二氧化碳排放拐点测度

1、山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析基于19982013年省际面板数据的研究【摘要】2015年山东省GDP排名全国第三，二氧化碳排放也自是不低，在这个环境日益恶化的大背景下，对其二氧化碳排放的预测及影响因素的研究十分必要。本文主要基于19982013省际面板数据，利用二氧化碳排放的库兹涅茨曲线研究山东省二氧化碳排拐点何时到来，利用IPAT和STRIPAT模型研究影响二氧化碳排放的具体原因。关键词：CO2排放；库兹涅茨曲线；STRIPAT模型；拐点；影响因素；Per capita carbon emissions in shandong pro

2、vince inflection point to predict and influence factors analysis- based on the research of 1998-2013 provincial panel dataABSTRACTIn 2015 in shandong province GDP ranked third in the country, carbon dioxide emissions is not low, under the circumstances of the environment worsening, the emissions of

3、carbon dioxide it is necessary to predict and influence factors of research. In this paper, based on the provincial panel data from 1998 to 2013, carbon dioxide emissions of kuznets curve was used to study in shandong province carbon dioxide when turning point coming, using IPAT and STRIPAT model st

4、udy of specific reasons affecting carbon dioxide emissions.Keywords: CO2emissions Kuznets curve STRIPAT model Inflection point Factors affecting the目录1引言32研究方法、模型及数据处理32.1二氧化碳排放量的测算方法32.2二氧化碳排放拐点预测42.3二氧化碳排放影响因素实证模型42.4数据来源及处理53.山东省二氧化碳排放总量条形图分析54山东省二氧化碳排放拐点预测65山东省二氧化碳的影响因素分析74.1 基于STRIPAT模型的CO2排放影响

5、因素分析74.2协整检验：96结论101引言二氧化碳及相关气体排放引致的温室效应已成为全世界共同关心的问题。大量的温室气体造成气候恶劣变化已是不争事实。2007年，政府间气候变化专门委员会发布第四次评估报告显示：大气中二氧化碳浓度已从工业革命前的280ppm上升到2005年的379ppm。近百年来，全球平均地表温升0.74，全球海平面上升约0.17m，过去 50年升温率几乎是过去100年的2倍。预测未来100年全球地表平均增温1.8-4，海平面平均上升0.18m-0.59m。在未来的近20年全球变暖将导致气候灾难更频繁、更猛烈。据预测：如果气温上升1.5以上，全球20%-30%的物种将面临灭绝

6、；如果上升3.5以上，40%-70%的物种将面临灭绝。因此，二氧化碳的排放问题将是人类关注的焦点问题，根据世界资源研究数据显示：2007年中国CO2排放量达到了7 219.2百万公顷，占到了全球的19.12%，2006年中国的CO2排放量就已经超过了美国位居世界第一，到2007年两国间的差距进一步扩大。2012年12月8日结束的多哈全球气候会议中，中国政府提出，到2020年单位国内生产总值CO2排放比2005年下降40至45，因此，研究中国各大城市CO2排放的拐点何时到来以及影响二氧化碳排放的因素意义重大。山东省2015年GDP排名第三，本文就以山东省为例，基于19982013年的面板数据研究

7、其二氧化碳排放拐点和二氧化碳排放影响因素。2研究方法、模型及数据处理2.1二氧化碳排放量的测算方法目前二氧化碳排放测算都是通过估算得到的，本文借鉴中国二氧化碳排放量测算的方法，并提供各种燃料的碳含量和二氧化碳排放系数，具体估算方法如下：CO2=i=17CO2, i=i=17Ei×NCVi×CEFi (1)其中，CO2表示估算的碳排放量；i表示各种化石燃料；E表示各种化石燃料的消耗量；NCV表示平均低位发热量；CEF表示碳排放系数；具体数值如表1：表1二氧化碳估算方法中涉及到的各种指标及系数燃料类型煤炭天然气焦炭燃料油汽油煤油柴油NCV(kj/kg)2090828435389

8、3141816430704307042652CEF(kg/Tj)953331070005610077400700007150074100资料来源：中国统计年鉴 IPCC中心2.2二氧化碳排放拐点预测研究山东省二氧化碳排放是否存在拐点，对于中国能否实现节能减排的目标意义重大。这里借用研究比较成熟的二氧化碳环境库兹涅茨模型分析，二氧化碳库兹涅茨曲线是用来描述人均二氧化碳排放和人均收入关系的模型。本文选择的样本区间是1998-2013年。中国人均二氧化碳的数据计算所得，GDP数据来自历年山东省统计年鉴，实际GDP以1998年不变价表示。模型的表达式为： LPCO2=a+1LPGDP+2LPGDP2

