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四川省低碳城市發(fā)展的影響因素與實(shí)現(xiàn)路徑研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-09 03:24
【摘要】:2015年9月,聯(lián)合國(guó)發(fā)展峰會(huì)通過(guò)了《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》,其中包含了應(yīng)對(duì)氣候變化在內(nèi)的全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。同年12月召開(kāi)的巴黎氣候變化大會(huì)和2016年9月召開(kāi)的G20杭州峰會(huì),在應(yīng)對(duì)氣候變化的問(wèn)題上目標(biāo)一致,其核心在于推動(dòng)綠色循環(huán)低碳發(fā)展。中國(guó)的“十三五”規(guī)劃中明確提出主動(dòng)控制碳排放的發(fā)展目標(biāo),地方規(guī)劃中也將降低能耗、較少碳排放作為約束指標(biāo)。低碳發(fā)展既是順應(yīng)國(guó)際時(shí)勢(shì)、履行國(guó)際承諾的必然選擇,是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要手段,也是推進(jìn)《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》與中國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的有機(jī)結(jié)合。城市作為人類生產(chǎn)和生活的中心,在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用。為了實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo),迫切需要開(kāi)展低碳城市發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究,剖析城市低碳發(fā)展的關(guān)鍵影響因素,并探索城市低碳發(fā)展的路徑。本文通過(guò)對(duì)四川省低碳城市發(fā)展現(xiàn)狀的分析和相關(guān)文獻(xiàn)、理論和建設(shè)實(shí)踐的梳理,結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則建立應(yīng)用于四川省18個(gè)地級(jí)市的低碳城市發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 21.0應(yīng)用主成分分析法得出四川省18個(gè)地級(jí)市的低碳城市發(fā)展評(píng)價(jià)指數(shù)I,進(jìn)而四川省低碳城市發(fā)展水平整體不高且區(qū)域城市低碳發(fā)展不均衡。為了進(jìn)一步分析影響四川省低碳城市發(fā)展關(guān)鍵影響因素,本文由主成分因子和前文影響因素的文獻(xiàn)綜述提煉出可能的7個(gè)宏觀影響因素,并與低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)I構(gòu)建多元線性回歸模型,測(cè)算出關(guān)鍵的宏觀影響因素。最后,結(jié)合四川省18個(gè)地級(jí)市2016年的低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)值進(jìn)行聚類分析,并對(duì)各城市進(jìn)行分梯隊(duì)并提出不同梯隊(duì)城市的實(shí)現(xiàn)路徑。由多元線性回歸分析測(cè)算出影響城市低碳發(fā)展的關(guān)鍵影響因素有城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府財(cái)政支持力度3個(gè)因素,三者均促進(jìn)四川省城市低碳化發(fā)展且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響程度大于政府財(cái)政支持力度大于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)低碳城市的影響程度。其中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整意味著對(duì)于原材料投入大且資金需求大的傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)行關(guān)停、整改或者遷出能促進(jìn)資源利用效率高的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)落地發(fā)展,能降低碳排放水平,促進(jìn)城市低碳化建設(shè);政府財(cái)政支持在低碳城市建設(shè)中具有極其重要的地位。一方面,隨著政府財(cái)政支持的加大,一般來(lái)說(shuō),相適應(yīng)的財(cái)政支出中對(duì)于構(gòu)建低碳產(chǎn)業(yè)園、推動(dòng)自主低碳技術(shù)研發(fā)的投入會(huì)增加,低碳技術(shù)科技成果產(chǎn)出率也會(huì)顯著增多;另一方面,通過(guò)關(guān)鍵的“國(guó)家驅(qū)動(dòng)”,企業(yè)不斷引進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家先進(jìn)的低碳技術(shù)并使其向企業(yè)轉(zhuǎn)移。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放量的影響是通過(guò)能源消耗來(lái)實(shí)現(xiàn)的,而相配套的環(huán)境政策、規(guī)則以及法律并未完善且未得到嚴(yán)格的執(zhí)行,因此,節(jié)能減排并未在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中形成硬的約束,地區(qū)GDP有相當(dāng)一部分是依賴消耗一次能源的高排放行業(yè)推動(dòng),因此,能源消耗逐步由化石能源過(guò)渡到清潔能源的使用能促進(jìn)城市低碳發(fā)展。