数字经济对碳排放强度的影响机制及空间效应

在数字经济蓬勃发展与碳减排压力严峻的双重背景下,文章选取2011-2019年中国252个地级及以上城市的面板数据,采用熵权法测度各城市的数字经济发展水平,并使用夜间灯光数据反向推演各城市的CO2排放量,运用固定效应模型、中介效应模型、空间杜宾模型多维度实证检验数字经济发展对碳排放强度的影响机制、空间溢出效应和异质性。研究发现：（1）总体上,中国数字经济发展水平不断提高且各城市差距逐步缩小,碳排放强度不断降低且各城市差距逐步扩大;（2）从全国范围来看,数字经济的发展能够显著降低城市碳排放强度,并且产业结构升级和技术创新是数字经济降低碳排放强度的重要机制;（3）各城市数字经济发展水平和碳排放强度具有显著的空间正相关性,并且数字经济能够通过空间溢出效应降低邻近地区的碳排放强度;（4）数字经济发展对碳排放强度的影响存在地区、城市层级和城市规模上的异质性,相较于东部地区、中心城市和大规模城市,数字经济在中西部地区、外围城市和中小规模城市发挥的碳减排效应更显著。     

中国居民消费碳排放影响因素的时空异质性

研究我国居民消费间接碳排放的阶段性和区域性特征,对于制定社会经济新常态发展下的碳减排策略具有重要的现实意义.利用投入产出法和结构分解分析法,核算了2002~2017年中国居民消费间接碳排放水平,量化了影响因素对间接碳排放的贡献;利用地理加权回归模型定量描述了省域间接碳排放的时空分异特征.结果显示:2002~2017年中国居民消费间接碳排放呈现先增长后下降的趋势,“食品”类和“居住”类消费是其主要来源,占比42%~48%.新常态下,“直接碳排放强度”、“生产技术”和“消费倾向”因素的抑制作用显著加强,大大抵消了“收入规模”、“人口”及“消费结构”因素对碳排放的促进作用,促使碳排放降低了145MtC.省域间接碳排放从东至西呈现递减的分布特征,表现出一定的集聚性.碳排放的影响因素具有空间异质性,“生产技术”与碳排放呈现负相关关系,其他因素呈现正相关关系.其中,“人口”、“收入规模”及“直接碳排放强度”对碳排放的影响程度较为突出.     

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.     

数字经济与碳排放绩效：以中国276个城市为例

数字经济是推动城市低碳转型的重要动力,也是实现碳达峰、碳中和目标的关键路径.该研究以中国276个地级及以上城市为研究对象,利用改进的熵值法测算各城市数字经济发展水平,并将碳排放绩效分解为碳排放强度和碳排放效率,在此基础上综合运用面板固定效应模型和中介效应模型剖析数字经济对碳排放绩效的影响及其作用机制.结果表明：(1)数字经济发展水平每提高1%,碳排放强度将显著下降0.180%,碳排放效率将显著提高0.276%,即数字经济能显著提高碳排放绩效.(2)数字经济对碳排放绩效的影响存在城市区位和城市规模的异质性,东部城市和大城市数字经济的作用强度更大.(3)数字经济可通过提高经济发展水平、优化产业结构以及加速技术创新显著提高碳排放绩效.研究显示,数字经济不仅能直接显著提升碳排放绩效,而且可通过规模效应、结构效应和技术效应间接影响碳排放绩效.因此,未来仍需加快数字经济高质量发展,尤其增强科技创新和产业升级对碳排放绩效的传导作用;同时根据城市规模和资源禀赋,建立健全的差异化碳减排机制.     

经济新常态下外贸发展对我国碳排放的影响

选取灵活的单区域模型,运用实物产值比计算方法,选取日本为进口代表国并结合进口国GDP排放强度的修正方法,针对加工贸易产品占我国外贸总额约50%的特点,改进现有内涵排放测算方法.研究结果显示我国出口产品内涵排放得到了显著的改善,呈现碳排放与出口额脱钩的现象,进口产品内涵排放占比全国碳排放的比重维持在3～5%左右,“十二五”期间净出口内涵排放的总量和占比比“十一五”期间都有所降低,显示我国出口贸易政策调整作用正在显现.需要不断坚持优化进出口政策,尽早实现我国进出口产品内涵排放之间的平衡.投资增速的快速下降已经开始对产业结构产生影响,但中国未来需要进一步加速最终消费的增长以弥补投资下降所带来的需求不足,并鼓励服务业需求的发展.     

欧盟碳排放权交易制度对企业的经济影响分析

自欧盟碳排放权交易制度成立以来,人们关注的往往是它作为一个环保经济工具,是否改善了环境.其实,企业因该制度而受到的经济影响更值得研究.本文阐述了欧盟碳排放权交易制度的建立,分析了它对欧洲企业的生产成本和利润的影响,总结出在经济上它为欧洲企业带来的收益和弊端.     

