农业碳排放的EKC检验及影响因素研究——以长三角地区为例

依据1995-2019年长三角地区农业相关数据,利用IPCC碳排放系数法计算出该地区农业碳排放量,并对计算结果进行EKC曲线分析,进一步使用LMDI分解法分析农业碳排放的影响因素及其贡献度.结果表明:长三角地区农业碳排放与农业人均GDP之间存在EKC曲线关系;农业生产效率是长三角地区农业碳减排的主要原因;农业劳动力规模...     

西部地区农业碳排放的时空演变及EKC假说检验 ——基于西部大开发12省份动态面板数据模型的经验分析

基于2000—2017年中国西部地区12省份的面板数据,测度了西部地区农业碳排放,揭示了西部地区农业碳排放的时序演变和空间格局的变化特征,进而采用动态面板数据模型对农业碳排放的EKC假说进行检验,并着重分析了城镇化水平和第三产业占比等经济变量的影响效应。研究发现,2000—2017年中国西部地区农业碳排放呈现出"快速上升—急剧下降—缓慢上升—快速下降"的4阶段特征;中农业碳排放区和低农业碳排放区的空间格局基本稳定;高农业碳排放区和偏高农业碳排放区呈现出明显的动态演变趋势;西部地区农业碳排放的EKC假说不成立,农业碳排放与农村居民收入呈正U形关系;西部地区农业碳排放存在明显的惯序性,与第三产业占比的关系呈现倒U形。得到启示,持续推进西部农业向规模化、集约化模式,甚至绿色化、智能化模式转型发展,以及增加农村居民非农就业收入,是实现西部农业碳减排,推进大开发下西部地区绿色发展的基本路径。     

EKC视角下福建省农业碳排放与经济增长关系的实证研究

【目的/意义】探究福建省农业碳排放与农业经济发展水平关系,分析农业碳排放的影响因素,可为福建省发展低碳农业和生态农业提供理论依据和优化策略。【方法/过程】从农地使用、农作物种植、农业物资使用和畜牧养殖4个方面构建农业碳排放指标体系,基于2000-2019年福建省农业相关数据,计算福建省农业碳排放;分析并验证福建省农业碳排放与经济增长关系的环境库兹涅茨曲线(EKC),加入控制变量并进一步验证;最后分析影响福建省农业碳排放的因素。【结果/结论】结果表明:(1)福建农业碳排放和农业经济增长之间的关系符合库兹涅茨曲线,呈“倒U”形;福建省农业碳排放在“倒U”型曲线的右端,处于下降阶段;(2)加入控制变量后的环境库兹捏茨曲线呈“倒U型”,曲线的拐点后移,但依然在2019年之前到达拐点。建议福建省制定低碳农业发展路径:一要考虑经济发展和环境质量;二要协调农业经济增长和农业碳排放的发展;三要合理安排农业种植和畜牧养殖。     

碳排放与农业经济增长的关系

最近这些年来,我们国家的二氧化碳的排放量伴随着农业腾跃式的飞速发展而增加,所以为了实现我国的可持续发展,实现我中华民族的伟大复兴及中国梦的实现,我国现阶段应积极加强对碳排放与农业经济增长的关系的研究具有十分重要意义。由此,本文从碳排放的基础上的EKC模型和碳排放因素的不同角度出发,针对碳排放与农业经济增长关系,由此详细探讨了二者之间的EKC关系与碳排放变化的详细Kaya分解结果,希望可以对我国的长期发展起到正确的引导作用。     

合肥市农业生产碳排放脱钩分析及峰值预测

在对2006—2019年合肥市农业碳排放时序与组成变化分析的基础上，采用Tapio脱钩弹性模型分析合肥市农业碳排放量与农业经济增长的相关性，基于EKC模型原理结合岭回归等统计方法进行相关关系分析，并运用Python3软件拟合三次函数对合肥市农业碳排放进行科学预测。结果表明：农业碳排放量总体呈上升趋势，且谷物种植产生的碳排放量占比最大；农业碳排放量与经济发展之间主要有弱脱钩、扩张连续、强负脱钩与强脱钩四种类型，其中主要以弱脱钩为主，且现阶段有向强脱钩发展的趋势；未来10年，合肥市农业碳排放量将逐年下降。总体表明，合肥市低碳农业发展良好，并有进一步扩大的趋势。     

