中国省域能源消耗碳排放的空间效应研究：基于不同空间权重矩阵视角

文章研究选择2007-2016年统计数据估算了中国30个省(直辖市、自治区)能源能耗碳排放量,分析了能源消耗碳排放量的空间关联效应,在3种权重矩阵条件下,通过空间杜宾模型,对选择的6项碳排放影响因素进行回归分析,结果显示:(1)能源消耗碳排放体现出较强的空间正相关性,10年间的莫兰指数均值达到了0.248,但是整体相关性成下降趋势。(2)能耗强度、经济发展水平、城市化水平和能源工业投资从强到弱表现出对能源消耗碳排放的正相关关系,而产业结构和能耗结构表现出对能源消耗碳排放有一定的弱负相关关系。(3)从空间溢出效应看,在邻接权重矩阵条件下,产业结构和能耗强度表现出正向溢出效应,其他4项影响因素表现出负向溢出效应;在距离权重矩阵下,能耗强度、能源工业投资和城市化水平表现出正向溢出效应。     

长江三角洲创新发展空间溢出效应的测度与分解

一体化深化背景下,准确把握城市群创新互动关系,对于推动高质量发展具有重要现实意义。空间溢出是创新发展互动关系重要体现之一,基于城市尺度数据、空间计量方法,对长江三角洲创新发展空间溢出效应进行多角度研究。主要结论如下：（1）城市创新发展存在显著为正的空间溢出效应,创新人才、资金投入、经济发展、交通设施和对外开放等都是创新发展重要驱动因素,但不同因素空间溢出效应存在差异。（2）不同区域、不同时期对比发现,创新发展空间溢出效应存在显著差异,如区域对比核心区时间演变明显增强等。（3）空间溢出效应随距离增加呈现“倒U型”演变趋势,且这一效应在325 km处最大,而后空间溢出效应的缓慢波动下降与中心城市相对均衡分布有关。本文为识别城市创新发展互动关系提供了新视角,对推动城市群创新发展、一体化深化等具有现实指导意义。     

金融发展对碳排放强度影响的空间效应研究

为改善全球变暖,发展经济效益与环境效率双赢的低碳经济是大势所趋。金融发展作为推动经济增长的核心动力,在中国低碳经济转型中起到至关重要的作用。在此背景下,选取2007-2019年中国30个省（市、自治区）的面板数据,首先考察了省级碳排放强度和金融发展的动态演变和时空格局,然后在STIRPAT模型基础上采用空间杜宾模型探索金融发展对碳排放强度的直接影响与空间溢出效应。研究发现：（1）中国总体碳排放强度持续下降,金融发展则持续增强,但碳排放强度和金融发展分别呈现模糊和明显的两极分化;（2）中国各省份的碳排放强度在空间上具有显著的自相关和聚集性;（3）金融发展会显著增加本地的碳排放强度,但在更大程度上显著降低邻近地区的碳排放强度,因此总体效果为金融发展会抑制碳排放强度。     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

沈阳市经济发展演变与碳排放效应研究

正确认识城市碳排放状况,研究确保城市经济快速发展的碳减排有效措施,对促进城市经济的可持续发展、制定各种环境经济政策、确保环境社会协调发展起到至关重要的作用。论文基于热红外遥感、GIS 和大气扩散模型技术,提高了城市碳排放空间分布的模拟精度。在此基础上,分别采用环境库兹涅茨曲线（EKC）、迪氏对数指标分解法（LMDI）和系统动力学（SD）模型,分析城市经济发展与碳排放之间的耦合关系和演变态势,通过碳排放分解分析研究影响碳排放浓度变化的因素,以及城市三次产业对碳排放的生产效应、结构效应和强度效应,模拟自然发展模式和调控发展模式两种情景下城市经济发展与碳排放的发展演变趋势。研究结果表明：1989—2008 年期间沈阳市碳排放与人均GDP拟合曲线符合N型特征,沈阳市的年均碳排放已经跨过了转折点。经济增长是导致沈阳碳排放增长的主要因素。1999—2010 年沈阳市第二产业碳排放的生产效应最大,三次产业的强度效应对城市碳排放都有抑制作用。2013—2020 年调控发展模式下的城市碳排放呈下降趋势。调控管理在保证经济稳步增长的同时将有利于沈阳市碳排放的有效抑制。     

广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明：产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈"未脱钩~弱脱钩~强脱钩"的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩.     

