基本信息
- 项目名称：
- 我国二氧化碳排放的地区差异实证研究
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 经济
- 简介：
- 本文首先利用Ward聚类分析法把我国30个省(市)、区按1990—2008年平均能源消耗指标分为能源高消耗区、中消耗区和低消耗一、二区；然后根据各省能源消耗总量及结构换算出CO2排放总量，基于Kaya恒等式，增加第二产业比重变量，对面板数据进行协整检验、模型回归和残差检验，实证分析了能源强度、经济水平、人口数量、工业结构对我国各类地区CO2排放的影响。最后对我国CO2减排提出相关政策建议。
- 详细介绍：
- 全球气候变暖已是不争的事实，人类的生存环境和社会发展受到了严重影响，究其原因，是各国二氧化碳的过量排放。作为目前世界上碳排放总量和增量都是最大的国家，同时也作为一个负责任有担当的大国，中国面临巨大的减排压力。本文首先利用Ward聚类分析法把我国30个省(市)、区按1990—2008年平均能源消耗指标分为能源高消耗区、中消耗区和低消耗一、二区；然后根据各省能源消耗总量及结构换算出CO2排放总量，基于Kaya恒等式，增加第二产业比重变量，对面板数据进行协整检验、模型回归和残差检验，实证分析了能源强度、经济水平、人口数量、工业结构对我国各类地区CO2排放的影响。结果表明，四类地区中各解释变量对CO2排放量的弹性系数和显著性是不一样的，我国CO2排放增量节节攀升的主要原因是经济水平的提升对能源需求的不断增加和落后的能源技术及以煤炭为主的能源消费结构。另外，二氧化碳排放与经济增长之间在能源中、低消耗一区存在明显的倒“U”型环境库兹涅茨曲线，但需要很长的时间才能到达曲线的拐点；最后对我国CO2减排提出相关政策建议。
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 目的：探讨影响各类地区CO2排放量的指标主要有哪些，这些指标的影响程度怎样，如何进行碳减排等问题，解释我国CO2排放量增速过快的原因。 基本思路：首先，利用Ward聚类分析法将我国30个省(市)、区分为能源高、中、低消耗区；其次，基于Kaya恒等式，增加第二产业比重变量，对面板数据进行协整检验、模型回归和残差检验；最后，分析回归结果，为我国CO2减排提出政策建议。
科学性、先进性及独特之处
- 科学性、先进性： 利用聚类分析方法对我国进行地区类别划分，采用面板数据模型方法进行实证分析，用数据说话，具有较强的科学性。 创新性： 弥补目前国内缺乏对不同能源消耗程度地区的碳排放测算和比较的缺陷。在Kaya恒等式和大量国内外优秀文献的基础上，结合我国实情，对Kaya恒等式进行修正，增加了第二产业所占比重变量，得到新的适合我国CO2影响因素分析的模型。
应用价值和现实意义
- 第一，本文得出的结论可以解释改革开放以来我国二氧化碳排放量剧增的根本原因——经济水平的提升对能源需求的不断增加、落后的能源技术及以煤炭为主的能源消费结构。 第二，为各能源消耗地区进行减排政策规划提供参考依据。 第三，预测减排潜力。
作品摘要
- 全球气候变暖已是不争的事实，人类的生存环境和社会发展受到了严重影响，究其原因，是各国二氧化碳的过量排放。作为目前世界上碳排放总量和增量都是最大的国家，同时也作为一个负责任有担当的大国，中国面临巨大的减排压力。本文首先利用Ward聚类分析法把我国30个省(市)、区按1990—2008年平均能源消耗指标分为能源高消耗区、中消耗区和低消耗一、二区；然后根据各省能源消耗总量及结构换算出CO2排放总量，基于Kaya恒等式，增加第二产业比重变量，对面板数据进行协整检验、模型回归和残差检验，实证分析了能源强度、经济水平、人口数量、工业结构对我国各类地区CO2排放的影响。结果表明，四类地区中各解释变量对CO2排放量的弹性系数和显著性是不一样的，我国CO2排放增量节节攀升的主要原因是经济水平的提升对能源需求的不断增加和落后的能源技术及以煤炭为主的能源消费结构。另外，二氧化碳排放与经济增长之间在能源中、低消耗一区存在明显的倒“U”型环境库兹涅茨曲线，但需要很长的时间才能到达曲线的拐点；最后对我国CO2减排提出相关政策建议。
