广州市产业结构与能源消费碳排放分析毕业设计

广州市产业结构与能源消费碳排放分析毕业设计广州市产业结构与能源消费碳排放分析摘要:随着经济的不断发展,产业机构不断优化升级,从经济及其相关产业发展的角度探讨碳排放问题,能较为严谨的判断和把握影响能源消费碳排放量的因素,因地制宜的制定产业的发展与能源消费碳排放之间协调发展的政策。本文基于广州市1990-2011的产业结构变动与能源消费碳排放的相关数据,在已有的理论基础上,对广州市产业结构变动与含碳能源消费发生的二氧化碳排放量进行协整分析。应用灰色关联分析方法,验证了1990-2011年来本市产业结构优化调整与能源消费碳排放之间的联系。本文采用灰色关联分析方法,本市能源消费总量能源消费结构,能源消费总量,能源利用效率对经济增长的影响逐渐超过了物质资本,能源利用效率小于经济增长与能源消费总量的关联度。综上,将来在重视物质资本投入以维持经济发展的同时,更要着眼于改善调整提高能源利用效率,改善能源消费结构。analysisTheeco-circumstancesindustrialstructureandenergyconsumptioncarbonemissionsinGuangzhouZhaiRickyCollegeofResources,EnvironmentalScienceandEngineering,HubeiUniversityofScienceandTechnology,Xianning437100,ChinaFacultyadviser:CHENZhiAbstract:Withthecontinuousdevelopmentofeconomy,theconstantoptimizationandupgradingofindustrialstructure,fromtheAngleofeconomicdevelopmentanditsrelatedindustries,discussestheissueofcarbonemissions,canmoreprecisejudgmentandgraspthefactorsthataffectenergyconsumptioncarbonemissions,adjustmeasurestolocalconditions,formulateindustrydevelopmentandthecoordinateddevelopmentbetweenenergyconsumptioncarbonemissionspolicy.Thisarticle,basedontheindustrialstructurechangeofeco-circumstancesand1990-2011isassociatedwithenergyconsumptioncarbonemissionsdata,onthebasisofexistingtheory,theeco-circumstancesandchangeofindustrialstructureandcarboncarbondioxideemissionsfromenergyconsumptionofcointegrationanalysis.Applicationofgreyrelationanalysismethod,verifiedthe1990-2011years,thecity'sindustrialstructureoptimizationadjustmentandtherelationshipbetweenenergyconsumptioncarbonemissions.Resultsshowthat:usinggreycorrelationanalysismethod,thetotalenergyconsumptioninenergyconsumptionstructure,thetotalenergyconsumption,energyefficiencyoneconomicgrowthwasmorethanphysicalcapitalgradually,theinfluenceofenergyefficiencyislessthantheeconomicgrowthandenergyconsumptionofthetotalcorrelationdegree.Inconclusion,attachesgreatimportancetothematerialcapitalinvestmentinthefuturetomaintaineconomicdevelopmentatthesametime,morefocusonimprovetheadjustmenttoimproveenergyuseefficiency,improvetheenergyconsumptionstructureKeywords:TheindustrialstructureCarbonemissionsGreycorrelationanalysisCoordinateanalysisXianningcityGrangercausalitytest0引言近年来,碳排放问题引起了世界各国的广泛关注。