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。     

广东省碳排放量测算、影响因素分析及预测模型选择北大核心

广东省是中国经济最发达的省份之一,科学预测其碳排放量对“双碳”背景下探索省级控碳发展路径具有重要意义。论文首先对各类碳源和碳汇进行核算,得到了广东省1995—2019年的净碳排放量;运用扩展的STIRPAT模型分析广东省碳排放的影响因素,并将其作为碳排放量预测模型的输入变量;建立经鸡群算法优化的快速学习网CSO-FLN预测模型,对广东省碳排放量进行预测,并将预测结果与FLN、ELM模型进行比较分析以验证CSO-FLN模型的优越性和有效性。研究结果表明:广东省的净碳排放量在研究期间呈现上升趋势;人口规模、富裕度、产业结构与碳排放量之间均存在正相关关系,对外开放、技术水平、能源结构与碳排放量之间存在负相关关系;CSO-FLN模型的预测精度高于FLN、ELM模型,可作为后续碳排放量预测的有效建模方法。     

云南省碳承载力核算

借鉴生态原理,根据IPCC提供的排放因子,核算云南省近六年的碳源、碳汇及碳承载力情况。结果表明:能源及工业部门碳源占全省碳足迹70%以上,且呈逐年上涨趋势。碳承载力先是呈现碳盈余,后又表现出碳超载趋势,且超载的幅度越来越大。以煤炭为主的能源消费结构模式以及近几年云南省经济的不断发展导致能耗量不断创新高,从而使云南省碳排放居高不下。     

多尺度视角下中国旅游业碳排放强度时空动态研究

从多尺度视角把握中国旅游碳排放强度的时空动态变化,对中国旅游产业响应“双碳”目标具有重要意义。以中国全域、区域、省域为研究对象,综合运用“自下而上”法、泰尔指数法和ESDA分析法,测度旅游碳排放及强度,并剖析旅游碳排放强度的时空关系。结果表明：（1）2000—2019年,我国旅游碳排放量由3 714.06万吨增加至19 396.00万吨,东部地区增量最大;旅游碳排放强度由0.47吨/万元降至0.09吨/万元,中部地区降幅最大。高碳排放类型的北京、上海、广东、海南和宁夏的旅游经济与环境保护关系亟须改善。（2）中国旅游碳排放强度在空间上有显著差异,以区域内部差异为主,但同时表现出较强的相关性;2000—2013年,全局空间上表现为西部地区HH集聚和多数省份的LL集聚,2014年起局部空间集聚,以从东部地区向中部、西部地区扩散性LL聚集为特点。     

中部六省能源消费碳排放时空演变特征及影响因素

采用2005—2016年中部六省能源消费碳排放面板数据,对其能源消费碳排放时空演变特征及其收敛性进行分析,在此基础上运用LMDI分解方法,探索产出规模、能源强度、产业结构、人口规模及能源结构等因素对中部六省能源消费碳排放的影响,并分析各影响因素的空间特征。结果表明:(1)各省能源消费碳排放均存在收敛,且收敛于各自的稳态水平,各省之间的差异短时间内不会消失;(2)除能源结构变化对中部六省碳排放表现为负效应之外,其余五个因素对其碳排放均表现为正效应,各效应按累积贡献率绝对值大小依次是:产出规模效应、能源强度效应、产业结构效应、人口规模效应和能源结构效应;(3)各因素对中部六省能源碳排放影响均存在明显的空间差异,其中产出规模扩大对湖南能源碳排放拉动作用最大,能源强度下降对湖南能源碳排放的抑制作用最大,产业结构变化仅对山西能源碳排放起到抑制作用,人口规模变化仅对安徽省能源碳排放起到抑制作用,能源结构变动对安徽、河南以及湖北能源碳排放表现为正效应。     