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。     

基于地理加权回归的省域碳排放影响因素研究

碳减排已经成为新时代生态文明建设亟待解决的问题,碳排放量与地域空间位置密切相关,为更好地促进碳减排、碳达峰,碳排放影响因素的区域性差异以及趋势分析已成为碳减排分析的焦点。通过地理加权回归方法研究我国30个省（区、市）2007—2017年的人口因素、能源消费、城镇化建设发展对碳排放量的影响,进而揭示碳排放量与区域社会经济发展的关系。结果表明,碳排放量的空间聚集性较强,各影响因素的空间分布格局差异较大,其中电力消费总量和化石能源消费总量的增加对碳排放量的正向影响作用最大,人口规模对碳排放量也有一定的正向促进作用,城市公共汽电车辆和主要建材消耗总量对碳排放量的影响作用并不显著,均呈不稳定的正负相关关系。我国碳减排应调整能源消费结构,进一步提高清洁能源技术创新,将城镇化建设与碳减排分阶段融合,加大绿色消费、绿色建筑和绿色出行的支持力度。

     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

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.      

地方经济增长目标管理对碳排放效率的影响

基于2007—2021年中国231个城市的面板数据,探究地方经济增长目标管理对碳排放效率的内在机制与地方政府行为下的异质性。结果表明：（1）地方经济增长目标会对碳排放效率产生负面效应,特别是在地方政府对经济增长目标采取硬约束、目标加码以及超额完成下,会进一步加剧对碳排放效率的负面效应,而“留有余地”的软约束能够在一定程度上促进碳排放效率的提升。（2）地方经济增长目标硬约束与目标加码会抑制产业结构高级化与技术创新水平的提升,进而对碳排放效率产生负面效应,而软约束能够提高产业结构高级化与技术创新水平,从而促进地方碳排放效率的提升。（3）地方经济增长目标对碳排放效率的影响存在着单一的产业结构高级化与技术创新门限效应,依靠产业结构高级化策略与技术创新策略是地方经济增长目标提高碳排放效率的有效手段。（4）地方GDP考核压力的提升不仅会弱化经济增长目标软约束对碳排放效率的促进作用,还会进一步加剧地方经济增长目标、省市间目标加码以及超额完成对碳排放效率的负面作用;而碳排放权交易政策的实施以及目标约束方式的转变可有效弱化地方经济增长目标管理对碳排放效率的负面影响。     

农业碳排放与经济增长实证研究

本文选取甘肃省2001-2011年的数据,通过相应的计量分析方法,研究了农业碳排放和经济增长之间的关系。研究表明甘肃省农业碳排放量和强度逐年增长,但增长速度处于阶段性下降状态,同时经济增长和化肥、农药等农业碳源导致的碳排放强度之间存在一定的协整关系,并对此给出了降低农业碳排放量的建议。     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

中国经济增长对国际能源消费和碳排放的动态影响——基于33个国家GVAR模型的实证研究

在全球经济一体化背景下,中国经济的快速增长不仅对本国能源和环境产生直接作用,还对贸易伙伴国的能源消费和碳排放造成间接影响。研究中国经济增长对国际能源消费和碳排放的影响,将有助于从全球维度上理解经济增长、能源消费和碳排放之间的互动关系,并准确界定中国在节能减排中所应当承担的责任和义务。基于33个国家GVAR模型的实证研究发现,在中国经济增长冲击下,全球能源消费和碳排放小幅上升,并在2年后达到最大,但长期趋近于0;美国、欧元区和日本的能源消费和碳排放均表现为正向响应,而印度的能源消费和碳排放分别显示上升和下降,体现出两者在外部冲击下具有异质响应特征。与中国相比,美国经济增长冲击将大幅提高全球能源消费和碳排放,其影响程度大约为中国的6倍,可见美国在碳排放与能源消费的国际传导渠道中占据了主导地位。     

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

京津冀地区汽车运输碳排放影响因素研究

以空间相关性和空间异质性为基础,构建SLM-STIRPAT、SEM-STIRPAT和GWR-STIRPAT模型,对京津冀地区汽车运输碳排放进行测算和影响因素分析.结果表明：京津冀地区汽车运输碳排放存在显著空间相关性和空间异质性.人口对汽车运输碳排放呈正向影响;人均GDP对货运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对客运碳排放呈负向影响,城镇化水平对汽车运输碳排放呈负向影响.第三产业增加值对客运碳排放和总量碳排放呈正向影响,对货运碳排放呈负向影响,人口对张家口市汽车运输碳排放影响最为显著;人均GDP对秦皇岛市和沧州市的汽车运输碳排放影响最为显著;城镇化水平对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著;第三产业增加值对秦皇岛市的汽车运输碳排放影响最为显著.     

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。     

碳排放与经济增长的协调性分析

针对碳排放和经济增长的协调性关系,基于环境库兹涅茨曲线(EKC)假说和脱钩理论,选取中国、美国、印度、俄罗斯、日本、德国、韩国、沙特阿拉伯、加拿大、英国10个主要碳排放国家的年度数据进行实证研究。碳排放与经济增长的协调性分析结果表明:欧盟等国协调性较好,中、印等发展中国家需要加强。EKC与脱钩理论在度量低碳方面是统一的(2种方法下考察碳强度得到的弹性和结论基本一致),在构建低碳指标长、短期目标时,可分别参考EKC回归系数(β)和Tapio脱钩弹性系数(e);在促进低碳经济发展方面,发展中国家可借鉴欧盟等国经验,力求较低碳排放和较高经济增长之间的协调发展。     

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;（...