中国省域低碳农业横向空间生态补偿研究

本研究基于农业碳足迹、碳固定两个方面构造农业全生产过程碳账户,运用农业碳计量模型对2007—2015年中国各省域农业净碳汇量进行了测算,同时在考虑区域间生态环境、经济发展水平差异的基础之上,对农业净碳汇量进行修正,并以此确定农业碳补偿模型,进而开展了低碳农业横向空间生态补偿的实证研究。结果显示:(1)2007—2015年期间,除江西、西藏、青海出现农业碳赤字现象外,中国其余地区均实现了农业碳盈余,经过碳汇修正系数处理后,生态本底较差的北方地区农业净碳汇量在一定程度上被放大。(2)2007—2015年中国低碳农业生态补偿价值呈波动上升趋势,低碳农业实现了长足有效的发展。其中,华北、东北、西北为主要碳受偿区域;华东、华中地区碳补偿价值在-0.5亿元~0.5亿元区间内围绕0值上下波动,九年内碳支付额度大于碳受偿额度;华南、西南地区为主要碳支付区域;(3)低碳农业横向空间生态补偿转移支付制度有效减轻了中央财政的压力,结合农业碳补偿优先级得出:重点碳受偿地区优先顺序依次为新疆、黑龙江、甘肃、宁夏、河北、内蒙古、吉林、河南、山西、陕西;重点碳支付地区优先顺序依次为上海、天津、重庆、浙江、广东、贵州、福建、江苏、四川、青海、安徽,其余则为非重点碳受偿或支付地区。     

近20年来中国农业碳排放强度区域差异、时空格局及动态演化

研究农业碳排放强度的区域差异、时空格局与动态演化规律,对制定合理的农业碳减排政策具有重要的理论及实践意义。采用Theil指数及空间分析相关方法分析1997～2016年中国农业碳排放强度的区域差异、时空格局特征,并利用R/S分析法预测其演化趋势。结果表明:(1)1997～2016年中国及三大粮食功能区的农业碳排放强度均呈下降趋势,不同类型农业碳排放强度省域的空间分布变化均较大,碳排放高强度省域保持稳定,而低强度省域呈扩大态势;(2)农业碳排放强度的区域差异总体呈扩大趋势,其中区域间差异变化较小,区域内差异趋于扩大,粮食平衡区区域内差异趋于上升,主产区区域内差异先升后降,主销区区域内差异趋于收敛;(3)中国农业碳排放强度的空间集聚程度趋于缩小,热点区保持不变,而冷点区呈收缩态势,青-藏保持稳定性热点区,京-津-冀-陕-晋-豫-鲁为稳定性冷点区域;(4)中国、三大功能区及各省域农业碳排放强度具有明显的分形特征,未来碳排放强度值将呈现出继续下降的演化态势,尤其以粮食主销区的下降趋势具有更强的持久性。     

江西省县域农业碳排放的时空动态及影响因素分析

通过构建江西省农业碳排放测算体系,采用碳转化系数法对江西省县域农业碳排放进行了估算,并分析了2000~2010年江西省农业碳排放的时空动态及其影响因素。结果表明：（1）江西省农业碳排放总量从2000年的23085万t增长到2010年的29051万t,不同年份农业碳排放均主要源于化肥施用与农业机械使用;（2）全省农业碳排放量的空间分布呈现较为明显的集聚特征,主要年份高碳排放区均集中于鄱阳湖周边地区;碳排放强度多为Ⅱ级水平,空间分布上与碳排放量相比更为均衡;（3）江西省县域间农业碳排放的相对差异与绝对差异整体上均呈明显扩大的趋势;（4）生产效率、结构、劳动力等因素对农业碳排放有抑制作用,农业经济发展则促进碳排放量增加,农业碳排放还受社会、政策等影响     

