基于LARS—Lasso方法的碳足跡影響因素分析

唐建榮++鄧林

摘要：運(yùn)用LARS算法實(shí)現(xiàn)Lasso過(guò)程，從12個(gè)因素中篩選出顯著影響因素，并得到其權(quán)重及標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)估計(jì)模型。結(jié)果表明：能源結(jié)構(gòu)是形成碳足跡的主要?jiǎng)右?；人口?shù)量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源強(qiáng)度是影響碳足跡的顯著因素；城市化水平、人口結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移狀況、清潔能源比重、公共交通發(fā)展水平是影響碳足跡的重要因素；經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、居民消費(fèi)水平對(duì)碳足跡的影響尚不顯著。

關(guān)鍵詞：碳足跡；影響因素分析； Lasso；K折CV驗(yàn)證

中圖分類號(hào)：F062.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-8409（2014）09-0124-05

Analysis of the Factors Influencing Carbon

Footprint Based on LARSLasso Method

TANG Jianrong， DENG Lin

（School of Business Jiangnan University，Jiangsu Wuxi 214122）

Abstract： This paper used LARS to realize the Lasso process to get the weight of each factors choose from 12 possible factors and the normal Lasso estimation model. The results show that：the energy structure is the main reason for the formation of carbon footprint； population， economy of scale and energy intensity are significant factors influencing the carbon footprint； city level， population structure， industrial structure， the metastasis of carbon footprint， the proportion of clean energy and the public transportation development level is an important factor affecting the carbon footprint of the influence； the rate of economic development and the consumption level of residents is not significant.

Key words： carbon footprint； analysis of influence factors； Lasso； K foldCV

引言

全球氣候問(wèn)題已經(jīng)引起了國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注，人類生產(chǎn)、消費(fèi)、流通等活動(dòng)所產(chǎn)生的碳足跡（Carbon Footprint）對(duì)氣候和環(huán)境的影響愈見明顯。碳足跡是人類生態(tài)足跡的重要內(nèi)容，如果任其發(fā)展并因此阻斷了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生態(tài)環(huán)境的天然聯(lián)系，則會(huì)沉沒(méi)我們的生態(tài)方舟，因此，重新構(gòu)架全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式，科學(xué)測(cè)定人類碳足跡并分析其動(dòng)因，進(jìn)而形成一種以生態(tài)法則為導(dǎo)向、以有效控制碳足跡為目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式是一項(xiàng)重要且迫切的任務(wù)。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于碳足跡影響因素的分析主要基于STIRPAT和LMDI模型。朱勤等對(duì)STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展，應(yīng)用嶺回歸方法分析人口、消費(fèi)及技術(shù)因素對(duì)碳排放的影響，統(tǒng)計(jì)實(shí)證結(jié)果表明，擴(kuò)展的STIRPAT模型對(duì)中國(guó)國(guó)情有較高的解釋力，居民消費(fèi)水平、人口城市化率、人口增長(zhǎng)速度三個(gè)因素對(duì)我國(guó)碳排放總量的變化影響顯著[1]；楊建云運(yùn)用LMDI模型，依據(jù)2001～2010年的數(shù)據(jù)，分析了能源結(jié)構(gòu)、能源強(qiáng)度、勞動(dòng)效率、人口數(shù)量對(duì)河南省碳排量的影響，結(jié)果顯示，人均GDP提高、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)增加是導(dǎo)致河南省碳排量增加的首要因素[2]。

各種研究表明，影響因素的甄別篩選至關(guān)重要，全面納入可能的影響因素，可以提高分析的準(zhǔn)確性，但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的高維化，從而引起多重共線性和數(shù)據(jù)分析難度加大。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)回歸方法無(wú)法處理數(shù)據(jù)的多重共線性問(wèn)題，而變量選擇方法對(duì)高維數(shù)據(jù)的處理分析缺乏準(zhǔn)確性和高效性，對(duì)碳足跡的影響分析也顯得蒼白無(wú)力，因此本文運(yùn)用Tibshirani提出的一種有偏估計(jì)方法Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）[3]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該方法將模型系數(shù)的絕對(duì)值之和作為懲罰項(xiàng)來(lái)壓縮模型系數(shù)，以盡可能小的誤差將不顯著因素的系數(shù)壓縮為0，從而達(dá)到顯著變量選擇的目的，在此過(guò)程中，它可以同步實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)的估計(jì)，且其逐步回歸過(guò)程可以很好地處理數(shù)據(jù)多重共線性。

通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)文獻(xiàn)的比較分析，結(jié)合指標(biāo)的重要性、數(shù)據(jù)獲取的科學(xué)性和全面性以及碳足跡影響的特點(diǎn)，選出12個(gè)碳足跡的可能影響因素，基于1996～2011年相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用LARS-Lasso算法實(shí)現(xiàn)變量選擇過(guò)程，同時(shí)得到標(biāo)準(zhǔn)的Lasso參數(shù)估計(jì)模型，并據(jù)此分析顯著因素對(duì)碳足跡的影響，為制定控制碳足跡的有效政策提供參考。

