物联网发展、科技创新与农业碳排放强度

农业生产导致的温室气体排放以及引发的环境问题,已成为人们关注的热点,研究物联网发展对农业碳排放强度的作用机理,有助于农业农村能源转型和促进农业绿色可持续发展。基于2010—2021年我国除港、澳、台外的31个省级地区的面板数据,分析物联网发展对农业碳排放强度的影响,以及科技创新在此过程中的作用。研究发现:物联网发展显著抑制了农业碳排放强度,并且存在显著异质性,在中国东部和中部地区,科技创新水平有效提升了物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用。把农业科技创新水平作为门槛变量,发现物联网发展和农业碳排放强度之间存在非线性关系,当农业科技创新水平跨越门槛值后,物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用显著增强。研究结论在推动数字化农业、促进科技与农业融合方面具有理论和实践价值。

“双碳”战略下绿色金融对我国碳排放强度的影响研究

基于我国30个省份2010—2019年的面板数据,运用基于加速遗传算法的投影寻踪模型测度绿色金融发展水平,通过空间杜宾模型实证研究了绿色金融对碳排放强度的影响及空间溢出效应,并利用核密度估计图刻画出我国东部、中部、西部三大区域碳排放强度的空间分布动态特征。研究发现:第一,绿色金融对碳排放强度有着显著的负向影响以及负的空间溢出效应;第二,低碳技术水平的创新与发展以及能源消费结构的优化有利于降低碳排放强度;第三,我国东部地区碳排放强度水平较低,中西部地区相对较高,整体水平在考察期内逐年降低。基于以上结论,论文提出了有针对性的政策建议,以期为绿色金融助推我国“双碳”目标如期实现提供有力的支持。

中国农村碳排放强度时空演变趋势及影响因素分析

运用碳排放系数法测算中国农村碳排放量,结合核密度估计法和莫兰指数对农村碳排放强度时空演变趋势及空间关联特征进行分析,借助STIRPAT模型和灰色预测模型定量定性分析其影响因素并做出预测。结果显示:2010—2020年中国农村碳排放强度整体呈下降趋势,但农村人均碳排放量呈上升趋势;中国区域内部存在多极化现象,空间正相关性逐渐加强,具有集聚和依赖性特征。农业生产中畜牧业是农村碳排放主要影响因素,预计未来农村碳排放强度将持续下降,农村人均碳排放量将逐步上升。

城市数字普惠金融发展对碳排放强度影响研究

数字普惠金融作为一种新兴金融形态,为实现“双碳”目标发挥了重要作用。文章以2011—2021年中国279个城市面板数据为研究样本,运用基准回归模型、面板门槛模型以及空间杜宾模型,分析了城市数字普惠金融发展对碳排放强度的影响。研究发现:数字普惠金融发展能够显著降低碳排放强度,在经过一系列稳健性检验后该结论仍然成立;数字普惠金融发展对碳排放强度的影响存在空间溢出效应和异质性;数字普惠金融会因自身发展水平、产业结构发展水平和绿色金融发展水平的不同对碳排放强度产生非线性影响。

数字经济、绿色创新对碳排放强度的影响

数字经济、绿色创新对碳排放强度的降低有一定的作用。通过构建多层次的数字经济发展评价体系,并运用超效率SBM模型、中介效应及门槛效应等方法,基于2008-2021年30个省份面板数据探讨了数字经济、绿色创新对碳排放强度的影响。结果表明:数字经济的发展抑制了碳排放强度,而绿色创新效率在其中发挥了显著的中介效应和门槛效应;不同地区之间绿色创新效率的中介效应存在异质性,东部、中部和西部地区的中介效应呈递减趋势,而东北地区的中介效应则不明显;随着绿色创新效率的增加,数字经济发展对碳排放强度的抑制效果不断增强,表明绿色创新效率在数字经济发展降低碳排放强度的过程中起到关键作用。

