粮食主产区农业碳排放的动态演进及驱动因素研究

基于1998—2019年我国粮食主产区13个省份的数据,测算了粮食主产区的农业碳排放,并进行了动态演进分析、LMDI因素分解和公平性评价,研究发现：（1）从核密度动态演变来看,粮食主产区的农业碳排放总量呈现较大幅度提高,但省际之间的差距逐渐缩小。（2）从LMDI因素分解来看,经济因素为农业碳排放的增加因素,而效率因素和劳动力因素可以减少农业碳排放。（3）从农业碳排放的公平性来看,我国粮食主产区的种植业具有“高碳—低效益”的特点,畜牧业则呈现“低碳—高效益”的特点。最后提出加大农业技术应用、优化产业结构,根据地区经济发展,因地制宜地制订农业碳减排策略。     

我国碳排放驱动因素的动态轨迹研究

从时间和空间两个维度对我国经济增长过程中的碳排放驱动因素作用力强度进行动态分解,结果发现,时间维度上,经济效应、能源规模效应、人口效应和技术效应呈现不规则交替状态,驱动碳排放作用力排序和当年我国经济驱动产业趋同;在空间维度上,经济重心向西部方向转移过程中伴随碳排放同方向的移动,经济效应驱动二氧化碳的排放,而人口因素并没有向西转移的痕迹,尽管国家支持西部能源产业技术的提高,但技术因素对减排的作用依然在东部地区。最后,针对文中碳排放驱动因素主要是经济效应和能源规模效应的结论,提出调整产业结构可实现经济增长和碳减排双赢目标的政策建议。     

中国碳排放强度的驱动因素、区域差异及变化趋势分析

为充分揭示中国碳排放强度的驱动因素、区域差异及变化趋势,选取中国内地30个省（直辖市）1997-2011年的碳排放相关数据,运用双固定效应面板数据模型进行实证分析。研究结果表明：能源结构、人均地区生产总值、产业结构对中国碳排放强度都有显著的正向效应,且对碳排放的影响程度依次递减;不同省级区域碳排放强度存在明显差异,经济发展水平越高、产业结构层次越合理、技术先进且创新能力越强的地区,碳排放强度越低,反之碳排放强度越高;预计中国碳排放强度将保持不断下降趋势。研究结果对于科学制定中国碳减排政策、发展低碳经济与应对气候变化具有重要意义。     

基于主成分回归的我国碳排放量影响因素分析

本文通过主成分回归分析1994～2010年我国碳排放量的影响因素,找出了影响碳排放量的关键因素,提出了减少我国碳排放量的建议.     

广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素

将居民能源消费的二氧化碳排放纳入研究范围,采用LMDI分解法对2000—2011年广东省终端能源消费碳排放增长的驱动因素进行分析。结果显示:在影响碳排放增长的各种因素中,经济规模、人口规模和收入对碳排放增加整体上表现为正效应;产业结构、生产部门能源强度、生产部门能源结构和能源碳排放因子整体表现为负效应;生活部门的能源强度和能源结构的效应不确定;总体上正向驱动效应超过负向驱动效应,致使广东省的碳排放量呈不断上升态势。     

西部地区碳排放与经济增长关系的脱钩及驱动因素

选取在国家区域发展战略中具有优先地位的西部地区作为研究对象,首先应用脱钩理论对西部地区1995—2010年碳排放与经济增长特征进行分析,进而构建碳排放模型深入研究其驱动因素。结果显示:所研究年份间除1998—1999年为强脱钩,2003—2006年为扩张性负脱钩之外,其余时期均呈现为弱脱钩状态;经济规模的高速增长是导致碳排放增加的主要因素,经济结构的调整变化对碳排放的减少有很大潜力,能源利用效率的提高是抑制碳排放减少的关键因素,能源结构的优化是控制碳排放增加的潜在因素;弱脱钩状态下,产业结构、能源强度和能源结构影响碳排放的幅度较小,在强脱钩状态下则更小,而在扩张性负脱钩时三者所占比例同步提高。     

