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。     

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。     

新疆能源消费碳排放过程及其影响因素——基于扩展的Kaya恒等式

新疆,中国西部的欠发达区域,如何在保持社会经济持续快速发展的同时实现碳排放的减速增长是现阶段的重要发展命题,对于实现国家的减排目标有着至关重要的作用。通过对经典的Kaya恒等式进行扩展,并采用基于LMDI的完全分解模型,解析了1952年—2010年新疆的一次能源消费的碳排放的主要驱动因素。依据1952年以来新疆社会经济发展状况和碳排放总量演变特征,并结合一定的历史背景等,将新疆的一次能源消费的碳排放划分为6个演变阶段,定量分析了人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应、能源结构效应和能源替代效应在不同发展阶段的贡献作用,主要的研究结论如下:(1)经济产出效应和人口规模效应是新疆碳排放增长的最主要贡献因子。(2)能源强度效应在1978年之前对碳排放的增长表现为正效应,主要原因是极低的能源利用效率和落后的生产工艺。改革开放之后,能源强度效应成为遏制碳排放增长的重要贡献因子。(3)能源结构效应和能源替代效应也是遏制新疆碳排放增长的主要贡献因子,但是其贡献作用还比较小,主要是因为可再生能源在能源消费总量中的比重还比较低和以煤为主的能源消费结构还没有发生根本性的改变。     

福建省行业碳排放驱动因素分解及其与经济增长脱钩关系

主要部门和重点行业的二氧化碳排放是区域碳排放的主要来源。厘清行业碳排放影响因素,分析其与区域经济增长相互关系及程度,从而推动部门和行业碳减排对于落实区域碳排放总量控制具有重要意义。本研究运用对数平均迪式指数分解法(LMDI)和Tapio脱钩模型对福建省1997—2017年13个主要碳排放行业进行碳排放驱动因素分解和脱钩分析。结果表明: 电力、热力的生产和供应业是福建省主要的碳排放行业,1997—2017年,其碳排放总量由18.89 Mt上升到120.63 Mt,增长量为101.74 Mt。有色金属冶炼及压延加工业、纺织业、黑色金属冶炼及压延加工业的碳排放增长速度最快,其年均增长率分别为18.1%、12.1%、12.1%。13个主要行业碳排放变动的驱动因素中,经济增长效应和人口规模效应是主要的正向驱动因素,能源结构效应、能源强度效应和产业结构效应的抑制作用在不断增强。从脱钩关系来看,13个主要碳排放行业的脱钩指数整体呈下降趋势。从“十一五”时期开始,部分行业开始出现不同程度的强脱钩。而在“十三五”时期,农、林、牧、渔、水利业表现为扩张负脱钩,电力、热力的生产和供应业表现为弱负脱钩。能源结构效应和能源强度效应对各行业实现脱钩的影响较大,产业结构效应的脱钩努力较小,人口规模效应未做出脱钩努力。     

基于LMDI分解的厦门市碳排放强度影响因素分析

研究碳排放强度的变化趋势及其影响因素对于指导低碳城市建设具有重要意义。应用对数平均权重分解法(LMDI),基于厦门市2005—2010年各部门终端消费数据对碳排放强度指标进行因素分解,并将传统分析仅注重产业部门的能源碳排放,拓展到全面考虑产业部门和家庭消费的能源活动和非能源活动影响。研究结果表明:2005—2010年厦门市碳排放强度下降17.29%,其中产业部门能源强度对总碳排放强度变化影响最大(贡献63.07%),家庭消费能源强度是碳排放强度下降的主要抑制因素(-45.46%)。从影响效应角度看,经济效率对碳排放强度下降贡献最大,碳排系数减排贡献最小;从部门减排贡献角度看,第二产业贡献最大,家庭消费贡献最小。总体而言,厦门市未来碳减排重点部门在第二产业,优化产业结构和能源结构有较大减排潜力。     

