中國省域碳排放空間溢出效應(yīng)與影響因素分析——基于空間面板模型.pdf

1、能源是人類社會賴以生存和發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，是促進經(jīng)濟增長最基本的要素之一。當(dāng)今中國正處于高速發(fā)展階段，這與能源的消費有著緊密聯(lián)系，然而大量消耗含碳能源會直接導(dǎo)致全球氣候變暖和生態(tài)環(huán)境的惡化，這無疑給人類的生存和經(jīng)濟的發(fā)展帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)，應(yīng)對全球氣候變暖的趨勢成為各國政府一致努力的目標(biāo)。因此，本文圍繞我國碳排放水平的相關(guān)話題展開研究，對于應(yīng)對全球氣候變化有著重要的理論和現(xiàn)實意義。
　　本文實證部分選取省分為區(qū)域單位，收集2005

2、-2014年各省能源消費數(shù)據(jù)，計算出省域碳排放量，結(jié)合其他指標(biāo)，探索影響碳排放量的因素。文章具體內(nèi)容如下:
　　首先采取IPCC在《國家溫室氣體排放清單指南》中提到的各項能源的碳排放系數(shù)及碳排放量的計算方法對全國三十個省份（除澳門、香港特別行政區(qū)、臺灣和西藏）2005-2014年的碳排放總量進行了計算。發(fā)現(xiàn)十年來我國碳排放總量大體上是遞增的趨勢，其中2005-2010年增長較為陡峭，而2010-2014年增長較為緩慢。其中2013

3、年較2012年的碳排放量是較少的，這可能是我國節(jié)能減排政策已初見成效。從熱力圖可以看出，我國碳排放量存在南北差異和東西差異，即東部碳排放量高于西部，北部碳排放量高于南部，且東西差異大于南北差異。
　　接著，構(gòu)建兩種空間權(quán)重矩陣:鄰接0-1矩陣（基于rook原理）和距離矩陣。運用了兩種空間權(quán)重矩陣對全局碳排放量的空間相關(guān)性進行計算，比較兩者得到的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)采用鄰接矩陣得出的結(jié)果更優(yōu)，因此采用鄰接矩陣作為本文的空間權(quán)重矩陣。根據(jù)全局自

4、相關(guān)性得出的結(jié)果，初步得出結(jié)論，即我國省域碳排放量是存在空間自相關(guān)性的。
　　在局部空間相關(guān)性檢驗中，先通過Moran'sⅠ散點圖將全國三十個省份劃分成四個區(qū)域:高-高聚集、低-低聚集、高-低聚集和低-高聚集區(qū)域。接著用LISA聚集圖和LISA顯著圖來驗證結(jié)論，發(fā)現(xiàn)圖中明顯顯示我國碳排放量確實存在高-高聚集和低-低聚集，且高-高聚集區(qū)域主要集中在東部環(huán)渤海區(qū)域。
　　用STIRPAT模型分解省域碳排放影響因素，結(jié)合實證結(jié)果，

5、最終選取的三個變量分別是:省域人均GDP、省域總?cè)丝诤褪∮蚰茉聪M強度。
　　最后，在采用空間計量模型之前，先采用普通OLS估計法對面板模型進行系數(shù)估計，發(fā)現(xiàn)所選取的三個變量與碳排放量之間確實存在正相關(guān)關(guān)系。由于驗證了我國省域碳排放量確實存在空間自相關(guān)性考慮采用空間計量模型進行建模:空間滯后(SLM)和空間誤差(SEM)模型。此時，截面之間的相關(guān)性使得普通OLS估計不再適用，故采用極大似然估計方法對空間計量模型進行系數(shù)估計。得到的