一、简介
化石能源消耗造成的碳排放以及由此引发的气候题正严重威胁着生态环境的可持续发展。受COVID-19影响，世界各国能源使用碳排放大幅下降，后疫情时代，随着全经济复苏，全能源消费碳排放预计将达到峰值。中国是全最大的温室气体排放国，2018年中国二氧化碳排放量超过942亿吨，占全排放总量的2796%，比2000年增长1399%。为积极参与全气候治理，中国于2014年承诺2030年前实现碳达峰，并于2020年向联合国大会承诺到2060年实现碳中和。“双碳”目标是“十四五”污染防治攻坚战的重要任务，现已上升为新时代国家战略目标。目前，中国单位GDP能源消耗是世界平均水平的15倍，单位能源碳强度接近世界平均水平的30倍。实现“双碳”目标的任务依然十分艰巨。面对气候环境恶化和碳减排目标的双重压力，国内整体性、多部门性、深层次的碳减排题日益成为热点话题。城市和工业碳排放是政府减排法规的核心，而中国这个传统农业国家的农村和农业碳排放也不容忽视。
农村能源题关系到全国近50%人口生产生活的基本能源供应和质量保障，随着农村能源消费从传统非商品能源向商品能源迈进，农村能源题是当前政府重点关注的题。是节能减排战略的关键题和重要组成部分。此外，农村环境治理工程正进入乡村振兴战略关键期、生态新农村建设关键期、乡村高质量发展腾飞期。2018年，党中央、国务院明确提出，农村环境生态题较为突出，我国发展不平衡不充分题在农村尤为突出。因此，有必要对农村能源消费碳排放进行深入研究，特别是在中国。
为此，本文首先利用变异系数和基尼系数测算中国30个地区2000—2018年农村能源消费碳排放量，分析农村能源消费碳排放的区域差异和贡献来源。结合核密度估计和非平衡分析发展的动态演化趋势，最后初步筛选驱动因素，利用自适应套索模型和OLS参数构建农村能源消费碳排放驱动因素指标体系。确定下游影响机制。
2.研究设计
研究方法
首先，本文结合农村能源消费的两种主要类型，构建了农村能源消费碳排放的二元加权比值变异系数，以衡量我国八个主要地区农村能源消费碳排放的区域差异。其次，本文选择达古姆基尼系数来衡量农村能源消费碳排放的区域不平衡性，并以八个主要区域为基础，对农村能源消费碳排放的区域差异及其贡献来源进行了深入研究。分析。Dagum提出的基尼系数分解方法。第三，本文采用核密度估计方法描述了2000-2018年中国农村能源消费碳排放的动态分布和变化。最后探讨了农村能源消费碳排放类型的时空变化以及农村能源消费碳排放的主要类型。此外，在初步选择农村能源消费碳排放驱动因素的基础上，构建了自适应套索模型来选择农村能源消费碳排放驱动因素。
变量设置和数据源
本文根据农村21种能源消费数据，将农村生产碳排放与家庭能源消费碳排放相结合，采用IPCC2006年提供的系数估算方法测算农村能源消费碳排放。我做到了。在采用自适应Lasso模型选择驱动因素之前，本文从区域经济发展水平、农村生产生活要素投入、农村人口发展规模、农村生活质量水平和能源等方面初步选择了驱动因素指标体系。履行。消费水平。本文的数据类型为2000年至2018年30个省份的面板数据。农村能源消费碳排放基础数据中，能源消费数据取自《中国能源统计年鉴》2001年至2019年。平均低热值可在《综合能源统计年鉴》中查到。请参阅“能源消耗计算”。单位热值碳含量和碳氧化率参见《省温室气体清单编制指南》。指标变量基础数据中，农业总产值、农村总人口、农村人口占当地总人口的比例取自2001-2019年《中国统计年鉴》。农业机械、农户固定资产投资总播种面积和完成额、农村居民人均可支配收入、农村居民人均消费支出、能源价格、农业内部结构和粮食总产量取自“中国”。2001-2019年农村老年抚养比取自2001年省统计-2019年统计年鉴，能源强度、能源消费结构、人均能源消费取自2001-2019年《中国能源统计年鉴》.相关数据。
3.按农村能源消费划分的碳排放区域不平衡分析
农村能源消费碳排放区域差异分析
从全国来看，2000年至2018年，8个主要地区的区域变异系数略有变化。2005年至2010年，区域变异系数逐渐下降并达到最低点，2010年至2013年，区域变异系数略有下降，在经历了快速增长后，2015年至2018年增速有所放缓。2005年以后，新能源危机对当地能源消费结构和当地能源消费能力产生了显着影响，而在2008年金融危机的影响下，中国采取了大规模的经济政策措施来刺激内需。各地区消费水平快速增长，地区间能源消费和碳排放的空间差异也在扩大。近年来，随着大气污染物排放的严格控制和农村能源消费结构的不断优化，区域间碳排放差异增长速度有所放缓。从区域层面看，农村能源消费结构和区域间消费水平进一步影响了农村能源消费碳排放的差异，且区域内差异和变化趋势具有鲜明的特征。
农村能源消费碳排放区域差异分解及贡献识别
