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          中國農村能源消費碳排放區域非均衡性及驅動因素

          來源:中國農村經濟 作者:張恒碩
          發布于:2022-02-09 共14983字
            摘要:本文基于 2000-2018年全國八大地區 30個省份農村能源消費的碳排放測算數據,運用兩權重配比變異系數及 Dagum基尼系數分析農村能源消費碳排放的區域差異及貢獻來源,通過核密度估計法分析農村能源消費碳排放區域非均衡的時空演化特征,利用自適應 Lasso模型選取農村能源消費 碳排放驅動因素并結合逐步回歸與普通最小二乘法的參數估計結果進行比較。研究發現:2000-2018年中國農村能源消費碳排放的區域差異呈現先縮小后擴大的態勢,動態演進過程中農村能源消費碳排放的空間非均衡發展程度不斷加深,八大地區農村能源消費碳排放的主導類型存在差異性;全國視角下農村生產生活要素投入、農村人口發展規模、農村生活質量水平及能源消費水平等因素對農村能源消費碳排放產生不同程度的影響,地區視角下各類驅動因素對農村能源消費碳排放的驅動效果及影響作用具有時間及空間差異性。對此,農村地區碳排放管治過程中應明確“全國統籌、區域協調、地區 專治”的管理思路,秉承“分地區、分時段、分類型”的分類管理方式,以地區碳排放水平劃分減排的重點管理區域,以驅動因素的作用機制作為減排的管理導向,從而實現農村地區“生態承載-環境 保護-經濟增長”的綠色協調、高質量發展。
            關鍵詞:農村碳排放 區域非均衡性 能源消費 驅動因素 自適應 Lasso模型
           
