基于GAMLSS模型的二氧化碳排放驱动因素分析

基于logistic模型的能源消费与CO2排放研究综述XX：F205 文献标识：XX：1009-4202（20XX）11-013-02一、低碳经济低碳经济概念的产生与提出是全球各国应对气候变化的认识和采取措施紧密相关的。

随着人们对气候问题的关注和认识的不断提高，阿列纽斯在1896年预测大气中CO2浓度升高将带来的全球性气候变化，已被确认为不争的事实。

在这种背景下，英国虽然领先提出了低碳经济的概念，并明确了自身实现低碳经济的目标和时间表，但英国并没有界定低碳经济的概念，也没有给出可以在国际上进行比较的指标体系。

由于大气中的CO2主要来源是化石能源的大量使用，因此研究能源消耗与CO2 排放之间的关系对进展低碳经济具有重要作用。

二、关于logistic模型的能源消费与CO2 排放研究综述多年来，国内外一些权威机构及专家对能源系统模型开展了大量的研究。

国际应用系统分析研究所（IIS）Messner等研究开发了MESSGE模型，用于研究中长期能源系统规划、能源政策分析和情景进展的动态线性规划模型。

FelixB.Dyo等应用MESSGE模型研究了为增加天然气消费，尼日利亚能源系统20XX年以前的最优消费结构。

.Lehtil等应用EFOM模型再现了芬兰的生物能利用、热电联产发电、污染物排放以及能源的最终消费，并为GJ制定CO2减排政策提供了信息支持。

MichelMessenger应用MEDEE模型研究了未来西欧能源消费结构和能源强度的改变主要是因为实际能源价格的上涨。

Noelo.uri（1993），MohinderGill等（1995）在此能源需求函数的基础之上，将气候因素引入能源需求函数中，进展了能源需求函数，使之更接近现实、更能解释其经济意义。

傅瑛等利用Logistic模型对省能源消费的短期预测，通过对1985―1996年省能源消费统计资料发现尽管某些年份有所波动，但总体上讲，省实际消费量总体上处于增长阶段。

我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素王群伟，周鹏，周德群（南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京210016）[摘要]本文利用含有非期望产出的DEA 模型构建了可用于研究二氧化碳排放绩效动态变化的Malmquist 指数，以此为基础，测度了1996—2007年我国28个省区市二氧化碳的排放绩效，并借助收敛理论和面板数据回归模型分析区域差异及其影响因素。

研究发现：样本期间我国二氧化碳排放绩效主要因技术进步而不断提高，平均改善率为3.25%，累计改善为40.86%；四大区域的二氧化碳排放绩效有所差异，东部最高，东北和中部稍低，西部较为落后，但差异性有下降趋势，二氧化碳排放绩效存在收敛性；全国范围内，经济发展水平、产业结构高级化程度、能源强度和所有制结构对二氧化碳排放绩效有显著影响，对外开放的影响则不明显。

[关键词]二氧化碳；非期望产出；Malmquist 指数；收敛；面板数据模型[中图分类号]F124.6[文献标识码]A [文章编号]1006-480X （2010）01-0045-10【产业经济】一、引言自1992年联合国气候变化专门委员会（IPCC ）达成《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC ）以来，如何有效控制和缓解全球气候变暖趋势已受到世界各国的高度重视。

进入后京都时代，为应对气候变化和温室气体排放，我国既面临着温室气体减排国际新框架的艰难谈判和不同利益集团在政治外交上的博弈，同时也面临着国内资源生态环境承载力不足的巨大压力和挑战。

