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安徽省低碳经济发展的驱动因素研究 姓名：张伟 学号：2008100434 班级：地科院08资环 指导老师：韩亚芬 本文目录 引言 1 安徽省低碳经济发展的主要驱动因素 2 模型构建及数据来源 2.1 STIRPAT模型扩展 2.2 数据来源 3 实证分析 3.1 碳排放驱动因素计量模型分析 3.2 驱动因素对碳排放增长的贡献率分析 4 结论 参考文献 致 谢 研究现状 发展低碳经济，事关安徽省经济发展方式转变、资源节约型社会和环境友好型社会的构建，影响重大而深远。 国外学者研究现状：IPAT方程分析，Kaya模型分析，STIRPAT模型分析和LMDI分析 国内学者研究现状：学者徐国泉等采用定量分析法,发现能源效率和能源结构的抑制作用难以抵消碳排放量的快速增长。庄贵阳运用Tapio脱钩指标分析,提出能源和排放情景的主要驱动力包括人口增长、技术进步和资源禀赋等。胡初枝等通过简单平均的因素分解,指出能源强度是最主要的影响因素。 本文主题 针对以往研究的不足,本文较为全面地探讨了安徽省低碳经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,实证分析人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化水平、国际贸易分工等驱动因素对碳排放总量和人均碳排放的影响及其贡献率,探讨降低碳排放的重点领域,得出启发性的结论,在此基础上提出向低碳经济转型的政策建议。 主要驱动因素 人口规模与结构 经济发展水平 技术进步 能源消费结构与能源利用效率 单位能耗碳排放量 产业结构 城市化水平 国际贸易分工 STIRPAT模型 利用Eviews6.0软件容易验证各变量时间序列(对数形式)为非平稳、一阶单整序列。因此,可以进一步检验变量之间的协整关系。根据多元回归线性模型,利用各变量数据和Eviews6.0软件,得到表1和表2的回归结果,容易验证表1和表2中的模型1至模型6的残差均为平稳序列,即各变量之间存在协整关系。 解释变量 模型1 模型2 模型3 Coefficnt tProb Coefficnt tProb Coefficnt tProb lnP* 0.2644 0.0038 0.2504 0.0017 0.2867 0.0000 lnA* 1.3043 0.0000 1.2801 0.0000 1.2378 0.0000 lnT * 0.4766 0.0000 0.4846 0.0000 0.4795 0.0000 lnCT* 0.0940 0.0000 0.0961 0.0000 0.0939 0.0000 lnS * 0.0162 0.1122 0.0062 0.5401 — — lnCS ** 0.0071 0.1516 — — 0.0074 0.0642 lnU * 0.0301 0.3956 — — — — lnNX* -0.0060 0.4913 — — — — AdjtedR2 0.9999 0.9999 0.9999 DW 2.4307 1.2714 1.7247 表1 碳排放总量( 对数形式lnI* ) 关于各驱动因素的回归模型 解释变量 模型4 模型5 模型6 Coefficnt tProb Coefficnt tProb Coefficnt tProb lnA* 1.5152 0.0000 1.5383 0.0000 1.5190 0.0000 lnT * 0.4538 0.0000 0.4586 0.0000 0.4559 0.0000 lnCT* 0.1017 0.0000 0.1019 0.0000 0.1017 0.0000 lnS * 0.0335 0.0063 0.0355 0.0000 0.0318 0.0070 lnCS ** 0.0143 0.0202 0.0119 0.0218 0.0127 0.0259 lnU * 0.0285 0.4467 — — 0.0146 0.6653 lnNX* -0.0105 0.3643 — — — — AdjtedR2 0.9999 0.9999 0.9999 DW 2.0601 2.0571 1.9690 表2 人均碳排放量( 对数形式lnPI* ) 关于各驱动因素的回归模型 由模型3可知其回归系数依次为:α1=0.2867、α2=1.2378、α3=0.4795、α4=0.0939、α6=0.0074 由模型5可知其回归系数依次为:β1=1.5383、β2=0.4586、β3=0.1019 、β4=0.0355、β5=0.011 9 将模型3和模型5的回归系数做归一化处理,记归一化处理后的系数为:δi=αi/∑αi(i=1,2,