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中国省域建筑业碳排放空间关联网络效应分析

2024-12-19 119 上传者：管理员

摘要：明晰建筑业碳排放空间关联网络结构特征是推进建筑业在“双碳”背景下实现跨地区统筹碳减排治理、绿色低碳转型发展及可持续发展的关键环节。为此，本研究利用2021年中国30省份的面板数据，测算省域建筑业碳排放量。通过利用修正后的引力模型构建中国建筑业碳排放空间网联网络，并结合社会网络分析方法对其网络效应进行分析。结果显示，首先，建筑业碳排放量揭示不同省份之间的碳排放量并不是孤立的，而是受到周边省份经济活动、政策措施及技术水平等多方面因素的综合影响。其次，从整体网络特征来看，中国30省份建筑业碳排放的空间关联网络具有高度的连通性和紧密性，但在传递效率上存在提升空间。最后，从个体网络特征来看，北京、上海、江苏、浙江、福建、广东和甘肃等省份在中国建筑业碳排放网络中占据核心地位，具备高连接度和强影响力，在全国碳排放治理中起到了带动和桥梁作用，对实现区域协同减排至关重要。研究结果对优化全国碳排放网络结构、提升治理效率、推动建筑业的绿色低碳转型具有重要的理论和实践意义。

关键词：
修正的引力模型
建筑业
碳排放
社会网络分析
空间关联网络
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在全球气候变化压力下,碳排放问题成为各国关注的焦点｡作为全球最大碳排放国之一,中国肩负着重大责任和挑战｡为应对这一挑战,中国政府提出了“双碳”战略,即在 2030 年前实现碳达峰,2060 年前实现碳中和｡建筑业作为能源消耗和碳排放的主要来源之一,在实现“双碳”目标中起着关键作用[1]｡建筑业不仅是全球碳排放的主要贡献者之一,也在中国总排放量中占有显著比重｡因此,如何有效减少建筑业的碳排放,已成为中国实现“双碳”目标的关键环节[2]｡

然而,建筑业碳排放的来源复杂多样,包括建筑材料生产､施工过程及建筑物的使用和维护等多个环节[1]｡此外,建筑业碳排放存在显著的区域差异,受经济发展水平､能源结构､技术水平和政策导向的影响,各省域间碳排放在空间分布上极为不均衡｡经济发达地区建筑活动频繁,碳排放量较高,而欠发达地区由于技术和政策限制,碳排放效率较低｡建筑业碳排放还表现出显著的跨区域关联性,单靠个别省域的减排难以实现整体减排目标[3]｡因此,研究建筑业碳排放的空间关联网络特征,识别省际碳排放传导路径和影响机制,具有重要理论与实践意义｡

尽管已有大量研究关注建筑业减排技术及策略,但大多集中于单一维度,忽视了碳排放的空间关联性和网络特征[4]｡传统方法难以充分揭示复杂的省际碳排放关系,限制了减排政策的科学性｡因此,本研究利用 2021 年中国 30省的面板数据,基于修正引力模型构建建筑业碳排放的空间关联网络,并结合社会网络分析,深入分析其结构与效应,以揭示碳排放的空间传导机制和关键节点,提供区域协同减排的新视角和方法｡

1、文献回顾

以往有关建筑业碳排放研究主要集中于碳排放核算､减排技术及政策措施三方面｡尤其碳排放的空间效应研究近年来备受关注,涵盖空间关联性和空间计量经济学方法,用以分析碳排放的地理分布特征及其影响因素｡研究表明,碳排放在空间上表现出显著的集聚效应,经济发达､工业集中的区域(如中国东部沿海)碳排放强度显著高于中西部地区[5]｡空间面板数据模型揭示了碳排放的空间溢出效应,即区域碳排放不仅受本地因素影响,还显著受到邻近地区的影响｡经济联系､产业结构相似性及政策协同效应是驱动该效应的关键因素｡通过社会网络分析,研究者构建碳排放空间关联网络,揭示出碳排放网络的层级性和中心性特征,关键节点(如经济发达地区)在网络中扮演中介和桥梁角色,对整体碳排放具有重要影响｡识别这些节点有助于制定精准的区域减排策略,实现区域协同治理｡然而,已有研究在碳排放空间关联及网络效应方面取得进展,但仍存在不足｡

