《基于STIRPAT模型的山西省碳排放影响因素实证研究》9800字

Ⅲ山西省经济社会发展与碳排放现状3.1山西省经济社会发展现状2021年，山西省经济总量迈上新台阶，能源生产保障有力，服务业规模实现突破，三大需求明显恢复，发展质效全面改善，民生福祉稳步增进，全方位推动高质量发展。根据地区生产总值统一核算结果，继2011年首次突破1万亿元大关后，2021年首次迈上“两万亿”新台阶，全年全省地区生产总值为22590.16亿元，；按不变价格计算，比上年增长9.1%，两年平均增长6.3%。其中，第一产业增加值为1286.87亿元，增长8.1%；第二产业增加值为11213.13亿元，增长10.2%；第三产业增加值为10090.16亿元，增长8.3%。全省人均GDP继2020年突破5万元后，2021年将迈上6万元新台阶，达到1万美元。2021年，全省加大生产力度，煤炭、电力、煤成气持续安全稳定供应。全年全省发电量3734.4亿千瓦时，增长8.9%；外送电量1234.7亿千瓦时，增长17.2%；煤成气产量94.1亿立方米，增长15.6%；原煤产量11.9亿吨，增长10.5%；煤、电、气产量均创历史新高。总的来看，2021年全省经济持续稳定恢复，同时也要看到，当前外部环境更趋复杂严峻，疫情的冲击给经济带来不稳定因素，仍然是个问题，而我国经济发展所面临的需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，“双碳”“双控”刚性约束加大，诸多因素交织叠加，使得今年工作的艰巨性和复杂性日益增加。3.2山西省碳排放现状山西省以煤炭为主要能源，本文采用碳排放系数法，通过IPCC核算框架对化石能源消耗产生的二氧化碳进行计算，相关系数如表1所示。I表SEQ表\*ARABIC1能源标准煤换算系数和碳排放系数能源标准煤换算系数（kg标准煤/kg）碳排放系数（t碳/t标准煤）煤炭0.71430.7559焦炭0.97140.8550汽油1.47140.5538煤油1.45710.5714柴油1.47140.5921燃料油1.42860.6185天然气1.33000.4483经碳排放系数法测算得出2000年-2020年山西省能源碳排放量变化趋势，如图1所示，从图1变化趋势可以看出，从2000年以来，山西省的能源碳排放总体呈上升趋势，2017年，能源碳排放增速达到17.32%的最高值。在这20年中，增长率偶尔为负值。2019年，山西省能源碳排放量达到30545.07万吨最高值。图SEQ图\*ARABIC1山西省能源碳排放量4山西省碳排放影响因素影响机理4.1人口因素指标人口的增长会带来更多的需求，无论是衣食住行等方面都会增加，这些需求需要产生更多的能源消费才能满足，所以必然会引起碳排放量的增加。故选择总人口作为影响山西省碳排放的人口因素指标之一；其次，随着城镇化的提高，城市规模的与人口规模都不断扩大，经济活动总量增加，相应地，工业化水平也不断提高，人类生产生活以及工业发展使得整体的能源消耗增加，相应地，碳排放量也随之增加。故选择城镇化率作为人口因素指标之一。4.2经济发展指标人均GDP反映了人们的生活水平，生活水平的提高会引起相应消费程度的增加，以致于会引起更多的能源消费，所以选用人均GDP来反映经济发展指标。4.3技术指标碳排放量与实际GDP比值得出碳排放强度，它可以体现出能源和经济表现，同时，碳排放强度可以通过技术手段进行降低，故选取碳排放排放强度作为技术指标之一；能源强度是指化石能源消耗量和GDP比值，能源强度与能源的利用效率呈正相关关系，而且节能技术的改进会提升能源效率，从而提高能源强度。故选取能源强度作为技术指标之一。4.4结构指标产业结构通过第二产业增加值与GDP的比值进行评估，在产业划分的分类下，我们不可否认的是第二产业相较于第一和第三产业，能源消耗量和碳排放量都比较高，而且在山西省第二产业比重大的产业结构下，需要将其作为结构指标加以分析；除此之外，山西省作为煤炭大省，能源结构单一，主要以煤炭为主，而煤炭因为其自身性质导致燃烧同等热量的煤炭比燃烧石油、天然气等化石能源，排放更多的二氧化碳，因此选择能源结构作为结构指标分析对碳排放的影响。综上所述，影响山西省碳排放的各个因素相互关联，具体影响机理如图2所示。城市规模城镇化城市规模城镇化经济发展人均GDP能源需求能源消费能源消费能源强度碳排放强度碳排放技术进步产业结构改变能源结构调整消费方式转变产业发展总人口工业化水平提高图SEQ图\*ARABIC2碳排放影响因素影响机理生活水平技术进步能源利用效率提高

