使用STIRPAT模型探讨影响区域二氧化碳排放的因素: 中国天津为例外文翻译资料

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使用STIRPAT模型探讨影响区域二氧化碳排放的因素:

中国天津为例

摘要 为了遏制人工碳排放以及在中国实现碳强度减排目标，揭示影响城市碳排放水平的因素至关重要。本文选择中国北方最大的经济中心之一天津作为研究对象。用一个扩展的随机人口,财富和技术影响的回归模型系统地识别在天津1996 – 2012期间推动二氧化碳排放的决定因素。为了消除多重共线性问题，用偏最小二乘回归来改善模型。实证结果表明，对碳排放的增加影响最大的是过快的城市化进程，影响最小的是工业化水平。富裕水平、人口规模和FDI在二氧化碳排放增长中也扮演了一个重要的角色。FDI-排放关系的结果支持污染避难所假说,这表明,外国资本的流入损害了当地的环境。改善能源强度是碳排放增加的主要抑制因素，甚至可以抵消部分碳排放的增加。最后,给出了天津碳减排计划的政策建议。另外,本研究中的开发方法是通用的,可在另一地区用于分析二氧化碳排放的驱动因素和制定可持续发展战略。

关键词 碳排放 STIRPAT模型 天津 PLS方法

1介绍

现在气候变化已经引起了相当多的关注。科学家们已经达成共识：温室气体的增长,特别是CO2的排放在全球变暖中发挥了至关重要的作用。中国是世界上最大的碳排放国和发展中国家,正面临着平衡减少碳排放和社会快速发展的重大挑战。在2009年,中国政府宣布在2020年碳排放强度(单位GDP碳排放)将比起2005年水平减少40–45 %。这一承诺对于中国应对碳排放和气候问题设定了一个明确的目标。

普遍认为城市对全球能源消费和碳排放有重大贡献，因为他们有着最繁荣的经济和最大的人口规模。在中国，城市占能源消费总量的75%,并且对能量相关的二氧化碳排放量的85%有责任。因此,现在迫切需要探索如何基于当地现实在城市层面控制碳排放以及实施减排政策和节能策略。事实上,中国的一些城市,包括上海、无锡、厦门和杭州(2011年世界自然基金会),已经制定低碳发展计划。为了实现中国政府设定的碳减排目标，了解影响二氧化碳量变化的多种城市水平的社会经济因素至关重要。

本文选择研究天津，中国一个典型的工业城市，作为例子分析城市的碳排放变化。根据“天津低碳经济发展和气候变化响应lsquo;十二五rsquo;规划的计划”(2013年天津市人民政府),碳排放强度在天津应该在2010 - 2015年间下降了19%,高于全国平均水平的目标17%。因此,在天津碳减排的责任是巨大的。因为中国改革开放，天津自1978年以来,经历了快速的经济增长和城市化。在过去的30年里,天津的经济稳步增长,平均每年增长11.4%。在2012年,国内生产总值达到1.288万亿元(2013年天津市统计局)。因为经济繁荣在很大程度上依靠高投入、高消耗,天津的能源消费在2012年增加到8208万吨,接近1996年的三倍多。相应地,碳排放量也急剧增加。此外,工业部门在天津的平均增加值占国内生产总值的大约一半,这个比例几乎是北京的两倍。传统优势产业主要集中在能源密集型和重污染行业。过度追求规模增长和落后的生产模式导致了严重的环境恶化。

此外,天津也是中国北方最大的沿海城市。受益于经济发展重心和优越的地理位置,它是一个重要的外国资本的投资热点。在过去的几十年，超过150的财富500强公司,比如空客、宝洁、三星、丰田、通用电气、西门子在天津建立了分支机构。2012年,天津实际直接利用外资150.16亿美元美元,超过其他三个中国城市北京,上海,重庆,构成了外国资本2012年,天津的实际直接利用外资150.16亿美元美元,超过其他三个中国城市,北京,上海,重庆,构成了外国资本总额在中国使用的13.4% (2013年天津市统计局)。外国直接投资(FDI)在天津的经济发展做出了巨大的贡献。FDI的流入显著提升技术水平和提高生产力,从而有效地改变了当地落后的经济发展模式。然而,外国直接投资还可能导致能源和自然资源的过度消耗,从而加速了当地环境的恶化。污染避难所假说总结，在发达国家和发展中国家之间转移污染密集型产业。根据这一理论,受到利益驱动的公司搬迁污染工业到发展中国家以得到相对宽松的环境法规或降低环境税。由这些外商投资而来的经济发展是以环境恶化和资源消耗为代价的。因此，

