辽宁省城镇化进程中碳排放量演进分析.docx
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辽宁省城镇化进程中碳排放量演进分析
LiaoningNormalUniversity
（2015届）
本科生毕业论文（设计）
题目：
辽宁省城镇化进程中碳排放量演进分析
学院：
城市与环境学院
专业：
地理科学（师范）
班级序号：
学号：
学生姓名：
指导教师：
2015年5月
目录
摘要（关键词）……………………………………………………………………………1
Abstract（Keywords）……………………………………………………………………1
前言…………………………………………………………………………………………1
1研究内容…………………………………………………………………………………1
1.1选题意义……………………………………………………………………………1
1.2国内研究情况………………………………………………………………………1
1.3国外研究情况………………………………………………………………………2
2数据来源与研究方法……………………………………………………………………2
2.1指标选取……………………………………………………………………………2
2.2数据来源……………………………………………………………………………2
2.3模型选取……………………………………………………………………………3
2.4格兰杰因果关系检验………………………………………………………………3
3城镇化对碳排放的影响分析…………………………………………………………4
3.1城镇化水平对碳排放量的相关分析………………………………………………4
3.2不同因子对碳排放的影响分析……………………………………………………4
3.2.1人口总量对碳排放的影响……………………………………………………4
3.2.2城市化水平对碳排放的影响…………………………………………………5
3.2.3人均GDP对碳排放量的影响…………………………………………………5
3.2.4能源消费对碳排放的影响……………………………………………………6
3.3城镇化进程与碳排放量之间单位根检验和格兰杰因果检验……………………7
4.对策建议及结论…………………………………………………………………………8
4.1对策建议……………………………………………………………………………8
4.1.1改善生活方式，减少日常生活中的碳排放量………………………………8
4.1.2调整能源结构，增加能源使用率……………………………………………9
4.1.3执法部门协调，严格执法，加强监督………………………………………9
4.1.4公众参与碳排放量控制，共同保护环境……………………………………9
4.2结论…………………………………………………………………………………9
参考文献…………………………………………………………………………………10
致谢………………………………………………………………………………………11
辽宁省城镇化进程中碳排放量演进分析
摘要：
温室气体对环境的影响已经成为世界关注的焦点，而二氧化碳则是最主要的温室气体，同时也是城镇化的副产品。
本文通过从人口规模、城市化率、人均GDP、能源生产与利用率等指标的考察，结合STIRPAT模型计算出各指标对碳排放的影响，用EVIEWS软件计算各指标对碳排放量影响的线性关系，同时运用格兰杰因果分析检验验证辽宁省城镇化水平对碳排放的作用，证明辽宁省城镇化是碳排放的格兰杰因果原因。
最后根据现在我省环境状况及各指标的特点，提出辽宁省环境保护相应的对策及建议，为我省建设低碳经济提供意见。
关键词：
碳排放；STIRPAT模型；格兰杰因果检验
Abstract:
Theimpactofgreenhousegasestotheenvironmenthasbecomethefocusofworldattention,whilecarbondioxideisthemostimportantgreenhousegas,anditisabyproductofurbanization.Inthispaper,fromthepopulationsize,populationgrowth,industrydistribution,theenergyproductionandutilizationindex,combiningtheSTIRPATmodeliscalculatedforeachindexinfluenceoncarbonemissions,useEVIEWSsoftwaretocalculatethecorrespondingcarbonemissionsandintensity.UsingcorrelationanalysismethodtoanalyzetheinfluencingfactorsofChina'scarbondioxide,verifythehypothesisofkuznetscurveofcarbondioxideinliaoningprovince.Finallyaccordingtothecurrentenvironmentalsituationinourprovince,andputsforwardthecorrespondingcountermeasureandthesuggestion,fortheconstructionoflowcarboneconomyinourprovincetoprovideadvice.
