碳排放约束条件下长江经济带农业生产效率研究

【目的】有效测度在碳排放约束条件下长江经济带各省、直辖市的农业生产效率，为促进长江经济带农业低碳化发展提供数据支撑，同时为推动长江经济带农业绿色高质量发展和区域协同发展提供参考。【方法】选取农业碳排放作为非期望产出指标，选择Super-SBM模型和GML指数测算并分解碳排放约束下长江经济带11省、直辖市2008—2021年的农业生产效率，结合莫兰指数(Moran’s I)探究碳排放约束下长江经济带农业生产效率的时空演变特征，并借助Tobit模型对其影响因素进行探讨分析。【结果】碳排放约束条件下长江经济带农业生产效率呈现较为显著的上升趋势；生产效率提升是技术效率提高和技术进步双重作用的结果，其中技术进步是主要驱动力；碳排放约束下长江经济带农业生产水平空间演变趋势显著，但11省、直辖市间农业的空间相关性不强、缺乏区域联动性；耕地规模、产业结构、城镇化水平和农村用电量是碳排放约束下影响农业生产效率的显著因素。【结论】为推动长江经济带农业低碳发展，提出以下4条建议：1)加强区域有效合作，制定区域整体农业降碳减排发展规划；2)依托双轮驱动减少碳排放约束的同时，重视提升技术效率来改善农业生产效率；...     

长江经济带农业碳排放时空特征及其驱动因素分析

为长江经济带农业碳减排政策的制定提供决策参考,从基于农业物资投入的农药、农膜、柴油、化肥、翻耕和灌溉等6个方面构建长江经济带农业碳排放体系,分析1996-2015年长江经济带农业碳排放总量的时序特征和2015年该区域11个省市农业碳排放量的空间特征,并利用改进的Kaya模型对1996—2015年农业碳排放的驱动因素进行分析。结果表明:1996-2015年长江经济带农业碳排放总量呈中速-高速-低速的阶段性上涨趋势;各地区间碳排放总量及强度差异悬殊,从碳排放总量角度看,上海市最低,安徽省最高;从碳排放强度看,贵州省最低,上海市最高;农业生产效率、农业劳动力和农业产业结构等因素的变化推动了农业碳减排。     

基于STIRPAT模型的长江经济带农业碳排放时空特征及影响因素分析

根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。     

基于交叉DEA的长江经济带农用地利用碳排放效率及影响因素研究

基于碳排放背景下,利用数据包络分析法评估了长江经济带2013-2017年农用地利用碳排放效率。结果表明,这五年间,长江经济带11省市的农用地利用碳排放效率整体偏低,区域农用地利用平均效率不足0.7。并且,通过对比2017年不考虑碳排放影响下的农用地利用效率结果得出,碳排放会对农用地利用效率有一定程度的负面影响。此外,利用Tobit回归分析方法发现,对区域农用地利用碳排放效率具有显著影响的因素是年均气温、耕地面积以及农村居民人均收入。因此探讨碳排放影响下的农用地利用效率及其影响因素,对优化农业土地结构和资源可持续利用有着重要作用。     

长江经济带耕地碳排放时空格局演变及其影响因素

为厘清耕地绿色利用状况,采用IPCC碳排放系数法测算2000—2020年长江经济带129个地级市耕地碳排放,利用空间自相关分析揭示耕地碳排放时空特征演化,运用LMDI模型分解各影响因素的贡献。结果表明,2000—2020年长江经济带耕地碳排放量在时间上呈下降趋势,呈“保持稳定—快速增长—缓慢增长—缓慢下降”四个阶段;在空间上呈中、东部高,西部低的态势,存在显著的全局空间自相关,局部高-高聚集区分布于长江中下游地区,低-高聚集区分布于中游地区,低-低聚集区则主要分布于上游地区;区域内农业碳排放的促进因素是农业经济水平,抑制因素主要是农业生产效率,其次是农业生产结构,最后是农业劳动力规模。为此,长江经济带耕地碳排放的时空差异显著,各地区应因地制宜制定碳减排策略和土地利用管制规划,提升农业生产效率,优化农业种植结构,加强区域联动,推进低碳农业协同发展。     

