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1、安徽省低碳经济发展的驱动因素研究姓名：张伟学号：2008100434班级：地科院08资环指导老师：韩亚芬本文目录引言1安徽省低碳经济发展的主要驱动因素2模型构建及数据来源2.1STIRPAT模型扩展2.2数据来源3实证分析3.1碳排放驱动因素计量模型分析3.2驱动因素对碳排放增长的贡献率分析4结论参考文献致谢研究现状发展低碳经济，事关安徽省经济发展方式转变、资源节约型社会和环境友好型社会的构建，影响重大而深远。国外学者研究现状：IPAT方程分析，Kaya模型分析，STIRPAT模型分析和LMDI分析国内学者研究现状：学者徐国泉等采用定量分析法,发现能源效率和能源结构的
2、抑制作用难以抵消碳排放量的快速增长。庄贵阳运用Tapio脱钩指标分析,提出能源和排放情景的主要驱动力包括人口增长、技术进步和资源禀赋等。胡初枝等通过简单平均的因素分解,指出能源强度是最主要的影响因素。中国科学院可持续发展战略研究组的研究结果表明,要降低碳排放增长,可以从降低人口增长、经济增长和单位能耗碳排放量等方面入手。朱勤等研究发现经济产出效应对中国能源消费碳排放贡献率最大。宋德勇等引入产出结构效应,发现产出规模和能源效率是起关键作用的影响变量。王锋等研究发现人均GDP增长是二氧化碳排放量增长的最大驱动因素。本文主题针对以往研究的不足,本文较为全面地探讨了安徽省低碳
3、经济发展的主要驱动因素,对STIRPAT模型进行了扩展,实证分析人口规模、经济发展水平、能源强度、单位能耗碳排放量、能源消费结构、产业结构、城市化水平、国际贸易分工等驱动因素对碳排放总量和人均碳排放的影响及其贡献率,探讨降低碳排放的重点领域,得出启发性的结论,在此基础上提出向低碳经济转型的政策建议。主要驱动因素人口规模与结构经济发展水平技术进步能源消费结构与能源利用效率单位能耗碳排放量产业结构城市化水平国际贸易分工STIRPAT模型利用Eviews6.0软件容易验证各变量时间序列(对数形式)为非平稳、一阶单整序列。因此,可以进一步检验变量之间的协整关系。根据多元回归线
4、性模型,利用各变量数据和Eviews6.0软件,得到表1和表2的回归结果,容易验证表1和表2中的模型1至模型6的残差均为平稳序列,即各变量之间存在协整关系。解释变量模型1模型2模型3CoefficnttProbCoefficnttProbCoefficnttProblnP*0.26440.00380.25040.00170.28670.0000lnA*1.30430.00001.28010.00001.23780.0000lnT*0.47660.00000.48460.00000.47950.0000lnCT*0.09400.00000.09610.00000.093
5、90.0000lnS*0.01620.11220.00620.5401——lnCS**0.00710.1516——0.00740.0642lnU*0.03010.3956————lnNX*-0.00600.4913————AdjtedR20.99990.99990.9999DW2.43071.27141.7247表1碳排放总量(对数形式lnI*)关于各驱动因素的回归模型解释变量模型4模型5模型6CoefficnttProbCoefficnttProbCoefficnttProblnA*1.51520.00001.53830.00001.51900.0000lnT*0.
6、45380.00000.45860.00000.45590.0000lnCT*0.10170.00000.10190.00000.10170.0000lnS*0.03350.00630.03550.00000.03180.0070lnCS**0.01430.02020.01190.02180.01270.0259lnU*0.02850.4467——0.01460.6653lnNX*-0.01050.3643————AdjtedR20.99990.99990.9999DW2.06012.05711.9690表2人均碳排放量(对数形式lnPI*)关于各驱动因素的回归模型由
7、模型3可知其回归系数依次为:α1=0.2867、α2=1.2378、α3=0.4795、α4=0.0939、α6=0.0074由模型5可知其回归系数依次为:β1=1.5383、β2=0.4586、β3=0.1019、β4=0.0355、β5=0.0119将模型3和模型5的回归系数做归一化处理,记归一化处理后的系数为:δi=αi/∑αi(i=1,2,3,4,6),γj=βj/∑βj(j=1,2,3,4,5),有δi=1、γj=1,各驱动因素变动对碳排放总量变动的贡献率为δiGi/GI(i=1,2,3,4,6)各驱动因素变动人均碳排放变动的贡献率为γjG
