基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测
发布时间：2021-04-19 06:14
由CO2排放所引起的气候变化是当今社会所关注的热点话题,提高碳排放绩效是碳减排的重要途径。目前关于碳排放绩效的研究多从国家尺度和行业尺度进行探讨,由于能源消耗统计数据有限,缺乏城市尺度的研究。基于遥感模拟反演的1992—2013年中国各城市碳排放数据,采用超效率SBM模型对城市碳排放绩效进行测定,构建马尔可夫和空间马尔可夫概率转移矩阵,首次从城市尺度探讨了中国碳排放绩效的时空动态演变特征,并预测其长期演变的趋势。研究表明,中国城市碳排放绩效均值呈现波动中稳定上升的趋势,但整体仍处于较低的水平,未来城市碳排放绩效仍具有较大的提升空间,节能减排潜力大;全国城市碳排放绩效空间格局呈现"南高北低"特征,城市间碳排放绩效水平的差异性显著;空间马尔科夫概率转移矩阵结果显示,中国城市碳排放绩效类型转移具有稳定性,且存在"俱乐部收敛"现象,地理背景在中国城市碳排放绩效类型转移过程中发挥重要作用;从长期演变的趋势预测来看,中国碳排放绩效未来演变较为乐观,碳排放绩效随时间的推移而逐步提升,碳排放绩效分布呈现向高值集中的趋势。因此未来中国应继续加大节能减排力度以提高城市碳排放绩效,实现国家节能减排目标;同时...
【文章来源】：地理学报. 2020,75(06)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
1992-2013年中国城市碳排放绩效变化趋势
图2 1992-2013年中国城市碳排放绩效变化趋势为更好地了解中国城市碳排放绩效的空间演变特征，使用ArcGIS 10.3软件将全国城市碳排放绩效可视化，得到中国城市碳排放绩效空间分布图（图4）。从空间维度看，大多数城市的碳排放绩效在研究期间内均有较大的提升，其中1995—2000年提升尤为明显。自2000年以来，湖南、湖北、江西、浙江、江苏、安徽、山东和辽宁省等地区城市的碳排放绩效均有较大幅度提升，而陕西、山西、河北、广西和广东省的城市碳排放绩效提升幅度相对较低。值得注意的是，在2000—2005年期间黑龙江、吉林地区的城市碳排放绩效较高，随后出现一定程度的下滑；此外，陕西、河北、河南、广东省等地区在2010—2013年期间均出现下滑的趋势。至2013年，全国城市碳排放绩效空间格局呈现“南高北低”特征，南方地区城市碳排放绩效普遍高于北方地区，主要呈现以湖南、四川为核心，碳排放绩效逐渐向外降低的格局，黑龙江、吉林等地区为中国城市碳排放绩效高值副核心，华北平原和东部沿海地区的城市碳排放绩效相对较低。
本文研究内容为基于投入产出视角测算中国城市碳排放绩效，考虑到部分城市数据的缺失，最终研究对象为全国283个城市，研究时段为1992—2013年，从城市层面对全国碳排放绩效及其空间溢出效应及未来演变趋势进行评价。在有关碳排放绩效核算的文献中，最重要的投入要素一般为资本、劳动力、能源[20,29]，对经济活动过程中碳排放的影响机制如图1所示。借鉴已有研究，本文选取固定资产投资作为资本投入，选取各城市年末从业人数作为劳动力投入，选取城市电力消费作为能源投入，并选取国内生产总值作为经济活动过程中的期望产出，将城市CO2排放量视为经济活动的非期望产出，构建中国城市碳排放绩效投入产出指标体系（表1）。由于中国实行自上而下的能源统计模式，缺乏城市尺度的能源消费数据，无法进行城市的碳排放核算。为分析城市尺度碳排放绩效的空间溢出效应和发展趋势，本文碳排放数据来自Wang等的研究[34]，由夜间灯光影像模拟反演得到。根据DMSP/OLS夜间灯光影像获取城市范围内的夜间灯光数据进行模拟，为确保夜间灯光模拟碳排放数据的精确性，将基于夜间灯光数据模拟的碳排放量结果与部分具有能源消费数据城市的统计计算值进行对比分析，发现模拟值与计算值的相对误差为7.65%[35]，具有较好的模拟精度，因此可以使用模拟结果开展中国城市尺度的碳排放绩效研究。投入产出指标体系其余数据均来自《中国城市统计年鉴》和相关城市统计资料，部分年份缺失数据通过线性插值法得到。为了消除通货膨胀的影响以保证数据之间的可比性，国内生产总值、固定资产投资均折算为2000年不变价。2.2 研究方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素[J]. 王少剑,黄永源. 地理学报. 2019(06)
[2]基于SBM-DEA模型湖南省碳排放效率时空差异及影响因素分析[J]. 王兆峰,杜瑶瑶. 地理科学. 2019(05)
[3]基于三阶段SBM模型的湖南省碳排放绩效评价[J]. 王兆峰,杜瑶瑶. 中南林业科技大学学报(社会科学版). 2019(01)
[4]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[J]. 王少剑,苏泳娴,赵亚博. 地理学报. 2018(03)
[5]山东省地市碳排放效率测度、影响因素与提升对策[J]. 宋杰鲲,梁璐璐,牛丹平,曹子建,张凯新. 中国石油大学学报(社会科学版). 2018(01)
[6]中国区域经济发展模式的趋同演化——以中国16种典型模式为例[J]. 曾刚,尚勇敏,司月芳. 地理研究. 2015(11)
[7]能源消费CO2排放研究综述[J]. 王少剑,刘艳艳,方创琳. 地理科学进展. 2015(02)
