城镇化对碳排放的门槛效应及区域空间分布
发布时间：2021-10-24 21:12
文章基于1997-2015年中国30个省的面板数据,利用面板门槛模型分别以人均GDP和能源消费作为门槛变量,研究城镇化对碳排放的影响及其区域空间分布。结果显示:城镇化与碳排放之间的关系存在门槛效应,通过门槛模型进行实证分析发现城镇化对碳排放的影响是非线性的。随着人均GDP的不断提高,城镇化对碳排放的影响呈现先上升后下降的倒"U"型趋势。当经济发展水平较低时,城镇化对碳排放的影响是积极的,当经济发展水平较高时,城镇化对碳排放起到抑制作用。随着能源消费的增加,城镇化与碳排放之间呈现先促进后抑制的倒U型曲线关系。此外,城镇化发展对碳排放的影响具有明显的地区差异。
【文章来源】：环境科学与技术. 2018,41(11)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
门槛变}a的LR函数图
第41卷4.3门槛估计与检验首先对是否存在门槛效应进行检验，依次将人均GDP、能源消费作为门槛变量带入模型（2）中，采用“自抽样”法反复300次估计，得出P值并确定各门槛变量的门槛值及个数。表3显示了门槛效应的检验结果，人均GDP和能源消费均在单一门槛和双重门槛下显著，三重门槛下不显著。表2协整检验Table2Co-integrationtest检验方法Pedroni检验Kao检验检验假设H0：ρ=1H1：(ρi=ρ)<1H0：ρ=1H1：(ρi=ρ)<1H0：ρ=1统计量名Panelv-StatisticPanelrho-StatisticPanelPP-StatisticPanelADF-StatisticGroup-rho-StatisticGroupPP-StatisticGroupADF-StatisticADFa统计量-4.2406624.320316-4.534005***-4.260513***6.705770-7.100600***-2.996543***-3.390873***ec统计量-4.6333975.025566-3.256042***-7.530816***7.201530-4.058847***-5.668435***-3.690078***门槛变量lnalnec模型单一模型双重模型三重模型单一模型双重模型三重模型F值267.944***229.043***0.000103.604**238.497***0.000P值0.0000.0000.3200.0130.0000.247BS次数300300300300300300临界值1%155.24411.7510.000110.15335.2090.0005%138.078-21.6840.00084.823-13.1050.00010%123.371-43.8630.00071.044-27.9080.000门槛值的估计结果及其置信区间如表4所示，人均GDP的双重门槛值分别为267.944和229.043，能源消费的双重门槛值分别为103.604和238.497，均在1%的水平下显
第41卷如图4所示，从能源消费的角度来看，不同年份各地区的分布具有明显的差异性。1997年，全国范围内能源消费量都比较低，均处于中低门槛，城镇化对碳排放有明显的促进作用。到2002年，山西、辽宁两省进入高门槛，城镇化对碳排放的抑制作用逐渐表现出来；东部地区及个别中部地区由于能源消费量相对较大，基本处于中门槛状态，而陕西、甘肃等大部分西部地区仍处于低门槛状态。到2007年，高门槛省份进一步增加，陆续有河南、山东、浙江等省份进入高门槛，中高门槛涵盖了全国的大部分省份。到2012年，低门槛省份只有北京、海南和青海，其中北京由于技术水平发达且率先实施低碳政策，较早170
【参考文献】：
期刊论文
[1]城镇化对工业能源消费的门槛效应研究——以长江经济带省份为例[J]. 马海良,王若梅,丁元卿,张红艳. 中国人口·资源与环境. 2017(03)
[2]贸易开放对中国碳排放影响的门槛效应分析[J]. 占华. 世界经济研究. 2017(02)
[3]环境规制对碳排放的门槛效应研究[J]. 柴泽阳,杨金刚,孙建. 资源开发与市场. 2016(09)
[4]门槛效应、经济增长与碳排放[J]. 贾登勋,黄杰. 软科学. 2015(04)
[5]我国城市化进程与减少碳排放的关系研究[J]. 赵红,陈雨蒙. 中国软科学. 2013(03)
