,并运用Granger因果关系检验的方法,反映经济发展过程中城市化与二氧化碳排放量之间的规律性变化。城市化与二氧化碳排放量之间存在着长期稳定的均衡关系,二期滞后时,具有协整关系。同时Granger因果关系检验结果表明,中国的城市化进程不同于发达工业化国家,与二氧化碳排放量之间不具有理论上的双向因果关系。二期滞后时,城市化是二氧化碳排放量的Granger原因,但后者不是前者的原因,对其不具有反馈效应。     

Causal Relationships among Population and Carbon Dioxide Emissions

The carbon dioxide emissions of the provinces would be calculated from 1995 to 2008.And we compare the provinces’ carbon dioxide emissions and population development.We found that the relationship between population and carbon dioxide emissions are not a simple correlation.In order to probe the relation,we introduce the economic variable into the research,take advantage the cointegration analysis and Granger causality test.The paper found that the population and economic growth is the main reason of carbon dioxide emission change.In short run the population growth would impact the carbon dioxide emissions,and increase in carbon dioxide emissions cannot be simply attributed to overpopulation,economic growth impact on carbon dioxide emissions more strongly.     

人口、消费、年龄结构与产业结构对湖南碳排放的影响及其演进分析——基于STIRPAT模型

本文利用STIRPAT扩展模型,对1985—2007年湖南数据进行分析,探讨人口数量、人均消费、人口城市化、产业结构、老龄化对碳排放的影响,研究结果表明：人口数量、人均消费、城市化和老龄化驱动碳排放增长,而以产业结构表示的技术水平显著地抑制碳排放的增长：在不同阶段,人口数量、人均消费、人口城市化、产业结构、老龄化对碳排放的影响不同。人口数量的影响程度逐步降低,而人均消费和人口城市化逐步超过人口数量成为第二和第三驱动力．老龄化是驱动碳排放最主要的因素。针对各因素对碳排放的影响,本文提出相关政策建议。     

中国人口城市化Logistic模型及其应用——基于结构突变的理论分析

城市化是走向现代化的必经阶段.运用结构突变理论对1978～2010年中国城市化率进行分析.结果表明:1995年为中国城市化率的结构突变点,说明城市化率的增长受到外部冲击的影响,包含时间虚拟变量的Logistic拟合精度明显提高,预测表明到2030年中国城市化率将达到70％左右.     

中国人口老龄化对劳动生产率的影响分析——基于非线性方法的实证研究

提高劳动生产率是经济发展实现高质量转变的关键因素。当前我国社会全面进入老龄化阶段,人口老龄化程度的加深对劳动生产率的影响日益引起社会各界广泛关注。围绕两者关系进行深入分析不仅有助于我们深入理解人口老龄化的经济效应,同时对于我们更好应对人口老龄化问题将具有重要指导作用。本文采用非线性方法就我国人口老龄化对劳动生产率的影响进行深入研究,通过对1990-2012年31个省份的面板数据进行实证分析后发现:由于我国处于老龄化社会的初期阶段,人口老龄化程度的加深对劳动生产率的增长具有明显提升作用,但从门槛模型结果来看,在老龄化程度较高的地区,人口老龄化对劳动生产率的提升作用已开始有所减弱,这种"增长渐进式衰减"应引起社会各界的高度重视。当前政府应抓住老龄化社会初期的发展机遇,加快建成产学研人才培养体系,为日后有效促进劳动生产率的快速提升提供充足的人才储备基础;同时社会各界应积极应对未来高度老龄化社会对劳动生产率的负面冲击,通过交流合作等方式进一步为开发老年人口红利寻找机遇。