东北三省碳排放脱钩系数测定与影响因素研究.pdf
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1、第 卷第 期 年 月北京信息科技大学学报(自然科学版)()文 章 编 号:():东北三省碳排放脱钩系数测定与影响因素研究王勤升,王宁宁,韩欢欢(北京信息科技大学 信息管理学院,北京 )摘要:基于 年东北三省能源消费产生的碳排放量,运用 脱钩模型探究了碳排放与经济增长的脱钩关系,利用要素分解、协整检验和脉冲响应分析等方法,深入研究了碳排放量的影响因素及其交互作用关系。结果表明:)在研究区间内,各地区脱钩状态变化幅度较大。)对碳排放量增加的促进作用最明显,石油消费和人口因素次之,多因子交互作用比单因子作用更明显。)和碳排放量在不同滞后阶数呈现出平稳状态,二者之间存在着长期协整的相关关系。当 对碳排
2、放量发起冲击时,黑龙江省的碳排放量先增后降;当碳排放量对 发起冲击时,吉林省、辽宁省的 的变化较为平稳。研究结论有利于了解影响碳排放量的各类影响因素,为政府进行合理决策和政策制定提供科学支撑。关键词:东北三省;脱钩模型;要素分解;协整检验;脉冲响应分析中图分类号:文献标志码:,(,):,:),),;),;,:;收稿日期:基金项目:中国科学院重大课题();北京市教委社科计划一般项目()作者简介:第一作者:王勤升,男,硕士研究生;通信作者:王宁宁,女,博士,副教授。第 期王勤升等:东北三省碳排放脱钩系数测定与影响因素研究 引言改革开放以来,伴随着我国经济的快速发展和社会的不断进步,能源消耗日益加剧
3、,环境问题得到了广泛关注。推进绿色发展,控制碳排放量,是实现可持续发展的重要一步。国内关于碳排放脱钩系数的分析主要从分地区和分行业两个视角展开。分地区来看,韩梦瑶等 对我国省域碳排放脱钩状态进行研究,并对各地区进行差异性分析;齐绍洲等 对我国中部六省的脱钩指标进行分析,认为中部六省的碳排放量差异和共性并存,并对碳排放量的峰值进行合理的预测;吕洁华等 将研究视角放在碳排放效率的脱钩状态分析上。分行业来看,宋德勇等 选取中国交通行业碳排放数据进行分析,对其脱钩状态和影响因素进行详细研究,并为我国交通行业低碳发展提出合理建议;杜强等 对中国建筑业人均碳排放量分析,发现建筑业及其相关产业对碳排放量增加
4、有着重要的影响,结合脱钩弹性因果链发现,产业减排脱钩弹性是二者发生脱钩的重要阻力,认为产业减排将作为建筑业发展低碳经济的重中之重;李晨等 利用脱钩理论与要素分解法对远洋渔业进行研究,发现远洋渔业的碳排放量与行业经济增长之间的关系不稳定,产业结构贡献值呈现负值,因此认为加快装备升级对远洋渔业碳平衡有着很好的效果。梳理现有研究发现,针对东北三省碳排放的研究较少。东北三省作为我国重要的重工业基地,拥有较为完善的基础设施和工业体系,在我国工业化发展进程中发挥着重要作用。同时作为中国与东北亚各国开展经济合作的重要门户,东北三省的战略地位极为重要。但近年来人口流失问题和产业发展不平衡所产生的负面效应严重阻
5、碍了东北三省的整体发展,故本文将东北三省作为研究对象展开分析。梳理相关研究发现,依然存在以下研究空白:在要素分解方面,虽然有学者考虑到使用要素分解法探究碳排放量的影响因素,但单变量作用与双变量交互作用效果的比较并未体现;此外,现有研究认为在不同 水平和工业化水平的前提下,和碳排放量之间存在差异 ,那么以往研究针对特定地区或行业制定的政策或得出的结论对东北三省的适用性无法明晰。本文针对以上问题,基于 年东北三省能源消费产生的碳排放量,运用 脱钩模型探究碳排放与经济增长的脱钩关系,利用要素分解、协整检验和脉冲响应分析等方法,深入研究碳排放量的影响因素及其交互作用关系,以期为东北三省后续发展提供参考
