中国低碳试点城市碳排放效率时空演变与影响因素

中国提出2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的战略目标,提高碳排放效率,推动绿色低碳发展是实现“双碳”目标的重要途径。运用包含非期望产出的Super-SBM模型,测度了2003—2018年中国68个低碳试点城市的碳排放效率并分析其时空演变特征,运用面板回归模型分析城市碳排放效率的影响因素,得出以下结论：（1）低碳试点城市碳排放效率在时间上整体呈上升趋势,效率值从0.169上升至0.423,年均增长率为6.31%,仍有一定的提升空间。（2）低碳试点城市碳排放效率的区域差异呈先缩小后逐渐扩大趋势,空间上呈现“东中西”递减分布格局;从城市等级规模来看呈现“超大城市>特大城市>大城市>中等城市>小城市”特征。（3）经济发展水平、产业结构、城镇化水平、绿色技术创新与试点城市碳排放效率呈显著正相关,外资强度与碳排放效率呈显著负相关,各影响因素对三大地区和不同规模城市的作用程度存在一定的差异性。从创新投入、产业结构和区域差异化等方面提出对策建议,对促进城市绿色低碳发展和生态文明建设具有一定的借鉴意义。     

中国旅游业绿色发展效率时空演变特征及影响机理

绿色发展是旅游业可持续发展理念的重要组成部分,是旅游业奉行以人为本、生态至上和全面发展的新价值观。在梳理旅游业绿色发展概念及内涵基础上,构建旅游业绿色发展效率评价体系,运用SBM-Undersirable模型、核密度估计、空间马尔科夫链等方法,探讨2008—2018年中国31个省（市、自治区）旅游业绿色发展效率（TGDE）时空演化特征及影响机理。研究发现：（1）时间和空间变化方面,TGDE总体处于中等偏下水平,时间上呈“W”型变化形态,“下降—上升—调整”阶段特征显著;空间呈“东—中—西”递减分布,内部差异为西部地区>东部地区>中部地区,低、中、高效率由“金字塔”向“菱形”结构转变,高效率地区集中于东部沿海,中等效率多分布于中西部地区,低效率位于胡焕庸线两侧。（2）动态演进方面,TGDE始终存在两极分化现象,但区域协调性逐步增强,具有较强平稳性,难以实现跨越式发展,空间向上转移省份比较集中,以中西部为主,向下调整省份较少,且存在明显的空间溢出效应,溢出影响具有不对称性。（3）影响机理方面,总体上,经济水平、产业结构、政府规制、教育水平和旅游资源影响因子与TGDE间存在显著的正向关系,对外开放程度的作用不显著,但各因子的影响程度、作用机理及条件具有较强地域性。     

中国省际碳排放强度时空演变及驱动因素研究

中国碳排放强度在空间上的联动关系在理论与实证层面均未形成较为统一的认知,这与中国各区域经济关联日益深化的发展现状不相匹配,也不利于制定差异化的区域减排政策。因此,文章以2000-2016年中国30省份数据为研究样本,运用探索性空间数据分析方法,优化传统马尔可夫链为空间马尔可夫链,对中国省际碳排放强度的空间关联性及其演变特征进行研究,并采用分位数回归模型对不同碳排放强度水平下各影响因素的差异化效应进行模拟分析。结果表明：（1）中国省际碳排放强度呈现逐年递减的变化趋势和由西北向东南梯度递减的空间分布格局,并呈现高度稳定性;（2）从空间关联看,碳排放强度高和低组别的省份在状态转移时以极大概率维持自我稳态;当区域与比自身碳排放强度低的区域为邻时,自身碳排放强度会被拉低,且邻域碳排放强度越低碳减排拉动作用越强;反之,低碳地区被高强度区域包围时,低碳状态不受影响;（3）以碳排放强度为依据划分的分位数回归结果显示,技术进步对各碳排放强度组别均起到碳减排效用,说明技术创新是当前最为普适的减排手段,故以碳排放较低的发达区域为核心,推动低碳技术溢出效应对邻域的带动作用,将有可能对减排产生事半功倍的效应;（...     

