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區(qū)域經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的驅(qū)動因素實證研究
——以河南省為例

2020-02-25 01:09:54
經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究 2020年6期
關(guān)鍵詞:消費結(jié)構(gòu)排放量二氧化碳

(河南工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院,河南 鄭州450001)

一、引 言

氣候變化是當(dāng)今人類面臨的最為嚴(yán)峻的全球環(huán)境問題,人類活動產(chǎn)生的溫室氣體是導(dǎo)致氣候變化的罪魁禍?zhǔn)?。在此背景下,以“低能耗、低排放、低污染、高效率”為典型特征的低碳?jīng)濟(jì)受到了廣泛關(guān)注。中國于2016年率先批準(zhǔn)《巴黎協(xié)定》傳遞長期實施低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的堅定信號,提出到2030年單位GDP 的CO2排放強(qiáng)度比2005年下降60%-65%,且CO2排放總量達(dá)峰并爭取早日達(dá)峰。隨后,國務(wù)院印發(fā)了《“十三五”控制溫室氣體排放工作方案》,明確提出了到2020年中國的二氧化碳排放強(qiáng)度要比2015年下降18%的控排目標(biāo)。另外,中國已于2017年12月27日正式啟動了全國性的碳排放權(quán)交易市場,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也將面臨更加趨緊的碳排放約束。在此背景下,探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的驅(qū)動因素對于中國順利實現(xiàn)二氧化碳控排目標(biāo)具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動因素的研究,將目前已有的文獻(xiàn)按照研究思路進(jìn)行梳理,大致可以分為兩種。一種是構(gòu)建非參數(shù)化的數(shù)理模型進(jìn)行定量分析。這方面的研究主要集中于對數(shù)平均迪氏指數(shù)(LMDI)分解方法的運用。如朱勤等(2009)基于擴(kuò)展的Kaya 恒等式建立因素分解模型,并應(yīng)用LMDI 分解方法對我國能源消費碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,結(jié)果顯示樣本期間經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)的貢獻(xiàn)率最大。王鋒等(2010)和朱幫助等(2015)亦運用Kaya 恒等式和LMDI 分解方法對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中能源消費碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,并且納入了更多的宏觀經(jīng)濟(jì)因素變量,認(rèn)為人均GDP 是碳排放量增長的最大正向驅(qū)動因素,而單位GDP 能耗下降是最大的負(fù)向驅(qū)動因素。仲云云和仲偉周(2012)運用LMDI 三層完全分解方法對我國區(qū)域碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,也認(rèn)為人均GDP 和能源強(qiáng)度是主要驅(qū)動因素。Karmellos et al.(2016)運用LMDI-I 分解分析方法對歐盟28 國電力部門二氧化碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行研究,結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動作用最大,與朱勤等(2009)的研究結(jié)論一致。李磊和劉繼(2011)運用LMDI 分解方法對新疆工業(yè)二氧化碳排放強(qiáng)度的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,認(rèn)為能耗強(qiáng)度的貢獻(xiàn)較大。而運用其他非參數(shù)方法進(jìn)行研究的相關(guān)成果,比較具有代表性的主要包括:徐盈之等(2011)運用改進(jìn)的拉氏因素分解法對我國制造業(yè)碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,認(rèn)為產(chǎn)出效應(yīng)是主要的正向驅(qū)動因素,能源強(qiáng)度是主要的負(fù)向驅(qū)動因素,且存在較強(qiáng)的階段性特點,與王鋒等(2010)的研究結(jié)論頗為相似;李忠民和孫耀華(2011)基于IPAT 方程對我國省域碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行比較研究,認(rèn)為不同省域之間存在較大差異;孫作人等(2012)和檀勤良等(2013)基于非參數(shù)距離函數(shù)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對我國碳排放及碳排放強(qiáng)度的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明能源強(qiáng)度、人均資本和技術(shù)效率的貢獻(xiàn)較大;Cai et al.(2020)運用結(jié)構(gòu)分解分析(SDA)方法對中國碳足跡的驅(qū)動因素進(jìn)行研究,結(jié)果表明碳排放強(qiáng)度和初級要素投入發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

