中国农业碳排放空间网络结构及区域协同减排
发布时间：2021-10-23 18:41
研究农业碳排放省际关联网络结构可为建立区域协同减排机制,发挥减排连锁效应奠定基础。突破传统基于地理邻接或地理距离考察区域农业碳排放关联的方法,利用社会网络分析,从空间网络视角考察农业碳排放关联的特点,明确各区域的网络功能,并通过建立非参数回归模型,从空间关联、经济关联、技术关联三纬角度解释农业碳排放关联的深层次原因。发现中国农业碳排放关联网络稳定性高,区域溢出"等级森严";中部地区为网络核心,西部地区重要性显著提升;八大板块以谄媚者、类经纪人、受益者、贡献者和孤立者角色传递农业碳排放;空间、经济、技术三纬关联是引起农业碳排放关联的主要因素。最终提出通过缩短空间距离、增强经济联系、加强技术溢出扩大省际农业碳排放关联,根据各区域在农业碳排放空间关联网络中的差异化角色实施"引领-跟随"型减排策略,充分发挥中介者的"管道"作用,最终形成省际间的互动协作减排机制。
【文章来源】：江苏农业学报. 2020,36(05)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
2006-2017年农业碳排放网络密度及凝聚力指数
为把握各省市在农业碳关联网络中重要性的区域分布特点,根据国务院发展研究中心对八大经济区的划分,基于中心性和声望总结各区特点。从表2可见,长江中游、黄河中游和西南地区相对中间中心性、相对度数声望和邻近声望均排名靠前,对农业碳关联网络有较强控制力,且被多数地区直接或间接依赖,处于网络最核心和最重要地位,三个地区都是中国农业生产集中地和资源禀赋较为丰富的地区,在全国农业生产链中也处于比较核心的地位;西北地区相对中间中心性和相对度数声望较高,对关联网络控制力较强,且被多数地区直接依赖,西北地区分布着中国较多的牧场,畜牧业生产优势明显,且畜牧产品区域转移频繁;北部沿海相对点出度和相对度数声望较高,在关联网络中活动力较强,也被多数地区直接依赖,该地区既有以第三产业为主的北京市和天津市,也有农业增加值较高的河北省和山东省,在网络中的参与度较高,西北和北部沿海处于关联网络中次重要位置;南部沿海相对点出度较高,但声望很低,在关联网络中活动力较强,东部沿海在整个农业碳关联网络中活动力、控制力和独立性都较弱,声望也靠后,这2个地区均不以农业生产为主,对其他地区的农业依赖性较高,东北地区相对外接近中心性较高,在整个网络中相对独立,不太容易受其他地区碳关联的影响,所以,南部沿海、东北和东部沿海处于不太重要的位置。2.3 角色和地位分区
图3 农业碳排放的中间中心性关联网络结构表2 农业碳排放网络中八大经济区的重要性分析Table 2 Analysis on the importance of the eight economic regions in the agricultural carbon emissions network 地区 相对点出度(%) 相对外接近中心性 (%) 相对中间中心性 (%) 相对度数声望 邻近声望 重要性特征 长江中游 12.5 15.7 7.2 0.47 0.22 控制力强,被多数地区直接或间接依赖 黄河中游 26.3 18.9 7.8 0.19 0.08 西南地区 26.2 18.3 9.2 0.18 0.08 活动力和控制力强,被多数地区直接或间接依赖 西北地区 17.8 16.3 7.0 0.16 0.03 控制力强,被多数地区直接依赖 北部沿海 24.7 18.2 5.8 0.16 0.06 活动力强,被多数地区直接依赖 南部沿海 25.6 17.3 2.9 0.07 0.03 活动力强,不重要 东北地区 7.7 26.1 3.2 0.05 0 独立性强,不重要 东部沿海 17.8 15.0 4.6 0.10 0.03 不重要 声望和中心性均为年平均值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国粮食主产区农业碳排放影响因素及空间溢出性[J]. 王珧,张永强,田媛,王荣. 南方农业学报. 2019(07)
[2]基于GIS的湖南省农地利用碳排放时空格局研究[J]. 赵先超,宋丽美,古黄玲. 江苏农业科学. 2019(09)
[3]中国省际农业碳排放的时空分异特征及关联效应[J]. 吴义根,冯开文. 环境科学与技术. 2019(03)
[4]中国农业能源碳排放效率的空间异质性及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究[J]. 马大来. 资源开发与市场. 2018(12)
[5]基于解构模型的2000—2014年甘肃省碳排放核算与分析[J]. 张治会,李全新. 江苏农业科学. 2018(05)
[6]基于空间关联网络结构的中国省域协同碳减排研究[J]. 张翼. 统计与信息论坛. 2017(02)
[7]中国省际碳排放的空间关联及其影响因素研究——基于社会网络分析方法[J]. 杨桂元,吴齐,涂洋. 商业经济与管理. 2016(04)
[8]中国省际碳排放的空间关联性及其效应研究——基于SNA的经验考察[J]. 孙亚男,刘华军,刘传明,崔蓉. 上海经济研究. 2016(02)
