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        基于VAR模型的河北省水泥行業(yè)二氧化碳排放影響因素研究

        2023-04-27 06:00:48姜佳男
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2023年9期
        關(guān)鍵詞:影響因素

        姜佳男

        摘?要:選取VAR模型研究方法,將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源生產(chǎn)率、能源結(jié)構(gòu)、碳生產(chǎn)率等影響因素作為變量探討河北省水泥行業(yè)二氧化碳減排的動(dòng)態(tài)影響。結(jié)果表明:提升碳生產(chǎn)率和能源生產(chǎn)率會(huì)對(duì)未來(lái)GDP產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng);提升非煤炭能源消耗比重,做好能源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整及能源生產(chǎn)的持續(xù)優(yōu)化是驅(qū)動(dòng)水泥行業(yè)二氧化碳排放量減少的主要因素。并針對(duì)以上結(jié)果提出河北省水泥行業(yè)低碳發(fā)展建議。

        關(guān)鍵詞:VAR模型;二氧化碳排放;水泥行業(yè);影響因素

        中圖分類號(hào):TB?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A??????doi:10.19311/j.cnki.16723198.2023.09.091

        0?引言

        河北省碳排放污染嚴(yán)重,在河北省推進(jìn)碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下降的突出矛盾下,2008-2020年11年的時(shí)間里河北省碳排放的增長(zhǎng)幅度較快,總計(jì)增加12532.65萬(wàn)噸。而作為占河北省碳排放總量約14.3%的水泥行業(yè),則是碳排放重點(diǎn)行業(yè)。隨著區(qū)域低碳轉(zhuǎn)型的逐步推進(jìn),推進(jìn)水泥行業(yè)碳排放量是急需解決的重要問(wèn)題。研究河北省水泥行業(yè)碳排放影響因素有利于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型,有助于水泥行業(yè)碳減排而且也為全國(guó)各行業(yè)提供理論參考。目前學(xué)者使用VAR模型研究河北省水泥行業(yè)碳排放問(wèn)題的相對(duì)較少。陳亮等基于中國(guó)各省域碳排放數(shù)據(jù)采用面板VAR模型分析了金融發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步與碳排放量間協(xié)同關(guān)系。李雪梅等采STIRPAT模型對(duì)天津碳排放趨勢(shì)進(jìn)行情景預(yù)測(cè)得到中增長(zhǎng)強(qiáng)減排最適合天津發(fā)展本文來(lái)探討河北省水泥行業(yè)碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響,測(cè)算了2000-2020年京津冀水泥行業(yè)碳排放量,運(yùn)用了VAR模型研究影響水泥碳排放因素的差異性并在此基礎(chǔ)上提出一些建議。

        1?研究?jī)?nèi)容

        1.1?數(shù)據(jù)選取

        選取代表性的四個(gè)指標(biāo)代入模型:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源結(jié)構(gòu)、能源生產(chǎn)率、碳生產(chǎn)率。選取IPCC相應(yīng)2000-2020年的數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型,將指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后變化為D(LNJINGJI)、D(LNNYJG)、LNNYSC、LNTAN。

        1.2?研究方法

        借助EVIEWS9.0軟件選擇VAR模型進(jìn)行分析,以便更好地進(jìn)行河北省水泥行業(yè)二氧化碳排放影響因素研究。選擇的VAR模型表示如下。

        Yi=+∑1i=0βiAt-i+δt(1)

        其中Yi為向量自回歸模型中k維內(nèi)生變量,At-i為k維滯后內(nèi)生變量,βi為各滯后項(xiàng)時(shí)間序列系數(shù)矩陣,為常數(shù)項(xiàng),δt為殘差向量。

        ye=μ1y1+μ2y2+…+μtyt+φe(2)

        其中ye=(f(JINGJI),f(NYSC),f(NYJG),f(TAN)),μ為系數(shù)向量,t為模型滯后階數(shù),φe為白噪聲擾動(dòng)項(xiàng)。

        1.3?研究結(jié)果

        1.3.1?單位根檢驗(yàn)

        使用相應(yīng)Eviews?9.0軟件檢驗(yàn)變量的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性,結(jié)果如表1所示。DLNJINGJI、DLNNYJG在經(jīng)過(guò)一階差分處理后,和LNNYSC、LNTAN均在5%的顯著性下,拒絕“有單位根”的原假設(shè)。

        1.3.2?格蘭杰因果檢驗(yàn)

