基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测

定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。     

中国能源消费碳排放的时空差异及驱动因素研究

随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO₂减排的区域差异化政策提供参考依据。     

基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析

基于区域视角的能源消费碳排放影响机理分析,是有效实现节能降耗减排的重要研究议题。本文基于投入产出理论,通过构建“能源—经济—碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的IO-SDA模型,对新疆维吾尔自治区（简称新疆）1997-2007年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示：① 新疆能源消费碳排放从1997年的2070.08万t增长到2007年的4034.33万t,碳排放的增长主要集中在能源资源生产与加工业和矿产资源开采与加工业。② 碳排放影响因素的直接效应分析,人均GDP、最终需求结构、人口规模和生产结构的变化是引起碳排放增长的重要影响因素,碳排放强度的降低是这一时期遏制碳排放增长的重要影响因素,说明在经济规模和人口数量不断增长的同时,经济结构未得到有效优化,生产技术未得到有效的提升,导致新疆能源消费碳排放的快速增长。③ 碳排放影响因素的间接效应分析,省域间调出、固定资本形成总额和城镇居民消费对于新疆能源消费碳排放的变化影响显著。④ 碳密集产业部门的固定资产投资增加,能源资源型产品的省域间调出增长,使得区域间“隐含碳”转移效应十分显著。     

河南省建设用地扩展的社会经济驱动力分析——基于STIRPAT模型

运用建设用地综合扩展系数分析河南省18个地市建设用地扩展特征及空间差异。在此基础上,利用STIRPAT模型对河南省及其18个地市建设用地扩展的社会经济驱动因素进行定量分析。研究结果表明:河南省18个地市建设用地扩展空间差异显著,扩展变化由弱到强的城市数量和剧烈程度不断增加,整体以郑州为中心的北部、西部城市建设用地扩展变化较为强烈;影响河南省建设用地扩展的因素中,总人口、城镇化水平、公路里程和农村家庭人均纯收入是共性的驱动因素。目前,河南省正处于社会经济迅速发展的时期,应通过提高建设用地的节约、集约利用水平,不断提高建设用地利用效率,最终实现经济可持续发展与土地可持续利用的有机统一。     

基于STIRPAT模型分析新疆能源足迹的影响因素

在采用碳汇法计算新疆1957-2007能源足迹的基础上,利用sTRIPAT模型,以人口数量、富裕度、能源强度、结构化指标和现代化指标为自变量,以能源足迹为因变量,应用岭回归方法拟合得到环境压力模型,结果表明:人口数量是近51 a新疆环境变化的主要驱动因子,富裕度的增长和城市化进程的加快对能源足迹的增长具有显著影响,而能...     

新疆碳排放影响因素分析与政策建议

气候变化和二氧化碳减排问题已引起全世界的关注.本文运用岭回归分析1995-2008 年新疆碳排放与人口、经济、技术间的关系,并进一步探讨了产业结构和主导产业对碳排放的影响,以寻找减排的技术路线和对策,推动区域低碳经济的发展.结果表明：①不合理的经济结构和人口增长对碳排放有显著的推动作用,技术进步虽在一定程度上缓解了碳排放,但影响甚微;②新疆过分依赖自然资源的经济增长方式和以第二产业为主的经济结构是导致温室气体排放量增加的主要原因;③研究期间,新疆的主导产业均为以石油天然气开采、石油化工、煤化工为主的重工业,但其在工业总产值的比重却有较大提升,导致对能源的消耗急剧增加.未来在全球化背景下,新疆应转变经济增长模式,加大生态保护力度,更多地依靠科技创新、技术进步和制度的改进,大力发展低碳产业.     

1999—2009年新疆能源消费碳排放的因素分解及实证研究

从影响因素角度用LMDI分解方法对新疆1999—2009年的碳排放进行研究。结果表明:能源结构和能源强度对新疆人均碳排放增长起抑制效应,且能源强度的抑制效应大于能源结构的抑制效应;产业规模和人口规模对新疆人均碳排放增长起拉动效应,且产业规模的拉动效应大于人口规模的拉动效应。能源强度和能源结构的抑制效应难以抵消由产业规模和人口规模拉动的新疆人均碳排放的增长。在实证研究结果的基础上提出了相应的政策建议。     