中国农地碳排放时空分异及其驱动因素

综合运用排放系数法、变异系数法、探索性空间数据分析和地理探测器方法,对省级尺度农地碳排放的时空分异与驱动因子进行探究,结果表明：（1）我国农地碳排放量在2000—2018年间大体上呈现先上升,近年来稳定下降的变化趋势;（2）中国省级尺度农地碳排放存在明显的空间差异性,主要表现为除东北地区以外,其他地区农地碳排放量的空间差异较为显著;（3）探索性空间数据分析表明,研究期内农地碳排放在空间上表现出显著的、持续减弱的正向关联,其空间集聚状况变化较为稳定,基本呈现出与农业产值相匹配的分布格局;（4）因子探测结果表明,影响中国农地碳排放空间分异的核心驱动因子在研究期经历了较大变化,主要驱动因素逐渐由人口因素、农业机械化水平等向经济因素转变;（5）交互作用探测结果表明,一些解释力较小的因子在与其他因子交互叠加后,会产生非线性增强,显著提高其对农地碳排放空间分异的影响程度。     

外向型经济发展中的碳排放及驱动因素研究——以广州市为例

随着全球变暖问题的广泛受到关注以及全球能源压力的增加,气候变化与经济发展方式的关系日益受到重视。本文针对广州二氧化碳排放特点、广州碳密集部门排放的演变特征及广州对外贸易中碳排放的影响的若干热点问题进行研究,提出广州发展低碳经济的具体建议,期望能为广州未来的二氧化碳减排和应对气候变化战略和政策提供决策参考。     

低碳经济发展中的碳排放驱动因素实证研究——以浙江省为例

本文基于三大产业和居民生活部门的12种能源消费量数据,较全面地测算了1995—2008年浙江省碳排放量,建立了碳排放驱动因素分解模型,将碳排放的驱动因素分解为能源强度、结构调整、经济发展和人口规模等四大类效应,并采用对数平均权重分解法(LMDI)测算了各类效应对碳排放量的贡献值、变化趋势及相互作用机理。研究结果表明,1995—2008年,浙江省碳排放量呈现不断上升的趋势;经济发展和人口规模对碳排放的正向驱动效应远超过能源强度和结构调整产生的负向驱动效应。本文同时测算出浙江已跨越了碳排放强度的高峰阶段,但仍处于碳排放强度高峰迈向人均碳排放量高峰的阶段。为缩短不同碳排放高峰的跨越时间,降低高峰峰值,本文提出了加快低碳经济发展的相关政策建议。     

我国中部六省碳排放量影响因素分解分析

估算了1995—2009年期间我国中部六省的碳排放总量、人均碳排放量,从产业、能源消费结构、城乡消费结构的角度,对碳排放结构进行了分析。利用LMDI分解方法将碳排放量的影响因素分解为经济规模、产业结构、能源强度、能源结构以及碳排放系数,分析其具体影响,并进行省际比较。结果表明:1995—2009年期间中部六省的碳排放总量和人均碳排放量均呈增长趋势,且各省的差距较大;从产业结构和能源结构的碳排放情况看,各省的碳排放均来自第二产业和燃煤;经济规模的扩张是碳排放量增加的最主要因素,能源结构变化和碳排放系数变化对碳排放量变化的抑制作用不明显。     

中部地区碳排放测度及其驱动因素动态特征研究

为更好制定中部地区碳排放削减策略,对中部六省2007—2018年能源消费产生的碳排放量进行估算,论文从能源结构、能源效率、产业结构、经济增长、城镇化率以及人口规模六个指标出发,构建碳排放测度及其驱动因素的灰色面板关联模型。在对中部地区碳排放与经济增长脱钩整体状况分析的基础上,分别测算碳排放量与其驱动因素的时序灰色关联度和截面灰色关联度,并分省解析碳排放驱动因素的动态变化。结果显示：中部六省碳排放与驱动因素关联度由大到小依次为人口规模、城镇化率、能源结构、产业结构、能源效率、经济增长;经济增长和城镇化率等驱动因素是影响各省碳排放总量的核心因素,而产业结构等驱动因素则因各省具体经济条件和发展水平不同呈现出差异化特征;近年来,中部地区驱动因素对碳排放量的影响整体变得稳定。以上结论为促进中部地区节能减排、构建绿色发展道路提供了可靠的经验证据。     

基于IPAT公式的省际间碳排放驱动因素比较研究

现阶段深入研究我国各省区经济发展中碳排放增长的驱动因素,对有的放矢地制定减排政策,发展低碳经济和应对气候变化有着重要的理论和现实意义。基于IPAT公式,对1999—2008年我国各省区碳排放数据进行分析,结果显示近10年来各省区碳排放量均有增加,不同省区驱动因素的作用不同,多数省区单位GDP能耗和碳排放强度都出现下降的趋势,表明节能减排工作取得一定成效。但单位能源的碳强度出现增长趋势,加上我国正处在工业化和城市化的加速时期,具有对能源和碳排放的需求刚性,因此我国未来的减排工作依然充满挑战,藉此提出了开展碳减排的政策建议。     

