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江苏省工业CO_2排放绩效与减排潜力研究——基于空间面板数据的实证分析
随着全球工业化的发展和经济的增长，CO2排放越来越严重成为环境问题。减少工业CO2排放已成为保护环境，维护全人类健康的一个重要任务。江苏省是中国工业经济发达的省份之一，工业是江苏省经济重要的支柱和发展方向。因此，本文以江苏省为研究对象，旨在探究江苏省工业CO2排放的绩效和减排潜力，为制定环保政策提供参考。
研究方法
本文采用空间面板数据实证分析的方法，并且涉及到组间和组内分析，空间依赖分析，现有模型的选择和估计等步骤。研究方法的详细步骤如下：
1.数据收集：收集江苏省2010年至2018年的工业CO2排放和经济数据，包括工业总产值、工业人员数、能耗、工业CO2排放量等指标。
2.数据处理：对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、离群值处理、数据标准化处理等。
3.成分分析：根据成分分析的原理，将江苏省工业CO2排放分为组间和组内两部分，计算组间和组内的排放量。
4.空间依赖分析：采用GeoDa软件中的异方差性空间面板数据模型，分析江苏省工业CO2排放的空间依赖度并加入模型。
5.经济学模型的选择和估计：根据数据的特点和问题，选择适当的经济学模型，如固定效应或随机效应模型，并通过MAXQDA等软件进行模型的估计和分析。
6.结果的分析：根据经济模型的结果，对江苏省工业CO2排放的绩效和减排潜力进行分析。
结果分析
通过实证分析，在江苏省工业CO2排放中，组内排放量远高于组间排放量，说明江苏省工业的CO2排放集中于少数工业企业中。空间依赖分析发现江苏省工业CO2排放具有显著的空间依赖性，且呈现出明显的空间集聚，即一些地区工业CO2排放明显高于其他地区。
在经济模型估计中，本文采用了固定效应模型，中发现了经济增长、工业结构、能源强度等因素对江苏省工业CO2排放的影响。其中，经济增长和能源强度都会增加CO2排放，而工业结构的改变对于CO2的减排起到重要作用。
结论
本文实证研究指出，在江苏省工业CO2排放中，组内排放量占大多数，呈现出明显的空间集聚现象。同时，经济增长、工业结构和能源强度也是影响江苏省工业CO2排放的重要因素。因此，政府可以从调整产业结构、优化能源使用、加强管理等方面入手，制定更加科学可行的减排策略和规划，从而推动工业减排的目标实现。