| 交通运输业碳排放效率时空演变及趋势预测 |
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| 引用本文： | 郑琰,蒋雪梅,肖玉杰.交通运输业碳排放效率时空演变及趋势预测[J].环境科学,2024,45(4):1879-1887. |
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| 作者姓名： | 郑琰 蒋雪梅 肖玉杰 |
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| 作者单位： | 南京林业大学汽车与交通工程学院, 南京 210037;南京财经大学营销与物流管理学院, 南京 210023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（71871111,72271116） |
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| 摘 要： | 为探索周围邻域对交通运输业碳排放效率演变的影响，分析了交通运输业碳排放效率的时空演变特征，并对其长期演变趋势进行预测.首先，采用超效率SBM模型测度我国30个省份的交通运输业碳排放效率，利用核密度估计方法分析其随时间演变的特征；其次，构建传统与空间马尔可夫概率转移矩阵进一步分析了交通运输业碳排放效率的时空演变特征；最后，针对不同类型的省份提出相关建议.结果表明：(1)交通运输业碳排放效率的平均水平低于0.6，但呈逐年递增的趋势，且区域差异逐渐缩小.(2)各省份交通运输业碳排放效率至少有71%的概率维持原有状态，且短期内难以实现跨阶段转移.(3)地理空间格局影响交通运输业碳排放效率的演变过程，当某省份与碳排放效率高的省份相邻时，转移到高效率的概率增加，而与碳排放效率低的省份相邻时则相反.此外，在空间溢出效应的影响下，交通运输业碳排放效率的演变逐渐呈现“俱乐部收敛”的趋势.(4)从长期演变趋势来看，各省份交通运输业碳排放效率向高水平转移的可能性增大，呈现出由低到高递增的态势，同时“俱乐部收敛”现象逐渐消失.
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| 关 键 词： | 交通运输业 碳排放效率 超效率SBM模型 空间马尔科夫链模型 时空演变 趋势预测 |
| 收稿时间： | 2023/5/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/7/12 0:00:00 |
Spatio-temporal Evolution and Trend Prediction of Transport Carbon Emission Efficiency |
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| ZHENG Yan,JIANG Xue-mei,XIAO Yu-jie.Spatio-temporal Evolution and Trend Prediction of Transport Carbon Emission Efficiency[J].Chinese Journal of Environmental Science,2024,45(4):1879-1887. |
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| Authors: | ZHENG Yan JIANG Xue-mei XIAO Yu-jie |
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| Institution: | College of Automobile and Traffic Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China; School of Marketing and Logistic Management, Nanjing University of Finance and Economics, Nanjing 210023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | transportation industry carbon emission efficiency super efficient SBM model spatial Markov chain model spatio-temporal evolution trend prediction |
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