另一種研究思路是構(gòu)建參數(shù)化的計量模型進(jìn)行實證研究。這方面的研究又主要集中于對STIRPAT 模型的擴(kuò)展運用。如孫敬水等(2011)運用擴(kuò)展的STIRPAT 模型,根據(jù)浙江省1990-2008年的時間序列數(shù)據(jù)對低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動因素進(jìn)行實證研究,結(jié)果顯示人均GDP 和能源強(qiáng)度對碳排放總量和人均碳排放量的影響較大。李衛(wèi)兵和陳思(2011)對STIRPAT 模型進(jìn)行拓展,并運用省際面板數(shù)據(jù)對我國不同區(qū)域二氧化碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分析,結(jié)果表明人口、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源強(qiáng)度均具有顯著影響,且在不同區(qū)域之間存在很大不同。束克東和李影(2020)運用STIRPAT 模型對城鎮(zhèn)化進(jìn)程中人均收入對區(qū)域二氧化碳排放的影響進(jìn)行實證研究,認(rèn)為城鎮(zhèn)化與區(qū)域二氧化碳排放負(fù)相關(guān),人均收入對二氧化碳排放具有正向影響。而運用其他參數(shù)化方法進(jìn)行研究的相關(guān)成果,比較具有代表性的主要包括:賈俊松(2010)運用遞階偏最小二乘法,根據(jù)中國1952-2006年的時間序列數(shù)據(jù)對我國能源消耗碳排放的宏觀驅(qū)動因素進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明人口數(shù)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的驅(qū)動作用最為重要;徐輝等(2013)根據(jù)我國西部省份2000-2009年的面板數(shù)據(jù),運用固定效應(yīng)模型對二氧化碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明GDP 和能源強(qiáng)度具有顯著影響;喬健和吳青龍(2017)基于Kaya 恒等式構(gòu)建碳排放強(qiáng)度的驅(qū)動因素模型,并采用省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長和能源消費強(qiáng)度是主要驅(qū)動因素。

綜上所述,目前已有的相關(guān)研究具有如下特點:1.在非參數(shù)化的數(shù)理模型中,LMDI 分解方法具有滿足因素可逆、可消除殘差項的優(yōu)勢,在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動因素分解中得到了廣泛應(yīng)用;但需要注意的是,非參數(shù)化的數(shù)理模型雖然簡單、易操作,且受樣本量的限制較小,但也很容易受到樣本異常值的負(fù)面影響,并且也不能對模型結(jié)果的可靠性進(jìn)行統(tǒng)計上的假設(shè)檢驗。2.在參數(shù)化的計量模型中,STIRPAT 模型雖在一定程度上克服了IPAT 方程變量的非隨機(jī)問題,但該模型的自變量中仍然包括含有因變量的復(fù)合自變量(如模型中因變量為碳排放量,而自變量中包含單位GDP 碳排放量),這就使得以STIRPAT 模型為基礎(chǔ)構(gòu)建的多元回歸模型面臨潛在的內(nèi)生性問題。3.從研究對象上看,目前已有的文獻(xiàn)大都是針對碳排放總量或碳排放強(qiáng)度等單目標(biāo)問題的研究,而低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程卻是一個涉及碳排放總量、人均碳排放量和碳排放強(qiáng)度的多目標(biāo)問題,因此構(gòu)建多方程模型更為適合。鑒于此,本研究擬基于Kaya 恒等式構(gòu)建低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多目標(biāo)多模型的理論分析框架,并運用參數(shù)化的雙對數(shù)面板回歸模型對區(qū)域經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的驅(qū)動因素進(jìn)行實證研究。

三、理論框架

環(huán)境問題歸根結(jié)底是人口、資源、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和技術(shù)進(jìn)步等諸多因素共同作用的結(jié)果,導(dǎo)致全球氣候變暖的“主兇”二氧化碳排放也不例外。關(guān)于表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展對二氧化碳排放的影響的分析,最為著名和有效的工具是Kaya 恒等式(Kaya,1989),其表達(dá)式為:

(1)式中,CO2是指二氧化碳排放量,可由各化石能源消耗量與其二氧化碳排放參數(shù)的乘積加總得到;①根據(jù)趙榮欽等(2010)的研究,煤炭、石油、天然氣消耗的二氧化碳排放參數(shù)分別為2.6297 tCO2/t、2.0431 tCO2/t、1.1053 kgCO2/m3。P表示人口數(shù)量,GDP/P 表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值,是反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo);E 表示能源消耗量,E/GDP 表示單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗量,也叫能源強(qiáng)度,主要與生產(chǎn)技術(shù)水平有關(guān);而CO2/E 表示單位能源二氧化碳排放量,主要與能源消費結(jié)構(gòu)有關(guān)。根據(jù)上述理論模型的分析,可以提出如下研究假說:

