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2023 , Vol. 43 >Issue 2: 190 - 200

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2023.02.020

三农、土地与生态

中国省际土地利用碳排放空间关联网络结构演化及驱动因素

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  • 1.中国人民大学 公共管理学院,中国 北京 100872;
    2.江西财经大学 财税与公共管理学院,中国江西 南昌 330013
吉雪强（1996—）,男,博士研究生,研究方向为土地经济与政策、房地产经济。E-mail：252358980@qq.com

收稿日期: 2022-09-26

  修回日期: 2023-01-05

  网络出版日期: 2023-07-03

基金资助

国家社会科学基金项目（17BRK023）

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Spatiotemporal Evolution and Driving Factors of Spatial Correlation Network Structure of China's Land-use Carbon Emission

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  • 1. School of Public Administration and Policy,Renmin University of China,Beijing 100872,China;
    2. School of Finance,Taxation and Public Administration,Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang 330013,Jiangxi,China

Received date: 2022-09-26

  Revised date: 2023-01-05

  Online published: 2023-07-03

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摘要

土地利用碳排放空间关联网络研究对于区域土地利用协同减排具有重要意义。基于三次全国国土调查数据测算省际土地利用碳排放,利用社会网络分析法探讨土地利用碳排放空间关联网络结构特征及演化过程,应用QAP回归分析法对土地利用碳排放空间关联网络驱动因素进行动态分析。研究发现：①土地利用碳排放的空间关联关系具有空间网络特征,研究过程中,土地利用碳排放空间关联网络关联性和稳定性整体增强。②东部沿海省市在空间关联网络中长期处于核心位置,西北与东北地区长期处于边缘位置,随着经济发展,中部与西部地区在空间关联网络中的作用逐渐加强。③中西部地区及东北地区所在板块是空间关联网络中要素的主要溢出方,东部沿海省市所在板块是要素的主要受益方。④地理空间邻近性、经济发展水平、环境规制、创新水平、能源消费结构、林地比重、产业结构对土地利用碳排放空间关联网络的形成具有一定影响。建议土地利用减排政策设计时重视土地利用碳排放空间关联网络及其特征的可能影响。

关键词： 土地利用碳排放; 空间关联网络; 能源消费; 碳达峰与碳中和; 建设用地; 农业用地; 环境规制

本文引用格式

吉雪强, 刘慧敏, 张跃松 . 中国省际土地利用碳排放空间关联网络结构演化及驱动因素[J]. 经济地理, 2023 , 43(2) : 190 -200 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2023.02.020

Abstract

The study of the spatial correlation network of land use carbon emission is of great significance for regional land use collaborative emission reduction. Based on the data of three national land survey,this study calculates the interprovincial land use carbon emissions,and discusses the spatial correlation network structure and evolution process of land use carbon emissions by the methods of social network analysis. It uses the QAP regression analysis to dynamically analyze the driving factors of the spatial correlation network of land use carbon emissions. It's found that: 1) The spatial association of land use carbon emissions had the characteristics of a spatial network,the spatial correlation and stability of the spatial association network of land use carbon emissions were enhanced as a whole,and the internal hierarchical structure as a whole showed a loose trend. 2) The eastern coastal provinces and cities were in the core position for a long time in the spatial correlation network,and the northwest and northeast regions were in a marginal position for a long time. With the development of economy,the role of the central and western regions in the spatial correlation network had gradually strengthened. 3) The plates in the central and western regions and the northeastern region were the main spillover parties of the elements in the spatial association network,and the plates in the eastern and southeast coastal areas were the main beneficiaries of the elements. 4) The geographical spatial proximity,the level of economic development, the environmental regulation,the level of innovation,the energy consumption structure,the proportion of woodland, and the industrial structure have a significant impact on the formation of the spatial correlation network of land use carbon emissions. It is suggested that attention should be paid to the spatial correlation network of land use carbon emission and its characteristics when designing land use emission reduction policies.

Key words： land-use carbon emissions; spatial linkage networks; energy consumption; carbon peaking and carbon neutrality; construction land; agricultural land; environmental regulation

