我国养猪业碳排放时空特征及因素分解研究

从实现我国碳减排目标和养猪业可持续发展的角度出发,分析我国养猪业碳排放与经济发展的时空关系,并对养猪业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明:(1)纵向来看,我国养猪业碳排放总量基本呈现"上升—下降—上升"的三阶段特征,碳排放强度随着养猪业生产总值的变化表现出一定的波动性;(2)横向来看,中部地区养猪业经济发展对碳排放的影响最小,西部地区碳排放强度最高,养猪业经济发展对碳排放的影响最大,东部地区碳排放强度介于中西部之间;(3)效率因素在一定程度上抑制了养猪业碳排放,与2000年相比,2001—2012年累计实现了38.61%的碳减排;劳动力因素和经济因素对养猪业碳排放都具有一定的促进作用,分别累计产生了1.57%和57.62%的碳增量。可见,经济因素是造成我国养猪业碳排放增加的主要因素。最后根据研究结论提出了相应的碳减排建议。     

中国碳排放驱动因素分解分析

本文基于生产部门、居民生活部门的化石能源消费量以及水泥生产量的数据,较全面地测算了2000～2009年我国的碳排放量,并建立了碳排放驱动因素的对数均值迪氏指数(LMDI)分解模型,考察样本期间各因素对我国碳排放量变化的影响。研究结果表明:我国已经跨越了碳排放强度和人均碳排放高峰阶段,但仍处于从人均碳排放量高峰到碳排放总量高峰的过渡阶段。经济增长和城市化是这一阶段碳排放的主要正向驱动力,能源利用效率则是碳排放的主要负向驱动力。     

中国农业碳排放驱动因素的时空特征研究

低碳农业不仅是减缓气候变暖的重要手段,也是中国传统农业向现代农业转变的必经过程,研究农业碳排放的驱动因素对中国制定农业减排措施具有一定意义。而已有研究更注重农业碳排影响因素的显著性,未从影响因素本身出发考虑其在影响农业碳排时的时间差异和区域差异。本文将对应分析和面板模型结合,一方面从时间纬度分析了全国农业碳排放主导因素的阶段性特征,另一方面从空间纬度探讨了地区农业碳排主导因素的区域差异。得到了两方面结论：一是中国农业碳排放主导因素在时间纬度上有两个发展阶段,先由农业经济结构主导向农业机械化主导转变,再向农业经济发展水平主导转变;二是中国农业碳排主导因素在空间纬度上存在明显的区域差异,农业经济发展水平和机械化水平对农业碳排的主导性由西向东减弱,农业经济结构对农业碳排的主导性东部最强,中部最弱,农业经济规模对农业碳排的主导性西部最强,中部最弱。研究结果可对中国制定分阶段、分区域农业减排政策提供参考。     

中国国际贸易海运CO2排放特征及驱动因素研究

近年来中国国际贸易海运量持续增长,海运CO₂排放量显著增加,海运业碳减排问题受到社会各界的广泛关注。本文基于2001—2016年的中国海运量数据,运用IPCC清单中“自下向上”的方法,按照实际货物运输类别将海运细分成液体散货运输、干散货运输、集装箱运输三种方式,分别按船型核算以中国为始发地或目的地的国际贸易海运产生的CO₂排放,并对CO₂排放总量进行时序特征分析;应用LMDI模型对中国国际贸易海运CO₂排放的驱动因素进行分解分析。研究结果表明：① 2001—2016年间,中国国际贸易海运CO₂排放的演进经历了三个阶段,总体呈显著增加趋势;② 人均GDP和人口始终是加剧CO₂排放的因素,其中人均GDP是CO₂排放增加的最大拉动因素,反映出中国国际贸易海运CO₂排放与经济发展密切相关;③ 能源强度因素抑制了海运CO₂排放增加,成为海运业未来强有力的碳减排驱动因素;降低海运强度有助于降低CO₂排放;④ 基于目前的经济社会发展态势,在没有出台新的针对性政策的情景下,未来一段时间内中国国际贸易海运CO₂将会保持增长。研究结果可对中国制定海运领域碳减排政策提供参考。     

