中国碳排放强度预测及其影响因素动态效应建模

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全世界各国对全球气候变化日益关注,并采取一系列措施减少温室气体的排放,阻止全球气候变暖。作为全球最大的发展中国家,中国政府作出承诺,提出到2020年,单位GDP的碳排放量相比2005年下降40%-45%的目标。实现碳排放强度的降低需要考虑能源强度、能源结构与产业结构等众多影响因素。本文针对中国2020年碳排放强度进行预测,深入研究中国改革开放以来碳排放强度的变化规律,分析碳排放强度影响因素的动态效应和贡献度,为中国制定减排政策,实现碳排放强度的降低提供理论依据。主要创新点如下:(1)基于离散二阶差分方法的中国碳排放强度预测与分析。依据1980-2009年的碳排放与GDP数据,采用离散二阶差分方法(Discrete Difference EquationPrediction Model,DDEPM)对我国2020年的碳排放量与GDP数值进行预测,通过计算得出我国2020年碳排放强度的预测值,从而进一步估算我国未来十年降低碳排放强度的潜力;应用ISM模型,对我国降低碳排放阻碍因素进行建模,理顺我国降低碳排放阻碍因素之间的关系,通过ISM模型中的聚类分析,找出现阶段我国降低碳排放的关键阻碍因素。(2)碳排放强度影响因素分解及其预测值规律性检验。为使碳排放强度的影响因素研究具有系统性,本文利用Kaya恒等式的改进模型将我国碳排放强度分解为碳排放因子、能源强度、能源结构和产业结构。基于1980-2009年的我国碳排放强度等各项所需数据,将分解出的能源强度、能源结构与产业结构与碳排放强度进行数据定义,同时检验所需时间序列的平稳性,随后对三种影响因素和碳排放强度分别进行VAR模型构建。基于加入DDEPM预测数据的我国1980-2020年的各项整合数据,构建三种影响因素与碳排放的VAR模型,将其与实际数据模型进行对比,检验DDEPM预测数据规律性的准确度。(3)基于结构向量自回归模型(SVAR)的碳排放强度影响因素分析。根据SVAR模型构建的特点,对碳排放强度、能源强度、煤炭消耗比重与第三产业比重进行整体协整检验;检验通过后构建碳排放强度与三种影响因素整体SVAR模型,并利用SVAR模型中的脉冲响应函数与方差分解,分析能源强度、煤炭消耗比重与第三产业比重对碳排放强度的动态效应与贡献度。分析结果显示,第三产业比重对碳排放强度的冲击效应峰值为0.58%,贡献度最大值为41.43375%;能源强度冲击效应峰值为0.28%,贡献度最大值为9.794%;煤炭消耗比重冲击效应峰值为0.19%,贡献度最大值为6.696%。
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