考虑“水—土—能—碳”关联的我国工农业碳排放效率及减排潜力研究

考虑“水—土—能—碳”关联，本文将水土资源要素纳入投入变量，构建了我国工农业碳排放效率投入产出测度指标，运用考虑非期望产出的SBM-undesirable模型计算我国29个省份2004—2017年农业、工业部门碳排放效率，利用乘法逆转法计算碳减排潜力并对影响碳排放的投入产出因素进行分析。结果表明：研究期内我国整体农业、工业碳排放效率均呈波动下降趋势，各年的农业碳排放效率均高于工业碳排放效率，江苏、山东等7省份农业碳排放效率以及北京、天津工业碳排放效率最优；各省份农业、工业减排潜力和规模具有显著差异，山西、甘肃的农业、工业碳减排均具有较大潜力；我国绝大多数省份均存在农业、工业的资源能源投入冗余和非期望产出冗余，土地资源投入过剩是影响农业碳排放效率的最重要因素，水资源投入过剩是影响工业碳排放效率的最重要因素。碳排放效率较低省份应积极开展技术创新，发展低碳技术，提高水土资源和能源利用效率，减少碳排放。     

产业集聚对碳排放强度的驱动因素及空间关联性——以中国制造业为例

选取我国30个省份2006—2017年制造业的面板数据,通过双变量空间自相关模型,揭示我国制造业产业集聚与碳排放强度的空间关联性,并结合空间杜宾面板STIRPAT模型与空间回归偏微分方法,探究了制造业产业集聚对碳排放强度的影响及空间效应。结果表明:我国制造业产业集聚与碳排放强度存在显著空间负相关,分布在高集聚—低强度区域的多为东部沿海省份,分布在低集聚—高强度区域的多为西北欠发达省份;制造业产业集聚水平提高会增加制造业碳排放强度,同时产生负向空间溢出效应,即集聚水平提高会增大本省碳排放强度,降低毗邻省份碳排放强度。     

中国沿海省份城市发展水平空间自相关分析

沿海省份是我国改革开放的前沿,研究沿海省份各城市发展水平,找出城市发展的不足,有利于沿海省份各城市发展保持先发优势。采用熵值法与层次分析法相结合,通过代表城市经济发展水平、社会发展水平和生态环境水平的20个指标研究我国沿海省份114个地级及以上城市的发展水平,运用SPSS19.0和Geoda软件进行聚类与空间自相关分析。结果表明:我国沿海省份城市发展水平呈现东北部、东中部沿海省份城市发展水平高于中南部沿海城市和中部沿海城市;环渤海地区、长三角地区、珠江三角洲地区城市发展水平整体较好,广西壮族自治区城市发展水平整体较弱,广东省城市发展水平不均衡;沿海城市和副省级城市的发展水平普遍高于陆域城市;城市发展水平的空间自相关呈现非常显著,说明相邻城市的城市发展水平在空间分布上表现出集聚现象。     

新型城镇化对能源效率的影响研究——基于SFA和空间面板计量模型

基于SFA模型,测算了我国2005—2014年省级面板数据的能源效率,利用PCA方法合成新型城镇化发展水平综合指标,联合构建空间自相关模型和空间误差模型,分析了新型城镇化与能源效率之间的关系。研究表明:1新型城镇化与能源效率呈负相关。在其他条件不变的情况下,新型城镇化水平每提高1%,引起能源效率平均降低0.041%。2新型城镇化对能源效率的影响表现为中部较强,西部次之,东部较弱。3相邻省份能源效率空间上呈正相关,相关性自西向东逐渐减弱。城镇化与能源效率的协调问题亟待解决,应根据区域发展差异区别对待,充分发挥集聚效应。     

我国低碳农业发展效率的评价模型及其应用

将DEA方法引入粗糙集理论,建立低碳农业发展效率评价模型,利用此模型对我国29个省份的低碳农业发展效率进行评价,并深入挖掘不同类型决策单元的决策规则和特征,在此基础上提出对不同类型决策单元进行修正和调整的政策建议。结果表明:1我国低碳农业发展效率不高,北京、上海等5个省市的低碳农业发展属DEA有效,其余24个省份属非DEA有效。2低碳农业发展DEA有效省份表现出"低投入、高产出"和"低投入、低产出"特征;非DEA有效省份多表现出"高投入、低产出"和"低投入、低产出"特征,各地区需要根据本省情况进行调整。     