[9]中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应[J]. 程琳琳,张俊飚,田云,周晓时. 资源科学. 2016(02)
[10]中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征——基于空间权重矩阵的空间Durbin模型[J]. 吴贤荣,张俊飚,程琳琳,田云. 中国人口·资源与环境. 2015(06)
本文编号：3453695
【文章来源】：江苏农业学报. 2020,36(05)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
2006-2017年农业碳排放网络密度及凝聚力指数
为把握各省市在农业碳关联网络中重要性的区域分布特点,根据国务院发展研究中心对八大经济区的划分,基于中心性和声望总结各区特点。从表2可见,长江中游、黄河中游和西南地区相对中间中心性、相对度数声望和邻近声望均排名靠前,对农业碳关联网络有较强控制力,且被多数地区直接或间接依赖,处于网络最核心和最重要地位,三个地区都是中国农业生产集中地和资源禀赋较为丰富的地区,在全国农业生产链中也处于比较核心的地位;西北地区相对中间中心性和相对度数声望较高,对关联网络控制力较强,且被多数地区直接依赖,西北地区分布着中国较多的牧场,畜牧业生产优势明显,且畜牧产品区域转移频繁;北部沿海相对点出度和相对度数声望较高,在关联网络中活动力较强,也被多数地区直接依赖,该地区既有以第三产业为主的北京市和天津市,也有农业增加值较高的河北省和山东省,在网络中的参与度较高,西北和北部沿海处于关联网络中次重要位置;南部沿海相对点出度较高,但声望很低,在关联网络中活动力较强,东部沿海在整个农业碳关联网络中活动力、控制力和独立性都较弱,声望也靠后,这2个地区均不以农业生产为主,对其他地区的农业依赖性较高,东北地区相对外接近中心性较高,在整个网络中相对独立,不太容易受其他地区碳关联的影响,所以,南部沿海、东北和东部沿海处于不太重要的位置。2.3 角色和地位分区
图3 农业碳排放的中间中心性关联网络结构表2 农业碳排放网络中八大经济区的重要性分析Table 2 Analysis on the importance of the eight economic regions in the agricultural carbon emissions network 地区 相对点出度(%) 相对外接近中心性 (%) 相对中间中心性 (%) 相对度数声望 邻近声望 重要性特征 长江中游 12.5 15.7 7.2 0.47 0.22 控制力强,被多数地区直接或间接依赖 黄河中游 26.3 18.9 7.8 0.19 0.08 西南地区 26.2 18.3 9.2 0.18 0.08 活动力和控制力强,被多数地区直接或间接依赖 西北地区 17.8 16.3 7.0 0.16 0.03 控制力强,被多数地区直接依赖 北部沿海 24.7 18.2 5.8 0.16 0.06 活动力强,被多数地区直接依赖 南部沿海 25.6 17.3 2.9 0.07 0.03 活动力强,不重要 东北地区 7.7 26.1 3.2 0.05 0 独立性强,不重要 东部沿海 17.8 15.0 4.6 0.10 0.03 不重要 声望和中心性均为年平均值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国粮食主产区农业碳排放影响因素及空间溢出性[J]. 王珧,张永强,田媛,王荣. 南方农业学报. 2019(07)
[2]基于GIS的湖南省农地利用碳排放时空格局研究[J]. 赵先超,宋丽美,古黄玲. 江苏农业科学. 2019(09)
[3]中国省际农业碳排放的时空分异特征及关联效应[J]. 吴义根,冯开文. 环境科学与技术. 2019(03)
[4]中国农业能源碳排放效率的空间异质性及其影响因素——基于空间面板数据模型的实证研究[J]. 马大来. 资源开发与市场. 2018(12)
[5]基于解构模型的2000—2014年甘肃省碳排放核算与分析[J]. 张治会,李全新. 江苏农业科学. 2018(05)
[6]基于空间关联网络结构的中国省域协同碳减排研究[J]. 张翼. 统计与信息论坛. 2017(02)
[7]中国省际碳排放的空间关联及其影响因素研究——基于社会网络分析方法[J]. 杨桂元,吴齐,涂洋. 商业经济与管理. 2016(04)
[8]中国省际碳排放的空间关联性及其效应研究——基于SNA的经验考察[J]. 孙亚男,刘华军,刘传明,崔蓉. 上海经济研究. 2016(02)
[9]中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应[J]. 程琳琳,张俊飚,田云,周晓时. 资源科学. 2016(02)
[10]中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征——基于空间权重矩阵的空间Durbin模型[J]. 吴贤荣,张俊飚,程琳琳,田云. 中国人口·资源与环境. 2015(06)
本文编号：3453695
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