1LARS-Lasso算法

設(shè)X為自變量，Y為因變量，n次取樣得到觀測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值為（X，Y），其中X為n×p矩陣（n>p），Y為n×1矩陣，X的第i個(gè)觀測(cè)值Xi=（Xi1，Xi2，…，Xip）T，i∈[1，2…n]且各觀測(cè)值相互獨(dú)立，Y=（Y1，Y2，…，Yn）T。則Y對(duì)X的線性回歸模型為：

yi=αi+βjxij+εi（1）

其中εi～N（0，σ2），=，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)=0，因此α=0，進(jìn)一步整理式（1）得到：

Y=βX+ε（2）

根據(jù)Lasso的定義，要篩選出顯著性的變量，就要在式（2）基礎(chǔ)上加上一定的約束條件，令約束范式表達(dá)式為：

式（3）中，t≥0，是一個(gè)調(diào)和參數(shù)（Tunning Parameter），Lasso過(guò)程就是通過(guò)不斷調(diào)整t的值，使得整體回歸系數(shù)變小，壓縮不顯著變量的系數(shù)，直至為0。

需要注意的是，假設(shè)0j為無(wú)約束最小二乘問(wèn)題的解，那么當(dāng)t>0j的時(shí)候，約束是沒(méi)有意義的，因此把式（3）中約束條件兩邊同時(shí)除以0j，令s=t0j，s∈[0，1]，則：

式（4）中的s是選擇最終模型的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)[4]。

Lasso實(shí)質(zhì)是二次規(guī)劃的求解問(wèn)題，Bradley Efron提出的LARS（Least Angle Regression，最小角回歸）算法[5]可以很好地解決Lasso計(jì)算問(wèn)題。對(duì)LARS方法進(jìn)行一點(diǎn)變動(dòng)，限定每次只有一個(gè)變量進(jìn)入或剔出模型，從而得到LARS-Lasso的解路徑，并通過(guò)確定式（4）中參數(shù)s擇定最佳模型。采用Efron和TibShirani提出的交叉驗(yàn)證法（CV） [6]來(lái)確定參數(shù)s定義統(tǒng)計(jì)量：

2指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1指標(biāo)選擇

2.1.1碳足跡測(cè)定

本文將1996～2011年各一次能源消費(fèi)總量折合成標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)，計(jì)算累加的碳排放量，以此核算碳足跡（CFP），這里所述的一次能源只包括煤炭、石油、天然氣三大主要能源，其核算公式[8]為：

表1數(shù)據(jù)顯示：1996～1998年，碳足跡持續(xù)下降，1999年后碳足跡逐步增加， 2002～2007年碳足跡上升速度明顯加快，此后增速有所減緩，但2011年又出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng)。從碳足跡變化趨勢(shì)可以看出，碳足跡變動(dòng)趨勢(shì)與中國(guó)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切關(guān)聯(lián)。

212驅(qū)動(dòng)因素分析

很多學(xué)者對(duì)碳足跡的影響因素進(jìn)行了歸納，本文在前人研究基礎(chǔ)上，從以下4個(gè)方面考慮可能的影響因素。

（1）經(jīng)濟(jì)方面。包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移程度。工業(yè)革命以來(lái)，第二產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)世界經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，隨之產(chǎn)生的污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的影響可見一斑；引入碳足跡轉(zhuǎn)移程度分析是否存在“碳轉(zhuǎn)移”，這在中國(guó)發(fā)展過(guò)程中，尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)能減排平衡點(diǎn)、維護(hù)自身發(fā)展權(quán)益有一定作用。

（2）人口方面。包括人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、城市化水平、居民消費(fèi)水平。生活消費(fèi)能源在能源消費(fèi)中占有很大比重，人是生活能源消費(fèi)的主體，而且現(xiàn)實(shí)生活中，城市人口、勞動(dòng)適齡人口的生活能源消費(fèi)量遠(yuǎn)超農(nóng)村人口、嬰幼兒和老年人。因此人口數(shù)量、居民消費(fèi)水平、城市化水平和人口結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)碳足跡產(chǎn)生影響。

（3）能源方面。碳足跡主要來(lái)源于能源消耗過(guò)程，可見能源對(duì)碳足跡的影響不可忽視，本文從能源結(jié)構(gòu)、清潔能源比重以及能源強(qiáng)度三個(gè)角度考慮其對(duì)碳足跡的影響。

（4）政府方面。減少碳足跡與政府政策指向和大力扶持緊密相關(guān)，本文用公共交通發(fā)展水平衡量政府對(duì)節(jié)能減排的扶持力度。

綜合上述4個(gè)方面的分析，初步構(gòu)造指標(biāo)體系，如表2所示。

22數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)表2中各變量的描述，查閱1996～2012年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、人口、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、能源、價(jià)格指數(shù)、城市概況、資源和環(huán)境等分類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和整理，得到各自變量的具體數(shù)據(jù)。

