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基于STIRPAT模型的陕西省工业碳排放分析及预测

Analysis and forecast of industrial carbon emissions in Shaanxi Province based on STIRPAT Model
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摘要 工业行业是陕西省碳排放的最主要来源,研究工业行业碳排放的影响因素,预测其碳达峰时间,对陕西省尽快实现“双碳”目标具有重要的现实意义。构建STIRPAT模型,运用岭回归并结合情景分析,预测陕西省工业行业碳达峰时间与峰值。研究结果表明:①陕西省工业行业碳达峰时间出现在2030—2040年之间,峰值规模约在19412.54万~23472.48万t之间;②人口规模是促进陕西省工业行业碳排放的最主要因素,而能源强度对工业碳排放具有显著的抑制作用,通过对人口规模和能源强度的调节,可以为陕西省减少4059.94万t碳排放量;③人口规模、地区生产总值、工业产出对二氧化碳排放产生显著的正向影响,而能源强度对二氧化碳排放产生显著的负向影响。最后根据碳排放预测结果,提出陕西省工业行业碳减排路径,同时也为其他工业大省和工业城市的碳减排提供一定的参考。 Industrial industry is the most important source of carbon emissions in Shaanxi Province.This paper constructs STIRPAT model,uses ridge regression and scenario analysis to predict the peak time and peak value of industrial carbon in Shaanxi Province.The results show that:(1)the peak time of industrial carbon in Shaanxi Province occurs between 2030 and 2040,and the peak scale is about 19412.54~23472.48 tons;(2)population size is the most important factor to promote industrial carbon emissions in Shaanxi Province,while energy intensity has a significant inhibitory effect on industrial carbon emissions;(3)population size,regional GDP and industrial output have a significantly positive impact on carbon dioxide emissions,while energy intensity has a significantly negative impact on carbon dioxide emissions.Finally,according to the forecast results of carbon emission,the paper puts forward the path of carbon emission reduction of industrial industries in Shaanxi Province,which also provides some reference for the carbon emission reduction of other industrial provinces and industrial cities.
作者 吴长江 Wu Changjiang(School of Management,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China;Shaanxi Key Research Base of Soft Science for Green and Low-carbon Development of Energy Industry,Yan’an 716000,China)
出处 《煤炭经济研究》 2023年第10期19-27,共9页 Coal Economic Research
基金 国家自然科学基金资助项目(71273206) 陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题重点智库项目(2021ZD0998) 陕西省教育厅科研计划项目(19JK0944)
关键词 工业行业 碳排放 STIRPAT 碳达峰 碳减排路径 industrial sector carbon emissions STIRPAT carbon peak carbon emission reduction path
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