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user: 3. 山东省碳排放影响因素分析 对山东省的影响因素进行分析的方法有很多，本文采用的是修正的STIRPAT模型。STIRPAT模型是从IPAT模型拓展而来的，更具灵活性。本部分先对原始模型进行分析，然后进行修正，最终通过修正了的STIRPAT模型，得出各个碳排放影响因素的分析结果。 3.1. 模型分析 3.1.1. STIRPAT模型 STIRPAT模型是在IPAT模型的基础进行拓展而得到的一种非线性模型，它可以引入多个独立自变量从而更加准确地对相应因变量进行有效估算，其模型等式为： I = a P b A c T d e (1) 在式(1)中，I代表环境影响状况，P代表人口数量，A代表财富，T代表技术水平。a是总系数，b、c、d分别代表上述三者的指数，而e是整个模型的误差。由式(1)发现，STIRPAT模型具有更好的可塑性和适应性。为了在现实情况中引入更多自变量，消除各解释变量之间的多重共线性，可以对式(1)进行取对数分析，从而更加全面的分析各个自变量对环境状况产生的影响，即把把公式变为： ln I = ln a + b ln P + c ln A + d ln T + ln e (2) 3.1.2. 改进STIRPAT模型 本文为了更加全面地研究碳排放的影响因素，在使用STIRPAT模型的时候，除了考虑人口规模(P)、人均GDP(A)和能源强度(T)这三个变量的作用以外，本文还增加了能源结构、产业结构、城镇化率、外商直接投资等解释变量。来分析各个变量的变化对碳排放量的会产生何种影响作用。据调查在山东省第一次能源消费中煤炭和石油的消耗比重较大，因此本研究添加煤炭所占比重(R1)以及石油所占比重(R2)。此外。相比较与第一、第三产业而言，第二产业的能源强度更高，因此本研究使用第二产业产值占GDP的比重(IS)来衡量产业结构。最后，本研究使用城镇化率(U)来衡量城市化水平，使用外商直接投资(FDI)来分析贸易投资对碳排放产生的影响。基于以往的众多研究大多将经济发展水平分解为一次方项和二次方项来进行考察。基于以上解释变量对STIRPAT模型进行拓展，所得结果如下： ln I = ln a + b ln P + c ln A + d ln T + e ln F D I + f ln R 1 + g ln R 2 + g ln U + h ln I S + μ (3) 3.2. 数据来源 在本文拓展STIRPAT模型式(3)中，I、P、A、T分别代表的是山东省的碳排放总量、山东省多年来的人口、山东省多年的人均GDP以及山东省能源强度，R1代表煤炭第一次能源消耗中的比例，R2代表的是石油在第一次能源消耗的比例，IS代表山东省历年第二产业产值占GDP的比重，U代表山东省城镇化率，FDI代表外商直接投资水平。 以上的各个变量相对应的历年数据都来源于《山东省统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国技术统计年鉴》等，本文选取了2000年至2017年的数据作为统计样本。并采用排放系数法对山东省历年的碳排放总量(I)进行估算。其中，碳排放总量的计算公式为： C = ∑ i = 1 n E i ⋅ F i (4) 式(4)中，C表示碳排放量， E i 代表第i种能源消耗量， F i 代表i种能源碳排放系数。能源消耗的种类主要是煤炭、石油两种，它们的碳排放系数分别为0.75、0.5731。 通过对查询2000~2017年《山东统计年鉴》得到历年山东省一次能源消耗中煤炭和石油的消耗比重、历年人口数量、历年GDP及人均GDP。然后根据式(4)计算得到山东省历年碳排放总量，详细数据见下表1。 Table 1 Statistics of various variables related to carbon emissions in Shandong Province from 2000 to 201 变量 样本数 平均值 标准差 最大值 最小值 I/万吨 18 20，199.86 7084.04 6993.83 28，148.34 P/万人 18 9469.944 322.1199 8997 10，006 A/万元/人 18 3.7172967 2.190512 0.9326 7.2807 T/万吨标准煤/万人 18 0.990933 0.3034282 0，5326 1.3887 R1/% 18 77.12333 2.964978 70，47 81.84 R2/% 18 19.96333 2.980462 14.89 25.36 IS万元/万人 18 0.5236722 0.0395058 0.4535 0.5715 U/% 18 0.4087778 0.1135687 0.2684 0.6056 FDI/亿元 18 6149.5 1623.219 3371 8847 表1. 2000~2017年山东省碳排放各相关变量统计情况 根据数据分析发现，山东省2000年至2013年的碳排放总量一直在增长，而自山东省发布了《山东省2014~2015年节能减排低碳发展行动实施方案》后，碳排放总量在2014~2017年有所下降。在2000~2017年中，山东省的人口总量一直增长，人均GDP、外商直接投资、城市化水平也逐年增长，但是，山东省第二产业占比比较稳等，山东省的能源强度也是一直在下降。