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[期刊] 科技管理研究  [作者] 贺勇  傅飞飞  廖诺  
以中国35个工业分行业作为研究对象,运用STIRPAT模型和面板回归模型,分别探讨研发投入对工业不同阶段和不同类别行业的碳排放效应。结果表明,在各个阶段,研发投入对促进碳减排均具有积极作用,且在2011—2017年间更为显著;对于不同行业,对于重度和中度排放组,研发投入对降低碳排放量均为显著影响,其弹性分别为-0.041和-0.018,而对轻度排放组,增加研发投入时,碳排放呈现增加的趋势。另外,劳动力规模是当前工业碳排放最明显的推动因素,而提升能源效率和改善能源结构对碳排放的增长具有显著抑制作用。在不同类别行业之间,各因素对碳排放的影响效应存在明显差异。
[期刊] 生态经济  [作者] 刘晓燕  
对2003—2017年江苏省工业能源消费的二氧化碳排放量进行估算,采用STIRPAT模型实证分析了工业能源消费碳排放规模和碳排放强度的影响因素。实证结果表明:碳排放规模、碳排放强度与劳均产出之间的关系分别为"N"型与倒"N"型;对碳排放规模和碳排放强度产生促进作用的因素为煤炭消费比重,对其产生抑制作用的因素为研发强度、能源效率;固定资产投资对碳排放规模具有促进作用,对碳排放强度具有抑制作用。根据研究结论提出政府低碳政策支持、优化能源结构、加快技术创新等建议降低碳排放规模与强度。
[期刊] 财会月刊  [作者] 赵选民  段晓琛  
本文在假设经济增长与碳排放量存在EKC曲线的基础上构造了STIRPAT随机模型,利用岭回归分析法对陕西省2000~2014年的相关数据进行分析,以探讨人口、经济发展水平、能源强度、城市化水平和能源消费结构五个因素对碳排放量的影响。研究结果表明,五种因素与碳排放量均呈正相关关系,经济增长与碳排放量之间不存在EKC曲线,陕西省的碳排放量在将来依然会随人均GDP稳步增长。最后根据陕西省现状提出了针对性的政策建议,以期为各省市的低碳经济提供参考。
[期刊] 生态经济  [作者] 汤嫣嫣  李爽  夏青  
近年居民碳排放比重逐年上升。在此背景下,文章测算了1990—2014年我国居民生活用能碳排放,并运用STIRPAT模型定量分析各变量对生活用能碳排放的影响。结果表明:能源结构、居民消费水平、城镇化率对我国居民生活用能碳排放的影响程度相对较大;从绝对视角来看,各因素的弹性系数绝对值依次为:人口规模、城市化率、能源结构(负值)、居民消费水平和能源强度。研究结果为我国能源结构的优化、集约型城市化的发展以及低碳消费的倡导提供理论基础。
[期刊] 开发研究  [作者] 张小平  葛栋栋  
依据甘肃省1995—2012年的统计数据,在估算能源消费碳排放量的基础上,运用STIRPAT模型分析了人口数量、老龄化率、城市化率等人口因素,人均GDP、居民消费水平等经济因素和能耗强度与产业结构等技术因素对能源消费碳排放的影响,结果表明:(1)甘肃省能源消费的碳排放量呈波动上升态势;(2)人口城市化对能源消费碳排放的影响最为显著;(3)居民消费水平的提高是甘肃省能源消费碳排放的第二大驱动因素;(4)产业结构是影响甘肃省能源消费碳排放的第三大因素;(5)能耗强度尽管对碳排放具有一定的抑制作用,但效果并不显著。
[期刊] 生态经济  [作者] 汤嫣嫣  李爽  夏青  
近年居民碳排放比重逐年上升。在此背景下,文章测算了1990—2014年我国居民生活用能碳排放,并运用STIRPAT模型定量分析各变量对生活用能碳排放的影响。结果表明:能源结构、居民消费水平、城镇化率对我国居民生活用能碳排放的影响程度相对较大;从绝对视角来看,各因素的弹性系数绝对值依次为:人口规模、城市化率、能源结构(负值)、居民消费水平和能源强度。研究结果为我国能源结构的优化、集约型城市化的发展以及低碳消费的倡导提供理论基础。
[期刊] 中国工业经济  [作者] 何小钢  张耀辉  
新世纪以来中国工业转型特征明显,行业CO2排放强度呈波动下降走势,但2003年工业再度重型化和2008年金融危机导致排放强度明显上升。基于改进的STIRPAT模型,本文利用动态面板数据实证研究了工业碳排放的影响因素,并详细考察了中国工业CO2库兹涅茨曲线(CKC)的类型及成因。主要结论是:中国工业CKC呈"N型"走势,而非传统的"倒U型",即CO2排放与经济增长在倒U型走势之后又形成拐点,出现"重组"现象;投资规模与排放显著正相关,研发强度不是影响排放的主要因素,CO2排放是个动态调整过程,存在明显的滞后效应;政府节能减排政策有助于降低排放,减排治理政策应从产业结构、技术进步、宏观经济环境以及...
