山东传统工业发展与碳排放水平关系分析

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技术与经济山东传统工业发展与碳排放水平关系分析曹晓娟，张翼山东科技大学，山东泰安 271000 摘要我国传统工业开工严重不足、产品市场萎缩，在社会生产过程中的地位与比重不断下降。中国的传统工业发展存在较为严重的生态问题，如能耗过高、污染过重等，阻碍了中国经济社会的可持续发展。本文在规范山东传统工业范围的基础上，拟通过对山东传统工业历史数据的回归分析，找出山东传统工业发展水平与山东碳排放水平间的变动关系，从而揭示出二者之间的必然联系。关键词山东;传统工业;碳排放中图分类号F427;X22 文献标识码A 文章编号1008 －0155202018－0134－03 1 传统工业与碳排放水平关系概论传统工业是指产业革命以来建立的，目前仍在进行大规模生产的工业部门的总称。传统工业以常规能源为动力，以机器技术为重要特征，一般包括纺织、钢铁、造船、汽车、电力等。传统工业多为劳动密集型或资金密集型工业。随着现代科学技术和经济结构的发展需要，新兴工业不断兴起，发展迅速，如石油化工、合成材料、电子技术、宇航工业等，极大地冲击和改变了原有的工业结构，使传统工业生产停滞不前，甚至衰退，表现出开工严重不足、产品市场萎缩等情况，在整个社会生产中的比重不断下降等。但是，目前传统工业在经济发达国家的经济中仍占主要地位，在较短时间内还不可能为新兴工业所取代。现今，中国的传统工业发展还面临着更重要的生态问题，如能耗过高、污染过重等，阻碍了中国经济社会的可持续发展。党中央也意识到传统工业发展面临的困境，对此类问题表现出高度地关注。因此，本文通过构建多元线性回归模型分析研究山东传统工业发展水平与山东碳排放水平间的变动关系，以期揭示出二者之间的必然联系。 2 文献综述国内外许多学者都参与进了碳排放影响因素的研究中。在20世纪70 年代，Ehrlich 等对二氧化碳排放的影响因素已经做了研究;Wang Zhaohua 等采用改进后的 STIＲPAT模型，研究了第三产业比重以及城市化水平和能源强度等因素对碳排放的影响; Peters 等利用分解法来研究碳排放影响因素; Li Huanan 等利用 Path － STIＲPAT模型研究影响中国碳排放的驱动力;郭文与孙涛［1］在文章中提到中国人口因素影响着化石能源燃烧产生的碳排放问题，人口总量正向推动碳排放增加;朱帮助等［2］在文章中提出，工业的快速发展对碳排放呈现正向影响，交通工具的增多，使汽车产业成为碳排放重大的拉动因素;张建华与鞠晓峰［3］对于中国石化对于碳排放的影响研究中指明中国石化产业造成了大量的二氧化碳直接排放，以及其对电力的大量消耗又增加了二氧化碳的大量排放;许士春等［4］在中国能源消耗碳排放的影响因素分析及政策启示中说明我国碳排放的主要来源是工业行业，其中的电力、石油加工等行业是我国碳排放的主要工业行业;李一等［5］指出作为中国支柱产业的纺织工业，它的发展正向影响着我国碳排放水平。张伟平等［6］在山东省能源消费、产业结构和经济发展关系实证研究中，利用协整理论与 Granger 因果关系检验、分析山东省能源消费与产业结构和经济发展间的关系，发现它们之间存在着长期协整关系。陈彦玲与王琛［7］采用因素分析法，定量分析经济发展因素、能源结构、能源效率等因素对碳排放的影响。邓爽与赵涛［8］利用STIＲPAT模型和PLS回归，研究了金砖国家碳排放影响因素，得出人口总量中国除外、人均 GDP 是主要影响因素。上述国内外学者对于碳排放的影响因素等问题进行了大量研究与分析，但是由于研究数据的选择不同，所研究区域也不同，研究所使用的方法各种各样，因此研究结论也不相同。为此，我接下来将运用 SPSS 软件构造多元线性回归模型，研究山东传统工业发展与碳排放水平之间的关系。 3 实证分析 3．1 模型构建与数据整理根据已有研究经验，构建山东省碳排放水平与传统工业发展关系分析模型 Y t β 0 β 1 X 1t β 2 X 2t β 3 X 3t β 4 X 4t β 5 X 5t β 6 X 6t υ t 1 上式中，Y代表碳排放量; X 1 t 工业总产值; X 2t 工业制品出口额; X 3t 规模以上工业企业从业人员平均人数; X 4t 规模以上工业企业单位数; X 5t 工业重要科技成果数量; X 6t 规模以上工业企业Ｒ＆D人员情况研究与试验发展人员; υ t 代表随机误差项。