江苏省生态足迹时间维度变化及其驱动因素分析——基于PLS方法对STIRPAT模型的修正

在分析江苏省生态足迹时间维变化规律的基础上,探讨江苏省生态足迹变化的重要驱动因素。1)1990-2007年,江苏省生态足迹以年均5.36%的速度从7 227.75万hm2升至13 817.76万hm2,而生态承载力以年均0.30%的速度从2 850.98万hm2降至2 703.58万hm2,生态足迹对区域生态赤字变化的贡献率达97.81%,成为江苏省生态赤字增加的主要原因;2)STIRPAT模型分析结果显示,人均GDP及其二次项、第一二产业产值占总产值比重及其二项式是江苏省生态足迹变化的重要驱动因素,总人口及城市化率指标却被排除在外,然而VIF值计算结果显示模型中各驱动因素间多重共线性明显;3)采用PLS方法修正STIRPAT模型,消除因素间的多重共线性问题,显示总人口、人均GDP及其二次项、第一二产业产值占总产值比重及其二次项、城市化率及其二次项都是江苏省生态足迹变化的重要驱动因素,且按VIP重要性排序为城市化率>人均GDP二次项>一二产业产值占总产值比重>人均GDP>城市化率二次项>总人口>一二产业产值占总产值比重二次项。两种方法中人均GDP二次项的系数均为正,表明江苏省生态足迹变化不存在环境EKC曲线的假说。该文进一步明确STIRPAT模型在分析环境压力的驱动因素中存在的缺陷,另一方面验证了基于PLS修正的STIRPAT模型的准确性与可行性。     

基于STIRPAT模型的安徽省池州市建设用地扩展驱动因子测度

针对安徽省池州市建设用地快速扩展的现状, 运用空间分析模型、STIRPAT模型, 采用文献分析、对比分析、偏最小二乘回归数理分析方法, 对建设用地扩展特征进行了动态分析, 并对其驱动因子进行了定量测度。结果表明:①2000-2010 年, 池州市建设用地年平均扩展速率为3.36%;2000-2005 年为1.70%;2006-2010 年为4.62%。②人口、人均GDP、第二产业贡献值、社会固定资产投资、人均绿地面积、城镇化水平、非农人口占总人口比例对建设用地扩展的边际弹性系数分别为0.1835、0.0779、0.1320、0.5821、0.3419、0.1939、0.0415。制定土地利用规划, 强化土地利用功能分区, 严控房地产和工业经济建设用地, 明晰发展思路, 优化经济结构, 适度控制景观用地及城镇化水平, 强化政府土地监管是减缓池州市建设用地扩展的主要举措。     

基于GFI模型的西安市能源消费碳排放因素分解研究

基于2000-2015年西安市能源消费量数据,采用碳排放模型和GFI模型,分析区域能源消费碳排放量的变化趋势及影响因素,探讨西安市能源消费碳排放的拉动与抑制要素的互动关系及影响。结果表明：（1）西安市能源消费碳排放量总体呈现上升趋势,煤炭、原油消费为主要碳源。（2）能源利用结构正在发生转变,低能耗低碳排的能源消费量逐年上升,传统能源利用量正日趋减少。（3）经济发展要素和人口要素是西安市能源消费碳排放的主要拉动因素,能源结构要素拉动效应不显著,短期内不易改变;能源强度对能源消费碳排放具有抑制作用,且呈现增强态势,但效果不明显。最后提出西安市能源消费碳排放减排建议。     

Quantitative analysis of the impact factors of conventional energy carbon emissions in Kazakhstan based on LMDI decomposition and STIRPAT model

Quantitative analysis of the impact factors in energy-related CO₂ emissions serves as an important guide for reducing carbon emissions and building an environmentally-friendly society. This paper aims to use LMDI method and a modified STIRPAT model to research the conventional energy-related CO₂ emissions in Kazakhstan after the collapse of the Soviet Union. The results show that the trajectory of CO₂ emissions displayed U-shaped curve from 1992 to 2013. Based on the extended Kaya identity and additive LMDI method, we decomposed total CO₂ emissions into four influencing factors. Of those, the economic active effect is the most influential factor driving CO₂ emissions, which produced 110.86 Mt CO₂ emissions, with a contribution rate of 43.92%. The second driving factor is the population effect, which led to 11.87 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of 4.7%. On the contrary, the energy intensity effect is the most inhibiting factor, which caused–110.90 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of–43.94%, followed by the energy carbon structure effect resulting in–18.76 Mt CO₂ emissions with a contribution rate of–7.43%. In order to provide an in-depth examination of the change response between energy-related CO₂ emissions and each impact factor, we construct a modified STIRPAT model based on ridge regression estimation. The results indicate that for every 1% increase in population size, economic activity, energy intensity and energy carbon structure, there is a subsequent increase in CO₂ emissions of 3.13%, 0.41%, 0.30% and 0.63%, respectively.     