            一、引言
           
            化石能源消耗導致的碳排放及其引發的氣候問題已嚴重威脅生態環境可持續發展(劉賢趙等,2019)。新冠疫情影響下世界各國因能源使用所產生的碳排放急劇下降,全球能源消費碳排放將伴隨 后疫情時代世界經濟的復蘇而達到峰值①。中國是全球最大的溫室氣體排放國,2018年中國二氧化碳排放量達 9.42億余噸,其排放規模占世界總排放量的 27.96%,較2000年占比上升了13.99%①。為積極參與全球氣候治理,中國于 2014年承諾 2030年前實現碳達峰,并于 2020年在聯合國大會上承諾2060年前實現碳中和“。雙碳”目標作為“十四五”時期污染防治攻堅戰的重要挑戰, 已上升至新時期國家戰略目標。當前中國的單位 GDP能耗為世界平均水平的 1.5倍,單位能源碳強度比世界平均水平 高出近 30%,實現“雙碳”目標任務仍十分艱巨(王一鳴,2021)。面臨氣候環境惡化與減碳目標的雙重壓力,國內全方位、多領域、深層次的碳減排問題已成為熱議話題。城市與工業碳排放是政府減排規制的核心,而中國作為傳統農業大國,農村與農業的碳排放問題亦不容忽視(吳賢榮等,2014)。
            農村能源問題關乎全國近 50%以上的人口生產和生活的基礎供能及質量保障(中國科學技術協會和中國農業工程學會,2016),伴隨農村能源消費由傳統非商品性能源向商品性能源的進階轉化,農村能源問題現已成為政府節能減排戰略的重要組成部分(史清華等,2014)。根據 2001-2019年歷年《中國能源統計年鑒》的統計,農村能源消費總量由 2000年的 10207.14萬噸標準煤上升到 2018年的 21145.52萬噸標準煤,2018年的農村能源消費總量是 2000年的 2.07倍。這進一步證實了農村能源消費亦是促進中國碳排放增長的潛在因素。此外,農村環境治理工作正值鄉村振興戰略的關鍵時期、生態新農村建設的攻堅時期以及農村高質量發展的爬坡時期,而 2018年中共中央、國務院印發的《鄉村振興戰略規劃(2018-2022年)》明確指出,農村環境及生態問題較為突出,中國發展不平衡不充 分問題在鄉村地區尤為明顯。因此,開展對中國農村能源消費碳排放的深入研究就顯得尤為必要。
            1970-2010年,全球化石燃料消耗及工業使用所產生的碳排放量占全球溫室氣體排放增量的比重不斷上升并接近 78%,由碳排放引發的全球環境問題日益被國際社會廣泛關注(IPCC,2014;王少劍等,2015)。近年來能源消費碳排放的研究成果頗為豐碩,主要集中在對國際社會(Baye et al.,2021)、 國家及地區(武紅等,2013)、省份及城市(Wang et al.,2019)、行業(張樨樨等,2020)、居民生活(Yao,2012)等領域能源消費碳排放的研究。例如,Adekoya et al.(2021)評估了2000-2014年 全球 126個國家和地區的可再生能源使用及碳排放對人類社會發展的影響。程葉青等(2013)基于 8 類化石能源消費數據估算 1997-2010年中國能源消費碳排放水平,并運用空間面板計量模型探究人均 GDP、能源強度、能源結構等因素對碳排放強度的影響。趙選民和卞騰銳(2015)在測算 2002- 2007年陜西省 7種主要能源消費碳排放的基礎上進一步分解碳排放因素。張馨等(2011)運用碳排放系數及生活方式分析法挖掘居民家庭的直接與間接能源消費碳排放,并闡述 2000-2007年城市化進 程中居民家庭能源消費碳排放的趨勢變化。以農村能源消費碳排放作為研究對象的相關研究,目前鮮有學者涉足;而現有對農村能源消費碳排放的研究多以農村生產或生活單個維度進行考量,以農村生產和居民生活兩個維度衡量農村能源消費碳排放狀況的研究較為少見。因此,以農村能源消費碳排放 為主體的綜合分析顯得尤為重要。
            此外,能源消費碳排放的研究內容主要圍繞能源消費碳排放的測算(Ma et al.,2019)、時空特征(蘇泳嫻等,2013)、影響機制(Rahman and Kashem,2017)、減排政策(董梅和李存芳,2020)及達峰預測(王勇等,2019)等維度展開。能源消費碳排放的測算方法主要包括實測法、物料衡算法 和排放系數法(謝守紅等,2014),能源消費碳排放的時空特征分析主要以時序變動、空間差異及格局、演進特征分析為研究傾向(王強等,2011);趯δ茉聪M碳排放影響機制的深層探討,已有研究主要從因素間的作用關系以及多因素影響機制兩個維度展開。例如,郭文和孫濤(2017)探究了 人口結構對能源消費碳排放的影響機制,指出人口年齡結構、教育結構及職業結構的變動具有減緩碳排放增長的作用;張樂勤等(2012)認為人均 GDP能耗、單位 GDP能耗以及全社會固定資產等因素是影響能源消費碳排放的驅動因子。對于碳減排政策的優化思考,金書秦等(2021)建議碳交易市場范圍中加入農業碳減排;陳菡等(2020)提出分區、分批實現碳達峰及空氣質量達標的協同治理路徑。 對于碳達峰的預測估計,洪競科等(2021)指出碳排放約束情景下中國碳排放將于 2033年達峰,而供給側結構性改革情景下將于 2030年前實現達峰。能源消費碳排放研究內容多元化,但對能源消費 碳排放分時段、分類型、分區域不均衡發展的研究較為缺乏。中國區域碳減排規制及農村地區環境治理正值綠色發展的關鍵時期,因此,基于區域非均衡視角深入分析農村能源消費碳排放的區域差異、 主導類型及動態演進水平顯得尤為秉要執本。
            能源消費碳排放驅動因素分析作為碳排放規制及管控時期的研究熱點,不同學者對能源消費碳排放驅動因素分析方法的使用也各不相同。一方面,相關學者以分解法對能源消費碳排放驅動因素進行分析。例如,李國志和李宗植(2010)運用 LMDI模型將農業能源消費碳排放分解為能源排放強度、 能源結構及能源效率等因素,并考察其對能源消費碳排放的影響。又如黃蕊等(2016)基于 STIRPAT模型研究探究人口數量、富裕度及城市化水平等因素對江蘇省能源消費碳排放的影響作用。另一方面, 相關學者在現有研究基礎上構建能源消費碳排放驅動因素指標體系,并通過參數估計方法分析其對碳排放的作用機制。例如,劉賢趙等(2016)選取產業結構、經濟發展水平、人口規模等 5個因素與能 源消費碳排放進行空間回歸分析,發現人口規模、能源消費強度等因素能夠驅動省域碳排放增長;杜海波等(2021)選擇GDP、年末常住人口、城市人口占總人口比重以及能源強度等 7個因素,研究發現經濟發展水平、城鎮化水平與人口規模對碳排放的驅動作用明顯。采用分解法進行驅動因素選擇受 到分解法恒等式的影響,考察的因素個數受限且不具有靈活性;而通過構建指標體系選擇驅動因素的方式受主觀因素影響大,容易在模型中納入無效變量或遺漏有用變量,F有研究較少重視與關注驅動因素作用機制分析中的驅動因素選擇,而驅動因素的選擇對模型估計的準確度影響頗大,就能源消費 碳排放驅動因素的研究強化其驅動因素的選擇方法尤為關鍵。
            綜上所述,能源消費碳排放已有研究之不足有三:一是能源消費碳排放研究的對象涉及多領域,但涉獵農村地區的研究成果甚少;二是能源消費碳排放研究的內容涵蓋多方面,但對區域非均衡性的分析較少;三是目前常見的能源消費碳排放驅動因素的分析方法具有局限性。為此,本文首先在測算 的 2000-2018年 30個省份農村能源消費碳排放的基礎上運用變異系數與基尼系數分析農村能源消費碳排放的區域差異及貢獻來源,其次結合核密度估計就非均衡發展的動態演進趨勢進行分析,最后在構建的農村能源消費碳排放驅動因素指標體系中采用自適應 Lasso模型對驅動因素進行初期篩選,并 運用 OLS參數估計進行后續的影響機制識別。本文的創新點有三:一是從區域差異性、排放類型演進及時空趨勢角度對農村能源消費碳排放的區域非均衡性進行動態分析;二是從地區經濟發展水平、農村生產生活要素投入、農村人口發展規模、農村生活質量水平及能源消費水平等方面構建農村能源消 費碳排放驅動因素指標體系,并運用自適應 Lasso模型進行驅動因素選擇;三是采用分時段、分區域及分類型的方式對農村能源消費碳排放的驅動因素進行多方位對比分析,以期對農村環境的分區治理 及減排政策的制定有所裨益。
           
