京津冀地区经济社会要素与碳排放的时空耦合关系

碳排放受区域发展水平、产业结构、消费模式等经济社会多要素的综合影响。开展区域经济社会要素与碳排放的时空耦合关系研究,不仅有助于揭示区域内部各要素空间格局对碳排放的影响机制,而且对于制定差别化的经济、环境和产业政策,推动区域低碳协调和均衡发展也具有重要的实践意义。基于京津冀地区2005—2020年的相关统计数据,采用区域重心模型、空间关联性分析方法、地理集中度、不一致指数、空间自相关分析等方法,探讨了区域人口、经济、消费水平、第二产业、贫困度、碳排放量等经济社会要素的重心转移特征和地理集中度,并对各要素与碳排放的空间关系进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年京津冀地区各经济社会要素均不同程度偏离区域几何中心,各要素在空间上长期处于不均衡状态,但随着时间推移,不均衡状态有所减缓。(2)研究期内,各经济社会要素的重心移动轨迹具有明显的阶段性,京津冀地区各要素重心格局易于波动,碳排放与其他要素重心空间耦合性呈现波动式变化。(3)人口因素是影响碳排放量增长的主要因素。贫困度、第二产业比重、经济发展水平的灰色关联度数值也都较高,贫困度、第二产业比重、经济发展水平也是碳排放量增长的主要驱动...     

中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素

旅游业碳排放效率作为旅游业绿色全要素生产率指标,是衡量旅游业碳排放与旅游经济增长之间关系的重要工具。借助SBM模型测算了中国省际旅游业碳排放效率,并利用ESDA和GWR方法分析了旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:中国旅游业碳排放效率呈现缓慢提升态势,但总体水平仍较低。旅游业碳排放效率的空间集聚特征明显,形成了以上海为中心的高值集聚区和以西北省份为中心的低值集聚区。旅游业碳排放效率及其空间格局演化是多因素共同作用的结果,旅游经济规模对中西部地区旅游业碳排放效率的提升作用较强;城镇化的促进作用逐步减弱,且在多数省份开始产生抑制作用;技术效应的提升作用高值区从中东部转移至华北和东北地区;旅游业产权结构对南部地区的推动作用也逐步凸显;结构效应主要对西南地区起促进作用。这为优化和提升旅游业碳排放效率提供了理论依据。     

收缩视角下黄河中游城市碳排放时空格局及其影响因素

城市收缩作为城市化进程中的一种现象,与碳排放之间的关系错综复杂。当前从多维度收缩视角来探究碳排放量驱动因素的研究鲜有。据此,从人口、社会和经济三个维度构建城市收缩评价体系,利用黄河中游四省50个城市2012-2020年面板数据,基于熵值法、夜间灯光指数及地理探测器等方法探究城市收缩对碳排放时空差异的影响。结果表明:①黄河中游资源型城市收缩现象最为严重,呈现"大分散,小聚集"特征。人口收缩占比最多,综合收缩最少。②碳排放总量在研究时段内从2327 Mt增长到3040 Mt,热点区域分布在鄂尔多斯市、乌海市、呼和浩特市、忻州市和朔州市;冷点区域从陕西省和河南省分散分布逐渐向河南省集聚。碳排放总量两极分化现象明显,高值区域数量少,数值大,且逐年增幅大;低值区域数量多,数值低,呈逐年降低趋势。成长型和成熟型资源城市是碳排放量的热点区域,同时城市收缩加剧了碳排放量;衰退型和再生型资源城市已经成为碳排放量的冷点区域,此时的城市收缩对碳排放量抑制作用加强。③城市收缩对于碳排放量的影响是复杂的,经济收缩对碳排放空间分异的解释力最强,人口收缩解释力最小,多数影响因素空间叠加后会产生双因子增强作用,且主导因素由人口和经济收缩转变为社会和经济收缩。可见,黄河中游城市碳排放时空格局及影响因素存在一定差异,因此,在制定双碳行动方案时应综合考虑这些差异,进而可提出有针对性且能适应于地区发展需要的节能减排对策。     