面对国际国内两种压力，要实现到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%—45%的减排目标，开展的各类减排活动及采取的各项政策措施都首先依赖于对二氧化碳等温室气体排放历史和现状的精确评估，这是进一步制定和明确各地区温室气体减排任务的基础，也是衡量温室气体排放[收稿日期]2009-12-15[基金项目]国家社会科学基金重大项目“不确定条件下我国能源开发、利用和储备可持续发展战略研究”（批准号08&ZD046）；国家自然科学基金青年项目“考虑非期望产出的效率模型及其在能源效率和环境绩效评价中的应用”（批准号70903031）；国家自然科学基金面上项目“考虑影响因素交互作用和能源回弹效应的能效政策分析模型”（批准号70873058）；国家自然科学基金应急项目“考虑能源结构、区域差异和行业特点的节能减排政策选择研究”（批准号70941038）；江苏省普通高校研究生科研创新计划项目“能源效率测度与能效政策分析框架———非期望产出和回弹效应的视角”（批准号CX09B-052R ）。

我国二氧化碳排放的驱动因素：基于省级面板数据的研究摘要：本文估算了1995-2007年我国各省的二氧化碳（CO2）排放量，构建了省级CO2排放面板数据库，并分别在静态和动态面板数据模型框架下，考察了我国CO2排放的驱动因素。

研究结果显示，产业结构是影响我国CO2排放最重要的因素，技术进步和城市化水平次之，而产权结构和能源消费结构的影响则要相对小得多。

资本调整速度是影响我国CO2排放的另一重要因素，加快资本折旧有利于CO2减排。

经济发展水平和人均CO2排放量之间则存在倒U型关系。

关键词：二氧化碳排放；面板数据；驱动因素；动态模型一、引言全球气候变暖已是不争的事实，大量证据表明，以二氧化碳（CO2）为主的人为温室气体排放是主要原因。

IPCC(2007)第四次评估报告指出，气候变化可能会导致一些不可逆转的影响，如果全球平均温度增幅超过工业革命前1.5-2.5℃，那么20%-30%的物种可能灭绝，超过3.5℃则可能导致40%-70%的物种灭绝。

全球气候变暖关乎人类社会的可持续发展，因此受到国际社会的广泛关注。

随着工业化和城市化的快速推进，我国的能源消费快速增长，CO2排放量也随之急剧增加，使得我国政府面临的国际CO2减排压力也越来越大①。

最近，我国政府正式宣布了控制温室气体排放的行动目标，决定到2020年，单位国内生产总值CO2排放量比2005年下降40%-45%，并将之作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。

客观科学地评估我国CO2等温室气体的排放现状和基本特征，全面细致地分析我国CO2等温室气体排放的主要影响因素，可以为我国政府有效地实施CO2等温室气体的减排战略提供理论基础，因此具有重要的研究价值。

大量文献对我国CO2排放的影响因素、演进趋势和减排措施等主题进行了研究（具体见文献回顾），但是几乎所有的以往研究都是基于国家层面的时间序列数据或产业层面的横截面数据，而基于省级层面的面板数据研究则十分稀少。

我国二氧化碳排放的驱动因素研究作者：江聪聪来源：《科技资讯》 2014年第3期江聪聪(华中师范大学湖北武汉 430079)摘要:本文利用1995—2010年我国30个省、市、自治区的经验数据,构造静态和动态面板数据模型,研究二氧化碳排放的驱动因素。

研究发现,能源强度、碳排放密度、人均能源使用量、经济增长这四个变量对碳排放有显著正效应;碳排放有显著的路径依赖性质;人口总量的增长对碳排放没有显著的正效应。

关键词:碳减排碳排放密度能源强度经济增长人口增长系统GMM中图分类号:F124文献标识码:A文章编号:1672-3791(2014)01(c)-0219-02改革开放以来,我国经济取得了高速发展,但同时也带了严峻的环境问题。