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 蒋青嬗  韩兆洲  
变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对ST
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 蒋青嬗  韩兆洲  
变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对STIRPAT模型进行变量选择。研究结果表明人均财富、技术水平、产业结构、所有制结构和产业集聚显著影响碳排放量,城市化、对外开放、能源价格和环境政策对碳排放量无显著影响。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 马宏伟  刘思峰  赵月霞  马开平  袁潮清  
本文基于扩展的STIRPAT模型,利用1978年-2010年统计数据,对影响我国人均二氧化碳排放的因素进行了实证研究。结果表明,我国的经济活动人口比重、人均国民生产总值、能源消费结构、城市化水平、人均消费额和对外贸易度等因素,均对我国人均碳排放量具有正向的影响。而产业结构和工业能源效率对于碳排放量增长具有负向影响,它们对碳排放量的增加具有一定的抑制作用。此外,本文还基于向量误差修正模型VECM对变量之间的Granger长期因果关系进行了检验。研究结果表明:我国的能源消费结构、城市化水平、经济活动人口比重与人均碳排放量之间存在单向Granger因果关系。最后,本文基于研究的结果,从我国减少二氧化...
[期刊] 生态经济  [作者] 陈邦丽  徐美萍  
[期刊] 财经研究  [作者] 邵帅  杨莉莉  曹建华  
文章估算了1994-2008年上海市工业分行业能源终端消费的二氧化碳(CO2)排放量,对其演变趋势进行了总结分析,并基于改进的STIRPAT模型和广义矩估计方法分别对碳排放规模和强度的影响因素进行了实证分析。结果显示:黑色金属行业作为第一"排放大户",其排放走势对工业部门整体排放趋势具有关键性的影响;碳排放规模和强度与劳均产出之间分别呈现出N型和倒N型曲线关系;煤炭消费比重对碳排放规模和强度均具有显著的促进作用,研发强度和能源效率对其均表现出显著的限制作用,而投资规模对碳排放规模和强度分别具有显著的促进和抑制作用;碳排放的变化具有明显的滞后效应,劳均产出和能源效率是对碳排放产生长期影响最强的两...
[期刊] 管理现代化  [作者] 李爽  陶东  夏青  
利用扩展的Kaya恒等式分解出五个具体指标,运用STIRPAT模型框架作为基础,选择岭回归方法定量分析了各解释变量对于建筑业碳排放的影响。研究结果显示,五种变量均对建筑业碳排放产生正向影响,因素弹性由大到小依次为:建筑产业规模、城市化水平、人均GDP、建筑能源强度和建筑能源消费碳强度。结论表明在城市化进程中,政府加强建筑业的产业结构升级、宏观调控房地产政策,以及对于居民消费行为的引导,对建筑业碳减排具有重要意义。
[期刊] 管理现代化  [作者] 李爽  陶东  夏青  
利用扩展的Kaya恒等式分解出五个具体指标,运用STIRPAT模型框架作为基础,选择岭回归方法定量分析了各解释变量对于建筑业碳排放的影响。研究结果显示,五种变量均对建筑业碳排放产生正向影响,因素弹性由大到小依次为:建筑产业规模、城市化水平、人均GDP、建筑能源强度和建筑能源消费碳强度。结论表明在城市化进程中,政府加强建筑业的产业结构升级、宏观调控房地产政策,以及对于居民消费行为的引导,对建筑业碳减排具有重要意义。
[期刊] 生态经济  [作者] 汤姿  李晓红  
文章在利用"自下而上法"测算旅游业二氧化碳排放量基础上,通过STIRPAT模型分析了旅游业二氧化碳排放的影响因素。结果显示,黑龙江省旅游业二氧化碳排放总量从2000年的116.78万吨增加到2016年的318.86万吨,年均增长10.18%;在所选的5个因子中,当旅游者总数、旅游业总收入、第三产业产值占GDP比重、城市化水平每增加1%时,旅游业二氧化碳排放量将分别增加0.208 5%、0.229 7%、0.093 3%、0.201 1%;而当旅游二氧化碳排放强度每降低1%时,旅游业二氧化碳排放量将减少0.250 5%。表明旅游业总收入对增加旅游业二氧化碳排放量的贡献最大,而提高能源利用水平是实现黑龙江省旅游业碳减排的重要途径。
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