因子分析和线性回归模型的碳排放量核算及影响因素分析
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 主流的研究方法及其局限性 1
1.3 研究思路和基本框架 2
1.4 创新和不足 3
2 定性分析 3
3 实证分析 5
3.1 碳排放量的计算 6
3.2 因子分析 8
3.3 回归分析 11
结论 24
致谢 25
参考文献 26
1 引言
1.1 课题的研究背景与意义
2005年2月16日，我们制定了京都议定书，并且使其产生效用，使我国面临着十分巨大的挑战。目前，中国二氧化碳的排放量已位居世界第二。而经济社会的快速发展，则需要在未来一段时期内中国经济保持一定的增长速度，因而能源需求和二氧化碳排放量也就不可避免地继续增长。中国是碳排放大国毋庸置疑，而江苏省地处我国东部沿海中心、长江下游地区，是工业经济大省。如今工业正在迅猛发展中，能源的消费已经成为人们日益关注的话题，人们的生活也越来越不开能源了，江苏省的则是个明显的例子。中国的能源消费结构体系十分单调，江苏省是十分典型的例子，其中煤和炭的消费需求是所有能源的主导。因此，碳排放量的核算及研究碳排放量变化的因素对经济发展和生活改善具有重要意义。
1.2 主流的研究方法及其局限性
1. 情景分析法
根据碳的排放各个影响因子的不同参数，这种方法会设定不同的取值，然后再由各种不同取值对以后碳的排放值进行预计。人们通过消费化石能量来制造碳的排放，其中由于人为举动而产生的占70%左右，而因为自然原因产生的占剩下的部分，人们几乎无法约束它的产生，能源消费总量和国家的能 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
源消费将能源消费总量掌握。这样的方法是通过国内外许多专家和学者家青睐的。
2. 指数分解分析法
这种方法通过已知的历史数字，分解出到底是何种原因影响了碳的排放量的大小，而且通过事实证明可以计算出所有不同的原因对碳的排放量的影响水平高低。我们利用东京大学Kaya Yoichi教授建立的Kaya恒等式（又称茅恒等式或卡亚模式） 实现了对于指数分解的分析，可以发现，这种模型中令碳的排放量与产出经济量、经济体系结构、能源的使用效率以及能源的结构等多种不同因素都有着十分紧密的联系。
3. 回归分析或极大似然法
这种方法使用的是传统的计量经济分析方法。这是一种传统的研究方法，它有两种不同的走向：一种是研究中国EKC曲线的存在与否和如何计算拐点，另一种在模型STIRPAT的基础上考虑中国碳的排放量的影响要素。最先Grossman 和Krueger 首次提出了EKC，二氧化硫、粉尘、水污染等一些典型的环境污染问题是这种EKC研究的主要目的和对象，慢慢的，人们才将这种研究延伸到了CO2的分析当中。林伯强和江朱骏预测，中国的碳排放量在2020左右，应该是一个转折点。在这个范围内，人们也普遍使用了STIRPAT模型，而它之前的研究对象就是IPAT 模型。在1971年和1972年[4-5]，Ehrlich 和Holden 第一次使用了IPAT方程（公式：I（影响）=人口（P） 富裕程度（A） 技术（T））用来调研人口对环境的压力给出的反应。但是IPAT模型本来就有无法调整的缺点（假设人为驱动因素和环境因素之间存在线性关系），所以STIRPAT模型在如今得到了普遍的使用。
4. IO模型和情景分析的组合
Leontief 首次将投入产出矩阵应用到经济学的研究中，IO（投入产出）模型是CGE模型的初级阶段，但不属于CGE模型（一些学者将之归类为CGE模型），因为在IO模型的部门比例是不变的，所以它不能反映经济主体的特点及价格作用。然而，IO模型可以结合情景分析，并调整各产业部门的产出率（调整产业结构），分析未来的碳排放量的大小。
1.3 研究思路和基本框架
对于本课题的研究，我们需要先对前人的研究成果有所了解，在阅读相关书籍以集结百家之所长的情况下，采用因子分析法对于所选择的变量进行筛选，将得分较高的因子挑选出来之后，做线性回归分析，在分析的过程中，采用一系列的方法对回归的结果进行检验，并最终确定模型。
本课题的内容包括:
第一部分是引言。介绍了研究背景和意义，主流的研究方法及其局限性，研究思路和基本框架，以及创新与不足。
第二部分是定性分析。分析近年来江苏省碳排放现状，以及江苏省近年来的经济形势，并且结合数据作图，从宏观上探寻两者之间的某种内在联系。
第三部分是实证分析。首先，利用因子分析，找出影响碳排放量较大的因子，将这些因子进行整合，挑选出一个或者几个影响较大的方面，作为线性回归的因素。然后进行回归分析，充分考虑可能存在的多重共线性、异方差性及自相关性等问题，逐步对回顾方程进行修正，使得模型更加准确。