中国省域生态文明建设对碳排放强度的影响

生态文明建设作为新时代中国高质量发展的新理念和新目标,需要生态经济文明、生态社会文明和生态环境文明三个子系统协同推进与共同发展。降低碳排放强度是全球变暖背景下中国政府生态文明建设面临的重要问题和必然选择。研究生态文明建设对碳排放强度的影响,尤其从不同维度厘清生态文明建设不同子系统对碳排放强度的具体影响具有重要的理论和现实意义。利用2004—2016年中国省域面板数据,在STIRPAT模型基础上建立空间杜宾模型,实证分析了生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明对碳排放强度的影响。结果表明:①中国各省域碳排放强度的Moran’s I指数在0. 425～0. 473之间,存在明显的空间正相关性,相互之间的碳排放强度可以相互影响,其原因在于相邻省域之间存在密切联系并且自然和经济社会特征具有一定相似性。②生态经济文明、生态社会文明、生态环境文明与碳排放强度之间的相关系数分别是-4. 743 139、2. 865 884、-0. 324 6447,生态经济文明和生态环境文明可以降低碳排放强度,生态社会文明提高了碳排放强度。通过生态文明建设降低碳排放强度需要三个子系统均对碳排放强度产生负向影响,需要进一步转变生态社会文明对碳排放强度的影响效应,实现生态文明建设全面降低碳排放强度。③生态社会文明空间溢出效应没有通过显著性检验,生态经济文明、生态环境文明空间溢出效应的相关系数分别是2. 046 531、-3. 238 323,生态经济文明上升造成了周边省域碳排放强度上升,生态环境文明上升促进了周边省域碳排放强度下降。相邻省域之间需要确立共同的生态经济文明目标,建立跨省域减少碳排放合作机制,实现生态文明建设水平提高的同时共同致力于碳排放强度降低。     

“十二五”时期中国碳排放强度累积目标完成率分析

以中国大陆30个省市(自治区)为例,以2010年为基准年,在ESTDA的框架下,运用ESDA、LISA时间路径和LISA时空跃迁等方法分析了2011~2015年碳排放强度累积目标完成率的时空动态特征,同时,利用空间误差模型和地理加权回归模型分析了中国省域碳排放强度累积目标完成率的影响因素。结果表明：（1)中国省域碳排放强度累积目标完成率存在显著的空间差异性和空间自相关性;(2）东部地区具有相对稳定的局部空间结构;在空间依赖方向上,北京稳定性最强,新疆波动性最大;(3）中国省域碳排放强度累积目标完成率空间格局演化的整合性较弱,稳定性较强,协同高增长省域主要分布在中西部地区,协同低增长省域主要分布在东部地区;（4)影响中国省域碳排放强度累积目标完成率的重要因素是产业结构、能源强度、能源自给度和能源消费结构。 关键词： 碳排放强度累积目标完成率;时空动态;LISA时间路径;LISA时空跃迁;地理加权回归模型     

近20a三峡库区(重庆段)县域尺度耕地利用碳源/汇时空演化特征

耕地碳状况的研究对农业可持续发展与达成我国双碳目标具有重要意义,又可反应农业对生态影响程度。基于三峡库区(重庆段)各区县农业数据、耕地数据等,对库区各区县近20年来耕地利用碳状况的时空演变进行了研究。结果表明：(1)从时间上看,库区耕地利用碳吸收从2000年到2020年增加了818.15万t,增幅为62.68%,蔬菜和粮食作物的碳吸收比例最大;碳排放量21年间增加了8.49万t,增幅为15.23%,化肥为主要碳排放贡献者,年均碳排放比例为57.22%;库区耕地利用21年间均存在碳生态盈余,且碳足迹与单位面积碳足迹逐年递减,碳足迹减幅高达44.72%。(2)从空间上看,库区耕地利用碳排放、碳吸收在空间上均成西南高、东北低的分布格局,而碳足迹呈现出南北高、中部低的分布格局,但三者的空间差异和变化幅度差异都较大。库区耕地利用的碳汇功能总体在增强。     