旅游业发展对中国碳排放的影响——基于中国东、中、西部的比较分析

在“双碳”战略目标下,深入研究中国旅游业对碳排放的影响,对科学制定减排政策,发展低碳旅游,以及应对气候变化有着重要的理论和现实意义。使用2003-2019年除港澳台和西藏之外的30个省市面板数据,从国内旅游和入境旅游的视角,结合面板单位根、协整、格兰杰因果检验,利用固定效应模型和随机效应模型探究东、中、西部旅游业发展与碳排放的关系。研究结果表明:(1)中国旅游业发展与碳排放之间均存在长期均衡关系。(2)入境旅游对碳排放不存在显著影响,国内旅游对碳排放存在显著正向影响。(3)东、中、西部地区的旅游业和碳排放关系存在差异,其中东部和中部地区国内旅游收入每提高1%将导致其碳排放总量分别增加2.313%和7.531%,而西部地区国内旅游收入提高1%将导致其碳排放总量减少1.306%。     

The elasticity of the potential of emission reduction to energy saving: Definition,measurement, and evidence from China

Based on energy and CO₂ emission efficiencies, this paper proposes a definition of the elasticity of the potential of emission reduction to energy saving (E_peres), and measures the elasticity in China’s 30 provincial regions. Although E_peres is a relative definition, it can be used (1) to measure the amount of reduced CO₂ emissions per unit fossil energy saving, (2) to reflect the effectiveness of fossil energy saving for CO₂ emission reduction in different regions, and (3) to provide decision-making criteria for selecting pathways for emission reductions in different regions. The results show that compared with energy saving, emission reduction is a more serious issue in China. This indicates that energy saving policies have been highly effective since their implementation during the 11th “Five-Year Plan”. With respect to provincial disparities, the emission reductions caused by fossil energy saving are not significant in Beijing, Shanghai, and Guangdong. Fujian province has significant E_peres, indicating that emission reduction causing by fossil energy saving is effective. E_peres has been increasing over time in Hunan and Hubei. Hainan’s E_peres has remained less than 1, indicating that its emission-reduction effect of fossil energy saving is worse than in other provinces. Moreover, the elasticity of Eastern China is greater than that of Central China and Western China. This finding sheds light on pathway selection for energy saving and emission reduction in China: it would be more appropriate to encourage fossil energy saving in Eastern China, and to promote clean energy use (e.g., water electricity and solar energy) in Central China and Western China.     

区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析

交通是旅游业发展的基础,旅游交通的碳排放是旅游业碳排放的主体部分。合理配置区域旅游交通是旅游业可持续发展的重要保障。从区域的角度出发,构建区域旅游交通碳排放测算模型,并以南京市和黄山市为例进行分析。研究发现:(1)区域经济和旅游发展水平是影响旅游交通碳排放的重要因素,且经济发展水平和旅游发展水平对旅游交通碳排放"贡献"的大小和方向不同;(2)区域旅游交通碳排放主要在区外,区内比例较小。2008至2012年,南京市旅游交通碳排放中区外部分所占比例平均达到89.13%,黄山市平均达到90.21%,两城市区外与区内部分之比均约为9∶1;(3)区域旅游交通碳排放结构中,民航所占比重最大,其次是公路和铁路,区域交通结构的优化有利于旅游交通碳排放的减少;(4)区域各类交通方式中,外部交通的碳排放中旅游业的贡献较大,而城市内部交通的碳排放中旅游业的贡献较小。     

中国能源消费碳排放的时空特征

选择联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的部门方法和8大类能源,采用1990年至2009年的中国能源统计数据,按照自下而上的思路,对我国各省区的碳排放量进行估算,并从碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量和碳排放密指标出发,深入分析了各省区碳排放的时空特征差异。以期对国内碳排放的时空特征分析,有助于决策者和能源分析家提高节能减排政策制定的有效性。     

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。     

Delinking indicators on regional industry development and carbon emissions: Beijing–Tianjin–Hebei economic band case