温室效应带来的海平面升高等问题威胁着人类的生存与发展,已引起了国际社会的广泛重视。

环境破坏与人类的经济发展模式紧密相关,以消耗大量资源、破换环境为代价的经济发展模式是不可持续的。

因此,近几十年来,关注环境变化、转换经济增长模式成为社会各界的热点话题。

本文将着重探讨我国二氧化碳排放的驱动因素,对影响二氧化碳排放的各因素进行定量分析。

1 文献综述对于分析碳排放量的影响因素,国内外学者都做了大量的研究。

因素分析法是研究国际能源问题中被广泛应用的方法。

最早系统提出碳排放测算的公式是卡亚恒等式,该公式由日本经济学家Kaya于1989年在运用要素分析法分析二氧化碳排放与经济增长间的关系时提出。

此后,不少学者以卡亚恒等式为基础,分析了碳排放量的影响因素。

此外,从不同角度研究碳排放的影响因素层出不穷。

这些方法主要有迪式对数指标三层完全分解法(LMDI)、卡亚恒等式法、STIRPAT模型、IPAT模型、Laspeyres指数法等。

李国志,李宗植(2010)基于STIRPAT模型和30个省市的面板数据,分析了人口、技术和经济对低排放、中排放、高排放三个不同区域的影响,结果发现经济增长是二氧化碳排放的主要驱动因素,且二氧化碳与经济增长之间存在明显的倒U型坏境库兹列茨曲线。

《二氧化碳排放量影响因素的统计分析》篇一一、引言随着全球气候变化问题的日益严重，二氧化碳排放量成为了全球关注的焦点。

为了更好地了解二氧化碳排放量的变化趋势及其影响因素，本文将对二氧化碳排放量进行统计分析，并深入探讨其影响因素。

二、数据与方法1. 数据来源本文所采用的数据来自国内外多个权威机构发布的二氧化碳排放量数据，包括国际能源署（IEA）、联合国气候变化框架公约（UNFCCC）等。

2. 统计分析方法（1）描述性统计分析：对二氧化碳排放量进行描述性统计分析，包括平均值、中位数、标准差等。

（2）多元回归分析：探讨二氧化碳排放量的影响因素，采用多元回归分析方法，以二氧化碳排放量为因变量，以能源消费结构、经济发展水平、人口数量、能源效率等为自变量。

三、二氧化碳排放量的现状与变化趋势根据权威机构发布的数据，全球二氧化碳排放量呈现出逐年上升的趋势。

从描述性统计分析的结果来看，二氧化碳排放量的平均值、中位数等指标均呈现出上升趋势。

这表明全球范围内，二氧化碳排放量的问题依然严重。

四、影响因素的统计分析1. 能源消费结构能源消费结构是影响二氧化碳排放量的重要因素。

通过对多元回归分析的结果进行探讨，发现煤炭、石油等传统能源的消费比重与二氧化碳排放量呈正相关关系。

而清洁能源如风能、太阳能等的消费比重与二氧化碳排放量呈负相关关系。

这表明，能源消费结构的优化对于减少二氧化碳排放量具有重要意义。

2. 经济发展水平经济发展水平也是影响二氧化碳排放量的重要因素。

一般来说，经济发展水平越高，能源消费量越大，二氧化碳排放量也越高。

但是，这也与经济发展方式、产业结构等有关。

通过多元回归分析，可以发现经济发展水平与二氧化碳排放量之间存在一定的正相关关系。

3. 人口数量人口数量也是影响二氧化碳排放量的因素之一。

人口数量的增加会导致能源消费量的增加，从而增加二氧化碳排放量。

但是，人口数量的影响程度相对较小。

4. 能源效率能源效率的提高可以有效减少二氧化碳排放量。

双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析随着全球对环境保护的重视，汽车尾气排放问题越来越成为一个亟需解决的关键议题。

