我国粮食种植碳排放量变化趋势与驱动因素研究

以1990—2020年为考察期，对我国粮食种植碳排放量的变化趋势及内部结构进行剖析，采用LMDI模型将驱动因素分解为要素结构效应、消耗强度效应、粮食单产效应和播种面积效应。结果表明：对粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，播种面积次之，要素结构最小。粮食单产始终助推碳排放量增长；消耗强度和要素结构对碳排放量增长率的影响均是先助推、后抑制；而播种面积是先抑制、后助推碳排放量增长。对非粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，要素结构次之，播种面积最小。消耗强度始终助推碳排放量增长；粮食单产是先助推、后抑制碳排放量增长；播种面积和要素结构是先抑制、后助推、再抑制碳排放量增长。     

粮食主产区农田生态系统碳足迹的时空演化与脱钩效应

基于2010—2020年粮食主产区13个省份的面板数据,构建农田生态系统碳足迹模型、Tapio脱钩模型,对粮食主产区农田生态系统碳足迹的时空变化及其与粮食产量之间的脱钩效应进行分析。结果表明：（1）粮食主产区农田生态系统碳排放总量呈下降趋势,空间上呈现“南高北低”态势。其中,农资投入引起的碳排放总量最高。（2）农田生态系统碳吸收总量呈上升趋势,空间上呈“中部高、南北低”态势。其中,水稻等粮食作物的碳吸收总量最高。（3）农田生态系统碳足迹呈下降趋势,空间上呈现“中部低、南北高”态势。更重要的是,碳足迹与粮食产量之间呈“强脱钩—弱脱钩—强脱钩”交替演变态势,并出现空间层面的不均等性。由此,有针对性地以粮食安全为目标,提出低碳农业转型的策略建议。     

京津冀地区碳排放因素分解——兼论“新常态”下的变动趋势

测算了京津冀地区1995—2013年的碳排放总量并分析了碳排放特征。基于LMDI因素分解法,从产业和地区两个层面对地区碳排放影响因素进行了无残差分解,得到了经济发展是地区碳排放增长的主要驱动因素,能源强度是主要抑制因素。从产业层面来看,产业结构和能耗结构贡献度较小且在三地作用不一致,二者均是北京碳排放增长的抑制因素;二者对天津碳排放的影响在各阶段呈正负交替作用;在2005—2010年、2010—2013年对河北起到了微弱的抑制作用,其余阶段均起到了驱动作用。从地区层面来看,地区结构在各阶段起到了微弱的抑制作用;能耗结构除在2000—2005年起到一定的驱动作用,其余阶段起到了微弱的抑制作用。结合"新常态"的经济运行特点,分析了碳排放影响因素的变动趋势,从区域分工和协同减排角度给出了建议。     

中国碳排放的区域异质性及减排对策

通过碳生产率和脱钩弹性系数指标分别从静态和动态角度考察中东西三大区域近十年来低碳经济转型的进展以及在KAYA等式扩展式基础上,建立LMDI分解模型,对影响三大区域碳排放的因素进行分解,认为东部地区的碳排放呈现规模驱动型特征,中西部地区的碳排放均呈现出规模结构混合驱动特征,但与中部地区相比,西部地区的产出驱动稍弱,而经济结构驱动较强。     

京津冀碳排放的地区异质性及减排对策

以京津冀为研究对象,选用碳排放量、碳生产率和脱钩弹性系数三大指标分析三省市2000—2011年低碳经济的发展,并以KAYA等式的扩展式为基础,建立LMDI分解模型,对三省市碳排放影响因素进行无残差分解,区分其碳排放的地区异质性,结果显示:北京市呈现碳排放量规模驱动型特征,天津市和河北省的碳排放均呈现出规范结构混合驱动型特征。     

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。     

黑龙江省农业碳排放与农业产值增长的脱钩情况及其影响因素研究

现代农业的化学化、机械化生产方式导致农业碳排放不断增加和农业面源污染持续加剧,制约着农业的持续发展。在测算黑龙江省农业碳排放的基础上,基于脱钩理论分析了黑龙江省农业碳排放与农业产值之间的脱钩状态,结果表明,1993-2011年黑龙江省农业碳排放整体呈上升趋势,由1993年的558.92万吨增加到2011年1358.47万吨,农业碳排放和农业产值之间呈现增长联结状态。通过LMDI模型对脱钩状态的影响因素进行了分解,结果表明,农业生产资料消耗的快速增长是导致黑龙江省农业碳排放量增加的最主要的因素,农业劳动力素质的提高、生产效率提升、农业碳排放强度的减小和农业生产规模的扩大对减少农业碳排放进而打破农业碳排放和农业产值之间的耦合关系具有一定的促进作用,但是短期效果不明显。     