中国城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势

合理控制城市碳排放强度对于中国实现碳达峰、碳中和目标愿景以及应对气候变化的意义重大.采用夜间灯光数据反演得到2001～2020年城市碳排放量,测算碳排放强度,并对城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势进行研究.结果表明：(1)中国城市碳排放强度持续下降,从2001年的2.79 t·万元-1降至2020年的0.88 t·万元-1,年均降幅5.94%.各大区域城市碳排放强度的差距存在收敛特征.空间分布上,城市碳排放强度的高值区集中在东北地区,以及内蒙古、宁夏和陕西等地,南北地区差异拉大,中南部与东部地区的碳排放强度降幅明显,高低集聚层次分明.(2)中国城市碳排放强度的global Moran’s I较高,均值为0.436,空间自相关性显著.碳排放强度以城市自身与邻域城市均未发生跃迁的类型为主,不同类型间时空跃迁的概率较低,凝聚度指数高达82.57%.跃迁类型的稳态较高,碳排放强度的时空演变存在空间锁定效应和“俱乐部趋同”现象.(3)城市碳排放强度的σ收敛不显著,但存在绝对β收敛和条件β收敛.绝对β收敛速度差异明显,全国的收敛速度为3.137%.东部和西部地区的收敛速度略低,分别仅有3...     

中国交通运输碳排放时空演变及差异分析

核算了2003—2012年间中国30个省域的交通运输碳排放量和碳排放强度,分析了交通运输碳排放时空演变规律,分别计算了中国东、中、西部的交通运输碳排放量和碳排放强度的标准差和变异系数以定量分析其差异.结果表明:2003—2012年10年间,中国30个省域交通运输碳排放量呈逐年增长趋势,并整体呈现"西低东高"的特征,其中,湖北、广东和山东三省的总量居前3位,而内蒙古、吉林和重庆这3个省份(直辖市)的增速最快;交通运输碳排放强度整体上全国呈增长趋势,呈现出"西高东低"的非均衡变化特征;交通运输碳排放强度绝对差异增速趋缓,自2008年后三大区域的标准差和变异系数都呈现明显趋同效应.     

浙江省都市区碳排放时空演变及其影响因素

都市区建设促进城镇协同发展,对碳排放产生了影响,因此研究都市区建设与碳排放的关系,有助于探索减排的有效途径。基于浙江省各县市区2010—2018年间土地利用、能源消费等数据,测算碳排放量;利用空间自相关方法和空间计量回归模型,探讨四大都市区碳排放的时空演变特征及其影响因素。结果表明：（1）杭州都市区是浙江省最大的碳排放都市区,其次是宁波、温州和金义都市区。（2）碳排放在空间上具有明显的集聚特征。不同都市区碳排放的时空演变特征具有显著的差异性。（3）都市区建设有助于各城镇的协同作用,促进资源的高效配置和利用,进而降低碳排放。（4）都市区碳排放的影响因素和驱动机制受到都市区发展阶段和特色影响,形成不同的空间特征。（5）都市区低碳建设任务和方案是由其独特的碳排放驱动机制和时空演变特征决定的。     

我国农业碳排放时空演变特征研究

碳达峰、碳中和目标的提出,对我国农业碳减排提出了新要求。明确农业碳排放特征是制定农业碳减排政策的基础。本文对2012—2020年我国31个省（区、市）农业碳排放情况进行了测算,分析了我国农业碳排放的时空演变特征。我国农业碳排放总量呈现“先上升、后下降”的趋势,且下降速度快于增长速度。从农业碳排放结构来看,农资投入和畜牧业的碳排放下降是近年来农业碳排放下降的主要原因;从农业碳排放空间变化来看,我国农业碳排放呈现出“西升、东降、中略降”的空间变化特征。在此基础上,本文认为农业低碳发展应以保障国家粮食安全为前提,在保证农产品产量的同时进一步减少农资投入,统筹制定地区农业碳减排政策。     

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.      

