应用生态学报2023,Vol.34Issue(11) :3085-3094.DOI:10.13287/j.1001-9332.202311.011

基于时变参数C-D生产函数的江西省农业碳排放驱动因素及脱钩效应

Driving factors and decoupling effects of agricultural carbon emissions in Jiangxi Province based on time-varying parameter C-D production function

朱嘉晴 秦会艳 张梦春
应用生态学报2023,Vol.34Issue(11) :3085-3094.DOI:10.13287/j.1001-9332.202311.011

基于时变参数C-D生产函数的江西省农业碳排放驱动因素及脱钩效应

Driving factors and decoupling effects of agricultural carbon emissions in Jiangxi Province based on time-varying parameter C-D production function

朱嘉晴 1秦会艳 1张梦春2
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作者信息

  • 1. 东北林业大学经济管理学院,哈尔滨 150040
  • 2. 江西服装学院,南昌 330201
  • 折叠

摘要

农业减排是实现我国碳达峰、碳中和目标的重要环节,研究区域农业碳排放特征和驱动因素对农业碳减排具有重要意义.本研究从投入产出和生产过程角度对江西省农业碳排放量进行测算,并基于时变参数C-D生产函数修正后的LMDI分解法和Tapio脱钩模型,探究江西省农业碳排放驱动因素与脱钩动态.结果表明:江西省2010-2021年12年间农业碳排放量增长26.4%,碳排放强度在研究期内逐年下降,年均降速为4.9%.江西省农业碳排放强度、劳动投入和资本存量因素共使碳排量减少6105万t,累计分别贡献约27.0%、44.5%和28.5%;而经济发展水平、农业结构和技术进步因素具有较强推动作用,累计分别产生了75.7%、5.6%、18.8%的农业碳排放增量.江西省农业碳排放与经济发展、资本存量和技术进步因素的关系主要以弱脱钩为主,与劳动投入因素的关系以负脱钩为主,脱钩状态后期较前期更理想.因此,时变参数C-D生产函数将技术、劳动、资本要素纳入碳排放量的驱动因素和脱钩效应具有很好的创新性与适用性.

关键词

农业碳排放/LMDI分解法/Tapio脱钩模型/C-D生产函数

Key words

agricultural carbon emission/LMDI decomposition method/Tapio decoupling model/Cobb-Douglas production function

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基金项目

国家社会科学基金(22CGL064)

国家自然科学基金(32171778)

出版年

2023
应用生态学报
中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所

应用生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:2.114
ISSN:1001-9332
被引量1
参考文献量27
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