李夢茹 張春梅 楊英超

近年來,我國經濟迅猛發展,各個省份的城鎮化水平發展也大幅度提升,特別是山東省,相比改革開放時期,山東省的城鎮化率在總體上提升了47.12%。城鎮化的發展必然會帶動人們消費水平的提高,從而在一定程度上導致碳排放量的增加,而碳排放的增加必然會引發各種環境問題。
本文選用《山東省統計年鑒》(1998-2017)從環境負荷、人口數量、經濟增長、技術水平四個方面搜集山東省的碳排放量I及總人口數P、城鎮化水平U、單位能耗E、人均地區生產總值A等數據,并對異常值進行處理。
1.多重共線性診斷
由于在構建多元線性模型時,選取的自變量之間完全不相關的概率非常低。這種相關關系被稱為數據之間的共線性問題,共線性問題會導致回歸參數不穩定,增加或減少一個樣本點,回歸系數的估計值會發生巨大變化。因此,需對自變量之間的關系進行判斷。下面借助SPSS軟件,通過比較方差擴大因子法得到的VIF值的大小來判斷所選數據是否有多重共線性,診斷結果如表1所示。

表1 多重共線性診斷
由表1多重共線性診斷可知,總人口P的VIF值為113.645,在區間內,且總人口P的容忍度遠遠小于0.1,變量P的VIF值和容忍度均表明自變量之間的相關性很強,即有嚴重的多重共線性。
2.嶺回歸分析
通過上述方差擴大因子分析結果可以得到:該模型的多重共線性未通過診斷。因此,普通最小二乘法不適合對該模型進行無偏估計。下文利用嶺回歸方法解決自變量之間的多重共線性問題。利用SPSS軟件,對所選取的數據進行嶺回歸分析,結果如表2所示。

表2 嶺回歸系數
由表3可知,在K=0.4時各個自變量的RSQ值趨于穩定狀態,且此時,其決定系數約為0.92。故當K=0.4時,繼續作嶺回歸分析,其結果如表3所示。

表3 K=0.4的嶺回歸
根據表3中的回歸系數結果,擬合得到的標準化嶺回歸方程為:

由上式可知,P、A、U、E對碳排放I影響的彈性系數分別為0.1552、0.0846、-0.0486、-0.4109,表明總人口數量P、人均GDP每增加1%時,碳排放量I分別增加0.1552%和0.0846%;相反城鎮化率U、單位能耗E會在不同程度上減少了碳排放量I,且當城鎮化率U、單位能耗E每增加1%,碳排放量I將分別減少0.0486%和0.4109%。同時,單位能耗E對碳排放I的影響程度遠大于城鎮化率U對碳排放I的影響程度,表明適當提高城鎮化率U和減少單位能耗E對實現節能減排具有一定的推動作用。
在經濟快速發展的過程中,城鎮化與碳排放密切聯系的同時,其他方面也會產生影響碳排放的相關因素。為了降低城鎮化對碳排放的影響,依據數據結果分析主要的影響因素,并對此提出相應的建議及措施。
實施科技創新戰略。大力推動科技創新戰略,用技術彌補人口數量對碳排放的影響。創新碳吸收、處理技術,推崇有關碳治理、減少碳排放有關的政策、措施,并從改善環境出發,提高科技創新能力,充分發揮科技對治理碳排放的絕對優勢。
平衡經濟與生態環境之間的關系。第二產業與第三產業是帶動山東省經濟發展的主要動力,而在第二、三產業中,高污染、高能耗的缺點尤為顯著,致使山東省在經濟增長與碳排放之間略顯失衡。因此,應大力治理高污染、高能耗,均衡經濟與環境兩者之間的關系,從根本上減少高污染、高能耗現象。
加強新型城鎮化建設,提高城鎮化水平。城鎮化水平是一個地區人口分布程度、經濟發展水平大小、技術水平高低的表現,因此用提高城鎮化水平來帶動山東省經濟的發展。采取加快推進農業集中發展、創新城鄉一體的發展方式來提高城鎮化水平,由此來完善山東省城鎮布局形態。