基于STIRPAT模型的我国制造业碳排放影响因素研究

本文采用岭估计法和STIRPAT模型,定量分析了人口、财富和技术因素对我国制造业碳排放的影响,认为人口和财富因素对我国制造业碳排放存在正向作用,影响系数值分别为0.529和0.2565;技术因素有负向作用,其影响系数为-0.0965。构建了引入人口和财富二次方项的STIRPAT模型,二次方项的系数都为正,说明环境库兹涅茨倒U型曲线不适用于我国目前制造业碳排放,即我国制造业碳排放短期内不会出现拐点。最后给出了相应的对策建议。     

基于图模型方法的我国二氧化碳排放的EKC曲线检验及影响因素分析

较为精确地对中国大陆地区29个省份的二氧化碳排放量进行测算,通过图模型方法分析我国二氧化碳的EKC曲线及主要影响因素,且利用贝叶斯平均模型(BACE)方法检验其稳健性。实证研究表明,我国二氧化碳曲线呈倒"U"型,主要影响因素包括经济发展水平、产业结构、能源利用率和城市化等,并指出提升经济发展质量、优化产业结构和提高能源利用率等是实现我国节能减排的重要举措。     

二氧化碳排放决定因素的实证分析——基于70个国家(地区)面板数据

由于温室气体大量排放引起的全球气候变化已经严重影响了人类社会的生存与发展,二氧化碳减排问题成为学术界十分关注的热点问题。本文利用1993-2006年度,70个国家(地区)的面板数据,研究了人口、经济、技术对世界整体及不同发展水平国家(地区)二氧化碳排放的影响。结果表明,二氧化碳排放的国家间差异呈扩大趋势,对于不同发展水平国家(地区),人口、经济、技术对二氧化碳排放的影响是不一样的,同时也证实了经济快速增长是世界二氧化碳排放增加最主要的驱动因素。     

外商直接投资与我国经济增长关系的协整分析

本文通过协整检验和误差修正模型，利用1984-2003年的数据，对外商直接投资与我国经济增长关系进行了实证分析。结果表明：我国经济增长与外商直接投资之间存在长、短期稳定的正向关系。通过Granger因果关系检验，外商直接投资是中国经济增长的Granger原因，而反之却不成立。     

沪深两市收益率与成交量因果关系的实证研究

以上证综合指数和深证成分指数的日收益率及日成交量为研究对象,应用协整理论和G ranger因果关系,考察了两市指数日收益率与日成交量变动率的相互关系,并得出结论.     

二氧化碳排放与经济增长脱钩驱动因素及趋势分析

实现经济增长同时实现二氧化碳排放减量化已是国际共识.将2005年设为基期,在Tapio脱钩钻石模型基础上,推导出由CO_2排放复合增长率和经济增长复合增长率构成的脱钩指数模型,从经济学视角重新定义了脱钩弹性,给出强负脱钩、衰退强脱钩、衰退弱脱钩、扩张连结、弱脱钩和强脱钩6种脱钩状态,并将CO_2与经济增长的脱钩指数构建为包含煤炭、石油和天然气的碳源因子、结构因子和节能因子的乘积,并经两极分解方法得到碳源因子效应、结构因子效应和节能因子结构效应的表达式.根据CO_2排放脱钩趋势阶段性,将研究期分为2006-2008年、2008-2011年和2011-2014年,研究结果表明我国CO_2排放已经稳定步入弱脱钩通道;碳源效应、结构效应和节能效应与脱钩指数同向变化,脱钩恶化时,碳源起主要推动力;脱钩改善时,节能效用明显;结构效应在脱钩恶化和改善时均同向变化.基于煤炭、石油和天然气增长率以及在化石能源中的比重,假设煤炭和石油产生的CO_2分别以0.4%和0.05%速度递减,天然气产生的CO_2以0.1%速度递增,得到2015-2020年的CO_2排放量,经线性回归测算出2015-2020年的GDP值,然后逐年比较CO_2排放强度,结果显示2020年,我国CO_2强度比2005年下降了41.50%,表明基于稳定的弱脱钩态,坚持当前的能源政策、减排政策和经济政策等,我国可以实现既定的2020年目标.     

