基于岭回归的黑龙江省城镇化对碳排放的影响分析

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基于因素分解模型的黑龙江省碳排放影响因素分析

基于因素分解模型的黑龙江省碳排放影响因素分析作者：田立郭舟洪来源：《经济研究导刊》2011年第26期摘要：长期以来，能源消费是碳排放的主要来源。

通过对影响黑龙江省碳排放的主要因素进行分析，指出粗放型的经济发展模式和以重工业为主导的产业结构是黑龙江省碳排放量增长的主要拉动因素，能源效率的提高成为影响黑龙江省碳排放量的主要抑制因素。

转变经济发展模式、优化产业结构和能源结构、提高能源效率可以有效抑制黑龙江省碳排放的增长。

关键词：碳排放因素分解法能源结构能源效率中图分类号：F124.5 文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０11）26－０144－04在经济社会发展日益受到能源和环境制约的背景下，低碳经济作为应对全球气候变化、保障能源安全的基本途径和战略选择，正在全球范围内得到广泛认同。

黑龙江省是能源大省，其要素禀赋结构决定了产业结构。

以煤和石油为主的资源禀赋决定了其产业为以煤、石油等资源为主的重工业为支柱的产业，煤炭和石油在其能源消费结构中占有很大的比重。

而且长期以来，能源生产以石油为主、能源消费以煤碳为主的能源结构以及煤炭能源的低效利用，使得黑龙江省无论是碳排放总量，还是人均碳排放量和单位GDP碳排放量在全国都处于较高位置。

因此，结合黑龙江省情，系统分析碳排放影响因素、寻求减排之策显得尤为重要。

本文通过建立因素分解模型，采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic Mean Weight Divisia Method，LMD），以碳排放量为研究对象，定量分析经济增长、能源结构以及能源效率对黑龙江省1990—2009年碳排放量的影响，剖析黑龙江省碳排放与其影响因素间的演化规律和可能态势，以便为黑龙江省经济可持续发展提供相应的理论支撑。

一、因素分解模型因素分解法是研究碳排放的一个比较常用的方法。

Ang BW[1]将中国工业部门碳排放分解成经济增长影响、产品结构影响以及能源利用效率影响三个影响因素；Shyamal Paula[2]将印度碳排放分解成GDP变化影响、产业结构影响、能源强度影响以及各能源碳排放影响四个因素；Malla Sunil [3]采用LMDI方法将终端能源消费相关的各部门碳排放量分解成经济增长、产业结构变动、技术进步、能源消耗结构变动四个影响因素。

东北三省的碳排放分析及预测——基于STIRPAT模型

东北三省的碳排放分析及预测——基于STIRPAT模型东北三省是中国的重要工业基地之一，其经济发展水平对于全国的碳排放量具有较大的影响。

本文将基于STIRPAT模型对东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）的碳排放进行分析与预测。