当前研究多集中于宏观层面,缺乏对具体行业(如建筑业)碳排放空间关联的深入分析｡传统空间计量方法难以揭示区域碳排放的非线性关系,尤其是特定区域的个体碳排放特征｡为此,引入社会网络分析方法对建筑业碳排放进行系统研究,有助于更全面地理解碳排放的空间关联机制及网络效应,为区域协同减排提供科学依据,推动建筑业绿色低碳转型与可持续发展｡

2、研究方法及数据

2.1 建筑业碳排放核算

为准确评估中国省域建筑业的碳排放量,本研究采用了直接碳排放和间接碳排放相结合的方法｡具体而言,直接碳排放主要来源于建筑业能源消耗,而间接碳排放则涉及建筑材料生产过程中的碳排放｡基于此,借鉴 IPCC2006 年的碳排放测算框架集以往研究[6],采用了以下碳排放核算模型:

式中,C 表示总碳排放量,Cdir 为直接碳排放量,Cind为间接碳排放量;Ei 代表第 i 类能源的消耗量,αi 为相应能源的碳排放因子,fi 是该类能源的使用系数;Mj 为第 j 类建筑材料的用量,βj 为相应材料的碳排放因子,εj 是材料生产过程中的减排系数｡

2.2 社会网络分析

社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是一种研究社会结构的方法,通过节点和边揭示个体或实体间的关系及其相互影响｡SNA 的核心在于通过网络图和数学模型量化分析网络特性,如网络密度､效率､关联度,以及个体网络的度数中心度､接近中心度和中介中心度｡这些特性可揭示网络中的关键节点和结构洞,分析复杂系统的传导路径和影响机制｡在本研究中,SNA 方法具有重要应用价值｡网络密度衡量省域间碳排放关联的紧密程度,网络效率评估信息传递的有效性,从而优化碳排放治理路径｡网络关联度分析不同省域间碳排放互动的强度和模式,有助于制定协同减排政策｡度数中心度､接近中心度和中介中心度分别用于识别关键省份､评估省份在网络中的位置优势及其桥梁作用｡本研究首先引入了修正引力模型来构建省域间建筑业碳排放的空间关联矩阵｡修正引力模型的公式如下:(2)式中,Yij 为式中省份 i 和省份 j 之间的引力值 ,i 和 j分别为省份 i 和省份 j;Ci 和 Cj 分别为省份 i 和省份 j 的碳排放量;P 代表人口数量,用省份年末常住人口表示;G 代表地区生产总值,g 代表人均地区生产总值,以地区生产总值/地区总人口比重表示,Dij 表示省份 i 和省份 j 之间的地理距离,采用各省省会之间地理距离表示｡

2.3 数据来源

为了确保本研究的可靠性和科学性,本研究以中国30 个省份的数据作为研究样本,选取的数据均来自《中国建筑业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》､中国研究数据平台(CNRDS)以及国家统计局等权威数据平台｡其中,碳排放因子及相关的能源使用系数依据《2006 年 IPCC 国家温室气体清单指南》｡

3、结果分析

3.1 建筑业碳排放核算结果分析

本研究对2021 年中国各省份建筑业碳排放量进行深入分析,揭示区域间显著差异性｡结果显示,东部沿海省份中江苏､浙江和福建的碳排放量最高,因其经济发达､建筑业活动密集,远高于全国平均水平｡相对而言,西部省份中青海､宁夏和新疆的碳排放量显著较低,因经济发展滞后､建筑业活动有限,并可能采取了更严格的碳排放控制措施｡中部省份的河南､湖北和湖南(10323.81 万吨)虽不及东部沿海地区,但碳排放量高于西部,反映其建筑业的活跃程度｡这表明了建筑业碳排放的区域分布特征,反映出经济发展水平､人口密度､建筑业规模及政策实施等因素的影响,为进一步探讨碳排放的空间关联网络效应提供了重要依据｡