假說1:人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)是區(qū)域二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素。

低碳經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為,反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展進(jìn)程的重要指標(biāo),除了絕對指標(biāo)二氧化碳排放量之外,還包括人均二氧化碳排放量和單位GDP 二氧化碳排放量兩個相對指標(biāo)(周宏春,2012)。將(1)式兩端同時除以P 可以得到(2)式:

(2)式中,CO2/P 表示人均二氧化碳排放量,其余各變量如前所述。據(jù)此可以提出如下研究假說:

假說2:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)是一個地區(qū)人均二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素。

同理,將(1)式兩端同時除以GDP,通過整理可以得到(3)式:

(3)式中,CO2/GDP 表示單位GDP 二氧化碳排放量,其余各變量如前所述。據(jù)此可以提出如下研究假說:

假說3:生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)是一個地區(qū)單位生產(chǎn)總值二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素。

接下來,本文的第三部分將對上述三個理論研究假說進(jìn)行實證檢驗。

四、實證分析

(一)變量選擇與模型構(gòu)建

Kaya 恒等式在低碳經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但也存在如下局限:僅能通過非參數(shù)化方法對二氧化碳排放的各驅(qū)動因素進(jìn)行分解分析,難以運用假設(shè)檢驗的參數(shù)化方法對各驅(qū)動因素的系數(shù)、彈性等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行估計。針對上述局限性,本研究擬通過如下方法將Kaya 恒等式拓展為參數(shù)化的雙對數(shù)回歸模型。

根據(jù)前文所述,Kaya 恒等式(1)中的單位能源二氧化碳排放量主要與能源消費結(jié)構(gòu)有關(guān),由此我們不妨設(shè)定輔助回歸模型:

上式中,CO2/E 表示單位能源二氧化碳排放量;FOS 表示化石能源消耗量,則FOS/E 表示化石能源占總能源消費量的比重,這里用于表征能源消費結(jié)構(gòu),其值越大說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)對化石能源的依賴程度越高;α、β 為待估參數(shù),ε 表示隨機(jī)誤差項。

另外,相關(guān)研究表明區(qū)域二氧化碳的排放除了與人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)有直接聯(lián)系,還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān)(朱勤等,2009;王開和傅利平,2017)。

基于此,分別對(1)-(3)式兩端取自然對數(shù),然后將(4)式代入各式構(gòu)建隨機(jī)化模型,并在各模型的自變量中增加控制變量“第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重”用于表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),最后通過整理可得如下雙對數(shù)多元回歸模型。

模型Ⅰ:

模型Ⅱ:

模型Ⅲ:

式(5)-(7)中,SGDP 表示第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,則SGDP/GDP 表示第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重;αi(i=1,2,3)、βj(j=1,...,12)為待估參數(shù),εk(k=1,2,3)為隨機(jī)誤差項,其余各變量如前所述。

(二)數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計描述

研究數(shù)據(jù)一般包括截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù),由于面板數(shù)據(jù)在一定程度上能夠有效解決遺漏變量偏差問題,又能夠提供更多樣本個體動態(tài)行為的信息,因此在實證研究中一般優(yōu)先采用面板數(shù)據(jù)(陳強(qiáng),2010)。河南省是中國中部地區(qū)最為重要的省份之一,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)均與全國頗為接近,因此以河南省為例進(jìn)行實證分析比較具有代表性。但由于2005年以前河南統(tǒng)計年鑒中沒有對各地級市的能源消費量進(jìn)行分類統(tǒng)計,因此本研究采用2006-2017年河南省18 個地級市的面板數(shù)據(jù)。①河南省18 個地級市包括:鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市、安陽市、鶴壁市、新鄉(xiāng)市、焦作市、濮陽市、許昌市、漯河市、三門峽市、南陽市、商丘市、信陽市、周口市、駐馬店市、濟(jì)源市。又由于2011年河南省各地級市分類能源消費量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,故剔除該年數(shù)據(jù)后的樣本期是11年。

根據(jù)河南統(tǒng)計年鑒相關(guān)數(shù)據(jù),樣本期間工業(yè)部門能源消費占到能源消費總量的70%以上,因此河南省各地級市二氧化碳排放的統(tǒng)計核算是基于規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)化石能源消費量進(jìn)行計算的。則各模型自變量在面板數(shù)據(jù)下的統(tǒng)計描述結(jié)果,如表1所示。