Keywords:
Carbon;STIRPATmodel;Grangercausalitytest
前言：
近些年，全球气候变暖已经成为世界各个国家面临的重大问题。
基里巴斯是地球上最早迎接日出的地方，也是世界上唯一一个横跨南北两半球和东西两半球的国家。
然而，随着全球气候变暖和海平面上升，在2010年4月30日，基里巴斯已有两座岛屿被海水吞噬，最高的地方仅高出海平面6英尺。
2009年10月17日，马尔代夫内阁召开世界首次“水下内阁会议”，凸显全球变暖对这个国家的威胁。
南太平洋上的美丽岛国图瓦卢很可能成为首个“沉没”的国家。
该国气象局推算，50年之后，海平面将上升37.6厘米，这意味着图瓦卢至少将有60%的国土彻底沉入海中。
而碳作为气候变暖的主要气体，对它的研究理所当然的成为重点。
1.研究内容
1.1选题意义
对于辽宁省来说，伴随着城镇化进程，碳的排放量也越来越多。
在城镇化过程中，人口的增长提高了城镇化率，与此同时，人口问题带来的产业分配及人口消费等问题也影响着碳排放。
同样，城镇化增加了工厂建设，随之产生的能源消耗及能源利用也在很大程度上刺激着碳排放。
我省碳排放量的急剧增加的主要诱导因素是经济的持续快速发展和能源的不断消耗，经济不能摆脱“高投入、高消耗、高排放”的粗放型经济增长方式，而“先污染，后治理”的理念也给生活带来了巨大压力，对我省的生态和气候环境都带来了不利的影响，也成为我国经济长期持续发展的绊脚石。
因此本文从城镇化进程中各影响因素对碳排放的影响，分析辽宁省碳排放关键因素，并提出相应的解决对策，为辽宁省发展低碳经济提出合理意见。
1.2国内研究情况
张勇，张乐勤，包婷婷（2014）基于STIRPAT模型，运用因子主成分回归方法，研究了安徽省2000-2011年能源消费和碳排放之间的关系，并对城市化进程中碳排放的因素进行了定量的分析研究，结果显示：
城镇化进程中城镇区面积的扩大、及工业化水平提高大幅度地促进了能源的消耗，成为影响碳排放的主要因素[1]；马晓钰，李强谊，郭莹莹（2013）运用静态面板和动态面板结合的方法，估算了1999～2010年我国30个省区的二氧化碳的排放量，发现人口年龄结构、城市人口数量规模和城市化水平是促进我国二氧化碳排放的主要人口因素[2]；刘心，杨晨（2013）在环境库兹涅茨曲线的基础上,研究探索了辽宁省一年经济增长和碳排放量与能源消耗之间的动态关系，结果表明辽宁省GDP的增长促进了能源的消耗以及碳排放量的增加[3]；张凤武，刘聪聪（2012）通过对黑龙江省1990-2009年GDP和碳排放总量的时间序列数据协整分析和格兰杰因果关系检验，实证分析了黑龙江省碳排放和经济增长之间的关系，结果显示黑龙江省碳排放和经济增长存在长期的均衡关系，并且碳排放是经济增长的格兰杰原因[4]；刘梦琴，刘轶俊（2011）构建计量模型分析1995-2008年14年间中国29各省市的数据，发现了城镇化直接加剧了碳排放量的增加[5]；许冬兰，李琰（2010）运用格兰杰因果分析方法实证分析了山东省城镇化和能源消耗量之间的长短期关系，结果显示，山东省城镇化水平提高是导致能源消费量增长的格兰杰因果原因[6]。
1.3国外研究情况
Dai，D.，Liu，H.（2011）利用STIRPAT模型研究了1995-2009年间中国29个省份的城镇化、能源利用、二氧化碳排放之间的关系，结果显示，城镇化对CO2排放的作用是正面且明显的[7]；Dong和Yuan（2011）基于1989-2009年间的相关数据，利用Blanchard&Quah方法对中国城市化与碳排放进行研究，结果表明城市化和碳排放之间呈倒U型关系[8]；Poumanyvong，P.，Kaneko，S（2010）利用STIRPAT模型研究了1975—2005年间99个国家的平衡面板数据，分析不同阶段城镇化对能源利用和二氧化碳排放的影响，结论显示，城镇化对碳排放的影响都是正面的，中等收入群体作用明显大于高收入群体和低收入群体[9]；Almulali等运用完全修正普通二乘法和1980年至2008年的数据，研究了东亚和太平洋地区、东欧和中亚、拉丁美洲和加勒比海地区、中东和非洲北部、南亚地区、撒哈拉以南非洲地区及西欧等七大地区城市化、能源消费和二氧化碳排放之间的长期关系，结果显示，城市化、能源消费和二氧化碳排放在84%的国家中呈现正向关系。