通過(guò)聚類分析,四川省各地級(jí)市的低碳發(fā)展?fàn)顩r之間差距明顯,且不同地級(jí)市的低碳發(fā)展模式受到自身地理位置、資源稟賦和歷史發(fā)展進(jìn)程等條件的限制。第一梯隊(duì)的低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)值最高,即低碳城市發(fā)展水平最高,是低碳城市轉(zhuǎn)型的先發(fā)優(yōu)勢(shì)型低碳城市,具有區(qū)位、產(chǎn)業(yè)或者能源優(yōu)勢(shì),包括成都市、攀枝花市、德陽(yáng)市。第一梯隊(duì)人口最稠密,城鎮(zhèn)化邁向中后期,城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)完善。其中,成都市作為四川省省會(huì)城市,區(qū)位優(yōu)勢(shì)帶動(dòng)了城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平提升,部署低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展思路領(lǐng)先,在政策、技術(shù)層面具有先發(fā)優(yōu)勢(shì),而攀枝花市礦產(chǎn)資源產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)和德陽(yáng)市重工業(yè)發(fā)達(dá),這些都為第一梯隊(duì)城市向低碳城市轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了條件;第二梯隊(duì)的低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)值較高,即低碳城市發(fā)展水平較高,是低碳城市轉(zhuǎn)型的發(fā)展型低碳城市,具有第二產(chǎn)業(yè)比例大、重工業(yè)突出等基本特征,具備國(guó)家政策扶持、節(jié)能減排空間大等低碳優(yōu)勢(shì),包括樂(lè)山市、自貢市、綿陽(yáng)市、遂寧市、瀘州市、宜賓市。第二梯隊(duì)人口相對(duì)稠密,城鎮(zhèn)化邁向中期,城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)比較完善,第二產(chǎn)業(yè)GDP比重均超過(guò)50%,盡管人均碳排放水平和碳排放強(qiáng)度相對(duì)較低,但碳排放總量依然很大;第三梯隊(duì)的低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)值中等,即低碳城市發(fā)展水平中等,是低碳城市轉(zhuǎn)型的后發(fā)型低碳城市,具有礦產(chǎn)或森林資源富集、資源市場(chǎng)份額突出等基本特征,但同樣面對(duì)資源依賴性強(qiáng)、轉(zhuǎn)型內(nèi)生動(dòng)力不足、開(kāi)發(fā)強(qiáng)度超負(fù)荷、能耗碳排放水平高等一系列低碳挑戰(zhàn),包括廣元、廣安、南充、眉山、雅安、資陽(yáng)、內(nèi)江。第三梯隊(duì)人口比較稀疏,城鎮(zhèn)化進(jìn)入中期,人均GDP水平中等,經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然是該梯隊(duì)城市的迫切需求,逐步完善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將產(chǎn)生大量隱含排放,第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重超45%,科學(xué)財(cái)政投入不高,城市人均碳排放和碳排放強(qiáng)度相對(duì)較高;第四梯隊(duì)的低碳城市評(píng)價(jià)指數(shù)值最低,即低碳城市發(fā)展水平最差,是低碳城市轉(zhuǎn)型的探索型低碳城市,具有生活綠色化、環(huán)境生態(tài)化等基本特征,但同樣面對(duì)地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)弱、物流交通不便利、低碳創(chuàng)新人才吸引力不足等低碳挑戰(zhàn),包括達(dá)州、巴中。第四梯隊(duì)人口最稀疏,生態(tài)環(huán)境良好,人均碳排放水平最低,人均GDP排名靠后,交通不發(fā)達(dá),物流發(fā)展薄弱,第三產(chǎn)業(yè)比重低但并不具備能源或者產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)。還處于城鎮(zhèn)化中前期,隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程推進(jìn),如果未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)沒(méi)有把握好綠色低碳的發(fā)展要義,盲目“先污染后治理”,該梯隊(duì)城市的人均碳排放和碳排放強(qiáng)度依然會(huì)加大。經(jīng)過(guò)嚴(yán)密的分析,本文提出四個(gè)梯隊(duì)城市的相應(yīng)實(shí)現(xiàn)路徑。其中第一梯隊(duì)城市應(yīng)合理城市空間布局,強(qiáng)化低碳產(chǎn)業(yè)建設(shè),加快低碳能力提升和城市居民工作和生活低碳轉(zhuǎn)型;第二梯隊(duì)城市應(yīng)推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、強(qiáng)化政府主導(dǎo)、開(kāi)展低碳示范園區(qū)建設(shè)、加大低碳技術(shù)創(chuàng)新;第三梯隊(duì)城市應(yīng)強(qiáng)化政策管理、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化轉(zhuǎn)型和加強(qiáng)碳匯建設(shè);第四梯隊(duì)城市應(yīng)建立低碳支柱性產(chǎn)業(yè)、加快高效城鎮(zhèn)化進(jìn)程和大力推進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】:成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:F127
【圖文】:

流程圖,聚類分析,流程圖,線性回歸模型


數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)聚類分析原理繪制將運(yùn)用聚類分析對(duì)2016年四川省18個(gè)地級(jí)市的低碳城分類分析,為后文的實(shí)現(xiàn)路徑的分析打下基礎(chǔ)。元線性回歸模型將運(yùn)用多元回歸模型對(duì)四川省低碳城市發(fā)展的關(guān)鍵影實(shí)現(xiàn)路徑的分析打下基礎(chǔ)。線性回歸模型就是指解釋因變量y與m個(gè)自變量1 , x x,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:01mi iiy a a x 解回歸常數(shù)0a與偏回歸系數(shù)1 2, ,ma a a的值,通常懫平方和達(dá)到最小時(shí)的0a和1 2, ,ma a a作為最佳估計(jì)值 , , , ;x x x y,t 1,2, ,n,那

生產(chǎn)總值,四川省,低碳


本章基于上文國(guó)內(nèi)外低碳城市的文獻(xiàn)綜述、相關(guān)理論與研究模型的總結(jié),研四川省的低碳城市發(fā)展現(xiàn)狀,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建四川省低碳城市發(fā)展指標(biāo)體系析評(píng)價(jià)四川省 18 個(gè)地級(jí)市的低碳城市發(fā)展水平。1 四川省低碳城市發(fā)展現(xiàn)狀分析1.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀分析在地區(qū)生產(chǎn)總值總量上,2006-2016 年四川省地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)快速增,而 2016 年比 2006 年增加了 24042.5 億元,增加了 2.78 倍。2010 年地區(qū)生總值增長(zhǎng)率超過(guò)了百分之十五,且 2006-2016 年地區(qū)生產(chǎn)總值年平均增長(zhǎng)率維在兩位數(shù)。2016 年實(shí)現(xiàn) 32680.5 億元,按可比價(jià)格計(jì)算,比上年增長(zhǎng) 7.7%,區(qū)生產(chǎn)總值增速高于全國(guó) 1 個(gè)百分點(diǎn),增速排名全國(guó)第 6 位(如圖 3-1)。由此見(jiàn),四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩中趨穩(wěn),穩(wěn)中向好。

四川省,生產(chǎn)總值


圖 3-2 2006-2016 年四川省人均地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)源:根據(jù)四川省統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)公報(bào)整理 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀分析2016 年,四川省第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值分別為 3924.1、13924.7、1,同比增長(zhǎng) 3.8%、7.5%和 9.1%,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率分別為 6.0%、.5%。從圖 3-3 可知,2006-2016 年四川省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化有 3 個(gè)特點(diǎn)(1)三大產(chǎn)業(yè) GDP 占比重中第一產(chǎn)業(yè)最低,并從 2006 年的 19.5% 2016 年的 12%,下降了 7.5 個(gè)百分點(diǎn)。

【參考文獻(xiàn)】

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