Influencing mechanism of energy-related carbon emissions in Xinjiang based on the input-output and structural decomposition analysis

Analysis of carbon emission mechanism based on regional perspectives is an important research method capable of achieving energy savings and emission reductions. Xinjiang, an important Chinese energy production base, is currently going through a period of strategic opportunities for rapid development. Ensuring stable socio-economic development while achieving energy savings and meeting emission reductions targets, is the key issue currently facing the region. This paper is based on the input-output theory, and conducts a structural decomposition analysis on the factors affecting energy-related carbon emissions in Xinjiang from 1997 to 2007; this analysis employs a hybrid input-output analysis framework of “energy - economy - carbon emissions”. (1) Xinjiang’s carbon emissions from energy consumption increased from 20.70 million tons in 1997 to 40.34 million tons in 2007; carbon emissions growth was mainly concentrated in the production and processing of energy resources, the mining of mineral resources, and the processing industry. (2) The analysis of the direct effects of the influencing factors on carbon emissions showed that the change in per capita GDP, the final demand structure, the population scale, and the production structure were the important factors causing an increase in carbon emissions, while the decrease in carbon emission intensity during this period was the important influencing factor in stopping the growth of carbon emissions. This showed that while the sizes of Xinjiang’s economy and population were growing, the economic structure had not been effectively optimized and the production technology had not been efficiently improved, resulting in a rapid growth of carbon emissions from energy consumption. (3) The analysis of the indirect effects of the influencing factors of carbon emission showed that the inter-provincial export, fixed capital formation, and the consumption by urban residents had significant influence on the changes in carbon emissions from energy consumption in Xinjiang. (4) The growth of investments in fixed assets of carbon intensive industry sectors, in addition to the growth of inter-provincial exports of energy resource products, makes the transfer effect of inter-provincial “embodied carbon” very significant.     

Spatio-temporal variations and influencing factors of energy-related carbon emissions for Xinjiang cities in China based on time-series nighttime light data

This essay combines the Defense Meteorological Satellite Program Operational Linescan System(DMSP-OLS) nighttime light data and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) nighttime light data into a “synthetic DMSP” dataset, from 1992 to 2020,to retrieve the spatio-temporal variations in energy-related carbon emissions in Xinjiang,China. Then, this paper analyzes several influencing factors for spatial differentiation of carbon emissions in Xinjiang with the application of geographical...     

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。     

基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素

论文选择中国1897个县级城市作为研究单元,基于CHRED-online碳排放公开数据库以及县、县级市社会经济统计数据,采用空间自相关分析和地理探测器方法,探究中国县级城市碳排放空间分布格局及人口、经济、土地多维度城镇化水平对碳排放的影响。结果表明：① 中国县级城市碳排放量非均衡性较高,碳排放总量高值地区数量少,但数值较大。② 碳排放总量空间分布主要呈现东高西低格局,高值地区主要集中于东部、中部大城市周边和内蒙古中部、北部地区,呈“簇状”分布结构。人均碳排放强度和经济碳排放强度则呈现北高南低格局,主要聚集于内蒙古中部、北部和新疆青海交界地区。③ 经济和土地城镇化水平的空间异质性对县级城市碳排放总量差异具有较强的解释力,人口城镇化对碳排放总量影响不明显。经济城镇化及土地城镇化各指标之间交互作用对碳排放影响最为剧烈,并呈现非线性增强作用。④ 在分地区差异性比较中,城镇化水平对西部欠发达地区影响作用最为剧烈。在同一指标的解释力和关键影响因素指标的选取方面,东、中、西部地区也存在明显的空间分异特征。应结合高碳排放区域和城镇化影响作用机制,进行差异化控碳路径选择。