长三角城市群城市空间形态与碳收支时空耦合关系

区域碳收支动态监测与评估是推动城市群低碳发展和碳达峰的关键基础问题。设计和分析了长三角城市群区域碳收支与城市空间形态的时空耦合关系。基于2001、2005和2010年碳排放、净初级生产力、土地利用和土壤等数据构建了长三角城市群区域碳收支的时空分布估算模型,接着利用地理加权回归模型分析了城市空间形态景观格局指数与碳收支的相关性,最后结合地理探测器定量分析了景观格局指数因子对碳收支的影响及其交互作用。研究结果表明：(1)长三角城市群碳收支存在明显的空间异质性,总体呈现南部高,北部次之,东部低的特征;(2)同时,长三角城市群碳收支具有明显时间异质性,2001、2005和2010年呈现减少的趋势,其中2001—2005年下降幅度较大;(3)斑块类型面积、城市斑块数量、最大斑块指数、景观形状指数与碳收支具有负相关性;边缘密度、城市建成区斑块密度与碳收支具有显著正相关性;(4)2001年、2005年和2010年的建成区总面积是碳收支空间异质性的主要驱动因素;斑块类型面积与其他因子的交互作用对碳收支空间异质性影响贡献程度比其他因子间交互作用较强。一定程度揭示了城市空间形态景观格局与碳收支时空分布的相...     

江西县域土地利用变化碳排放时空演变及其影响因素

查明县域尺度下土地利用变化碳排放,对于推进县域低碳发展和土地资源的可持续利用与管理具有重要意义。以江西省为例,基于2000-2020年江西省土地利用数据、社会经济数据等,利用空间自相关模型和对数平均迪氏指数分解法(LMDI) 法,对其县域土地利用碳排放时空演变及影响因素进行分析。结果表明:①2000-2020年间,区县土地利用碳排放均呈上升趋势,碳排放量增速和平均碳排放强度均有下降,但部分区县碳排放增速在2015年后出现提高的变化特征。建设用地是碳排放量增长的首要碳源,林地则具有重要的碳汇作用。②空间上,土地利用变化碳排放呈现出明显的空间差异,表现为北高南低的分布特征和较为稳定的聚类模式,即轻度和重度及以上排放区空间分布上较为集中。经济发达区县成为碳排放量增长"核心",欠发达区县则是碳排放量增长"外围",且这种"核心-外围"格局在不断强化。③总体上,抑制碳排放量增长的主要因素为碳排放强度及土地利用效率;驱动因素则有经济发展水平和建设用地规模。但部分区县碳排放强度可能表现为"前期驱动后期抑制"作用,且抑制作用小于驱动作用,故这类区县土地利用碳排放量仍显著增长。因此,江西省各区县应积极调整产业结构和继续降低碳排放强度及通过优化土地资源配置,提高土地利用效率,如用适度集约模式提高建设用地利用效率以免盲目性扩张浪费。另外,欠发达地区和发达地区需加强在资金、技术等领域的交流与合作,不同区县还应因地制宜,各自明确发展目标,走具有各自县域特色的低碳高质量发展道路。     