基于以上研究，本文首先分析了城镇化对碳排放的影响，进而利用辽宁省2000年到2013年13年的历史数据，根据城镇化的各部分要素，包括人口数量，城市化率，人均GDP，及能源生产与消耗释放的二氧化碳量，分析了辽宁省城镇化和碳排放之间的相关性，运用STIRPAT模型评估辽宁省城镇化进程中不同因素对碳排放量的影响，最后根据分析结果，综合探讨城镇化进程对碳排放的影响，运用格兰杰因果分析方法，研究发现辽宁省城镇化进程是导致碳排放量增加的格兰杰因果原因，进而提出有关辽宁省环境保护的相应对策及建议，对辽宁省环境保护有极其重要的意义。
2.数据来源与研究方法
2.1指标选取
本文研究的是辽宁省城镇化进程对碳排放的影响，因此首先考虑的是人口因素，因此人口数量和城市化率成了本次研究最先考虑的指标因素。
其次由于人口问题带来的经济效益问题是衡量城镇化进程的又一重要原因，因此用人均GDP代表辽宁省经济发展是必不可少的一部分。
最后，能源生产利用则是和我们生活息息相关的问题，煤炭、石油、天然气的生产和消耗很大程度上反应了辽宁省的城镇化阶段，因此能源成为本次调查的一个重要指标。
查阅大量的相关文献及计算相关数据，可以发现城市人口、城市化率、人均GDP和三种能源的消耗都会对碳排放量产生不同程度的影响。
其中人口和城市化率的影响相对于其他指标相对较小，而能源消耗产生对碳排放量的影响则较大，随着城镇化的发展，能源消耗的影响则有所抑制。
2.2数据来源
综合以上指标，再考虑到面板数据的完整性和数据的可获得性，本研究以辽宁省为研究样本，相关指标计算碳排放量的原始数据来源于《2014辽宁统计年鉴》，包括辽宁省2000～2013年的人口数量、城市化率、人均GDP及煤炭、石油、天然气3种能源生产及消费数据，本次研究中煤炭、石油和天然气消耗引起二氧化碳排放系数来源于《2014辽宁统计年鉴附录4》，分别取值2.7412,2.1358和1.6262。
2.3模型选取
美国生态学家埃里奇（Ehrlich）和康默纳（Comnoner）于20世纪70年代提出IPAT公式：
Environmentalimpact（I）=Population（P）*Affluence（A）*Technology（T），以此评估环境压力[10]。
这个公式表明，影响环境的三个直接因素是人口、人均财富量（或国内生产总值中的收益）和技术以及相互间作用的影响，即环境压力=人口*人均财富量*技术。
此公式提出后被广泛运用，但IPAT模型中环境压力只受自变量同比例影响，即I和P、A、T成正比例关系，然而生活中有很多不确定的因素，因此模型本身具有极大的局限性。
为了克服该公式的局限于不足，Deitz等建立了IPAT等式的随机模型——STIRPAT（StochasticImpactsbyRegressiononPopulation,Affluence,andTechnology）可拓展的随机性的环境影响评估模型，即通过人口，财富及技术三个自变量和因变量之间的关系进行评估[11]。
I=aPbAcTde
（1）
其中a为模型的系数，b、c、d为各自变量指数，e为误差。
这里引入各自变量的指数，使得该模型可用于分析人文因素对环境的非比例影响。
对公式两边取自然对数，得到方程：
lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne
（2）
由弹性系数的概念可知,方程的回归系数反映的即是解释变量与被解释变量之间的弹性关系，即当其他自变量不变时，当某一自变量变化1%时因变量变化的百分比。
为了更好的结合辽宁省的实际状况，将以上三个变量具体分析，其中p用人口数量和城市化率表示，A用人均GDP表示，T用能源生产及消耗量表示。
因此将上式
（2）可以改成：
lnIit=lna+b1lnPit+b2lnUit+clnAit+dlnTit+lne
本式各变量分别定义为：
I--碳排放量，单位为万吨；P代表人口数量（万人）,U代表城市化率，用城市人口占总人口的比重表示（%）；A表示人均GDP，单位为万元；T1、T2、T3、分别代表煤炭、石油和天然气造成的碳排放量，单位为万吨。
b1、b2、c、d代表变量系数，a代表个体效应，e是误差项。
2.4格兰杰因果关系检验
本文对变量之间的关系采用格兰杰因果分析检验，首先用迪基-富勒检验分别对各指标序列的平稳性进行单位根检验，验证除时间序列有平稳性，再进行格兰杰因果关系检验。
首先估计回归：
（1）
（2）
分四种情形讨论：
（1）x是引起y变化的原因，即存在由x到y的单向因果关系。
若式
（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式