第四部分是结论和相关政策建议的探讨。通过总结以上的定性分析、实证分析的结果，对江苏省未来经济的可持续发展提出了相关的建议，达到控制总能量消耗的目的，深入贯彻落实科学发展观，为了贯彻十八大传递的精神，还要迅速推动转变发展方法，积极调整经济产业结构。
1.4 创新和不足
创新：本文的创新之处在于采用了因子分析来初步挑选出江苏省碳排放量的主要影响因素，并将江苏省的碳排放量分解为各种可以测量的部分。其次运用统计的方法，用数学的方式将江苏省碳排放量较为准确地展现出来，达到简化观察、验证江苏省碳排放量的目的。最后，本文的结果更加注重实际的生活应用，而不是理论的阐述。
不足：采用因子分析的时候，因子的个数不算太多，虽然所取的变量包含了大部分的信息，但是，依然有那么多的信息我们没有考虑到或者说，有些碳排放量的影响因素是不能够用数据能够体现出来的。其次，在做线性回归方程的时候，我们只是基于已有的信息进行拟合，尽管进行了各种修正，但是由于学识的限制，还有许多方面可能根本意识不到。
2 定性分析
中国经济具有典型的“二元经济”特征，即我国仍然需要不断推动发展城镇化、工业化。而经济社会的快速发展，就需要中国经济在未来一段时期内保持一定的增长速度，因而能源需求和二氧化碳排放量也就不可避免地继续增长。国家统计局在2月26日发布了《2014国民经济和社会发展统计报告》，其中包括，2014年我国的能源消费总量高达42.6亿吨标准煤，相比于去年增长了2.2%，原油的消费量增长了5.9%，天然气的消费量增长了8.6%，煤炭的消费量占能源消费量的66%，水电、风电、核电、天然气等清洁能源消费量占能源消费总量的16.9%。由此可见，中国是碳排放大国毋庸置疑。而江苏省位于我国东部沿海中心、长江下游地区，是工业经济大省。人民生活水平不断提高，所以江苏省需要能源进行发展也变得非常明显。数据显示，2010的江苏省能源消费总量达到207706800吨标准煤，与1995相比，79287700吨标准煤，同比增长161.9%。中国的能源消费结构体系十分单调，江苏省是十分典型的例子，其中煤和炭的消费需求是所有能源的主导。因此，碳排放量的核算及研究碳排放量变化的因素对经济发展和生活改善具有重要意义。
(3.6)
1 引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 主流的研究方法及其局限性 1
1.3 研究思路和基本框架 2
1.4 创新和不足 3
2 定性分析 3
3 实证分析 5
3.1 碳排放量的计算 6
3.2 因子分析 8
3.3 回归分析 11
结论 24
致谢 25
参考文献 26
1 引言
1.1 课题的研究背景与意义
2005年2月16日，我们制定了京都议定书，并且使其产生效用，使我国面临着十分巨大的挑战。目前，中国二氧化碳的排放量已位居世界第二。而经济社会的快速发展，则需要在未来一段时期内中国经济保持一定的增长速度，因而能源需求和二氧化碳排放量也就不可避免地继续增长。中国是碳排放大国毋庸置疑，而江苏省地处我国东部沿海中心、长江下游地区，是工业经济大省。如今工业正在迅猛发展中，能源的消费已经成为人们日益关注的话题，人们的生活也越来越不开能源了，江苏省的则是个明显的例子。中国的能源消费结构体系十分单调，江苏省是十分典型的例子，其中煤和炭的消费需求是所有能源的主导。因此，碳排放量的核算及研究碳排放量变化的因素对经济发展和生活改善具有重要意义。
1.2 主流的研究方法及其局限性
1. 情景分析法
根据碳的排放各个影响因子的不同参数，这种方法会设定不同的取值，然后再由各种不同取值对以后碳的排放值进行预计。人们通过消费化石能量来制造碳的排放，其中由于人为举动而产生的占70%左右，而因为自然原因产生的占剩下的部分，人们几乎无法约束它的产生，能源消费总量和国家的能 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072￥
源消费将能源消费总量掌握。这样的方法是通过国内外许多专家和学者家青睐的。
2. 指数分解分析法
这种方法通过已知的历史数字，分解出到底是何种原因影响了碳的排放量的大小，而且通过事实证明可以计算出所有不同的原因对碳的排放量的影响水平高低。我们利用东京大学Kaya Yoichi教授建立的Kaya恒等式（又称茅恒等式或卡亚模式） 实现了对于指数分解的分析，可以发现，这种模型中令碳的排放量与产出经济量、经济体系结构、能源的使用效率以及能源的结构等多种不同因素都有着十分紧密的联系。
3. 回归分析或极大似然法
