Volume 2,Issue 12
Fall 2024
中国“十二五”与“十三五”碳排放趋势研究—— 基于总量、部门与居民生活的实证分析
本文基于中国“十二五”（2011-2015年）与“十三五”（2016-2020年）期间的碳排放数据，通过总量分析、产业分解及居民生活碳排放的视角，系统探讨了区域碳排放的演变特征及差异性。利用SPSSPRO 对碳排放总量、第一产业、第二产业、第三产业及居民生活的年度数据进行正态性检验、方差齐性检验与独立样本T 检验，结合STL 分解模型解析碳排放的长期趋势与周期性特征。研究发现：（1）碳排放总量在十二五至十三五期间持续增长，十三五期间总量较十二五增长74.70%，但2020年受外部因素影响略有下降；（2）第二产业始终占据主导地位（贡献率超70%），但两期间差异不显著（p=0.309），而第三产业与居民生活碳排放显著增长（p<0.01），年均增速分别为8.1% 与7.4%；（3）第一产业碳排放波动较小，但十三五期间均值显著高于十二五（p=0.002）；（4）STL 分解表明，碳排放整体呈单调递增趋势，季节性影响微弱。研究揭示了产业结构调整与居民消费模式对碳排放的驱动作用，为区域低碳政策制定提供实证依据以期为全球绿色低碳转型和可持续发展目标的实现贡献力量[1]。
[1] 朱永彬. 排放控制目标下我国最优经济增长路径、减排路径与碳排放路径与碳排放趋势研究及模拟系统开发[D]. 上海: 华东师范大学,2011.10.7666/d.y1905344.
[2] 刘东格, 孟繁华, 冯瑞, 等. 区域双碳目标与预测研究[J]. 东北电力技术,2024,45(03):57-62.
[3] 黄蕊, 王铮, 刘慧雅, 等. 中部六省的碳排放趋势研究[C]// 中国地理学会2011 年学术年会论文集.2011:26-26.
[4] 荆克迪, 楚春礼, 王圆生. 中国高新技术产业碳排放趋势研究与影响因素分析—— 以电子及通信设备制造业为例[J]. 江淮论坛,2011(3):16-19,122.10.3969/j.issn.1001-862X.2011.03.002.
[5] 文丽宇. 部分函数型线性回归模型的方差齐性检验[D]. 北京工业大学,2022.10.26935/d.cnki.gbjgu.2022.000508.
[6] 杨海燕. 不同经营主体林业服务外包采用对林业生产效率的影响[D]. 浙江农林大学,2022.10.27756/d.cnki.gzjlx.2022.000124.
[7] 吴静, 王铮, 朱潜挺, 等. 微观创新驱动下的中国能源消费与碳排放趋势研究[J]. 复杂系统与复杂性科学,2016,13(4):68-79.10.13306/j.1672-3813.2016.04.010.
[8] 曾德芳. 基于LEAP 模型的长江航运能源消耗及碳排放趋势研究[D]. 重庆: 重庆交通大学,2021.
[9] 黄涛. 广州市规模以上工业碳排放趋势研究[J]. 资源节约与环保,2018（5):10,26.10.3969/j.issn.1673-2251.2018.05.007.
[10] 葛昕明, 巩在武. 基于能源消费的长三角地区碳排放趋势研究[J]. 阅江学刊,2012,4(2):61-66.