            二、研究設計
           
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            1.區域非均衡性及動態演進分析。首先,本文在傳統變異系數(參見孫暢和吳芬,2020)的基礎上,結合農村能源消費的兩大類型(農村生產能源消費與農村生活能源消費)構造農村能源消費碳排 放兩權重配比變異系數,衡量中國八大地區①農村能源消費碳排放的區域差異性。兩權重中,其一是區域農業總產值權重,以區域內農業總產值標準差與極差之比來衡量;其二是區域農村人口權重,以 區域內農村人口標準差與極差之比來衡量。
            2.驅動因素分析。農村能源消費碳排放的驅動因素錯綜復雜,建模過程中如何有效剔除無關變量或較少遺漏有用信息以提高模型估計及預測的準確度值得深入關注。Tibshirani(1996)提出的 Lasso(least absolute shrinkage and selection operator)方法是一種收縮估計,即在傳統最小二乘估計的基礎上 施加約束條件,即對系數添加約束條件以消除多重共線性的影響,從而達到篩選有效驅動因素和構建最優模型的目的。
           
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            在運用自適應 Lasso模型選取驅動因素之前,本文從地區經濟發展水平、農村生產生活要素投入、農村人口發展規模、農村生活質量水平及能源消費水平等方面進行驅動因素指標體系的初始選擇。(1)地區經濟發展水平方面。本文選取農業總產值及地區經濟結構來體現,農業總產值以 2000年為基期利用農產品生產者價格指數平減,地區經濟結構以農業增加值占地區生產總值的比重代替。(2)農村生產生活要素投入方面。本文從農村生產、農村生活及能源投入三方面考 量。其中,農村生產投入選取農業機械總動力及總播種面積,以反映土地及機械在農業生產中的投入情況(吳昊玥等,2020);農村生活投入以農村住戶固定資產投資完成額體現,并以 2000年為基期利用固定資產投資價格指數平減;以能源強度反映農村生產生活的能源投入水平,能源強度用能源消 費量與農業總產值之比來表示。(3)農村人口發展規模方面。本文用農村總人口及農村人口占地區總人口的比重反映。此外,考慮到農村地區的老齡化問題日趨顯現以及農村勞動力外移使得老人“留守” 現象突顯(鄭偉等,2014),本文在指標體系中加入鄉村老年撫養比指標以檢驗農村老齡化是否會對 農村能源消費碳排放產生外部效應③。(4)農村生活質量水平方面。本文以農村居民人均可支配收入及農村居民人均消費支出反映,并利用農村居民消費價格指數對其平減④。(5)能源消費水平方面。本文以能源價格、能源消費結構及人均能源消費量反映能源消費水平。參照杭雷鳴和屠梅曾(2006) 的處理,本文以 2000年為基期的出廠價格指數作為能源價格的替代變量,將原煤消費量占能源消費總量的比例來表示能源消費結構。此外,由于當前農業結構中表現出“農業以種植業為主、種植業以糧食為主”的格局(高強和孔祥智,2014),因此,本文將農業內部結構(種植業產值占農業總產值 的比重)及糧食總產量作為種植業發展水平指標納入影響農村能源消費碳排放的指標體系中。
           
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            本文的數據類型為 2000-2018年 30個省份的面板數據。測算農村能源消費碳排放的基礎數據中, 能源消費量數據取自 2001-2019年歷年的《中國能源統計年鑒》,平均低位熱值參見《綜合能耗計算通則(GB/T 2589-2020)》,單位熱值含碳量及碳氧化率參見《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》。 指標變量的基礎數據中,農業總產值、農村總人口、農村人口占地區總人口比重取自 2001-2019年 歷年的《中國統計年鑒》;農業機械總動力、總播種面積、農村住戶固定資產投資完成額、農村居民人均可支配收入、農村居民人均消費支出、能源價格、農業內部結構、糧食總產量取自 2001-2019年歷年的《中國農村統計年鑒》;鄉村老年撫養比取自各省份 2001-2019年的歷年統計年鑒;能源強度、能源消費結構、人均能源消費量據 2001-2019年歷年的《中國能源統計年鑒》相關數據計算 所得。相關基礎數據的描述性統計如表 1所示。
           