这种方法使用的是传统的计量经济分析方法。这是一种传统的研究方法，它有两种不同的走向：一种是研究中国EKC曲线的存在与否和如何计算拐点，另一种在模型STIRPAT的基础上考虑中国碳的排放量的影响要素。最先Grossman 和Krueger 首次提出了EKC，二氧化硫、粉尘、水污染等一些典型的环境污染问题是这种EKC研究的主要目的和对象，慢慢的，人们才将这种研究延伸到了CO2的分析当中。林伯强和江朱骏预测，中国的碳排放量在2020左右，应该是一个转折点。在这个范围内，人们也普遍使用了STIRPAT模型，而它之前的研究对象就是IPAT 模型。在1971年和1972年[4-5]，Ehrlich 和Holden 第一次使用了IPAT方程（公式：I（影响）=人口（P） 富裕程度（A） 技术（T））用来调研人口对环境的压力给出的反应。但是IPAT模型本来就有无法调整的缺点（假设人为驱动因素和环境因素之间存在线性关系），所以STIRPAT模型在如今得到了普遍的使用。
4. IO模型和情景分析的组合
Leontief 首次将投入产出矩阵应用到经济学的研究中，IO（投入产出）模型是CGE模型的初级阶段，但不属于CGE模型（一些学者将之归类为CGE模型），因为在IO模型的部门比例是不变的，所以它不能反映经济主体的特点及价格作用。然而，IO模型可以结合情景分析，并调整各产业部门的产出率（调整产业结构），分析未来的碳排放量的大小。
1.3 研究思路和基本框架
对于本课题的研究，我们需要先对前人的研究成果有所了解，在阅读相关书籍以集结百家之所长的情况下，采用因子分析法对于所选择的变量进行筛选，将得分较高的因子挑选出来之后，做线性回归分析，在分析的过程中，采用一系列的方法对回归的结果进行检验，并最终确定模型。
本课题的内容包括:
第一部分是引言。介绍了研究背景和意义，主流的研究方法及其局限性，研究思路和基本框架，以及创新与不足。
第二部分是定性分析。分析近年来江苏省碳排放现状，以及江苏省近年来的经济形势，并且结合数据作图，从宏观上探寻两者之间的某种内在联系。
第三部分是实证分析。首先，利用因子分析，找出影响碳排放量较大的因子，将这些因子进行整合，挑选出一个或者几个影响较大的方面，作为线性回归的因素。然后进行回归分析，充分考虑可能存在的多重共线性、异方差性及自相关性等问题，逐步对回顾方程进行修正，使得模型更加准确。
第四部分是结论和相关政策建议的探讨。通过总结以上的定性分析、实证分析的结果，对江苏省未来经济的可持续发展提出了相关的建议，达到控制总能量消耗的目的，深入贯彻落实科学发展观，为了贯彻十八大传递的精神，还要迅速推动转变发展方法，积极调整经济产业结构。
1.4 创新和不足
创新：本文的创新之处在于采用了因子分析来初步挑选出江苏省碳排放量的主要影响因素，并将江苏省的碳排放量分解为各种可以测量的部分。其次运用统计的方法，用数学的方式将江苏省碳排放量较为准确地展现出来，达到简化观察、验证江苏省碳排放量的目的。最后，本文的结果更加注重实际的生活应用，而不是理论的阐述。
不足：采用因子分析的时候，因子的个数不算太多，虽然所取的变量包含了大部分的信息，但是，依然有那么多的信息我们没有考虑到或者说，有些碳排放量的影响因素是不能够用数据能够体现出来的。其次，在做线性回归方程的时候，我们只是基于已有的信息进行拟合，尽管进行了各种修正，但是由于学识的限制，还有许多方面可能根本意识不到。
2 定性分析
中国经济具有典型的“二元经济”特征，即我国仍然需要不断推动发展城镇化、工业化。而经济社会的快速发展，就需要中国经济在未来一段时期内保持一定的增长速度，因而能源需求和二氧化碳排放量也就不可避免地继续增长。国家统计局在2月26日发布了《2014国民经济和社会发展统计报告》，其中包括，2014年我国的能源消费总量高达42.6亿吨标准煤，相比于去年增长了2.2%，原油的消费量增长了5.9%，天然气的消费量增长了8.6%，煤炭的消费量占能源消费量的66%，水电、风电、核电、天然气等清洁能源消费量占能源消费总量的16.9%。由此可见，中国是碳排放大国毋庸置疑。而江苏省位于我国东部沿海中心、长江下游地区，是工业经济大省。人民生活水平不断提高，所以江苏省需要能源进行发展也变得非常明显。数据显示，2010的江苏省能源消费总量达到207706800吨标准煤，与1995相比，79287700吨标准煤，同比增长161.9%。中国的能源消费结构体系十分单调，江苏省是十分典型的例子，其中煤和炭的消费需求是所有能源的主导。因此，碳排放量的核算及研究碳排放量变化的因素对经济发展和生活改善具有重要意义。
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