基于主成分分析的广西碳排放影响因素实证研究

doi:10.16178/j.issn.0528-9017.20171038

浙江农业科学 ›› 2017, Vol. 58 ›› Issue (10): 1794-1797.DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20171038

基于主成分分析的广西碳排放影响因素实证研究

彭浩

内蒙古科技大学经济与管理学院,内蒙古包头 014010

收稿日期:2017-08-18 出版日期:2017-10-11
作者简介:彭浩(1976—),女,湖南湘潭人,副教授,博士,研究方向为生态经济学,E-mail:pengden@163.com。
基金资助:
内蒙古科技大学创新基金(2016QDW-B03)

Received:2017-08-18 Online:2017-10-11

摘要/Abstract

摘要： 以1978—2014年的数据为样本,计算得到广西历年的碳排放量。运用主成分分析法研究影响广西碳排放的各项因素。结果表明,广西碳排放各项因素的影响程度排序依次为能源消费量、经济发展水平、固定资产投资、城镇化水平、能源价格、人口总量、能源强度、国际贸易、能源结构和产业结构。据此提出“绿色规划”“调整能源消费结构,推广清洁生产技术”和“推进碳排放权交易体系建设”等政策建议。

中图分类号:

F062.2

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.

[1] HOUGHTON J T,MEIROFIIHO L G,CALLANDER B A.et al.Climate change 1995:the science of climate change: contribution of working group to the second assessment report of the inter governmental panel on climate change[R].Cambridge:Cambridge University Press,1996.
[2] 石红莲.降低我国碳排放量的对策探析[J].理论月刊,2010(7):97-99.
[3] 韩红珠,王小辉,马高.陕西省能源消费碳排放及影响因素分析[J].山东农业科学,2015,47(1):82-87.
[4] 曾好,董利民.武汉市土地利用结构与能源消费碳排放的关联测度分析[J].山东农业科学,2014,46( 7):97-101,106.
[5] 陈艳.基于主成分分析的江西低碳经济发展评价分析[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2012,43(6):63-68,90.
[6] 阳玉香,谭忠真.湖南低碳经济驱动因素的实证研究:基于主成分分析法[J].湖南社会科学,2012,(2):160-162.
[7] 杜颖.广西碳排放现状及因素分解实证分析[J].广西财经学院学报,2012,25(2):28-32,83.
[8] 郭少康.基于LMDI的广西碳排放影响因素实证研究[J].广西经济管理干部学院学报,2013,25(4):68-73,78.
[9] 谢存花.广西能源消费二氧化碳排放测算与影响因素分析[J].南宁职业技术学院学报,2014,19(3):75-78.
[10] 黎文勇,苏方林.广西经济增长与碳排放关系的实证研究[J].山东工商学院学报,2016,30(3):38-44.
[11] JOSEPH F H J,ROLPH E A,RONALD L T,et al.Multivariate data analysis with readings [M].4th ed.New Jersey:Prentice-Hall International,Inc.1995:101-115.
[12] 卢纹岱.SPSS for Windows统计分析 [M].2版.北京:电子工业出版社,2004.
[13] 刘柯.基于主成分分析的BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用:以北京市为例[J].地理科学进展,2007,26(6):129-137.
[14] 李雪铭,李婉娜.1990年以来大连市人居环境与经济协调发展定量分析[J].经济地理,2005,25(3):383-386,390.
[15] 彭浩.内蒙古构建碳排放权交易体系的政策分析[J].内蒙古科技与经济,2017(2):6-8.

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[1]	尹晓蛟, 何银生, 王智, 吴德智, 周武先, 杨旭. 基于表型的重楼属种质遗传多样性分析[J]. 浙江农业科学, 2020, 61(5): 960-964.
[2]	周飞, 韩红煊, 陈余平, 胡铁军, 郑佩君, 许熔熔. 主成分分析法在耕地地力评价中的应用[J]. 浙江农业科学, 2020, 61(1): 170-172.
[3]	朱清. 施用不同改良剂对硫磺菊生长的影响[J]. 浙江农业科学, 2019, 60(9): 1611-1613.
[4]	陈培彬, 张精, 曾芳芳, 朱朝枝. 基于主成分分析的浙江省生态农业综合效益评价[J]. 浙江农业科学, 2019, 60(8): 1345-1348.
[5]	林媚, 吴韶辉. 浙江省12个柑橘品种果实品质分析与评价[J]. 浙江农业科学, 2019, 60(6): 963-966.
[6]	周旭健. 沼气/生物天然气产业的发展和前景评述[J]. 浙江农业科学, 2019, 60(12): 2300-2303.
[7]	刘龙青, 张国庆. 基于扎根理论-相关-主成分分析的农民发展权评价指标体系构建[J]. 浙江农业科学, 2018, 59(9): 1724-1728.
[8]	阳艳华, 邓立宝, 刘翠燕, 杨之湜. 茂谷柑和W·默科特引种表现及品质特性[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(7): 1166-1168.
[9]	蔡金华, 杨阳, 单延博, 张利伟, 卢济康, 李东升, 温明星, 曲朝喜. 35份小麦种质资源品质性状的主成分和聚类分析[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(5): 758-760.
[10]	王芳, 郇青鹤, 柯佑鹏, 过建春, 刘秋冬. 广西产区香蕉控释配方肥技术效率研究[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(4): 610-614.
[11]	刘洪见, 郑坚, 张旭乐, 陈义增, 钱仁卷, 张庆良, 章莉莉. 主成分分析法在矮牵牛种苗质量评价上的应用[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(11): 1932-1936.
[12]	穆飞翔，蒲春玲*，闫志明，王艺洁，刘祥鑫，包睿. 唐河县土地利用结构变化驱动力分析 [J]. 浙江农业科学, 2016, 1(8): 1313-.
[13]	陈常理1，骆霞虹1，程舟2，潘晓韵1，朱关林1，李珊2，朱云国2，唐楠楠2，金关荣 1*. 栽培模式对大棚金线莲生长的影响[J]. 浙江农业科学, 2016, 1(7): 1069-.
[14]	杨旭1，毛燕1，吴德智1，袁伟2，唐利军3*. 50个大菊品种形态学性状的比较 [J]. 浙江农业科学, 2016, 1(6): 864-.
[15]	汪玉磊，徐进，单英杰*. 浙江省农业主要投入要素碳排放时空变化特征[J]. 浙江农业科学, 2016, 1(3): 311-.