北京市碳排放约束下产业结构优化调整研究

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1、硕士学位论文北京市碳排放约束下产业结构优化调整研究学科专业:区域经济学研究方向:城市环境经济与管理研究作者姓名:江悦明指导教师:张宏艳副教授所在学院:经济学院二〇一五年五月AdjustmentOfIndustrialStructureOptimizationResearchOnBeijingCarbonEmissionsConstraintsDissertationSubmittedtoBeijingTechnologyandBusinessUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfo

2、rtheDegreeofMasterofEconomicsbyJiangYueming(Economics)DissertationSupervisor:AssociateProfessorZhangHongyanMay2015学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作所取得的研究成果。除了文中已经注明引用的内容外,论文中不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果完全由本人承担。作者签名:日期:年月日学位论文授权使

3、用声明本人完全了解北京工商大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间学位论文所涉及的知识产权属于北京工商大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名:导师签名:日期:年月日摘要在2007年,政府间气候变化专门委员会(IPCC)的第四次评估报告中指出,各国家或地方,极冷、极热,或特大洪灾、雪灾等极端气候连续出现,说明全球气候正在改变。而导致这

4、些气候变化的主要原因是:温室气体的排放。我国向世界承诺,中国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%—45%,中国政府的这个承诺,向世界表明了一个负责任的大国为在应对全球气候变化时应有的态度与决心。同时,也意味着减排将成为我国经济稳定可持续发展的唯一选择。北京作为中国的首都,对其他城市更具有“示范作用”。本文主要研究北京产业结构、生活部门与碳排放总量之间的关系以及对碳排放的相对贡献和绝对贡献,并预测2020年北京是否达到预测目标,希望通过产业机构的优化和调整实现中国2020年碳减排目标。本文以北京市产业结构为基础,根据能源消耗

5、种类、政府间气候变化委员会公布的折算系数和北京实际生产总值,以1995年为基期,算出1995-2012年北京市碳排放水平。本文首先运用基于环境影响评估的可拓展随机模型,先检验第一、二、三产业结构与二氧化碳排放量之间是否有显著关系,并计算出总体产业结构变动的相对贡献水平。而后重点把产业进行细分为7个产业即第一产业、工业、建筑业、电力热力、交通运输仓储邮政业、批发零售住宿餐饮业和生活部门得到细分产业与二氧化碳排放量之间是否有显著关系,计算出各个产业的相对贡献水平。随后利用对数权重平衡分析法首先对三大产业的二氧化碳排放水平进行绝对量的分解,同

6、时按之前叙述的7个产业进行绝对量的分解,并结合随即拓展模型进行分析。基于上述分析,随后用ARIMA模型对北京市二氧化碳排放强度进行预测,测算到2020年北京市二氧化碳排放强度是否能达到目标。最后研究北京市产业结构调整对减排的效应,提出要同时加快内部产业升级与产业间协调发展,加快提升第三产业能源利用效率的政策建议。关键词:产业结构;二氧化碳排放;STIRPAT模型;LMDI方法;ARIMA模型预测IAbstractAccordingtotheappraisalofIPCCin2007,theglobalclimatehasbeenunde

7、rgoingsignificantchangeswithextremeweathers,floodsandsnowdisasters,whichismainlycausedbytheemissionofgreenhouseair.ChinahasmadecommitmenttotheworldtoreducingcarbondioxideemissionsperunitofGDPbyasmuch40%-50%.Energyconservationandemissionreductionisnotonlyourresponsibility

8、,itisalsooursolechoicetodevelopoureconomyinasustainableway.Asthecapital,Beijingshouldbethemodelforother

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