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。     

中国省域碳排放的空间格局预测分析

为探索中国省域碳排放的空间演化规律,以二氧化碳为测度指标,利用空间统计方法和自回归积分滑动平均模型分析了碳排放的空间格局演化特征及其未来变化趋势,最后运用空间杜宾面板数据模型分析了影响碳排放的主要因素。结果表明:(1)中国省域碳排放空间格局总体上较为稳定,HH类型省域主要分布于中国北方地区,LL类型省域主要分布于中国的西部地区,中国省域碳排放在空间上的集聚性和集群效应增强。碳排放的重点调控区域包括长江经济带、京津冀地区、山东、河南、山西、陕西、宁夏、内蒙古和辽宁等。(2)1997-2007年中国省域碳排放标准差椭圆的中心向西南移动,2007-2012年向西北移动;碳排放沿X轴呈分散趋势,沿Y轴呈集中趋势;转角大致在21.516 0°~30.852 6°之间变化;碳排放的空间密集化程度增加,空间分布形态呈现"圆化"趋势,空间相似性降低。(3)2013-2020年碳排放标准差椭圆的中心主要在中牟县内移动;碳排放空间格局呈现一定的空间拉伸趋势;转角大致在20.661 3°~22.482 7°之间变化;形状指数总体上呈轻微增加趋势,空间分布形态呈现"圆化"趋势,空间格局相对稳定。(4)空间面板模型的结果表明,碳排放强度、人口总量、产业结构和经济水平是影响中国省域能源消费碳排放空间格局演化的主要因素。其中,降低碳排放强度是控制碳排放量的重要途径,产业结构和人口总量对碳排放量表现出了明显的空间溢出效应。     

基于我国农地利用方式变化的碳效应特征与空间差异研究

农地利用变化既是重要的碳源,同时也是最主要的碳汇。碳效应测算分析表明,1993—2008年我国农地利用碳排放总量、强度年均分别增长4.08%、2.38%;化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕等所产生的碳排放量年均分别递增3.45%、4.65%、7.20%、4.77%、1.22%、0.38%。2000—2008年林地碳汇量增长3.19%,而草地碳汇则呈现微弱的递减态势。农地利用方式变化的碳效应来看,2001—2008年我国因生态退耕产生碳汇年均递减45.16%,由于建设占用所引发碳排量年均递增2.23%。农地利用变化的碳效应区域差异,生态退耕碳汇效应最大是河北,最小的是黑龙江;因建设占用耕地导致碳排放效应最为显著的是江苏,最小为西藏。     

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。     

碳排放监测预警体系研究——基于中国省级相关数据的分析北大核心

为深入贯彻落实习近平生态文明思想,确保实现碳达峰、碳中和目标,有必要准确识别碳排放风险因子。论文利用2004—2018年中国各省份相关数据,从能源消费、产业结构和技术进步角度构建了碳排放分项预警和综合预警评价指标体系,并测算了碳排放综合及分项预警指标值。结果表明:我国碳排放预警指数整体上处于缓慢上升趋势,即整体上我国碳排放风险正在逐步减小,但不同区域之间的碳排放风险存在差异。其中,能源消费分项预警指数对碳排放综合预警指数的影响最小且随时间呈现进一步下降趋势,产业结构分项预警指数对碳排放综合预警指数的影响呈现下降趋势,技术进步分项预警指数对碳排放综合预警指数的影响最大。最后提出加快技术升级、扩大造林面积、提升高新技术产业规模、推广节能技术、提高低碳零碳能源消费比例等降低碳排放风险的途径。     

产业结构升级、城镇化发展与空气质量——来自中部地区的经验证据

基于综合评价法和耦合协调模型,对2004—2019年中部地区6省及整体的产业结构升级-城镇化发展-空气质量现状和协调发展水平进行分析评价,并探讨时空差异及其演变特征。结果表明：2004—2019年,中部地区(1)产业结构升级、城镇化发展与空气质量均有所提升,但省份间差异较大。(2)三系统的总体耦合水平处于磨合阶段,有逐步向好趋势,但空间格局并不均衡。(3)三系统的耦合协调度呈现提升趋势,但多数省份仅达到中度协调;各省份协调度可划分为两大梯队,从不协调原因溯源来看,产业结构升级滞后型是主导。建议充分发挥政府带动作用,优化地区产业结构,适度推进城镇化发展,从而改善空气质量,促进中部地区绿色崛起和协调发展。     