表1 各模型自變量面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述

根據(jù)表1,從整體樣本上看,各自變量的標(biāo)準(zhǔn)差均較大,說明各自變量之間的差異性較為顯著,這有利于檢驗各自變量對因變量的影響作用。從組間和組內(nèi)樣本看,除能源消費結(jié)構(gòu)變量的組間標(biāo)準(zhǔn)差小于組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差外,其余各變量的組間標(biāo)準(zhǔn)差均明顯大于組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差。這說明除能源消費結(jié)構(gòu)變量之外,其余自變量的個體差異均顯著大于時間差異。之所以出現(xiàn)能源消費結(jié)構(gòu)的個體差異小于時間差異的現(xiàn)象,其原因可能是近年來河南省的能源消費結(jié)構(gòu)升級較快,化石能源在能源消費中的比重正在逐漸下降。

(三)模型估計與實證結(jié)果

本節(jié)根據(jù)2006-2017年河南省18 個地級市的面板數(shù)據(jù),并運用STATA11.2 統(tǒng)計軟件對模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ進(jìn)行統(tǒng)計分析和參數(shù)估計。各模型的假設(shè)檢驗及參數(shù)估計結(jié)果,如表2所示。

表2 面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)估計結(jié)果

根據(jù)表2最后一行的豪斯曼檢驗結(jié)果可知,模型Ⅰ和模型Ⅱ均在1%的顯著性水平上拒絕了“隨機(jī)效應(yīng)模型為正確模型”的原假設(shè),因此模型Ⅰ和模型Ⅱ應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型;而模型Ⅲ在10%的顯著性水平上不能拒絕“隨機(jī)效應(yīng)模型為正確模型”的原假設(shè),故模型Ⅲ選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。另外,由于模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ均為雙對數(shù)模型,因此各解釋變量的回歸系數(shù)均具有彈性意義。

由模型Ⅰ的參數(shù)估計結(jié)果可知,在10%的顯著性水平上,人口規(guī)模對河南省二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,人口數(shù)量每增加1%,二氧化碳排放量就會增加0.99%。在5%的顯著性水平上,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對河南省二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,人均GDP 每增加1%,二氧化碳排放量就會增加0.54%。在5%的顯著性水平上,生產(chǎn)技術(shù)水平對河南省二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,單位GDP 能耗每增加1%,二氧化碳排放量就會增加0.61%。在1%的顯著性水平上,能源消費結(jié)構(gòu)對河南省二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,化石能源占總能源消費量的比重每增加1%,二氧化碳排放量就會增加0.93%。因此,人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省二氧化碳排放均具有顯著影響,且人口規(guī)模和能源消費結(jié)構(gòu)的影響作用更強(qiáng),理論假說1 得到了實證檢驗。

由模型Ⅱ的參數(shù)估計結(jié)果可知,在5%的顯著性水平上,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對河南省人均二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,人均GDP 每增加1%,人均二氧化碳排放量就會增加0.55%。在5%的顯著性水平上,生產(chǎn)技術(shù)水平對河南省人均二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,單位GDP能耗每增加1%,人均二氧化碳排放量就會增加0.61%。在1%的顯著性水平上,能源消費結(jié)構(gòu)對河南省人均二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,化石能源占總能源消費量的比重每增加1%,人均二氧化碳排放量就會增加0.93%。因此,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省人均二氧化碳排放均具有顯著影響,且能源消費結(jié)構(gòu)的影響作用更強(qiáng),理論假說2 得到了實證檢驗。

由模型Ⅲ的參數(shù)估計結(jié)果可知,在1%的顯著性水平上,生產(chǎn)技術(shù)水平對河南省單位GDP 二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,單位GDP 能耗每增加1%,單位GDP 二氧化碳排放量就會增加0.99%。在1%的顯著性水平上,能源消費結(jié)構(gòu)對河南省單位GDP 二氧化碳排放具有正向影響;且在其他條件不變的情況下,化石能源占總能源消費量的比重每增加1%,單位GDP 二氧化碳排放量就會增加0.99%。因此,生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省單位GDP 二氧化碳排放均具有顯著影響,且生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)的影響作用均很強(qiáng),理論假說3 也得到了實證檢驗。至此,前文提出的三個理論假說均得到了充分的經(jīng)驗驗證。但需要注意的是,控制變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)僅在模型Ⅲ中在10%的顯著性水平上通過了統(tǒng)計檢驗,而在模型Ⅰ和模型Ⅱ中在10%的顯著性水平上均未能通過統(tǒng)計檢驗,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對河南二氧化碳排放及人均二氧化碳排放的影響均不顯著,這與王鳳婷等(2019)的研究結(jié)論相一致。可能的原因是河南省第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重在各地級市中均比較高,從而使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量在樣本中的個體差異性不足;這一點在表1中亦有所體現(xiàn),河南省各地級市第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重的整體均值是55.31%,最大值是75.68%,最小值也達(dá)到了39.03%。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文首先基于Kaya 恒等式構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展的驅(qū)動因素的理論分析框架,并據(jù)此提出了三個理論假說。然后將Kaya 恒等式拓展為參數(shù)化的雙對數(shù)回歸模型,并采用2006-2017年河南省18 個地級市的面板數(shù)據(jù)對理論模型所提出的三個研究假說進(jìn)行實證檢驗。主要研究結(jié)論如下:

人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省二氧化碳排放均具有顯著影響,是河南省區(qū)域二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素,且人口規(guī)模和能源消費結(jié)構(gòu)的驅(qū)動作用更強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省人均二氧化碳排放均具有顯著影響,是河南省人均二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素,且能源消費結(jié)構(gòu)的驅(qū)動作用最強(qiáng)。生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)對河南省單位GDP 二氧化碳排放均具有顯著影響,是河南省單位GDP 二氧化碳排放的關(guān)鍵驅(qū)動因素,且生產(chǎn)技術(shù)水平和能源消費結(jié)構(gòu)的驅(qū)動作用均很強(qiáng)。

基于上述研究結(jié)論,可以得到以下政策啟示:

能源消費結(jié)構(gòu)對于河南省區(qū)域二氧化碳排放總量、人均二氧化碳排放量和單位GDP 二氧化碳排放量均具有很強(qiáng)的驅(qū)動作用,因此推動河南經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展進(jìn)程,最為關(guān)鍵的是要著力優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu),有效降低化石能源在能源消費結(jié)構(gòu)中的比重。作為中國典型的內(nèi)陸省份,雖然河南省化石能源在能源消費結(jié)構(gòu)中的比重從2006年的75.85%逐漸下降到了2017年的69.83%,①數(shù)據(jù)來源:由歷年河南統(tǒng)計年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)整理所得。但這一數(shù)字仍然很高,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展對傳統(tǒng)化石能源,尤其是對煤炭的依賴性仍然非常突出。因此,政府部門應(yīng)及時推出相關(guān)規(guī)制政策來控制河南省化石能源,尤其是煤炭的過量消費;同時,積極推出相關(guān)優(yōu)惠政策來支持河南省清潔能源的開發(fā)和利用。

生產(chǎn)技術(shù)水平對于河南省區(qū)域二氧化碳排放總量、人均二氧化碳排放量和單位GDP 二氧化碳排放量均具有顯著的驅(qū)動作用,尤其是對單位GDP 二氧化碳排放的驅(qū)動作用更強(qiáng)。因此,河南省的財政資金應(yīng)更多地投向科技研發(fā)領(lǐng)域;同時,政府部門可以考慮適時推出稅收優(yōu)惠等扶持政策來鼓勵企業(yè)開發(fā)和使用清潔、低碳生產(chǎn)技術(shù),以有效降低工業(yè)企業(yè)的單位產(chǎn)值能源消耗。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對于河南省區(qū)域二氧化碳排放總量和人均二氧化碳排放量均具有顯著的驅(qū)動作用,但現(xiàn)階段我們不能為了低碳轉(zhuǎn)型而放棄經(jīng)濟(jì)發(fā)展。中國目前還是一個發(fā)展中國家,河南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與中國的一些經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省相比還有較大差距,尤其是人均收入。況且,已有研究表明,經(jīng)濟(jì)發(fā)展和二氧化碳排放的關(guān)系并非一直正相關(guān),而是隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高呈現(xiàn)出類似環(huán)境庫茲涅茨“倒U 型”曲線的關(guān)系(Narayan P &Narayan S,2010)。

人口規(guī)模對于河南省區(qū)域二氧化碳排放總量具有很強(qiáng)的驅(qū)動作用,但由于人口增長的速度受生物學(xué)規(guī)律的影響而慣性較大,并且河南省的人口基數(shù)很大,在相當(dāng)長一段時期內(nèi)人口還會繼續(xù)增加,因此想要通過人口政策抑制河南省人口增長率的辦法來降低二氧化碳排放的難度很大。

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