中国工业碳排放及其影响因素灰色预测分析——基于STIRPAT模型  

Gray Forecasting of China's Industrial Carbon Emissions and its Influencing Factors——A study based on the STIRPAT model

作　　者：任晓松[1] 赵国浩[1] 

机构地区：[1]山西财经大学管理科学与工程学院,山西太原030031

出　　处：《北京交通大学学报（社会科学版）》2014年第4期18-24,共7页Journal of Beijing Jiaotong University(Social Sciences Edition)

基　　金：国家自然科学基金项目"应对气候变化的煤炭资源低碳化利用理论与政策研究"(7117314);山西省高等学校哲学社会科学研究项目"资源型经济转型期山西省工业碳排放及其影响因素动态关系研究"(2014235);山西省软科学研究项目"资源型经济转型期山西生态环境保护修复多元投入机制研究"(2014041015-3)

摘　　要：基于STIRPAT模型,将中国工业碳排放的影响因素确定为人口规模、人均工业产值和工业技术水平。以1997年至2010年中国工业碳排放相关数据为研究样本,采用灰色预测GM(1,1)模型预测了工业碳排放、人口规模、人均工业产值和工业技术水平2011-2020年的未来值,为控制未来工业碳排放量提供数据参考。结果表明,从灰色预测的增速和总量综合来看,人均工业产值对工业碳排放影响最大。同时GM(1,1)对工业碳排放及其影响因素的预测精度较高。Based on the STIRPAT model, this article argues that the influencing factors of China＇ s Industrial Carbon Emissions （ICE） include population size, industrial output per capita and industrial technology. To provide a reference for ICE controlling in the future, the study analyzes the sample data of China＇ s ICE during 1997 - 2010 and employs the gray GM（1,1） model to forecast the future value for population size, industrial output per capita and industrial technology during 2011 -2020. The result shows that from the perspective of the growth and total synthesis of gray prediction, the effect of the per capita industrial output takes the lion＇s share in ICE, and that forecasting precision of GM （i, 1） for ICE and its influencing factors is relatively high.

关 键 词：STIRPAT模型 工业碳排放 GM(1 1) 灰色预测 

分 类 号：F062.1[经济管理—政治经济学]