钢铁工业总产值与能源消耗量协整分析及误差修正

选取1978-2006年样本区间内我国钢铁工业总产值和能源消耗的相关数据,通过协整检验、误差修正模型和Granger因果关系检验,对钢铁工业总产值和能源消耗量在时序维度的长期均衡和短期动态性进行实证研究.结果表明,钢铁工业能源消耗结构中燃料煤消耗量与钢铁工业总产值具有长期动态均衡关系,并且燃料煤消耗量还是钢铁工业总产值的单向Granger原因,而电力、重油和焦炭消耗量与钢铁工业总产值之间没有长期均衡关系,印证了我国钢铁工业以燃料煤消耗为主的能源消耗结构的不均衡性.     

面板半参数空间自回归模型的变量选择——基于STIRPAT模型的碳排放影响因素分析

变量选择有助于简化模型,提高估计和预测的精度,但目前鲜有涉及面板半参数空间自回归模型变量选择的研究。本文在ALASSO的基础上提出了SSAR-ALASSO法,该法的核心在于惩罚函数的选择和目标函数的构建。SSAR-ALASSO在变量和参数的对应关系、惩罚函数的选择、特殊参数的取值区间以及适用模型等方面与ALASSO存在差异。模拟结果显示,SSAR-ALASSO法在变量选择的准确性和参数估计的精度两方面均表现良好,随着样本容量的增加表现效果更佳。本文在碳排放量影响因素实证中采用SSAR-ALASSO法对STIRPAT模型进行变量选择。研究结果表明人均财富、技术水平、产业结构、所有制结构和产业集聚显著影响碳排放量,城市化、对外开放、能源价格和环境政策对碳排放量无显著影响。     

基于ADL模型的贵州省高等教育与经济增长关系的实证分析

利用贵州省1978-2010年数据对高等教育发展水平与经济增长之间的关系进行协整分析和Granger因果关系检验,实证研究表明二者之间存在协整关系,即贵州省高等教育发展水平与经济增长之间存在长期的动态均衡关系,在10%的显著水平下,二者存在双向的Granger因果关系,说明贵州省高等教育的发展与经济增长相互促进.为研究二者之间的具体传导机制,建立了ECM模型和ADL模型,结果也印证Granger因果分析,但贵州省高等教育对经济增长的促进力度是比较薄弱的,需要加强改进.结果可以为政府部门对教育经济的决策提供科学依据及参考.     

资源富集区煤炭资源开发与电力生产——基于国家能化基地榆林市的实证分析

基于热点经济区国家能化基地榆林市1990-2012年的实际数据,采用协整分析、误差修正模型和Granger因果关系检验,对资源富集区煤炭资源开发与电力生产关系进行了统计实证研究.结果显示:榆林市煤炭资源开发与电力生产之间存在长期稳定的均衡关系,且二者间存在由前者到后者的单向格兰杰因果关系;榆林市煤炭资源的开发、利用极大地促进了当地的电力生产与供应,但煤向电能转化的效率偏低.建议煤、电联合、建设大型煤电基地、提高煤电转化效率和促进电力生产多元化是榆林煤电产业的发展方向.     

基于贝叶斯时序模型的甘肃省人均GDP预测

本文应用Eviews软件对甘肃省1953-2010年人均GDP数据建立时序模型,利用模型的先验信息给出两种先验分布下的贝叶斯模型与算法,并依次计算出2011-2015年的甘肃省人均GDP的预测值,结果显示,两种贝叶斯模型的拟合效果都优于传统模型。与经典时序模型相比,贝叶斯时间序列模型能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的平方误差,估计参数更科学。文章最后运用稳健先验的贝叶斯模型对甘肃省十三五时期人均GDP进行了预测。     

基于组合赋权法的我国CO2排放量影响因素的评价研究

为客观和准确地挖掘和评价我国CO₂排放量影响因素,选取技术投入、对外贸易开放程度、产业结构、能源消费结构、经济增长水平、人口规模和绿色植被用地面积等因素作为评价依据,构建我国CO₂排放量影响因素指标体系。在此基础上,基于组合赋权法构建我国CO₂排放量影响因素评价模型,实证分析2000~2011年我国CO₂排放量影响因素。组合赋权法结果显示:技术投入、产业结构、能源消费结构、经济增长和绿色植被用地面积是影响我国CO₂排放量的主要因素。组合赋权法在我国CO₂排放量影响因素评价分析的运用,提高了评价的客观性和科学性,为进一步确定CO₂排放量影响因素提供有价值的参考。     