Based on the two-level Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method and Tapio index, this paper constructed an expanded decomposition model for decoupling elasticity and effort index of industrial carbon emissions, and further quantitatively analyzed the delinking indicators on industry growth and environmental pressures in Beijing–Tianjin–Hebei (BTH) economic band from 1996 to 2010. The results indicate that: (1) together with the rapid economic growth, industrial energy-related carbon emissions in BTH region rose from 44477.43 × 10⁴ t in 1996 to 105602.33 × 10⁴ t in 2006 and then declined to 64426.71 × 10⁴ t in 2010, with an average annual growth rate of 2.94%. Our results also show that carbon emissions in BTH region were dominated by the secondary industry, which accounted for about 80% of total carbon emissions. (2) “Weak decoupling” was the main characteristic during the 9th Five-Year Plan period (1996–2000) and 11th Five-Year Plan period (2006–2010), particularly “strong decoupling” in 2007; while “weak coupling” was the main characteristic during the 10th Five-Year Plan period (2001–2005). (3) The rapid economic growth was the main factor responsible for industrial decoupling blocking. The energy structure and energy intensity made significant contributions to the industrial decoupling progress. The industrial structure effect had varied considerably over the years without showing a clear trend.     

Features and influencing factors of carbon emissions indicators in the perspective of residential consumption: Evidence from Beijing,China

This research establishes a residential indirect carbon emissions model through input–output structure decomposition analysis (IO-SDA) and LMDI, analyses the influencing factors affecting urban and rural residential carbon emissions indicators in Beijing through input–output tables from 2000 to 2010, and calculates the direct carbon emissions from residential consumption. As the results suggest, the total carbon emissions from residential consumption in Beijing showed volatility. Growing rural and urban differences in direct emissions, and for indirect emissions, mean that urban greatly exceeds rural in this regard. Rising per capita GDP and population, as well as intermediate demand and sectoral emissions intensity change induce growth in indirect emissions in both urban and rural settings: of which, per capita GDP contributes the most. Declining energy intensity contributes the most to emission reductions, followed by residential consumption rates, the rural to urban consumption ratio and consumption structure effects are much smaller.     

Estimating quantity and equity of carbon emission from roads based on an improved LCA approach: the case of China

Purpose

Carbon emission from roads is an important contributor of a nation’s greenhouse gas emission that causes climate change. However, the existing life cycle assessment (LCA) analysis of road carbon emissions focus on project-level, ignoring regional differences. Significant challenges remain in developing regional road’s carbon emission mitigation strategies. This study estimates the quantity of carbon emissions from roads in China and calculated the regional equity of road carbon emissions.

Methods

An improved LCA approach, which considered the regional difference of raw materials’ carbon emissions, carbon emissions caused by traffic jam and road category, was applied to calculate the quantity of carbon emissions of roads. Sensitive analysis was conducted to find the key influential factors. Gini coefficient was used to calculate the equity degree of carbon emissions by roads based on the LCA results. The decomposition model of Gini coefficient is applied to analyze the causes of carbon emission differences.

Results

The total national carbon emissions by roads in 2019 increased by 2.2 times compared to 2009. Carbon emission from roads in the operation phase increased from 62% in 2009 to 83% in 2019. The functional unit for expressway in this study ranging from 1646 to 1794 t CO₂e/km in 31 provinces. An estimated uncertainty of plus or minus 4% of the traffic flow allocation between expressway and other roads makes an increase of 38% or a decrease of 15% of the life cycle emission. The overall Gini coefficient of carbon emissions from roads in China is under the warning line of 0.4. Outer inequity between regions contributes 88.83% of the whole inequity and the most developed three regions contribute 66.23%.

Conclusions

Large quantity of road construction in the past in China makes the burden of carbon emission transfer from the construction phase to the operation phase. Regional differences of raw materials’ carbon emissions, traffic jam, and road hierarchy are important factors influencing the LCA-based estimation of road carbon emission. To improve the national equity degree of road carbon emission, quota allocation of road carbon emission rights between regions and cross-regional carbon emission reduction policies would help.