由于经济的快速发展,产业结构的调整优化随着城市化进程的步步深入。广州市作为地处鄂东南经济的发展重点,武汉、长沙、南昌中三角经济区中心腹地,发挥自己生态园林城市的优势的同时,进一步巩固第二,第三产业的发展。进一步推进广州的经济进程。一般认为资本、生产技术和劳动力是经济增长的三个重要生产要素[1]。产业结构的工业化进程直接加剧了二氧化碳的排放,产业结构变化是中国碳排放增长的重要驱动因素之一,其影响程度较大。除第二产业中基础工业以外,其他行业的GDP与能源消耗碳排放之间的关系微乎其微,较早实现工业化国家,如西欧和美国,人均能源消耗碳排放基本与50年前的排放量相同,而人均GDP却增长了三倍有余[2]。综合1990?2011年相关数据分析了广州市能源消费结构、产业发展以及碳排放之间的关系。分析得出:广州市能源消费碳排放与产业结构演进之间存在着非常明显的正比例线性关系。另一方面,能源消费结构的变动却对广州市能源消耗碳排放影响并不显著。再次基础之上,提出了基于节能减排目标的产业经济增长与协调能源利用的政策建议[4]。因此开发新能源技术,进一步多元化能源消费结构,推进工业企业节能减排技术改进,提高能源利用效率。积极发挥经济优势,引导金融机构为低碳产业服务[4]。经济发展不仅体现为绝对数量的增加,同时还表现出结构性的转化。按照问题研究的重要性?对广州市来说,研究此问题的意义何在?本文在已有的理论研究基础上,通过灰色协整分析与检验,旨在探讨广州市产业结构变动与含碳能源消费所发生的二氧化碳排放量之间的内在机制以,对广州市在稳定快速发展经济产业过程中协调能源消耗碳排放以及经济可持续发展有一定参考作用。1国内外研究进展1.1国外研究进展自从18世纪工业革命以来,第二第三产业比重不断加大,越来越多的公民涌入城镇。工业化带动经济的不停发展,城市化水平在持续提高。在给人们物质生活带来极大改善的同时,各种问题也逐渐浮现出来。其中,资源以及环境的问题长期以来困扰着各个致力于快速发展经济的国家。国外众多学者对产业结构变化与碳排放的关系进行了专门分析DebabrataTalukdar等2001对44个1987??1995年主要发展中国家的面板数据回归研究得出结论发现,第一产业占GDP的权重与碳排放呈现负相关,第一产业的发展减少了各国的碳排放,而第二产业权重的增加却显著增加了其碳排放。而使用类似数据,Jorgenson2007得出了相反结论,他在对35个发展中国家1980??1999年的数据分析发现,第一产业的发展与各国碳排放之间存在显著正相关,第一产业产出水平及农业机械的使用增加了该国的碳排放[1]。国外主流的研究表明相当强的相关关系存在于碳排放与经济增长之间,如EaknineDouglasHoltz使用数据面板的分析方法得出结论认为经济发展的速度还远远不能缓解全球总的碳排放量。Shafikbandyopadhyay1992发现在国民收入与各年的森林砍伐数量之间也存在倒u型曲线关系。但是Sb所关注研究的的仅仅为某一个发达国家的某个州的状况,他们的研究工作对于全球其他国家或地区来说还不具有普遍的适用性[25]。在对碳排放的影响因素研究上,国外学者B.F。//.ngandKi-HongChou在1998年介绍了一种新的能源需求分解方法-LMD,对数平均权重Divisi,分解法。数据集能够通过数据处理得到,同时以、中国、韩国和新加坡的数据比较了这种新方法和其他三种方法的不同,认为这种方法优于其他三者。最终得出能够运用于能源和环境分解研究[20].。1.2国内研究进展徐玉高、郭园等2001采用时间序列和截面数据的方法进行计量分析,对我国经济增长与碳排放的关系进行了实证研究,认为人均GDP与人均碳排放之间不存在倒U曲线,人均GDP和人口增长的增加是人均碳排放增加的主要来源,而能源消费强度的下降则是碳排放减少的重要来源。国内学者魏一鸣、焦建玲、韩智勇等认为中国经济的持续发展和能源消费碳排放两者协调相互作用的。然而研究表明,在近30年的数据统计中,两者评不具有协整性。李健、周慧[16]则认为影响地区碳排放强度的主要因素是第二产业。全国第二产业与能源碳排放强度的关联程度最大的省市自治区占到了18个,但第二产业并没有成为影响地区能源碳排放量持续增大的绝对因素。对国内外研究进展的评述,突出自己研究的特色和创新点;本文拟通过综合城市化各个指标,采用灰色关联分析得出产业结构综合指标,在此基础上,结合广州市能源消耗碳排放量,对变量的时序进行平稳性检验后[8]。