数字经济、碳排放强度与资源型城市高质量发展

数字经济赋予经济社会发展的“新赛道”和“新动能”,正成为引领中国经济高质量发展的重要新引擎。基于中国113个地级资源型城市2011—2019年的面板数据,实证考察数字经济对中国资源型城市高质量发展的影响及其作用机制,并分析了碳排放强度的中介作用机制。研究发现,数字经济显著提高了资源型城市经济高质量发展的水平,且在不同维度下存在异质性,其中对东北地区城市和衰退型城市的改善程度较大。进一步研究发现,数字经济能够通过降低碳排放强度显著提升资源型城市经济高质量发展水平。基于实证研究结果提出了促进资源型城市经济高质量发展的对策建议。

多尺度视角下中国旅游业碳排放强度时空动态研究

从多尺度视角把握中国旅游碳排放强度的时空动态变化,对中国旅游产业响应“双碳”目标具有重要意义。以中国全域、区域、省域为研究对象,综合运用“自下而上”法、泰尔指数法和ESDA分析法,测度旅游碳排放及强度,并剖析旅游碳排放强度的时空关系。结果表明:(1)2000—2019年,我国旅游碳排放量由3714.06万吨增加至19396.00万吨,东部地区增量最大;旅游碳排放强度由0.47吨/万元降至0.09吨/万元,中部地区降幅最大。高碳排放类型的北京、上海、广东、海南和宁夏的旅游经济与环境保护关系亟须改善。(2)中国旅游碳排放强度在空间上有显著差异,以区域内部差异为主,但同时表现出较强的相关性;2000—2013年,全局空间上表现为西部地区HH集聚和多数省份的LL集聚,2014年起局部空间集聚,以从东部地区向中部、西部地区扩散性LL聚集为特点。

ESG评级软监管对企业碳排放强度的影响研究

企业碳减排不仅事关其自身长远发展,更对我国“双碳”目标实现具有重要意义。基于此,采用2009—2021年沪深A股上市公司制造业企业数据,以资本市场第三方ESG评级公布为准自然实验,运用多时点DID方法系统考察了ESG评级软监管对上市公司碳排放强度的影响。研究发现,ESG评级软监管能够显著降低企业碳排放强度。影响机制检验表明,ESG评级软监管主要通过提高媒体关注度与抑制管理者短视途径影响企业碳排放强度的治理。调节效应显示,ESG评级分歧度会削弱ESG评级的碳强度治理效果。上述关系在环境规制力度较强以及机构投资持股比例较高的样本中更显著。ESG评级软监管还会降低同城市、同行业中其他企业碳排放强度,呈现出一定的溢出效应。研究结论不仅拓展了资本市场ESG评级监管以及企业碳排放强度各自领域的相关文献与研究视角,也对完善优化资本市场ESG评级监管及更有效促进企业碳减排形成有益启发。

中国碳排放强度影响因素的实证研究

文章通过对碳排放强度影响因素的理论分析和对中国碳排放数据的协整检验,发现中国碳排放强度和产业结构、能源消费结构、能源价格之间存在长期稳定的协整关系,并据此提出了中国降低碳排放的政策建议。

数字经济对碳排放强度的影响及其空间溢出效应分析

考察数字经济对碳排放强度的影响,可以为我国“双碳”目标的实现提供经验证据。运用综合评价方法对2012—2021年我国各省份数字经济发展水平进行测算与分析,构建空间杜宾模型探究数字经济发展对碳排放强度的影响及其空间溢出效应。研究发现:2012—2021年,我国数字经济发展水平不断提高,但仍存在较大的区域差异,东部地区数字经济发展水平较高,中部地区次之,西部地区水平最低。数字经济发展有显著的碳减排效应,并且对本地区碳减排的溢出效应显著,对周边地区碳减排的溢出效应不显著。控制变量中,能源消费强度对本地区及周边地区碳排放强度的溢出效应均非常显著,能源消费结构和外贸依存度的直接溢出效应和总效应均显著,技术创新水平与环境规制的间接溢出效应显著。基于实证结果,建议积极发展数字经济,激发数字经济发展活力,推动高耗能、高污染产业进行数字化转型,以此实现碳减排和经济高质量发展双赢。

