二氧化碳排放拐点测度

山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析1山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析——基于1998—2013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1998—2013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；Percapitacarbonemissionsinshandongprovinceinflectionpointtopredictandinfluencefactorsanalysis-basedontheresearchof1998-2013provincialpaneldataABSTRACTIn2015inshandongprovinceGDPrankedthirdinthecountry,carbondioxideemissionsisnotlow,underthecircumstancesoftheenvironmentworsening,theemissionsofcarbondioxideitisnecessarytopredictandinfluencefactorsofresearch.Inthispaper,basedontheprovincialpaneldatafrom1998to2013,carbondioxideemissionsofkuznetscurvewasusedtostudyinshandongprovincecarbondioxidewhenturningpointcoming,usingIPATandSTRIPATmodelstudyofspecificreasonsaffectingcarbondioxideemissions.Keywords:𝐶𝑂2emissionsKuznetscurveSTRIPATmodelInflectionpointFactorsaffectingthe山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析2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排放影响因素分析................................................................74.2协整检验：.........................................................................................................................96结论.............................................................................................................................................10山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析31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；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7219.2百万公顷，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1998—2013年的面板数据研究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=∑𝐶𝑂2,𝑖=∑𝐸𝑖×𝑁𝐶𝑉𝑖7𝑖=1×𝐶𝐸𝐹𝑖7𝑖=1(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)20908284353893141816430704307042652CEF(kg/Tj)953331070005610077400700007150074100资料来源：中国统计年鉴IPCC中心山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析42.2二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+𝛽1𝐿𝑃𝐺𝐷𝑃+𝛽2(𝐿𝑃𝐺𝐷𝑃)2（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Ｉ表示环境压力,Ｐ表示人口规模，Ａ表示人均财富，Ｔ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“Ｕ”形EKC假说相冲突。为了弥补ＩＰＡＴ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STRIPAT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）所示：LP𝐶𝑂2=𝑎+𝛽1𝐿𝑃+𝛽2𝐿𝑃𝐺𝐷𝑃+𝛽3(𝐿𝑃𝐺𝐷𝑃)2+𝛽4𝐿𝐸+𝛽5𝐿𝑆+𝛽6𝐿𝐼+𝛽7𝐿𝑈𝑅𝐵+𝛽8𝐿𝑇𝑅+𝛽9𝐿𝐹𝐷𝐼+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（Ｐ）、人均GDP（PGDP）、能源强度（Ｅ）；二是控制变量，包括能源结构（Ｓ）、山东省人均二氧化碳排放拐点预测及影响因素分析5产业结构（Ｉ）、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７种能源消费量数据。本文所采用的数据均来源于各年《山东省统计年鉴》和《中国统计年鉴》。各年份单位ＧＤＰ碳排放数据是由各省份二氧化碳排放总量除以各省份ＧＤＰ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