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江苏省城镇居民电力消费与低碳经济发展的关系研究

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摘要

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 城镇居民电力消费的研究现状

1.3.2 低碳经济的研究现状

1.3.3 居民生活用电与低碳经济发展关系的研究现状

1.4 研究思路和方法

1.4.1 研究思路

1.4.2 研究方法

1.5 创新点与不足

1.5.1 论文的创新点

1.5.2 论文的不足

2 城镇居民电力消费与低碳经济的理论研究

2.1 城镇居民电力消费的内涵

2.2 低碳经济的概念和相关理论

2.3 城镇居民电力消费与低碳经济关系理论

2.4 二氧化碳排放量的计算方法

2.4.1 实测法

2.4.2 排放系数法

2.4.3 模型法

2.4.4 决策树法

2.5 碳足迹的概念与计算

2.5.1 碳足迹的概念

2.5.2 网络计算法

2.5.3 能源矿物燃料法

2.6 空间自相关检验

3 江苏省城镇居民电力消费及其碳排放的现状

3.1 江苏省城镇居民电力消费概况

3.2 江苏省城镇居民生活碳排放的概况

3.3 江苏省城镇居民电力消费与碳排放的结构分析

3.3.1 江苏省城镇居民电力消费结构分析

3.3.2 江苏省碳排放的结构分析

4 江苏省城镇居民电力消费与其碳排放关系的空间分析

4.1 江苏省城镇居民电力消费的空间相关性的莫兰指数

4.1.1 江苏省城镇居民电力消费的全域莫兰指数

4.1.2 城镇居民电力消费的局域莫兰指数分析

4.2 碳排放量的空间相关性的莫兰指数

4.2.1 碳排放量的全局莫兰指数

4.2.2 碳排放的空间局域莫兰指数

4.3 空间计量经济模型的估计

4.3.1 空间面板数据经济计量模型

4.3.2 空间面板数据的实证分析

5 结论与展望

5.1 主要结论

5.2 对策建议

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文和科研状况

附录

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摘要

江苏省城镇居民生活水平的不断提高,家用电器的广泛使用,城镇居民的生活用电量在不断的增加,电力消费所产生的二氧化碳也逐渐增多,二氧化碳大量排放导致了全球变暖,影响了我们生活的环境。应对全球变暖,“低碳经济”的发展模式成为了必由之路,走低碳经济的发展模式,建立起一个新的生活环境和生活方式,可逐步减少二氧化碳排放量,最终打破传统经济增长与温室气体排放总量之间高度相关关系。
  本文综合运用了统计学、科学学、空间计量经济学等诸多学科领域的理论和方法,从城镇居民电力消费与低碳经济相关的基础理论和文献研究入手,阐明了城镇居民电力消费对碳排放的影响,再运用空间计量经济学的方法,加入了空间效应,研究了江苏省县市之间居民生活用电与碳排放的相互影响。
  本文基于2002-2012年江苏省48个县市的面板数据,采用空间自相关的莫兰指数(MoranI)和空间联系的局域指数(LISA)刻画了江苏省48个县(市)碳排放行为的空间分布模式,并运用空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)来考察碳排放的溢出效应,加入了碳排放和城镇居民生活用电的空间相关性与时间滞后效应,将动态面板空间计量分析技术引入到了碳排放的研究中,建立了面板空间计量模型,并与非空间的面板模型(OLS)进行比较。模型中利用K值最邻近矩阵的方法建立了空间权重矩阵;从模型的检验结果来看:①江苏省48个县市的城镇居民生活用电与碳排放不管是在整体上还是在局域区域上都表现出了显著的空间自相关性,两者的空间关联性和异质性非常明显。②通过OLS模型中的相关系数可以看出县市的城镇居民生活用电和碳排放的相关性较大,即有很强的影响力。但是任意县市的碳排放并不是无规律的随机分布的,而是依赖于与之具有相似空间特征地区的碳排放和城镇居民生活用电,且苏南发达县市则形成高—高聚集的态势,即苏南地区的城镇居民用电量较大,这将会强力拉动邻近县市的碳排放量增长,苏南县市制定减排政策时就不能忽略邻近县市城镇居民电力消费的影响,必须进行区域协商来共同制定节能减排政策;而苏北相对落后的县市则处于低—低聚集分布的洼池,城镇居民生活用电这方面的因素对周边邻近区域的碳排放量影响相对较弱。③通过空间滞后模型可以看出:江苏省人均碳排放对城镇居民生活电力消费的弹性系数为0.62,也就是说城镇居民电力消费每变动1%,就会引起人均碳排放量变动0.62%。

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