中国区域创新能力测度与协同创新网络结构分析

选取1998～2017年全国31省市的面板数据,构建创新能力结构关系模型,测度中国各省域的创新能力,揭示省域创新能力耦合网络的时空演化,研究发现:(1)1998～2017年各省域的创新能力均有明显提升,但不同省域之间的创新能力仍有明显差距且呈逐渐扩大趋势.在四大区域中,东部地区的创新能力最强,东北地区的创新能力已被中部地区和西部地区反超,中部地区的创新能力高于西部地区;(2)在省域创新能力耦合网络演化过程中,耦合网络的密度与强度都有明显增强,极化特征明显,耦合网络空间范围向东部和中部地区集中,全国呈现出"东密西疏"的空间网络分布格局,省份间在开展协同创新的过程中出现了明显的小团体集聚现象;(3)各省域在协同创新中获益的差距不断扩大,省域协同创新获益格局在地理上呈现出集聚特征,空间上呈现出"东高西低"的特征.北京、天津、江苏、上海、浙江、广东等东部沿海省市成为我国协同创新获益较高水平的第一梯队,江苏-上海是我国省域间协同创新获益最多的一对省份.     

中国省域碳排放空间依赖结构的非参数估计及其实证分析

查清中国省域碳排放之间的空间依赖关系及其演变特征,是实现区域差异化减排战略和促进区域低碳经济和谐发展的关键。本文在估算1995—2015年中国大陆30个省域化石能源消费碳排放量的基础上,利用考虑时间和空间影响的Sampson-Guttorp非参数估计方法(简称SG方法)对中国省域碳排放的空间相关结构进行了定量估计,并将得到的SG相关系数与样本相关系数进行比较,结合中国经济发展与碳排放的实际验证了该方法在中国省域碳排放研究中的有效性和合理性,然后基于SG相关系数对省域碳排放空间特征进行聚类分析。研究结果表明:①在对中国3个阶段省域碳排放的相关结构研究中,未作变换得到的样本相关系数存在一定的不合理性,与现实出入较大,而基于SG方法得到的SG相关系数无论在理论上还是实践上都十分接近实际,克服了以往对空间相关定性描述的缺陷。②中国省域碳排放存在显著的空间正相关性和空间异质性,碳排放较高或较低的省区在空间上均趋于相邻,但随时间的演进空间相关性在高度聚集后有明显弱化的趋势。③在分布格局上,中国省域碳排放存在东、中、西和北、中、南梯度态势,即东部地区和北部地区省域的碳排放量高于西部地区和南部地区,而中部地区省域居二者之间。④根据中国各省域碳排放的空间相关结构和格局特征,提出将空间依赖性纳入到碳减排政策的制定中,并应对重点区域或重点行业实施差异化的减排措施。     

中国省域碳达峰与基本现代化“双目标”何以协同实现？

中国迈上全面建设社会主义现代化国家新征程,关于碳达峰与基本现代化“双目标”协同实现的研究具有重要的理论与实践意义。文章基于1997—2019年中国省域碳排放与经济发展特征统计数据,采用改进的Kaya-GDIM分解模型与拓展三要素经济增长核算模型,以能源消费总量为传导变量,构建“碳排放-能源消费-经济增长”系统分析实证模型。进而借助Mann-Kendall趋势检验、Tapio碳脱钩指数等方法对省域碳排放与经济发展状态进行研判。据此,文章进一步将相似特征省份进行分组,并在综合考察各省份组合碳排放与经济增长驱动因素特征的基础上,提出与之相匹配的“双目标”协同实现方案。研究发现：(1)依据碳排放与经济发展综合特征多指标研判,可将中国30个省份（未包含西藏和港澳台地区）,分为引领示范组、质量改善组、数量增长组、结构转型组。(2)各类型省域组合应依据其碳排放与经济发展驱动机制特征,制定碳达峰与基本现代化“双目标”协同实现方案。引领示范组省域应着力高效节能技术研发推广以及全要素生产率提升。质量改善组省域应着力推动生产要素由数量规模向质量改善的转变。数量增长组省域应着力改善物质资本与人力资本数量不足的...     