中国农地利用碳排放及影响因素研究:1990—2016年

基于化肥、灌溉、农药、农膜等6方面碳源测算了1990—2016年我国农地利用碳排放总量、省级农地利用碳排放量以及相关驱动影响因素。研究结果显示:(1)我国农地利用碳排放量处于增长状态,年均增长率为3.13%,农业碳排放强度逐年下降,年均增长率为-1.94%。(2)各省份农地利用碳排放与农业产值相关,同时受制于省级碳排放强度的作用。(3)经过因素分解发现,农业就业占比和碳排放强度对碳排放起抑制作用,但在总量上还低于农业人均GDP和人口规模对碳排放的促进作用,因此我国农地利用碳排放呈现增长态势。     

我国粮食主产区农业碳排放测度与减排压力研究

论文利用IPCC经典碳排放计算理论,从农业物质投入、水稻种植、动物反刍三个方面对粮食主产区的农业碳排放进行计算,并基于灰色预测模型和低碳目标情景对农业碳排放和减排压力进行了测度与对比。结果表明:粮食主产区各地区农业碳排放总量趋于增长,但碳排放强度均处于下降趋势,农业碳排放来源结构占比按高低排序为农业物质投入、动物反刍和水稻种植。以碳强度减排目标为基准的低碳目标情景对粮食主产区农业碳减排带来的压力仍然存在,内蒙古、吉林、辽宁3个地区的碳减排压力尤为突出。基于此,应合理减少农业物质投入,用有机肥料代替化学肥料,促进节能减排技术的应用,合理调整牲畜养殖模式,提高农户的低碳意识。     

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。     

基于产业异质性的资源型产业碳排放驱动因素及脱钩关系研究

文章从产业异质性视角出发,将资源型产业划分成高耗能—低碳(Ⅰ型)、低耗能—高碳(Ⅲ型)和低耗能—低碳(Ⅳ型)三类异质性产业,运用LMDI法,分解异质性产业碳排放驱动因素,测算驱动因素的贡献率,结合Tapio脱钩理论,探讨驱动因素对碳排放与经济增长脱钩关系的影响。结果表明,碳排放强度和能源强度总体呈现负向抑制作用,其贡献力强度为Ⅳ型Ⅲ型Ⅰ型;能源结构总体上也呈现负向抑制作用,其贡献力强度为Ⅲ型Ⅰ型Ⅳ型;经济规模始终呈现的是正向作用,其贡献力强度为Ⅳ型Ⅰ型Ⅲ型,说明碳排放驱动因素的驱动效应存在产业异质性。因此,制定差异化的节能减排策略,才能更有效地促进资源型产业的低碳发展。     

我国碳排放变化影响因素的时空分异与调控

基于LMDI模型,对我国1990—2010年不同尺度区域的碳排放增长的影响因素进行分解,研究表明,我国碳排放总量及人均碳排放持续增长,且空间差异明显,碳排放强度、产业结构、经济发展和人口增长是影响我国碳排放变化的主要因素,但各因素的作用方向和作用强度不尽相同。降低碳排放强度对抑制我国碳排放增长效果显著,经济发展是造成我国碳排放量较快增长的主要因素,由于我国正处于工业化快速发展阶段,产业结构调整对碳排放增长的影响较小,人口增长对碳排放增长也具有一定的促进作用。不同尺度区域的分解结果表明,不同研究时段、不同区域的经济发展水平、能源结构、产业结构各不相同,各影响因素的作用及贡献率也有较大差异。国家应该从宏观政策及发展战略角度,针对经济发展水平各异的不同区域,通过产业结构、技术、碳税及碳交易政策等多种途径,积极引导各级政府及企业发展低碳经济,减少碳排放。     

LMDI分解方法在碳排放领域用法探讨

对数平均迪氏分解法(LMDI)是能源经济学中最常用的定量估算影响因素分解方法,当前的低碳经济研究中,LMDI也被广泛应用于因素分解实证研究。然而对于总量以及强度变量的分解,很多实证研究存在着对该分解方法的模糊认识。文章对于当前LMDI分解法使用过程中存在的两类问题进行了讨论,包括该方法对强度分解的适用性,以及碳排放分解中能源单位实物量与标准量的统一,以期为进一步推广LMDI分解法在能源,碳排放领域的应用做出贡献。     