本文研究所用的数据来自山东统计年鉴2018，选取2010～2017年数据。由于碳排放量没有直接数据，所以将能源消费量进行折算，得到碳排放量，作为因变量; 之后，选取代表山东省工业发展水平的变量，作为研究自变量，选取6项代表传统工业发展水平的工业总产值，通过产值来表现工业发展水平，并反映第二产业就业情况，山东省工业发展水平越高，就业的人数越多。还包括工业制品进出口额，通过进出口额的大小表现工业发 431 DOI10.13487/j.cnki.imce.018411 展水平;规模以上工业企业主要经济指标;工业重要科技成果数量;规模以上工业企业Ｒ＆D 人员情况研究与实验发展人员。这些用来表述山东传统工业发展水平的变量都与传统工业发展水平呈正相关。从统计年鉴中选取所研究年份的数据如表1所示。因此，选取工业总产值 X 1t 单位是亿元、工业制品出口额 X 2t 单位是亿元、规模以上工业企业从业人员平均人数 X 3t 、规模以上工业企业单位数 X 4t 、工业重要科技成果数量 X 5t 、规模以上工业企业Ｒ＆D 人员情况研究与试验发展人员 X 6t 6 项作为解释变量; 由能源消费量折算标准煤万吨标准煤转化得来的碳排放量 Y作为因变量。表1 因变量与解释变量变量 2010 2015 2016 2017 Y 能源消费量万吨标准煤 30235．7 37945．4 38722．8 38683．7 Y 碳排放量万吨 20257．919 25423．418 25944．276 25918．079 X 1t 工业总产值亿元 83851．40 145964．20 150705．13 137440．74 X 2t 工业制品出口额亿元 903．6 1279．6 1198．0 1290．7 X 规模以上工业企业从业人员平均人数人 9315033 9151196 8693735 8111793 X 规模以上工业企业单位数个 44037 41485 39567 38147 X 工业重要科技成果数量项 751 1019 1010 876 X 规模以上工业企业Ｒ＆D人员情况研究与试验发展人员人 204906 354575 374531 385752 3．2 变量理论预期建立多元线性回归模型分析问题的方法是一种常用的数据处理方法，运用回归分析，对诸多自变量进行筛选，最终建立多元回归预测模型。在研究山东传统工业发展水平与碳排放水平关系分析中，山东传统工业发展水平有许多表现方式，自变量较多，如工业总产值 X 1t 、工业制品进出口额 X 2t 、规模以上工业企业从业人员平均人数 X 3t 、规模以上工业企业单位数 X 4t 、工业重要科技成果数量 X 5t 、规模以上工业企业Ｒ＆D 人员情况研究与试验发展人员 X 6t 等。这些表现山东传统工业发展水平的自变量也许对碳排放水平影响不是很显著，并且这些表现工业发展水平的众多自变量之间也不是相互独立的。为保证自变量之间的互斥性以及自变量与因变量之间的相关性，可以利用回归分析模型对自变量进行筛选，建立准确的回归模型。 3．3 模型相关检验首先，为避免模型多重共线性问题，运用逐步回归方法对模型进行 F 检验。从对 F 值有统计学意义的变量引入到逐步回归方程中，又再到一次对方程中自变量进行一次关于提出的后向选择 F 检验，剔除模型中没有统计学意义的变量。本文对逐步回归模型中 F 输入设置为0．05，F 输出设置为0．100。运用 SPSS 软件中运行结果如表2所示。经过回归模型的 F 检验后，得出三个模型。第一个模型，输入自变量为 X 6t ，此时除去了另外五个变量 X 1t 、 X 2t 、X 3t 、X 4t 、X 5t ;模型二，输入自变量为 X 5t ，除去了四个变量X 1t 、X 2t 、X 3t 、X 4t ，此时模型中还有变量 X 6t ;模型三，输入自变量X 1t ，除去三个变量 X 2t 、X 3t 、X 4t ，此外自变量还有X 5t 、X 6t 。表2 模型输入模型已输入变量除去变量方法 1 X 6t X 1t 、X 2t、 X 3t 、X 4t 、X 5 t 步进准则F －to－enter 的概率≤0．050，F －to－remove 的概率≥0．100 2 X 5 t X 1t 、X 2t 、X 3t 、X 4 t 步进准则F －to－enter 的概率≤0．050，F －to－remove 的概率≥0．