          表1 主要變量的描述性統計
          表1 主要變量的描述性統計
           
            三、農村能源消費碳排放區域非均衡性分析
           
           。ㄒ唬┺r村能源消費碳排放區域差異性分析
           
            基于(1)式兩權重配比變異系數(CP)衡量的農村能源碳排放區域差異性結果如圖 1所示。在全國層面,2000-2018年八大地區的區域變異系數變化幅度較小,2005-2010年區域變異系數逐漸 下降至最低點,2010-2013年區域變異系數增長迅速,而 2015-2018年其增長速度有所放緩。2005 年后,新一輪能源危機對區域能源消費結構及區域能源消費能力造成重大影響,而受 2008年國際金 融危機的影響國內采取大規模刺激內需的經濟及政策舉措,各地區的能源消費水平在快速上升的同時區域間能源消費碳排放的空間差異也隨之擴大。伴隨近年來對大氣污染物排放的嚴格管控及農村能源消費結構的不斷優化,區域間碳排放差異水平的增速有所放緩。
            在區域層面,以兩權重配比變異系數的年際均值作為衡量區域內部差異性大小的原則進行排序:
            北部沿海(0.687)>大西北(0.601)>南部沿海(0.595)>大西南(0.394)>東部沿海(0.347)>黃河中游(0.334)>東北(0.223)>長江中游(0.222)。其中,2000-2018年,北部沿海地區內部變異系 數的變化較大,且 2009-2018年間增長幅度較為明顯;大西北地區內部變異系數 2000-2014年間的整體變化幅度較小,而 2014-2018年增速較快;南部沿海地區表現為內部變異系數較大且變化幅度 明顯;大西南地區內部變異系數呈現下降趨勢,在2016-2017年出現轉折后于2018年迅速下降到0.286; 東部沿海地區內部變異系數以 2004年為拐點呈現遞增態勢,2009-2018年增長趨勢有所放緩;黃河中游地區內部變異系數呈現下降趨勢,2010年后變化幅度較為穩定;2000-2018年間東北地區內部 變異系數呈現波動徘徊的變化趨勢,且變動幅度較大;長江中游地區內部變異系數整體較小,但年際間變化劇烈,在 0.015~0.222之間的范圍波動。區域間的農村能源消費結構及消費水平進一步助長了 農村能源消費碳排放差異,且區域內部差異及變化趨勢存在差異性特征。
           
          圖1 農村能源消費碳排放區域差異測度
          圖1 農村能源消費碳排放區域差異測度
           
           。ǘ┺r村能源消費碳排放區域差異分解及貢獻識別
           
            1.碳排放區域差異的時空變化。農村能源消費碳排放的總體基尼系數(G)的年際均值為 0.363①,2000-2018年間總體基尼系數呈現先下降后上升的趨勢,但整體變化幅度較小。Dagum基尼系數與兩權重配比變異系數所測算的區域內差異變動趨勢具有一致性。其中,在區域差異的時間變化方面,以黃河中游地區的區域內差異(即 G )的年際變化最為明顯,而東北地區的區域內差異的年際變化最為穩定。在區域差異的空間變化方面,由 2000年南部沿海地區的區域內差異最大演變為 2018年北部 沿海地區的區域內差異最大,北部沿海、南部沿海及大西北地區的內部各省份間農村能源消費碳排放差異明顯。而東北及長江中游地區的區域內差異較小,適合開展內部省份間的碳減排協同治理。區域內差異變化基本呈現如下時空特征:東北、東部沿海及長江中游地區的區域內差異小,而北部沿海及 南部沿海地區的區域內差異大,且時間縱向差異較小而空間橫向差異較大。
            2.區域間碳排放差異對比。在農村能源消費碳排放的區域間差異(即 G )的橫向對比中,北部沿海與東部沿海之間、北部沿海與南部沿海之間、北部沿海與大西北之間以及南部沿海與大西北之間的區域間差異較大,基尼系數均高于 0.400。其中,北部沿海與大西北的區域間農村能源消費碳排放差異最為明顯。而東北與東部沿海之間、黃河中游與長江中游之間的區域間農村能源消費碳排放差異較 小,且黃河中游與長江中游在地理位置上相鄰,更適于開展農村能源消費碳排放管治的跨區域合作。
            3.碳排放區域差異的貢獻來源。樣本考察期內區域內差異貢獻(即Ga )變化較為穩定,若以 2000年為基期,2018年貢獻水平僅下降 1.03%。相較于區域內差異貢獻,區域間差異貢獻(即Gb )較高,除 2000年、2005年和 2017年對總體基尼系數的貢獻水平低于超變密度貢獻(即Gt )外,其余各年份的區域間差異貢獻始終最高。這說明,八大地區的區域間差異是導致中國農村能源消費碳排放區域差異的主要原因。2000-2018年,區域間差異貢獻呈現 N型變動趨勢,若以 2000年和 2009年為基期,則區域間差異貢獻分別上升 2.6%和下降 15.46%。這說明,區域間農村能源消費碳排放差異的貢 獻份額波動較大,以 2000年與 2009年貢獻份額的年份差異對比表現得最為明顯。超變密度貢獻在樣本考察期內整體呈現 V型變動趨勢,相較于 2000年,2018年超變密度貢獻下降 1.57%,而相較于 2009 年其貢獻水平則上升 14.79%。 樣本考察期內貢獻水平的年際均值,總體基尼系數的貢獻份額排序為: 區域間差異貢獻>超變密度貢獻>區域內差異貢獻。
           
           。ㄈ┺r村能源消費碳排放區域非均衡動態演進
           
            1.農村能源消費碳排放的分布動態。圖 2描述了全國農村能源消費碳排放以及農村生產、農村生活能源消費碳排放基于(12)式高斯核函數的核密度估計結果。由圖 2(a)可知,若以 2000年為基期,2003年、2006年、2009年、2012年、2015年及 2018年核密度曲線峰值中心逐漸向右移,這說 明全國農村能源消費碳排放隨著時間的推移,空間非均衡程度在逐漸加深。2015年與 2018年新波峰的出現說明碳排放出現了兩極分化,核密度曲線的拖尾較長說明農村能源消費碳排放的區域間差異較大。與 2000年相比,2018年的核密度曲線峰值下降且變化幅度較大,表明區域差異在 2018年明顯變 大且兩極化現象變弱。由圖 2(b)可知,核密度曲線中心呈現先右移再左移的運動態勢,說明農村生產能源消費碳排放的空間非均衡程度表現為先加深后減弱的變化態勢。2003年、2009年及 2012年均出現雙峰。其中,2003年和 2009年皆為主峰較低而側峰較高;而與 2003年和 2009年相比,2012年 的側峰右移且主峰高于側峰。這表明,農村生產能源消費碳排放存在一定程度的梯度效應。伴隨農業生產方式及生產要素的綠色與節能化發展趨勢,由農業生產導致的碳排放貢獻差異在農村碳排放結構中的地位不斷下降。由圖 2(c)可知,峰值逐年下降的同時核密度曲線的中心逐漸向右移,但移動速 度放緩。此外,核密度曲線由尖峰逐漸向寬峰發展,分布延展性不斷擴寬且變化幅度有所增大。
            以上分析表明,農村生活能源消費碳排放量逐漸升高,同時區域間非均衡程度不斷擴大。隨著農村現代化設施及交通工具的不斷普及與完善,農村地區的年際人均生活能源消費增長率遠高于城市地區(Jiang et al.,2021),這也使得區域間農村生活能源消費碳排放差異逐漸成為農村碳排放區域間差 異增長的主要貢獻。
           