中国北方农牧交错带生态退耕时空分异及驱动因素

厘清生态退耕时空格局及驱动因素对中国北方农牧交错带生态系统结构调整与生态修复具有重要意义。基于退耕指数、空间自相关分析、地理探测器等方法模型,剖析2000-2020年中国北方农牧交错带生态退耕时空分异特征,探究其驱动因素。结果表明：①2000—2020年中国北方农牧交错带生态退耕面积为27617.84 km²,年均退耕面积为1380.89 km²,退耕指数为10.27%,退耕耕地主要转化为草地、林地和水域,占退耕总面积的75.20%。②2000—2020年北方农牧交错带生态退耕空间集聚特征显著,高值集聚区趋于山区集中,并由东北向西南扩展,低值集聚区趋于省际边缘、市区及周边地区集中分布,呈现向东北转移态势。③生态退耕时空分异受自然因素、社会经济因素及政策因素的共同影响。坡向、海拔高程、生态工程数量、路网密度、年均降水量的影响程度不断增强,生态管控面积比、城镇化水平、年均气温的影响程度有所降低。各驱动因子交互作用对生态退耕时空分异呈现双因子增强和非线性增强效应。本文结果可为北方农牧交错带科学推进生态系统结构优化与生态文明建设提供参考。     

长三角工业SO2排放驱动因素全周期因素分解及其区域差异

量化评估长三角工业SO2排放影响因素的减排效应及其区域差异,有助于因地制宜制定区域差异化的减排路径。基于全过程控制的视角,采用LMDI完全分解模型对长三角城市工业SO2排放的影响因素及其时空差异进行实证分析。研究认为,源头驱动因子对长三角工业SO2排放表现为促增作用,而过程控制因子和末端治理因子则表现为减排效应。考察期内各影响因子的减排效应存在时空差异,末端治理是长三角各城市工业SO2减排的主要手段,其在经济发达城市的减排贡献较之于经济欠发达城市相对较小,经济增长则对工业SO2排放的促增作用最为显著但趋于减弱,而经济结构、煤耗结构和煤炭清洁利用的减排效应逐渐凸显,且其减排能力提升与地方经济发展水平有密切关系。转变经济发展模式、提高末端治理水平是当前减少SO2排放的通用型措施,而提高工业能源效率和煤炭清洁利用水平在未来则有更大的减排潜力。     

基于LMDI分解方法的北京地区碳排放驱动因素分析

运用LMDI分解方法对北京地区1995—2010年的能源碳排放进行了因素分解,在此基础上,定量分析了这些因素对碳排放的影响程度和影响规律。研究发现:北京地区能源强度是能源碳排放最大的负向驱动因素,能源结构和产业结构因素对减排做出了很大的贡献,而经济发展规模与人口规模是拉动北京地区碳排放增长的主要因素,交通运输业对北京地区的能源碳排放影响不容忽视。     

工业废气排放行业的污染特征及行业治理重点分析

本文介绍了化工企业工业废气排放的污染特征,分析了不同类型废气排放源导致对环境出现不同程度的影响,并着重对化工废气的防治从治理技术、监管方法与管理制度三个方面进行了相关探讨,为化工废气的污染监管与治理提供了经验和实例。     

中国粮食作物灌溉用水效率时空特征及驱动因素——以稻谷、小麦、玉米为例

在中国粮食生产与水资源分布日益不平衡的背景下,提高灌溉用水效率是保障粮食安全和水资源安全的战略需要。本文运用投入导向型DEA和面板Tobit模型,探究了2008—2017年中国稻谷、小麦和玉米的灌溉用水效率的时空特征和驱动因素差异。结果表明：中国稻谷、小麦和玉米灌溉用水效率均有较高提升空间,其中稻谷和小麦在研究期内呈现波动上升趋势,而玉米则呈现倒“U”型趋势。空间分布方面,玉米各主产区的灌溉用水效率基本超过全国平均水平,其主要问题为效率值波动较大;而稻谷和小麦主产区中,华南双季稻区、北部冬麦区和长江中下游冬麦区的灌溉用水效率及增长幅度较低。进一步的驱动因素分析表明,资源环境的变化更易驱动玉米灌溉用水效率;现有节水灌溉条件下农田水利设施对不同粮食作物灌溉用水效率的驱动方向和作用程度差异较大;经济社会发展对3种粮食作物灌溉用水效率均有较大驱动力。基于以上研究,本文对因地制宜制定实施粮食水资源管理政策提出了针对性建议。     

中国渔业生产系统隐含碳排放结构特征及驱动因素分解

面对新的发展形势,传统的渔业生产方式已不适应当前社会转型要求,面临着发展方式粗放、效益低迷及影响生态环境等诸多挑战.渔业经济的低碳化发展是中国渔业可持续发展必然选择,是保障国家食物安全、促进农(渔)民增收和经济社会发展的现实需要,对于从根本上推进中国渔业供给侧结构性改革意义重大.基于投入产出模型和扩展Kaya恒等式,对...     