城市三维空间结构对碳排放影响的尺度效应

城市是碳排放最集中的区域,全面厘清城市空间结构对碳排放的影响对碳减排规划具有重要意义。以往研究主要关注城市二维结构与碳排放的关系,表明城市扩张是碳排放剧增的主要原因。虽然城市三维空间结构也会显著影响碳排放,然而其影响的尺度效应依然缺少深入分析。为此以广州市为例,结合相关性分析、随机森林探究三维空间结构与碳排放的关系,并揭示三维空间结构影响的尺度效应。研究结果表明：（1）（高层）建筑物密度、建筑覆盖率、容积率与人口密度是碳排放的关键影响因素,主要通过直接增加人类活动或加剧热岛效应使得能源消耗和碳排放增多;（2）三维空间结构对碳排放的影响具有明显的尺度效应。随着分析尺度的变化,碳排放受三维空间结构的不同方面主导;（3）广州作为紧凑型城市的代表,如果片面追求城市三维空间的紧凑布局将不利于低碳城市的发展。因此,相关部门应重视宏观尺度下的三维空间结构的合理布局,合理开发城市边缘地区,降低城市中心建筑物的紧凑布局,构建多中心的城市格局,以有效降低碳排放水平,促进低碳城市的构建与可持续发展。研究所得成果可为城市建筑三维空间布局的合理优化提供参考依据,助力"双碳"目标的实现。     

丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展的时空演变特征及影响机理

将丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,提取1980—2015年7个年份用地演变信息,结合10 km×10 km方格网构建,从总量趋势、分地州市级区域、分用地类型及特殊性全面认知扩展的时空演变特征,采用地理探测器模型,在县域尺度定量诊断城镇建设用地扩展的人文要素和自然要素的影响程度及各要素间的交互影响作用,进而识别其主控要素并探讨其作用机理,对比分析天山北坡城市群和喀什都市圈两个重点发展区域的分异性。研究结果表明:近35年以来,丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展约2.9倍,扩展强度波动增长且以分散小斑块为主,各地州市扩展规模和强度的时空差异性显著,次一级城镇建设用地类型扩展呈现动态变化特征,用地扩展受自然本底胁迫条件和经济社会发展过程多重影响有其特殊性;全域城镇建设用地在县域尺度以低水平扩展与各级人文要素和自然要素水平的耦合匹配关系为主;综合地理探测器因子分析模块和交互作用模块的探测结果,判定地形位指数、城镇化率、地形起伏度、二三产业比重为影响丝绸之路经济带核心区新疆县域城镇建设用地扩展的主控要素,并探寻各主控要素的作用机理;在重点发展区域天山北坡城市群和喀什都市圈的驱动要素有共性也有明显分异性。该研究为丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地因地因城因类的差别化调控及区域可持续发展提供科学支撑和决策依据。     

长三角城市群碳排放与城市用地增长及形态的关系

城市是一种重要的碳源,城市扩张过程中的用地面积增长和空间特征变化均会影响城市碳排放。分析1995—2015年长三角城市群碳排放重心转移,查明碳排放和城市用地增长的脱钩状态时空变化,并通过构建面板数据模型探究城市形态对碳排放的影响,得出以下结论:(1) 1995—2015年长三角城市群碳排放重心经历了西南向-西北向-东南向-西北向的转移过程,这种转移过程与其相应时期内部分城市的工业发展与产业结构调整有关;(2) 1995—2015年,长三角城市群碳排放与城市用地增长的脱钩状态存在着显著的时空异质性。研究区由以扩张负脱钩为主变化为以弱脱钩为主,2005年以后,区域之间的脱钩差异开始缩小,总体来看研究区脱钩状态趋向于同质。至2015年,近70%的城市已达到了脱钩,其中上海等城市实现了强脱钩;(3)连续完整的地块在区域内的主导程度会对城市碳排放产生负向的影响,而城市用地斑块的破碎化程度和聚集程度对碳排放有着正向的影响,且相对而言,聚集程度的正向影响更为显著。     