中国中部六省的碳排放趋势研究

采用王铮等人提出的中国碳排放预估模型,测算在经济平稳增长条件下,中部六省未来的能源碳排放趋势,考虑了6省未来水泥工业的碳排放,并采用CO2FIX模型计算各省森林碳汇量,从而得出各省的净碳排放量,为各省制定碳排放战略提供参考。结果显示：各省的能源碳排放量都呈现先增长后下降的倒U型特征,能源碳排放高峰出现的先后顺序分别是河南、湖南、山西、安徽、江西、湖北;6个省份水泥工业的碳排放都呈现不断增长的趋势,水泥工业产生的碳排放量最大的是河南,最小的是山西;累计森林碳汇量最大的是江西省,其次是湖南省,河南省最小;各省应在减少能源碳排放的同时,控制水泥工业产生的碳排放,积极增加森林碳汇,从多方入手减少碳排放。     

基于空间面板模型的我国区域碳排放分析

运用空间面板模型对我国省域碳排放分别从全国层面及东、中、西三大区域层面进行空间计量分析。分析结果表明:总体而言,全国省域碳排放存在显著的空间正自相关性,各省份碳排放对相邻省分的碳排放具有溢出效应;区域层面上,我国东、西部省域碳排放存在正向的空间相关性,而中部地区存在负向的空间相关性;人均GDP、人口规模、能源强度对我国三大区域碳排放均存在显著的正向影响,但影响强度有所不同;产业结构对东部地区碳排放有显著影响,但对中、西部地区影响不显著;能源消费结构对中、西部地区碳排放有显著影响,但对东部地区影响不显著。     

中国交通运输碳排放空间聚类与关联网络结构分析

基于中国29个省域1996、2005和2014年交通运输碳排放数据及公路交通网,采用社会网络分析法(SNA),从网络密度、空间异质性、凝聚子类、中介性等角度分析中国29个省域的网络结构演变、空间分布及聚集特征、中介性及角色。结果表明:(1)从时间趋势上看,1996—2014年中国交通运输碳排放关联网络密度不断提升,网络结构呈现复杂化态势,同时碳排放关联强度存在明显差异性;(2)通过交通运输碳排放网络TOP1、TOP5、TOP10及凝聚子类分析发现中国交通运输碳排放大体可以分为6大区域:东北地区、西南地区、华南及华中华东部分地区、长江三角洲地区、北方地区、西北部分地区;(3)在不同的区域中,不同省份扮演着不同的地位和作用,其中上海、江苏、浙江、安徽、河南、山东、贵州、广东、湖北等省份存在着明显的"空间溢出效应",同时与区域内部省份间存在着较强的空间关联特性,扮演着"中间人"角色,其余省份主要在区域内具有较强的空间关联特性。     

多情景下海南省旅游业的碳达峰与碳中和预测

旅游业碳达峰、碳中和对于国家“双碳”目标实现和旅游业高质量发展具有重要意义。在测算2000—2020年海南省旅游碳源、生态系统碳汇的基础上，利用GDIM、蒙特卡洛模拟、情景分析法分解并预测海南省国内和入境旅游碳达峰路径，同时利用灰色模型、马尔可夫链预测旅游可分配碳汇，探索不同情景、不同客源市场下的旅游碳中和实现。结果显示：(1)2000—2020年海南省旅游碳排放和生态系统碳汇均呈增长态势，国内旅游碳排放和可分配碳汇比重逐渐上升，入境旅游碳排放比重下降且受疫情影响明显。(2)海南省国内和入境旅游碳排放的最大促增因素分别是旅游经济规模、投资规模，以绝对因素为主，促减因素分别是旅游经济碳强度、投资碳强度，以相对因素为主。(3)海南省国内旅游碳达峰时间分别为基准发展情景2035年、可持续发展情景2030年、低碳发展情景2026年，峰值分别为3 470.74万t、359.02万t、326.84万t；入境旅游碳达峰时间为基准发展情景2035年，峰值7.38万t，其他情景已经达峰。(4)旅游可分配碳汇逐年增加，国内旅游可分配碳汇提高，入境旅游的降低；海南省国内旅游将在2044年全面实现碳中和，而入...     