[6]中国碳排放和城镇化水平的因果分析[J]. 郭新. 市场周刊(理论研究). 2012(10)
[7]中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J]. 林伯强,刘希颖. 经济研究. 2010(08)
本文编号：3455989
【文章来源】：环境科学与技术. 2018,41(11)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
门槛变}a的LR函数图
第41卷4.3门槛估计与检验首先对是否存在门槛效应进行检验，依次将人均GDP、能源消费作为门槛变量带入模型（2）中，采用“自抽样”法反复300次估计，得出P值并确定各门槛变量的门槛值及个数。表3显示了门槛效应的检验结果，人均GDP和能源消费均在单一门槛和双重门槛下显著，三重门槛下不显著。表2协整检验Table2Co-integrationtest检验方法Pedroni检验Kao检验检验假设H0：ρ=1H1：(ρi=ρ)<1H0：ρ=1H1：(ρi=ρ)<1H0：ρ=1统计量名Panelv-StatisticPanelrho-StatisticPanelPP-StatisticPanelADF-StatisticGroup-rho-StatisticGroupPP-StatisticGroupADF-StatisticADFa统计量-4.2406624.320316-4.534005***-4.260513***6.705770-7.100600***-2.996543***-3.390873***ec统计量-4.6333975.025566-3.256042***-7.530816***7.201530-4.058847***-5.668435***-3.690078***门槛变量lnalnec模型单一模型双重模型三重模型单一模型双重模型三重模型F值267.944***229.043***0.000103.604**238.497***0.000P值0.0000.0000.3200.0130.0000.247BS次数300300300300300300临界值1%155.24411.7510.000110.15335.2090.0005%138.078-21.6840.00084.823-13.1050.00010%123.371-43.8630.00071.044-27.9080.000门槛值的估计结果及其置信区间如表4所示，人均GDP的双重门槛值分别为267.944和229.043，能源消费的双重门槛值分别为103.604和238.497，均在1%的水平下显
第41卷如图4所示，从能源消费的角度来看，不同年份各地区的分布具有明显的差异性。1997年，全国范围内能源消费量都比较低，均处于中低门槛，城镇化对碳排放有明显的促进作用。到2002年，山西、辽宁两省进入高门槛，城镇化对碳排放的抑制作用逐渐表现出来；东部地区及个别中部地区由于能源消费量相对较大，基本处于中门槛状态，而陕西、甘肃等大部分西部地区仍处于低门槛状态。到2007年，高门槛省份进一步增加，陆续有河南、山东、浙江等省份进入高门槛，中高门槛涵盖了全国的大部分省份。到2012年，低门槛省份只有北京、海南和青海，其中北京由于技术水平发达且率先实施低碳政策，较早170
【参考文献】：
期刊论文
[1]城镇化对工业能源消费的门槛效应研究——以长江经济带省份为例[J]. 马海良,王若梅,丁元卿,张红艳. 中国人口·资源与环境. 2017(03)
[2]贸易开放对中国碳排放影响的门槛效应分析[J]. 占华. 世界经济研究. 2017(02)
[3]环境规制对碳排放的门槛效应研究[J]. 柴泽阳,杨金刚,孙建. 资源开发与市场. 2016(09)
[4]门槛效应、经济增长与碳排放[J]. 贾登勋,黄杰. 软科学. 2015(04)
[5]我国城市化进程与减少碳排放的关系研究[J]. 赵红,陈雨蒙. 中国软科学. 2013(03)
[6]中国碳排放和城镇化水平的因果分析[J]. 郭新. 市场周刊(理论研究). 2012(10)
[7]中国城市化阶段的碳排放:影响因素和减排策略[J]. 林伯强,刘希颖. 经济研究. 2010(08)
本文编号：3455989
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