          圖2 全國農村能源消費碳排放核密度動態演進
          圖2 全國農村能源消費碳排放核密度動態演進
           
            2.農村能源消費碳排放類型的時空變化。對八大地區碳排放類型的分類結果表明:黃河中游地區屬于雙高碳排放型;大西北及南部沿海地區屬于雙低碳排放型;東北及東部沿海地區屬于高農村生產低農村生活碳排放型;長江中游地區在雙高碳排放型與高農村生產低農村生活型之間徘徊;而大西南 地區在低農村生產高農村生活碳排放型、雙高碳排放型及雙低碳排放型之間波動。
            雙高碳排放型區域由 2000年的北部沿海地區、黃河中游地區演變為 2018年的黃河中游地區及長江中游地區,該類型中以黃河中游地區的表現最為明顯。低農村生產高農村生活碳排放型在 2000年以大西南地區為主要表現,而在 2012年后以北部沿海地區為主要表現。雙低碳排放型的地區個數由2018年前的 2個上漲到 2018年的 3個,反映出近年來部分地區的農村減排措施有所成效。例如,南 部沿海、大西南及大西北地區較其他地區的農村碳減排壓力小。
            對八大地區的農村能源消費碳排放主導類型的識別結果可以反映出不同地區的農村能源消費碳排放的主導類型。在農村能源消費碳排放較高(高于全國平均水平)的地區中,北部沿海及大西南地區 的農村能源消費碳排放水平受較高的農村生活能源消費碳排放主導,長江中游的農村能源消費碳排放水平受較高的農村生產能源消費碳排放主導,而黃河中游的農村能源消費碳排放水平受較高的農村生產及生活能源消費碳排放的共同影響。在農村能源消費碳排放較低(低于全國平均水平)的地區中,東北與東部沿海地區的農村能源消費碳排放受較低的農村生活能源消費碳排放主導,而南部沿海與大 西北地區的農村能源消費碳排放水平受較低的農村生產及生活能源消費碳排放的共同影響。
           
            四、農村能源消費碳排放驅動因素分析
           
           。ㄒ唬寗右蛩刈R別分析
           
            1.全國視角下驅動因素識別。本文采用自適應 Lasso模型識別出全國視角下農村能源消費碳排放的驅動因素,包括:農業總產值、地區經濟結構、農業機械總動力、總播種面積、能源強度、農村總人口、農村人口占地區總人口比重、農村居民人均可支配收入、能源價格、能源消費結構、人均能源消費量、農業內部結構及糧食總產量。結合逐步回歸及普通 OLS對參數的估計結果,本文 進一步驗證了自適應 Lasso模型選取的驅動因素具有穩健性及有效性。
           