3LARS-Lasso實(shí)證研究

31數(shù)據(jù)預(yù)處理

觀測(cè)各自變量與因變量CFP之間的散點(diǎn)-擬合線圖，結(jié)果表明：變量A1、A4、P1、P2、P4、T3與CFP有明顯的線性關(guān)系，而變量A2、A3、P3、T1、T2、G2與CFP之間的線性關(guān)系有待考證。

根據(jù)式（1）定義，Lasso標(biāo)準(zhǔn)模型是線性的，為消除可能存在的非線性關(guān)系，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，而LARS算法對(duì)數(shù)據(jù)默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化處理可以進(jìn)一步消除可能存在的異方差。

33參數(shù)的確定

本文運(yùn)用K折CV驗(yàn)證確定改進(jìn)的調(diào)和參數(shù)s，即將樣本數(shù)據(jù)等分為K份，依次以第k份數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本，用于計(jì)算CV殘差，k=1，2，…，K，剩余K-1份數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，用于擬合模型。Lasso問(wèn)題的CV驗(yàn)證，通常令K=10， CV圖如圖2所示。

圖2橫坐標(biāo)為壓縮系數(shù)即參數(shù)s，縱坐標(biāo)為CV值，根據(jù)具體CV演算表得到minCV（s）=1943794×10-4時(shí)，s=076767677，觀察圖1可知s介于第11步和第12步之間。

Lasso模型的驗(yàn)證參數(shù)為R2和Cp，其中R2是Lasso回歸模型的擬合系數(shù)，越接近1，模型的擬合優(yōu)度越高，而Cp值是Lasso判定系數(shù)，其數(shù)值定義為：

34模型構(gòu)建與分析

根據(jù)已確定的參數(shù)s、圖1解路徑和式（4），得到Lasso標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型的系數(shù)解（精確到小數(shù)點(diǎn)后四位）如表4所示。

根據(jù)表4數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模（A4）、居民消費(fèi)水平（P3）的系數(shù)被壓縮至0，從模型中剔除，其他10個(gè)變量均被選入，其中清潔能源比重與碳足跡呈負(fù)相關(guān)影響，其余變量均為正相關(guān)影響，據(jù)此得到Lasso標(biāo)準(zhǔn)模型為：

lCFP=0773×lnA1+0027×lnA2+0015×lnA3+1046×lnP1+0096×lnP2+0080×lnP4+1187×lnT1-0009×lnT2+0702×lnT3+0003×lnG2（10）

據(jù)此分析各變量對(duì)碳足跡的影響。

（1）能源結(jié)構(gòu)是形成碳足跡的主要?jiǎng)右颉Ｊ湍茉词悄壳叭祟惿a(chǎn)消費(fèi)的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是產(chǎn)生碳排放的罪魁禍?zhǔn)?，而不同能源的能源效率和潔凈程度有著天壤之別，煤炭能源效率和潔凈程度最差，但煤炭是中國(guó)最大的能源礦種，其在中國(guó)能源消費(fèi)的主導(dǎo)地位短期內(nèi)不會(huì)有所改變，煤炭消費(fèi)比重越高，能源結(jié)構(gòu)越差，碳足跡就越大。

（2）人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源強(qiáng)度是影響碳足跡的直接原因。人口數(shù)量的擴(kuò)大必然會(huì)導(dǎo)致社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)的增加，能源消耗也會(huì)水漲船高，因此人口增長(zhǎng)越快，碳足跡提升越快；工業(yè)革命以來(lái)，環(huán)境污染問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重，目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以脫離工業(yè)，工業(yè)發(fā)展污染大，加之政府難以監(jiān)管到位，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，污染越嚴(yán)重，碳足跡亦隨之提高；能源強(qiáng)度反映的是能源技術(shù)發(fā)展水平，能源強(qiáng)度越大，同等能耗產(chǎn)生的碳足跡也水漲船高。

城市化水平、人口結(jié)構(gòu)是助長(zhǎng)碳足跡的重要因素。城市人口和勞動(dòng)適齡人口的生活能源消耗相對(duì)較大，一方面，其相對(duì)高碳的消費(fèi)模式和生活方式會(huì)引起家庭碳足跡的增加；另一方面，城市規(guī)劃不合理，管理缺乏統(tǒng)籌性，低碳建筑拘于紙上談兵，造成城市碳足跡居高不下。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡有一定影響。第二產(chǎn)業(yè)的主體工業(yè)尤其是重工業(yè)對(duì)環(huán)境的污染顯而易見，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的正向影響是符合實(shí)際情況的。碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡影響系數(shù)為00153，是正相關(guān)關(guān)系，證明發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)確實(shí)存在碳轉(zhuǎn)移。