5山西省碳排放影响因素实证分析5.1构建STIRPAT模型5.1.1研究方法传统STIRPAT模型如下：I=aI：环境压力；a：模型系数；b、c、d分别表示人口、财富和技术的弹性系数；P：人口因素；A：财富因素；T：技术水平；u表示误差项。由于山西省第三产业结构水平低、化石能源产业比重高，所以我省能源碳排放与产业结构和能源结构等因素息息相关。因此我们在传统模型的基础上引入结构因素S，扩展后的STIRPAT模型为：I=a然后对公式两边取自然对数，得到如下方程：lnI=ln5.1.2自变量的选择为了尽可能避免忽略重要的影响因素，我选取了可取及可用数据与山西的实际情况进行结合，并引入现有研究中的变量，最终选用了七个影响指标将其纳入模型进行筛选。城镇化率体现人口结构，总人口体现人口规模，所以选择这两个指标作为人口因素指标；用人均GDP来表示经济发展因素指标；技术指标通过碳排放强度和能源强度来体现；结构指标用产业结构和能源结构来体现。具体选用的七个影响指标见表2。5.1.3数据来源由2000-2020年山西省统计年鉴中的数据得出总人口、城镇化率、人均GDP和产业结构；碳排放量的核算本文运用碳排放系数法，该方法通过计算化石能源消耗所产生的二氧化碳来表示能源碳排放量，而化石燃料消耗量由整理国家统计局中2000-2020年地区数据中山西省主要能源产品消费量得出；由山西省碳排放量与实际GDP比值得出碳排放强度数据；能源强度是由山西省化石能源消耗量和GDP比值算出；通过煤炭消耗量与一次能源总消耗量的比值计算出能源结构。表SEQ表\*ARABIC2模型变量影响因素能源碳排放量I总人口P城镇化率P人均GDPA能源强度EI碳排放强度T产业结构IS能源结构ES定义化石能源消耗产生的碳排放量年末常住人口城镇人口GDP化石能源碳排放量第二产业煤炭逐步回归法的回归检验P值-0.000剔除0.000剔除0.000剔除剔除进入回归法的回归检验P值-0.0000.3970.0000.000-0.9600.002根据产出结果，我们得出总人口、人均GDP、能源强度和能源结构四个变量对碳排放量的影响效果明显，所以将这四个因素作为自变量纳入方程，对应于STIRPAT扩展模型中的人口、经济、技术和结构四个因素。5.2结果分析5.2.1STIRPAT模型普通最小二乘估计回归拟合分析将数据通过SPSS25完成多元线性回归分析，最终结果如表3所示。从结果可得，总人口和人均GDP的最大方差膨胀因子VIF值大于10，我们都知道的是，方差膨胀因子可以用来判断特征之间的多重共线性问题，所以从结果数据可知，说明他们存在严重的近似多重共线性问题。所以用普通最小二乘结果是不合理的，我们得消除变量间多重共线性的影响，以此得到可靠的拟合结果。表SEQ表\*ARABIC3普通最小二乘法回归分析模型未标准化系数标准化系数Betat显著性共线性统计B标准错误容差VIF常量-9.3260.362-24.8930.000ln1.0390.0450.15721.6310.0000.02146.361ln1.0010.021.389104.5620.0000.005155.593ln1.0380.0040.621191.4230.0000.1218.941ln-0.0690.0210.005-3.8730.0020.4252.3875.2.2岭回归参数估计岭回归放弃了无偏性，所以对数据的拟合要强于最小二乘法，是更为可靠的回归方法，所以它实质上是一种改良的最小二乘法，所以我选用岭回归对各个影响因素做回归分析。因为SPSS25需要编写程序才能进行岭回归分析，所以编写岭回归的程序如下：INCLUDE'E:\Samples\SimplifiedChinese\Ridgeregression'.RIDGEREGENTER=总人口人均GDP能源强度能源结构/dep=能源碳排放量/start=0/inc=0.01/stop=1/k=999.将自变量设置为总人口、人均GDP、能源强度和能源结构，将因变量设置为能源碳排放量，将岭回归系数K对应的参数值设置在（0,1）区间内，将步长设置为0.01，运行得到了如下图所示岭迹图、R2随图SEQ图\*ARABIC3岭迹图图SEQ图\*ARABIC4R^2随K值变化趋势图根据岭迹图的变化趋势，我们得出当K=0.2时，系数逐渐趋于稳定，R2表SEQ表\*ARABIC4K=0.2时岭回归结果变量BSE(B)Beta.stdtSigConstant-16.373.9430-4.1520.000000484ln2.1270.350.3226.0770.000000072ln0.3720.0420.528.8170.000000003ln0.0540.1160.0320.4680.000000040ln1.1720.7820.1051.4990.00000255由表4可知自变量岭回归t检验的P值均小于0.01，说明这些自变量岭回归系数均在1%的显著水平上通过检验。因此拟合得到如下岭回归方程：ln从方程中的系数我们可以看出，影响山西省能源碳排放量的最显著因素是总人口，其次是能源结构因素。接下来利用岭回归方程对山西省的历史能源排放进行模拟，如图4所示，然后将模拟值与历史值进行回归的结果显示，R图SEQ图\*ARABIC5山西省碳排放量历史值与模拟值对比