非理性和不科学的投资吸引力可能加剧当地环境的退化。为了保护当地环境,实现可持续发展,有必要澄清FDI在天津和碳排放之间的关系。

城市的快速发展,尤其是在新兴国家,导致不断增加的碳排放。为了得到适当的缓解策略,探索实现低碳发展之路,必须更深入地了解影响城市CO2排放的因素。本文使用一个扩展STIRPAT模型,提出并解决以下问题:

bull;确定天津碳排放增长的重要驱动因素;

bull;发现天津FDI和碳排放之间的关系;

bull;提出适应当地环境的政策策略。

本研究提出的方法有效地提供了一个系统的例子来确定城市层面碳排放的主要因素并可以进一步让其他地区根据自己的环境来研究使用。

本文的其余部分如下:2. 文献综述对于二氧化碳排放使用STIRPAT模型的决定性因素；3. 介绍了研究区域,改进STIRPAT模型和PLS方法；4. 描述了研究数据；5.得出结果并进行对比研究；6.得出一般结论以及对政策有意义的影响。

2文献综述

近年来,大量研究讨论了能源碳排放的动力,取得了很多有价值的见解。开发了许多不同的方法来研究人为因素的影响机制。其中,STIRPAT模型是解决这类问题应用最广泛的方法之一。人口、经济、科技都被认为是重要的决定碳排放的因素。

在早期的研究中,迪茨和罗莎(1997)建立了一个随机版本的传统IPAT模型来研究人口和富裕程度对碳排放的影响。他们的研究结果表明,在人口方面,规模最大的国家存在着比例失调的现象。相反,财富对碳排放的影响似乎达到最高约10000美元的人均国内生产总值(GDP)。然后约克等(2003)结合STIRPAT模型和生态弹性方法更精确地研究影响环境敏感性的驱动力。他们得出的结论是,人口对碳排放成比例影响,而越来越高的富裕水平也导致二氧化碳排放量增加。城市化和工业化也与高排放有关联。此外，范等。（2006）利用了STIRPAT模型分析了人口、财富、科技对不同收入水平的国家在1975和2000年间碳排放的影响。他们发现，经济增长对全球碳排放的影响最大，而工作年龄人口的影响最小。此外，低收入国家的能源强度对碳减排的影响相对较大。同样的，查得（2001），石（2003），利德尔和珑（2010）泊曼拥和金子（2010），罗伯茨（2011）、卫（2011）还研究了不同因素之间的关系并运用STIRPAT模型研究碳排放。

随着中国碳排放量吸引越来越多的国际关注，学者开始使用STIRPAT模型基于中国现实探讨碳排放的决定因素。例如，林等。（2009）分析了在1978–2006年间中国二氧化碳排放的决定因素。他们的分析表明，人口，城市化水平、工业化水平和人均GDP对碳排放有正向影响，而能源强度具有抑制效应。朱等。（2010）提出了一个扩展的STIRPAT模型系统分析人口，消费，技术对中国碳排放的影响。李和李（2010）也利用STIRPAT模型和面板数据来调查1995-2007年间中国30多个省份的平均碳排放量，并证实了经济的繁荣在碳排放中扮演了最重要的角色。此外，本研究还发现经济增长与碳排放之间存在明显的倒U曲线。此外，李等。（2012）将中国30多个省份分为五个不同的发射区来讨论对对CO2排放的影响因素中的地区差异。根据STIRPAT模型的结果，不同地区人均GDP、产业结构、人口、城市化、技术水平的影响差别很大。王和何（2006），冯等。（2009）、朱、彭（2012）、宋等。（2012）也采用STIRPAT模型识别在中国社会经济因素与碳排放之间的关系。

回顾上述文献，大多数中国CO2排放分析的研究集中于宏观或国家层面，在城市层面的研究较少。此外，这些论文局限于分析人口、经济水平和技术等有限的因素。其他重要的社会经济因素如外国直接投资很少被研究。与其他研究相比，我们研究的作用和独特性在于以下俩个方面。一，城市在应对人为气候变化方面发挥了重要作用，因此节能减排计划需要在城市层面进行。在本文中，以天津作为一个案例来确定与能源相关的排放量的主要驱动力并基于地方现实提出政策建议。此外，本研究也可以考虑作为一个例子，探索如何研究城市碳排放的影响因素。二，本研究创新性地引入FDI变量到STIRPAT模型中来验证FDI与碳排放量之间的关系。据我们所知，很少有研究用这个方法研究外国直接投资。当前，由于FDI对经济发展和就业促进的拉动作用，各国政府十分重视吸引外商直接投资。因此，要实现未来的可持续发展的发展，应该仔细评估FDI对当地环境的影响。揭露外国直接投资与排放的关系对政府未来的吸引外国直接投资计划和外商直接投资结构调整有重大意义。

