黄河流域碳排放区域差异、成因及脱钩分析

为了给黄河流域低碳转型和高质量发展决策提供参考,利用2000—2018年面板数据和STIRPAT模型,测算了2000—2018年黄河流域的碳排放量,比较沿黄9省(区)碳排放的区域差异及各驱动因素的空间异质性,分析黄河流域碳排放及经济增长之间的关系。结果表明:黄河流域整体碳排放量较大,沿黄9省(区)碳排放量存在明显差异,黄河中下游的山西、陕西、河南、山东4省份属于高排放区,黄河上游的四川和内蒙古2省(区)属于中排放区,青海、宁夏和甘肃3省(区)属于低排放区域;不同驱动因素的碳排放量弹性系数存在差异,经济快速增长是各省(区)碳排放量增加的主要驱动因素,碳排放与经济增长之间存在明显的倒U形库兹涅茨曲线;黄河流域整体碳排放与经济增长之间弹性脱钩状态大致经历了由增长连接到弱脱钩再到强脱钩的过程,脱钩趋势向好,9省(区)碳排放与经济增长之间的弹性脱钩状态存在区域异质性。

基于STIRPAT模型的碳排放影响因素及峰值研究——以山东省为例

本文基于2000~2017年的人口数量、人均GDP、能源强度、能源结构、外商投资水平、城镇化水平以及产业结构的情况,构建了改进后的STIRPAT模型,运用岭回归估计方法,分析碳排放总量与各影响因素之间的关系。并在此基础上,通过情景分析法,对于不同情景下,山东省达到碳排放峰值的时间进行了预测。研究结果表明,人口规模、人均GDP、能源结构、外商投资水平、城镇化水平以及产业结构等影响因素于山东省的碳排放量皆存在正相关的关系,但每个的影响程度存在着差异。而能源强度与碳排放量呈现负相关的关系。根据STIRPAT模型的情景分析,预测出山东省大约有75%的概率会在2030年之前达到碳排放峰值的目标。最后鉴于上述分析,提出了调整能源结构、促进技术创新、提倡节能减排等相应的节能减排对策。