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甘肅省碳排放影響因素分析

2024-01-18 07:34:38付晶園王蒼平金亞亞
中國資源綜合利用 2023年12期
關(guān)鍵詞:模型

付晶園,王蒼平,金亞亞,張 宏

(蘭州工商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院,蘭州 730101)

甘肅省是我國重要的新能源基地,新能源在促進(jìn)甘肅省經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和保護(hù)生態(tài)環(huán)境等方面扮演重要的角色。2020年5月,黨中央、國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于新時代推進(jìn)西部大開發(fā)形成新格局的指導(dǎo)意見》,意見指出,要優(yōu)化能源供需結(jié)構(gòu),加強(qiáng)可再生能源開發(fā)利用,培育一批清潔能源基地,加快風(fēng)電、光伏發(fā)電就地消納,有效解決棄風(fēng)棄光棄水問題。甘肅省委、省政府積極響應(yīng),立即制定計劃,貫徹落實(shí)指導(dǎo)意見,提出將甘肅省打造成綜合能源樞紐,構(gòu)建清潔低碳、節(jié)能減排、安全高效的能源體系。

1 碳排放概述

碳排放量是指某一特定時間段內(nèi)所有人類活動產(chǎn)生的二氧化碳(CO2)總量,通常以噸為單位進(jìn)行衡量。碳排放量是量化人類活動對大氣中溫室氣體的貢獻(xiàn)程度的一個指標(biāo)。碳排放源主要有兩種,一是化石燃料燃燒,如煤炭、石油和天然氣的使用,二是工業(yè)生產(chǎn)過程的排放,包括鋼鐵制造、水泥生產(chǎn)和化學(xué)品生產(chǎn)等。各類能源碳排放系數(shù)如表1所示。此外,森林砍伐、土地利用變化、農(nóng)業(yè)活動以及廢棄物處理也會導(dǎo)致碳排放,以CO2為標(biāo)準(zhǔn)計算[1]。

當(dāng)前,常見的能源有化石能源、太陽能、風(fēng)能等,其中造成大量碳排放的能源主要是化石能源。因此,本文僅計算煤炭、石油、天然氣等3 種化石能源的碳排放[2-3]。以標(biāo)準(zhǔn)煤計算,3 種主要燃料碳排放系數(shù)如表2所示。碳排放總量采用式(1)計算。

表2 3 種主要燃料碳排放系數(shù)

式中:C為碳排放總量;ac為煤炭消耗的碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù);Ec為煤炭消耗量;ao為石油消耗的碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù);Eo為石油消耗量;ag為天然氣的碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù);Eg為天然氣消耗量。

2 甘肅省碳排放影響因素的實(shí)證分析

2.1 指標(biāo)選取

在進(jìn)行甘肅省碳排放的影響因素研究時,選取人口規(guī)模、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民消費(fèi)水平、城市化率、老齡化率、能耗強(qiáng)度以及碳強(qiáng)度作為評估指標(biāo),人均GDP、居民消費(fèi)水平作為反映富裕程度的指標(biāo),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能耗強(qiáng)度、碳強(qiáng)度作為反映技術(shù)水平的指標(biāo)。

2.2 數(shù)據(jù)來源及整理

研究數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局和甘肅省統(tǒng)計局[4-5]。能源消耗的碳排放量參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)計算,選取1995—2019年甘肅省經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的主要指標(biāo)(煤炭、石油、天然氣)作為碳排放的能源消耗來源。

2.3 模型的建立

2.3.1 模型設(shè)定將評估模型設(shè)定為線性回歸模型形式,如式(2)所示。結(jié)合研究數(shù)據(jù),用EViews 軟件對模型進(jìn)行普通最小二乘法(OLS)估計,得到樣本回歸方程。初始回歸分析結(jié)果如表3所示。樣本可決系數(shù)R2為0.979 883,F(xiàn)檢驗(yàn)值為97.419 17。根據(jù)回歸分析結(jié)果,得到相應(yīng)模型,如式(3)所示。

表3 初始回歸分析結(jié)果

式中:Y為碳排放總量;X1為人口規(guī)模;X2為城市化率;X3為人均GDP;X4為居民消費(fèi)水平;X5為第二產(chǎn)業(yè)比率;X6為老齡化率;X7為能耗強(qiáng)度;X8為碳強(qiáng)度;β為系列回歸系數(shù),反映對應(yīng)解釋變量的變化幅度。

2.3.2 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

模型評估結(jié)果表明,在假定條件不變的情況下,地區(qū)年末人口每增加1 萬人,平均碳排放量會減少1.809 9 萬t;城市化率每增加1%,平均碳排放量會增加169.81 萬t;人均GDP 每增加1 元,平均碳排放量會增加0.104 萬t;居民消費(fèi)水平每增加1 元,平均碳排放量會減少0.324 萬t;第二產(chǎn)業(yè)比率每增加1%,平均碳排放量會增加43.19 萬t;老齡化率每增加1%,平均碳排放量會減少0.364 萬t;能耗強(qiáng)度每增加1,平均碳排放量會減少8.956 萬t;碳強(qiáng)度每增加1,平均碳排放量會增加242.92 萬t。

2.3.3 統(tǒng)計檢驗(yàn)

經(jīng)擬合優(yōu)度檢驗(yàn),模型的樣本可決系數(shù)R2為0.979 883,表明模型擬合度高。經(jīng)F檢驗(yàn),模型的F檢驗(yàn)值為97.419,而在5%的顯著性水平下,F(xiàn)分布臨界值(2.61)遠(yuǎn)小于模型的F檢驗(yàn)值,說明模型總體顯著相關(guān)。經(jīng)t檢驗(yàn),得到回歸模型各參數(shù)的t檢驗(yàn)值。在5%的顯著性水平下,t分布臨界值為1.74,因此部分t值是不顯著的。