100 3 X 1 t X 2t 、X 3t 、X 4 t 步进准则F －to－enter 的概率≤0．050，F －to－remove 的概率≥0．100 3．4 模型结果解释Ｒ是相关系数，Ｒ 2 又称判定系数，判定线性回归的拟合程度，用来说明用自变量解释因变量变异的程度所占比例。Ｒ 2 越大说明SS残差越小，模型中未被解释成分较少，模型回归较好。但决定系数也存在一定的缺点，当回归方程中的自变量增多后，决定系数值表现出只增不减的状态。在模型一中决定系数达到0．993，可以说明碳排放量可以由规模以上工业企业Ｒ＆D人员情况研究与试验发展人员 X 6t 变量解释成分达到99．3。 531 3．5 自相关分析与共线性诊断表3 自相关分析与共线性诊断模型变量共线性统计容许 VIF 模型一常量研究与试验发展人员X 6t 1 1 模型二常量研究与试验发展人员X 6t 0．387 2．584 重要科技成果数量X 5t 0．387 2．584 模型三常量研究与试验发展人员X 6t 0．001 1132．78 重要科技成果数量X 5t 0．002 647．251 工业总产值X 1t 0 3112．505 通过SPSS 共线性诊断可以得出表 3，在模型三中，VIF膨胀因子过大，可以得出自变量 X 6t 、X 5t 、X 1t 之间存在严重的共线性。共线性的存在可能是由于自变量存在高度相关关系，而不符合线性回归对自变量之间相互独立的要求。通过 D －W 检验得出，检验值为2．6，自变量样本间呈现弱负相关关系。所以，通过自相关分析与共线性诊断，模型三的自变量X 1t 、X 5t 、X 6t 之间存在着高度相关关系，也就是自变量之间的共线性。而模型一、模型二自变量之间共线性较弱，并未呈现自变量之间的高度相关，也就是说明工业总产值与重要科技成果数量以及研究与试验发展人员之间存在着相关性。 3．6 方程的选择与模型建立表4 方差分析表模型平方和自由度均方 F 显著性模型一回归 22741673．58 1 22741674 301．004 0．003 残差 151105．396 2 75552．7 总计 22892778．98 3 模型二回归 22892015．08 2 11446008 14983．56 0．006 残差 763．904 1 763．904 总计 22892778．98 3 模型三回归 22892778．98 3 7630926 ．．残差 0 0 ．总计 22892778．98 3 从表4方差分析表中可以得出，三个不同的模型之间的差异，模型一、模型二显著性都小于0．05，可以得出模型具有统计学意义，由此可以看出回归方程相关非常显著。进一步确定自变量系数，选择最终的方程。根据系数分析可以准确地完成模型的建立，三个自变量分别是研究与试验发展人员 X 6t 、重要科技成果数量X 5t 、工业总产值X 1t 。自变量X 6t 前的系数为0. 036，自变量X 5t 前的系数为 6．032，自变量 X 1t 前的系数为－0． 029，常数项为10835．03。由此可得下式 Y10835．030．036X 6t 6．032X 5t －0．029X 1 t 2 式中，Y为碳排放量预测值，X 6t 为规模以上工业企业Ｒ＆D人员情况研究与试验发展人员人; X 5t 为重要科技成果数目项;X 1t 工业总产值亿元。 3．7 回归结果分析 ①从以上模型分析来看，该模型Ｒ 2 大，说明了 SS 残差较小，模型中未被解释成分较少，模型回归较好，但是 VIF膨胀因子过大，可以得出自变量研究与试验发展人员X 6t 、重要科技成果数量 X 5t 、工业总产值 X 1t 之间存在共线性。共线性的存在是由于自变量存在相关关系，而不符合线性回归要求自变量之间相互独立，从而也得出了工业总产值与试验发展人员和重要科技成果之间存在着相关性。通过 D －W 检验得出，检验值为2．6，自变量样本间呈现弱负相关关系。 ②运用逐步回归分析法建立的山东省碳排放预测模型，确定了规模以上工业企业Ｒ＆D 人员情况研究与试验发展人员、重要科技成果数量、工业总产值3 个指标所代表的山东工业发展水平与碳排放的关系，不仅验证了3个变量与碳排放有关系，而且还可以得到它们之间的具体的关系，根据建立的回归模型，得到了山东工业发展水平对碳排放基本呈正相关结论，进一步表明了山东传统工业发展必然会引起碳排放水平的变动。 ③通过对变量之间关系研究，得出代表山东工业发展水平的几个变量与碳排放之间存在关系。