基于STIRPAT模型的碳排放影響因素研究
本文關鍵詞:基于STIRPAT模型的碳排放影響因素研究
更多相關文章: 碳排放 影響因素 灰色關聯(lián)分析法 STIRPAT模型 嶺回歸
【摘要】:自改革開放以來,我國經濟、社會得到了極大地發(fā)展,人民物質生活水平得到了極大地提升。但是在高速發(fā)展的背后,由于我國以煤碳為主的能源結構,加之不合理的產業(yè)結構和相對滯后的節(jié)能減排技術,能源供不應求、生態(tài)環(huán)境污染等問題與經濟高速增長之間的矛盾日益激化。在這背景之下,我國政府開始尋找適合中國國情的低碳經濟發(fā)展模式。解決這個問題的關鍵,首先要清楚與碳排放相關的經濟、社會和能源等方面的諸多影響因素。從分析1978年以來中國化石燃料歷年消費量及消費結構入手,根據碳排放估算方法得到1978年~2013年中國碳排放總量數(shù)據。受kaya恒等式的啟發(fā),將碳排放主要影響因素劃分為人口規(guī)模因素、經濟發(fā)展因素和能源消費因素,并運用灰色關聯(lián)分析法分析各影響因素與碳排放之間的關聯(lián)度。在STIRPAT模型的基礎上,將碳排放主要影響因素分解為十個指標,運用多元回歸思想構建得到含有這十個指標的碳排放模型,得到各指標對碳排放的貢獻率,并與灰色關聯(lián)分析法得到的關聯(lián)度進行比較分析,發(fā)現(xiàn)結果具有高度的一致性。研究結果表明,能源消費因素和經濟增長因素對我國碳排放影響最大,人口規(guī)模因素對碳排放影響相對較小。最后,對研究結果進行總結,并對我國碳排放調控和低碳經濟發(fā)展提供有針對性的政策建議。
【關鍵詞】:碳排放 影響因素 灰色關聯(lián)分析法 STIRPAT模型 嶺回歸
【學位授予單位】:南京郵電大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:X196;F124.5
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第一章 緒論8-18
- 1.1 研究背景8-10
- 1.1.1 國際背景8-9
- 1.1.2 國內背景9-10
- 1.2 研究現(xiàn)狀10-15
- 1.2.1 國外碳排放影響因素研究10-12
- 1.2.2 國內碳排放影響因素研究12-15
- 1.3 研究目的和意義15-16
- 1.3.1 研究目的15
- 1.3.2 研究意義15-16
- 1.4 主要研究內容和技術路線16-18
- 1.4.1 研究內容16-17
- 1.4.2 技術路線圖17-18
- 第二章 中國碳排放特點分析18-28
- 2.1 中國化石燃料消費結構分析18-22
- 2.1.1 中國煤炭消費分析19-20
- 2.1.2 中國石油消費分析20-21
- 2.1.3 中國天然氣消費分析21-22
- 2.2 中國碳排放總量及其特點22-26
- 2.2.1 碳排放量計算方法22-24
- 2.2.2 碳排放量計算結果及分析24-26
- 2.3 小結26-28
- 第三章 基于灰色關聯(lián)分析的中國碳排放主要影響因素研究28-41
- 3.1 相關理論簡述28-30
- 3.1.1 kaya恒等式28
- 3.1.2 灰色關聯(lián)分析法28-30
- 3.2 碳排放的主要影響因素分析30-36
- 3.2.1 數(shù)據來源30
- 3.2.2 中國人口規(guī)模分析30-32
- 3.2.3 中國經濟發(fā)展分析32-34
- 3.2.4 中國能源消費分析34-36
- 3.3 中國碳排放主要影響因素的灰色關聯(lián)分析36-40
- 3.3.1 計算過程36-38
- 3.3.2 結果分析38-40
- 3.4 小結40-41
- 第四章 基于STIRPAT模型的中國碳排放影響因素貢獻率分析41-62
- 4.1 STIRPAT模型簡述41-42
- 4.2 STIRPAT模型指標選取及構建42-49
- 4.2.1 指標分析42-48
- 4.2.2 模型構建48-49
- 4.3 STIRPAT模型回歸分析49-58
- 4.3.1 回歸分析過程49-56
- 4.3.2 回歸分析結果56-58
- 4.4 政策建議58-60
- 4.4.1 優(yōu)化能源結構,開發(fā)清潔能源58-59
- 4.4.2 鼓勵節(jié)能減排技術創(chuàng)新59
- 4.4.3 發(fā)展低碳經濟59-60
- 4.4.4 鼓勵低碳消費60
- 4.5 小結60-62
- 第五章 結論與展望62-64
- 5.1 結論62-63
- 5.2 不足與展望63-64
- 參考文獻64-68
- 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文68-69
- 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目69-70
- 致謝70
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