（5）低碳能源、公共交通對(duì)碳足跡的影響不可忽略。積極發(fā)展低碳能源，逐步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以有效減少碳足跡；清潔能源比重的系數(shù)較小，僅為-00093，這是因?yàn)榻?6年低碳能源消費(fèi)比重較?。?9%～86%），但隨著消費(fèi)比重逐步增加，其作用亦會(huì)水漲船高，因此必須高度重視；系數(shù)為00033，與研究預(yù)期背道而馳，一方面是因?yàn)楫?dāng)前國(guó)內(nèi)公共交通工具大多是燃油車，能耗高、污染大；另一方面，公共交通發(fā)展遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步，居民生活水平不斷提高，而公共交通卻難以滿足居民需求。盡管如此，通過(guò)推進(jìn)公共交通工具電氣化、改善公共交通網(wǎng)絡(luò)等一系列政策，必定可以發(fā)揮其抑制碳足跡增長(zhǎng)的效用。

（6）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和居民消費(fèi)水平對(duì)碳足跡的影響尚未顯現(xiàn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著明顯的區(qū)域化差異，發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)DP貢獻(xiàn)大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，且基本形成第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格局，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度對(duì)于碳足跡的影響較小。城市居民恩格爾系數(shù)近16年來(lái)最小值為357%，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，說(shuō)明生活必需品是中國(guó)居民消費(fèi)的主體，因此對(duì)碳足跡的影響不顯著。

4碳減技術(shù)路徑及政策建議

綜上所述，可以從碳足跡的10個(gè)顯著影響因素著手，兼顧兩個(gè)尚不顯著的影響因素，有力控制碳足跡增長(zhǎng)。在發(fā)展過(guò)程中，要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，推動(dòng)新能源發(fā)展；不斷改革能源利用技術(shù)，提高能源效率；大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，讓“靜脈”產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新鮮活力；呼吁國(guó)際社會(huì)重視“碳泄漏”，保障自身發(fā)展權(quán)益；控制人口增長(zhǎng)，鼓勵(lì)低碳生活；重視綠色城市建設(shè)，提高節(jié)能設(shè)施覆蓋率；合理運(yùn)用政府政策，推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。

（1）構(gòu)建智慧增長(zhǎng)戰(zhàn)略。注重城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境之間的和諧發(fā)展，強(qiáng)調(diào)已開發(fā)區(qū)域的整合利用和緊湊式發(fā)展，關(guān)注各利益主體的訴求與合作，成功實(shí)現(xiàn)我國(guó)智慧增長(zhǎng)。伴隨著人口膨脹、城市擴(kuò)張，我國(guó)固有的矛盾以及發(fā)展中的問(wèn)題也水漲船高，城市化是發(fā)展所需，低碳化是大勢(shì)所趨，要注重培養(yǎng)大眾消費(fèi)思想低碳化，倡導(dǎo)全民生活方式節(jié)能化，合理控制人口增長(zhǎng)速度，積極穩(wěn)定推動(dòng)城市發(fā)展，構(gòu)建低碳新興城市，實(shí)現(xiàn)城市整合利用和緊湊式發(fā)展；逐步實(shí)現(xiàn)國(guó)家能源消費(fèi)從傳統(tǒng)煤炭礦種為主向現(xiàn)代石油和天然氣礦種為主的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，提高能源利用率，扶持新能源技術(shù)開發(fā)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)發(fā)展智慧經(jīng)濟(jì)。

（2）重視碳足跡轉(zhuǎn)移。工業(yè)制成品出口額對(duì)碳足跡的影響不容忽略，發(fā)達(dá)國(guó)家憑借其技術(shù)壟斷，高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)成為發(fā)達(dá)國(guó)家最大的“碳轉(zhuǎn)移”基地；我國(guó)要發(fā)展，同時(shí)也要吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，舍棄犧牲環(huán)境的不合理發(fā)展模式，引導(dǎo)國(guó)際貿(mào)易低碳化，呼吁國(guó)際社會(huì)關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)的“碳泄漏”實(shí)情，為自身發(fā)展?fàn)幦「嗟臋C(jī)會(huì)和權(quán)益。

（3）推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。設(shè)計(jì)嚴(yán)格的排污機(jī)制，落實(shí)碳稅、碳排放交易政策，架構(gòu)合理的碳排放認(rèn)證、審核機(jī)制，建立體制健全的碳排放交易市場(chǎng)，充分運(yùn)用財(cái)政政策控制碳足跡的增長(zhǎng)；合理規(guī)劃環(huán)境污染治理，推行“預(yù)防為主，治理為輔，防治并舉”的上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展戰(zhàn)略；大力推動(dòng)公共交通發(fā)展，建立高效快捷的公共交通體系，促進(jìn)公共交通工具電氣化，倡導(dǎo)選用公共交通和零污染的交通工具。

（4）發(fā)展“非蔓延式經(jīng)濟(jì)”。發(fā)展與環(huán)境協(xié)調(diào)的非蔓延式經(jīng)濟(jì)，逐步淘汰落后的生產(chǎn)技術(shù)，制定嚴(yán)格的企業(yè)排污制度法規(guī)；推動(dòng)資源回收利用的“靜脈”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“城市礦山”化廢為寶，促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，有計(jì)劃地減少國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)的依賴，需要注意的是，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于一個(gè)國(guó)家而言不可或缺，只有通過(guò)技術(shù)改革、合理規(guī)制來(lái)減少工業(yè)污染，才能標(biāo)本兼治。