基于夜间灯光数据的湖南省县域碳排放时空格局及影响因素研究

研究碳排放的时空格局演变及影响因素对指导制定差异化的碳减排政策具有重要意义。基于夜间灯光数据,在估算湖南省各县区碳排放量的基础上,结合空间统计、空间自相关、热点分析、地理加权回归、GIS等方法研究了湖南省县域碳排放的空间分异、时空格局特征与影响因素。研究结果表明:(1)2013—2017年,湖南省能源消费碳排放总体上呈现东高西低的空间格局,碳排放主要集中于区域的市辖区,县域碳排放最高点在长沙市市辖区;(2)湖南省能源消费碳排放存在较为显著的空间正相关,全省县域尺度能源消费碳排放全局Moran’sI指数整体呈现出逐年上升的趋势,各市的市辖区在中心相互辐射,表现出显著的集聚现象,并形成了碳排放“高-高型”分布特征;(3)湖南省能源消费碳排放量的冷热点格局表现出湘南地区冷点扩张,湘中地区热点扩张的演变趋势,从2013年到2017年,热点区与次热点区由11个升至13个,湘中地区与其他地区的冷热点差距在逐步拉大;(4)影响湖南省县域能源消费碳排放量的4个影响因素与碳排放均表现为正相关性,其影响程度依次为人口、人均GDP、第二产业比重与单位GDP能耗。     

长三角地区城市生态旅游发展水平时空演变及其影响因素

城市生态旅游作为旅游可持续发展的一种理想模式,是对城市环境问题和旅游发展方式的一种回应。基于城市生态旅游核心要义,构建城市生态旅游发展水平评价指标体系,运用熵权TOPSIS法对2010-2019年长三角地区41个城市的城市生态旅游发展水平进行测度,通过标准差椭圆和马尔科夫链分析其时空演变特征,并利用地理探测器探析城市生态旅游发展的影响因素。结果表明:(1)长三角地区城市生态旅游各维度发展水平增速各异,供给和保障是影响综合发展水平的主要因素,各维度空间格局差异显著;(2)城市生态旅游综合发展水平呈波动上升态势,增速较缓;空间分布较不均衡,已初步形成"东南高-西北低"的分布格局;(3)城市生态旅游发展水平重心呈现"西北-东南-西北"的偏移规律,向东南部集聚程度逐渐增强,水平等级转移仅发生在相邻等级之间;(4)交通发展水平和城镇化水平对城市生态旅游发展的影响较为显著,经济发展水平和居民收入水平的影响逐渐增强,产业结构水平和环保重视程度的促进效果不显著;两因子的交互作用大于单因子的作用力,表现出双因子增强或非线性增强的交互关系。研究结果可为长三角地区提高城市生态旅游发展水平与全面推进旅游可持续发展提供一定的理论依据与科学参考。     

中国典型城市群城镇化碳排放驱动因子

城市群作为推进国家新型城镇化的战略举措,是国家参与全球竞争与国际分工的主要地域单元。以中国典型城市群6个代表性城市(北京、天津、上海、广州、武汉和重庆)为案例,采用因素分解法将碳排放的影响效应分解为4部分,包括人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和碳强度效应,研究2000—2014年城镇化过程中碳排放的驱动机制。主要结果:(1)各城市群的经济总量均有增长,能源效率逐渐提高,碳排放强度在北京、上海和重庆的是下降趋势,在天津呈上升趋势,而在广州和武汉则趋于平稳状态,各城市群能源消耗中各种能源的比重和碳排放量的变化存在着较显著的差异性;(2)天津和广州的4个碳排放影响效应整体上是逐渐增大,北京和上海是趋于平稳对称,武汉和重庆是先减小后增大。研究表明,经济和人口对碳排放具有正向作用,能源强度对碳排放具有负向作用。通过研究中国典型城市群碳排放的驱动因子,有助于城市群碳排放权交易的政策制定以及城市群发展模式规划。     

