大型工业城市碳排放影响因素分析及趋势预测——基于PLS-STIRPAT模型的实证研究  

Influence Factors Analysis and Trend Forecasting of Large Industrial Cities' Carbon Emissions Based on the PLS-STIRPAT Model

作　　者：李健[1,2] 王铮[1] 朴胜任 

机构地区：[1]天津理工大学,天津300384 [2]天津大学,天津300072

出　　处：《科技管理研究》2016年第7期229-234,共6页Science and Technology Management Research

基　　金：国家社会科学基金项目"基于城市群联动视角的京津冀协同减排路径与机制研究"(15BGL211);天津市高等学校创新团队培养计划项目(TD12-5013);天津市哲学社会科学规划项目"美丽天津视域下‘城市矿产’产业链协调发展研究"(TJYY13035)

摘　　要：选取天津市作为大型工业城市的代表,利用PLS-STIRPAT模型对影响天津市1995—2013年的碳排放因素进行实证分析,并利用灰色模型预测天津市2020年能源强度。研究结果显示:人口数量和第二产业比率是影响天津市碳排放最主要的2个因素,能源强度和第三产业比率抑制天津市碳排放量的增加,且天津市目前不存在环境库兹涅兹曲线;利用GM(1,1)预测可以得出:2020年天津市能源强度为2005年的44.76%,降幅达到55.24%,优于全国的减排标准。The paper selects Tianjin as a representative of large industrial cities, and uses STIRPAT model and PLS meth- od to study the factors that affect Tianjin carbon emissions, which is based on the data from 1995 to 2013. Then, the gray GM （ 1, 1 ） model is used to forecast the carbon emission strength of Tianjin in 2015 and 2020. The result of study shows that population and proportion of the tertiary industry were the most important driving forces which affect the carbon emis- sions, and the environment Kuznets curve didnt exist in Tianjin. By using the GM （ 1, 1 ） 2020 Tianjin city carbon emission strength is predicted to be 44. 76% of that in 2005, dropped by 55.24% , far better than the national emission standards.

关 键 词：碳排放 STIRPAT模型 偏最小二乘回归 GM(1 1)模型 

分 类 号：X321[环境科学与工程—环境工程]