中国省域碳排放强度的集聚效应和辐射效应研究

估算了中国1997—2013年30个省(市、自治区)的碳排放强度数据,并利用全局Moran's Ⅰ指数、局域Moran's Ⅰ指数以及莫兰散点图从集聚效应和辐射效应两个角度考察了我国区域碳排放强度空间分布特征.结果显示:1集聚效应:我国省域碳排放强度具有明显的空间集聚特征,碳排放强度水平相似区域倾向于相邻分布;另外,碳排放强度空间分布呈现不断优化的趋势,即"低-低"集聚不断增加,"高-高"集聚逐渐减少.2辐射效应:内蒙古、宁夏和山西等省对周边地区的碳排放强度具有明显的正向辐射效应,广东、福建和浙江等省对周边地区碳排放强度具有明显的负向辐射效应.最后,据此提出政策建议.     

中国电力行业碳排放脱钩效应情景模拟

电力行业是全球碳排放最主要的来源,实现电力碳减排将影响中国碳中和目标的达成。该文基于中国2000-2017年的数据,从电力生产、输配、消费的视角,运用LMDI模型分解电力部门碳排放的驱动因素,并在此基础上建立系统动力学模型,设置5种不同的政策情景,模拟电力行业碳脱钩的变化趋势,结果显示:(1)对电力碳排放起正向驱动作用的有化石燃料结构、火力发电率、输配电损失、电力净出口、人均GDP、总人口和人均生活用电,起负向驱动作用的有煤耗率、电耗强度、产业结构。(2)相较于产业结构调整规划,国家制定的能耗强度目标和化石燃料发电占比目标调控碳排放的力度更大;相较于单项目标,组合型的政策规划使得碳排放与经济增速脱钩效应的变动趋势更显著。该文提出推广新型清洁电力能源、合理规划、实施精准化的组合型政策等政策建议,以期为相关部门制定政策规划实现碳减排提供可行性建议。     

基于空间回归模型的中国碳排放空间差异模拟

以中国碳排放数据库的多年分省碳排放数据为基础,选取植被指数NDVI、夜间灯光影像DMSP-OLS、生产总值、工业总产值和人口数5项指标,采用1 km×1 km格网,运用空间滞后回归模型对中国2000年和2013年的碳排放进行时空分布模拟,并对空间模拟结果进行误差分析及纠正,获得地均碳排放强度的空间分布图,以弥补传统碳排放统计空间展示效果差、空间分辨率低等缺陷.结果发现,中国碳排放的空间分布格局差异显著,地均碳排放强度分布呈现由东部地区向中西部地区逐渐递减的阶梯状区域分布差异,东部地区的碳排放高值聚集区域大致呈现面状聚集分布特征,区域之间碳排放的差异较小,西部省会城市、工矿城市与农村地区碳排放量差异显著.2013年的地均碳排放强度明显高于2000年,且高值区域的分布范围明显扩大,低值区域分布范围面积明显减少.     

我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素

为全面厘清我国旅游业碳排放的空间网络结构特征,基于2000-2015年我国各省（自治区、直辖市）旅游业碳排放相关数据（不含西藏自治区和港澳台地区数据,下同）,结合修正的引力模型,构建旅游业碳排放的空间关联关系;采用社会网络分析法,深入剖析我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素.结果表明:①2000-2015年,我国旅游业碳排放的空间网络关联度始终为1,其网络关系数与网络密度持续增加,而网络等级度与网络效率平稳下降.②上海市、浙江省、江苏省、北京市、天津市等东部经济发达地区在网络中处于核心位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响显著;而海南省、云南省、广西壮族自治区、青海省、吉林省等在网络中居于边缘位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响微弱.③广西壮族自治区、贵州省、新疆维吾尔自治区等归为"净溢出"板块,河北省、甘肃省、陕西省等处于"经纪人"板块,北京市、天津市、内蒙古自治区等归为"双向溢出"板块,江苏省、浙江省、上海市等属于"净受益"板块.④空间邻接关系、城镇化水平差异在1%的显著性水平上对旅游业碳排放空间关联性起正向促进作用,旅游消费水平差异和产业结构差异分别在5%和10%的显著性水平上与旅游业碳排放空间关联性呈正相关,能源消耗差异在1%的显著性水平上与其呈负相关.研究显示,我国整体旅游业碳排放空间关联性愈趋紧密,但仍存在较大改良空间,各板块间的空间关联性有待进一步加强.      