中国粮食主产区农业能源效率变动研究——基于超效率EBM和Global-Malmquist指数模型北大核心

基于我国粮食主产区历年13个省份农业生产的面板数据,运用含非期望产出的超效率EBM模型和GlobalMalmquist指数模型测算各省份农业全要素能源效率和能源全要素生产率。结果表明:①我国粮食主产区农业能源使用量逐年上升,各省份农业能源效率存在波动,且易受外部环境影响。②农业能源效率提升与能源全要素生产率紧密相关,技术进步和技术效率是影响农业能源全要素生产率的重要因素。基于上述实证结果,粮食主产区的农业能源效率仍存在改善空间,为推进现代农业进一步发展,应合理安排农业生产布局,推广节能技术,并全面激活资本、科技创新等要素。     

空间互动视角下的土地集约利用碳排放效应分析北大核心

土地集约利用和碳排放是经济社会可持续发展的重要途径和约束条件,解构两者之间的关系可为土地资源可持续利用和实现“碳中和”目标提供科学依据。通过建立空间杜宾模型,解读空间互动视角下1995—2018年我国省际层面土地集约利用碳排放效应特征。结果表明:①地均碳排放存在显著负向互动影响,省际之间碳减排呈现零和博弈的特点,表现为邻省的地均碳排放每下降1个百分点,将导致本省地均碳排放上升0.232个百分点。②土地集约利用与地均碳排放之间呈“倒U型”曲线关系,因多数省份土地集约利用水平较低,尚未跨越“倒U型”曲线拐点,直接效应表现为本省的土地集约利用水平提升促进本省的地均碳排放量增加,土地集约利用抑制邻省碳排放的空间溢出效应不明显。基于研究结论,提升土地集约利用水平将有利于发挥土地集约利用碳减排效应和空间溢出效应,同时区域联动机制对于土地资源的可持续利用和双碳目标的实现可起到事半功倍的效果。     

中国省域碳排放效率动态评价研究——基于交叉效率DEA模型

节能减排的关键在于提高碳排放效率,考虑到能源消费结构差异的影响,建立交叉效率DEA模型对我国各省份碳排放效率进行动态评价。在对我国30个省区2005—2014年的碳排放量进行测算的基础上,根据能源消费结构对30个省区进行聚类分析,进一步构建基于交叉效率的DEA模型。基于2005—2014年各省区的面板数据,对我国30个省区的碳排放效率进行动态评价分析。研究结果表明:2005—2014年,我国大部分地区的碳排放效率较为稳定且呈现出缓慢递增趋势,西部碳排放效率增长速度最快;碳排放最大和最小的地区差距有逐年缩小的趋势;我国碳排放效率呈现出东部中部西部的特征,广东、江苏、山东、浙江等东部地区碳排放效率最高,新疆、宁夏、青海等西部地区碳排放效率较低。     

中国农地利用碳排放时空演变特征及驱动因素研究——基于IPCC法与LMDI指数分解模型

基于灌溉、翻耕、农药、农用化肥、农膜、农用柴油等6大主要碳排放源,利用IPCC法、标准差和变异系数法对2004—2016年我国农地利用碳排放总量及碳排放强度的时序与空间演化进程进行测量,并运用LMDI指数分解模型对其影响因素进行探究。结果表明:我国农地利用碳排放量总体呈现出"低速上升—低速下降"的趋势,碳排放强度变化具有"双峰"特点;农地利用高碳排放区基本覆盖我国主要的粮食作物产区,而碳排放高强度区则大致与我国农地资源匮乏、经济发展程度高且人口众多的地区重叠。13年来,我国31个省(市、区)的农地利用碳排放量的相对差异表现出先扩大后缩小的趋势,绝对差异逐步减少,碳排放强度的相对差异与绝对差异均在2008年后保持先缩小后扩大的趋势;农业效率、农业结构与农业劳动力对农地利用碳排放起抑制作用,农业经济是促使农地利用碳排放增长的主要因素。     

