
全国各省域碳达峰时空特征及影响因素
Spatio-temporal characteristics and influencing factors of carbon emission peak by province of China
中国碳达峰是全球气候治理的重要议程,中国各省级地区的碳达峰研究对全国碳达峰任务达成和路径安排具有重要影响和现实支撑。基于混合型能源投入产出模型,延伸构建了碳达峰时间预测模型。在经济发展和碳排放强度改善的9种组合情景下,预测了2020— 2040年全国30个省级地区(除西藏、台湾、香港和澳门)的碳排放总量,并通过拟合计算与历史期峰值的比较,得到碳达峰时间。在此基础上,利用Probit模型对各地区是否能够在2030年前达到碳峰值做影响因素分析。结果显示:(1)中国各省级地区碳达峰时间差异明显,在空间格局上呈南北条带状聚集。(2)碳排放强度的改善对碳达峰时间影响较大,4% yr-1的改善对 2030年前达峰最有利。(3)产业结构、政府干预程度、对外开放程度对能否在2030年前实现碳达峰目标影响显著。
China's carbon emission peak is an important agenda for global climate governance. The research on carbon emission peak in China by province has important influence and practical support for the national carbon mission peak and path arrangement. Based on the Hybrid-units Energy Input-Output model, this paper built a carbon emissions peak prediction model. Under 9 combined scenarios of economic development and carbon emission intensity improvement, the total carbon emissions of 30 provincial-level regions from 2020 to 2040 were predicted (except Tibet, Hong Kong, Macao and Taiwan). Then, this paper compared the peak values of different periods to estimate the carbon emission peak time. On this basis, the Probit model was used to analyze the influencing factors of whether regions can reach carbon emission peak before 2030. The results show that: (1) The carbon peak time varies significantly among provincial regions of China with a north-south strip aggregation in the spatial pattern. (2) The improvement of carbon emission intensity has a greater impact on the emission peak time, and the improvement rate of 4% per year is most favorable for reaching the peak by 2030. (3) Industrial structure, the degree of government intervention, and the degree of openness have a significant impact on whether the carbon peak target can be achieved by 2030.
碳达峰 / 碳达峰时间预测模型 / Probit模型 / 因素分析 {{custom_keyword}} /
carbon emission peak / carbon emission peak prediction model / probit model / factor analysis {{custom_keyword}} /
表1 2021—2040年江苏经济发展情景设定Table 1 Economic development scenarios of Jiangsu province from 2021 to 2040 (%) |
年份 | GDP | 产业结构 | |||||
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基准情景 | 高情景 | 低情景 | 一产 | 二产 | 三产 | ||
2025 | 5.5 | 6.0 | 5.2 | 4.1 | 40.3 | 55.6 | |
2030 | 4.9 | 5.2 | 4.6 | 3.7 | 37.6 | 58.8 | |
2035 | 4.2 | 4.6 | 3.9 | 3.4 | 34.8 | 61.9 | |
2040 | 3.6 | 3.9 | 3.3 | 3.0 | 32.0 | 65.0 |
表2 2021—2040年全国30个省(市、自治区)经济发展情景设定Table 2 Economic development scenarios of the 30 provincial-level regions in China from 2021-2040 (%) |
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表3 变量描述性统计分析Table 3 Variable descriptive statistical analysis |
变量名称 | 变量代号 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
经济发展 | ln_gdp | 10.080 | 0.872 | 7.987 | 11.590 |
城镇化 | urban | 0.618 | 0.104 | 0.485 | 0.883 |
产业结构 | indus | 0.910 | 0.052 | 0.765 | 0.997 |
政府干预 | finance | 0.265 | 0.109 | 0.120 | 0.634 |