中国省域渔业全要素碳排放效率时空分异

基于2005—2015年中国大陆28个省市区的面板数据,分别运用非期望产出超效率SBM模型、GIS空间分析法和莫兰指数对渔业全要素碳排放效率的时空差异和演变特征进行分析,并建立动态面板模型实证检验渔业碳排放效率的主要影响因素。结果表明:(1)中国渔业全要素碳排放效率总体上不断上升但整体水平不高,高效率省份呈现出由分散布局向东部沿海和长江流域集聚的显著趋势,东部、中部和西部的渔业碳排放效率依次递减且差距逐步减小;(2)在空间关联格局上,中国渔业全要素碳排放效率的空间集聚存在交叉分布,且空间依赖具有动态性,逐步形成较为明显的H-H区和L-L区集聚格局;(3)渔业全要素碳排放效率与渔业节能技术水平、产业结构、对外开放程度和渔业发展水平呈正相关关系,与资源禀赋呈负相关关系。     

长江经济带企业碳信息披露水平的省域差异

通过构建碳信息披露评价体系,对长江经济带企业碳信息披露水平的时空特征进行分析,并用多元回归探讨碳信息披露水平影响因素的省域差异。研究表明,区域碳信息披露水平整体较低,自东向西梯度递减,较高省份集中在东、中部地区;区域规制压力大,财务状况好及公司治理完善的企业碳信息披露水平较高;公司特征与治理因素对不同省域碳信息披露存在差异性影响,因地制宜的政府管制是提高区域碳信息披露水平的有效途径。     

中国城市减污降碳协同的时空演化及驱动力探析

基于2007—2018年中国270个地级及以上城市的自然、人文多源宏微观数据,利用空间自相关、冷热点、标准差椭圆和多尺度地理加权回归（MGWR）模型,探究中国城市减污降碳协同的时空演化特征与驱动异质性。结果表明：(1)研究期PM2.5浓度与碳排放空间呈现集聚态势,前者集聚度高于后者;减污降碳效应存在南方优于北方,先减污后降排的发展趋势。(2)PM2.5浓度与碳排放空间分布与胡焕庸线基本保持一致,重心均位于河南省,方向为向东北方向偏移。(3)考察期中国城市PM2.5污染存在“南北冷点、中部热点”的哑铃形空间分布和“热点减、冷点增”时序变化,碳排放呈现“热点北聚、冷点南散”的南北方“极化”和“双增”趋势。(4)多尺度MGWR模型结果相比经典GWR模型更为精准与可靠,不同时空尺度减污、降碳的主要驱动力有所差异。通过将减污降碳协同增效作为一项耦合系统治理工程,发现影响城市减污降碳主要驱动力为降水量、城市创新创业水平、空气流通水平、实际利用外资、地形起伏度、人口密度、产业结构升级,且存在一定的空间异质性影响。     

中国省际能源消费碳排放的区域差异与时空演变特征

利用联合国政府间气候变化专门委员会(2006)的方法估算了中国29个省份的能源消费碳排放量,并在此基础上计算人均碳排放量和碳排放强度。从静态和动态角度分析了中国省际间碳排放的区域差异与时空演变特征,并分析比较了区域碳排放的环境库兹涅茨曲线,对中国区域经济增长与碳排放量的相关性进行检验。检验结果显示:全国及东部、中部地区存在碳排放的环境库兹涅茨曲线,西部地区不存在该曲线。     

“双碳”目标下区域绿色金融发展时空特征及障碍因子诊断北大核心

基于2015—2019年我国30个省份的数据,运用熵权-灰色关联模型对“双碳”目标下中国区域绿色金融发展水平进行测度,并进行时空演变特征及障碍度分析。结果表明:(1)各省份绿色金融发展水平有升有降,整体水平较低。试点后的绿色金融改革创新试验区绿色金融水平总体提升;(2)各区域绿色金融发展空间分异明显,呈现出东部→中部→东北→西部地区递增的特征;(3)区域绿色金融发展具有显著的空间相关性,集聚程度不断增强且以高—高集聚和高—低集聚为主,热点区扩散分布于西部地区,冷点区集中于东南沿海地区,东西部区域差距较大且呈加深趋势;(4)绿色保险、绿色社会投资和碳中和金融支持率是影响我国绿色金融发展的主要障碍因子,且各区域阻碍因素各异。(5)指标层障碍因子中,碳中和间接融资支持效率对绿色金融发展阻碍作用最大。