增加值视角下中国省域净碳转移权责分配

碳排放核算及碳排放权地区分配,是提升应对气候变化基础能力和建设生态文明社会的关键。利用中国多区域投入产出数据和MRIO模型,从价值链渠道层面揭示了省域净碳转移方向及根源;基于国家价值链理论,对国内省域产品流出增加值进行分解,以省内增加值占比为分担因子,提出了中国省域净碳转移责任分担标准。研究发现:(1)2015年中国各省份生产侧和消费侧碳排放存在显著差异,中间产品和最终需求调出、调入隐含碳是省域碳转移的主要原因。(2)中国通过对外贸易存在净碳转移,国内经济发达省份通过国内贸易对欠发达省份存在净碳转移;西北、东部沿海区域分别是国内最大净碳转入、转出地区。(3)省域间国内净碳转移应由碳转入地和转出地共同承担,净碳转出省份应增加碳排放责任,而净碳转入省份应减少碳排放责任;省域碳转入责任分担由流出贸易隐含碳及省域流出贸易本地获益能力决定,而碳转出责任分担由流入贸易隐含碳及省域贸易来源地获益能力决定。该研究对制定地区差异化碳减排政策、完善考虑碳转移的省域碳排放核算方案及全国性碳排放权交易体系构建等具有一定政策启示。     

基于二次能源省际调配的中国分省CO2排放量计算

节能减排目标任务的制定需要依据科学合理的CO2排放量测算。现有的IPCC提供的CO2排放量计算方法仅考虑一次能源燃料所产生的CO2,未考虑到二次能源省际调配的情况,不能真实反映各省CO2排放情况。本研究提出了考虑二次能源省际调配情况下CO2排放量的计算方法,并以2009年的数据为例,对各省能源消费CO2排放量进行了计算。考虑二次能源省际调配后,传统的能源大省如内蒙古、山西的CO2排放总量下降,东部沿海省份的CO2排放总量上升。中西部地区的CO2排放强度仍显著高于东部地区。中西部地区存在能源利用效率低、能源加工技术设备落后的情况,导致了西部地区的CO2排放强度偏高。建议中央在实施西部大开发"十二五"规划时,应当加强对中西部地区能源加工行业的投资,改善能源加工技术,改良加工设备,提高能源加工效率,降低CO2排放强度。建议由能源调入省向能源调出省份实施补偿。该部分补偿资金用于调出省的能源产业升级改造,以顺利实现节能减排的目标。     

中国高速铁路运营的减碳及经济环境互馈影响研究

二氧化碳等温室气体排放备受世界关注,新形势下低碳发展成为中国发展路径的新选择,而高速铁路是长距离运输低碳化的具体体现。基于运营阶段的行车碳排放换算,综合考虑多种交通工具的实际运载能力、标准运行速度等指标,分析中国高速铁路行车运营的减碳效果及经济环境互馈影响。研究发现:(1)以单位运输能耗量及该能源的碳排放系数计算,中国高速铁路行车与其余交通运输方式相比具有显著减碳效果,其百公里人均碳排放量约为航空运输的1/5和高速公路运输的1/3,且随着中国能源结构的逐步优化,减碳效果将会愈发凸显。(2)结合中国旅客周转量比例进行折算,自2008年至2015年高速铁路运输累计减碳2 610万t,从空间上看,省域差距明显,高速铁路运输繁忙的京沪线及京广线沿线地区,成为2015年高速铁路行车运营减碳效果的高值区,亦由此呈现出带状聚邻的正空间自相关性。(3)高速铁路运营产生经济环境的良性互馈影响,一方面环境优化具有潜在经济效益,2008—2015年的减碳效果相当于降低碳交易成本逾10亿元,其绿色设计及应用也益于区域经济发展;另一方面高速铁路运营经济收益具有潜在环境补偿能力,2008—2015年累计对区域节能环保支出贡献逾30亿元,其中高值区以中国中部地区为主,空间分布呈斜T字型结构,其成因与地区节能环保支出占比、出行结构等因素相关。基于上述分析并结合中国发展的客观实际,提出合理增强高速铁路运输效能、继续优化能源供给结构等优化对策,以期从出行视角为中国低碳发展提供交通领域的理论支撑。     