研发投入 | ln_R&D | 14.620 | 1.383 | 11.450 | 16.960 |
对外开放 | ln_open | 16.120 | 2.648 | 8.529 | 19.890 |
表4 9种情景下全国碳达峰时间及对应碳排放量Table 4 National carbon emission peaking time and corresponding carbon emissions under 9 scenarios |
经济发展情景 | 改善情景 | ||
---|---|---|---|
碳排放强度低 | 碳排放强度基准 | 碳排放强度高 | |
经济发展低情景 | 2037年(13026.56 Mt) | 2031年(10937.98 Mt) | 2025年(9712.38 Mt) |
经济发展基准情景 | 2040年(14013.65 Mt) | 2033年(11456.56 Mt) | 2027年(9960.31 Mt) |
经济发展高情景 | 2044年(15237.41 Mt) | 2035年(12059.07 Mt) | 2029年(10271.56 Mt) |
表5 不同碳排放强度改善情景下的平均碳达峰时间Table 5 Average carbon peak time under different scenarios of carbon emission intensity improvement (年) |
地区 | 碳排放强度 改善低情景 | 碳排放强度 改善基准情景 | 碳排放强度 改善高情景 | 地区 | 碳排放强度 改善低情景 | 碳排放强度 改善基准情景 | 碳排放强度 改善高情景 |
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北京 | 2010 | 2010 | 2010 | 河南 | 2045 | 2028 | 2011 |
天津 | 2019 | 2012 | 2012 | 湖北 | 2041 | 2019 | 2011 |
河北 | 2042 | 2018 | 2018 | 湖南 | 2042 | 2033 | 2027 |
山西 | 2032 | 2029 | 2026 | 广东 | 2027 | 2017 | 2017 |
内蒙古 | 2046 | 2035 | 2022 | 广西 | 2062 | 2034 | 2015 |
辽宁 | 2037 | 2031 | 2018 | 海南 | 2031 | 2029 | 2019 |
吉林 | 2030 | 2011 | 2011 | 重庆 | 2034 | 2015 | 2015 |
黑龙江 | 2055 | 2043 | 2037 | 四川 | 2043 | 2034 | 2013 |
上海 | 2035 | 2013 | 2013 | 贵州 | 2050 | 2038 | 2031 |
江苏 | 2035 | 2026 | 2015 | 云南 | 2048 | 2038 | 2031 |
浙江 | 2040 | 2032 | 2019 | 陕西 | 2046 | 2029 | 2014 |
安徽 | 2035 | 2027 | 2018 | 甘肃 | 2046 | 2035 | 2014 |
福建 | 2039 | 2032 | 2022 | 青海 | 2040 | 2018 | 2018 |
江西 | 2045 | 2036 | 2030 | 宁夏 | 2047 | 2036 | 2022 |
山东 | 2051 | 2037 | 2018 | 新疆 | 2043 | 2034 | 2028 |
表6 Probit模型回归结果Table 6 Regression results of Probit model |
变量名称 | (1) | (2) |
---|---|---|
基准回归 | OLS | |
lngdp | 2.426* | 0.247 |
(1.87) | (0.80) | |
indus | 24.753*** | 4.898*** |
(3.26) | (4.25) | |
urban | 5.465 | -1.046 |
(0.87) | (-1.23) | |
finance | 25.656** | 5.057** |
(2.40) | (2.16) | |
ln_R&D | -1.460 | -0.198 |
(-1.52) | (-0.96) | |
ln_open | 1.081*** | 0.267*** |
(3.05) | (3.55) | |
截距项 | -52.355*** | -8.450*** |
(-3.45) | (-2.86) | |
样本数/个 | 30 | 30 |
R2 | 0.513 | 0.478 |
注:括号内为Z值,***p<0.01、**p<0.05、*p<0.1。 |
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林伯强, 李江龙. 环境治理约束下的中国能源结构转变: 基于煤炭和二氧化碳峰值的分析. 中国社会科学, 2015, 000(009): 84-107.
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毕莹, 杨方白. 辽宁省碳排放影响因素分析及达峰情景预测. 东北财经大学学报, 2017, (4): 91-97.
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李婉婷, 宋男哲, 慎英才, 等. 数学模型在碳排放测算与预测中的应用研究. 环境科学与管理, 2020, 45(12): 41-45.
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冯烽, 白重恩. 广东省能源需求预测与碳排放达峰路径研究: 基于混合单位能源投入产出模型. 城市与环境研究, 2019, (2): 8-27.
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肖林. 供给侧结构性改革与中国经济增长趋势预测. 科学发展, 2016, 90(5): 18-22.
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白重恩, 张琼. 中国经济增长潜力预测: 兼顾跨国生产率收敛与中国劳动力特征的供给侧分析. 经济学报, 2017, (4): 1-27.
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辛良杰, 李鹏辉, 李秀彬, 等. 黑河中游绿洲区地膜残留特征及农户行为分析. 自然资源学报, 2016, 31(8): 1310-1321.