从区域差异的时间变化来看，黄河中游地区区域内差异的年际变化最为明显，东北地区区域内差异的年际变化最为稳定。从区域差异的空间变化来看，2000年区域差异最大的是南部沿海地区，2018年区域差异最大的是北部沿海地区。北部沿海省份、南部沿海省份和西北省份农村能源消耗和二氧化碳排放量差异显着。八个主要地区的区域差异是造成我国农村能源消费碳排放区域差异的主要原因。
农村能源消费碳排放区域非均衡动态演化
农村生活能源消费碳排放逐渐增加，同时地区间不平衡程度不断拉大，农村生活能源消费碳排放的地区差异正逐渐成为地区增长的主要贡献者。农村碳排放差异。根据八大区域碳排放类型划分结果，黄河中游属于双高碳排放类型，西北和南部沿海地区属于双低碳排放类型，东北和南部沿海地区属于双低碳排放类型。属于双低碳排放类型。东部沿海地区属于高农村生产低农村生活方式碳排放类型，长江中游地区则在双高碳排放类型和高农村生产低农村生活方式之间波动。农村生产低、农村生活高的碳排放型、双高碳排放型、双低碳排放型。农村能源消费碳排放高地区中，北部沿海和西南地区农村能源消费碳排放以农村能源消费碳排放为主。长江流域以农村能源消费高碳排放为主，以农村生产和能源消费碳排放为主，黄河中游地区农村能源消费碳排放以农村生产高碳排放为主和能源消耗，共同受到影响。国内能源消耗。农村能源消费碳排放较低地区中，东北地区和东部沿海地区农村能源消费碳排放较低，而南部沿海和西北地区农村能源消费碳排放较低，这主要是由于农村生产和国内能源消费，碳排放减少的共同影响占主导地位。
4.按农村能源消费造成碳排放的因素分析
从全国来看，对农村能源消费碳排放有较大且重要驱动作用的变量有播种面积、农业机械总动力、人均能源消费量、能源强度、农业总产值、能源消费结构、能源消耗总量.农村人口、农村居民人均可支配收入。其中，播种总面积对农村能源消费碳排放增加的拉动作用最大，农机总动力每增加一次，拉动农村能源消费碳排放增加0.477%。这表明能源密集型生产方式是引发碳排放增加的重要因素。因此，加快生产方式绿色转型，有利于减缓农村能源消费碳排放增长。随着农村经济发展和居民生活质量提高，居民收入和能源消费水平对农村能源消费碳排放的主导作用不断增强。此外，农村以煤炭为主的能源消费结构也是碳排放增加的重要原因。从区域来看，农村能源消费碳排放的驱动因素和区域间影响存在显着差异，驱动因素发展不平衡使得农村碳减排的共同治理难度加大。
从驱动因素时间变化来看，2000-2018年农机总动力的影响呈现“减少-增加-减少”的趋势。抽样调查期间，影响程度经历了先上升后下降的过程，2018年影响系数比2000年下降了0.287%。这两个驱动因素影响力下降的原因是近年来国家农业生产方式逐渐向低碳、可持续方向转变，根据《中国农业绿色发展报告2019》，100个农业绿色发展标准化生产示范基地遍布全国，农业生产方式不断走向绿色。
从驱动因素空间差异来看，区域经济发展水平指标中，江西省、浙江省等地区农业总产值对农村能源消费碳排放影响显着，区域经济结构对显着影响。北京、广东等地区农村能源消费碳排放抑制效果较为明显。农村生活要素投资对吉林、河北、陕西、陕西、云南等地区农村能源消费和碳排放增加有显着正向影响，对辽宁、北京、陕西等地区有显着正向影响。上海，太疯狂了。碳排放对农村能源消费增长的负面影响随着上述地区城镇化不断深入，城市功能不断向农村延伸，辽宁、北京、上海等地区的居住要素投资将不会受到影响。制成。促进农村能源消费碳排放。能源要素投资对福建、河南、贵州、宁夏等地区农村能源消费碳排放增加具有显着的正向影响，而北京不断优化能源消费结构，持续实施地方碳排放控制政策。广东等地，在此条件下，能源要素投入对农村能源消费碳排放的增加产生了显着的负面影响。
5.机制测试区分两类碳排放驱动机制的特征
播种面积对全国农村生产和能源消费碳排放增长的驱动作用最为显着，而农业内部结构对抑制农村生产和能源消费碳排放增长具有重要作用。这说明农业生产规模的扩大具有促进农村生产能源消耗导致的碳排放增加的作用，而农业生产和种植面积的增加又会进一步促进碳排放的增加。东北地区农业发展程度高于全国平均水平，属于农村高产、农村生活碳排放低的类型，农业总产值、人均能源消耗和播种面积对农业发展贡献较大。农村生产能源消耗碳排放。东海岸地区能源消费作为农村生产能源消费碳排放的驱动因素最为突出，而南海岸地区能源强度则是拉动农村生产能源消费碳排放增加的重要因素。黄河中游和长江中游地区粮食总产量对农村生产碳排放和能源消费碳排放的影响不同，能源强度对两地区碳排放增长影响显着。地点。
区域经济发展水平对农村能源消费碳排放的影响存在明显差异。北海岸、东海岸、南海岸地区的区域经济结构影响系数均超过0500，并通过显着性检验。西北地区的碳排放增长得到了显着抑制。主要原因是西北地区农业增加值占地区生产总值的比重不断下降，农业经济在区域经济结构和产业发展中的作用逐渐弱化。
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