农业低碳发展水平及驱动因子研究——以四川省为例

选取中国西部地区四川省作为研究对象,应用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的碳排放模型测算2000～2016年区域内农业碳排放量及强度;采用Tapio脱钩理论分析区域内农业碳排放与经济增长的特征,并评估农业经济低碳发展状况;通过构建LMDI碳排放因素分解模型研究各驱动因子的贡献值,根据驱动因子的影响和作用提出农业低碳发展的对策。结果表明:研究期内四川农业碳排放量及强度平均每年分别以1.52%、1.18%增长率呈上升趋势,其中农膜是最主要贡献者,占45.2%;农业碳排放与经济增长的脱钩关系由最初不理想状态逐渐变成相对理想状态,在2013、2016年则呈现出完全脱钩的理想状态。研究分析得出农业经济快速增长是导致碳排放增加的主要驱动因素,农业生产效率是影响碳排放增长的关键抑制因素。     

中国碳排放特征及驱动因素分析

中国的碳排放已经成为国内外研究与讨论的热点问题之一.对中国1978-2008年能源消耗的碳排放量进行了测算,通过相关性分析和因子分析对碳排放的驱动因素进行研究.结果表明,1978-2008年中国的碳排放基本趋势是加快增长的,1996-1998年的碳排放量出现了一个下降的趋势;定基碳排放指数变化幅度比较大,环比碳排放指数变化趋势比较小;工业、采掘业、制造业碳排放量比重比较大;所选驱动变量与碳排放量的相关系数比较大,我国碳排放的驱动因子主要是社会经济发展和产业发展、交通发展和居民生活水平状况.     

长江经济带农业碳补偿修正测算及分析

为研究农业技术水平和自然禀赋对农业碳排放和碳汇的影响,通过修正后的农业碳补偿测算方法,计算得到2007—2016年长江经济带各省（市）的农业碳补偿额并进行对比分析。结果表明：江西和湖南的农业碳排放冗余量均为零值,农业技术水平较高,浙江和云南的农业碳排放冗余量较高,均值分别达到237.18万t和175.13万t,农业技术水平落后;浙江、江西、四川和云南的年均调整系数小于1,农业自然资源禀赋高于长江经济带的整体水平;修正后浙江和云南的碳补偿额由正数变为负数,表明这两个省从碳受偿地区变为碳支付地区,上海、江苏、安徽、湖北、湖南、重庆、贵州农业碳补偿额比修正前有所增加,江西和四川农业碳补偿额则比修正前减少。长江经济带各省域应加强农业自然禀赋的建设,提高生态背景值,增强其农业生态系统的碳汇功能,加快实现长江经济带生态补偿公平价值,并提升生态资源利用的地区公平性。     

福建省农业碳排放时空变化及其驱动因素

【目的】研究福建省农业碳排放时空动态变化规律及其驱动因素,为福建省农业实现低碳化发展提供理论依据。【方法】利用《福建统计年鉴》(1990-2016年)的农业生产数据对全省农业碳排放进行测算,运用地理信息系统(ArcGIS)对其空间变化规律进行分析,利用LMDI模型(对数平均迪式分解模型)对其驱动因素进行分解。【结果】1990-2016年间福建省的农业碳排放整体呈下降趋势,由598.32万t下降到546.49万t,年均下降0.35%。9个地级市农业碳排放量差异较大,其中南平市农业碳排放量最大,达到103.64万t;厦门市农业碳排放量最小,仅有5.29万t。从福建省农业碳排放的内部结构看,农用物资与农地利用所带来的碳排放为主要碳源,占农业碳排放总量的43.85%;其次是稻田甲烷所带来的碳排放,占比43.04%。在驱动因素方面,碳排放强度效应、就业结构效应和人口总数效应是全省农业碳排放下降的正向驱动因素,农业碳排放分别减少35.00万t、8.86万t和75.72万t;而农业收入效应是农业碳排放下降的负向驱动因素,农业碳排放增加了40.45万t。【结论】近年来福建省农业碳排放量整体减少,未来还可进一步采取措施,有效促进农业碳减排和低碳农业发展。     

