居住自选择视角下的广州出行碳排放影响机理

国内外已有不少研究从国家、城市和社区层面探讨了交通出行碳排放的影响因素,然而,很少研究考虑到居住自选择的影响。若忽略该影响,将很可能会错误地估计建成环境的作用,以至于相关规划与政策制定有所偏离。中国城市是否与西方国家一样也具有居住自选择效应?在考虑了居住自选择后,建成环境是否对出行碳排放具有显著的影响,如何产生影响?为了回答以上科学问题,基于2015年广州15个社区1239份问卷数据和出行O-D点智能查询系统（TIQS）的开发与应用,对居民出行碳排放进行了测度,并通过构建结构方程模型（SEM）探究了不同类型出行碳排放的影响机理。研究发现：中国城市同样存在居住自选择效应,转变居民出行方式选择偏好有利于减少出行碳排放。在控制居住自选择效应后,建成环境仍然对居民出行碳排放产生显著的影响。这些影响有的属于直接影响,有的则是通过影响其他中介变量,例如小汽车拥有或出行距离,进而再对出行碳排放造成间接影响。对于不同类型出行,其碳排放的影响机理并不一样。     

五台山景区酒店碳排放效率的典范对应分析

酒店碳排放效率的测算可以为其实施节能减排提供参考依据。首先采用数据包络分析方法计算五台山景区28家酒店的碳排放效率,其次,采用典范对应分析方法分析酒店碳排放效率与关键性指标之间的关系。结果表明：① 9家酒店技术效率完全有效,15家酒店纯技术效率有效,9家酒店规模效率有效。② 基于碳排放效率的差异,所有酒店可以分为碳排放效率完全型、碳排放效率较高型、纯技术效率最低型和规模效率最低型4类。③ 在典范对应分析图中,从第四象限到第一象限、第二象限,酒店类型依次由第Ⅰ组逐步向第Ⅱ组、第Ⅳ组、第Ⅲ组过渡,在此递变期间,酒店的碳排放效率不断降低。④ 利用典范对应分析的结果表达了关键性指标对酒店碳排放效率的制约作用,并识别了限制因素,为提升酒店碳排放效率指明了路径。     

新冠肺炎疫情期间中国人为碳排放和大气污染物的变化

利用行业经济活动数据、1 580个地面监测站和6套卫星反演数据,分析了我国新冠肺炎疫情期间人为碳排放和主要大气污染物的变化。与2019年第一季度相比,2020年同期我国碳排放降低9.8%,其中交通部门降幅最大达到43.4%。与2019年2-3月相比,疫情期间全国地表臭氧浓度同比升高1.9 nL/L(5%),其中华北平原以降低为主,东南部地区以上升为主。PM2.5浓度同比下降12.6μg·m^-3(24.9%),其中长三角降幅最大。二氧化氮(NO2)的地面浓度和对流层柱浓度在京津冀、珠三角和长三角都降低20%~30%,体现了高低层的一致性。地面一氧化碳(CO)浓度同比降低17%,而对流层CO柱浓度升高2.5%,可能原因是境外生物质燃烧输送提升了我国南方高层大气的CO浓度。中东部地区气溶胶光学厚度显著降低,导致地表晴空短波辐射同比升高11.6 W·m^-2(9.6%)。     

外部冲击下碳排放演变趋势研究：来自俄罗斯的证据（英文）

当前,经济中的碳强度已经成为许多国家面临的现实问题。脱碳和绿色发展逐渐成为世界主要趋势之一,世界主要国家纷纷提出碳中和目标。俄罗斯是世界上最大的温室气体排放国之一。因此,在当前俄乌战争和俄经济、金融受到外生冲击的国际形势下,研究俄罗斯的碳排放对俄罗斯经济发展、环境保护和全球绿色发展具有重要意义。近年来,俄罗斯碳强度居高不下,这可能是由以下几个因素造成的:实际投资水平下降、产业结构单一、过度依赖油气产业、2014年以来俄罗斯经济受到外部冲击及其他宏观经济因素的影响。本研究旨在确定2014至2018年俄罗斯经济和金融部门受到外部冲击期间的碳强度变化趋势,并解释其原因。首先,运用合成控制法检验2014年以来俄罗斯碳强度的变化,结果表明,2014年以来,俄罗斯碳强度显著增加;其次,运用中介效应分析模型进行影响机制检验得出,2014年以来,俄罗斯产业结构并未得到积极改善,反而加重了对资源产业的依赖,进而提高了碳排放。结合尾部效应分析发现,近年来,俄罗斯面临重大经济压力,其碳强度在短期内不可能恢复到2014年前的状态。     

中国产业结构升级、全要素能源效率与碳排放（英文）

基于2000-2018年全国30个省份（港澳台、西藏除外）的面板数据,利用面板回归模型和中介效应模型分析了产业结构升级、全要素能源效率及碳排放之间的关系和影响机制。研究发现：产业结构高级化在不同区域对碳排放均呈现显著的抑制作用,不同区域的抑制强度呈现“西部>中部>东部”的规律;产业结构合理化在不同区域对碳排放的抑制作用差异较大,在中西部地区表现为显著的抑制作用,但在东部地区抑制作用不显著;各区域全要素能源效率的提升对碳排放的抑制作用均较为显著,抑制强度呈现“西部>东部>中部”的规律。进一步通过中介检验发现,不同区域的全要素能源效率在产业结构升级与碳排放的作用中具有部分和完全中介效应,能够促进和加强产业结构升级对碳排放的抑制作用。因此,研究认为产业结构升级和提升全要素能源效率是促进碳减排的有效手段,但单独依赖产业结构升级的碳减排效果并不理想,需与提升全要素能源效率相结合才会对碳减排起到有效的促进作用。     