首先，我们需要定义STIRPAT模型。

STIRPAT模型是指“人口×经济收入×技术水平×碳强度”模型，它用来分析和预测碳排放量。

在这个模型中，人口和经济收入是碳排放的主要推动因素，而技术水平和碳强度则是对碳排放的抑制因素。

针对东北三省的碳排放分析，我们首先需要收集相关数据，包括人口数量、工业增加值、能源消费量、碳排放量等。

然后，通过计算各项指标的变化率以及相关系数，我们可以对碳排放的影响因素进行初步分析。

在东北三省的碳排放中，人口数量是一个重要因素。

辽宁、吉林、黑龙江三省的人口数量在近年来都呈现不同程度的负增长。

这意味着人口数量对碳排放的推动作用有所减弱。

此外，由于经济结构的调整，东北三省的经济收入增速也在下降。

虽然经济收入仍然是碳排放的重要推动因素，但增速的下降也减缓了碳排放的增长速度。

另外，技术水平和碳强度也对碳排放产生影响。

在过去的几年里，东北三省加大了环保技术的研发和应用，并推动了能源结构的调整。

这也导致了碳强度的下降，即单位经济产出所排放的碳量减少。

这一因素的作用在一定程度上抵消了人口和经济收入对碳排放的推动作用，有助于降低碳排放量。

在预测东北三省的碳排放量时，我们可以使用STIRPAT模型对未来的人口数量、经济收入、技术水平和碳强度进行预测。

根据过去几年的数据趋势，我们可以预计，人口数量将继续保持负增长，经济收入增速将继续下降，技术水平会进一步提高，碳强度将继续降低。

综合分析这些因素的影响，预测东北三省的碳排放量在未来几年内有可能保持稳定或略微下降的趋势。

需要指出的是，以上分析和预测仅仅是基于STIRPAT模型，并没有考虑到其他可能的影响因素，比如政策调整、能源价格变动等。

黑龙江省不同土地利用方式与碳排放规律分析

｛
滨略尔
｛
斯柯山｛江
大小兴安岭地区
松嫩平原地区
ｉ三江平原地区
２．２不同土地利用方式碳排放的区域差异
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
３５２０．６０万吨／年，增加了５８％；１９９９年２００３年间，是一个由小幅回落再到上升的过程，从２００４年２０１３年，建设用地碳排放量快速增加，从４９９３．１７万吨／年增加到６６２３．１８万吨／年，年均增长率达４１．１８％，年平均碳排放为５５７３．４７万吨／年。建设用地的能源消费碳排放总量总体呈上升趋势，其波动幅度较大，低效率、高排放的煤炭消费所占比重居高不下，占总碳排放量的９０％。其变化趋势基本决定全省碳排放变化发展趋势。
一
图３黑龙江省２０００年和２０１３年分区域不同土地利用类型碳排放
峨然气
■ 原油
－原煤ｔ牧草地
・林地
ｔ耕地大兴｝黑河伊春｝大庆哈尔ｉ齐齐｛绥化ｉ鹤岗｛鸡西｝佳木七台｝双鸭ｌ牡丹Ｉ
：安蛉
根据不同土地利用方式测算２０００年和２０１３年黑龙江省各区域碳排放及其变化情况（图３、表２），分析黑龙江省不同土地利用方式下碳排放量的区域分布特征。２．２．１大、小兴安岭地区大小兴安岭地区包括大兴安岭、黑河和伊春市，属于生态林区，有较强的碳汇功能。耕地相对集中在黑河地区，占整个地区的７０％。２０００年到２０１３年，耕地、林地和草地面积变化不大，但碳汇能力从２０００年的４０６．３４万吨降到２０１３年的１９２．６万吨，下降了５２．６％。究其原因，主要是近几年黑河市经济发展迅速，导致原煤使用量快速增长，原煤的碳排放由２０００年的５３．２３万吨增长到２０１３年的２０６万吨，增长了近３倍。２．２．２张广才岭地区牡丹江市归属张广才岭地区，属生态林区。２０００年以来，耕地面积变化不大，林地、草地的碳汇功能增强，从１２０万吨／年增加到１４０万吨，年；原煤、原油和天然气的使用产生的碳排放由原来的６７７．７７万吨减少到４９９．７８，下降了１７７．９９万吨。

2024年黑龙江低碳经济市场调查报告

2024年黑龙江低碳经济市场调查报告1. 摘要本报告旨在对黑龙江省的低碳经济市场进行全面调查和分析，以了解其发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。

通过深入研究，发现黑龙江省在低碳经济领域已经取得了一定的成就，但仍然存在许多问题和不足之处。

建议政府和企业共同努力，加强政策支持和创新，促进低碳经济的可持续发展。

2. 介绍低碳经济是指通过减少温室气体排放，提高资源利用效率，降低对环境的负面影响的经济模式。

随着全球气候变化问题的日益严峻，推动低碳经济的发展已经成为各国的共同责任。

本报告着重研究黑龙江省的低碳经济市场，并提出相关建议。

3. 市场分析黑龙江省的低碳经济市场近年来得到了快速发展，其主要特点如下：3.1 市场规模随着政府对低碳经济的支持力度不断增加，黑龙江省的低碳经济市场规模不断扩大。

据统计，截至目前，低碳经济市场总规模已超过X亿元人民币。

3.2 市场结构黑龙江省的低碳经济市场结构多样化，包括但不限于清洁能源、节能环保技术和可再生能源等多个领域。

3.3 市场趋势未来，黑龙江省的低碳经济市场将呈现以下趋势：•清洁能源市场的快速增长，特别是新能源发电和电动车产业；•微网和能源互联网的规模扩大，促进能源转型和智能化应用；•低碳交通工具和绿色交通系统的推广；•低碳旅游和生态农业的发展。

4. 面临的挑战黑龙江省的低碳经济市场发展面临一些挑战，主要包括：4.1 技术创新和应用低碳经济的发展需要依靠技术创新，但黑龙江省在相关领域的技术研发和应用还存在不足。

4.2 能源结构调整黑龙江省的能源结构还依赖于传统的煤炭和重化工产业，需要从根本上进行结构调整。

4.3 政策支持和经济 incentives政府需要加大力度推动低碳经济的发展，提供更多的政策支持和经济 incentives。

5. 发展建议为了促进黑龙江省低碳经济市场的可持续发展，我们提出以下建议：5.1 加强政策支持政府应加大对低碳经济的政策支持力度，包括财税优惠、补贴和减免等方面，鼓励企业投入低碳经济领域。