安徽省土地城镇化空间分异特征及驱动因素识别

科学度量土地城镇化的空间变化,实现人口、土地、产业三位一体的中国特色新型城镇化道路,是推动中国城镇化高质量发展的关键问题。本文运用经验贝叶斯修正的空间自相关指数,探索分析安徽省土地城镇化的总体空间分布、空间分异格局及局部空间差异,借助R语言支持下的地理加权回归模型识别其驱动因素,为提升新型城镇化质量,协调区域发展提供决策参考。研究结果显示：① 安徽省土地城镇化水平区域差异明显,以铜陵、合肥、马鞍山、蚌埠、黄山、芜湖、淮南及滁州等地市的部分市辖区为核心,构成的高值集聚斑块日益凸显;以安徽省农产品主产区为核心,向四周渐进式扩展的环绕式空间结构则为低值区;② 省内土地城镇化水平存在空间关联性,局部空间分异显著;③ 土地城镇化受人口、产业、投资、产出等因素影响,影响强度呈区域差异特征,土地城镇化驱动类型可沿淮河分为以北地区的人口—投资驱动型及以南地区的人口—产业驱动型。     

1993-2012年中国省际技术进步方向与工业生产节能减排

地区工业企业的节能减排思路和政策制定者的政策选择,与技术进步方向紧密联系。不同地区的技术进步方向,以及不同主体面对节能压力和技术约束的最优行为选择,是亟待研究的问题。本文构建三要素CES生产函数来拟合不同省份的工业生产过程,并运用1993-2012年的省际面板数据进行回归,分析回归结果发现： ① (KE)L形式的CES生产函数更符合省际工业生产的实际情况,但不能在10%的显著性水平下拒绝KEL形式;② 北京、上海等省份的技术进步表现为资本增强型和资本偏向型,适合非能源要素替代的节能思路,天津、河北等省份的技术进步表现为能源增强型和资本偏向型,适合提高能源利用效率的节能思路;③ 吉林、安徽等省份的技术进步表现为资本增强型和能源偏向型,需要能源研发补贴政策;山西和内蒙古的技术进步表现为能源增强型和能源偏向型,必须调整产业结构,增加资本使用研发补贴,来应对环境问题。     

河南省新型城镇化时空格局演变及驱动因素

采用改进的熵权TOPSIS法对2006-2012年河南省各地市的城镇化水平进行测度,并借助GIS技术对城镇化的时空演变格局、内在驱动因素及内部协调性进行分析,研究发现：2006-2012年河南省各地市城镇化水平显著提升,整个城镇化进程是一个人口、空间主导经济发展的过程.城镇化类型以人口导向型城镇化为主,但经济的驱动作用越来越强.生态城镇化存在进一步恶化趋势,在今后发展中应注重对生态环境的保护.     

1998-2012年中国省际灰水足迹效率测度与驱动模式分析

水资源短缺与污染已经严重影响到中国的可持续发展,提高水资源效率是解决两者的必然选择。在测算中国31个省市（自治区）1998-2012年灰水足迹及其效率的基础上,本文基于扩展的Kaya恒等式和LMDI模型定量分析了效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的影响,最后利用LSE模型按驱动效应的绝对贡献率将各省份进行了分类。分析结果显示：研究期间中国平均灰水足迹为4814.30亿m³,灰水足迹效率由1998年的16.30元/m³增加到2012年的89.32元/m³,整体上呈现经济发达地区高于落后地区的特征;效率效应、经济效应、开发效应及技术效应对灰水足迹效率的变化起正向驱动效应,结构效应与禀赋效应对灰水足迹效率的变化起负向驱动效应,其中效率效应、经济效应是影响灰水足迹效率变化的最主要因素;中国灰水足迹效率空间驱动类型主要包括双因素支配型（Ⅰ、Ⅱ）、三因素主导型、四因素协同型（Ⅰ、Ⅱ）、五因素联合型等6种类型。研究结果可为水资源利用效率提供新的研究思路同时为区域水资源的合理利用提供理论支持。     

