Analysis of Regional Differences of Energy Footprint in China Based on STIRPAT Model

On the basis of the previous researches and the ecological footprint theory,we use the cross-sectional data of Chinese energy consumption in 2007 to calculate the regional differences of energy consumption footprint of 30 provinces in China;by using the method of EEF calculation method,we calculate the regional distribution of EFI and analyze its law;through the construction of STIRPAT model,we reveal the relationship between EEF and factors of population and economy.The results show that provinces with higher EEF mainly concentrate in the Middle Eastern China,which have a developed industry,such as Shandong,Hebei,Liaoning Province and so on.However,provinces with lower EEF mainly concentrate in the Western China,which have a relatively poor economy,such as Ningxia,Qinghai Province and so on.These results are in accordance with the area distribution of China's economic development level.The EFI decreases gradually from west to east.As the level of regional economy is improved,the EFI has the downward trend.The quantity of population shows notable impact on EFI.The per capita GDP does not show the nagative relationship with EFI,which can not prove the existence of Environmental Kuznets Curve.

The influence of heterogeneous environmental regulation on the green development of the mining industry: empirical analysis based on the system GMM and dynamic panel data model

The intensity of environmental regulation (ERI) affects the short-term effect of the level of green mining (GML),and which structure determines the long-term mechanism.Based on the panel data from 2001 to 2015,with the dynamic panel model and system GMM estimation method were employed to test the influence of heterogeneous environmental regulation on green mining and its transmission mechanism.The results show that,there is a 'U' type nonlinear relationship between the ERI and GML.The direct effect of command-control-based (CAC) and the market incentive-based (MBI) environmental regulation on green development of mining shows the characteristics of inhibition and promotion.There is a 'U' type of indirectly moderating effect between technological innovation and the energy consumption structure on the GML.The technological innovation promotes the green development of the mining industry only after pass the inflection point of MBI,while the CAC plays a significant guiding role in upgrading of the energy consumption structure.There is an inhibition and promotion effect of MBI on the GML in the southeast coastal area,and the CAC is not significantly.Meanwhile,both of the ERI shows no positive effects in the central and western inland region.

Effect of FDI on China's environmental pollution: Evidence based on spatial panel data

It is clearly stated in the 19th people's congress that we should make the environmental protection as our national policy. Therefore, it is of great importance to study this issue. This article is going to consider 30 provinces of China as the cross-section, and utilize the data sample from 2006 to 2015 of these cross-sections to formulate a Spatial Panel Data Durbin Model to analyze the effect of FDI. By using these data, this article creates a comprehensive environmental pollution index with the help of entropy. The result indicates that the effect of FDI on environment has a non-linear and spatial spillover characteristic. Before reaching the critical value, FDI has a negative effect on environment; however, with the accumulation of FDI, it will create a significant positive effect on the environment.

Employment effect of China's environmental regulation: Evidence based on spatial panel data

This article considers 30 provinces of China as the cross-section subjects, and utilizes the data sample from 2009 to 2015 of these cross-sections to formulate a Spatial Panel Data Durbin Model to analyze the effect of environmental regulation on employment. The result indicates that environmental regulation has negative effect on employment with the consideration of spatial spillover effect, and this adverse effect is not significant mathematically. With the enhance of environmental regulation, the negative impact on employment will decrease accordingly, even may eventually promote job growth, which means there may be a non-linear relationship between them. Specifically, the direct effect of environmental regulation on employment indicates that it is beneficial for job growth whereas the indirect effect illustrate that it is detrimental for employment.

The heterogeneous influence of economic growth on environmental pollution: evidence from municipal data of China

This study aims to investigate the influence of rapid economic development on pollution at the municipal level in China.It constructs a Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence and Technology model(STIRPAT model) and uses comprehensive municipal data on industrial pollution and economic performance.The dataset contains 290 cities from2003 to 2016 as a sample for the panel data analysis.The study further separates the cities into two groups by their levels of economic development for heterogeneity analysis.It reveals that a low level of economic development would aggravate environmental pollution,and when the economy reaches a high level,this economic development will improve environmental quality.We also find that the relationships between foreign direct investment and industrial dust and sulfur dioxide(SO_2) discharge are significant,while the relationship between economic growth and effluent emission is not.The more developed subsample cities present an inverted U-shaped curve between industrial pollutant emission,GDP per capita,and foreign direct investment,while the less developed subsamples show no such relationship.Since the shape of these curves differs among regions,their turning points vary accordingly.Based on this finding,this study suggests that the governments of more developed cities should balance environmental pollution and economic development by enhancing environmental regulations and adjusting industrial structure.

