中國碳排放模型的進一步研究

李思儒,胡宏昌

(1中國科學與技術大學 管理學院,安徽 合肥 230000;2湖北師范大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,湖北 黃石 435002)

中國碳排放模型的進一步研究

李思儒1,胡宏昌2*

(1中國科學與技術大學 管理學院,安徽 合肥 230000;2湖北師范大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,湖北 黃石 435002)

針對中國1990—2009年的能源消耗數(shù)據(jù)，利用線性回歸模型的最小二乘估計理論和SAS統(tǒng)計軟件建立了碳排放模型。通過分析可得：CO2的排放量主要與煤炭和石油的消耗量有關，而與天然氣、水電、核電和風電等新興能源的消費沒有顯著性關系。現(xiàn)階段我國應降低煤炭和石油的消耗量，更多地使用新興能源。

碳排放；線性回歸模型；殘差分析

全球溫室氣體增加的主要來源是化石能源消費，能源消耗所排放的CO2是導致全球氣候上升的主要原因。因此，世界各國呼吁要大力發(fā)展低碳經(jīng)濟，其目標就是實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳排放量的脫鉤發(fā)展，碳排放的問題已成為國際各方利益博弈的矛盾點和有關學者研究的焦點。改革開放以來，我國能源消費持續(xù)增長，節(jié)能減排壓力日益增大。建立我國能源消費碳排放的模型，分析其主要影響因素，有助于提高節(jié)能減排政策制定的科學性和可操作性。

關于中國CO2排放量的模型研究有很多成果，如文獻[1-8]等。大多數(shù)學者將非線性模型轉(zhuǎn)化為線性回歸模型，然后采用最小二乘估計方法得到較好的回歸模型，然而他們似乎忽略了一個特別重要的方面，即未進行殘差分析。大家都知道，在運用最小二乘估計方法建立線性回歸模型時，只有滿足它所假定的所有條件，用其建立的回歸模型才可靠，否則將不認為是最好的回歸模型，有時甚至是非常糟糕的模型。

文獻[1]利用表1的數(shù)據(jù)(1990—2009年前6列)，選取以煤炭(以x1表示)、石油(以x2表示)、天然氣(以x3表示)為典型的化石能源消費類型及水電、核電、風電(以x4表示)等新興能源消費類型為解釋變量，以CO2排放量(以y表示)為因變量，建立了一些回歸模型(見表2)。盡管模型有其合理之處，但存在不足，如：該文表3中的回歸模型均不能通過回歸系數(shù)不為0的檢驗，以及沒有對模型殘差做任何檢驗。由于最小二乘估計方法計算簡便、性質(zhì)優(yōu)良，所以被很多人廣為采用，但是在應用時，一些應用者往往忽略了殘差分析。為此本文對文獻[1]的回歸模型進一步優(yōu)化，其表3中的回歸模型(Ⅰ)～(Ⅳ)分別為(未知系數(shù)的估計見該文表3，在此略)：

yi=b0+b1xi1+b2xi2+b3xi3+b4xi4+ei

(1)

lnyi=b0+b1lnxi1+b2lnxi2+b3lnxi3+b4lnxi4+ei

(2)

yi=b0+b1lnxi1+b2lnxi2+b3lnxi3+

b4lnxi4+ei

(3)

lnyi=b0+b1xi1+b2xi2+b3xi3+b4xi4+ei

(4)

表1 1990—2009年各種能源消耗量及CO2排放量 1×106t

年份yx1x2x3x4lnylny預測值標準化殘差19902293.39752.1163.820.750.37.737797.76618-0.8769819912401.36789.8177.520.7649.827.783797.80035-0.5049019922474.26826.4191.0420.7453.497.813707.83374-0.6041719932640.75866.5213.622.0460.327.878827.877470.0399219942855.77920.5213.623.3269.967.957107.908241.4658619952903.39978.6229.623.6180.027.973637.956160.5215619962936.98993.7252.824.3381.127.985147.98623-0.0318319973133.13970.4277.224.4686.988.049797.995541.5705919983029.19965.55283.2624.5188.528.016057.998380.5142519992992.12992.42302.2228.1182.948.003748.03124-0.8092420002966.521007.08323.0832.0293.147.995148.05890-1.9328420013107.991027.27327.8936.1112.88.041738.07486-1.0015120023440.61084.13355.5338.26116.388.143408.132840.3288520034061.641282.87389.6445.95119.468.309348.277660.9387120044847.331483.52454.6653.36143.028.486188.452181.0407520055429.31670.86467.2761.36160.488.599578.570610.8531120066017.691839.19499.2475.02173.318.702468.696130.19057200762841994.41527.3692.57190.758.745768.81061-2.0265020086803.922048.87533.35107.84224.428.825258.84719-0.7009720097710.52158.8548.9119.59239.188.950348.924230.88392

1 碳排放模型(1)～(3)的分析

針對模型(1)，用逐步回歸方法得到模型(1)的逐步回歸結(jié)果見表2，模型(1)的標準化殘差QQ圖如圖1所示。

從表2和圖1中的結(jié)果可知，線性回歸模型、回歸系數(shù)及誤差均能通過統(tǒng)計檢驗(取顯著性水平α=0.05)，擬合程度很高(R2=0.993 0)，因此模型(1)在理論上非常合理，但該模型與實際不符合，主要是由于石油對CO2排放量的影響僅次于煤炭，但在模型(1)中卻沒有影響。用類似的方法，我們可以對模型(2)和(3)進行分析。同樣可以得到：理論上非常合理，但模型(2)中CO2的排放量只與煤炭消耗量有關，而與其他能源無關，這也與實際不符；由模型(3)中石油的系數(shù)為-1 589.088 42可知，石油的消耗會減少CO2的排放量，這也與實際不符。綜上可知，模型(1)～(3)均與現(xiàn)實不吻合，從而不能用于實際。