中国碳排放的省域差异及影响因素的实证研究

参照IPCC(2006)以及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所)的方法,估算了我国30个省(直辖市、自治区)的1997—2011年期间的二氧化碳排放量.数据显示,我国各省(直辖市、自治区)的二氧化碳排放量从整体上基本都呈现出上升趋势,地区差异比较显著.总体上来讲,我国的二氧化碳排放量呈现出由东到西依次递减的规律特征,东部地区的二氧化碳排放量最多,中部地区次之,西部地区二氧化碳排放量最少,而且东部地区的二氧化碳排放在绝对量上大大超过中西两大区域.产业结构和经济发展是影响各地区二氧化碳排放量的主要因素,能源消费结构和出口贸易对各地区碳排放量的影响不显著.     

基于LMDI的中国能源消费碳排放强度变化因素分解

利用IPCC《国家温室气体清单指南》(2006)推荐的参考方法和参数,评估和计算中国1997年-2007年的碳排放量和碳排放强度,并应用LMDI方法对碳排放强度进行因素分解.研究结果表明,能源强度因素对我国碳排放强度变化的贡献率最大,达到139.66%;产业结构效应次之,为-28.23%;能源结构效应最小,为-11.43%.针对实证结果,提出现阶段我国节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构.     

基于灰色马尔可夫预测模型的农村人均收入预测

以武汉市农村人均收入为样本,将灰色预测模型和马尔可夫链预测模型相结合,通过对比预测的数据信息与实际数据信息差距,对2011年和2012年武汉市农村人均收入进行了预测计算.根据相关模拟检验与残差修正,灰色马尔可夫链可视为农村人均收入预测的可行且有效的方法.结果显示,单纯地运用灰色模型,预测值与实际值的误差均值是0.687%;通过马尔可夫链模型的二次模拟得到的误差明显减小.     

基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型

本文应用SAS软件对1952-2009年的中国人均GDP建立时间序列模型并对2010-2013年的中国人均GDP进行了预测;在此基础上建立了以时间序列模型得到的参数信息作为先验信息的两种贝叶斯修匀模型与算法。由此所得的参数贝叶斯估计及预测,能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的方差或平方误差,估计参数更科学。为了检验该方法对先验分布的灵敏性,我们做了基于两种先验分布的模拟预测。将预测结果与传统时间序列预测相比,发现单一正态观测值、方差已知的先验分布的贝叶斯模型得到的预测值更准确,而基于先验分布为指数分布的贝叶斯模型的预测误差较大,预测效果差。     

基于投人产出分析的中国能源消费分行业碳排放系数因素分解

采用投入产出分析法,结合部门能源消费数据,从最终需求的角度评估和计算了中国1997年、2002年和2007年的碳排放量、碳排放系数、直接碳排放系数和完全碳排放系数.研究结果表明,金属冶炼及压延加工业、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的直接碳排放系数历年均是最高的,能源强度是影响这些行业直接碳排放系数变化的主要因素;金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、金属制品业、化学工业、电力、热力的生产和供应业、水的生产和供应业以及煤炭开采和洗选业的完全碳排放系数历年均居前列,中间产品投入和能源强度是影响完全碳排放系数变化的主要因素.针对实证结果,现阶段我国节能减排的重点方向在于调控金属冶炼及压延加工业、化学工业等高碳排放行业,并通过提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构来达到降低碳排放系数的目的.     

居民收入分布函数的实证研究

收入分布函数的估计方法主要有参数估计法与非参数估计的方法.利用参数估计方法,依据黑龙江省及国家城镇居民人均可支配收入数据,分别采用极大似然法与分段计算分布总体中的参数,确定收入分布函数,然后根据分布函数与实际数据的拟合状况,验证黑龙江省及国家人均可支配收入服从对数正态分布,但是参数的确定方式决定了拟合的有效性.     

基于状态空间模型的黑龙江省农村居民消费影响因素分析

以状态空间模型为工具,研究黑龙江省农村居民消费影响因素,深层次分析黑龙江省农村居民消费支出关于收入、经济发展、物价和投资的动态变化路径.研究得到,收入是影响农村居民消费的最主要因素,具有显著的引致效应,物价对农村居民消费主要呈负向影响,经济平稳和合理的固定资产投资能够促进农村居民消费,反之则抑制消费,并据此提出了建议.