基于超效率SBM模型的公路运输碳排放效率分析

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明：2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西部;2010-2019年中国的公路运输碳排放全要素生产率整体呈上升趋势,技术进步变化的降低是阻碍全要素生产率上升的关键因素。     

成渝城市群紧凑度与碳排放强度时空演变及协调发展

研究成渝城市群紧凑度与碳排放强度的时空演变及协调发展水平,对于实现社会绿色低碳高质量发展至关重要.运用综合评价、碳排放恒等式、耦合协调度和地理探测器等方法对2010~2020年成渝城市群紧凑度与碳排放强度的时空分异、协调发展和驱动因素进行分析.结果表明:①成渝城市群紧凑度持续上升,从2010年的0.18升至2020年的0.22,总体增长22.22 %,其中经济紧凑度的贡献率逐年增强.各城市紧凑度区域差异显著,高值区集中在城市群西北部的成都、德阳和绵阳以及西南部的自贡、内江和泸州,低值区分布在中部,雅安是城市群内紧凑度最低的地区.②成渝城市群碳排放强度逐年降低,在研究期内下降幅度达39.57 %,城市群南部的碳排放强度整体高于其他区域,成都和重庆两市常年为低值区,碳排放强度的区域差异在逐渐缩小.③城市紧凑度与碳排放强度的耦合度从拮抗阶段转为磨合阶段,耦合协调度从2010年的0.21升至2020年的0.69,两系统逐渐走向良性协调发展.城市群西北部（成都、德阳和绵阳）与川南两市（自贡和泸州）的耦合协调度整体较高.产业结构、科技创新、城镇化水平、政府干预和环境宜居对两系统的耦合协调度都具有显著影响.④优化产业结构、强化科技支撑、提升城镇化发展质量、实施积极的政策引导和建设绿色屏障是促进成渝城市群紧凑度与低碳度协调发展的有效途径.     

1999～2007年中国能源消费碳排放强度空间演变特征

采用Theil指数和空间自相关分析方法,研究1999～2007年国家、区域和省际层面能源碳排放强度特征、区域差异水平和空间格局演变.结果表明,①1999～2007年,全国能源碳排放总量从0.91 Gt逐年上升至1.83 Gt,碳排放强度从0.83t.万元-1震荡下降至0.79 t.万元-1;②八大经济区域碳排放强度呈现...     

基于机器学习的交通碳排放预测模型构建与分析

针对交通运输碳排放问题,基于2005~2019年30个省份的面板数据,采用多种机器学习算法构建不同预测模型对30个省份的交通碳排放量与影响因素进行分析.首先,基于固定效应模型思想将省份差异转化为影响因素,进一步采用Pearson相关系数法与Spearman秩相关系数相结合的方法对18个交通碳排放影响因素进行筛选;其次,采用K-折交叉验证方法,并绘制学习曲线对各预测模型性能进行测试,选用MSE、MAE、R²和MAPE作为模型的评价指标进行分析,来选定最佳预测模型,并选择SHAP值来计算最佳预测模型中各解释变量的重要度.结果表明,省份差异、社会商品消费总额、城市绿地面积、货运周转量、私家车数量、交通运输业产值和常住人口这7个因素之间多重共线性弱且均通过显著性检验,可作为交通运输碳排放预测模型的解释变量;随机森林算法和XGBoost算法预测结果均表现优异,R²均高于0.97,误差均低于10 %,且不存在过拟合与欠拟合现象,其中XGBoost算法表现最优,而KNN算法表现欠佳;各解释变量的重要度排名为:省份差异 > 社会商品消费总额 > 私家车数量 > 常住人口 > 货运周转量 > 城市绿地面积 > 交通运输业产值, 综合相关性与重要性分析来看,在交通运输碳排放预测中,省份差异是一个不可忽视的变量.研究结果可为政策制定者和决策者提供参考,促进交通运输行业的可持续发展.     