中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中大國(guó)，發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，合理協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與社會(huì)之間的關(guān)系也刻不容緩。處于后哥本哈根時(shí)代，我們不僅要承擔(dān)起減少碳足跡的責(zé)任，也要呼吁國(guó)際社會(huì)正視發(fā)達(dá)國(guó)家的“碳泄漏”問(wèn)題，為自身發(fā)展?fàn)幦〉礁鄼?quán)益和空間；積極轉(zhuǎn)變對(duì)外貿(mào)易形式，集中精力發(fā)展自身，突破“中國(guó)制造”瓶頸，努力打造“中國(guó)創(chuàng)造”國(guó)際新形象，從根本上減少自身資源消耗，從而控制碳足跡的增長(zhǎng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱勤，彭希哲，陸志明，于娟.人口與消費(fèi)對(duì)碳排放影響的分析模型與實(shí)證[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2010.2：98-102.

[2]楊建云.基于LMDI方法的河南省碳排放分析[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2012，8：21-24.

[3]Robert Tibshirani. Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996，58（1） ：267-288.

[4]周瑋.變量選擇中的LARS算法機(jī)器在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[D].山東：山東大學(xué)，2011.

[5]Efron B， Hastie T， Johnstone I， et al.Least angle regression[J]. Annals of Statistics， 2004，32（2）：407-499.

[6]Efron B， Tibshirani R.An Introduction to the Bootstrap[M].London：Chapman and Hall，1993.

[7]柯鄭林.Lasso及其相關(guān)方法在多元線性回歸模型中的應(yīng)用[D].北京：北京交通大學(xué)，2011.

[8]李志強(qiáng)，劉春梅.碳足跡及其影響因素分析—基于中部六省的實(shí)證[J].中國(guó)軟科學(xué)增刊（下），2010：228-235.

（責(zé)任編輯：王惠萍）

（2）人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源強(qiáng)度是影響碳足跡的直接原因。人口數(shù)量的擴(kuò)大必然會(huì)導(dǎo)致社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)的增加，能源消耗也會(huì)水漲船高，因此人口增長(zhǎng)越快，碳足跡提升越快；工業(yè)革命以來(lái)，環(huán)境污染問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重，目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以脫離工業(yè)，工業(yè)發(fā)展污染大，加之政府難以監(jiān)管到位，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，污染越嚴(yán)重，碳足跡亦隨之提高；能源強(qiáng)度反映的是能源技術(shù)發(fā)展水平，能源強(qiáng)度越大，同等能耗產(chǎn)生的碳足跡也水漲船高。

城市化水平、人口結(jié)構(gòu)是助長(zhǎng)碳足跡的重要因素。城市人口和勞動(dòng)適齡人口的生活能源消耗相對(duì)較大，一方面，其相對(duì)高碳的消費(fèi)模式和生活方式會(huì)引起家庭碳足跡的增加；另一方面，城市規(guī)劃不合理，管理缺乏統(tǒng)籌性，低碳建筑拘于紙上談兵，造成城市碳足跡居高不下。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡有一定影響。第二產(chǎn)業(yè)的主體工業(yè)尤其是重工業(yè)對(duì)環(huán)境的污染顯而易見，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的正向影響是符合實(shí)際情況的。碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡影響系數(shù)為00153，是正相關(guān)關(guān)系，證明發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)確實(shí)存在碳轉(zhuǎn)移。

（5）低碳能源、公共交通對(duì)碳足跡的影響不可忽略。積極發(fā)展低碳能源，逐步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以有效減少碳足跡；清潔能源比重的系數(shù)較小，僅為-00093，這是因?yàn)榻?6年低碳能源消費(fèi)比重較?。?9%～86%），但隨著消費(fèi)比重逐步增加，其作用亦會(huì)水漲船高，因此必須高度重視；系數(shù)為00033，與研究預(yù)期背道而馳，一方面是因?yàn)楫?dāng)前國(guó)內(nèi)公共交通工具大多是燃油車，能耗高、污染大；另一方面，公共交通發(fā)展遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步，居民生活水平不斷提高，而公共交通卻難以滿足居民需求。盡管如此，通過(guò)推進(jìn)公共交通工具電氣化、改善公共交通網(wǎng)絡(luò)等一系列政策，必定可以發(fā)揮其抑制碳足跡增長(zhǎng)的效用。

（6）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和居民消費(fèi)水平對(duì)碳足跡的影響尚未顯現(xiàn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著明顯的區(qū)域化差異，發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)DP貢獻(xiàn)大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，且基本形成第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格局，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度對(duì)于碳足跡的影響較小。城市居民恩格爾系數(shù)近16年來(lái)最小值為357%，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，說(shuō)明生活必需品是中國(guó)居民消費(fèi)的主體，因此對(duì)碳足跡的影響不顯著。

