基于STIRPAT模型的低碳经济论文

1指标选取与模型构建

1.1指标选取在借鉴前人相关研究的基础上，本文所选取的影响碳排放量的因素有人口、经济水平、产业结构、能源强度、能源消费结构、单位能耗碳排放量和国际贸易分工等指标.本文CO2排放指标选取择CO2排放总量和人均碳排放量指标.根据数据的可获性等相关原则，本文的数据来源为历年《中国能源统计年鉴》、《河南省统计年鉴》以及河南省相关公报资料等.相应地，上述各指标选取如下：人口指标选取历年河南省人口增长率，用字母P代表；经济水平指标选取河南省历年人均GDP指标，为消除物价等因素的影响，对GDP按照1952年的价格进行平减，用字母AP代表；考虑到产业部门消耗的能源类型和结构在碳排放量的差异，结合河南省的实际，选取第二产业在国民经济中的比例作为产业结构的指标，用字母S代表；能源强度是以单位国内生产总值的能源消费量表示，用字母ET代表；能源消费结构选取煤炭消费占能源消费比重表示，用字母ES代表；单位能耗碳排放量用碳排放量与能源消耗总量之比表示，用字母CT代表；由于出口高耗能的资源密集型产品会增加本地区的碳排放量，因此，国际贸易分工指择用出口额占国内生产总值比重表示，用字母EX代表.根据资料显示，能源消费总量河南省主要是以污染严重的煤炭燃料为主，该比例也高达85%以上.而目前二氧化碳排放量多是通过化石能源消费量推算来的，因而本文主要以煤炭、石油和天然气这3种消耗量较大的一次能源为基准来核算河南省的CO2排放量.具体采用参考文献［8］中的方法来估算河南省的碳排放量.碳排放总量用字母I代表，人均碳排放量用字母PI代表.

1.2扩展的STIRPAT模型的构建在分析人文因素对环境影响的量化模型时，学界通常使用IPAT方程.但此方程存在着考察的变量数目有限性等不足.为此，迭特滋（Dietz）等建立了IPAT方程的随机模型——STIRPAT模型，借鉴前人的研究，本文又新增加了单位能耗碳排放量、产业结构、能源消费结构和国际贸易分工4个变量来对STIRPAT模型进行扩展.扩展后的STIRPAT模型为。为了消除各变量指标数据中存在的异方差现象，将式（1）两边分别取对数，使其转化为线性回归模型.考虑到能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用对碳排放总量的影响，本文在模型中引入lnETt与lnCTt的乘积。

2实证分析

1978—2010年河南省能源消费总量和碳排放总量不断增加.从图1可以看出，河南省碳排放总量由1978年的9040.05万t增加到2010年的55127.6万t，年均增长5.81%.能源消费总量由1978年的3353万t标准煤增加到2010年的21438万t标准煤，年均增长5.97%；碳排放总量和能源消费总量在33年间变化几乎一致.从图1还可以看出，1978年至2010年河南省人均碳排放量和上述的变化趋势也是一样.人均碳排放量由1978年的1.28t/人增加到2010年的5.5t/人，增加了4.3倍，年均增长4.67%.

2.1碳排放总量和人均碳排放量的计量模型分析时间序列模型需要进行平稳性检验，否则，就有可能出现“伪回归”问题［10］.通常采用ADF检验方法来检验变量间是否存在长期协整关系［11］.若为非平稳的同阶单整时间序列，则需要进一步利用上述方法，在含有常数项而没有趋势下，各变量时间序列（对数形式）为非平稳，通过一阶差分后，在10%的显著性水平下，各变量时间序列为一阶单整序列.根据上述公式（4）和公式（5），利用各变量数据和EViews5.0软件，得到回归结果（表1和表2）.由表2回归的参数可以看出，模型2的拟合优度为0.999679，DW值接近于2，表明以碳排放总量为解释变量的模型2回归结果好，且不存在异方差性和自相关性.同样，在以人均碳排放量为解释变量时的模型4的回归效果好.从模型2的回归系数来看，P、AP、ET与CT的交互作用，ES、EX对碳排放总量有显著正向影响，而产业结构S则对碳排放总量影响不显著.AP、ET与CT的交互作用和ES的弹性系数较大，分别为0.968746、0.757889和0.583027，其他变量弹性较小.因此，在对碳排放总量正向影响的因素中，AP影响最大，ET与CT的交互作用次之，ES的影响位居第三.同样，在模型4的回归结果中，AP、ET、CT的交互作用与ES、S、EX对人均碳排放量有显著正向影响.其中，AP、ET与CT的交互作用和ES的弹性系数较大，分别为0.954494、0.926183和0.595472，其他变量弹性较小.因此，在对碳排放总量正向影响的因素中，AP影响最大，ET与CT的交互作用次之，ES影响也较大.此外，从模型2和模型4的回归参数上看，模型4回归效果要优于模型2的回归效果.

