文献阅读 | 用地理加权回归方法分析具有空间相关性的中国省级CO2排放影响因素

题目

Spatial correlation of factors affecting CO2 emission at provincial level in China: A geographically weighted regression approach

作者

Yanan Wang，Wei Chen，Yanqing Kang，Wei Li，Fang Guo.

期刊

Journal of Cleaner Production

时间

2018年5月

一作

单位

College of Economics and Management, Northwest A&F University, Yangling 712100, China

链接

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652618306516#!

研究内容

二氧化碳排放如今已成为中国日益关注的问题。在传统的CO₂排放的影响因素研究中，空间关系没有得到很好的体现。首先，现有研究依赖于标准回归方法如OLS、LMDI和STIRPAT模型来估计CO₂排放驱动力的影响，空间位置的作用没有得到应有的足够重视，导致估计存在偏差，即传统模型无法提供有效的CO₂减排政策依据和对策。其次，现有研究对CO₂排放的空间效应更多地关注在空间异质性，很少有研究考虑相邻区域和省份的空间相关性和集聚效应。由于地理位置相近，相邻省份的环境相互影响、相互制约、相互关联，空间集聚对区域和周边省份碳减排有显著促进作用。为填补上述空白，本研究应用GWR（地理加权回归）模型研究具有空间相关性的省级CO₂排放驱动力。

研究方法

CO₂排放量计算

根据IPCC计算方法，该研究CO₂排放量的计算方法如下：

其中，CE表示CO₂排放量，EC _i表示第i种一次能源消耗，EF _i表示第i种一次能源的碳排放系数，44/12是CO₂和C的分子量比。研究计算了三种能源，分别是煤炭、原油和天然气.。碳排放系数分别为0.7476、0.5854和0.4479。

地理加权回归模型

地理加权回归（GWR）模型被广泛用于研究空间差异，该模型可以考虑不同的空间位置，主要应用于房地产、农业和经济领域。GWR模型可以通过计算变量之间的局部统计数据和空间关系轻松检查和识别模式。GWR实际上是一般线性回归模型的扩展，回归模型中包含了数据的空间属性。

在本研究中，GWR 模型利用城市化、产业结构和能源强度来估计 CO₂排放的空间效应。在中国，工业化和城市化在最近几年迅速发展，这是碳排放量增加的主要因素之一。同时，随着技术水平的提高，有必要探讨其在中国CO₂减排中是否发挥重要作用。如果多元回归模型中的解释变量之间存在高度相关性，则可能导致估计不准确。GWR 模型必须应用于相关性较低的变量，因此本研究试图从影响CO₂排放最重要因素中选择合适的变量，对这些变量进行多重共线性检验，包括人口、经济水平、技术水平、城市化水平、产业结构和对外贸易程度。随后本文发现这些变量之间存在严重的多重共线性，基于方差膨胀因子（VIF）的检验，城镇化、产业结构和能源强度的相关性较低。本研究通过GWR模型检验城市化（URB）、产业结构（IS）和能源强度（EI）对CO₂排放的空间差异。其中，核函数类型为高斯核函数，带宽选择方法为交叉检验法（CV）。回归模型为：

其中，（u_i，υ_i）表示第i个省的空间坐标( i  = 1, 2, 3, …, 30)，是地理位置的函数。β_i表示第i个省的第k个回归系数。I为CO₂排放量。URB为城市化水平，用城市人口占总人口的比例表示。IS是工业化结构，用工业部门价值和服务部门价值的百分比表示。EI代表技术水平，以能源强度衡量（表示为能源使用总量除以GDP）。ε_i是残差。

研究结果

多重共线性检验

GWR模型通常应用于相关性较低的变量，在进行地理加权回归之前应通过方差膨胀因子 (VIF)诊断多重共线性。回归变量的VIF值应不大于7.5（VIF≤7.5），保证回归模型中不存在多重共线性和冗余自变量。结果如表1所示，表明变量间不存在多重共线性。

表1. VIF检验结果

GWR模型的回归结果

表2给出了2005年、2008年、2011年和2015年对CO₂排放影响的估算结果。基于GWR模型，可以得到考虑了空间关系的各省的回归方程。表2显示了不同年份30省的最大和最小回归系数。结果表明城市化、产业结构和能源强度对CO₂排放有较强的解释力。在研究的不同年份中，城市化的最大系数分别为2.034、2.080、2.126和2.236，表明对CO₂排放量的影响逐年增加。2005年能源强度的最高系数为0.394，而2008年（0.343）和2011年（0.224）有所下降。2015年能源强度系数达到0.360。从产业结构看，不同年份的系数分别为1.873、1.411、1.367和1.193，说明产业结构对CO₂排放的影响随着年份的增加而减小。所有截距值都显著为正，并且逐年下降。