Impacts of Migration on Urban Environmental Pollutant Emissions in China: A Comparative Perspective

In recent years,researchers have devoted considerable attention to identifying the causes of urban environmental pollution.To determine whether migrant populations significantly affect urban environments,we examined the relationship between urban environmental pollutant emissions and migrant populations at the prefectural level using data obtained for 90 Chinese cities evidencing net in-migration.By dividing the permanent populations of these cities into natives and migrants in relation to the population structure,we constructed an improved Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence and Technology model(STIRPAT)that included not only environmental pollutant emission variables but also variables on the cities’attributes.We subsequently conducted detailed analyses of the results of the models to assess the impacts of natives and migrants on environmental pollutant emissions.The main findings of our study were as follows:1)Migrant populations have significant impacts on environmental emissions both in terms of their size and concentration.Specifically,migrant populations have negative impacts on Air Quality Index(AQI)as well as PM2.5 emissions and positive impacts on emissions of NO2 and CO2.2)The impacts of migrant populations on urban environmental pollutant emissions were 8 to 30 times weaker than that of local populations.3)Urban environmental pollutant emissions in different cities differ significantly according to variations in the industrial structures,public transportation facilities,and population densities.

基于STIRPAT模型的环境压力空间差异分析--以能源消费为例

定量分析区域人文驱动力对环境的影响,对认识我国区域环境压力及其影响因素具有一定的科学意义.利用STIRPAT模型,以人口数量、富裕度为自变量,以能源消费总量为因变量,应用岭回归函数拟合得到环境压力模型.以研究结果为依据,利用Mapinfo7.0软件分别绘制人口数量和富裕度对环境压力影响的空间差异图.结果显示,不同省份间人口数量和富裕度对环境压力影响存在显著差异.尽管各省份人口数量对环境压力都产生线性正效应影响,但影响强度有明显差异,最大者是最小者的8.079倍.富裕度对环境压力影响,有正效应或者负效应;有线性作用或者弹性作用.30个考察对象中,北京、上海、四川、新疆4个省市的富裕度二次项系数为负,这说明,在数据观测范围内以上4个省市的结果支持富裕度与环境压力间存在倒"U"型环境库兹涅茨曲线的观点;但这4个省市的环境压力并没有出现下降,这是由于各种人文驱动力影响的净效应决定了环境压力变化趋势.人口数量的增长对环境压力的上升存在较强正效应,因此,控制人口数量的速度对改善环境压力将起到关键作用.

基于STIRPAT模型分析社会经济因素对甘肃省环境压力的影响

运用生态足迹理论分析了甘肃省环境可持续性动态变化特征,甘肃省环境可持续性状况随时间的变化呈现出显著的阶段性特征,并以1998年为分水岭,之前,人类生产消费活动处于环境承载范围之内,此后,出现人均生态足迹赤字且总体呈显著的上升趋势。同时,万元GDP生态足迹以较快的速度递减,表明资源利用效率得到很大提高,且潜力依旧巨大。以1991-2006年甘肃省生态足迹时间序列数据作为环境压力的衡量指标,利用STIRPAT模型分析了人口数量、经济(人均GDP)、社会(城市化水平和产业结构)等人文驱动力对环境压力的影响。结果表明,人口数量的增加,富裕程度的增强都将不同程度地加剧人类对环境的影响,而产业结构的适当调整能有效减轻环境压力。

中国产业结构调整的碳排放效应——基于STIRPAT扩展模型及空间面板数据的实证研究

利用1997—2010年我国省际面板数据,基于STIRPAT的扩展形式,运用空间面板模型实证分析了我国产业结构调整的碳排放效应。与以往研究不同的是,将空间自相关性纳入传统模型中,并且未采用简单的三次产业划分法描述产业结构,而是将生产部门细分为五类行业。结果表明:我国各省区的二氧化碳排放量存在空间维度上的依赖性和异质性,产业结构高级化进程受经济规律和发展实际的限制,这影响了减排效果的发挥;农业机械化的发展步伐不断加快,但工业发展的高能耗、高污染特征仍非常明显,农业和工业增加值占GDP比重分别与二氧化碳排放量显著正相关,其他行业比重调整的降碳作用有待更充分的激发。指出:我国应推进农业机械化与产业结构战略性调整相结合,促进以技术创新与进步为基础的产业内部结构升级;各区域要力求与周边地区协调、互助,共建以低碳排放为特征的产业体系。

基于STIRPAT模型的中国能源足迹的区域差异分析

在前人研究的基础上,从生态足迹理论出发,利用2007年中国能源消费截面数据,通过能源足迹测算方法测算出我国30个省区的能源消费足迹省区差异;通过能源足迹强度测算方法测算出能源足迹强度的区域分布,分析其规律;并通过STIRPAT影响因素模型的构建,揭示能源足迹与人口、经济影响因素的关系。结果表明,能源足迹高的省份主要集中于工业较发达的中东部地区,如山东、河北、辽宁等省;而能源足迹低的省份主要分布在经济相对落后的西部地区,如广西、宁夏、青海等省,这与我国经济发展水平的区域分布较为吻合。能源足迹强度由西向东逐渐减少;随着区域经济发展水平的提高,能源足迹强度存在下降趋势。人口数量对能源足迹大小的影响显著;人均GDP并没有显示出与能源足迹有反向关系,不能证明能源足迹的环境库兹涅茨曲线存在。

