江西省碳排放的影响因素分析

发布时间：2020-08-11 12:39

【摘要】：自工业革命以来，人类贪婪地追求经济发展和物质享受，无休止地使用化石能源，使得二氧化碳排放量剧增，资料显示地球大气中的二氧化碳含量从1860年第二次工业革命开始前后迅速上升，至1950年前后，上升曲线已几乎成直线态势，以至于产生了温室效应、气候紊乱和海平面上升等严重后果。面对种种威胁，人类开始思考如何从传统的高碳经济发展路径转向低碳经济发展的路径。本世纪以来，江西省虽然地处中国中部，经济欠发达，但在其经济高速增长的同时，也面临着碳排放量急剧增加的问题。实践证明，先发展，再治理的模式会对环境和社会发展产生种种不可逆的破坏性影响。因此，如何保持快速发展的同时降低碳排放是江西省乃至全国经济欠发达地区在考虑下一轮经济增长时应该面临并且积极探索的问题。江西省经济发展的一个重要组成部分就是大力发展低碳经济。2010年2月20日“中国低碳经济合作项目动员大会”在北京召开，会上唯一一个被列为发展低碳经济试点工作的省会城市就是南昌。因此，在当前研究江西省碳排放的影响因素，为江西省实现碳减排并建设国家低碳试点城市提供政策参考无疑有着极为重要的理论及现实意义。这样的研究也会对其他欠发达地区在经济发展的同时如何减少碳排放提供借鉴参考意义。 本文在内容安排上首先对国内外研究文献及相关理论进行了综述，对江西省近年来能源消费碳排放、经济发展和消费状况趋势进行了综合分析，同时通过主成分分析方法对江西省的低碳经济发展进行了评价。在以上理论研究和实证分析基础之上，本文再利用STIRPAT模型和CLA模型分别从经济发展和居民消费模式两方面对江西省碳排放影响因素进行了定量分析。 通过STIRPAT模型，采用时间序列数据定量分析了江西省碳排放的影响因素，得出结论：发现从1999年到2010年，经济增长是江西省碳排放的主要影响因素；无论是第二产业还是第三产业的变化对碳排放量的影响都是正的，且是江西省碳排放的重要影响因素，即江西省产业结构的调整加大了环境压力，对碳排放产生了正的影响，江西省应该加大对产业结构的调整和改善。 利用Consumer Lifestyle Approach（CLA）方法，比较分析了2003-2010年江西省城镇居民和农村居民对能源消费及碳排放的影响。得出结论：城镇居民生活行为对能源消费及碳排放的直接和间接影响均较大，其间接能耗（碳排）略微高于直接能耗（碳排），不过二者的差距正在逐年缩小；农村居民生活行为对碳排放的间接影响相对较小，其直接影响明显高于间接影响，且二者的差异正在逐年扩大。城镇居民和农村居民基本生活用能和碳排总量均呈现逐年增加的趋势，其中电力和煤炭是最主要的直接能源消费品种和碳排来源。城镇居民间接能耗（碳排）主要来源于食品、居住和教育文化娱乐服务3项；而农村居民食品导致的间接能耗（碳排）最大并占据主要份额。江西省城镇居民和农村居民生活方式的不同导致对能源消费及碳排放的影响有较大的差异，因而在制定政策时需要考虑城镇和农村的不同情况。 最后，在以上分析研究的基础上，本文提出了降低江西省碳排放的相关政策建议：构建低碳产业体系，提升产业优化升级；开发低碳支持技术，增强经济发展动力；完善低碳能源结构，促进能源结构的多元化；推进低碳管理模式，推动经济顺利转型；优化居民消费结构，保持可持续消费；发挥生态优势，发展低碳经济；提高开放型经济发展水平，吸引高端产业。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F127;F205;F224
【图文】：

图 4-1 资源禀赋水平碎石图图 4-1 都可以看出,共有两个主成分特征值大于 1,且它们%,涵盖了大部分信息，基本满足解释需要。所以在江西省两个主成分，并计算相应的主成分得分系数，如下表 4-表 4-4 资源禀赋主成分得分系数ｘ１ ｘ２ ｘ３ ｘ４ -0.271 0.354 -0.286 0.279 -0.054 -0.021 -0.259 -0.346 可以看出，第一主成分大部分原始变量的得分系数的绝对1（非化石能源占能源消费的比例）、X2（人口密度）、X3的比重）及 X4（森林覆盖率）这四个系数的绝对值都在

图 4-3 技术水平碎石图4-6主成分解释总方差和碎石图可以看出，前两个主成分的特征值都括了技术水平系统所有指标的信息，而且前两个主成分的累积贡献。因此，可以提取这两个主成分，利用它们的方差贡献率和主成分水平的综合得分。主成分得分系数矩阵如下表：表 4-7 技术水平主成分得分系数矩阵ｘ6 ｘ7 ｘ8 ｘ9 ｘ１0 ｘ11 1 0.198 0.208 0.208 0.208 0.166 0.086 2 0.183 0.095 -0.207 -0.255 -0.364 0.613 上表数据可以看出，第一主成分绝大部分的各指标系数相差不大，右，因此，第一主成分综合反映了江西省科学技术发展水平，属于

42图 4-5 消费模式碎石图-9 和图 4-5 可以看出，前两个特征值都大于 1，且其累计方差贡献，几乎包含了消费模式子系统所有指标的全部信息。因此，可选取用他们的得分系数和方差贡献率来计算江西省消费模式发展水平式的主成分得分系数矩阵见表 4-10。表 4-10 消费模式主成分得分系数矩阵ｘ13 ｘ14 ｘ15 ｘ16 ｘ17 ｘ18 0.94 0.982 0.432 0.665 0.872 -0.943 -0.258 0.025 -0.593 0.637 -0.112 0.142

【参考文献】

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本文编号：2789077