基于地理探测器的中国碳排放时空分布特征及驱动因素研究北大核心

基于30个省份的面板数据,分别运用探索性空间数据分析法及地理探测器考察了我国省域碳排放时空分布特征与驱动因素,结果表明:(1)我国碳排放空间分异及空间相关特征显著,初期呈现“西低东高”“北高南低”特征,而后高值区逐渐向东南及西北省份移动。(2)碳排放热点区主要聚集于华北、长三角、河南、山东等地,冷点聚集程度逐年下降。(3)经济发展、环境规制及固定资产投资是碳排放空间分异的主要驱动因子,产业结构的解释力度最小,且多数因子在与其他因子空间叠加后会产生非线性增强作用。(4)经济发展、人口规模、产业结构、能源强度、固定资产投资、外商投资的高值区,碳排放量均处于较高水平。     

沈阳市碳排放量研究

以沈阳市作为研究对象,对其碳排放量进行计算,在此基础上努力分析碳排放量减缓速度相对不足的原因,并提出沈阳市推行低碳生活的途径及减少碳排放的相关建议。     

我国省域碳排放量与经济发展的GWR实证研究

普通最小二乘法(OLS)仅是对变量均值估计,不能反映省域碳排放量在空间上的非平稳性。采用地理加权回归(GWR)技术引入空间效应,发现GWR模型比OLS模型具有明显优势:省域碳排放量与经济发展水平、产业结构、人口、外商直接投资和能源价格之前存在内生经济关系;影响碳排放量各因素在省域空间上存在明显差异。最后对模型进行验证并为低碳经济实现提出相关政策。     

中国粮食国际物流的食物里程测度与碳排放研究

以我国粮食国际物流中发生的食物里程及其碳排放为研究对象,建立食物里程及其碳排放的度量模型。研究发现:第一,突破直线距离,采用航海距离更能贴近我国进口粮食的现状,能更好地测度我国粮食国际物流的食物里程和碳排放;第二,四种主要粮食作物的食物里程表现出明显不同,与之对应的在国际物流中发生碳排放的贡献度也有明显区别。碳排放量由小麦主导的时代变为由大豆主导的时代,且这种趋势还将继续;大米和玉米在贡献度的表现基本以维持现状为主;总体的碳排放呈现增长趋势。总之,关注食物里程及其碳排放对我国农产品生产、贸易和流通有重要意义。     

中国人均粮食占有量时空演变及驱动因素

运用变异系数、泰尔指数和计量经济模型分析1990-2012年中国人均粮食占有量时空演变及其驱动因素.结果表明:人均粮食占有量呈先波动上升后波动下降再持续上升变化特征;人均粮食占有量空间差异呈现“平缓—快速”的阶段性特征;黑尼江、内蒙古、吉林、河南、宁夏、新疆、甘肃、安徽人均粮食占有量增幅较大,浙江、北京、广东、上海和福建人均粮食占有量降幅较大;严重缺粮区在京津和东南沿海地区呈分散分布,一般缺粮区呈零散分布,基本自给区在西部呈聚集分布,一般余粮区在中部呈聚集分布,重要余粮区在东北呈聚集分布;乡村人口人均耕地面积、农业劳动力人数、亩均农业机械总动力、亩均化肥施用量、农田水利化程度、偏好种植、复种指数和取消农业税对人均粮食占有量起到正向作用,自然灾害程度和人均GDP对人均粮食占有量起到负向作用.     

关于我国碳排放量及影响因素的实证分析

采用加权最小二乘法与向量自回归方法构建了在低碳经济环境下我国碳排放量及其影响因素之间关系的对比性实证分析模型,并进一步利用脉冲响应函数和方差分解探索影响系数大小和时期变化规律。研究表明,一方面,我国碳排放量与其影响因素之间存在一种长期均衡稳定的关系,其中最重要的因素是人均GDP、能源效率和产业结构,其次是人口数量和人均收入;另一方面,通过脉冲响应函数和方差分解得出我国碳排放量对人均GDP、能源效率和产业结构的冲击反应比较敏感,而对人口数量和人均收入水平随时期变化的响应则比较稳定,各变量影响系数在短期和长期存在明显差异。