3.2 空间关联网络特征分析

本研究对2021 年中国 30 个省份建筑业碳排放的整体网络进行了分析,涵盖网络密度､网络关联度､网络等级度和网络效率四个指标｡首先,网络密度为 0.9138,接近1,表明省域间建筑业碳排放关联网络非常紧密,各省份间碳排放相互影响显著,强调了区域协同减排的重要性｡其次,网络关联度为 1,表明所有省份在碳排放上均相互连通,进一步验证了省域间碳排放的普遍关联性,提示在制定减排政策时需考虑省际依赖关系｡网络等级度为 0,显示建筑业碳排放网络中不存在明显的层级结构,反映了省份在碳排放治理中的平等地位和共同责任,强调了合作与协调的重要性｡最后,尽管网络密度较高,但网络效率仅为0.0271,表明信息或资源传递效率较低,提示需优化网络结构,提升各省份间碳排放治理的信息和技术流通,以实现更有效的协同减排｡

本研究从点度中心度､接近中心度和中介中心度三个维度分析了中国省域建筑业碳排放的个体网络特征｡首先,在点入度和点出度方面,北京､上海､江苏､浙江､福建､广东和甘肃等省份表现出较高的值(接近 29),表明这些省份既是主要的碳排放输入节点,也是重要的输出节点,反映出其在碳排放传导中的关键作用｡这些省份的高点度中心度表明其既接收大量碳排放影响,也对其他省份产生显著影响｡

其次,标准化后的点入度和点出度显示,北京､福建､广东和甘肃的值均为 1,表明其在碳排放网络中的高度连通性,与所有省份直接联系,处于全国碳排放网络的核心地位,具有显著影响力｡相比之下,河北(0.759)､安徽(0.759)和江西(0.724)等省份的标准化点度值较低,处于网络边缘,碳排放输入和输出能力较弱｡

接近中心度分析显示,上海､江苏､浙江､福建､山东､湖北､广东､重庆､陕西和甘肃等省份的接近中心度均为1,表明这些省份在碳排放网络中占据中心位置,具有强大影响力和辐射力,其政策和行动对全国网络具有引领作用｡中介中心度分析表明,北京(0.004)､上海､江苏､浙江､福建､广东和甘肃(均为 0.005)等省份在碳排放网络中扮演关键桥梁角色,促进碳排放信息和影响的传播,具有重要的网络控制力和协调作用｡这种桥梁作用对于区域间协同减排和政策传导具有关键意义｡图 1 进一步展示了这些核心省份在碳排放网络中的枢纽作用｡

4、结论

本研究基于2021 年中国 30 个省份的建筑业碳排放数据,揭示了显著的区域差异与空间关联网络特征｡东部沿海省份碳排放量显著高于全国平均水平,西部省份较低,而中部省份居中,反映了经济发展､建筑业强度与政策执行对碳排放的影响｡通过修正引力模型和社会网络分析,构建了省域建筑业碳排放的空间网络｡高网络密度的0.9138 与完全网络关联度数值 1 表明各省间碳排放联系紧密,凸显区域协同治理的重要性｡然而,低网络效率的 0.0271 表明需优化结构,提高信息与技术流通以提升减排效果｡个体网络分析显示,北京､上海､江苏等省份在网络中处于核心地位,具高点度和中介中心度,起到关键桥梁作用｡本研究为理解碳排放传导机制与制定协同减排策略提供了理论依据,建议未来政策强化区域协调与核心省份的技术支持,以推动建筑业绿色转型,实现“双碳”目标｡

参考文献:

[1]吴泽洲,黄浩全,陈湘生,等“. 双碳”目标下建筑业低碳转型对策研究[J].中国工程科学,2023,25(05):202-209.

[2]冯博,王雪青.中国各省建筑业碳排放脱钩及影响因素研究[J].中国人口·资源与环境,2015,25(04):28-34..

[5]范建双,周琳.中国建筑业碳排放时空特征及分省贡献[J].资源科学,2019,41(05):897-907.

[6]杨桂元,吴齐,涂洋.中国省际碳排放的空间关联及其影响因素研究——基于社会网络分析方法[J].商业经济与管理,2016(04):56-68,78.

基金资助:厦门市科技计划项目(3502Z20221037):海西绿色建筑科技创新平台;

文章来源:王亚平.中国省域建筑业碳排放空间关联网络效应分析[J].价值工程,2024,43(35):60-62.