研究与试验发展人员和碳排放呈正相关，说明了当今社会如果从事传统工业的研究与试验发展人员的增多会引起损耗的增多从而增多了碳排放;工业上重要科研项目数量与碳排放呈正相关，说明重要科研项目的增多加快了山东工业水平的发展，从而也不可避免地增加了碳排放，导致山东传统工业的发展引起碳排放增加;然而工业总产值与碳排放呈负相关，说明传统工业上的技术在不断革新，工业上正减少碳排放量。综上所述，山东传统工业发展与碳排放之间基本存在着正相关关系，山东传统工业发展必然会引起碳排放水平的变动。 ④经过对分析结果的研究，发现回归方程相关非常显著，能够基本了解山东工业的发展对于碳排放水平的影响，但是由于自变量不能完全代表山东工业发展水平，并且样本数据较少，具有局限性，导致此回归模型具有一定的局限性，所以还需要大量的样本数据分析它们之间的关系，这样可以降低此预测模型的局限性，提高精确度。 4 对策建议 4．1 提高能源利用率、提高低碳创新技术、改善能源结构、加快低碳能源开发。比如，积极开发并且增加太阳能、风能等新能源的比重。由于山东经济增长，以煤炭为主的能源结构一直没有根本改变，若想减少碳排放，就要从根本上改善能源使用结构，加大对新能源的使用力度。 4．2 优化产业结构，山东省传统工业各产业对于能下转142页 631 4 结束语浙能阿克苏热电厂铁路专用线、阿克苏纺织物流园铁路专用线以及中储棉阿克苏铁路专用线合建企业站引入阿克苏地区可实现3条专用线货物列车不进出阿克苏站，可直接通过企业站进行接发车作业，运输组织顺畅。集中建设专用线，方便了专用线管理，释放了阿克苏站能力，为在建的阿克苏至阿拉尔铁路、规划的伊宁至阿克苏铁路、阿克苏至别迭里铁路引入阿克苏地区预留了条件。参考文献［1］浙能新疆阿克苏能源开发有限公司纺织工业城热电厂铁路专用线可行性研究报告［Ｒ］．北京中铁第五勘察设计院集团有限公司，201539．［2］阿克苏纺织工业城开发区纺织物流园铁路专用线可行性研究报告［Ｒ］．乌鲁木齐中铁第五勘察设计院集团有限公司乌鲁木齐分院，201734 －39．［3］中储棉阿克苏中央直属棉花中转储备库铁路专用线可行性研究报告［Ｒ］．乌鲁木齐中铁第五勘察设计院集团有限公司乌鲁木齐分院，201730 －35 ［4］GB 50091－2017，铁路车站及枢纽设计规范［S］．作者简介任晓龙 1987 －，男，甘肃酒泉人，本科，工程师，研究方向铁路站场设计。上接136页源的依赖程度不同，因此根据依赖性的不同，合理调整产业结构，降低对能源需求量大的产业的所占比例。 4．3 加强科技创新、政府加强政策扶持力度。政府应鼓励工业企业进行节能创新，鼓励企业进行节能生产，并给予政策上的优惠;监督企业进行必要的节能改造，做好监控工作，加强国际间交流合作。 4．4 提高全民节能减排的意识。控制碳排放总量离不开全体社会成员的共同努力，全体社会成员应该形成减少污染、节约资源、保护环境的意识。参考文献［1］郭文，孙涛．人口结构变动对中国能源消费碳排放的影响基于城镇化和居民消费视角［J］．数理统计与管理， 2017，3602295－312．［2］朱帮助，王克凡，王平．我国碳排放增长分阶段驱动因素研究［J］．经济学动态，20151179 －89．［3］张建华，鞠晓峰．基于 LMDI 的中国石化产业 CO 2 排放的解耦分析［J］．湖南大学学报自然科学版，2012，39 10 98－102．［4］许士春，习蓉，何正霞．中国能源消耗碳排放的影响因素分析及政策启示［J］．资源科学，2012，34012 －12．［5］李一，石瑞娟，骆艳，等．纺织工业碳排放峰值模拟及影响因素分析以宁波市为例［J］．丝绸，2017，540136 －42．［6］张传平，高伟，赵亚楠．山东省能源消费、产业结构和经济发展关系实证研究［J］．华东经济管理，2014，280423 －26．［7］陈彦玲，王琛．影响中国人均碳排放的因素分析［J］．北京石油化工学院学报，2009，170254 －58．［8］邓爽，赵涛．基于 STIＲPAT 模型的金砖国家碳排放因素研究［J］．甘肃科学学报，2015，2706101 －106．基金项目国家自然科学基金项目 71804097; 山东省高校人文社科项目 J15WG28。作者简介曹晓娟 2000 －，女，山东聊城人，本科，研究方向低碳经济; 张翼 1981 －，通讯作者，男，山东青岛人，博士，讲师，研究方向产业可持续发展。 241