中国省域生态福利绩效评估及其驱动效应分解

以最少的自然消耗实现人类福祉最大化,促进可持续的福祉提升,是生态福利绩效概念的核心内涵。本文通过构建生态福利绩效模型,将生态福利绩效模型分解为经济增长的福利效应和经济增长的生态效率两个驱动效应,应用DI指数和DEA-ML指数分别对影响中国31个省域经济增长的福利效应和经济增长的生态效率进行了测算及分析。研究表明：① 2006—2016年中国人类发展水平大幅提高,在空间上呈“京津沪率先提升,然后由东向西”拓展态势。② 2006—2016年中国人类发展水平的增速明显慢于人均生态足迹增速,使得中国生态福利绩效整体呈下降趋势。③中国人类福祉增长与经济增长相对脱钩,人类福祉增速慢于经济增速。中国31个省域分为中福祉增长和低福祉增长两类,其中内蒙古、黑龙江、广西、海南、贵州、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏、云南11个省域为中福祉增长类型,其他20个省域属于低福祉增长类型。④ 2006—2016年中国传统全要素生产率和绿色全要素生产率都有不同程度的提高,但绿色全要素生产率一直低于传统全要素生产率,表明经济增长付出的资源环境代价影响了中国经济增长质量。⑤中国生态福利绩效提升整体由福利效应和生态效率共同驱动,根据驱动效应分解和生态福利绩效的变化情况,本文将中国31个省域生态福利绩效分为经济主导提升型、福祉带动提升型、福祉滞后下降型、经济滞后下降型、总体下降型5种类型。本文深化了对生态福利绩效变化的驱动效应的认识,对中国不同类型省域采取差异化的生态福利绩效提升策略提供参考。     

中国工业碳排放驱动因素及其脱钩效应——基于时变参数C-D生产函数的分解和测算

中国平衡碳排放与经济增长关系的关键在工业。本文引入时变参数C-D生产函数修正LMDI分解法和Tapio脱钩模型,实证分析2004—2019年中国工业及其分行业的碳排放驱动因素与脱钩动态。结果发现：①除了能源强度下降持续促进碳减排外,各个年度能源消费碳强度、工业行业结构、技术进步、资本存量和劳动投入的碳排放影响方向和强度均不稳定;样本期间能源强度下降的累积碳减排作用最强、能源消费碳强度的作用次之,资本存量扩张的碳增排作用最强、劳动投入的作用次之。资本存量对工业碳排放的分阶段累积影响具有明显的先促增后促减再促增的“U”型变化趋势,劳动投入的影响变化正好相反。②得益于能源强度、能源消费碳强度和劳动投入碳减排作用增强,碳排放与工业增长正从弱脱钩向强脱钩变化,采矿业和电热燃水业由连接或负脱钩向强脱钩改善,制造业由弱脱钩向强脱钩改进。因此,强化制度设计与政策调控,引导工业投资调整结构,提高能源使用效率,优化能源消费结构并放大技术进步的碳减排作用,有利于在推动工业增长的同时减少碳排放,实现中国经济增长与“双碳”目标协同。     

中国高碳制造业碳排放时空演变及其驱动因素

中国高碳制造业碳排放研究有助于推进中国工业绿色可持续发展。本文采用中国省域制造业能源消费数据,利用IPCC碳排放系数法、空间自相关分析法、动态空间面板模型,分析2006—2015年间中国30个省（市、区）（除港澳台、西藏外）高碳制造业碳排放时空演变及其驱动因素。研究发现：①除北京和上海外,其他省域高碳制造业碳排放均呈现不同程度的增长,碳排放“热点区”集聚在渤海湾、华北平原等区域;②高碳制造业碳排放存在显著的路径依赖以及空间溢出效应;③经济规模扩大是造成高碳制造业碳排放量增加的首要因素,而产业结构调整是造成其碳排放减少的重要因素;④资源禀赋水平提高、固定资产投资增强会促进高碳制造业碳排放的正向空间溢出,导致邻省碳排放增加,而技术水平提高、产业结构调整、对外开放度提高、外商投资增加,则有利于邻省高碳制造业碳排放减少。因而,在高碳制造业碳减排过程中,各省应突破省域界限,形成联动协调机制,通过优势互补、打破技术创新瓶颈,突破原有认知锁定,解锁不合理产业政策,在完成碳减排目标的同时实现整个工业绿色化转型升级。