京津冀人口城市化对能源消费影响及区域差异研究

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1、硕士学位论文京津冀人口城市化对能源消费影响及区域差异研究培养单位：劳动经济学院专业名称：人口、资源与环境经济学作者姓名：杨阳指导教师：童玉芬教授ResearchontheInfluenceofPopulationUrbanizationonEnergyConsumptionandRegionalDifferencesinBeijing,TianjinandHebeiCandidate：YangYangSupervisor：Prof.TongYufenCapitalUniversityofEconomicsa

2、ndBusiness,Beijing,China独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首

3、都经济贸易大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要近些年来，京津冀地区经济与社会的快速发展提升了人口城市化的水平，农村人口向城市迁移，城市人口规模不断扩大，导致城

4、市能源消费总量快速增长，因此能源供求的问题也伴随而来；与此同时，京津冀地区人口城市化水平差异大，不同区域对能源的利用方式和效率也大大不同，这进一步加剧了能源消耗对环境造成的压力。本文通过理论推导及构建的STIRPAT模型，将城市化率引入该模型作为人口城市化指标，选取常住人口、城市人均GDP、能源强度作为控制变量，通过对1990-2015年京津冀及分区域统计数据进行岭回归分析，探讨京津冀人口城市化对能源消费产生什么样的影响，以及京津冀分区域的人口城市化对能源消费的差异研究。研究结果发现：京津冀三个地区的城市化

5、率变量对能源消费均有显著正向影响，说明人口城市化对能源消费有正向拉动作用；京津冀人口城市化对能源消费影响的地区差异大，不同地区影响能源消费的主要因素是不同的，其中城市化率对于北京的影响最大，其次是天津，而对于河北省影响最小；人口数量、城市人均GDP变量对京津冀能源消费均有显著正向影响，而能源强度对能源消费总量有显著负向影响；人口规模与城市化率是影响京津冀能源消费总量的主要因素，而城市人均GDP与能源强度对京津冀地区的能源消费总量影响力度小。关键词：京津冀；人口城市化；能源消费；STIRPAT模型IAbstr

6、actTherapideconomicandsocialdevelopmentinthecapitalregionhasraisedthelevelofpopulationurbanizationInrecentyears.Therapiddevelopmentofurbanizationhasbroughtabouttremendouspressureonenergyconsumption.However,withintheBeijing-Tianjin-Hebeiregion,thepopulation

7、urbanizationlevelisquitelarge.Therearealotofextensiveusesofenergyinsomeregions,whichaggravatethepressureontheenvironmentandclimatecausedbyenergyconsumption.BasedontheconstructedSTIRPATmodel,theurbanizationratewasintroducedintothemodelasanindicatorofpopulat

8、ionurbanization.Populationsize,urbanpercapitaGDPandenergyintensitywereselectedasthecontrolvariables.BasedontheregressionanalysisofthestatisticaldataofBeijing,TianjinandHebeiprovincesandsub-regionsfrom1990to20