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环境科学研究 2022年第7期35卷 1743-1751页

作者：蒋培培王远罗进储祥祚伍博炜福建师范大学湿润亚热带生态地理过程教育部重点实验室福建福州350007 福建师范大学地理科学学院福建福州350007 福建师范大学地理研究所福建福州350007 南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室江苏南京210023

为深入探究同类型地理单元碳排放效率的区域异质性,利用考虑非期望产出的MinDS模型、Malmquist指数分析2005—2017年长江与黄河流域城市碳排放效率的静态与动态特征与差异,从流域间、流域内比较视角探究长江与黄河流域碳排放效率的空间... 详细信息

为深入探究同类型地理单元碳排放效率的区域异质性,利用考虑非期望产出的MinDS模型、Malmquist指数分析2005—2017年长江与黄河流域城市碳排放效率的静态与动态特征与差异,从流域间、流域内比较视角探究长江与黄河流域碳排放效率的空间集聚特征与演化规律,通过随机效应模型对不同城市类型碳排放效率的影响因素进行面板回归分析.结果表明:(1)2005—2017年,长江与黄河流域碳排放效率平均值分别为0.785、0.747,碳排放效率总体处于较低水平;碳排放效率呈先降后升的“U”型变化趋势,且2012—2017年处于“U”型上升区段.(2)长江流域碳排放效率呈下游>上游>中游的中间低、两端高的空间分布格局特征,黄河流域呈下游>中游>上游的空间递增格局特征.长江流域碳排放效率高值区呈现城市群集聚趋势,低值区较分散;黄河流域碳排放效率低值区以宁夏沿黄城市群为中心沿黄河干流向周边扩散,高值区规模较小且分散.(3)长江与黄河流域碳排放效率的Malmquist指数均呈上升趋势,表征技术革新的技术进步指数是长江与黄河流域碳排放效率提升的主要内生驱动力,而表征要素组合、管理水平的技术效率指数则对碳排放效率提升作用不显著.(4)根据技术效率指数与技术进步指数在碳排放效率提升中的作用差异,可将研究对象划分为六类城市.经济发展水平、产业结构是影响两大流域碳排放效率提升的共同因素.研究显示,长江与黄河流域碳排放效率变动既有整体的相似性又有内部的差异性,既要考虑产业结构等因素对两大流域碳排放效率提升的普遍影响,还要注意城镇化水平等因素的差异化影响,以实现两大流域碳减排与效率提升政策设计的“因地制宜、分类施策”.

关键词：长江与黄河流域碳排放效率时空特征数据包络分析模型 Malmquist指数随机效应面板回归

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长江、黄河流域城市碳排放：效率、影响因素与配额研究

长江、黄河流域城市碳排放：效率、影响因素与配额研究

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作者：蒋培培福建师范大学

学位级别：硕士

面对温室气体给人类社会带来的各种风险与挑战,采取积极的应对态度,控制二氧化碳等温室气体的排放,发展绿色低碳经济已是大势所趋。城市排放着全球70%以上的温室气体,是应对气候变化的前沿与主体,在实现全球零碳目标中将发挥至关重要的... 详细信息

面对温室气体给人类社会带来的各种风险与挑战,采取积极的应对态度,控制二氧化碳等温室气体的排放,发展绿色低碳经济已是大势所趋。城市排放着全球70%以上的温室气体,是应对气候变化的前沿与主体,在实现全球零碳目标中将发挥至关重要的作用。黄河流域与长江流域作为重大国家战略的组成部分,是我国区域经济发展的南北主体,是生态大保护和区域协调高质量发展的重要支撑,二者的低碳发展水平关系着“双碳”战略目标的实现。开展长江流域与黄河流域城市碳排放效率、影响因素与配额减排研究,探究城市碳减排路径对推动城市绿色低碳经济发展具有重要的理论与实践意义。因此,本文基于流域-行政叠加视角,以长江流域与黄河流域140个城市为研究对象,对两大流域城市碳排放问题展开深入研究,具体方法与主要研究结论如下:（1）基于省级NPP-VIIRS夜间灯光数据与能源、碳排放间的线性关系,构建了市级尺度能源、碳排放反演模型,测算出了长江流域与黄河流域沿岸140个主要城市2005-2019年的市级能源消费与CO排放量。结果表明:2005-2019年,长江流域城市能源消费变化趋势与碳排放趋势极为相似,均呈递增趋势,但增长速度均大幅度减缓;长江流域能源消费高值区多经济快速发展型城市,黄河流域能源消费高值区多为资源型城市;两大流域的人均碳排放量均呈上升趋势,单位GDP碳排放强度则均呈现下降趋势,此外,黄河流域城市人均碳排放量与单位GDP碳排放强度均高于长江流域。（2）利用MinDS模型分析了二者2005-2019年城市碳排放效率的静态特征,并借助标准差椭圆探究长江流域与黄河流域碳排放效率的空间集聚特征与演化规律。结果表明:长江流域与黄河流域碳排放效率总体呈波动上升趋势,但空间分布不均衡,且两大流域空间演化特征各有差异。（3）Malmquist指数模型分析得出的两大流域碳排放效率特征表现出相似性。具体表现为:两大流域城市流域碳排放效率MI指数均大于1,表明两大流域城市碳排放效率呈上升趋势,但这种上升趋势有所放缓;技术进步与技术效率均对两大流域城市碳排放效率提升发挥了积极作用,其中技术进步的影响尤为突出。进一步对技术效率变化进行分解,发现技术效率的疲软主要由规模效应的轻微抑制作用造成的。（4）长江流域与黄河流域的面板回归分析均采用固定效应模型。回归结果显示:经济发展水平、产业结构、能源消费强度与城镇化水平四个解释变量对两大流域碳排放效率变化的解释力度均超过了90%,解释力强。经济发展水平、产业结构、能源消费强度对长江流域碳排放效率影响最大,经济发展水平、产业结构、城镇化对黄河流域碳排放效率的影响最大。产业结构在两大流域具有异向差异化表现,城镇化水平对长江流域的碳排放效率影响不显著。（5）分别利用人均历史累积碳排放量与熵权法计算出2030年各城市碳排放初始配额与最终配额,再通过DEA-BBC模型测算初始配额与最终配额效率,以检验额度分配优化的有效性。在此基础上,计算出了2030年两大流域140个城市的碳减排潜力。结果显示:在2030年二氧化碳减排目标下,长江流域与黄河流域允许排放二氧化碳总量为735221.725万吨。单一流域配额下,长江流域最终配额效率均值为0.88,效率值较初始配额效率值高33.47%;黄河流域最终配额效率均值为0.89,效率值较初始配额效率值提升10.4%;跨流域碳排放配额下,两大流域最终碳排放配额效率值为0.88,较初始碳排放配额效率值提升36.76,效率提升最大。

关键词：长江与黄河流域 MinDS模型能源与碳核算碳排放效率碳配额

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