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【摘要】隨著我國城鎮化的發展，碳排放量也與日俱增，本文以山東省為例，首先選取碳排放量及影響城鎮化發展的總人口、科技水平、人均GDP、單位能耗等指標；其次，借助SPSS統計分析軟件，運用普通最小二乘法對指標數據進行多重共線性診斷，并建立嶺回歸模型消除多重共線性；最后，根據模型結果分析指標變量對碳排放量的影響，并據此提出相關的建議及措施。
【關鍵詞】嶺回歸；城鎮化；碳排放
一、引言
近年來，我國經濟迅猛發展，各個省份的城鎮化水平發展也大幅度提升，特別是山東省，相比改革開放時期，山東省的城鎮化率在總體上提升了47.12%。城鎮化的發展必然會帶動人們消費水平的提高，從而在一定程度上導致碳排放量的增加，而碳排放的增加必然會引發各種環境問題。
二、研究方法
（一）數據來源與預處理
本文選用《山東省統計年鑒》（1998-2017）從環境負荷、人口數量、經濟增長、技術水平四個方面搜集山東省的碳排放量I及總人口數P、城鎮化水平U、單位能耗E、人均地區生產總值A等數據，并對異常值進行處理。
（二）模型的建立與求解
1.多重共線性診斷
由于在構建多元線性模型時，選取的自變量之間完全不相關的概率非常低。這種相關關系被稱為數據之間的共線性問題，共線性問題會導致回歸參數不穩定，增加或減少一個樣本點，回歸系數的估計值會發生巨大變化。因此，需對自變量之間的關系進行判斷。下面借助SPSS軟件，通過比較方差擴大因子法得到的VIF值的大小來判斷所選數據是否有多重共線性。口P的容忍度遠遠小于0.1，變量P的VIF值和容忍度均表明自變量之間的相關性很強，即有嚴重的多重共線性。
2.嶺回歸分析
通過上述方差擴大因子分析結果可以得到：該模型的多重共線性未通過診斷。因此，普通最小二乘法不適合對該模型進行無偏估計。下文利用嶺回歸方法解決自變量之間的多重共線性問題。利用SPSS軟件。同時，單位能耗E對碳排放I的影響程度遠大于城鎮化率U對碳排放I的影響程度，表明適當提高城鎮化率U和減少單位能耗E對實現節能減排具有一定的推動作用。
三、建議
在經濟快速發展的過程中，城鎮化與碳排放密切聯系的同時，其他方面也會產生影響碳排放的相關因素。為了降低城鎮化對碳排放的影響，依據數據結果分析主要的影響因素，并對此提出相應的建議及措施。實施科技創新戰略。大力推動科技創新戰略，用技術彌補人口數量對碳排放的影響。創新碳吸收、處理技術，推崇有關碳治理、減少碳排放有關的政策、措施，并從改善環境出發，提高科技創新能力，充分發揮科技對治理碳排放的絕對優勢。平衡經濟與生態環境之間的關系。第二產業與第三產業是帶動山東省經濟發展的主要動力，而在第二、三產業中，高污染、高能耗的缺點尤為顯著，致使山東省在經濟增長與碳排放之間略顯失衡。因此，應大力治理高污染、高能耗，均衡經濟與環境兩者之間的關系，從根本上減少高污染、高能耗現象。加強新型城鎮化建設，提高城鎮化水平。城鎮化水平是一個地區人口分布程度、經濟發展水平大小、技術水平高低的表現，因此用提高城鎮化水平來帶動山東省經濟的發展。采取加快推進農業集中發展、創新城鄉一體的發展方式來提高城鎮化水平，由此來完善山東省城鎮布局形態。
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作者:李夢茹 張春梅 楊英超
