中国城市碳达峰路径及其驱动因素的结构分解 |
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作者姓名: | 张兵兵 王捷 闫志俊 |
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作者单位: | 1. 南京农业大学经济管理学院;2. 南京农业大学中国资源环境与发展研究院;3. 南京师范大学商学院 |
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基金项目: | 国家社会科学基金项目“‘双循环’赋能中国经济高质量发展的实践路径研究”(批准号:21BJL102); |
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摘 要: | ![]() 碳达峰和碳中和是生态文明建设整体布局的重要一环,是实现中国绿色低碳高质量发展的重要举措。该研究首先基于校准的夜间灯光数据,运用从上至下估算方法对中国267个地级及以上城市的碳排放量进行反演模拟测算;然后,综合运用高斯回归、支持向量机、梯度提升等机器学习算法,科学预测各个城市的碳达峰路径;最后,运用拓展的广义迪氏指数方法对2000—2030年地级及以上城市碳排放演变的驱动因素进行分解,结果显示:(1)中国二氧化碳排放总量呈持续增长态势,各城市增速不同且差异较大,形成“发达城市高排量,欠发达城市低排量”的态势。(2)267个样本城市中,仅有苏州市、贵阳市等6个城市可以提前达峰或按期达峰,比重仅占2%;上海市、广州市、杭州市等252个城市将在2031—2034年达峰;北京市、珠海市等9个城市将长时期延期达峰。(3)运用拓展的广义迪氏指数进行结构分解后发现,能源消费规模、产出规模、固定资产投资规模等因素对各城市碳排放基本保持促增作用,而产出碳强度、投资碳强度等则基本保持促降作用。优化绿色低碳发展区域布局,推动低碳产业集群建设,兼顾城市“稳发展”与“促减排”是“双碳”目标有序推进的重要保障。
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关 键 词: | 碳达峰 节能减排 低碳转型 机器学习 广义迪氏指数 |
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