中国森林碳汇的空间溢出效应与影响因素——基于大陆31个省（市、区）森林资源清查数据的空间计量分析

科学估算各地区森林碳汇量并探讨其空间关联性特征是制定差异化碳汇发展政策的重要基础。根据1988—2013年中国大陆31个省（市、区）的6次森林资源清查数据,论文利用森林蓄积量扩展法测算了各地区的森林碳汇量,进而检测和比较了省域间碳汇总量空间关联性的方向和强弱,最后运用空间计量模型分析了碳汇的溢出效应与影响因素。结果表明：1）我国的森林碳汇量整体呈上升态势,各地区间碳汇量差异明显,其中西藏、黑龙江等地区碳汇量丰富,而上海、北京等地则碳汇增长率较快;2）研究期内的Moran’s I指数整体表现为倒“S”型的波动变化特征,全国森林碳汇在省域空间分布上的差异性并不是随机的,而是具备一定关联性;3）我国森林碳汇存在显著的近邻空间溢出效应,森林资源采伐、森林受灾程度和降水量等因素对森林碳汇水平的影响显著。因此,研究认为：我国在发挥森林生态功能时,应当考虑省份间的地理区位因素,合理制定兼具差异化和协调性的森林碳汇发展政策。     

基于公平与效率双重视角的中国农业碳减排潜力分析

科学估算减排潜力是实施减排责任分摊的基础。论文将环境因素纳入到经济生产体系,构建含有期望产出与非期望产出的农业经济核算框架,借助方向距离函数方法,对2000—2011年中国31个省(市、区)的农业碳边际减排成本进行估算。在此基础上,利用人均农业碳排放、人均农业生产总值、农业碳排放强度与农业碳排放影子价格4个指标,构建农业碳减排潜力指数,基于公平与效率双重视角,对各省区农业碳减排潜力水平进行评估与分析。结果显示:1农业减排成本地区差异较大。其中,海南、福建、山东、辽宁、广东、北京、天津等省区减排成本较高,其年均农业碳排放影子价格居于全国前列,最高值达2.542×108元/104t;而西藏、青海两地农业碳排放影子价格最低,分别为0.105×108元/104t和0.542×108元/104t,农业减排成本较低。2基于农业碳减排的公平性与效率性差异,将中国大陆31个省级行政区域划分为四大类:西藏等1省2区属于"高效较公平"型地区;甘肃1省1区属于"高效欠公平"型地区;辽宁等8省2区属于"低效较公平"型地区;北京等12省4市属于"低效欠公平"型地区。3西藏、海南、青海、内蒙古四地农业碳减排潜力指数在三种情景下均排名前四,北京、黑龙江、山西三地均排名最后。4决策者对于公平原则与效率原则的不同偏好会导致各省区减排责任分摊机制不同。     

中国种植业碳汇盈余动态变化及地区差异分析——基于31个省(市、区)2000—2012年的面板数据

在科学测算31个省(市、区)2000—2012年种植业碳汇盈余量的基础上,利用基尼系数系统考察了其地区差距及动态演变特征。研究结论揭示:1)中国种植业碳汇盈余量呈现较为明显的空间差异性。基于总量变化趋势的不同可将31个地区划分为"持续增长型"、"波动增长型"、"波动下降型"与"持续下降型"等4类地区。16个地区种植业碳汇水平得到提升但增幅差异较大;余下15个地区则处于下降态势。2)基尼系数测算结果表明,中国种植业碳汇盈余的地区差距在样本考察期内虽存在一定的年际起伏,但总体处于逐步扩大趋势。从三大区域来看,东部地区差距变化幅度居中,经历了差距缩小期、波动扩大期和波动平稳期等变化阶段;中部地区差距变化幅度最大,其绝对差距也高于东、西部地区,经历了差距持续扩大期、波动平稳期、波动缩小期与小幅扩大期等变化阶段;西部地区差距变化幅度最小,经历了"扩大"与"缩小"的循环演变。     

中国种植业碳排放与其产业发展关系的研究

研究首先测算了我国1992~2010年期间以及31个省（市、区）2010年的种植业碳排放量。在此基础上，运用序列平稳性检验、协整分析方法等计量经济分析方法考察了中国1992~2010年种植业碳排放与其产业发展间的关系。研究表明：（1）2010年我国种植业碳排放总量为18 36684万t，较1992年增加了3562%，呈现“上升-平稳-上升”的3个阶段变化趋势。横向来看，区域差异明显，排在前10位的地区占全国种植业碳排总量的6297%，而排在后10位的地区仅占全国718%；江西种植业碳排放强度最高，达1 19786 kg/万元种植业产值，北京最低，仅为21986 kg/万元种植业产值。（2）种植业产业发展与其碳排放之间存在协整关系，即长期均衡关系，但短期内会偏离长期均衡，种植业碳排放长期对短期偏离均衡的调整力度为4234%，而种植业产业发展偏离长期均衡时，系统因素不能使偏差回到长期均衡状态，需借助外力调整；（3）种植业产业发展与其碳排放互为因果关系；（4）产业发展带来的冲击能够解释种植业碳排放变化的3757%，而碳排放的变化对其产业发展的解释水平仅为680%     

中国省域低碳农业绩效评估及边际减排成本分析

本文在构建含有期望产出与非期望产出农业经济核算框架的基础上,利用方向距离函数估算了中国31个省(市、区)的低碳农业绩效水平,并引入碳排放影子价格对各省区的农业边际减排成本进行了分析。结果显示:1北京、天津、上海三地处于低碳农业绩效1区,距离函数值均为0,其余省区低碳农业绩效水平相对较低;2海南、福建、山东、辽宁、广东、北京、天津等省区三年平均农业碳排放影子价格处于前列,减排成本较高;而西藏、青海两地农业碳排放影子价格最低,农业减排成本较低;3全国农业碳排放平均影子价格呈逐年增大趋势,且农业碳排放影子价格与农业碳排放强度密切相关;4基于距离函数值、碳排放影子价格的数值差异,将中国31个省级行政区域划分为四类:内蒙古等4省1市1区属于"高绩效低成本"型地区;北京等8省2市属于"高绩效高成本"型地区;江西等5省3区属于"低绩效低成本"型地区;山西等5省1市1区属于"低绩效高成本"型地区。     

中国四大林区固碳效率:测算、驱动因素及收敛性

论文将林业碳汇纳入到林业经济核算体系之中,构建含有正外部性产出的DEAMalmquist效率分析模型,在系统测算林业固碳量的基础上,对1988—2013年中国四大林区的林业固碳效率变动及驱动因素进行了分析,并进一步对其效率收敛性进行了检验。研究结果表明:1)全国四大林区间的固碳量及固碳价值差异较大,固碳总价值从高到低依次为西南(1 870.69×108元)、东北(1 335.41×108元)、南方(842.73×108元)、北方林区(407.35×108元)。2)1988—2013年不含碳汇产出的林业生产Malmquist指数较低,为0.958;而把碳汇纳入林业产出进行考量,全国林业Malmquist指数整体有所提升,主要源于技术效率推动,年均增长速度为0.6%;其中南方、东北林区固碳效率处于提升状态,而西南林区和北方林区呈下降趋势。3)西南和南方林区固碳效率随时间变动呈现倒"U"型态势;四大林区中南方林区效率均值最高,为1.036,其次是东北林区,为1.020。4)我国四大林区地区间固碳Malmquist指数没有出现σ收敛,相反,还存在绝对β发散现象,即四大林区地区内的林业固碳效率绝对值和增长率差异并没有随着时间而缩减。