          表2 自適應Lasso、逐步回歸及普通OLS估計結果的比較
          表2 自適應Lasso、逐步回歸及普通OLS估計結果的比較
           
            由表 2可知,對農村能源消費碳排放具有較大且顯著驅動作用(影響系數在 0.1以上且在 1%水平下顯著)的變量為總播種面積、農業機械總動力、人均能源消費量、能源強度、農業總產值、能源消費結構、農村總人口、農村居民人均可支配收入。其中,總播種面積對驅動農村能源消費碳排放增長的作用最大,農業機械總動力每增加 1%會刺激農村能源消費碳排放增長0.477%。這表明,高耗能式的生產方式是引發碳排放增長的重要因素。因此,加速生產方式的綠色轉型有助于減緩農村能源消費 碳排放增長。隨著農村地區的經濟發展及居民生活質量的提高,居民收入與能源消費水平對農村能源消費碳排放的驅動作用持續增強。此外,農村地區以煤炭為主導的能源消費結構也是導致碳排放增長的重要原因。對農村能源消費碳排放增長具有顯著抑制作用的變量表現為糧食總產量及農業內部結構。 這說明,糧食產量的提高不僅不會刺激農村能源消費碳排放增加,反而可以充分發揮糧食作物的碳匯功能抑制碳排放增長。
            2.地區視角下驅動因素識別。全國八大地區的農村能源消費碳排放驅動因素的選擇及參數估計結果如表 3所示。東北地區的地區經濟結構、農村總人口、能源消費結構及人均能源消費量驅動了該地區農村能源消費碳排放的增長。東北地區的農業發展在地區經濟結構中的影響較為突出,且東北地區屬于高農村生產低農村生活碳排放型,農業增加值占地區生產總值比重的下降將抑制東北地區農村能源消費碳排放的增長;此外,東北地區人口流失以及農村地區人口外移現象帶動農村人口占地區總人口比重下降的同時在一定程度上抑制了東北地區的農村能源消費碳排放水平。對于北部沿海地區,對 農村能源消費碳排放產生顯著正效應的驅動因素為農業總產值、地區經濟結構、糧食總產量、能源價格、能源消費結構、農村居民人均消費支出;對農村能源消費碳排放產生顯著負效應的驅動因素為農 村住戶固定資產投資完成額和農村人口占地區總人口比重。受北部沿海地區河北與山東兩省農村人均能源消費水平偏高的影響,地區經濟發展水平及能源消費水平類指標對農村能源消費碳排放增長的驅動作用較大。東部沿海地區作為以高農村生產為主導的碳排放類型,農業機械總動力、總播種面積、 農業總產值及能源強度對其農村能源消費碳排放皆表現為顯著的正效應。南部沿海地區作為雙低碳排放型,農村生產、能源投入及地區經濟發展水平類指標對農村能源消費碳排放增長的驅動作用更為明顯。對于雙高碳排放型的黃河中游地區,對農村能源消費碳排放產生顯著正效應的驅動因素為人均能源消費量、農業機械總動力、糧食總產量、農村總人口、能源強度、地區經濟結構;對農村能源消費 碳排放產生顯著負效應的驅動因素為總播種面積、人均消費支出、農業總產值、農村人口占地區總人口比重。對于長江中游地區,能源消費水平類指標變量對農村能源消費碳排放的驅動作用最明顯。對于大西南地區,能源消費結構、能源強度及人均能源消費量對農村能源消費碳排放的驅動作用顯著,這意味著該地區加速清潔能源轉型及提高單位能源消耗的經濟產出水平可對農村能源消費碳排放增長有較大的抑制作用。對于大西北地區,鄉村老年撫養比每提升 1%會刺激農村能源消費碳排放增長0.106%;農村總人口對其碳排放增長的驅動作用也較為突出,農村人口發展規模類指標對大西北地區 農村能源消費碳排放的增長產生顯著的正效應。
            以上分析結果表明,區域間農村能源消費碳排放的驅動因素及作用效果存在較大差異,驅動因素的非均衡發展加大了農村碳減排的協同治理難度。
           
          表3 分地區自適應Lasso模型的驅動因素選擇結果
          表3 分地區自適應Lasso模型的驅動因素選擇結果
           
           。ǘ┛v向對比:驅動因素時間演變分析
           
            本文基于 BIC、AIC等 4種準則并結合自適應 Lasso模型選取農村能源消費碳排放的驅動因素,根據其系數的時間變化進一步分析全國農村能源消費碳排放驅動因素的時間演進趨勢,如圖 3所示。 其中,農業機械總動力的影響程度在 2000-2018年期間呈現“下降-上升-下降”的變化趨勢,2018年參數估計的影響系數較2000年下降了0.335;總播種面積在樣本考察期內的影響程度經歷先上升后下降的過程,其影響系數在 2018年較2000年下降了0.287。該兩類驅動因素影響程度下降的原因在于: 近年來全國農業生產方式逐漸向低碳化、可持續化方向過渡,據《中國農業綠色發展報告 2019》,全國已建成 100個農業綠色標準化生產示范基地,農業生產方式持續向綠色化轉型①。樣本考察期內能源強度指標對農村能源消費碳排放影響程度隨時間變化逐漸減弱,到最后未納入自適應 Lasso模型。 這表明,樣本考察期內農村生產生活投入要素中生產投入及能源投入對碳排放的影響持續下降。能源消費結構在前期影響效應較弱,后期影響效應逐漸增強;人均能源消費量于 2010年后逐漸納入自適應 Lasso模型中,與 2010年相比 2018年影響系數提高了0.366,且 2014-2018年間對碳排放的驅動作用越發明顯。這表明,能源消費水平對碳排放增長的驅動作用越發突出。此外,農村總人口對農村能源消費碳排放的影響系數由 2000年的 0.141提高到 2018年的 0.788,其對碳排放的驅動效果逐漸增 強,意味著農村生活能源消費逐漸成為農村地區能源消費碳排放增長的主導類型。
           
          圖3 農村能源消費碳排放驅動因素時間演變
          圖3 農村能源消費碳排放驅動因素時間演變
           
           。ㄈM向對比:驅動因素空間差異分析
           
            全國八大地區 30個省份農村能源消費碳排放驅動因素的空間差異狀況如圖 4所示。地區經濟發展水平指標中,農業總產值在江西、浙江等地對農村能源消費碳排放的驅動作用明顯,而地區經濟結構在北京、廣東等地對農村能源消費碳排放的抑制作用更為突出。此外,農業內部結構對區域間農村能源消費碳排放的抑制作用尤為明顯,表明大力發展綠色種植業對于抑制農村地區能源消費碳排放增 長有所裨益。
            農村生產生活要素投入對農村能源消費碳排放的作用效果具有異質性特征。 產要素投入指標中, 農業機械總動力在北京、山東、山西、湖北、貴州等地對農村能源消費碳排放增長表現為顯著的正效應;而總播種面積在山西、貴州、寧夏等地對農村能源消費碳排放增長表現為顯著的負效應。農村生活要素投入在吉林、河北、山西、陜西、云南等地對農村能源消費碳排放增長表現為顯著的正效應;而在遼寧、北京、上海等地對農村能源消費碳排放增長表現為顯著的負效應,伴隨上述地區城鎮化不斷深化以及城鎮功能向農村地區不斷擴張,遼寧、北京、上海等地的生活要素投入并不會對農村能源消費碳排放產生驅動作用。能源要素投入對福建、河南、貴州、寧夏等地的農村能源消費碳排放增長表現為顯著的正效應;而在北京、廣東等地能源消費結構的不斷優化及地區碳排放管控政策持續實施 的影響下,能源要素投入對農村能源消費碳排放增長表現為顯著的負效應。
           
