广东省能源消费碳排放的多变量驱动因素--基于扩展的STIRPAT模型  

Examining Driving Factors of Energy Related Carbon Emissions in Guangdong Based on STIRPAT Model

作　　者：王长建[1] 张虹鸥[1] 叶玉瑶[1] 苏泳娴[1] 陈伟莲[1] 

机构地区：[1]广州地理研究所//广东省地理空间信息技术与应用公共实验室,广东广州510070

出　　处：《科技管理研究》2017年第3期210-214,共5页Science and Technology Management Research

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目“区域碳生产率的时空间演化及其多变量驱动因素研究--以广东省为例”(41501144);广东省科学院青年科学研究基金项目“区域碳生产率空间演化的特征分析及其影响机制研究--以广东省为例”(qnjj201501);广东省自然科学基金项目“基于夜间灯光影像的广东省能源碳排放监测与地区化政策研究(2015A030313809)”;广东省科学院引进高层次领军人才专项资金项目“珠三角产业与城市群创新团队”(2016GDASRC-0101);广东省软科学研究计划项目“广东省产业转型升级的低碳化路径及政府调控机制研究”(2013B070104013)

摘　　要：区域层面能源消费碳排放的影响因素解析是有效实现碳减排的重要研究议题。以经典的IPAT模型为基础,采用扩展的STIRPAT环境压力评价模型,对1990—2014年广东省能源消费碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个驱动因素对于区域碳排放的作用机理与影响机制,主要研究结论如下:各个影响因素对广东省碳排放增长的作用机理与影响机制各不相同,经济增长、固定资产投资和工业发展是碳排放增长的最主要影响因素,人口规模和城镇化对碳排放增长作用显著,技术进步和能源结构是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。Analysis on driving factors of energy related carbon emissions from the regional perspective is necessary and helpful for China to achieve its reduction targets. An extended STIRPAT model based on the classical IPAT identity is used to determine the main driving factors for energy related carbon emissions in Guangdong. Research results show that the impacts and influences of various factors on carbon emissions are different. Economic growth, fixed assets investment and industrial development are the three donfinant contributors to the carbon emissions increments, as well as population size and urbanization, while technological progress and energy consumption structure play the important negative effects on carbon emissions.

关 键 词：碳排放 广东省 STIRPAT 驱动因素 

分 类 号：X24[环境科学与工程—环境科学] F206[经济管理—国民经济]