基于社会网络分析的乡村数字化转型及其对农业碳减排影响效应研究
付舒斐(1997- ),女,江西新余人,博士研究生,研究方向为生态经济与可持续发展。E-mail: fshufei@163.com |
收稿日期: 2024-12-30
修回日期: 2025-02-21
网络出版日期: 2025-08-05
基金资助
国家自然科学基金项目(42261049)
江西省自然科学基金项目(20232BAB203061)
江西省研究生创新专项资金项目(YC2024-B189)
Rural digital transformation and its impact on agricultural carbon emission reduction based on social network analysis
Received date: 2024-12-30
Revised date: 2025-02-21
Online published: 2025-08-05
揭示乡村数字化转型空间网络对农业碳减排的影响效应,可为推进乡村数字化转型空间联动赋能农业固碳减排提供理论支撑。基于“效率—公平”框架,借助碳减排潜力模型、社会网络分析模型和基准回归模型等方法,探究2011—2022年中国31个省(自治区、直辖市)乡村数字化转型空间关联网络对农业碳减排潜力的影响效应。研究发现:(1)乡村数字化转型指数持续增长,空间上呈现东、中、西部递减格局。(2)农业碳减排潜力指数波动上升,空间上表现为中、东、西递减特征。(3)乡村数字化转型空间关联网络呈现中部地区密集、外围逐层递减的极核式扩散规律,网络密度和关联数波动上升。山东、河南、湖北等地区节点中心度较高。(4)乡村数字化转型空间关联网络节点中心度对农业碳减排潜力具有显著正向影响且影响存在区域异质性。
付舒斐 , 吕添贵 , 朱丽萌 , 樊后宝 , 赵巧 , 陈安莹 . 基于社会网络分析的乡村数字化转型及其对农业碳减排影响效应研究[J]. 自然资源学报, 2025 , 40(8) : 2252 -2268 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250815
This research reveals the impact of the spatial correlation network of rural digital transformation on agricultural carbon emission reduction, and provides a theoretical basis for promoting the spatial linkage of rural digital transformation to enable agricultural carbon sequestration and emission reduction. Based on the "efficiency equity" framework, with the help of carbon emission reduction potential model, social network analysis model and benchmark regression model, this paper explores the impact of rural digital transformation spatial correlation network on agricultural carbon emission reduction potential in 31 provinces (autonomous regions and municipalities) in China from 2011 to 2022. The results show that: (1) The rural digital transformation index has continued to grow, showing a decreasing pattern from eastern to central to western regions. (2) The agricultural carbon emission reduction potential index has fluctuated and risen, with a spatial characteristic of decreasing from central to eastern to western regions. (3) The spatial correlation network of rural digital transformation shows the polar core diffusion law of dense in the central region and decreasing layer by layer in the periphery, and the network density and correlation number fluctuate and rise. Shandong, Henan, Hubei and some other regions have high node centrality. (4) The node centrality of spatial correlation network of rural digital transformation has a significant positive impact on agricultural carbon emission reduction potential, and the impact has regional heterogeneity. In the future, it is essential to solidify a networked mindset to promote the coordinated spatial development of rural digital transformation, break down barriers to the sharing of low-carbon agricultural elements, and achieve a positive interaction between efficiency and equity in agricultural carbon emission reduction.
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