东北三省城镇居民生活消费碳排放及影响因素

东北三省城镇居民生活消费碳排放区域分布
总结词
不同地区碳排放量存在差异，但均呈现上升趋势
详细描述
东北三省各地区的城镇居民生活消费碳排放量存在差异，可能与不同地区的经济发展水平、产业结构、能源消费结构等因素有关。然而，从整体上看，各地区的碳排放量均呈现上升趋势，这可能与城市化进程加快、居民生活水平提高等因素有关。
中国是全球最大的碳排放国家之一，而东北三省作为中国的重要工业基地和能源基地，其碳排放问题备受关注。
研究东北三省城镇居民生活消费碳排放及其影响因素，有助于了解该地区碳排放的主要来源和影响因素，为制定针对性的减排政策提供科学依据。
研究内容与方法
研究内容
本研究以东北三省城镇居民为研究对象，通过对相关数据的收集和整理，分析其生活消费碳排放的总量、结构及影响因素。
技术水平
技术水平的提高可以降低能源消耗和碳排放量。因此，加强技术创新和引进先进技术是减少碳排放的有效途径。
城镇化率与碳排放的关系
城镇化率
随着城镇化率的提高，城镇人口规模扩大，从而增加能源需求和碳排放量。
城市规划与建设
城市规划与建设不合理会导致能源消耗和碳排放量增加。因此，加强城市规划与建设，提高城市功能分区和交通布局的合理性是减少碳排放的重要手段。
技术进步情景概述
在技术进步情景下，假设技术水平会不断提高，如能源利用效率提高、新能源技术发展等。
碳排放预测
根据历史数据和技术发展趋势，预测在技术进步情景下，东北三省城镇居民生活消费碳排放的趋势和水平。
基于市场调节情景的碳排放预测
市场调节情景概述
在市场调节情景下，假设市场机制会发挥主导作用，如碳交易市场、环保产品价格等。
04

城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道_张腾飞

［10 ］
发现城镇化率与我国碳减排效率呈 U 型关系。
2
理论解释
从理论上讲，城镇化与碳排放之间存在“倒 U 型 ” 关
［4 ］根据 Poumanyvong 和 Kaneko ，城镇化对环境质量的
影响机制可以用三种理论解释：生态现代化理论（ ecological modernization theory ），城市环境转变理论（ urban environmental transition theory ）和紧凑城市理论（ compact city theory ）。生态现代化理论认为城镇化是社会转变的过程，是现代化的重要指标。在经济发展的初级阶段，环境问题会增加，随着社会逐渐认识到环境保护的重要性，社会管理者将通过技术创新、城市集聚和产业结构转变等方式降低环境危害
［17 ］
。生态现代化理论从国
研究认为，城镇化最终导致生育率下降，相对
家层面上研究城镇化对环境的影响，而城市环境转变理论着力于城市层面上。城市环境转变理论主要讨论城市环
于农村居民，城市居民有更多机会增加收入和接受教育，人力资本投资增长将快于人均收入的增长，城市居民人力
· 48·
张腾飞等：城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道
收稿日期： 2015 － 09 － 25
作者简介：张腾飞，博士生，主要研究方向为能源环境经济学和产业经济学。通讯作者：杨俊，博士，教授，博导，主要研究方向为能源环境经济学和产业经济学。 “基 “天然气资源的经济安全重大问题与对策研究” （编号： 71133007 ）；国家自然科学基金面上项目基金项目：国家自然科学基金重点项目（编号： 71373297 ）；国家社会科学基金重点项目 “我国能源开发利用的升级创新机于市场交易的天然气开采量与成本协调激励气价机制研究 ” （编号： 15AZD014 ）；中央高校基本科研业务费资助项目 “经济不平等与环境污染：影响机制及政策研究” （编号： CDJSK100210 ）。制研究”

基于STIRPAT模型的黑龙江省碳排放影响因素研究

基于STIRPAT模型的黑龙江省碳排放影响因素研究摘要随着中国经济的快速发展和城市化进程加快，碳排放成为了一个日益严重的问题。

本文以黑龙江省为研究对象，运用STIRPAT模型，分析了黑龙江省碳排放的影响因素，包括人口规模、经济发展水平、工业结构、能源消费结构等。

研究结果表明，影响黑龙江省碳排放的主要因素是工业结构和能源消费结构，人口规模和经济发展水平对碳排放影响较小。

本研究对于黑龙江省制定减排政策有一定的参考价值。

引言全球气候变暖是一个备受关注的问题，而碳排放被认为是主要的温室气体排放源之一。

中国作为世界上最大的温室气体排放国之一，其碳排放问题尤为突出。

黑龙江省位于中国东北地区，工业发达，能源消耗大，碳排放问题愈发凸显。

对于黑龙江省碳排放的影响因素进行研究，有助于为制定相应的减排政策提供依据。

1.相关理论STIRPAT模型是环境社会科学领域一种常用的分析模型，该模型将环境影响因素分为人口、技术和经济三个方面，通过对这些因素的量化分析，揭示了对环境影响的内在机制。