基于科技创新门槛效应的产业结构升级与碳排放强度研究

为了实现碳减排目标和碳中和愿景,以中国30个省份(除港澳台、西藏)2012—2019年数据为基础,实证分析产业结构升级对碳排放强度的影响。以科技创新为门槛变量,运用Hansen面板门槛回归方法,研究产业结构升级对碳排放强度的非线性影响。结果表明:产业结构升级对碳排放有显著的抑制作用;从全国整体分析以及对南方和北方分别研究结果看,产业结构升级都会对碳排放强度起到抑制作用,相比较而言,北方地区产业结构升级对碳排放的影响系数小于南方地区;在科技创新的作用下,产业结构升级对碳排放强度既存在促进作用也存在抑制作用,只有当科技创新水平高于某一特定门槛值时,产业结构升级才会对碳排放强度表现为抑制作用。

淮河流域城市群碳排放强度的时空演变及影响因素——以安徽段为例

基于2000~2021年淮河流域安徽段10市碳排放面板数据,运用ArcGIS软件和LMDI模型方法探究淮河流域安徽段10市碳排放强度的时空演变特征及其影响因素.结果表明:第一,研究期间安徽段10市碳排放总量呈现“先快后稳”的阶段性变化特征,碳排放强度呈逐年下降趋势.第二,安徽段10市的碳排放总量在研究期间内均有逐年增加,但空间差异显著,由于各地区经济发展水平不同,研究区整体区域南部碳减排工作优先于北部.第三,能源结构强度效应是促进碳减排的重要因素,经济发展水平是促进碳排放总量增加的最主要原因,能源消费强度,人口规模对碳排放总量增加也具有一定的促进作用.但能源结构强度带来的碳减排作用无法抵消其他影响因素带来的碳增排作用.准确揭示淮河流域城市群碳排放强度的时空演变特征及影响因素,对推动区域制定并实施绿色低碳、可持续健康发展计划提供参考价值.

数字经济发展、FDI与碳排放强度

促进经济低碳转型和构建双循环发展格局是我国当前面临的重大焦点问题.作为助推经济发展的重要引擎,数字经济能否促进低碳发展?基于2011—2020年中国30个省份面板数据从投入、产出角度测度数字经济发展水平,运用Tobit模型和门槛模型实证研究数字经济发展对碳排放强度的影响及FDI对上述关系的调节作用.研究表明:数字经济发展对碳排放强度有显著抑制作用,且FDI增强了数字经济发展的降碳效应;数字经济发展与FDI对碳排放强度均存在单一门槛效应.本文为理解数字经济的碳排放影响提供了新的分析视角,也为促进经济社会发展全面绿色转型、构建双循环新发展格局提供了政策启示.

数字普惠金融对碳排放强度的影响及异质性分析

数字普惠金融是传统金融服务和信息科技相结合的产物,通过构建线上金融服务平台和调整企业融资结构,对国家绿色低碳发展起到了积极的影响。本文基于2011年至2021年我国30个省份的面板数据,采用固定效应模型实证检验数字普惠金融对碳排放强度的影响。研究结果表明,数字普惠金融可以有效降低碳排放强度;区域经济水平越高,数字普惠金融降低碳排放强度的作用越大;教育投入越多,数字普惠金融降低碳排放强度的效果越明显;科技金融服务平台建设越完善,数字普惠金融降低碳排放强度的作用越显著。

供给侧因素对碳排放强度的影响

供给侧结构性改革是实现“双碳”目标的重要抓手,优化供给侧要素配置对制定碳排放与减排政策具有重要意义。本文以2014-2022年中国30个省份面板数据为样本,通过动态QCA方法探索时间纵轴上供给侧因素对碳排放强度的组态效应,刻画组态覆盖度的空间分布差异。研究表明,供给侧因素在降低碳排放强度方面呈现三种组合模型:“单要素”模型、“要素-制度”模型和“多要素”模型,分别与东部、中部、西部、东北部区域的实施效果相匹配;能源强度在降低东部和东北部区域碳排放强度方面发挥主导作用;不同的碳排放强度驱动效果会带来差异化的供给侧因素组合。

