中国省域农业碳排放:测算、效率变动及影响因素研究——基于DEA-Malmquist指数分解方法与Tobit模型运用
本文关键词:中国省域农业碳排放:测算、效率变动及影响因素研究——基于DEA-Malmquist指数分解方法与Tobit模型运用
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【摘要】:本文将农业碳排放纳入到农业经济核算体系之中,构建含有期望产出与非期望产出的DEA-Malmquist效率指数,在系统测算农业碳排放的基础上,对2000-2011年中国31个省(市、区)的农业碳排放效率变动趋势进行了测度,并分析了农业Malmquist碳排放效率指数及其分解指数的省域差异及变动趋势。结果表明:①农业碳排放效率变动存在省域差异,内蒙古、北京、黑龙江、吉林等24省区农业碳排放效率处于提升状态,其余7省区呈下降趋势;②三大地区农业碳排放效率指数的主要贡献因素存在较大差异,东部地区主要源自技术进步的推动且农业碳排放效率不断改善;中、西部地区主要依赖于技术效率的改善但波动性较强;③在农业碳排放效率变动的影响因素上,产业结构、耕地面积构成情况及农业受灾程度对农业碳排放效率有显著负向作用;对外开放程度、劳动力文化水平与农业碳排放效率呈显著正相关。
【作者单位】: 华中农业大学经济管理学院;湖北农村发展研究中心;
【关键词】: 农业碳排放 效率变动 DEA-Malmquist指数分解 Tobit模型 影响因素
【基金】:国家自然科学基金:“气候框架公约下农业碳排放的增长机理及减排政策研究”(编号:71273105) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队:“农业资源与环境经济问题研究”(编号:T201219) 中央高校基本科研业务费专项基金:“农业废弃物利用与产业可持续发展的联动机制研究”(编号:2012RW002) “农业生产净碳效应测度与价值实现路径探究”(编号:2013YB12)
【分类号】:X322;X196
【正文快照】: 1引言近年来,气候变化已成为人类社会普遍关注的全球性问题[1],2009年12月哥本哈根国际气候变化会议召开更是将人类社会对全球气候变化的关注推向了一个新的阶段。由全球气候变暖引发的“低碳”热潮席卷社会生产各个部门,工业是碳排放的主要源头,而快速发展的农业也是碳排放
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本文编号:1071656
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