[8]基于非期望产出SBM模型的中国各省份能源效率的实证分析[J]. 刘心,李淑敏. 数学的实践与认识. 2015(02)
[9]中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解[J]. 邓吉祥,刘晓,王铮. 自然资源学报. 2014(02)
[10]基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理[J]. 苏泳娴,陈修治,叶玉瑶,吴旗韬,张虹鸥,黄宁生,匡耀求. 地理学报. 2013(11)
本文编号：3147002
【文章来源】：地理学报. 2020,75(06)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
1992-2013年中国城市碳排放绩效变化趋势
图2 1992-2013年中国城市碳排放绩效变化趋势为更好地了解中国城市碳排放绩效的空间演变特征，使用ArcGIS 10.3软件将全国城市碳排放绩效可视化，得到中国城市碳排放绩效空间分布图（图4）。从空间维度看，大多数城市的碳排放绩效在研究期间内均有较大的提升，其中1995—2000年提升尤为明显。自2000年以来，湖南、湖北、江西、浙江、江苏、安徽、山东和辽宁省等地区城市的碳排放绩效均有较大幅度提升，而陕西、山西、河北、广西和广东省的城市碳排放绩效提升幅度相对较低。值得注意的是，在2000—2005年期间黑龙江、吉林地区的城市碳排放绩效较高，随后出现一定程度的下滑；此外，陕西、河北、河南、广东省等地区在2010—2013年期间均出现下滑的趋势。至2013年，全国城市碳排放绩效空间格局呈现“南高北低”特征，南方地区城市碳排放绩效普遍高于北方地区，主要呈现以湖南、四川为核心，碳排放绩效逐渐向外降低的格局，黑龙江、吉林等地区为中国城市碳排放绩效高值副核心，华北平原和东部沿海地区的城市碳排放绩效相对较低。
本文研究内容为基于投入产出视角测算中国城市碳排放绩效，考虑到部分城市数据的缺失，最终研究对象为全国283个城市，研究时段为1992—2013年，从城市层面对全国碳排放绩效及其空间溢出效应及未来演变趋势进行评价。在有关碳排放绩效核算的文献中，最重要的投入要素一般为资本、劳动力、能源[20,29]，对经济活动过程中碳排放的影响机制如图1所示。借鉴已有研究，本文选取固定资产投资作为资本投入，选取各城市年末从业人数作为劳动力投入，选取城市电力消费作为能源投入，并选取国内生产总值作为经济活动过程中的期望产出，将城市CO2排放量视为经济活动的非期望产出，构建中国城市碳排放绩效投入产出指标体系（表1）。由于中国实行自上而下的能源统计模式，缺乏城市尺度的能源消费数据，无法进行城市的碳排放核算。为分析城市尺度碳排放绩效的空间溢出效应和发展趋势，本文碳排放数据来自Wang等的研究[34]，由夜间灯光影像模拟反演得到。根据DMSP/OLS夜间灯光影像获取城市范围内的夜间灯光数据进行模拟，为确保夜间灯光模拟碳排放数据的精确性，将基于夜间灯光数据模拟的碳排放量结果与部分具有能源消费数据城市的统计计算值进行对比分析，发现模拟值与计算值的相对误差为7.65%[35]，具有较好的模拟精度，因此可以使用模拟结果开展中国城市尺度的碳排放绩效研究。投入产出指标体系其余数据均来自《中国城市统计年鉴》和相关城市统计资料，部分年份缺失数据通过线性插值法得到。为了消除通货膨胀的影响以保证数据之间的可比性，国内生产总值、固定资产投资均折算为2000年不变价。2.2 研究方法
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素[J]. 王少剑,黄永源. 地理学报. 2019(06)
[2]基于SBM-DEA模型湖南省碳排放效率时空差异及影响因素分析[J]. 王兆峰,杜瑶瑶. 地理科学. 2019(05)
[3]基于三阶段SBM模型的湖南省碳排放绩效评价[J]. 王兆峰,杜瑶瑶. 中南林业科技大学学报(社会科学版). 2019(01)
[4]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[J]. 王少剑,苏泳娴,赵亚博. 地理学报. 2018(03)
[5]山东省地市碳排放效率测度、影响因素与提升对策[J]. 宋杰鲲,梁璐璐,牛丹平,曹子建,张凯新. 中国石油大学学报(社会科学版). 2018(01)
[6]中国区域经济发展模式的趋同演化——以中国16种典型模式为例[J]. 曾刚,尚勇敏,司月芳. 地理研究. 2015(11)
[7]能源消费CO2排放研究综述[J]. 王少剑,刘艳艳,方创琳. 地理科学进展. 2015(02)
[8]基于非期望产出SBM模型的中国各省份能源效率的实证分析[J]. 刘心,李淑敏. 数学的实践与认识. 2015(02)
[9]中国碳排放的区域差异及演变特征分析与因素分解[J]. 邓吉祥,刘晓,王铮. 自然资源学报. 2014(02)
[10]基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理[J]. 苏泳娴,陈修治,叶玉瑶,吴旗韬,张虹鸥,黄宁生,匡耀求. 地理学报. 2013(11)
本文编号：3147002
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