基于STIRPAT改进模型的河南省公路运输发展影响碳排放强度统计效应分析

高效的公路交通运输体系是实现河南省物流低碳化和可持续发展的关键.除考虑人口规模和人均GDP因素外,引入等级公路线路里程、民用车辆拥有量、货客运总周转量等公路发展主要因素,结合改进的STIRPAT模型,通过构建面板数据矩阵,并采用个体随机效应模型分析2006-2016年河南省公路发展因素对区域碳排放强度的影响.结果发现,近十年河南省等级以上公路线路里程和货客运总周转量对本区域碳排放强度有正向影响效应,而人口数量、人均GDP和民用车辆拥有量对本区域的碳排放强度有负向影响效应;其中,人均GDP是影响效应最为显著的因素,货客运总周转量是推高区域碳排放强度效应最为显著的因素.

中国省域环境伦理行为指数测度及其空间效应研究——基于改进STIRPAT模型的实证

环境伦理观是指导人类环境行为的哲学观,是促进环境和谐发展的核心理念。通过构建政府、企业和公众三个层面的环境伦理行为指数指标体系,测算了2003—2015年中国省域环境伦理行为指数,并结合改进的STIRPAT模型与空间面板计量模型进行回归分析。结果表明:在2003—2015年间,中国省域环境伦理行为指数存在较强的正向空间自相关性,以高值集聚为主,低值集聚为辅,整体空间集聚分布格局显著。人口密度对环境伦理行为指数的影响在空间上集中于本省域,而环境污染程度会同时对本省域及周边地区的环境伦理行为指数产生影响,空间溢出效应显著。经济高速发展所带来的环境问题激化了保护与发展的矛盾,增加了环境伦理行为指数,而当前的科技水平仍未能满足当前环境治理的需求,仍存在较大提升空间。自然保护程度的直接效应和空间溢出效应都为负值,意味着随着生态环境保护状况的优化,环境伦理行为指数会降低,人地矛盾会得到一定程度的缓解。

政府支出与碳排放的影响因素分析——基于STIRPAT拓展模型的面板实证

在STIRPAT模型基础上,加入政府因素,建立拓展的STIRPAT模型,并利用江苏省、浙江省、山东省、广东省、辽宁省、黑龙江省、北京市、上海市相关的面板数据,对其碳排放的影响因素进行定量分析。结果发现:人口数量、城镇化、人均GDP、能源结构、政府一般预算支出都会影响当地碳排放;其中城镇化、人均GDP、能源结构和政府一般预算支出每增加1%,碳排放会相应增加0.35%、0.16%、0.89%和11.97%;政府一般预算支出对碳排放的影响最大,能源强度对碳排放的影响次之。

基于STIRPAT模型的我国水环境污染影响因素分析

文章以COD排放量作为我国水环境污染指标,基于STIRPAT模型,选取我国31个省(自治区、直辖市)2008~2017年省际面板数据,通过OLS回归分析方法,对研究区的水环境污染情况及其影响因素进行了研究。结果表明,人口规模、人均GDP、排放强度、产业结构等与COD值之间的关系均为正相关关系,其中,工业产值占GDP的比例越高,对环境造成的压力越大;在影响COD的各项因素中,人口规模的影响程度最大;城市化水平和用水结构与COD值之间为负相关关系。

生态资源、产业结构与环境污染的空间关系——基于省级面板数据的检验

基于2001—2020年中国30个省级行政区的面板数据,构建空间计量模型,分析生态资源、产业结构及其交互作用与环境污染的空间关系。结果表明:(1)环境污染存在显著的空间正自相关性,生态资源、产业结构对其有空间影响。(2)生态资源的建设对本地区工业固体废弃物、工业二氧化硫、工业废水3类污染物有显著负向影响,但对周边地区的环境污染无显著空间效应。(3)产业结构的升级对本地区和周边地区工业二氧化硫污染、工业废水污染的影响均显著为负,对本地区工业固体废弃物污染具有倒“U”型影响,但不存在空间效应。(4)生态资源建设与产业结构调整的协同作用与本地区及周边地区各类污染均显呈著负相关,且具有交互作用,促进生态资源的空间降污效应发挥。

大气环境影响预测中有关问题的分析探讨

本文深入探讨了大气环境影响预测中面临的主要问题,包括预测模型的局限性、数据质量与获取难题,以及环境政策与预测结果不一致等问题,并针对这些问题,提出优化预测模型、提升数据质量、应用跨学科方法、实施实时数据更新和动态预测技术,以及协调环境政策与预测结果等策略,旨在提高预测的准确性和实用性,从而为政策制定者和研究人员提供参考。