表2 關于模型(1)逐步回歸結(jié)果

圖1 關于模型(1)的標準化殘差QQ圖

2 對碳排放模型(4)的改進

由于碳排放模型(1)～(3)都不合理，下面考慮模型(4)。利用SAS統(tǒng)計軟件的逐步回歸法可以得到如下部分結(jié)果及表1的后3列。模型(4)逐步回歸的主要結(jié)果見表3，模型(4)的標準化殘差QQ圖如圖2所示。

由表3和圖2可知，線性回歸模型、回歸系數(shù)及誤差均能通過統(tǒng)計檢驗，擬合程度很高(R2=0.992 0)，因此模型(4)在理論上非常合理。由表3可得到如下線性回歸模型：

lnyi=7.18599+0.00056988xi1+0.00092545xi2+ei,εi～N(0,1)

(5)

由于模型(5)中沒有天然氣的消耗，即天然氣的消耗對CO2的排放沒有顯著性影響，似乎與實際有點不符。但我們認為與實際相符合，因為：①由于我國的能源資源和產(chǎn)量都是以煤炭為主,這也決定了我國的能源消費也是以煤炭為主，根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)可知，2009年天然氣消耗量占我國能源消耗總量的3.9%；②天然氣的利用率較高，且天然氣為低碳能源，排放CO2較少。另外，從模型(5)中自變量的系數(shù)來看，好像石油比煤炭對CO2排放的影響大。其實不然，只要將數(shù)據(jù)標準化，就可以得到煤炭和石油的系數(shù)分別為0.690 21和0.314 3，前者大于后者，從而說明石油比煤炭對CO2排放的影響小，這也與實際相吻合。

表3 關于模型(4)逐步回歸的主要結(jié)果

圖2 關于模型(4)的標準化殘差QQ圖

3 結(jié)論

1)CO2的排放量主要與煤炭消耗量有關，而與水電、核電、風電等新興能源消費沒有顯著性關系。

2)在理論上，模型(1)～(4)均能通過統(tǒng)計學上的檢驗，但模型(1)～(3)不符合實際，因此它們均不能運用于實際，而模型(4)則能用于實際。

4 對策

對于如何減少CO2的排放量，有很多學者和專家提出了很多有建設性的意見，下面利用所建立的模型，并結(jié)合實際情況，提出如下對策：

1)由于煤炭和石油的消耗是CO2排放量的主要來源，因此，在現(xiàn)階段應重點提高煤炭和石油能源的利用效率，與此同時，適當控制依靠煤炭和石油的投資規(guī)模和項目數(shù)量，開發(fā)和利用CO2排放量相對較小的能源。

2)由于天然氣的能源消費及水電、核電、風電等新興能源消費對煤炭排放沒有顯著性關系，所以應提倡利用這些能源，尤其是新興能源。由于天然氣不可再生，同時在消耗過程中也能產(chǎn)生CO2，所以對這些能源應節(jié)約使用。

[1] 劉中文,趙井會,高朋釗.基于能耗的碳排放測度方法研究[J].統(tǒng)計與決策,2012(21):33-36.

[2] 杜強,陳喬,楊銳.基于Logistic模型的中國各省碳排放預測[J].長江流域資源與環(huán)境,2013,22(2):143-151.

[3] 田立新,封錄.實證分析二氧化碳排放量主要影響因素[J].北京理工大學學報(社會科學版)，2013,15(2):23-27.

[4] 郭永奇.中國能源消費碳排放的因素分解及實證研究[J].南都學壇(人文社會科學學報), 2013,33(4):117-118.

[5] 王健，路正南，陳春華.我國經(jīng)濟增長對碳排放的影響分析[J].統(tǒng)計與決策，2012(1):137-139.

[6] 劉亞錚,張昭,李延芳.二氧化碳排放與經(jīng)濟增長關系探究[J].湖南財政經(jīng)濟學院學報, 2013,29(4):13-18.

[7] 范勇.二氧化碳減排與經(jīng)濟增長——基于中國數(shù)據(jù)的實證分析[J].華東交通大學學報，2013,30(2):105-109.

[8] 朱永彬,王錚,龐麗.基于經(jīng)濟模擬的中國能源消費與碳排放高峰預測[J].地理學報，2009,64(8):935-944．

(責任編輯 高 嵩)

Further Research on China's Carbon Emission Model

LiSiru1，HuHongchang2*

(1School of Management,University of Science and Technology of China,Hefei Anhui 230000;2School of Mathematics and Statistics,Hubei Normal University,Huangshi Hubei 435002)

According to the data of Chinese energy consumption from year 1990 to 2009,the model of carbon emissions was built by using the least squares estimation of the linear regression model and SAS statistical software.The analysis showed that CO2emissions mainly related to coal and oil consumption,and didn' t have significant relationship with the consumption of natural gas,hydropower,nuclear power and wind power.At present,our country should reduce the consumption of coal and oil,more emerging energy should be used.

carbon emission;linear regression model;residual analysis

2015-06-02

湖北省教育廳優(yōu)秀團隊項目(項目編號：T201412)。

李思儒，本科。

10.3969/j.issn.2095-4565.2016.06.011

O213.9;O212.4

A

2095-4565(2016)06-0048-04

*通訊作者：胡宏昌，教授，博士，研究方向：統(tǒng)計學。