STIRPAT模型的基本形式为：I = P × A × TI为环境影响；P为人口规模；A为人均GDP；T为技术因素。

2.研究方法本研究以黑龙江省作为研究对象，采用STIRPAT模型，选取人口规模、经济发展水平、工业结构、能源消费结构等因素作为研究变量。

通过对上述变量进行数据采集和分析，运用STIRPAT模型进行定量分析，揭示影响黑龙江省碳排放的主要因素。

3.数据来源本研究所采用的数据主要来自于国家统计局、黑龙江省统计局等权威机构发布的数据，主要包括黑龙江省的人口规模、GDP、工业结构、能源消费结构、碳排放量等相关数据。

4.研究结果及分析工业结构对碳排放的影响较大。

黑龙江省是中国东北地区的重要工业基地，以重工业为主，工业发达程度较高。

工业生产过程中产生的废气、废水等工业排放物质，是碳排放的重要来源。

黑龙江省的工业结构对碳排放的影响较大。

城镇化进程中碳排放影响因素的实证研究

城镇化进程中碳排放影响因素的实证研究作者：傅雨凝杜延军来源：《市场周刊》2019年第05期摘要：城镇化与碳排放之间的关系影响到经济发展、产业结构调整、居民收入增加以及综合国力增强，研究城镇化与碳排放之间的关系具有十分重要的现实意义。

目前，我國的城镇化发展平稳有序，同时，碳排放量也急剧增加，如何在发展城镇化的同时降低碳排放量是亟待解决的难题。

本文以1995年至2016年省级面板数据为样本，构建静态面板STIRPAT模型和空间面板STIRPAT模型。

静态面板STIRPAT模型表明，人口规模、人均GDP以及能源消费强度与碳排放之间存在正相关关系，城镇化与碳排放存在倒“U”型关系;空间面板STIRPAT模型在论证上述结论的基础上还推导出相邻省份城镇化率与碳排量存在倒“U”型关系。

最后，针对实证结果，提出具有针对性的建议。

关键词：城镇化;碳排放;静态面板STIRPAT模型;空间面板STIRPAT模型中图分类号：F291文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）05-0179-04一、研究背景和意义经济的巨大进步离不开全球化的快速发展，与此同时，环境的破坏与污染也在进一步加剧。

最具代表性的就是温室气体二氧化碳的排放日益增多，带来许多不良后果，如全球气温升高、海平面上升、生态环境遭受破坏以及水资源失衡等等。

这些不良后果直接导致人类生存环境遭受威胁。

政府间气候变化专门委员会在2007年的综合报告中指出，截至2004年底，CO2的排放量占世界温室气体排放总量的76.7%，二氧化碳排放量过多产生的问题不容忽视，如何控制二氧化碳排放量是世界各国急需解决的一大难题。

中国城镇化进程的发展经历过两个阶段。

2000年以前，中国的城镇化进程发展慢，较少数量的农村居民转变为城镇居民，城市的地理范围扩张速度较慢。

在2000年以后，中国的城镇化进程加速，大量农村居民转变为城镇居民，城市扩张速度与日俱增，各种城镇配套设施日益完备，中国的城镇化进程在不断加速中前进。

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梁雪石，贾利
１９９３至２０１２年这阶段的碳排放情况的进行实证研究，结果表２分析模型明，人口增加、经济增长、城镇化率提高对黑龙江省１９９３－２０１２２．１ＳＴＩＲＰＡＴ模型年碳排放具有增量效应，是导致黑龙江省碳排放持续增加的驱Ｅｄｉｃｈ和Ｈｏｌｄｒｅｎ最早提出了ＩＰＡＴ模型：Ｉ＝Ｐ× 动因素。能源强度对碳排放具有减量效应。提高能源利用率是
文章编号：１００３ — ７８５３（２０１５）０４－００３０ — ０３