长江经济带碳减排潜力与低碳发展策略

为长江经济带低碳发展需要,借助长江经济带11省市2005～2014年间相关数据,对长江经济带及区域间的碳排放、能源强度、碳吸收进行测算,并探讨长江经济带未来低碳发展策略,分析 “高碳情景”与“低碳情景”下2030年各区域的碳减排潜力。研究发现：长江经济带碳排放聚集度较高且整体增速趋缓。东部区域碳排放均值最大,西部区域最小。中部区域碳排放增速最快,东部区域最慢。西部区域能源强度最高,东部区域最低;但中部区域能源强度降幅最大,东部区域降幅最小。西部区域碳汇能力最强,东部区域最弱。基于以上发现,从碳减排责任划分、低碳消费、清洁能源替代、高耗能产业优化以及区域生态质量提升等方面提出相关策略,力图实现碳源面的直接碳减排与碳汇面的相对碳减排。最后,经预测可知：2030年,长江经济带“低碳情景”比“高碳情景”减少碳排放约12亿t,中部区域将成为碳排放主要来源地     

碳氧平衡约束下武汉市土地利用结构优化情景模型研究

碳氧平衡法可通过比较人类活动引起的释碳耗氧量与生态用地的固碳释氧能力之间的平衡关系来测算碳氧平衡标准下生态用地需求量。以武汉市为例,遵循"环境友好、资源节约"的两型社会建设原则构建了土地利用综合效益最优的多目标函数,以2013年为基期年且2020年为目标年,探索了碳氧平衡约束条件下武汉市土地利用结构的优化方向。研究结果表明:土地利用结构优化后2020年较2013年增加了40 908hm2标准生态用地,产生431亿元的综合效益,年固碳能力和释氧能力分别达到532.03万t和1 418.33万t,分别占武汉市释碳耗氧量的43.25%和30.29%,能完成区域内的固碳任务且有盈余,但不能实现区域内的氧平衡。研究结果表明仅通过增加生态用地来维持碳氧平衡将难以为继,长期来看,必须转变发展方式来维持碳氧平衡状态。     

基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟

中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。     

基于碳平衡的区域生态补偿量化研究——以长株潭绿心昭山示范区为例

在区域碳平衡的基础上,通过建立生态补偿中观尺度模型,对长株潭及其生态“绿心区”昭山示范区做生态补偿量化研究,并就生态补偿体制的建立和实现形式等进行了讨论。结果表明：长株潭城市群总体属于生态赤字区,其中长沙、株洲、湘潭3地均为生态赤字区,昭山示范区为生态盈余区;2008年长沙、株洲、湘潭3地应支付生态补偿资金分别为：4067、7934、7430万元,长株潭 “绿心区”昭山示范区应获得生态补偿资金1229万元,结余1 8202万元生态补偿资金;建议由长株潭生态补偿管理部门统一支配,用于统筹长株潭及其“绿心区”的生态保护与建设。研究以长株潭绿心昭山示范区为例,以生态固碳与区域碳排放为切入点构建生态补偿模型,力求为解决低碳社会建设过程中出现的区域间矛盾提供参考     