参考文献

[1] 卞勇,曾雪兰. 基于三部门划分的能源碳排放总量目标地区分解[J]. 中国人口·资源与环境,2019,29(10):106-114.
[2] 原伟鹏,孙慧,王晶,等. 中国城市减污降碳协同的时空演化及驱动力探析[J]. 经济地理,2022,42(10):72-82.
[3] 郑春芳,赵亚平. “碳关税”对我国出口贸易的影响及对策[J]. 经济纵横,2011(3):48-52.
[4] 黄晓凤,朱信贵. 气候环境壁垒对中国出口贸易的影响及应对策略[J]. 湖南大学学报:社会科学版,2013,27(6):68-73.
[5] 邝嫦娥,李文意,黄小丝. 长江中游城市群碳排放强度与经济高质量发展耦合协调的时空演变及驱动因素[J]. 经济地理,2022,42(8):30-40.
[6] 文琦,万媛媛,陆冰洁,等. 中国能源地理学研究进展及展望[J]. 经济地理,2022,42(11):95-102,132.
[7] 牛亚文,赵先超,胡艺觉. 基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究[J]. 环境科学学报,2021,41(9):3847-3856.
[8] 曲福田,卢娜,冯淑怡. 土地利用变化对碳排放的影响[J]. 中国人口·资源与环境,2011,21(10):76-83.
[9] 杨景成,韩兴国,黄建辉,等. 土地利用变化对陆地生态系统碳贮量的影响[J]. 应用生态学报,2003(8):1385-1390.
[10] 冯杰,张胜,王涛. 中国省际土地利用碳排放及其影响因素分析[J]. 统计与决策,2019,35(5):141-145.
[11] 杨国清,朱文锐,文雅,等. 20年来广东省土地利用碳排放强度与效率空间分异研究[J]. 生态环境学报,2019(2):332-340.
[12] 阿依吐尔逊·沙木西,艾力西尔·亚力坤,刘晓曼,等. 乌鲁木齐土地利用碳排放强度时空演变研究[J]. 中国农业资源与区划,2020,41(2):139-146.
[13] 吴长勇. 喀斯特贫困山区土地利用碳排放效应及风险研究——以贵州省为例[J]. 生态经济:学术版,2018(3):31-36.
[14] 杨皓然,吴群. 基于系统GMM面板模型的土地利用碳排放效应研究——以中国省际面板数据为例[J]. 土壤通报,2019,50(3):541-549.
[15] 阿如旱,牡丹,苏德苏日古格,等. 内蒙古多伦县土地利用碳排放及其影响因素分析[J]. 干旱区资源与环境,2019,33(4):17-22.
[16] 韩梦瑶,刘卫东,唐志鹏,等. 世界主要国家碳排放影响因素分析——基于变系数面板模型[J]. 资源科学,2017,39(12):2420-2429.
[17] 苑韶峰,唐奕钰. 低碳视角下长江经济带土地利用碳排放的空间分异[J]. 经济地理,2019,39(2):190-198.
[18] 李键,毛德华,蒋子良,等. 长株潭城市群土地利用碳排放因素分解及脱钩效应研究[J]. 生态经济,2019,35(8):28-34,66.
[19] 范建双,虞晓芬,周琳. 南京市土地利用结构碳排放效率增长及其空间相关性[J]. 地理研究,2018,37(11):2177-2192.
[20] 孙赫,梁红梅,常学礼,等. 中国土地利用碳排放及其空间关联[J]. 经济地理,2015,35(3):154-162.
[21] 王胜蓝,周宝同. 重庆市土地利用碳排放空间关联分析[J]. 西南师范大学学报:自然科学版,2017,42(4):94-101.
[22] 刘传明,马青山. 黄河流域高质量发展的空间关联网络及驱动因素[J]. 经济地理,2020,40(10):91-99.
[23] 余海华. 中国数字经济空间关联及其驱动因素研究[J]. 统计与信息论坛,2021,36(9):23-34,44.
[24] 郭劲光,万家瑞. 我国能源消费的网络关联特征及其优化路径——碳达峰与碳中和视角的思考[J]. 江海学刊,2021(4):85-91.
[25] 郑云,黄杰. 中国农业生态效率空间关联网络特征及其驱动因素研究[J]. 经济经纬,2021,38(6):32-41.
[26] 冯颖,侯孟阳,姚顺波. 中国粮食生产空间关联网络的结构特征及其形成机制[J]. 地理学报,2020,75(11):2380-2395.
[27] 刘华军,刘传明,孙亚男. 中国能源消费的空间关联网络结构特征及其效应研究[J]. 中国工业经济,2015(5):83-95.
[28] 魏燕茹,陈松林. 福建省土地利用碳排放空间关联性与碳平衡分区[J]. 生态学报,2021,41(14):5814-5824.
[29] 谭灵芝. 我国土地要素产出空间关联网络特征及其效应研究[J]. 商业研究,2018(6):41-51.
[30] 何艳秋,陈柔,朱思宇,等. 中国农业碳排放空间网络结构及区域协同减排[J]. 江苏农业学报,2020,36(5):1218-1228.
[31] 李爱,王雅楠,李梦,等. 碳排放的空间关联网络结构特征与影响因素研究:以中国三大城市群为例[J]. 环境科学与技术,2021,44(6):186-193.
[32] 郑航,叶阿忠. 城市群碳排放空间关联网络结构及其影响因素[J]. 中国环境科学,2022,42(5):2413-2422.
[33] 童磊,王运鹏. 省域碳排放的空间网络结构特征与影响因素研究——基于产业转移视角[J]. 经济问题,2020(3):18-24.
[34] 於冉,黄贤金. 碳排放峰值控制下的建设用地扩展规模研究[J]. 中国人口·资源与环境,2019,29(7):66-72.
[35] 孙艺璇,程钰,张含朔. 城市工业土地集约利用对碳排放效率的影响研究——以中国15个副省级城市为例[J]. 长江流域资源与环境,2020,29(8):1703-1712.
[36] 邢秀为,李晓丹,黄鑫,等. 中国土地利用碳排放空间特征演化研究[J]. 资源开发与市场,2019,35(11):1351-1361.
[37] 程慧,徐琼,赵梦亚. 中国旅游生态效率的空间关联网络结构及其影响因素研究[J]. 生态科学,2020,39(5):169-178.
[38] 黄杰. 中国能源环境效率的空间关联网络结构及其影响因素[J]. 资源科学,2018,40(4):759-772.
[39] 李元. 中国土地资源[M]. 北京:中国大地出版社,2000.
[40] 赵林,高晓彤,刘焱序,等. 中国包容性绿色效率空间关联网络结构演变特征分析[J]. 经济地理,2021,41(9):69-78,90.
[41] 孙中瑞,樊杰,孙勇,等. 中国绿色科技创新效率空间关联网络结构特征及影响因素[J]. 经济地理,2022,42(3):33-43.
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