从表1中发现，山东省的能源结构过于简单，煤炭和石油占据了一次能源消费总量的97%以上，而且煤炭更是在能源消耗中占据了80%左右。 3.3. 实证分析 首先通过stata14.0对变量P，A，T，IS，U，FDI进行对数化处理得到变量lnP，lnA，lnT，lnIS，lnU和lnFDI。然后，通过方差膨胀因子(VIF)对变量间的共线性进行检验，发现各变量的VIF值均远大于10。见下表2。 Table 2 Variance inflation factors for variable 变量 VIF值 lnP 597.83 lnA 512.97 lnT 65.17 lnIS 41.19 lnU 30.28 lnFDI 40.61 表2. 变量的方差膨胀因子 这表明解释变量之间存在着严重的共线性，直接使用最小二乘法进行回归分析将无法得到准确地解释变量与碳排放之间的关系。本文为处理上述问题，采用专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法岭回归法。岭回归法对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法，它通过放弃最小二乘的无偏性，丢弃少量信息和精度换来方程系数的合理估计，结果更符合实际。通过SPSS.19软件对上述解释变量进行拟合回归，得出山东省数据回归中K值与对应的R 2 以及模型的岭迹图，具体如下图1所示。 由上图1所示的K值对应的R 2 值，可以看出，二者呈现出负相关的关系。模型K值在0~1之间。当K = 0时，模型系数即为普通最小二乘法所得到的系数。而当K值尽可能小时，R 2 就尽可能大。如图2所示，K值和模型岭回归系数图可以根据模型的稳定性来判断K值。根据图2可知K值在0~0.2之间是，对应的各变量岭回归系数处于不稳定的状态，变化趋势和变化的方向都处于不稳定的状态，而这种不稳定的状态一定也会导致模型不稳定。当K值处于0.2~0.6之间是，岭回归系数基本趋于稳定。所以，K值应该在这个范围内选取。对应图1，当K = 0.2时，所对应的R 2 较大趋近于1，因此，这时对应的模型拟合效果最佳。综上所述，我们下一步应选取岭回归参数K = 0.2，再利用SPSS软件进行岭回归你和分析，拟合情况如下表3所示。 图1. 山东省岭回归K值对应R 2 值 图2. 山东省岭回归岭迹图 Table 3 Results of ridge regression analysis in Shandong Provinc 模型 R R 2 修正的R 2 标准估计误差 0.985 0.971 0.944 0.106 B SE(B) Beta B/SE(B) 常量 −19.078 2.766 0.000 −6.897 lnP 2.969 0.286 0.224 10.381 lnA 0.207 0.017 0.323 12.171 lnT −0.376 0.435 −0.028 −0.865 lnFDI 0.380 0.056 0.237 6.770 lnR1 0.135 0.154 0.046 0.873 lnR2 0.038 0.021 0.093 1.817 lnU 0.274 0.708 0.163 3.868 lnIS 2.017 0.288 0.342 7.002 表3. 山东省岭回归分析结果 Table 4 Shandong ridge regression analysis of varianc df 平方和(ss) 均方(MS) F值 Sig.F 回归 8 3.353 0.419 37.148 0.000 残差 9 0.102 0.011 表4. 山东省岭回归方差分析 当K = 0.2时，模式中R = 0.985，修正的R 2 = 0.944，这都充分体现了此次岭回归你和结果比较好。同时可决系数R 2 = 0.971，说明在K = 0.2是所得方程可以减少因变量97.1%的方差波动，在表4中模型F值为37.148，Sig.F (显著性水平)为0.000，又再一次说明了模型的拟合效果非常好。从而最终得到的山东省的回归方程为： ln I = − 19.078 + 2.970 ln P + 0.207 ln A − 0.038 ln T + 0.380 ln F D I     + 0.038 ln R 2 + 0.135 ln R 1 + 0.274 ln U + 2.017 ln I S (5) 3.4. 结果分析 通过上述式(5)拟合模型得知，人口规模、人均GDP、外商直接投资水平、煤炭消耗比重、石油消耗比重、城镇化水平、产业结构等影响因素于山东省的碳排放量皆存在正相关的关系，其相对应的回归系数分别为2.970，0.207，0.380，0.135，0.038，0.274，2.017。也就是说，随着以上解释变量每增加1个单位，相对应的碳排放量将分别增加以上数值单位。模型中能源强度的回归系数为负值，则能源强度与山东省的碳排放量是负相关的关系。即碳排放量会随着能源强度的提高而降低，根据回归结果能源强度每增加1%，碳排放量将会减少0.038%。 人口数量(P)对碳排放的影响作用位居第一，并且它每增加1%就会使得碳排放总量增加2.970%。其次是产业结构，外商投资水平，城镇化水平，人均GDP，煤炭消耗比重。而石油消耗比重影响较小。除了能源强度的增强会使得碳排放量减少，其他影响因素的增加都会带来碳排放量的增多。在实际生活中，我们应该尽可能地减少影响较大的正相关解释变量，尤其是人口数量，产业结构等因素，相应的要不断提高技术水平，加大能源强度。