3方法

3.1研究区域

天津，位于中国北部，由中央政府直接管理。它从渤海湾的边界出发，经过约160公里到达北京的东边（图1）。占地11760平方公里，天津的地理位置介于38L34⁰到40L15⁰N 和116L43⁰到118L04⁰E。随着近几年的快速发展，天津已成为中国北方的经济中心。特别是广东茂名滨海新区被列入国家2006战略，进一步加快了天津经济的增长。

图1.天津在中国的地理位置

3.2与能源有关的二氧化碳排放量的计算

由于缺乏中国的二氧化碳排放量数据，天津的碳排放量是基于2006个国家温室气体清单的IPCC指南（IPCC 2006）计算的。与能源有关的二氧化碳排放量的计算方法如下：

上式中l指碳排放量，i(= 1,2,3,4)是主要的能源类型(煤炭、石油、天然气和非化石能源),代表第i类能源的消耗量,是每种能源的碳排放系数,而44/12是二氧化碳和碳之间的转换系数。鉴于中国能源消费的特点,碳排放因素应根据实际情况调整(菜等 . 2009年) 这项研究中, 根据邵等 .(2013)的研究结果表明准煤煤炭、石油、天然气、和非化石能源碳排放系数fi分别假定为0.7401,0.5793,0.4456,0吨C/吨。

3.3 STIRPAT模型

IPAT方程首次由埃利希和霍尔德伦(1971)在1970年代提出，可以用来有效地评估人类活动对环境变化的影响。它可以表示为:

I表示环境影响，P表示人口，A表示财富而T表示技术

近年来,许多研究人员试图调整和完善这个模型,以求发展替代如IPBAT模型和ImPACT模型等知名模型。舒尔茨(2002)认为,人类行为决策(B)可以在很大程度上影响环境并修改方程l= PAT为l =PBAT。这个方程不仅更清晰地捕捉到环境影响的驱动力,更加强调个人可以通过理性的行为选择减少环境压力。单位国内生产总值T可以分解为消费的单位(C)和影响消费(T),御夫座和奥苏贝尔(2002)重新定义了IPAT模型和重命名它为ImPACT,被理解为I =PACT。影响模型的主要思想是识别帮助减少环境影响的主要驱动力和关键驱动力对每个因素的影响。

然而,IPAT模型及其新公式都假定驱动力成比例地影响气候变化并且局限于有限数量的驱动力。为了克服这些缺点,迪茨和罗莎(1997)改变了IPAT模型为一个随机模型,重命名它为回归人口,财富和技术随机影响的STIRPAT模型。该模型不仅保留了不同驱动因素之间的多重关系，而且还允许变量对环境压力造成不成比例的影响。此外，根据不同研究情况和目的来改进STIRPAT模型可以用于其他社会因素的实证检验。

最初的STIRPAT模型是

I,P,A和T和PAT有相同的意义;a是模型的尺度；b,c和d分别是P，A和T的估计指数；e是误差项。当a=b=c=d=e=1时，IPAT方程可以视为STIRPAT模型的一种特殊形式。为了利于经验估计和假设检验，这个模型经常被转换成对数形式:

考虑天津当地的情况和过去研究的经验,对驱动力的改进和修改的分析如下:

1. 人口:许多研究已经证明，人口与碳排放密切相关。就天津来说，人口规模在研究期间迅速增长。与此同时,由于快速的城市化进程,城市人口的规模也显著扩大。因为生活标准和生活方式的不同,城市居民比农村居民消耗更多的能量(张等.2014)。因此，除了人口规模之外，城市化水平也考虑用来解释天津的碳排放。
2. 财富:财富是排放水平另一个重要的影响因素。环境库兹涅茨曲线(EKC)理论(凯卡和泽瓦斯. 2013)是一个受到广泛支持的假设,描述了收入增长和环境污染之间的“倒U”关系。根据这一理论，收入增长通常会导致在经济发展早期的环境恶化，但在经济增长达到一个转折点之后，收入的进一步增加将改善环境质量。在西方发达国家已经确认许多关于EKC的研究(罗伯茨和格兰姆斯1997;伽勒缇和兰扎1999)，但中国却没有对EKC的存在的共识（阿弗哈莫等.2000；王等.2012）。为了探索在天津EKC是否存在,根据约克的方法(约克. 2003年)。讲富裕因素分解成一次方项和一个平方项来检查二氧化碳排放量和经济水平之间的关系。
3. 技术:不同的学者使用不同的方法来定义技术因素。但一般来说，在大多数研究中，用能量强度来表示技术水平(岳等.2013)。较低的能源强度通常意味着更先进、更创新的技术和更少的二氧化碳排放。另外，由于天津有着悠久的工业发展历史，在中国依然是重要的制造业基地，因此通过提高工业化水平来评估其技

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