东北三省农业碳排放效率时空演化特征及驱动因素分析

在经济社会低碳转型变革中,农业作为三大支柱产业之一,其碳排放效率是判断农业可持续发展的重要指标。本研究采用考虑非期望产出的全局SBM模型测算东北三省36个城市在2010—2019年的农业碳排放效率,并运用空间聚类分析和地理探测器探究其空间分异特征及驱动因素,旨在为推动东北地区实现农业高质量发展提供启示。研究结果显示：① 2010—2019年东北三省农业净碳汇总量和农业碳排放效率整体呈上升趋势,从城市尺度出发计算得到效率平均值由0.540提高至0.743;其中吉林省净碳汇增量及效率在研究期内均居于首位,黑龙江省和辽宁省分别具有“高排高汇”和“低排低汇”特征,研究期内各省效率值均有提高。②空间上东北三省农业碳排放效率呈现出“区块状”分布特征,空间聚集程度逐渐增强。③从整体尺度看,将东北地区整体农业碳排放效率作为样本,农业机械率成为研究期内决定力均值最高的驱动因子,但其作用强度逐渐削弱;通过观察不同时期关键交互因子发现,社会因素作用强度逐渐增强。从区域尺度看,农业机械率是影响黑龙江省、辽宁省农业碳排放效率空间分异格局的主导驱动因子,吉林省农业碳排放效率空间分异格局的主导驱动因子是农产品规模和城镇化率;而农业机械率与农业产业结构经过空间叠加后形成的交互因子,对三个省份农业碳排放效率空间分异格局都起到决定性作用。     

中国沿海区域旅游发展与碳排放脱钩关系研究

引入旅游节能弹性和旅游减排弹性分指标构建旅游发展与碳排放脱钩模型,分析了中国沿海区域2003—2012年旅游发展与碳排放的脱钩关系及时空演变趋势,并根据十年平均发展情况将我国沿海11省(市)划分为三类。研究结果表明:沿海区域旅游发展与能源消耗脱钩程度较好,主要表现为弱脱钩;旅游减排弹性值较高,能源消耗与碳排放脱钩程度较差,并且没有明显改善趋势;旅游发展与碳排放总脱钩以弱脱钩和增长连结为主;辽宁、河北、山东和广西近十年旅游发展与碳排放脱钩关系呈增长连结状态,海南省虽属于增长连结,但旅游减排脱钩程度极低,其余省份则处于弱脱钩状态。据此,提出提高能源效率、改善能源结构、发展新能源等建议,以促进旅游业节能减排。     

中国能源产业技术创新效率对碳排放的影响研究

运用Super-SBM模型对中国能源产业技术创新效率进行测算,构建VAR模型,运用Johansen协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法研究能源产业技术创新效率对中国碳排放的影响。研究表明,多数年份中国能源产业技术创新综合效率基本上是有效的;碳排放与能源产业技术创新效率存在长期动态均衡关系;能源产业技术创新效率对碳排放的影响具有一定的滞后性;碳排放量的波动主要由其自身因素决定,但能源产业技术创新效率的影响占30%左右。从能源产业技术创新的视角提出中国降低碳排放的对策建议。     

中国区域能源效率及其影响因素——基于面板随机前沿模型的分析

基于2000—2015年省级面板数据,利用面板随机前沿模型估计了我国30个省份的区域能源效率,并通过对无效率项的条件期望估计,检验了人均GDP、城镇化率、工业结构、对外贸易和能源消费结构对我国能源效率的影响。能源效率估计结果显示,我国能源效率整体上呈逐年上升趋势,但区域间的差异较明显,呈现东部高、中西部低的分布特征。无效率项的估计结果表明,人均GDP和城镇化率对我国能源效率均存在显著的积极影响,对外贸易则不利于我国能源效率的改善,工业结构和能源消费结构对我国能源效率的影响在统计上不显著,但从弹性系数的估计值看,工业比重和煤炭消费比重的增加倾向于降低我国的能源效率。     

