基于岭回归的山东省城镇化对碳排放的影响分析
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一、引言
开车污的 女生越疼男生越来越快 段子动近年来，我国经济迅猛发展，各个省份的城镇化水平发展也大幅度提升，特别是山东省，相比改革开放时期，山东省的城镇化率在总体上提升了４７．１２％。城镇化的发展必然会带动人们消费水平的提高，从而在一定程度上导致碳排放量的增加，而碳排放的增加必然会引发各种环境问题。古诗江南春的意思
二、研究方法
（一）数据来源与预处理
本文选用《山东省统计年鉴》（１９９８－２０１７）从环境负荷、人口数量、经济增长、技术水平四个方面搜集山东省的碳排放量Ｉ及总人口数Ｐ、城镇
基于岭回归的山东省城镇化对碳排放的影响分析
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李梦茹　张春梅　杨英超
【摘　要】随着我国城镇化的发展，碳排放量也与日俱增，本文以山东省为例，首先选取碳排放量及影响城镇化发展的总人口、科技水平、人均GDP、单位能耗等指标；其次，借助SPSS统计分析软件，运用普通最小二乘法对指标数据进行多重共线性诊断，并建立岭回归模型消除多重共线性；最后，根据模型结果分析指标变量对碳排放量的影响，并据此提出相关的建议及措施。【关键词】岭回归；城镇化；碳排放
化水平Ｕ、单位能耗Ｅ、人均地区生产总值Ａ等数据，并对异常值进行处理。
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（二）模型的建立与求解１．多重共线性诊断
由于在构建多元线性模型时，选取的自变量之间完全不相关的概率非常低。这种相关关系被称为数据之间的共线性问题，共线性问题会导致回归参数不稳定，增加或减少一个样本点，回归系数的估计值会发生巨大变化。因此，需对自变量之间的关系进行判断。下面借助ＳＰＳＳ软件，通过比较方差扩大因子法得到的ＶＩＦ值的大小来判断所选数据是否有多重共线性，诊断结果如表１所示。
表1 多重共线性诊断
变量Ｂ标准误差ｔ显著性容差ＶＩＦ常量－２５１０４６６．７８６６７．４４０－３．７２００．
００２Ｐ－１０．６７５３．７４４－２．８５１０．０１３０．００９１１３．６４５Ａ－０．０５８０．０３９－１．４８８０．１５９０．０１８５４．８３２Ｕ－１３７．８１３５３．１２４－２．５９４０．０２１０．０３８２６．４４２Ｅ
１３６３．７２７
３２．９６３
０．３９７
深层补水面膜排行榜０．６９７
０．０１８
５６．９６２
由表１多重共线性诊断可知，总人口Ｐ的ＶＩＦ值为１１３．６４５，在区间内，且总人

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