4碳減技術(shù)路徑及政策建議

綜上所述，可以從碳足跡的10個(gè)顯著影響因素著手，兼顧兩個(gè)尚不顯著的影響因素，有力控制碳足跡增長(zhǎng)。在發(fā)展過(guò)程中，要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，推動(dòng)新能源發(fā)展；不斷改革能源利用技術(shù)，提高能源效率；大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，讓“靜脈”產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新鮮活力；呼吁國(guó)際社會(huì)重視“碳泄漏”，保障自身發(fā)展權(quán)益；控制人口增長(zhǎng)，鼓勵(lì)低碳生活；重視綠色城市建設(shè)，提高節(jié)能設(shè)施覆蓋率；合理運(yùn)用政府政策，推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。

（1）構(gòu)建智慧增長(zhǎng)戰(zhàn)略。注重城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境之間的和諧發(fā)展，強(qiáng)調(diào)已開發(fā)區(qū)域的整合利用和緊湊式發(fā)展，關(guān)注各利益主體的訴求與合作，成功實(shí)現(xiàn)我國(guó)智慧增長(zhǎng)。伴隨著人口膨脹、城市擴(kuò)張，我國(guó)固有的矛盾以及發(fā)展中的問(wèn)題也水漲船高，城市化是發(fā)展所需，低碳化是大勢(shì)所趨，要注重培養(yǎng)大眾消費(fèi)思想低碳化，倡導(dǎo)全民生活方式節(jié)能化，合理控制人口增長(zhǎng)速度，積極穩(wěn)定推動(dòng)城市發(fā)展，構(gòu)建低碳新興城市，實(shí)現(xiàn)城市整合利用和緊湊式發(fā)展；逐步實(shí)現(xiàn)國(guó)家能源消費(fèi)從傳統(tǒng)煤炭礦種為主向現(xiàn)代石油和天然氣礦種為主的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，提高能源利用率，扶持新能源技術(shù)開發(fā)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)發(fā)展智慧經(jīng)濟(jì)。

（2）重視碳足跡轉(zhuǎn)移。工業(yè)制成品出口額對(duì)碳足跡的影響不容忽略，發(fā)達(dá)國(guó)家憑借其技術(shù)壟斷，高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)成為發(fā)達(dá)國(guó)家最大的“碳轉(zhuǎn)移”基地；我國(guó)要發(fā)展，同時(shí)也要吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，舍棄犧牲環(huán)境的不合理發(fā)展模式，引導(dǎo)國(guó)際貿(mào)易低碳化，呼吁國(guó)際社會(huì)關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)的“碳泄漏”實(shí)情，為自身發(fā)展?fàn)幦「嗟臋C(jī)會(huì)和權(quán)益。

（3）推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。設(shè)計(jì)嚴(yán)格的排污機(jī)制，落實(shí)碳稅、碳排放交易政策，架構(gòu)合理的碳排放認(rèn)證、審核機(jī)制，建立體制健全的碳排放交易市場(chǎng)，充分運(yùn)用財(cái)政政策控制碳足跡的增長(zhǎng)；合理規(guī)劃環(huán)境污染治理，推行“預(yù)防為主，治理為輔，防治并舉”的上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展戰(zhàn)略；大力推動(dòng)公共交通發(fā)展，建立高效快捷的公共交通體系，促進(jìn)公共交通工具電氣化，倡導(dǎo)選用公共交通和零污染的交通工具。

（4）發(fā)展“非蔓延式經(jīng)濟(jì)”。發(fā)展與環(huán)境協(xié)調(diào)的非蔓延式經(jīng)濟(jì)，逐步淘汰落后的生產(chǎn)技術(shù)，制定嚴(yán)格的企業(yè)排污制度法規(guī)；推動(dòng)資源回收利用的“靜脈”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“城市礦山”化廢為寶，促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，有計(jì)劃地減少國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)的依賴，需要注意的是，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于一個(gè)國(guó)家而言不可或缺，只有通過(guò)技術(shù)改革、合理規(guī)制來(lái)減少工業(yè)污染，才能標(biāo)本兼治。

中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中大國(guó)，發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，合理協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與社會(huì)之間的關(guān)系也刻不容緩。處于后哥本哈根時(shí)代，我們不僅要承擔(dān)起減少碳足跡的責(zé)任，也要呼吁國(guó)際社會(huì)正視發(fā)達(dá)國(guó)家的“碳泄漏”問(wèn)題，為自身發(fā)展?fàn)幦〉礁鄼?quán)益和空間；積極轉(zhuǎn)變對(duì)外貿(mào)易形式，集中精力發(fā)展自身，突破“中國(guó)制造”瓶頸，努力打造“中國(guó)創(chuàng)造”國(guó)際新形象，從根本上減少自身資源消耗，從而控制碳足跡的增長(zhǎng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱勤，彭希哲，陸志明，于娟.人口與消費(fèi)對(duì)碳排放影響的分析模型與實(shí)證[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2010.2：98-102.

[2]楊建云.基于LMDI方法的河南省碳排放分析[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2012，8：21-24.

[3]Robert Tibshirani. Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996，58（1） ：267-288.

[4]周瑋.變量選擇中的LARS算法機(jī)器在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[D].山東：山東大學(xué)，2011.