运用Granger因果检验方法,分析产业结构与二氧化碳排放量之间的相互关系。找出二者之间回归方程,并进行检验。达到协调各产业平衡发展、能源的合理消耗与碳排放环境保护之间的动态平衡[10]。2研究区域概况、数据来源与研究方法2.1研究区域概况广州位于广东省东南,广州市位于武汉南部80公里处,是广州市的南大门,与湖南、江西接壤,成为武汉、长沙、南昌金三角(长江中游城市集群)中的中心城市,有着独特的区位优势。全市面积9861平方公里,2011年末总人口295.25万人。2011年,全市生产总值为652.01亿元,比上年增长25.31%。其中第一产业118.8亿元,比上年增长17.65%第二产业309.25亿元,比去年增长第三产业223.96亿元。广州市是武汉城市圈:全国资源节约型和环境友好型社会(简称“两型社会”)建设综合配套改革试验区的重要组成部分[3]。定位于生态园林城市,旅游资源较为丰富。可合理调整产业结构,走经济的快速发展与环境的良好保持的可持续发展路线。因而保持环境问题与城市产业结构优化紧密的结合了起来。解决伴随着社会发展而来的气候和环境恶化的难题,对当代中国有着十分重要的意义。2.2数据来源本文所采用的数据主要来源于《广州市统计年鉴》2000-2012,其中选取了1990??2011年地区GDP与第一、第二、第三产业GPD比重。碳排放主要选取了煤、石油、天然气三个指标,把三个指标按照标准转换系数转换成标准煤。居民生活用能碳排放测算的实质是计算居民生活用能中燃烧化石能源所对应的碳量,其碳排放量可根据各类能源的碳排放系数计算获得14。2.3研究方法本文采用灰色关联分析方法,对有关产业结构和碳排放的多个影响指标系统包含有多种因素,这些因素哪些是主要的,哪些是次要的,哪些影响大,哪些影响小,那些需要抑制,那些需要发展,那些事潜在的,哪些是明显的。在此基础上得到碳排放的综合指标。2.3.1灰色关联分析(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列,称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列,比较数列。(2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。(3)求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ(Xi)所谓关联程度,实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小,可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列,各比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联系数ξ(Xi)可由下列公式算出:其中ρ为分辨系数,ρ0,通常取0.5。是第二级最小差,记为Δmin。是两级最大差,记为Δ。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值,记为Δoik。所以关联系数ξ(Xi)也可简化如下列公式:(4)求关联度ri因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻(即曲线中的各点)的关联程度值,所以它的数不止一个,而信息过于离散将是结果不利于对整体的把握。得出结论,需要将离散曲线中的每一个变量对应值相关联,得出一个集中值,并以此作为参考数据中关联度的表示数量,其求关联度ri的公式见2:(5)关联度排序各个因素之间的关联程度主要通过关联度系数的从大到小依次序排列来表达。并非只是通过其值的关联度。对于一个参考数据列,有几个比较数列的情况。可以用下述关系表示各比较曲线与参考曲线在各点(时刻)的差。2.3.2协整分析协整的概念是如果所考虑的时间序列具有相同的单整阶数,且某种线性组合(协整向量)使得组合时间序列的单整阶数降低,则称这些时间序列之间存在显著的协整关系。所谓协整关系可理解为两变量间具有长期稳定关系。1987年,Engle恩格尔和Granger格兰杰指出,在多维时间序列系统的分析中,如果每个分量时间序列都是单整数阶的,那么这些分量时间序列的某种线性组合会降低其单整的阶数,这种向量时间序列称为协整系统。在时间序列中常会发现两个变量存在一种长期稳定关系,把这种长期稳定关系称为"协整关系”传统的协整分析方法是通过对序列差分将其转化为平稳序列,得出其中的线性均衡关系,这种协整关系可称为线性协整,线性协整的建模理论是从实际的数据生成过程出发,在非平稳序列中寻找可能存在的长期线性均衡关系,以建立序列的结构模型!