     

贵州省碳吸收/碳排放时空变化特征及其与经济的脱钩效应

贵州省是我国喀斯特生态系统的典型分布区,生态敏感且脆弱,同时其也曾是我国的连片特困区,经济发展愿望迫切。对区域环境-经济发展状况及相互作用关系进行研究具有重要意义。研究从植被净生态系统生产力、土壤碳储量、岩溶碳通量三方面计算了贵州省陆地生态系统碳吸收,以能源燃烧排放的CO₂表征碳排放量,对区域碳吸收和碳排放的时空变化特征进行剖析,在此基础上构建环境碳负荷指数和脱钩弹性系数,用于解析贵州省碳收支状况及环境碳负荷与经济发展之间的脱钩关系。结果显示:(1)贵州省植被净生态系统生产力均值为257.72 g C/m²,呈逐步增强趋势,空间上呈现西高东低、南高北低的分布格局;岩溶碳通量的均值为6.71 t C/km²,年际波动较大,集中分布在研究区东北和西南部;土壤碳储量的均值为8.38 t/hm²,其高值区主要位于研究区南部和东部边缘;(2)区域碳排放呈现出了逐年增长的特征,表明了能源消耗的增强,形成了以城市高值区为中心向外辐射递减,各点之间以道路连通为特征的分布格局;(3)环境碳负荷指数呈逐年增长趋势,表征区域面临的环境压力越来越大,特别是在贵州省主城区出现了明显的收支不平衡,能源结构优化亟待加强;(4)综合脱钩状态整体以弱脱钩和扩张连接为主,且随时间推移脱钩状态由弱脱钩向扩张连接转变,说明环境保护滞后于经济发展,也就意味着贵州省经济的发展一定程度上牺牲了环境保护。未来应进一步强化生态修复工程的可持续性,同时发展绿色经济以促进区域生态-经济可持续发展。     

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。     

我国城市发展与能源碳排放关系的面板数据分析

城市化与城市能耗及其碳排放密切相关,城市发展过程中的人口城市化进程和产业总量与结构调整都是能源碳排放变化的主要驱动因素。以2006-2015年全国158个地级城市的面板数据为基础,从总量变化趋势和空间变化趋势两个角度分析了研究期内的我国城市发展特征及能源碳排放特征;并利用面板计量分析方法研究了城市发展因素对城市总能耗、总能耗碳排放、单位能耗碳排放量的驱动特征。结果表明：城市化每提升0.095%,总能耗上升1%。虽然城市总能耗及能耗碳排放在降低,但是单位能耗碳排放在增加;第二产业和第三产业发展对总能耗及能耗碳排放的驱动作用大;城市第三产业的发展有利于能源结构优化调整等;并基于研究发现给出一些政策建议。     

生态效率视角下旅游业生态福利及驱动因素——以常州市为例

经济效益最大化与环境影响最小化是绿色旅游与可持续发展的内在诉求。本文立足于生态效率模型,创新性地提出旅游业生态福利指数,据此分析1995—2017年常州市旅游业生态福利变化趋势及驱动效应,旨在为评价旅游产业绿色可持续发展能力提供新视角。研究发现:(1)1995年来常州市生态足迹呈现先增长后下降趋势,但旅游业各部门生态足迹均不断增长,游客人均资源消耗约为本地居民人均资源消耗的2.81—9.37倍,面临艰巨的节能减排压力。(2)1995年来常州市本底生态效率与旅游生态效率逐年提升,分别增加了37033元/hm~2和44226元/hm~2;同等资源消耗下,旅游业平均每单位产出高14409元/hm~2,但游客年均消耗的自然资源却为本地居民的5.78倍。(3)1995—2007年间常州市旅游生态福利升降波动频繁,2007年来呈以直线式地骤降,受规模效益影响,旅游业的绿色生态福利和高效性不断弱化,为全市的资源节约量下降了10.7倍。(4)迪氏对数指标分解法(Logarithmic Mean Disivia Index, LMDI)揭示规模效应、经济效应对旅游福利水平变化起到显著地负向驱动效应,效率效应、技术效应起到正向拉动作用。未来,常州市旅游业应以绿色发展为导向,走出"无烟产业"误区,转变经济增长模式,大力倡导节能减排工作,走资源利用精细化、可持续发展道路,最大限度提升旅游业福利效应。     