2.2各影响因素对碳排放总量和人均碳排放量的贡献率分析由上可知，对碳排放总量和人均碳排放量正向影响较大的解释变量的回归系数分别为。由表3可知，1978—2010年碳排放总量年均增长5.81%，在分解各主要影响因素中，AP对碳排放总量的影响表现出正效应，贡献率为79%；而ET与CT的交互作用、ES对碳排放总量的影响则表现出负效应，平均贡献率依次为-31.4%和-1.59%.1978—2009年人均碳排放量平均增长4.67%，在分解各主要影响因素中，AP和ES对人均碳排放量的影响表现为正效应，平均贡献率分别为202.2%和20.01%；而ET与CT的交互作用变动对人均碳排放量的影响则表现为负效应，平均贡献率为-148.78%.出现上述情况的主要原因在于：1978—2010年河南省人均实际国内生产总值年均增长率达到10.15%，人均国内生产总值持续增长是近33年间碳排放总量增加、人均碳排放量增加的主导因素，贡献率也最大.1978—2010年河南省能源强度和单位能耗碳排放量均有较大幅度的下降，年均下降分别为4.88%和0.15%，这在一定程度上表明河南省能源结构优化成效初步显现.因此，两者的交互作用对近33年间碳排放总量和人均碳排放量变动负向驱动的主导因素，其贡献率也最大.1978—2010年能源消费结构的变动对碳排放量的变动具有重要影响.如果消费结构合理，则可能呈现出负向驱动，否则，则可能出现正向驱动.从表3的结果可以看出，能源消费结构的变动对碳排放总量起到一定的负向驱动作用，但对人均碳排量起到的是正向驱动作用.出现这种情况的主要原因是由于公众和相关部门的低碳意识参差不齐造成的，从数据的结果看，目前仅有一小部分公众和相关部门具有较强的低碳意识，因此最终也就导致了其对碳排放总量的负向驱动的贡献率仅为1.59%，但这一小部分相对于大部分来说，其负向驱动的功能也就大大抵消，最终也就导致了其对人均碳排放量具有一定正向驱动作用.此外，虽然产业结构和国际贸易分工对碳排放的变动表面微弱效应，但因其与技术进步关系密切，因此，技术进步也是导致碳排放的因素之一.

3结论与建议

根据影响碳排放的因素分析，本文在借鉴前人研究的基础上，对STIRPAT模型进行了扩展，实证研究了河南省1978—2010年的碳排放的影响及其贡献率，得到以下主要结论：第一，对碳排放总量有显著正向影响的主要因素有人口增长、经济发展、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、国际贸易分工，而产业结构则对碳排放总量影响不显著.第二，对人均碳排放量有显著正向影响的因素有经济发展水平、能源强度与单位能耗碳排放量的交互作用、能源消费结构、产业结构、国际贸易分工，而产业结构则对人均碳排放量有显著影响.第三，从影响程度上来讲，经济发展水平对碳排放总量和人均碳排放的影响表现出正效应，而能源强度和单位能耗碳排放量交互作用对碳排放总量和人均碳排放的影响表现出负效应.能源消费结构对碳排放总量的影响表现出负效应，而对人均碳排放的影响表现出正效应.总之，碳排放与经济发展水平关联度高，经济的持续增长是碳排放总量增加的主导因素.经济的增长是满足居民生存与发展基本需求的必要条件，能源消费在一定程度上反映了一个国家或地区的经济活动的强度和满足居民生活需求的能力.河南省为作中原经济区建设的主体，走低碳经济的可持续发展道路既是河南省转变经济发展方式、产业结构调整的选择，也是中原经济区建设的必然选择.在确保经济发展不受影响的条件下，减少碳排放，实现经济发展与碳减排的双赢，应实行以下政策：第一，优化现有的能源结构，发展现新型能源产业.要改变目前的能源的结构，尤其是消费结构，其次大力发展新能源产业，充分利用我省的现有基础和优势，发展低能耗、少污染、高技术含量的生物能源产业.第二，加快低碳技术创新和研发，降低能源强度.针对河南省目前的能源消费结构中煤炭、石油等石化能源的消费比例较高的实际，积极在这些高碳行业引进低碳技术，或者采取相关激励政策，促使这些行业进行节能减排、科技创新、清洁能源技术的创新和研发.第三，优化现有产业结构，调整出口商品结构.目前，河南省的碳排放主要来自第二产业，特别是高耗能、高污染的工业企业.因此，要用高新技术改造传统的高碳产业，使高碳产业低碳化，通过兼并重组和政策法规及财政补偿等措施促使落后产能退出.提高能源利用效率，从源头上减少化石燃料消耗.从源头上控制高耗能、高污染项目的过快增长，所有新建项目的审批，都把节能评估审查和环境影响评价作为首要条件.同时，在商品的出口方面，也要限制高碳污染产品出口.提高出口产品的质量和档次.第四，控制人口增长，提高人口素质.根据对河南省的碳排放的实证研究，人口的增长和能源消费结构对碳排放均有影响作用.因此，河南省在控制人口增长速度的同时，还要注重提高人口素质，采取更加有效的宣传手段和措施，普及低碳知识，提高民众对低碳经济重要性的认识.

作者：李慧单位：南阳理工学院经济与管理学院