        在顯著性水平為5%的情況下,能源結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在統(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系。河北省水泥行業(yè)使用非煤炭燃料比例的增加推動(dòng)著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步。說(shuō)明水泥行業(yè)需求與消費(fèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān),而且經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響能源生產(chǎn)率和碳生產(chǎn)率的原因。

        1.3.3?脈沖響應(yīng)函數(shù)

        利用輸出脈沖函數(shù)分析變量之間的因果關(guān)系,水平軸表示延遲周期數(shù),垂直軸表示響應(yīng)幅度,連續(xù)線表示隨著預(yù)測(cè)周期數(shù)的增加,變量之間標(biāo)準(zhǔn)偏差的脈沖響應(yīng),0軸以下變量之間存在負(fù)相關(guān)。首先計(jì)算得出碳生產(chǎn)率和能源生產(chǎn)率分別對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,如圖1所示。

        由圖1可以看出,碳生產(chǎn)率和能源生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響具有明確方向性,如果給碳生產(chǎn)率1個(gè)正的單位沖擊,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的當(dāng)期響應(yīng)度可以達(dá)到-0065左右,然后不斷負(fù)向增長(zhǎng),11期之后幅度變小,最后達(dá)到-01左右的穩(wěn)定狀態(tài)。如果給能源生產(chǎn)率1個(gè)正的單位沖擊,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的當(dāng)期響應(yīng)度可達(dá)到-0038,但是在第2期和第5期會(huì)輕微地上漲,在第2期達(dá)到最大值-0021,然后響應(yīng)度繼續(xù)下降,直到第6期達(dá)到最小值,并趨于平穩(wěn)。

        經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和能源結(jié)構(gòu)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響,如圖2所示。

        從圖2可以看出,如果給能源結(jié)構(gòu)l個(gè)正的單位沖擊,碳生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率變化并不顯著,3年之后呈上下波動(dòng)式起伏,并于第3年到達(dá)最大值0.026,隨即響應(yīng)度下降衰減至第4年的-0.0036,再上升到第5年的0.017,然后又在第6年下降到最小值-0.0185,在第7年之后又繼續(xù)上升,最后一直在0附近收斂趨于平穩(wěn)。

        2?結(jié)論與建議

        2.1?結(jié)論

        從短暫角度分析,水泥行業(yè)非煤炭能源消耗比重的增長(zhǎng)有助于碳生產(chǎn)率的提高即減少二氧化碳的排放,能源強(qiáng)度降低也是河北省水泥行業(yè)二氧化碳減排的關(guān)鍵。從中期角度分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也有助于河北省水泥行業(yè)減少二氧化碳的排放。從長(zhǎng)期看能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)減少碳排放量都有明顯的促進(jìn)作用,有助于低碳減排路徑的實(shí)現(xiàn)。

        2.2?建議

        從能源生產(chǎn)率的分析出發(fā)河北省水泥行業(yè)應(yīng)做好原料替代,使用非碳酸鹽燃料來(lái)替代石灰石原料。從能源結(jié)構(gòu)的角度分析應(yīng)做好燃料替代技術(shù)來(lái)降低煤炭消費(fèi)比重,減少煤炭使用量。

        參考文獻(xiàn)

        [1]羅雷,郭旸旸,李寅明,等.碳中和下水泥行業(yè)低碳發(fā)展技術(shù)路徑及預(yù)測(cè)研究[J/OL].環(huán)境科學(xué)研究:117[2022-04-05].

        [2]王彥超,蔣春來(lái),賀晉瑜,等.京津冀及周邊地區(qū)水泥工業(yè)大氣污染控制分析[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué),2018,38(10):36833688.

        [3]陳亮,胡文濤.金融發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步與碳排放的協(xié)同效應(yīng)研究——基于2005-2017年中國(guó)30個(gè)省域碳排放的VAR分析[J].學(xué)習(xí)與探索,2020,(06):117124.

        [4]李雪梅,張慶.天津市能源消費(fèi)碳排放影響因素及其情景預(yù)測(cè)[J].干旱區(qū)研究,2019,36(04):9971004.

        [5]賀晉瑜,何捷,王郁濤,等.中國(guó)水泥行業(yè)二氧化碳排放達(dá)峰路徑研究[J].環(huán)境科學(xué)研究,2022,35(02):347355.

        [6]陸佳麗.河北省低碳轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究[D].河北大學(xué),2019.

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