表2. GWR 模型的整体估计结果

城市化对碳排放的影响

如图1所示，城市化每年增加了大量CO₂排放，是影响碳排放的主要因素。2005到2015年，城镇化对各省CO₂排放的平均回归系数由2.03上升到2.19。2005年北京城市化回归系数为2.034259，与邻近的河北（2.034263）和天津（2.034261）相差不大。相比而言，北京和广东的差异（2.034346）较大。北京地处华北平原北端，东南部与天津市相连，其余与河北省相接。城市化对CO₂排放量的影响由于空间效应在三个省相似。相比之下，广东省位于中国南部，距北京近900公里。由此可见，城市化对京粤之间CO₂排放影响的差别较大。2008年，城镇化对CO₂排放量的影响在云南、广西、四川等中西部省份较大。这可能是由于随着西部大开发和中部崛起的推进，这些省份的城市化水平正在迅速提高。2000年以来，大量农村人口在城市化进程中迅速向城市转移，需要更多的私人和公共基础设施来支持城市人口的增长和经济的发展。人口和产品从内部生产向商品的转移增加了间接能源消耗和CO₂排放。2011年城镇化对CO₂排放的影响在广东、广西和海南三省最大，而对新疆、内蒙古和东北三省的影响最小。2015年城镇化回归系数由东南向西北递减。受影响最大的省份是浙江和福建两省。

图1. 2005、2008、2011和2015年城镇化回归系数

能源强度对碳排放的影响

图2展示了能源强度对30个省份的CO₂排放的影响。能源强度代表单位GDP的能源消耗，反映技术对CO₂排放的影响。如果CO₂排放量随着能源强度的下降而减少，则说明该技术对减排起到了积极的作用。结果表明，在研究的四年中，能源强度对CO₂排放具有显着的积极影响（回归系数为正）。然而，30个省份的能源强度平均回归系数从2005年到2011年都在下降。与其他变量相比，技术进步对CO₂排放的影响相对较弱且不稳定。2005年和2008年能源强度与CO₂排放量的系数分别为0.39和0.34。其中，辽宁、江苏、浙江等省份受到能源强度的影响最大。能源强度的平均回归系数在2011年达到最低点，仅为0.22。受影响最大的省份是浙江、福建和广东。到2015年，能源强度对CO₂排放的影响开始上升，平均弹性系数为0.36。受影响最大的省份主要位于中国东北地区。

图2. 2005、2008、2011和2015年能源强度的回归系数

产业结构对碳排放的影响

图3反映了不同年份中，产业结构的影响与CO₂排放量呈正相关。2005年、2008年、2011年和2015年产业结构回归系数分别为1.87、1.41、1.36和1.29。这表明产业结构对 CO₂排放量的影响逐年减少。2005年和2008年，受产业结构影响最大的省份主要分布在东部和中部地区，包括广东、广西、湖南、江西和福建。2011年，受影响最大的地区主要集中在东部沿海地区，包括黑龙江、吉林、辽宁、山东、江苏、浙江、福建等省份。到2015年，影响范围和强度有所降低，主要集中在广东、福建等省区。

图3. 2005、2008、2011、2015年产业结构回归系数

研究结论

本研究基于2005、2008、2011和2015年的空间数据，研究了城市化、产业结构和能源强度对CO₂排放的影响，并使用地理加权回归(GWR)模型揭示了中国30个省份的空间相关性。发现相邻省份的弹性系数差异很小，证明CO₂排放存在明显的空间相关性。城镇化与产业结构对CO₂排放量的回归系数在研究的四年中，高于能源强度系数。城镇化是各省每年CO₂排放增加的最显著因素，相应的政策应作为减少CO₂排放、实现减排目标的主要手段。能源强度对CO₂排放有积极影响，但对减排的影响相对较弱且不稳定。产业结构对CO₂排放的影响是正的，但随着时间的推移逐渐减弱。上述结果具有重要的政策意义。

（1）由于省级层面CO₂排放的空间效应明显，需要根据省份的空间特征制定节能减排政策。政府应因地制宜地为各省制定合理的碳减排目标，并与周边省份协同制定减排计划。应定期评估效果。要加强欠发达省份与发达省份在CO₂减排方面的合作，实现周边省份之间的环境联动。经济发达省份要承担更多的CO₂减排任务。（2）城市化是影响CO₂排放的最重要因素。相应政策应作为减少CO₂排放、实现减排目标的主要手段。城镇化发展要与人口、经济、资源、环境协调发展，不能以牺牲环境为代价。基于紧凑城市理论，构建能源有效利用的城市形态可以减少能源需求，最终减少CO₂排放。特别是对于具有空间相关性的邻近省份应根据城镇化发展水平，协调低碳城镇建设规划。（3）就能源强度而言，其减排效果并不明显。因此，要实现CO₂排放的目标，仅靠提高能效是不够的。相反，它应该与经济发展方式的转变和产业结构的调整相结合。一是基于邻省空间依赖性，加强省区交流合作，共同探索和推广提高资源利用效率和减少CO₂排放的技术，共享邻近省份的科技成果；二是中央和地方对水电、核电、风电技术开发实行政策支持和财政补贴，积极推广利用地热能、潮汐能和太阳能发电；三是通过加大财政投入和补贴力度，鼓励企业加大节能产品研发投入。企业应开发更高效、更环保的节能家居产品，推广更多低能耗产品。此外，反弹效应的负面影响也不容忽视，政府在制定碳减排政策时应从技术层面考虑回弹效应，尽量减少能源回弹效应的负面影响。（4）产业结构对CO₂排放的影响随着年数的增加而减小，说明产业结构调整在CO₂减排中确实发挥了重要作用。政府要继续调整产业结构，逐步增强第三产业的主体地位，积极探索不同省份发展具有地方特色的低碳产业。

编辑：肖逸龙

排版：江琴

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