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中国渔业碳排放效率的空间关联网络结构及其影响因素
作者姓名:贾文菡  陈小龙  狄乾斌
作者单位:1.辽宁师范大学地理科学学院,大连 116029;2.辽宁师范大学海洋可持续发展研究院,大连 116029
基金项目:国家自然科学基金项目“陆海统筹视角下典型海岛发展的综合承载机制、效应及路径优化”(42076222)国家自然科学基金面上项目“新质生产力赋能海洋经济高质量发展的效应、驱动机制及其路径优化研究”(42476244)
摘    要:
目的 推进绿色生态养殖,科学把握渔业碳排放效率的空间关联网络结构,不仅是水产行业可持续发展客观要求,更为“双碳”目标下农业低碳转型发展奠定基础。方法 文章创新性地从空间关联视角关注中国渔业碳排放效率,以2007—2021年中国30个省(市、区,不含港澳台和西藏)为研究对象,运用Super-SBM模型测度渔业碳排放效率,在此基础上利用修正引力模型和社会网络分析法分析其空间关联网络结构特征,QAP模型实证分析其影响因素。结果 (1)“双碳”目标驱动下,渔业碳排放效率在时间上呈波动提升态势;但各省市碳排放效率空间差异显著,沿海及沿河地区渔业碳排放效率普遍较高。(2)中国各省市渔业碳排放效率空间联系逐渐增强,网络密度、关联性与稳定性不断提升,渔业碳排放效率网络更加均衡稳定。
(3)各省市在渔业碳排放效率空间关联网络中地位及作用存在显著差异,东部沿海渔业发达省市在网络中始终处于主导地位,西北、西南和东北省市则由于渔业经济基础差及养殖技术落后等原因在网络中处于被支配地位,而中部省市借助其地理位置发挥了“桥梁”与“中介”作用。(4)养殖品种结构、渔业技术、碳汇量、基础设施、渔业经济发展水平及养殖密度的地区差异显著地影响了渔业碳排放效率空间关联网络构建。结论 目前,中国渔业碳减排已取得一定成效,但仍有较大潜力;应重视中国渔业碳排放效率的区域联动效应,通过养殖结构优化、养殖技术提升、养殖密度调整及设施建设等途径推动中国渔业低碳转型发展。


关 键 词:渔业碳排放效率  空间关联网络  影响因素  社会网络分析  低碳转型
收稿时间:2023-09-13
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