9、（2）其中PCO2表示人均二氧化碳的排放量；PGDP表示人均GDP。分别对各变量取对数，分别记为LPCO2，LPGDP。2.3二氧化碳排放影响因素实证模型IPAT模型是最早用来分析人口和经济因素对环境影响的模型，该模型表达式为：I=PAT其中表示环境压力,表示人口规模，表示人均财富，表示技术。由于IPAT模式存在两个缺陷：第一,IPAT仅仅是一个数学上的公式，不能直接检验各种因素对环境影响的假说；第二，IPAT模型简单地假定人口、财富、技术对环境的弹性是统一的，这与倒“”形EKC假说相冲突。为了弥补的不足，许多学者在根据现实需要对IPAT模型做出改进，构建随机模型STRIPAT，目前STRIP

10、AT模型已被广泛地应用于研究环境和污染物排放的影响因素该模型表下式（3）： I=aPbAcTde (3)其中：I-表示环境压力；P表示人口数量；A表示富裕度；T表示技术b、c、d 分别是人口数量、富裕度、技术等人文驱动力的指数；a是模型的系数，e为模型误差。模型两边同时进行对数化处理后为:LIt=a+bLPt+cLAt+dLTt+et (4)根据已有文献，二氧化碳排放量是由多种因素共同作用决定的。因此，本文在实际回归模型中除了人口规模、人均财富（用人均GDP表示）、技术（用能源强度表示）等核心解释变量外，加入多个控制变量，包括能源结构、产业结构、城市化率、贸易开放度、外商直接投资，模型如式（5

11、）所示：LPCO2=a+1LP+2LPGDP+3LPGDP2+4LE+5LS+6LI+7LURB+8LTR+9LFDI+e (5)其中，CO2为二氧化碳排放指标，在文中将分别采用碳排放强度和人均碳排放量作为二氧化碳排放指标。解释变量包括两类：一是核心解释变量，包括人口（）、人均GDP（PGDP）、能源强度（）；二是控制变量，包括能源结构（）、产业结构（）、城市化率（URB）、贸易开放度（TR）、外商直接投资（FDI）。2.4数据来源及处理（1）二氧化碳排放数据。按照IPCC估算方法，需要用到煤炭、焦炭、天然气、燃料油、汽油、煤油、柴油共种能源消费量数据。本文所采用的数据均来源于各年山东省统计年

12、鉴和中国统计年鉴。各年份单位碳排放数据是由各省份二氧化碳排放总量除以各省份得到，单位为吨万元；各省份人均碳排放数据是由各省份二氧化碳排放总量除以各省份人口数得到，单位为吨人。其中，各年份GDP来源于山东省统计年鉴，并按照1998年不变价格进行调整；各省份人口数据为各省份上年年末人口数与本年年末人口数的算术平均数，（2）二氧化碳排放影响因素的数据。本文所考察的二氧化碳排放影响因素包括各年的人口规模、人均GDP、能源强度、能源结构、产业结构、城市化率、贸易开放度、外商直接投资。其中，能源强度为能源消费量与GDP之比；能源结构用煤炭占全部能源比重表示；产业结构用第二产业占地区生产总值的比重表示；城市

13、化率用“非农业人口占总人口的比重”来表示；贸易开放度用“进出口总额占GDP的比重”来表示；外商直接投资（FDI）用FDI占比重来表示;相关数据来源于历年山东省统计年鉴和中国统计年鉴，实际GDP以1998年为基期进行调整。3.山东省二氧化碳排放总量条形图分析为了度量山东省二氧化碳排放的变化和能源结构的合理性，首先以图表的方式，分析其变化趋势如下：图1图1所示，山东省CO2排放量有逐年上升的趋势，且上升幅度比较大，这可能是由于经济的快速发展导致能源消耗量增加相关，另一方面可能是减排技术不够发达，没能做到能源的充分利用。应该引起环境保护部门的足够重视，这关乎到我国的减排承诺能否兑现。4山东省二氧化碳

14、排放拐点预测第二节中详细介绍了模型的选择和数据的处理，按上所述进行回归得：故可知二氧化碳排放库兹涅茨曲线为：LPCO2=-19.83146+3.717808LPGDP-0.154755LPGDP2 (6）由上式方程（6）的结果可以看出，人均收入的一次方系数为正，二次方系数为负，表明山东省的二氧化碳库兹涅茨曲线存在拐点，符合倒U型曲线的特征，满足环境库兹涅茨曲线假说。于是可以根据以下公式计算山东省的二氧化碳环境库兹涅茨曲线拐点 =exp-122=exp-3.7178082*-0.154755=164705(7)式（7）表明，山东省人均二氧化碳排放的理论拐点是164705元，当人均收入小于1647