中国高铁建设投资对国民经济和环境的短期效应综合评估

近年来,传统铁路发展远不能满足各行业对综合交通运输体系的需求,中国政府正加大对高铁行业的规划与投资。现有高铁网络与其他铁路共同构成的快速客运网,推动了产业的空间布局,加速了产业结构调整,提高了就业率,提升了区域间劳动力、资本、自然资源等配置效率,促进了区域经济协调发展。在中国政府大力建设高铁网络的当下,综合评估中国高铁建设投资给国民经济和环境带来的影响具有必要性和十分重要的现实意义。本文基于中国2012年投入产出表,利用投入产出技术和计量经济学模型,通过重新刻画投入产出模型中农村居民、城镇居民部门"收入-消费"内生关系,区分高铁与传统铁路在生产结构和投资结构的差异,构建基于居民消费局部内生化的高铁投资投入产出局部闭模型,评估中国高铁建设投资对经济、就业和能源环境的短期效应。结果表明:12012年中国高铁投资每亿元拉动总产出增加3.72亿元,GDP增长1.21亿元,投资总量给国民经济共带来总产出增长19 373.44亿元、GDP增长6 296.04亿元;2在拉动经济增长同时,高铁建设投资对就业拉动显著,每亿元高铁投资创造1 084个就业岗位,2012年因高铁投资新增就业岗位高达565.23万人。这意味着,在短期内,中国高铁建设投资会在发展社会经济、促进居民就业等方面注入强大的动力;3在环境层面,2012年高铁前期基础建设共带来83.42 Mt CO2排放,略大于传统铁路投资,但考虑到建成运营后,高铁具有清洁、稳定、高速等特点,高铁建设投资在环境层面优势会慢慢显现。     

基于生态足迹模型的区域水资源生态补偿量化模型构建——以长江流域为例

通过计算长江流域各省级行政区之间水资源生态服务价值的差异,建立各省间水资源利用和经济补偿的联动关系,促进区域协调发展。基于生态足迹模型测算长江流域各省份水资源超载指数,结合谢高地等人的中国陆地生态服务价值的研究结果,考虑地区补偿能力,构建水资源生态补偿的量化模型,计算各省份应当支付的生态补偿量。长江流域各省水资源生态服务价值总量高达9.37×1012元,各省生态服务价值也都在3.1×108元以上。整体上长江流域水资源生态服务价值呈现两端低,中间高的趋势,上中下游生态服务价值比例分比为44%,49%和7%。因此,处于长江流域下游以及中游的地区理论上应当对上中游地区水资源保护以及"生态服务价值外溢"进行相应的补偿。长江流域总体应获得1193.53亿元的水资源生态补偿。     

产业结构变动对中国碳排放的影响

采用LMDI分解方法,对中国1996-2009年的碳排放进行分解,定量分析产业结构变动对碳排放变动的影响。在此基础上,依据对未来中国产业结构变动的预测,估算了2020年之前产业结构变动对中国碳减排的贡献。基本情况是,1996-2009年中国碳排放增长464 678万t,其中,经济总量效应531 337万t,产业结构效应49 887万t,能源消费强度效应-223 940万t,能源消费结构效应107 395万t,诸因素对碳排放增长的贡献度分别为114.3%,10.7%,-48.2%和23.1%。产业结构变动驱动了碳排放增长,尽管它不是最主要因素。进一步研究发现,高耗能产业上升或下降1个百分点所对应的CO2排放量增加或减少2.2-2.9亿t。依据对高耗能产业结构变动值的预测,到2020年,产业结构变动效应约为-5亿t,占期间碳排放增量的-15%。这表明,与此前产业结构变动导致碳排放量增加情形相反,未来产业结构变动将有助于减少碳排放。     

Analysis of interprovincial trade embodied carbon emissions in Beijing-Tianjin-Hebei and surrounding provinces: based on constructed MRIO Model

The interprovincial trade embodied carbon emissions plays an important role in the national emission reduction target among China’s provinces. Furthermore, it will affect the smooth start-up of the national carbon trade market as well as the implementation of targets in 2030 for dealing with the climate change. Based on constructed MRIO model, this paper analyzes the embodied carbon emission trade flows among Beijing, Tianjin, Hebei and surrounding regions such as Shanxi, Shaanxi, and Inner Mongolia. The results indicate that six provinces have formed different patterns of carbon trade balance, where Beijing, Tianjin, and Hebei provinces are in a deficit position, while the other three provinces are in a surplus position. Beijing, Tianjin, and Hebei have transferred part of the carbon emissions to the other three provinces, which shows greater heterogeneity among various provinces and provincial different sectors. On basis of the conclusions, this paper puts forward some suggestions on provincial decomposition, responsibility distribution, and provincial collaborative reduction for national emission reduction targets.