西北地区城乡融合对农业碳排放强度的影响研究

基于2011—2021年我国西北5省的面板数据,采用SDM模型和门槛模型,实证探究了城乡融合对农业碳排放强度的影响机制。结果表明：城乡融合水平提升对农业碳排放强度具有显著的抑制作用,且表现出明显的空间溢出特征;经济增长在城乡融合对农业碳排放强度的影响中具有单重门槛效应,即当经济增长到一定阶段后,城乡融合对农业碳排放强度的抑制效果相对减弱;产业结构、农业发展、受灾程度、农业机械化水平等因素也均对农业排放强度具有空间溢出效应且存在着不同程度的影响。根据以上结论,本文从加强西北地区城乡融合区域协调性、制定针对性城乡融合发展战略、推动农业结构转型升级等方面提出西北地区农业低碳发展的建议。     

双碳目标下建立碳排放总量控制制度的思考与展望

中国在碳达峰碳中和的“1+N”政策体系中提出要将能耗双控过渡到碳排放双控,建立碳排放总量控制制度。已有研究大多关注目标制定、碳排放分配的方法学,或以制度体系设计为对象进行分析,缺乏对分解模式、不同责任主体协同、责任主体与排放源匹配等制度关键问题的讨论。文中从制度实施角度着眼,梳理国内外控制碳排放的相关制度实践,提出构建碳排放总量控制制度的“目标分解→出台政策→实施行动→评估调整”全流程管理和要素,并提出各个环节的具体建议：(1)目标分解采用“区域和行业分解相结合”的模式,将发电等纳入碳市场行业的重点排放单位按行业分解和管控,其他排放源（包括一般排放企业、建筑、交通等）按区域分解和管控;(2)政策工具要匹配责任主体的管理模式和排放源的减排重点,发挥不同责任主体间的协同作用,避免重复管理;(3)要建设相应的数据核算和支撑体系,并形成评估反馈和调整机制。     

中国海洋交通运输业的绿色全要素生产率及其空间分异

为促进中国海洋交通运输业的可持续发展和区域均衡发展,文章基于相关面板数据,将非期望产出即碳排放量纳入评价指标体系,运用SBM-ML指数测算2006-2017年中国海洋交通运输业的绿色全要素生产率,进一步采用GINI系数、对数离差均值、泰尔指数和重心-标准差椭圆模型研究其空间分异。研究结果表明：中国海洋交通运输业的绿色全要素生产率保持增长态势,仍具有较大的效率改善空间;中国海洋交通运输业的绿色全要素生产率具有显著的空间非均衡性,其中中效率水平地区的区域差异更大,而高效率水平地区的区域差异变动更明显;中国海洋交通运输业的绿色全要素生产率的重心移动呈现“S-N-S”特征,具有“EN-WS”的空间格局但偏移趋势不明显。根据研究结果提出建议：重视区域协调合作,缩小生产效率差异;加快能源结构转型,提高技术创新能力;促进产业集聚发展,提升综合管理水平。     

全球视角下中国城镇化进程及其碳排放效应的比较研究

高质量的城镇化发展模式是中国实现现代化和低碳绿色发展转型的关键。本文利用1990―2020年世界195个国家（地区）的面板数据,从人口、空间、经济、社会4个维度测度各个国家（地区）的综合城镇化水平,并基于STIRPAT模型和EKC理论对比分析中国及不同收入群体国家城镇化对碳排放的影响机制。研究结果表明：(1)世界各国（地区）的综合城镇化水平整体呈现出增长的趋势,其中亚洲和欧洲地区的提升最为明显,中国的综合城镇化水平则呈现出起步低、速度快的发展趋势。(2)世界各国（地区）的城镇化发展质量正在稳步提升,综合城镇化的发展质量与区域的发展阶段具有密切的相关性,高收入国家（地区）的城镇化发展主要是由经济城镇化和社会城镇化主导的,而低收入国家（地区）城镇化的主导类型则是人口城镇化和空间城镇化,中国的城镇化进程逐渐从以城镇人口带动的“量”转变为协调发展的“质”,但仍与发达国家存在较大差距。(3)高收入、高城镇化和低收入国家（地区）综合城镇化与人均碳排放上存在“倒U型”曲线关系,中低收入、中高城镇化和低城镇化国家（地区）存在“U型”曲线关系,目前中国还处于人均碳排放随着综合城镇化水平的提升而上升的阶段...     

中国星级饭店碳排放时空演化特征及影响因素研究

基于2000~2016年中国各省区星级饭店碳排放量的测算结果,采用泰尔指数、ArcGIS技术分析了中国星级饭店碳排放时空演化特征,并利用面板数据估计模型揭示星级饭店碳排放时空演化的影响因素。研究表明:(1)中国星级饭店碳排放在时序上呈先递增后波动递减的态势。(2)中国星级饭店碳排放的区域差异呈缩小趋势,各区域内部差异是造成全国总体星级饭店碳排放差异的主要原因。(3)中国星级饭店碳排放东多西少的梯度分布格局较为突出,随时间推移各省区碳排放量出现不同程度的减少。(4)中国星级饭店碳排放时空分布格局受星级饭店碳排放强度、星级饭店规模、星级饭店结构和气候条件的综合影响。