15、05元时，人均二氧化碳排放随着人均收入的增加而增加；当人均收入大于164705元时，人均二氧化碳的排放随着人均收入的增加而降低；在164705元处达到人均二氧化碳排放的最大值，为山东省二氧化碳排放的理论拐点。2013年山东省的人均GDP为56745元（1998年不变价）。因此可以大致估计在15年左右之后，也就是2030年，山东省人均GDP将达到164705元，也就是说，山东省二氧化碳排放将在2030年经过拐点，之后随着人均收入的增加而减少。5山东省二氧化碳的影响因素分析4.1 基于STRIPAT模型的CO2排放影响因素分析下面对山东省二氧化碳排放的影响因素进行深入分析方法是：利用式（5）进行回

16、归分析，测度各个影响因素对二氧化碳排放的影响程度,结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/16 Time: 19:09Sample (adjusted): 2 16Included observations: 15 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C58.8522270.077150.8398200.4332X1-8.6377497.346860-1.1757060.2842X23.5481223.85

17、66250.9200070.3931X3-0.1153360.188171-0.6129310.5624X40.2940990.4744490.6198760.5581X50.0068051.2597580.0054020.9959X6-0.0041280.045848-0.0900430.9312X7-0.5259851.937886-0.2714220.7952X8-0.0695270.471193-0.1475560.8875R-squared0.984743    Mean dependent var1.732368Adjusted R-squa

18、red0.964400    S.D. dependent var0.439040S.E. of regression0.082838    Akaike info criterion-1.860157Sum squared resid0.041173    Schwarz criterion-1.435327Log likelihood22.95118    Hannan-Quinn criter.-1.864683F-statist

19、ic48.40753    Durbin-Watson stat2.639697Prob(F-statistic)0.000069由上可知，所有变量系数都没有通过显著性检验，但是可决性系数较高，所以变量之间可能存在多重共线性。经过克莱因判别法分析如下：X1X2X3X4X5X6X7X8X9X1 1.000000 0.990665 0.990651-0.888367-0.364073-0.327721 0.986767 0.927529-0.366824X2 0.990665 1.0000

20、00 0.999717-0.875144-0.359905-0.304917 0.993599 0.920887-0.421697X3 0.990651 0.999717 1.000000-0.884195-0.372651-0.314061 0.991426 0.913476-0.437191X4-0.888367-0.875144-0.884195 1.000000 0.593124 0.440329-0.843602-0.705662 0.586514X5-0.3640

21、73-0.359905-0.372651 0.593124 1.000000 0.251474-0.305512-0.163404 0.487226X6-0.327721-0.304917-0.314061 0.440329 0.251474 1.000000-0.285274-0.241976 0.238815X7 0.986767 0.993599 0.991426-0.843602-0.305512-0.285274 1.000000 0.948341-0.3

22、39273X8 0.927529 0.920887 0.913476-0.705662-0.163404-0.241976 0.948341 1.000000-0.117386X9-0.366824-0.421697-0.437191 0.586514 0.487226 0.238815-0.339273-0.117386 1.000000可以看出，解释变量,X2,X3,X5,X6,X7,X8,之间相关系数大于0.9，因此可以确定方程之间存在严重的多重共线性，逐个剔除统计上不显著的变量X2,X3,X5,X

23、6,X7,X8后，进行回归分析，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/16 Time: 20:05Sample (adjusted): 2 16Included observations: 15 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-173.129919.77547-8.7547810.0000X120.194002.5243657.9996340.0000X41.1070550.4255162.601

24、6740.0246X9-0.1385320.069792-1.9849230.0727R-squared0.947101    Mean dependent var1.732368Adjusted R-squared0.932674    S.D. dependent var0.439040S.E. of regression0.113919    Akaike info criterion-1.283482Sum squared resid0.142753 

25、60;  Schwarz criterion-1.094668Log likelihood13.62611    Hannan-Quinn criter.-1.285493F-statistic65.64775    Durbin-Watson stat2.413285Prob(F-statistic)0.000000即回归方程为：LPCO2=-173.1299+20.194LP+1.107055LE+0.138532LFDI 由上述回归结果可知，当显著性水平为0.1时，所有的变量系数都通过了显

26、著性检验，同时可决性系数R-squared=0.947101，修正后的可决性系数Adjusted R-squared=0.93267说明方程的拟合效果较好，被解释变量的变动百分之九十以上都可以用模型解释。4.2协整检验：为了说明变量之间的长期稳定关系，进行协整检验通过对方程的残差进行单根检验，假如残差是稳定的，说明变量之间存在长期稳定关系，用Eviews进行协整检验如下：Null Hypothesis: E has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxla

27、g=3)t-Statistic  Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-4.112855 0.0300Test critical values:1% level-4.8000805% level-3.79117210% level-3.342253*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations    &

28、#160;   and may not be accurate for a sample size of 14Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(E)Method: Least SquaresDate: 06/25/16 Time: 20:14Sample (adjusted): 3 16Included observations: 14 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  E(-1)-1.2213300.296954-4.1128550.0017C-0.0086750.069438-0.1249370.9028TREND(1)0.0012550.0073960.1697230.8683R-squared0.606913    Mean dependent var