人口、富裕及技术对2000年中国水足迹的影响

21世纪水资源短缺问题将成为全球资源环境的首要问题,由于水资源的诸多问题与人类活动密不可分,因此辨明人类活动各因素对水资源影响作用的大小,并依此找寻发展的对策是当前水资源可持续利用研究的一个核心问题。在计算2000年中国的水足迹的基础上,应用STIRPAT模型分析了中国水足迹的影响因素,分解了人口、富裕和技术等对中国水资源的环境影响。结果表明:2000年,中国水资源的消费足迹为7678·45亿m3,人均609·3m3/a。人口数量是当前我国水足迹的一个主要驱动因子,富裕程度的提高会增加人类对水资源的总消费,气候因素和区位条件对水足迹具有显著影响,而提高土地生产能力对减少水足迹具有重要作用。在观测数据范围内,分析结果并不支持环境Kuznets曲线存在的论断。最后分析讨论了水足迹研究需要进一步完善的问题以及STIRPAT模型实证分析的政策意义。

基于面板数据模型的中国省区环境分析

环境库兹涅茨曲线揭示了环境污染与人均收入水平之间存在倒“U”形关系，20世纪90年代后，西方环境经济学界的许多研究不断证实或充实这一结论。本文基于环境一收入的库兹涅兹曲线关系假设，采用面板数据模型对1985—2004年我国29个省（市、自治区）六类环境指标与人均收入的关系进行实证研究，发现人均粉尘排放量、人均SO2排放量和人均烟尘排放量三种指标随人均收入变化呈现先上升后下降的倒“U”形库兹涅茨曲线，而人均废水排放量、人均固体废弃物产生量和人均废气排放量随收入变化呈现单调上升的一次曲线；各类环境污染指标随收入变化的转折点出现位置有所差异，而我国环境污染指标随收入变化存在明显的地区差异。

中国环境污染与地方政府税收竞争——基于空间面板数据模型的分析

随着经济不断发展,环境污染问题日益严峻已引起社会各界的广泛关注。本文通过理论研究表明地方政府间税收竞争对环境污染加剧具有必然影响,一方面税收竞争导致地方政府间相互降低税率;另一方面,税收竞争还影响地方政府的环境政策力度,导致地方政府采用宽松的环境政策。降低税率会使环境污染的负外部性得不到补偿,降低税收效率;放松环境政策则会导致环境政策的"趋劣竞争",都将导致环境污染加剧和环境质量的降低。对2000-2009年中国28个省份的空间面板数据的实证检验则表明:环境污染在地理空间上具有非常明显的空间联动性,环境污染受到相邻地区的溢出效应影响非常明显;税负降低确实促进了工业废水、工业废气及工业废弃物等环境污染排放量的增加,对环境质量的降低具有显著影响;而地方政府执行宽松的环境政策促使工业废水排放量增加,各地方政府倾向于承担较低水平的废水减排努力,出现环境政策的"趋劣竞争",而对工业废气和固体废弃物的排放却起到一定的缩减功能。

环境影响的IPAT模型再认识

伴随工业文明的发展,探究日益恶化环境问题的社会根源成为学术界激烈争论的议题,从人口规模与技术水平的单因素争论拓展到文化背景、政府类型和消费观念等多因素论的讨论,在横向上从宏观社会到微观个体层次的解释,最终形成经典的环境影响的IPAT模型,试图解释环境问题产生的复杂社会动力机制。本文通过国内外学者对IPAT模型的实证研究以及理论探讨梳理发现:模型中的因变量环境影响I以及自变量人口数量P、富裕程度A和技术水平T的内涵、完备性以及分析单位的适用性等方面备受争议。为了克服变量的局限,首先通过分解IPAT模型中T变量,进一步拓展模型中可能被忽略的对环境影响的多重因素;同时为了避免模型中不同因素对环境影响的同比例线性变化的局限性,将IPAT模型转化为非线性的STIRPAT随机模型,使各变量值随观察值的变化而变化;其次为了克服研究中忽视个体对环境影响差异性的不足,以"双重转换"理论为基础分析少数特权群体对环境造成不成比例的影响;最后面对分析单位以及分析情景的差异性与复杂性,基于"世界体系论"视角突破特定区域时空以国家间互动关系为分析单位对全球环境退化展开讨论。研究表明,IPAT模型的发展演变表明环境保护与经济发展关系逐渐从悲观的"零和"冲突走向协调发展的路径,有利于探索更加有效的举措应对全球复杂而严峻的环境问题,同时对新常态下中国推进生态文明建设具有重要的理论和实践意义。