我国中部六省CO2排放动态变化趋势

探讨区域CO₂排放的长期变化趋势对制订碳减排政策和实现减排目标具有重要意义,为此,根据IPCC指南,测算了2000—2012年我国中部六省(安徽省、山西省、河南省、湖北省、湖南省和江西省)的CO₂排放量及其排放强度;借助DEA(data envelopment analysis)-Malmquist指数模型,从CO₂排放量、生产总值、资本存量、能源消费总量和劳动力5个方面,对中部六省的动态CO₂排放效率进行了全要素分析.结果表明:①中部六省的CO₂排放总量由2000年的6.74×108 t升至2012年的20.24×108 t,年均增长1.12×108 t.②中部六省CO₂排放强度由2000年的3.41降至2012年的1.74,年均下降5.5%.受地区能源产业结构的影响,山西省CO₂排放强度峰值高达11.40,减排压力与其余五省相比更为艰巨.③动态CO₂排放效率均值为1.054,呈稳步提升趋势,技术效率进步指数年均值为1.051(>1),对CO₂排放效率提升起到了拉动作用,而技术效率变动指数和规模效率指数的年均值均为0.999(<1),拉低了中部六省的CO₂排放效率.研究显示,中部六省CO₂排放量增速虽呈逐年下降趋势,但增长态势在短期内仍无法改变.CO₂排放与地区所处经济发展阶段关系密切,其排放效率的提升主要依靠技术水平的进步、低碳管理方法的推广和规模经济的发展.      

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。     

陕西省经济增长与碳排放关系的实证研究

研究使用协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数等计量方法,本文基于相关理论,应用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数及方差分解对陕西省碳排放与经济增长之间的关系进行了实证研究,对陕西省1993年-2012年的相关数据进行实证分析,结果表明:陕西省的经济增长和碳排放量之间,存在长期均衡的关系,且经济增长对碳排放量的增加有着正向的拉动作用,陕西省应该通过优化产业结构和提高能源利用率来推动低碳经济的发展.     

中国省际农业碳排放的时空分异特征及关联效应

文章选择1997-2015年数据测算了中国31个省(市、区)农业碳排放量,从时空2个纬度分析了其空间分布规律,利用探索性空间数据分析方法(ESDA)分析了农业碳排放的空间关联效应。结果显示:(1)中国农业碳排放总量波动的趋势呈现出"波动上升-快速下降-缓慢上升"3阶段特征,且波动幅度较大。(2)农业碳排放总量及其强度空间分布存在明显的非均衡性,有集聚的趋势,集聚的区域层次分明,有明显的地域特征。(3)农业碳排放呈现出较强的空间相关性,高-高型集聚区域为青藏高原地区,低-低型集聚区域是以河北和江苏为中心的2个集聚区域,但区域面积非常有限。据此,提出农业"碳减排"要实行差异化的政策;考虑邻近区域政策等要素的负溢出性,在高-高型集聚区域,要实行联防共治,避免农业碳排放的此消彼长,实现多赢。     

中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析

隐含碳排放研究是探索绿色低碳生活方式与推进生态文明建设的重要基础之一。论文基于投入产出分析法与城镇居民消费数据核算2002—2012年中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的城镇居民隐含碳排放,在分析城镇居民隐含碳排放时空演变特征的基础上,运用LMDI-Ⅰ加法数量分解模型分析城镇居民消费隐含碳排放的驱动机制及空间分异特征。研究结果表明：除吉林省外,其余各省的隐含碳排放呈增加趋势;消费水平提高是隐含碳排放量增加的主要因素,其高值主要聚集在北部沿海地区;人口规模对隐含碳排放变化具有双向效应,其强正向作用区与人口分界线所划分的东半壁逐渐趋于一致;导致多数省份隐含碳排放量下降的决定因素是隐含碳排放强度效应,空间差异不大;居民生活方式的变化对隐含碳排放变动的贡献不大,但其空间演变特征较为复杂。总之,各省隐含碳排放特征及其驱动机制存在差异,未来减排侧重点应有所不同。     