获奖情况及评定结果
- 第十一届“挑战杯”广东大学生课外学术科技作品竞赛 一等奖
参考文献
- 参考文献： [1] 高铁梅.计量经分析方法与建模EViews应用及实例(第二版) [M].清华大学出版社.2009年5月:350 [2] IPCC.Climate Change 2007: the Fourth Assessment Report of the Intergovmental Panel on Climate Change [M].England: Cambridge University Press,2007 [3] Grossman,G.M等.“Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement”.National Bureau of Economic Research Working Paper, No.3914. 1991 [4]何晓萍等.中国城市化进程中的电力需求预测[J].经济研究.2009年第1期. [5] Jyoti Parikh, Vibhooti Shukla. “Urbanization, Energy Use and Greenhouse Effects in Economic Development:Results from a Cross-national Study of Developing Countries”, Global Environmental Change,Vol. 5,Issue 2. May,PP. 1995,87—103. [6] 林伯强,刘希颖. 中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J].经济研究.2010年第8期. [7] 杜婷婷等. 中国经济增长与CO2排放演化探析[J].中国人口•资源与环境.2007年第17卷第2期. [8] 韩玉军,陆旸.经济增长与环境的关系—基于对CO2环境库兹涅茨曲线的实证研究[J].中国人民大学经济学院工作论文.2007年 [9]徐国泉等.中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004[J].中国人口•资源与环境.2006,16(6):158-161 [10] 何晓群.多元统计分析(第二版)[M].中国人民大学出版社.2008年9月第2版
调查方式
- 书报刊物、文件和统计报表
同类课题研究水平概述
- 日本学者Yoichi Kaya(1989)提出的Kaya恒等式将CO2排放量分解为与人类生产生活相关的四个要素，以解释人类活动与温室气体排放的关系。美国经济学家G.Grossman和A.Kureger（1991）提出环境库兹涅茨曲线(EKC)，他们发现经济增长和环境污染之间呈倒U型的关系，即环境质量随着经济增长的积累呈先恶化后改善的趋势。Parikh和Shukla (1995)利用发展中国家面板数据研究了城市化进程中的能源利用问题,并针对如何避免这期间的温室气体过量排放提出政策建议。Wu等(2006)利用LMDI方法从供给和需求的角度,研究了中国1980-2002年碳排放的变化。 国内文献大多是在Kaya恒等式和环境库兹涅茨曲线(EKC)的基础上进行分析和研究的。林伯强、刘希颖(2010) 针对中国当前阶段性经济增长和能源消费特征，对Kaya恒等式做出适当修正，引入城市化因素，研究了现阶段碳排放的影响因素。杜婷婷等(2007)采用SPSS统计软件和Excel系统，以库兹涅茨环境曲线及衍生曲线为依据，对中国CO2排放量与人均收入增长时序资料进行统计拟合得出中国经济发展与CO2排放的函数关系。韩玉军等（2007）对不同国家分组后的研究表明，不同组别国家的CO2库兹涅茨曲线差异很大，分别呈现出倒U、线性等关系。徐国泉等(2006)采用对数平均权重Disvisia分解法，定量分析了能源结构、能源效率和经济发展等因素变化对中国人均碳排放的影响。 这些研究大多是基于国家层面上探讨CO2排放量的影响因素，没有对不同能源消耗程度地区的碳排放测算和比较。另外，用计量面板建模进行碳排放影响因素分析也是较新的领域。
