电力行业二氧化碳排放影响因素研究
Research on Influencing Factors of Carbon Dioxide Emissions in the Power Industry
摘要: 本文选取我国2008年~2017年的电力行业二氧化碳排放数据为样本,运用主成分分析法研究中国电力行业二氧化碳排放的驱动因素。研究结果表明:能源强度、城镇化水平是影响二氧化碳排放的首要因素,经济发展水平、发电结构、产业结构、燃煤量、人口总量是影响二氧化碳排放的次要因素,能源价格对电力行业二氧化碳排放没有太大影响。其中负向驱动因素包括:能源强度、城镇化水平、产业结构与能源价格;正向驱动因素包括:经济发展水平、发电结构、燃煤量与人口总量。
Abstract: This paper selects China’s power industry carbon dioxide (CO2) emission data from 2008~2017 as a sample and uses principal component analysis to study the driving factors of China’s power industry’s carbon dioxide emissions. The results show that energy intensity and urbanization level are the primary factors influencing CO2 emissions, while economic development level, power generation structure, industrial structure, coal combustion volume, and total population are secondary factors influencing CO2 emissions, and energy prices do not have much influence on CO2 emissions in the power industry. The negative drivers include: energy intensity, urbanization level, industrial structure, and energy price; the positive drivers include: economic development level, power generation structure, coal combustion volume, and total population.
文章引用:杨文海. 电力行业二氧化碳排放影响因素研究[J]. 电力与能源进展, 2022, 10(6): 124-132. https://doi.org/10.12677/AEPE.2022.106016

参考文献

[1] He, Y.Y., Wei, Z.X., Liu, G.Q. and Zhou, P. (2020) Spatial Network Analysis of Carbon Emissions from the Electricity Sector in China. Journal of Cleaner Production, 262, Article ID: 121193. [Google Scholar] [CrossRef
[2] Yang, L.S. and Lin, B.Q. (2016) Carbon Dioxide-Emission in China’s Power Industry: Evidence and Policy Implications. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60, 258-267. [Google Scholar] [CrossRef
[3] 中国统计年鉴, 2019[Z].
[4] Enerdata Energy Statistical Year-book 2019.
[5] Liao, C.Y., Wang, S.G., Zhang, Y.Y., Song, D. and Zhang, C.H. (2019) Driving Forces and Clustering Analysis of Provincial-Level CO2 Emissions from the Power Sector in China from 2005 to 2015. Journal of Cleaner Production, 240, Article ID: 118026. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 宋艺, 谢彤云, 王澜熹, 吴倩, 许鲜. 我国农业碳排放影响因素的实证研究——基于灰色关联模型[J]. 农业与技术, 2020, 40(8): 143.
[7] 胡婉玲, 张金鑫, 王红玲. 中国农业碳排放特征及影响因素研究[J]. 统计与决策, 2020, 36(5): 56-62.
[8] 陈滨霞, 周东海, 蒋远营. 中国交通运输业对碳排放的时变成因研究——基于TVP模型[J]. 生态经济, 2020, 36(4): 19-25.
[9] 王勇, 李红昌, 郭雪萌, 于克美. 我国铁路运营二氧化碳排放影响因素研究[J]. 铁道学报, 2021, 43(6): 189-195.
[10] 汤姿, 李晓红. 基于STIRPAT模型的黑龙江省旅游业二氧化碳排放影响因素分析[J]. 生态经济, 2019, 35(8): 141-145.
[11] 尹健, 李伟娟. 装备制造业二氧化碳排放影响因素分析[J]. 四川环境, 2020, 39(2): 96-101.
[12] 夏鸣, 勾寂鉴, 李书书. 我国第三产业碳排放的影响因素分析——基于LMDI-PDA分解法[J]. 营销界, 2019(52): 54-55.
[13] 胡振, 龚薛, 刘华. 家庭消费碳排放影响因素及其变化趋势分析——以陕西省为例[J]. 生态经济, 2020, 36(5): 24-30.
[14] 任英华, 丁浩珂. 城镇碳排放影响因素分析——基于家庭消费STIRPAT模型[J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2020, 34(12): 256-263.
[15] Li, J., Wang, Y., Xu, D., et al. (2020) High-Resolution Analysis of Life-Cycle Carbon Emissions from China’s Coal-Fired Power Industry: A Provincial Per-spective. International Journal of Greenhouse Gas Control, 100, Article ID: 103110. [Google Scholar] [CrossRef
[16] Wei, S. (2015) Research on Low-Carbon Development Models and Decision Support System Design for China’s Electric Power Industry.
[17] 荀玺蓉. 传统能源价格与中国碳排放权交易价格的相关性研究[D]: [硕士学位论文]. 南京: 南京信息工程大学, 2022.
[18] 彭浩. 基于主成分分析的广西碳排放影响因素实证研究[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(10): 1794-1797.
[19] 彭浩. 内蒙古低碳经济驱动因素研究[J]. 内蒙古科技与经济, 2017, 381(11): 3-5, 14.
[20] 阳玉香, 谭忠真. 湖南省低碳经济驱动因素的实证研究——基于主成分分析法[J]. 经济·管理, 2012(2): 160-162.