          圖4 農村能源消費碳排放驅動因素空間差異
          圖4 農村能源消費碳排放驅動因素空間差異
           
            農村人口發展規模對地區間農村能源消費碳排放增長產生正效應,但對不同地區的作用程度差異較大,如農村總人口對農村能源消費碳排放的影響系數在青海為 0.192,而其影響系數在北京為 0.927。 農村居民人均消費支出對農村能源消費碳排放的影響效應在四川、北京等地表現為顯著的驅動作用,而在福建、河南、山西、湖北等地發揮著顯著的抑制作用。受地區間農村生活質量及經濟發展水平差 異的影響,農村生活質量水平對農村能源消費碳排放的作用效果也不相同。
            能源消費水平對農村能源消費碳排放的作用效果在不同地區之間的差異較大。人均能源消費量作為刺激農村能源消費碳排放增長的顯著變量,在全國 29個省份中皆表現為顯著的驅動作用。能源消費結構對農村能源消費碳排放的作用效果在黑龍江、新疆、重慶等省份表現為顯著的正效應,在江西、 安徽及內蒙古等地所表現的正效應不顯著。此外,能源價格對農村能源消費碳排放增長的作用效果在 陜西、云南、重慶等地與在河北、山西等地之間也具有差異性。
           
            五、機制檢驗:兩類型碳排放驅動機制的分化特征
           
            農村生產能源消費與生活能源消費是農村能源消費碳排放的兩大類型。本文基于 2000-2018年全國及八大地區上述兩類型的基礎數據,根據自適應 Lasso模型對驅動因素的選擇結果來分析農村生產 與生活能源消費碳排放的驅動機制,結果如表 4及表 5所示。
            由表 4可知,總播種面積對全國農村生產能源消費碳排放增長的驅動作用最為明顯,而農業內部結構對全國農村生產能源消費碳排放增長發揮顯著的抑制作用。這說明,農業生產規模的擴張具有驅動農村生產能源消費碳排放增長的作用,農業生產耕種面積的增加會進一步刺激碳排放增長。東北地區農業發展程度在全國平均水平之上且屬于高農村生產低農村生活碳排放型,農業總產值、人均能源消費量及總播種面積對農村生產能源消費碳排放增長的貢獻明顯;而農村人口占地區總人口比重、農村住戶固定資產投資完成額及農村居民人均可支配收入皆對農村生產能源消費碳排放增長表現為負效 應。北部沿海的糧食總產量、農業內部結構及能源消費結構對農村生產能源消費碳排放增長產生正效應,而能源價格、地區經濟結構對農村生產能源消費碳排放增長產生負效應。東部沿海地區農村生產能源消費碳排放的驅動因素以農業總產值最為突出,而南部沿海地區的能源強度是刺激農村生產能源消費碳排放增長的重要因素。糧食總產量對農村生產能源消費碳排放的作用效果在黃河中游地區以及長江中游地區之間具有差異性,而能源強度在兩地皆對碳排放增長具有顯著的驅動作用。糧食總產量、 人均能源消費量和農業總產值對大西南與大西北地區的農村生產能源消費碳排放增長具有顯著的驅動作用。此外,在大西南地區,能源強度對農村能源消費碳排放增長同樣具有顯著的驅動作用;在大西北地區,農村總人口對農村能源消費碳排放增長具有顯著的正效應,農業機械總動力、人均消費支出 對農村能源消費碳排放增長的負效應更為突出。
           
          表4 檢驗一:農村生產能源消費碳排放驅動因素的選擇結果
          表4 檢驗一:農村生產能源消費碳排放驅動因素的選擇結果
           
            由表 5可知,全國農村生活能源消費碳排放驅動因素在農村人口發展規模、農村生產生活要素投 入、能源消費水平及地區經濟發展水平方面表現明顯。
            地區經濟發展水平對區域間農村生活能源消費碳排放的異質性影響表現明顯,地區經濟結構在北部沿海、東部沿海及南部沿海地區的影響系數皆超過 0.500且通過顯著性檢驗,而在大西北地區表現出對碳排放增長顯著的抑制作用。其主要原因在于:大西北地區的農業增加值占地區生產總值的比重不斷下降,受農業經濟在地區經濟結構及產業發展中的地位逐漸弱化的影響,地區經濟結構對大西北地區的農村生活能源消費碳排放增長產生抑制作用。 村生活要素投入在東北地區發揮顯著的正效應, 但區域間農村生活要素投入對碳排放增長的影響效果差異較大。農村總人口在東北、黃河中游、大西北地區對農村生活能源消費碳排放增長產生顯著的正效應,表明上述地區的農村人口發展規?s小會抑制農村能源消費碳排放增長;而農村總人口在北部沿海及南部沿海地區對農村能源消費碳排放產生顯著的負效應,意味著北部沿海及南部沿海地區農村人口規模的縮小會驅動農村生活能源消費碳排放 增長。此外,能源消費水平指標中能源價格變量對農村生活能源消費碳排放在不同地區發揮著異質性作用,而能源消費結構及人均消費量對農村生活能源消費碳排放的影響在東北、長江中游、大西南及 大西北地區具有同質性,均產生顯著的驅動作用。
           