１研究区概况
０１２年，黑龙江省城镇化率达到５６．９％，位于全基于岭回归的黑龙江省城镇化２国第十位，高于全国平均水平，黑龙江省正处于城镇对碳排放的影响分析化加快发展阶段。但在城镇化发展的过程中已经暴露出一些问题，例如能源资源消耗增长过快，交通拥堵、城市规划和产业布局不合理、配套设施不完善等问题（黑龙江省科学院自然与生态研究所凸显，城镇化质量普遍不高，高碳排放特征比较明显【２】。湿地与生态保育国家地方联合工程实验室，哈尔滨１５００４０）探索以低碳为特征的城镇化发展道路的任务对摘要：本文将城镇化率引入ＳＴＩＲ＿ＰＡＴ模型，应用岭回归方法计因此，量分析人口、经济及技术因素对碳排放的影响。对黑龙江省我省低碳发展具有重要意义。
黑龙江省实现碳减排的重要途径。
ＡＸＴ，用来反映环境影响（Ｉ）与人口数量（Ｐ）、经济增长（Ａ）、技术水平（Ｔ）－个因素之间的关系。Ｄｉｅｔｚ和Ｒｏｓａ关键词：城镇化；碳排放；岭回归将ＩＰＡＴ模型写为随机形式，提出可拓展的随机性的中图分类号：Ｘ３２１；Ｆ２９９．２１文献标识码：Ａ环境影响评估模型ＳＴＩＲＰＡＴ（ＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＩｍｐａｃｔｓｂｙＲｅ — ＩｍｐａｃｔｏｆＵｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｏｎＣａｒｂｏｎＤｉｏｘｉｄｅｇｒｅｓｓｉｏｎｏｎＰｏｐｕｌａｔｉｏｎ，Ａｆｌｕｅｎｃｅ，ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）（通过ＥｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ对人口、财产、技术三个自变量和因变量之间的关系ＢａｓｅｄｏｎＲｉｄｇｅＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ进行评估），模型为：Ｉ＝Ｐ￣ＡＶＴｅ（１）ＬＧＸｕｅ－ｓｈｉｅｔａｌ本文把ＳＴＩＲＰＡＴ模型作为理论和分析框架。已有（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｃｏｌｏｇｙ，ＨＡＳ．Ｎａｔｉｏｎｌａａｎｄ相关文献将城镇化率引入该模型，但都是作为补充解ＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＪｏｉｎｔＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷｅｌｔａｎｄｓａｎｄＥｃｏｌｏｉｃｇａｌ释变量［３，４１，而本文将城镇化作为主要解释变量去分Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ，Ｈｒｂａｎｉ１５００４０，Ｃｈｉｎａ）析。其中Ｐ用人口总量和城市化率表示。Ａ用人均Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｒａｔｅｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｏＧＤＰ表示，Ｔ用能源强度表示。为克服了ＩＰＡＴ模型等Ｓ￣ＲＰＡＴｍｏｄｅ１．Ｕｓｉｎｇｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｄｒｇｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｈｏｔｄ比例的限制，同时由于ＳＴＩＲＰＡＴ模型是非线性的，不ｔｏｍｅｓｕａｅｔｒｈｅｆａｃｔｏｒｏｆｐｏｐｕｌａｉｔｏｎ，ｅｃｏｎｏｉｌＭｃａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｏｎ便进行回归分析计算，通常对该模型两边取对数，使ｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓｉｎ线性化的ＳＴＩＲＰＡＴ模型较为灵活，表达如Ｈｅｉｌｏｎｇｉｉａｎｇｐｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ１９９３ｔｏ２０１２，ｗｅｃａｎｓｅｅｔｈｅｉｎｃｅａｒｓ — 其线性化，
国土与自然资源研究
・
３Ｏ・
ＴＥＲＲＩＴＯＲＹ＆ＮＡＴＵＢＡＬＲＥＳＯＵＲＣＥＳＳＴＵＤＹ
２０１５Ｎｏ．４
目前，我国二氧化碳排放总量已位居世界首位，是世基金项目：黑龙江省科学院青年创新基金重点项目： “ 黑龙江省界上第二大能源生产国和消费国。随着我国城镇化进耕地集约利用的碳排放效率研究 ” ；黑龙江省科学院青年创新程和工业化不断加快，人口持续由农村向城市迁移，基金重点项目： “ 黑龙江省碳交易研究 ” ；黑龙江省财政自拟项土地由农耕用地向城市用地转化，我国的二氧化碳排目： “ 黑龙江省生态资源价值核算技术及生态补偿策略研究 ” 。放量在今后几十年乃至更长时期内还将继续增长，碳收支失衡严重，环境保护问题日益突出［１１。因此，城镇化与碳排放的关系问题已经成为国内外学术界研究的热点问题。