6、。研究方法与数据来源 研究方法 碳排放量计算采用经验计算法 计算碳排放量:()式中:为能源消费产生的碳排放量;为各种能源的消费量;为各种能源的碳排放系数;,分别表示煤炭、石油和天然气。其中,。脱钩模型采用 脱钩模型 ,结合东北三省以工业生产作为主要产业结构的实际情况,引入工业生产总值(,)作为中间变量,对脱钩等式进行因果链分解,脱钩系数按式()计算。脱钩状态的判断见表 。(,)()()(,)()()(,)()()(,)(,)(,)(,)()式中:、分别为始末年份的碳排放量;、分别为始末年份的能源消费总量;、分别为始末年份的工业生产总值;、分别为始末年份的国内生产总值;(,)为碳排放量与能源消费
7、总量的脱钩系数;(,)为能源消费总量与工业生产总值的脱钩系数;(,)为工业生产总值与 之间的脱钩系数;(,)为碳排放量与 之间的脱钩系数。()表示碳排放量变化率,()表示 变化率。要素分解分析已有研究,对影响碳排放量的要素进行分解,探究多种要素的交互作用。选取地理探测器中的因子探测和交互作用探测进行分析。地理探测器可用于探测空间分异性并揭示其驱动力。若某个自变量对某个因变量有重要影响,那么两者的空间分布应具有相似性,可分析两者的相关性。运用地理探测器计算各驱动因子对研究区域碳排放的解释程度,用 值表示,值越大,表明该因北京信息科技大学学报(自然科学版)第 卷表 脱钩系数与脱钩状态特征 碳排放量
8、变化率 变化率脱钩系数(,)脱钩状态脱钩状态特征 (,)强脱钩 水平提高,碳排放量降低 (,)弱脱钩 水平增长速度大于碳排放量增长速度 (,)扩张连接二者增长速度相当 (,)扩张负脱钩 水平增长速度小于碳排放量增长速度 (,)强负脱钩 水平降低,碳排放量增长 (,)弱负脱钩 水平衰退速度大于碳排放量衰退速度 (,)衰退连接二者衰退速度相当 (,)衰退脱钩 水平衰退速度小于碳排放量衰退速度子对碳排放的驱动作用越强,反之则越弱。交互探测器则可以针对不同驱动因子之间的交互作用进行研究,即两评估因子在共同作用时是否会增加或减弱对因变量的解释力,或这些因子对因变量的影响是相互独立的。由于地理探测器技术较
9、为成熟,本文主要参考王劲峰等的研究 ,具体步骤不再赘述。协整检验采用协整检验实现对非平稳时间序列的分析。首先,通过增广迪基 富勒检验(,)来检验时间序列变量的平稳性;再根据 检验方法进行协整分析,判断碳排放量与其影响因素之间是否存在一定的协整关系;最后,在协整分析的基础上进行 因果检验,分析碳排放量与其影响因素之间是否存在一定的因果关系。脉冲响应分析由于 因果检验并未考虑变量自身的内生性问题,从而存在一定的误差。为降低误差的产生,采用脉冲响应分析方法来检验碳排放量和其影响因素之间的交互关系。数据来源选取东北三省作为研究区域,包括黑龙江省、吉林省和辽宁省,其中黑龙江省大兴安岭地区和吉林省延边朝鲜
10、族自治州数据缺失值较多,故不作为研究区域。文中所使用的数据来源于 中国城市统计年鉴 和 中国能源统计年鉴。由于 年部分指标数据不再公开或缺失严重,所以仅对 年数据进行研究分析。为避免碳排放量与经济发展间存在滞后 ,以 年为一个阶段划分为 年(第一阶段)、年(第二阶段)、年(第三阶段)、年(第四阶段)。结果与分析 脱钩关系分析 省级尺度研究期内,东北三省的脱钩状态如表 所示。分析发现,从碳排放量与能源消费的脱钩关系来看,各省份在初始状态均从衰退状态开始,此后沿着不同的路径发展。从能源消费与工业生产总值的脱钩关系来看,黑龙江省的脱钩状态逐步向最理想的强脱钩状态发展,吉林省的脱钩状态由强负脱钩转向扩
11、张负脱钩,而辽宁省的脱钩状态逐渐转向负脱钩。从工业生产总值与 的脱钩关系来看,个省份的始末脱钩状态均未发生改变,均为强脱钩。从碳排放量与 的脱钩关系分析来看,黑龙江省、辽宁省的脱钩状态由强脱钩转向扩张脱钩状态;吉林省的始末脱钩状态并未发生变化,保持最理想的强脱钩状态。城市尺度通过对东北三省各地级市碳排放量与 的脱钩关系分析发现,第一、第三阶段脱钩状态一致性更为明显,在第二、第四阶段脱钩状态差异性显著提升。第一阶段,除黑河市等地外,其他地区均呈现弱脱钩状态。第二阶段,脱钩状态差异性提升,黑龙江省大部以强负脱钩为主,部分地区出现强脱钩状态;第 期王勤升等:东北三省碳排放脱钩系数测定与影响因素研究表
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