西安高新区多情景碳达峰预测及减排路径分析

第十三届全国人民代表大会第五次会议提出要致力于推进碳达峰碳中和工作,促进经济社会向全面绿色低碳转型,实现高质量发展.西安高新区作为陕西省重要的科技创新和产业聚集区,经济发展在很大程度上依赖于能源消耗,碳减排的任务就显得尤为艰巨.以西安高新区为研究对象,首先通过系统核算园区内碳排放,对不同能源种类和不同行业企业碳排放现状进行分析;然后利用Kaya模型设定多种独立的碳达峰情景,预测不同情景下的碳排放总量值及碳达峰时间;最后结合西安高新区发展特点科学甄选相应的碳减排路径,给出合理的减排建议.结果表明,目前电力消耗碳排放占比最多且份额呈逐年上升趋势,工业碳排量始终占主导地位且第三产业发展日益蓬勃;碳排放因子情景、能源强度情景和经济水平情景这3种情景下可于2030年达到碳达峰,其中经济发展水平对西安高新区未来碳达峰的峰值和时间影响最大,产业结构情景、能源结构情景和人口规模情景在2030年前没有出现峰值;未来减排路径主要从电力部门脱碳、经济稳健高质量发展、能源及产业结构绿色升级和构建绿色交通体系入手,可为实现碳中和预留更多的准备时间,也为我国工业园区低碳发展提供决策参考.     

基于InVEST-PLUS模型的淮北市碳储量时空演变及预测

研究土地利用时空演变对生态系统碳储量的影响,对研究区未来的国土空间规划以及减排增汇提供理论依据.基于1985、1995、2005、2015和2020年这5期土地利用数据,结合InVEST模型分析了研究区碳储量时空变化,运用PLUS模型预测研究区2035年自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及耕地和生态双保护情景土地利用变化并估算不同情景下的生态系统碳储量.结果表明:①1985~2020年研究区耕地面积持续减少,2015~2020年土地利用变化较快,综合土地利用动态度达到了34.62 %;②1985~2020年碳储量呈下降趋势,减少1.55×10⁵ t,其中在2005~2015年间,碳储量减少了1.22×10⁵ t,年均减少量达1.22×10⁴ t;③碳储量较高区域分布在研究区的东部,碳储量较低区域分布在研究区中部和西北部;耕地碳储量占比从66.89 %下降到57.73 %,但耕地仍是研究区最主要的碳库;其他地类向草地和林地转化有利于生态系统碳储量的增加;④2035年,自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及双保护情景下的碳储量分别为81.77×10⁵ 、82.45×10⁵、82.82×10⁵和82.51×10⁵ t.     

中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析

为减少交通运输二氧化碳排放量,采用ESDA方法对交通运输碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑了空间联系作用,构建GWR模型对碳排放影响因素进行时空差异分析.研究发现:(1)2000—2013年中国省域交通碳排放空间聚类特征随时间变化不大,存在显著的高值、低值聚类特征.京津冀地区、辽宁、山东、山西、陕西、河南地区为高值聚类区,新疆、青海地区一直处于低值聚类区.(2)碳排放影响因素在相邻地区差异较小.其中城镇化率、交通运输结构为主要推动因素,能源强度则起到关键抑制作用.应对碳排放聚类区域施行协同减排目标,同时,应根据因素影响作用差异,分区域制定针对性减排政策.     

土地利用的碳排放效率及其低碳优化——基于能源消耗的视角

碳排放效率可以弥补碳排放总量等指标对碳排放作为成本对期望产出作用考虑不足的弱点。研究以土地利用中能源消耗产生的碳排放为基础,基于投入导向的CCR与BCC模型测算土地利用碳排放的总效率、技术效率、规模效率与规模报酬。研究结果表明:30个省份中仅内蒙古、福建、广西、青海土地利用碳排放总效率有效;技术效率与规模效率的效率值及其分布与土地利用特征存在联系,规模效率有效地区分布远小于技术有效;规模效率有效省份与规模报酬不变省份存在不一致,改善土地利用碳排放规模效率需要考虑地区规模报酬所处阶段。因此对26个碳排放非DEA有效省份的土地利用从投入与产出进行低碳优化,并给出投入冗余度与产出不足率。最后针对低碳优化结果,设计包含土地利用能源投入控制以及基于土地资源配置的产出优化的土地利用低碳排放对策,以实现碳排放效率有效。