          表5 檢驗二:農村生活能源消費碳排放驅動因素的選擇結果
          表5 檢驗二:農村生活能源消費碳排放驅動因素的選擇結果
           
            六、結論與啟示
           
           。ㄒ唬┙Y論
           
            本文在測算 2000-2018年全國八大地區農村能源消費碳排放水平的基礎上,首先,運用兩權重配比變異系數、Dagum基尼系數、核密度估計分析農村能源消費碳排放區域發展的區域差異及動態演進; 其次,運用自適應 Lasso模型進行驅動因素的選;再次,在全國及地區視角下識別與分析農村能源消費碳排放的驅動因素及時空差異動態;最后,對農村生產及生活兩類型的驅動機制進行分析。本文研究結論主要體現在以下幾個方面。
            第一,農村能源消費碳排放時空差異明顯且非均衡程度不斷深化。2000-2018年,農村能源消費碳排放區域間差異呈現先縮小后擴大的發展態勢,全國及八大地區的農村能源消費碳排放的區域非均衡特征明顯,區域差異表現為區域間差異大而區域內差異小。不同地區間農村生產及生活能源消費碳排放主導類型具有差異性,農村生活能源消費碳排放逐漸演變為推動農村能源消費碳排放增長的主導 類型。
            第二,農村能源消費碳排放驅動因素的作用效果具有時空異質性。全國及八大地區的農村能源消費碳排放驅動因素的作用效果存在區域間差異,驅動因素的非均衡發展程度加大了區域間農村碳減排的協同治理難度;隍寗右蛩氐臅r空動態識別表明,農村人口發展規模及能源消費水平逐漸成為刺激農村能源消費碳排放增長的重要因素,而各類指標對農村能源消費碳排放的驅動效果及影響作用具 有時間及空間差異性。
            第三,農村生產及生活能源消費碳排放驅動機制存在分異及分化特征。全國視角下,在以農村生產為主導的能源消費碳排放的驅動因素中,生產要素投入及能源要素投入的影響效果較突出,總播種面積的驅動作用最為明顯。此外,在以農村生活為主導的能源消費碳排放的驅動因素中,農村人口發展規模、農村生產生活要素投入、能源消費水平及地區經濟發展水平表現的影響效果明顯。地區視角下,農村生產及生活能源消費碳排放驅動因素的作用機制及影響程度表現出“因區而異、因類而異” 的特點。
           
           。ǘ┱邌⑹
           
            鑒于此,本文提出以下政策啟示。
            第一,管控結合、分異治理。中國的農村能源消費碳排放漲幅趨勢明顯,農村地區的碳減排應盡早納入政府碳排放重點管治對象體系之中,提高社會各層面對農村碳減排治理的重視與關注程度。此 外,農村能源消費碳排放的區域非均衡發展程度加大了區域間跨區合作及區域內協同治理的難度,故而農村碳排放管治過程中應明確“全國統籌、區域協調、地區專治”的管理思路,秉承“分地區、分時段、分類型”的分類管理方式,以區域碳排放水平劃分減排的重點管理區域,以驅動因素的作用機制作為減排的管理導向,實現農村地區“生態承載-環境保護-經濟增長”的綠色協調、高質量發展。
            第二,以實促改,精準施策。各地區應結合自身實際情況及農村能源消費碳排放驅動因素在本地區發揮的不同作用,加強地區內的碳排放管治重點,完善與制定相應的碳減排措施與政策。東北地區應進一步提高農業綠色生產技術,降低重型農用機械的污染排放程度,加快大功率電力驅動農用機械的生產研發及投入使用步伐。北部沿海地區應優化農村能源消費結構,加快農村能源消費由傳統化石能源向清潔能源的消費傾向過渡,積極引導農村居民的低碳能源消費偏好。東部沿海地區應加快農村 生產減排措施的實施與完善,提高農村地區綠色農業發展的指導與服務力度,充分利用農業財政資源積極鼓勵農戶綠色、科學的生產方式。南部沿海地區應優化農村經濟發展結構,加快轉變農村地區新的經濟增長方式,推進農村經濟向低排放、可持續、高附加值方向發展。黃河中游地區應提高農業生產的低碳能源使用率,加快生產方式向綠色低碳型轉變,積極推進黃河流域生態保護和高質量發展戰略在農村地區的部署與實施。長江中游地區應依靠附近流域優勢充分利用水資源,降低化石能源引發的高排放、高污染程度,繼續深化循環生態農業的發展方向,加快農牧漁業資源使用的循環轉換。大西南地區應提高農村能源的使用效率,采取階梯式電價及鼓勵清潔能源使用等復合型措施以改善農村地區的能源消費習慣。大西北地區應注重培養農村居民的節能環保意識,進一步深化農村生活的用能 結構,鼓勵與引導農村居民節能減排的生活方式。
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