物流业全要素能源效率变动及省域差异分析

物流业是能源消费和碳排放的重要行业,研究物流业的能源效率问题对节能减排具有重要意义。基于DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型,利用2007—2016年我国30个省(市、自治区)投入和产出的面板数据,对物流业全要素能源效率的静态变动、动态变动、省域差异及区域变化趋势进行了分析。结果表明:我国物流业整体的静态全要素能源效率水平并不高,东部区域的能源效率平均值表现较好,并向中部和西部逐渐递减;我国省域物流业的动态全要素能源效率的良好表现归功于技术进步,技术效率的下降具有一定的阻碍作用,从技术效率的进一步分解结果可知纯技术效率才是引发技术效率下降的主要原因。根据上述研究结果,提出了四方面的对策建议。     

对外贸易、FDI与我国工业环境效率的空间异质性——基于GTWR和面板分位回归模型的分析

基于2000—2015年的省际面板数据,运用GTWR和面板分位回归模型等方法对对外贸易、FDI与我国工业环境效率的空间异质性进行了研究。结果表明:对外贸易、FDI对我国工业环境效率的影响存在一定的空间分布梯度;对外贸易对工业环境效率具有显著的正向驱动作用,且在贸易活跃的地区,其促进作用更明显;FDI影响的梯度分布规律较对外贸易更明显,总体上FDI的技术效应和环境成本效应对工业环境效率的影响在统计意义上并不显著,中西部地区环境成本效应较大,东部地区技术效应较大。在提高我国整体工业环境效率的政策制定中,空间异质性是不容忽视的因素。     

基于广义DEA的建筑业区域碳排放效率评价

我国虽然提出了减排目标,但缺乏对建筑业碳排放现状与减排目标效率水平的对比分析。在剔除环境因素和随机误差对建筑业碳排放投入指标影响的基础上,以2005年建筑业碳排放强度降低45%为减排目标单元,构建建筑业碳排放效率评价的广义DEA模型,从八大区域分析我国建筑业碳排放效率水平。以2003—2014年我国建筑业碳排放为实证,结果表明:我国建筑业碳排放效率逐年提升,投入指标冗余逐年降低;建筑业碳排放技术效率水平分为三个层次,北部沿海、东部沿海为高效区,大西北为低效区,其他区域为中效区;建筑业投入指标冗余现状表现为资本存量和碳排放冗余较高,机械设备冗余居中,劳动力冗余较低。从提升区域建筑业碳排放效率和降低区域建筑业投入指标冗余两方面提出减排策略,研究成果可为区域化建筑业减排提供决策依据和理论指导。     

中国区域碳排放EKC曲线异质性研究空间过滤的面板数据分析

根据面板协整理论和空间过滤方法,对中国30个省区、三大区域与八大区域的碳排放EKC曲线异质性进行计量分析。结果发现,中国30个省区、东中西部三大区域、东北地区、北部沿海地区、黄河中游地区、长江上游地区、西北地区碳排放EKC均显现倒"N"型,南部沿海地区碳排放EKC显现倒"U"型,西南地区碳排放EKC显现复杂形状,东部沿海地区碳排放EKC显现对数线性;区域人口、万元产值能耗、二产比重和城市化率四大控制变量对不同区域碳排放均显现出不同程度的显著影响。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究CSSCI

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。     

成渝经济区城市群空间异质性特征分析

基于城市空间经济联系模型、城市空间流模型与Arc GIS径向流等模块,探讨了成渝经济区城市群的等级、结构和功能异质性特征及其运作机理。结果表明:影响成渝经济区城市群结构异质性的主要因素是城市群内次级城市与核心城市的空间距离,次级城市距离核心城市越近,其经济发展水平越高,但距离并不是唯一的决定因素;等级异质性明显,等级异质虽然有利于促进要素流的集聚和扩散,但也有一定的阻碍作用;功能异质性表现复杂,成渝经济区城市群的空间异质性和空间一体化是同一矛盾的两个方面,只有正视空间异质性现象,了解并掌握其运作机理,才能更好地推动成渝经济区城市群空间一体化发展。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。