江西省农业碳排放变化特征及其驱动因素分析

农业碳减排作为应对气候变化研究的重要内容,一直是相关研究领域的热点?借鉴IPCC和其他研究机构、学者提供的碳排放因子系数,从农业物资投入、农地活动、水稻种植、牲畜养殖等12种主要碳源,测算了江西省2001-2020年农业碳排放量,并利用LMDI分解法将农业碳排放驱动因素分解为效率因素、结构因素、经济发因素、劳动力因素。结果表明：江西省农业碳排放总量从2001-2020年呈波动下降-上升-下降-持续上升-持续下降的变化趋势,并在2016年达到顶峰。相比于2001年,农业碳排放量增长20.68%,农业碳排放强度下降47.75%;效率因素与劳动力因素对农业碳排放有抑制作用,分别减少351.02%、426.26%的碳排放量。结构因素与经济因素对农业碳排放有促进作用,分别增加33.55%、843.92%的碳排放量。文章最后就农业碳减排措施提出了针对性建议。     

长江经济带农业碳排放与经济增长的时空耦合关系

为平衡长江经济带农业碳减排与其经济增长之间的矛盾,在厘清其1993—2017年农业碳排放与农业增加值现状特征的基础上,利用耦合协调模型与Tapio脱钩模型探究二者的相互关系及演化特征。结果表明:1)1993—2017年长江经济带农业碳排放量总体呈现波动上升趋势,农业增加值则稳步上升,两者空间分布特征类似但地区差异较大。2)农业碳排放系统与农业经济系统间存在耦合协调发展关系,且耦合协调程度逐步升高,基本实现了由整体失调向整体协调的转变,不过上、中、下游地区存在明显差异。3)农业经济系统与农业碳排放系统之间总体以弱脱钩、强脱钩为主,表明多数情形下农业碳排放的增长速率要小于农业经济,可见长江经济带各省区近些年在农业碳减排工作上取得了一定成效。     

新疆农业碳排放测算与驱动因素研究

为厘清新疆农业碳排放与各驱动要素间的影响机制，本研究采用LMDI指数分解模型，对新疆1993—2020年的农业碳排放量进行测算并对驱动要素进行分解，总结农业碳排放随时空演化特征，并利用VAR模型进一步梳理各驱动要素与农业碳排放之间的关系。研究结果表明：碳排放累计效果为农业经济发展水平>农业劳动力>农业生产结构>农业生产效率；农业碳排放在短期内能促进农业生产率的增长与农业经济水平的发展，但也会阻碍农业生产结构的协调；长期来看农业生产率、农业经济发展水平与农业生产结构都会抑制碳排放的增长；从方差分解来看农业碳排放能自解释31.55%，各驱动因素合计解释68.45%。     

重庆合川区土地利用碳排放的效应及驱动因素

基于土地利用变更数据与能源消费数据,测算2009—2018年间合川区土地利用碳排放量,分析碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度演变趋势,运用LMDI因素分解法对碳排放驱动因素进行分析。结果表明:(1)2009—2018年重庆合川区土地利用净碳排放量呈上升趋势,年均增长率为7.00%;(2)合川区单位GDP碳排放强度呈逐年下降趋势,人均碳排放强度呈逐年上升趋势;(3)经济发展水平和建设用地规模是合川区土地利用碳排放的正向驱动因素,碳排放强度和土地利用效率为负向驱动因素。     

基于Divisia分解法的碳排放因素分解研究——以广东省为例

[目的]分解研究广东省碳排放量的影响因素。[方法]基于Johan提出的碳排放量公式,采用对数平均权重的Divisia分解法（LMD）,对广东省1996～2009年影响碳排放量的3大因素（能源结构、能源效率和经济发展）进行实证研究。[结果]经济发展是导致广东省碳排放量持续大量增加的主要原因;能源效率的提高是广东省减少能源消耗、降低碳排放量的重要手段;能源消费结构的调整和优化对于降低广东省碳排放量的潜力巨大。[结论]广东省的碳排放量在今后很长一段时间内将继续增长,在制定今后的发展战略中,要特别注意保持经济与环境的和谐发展。     

长三角地区碳排放量分析及预测

在“双碳”背景下,控制碳排放量对可持续发展具有重要意义。为精确测量经济发展中,各影响因素对碳排放量的影响,以长三角地区为例,将灰色回归组合模型应用于碳排放量的预测,选取了第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值和能源消耗量4个主要影响因素构建影响因素指标体系,分析各影响因素与碳排放量之间的灰色关联关系,通过对2005—2021年长三角地区碳排放量进行建模,建立各影响因素为自变量的回归预测模型,对2023—2025年长三角地区碳排放量进行了预测。实证结果表明：未来三年长三角地区碳排放量仍具有明显的上升趋势,增速在4%～10%左右,持续的高碳排放量对可持续发展产生深远影响。基于关联分析和预测模型结果,提出通过加快产业转型、提高清洁能源的使用等方式减少碳排放量,促进长三角地区绿色低碳发展。     