从而反映序列的运行机制。存在的协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础[15]。1、序列的平稳性检验在运用协整理论进行分析时,先要检验被分析的时间序列变量是否平稳,即是否存在单位根。单位根是表示非平稳性的一种方式,单位根检验就是检验变量是否稳定的过程。应用较为常见的是Dickey-FullertestDF检验和AugmentedDickey-FullertestADF检验,即增广的DF检验。……4上述公式4中,是待检验的时间序列,是常数项,为时间趋势,是因变量的滞后阶数,是随机误差项。ADF检验采用t统计量进行检验,但这个t统计量在原假设下并不服从t分布,Mackinnon进行了大量模拟,给出了3个不同检验回归模型以及不同样本下t统计量在1%、5%、10%检验水平下的临界值。若检验t统计量小于临界值,则拒绝原假设,也就是不存在单位根,是稳定的序列;反之则接受。2、协整检验本检验方法协整反应不同数据序列长期动态均衡关系。为了检验两个时间序列是否协整,Engle和Granger于1987年提出了两步检验法,称为E-G检验法。该检验的前提条件是时间序列为同阶单整,其基本思想是对回归方程的残差进行单位根检验,若残差序列是平稳序列,则表明方程的因变量和解释变量之间存在协整关系,否则不存在协整关系。2.3.3Granger因果关系检验Granger因果关系检验,在相同条件背景下,设定两个参数变量A、B,A与B之间的关系通过一定的内在联系,对于其进行预测。如果A的预测效果对于B来说相较于B单据的预测效果产生了正的经济效应,则变量X与Y存在有格兰杰因果关系。相关建模如5、6[17]。…………5…………6在公式5中,我们假设F0:α1?2…αq0。在公式6中,假设F0:δ1δ1…δs0。由此可得一下几种情况:原因是A是引起B的变化。原因是B引起A的变化。因果关系存在与A、B之间(4)A与B之间是是独立的3计算结果与分析3.1产业结构变动分析随着改革开放在近几十年的深入开展,广州的产业结构在近20年来发生了巨大变化,国民经济和社会各项事业有了快速的发展。全市第二、三产业从业人口分别从1990年的17.46万人和19.49万人增长到2011年的37.75万人和65.70万人。第一产业从业人口由1990年的63.17万人减少到2011年的44,.11万人。全市第二,三产业GDP比重逐年提高,城市人口随产业结构的变动而逐年增加。社会、经济、政治、教育、文体等方面也得到了快速的发展,第二、三产业GDP占全市GDP的比重稳步上升,截止2011年末达到81.78%见附表1。3.2能源消费与碳排放量变化分析广州的产业结构在近20年来发生了巨大变化,国民经济和社会各项事业有了快速的发展。全市第二、三产业GDP占全市GDP的比重稳步上升。另一方面,以工业制造业为代表的第二产业的发展,以及人民物质生活水平的不断提高,必然能源消耗的不断增加。广州市1990年到2011年的22年之间,碳排放总量由183.38万吨增长到2163.02万吨。增长了11.8倍见表1。变化曲线见图1另一方面,广州市国内生产总值GDP由1990年的26.08亿元增长到2011年的652.01亿元,增长了25倍。广州市1990-2011年能源消费变化情况:从广州市1990-2011年所消费的能源可以看出,广州市22年来碳排放量处于体上升的趋势,其中能源消费总量从1990年的74.65万吨增长到2011年的880.87万吨。广州市1990-2011年单位GDP能耗呈现出逐年递减的趋势,能源利用率逐渐提高,环比碳排放有减少的趋势见表3。在此基础上,把煤、石油、天然气的能源消费量各自乘以相应的排放系数,然后相加,就得到各年的碳排放量:见表4到2002年的4004.07万t,净增长为231.88万t,年均增长速度为1.53%,增长速度放缓。第三阶段:2003-2010年,能源消费量从4446.80万t到7303.45万t,净增长为2856.65万t,其中,2007年到2008年间碳排放总量有所减少,这7年间,碳排放总量增速较快,年均增速达到了9.2%,说明2003年是广州市能源消费量剧增的开始。总体说来,广州市能源消费量的增长近年来保持着较高水平发展趋势,因此,在今后的发展道路中,广州市必须要在保持经济增长的同时,提高能源利用效率,减少含碳能源的消费量。广州市1990-2011年碳排放变化基本分为三个阶段,第一个阶段为1990年至1996年,为第一个增长期,第二个为1996年至2002年,为稳定期,2002年至今为快速增长期见图1。于此相对应,1990-2011年广州市各产业结构GDP增长情况碳排放总量变化阶段性表现出一致性。