西部地区农业生态建设与农村经济发展双赢技术战略选择

生态建设与经济发展的关系既相矛盾,又相协调,依据西部地区生态建设和经济发展的资源、生态和经济背景,客观地评价了西部地区农业生态建设和农村经济发展的障碍因素,提出了实现西部地区农业生态建设和农村经济发展双赢技术体系。     

城乡融合对农业碳排放强度的影响研究北大核心CSCD

发挥城乡融合对农业碳排放强度的抑制作用,对促进农村绿色低碳转型以及助力农业农村现代化具有重要的现实意义。本文基于城乡融合发展理论,利用2005—2020年30个省(市、区)面板数据,采用经典面板模型分析城乡融合对农业碳排放强度的影响,并探讨了其作用机制和异质性。结果表明,全国和三大区域(东、中、西部地区)的城乡融合发展水平呈持续上升趋势,而农业碳排放强度则呈显著下降趋势,两者之间的波动趋势呈相反态势。城乡融合对农业碳排放强度具有显著的负向影响。基于地理区位和粮食生产地区分析,城乡融合对东部地区和粮食主产区的农业碳排放强度抑制作用更为明显;城乡融合通过提高农业技术进步和农业规模化经营来抑制农业碳排放强度。为此,积极推动精准的城乡融合政策,加强农业技术进步和农业规模化经营,重视城乡融合减排效应的差异性,是实现降低农业碳排放强度的关键方向。     

农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

我国农业碳排放的时空演化、脱钩效应及绩效评估

【目的】科学分析我国农业碳排放的时序特征、空间格局、演变模式、脱钩关系和绩效评估等问题，为助力我国实现“双碳”目标、加强建设农业强国提供依据。【方法】构建我国农业碳排放和农业碳排放绩效评估的指标体系，基于2007—2020年我国省域农业碳排放的系统测度指数，采用核密度估计和标准化椭圆可视化分析农业碳排放的区域分布特征和时空演化趋势，选用Tapio模型考察农业碳排放与经济增长之间的脱钩关系，构建非期望产出的超效率SBM模型报告我国和七大经济区的农业碳排放绩效及分解效率。【结果】2007—2020年，我国农业碳排放整体呈现先上升后下降的“倒U型”曲线，区位差异明显，等级分布稳定。东部地区减排效果最优，中部地区出现“两极化”分布，西部地区减排压力较大。空间格局整体以东北-西南方向为主导，并向东北和西北方向趋向分散化。我国农业碳排放和农业经济发展之间已保持在弱脱钩水平并向强脱钩水平突破，可划分为平稳期（2007—2016年）和突破期（2017—2020年）两个阶段。农业碳排放绩效呈现出“迅速上升-缓慢下降-平稳改善”趋势，其中大西北经济区和北部沿海经济区分别居于首位和末位，农业生产技术变化（T...     

海南省旅游经济增长与碳排放关联性的实证研究

碳排放是旅游业产生环境影响的主要因素,是旅游学术研究的热点问题。旅游业作为海南省的重要支柱产业,研究旅游经济增长与碳排放关联性对旅游产业可持续发展具有重要意义。选取海南省1986-2018年的数据,尝试进行单个地区的特定产业的EKC假说验证。针对碳排放与旅游经济增长的关联性,实证结果表明碳排放的环境库兹涅茨曲线假说未得到支持;VAR模型分析的结果表明旅游经济增长与碳排放之间不存在长期均衡的协整关系;Granger因果关系检验结果表明二者之间不存在Granger因果关系。