（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x是引起y变化的原因。
（2）y是引起x变化的原因，即存在由y到x的单向因果关系。
若式
（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式
（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称y是引起x变化的原因。
（3）x和y互为因果关系，即存在由x到y的单向因果关系，同时也存在由y到x的单向因果关系。
若式
（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著不为零，同时式
（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著不为零，则称x和y间存在反馈关系，或者双向因果关系。
（4）x和y是独立的，或x与y间不存在因果关系。
若式
（1）中滞后的x的系数估计值在统计上整体的显著为零，同时式
（2）中滞后的y的系数估计值在统计上整体的显著为零，则称x和y间不存在因果关系。
根据时间序列数据的特性，对数据做对数化处理，处理后的结果并未改变数据的特性却使数据呈现线性化趋势转变，而且在某些方面消除量纲不同和数量级的差异所带来的影响，因此本文将数据的对数形式作标准化处理得到新的变量，然后用EViews6.0软件估计未知参数求得回归系数。
在计量经济学中，为了消除自相关和异方法，一般在模型中加入AR项后用加权最小二乘法输出结果[12]，从总体看，数据的R2都比较接近1，F值也较大，DW值显示模板已消除自相关，说明面板模型均拟合较好[13]。
3.城镇化对碳排放的影响分析
3.1城镇化水平对碳排放量的相关分析
利用辽宁省2000-2013年之间的相关指标数据，计算出14年间碳排放量，运用eviews软件计算可以得出以下表中系数数据。
从表一可以看出：
衡量城镇化水平的各个指标因素，包括人口数量、城市化率、人均GDP、以及煤炭、石油、天然气的消耗对碳排放量的系数分别为0.3824、0.5136、1.1142、1.5456、1.4637和0.8382，以上数据皆为正数，表明各指标因素对碳排放的影响都为正向，即随着城镇化水平的提高，其对碳排放量的影响不断增加。
从以下数据中发现，城市化率对碳排放的促进作用相对较大，随着人口数量的不断增加，人口规模的逐渐庞大，乡村人口不断向城市迁移，人们的生活结构和方式发生变化，从而促进能源的消费增长，煤炭、石油作为辽宁省能源利用的主要部分，对碳排放的影响较大。
而天然气作为清洁能源，在辽宁省的能源利用中占据着越来越重要的地位。
但是天然气自身的消耗转化为碳的系数较低，因此其对碳排放的影响较小。
另一方面，人们生活方式的改变促进人均GDP的增长，也会在一定程度上对碳的排放量产生正向促进作用。
表1动态面板评估结果
lnP
lnU
lnA
lnT1
lnT2
lnT3
系数
0.3824
1.6136
1.1142
1.5456
1.4637
0.8382
AR
0.874
0.869
0.843
0.865
0.857
0.863
R2
0.999
F值
40415.2
54251.6
35419,8
26582.4
36144.7
49610.7
DW值
2.10
2.06
2.07
2.11
2.13
2.05
3.2不同因子对碳排放的影响分析
估计结果表一显示，人口数量、城市化率、人均GDP和能源利用效率对辽宁省碳排放量的影响各有差别，其中城市化率对碳排放的影响较大，弹性系数为1.6136，能源消耗和人均GDP的作用相对较小，而人口规模数量的作用最小，系数为0.3824。
3.2.1人口总量对碳排放的影响
全部样本显示，人口数量对碳排放的影响系数是0.3824，说明人口碳排放有促进作用，同时证明了Maithus的观点，即人口增长会对环境产生负效应。
从本文可以看出，在2000-2010年间，辽宁省人口数量在不断增加，而2012和2013年间人口数量有所控制，这是因为进入21世纪，人口数量增加是必然的现象，但是近几年由于计划生育政策的实施和人们生活方式的改变，人口数量有所控制。
然而由于人口数量增加带来的碳排放量也有所改变。
从图中可以看出，辽宁省的人口数量的改变对碳排放有很大影响，碳排放量从2000年的18.2%到2011的27.8%年几乎为线性增长，近两年有所控制。