农业可持续发展能力评价与子系统协调度分析——以我国粮食主产区为例

从人口、社会、经济、环境以及资源等5个子系统选取21指标构建农业可持续发展指标体系,用熵值法、协调度方法分析我国粮食主产区2004—2015年农业可持续发展动态差异和协调度。结果表明:从时间维度看,2004—2015年我国粮食主产区农业可持续发展综合指数均值呈先波动下降再上升再下降的趋势,波动幅度较大,其综合指数均值为0.3983;从空间维度看,粮食主产区所在省域农业可持续发展综合指数均值由东部向西部递减,其中,华东地区综合指数均值最高,其次是东北地区,内蒙古及华中地区居中,西部的四川、华东的安徽、东北的吉林等三省综合指数均值最低;从农业各子系统可持续能力之间协调度看,2004—2015年粮食主产区各子系统可持续能力之间的协调度有所趋好,但整体发展水平有待进一步提高。     

农业碳排放特征及影响因素分析——以云南为例

基于农业生产方面的6类碳源,对云南省2003~2012年的农业碳排量进行了测算,并利用LMDI模型对影响云南省农业碳排量的因素进行了分解。结果表明,2003~2012年间云南省农业碳排放量呈不断上升趋势,到2012年,云南省农业碳排量达到319.78万吨。对云南省农业碳排放量增加起驱动作用的因素为农业经济发展水平和农业生产效率,而农业结构因素和农业劳动力规模因素则是抑制碳排放量增加的因素。未来,云南省农业碳排放量仍会不断增加。因此,提出了云南省农业碳减排的措施建议。     

长株潭城市群土地利用碳排放因素分解及脱钩效应研究

文章基于全生命周期的碳源—碳汇模型,测算并分析了长株潭城市群2007—2017年土地利用的碳收支量,并在此基础上应用LMDI分解模型与Tapio脱钩模型对土地利用碳排放变化的影响因素及其与经济增长间的内在关系进行了定量分析。主要结论如下:(1)2007—2017年,长株潭城市群土地利用的净碳排放量呈逐年上升趋势,年均增长率为9.79%;(2)经济发展水平与建设用地规模是促进长株潭城市群土地利用碳排放量增长的正效应因素,碳排放强度与土地利用效率是抑制长株潭城市群土地利用碳排放量增长的负效应因素;(3)10年间,长株潭城市群土地利用碳排放与经济增长除2009—2010年、2015—2016年呈现扩展连接外,其余年份处于弱脱钩状态。最后,从碳减排与碳增汇视角提出土地低碳利用的政策建议。     

基于LMDI-PDA-MMI分解法的我国产业体系碳排放驱动因素研究

将MMI引入至LMDI和PDA分解分析框架内,发展了一个更全面的分解分析方法,命名为LMDI-PDA-MMI分解法。利用该方法分解了2000—2017年产业体系碳排放的驱动因素。研究发现：(1)第二产业中的制造业和电力燃气行业对总碳排放的贡献率分别为53.48%和28.38%,而第一产业和第三产业的总贡献率仅有16.78%。(2)经济规模对总碳排放的贡献率高达154.09%,其他增加碳排放驱动因素的总贡献率仅有2.38%;能源强度对总碳排放的贡献率为-51.10%,其余减少碳排放驱动因素的总贡献率为-5.37%。     

中国海洋交通运输业碳排放因素分解研究——基于中国远洋集团的实证分析

构建了一个海洋交通运输业的基于货运规模、货运距离、能源强度、能源结构、碳排放系数的碳排放恒等式．运用LMDI分解技术，根据中国远洋集团2004年-2008年能源消耗数据，分析了影响我国海洋交通运输业碳排放量的关键因素。结果表明：能源结构因素、货运规模因素一直是碳排放量的拉动因素。能源强度因素先是碳排放量的拉动因素，后成...     

城镇土地利用的碳排放量及因素分解

从能源消耗角度测算2009—2012年城镇土地利用的碳排放量,并运用LMDI分解模型对其影响因素进行了分解。研究表明,2009—2012年城镇土地利用碳排放量不断增加;经济水平提高、土地面积增加对城镇土地利用碳排放存在正效应,能源效率、人口规模、单位能源的碳排放量存在负效应。因此,为了实现城镇土地可持续利用,促进经济与环境的和谐发展,需要适度控制城镇规模的扩张速度,提高城镇土地集约利用率;同时,提高能源利用效率,推进可再生能源和清洁能源的开发和使用。     

我国碳排放的区域差异及驱动因素分析——基于脱钩和三层完全分解模型的实证研究

文章通过计算1995-2009年我国29个省市的碳排放量,揭示了我国碳排放的区域差异特征,并进一步构建"LMDI三层完全分解模型",研究了各地区碳排放增长的9类驱动因素,其中人均GDP是促进碳排放增长的决定因素,产业部门的能源强度下降是抑制碳排放增长的主要因素。文章根据这9类因素对各地区碳排放增长的影响方向和影响程度及其导致区域碳排放的异质性特征,提出了我国差异化区域碳减排政策。