政府补贴对交通基础设施碳排放强度影响研究

交通基础设施作为交通领域的承载主体,是政府推动交通领域“双碳目标”实现的关键核心。本研究探索了中国2012-2021年20个省(自治区、直辖市)34家沪深A股交通基础设施上市企业的碳排放情况,利用双重中介效应模型分析政府补贴对交通基础设施企业碳排放强度的作用机制。研究发现:第一,政府补贴可以显著抑制交通基础设施企业的碳排放强度;第二,企业绿色转型和政府环境规制在政府补贴抑制交通基础设施企业碳排放中发挥中介作用。研究为政府制定环境政策和补贴方案提供了重要参考,有助于推动交通基础设施行业朝着更加可持续的方向发展。

数字金融对碳排放强度的影响——来自中国城市的经验证据

文章基于中国2011年至2021年286个地级市的数据,主要研究数字金融对碳排放强度的影响,揭示了数字金融降低碳排放强度的新渠道。研究发现,数字金融发展能够显著降低城市的碳排放强度。机制分析发现,数字金融可以通过缓解地区和企业层面的融资约束、推动清洁能源的发展这两种渠道降低碳排放强度。异质性分析表明,数字金融发展在东部地区、资源型城市能够更有效地降低碳排放强度。文章不仅为系统理解数字金融对碳排放强度的影响提供了新的分析视角,也为积极推动“碳达峰”和“碳中和”提供了政策启示。

中国省际绿色金融对旅游业碳排放强度的影响——基于产业结构的调节效应

在“碳达峰、碳中和”的时代背景下,绿色金融成为助力旅游业实现低碳发展的重要动力。基于2001—2019年中国省际面板数据,运用熵值法和“自下而上”法测度中国省际绿色金融指数和旅游业碳排放强度;在此基础上,构建固定效应模型探究绿色金融对旅游业碳排放强度的影响,并剖析产业结构优化升级在这一过程中发挥的调节效应。研究表明:①在时序上,中国旅游业碳排放强度总体呈下降趋势,绿色金融水平总体呈增长趋势;在空间上,旅游业碳排放强度呈现出由东向西递增的分异特征,绿色金融水平呈现出显著的“东部>东北部>中部>西部”的空间分布格局。②绿色金融、绿色技术水平可以显著降低旅游业碳排放强度。③产业结构优化升级能够增强绿色金融对旅游业碳排放强度的抑制作用,并对绿色金融与旅游业碳排放强度之间关系的调节作用存在区域异质性。

数字金融对碳排放强度的影响效应研究

数字金融工具的广泛应用有利于缓解碳排放压力,为“双碳目标”的加速实现提供了动力。本文基于2011-2021年30个省份的面板数据集,采用双向固定模型、中介效应模型以及空间杜宾模型分析数字金融对碳排放的影响效应。研究发现:数字金融的发展对碳排放强度有显著的抑制作用;数字金融能够通过促进技术进步来降低碳排放;空间溢出效应表明数字金融对邻近地区的碳排放强度具有正向空间溢出效应。据此提出相应建议以促进碳减排。

农产品出口贸易、数字乡村建设与农业碳排放强度

利用2005—2019年30个省份(不含港澳台和西藏)面板数据,在对农业碳排放强度进行测算的基础上,实证分析农产品出口贸易对农业碳排放强度的影响。研究发现:农产品出口贸易对农业碳排放强度有较强的促进作用,总体上提升了农业碳排放强度,表现为正的结构效应、负的规模效应和负的技术效应;地区异质性分析表明,东、中、西与东北四大板块中,只有西部地区农产品出口贸易降低了农业碳排放强度;随着数字乡村建设水平的提升,农产品出口贸易对农业碳排放强度的影响效果逐渐减弱,而后转为抑制。基于此,提出如下建议:优化农产品出口贸易结构;加快农业绿色技术创新和引进;提高数字乡村建设水平。