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中国碳排放的空间关联及其解释摘要:利用社会网络分析方法(SNA)全新解构了碳排放的空间关联特征并基于QAP技术揭示了碳排放空间关联的主要影响因素。研究发现:碳排放呈现出复杂的多线程空间网络关联关系。上海、天津、江苏、浙江、广东和福建等东部发达地区的省份处于网络的中心地位接收了较多的关联关系甘肃、青海、新疆和贵州等西部欠发达地区省份发送了较多的关联关系其他省份则主要起到了“传输”和“桥梁”的作用。碳排放可以划分为“双向溢出”“净受益”“净溢出”以及“经纪人”四个功能板块。地理因素、地区间经济发展差异以及环境规制差异对碳排放空间关联具有显著正向影响。关键词:碳排放;空间关联;社会网络分析;QAPDOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.04.04中D分类号:F124.5文献标识码:A文章编号:1001-8409(2017)04-0015-04Abstract:ThispaperdepictsthecharacteristicsofspatialcorrelationofprovincialcarbonemissioninchinabyusingsocialnetworkanalysisandstudiestheinfluencefactorsofspatialcorrelationbasedonQAP.Resultsshowedthatthespatialcorrelationofcarbonemissionhasstructuralfeaturesofcomplexandmultithreadingspatialnetwork.ShanghaiTianjinJiangsuZhejiangGuangdongFujianandsomeothereasterndevelopedprovincesareinthecentrepositionofthenetworkandreceivemorecorrelationrelationshipsGansuQinghaiXinjiangGuizhouandsomeotherwesternunderdevelopedprovincessendmorecorrelationrelationshipstheotherprovincesmainlyplaytheroleof‘transfer’and‘bridge’.Thecarbonemissioncanbedividedfourplatsconstitutedby‘bidirectionalspilloverplate’‘netbenefitplate’‘netspilloverplate’and‘brokerplate’.Geographicalfactorsregionaldisparityofeconomicdevelopmentandenvironmentregulationhavesignificantpositiveinfluenceonspatialcorrelationrelationshipscarbonemission.Keywords:carbonemission;spatialcorrelation;socialnetworkanalysis;QAP据国际能源署的最新数据显示2015年全球与能源相关的碳排放总量约为321亿吨其中30%左右的碳排放在中国产生中国的碳排放已经超过了美欧之和。值得注意的是在关注中国碳排放总量的同时也应看到中国的碳排放在区域间的分布并不均衡。2014年在与能源消费相关的碳排放中山东的碳排放总量最高是排名最末位海南的26倍而宁夏的碳排放强度最大是排名最末位北京的16倍。碳排放在区域间的巨大差异导致在制定减排政策和分配减排任务时必然存在地区间的利益冲突一个地区的减排目标能否实现不仅取决于自身因素还会受制于其他地区的影响能否有效控制碳排放越来越依赖于地区间的协调配合。事实上众多文献研究也证实碳排放在各地区并非独立存在而是存在一定的空间关联。肖黎姗指出省际碳排放具有正的空间自相关性在局部地区呈现出高值的聚集特征[1]。林伯强认为中国碳排放存在“俱乐部收敛”和“梯度”分布特征[2]。苏泳娴基于DMSP/OLS数据发现碳排放的空间聚集越来越明显基本形成了“东部沿海城市高高集聚西部欠发达城市低低集聚”