陕西省农业碳排放时序特征及影响因素分析

为探讨陕西省农业碳排放时间变化及其驱动因素,基于种植业和畜牧业2个方面的16类碳源,测算分析了2000—2014年陕西省农业碳排放现状,并利用LMDI模型对农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明,2000—2014年陕西省农业碳排放量增加了24.25%(96.33万t),年均增长率为1.56%,总体呈上升—下降—上升的变化趋势;化肥、农业机械、农膜、农药等农业物资投入对陕西省农业碳排放的影响逐渐增加,牛、羊、猪等大牲畜的肠道发酵、粪便管理对碳排放的影响逐渐减弱;对农业碳排放具有抑制作用的因素大小依次为效率因素、劳动力因素和结构因素,而经济因素则具有较大的促进作用。     

依托长江经济带加快安徽新型城镇化建设探析

依托黄金水道建设长江经济带,打造中国经济新支撑带,是新时期推动中国经济发展,实现"中国梦"的重大战略抉择。推进长江经济带新型城镇化建设、全面提高城镇化质量是我国在推动长江经济带建设中的一个重要发展目标。安徽作为长江经济带承东启西、承上启下的过渡地带,当前城镇化建设总体水平还不高,随着城镇化建设步入新型城镇化热潮,在长江经济带背景下全面推进安徽新型城镇化建设具有重要的现实意义。通过对安徽城镇化建设现状以及存在的问题进行分析,提出了对加快安徽新型城镇化建设的几点对策和建议。     

经济转型背景下城市土地城镇化格局及影响因素——以长江经济带城市为例

为研究经济转型背景下的土地城镇化及其影响机制,利用地理空间统计模型和面板回归模型,对长江经济带土地城镇化进行分析,并探究经济转型背景下经济全球化、市场化、分权化对城市土地城镇化水平的影响作用。结果表明,1)2009—2018年,长江经济带土地城镇化水平呈不断上升的趋势,但是区域差异显著;土地城镇化水平空间分布呈现东北高-西南低的集聚特征,土地城镇化水平的热点区域存在显著的空间极化现象;2)随着中国的经济转型,全球化、市场化以及分权化等因素均显著影响了长江经济带土地城镇化水平。此外,城市人口密度、经济发展水平、产业结构、固定资产投资均影响长江经济带土地城镇化。然而,经济全球化下的各类因素对长江经济带不同区域土地城镇化的作用程度存在一定的差异。     

基于USLE的沱江流域土壤侵蚀定量研究

沱江是长江的重要支流,研究沱江流域土壤侵蚀状况,对沱江流域生态保护和长江经济带发展有重要意义。本文采用USLE模型,对沱江流域16个县市区的土壤侵蚀量进行估算。结果表明,沱江流域内16个县市区的土壤侵蚀状况不容乐观,位于龙泉山脉的简阳市土壤侵蚀面积最大,位于龙门山脉的绵竹市土壤侵蚀量最大。     

基于PVAR的长江经济带旅游产业减贫效应研究

基于2007—2017年长江经济带省级面板数据,在面板向量自回归模型(PVAR)的基础上,运用稳定性检验、Granger因果检验、脉冲响应和方差分解等方法对长江经济带旅游产业发展与减贫效应的关系进行了实证研究。结果表明,长江经济带旅游产业发展对贫困发生率的影响随着年份变化由大变小,贫困发生率先增大后减小;长江经济带贫困发生率对旅游产业发展的影响会随着年份变化由大变小,在贫困发生率的影响下,旅游产业发展先增大后减小;长江经济带旅游产业发展对贫困发生率的影响大于贫困发生率对旅游产业发展的影响。基于此,为了进一步增强长江经济带旅游产业的减贫效应,需要延长旅游产业链,强化旅游业对贫困的脱贫力度;加大对地区基础设施建设的投资,为旅游产业的基础设施服务奠定基础;合理规划开发旅游资源,同时加大对旅游资源的保护;走特色旅游发展之路,打造出特色化程度高、服务质量好的优质旅游产业。