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中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素
Regional inequality, spatial spillover effects and influencing factors of China's city-level energy-related carbon emissions

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王少剑 1   苏泳娴 2,3   赵亚博 4  
文摘 基于1992-2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据,采用空间自相关、空间马尔科夫矩阵和动态空间面板数据模型,在同时考虑碳排放的时空滞后效应和不同地理经济空间权重矩阵的条件下,对城市碳排放的演化路径和关键影响因素进行了定量识别和减排政策探讨。研究表明,中国城市能源消费碳排放的区域差异正逐步缩小,空间上呈现出明显的高排放俱乐部集聚特征,同时碳排放类型演化具有明显的路径依赖特征;面板数据模型估计结果表明经济增长与人均碳排放呈现显著的倒“U”型曲线关系,而绝大多数城市的人均碳排放处于随经济发展而增加的阶段,二产偏重的经济结构和投资的粗放增长共同正向作用于城市碳排放,而人口的集聚效应、技术水平的提升、对外开放度和公路运输强度的增加则共同抑制城市碳排放水平的提高。因此未来要抑制促增因素和发挥促降因素的作用才能有效降低城市碳排放;优化产业结构、精简粗放投资、增加研发强度以及提升公路通达性是未来实现中国城市节能减排的有效途径。
其他语种文摘 Carbon emissions are increasing due to human activities related with the energy consumptions for economic development. Thus, attention has been paid to the reduction of the growth of carbon emissions and formulation of policies for addressing climate change. Although most studies have explored the driving forces behind carbon emissions in China, literature lacks studies at the city- level due to a limited availability of statistics on energy consumptions. In this study, based on China's city-level remote sensing carbon emissions from 1992 to 2013, we applied the spatial autocorrelation, spatial Markov- chain transitional matrices, dynamic spatial panel model and Sys- GMM to empirically estimate the key determinants of carbon emissions at the city- level and discuss its spatial spillover effects in consideration of spatiotemporal lag effects and different geographical and economic weighting matrices. Results indicated that the regional inequalities of city- level carbon emissions decreased over time and presented an obvious spatial spillover effect and high-emission "club" agglomeration. In addition, the evolution of the emission pattern has the characteristic of obvious path dependence. Panel data analysis results indicated that there was a significant Ushaped curve that can reflect the relationship between carbon emissions and GDP per capita. In addition, carbon emissions per capita are increasing with economic growth for most cities. High- proportion of secondary industry and extensive growth of investment exerted significantly positive effects on China's city- level carbon emissions. Conversely, rapid population agglomeration, the improvement of technology level, the increase of trade openness and road density play an inhibiting role in carbon emissions. Therefore, in order to reduce carbon emissions, the Chinese government should inhibit the effects of promotion factors and enhance the effects of mitigation factors. Combining with the analysis of results, we argued that optimizing the industrial structure, streamlining the extensive investment, increasing the level of technology and improving the road accessibility are the effective ways to increase energy savings and reduce carbon emissions in China.
来源 地理学报 ,2018,73(3):414-428 【核心库】
DOI 10.11821/dlxb201803003
关键词 城市碳排放 ; 空间溢出效应 ; 动态空间面板模型 ; 减排政策 ; EKC曲线 ; 中国
地址

1. 中山大学地理科学与规划学院, 广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室, 广州, 510275  

2. 广州地理研究所, 广州, 510070  

3. 广东省地理空间信息技术与应用公共实验室, 广东省地理空间信息技术与应用公共实验室, 广州, 510070  

4. 广州大学地理科学学院, 广州, 510006

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0375-5444
学科 社会科学总论;社会与环境
基金 国家自然科学基金项目 ;  广东省自然科学基金 ;  广州市珠江科技新星
文献收藏号 CSCD:6205183

参考文献 共 38 共2页

1.  IPCC. Summary for Policymakers of Climate Change: The Physical Science Basis,2007 CSCD被引 6    
2.  Guan D B. Determinants of stagnating carbon intensity in China. Nature Climate Change,2014,4(11):1017-1023 CSCD被引 9    
3.  Liu Z. Understanding the energy consumption and greenhouse gas emissions and the implication for achieving climate change mitigation targets. Applied Energy,2016,184:737-741 CSCD被引 3    
4.  Liu Z. Steps to China's carbon peak. Nature,2015,522(7556):279-281 CSCD被引 30    
5.  程叶青. 中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量. 地理学报,2013,68(10):1418-1431 CSCD被引 94    
6.  张征华. 中国二氧化碳排放影响因素实证研究综述. 生态经济,2013(6):50-54 CSCD被引 7    
7.  邓吉祥. 中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解. 自然资源学报,2014,29(2):189-200 CSCD被引 70    
8.  苏泳娴. 基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理. 地理学报,2013,68(11):1513-1526 CSCD被引 97    
9.  GEA. Global Energy Assessment-toward a Sustainable Future,2012 CSCD被引 2    
10.  IEA. World Energy Outlook 2012,2012 CSCD被引 9    
11.  Zhang Y. Structural decomposition analysis of sources of decarbonizing economic development in China: 1992-2006. Ecological Economics,2009,68(8/9):2399-2405 CSCD被引 14    
12.  Wang S J. Spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint based on GWR model in provincial China. Journal of Geographical Sciences,2014,24(4):804-822 CSCD被引 38    
13.  王雷. 基于投入产出模型的天津市碳排放预测研究. 生态经济,2014,30(1):51-56 CSCD被引 2    
14.  王长建. 基于IO-SDA模型的新疆能源消费碳排放影响机理分析. 地理学报,2016,71(7):1105-1118 CSCD被引 9    
15.  Feng K S. Drivers of US CO_2 emissions 1997-2013. Nature Communications,2015,6:7714 CSCD被引 3    
16.  朱宇恩. 基于IPAT模型和情景分析法的山西省碳排放峰值年预测. 资源科学,2016,38(12):2316-2325 CSCD被引 21    
17.  何小钢. 中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应:基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究. 中国工业经济,2012(1):26-35 CSCD被引 26    
18.  王长建. 新疆能源消费碳排放过程及其影响因素——基于扩展的Kaya恒等式. 生态学报,2016,36(8):2151-2163 CSCD被引 18    
19.  Yao C R. Driving forces of CO_2 emissions in the G20 countries: An index decomposition analysis from 1971 to 2010. Ecological Informatics,2014,26:93-100 CSCD被引 4    
20.  袁路. Kaya恒等式的碳排放驱动因素分解及其政策含义的局限性. 气候变化研究进展,2013,9(3):210-215 CSCD被引 16    
引证文献 79

1 包佳玉 新疆能源消费碳排放时空特征及能源结构调整路径探讨 干旱区研究,2024,41(3):490-498
CSCD被引 2

2 姜璐 基于GM(1,1)和因子分解模型的区域能源消费情景分析——以辽宁省为例 生态学杂志,2019,38(1):302-308
CSCD被引 1

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