中国城市生态基础设施对碳排放量的影响

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探究城市生态基础设施的碳减排效应对实现城市的可持续性发展、现代化发展具有重要的现实意义。选用中国2003-2019年中国214个地级市为样本,采用熵权法量化中国城市生态基础设施发展水平,构建空间计量模型研究城市生态基础设施发展对碳排放量的影响及其空间溢出效应。研究发现：（1）中国城市碳排放总量整体呈上升趋势,并且碳排放量较高的地区是人口密度较大的城市,以及传统工业城市。城市生态基础设施发展水平总体呈先下降,后上升的趋势,发展较好的城市分布在东部沿海地区,西北城市,中部省会与直辖市。（2）城市生态基础设施发展显著促进了本地城市和邻地城市的碳排放量,该结果通过稳健性检验。并且,城市生态基础设施的碳减排效应存在滞后性,城市生态基础设施在发展至12期时,具有显著的碳减排效应。（3）城市第二产业发展具有集聚效应,降低了邻地城市的碳排放量;城市对外开放程度越高,地区间贸易加速流动,促进了邻地城市的碳排放量。（4）与其他城市相比,西部地区城市、非省会城市和直辖市,以及资源型城市的生态基础设施发展显著促进了城市碳排放。（5）政策制定上,一方面应全力推进城市生态基础设施发展和第二产业转型,重视城市绿化覆盖、垃圾废水处理等设施建设。另一方面需特别关注西部地区城市、非直辖市和非省会城市、以及资源型城市,因地制宜,激发其生态基础设施建设动力,助推碳达峰、碳中和目标的实现。     

旅游产业集聚对旅游业碳排放效率的空间溢出效应

在碳中和、碳达峰的时代背景下,提高旅游业碳排放效率对实现旅游产业高质量发展具有重要的实践价值。基于2001—2018年中国省际(自治区、直辖市)面板数据,首先利用区位熵和Super-SBM模型分别测算中国省际旅游产业集聚水平和旅游业碳排放效率,并探究二者空间演变趋势和关联特征;其次,运用空间杜宾模型分析旅游产业集聚对旅游业碳排放效率的影响及其空间溢出效应。结果表明：(1)研究期内,中西部地区的旅游产业集聚水平明显提高,东部地区则无明显变化;除河北省、山西省、内蒙古自治区等地区外,其他省份的旅游业碳排放效率均无显著变化。整体上看,二者高水平地区的空间分布变化大致均呈现出以现有集聚区为中心向周边扩散的趋势。(2)旅游产业集聚能显著提高旅游业碳排放效率,并且具有正向空间溢出效应,而旅游业碳排放效率的负向空间溢出效应则会抑制其他地区旅游业碳排放效率的提高。(3)经济发展、产业结构、城镇化、对外开放、技术进步和环境规制均能不同程度促进旅游业碳排放效率,但城镇化作用效果不显著,旅游业产权结构则显著抑制旅游业碳排放效率,经济发展和城镇化均具有正向空间溢出效应,产业结构呈现出较强的负向空间溢出作用,技...     

黄河流域城市生态韧性时空演变及其影响因素

城市作为最复杂的社会生态系统,在经历经济快速积累、城镇化加快推进的同时,面临着资源短缺、环境污染、生物多样性锐减等生态环境挑战,增强城市生态韧性对城市可持续发展至关重要。从韧性的内涵角度评估城市生态韧性水平,探究城市防范内外生态风险能力的时空特征,剖析城市生态韧性差异的影响机制,对实施城市生态文明建设与风险防控具有指导意义。基于"演化韧性"视角从"抵抗-响应-转型"三个能力构建城市生态韧性指标体系,以黄河流域七大城市群59个地级市2011-2020年面板数据为例,运用熵权-逼近理想解排序法(熵权-TOPSIS法)、传统和空间马尔可夫链,在对黄河流域城市生态韧性进行定量测算的基础上,分析其时空特征。最后利用面板分位数回归深入探索黄河流域城市生态韧性影响因素的分段效应,提高对城市生态韧性影响机制的认识。结果表明:(1)2011-2020年,城市生态韧性均值在(0.092,0.125)范围内,呈现缓慢增长态势;离散程度呈倒"U"型变化特征趋势;空间上,城市生态韧性表现为"下游强、上中游弱",城市群内部以省会城市为核心向外围地级市递减,"中心-外围"的分布格局明显。(2)城市生态韧性主要在相邻等级之间进行递次转移,仍未实现跨等级转移,具有"路径依赖"和"自身锁定"特征;地理空间背景在城市生态韧性动态演变过程中发挥着重要作用,表现为"强强联合、低低临近"的集聚效应。(3)影响因素方面,经济发展水平、科技创新对城市生态韧性具有显著促进作用;产业结构对城市生态韧性表现为显著抑制作用,人口密度和环境规制对城市生态韧性不同分位点的影响作用存在显著的异质性。研究结果可为黄河流域全面推进生态保护与建设"韧性城市"提供一定的科学参考和理论依据。     