黑碳对气候的影响和中国黑碳减排措施

黑碳已经成为仅次于二氧化碳的气候影响因子,黑碳的排放问题越来越受到人们的关注。主要探讨了黑碳对气候的影响机理,并论述了黑碳主要是通过辐射强迫对全球气候产生影响,其中辐射强迫包括对可见光和部分红外光强吸附而造成的直接辐射强迫和通过云凝结核和冰雪反射影响等造成的间接辐射强迫。另外,还讨论了中国黑碳的排放问题,并且针对不同类别的排放源,提出了一些可行的减排建议。     

中国省际服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探索服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素对于推进服务业节能减排具有重要的实践价值. 基于2000—2018年中国省际服务业碳排放的面板数据(不含西藏自治区及港澳台地区数据),综合运用修正后的引力模型和社会网络分析法刻画服务业碳排放空间网络结构特征并厘清其驱动因素. 结果表明:①研究期内中国服务业碳排放空间联系强度不断增大,服务业碳排放空间网络结构趋于复杂化且稳定性显著提升. ②上海市、北京市、江苏省和浙江省等省份在中国服务业碳排放空间网络结构中扮演“中心行动者”的角色,这些省份是其他省份进行服务业碳排放空间关联的重要“桥接”和“枢纽”,控制与主导中国服务业碳排放的空间关联和空间溢出. ③省份间的地理位置越邻近,产业结构优化、城镇化水平和科技发展水平的差异越大,中国服务业碳排放空间的联系越多;而服务业碳排放强度的差异越大,服务业碳排放空间的联系越少. 研究显示,中国省际服务业碳排放存在空间关联和空间溢出,但空间网络结构仍较为松散,未来在推进服务业节能减排的工作中,需重视建立省际协同减排机制.      

中国机动车污染物排放系数研究

中国机动车污染物排放已成为影响空气质量的重要来源。基于控制技术的机动车污染排放系数研究有助于排放控制。根据机动车使用状况,车用燃料硫含量,行驶状况和活动水平,运用MOBILE6.2的方法和原理确定了中国各类型机动车HC、CO、NOx的排放系数。小型汽油客车国0阶段CO、HC、NOx分别为78．18t/v、7．89t/v和1．95t／v;国Ⅰ阶段CO、HC、Nox分则为7．16t／v、0．64t/v和1．02t／v;国Ⅱ阶段CO、HC、NOx分则为0．64t／v、0．45t/v和0．25t／v。     

江西省土地利用碳排放空间格局及碳平衡分区

二氧化碳浓度升高,导致全球气候变暖,生态环境问题逐渐凸显. 为此,绿色、低碳和循环发展成为我国当前工作重点. 江西省作为长江经济带生态文明建设的重要节点,大规模的城镇化建设导致碳排放量增加. 鉴于此,基于土地利用和能源消费数据构建碳排放量计算模型,探究江西省2000—2018年的碳排放空间格局特征,通过基尼系数、经济贡献系数和生态承载系数等多种分析方法探讨区域内的碳排放空间差异以及碳收支情况,同时从经济和生态的角度进行碳平衡分区并提出针对性的策略. 结果表明:①江西省2000—2018年土地利用碳排放总量逐年上升,从1 215.687×104 t增至4 907.425×104 t,总体表现为净碳源,碳减排压力较大. ②江西省碳排放空间格局呈现北高南低、西高东低的特征,北部和西部地区的碳排放总量明显大于南部和东部地区,其碳排放总量与各区域内的土地利用结构以及能源消费结构密切相关. ③江西省历年的碳补偿率均低于34%且逐年递减,碳补偿率、经济贡献系数和生态承载系数三者均空间差异明显,其中北部地区的碳补偿率低于南部地区,南部地区、东北地区的经济贡献率和生态承载系数高于西部地区. ④基于碳平衡分析,根据净碳排放量、生态承载系数等指标将江西省各地级市划分为4个碳排放发展功能区域,即碳汇功能区、低碳经济区、碳强度控制区、高碳优化区. 研究期内碳汇功能区数量变化较大,逐渐转为低碳经济区;碳强度控制区和高碳优化区数量基本无变化. 研究显示,江西省土地利用碳排放空间差异显著,协同减排的困难较大,为此根据碳平衡分区调整土地利用结构,有利于促进区域协同减排,推动全省低碳经济的发展,缓解因碳排放引起的全球气候变化问题.