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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

碳足迹源于生态足迹，是在全球气候变化越来越受关注的大背景下应运而生的。近年来温室效应日益严重，而碳足迹开始备受关注。随着经济快速增长和人口数量的增加， 人类生活越来越依赖于巨额的能源消费，带来大量碳排放， 由此带来的气候变暖和大气污染等现象直接或间接危着人类生存环境， 成为制约国民经济可持续发展“瓶颈” 。哥本哈根气候大会上， 我国政府提出碳排放量大部分来自于经济发达地区,因此以经济发达地区为例研究碳足迹对实现全社会的低碳经济发展具有重要意义。

国内外研究现状

国外碳足迹研究始于20世纪第一次石油危机之后， Ang B W 等利用指数分解分析（index Decomposition Analysis， IDA)方法实证分析法实证分析了工业结构对工业能源消费的影响； Davis等分析了美国1996年-2000年能源强度及碳排放强度下降的原因； Greening等针对OECD国家的碳排放强度变化特征， 应用AWD(Adaptive weighting Divisia Index)方法对不同部门的碳排放强度进行了研究；Sun J W、 Roca J Alcantara V、 Lantz Feng 研究了经济发展与碳排放是否存在EKC （环境库茨涅兹曲线） 曲线； Soytas 等采用Granger 因果关系法分析了美国收入、 能源消费和碳排放的关系。Li等采用灰色关联分析法研究了台湾工业部门产值、 能源消耗和能源结构 （电、 煤、 油和燃气） 与碳排放的关系Jorgenson Clark利用相关分析法研究了人口与碳排放的关系； Pani Mukhopadhyay 采用相关分析法研究了能源消费量、 GDP与碳排放量的相关性。

国内碳足迹研究始于20世90年代， 众多学者在宏观（国家） 尺度、 中观（省级行政区） 尺度上， 从人口、 经济发展水平、 能源强度、 单位GDP能耗、 能源消费结构、 产业结构、 城市化水平、对外贸易水平等因素实证分析了对碳排放的影响，采用的方法有时间序列分析法、 相关分析法、 分解分析法、 模型分析法、 灰色关联分析法、 因果关系分析法等， 这些研究有效地推进了节能减排工作， 对丰富、 创新研究方法起了重要作用。

2. 研究的基本内容

以江苏省为研究对象,研究江苏省碳足迹模型，并采用 S T I R P A T随机模型,分析人口、经济、技术等因素对能源消费碳足迹的影响程度,然后运用灰色GM（1， 1）模型对江苏省碳排放量进行预测。

通过对江苏省碳足迹的因子分析和趋势预测为经济发达地区区域发展的低碳经济路径选择提供实践参考和依据。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

在指导教师的指导下，在2017年三月决定论文课题并进行资料查阅，四月中旬之前完成开题报告以及外文翻译，四月底写好论文的初稿度过中期检查，尽力在五月初完成论文的定稿。争取一次通过毕业论文答辩以顺利毕业。

4. 参考文献

黄蕊, 王铮. 基于stirpat模型的重庆市能源消费碳排放影响因素研究[j]. 环境科学学报, 2013, 33(2):602-608.

张乐勤, 李荣富, 陈素平,等. 安徽省1995年-2009年能源消费碳排放驱动因子分析及趋势预测——基于stirpat模型[j]. 资源科学, 2012, 34(2):316-327.

尹向飞. 人口、消费、年龄结构与产业结构对湖南碳排放的影响及其演进分析——基于stirpat模型[j]. 西北人口, 2011, 32(2):65-69.

朱远程, 张士杰. 基于stirpat模型的北京地区经济碳排放驱动因素分析[j]. 特区经济, 2012(1):77-79.