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[24] |
李宇, 王喆, 王菲, 等. 城市碳排放的评估方法: 影响要素和过程研究. 自然资源学报, 2013, 28(9): 1637-1648.
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周迪, 王雪芹. 中国碳排放效率与产业结构升级的耦合度及耦合路径. 自然资源学报, 2019, 34(11): 2305-2316.
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邓吉祥, 刘晓, 王铮. 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.
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赵巧芝, 闫庆友. 基于投入产出的中国行业碳排放及减排效果模拟. 自然资源学报, 2017, 32(9): 1528-1541.
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吕康娟, 何云雪. 长三角城市群的经济集聚、技术进步与碳排放强度: 基于空间计量和中介效应的实证研究. 生态经济, 2021, 37(1): 13-20.
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冯冬, 李健. 我国三大城市群城镇化水平对碳排放的影响. 长江流域资源与环境, 2018, 27(10): 2194-2200.
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韩东娥. 为实现碳中和目标贡献山西力量. 山西日报, 2021-01-26( 011).
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韩梦瑶, 刘卫东, 谢漪甜, 等. 中国省域碳排放的区域差异及脱钩趋势演变. 资源科学, 2021, 43(4): 710-721.
一个国家或地区碳排放目标的实现取决于经济增速与碳排放降速的相对关系,而碳排放与经济发展的相对脱钩是中国碳排放目标实现的重要保障。本文结合泰尔指数和Tapio模型,刻画中国各省份2005—2017年碳排放与经济发展的相对关系,研究碳排放的区域差异及脱钩指数的演变趋势,主要结论如下:①中国各地区的碳排放总量与经济发展均呈现了增长趋势,碳排放强度大多呈现了降低趋势;②尽管中国各省份经济发展的区域差距逐年缩小,但中国各省份的碳排放差距、尤其是区域间碳排放差距逐年扩大;③中国大多数地区的碳排放与经济增长经历了扩张负脱钩、扩张挂钩到弱脱钩的变化历程,但部分省份的脱钩稳定性相对较低;④上海、天津、重庆、浙江、山东等不断趋近强脱钩状态,但少数地区仍在扩张挂钩和扩张负脱钩状态中交替。本文结论有助于辨识中国不同地区碳排放与经济发展的相对关系,落实不同碳排放及经济发展水平下可行的低碳发展策略,进而为中国碳达峰与碳中和目标的实现提供借鉴参考。
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刘真真, 马远. 中国省域碳排放时空格局及其影响因素实证研究. 新疆农垦经济, 2021, (2): 53-62.
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[35] |
韩秀艳, 孙涛, 高明. 新型城镇化建设、能源消费增长与碳排放强度控制研究. 软科学, 2018, 32(9): 90-93.
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李建豹, 黄贤金, 揣小伟, 等. 江苏省人口城镇化与能源消费CO2排放耦合协调度时空格局及影响因素. 经济地理, 2021, 41(5): 57-64.
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赵璐. 中国产业空间格局演化与空间转型发展态势. 地理科学, 2021, 41(3): 387-396.
基于城市层面三次产业的产值数据,应用空间统计标准差椭圆方法全面分析了2003—2016年中国产业空间格局演化特征与转型发展态势。研究发现,2003—2016年中国三次产业空间中心均向内陆方向移动,且第二产业空间移动距离最大;第一产业空间离散化发展,空间聚集度减小;第二产业正在加快由沿海向内陆地区空间集中化聚集发展,空间聚集度增大且高于第三产业;第三产业正加快在沿海地区空间集中化聚集发展,空间聚集度不断增大;目前第二、第三产业均呈现出东西方向上空间扩张、南北方向上空间收缩发展态势,共同影响着全国经济产业的空间发展与转型。面向新时代推动先进制造业和现代服务业深度融合的战略要求,建议在长江中下游地区、成渝地区等第二、第三产业均聚集发展的区域围绕已有制造业集群加快培育高端服务业集群,通过产业集群组织的枢纽作用大力推进制造业和服务业网络化协同发展,加快创造竞争新优势,促进经济增长空间从沿海向沿江内陆拓展。
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秦志琴, 倪云松, 姜晓丽, 等. 资源型地区工矿企业空间集聚与区域转型: 以山西省为例. 自然资源学报, 2021, 36(4): 948-964.
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