这是由于随着城市化水平的提高，人口不断向城市集中，人口密度增加会促进碳排放。
而由于人口密度的增加使得科学技术等不断创新，从而会在一定程度上抑制碳排放量，但这并不能完全抵消由于人口数量增多的碳排放，这也就是近两年碳排放量有所抑制的原因所在。
图12000-2013年辽宁省人口数量变化及碳排放的关系
3.2.2城市化水平对碳排放的影响
从表一可以看出，城市化率对碳排放的影响系数为1.6136，系数较大，说明城市化率对碳排放有明显的促进作用，并且城市化对碳排放的影响较敏感。
随着现代生活的不断进步，越来越多的人们逐渐向城市集中，沈阳和大连作为辽宁省的行政中心和经济中心，更是人们选择的重点。
辽宁省城镇化率从2000年的45.9991%到2013年的52.3048%，可以看出辽宁省的人口不断向城市集中，而由于人口向城市的大规模迁移并且居住于城市，使得原城市的消费水平和生活结构发生很大程度的改变，交通，医疗，住房，教育，环境等各个方面的要求也越来越高，而相关设施的建设和运行都会促进碳排放，从而证明了城市化发展对碳排放的正向驱动影响。
而随着生活水平和人们素质的普遍提高，人们逐渐意识到，尽管碳排放量的增加不能对人们产生即时的影响，然而由于碳排放引起的区域温度升高越来越引起大家的注意，城镇化带来的集聚效应对碳排放的制动作用已经表现出来并且越来越强。
但是近些年辽宁省城镇化发展空间上表现出来郊区城镇化和逆城市化，使得能源消费增加，从而导致了更多的碳排放，因此辽宁省的城市化水平的提高虽然对碳排放存在抑制作用，但是此作用仍然低于城镇化特征带来的对碳排放的正向驱动作用。
3.2.3人均GDP对碳排放量的影响
就人均GDP来说，对碳排放影响的弹性系数为1.1142，说明人均GDP对碳排放的影响也具有正向作用。
但是在城镇化进程中，人均GDP的影响也不是一成不变的。
从图中可以看出，人均GDP对碳排放的影响先增大后减小，从开始2000年时人均GDP11177元产生21.3%碳排放，到2013年人均GDP61686元产生46.2%的碳排放，可以看出人均GDP对碳排放的影响有所减缓。
这是因为在辽宁省城镇化发展的初级阶段，经济以农业为主，此时由农业带来的碳排放量较少。
随着城镇化进程的不断加剧，产业经济从农业向工业转型，煤炭石油等能源消费的增长会使碳排放量大幅度增加。
当城镇化进程逐渐成熟，第三产业和新能源在生活中所占的比例逐渐增加，从而使碳排放量增速减缓，抑制碳排放。
图2人均生产总值和碳排放量之间的关系
3.2.4能源消费对碳排放的影响
我国能源消耗主要以化石燃料为主，辽宁省也不例外。
煤炭作为化石能源中的主要部分，在近些年扮演的角色越来越重要，而由此带来的能源消费矛盾也日益突出，主要表现在煤炭消费的比重日益增加，能源利用率低，电力供求紧张，能源价格的攀升日益凸显，能源消耗所造成的环境污染等。
如果不能很好的解决能源发展的相关问题，我国未来经济的发展很大程度上将会受到重创，因此有效的降低能源强度势在必行。
本文选用《辽宁省2014统计年鉴》中的数据，得到相关煤炭、石油及天然气2000-2013年14年的能源消耗数量，并根据《辽宁省2014统计年鉴附录4》中得到的三者的碳排放系数，分别是2.7412、2.1358和1.6262，得到14年间碳排放量。
做成折线图，可以清楚的看出三种资源对碳排放的影响。
并运用eviews软件，计算得到三者分别与碳排放量之间的关系。
近些年辽宁省煤炭的开发量有所增加，从2000年的3179.876万吨，到2011年5201.95万吨，可以看出煤炭的生产量在持续增加，而2012年有所减少，4654.322万吨，再减少到2013年的3770.819万吨，这部分原因可以归结于近两年辽宁省的煤炭资源有所降低。
之前辽宁省抚顺市、阜新市都是煤炭资源丰富的地方，由于过度开采，辽宁省的煤炭资源有所减少。
但是煤炭资源的利用并未减少。
从2000年7654.83万吨到2011年14034.34万吨，减少到2013年13380.72万吨，可以看出煤炭资源的消耗一直很多，这主要是因为煤炭作为我国第一资源，在现在的生活中仍然占据很大部分。
辽宁省地属中国东北地区，冬天较寒冷，因此冬季供暖问题是煤炭消耗的一大部分。
而由于煤炭消耗所释放的碳量，从2000年20983.42万吨/万吨标准煤，到2013年36679.24万吨/万吨标准煤，可以看出
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