[5]Efron B， Hastie T， Johnstone I， et al.Least angle regression[J]. Annals of Statistics， 2004，32（2）：407-499.

[6]Efron B， Tibshirani R.An Introduction to the Bootstrap[M].London：Chapman and Hall，1993.

[7]柯鄭林.Lasso及其相關(guān)方法在多元線性回歸模型中的應(yīng)用[D].北京：北京交通大學(xué)，2011.

[8]李志強(qiáng)，劉春梅.碳足跡及其影響因素分析—基于中部六省的實(shí)證[J].中國(guó)軟科學(xué)增刊（下），2010：228-235.

（責(zé)任編輯：王惠萍）

（2）人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源強(qiáng)度是影響碳足跡的直接原因。人口數(shù)量的擴(kuò)大必然會(huì)導(dǎo)致社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)的增加，能源消耗也會(huì)水漲船高，因此人口增長(zhǎng)越快，碳足跡提升越快；工業(yè)革命以來(lái)，環(huán)境污染問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重，目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以脫離工業(yè)，工業(yè)發(fā)展污染大，加之政府難以監(jiān)管到位，經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，污染越嚴(yán)重，碳足跡亦隨之提高；能源強(qiáng)度反映的是能源技術(shù)發(fā)展水平，能源強(qiáng)度越大，同等能耗產(chǎn)生的碳足跡也水漲船高。

城市化水平、人口結(jié)構(gòu)是助長(zhǎng)碳足跡的重要因素。城市人口和勞動(dòng)適齡人口的生活能源消耗相對(duì)較大，一方面，其相對(duì)高碳的消費(fèi)模式和生活方式會(huì)引起家庭碳足跡的增加；另一方面，城市規(guī)劃不合理，管理缺乏統(tǒng)籌性，低碳建筑拘于紙上談兵，造成城市碳足跡居高不下。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡有一定影響。第二產(chǎn)業(yè)的主體工業(yè)尤其是重工業(yè)對(duì)環(huán)境的污染顯而易見，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳足跡的正向影響是符合實(shí)際情況的。碳足跡轉(zhuǎn)移狀況對(duì)碳足跡影響系數(shù)為00153，是正相關(guān)關(guān)系，證明發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)確實(shí)存在碳轉(zhuǎn)移。

（5）低碳能源、公共交通對(duì)碳足跡的影響不可忽略。積極發(fā)展低碳能源，逐步優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，可以有效減少碳足跡；清潔能源比重的系數(shù)較小，僅為-00093，這是因?yàn)榻?6年低碳能源消費(fèi)比重較小（59%～86%），但隨著消費(fèi)比重逐步增加，其作用亦會(huì)水漲船高，因此必須高度重視；系數(shù)為00033，與研究預(yù)期背道而馳，一方面是因?yàn)楫?dāng)前國(guó)內(nèi)公共交通工具大多是燃油車，能耗高、污染大；另一方面，公共交通發(fā)展遠(yuǎn)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展的腳步，居民生活水平不斷提高，而公共交通卻難以滿足居民需求。盡管如此，通過(guò)推進(jìn)公共交通工具電氣化、改善公共交通網(wǎng)絡(luò)等一系列政策，必定可以發(fā)揮其抑制碳足跡增長(zhǎng)的效用。

（6）經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和居民消費(fèi)水平對(duì)碳足跡的影響尚未顯現(xiàn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著明顯的區(qū)域化差異，發(fā)達(dá)區(qū)域?qū)DP貢獻(xiàn)大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，且基本形成第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的格局，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度對(duì)于碳足跡的影響較小。城市居民恩格爾系數(shù)近16年來(lái)最小值為357%，遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，說(shuō)明生活必需品是中國(guó)居民消費(fèi)的主體，因此對(duì)碳足跡的影響不顯著。

4碳減技術(shù)路徑及政策建議

綜上所述，可以從碳足跡的10個(gè)顯著影響因素著手，兼顧兩個(gè)尚不顯著的影響因素，有力控制碳足跡增長(zhǎng)。在發(fā)展過(guò)程中，要引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，推動(dòng)新能源發(fā)展；不斷改革能源利用技術(shù)，提高能源效率；大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)，讓“靜脈”產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新鮮活力；呼吁國(guó)際社會(huì)重視“碳泄漏”，保障自身發(fā)展權(quán)益；控制人口增長(zhǎng)，鼓勵(lì)低碳生活；重視綠色城市建設(shè)，提高節(jié)能設(shè)施覆蓋率；合理運(yùn)用政府政策，推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。