主体功能区视角下的碳排放核算——以广东省为例

区域碳排放核算是当前全球气候变化与碳排放研究的核心内容之一。中国于2010年出台《全国主体功能区规划》,主体功能区是以区域开发程度、资源环境基础和未来开发潜力为依据,县域为基本单位的区域规划方案,这为区域碳排放核算和配额分配提供了全新的视角。鉴于县域的能源数据不够完善,基于经济、人口、省级能耗量等数据构建了适用于主体功能区划分的碳排放核算方法,并确保各主体功能区的碳排放总量和分部门碳排放量都与该省的总碳排放量和分部门的一一对应相等。以中国广东省为案例,对其四类主体功能区在2005—2015年间的碳排放情况进行核算分析。研究发现:四类主体功能区的碳排放总量与经济总量呈现高度正相关性;四类地区中碳排放量从大到小依次为优化、重点、农产品、生态开发区。碳排放强度最大的为生态开发区,其次是重点开发区,农产品开发区和优化开发区。重点开发区和优化开发区的碳排放占全省比值达86%,都应作为未来节能减排措施的最主要的作用对象,需加快产业结构升级,扩大新能源技术的应用。农产品开发区和生态开发区应加快发展循环农业,有机低碳农业生态环境友好型产业。     

“双碳”目标下闽三角碳排放脱钩状态及驱动机制分析

快速城市化背景下,建设低碳城市群是实现"双碳"目标的最佳方式。在碳排放核算的基础上,使用Tapio脱钩模型和LMDI方法对闽三角以及厦门、漳州和泉州的脱钩状态和碳排放的驱动机制进行了研究。主要结论如下：（1）2005-2017年闽三角碳排放和人均碳排放均持续增加,二者有相同的变化趋势。闽三角的工业中心泉州有最高的碳排放和人均碳排放。发展型城市漳州碳排放最低,但碳排放和人均碳排放增长率均最高。服务型城市厦门碳排放增长率最低。（2）闽三角的脱钩状态逐渐改善,平均脱钩系数为1.03,脱钩状态为扩张性连接。厦门、漳州和泉州的平均脱钩系数分别为0.45、2.70和1.10,3个城市分别以弱脱钩、扩张负脱钩和扩张性连接状态为主。（3）人均GDP和人口规模是闽三角碳排放的正向因素,能源结构和能源强度是负向因素。正向因素的贡献在下降,负向因素的贡献在升高。人均GDP和能源结构分别对漳州和厦门碳排放有最强的促进和抑制效应。能源强度对3个城市碳排放变化的效应不同。（4）人口扩张促进碳排放增加,使碳排放与经济发展无法脱钩。人口规模对闽三角碳减排无脱钩努力。能源结构优化和能源强度下降有助于碳排放与经济发展脱钩,是闽三角碳减排的强脱钩努力和弱脱钩努力。能源强度对泉州碳减排无脱钩努力。优化能源结构是闽三角实现碳减排和"双碳"目标的关键。已经脱钩的厦门宜尽早制定碳达峰行动计划,引领闽三角的碳达峰行动。漳州可通过升级产业结构实现减排。泉州必须提升能源效率才能降低碳排放。     

我国农村居民生活能源碳排放的时空特征分析

随着生活质量的提高,我国农村居民生活能源消费呈现大幅增长的趋势,成为碳排放增长的新源泉。估算了我国30个省区2001—2013年的农村居民生活能源碳排放,采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了中国省级尺度农村居民生活能源碳排放的时空特征,并利用STIRPAT模型辨明了农村居民生活能源碳排放的主要影响因素。结果表明:(1)2001—2013年农村居民直接生活能源碳排放量和间接生活能源碳排放量分别增长了7.65%、9.16%。(2)东部、中部、西部地区的碳基尼系数呈下降趋势,说明各区域农村居民人均生活能源碳排放量的区域差异总体均呈缩小趋势。(3)2001—2013年间,处于我国农村居民人均直接生活能源碳排放高水平地区的空间格局分布相对较为稳定,而对于人均间接生活能源碳排放来说,处于低水平地区的空间格局分布较为稳定。(4)农村人口规模、农民人均纯收入、农村居民生活消费支出、青壮年人口比重对农村居民生活能源碳排放量具有促进作用,而农村居民能源消费结构对其具有减缓作用,且北方农村居民生活能源碳排放量明显高于南方。(5)从环境Kuznets曲线假说出发,经济发展是促使我国农村居民生活能源碳排放Kuznets曲线存在拐点的重要因素。