原创《我国CO2排放影响因素区域碳强度对析》：本文关于排放论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
摘 要：本文估算了我国29个省、直辖市和自治区1995-2010年的人均CO2排放量,建立动态面板模型,并采用系统广义矩法对影响我国人均CO2排放的因素进行了回归分析.在此基础上,以能源强度和碳强度为依据,采用沃德法将全国划分为五个区域,并对各区域的碳强度进行对 析.研究表明,人均CO2排放存在显著的路径依赖现象；人均GDP和人均CO2排放量之间呈N型曲线的关系；碳强度的大小主要取决于各区域能源强度、煤炭消费比重和重工业集聚度.
关键词：CO2排放；环境污染；面板数据；碳强度
中图分类号：F061.5文献标志码：A文章编号： 1001-862X（2012）03－0049－007
一、引 言
目前,全球气候变暖已严重威胁到人类的生存和健康.而大气层中二氧化碳等温室气体的大量积聚是全球变暖的主要原因（IPCC,2000）.除了自然因素以外,更大程度是人类燃烧化石燃料导致的温室气体排放.自1992年《联合国气候变化框架公约》制定以来,全面控制和减少二氧化碳等温室气体的排放已成为各国环境经济政策的重要导向.2009年的哥本哈根气候谈判会议要求发展中国家承担减排义务,中国作为目前世界最大的CO2排放国家,面临着来自国际社会的巨大压力.为了应对气候变化,我国提出争取到2020年,单位国内生产总值CO2排放（碳排放强度）比2005年降低40%—45%,并将其作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划.因此,分析影响CO2排放的相关因素,最终找出节能减排的内在动力,对减少温室气体的排放,实现可持续发展尤为重要.
二、文献综述
对二氧化碳排放影响因素的分解研究始于20世纪70年代,Ehrlich和Holden（1971）提出了IPAT模型来分析人类活动对环境的影响,即I等于P?A?T方程,该方程将环境影响（I）表示为人口规模（P）、一国的富裕程度（A）、技术水平（T）三个关键驱动力乘积的结果.20世纪90年代以来,经济全球化不断加剧,国际贸易快速增长,并成为经济增长的主要驱动力之一,由此带来的环境质量的急速下降引起了广泛关注.1991年,G.Grossman和A.Kureger通过42个国家的面板数据分析特定的制度变迁对环境的可能影响时发现并提出了环境库兹涅茨曲线（EKC）,该曲线表明经济增长和环境污染之间呈现一种倒“U”型的关系,即随着经济的增长环境质量呈先恶化后改善的趋势.近年来,国内外许多学者采用不同的污染指标和方法对经济增长和环境污染之间的关系进行了深入的研究,发现两者之间或呈倒“U”型关系（张为付等,2011）、单调递增关系（Shafik等,1994）、N型曲线（Friedl&Getzner,2003）甚至不相关（Lantz&Feng,2006）,得出的拐点相差也很大.1994年,Copeland和Taylor在研究南北贸易和环境的关系时,提出了“污染避难所假说”.该假说认为自由贸易使高污染产业从发达国家转移至发展中国家,导致污染密集型产品的生产和消费发生分离,产品出口到发达国家而污染却留在了发展中国家.需要指出的是,当前学术界对“污染避难所假说”尚未达成共识,甚至有的观点和研究结论截然相反.例如,Antweiler等（2001）将贸易效应引入环境污染的一般均衡理论模型,得到的结论是自由贸易有利于环境质量的改善.
近年来,国内学者对环境效应的分析不断深入,已延伸至影响经济发展的各个层面,宋德勇、卢忠宝（2009）采用两阶段迪氏因素分解法,将影响CO2排放的因素分解为产出规模、能源强度、能源结构和能源排放强度四个方面,并引入产出结构效应,对能源强度进行再次分解.结果显示能源强度的变化主要来自于部门能源强度的变化；林伯强、刘希颖（2010）在Kaya恒等式的基础上,引入城市化因素,发现城市化的人口转移对能源和碳排放的冲击非常明显,特别是城市化进程中的高耗能特征；李国志、李宗植（2010）将我国30个省份分为低排放、中排放、高排放区域进行比较,结果表明：三个区域的CO2排放存在明显差异,并且差异性不断扩大；龙志和、陈青青（2011）认为全国和东部地区EKC曲线呈倒N型,中西部地区则为单调递增关系.
上述文献从不同方面考察了CO2排放的影响因素,本文试图在已有研究的基础上进行如下改进：首先,在因素选取上,本文结合我国现阶段工业化和城市化快速发展的特征,综合已有研究中影响CO2排放的重要因素,另外考虑到CO2的排放惯性,进一步引入因变量的滞后一期；其次,在技术因素的处理上,现有文献多数采用因素分解法,选取单因素能源效率指标（能源强度）来衡量,却忽略了其他相关因素的替代作用.为了弥补这一缺陷,本文采用Hu和Wang（2006） 基于数据包络法提出的全要素能源效率指标；最后,考虑到我国各省份资源禀赋及经济发展水平的差异性,在区域划分上,本文克服简单的以地理位置为依据的东中西划分方法,首次采用更为科学的沃德法,以单位GDP的能源消耗量和CO2排放量为依据将全国划分为五个区域,并对各区域的碳强度进行了对 析.
三、模型构建及数据说明
(一)模型构建
为了检验各因素对CO2排放驱动力的大小,构建了如下模型：
ln（CO2）it等于?姿（CO2）it-1+?茁１Yit+?茁2Yit2+?茁3Yit3+?茁4ESit
+?茁5SIYit+?茁6TOit+?茁7Uit+?茁8SKit+?浊i+?着it（1）
其中,i和t分别代表省份和年份,?浊i和?着it分别为各个省份不可观测的个体差异和随机扰动项.（CO2）it-1是被解释变量（CO2）it的一阶滞后项,调整系数?姿刻画了上一期CO2排放量的大小对本期CO2排放量的影响,反映了CO2排放惯性的强弱,将ln（CO2）it作为因变量,一是为了使数据平稳,二是为了考察其不同的经济意义.
(二)数据说明
1．人均CO2排放量.用CO2排放量除以人口数来表示.CO2排放的增量主要来自于化石燃料燃烧、水泥、石灰和钢铁等工业生产过程,而化石能源消费和水泥生产排放的CO2占总排放的97%以上,可以近似代替CO2排放总量.因此,本文估算的CO2排放量包括两部分,一部分为化石燃料燃烧产生的,另一部分为水泥生产过程中的CO2排放量.水泥生产过程排放的CO2排放总量由水泥生产总量和其CO2排放系数的乘积得到.对化石能源燃烧的CO2排放量的估算采用IPCC（2006）在联合国气候变化框架公约以及京都议定书中提供的方法,具体公式如下：
排放论文参考资料：
结论：我国CO2排放影响因素区域碳强度对析为关于本文可作为排放方面的大学硕士与本科毕业论文2018年汽车排放新标准论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