见图2而从1990-2011年各产业从业人员人数变化趋势可以看出碳排放的变化趋势与第二产业从业人员变化曲线基本重合,与第一产业从业人员表现出相悖的变化见图3。3.2灰关联分析碳排放恒等式[2],该等式通过一种逻辑方程把人口、政策、经济等各种元素和能源消费碳排放建立起模型,该方程的基本表达如下:做关联分析先要指定参考数据列。参考数据列常记为,设第一个参考数据为,第二个参考数据为,第k个参考数据为。因此,参考序列可表示为在灰色关联分析中,整个数据数列通常记为,类似参考序列的表达方式,有,设定一个参数数列,有几个比较数列的情况。那么下述公式表示曲线个参数点的差。式中,是第k个时刻比较曲线与参考曲线的相对差值,它称为对在k时刻的关联系数。其中,0.5是分辨系数,记为一般在0与1之间选取;碳排放总量(万吨),生产总值GDP亿元、农业总产值(亿元)、人均GDP万元、第二产业地区生产总值比重(亿元),第三产业占地区生产总值比重(亿元),城镇人口占总人口的占比。则相应的关联系数序列如下:根据关联系数求关联度得j相应的关联序为上述关联序表明对输沙量影响最大的是第二产业,其次是第三产业,影响最小的是第一产业农业。4协整与因果关系分析4.1平稳性检验对广州市产业结构和碳排放的协整分析,两个时间序列变量为年末实际碳排放量Carb和城市化综合指标UR。以Carb为被解释量,以UR为解释量。利用Eviews6.0对二者进行分析。通过检验发现,当Carb与Ur同时进行二阶ADF检验时,在临界值1%的时候他们都是平稳的,均为二阶单整,所以可以认为序列DDCarb和序列DDUr是平稳的,为同阶单整。4.3Granger因果关系检基于产业机构调整与碳排放具有协整关系,用Granger因果检验法对二者进行检验,看他们是否存在因果关系。表4表明滞后两期时,城市化是碳排放的Granger原因,但碳排放量却不是第二三产业增长的Granger原因。由此说明广州市产业机构优化水平的提高并不完全依赖于工业发展所发挥的带动作用。5结论与建议5.1结论与讨论通过对广州市1990-2011年城市产业结构与含碳能源消费发生二氧化碳排放量统计数据的实证分析证实,协整关系检验结果表明城市产业结构中第二产业与二氧化碳排放量之间存在长期稳定的均衡关系,同时Granger因果关系的检验结果表明二期滞后时,城市化是二氧化碳排放量的影响因素,但后者不是前者的原因,说明广州的城市化发展与二氧化碳排放量之间,不具有理论上的双向因果关系。城市化水平与碳排放量成正相关,协整检验结果表明,广州市碳排放与城市化水平之间存在长期稳定的均衡关系,说明城市化是导致广州市碳排放量增长的一个重要因素。3由于本文所采用的数据大多来自广州市统计年鉴,统计数据来源有限,所以统计的变量有所欠缺,而且城市化与碳排放是二阶协整,二次误差修正还有待进一步研究,需要在以后的学习中继续探讨。5.2建议能源对第二产业的发展的约束也越来越明显,城市经济产业的发展,不仅要追求速度,更要追求质量的提高,高能耗的的发展观念将不再适用于现代化的经济发展道路,对未来人类社会的可持续发展也会构成威胁,鉴于此,提出以下几点建议:第二产业的发展是碳排放持续增长的原因,而碳排放不是经济发展的推动因素。这一结论说明,在经济发展进程中,应注重转变经济发展方式,调整产业结构,大力发展服务业等低碳产业,强力推进资源节约型和环境友好型社会建设,在推进城市化的同时达到节能减排的战略目标,实现经济的可持续发展。从以上分析综合分析得出,广州市产业结构存在的主要问题表现在:城市第一、二、三产业结构分布较为不合理,第二产业工业化水平偏低,第二产业发展不足,第一产业比重及就业人员比重偏大,产业竞争力低下,优势产业不明显,产业链十分有限,产业链各级游产业间的关联度较低,第三产业占比例较低,增长潜力不突出,尤其以现代城市服务业发展严重短缺。在武汉城市圈全面建设“资源节约型,环境友好型社会”的大背景下,应该以品稗与实力产业的发展为核心,以市场为导向,以市场为载体,以企业为主体,以科技为动力,以高新技术产业和新型第三产业为主力,紧抓“两型社会”建设契机,全面调整各级产业结构,从而建立适合广州市情的、合理的、科学的产业结构与产业链。促进经济又好又快发展。3鉴于全球平均气温和碳排放量不断增加的现实状况,从源头根本上降低碳能源的消耗,从而降低二氧化碳等温室气体的排放。减少化石能源的消耗并不等于减缓经济发展的步伐,相反是促进经济更近不移发展的动力。使用新的能源结构,合理调整城市规划,交通,土地,实现符合可持续发展的新型健康的经济发展模式。最终实现经济与环境双向发展。参考文献[1]谭飞燕,张雯.中国产业结构变动的碳排放效应分析?基于省际数据的实证研究[J].经济问题,2011,9:32-35.[2]郑长德,刘帅.产业结构与碳排放:基于中国省际面板数据的实证分析[J].开发研究,20112:26-33[4]朱臻,严燕,