6山西省碳排放峰值预测6.1情景设置情景分析法是目前研究碳排放峰值最常用的一种定性预测方法，本文以山西省2000年至2020年的历史数据为基础，计算出各种影响因素的变化率，并结合山西省实际经济发展情况和政策要求来设置情景模式，假设选取的四个变量因素都存在高、中、低三种模式，并结合山西省实际发展情况，设置了绿色发展情景、基准情景、粗放情景、环保情景、低碳情景、能源结构优化情景、节能情景、无序情景八种情景，分别分析八种情景下的碳排放，以此来预测山西省碳达峰的时间及峰值。设置的八种情景如表5所示。表SEQ表\*ARABIC5情景设置情景具体设置PAEIES绿色发展情景低低中中基准情景中中中中粗放情景高高高高环保情景高高低低低碳情景中中低低能源结构优化情景中中中低节能情景低中低中无序情景高中低高表SEQ表\*ARABIC6不同情景模式参数设置变量情景模式变化率/%2021-2025年2026-2030年2031-2035年2036-2040年2041-2050年总人口低0.550.50.450.40.35中0.60.550.50.450.4高0.650.60.550.50.45人均GDP低65.554.53.5中6.255.755.254.754高6.565.554.5能源强度低-4.5-4.3-4.1-4-3.75中-4.2-4-3.8-3.6-3.5高-4-3.8-3.6-3.5-3.25能源结构低-2.8-2.6-2.4-2.2-2中-2.5-2.3-2.1-2-1.8高-2.3-2.15-2-1.8-1.76.2趋势分析基于上文得出的STIRPAT扩展模型以及不同情景模式的参数设置，计算出在八种情景下，2021-2050年山西省能源碳排放的预测，根据预测结果做出如图5所示。图SEQ图\*ARABIC62021-2050年山西省能源碳排放预测表SEQ表\*ARABIC7各种情景模式下碳排放量预测结果情景峰值时间峰值量/万t绿色发展2035年67932.26基准2040年70341.81粗放--环保--低碳2021年66841.90能源结构优化2021年66853.22节能2035年68661.12无序--由预测结果可知，在绿色发展情景下，山西省能源碳排放将于2035年到达峰值，峰值量为67932.26万吨；在基准情景下，峰值将于2040年到达，为70341.81万吨；在低碳和能源结构优化情景下，峰值均于2021年到达，峰值量分别为66841.9万吨及66853.22万吨；在其他情景模拟下，直至2050年均未出现峰值。经过以上数据预测及结果分析，能源结构的改变对山西省能源碳排放达峰时间及峰值量影响最大。在基准情景和能源结构优化情景的对比下，能源结构优化情景中只优化了能源结构，但峰值出现时间提早且峰值量降低；在低碳情景下，峰值是最早达到且峰值额为最低水平，说明低能源结构对降低山西省的能源碳排放有显著作用。但处于绿色发展和节能这两种情景模式下时，当能源结构仍处于中等模式，其他因素仍处于中低模式时，也会在2050年前迎来碳达峰，但峰值时间会推迟，峰值量也会增加。所以综上所述，能源结构对山西省能源碳排放具有显著影响，所以山西应重点降低能源结构，早日实现30、60目标。7结论及政策建议7.1研究结论本文根据碳排放系数法计算了山西省2000年至2020年化石能源碳排放量,并用STIRPAT模型和岭回归分析得出碳排放量的影响因素及其关系，最后通过模型及情景分析法预测出2021-2050年不同发展情景下山西省碳排放峰值，得出以下结论：自2000年以来，山西省的能源碳排放总体呈上升趋势。2011年之后山西省能源碳排放增长速度放缓，但2017年，能源碳排放增速达到17.32%的最高值。在这20年中，增长率偶尔为负值。2019年，山西省能源碳排放量达到30545.07万吨最高值。各要素对碳排放的影响程度不同。影响程度按大小依次如下：总人口的影响程度最高，其次是能源结构，然后是人均