江西省能耗碳排放时空特征、脱钩关系及其驱动因素

查明碳排放时空演变成因、经济发展脱钩情形及其影响因素,对协调区域经济发展同时更好进行碳减排具有指导意义。以欠发达江西省为例,基于2002-2016年规模以上工业主要能源消费数据,用IPCC碳核算方法、Tapio脱钩模型及对数平均迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）对该域能耗碳排放时空演变特征、与经济发展脱钩关系及其驱动因素进行了分析。结果表明：（1）江西省碳排放量前期快速增长、中后期增长减缓,由2002年的6248.57×10⁴ t增加到2016年的18680.47×10⁴ t,增长率高达198.96%。碳排放强度处于前中期快速下降,后期缓慢下降的趋势,由5.604 t/万元降为0.552 t/万元。碳排放量和碳排放强度大体呈现着西北高东南低的空间分布特征。（2）2002-2009年和2009-2016年江西省经济增长与碳排放总体上呈现弱脱钩,脱钩弹性分别为0.177和0.105。2002-2009年江西省南部和北部地区脱钩情况不够理想;2009-2016年江西省除上饶市以外的东北部地区脱钩状况较差。（3）2002-2009年,能源结构对江西省碳排放脱钩有微弱的抑制作用,2009-2016年转变为微弱的促进作用,其对各地市碳排放脱钩的驱动方向有所不同。能源强度对碳排放脱钩起主导性作用,其在两个阶段的脱钩弹性分别为-0.329和-0.481。经济水平对碳排放脱钩有主要的抑制作用,在两个阶段的脱钩弹性分别为0.377和0.475。人口对碳排放脱钩具有较小的抑制作用。因此,江西省碳减排的重点在于改善能源结构与提高能效,推动新余、九江和萍乡等城市的传统工业转型升级,促进江西西北地区与东南地区城市的绿色协同发展。     

我国典型城市化石能源消费CO2排放及其影响因素比较研究

城市是化石能源消费和CO_2排放的主要区域。分析典型城市化石能源消费CO_2排放特征,明确不同城市CO_2排放动态及主要影响因素的差异,是开展城市减排行动的重要科学依据。采用IPCC推荐方法及中国的排放参数核算11个典型城市2006—2015年间化石能源消费产生的CO_2排放量。根据各城市经济发展和CO_2排放特征将之分为四类:经济高度发达城市(北京、上海、广州)、高碳排放城市(重庆、乌鲁木齐、唐山)、低排放低增长城市(哈尔滨、呼和浩特和大庆)和低排放高增长城市(贵阳、合肥),并运用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,即LMDI分解法)对比分析了四类城市CO_2排放量的影响因素。结果表明:(1)研究期内大部分城市CO_2排放总量有所增加,仅北京和广州呈下降趋势,工业部门CO_2排放在城市排放总量及其变化中占据主导地位;四类城市的人均CO_2排放量表现出与排放总量相似的变化趋势;CO_2排放强度整体上表现为经济高度发达城市(均值为0.88 t CO_2/万元)低排放低增长城市(均值为2.82 t CO_2/万元)低排放高增长城市(均值为3.05 t CO_2/万元)高碳排放城市(均值为6.62 t CO_2/万元)。(2)在城市CO_2排放的影响因素中,经济发展和人口规模均是4类城市CO_2排放增长的促进因素,但经济发展效应的累积贡献值大于人口规模效应;能源强度降低是4类城市CO_2排放最主要的抑制因素,且经济高度发达和高碳排放城市的抑制作用强于其他两类城市;对第三产业GDP年平均增速高于第二产业的6个城市来说,产业结构是CO_2排放的抑制因素;能源结构的变化仅对煤炭消费比重较低且降幅较大的北京和广州的CO_2排放是抑制作用,累积贡献值分别为-21.73Mt和-0.03Mt,而对其他城市,特别是高碳排放城市的CO_2排放具有明显的促进作用。     