双燃料发动机作为一种环保型的动力系统，其在减少温室气体排放方面具有一定的潜力。

本文将探讨双燃料发动机在温室气体排放方面的预测能力以及影响其排放的因素。

一、双燃料发动机温室气体排放预测在进行双燃料发动机温室气体排放预测之前，我们首先需要了解双燃料动力系统的工作原理。

双燃料发动机可以使用两种不同种类的燃料，一般为传统的汽油和一种替代燃料，比如液化石油气（LPG）或压缩天然气（CNG）。

双燃料发动机在不同工况下，两种燃料的使用比例会发生变化，这也是对温室气体排放进行预测的关键因素。

为了预测双燃料发动机的温室气体排放情况，研究人员通常会对发动机进行试验，并且采用数学模型进行模拟。

通过测量不同工况下的排放物浓度和流量，结合实际使用的燃料比例，可以得出双燃料发动机在特定工况下的温室气体排放情况。

然而，双燃料发动机的温室气体排放预测存在一定的挑战。

首先，燃料比例的变化会导致排放物的成分和浓度发生改变，因此准确测量排放物的组成和含量是非常重要的。

其次，不同燃料的燃烧特性也会影响排放物的生成和排放。

因此，需要对不同燃料的特性进行深入的研究，以提高预测的准确性。

二、双燃料发动机温室气体排放影响因素分析双燃料发动机的温室气体排放受多种因素的影响，下面将分析其中的几个主要因素。

1. 燃料比例：双燃料发动机采用两种不同种类的燃料，燃料比例的改变会直接影响温室气体排放。

以液化石油气和汽油为例，当燃料比例中液化石油气的含量增加时，温室气体排放可以显著减少。

因此，合理调整燃料比例是减少温室气体排放的关键。

2. 发动机工况与负荷：发动机的负荷和工况对温室气体排放也有重要影响。

发动机在不同负荷和工况下的燃烧效率和排放物生成量存在差异，因此，合理控制发动机的工作状态可以有效减少温室气体的排放。

3. 排放控制技术：除了燃料比例和发动机工况外，排放控制技术也是影响双燃料发动机温室气体排放的重要因素。

基于PLS的区域碳排放驱动因素及减排路径研究——以山东省为例邱士雷;董会忠;吴宗杰【摘要】采用联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC) 2006年版能源消耗碳排放计算公式和水泥生产碳排放模型,选取2005-2014年能源消费数据和水泥产量数据,计算并分析山东省10年间的碳排放量及其特征,并通过偏最小二乘(PLS)回归模型,利用2005-2014年山东省社会经济统计数据对碳排放驱动因素进行研究.研究表明:燃料、动力类价格对碳排放具有显著的抑制作用,解释能力为0.894 3;其余变量与碳排放均呈正相关,其中人口增长、居民消费水平、地区生产总值、城市化率、外商直接投资对促进碳排放解释能力最为显著,其变量投影重要性分别为1.15、1.14、1.14、1.12和1.12;另外,技术创新、能源消费量、水泥产量、产业结构和能源结构对碳排放的促进作用也是非常重要的.通过上述研究成果,为相关政府部门制定节能减排政策提供参考.%Using the carbon emissions model of energy consumption and cement production Offered by United Nations Intergovemmental Panel on Climate Change in 2006,this paper calculates and analyzes the number and characteristics of carbon emissions in Shandong Province by energy consumption data and cement production data and constructs partial least squares regression model to analyze driving factors of carbon emissions by using the socio-economic statistics of Shandong Province from 2005 to 2014.Research shows that prices of fuel and power are negatively correlated with carbon emissions.The explanatory power is 0.89.Population growth,residents'consumption level,GDP,urbanization rate and FDIpromote carbon emissions significandy in the rest of the variables.Variable importance in the projection of them are 1.15,1.14、1.14,1.12 and 1.12 separately.In addition,technological innovation,energyconsumption,cement production,industrial structure and energy structure are also very important for promoting carbon emissions.Finally,the article puts forward suggestions to control carbon for relevant government branches.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】8页(P235-242)【关键词】偏最小二乘回归;碳排放;变量投影重要性【作者】邱士雷;董会忠;吴宗杰【作者单位】山东理工大学商学院,山东淄博 255000;山东理工大学商学院,山东淄博 255000;山东理工大学商学院,山东淄博 255000【正文语种】中文【中图分类】F061.521世纪人类面临的最大环境挑战是以气候变暖为主要特征的全球气候变化，造成全球气候变化的一个重要原因就是人类大量排放温室气体尤其是CO2，因此，应对气候变化的重中之重就是减少CO2的排放。