舒居安,高巍
(山西财经大学统计学院,山西太原030012)
［摘要］近几十年来,随着各国快速的工业化与人口爆炸式增长,碳排放的与日俱增加快了气候变化的步伐。冰川消融导致的海平面上升,粮食减产,空气污染无时无刻不在影响着人们的生活。因此,研究气候变化的影响因素十分重要。本文采用随机抽取的19个国家在2010年与气候变化相关的环境数据,通过计量经济学中的回归分析方法建立模型,得出相关结论。
［教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 ］气候变化；碳排放；回归模型
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.04.136
1气候变化的基本情况
近几十年来所进行的科学观察研究表明,大气中以二氧化碳为主的各种温室气体的浓度都在增加。18世纪之前,大气中二氧化碳含量基本维持在280ppm。工业革命后,人类消耗的化石燃料的不断增长,森林植被遭到大量破坏,人为排放的二氧化碳等温室气体使得其在大气中含量逐渐上升,每年大约上升1.8ppm(约0.4%),到目前已接近360ppm。据IPCC的评估,在过去一个世纪里,全球平均温度已经上升了0.3℃到0.6℃,全球海平面上升了10到25厘米。
2气候变化影响因素的实证分析
2.1变量的选取与数据的获取
要研究气候变化,首先我们需要找到一个指标可以较好地反映气候变化的程度——二氧化碳的排放量。因为二氧化碳是造成气候变化的最魁祸首。因此,本文选取二氧化碳的排放量(CE)作为被解释变量Y。在选取被解释变量时,我们充分考虑了影响气候变化的主要因素,最终选取如下几个解释变量：化石能源消耗量(cfe),GDP,人口(pop),清洁能源使用量(cle)。在数据选取时,我们按照0.1的权重在除南极洲之外的六大洲共抽取了19个国家。这些数据均来源于联合国数据库(undata)。
2.2回归模型的建立与分析
通过广泛的查阅资料,阅读相关文献并对模型的反复实验,本文最终采用如下形式的多元线性模型,通过多变量的分析找到二氧化碳排放量与各个解释变量之间的关系：
其中,为回归参数,用普通最小二乘法(OLS)对模型中的回归参数进行估计,可以得到以下如表1的回归结果：
从表中可以看出,清洁能源(cle)没有通过t检验,因此对模型进行修正,剔除清洁能源这一解释变量后的回归结果如表2所示：
对回归模型做怀特检验,检验结果如表3所示：
由上可以看出p值为0.0700,大于显著性水平0.05,模型不存在异方差。另外我们可以看到方程总体拟合程度高,总体显著,拟合优度为0.996,D-W值为1.748,经过查表n=19,k=3时,dl=1.97,du=1.68,1.748落在［du,4-du］区间,则不能拒绝原假设,因此可以看出无一阶自相关,具有独立性,模型解释性较好。
综上所述,模型最终为
(-0.937)(11.475)(7.629)(22.746)
3模型的结论
3.1模型结果的解释
结合数据单位状态及上面的模型可以看出,人口(pop)与二氧化碳排放量成正相关,人口数量越多,二氧化碳排放量越多。从回归系数我们可以得到人口每增加100人,则年均二氧化碳排放量增加1.377吨。因此我们因采取相应措施控制近几十年来人口的爆炸式增长。第二个解释变量GDP与二氧化碳排放量同样呈正相关,从回归方程我们可以看到GDP每增加100万元,二氧化碳年均排放量增加1.1吨。我们不能追求过高的GDP而忽视了对环境的保护,应把目光放的长远些,才能实现可持续发展。最后一个解释变量——化石能源消耗量(cfe)与二氧化碳排放量依然呈正相关。当化石燃料消耗量每增加1万吨,年均二氧化碳排放量增加30.722吨。化石燃料目前是能源消耗的主题组成部分,因此开发可清洁能源来代替化石能源的燃烧才是主流。
3.2模型问题的说明
本文在建模之初认为“清洁能源”会成为影响碳排放的很重要的因素之一,清洁能源的使用势必会减少二氧化碳的排放量。但是在模型的分析过程中,其并不显著。与我们预期出现的差异说明我们的模型建立的过程中肯定存在某方面的问题,或是数据存在质量问题,另外由于清洁能源在一些国家还不普及,可能出现数据统计不完整等问题。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献：
［1］张强,韩永翔,宋连春.全球气候变化及其影响因素研究进展综述.
［2］侯东民.温室效应:人口要负多大责任？［J］.人口研究, 2010(01).
［3］姚从容.人口城市化与全球变暖——基于气候变化与人口变动的研究述评［J］.现代经济探讨,2010(03).