2.4 實(shí)證分析

2.4.1 多重共線檢驗(yàn)

碳排放涉及多個影響因素,而影響因素之間常常存在一定的相關(guān)性。因此,首先進(jìn)行共線性檢驗(yàn)。共線性檢驗(yàn)結(jié)果顯示,回歸系數(shù)β0的方差擴(kuò)大因子(VIF)為125 559.9;X1的方差擴(kuò)大因子為117 259.6;X2的方差擴(kuò)大因子為4 036.357;X3的方差擴(kuò)大因子為1 708.003;X4的方差擴(kuò)大因子為1 495.437;X5的方差擴(kuò)大因子為688.816 3;X6的方差擴(kuò)大因子為1 024.296;X7的方差擴(kuò)大因子為382.681 8;X8的方差擴(kuò)大因子為2 124.341。

方差擴(kuò)大因子是用于檢測多重共線性的一種統(tǒng)計指標(biāo)。它描述了一個解釋變量與其他解釋變量的相關(guān)程度,并通過計算其對應(yīng)的方差擴(kuò)大因子來確定共線性程度。一般來說,若方差擴(kuò)大因子大于10,則說明存在嚴(yán)重的多重共線性問題。多重共線性意味著解釋變量之間存在高度相關(guān)性,導(dǎo)致回歸模型的穩(wěn)定性和解釋能力下降。結(jié)果顯示,各方差擴(kuò)大因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10,表明存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

2.4.2 修訂多重共線性

逐步回歸法常用于解決多重共線性問題,通過逐步加入和排除解釋變量,選擇最佳的回歸模型,提高模型的擬合效果和解釋能力。本研究采用逐步回歸法,檢驗(yàn)多重共線性。首先分別對各個解釋變量與被解釋變量進(jìn)行一元回歸,然后逐步引入其他解釋變量,保留樣本可決系數(shù)R2最大的,同時觀察t檢驗(yàn)值和F檢驗(yàn)值,修正多重共線性,確定最合適的多元回歸方程。回歸分析發(fā)現(xiàn),Y與X2的回歸具有最大的可決系數(shù),可見,碳排放量受老齡化率的影響最大,因此選擇Y與X2的回歸模型作為初始回歸模型。經(jīng)確定,最合適的多元回歸方程如式(4)所示。其中,樣本可決系數(shù)R2為0.972 926,F(xiàn)檢驗(yàn)值為251.552 5,獨(dú)立性檢驗(yàn)值DW為1.447 901。

2.4.3 異方差性檢驗(yàn)

對式(5)模型進(jìn)行OLS 回歸,并進(jìn)行異方差性檢驗(yàn),即開展White 檢驗(yàn)。樣本可決系數(shù)R2為0.883 174,拉格朗日乘數(shù)(LM)統(tǒng)計量nR2為22.079 35,由White 檢驗(yàn)可知,在5%的顯著性水平下,查χ2卡方分布表,臨界值χ2(0.05)為5.991 5,因?yàn)閚R2>χ2(0.05),表明存在異方差性。使用加權(quán)最小二乘法對異方差進(jìn)行修正,根據(jù)多重共線性修訂結(jié)果,LM 統(tǒng)計量為9.822 651。此時,顯著性系數(shù)P值大于0.05,則說明不再存在異方差。最終回歸分析結(jié)果如表4所示,回歸模型如式(6)所示。其中,樣本可決系數(shù)R2為0.994 5,F(xiàn)檢驗(yàn)值為481.59,獨(dú)立性檢驗(yàn)值DW為1.858。

表4 最終回歸分析結(jié)果

2.4.4 自相關(guān)檢驗(yàn)

由上述回歸分析結(jié)果可知,獨(dú)立性檢驗(yàn)值DW為1.858。樣本量為25,模型存在3 個解釋變量,在5%的顯著性水平下,查DW統(tǒng)計表可知,DW檢驗(yàn)下臨界值dL為1.123,DW檢驗(yàn)上臨界值dU為1.654,dU

3 結(jié)論

本文結(jié)合1995—2019年甘肅省經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù),構(gòu)建計量經(jīng)濟(jì)模型,研究人口規(guī)模、城市化率、人均GDP、居民消費(fèi)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、老齡化率、能耗強(qiáng)度以及碳強(qiáng)度對甘肅省碳排放量的影響,最后提出相應(yīng)建議。其間通過多重共線性檢驗(yàn),剔除檢驗(yàn)不通過的變量,檢驗(yàn)異方差性并修訂異方差,建立理想模型。檢驗(yàn)?zāi)P筒淮嬖谧韵嚓P(guān)性,所以不需要處理自相關(guān)性。由回歸模型可知,影響甘肅省碳排放量的因素主要有人口規(guī)模、城市化率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。未來,甘肅省要因地制宜,綜合施策,有效削減碳排放量。一是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),實(shí)行低碳發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能耗密不可分,而能耗又對碳排放有一定影響,所以,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,要提高化石能源的利用率,節(jié)約能源,降低碳排放量。二是在城市推行綠色出行。城市中汽車尾氣排放會增加碳排放,為了有效降低碳排放量,要提倡綠色出行,盡可能使用公交車、地鐵或者自行車等低碳交通工具。三是植樹造林,綠化環(huán)境。植物可以吸收CO2,應(yīng)加大植樹造林力度,有效減少碳排放量。四是采用清潔能源技術(shù),推廣使用新能源。傳統(tǒng)化石能源不可再生,大量使用會增加碳排放量,加劇地球溫室效應(yīng),應(yīng)該大力開發(fā)新能源,利用可再生資源代替化石能源。

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