杨光艳 李星 李天琪

【摘要】全球气候变暖已经成为不争的事实，而造成这种情况的主要原因是温室气体的大量排放.由全球气候变暖所引起的气候变化已经严重影响了人类社会的生存与发展，二氧化碳减排问题成为学术界十分关心的热点问题.本文基于数学学科中的数据分析角度提出一个新的估计二氧化碳排放量的新方法，并使用2000年中国2 240个地区的数据，利用SPSS软件通过因子分析法研究了人口、经济等因素对中国各地区二氧化碳排放量影响的估计.研究结果表明：人口数量密集、GDP高的地区往往二氧化碳的排放量更高.

【关键词】二氧化碳排放；区域差异；SPSS；ArcGIS；因子分析

一、引 言

面对快速增长的二氧化碳排放量和不断增大的国际二氧化碳减排压力，我国于2009年提出：到2020年中国单位GDP二氧化碳排放强度比2005年下降40%～50%的目标，这一目标的实现依赖于地方层面的节能减排.因此，探讨我国不同省份的二氧化碳排放量，不仅有助于科学制定二氧化碳减排标准，而且也是我国今后制定区域低碳发展战略和相关政策的重要依据.

我国幅员辽阔、自然资源分布不均，这些原因不仅导致我国区域间的经济发展水平存在较大差异，还使得区域间的二氧化碳排放量参差不齐[1].York[2]利用STIRPAT模型研究了二氧化碳排放量与人口之间的关系；Coondoo[3]还从Granger因果关系的角度分析了二氧化碳排放量和人均收入之间的关系，发现不同的国家存在不同的因果关系.刘华军等[4]则利用基尼系数测算了中国二氧化碳排放的地区差异并进行了分解.徐大丰[5]根据碳排放主流算法估算了我国东、中、西部三大地区碳排放总量和三大区域分行业碳排放总量.张雷等[6]通过产业-能源关联和能源-碳排放关联两个基本评价模型，解析中国碳排放区域格局变化的原因.

以上研究所涉及的研究关系较为单一，基于以上研究，本文利用能够综合考虑多因素的方法来估计各地区的二氧化碳排放量.即，根据2000年中国2 240个地区的相关数据，利用因子分析法，研究了地方人口、GDP等数据对二氧化碳排放量的估计.

二、模型及方法简介

（一）模型简介

（二）方法简介

确定因子载荷、因子旋转和计算因子是进行因子分析的三个关键步骤.

1.确定因子载荷

其中，A为因子载荷矩阵，R为原始变量的相关阵，X为原始变量.

三、研究区域及其划分

本研究中研究了我国2000年的2 240个地区的数据.

四、结果与分析

我们运用SPPS软件对数据进行分析.由于所选数据涉及的参数众多，为简化分析我们选取累计方差贡献率为61.30%的前4个公共因子.

根据第二部分的原理方法，对数据进行分析，其中每个样本数据都包括66个指标（见表1）.

下面我们将各因子的方差贡献率占四个因子总方差贡献率的比重作为权重来进行加权汇总，从而得出各城市的综合得分F，如表2所示.

在人口规模因子F1上得分最高的前100个城市集中分布在广州市、山东省，说明伴随着2000年的跨世纪发展浪潮，广州市、山东省有大量的外来人员进城务工，从而造成居住人口高度密集的情况.在GDP规模因子F2上得分最高的前100个城市集中分布在广东省、福建省、浙江省、江苏省、山东省、河北省和辽宁省等沿海省份，说明随着改革开放和社会主义现代化的发展，沿海城市凭借便利的政策和交通条件给自身的发展带来了新的机遇；在建设规模用地因子F3上得分最高的前100个城市集中分布在安徽省、江苏省、黑龙江省、吉林省、辽宁省等省份，为响应祖国经济发展，东北老工业发展基地在建设上、生产上有了更大的投入，相应地土地建设也随之变多；在降水量规模因子F4上得分最高的前100个城市集中分布在重庆市、广西壮族自治区、湖南省、安徽省、福建省、浙江省等市、自治区及省份，降水量多的地方，空气粉尘数量就相对较少，空气质量也相对较高.

将各城市在四个主因子上的得分进行加权综合，就得到了综合得分.我们利用综合得分来分析城市的二氧化碳排放量，在综合得分F上得分最高的是广州市、北京市、江苏省、山东省等.再结合各因子得分进行分析，广州市在人口规模上基数比较大，经济发展水平较高，但在建设方面相对得分较低，说明随着改革开放，广州市在2000年的时候就已经基本完成与经济相关的建设.在此基础上，我们可以得出这样的结论：广州市的二氧化碳排放多基于经济发展的产物.广西壮族自治区虽与广东省毗邻，但是由于其地理位置的原因，年降水量较多且经济发展水平不高，人口基数小，所以相应的二氧化碳排放量也相对较低.

五、結 论

本文在基于前人研究的基础上，将相关结果与前人的研究结果进行了对比验证，结果证明本文研究方向与研究结果是正确且有效的.基于本文的研究基础，也进一步说明了：为了我国的二氧化碳减排事业的发展，我们应该去找寻更加丰富的方法去估计或测量二氧化碳的排放量，使我们的研究能够殊途同归，为祖国的发展献计献策.

同时，针对本文的研究结果，我们提出以下建议：第一，人口基数大、GDP高的地区应该在不影响自身发展的同时，多承担减排责任.可采用能源效率或是提高技术手段，利用科技的力量提升自身减排能力并为祖国减排政策做出贡献.第二，发展西部.将东、中部的高精尖技术引进西部，使其技术手段提升上去，并利用发展西部的机会，将东、中部人口转移到西部，以缓解东、中部人口压力.第三，推行低碳价值理念.要在全社会建立可持续发展的价值观念，使得在人口基数不变的情况下，人均碳排放量降低.在推行减排政治理念的同时，要因地制宜，制定出符合各地发展的减排政策.

【参考文献】

[1]贺灿飞，梁进社.中国区域经济差异的时空变化：市场化、全球化与城市化＼[J＼].管理世界，2004（8）：8-17.

[2]York R，Rosa E A，Dieta T.STIRPAT.IPAT and IMPACT：Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Impacts＼[J＼].Ecological Economics，2003（3）：351-365.

[3]Coondoo D，Dinda S.Causality Between Income and Emission：a Country Group-specific Econometric Analysis＼[J＼].Ecological Economics，2002（40）：351-367.

[4]刘华军，赵浩.中国二氧化碳排放强度的地区差异分析＼[J＼].统计研究，2012（6）：46-50.

[5]徐大丰.我国碳排放结构的区域差异分析＼[J＼].经济纵横，2010（8）：76-78.

[6]张雷，黄园淅，李艳梅，程晓凌.中国碳排放区域格局变化与减排途径分析＼[J＼].资源科学，2010（2）：211-217.