Dynamics of China's regional carbon emissions under gradient economic development mode

Regional economic development in China is extremely uneven, which leads to the variation of the status quo and development trend of carbon emissions in different regions, and thus has a huge impact on the construction of the future carbon trading market, in particular the allocation of emission reduction targets. In this article, we adopt a spatial econometric approach to analyze the spatial characteristics of China's regional carbon emissions under its gradient economic development mode. Results indicate that carbon emissions show strong spatial dependence and convergence across regions. Specifically, carbon emissions of different regions in China are characterized by club convergence, as the country's gradient developing mode has enhanced the spatial agglomeration effects. Furthermore, we analyze the evolving trends of regional emission shares, and build a basic framework for the allocation of regional emission reduction targets in China's future carbon emissions trading market.     

湖南市域化石能源消费碳排放时空格局及驱动因素

研究碳排放时空格局演变及其影响因素对指导碳减排具有重要意义。利用2008—2013年湖南省14地市规模以上工业企业终端能源消费数据,运用IPCC提供的参考方法和对数平均迪氏指标分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度的时空格局及碳排放量变化的影响因素进行了研究。结果表明:1)2008—2013年湖南市域碳排放量随时间变化趋势不一,大致呈3种类型变化;累积碳排放量居前3位的市域依次是娄底、岳阳和湘潭,三者累积碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、张家界和怀化3市的累积碳排放量合计仅占全省的2.59%。2)湖南市域能源消费碳排放量、人均碳排放量存在相似的空间差异,二者均表现为东高西低的格局,且具有较强的相关性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也较高;2008—2013年湖南市域碳排放强度呈下降趋势,属于低强度区的市域由2008年的4个增加到2013年的7个,碳排放强度的空间分布与市域产业类型有关。3)能源结构、能源强度对碳排放的增长主要起抑制作用,但能源结构的贡献很小,碳排放量的降低主要是由能源强度引起的;经济发展是碳排放增长的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年两个时段其累积贡献值分别为74.285和27.579;人口规模对碳排放的驱动较小,在2011—2013年对碳排放增加产生的累积贡献值仅为2.252。湖南当前及未来碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进产业结构升级,从战略层面促进湖南"四大区域"协调发展。     

Carbon Emission Performance of China's Power Industry: Regional Disparity and Spatial Analysis

This study employs an undesirable‐output–oriented data envelopment analysis model to measure the carbon emission performance of the power industry throughout China's 30 administrative regions during the period of 2003–2012. Also, it further studies the regional disparity and spatial correlation of the carbon emission performance of China's power industry. The main findings are as follows: (1) The carbon emission performance of China's power industry is at a relatively low level, but shows a rising trend. (2) The regional carbon emission performance of China's power industry is extremely unbalanced: The eastern area ranks first, with the highest performance of 0.851, followed by the central area, whereas the western area falls behind, with the lowest performance of 0.760. Provinces in the eastern area generally perform better than those in other areas. (3) According to spatial analysis, the global Moran's I values of carbon emission performance are significantly positive during the sample period, which indicates that the carbon emission performance is a positive spatial correlation and has an obvious clustering effect. The estimate of the local spatial autocorrelation index confirms the imbalance of spatial distribution of the power sector's carbon emission performance. Based on the above findings, several policy suggestions are presented in this article.