（1）構(gòu)建智慧增長(zhǎng)戰(zhàn)略。注重城市經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境之間的和諧發(fā)展，強(qiáng)調(diào)已開發(fā)區(qū)域的整合利用和緊湊式發(fā)展，關(guān)注各利益主體的訴求與合作，成功實(shí)現(xiàn)我國(guó)智慧增長(zhǎng)。伴隨著人口膨脹、城市擴(kuò)張，我國(guó)固有的矛盾以及發(fā)展中的問(wèn)題也水漲船高，城市化是發(fā)展所需，低碳化是大勢(shì)所趨，要注重培養(yǎng)大眾消費(fèi)思想低碳化，倡導(dǎo)全民生活方式節(jié)能化，合理控制人口增長(zhǎng)速度，積極穩(wěn)定推動(dòng)城市發(fā)展，構(gòu)建低碳新興城市，實(shí)現(xiàn)城市整合利用和緊湊式發(fā)展；逐步實(shí)現(xiàn)國(guó)家能源消費(fèi)從傳統(tǒng)煤炭礦種為主向現(xiàn)代石油和天然氣礦種為主的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，提高能源利用率，扶持新能源技術(shù)開發(fā)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，協(xié)調(diào)發(fā)展智慧經(jīng)濟(jì)。

（2）重視碳足跡轉(zhuǎn)移。工業(yè)制成品出口額對(duì)碳足跡的影響不容忽略，發(fā)達(dá)國(guó)家憑借其技術(shù)壟斷，高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)成為發(fā)達(dá)國(guó)家最大的“碳轉(zhuǎn)移”基地；我國(guó)要發(fā)展，同時(shí)也要吸取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，舍棄犧牲環(huán)境的不合理發(fā)展模式，引導(dǎo)國(guó)際貿(mào)易低碳化，呼吁國(guó)際社會(huì)關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)我國(guó)的“碳泄漏”實(shí)情，為自身發(fā)展?fàn)幦「嗟臋C(jī)會(huì)和權(quán)益。

（3）推動(dòng)關(guān)鍵鏈管理。設(shè)計(jì)嚴(yán)格的排污機(jī)制，落實(shí)碳稅、碳排放交易政策，架構(gòu)合理的碳排放認(rèn)證、審核機(jī)制，建立體制健全的碳排放交易市場(chǎng)，充分運(yùn)用財(cái)政政策控制碳足跡的增長(zhǎng)；合理規(guī)劃環(huán)境污染治理，推行“預(yù)防為主，治理為輔，防治并舉”的上下游產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展戰(zhàn)略；大力推動(dòng)公共交通發(fā)展，建立高效快捷的公共交通體系，促進(jìn)公共交通工具電氣化，倡導(dǎo)選用公共交通和零污染的交通工具。

（4）發(fā)展“非蔓延式經(jīng)濟(jì)”。發(fā)展與環(huán)境協(xié)調(diào)的非蔓延式經(jīng)濟(jì)，逐步淘汰落后的生產(chǎn)技術(shù)，制定嚴(yán)格的企業(yè)排污制度法規(guī)；推動(dòng)資源回收利用的“靜脈”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將“城市礦山”化廢為寶，促進(jìn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，有計(jì)劃地減少國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)的依賴，需要注意的是，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于一個(gè)國(guó)家而言不可或缺，只有通過(guò)技術(shù)改革、合理規(guī)制來(lái)減少工業(yè)污染，才能標(biāo)本兼治。

中國(guó)是一個(gè)發(fā)展中大國(guó)，發(fā)展是第一要?jiǎng)?wù)，合理協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與社會(huì)之間的關(guān)系也刻不容緩。處于后哥本哈根時(shí)代，我們不僅要承擔(dān)起減少碳足跡的責(zé)任，也要呼吁國(guó)際社會(huì)正視發(fā)達(dá)國(guó)家的“碳泄漏”問(wèn)題，為自身發(fā)展?fàn)幦〉礁鄼?quán)益和空間；積極轉(zhuǎn)變對(duì)外貿(mào)易形式，集中精力發(fā)展自身，突破“中國(guó)制造”瓶頸，努力打造“中國(guó)創(chuàng)造”國(guó)際新形象，從根本上減少自身資源消耗，從而控制碳足跡的增長(zhǎng)。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱勤，彭希哲，陸志明，于娟.人口與消費(fèi)對(duì)碳排放影響的分析模型與實(shí)證[J].中國(guó)人口資源與環(huán)境，2010.2：98-102.

[2]楊建云.基于LMDI方法的河南省碳排放分析[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2012，8：21-24.

[3]Robert Tibshirani. Regression Shrinkage and Selection Via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society，1996，58（1） ：267-288.

[4]周瑋.變量選擇中的LARS算法機(jī)器在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用[D].山東：山東大學(xué)，2011.

[5]Efron B， Hastie T， Johnstone I， et al.Least angle regression[J]. Annals of Statistics， 2004，32（2）：407-499.

[6]Efron B， Tibshirani R.An Introduction to the Bootstrap[M].London：Chapman and Hall，1993.

[7]柯鄭林.Lasso及其相關(guān)方法在多元線性回歸模型中的應(yīng)用[D].北京：北京交通大學(xué)，2011.

[8]李志強(qiáng)，劉春梅.碳足跡及其影響因素分析—基于中部六省的實(shí)證[J].中國(guó)軟科學(xué)增刊（下），2010：228-235.

（責(zé)任編輯：王惠萍）