Page 213 - 《水产学报》2025年第5期
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伍大清,等                                                                 水产学报, 2025, 49(5): 059618

                   在全球倡导碳减排、尽早实现碳达峰、碳                          等 、郭艺等 、贺青等            [19]  分别聚焦交通运输
                                                                            [18]
                                                                 [17]
              中和的背景下,碳排放与经济增长之间的关系、                            业、旅游业、电力、农业,运用迪氏因素分解
              碳排放变化的驱动因素成为了国内外各行业研                             法  (LMDI) 分解碳排放脱钩的影响因素,从碳
              究的热点,国内对碳排放的研究内容主要聚焦                             排放强度、产业结构、经济水平、人口规模等
                                                    [1]
              以下三个方面:①碳排放效率。张永年 借助                             因素剖析导致碳排放变化的内在机理。邵桂兰
              Super-SBM (Slacks-Based Measure) 模型测算中           等 、田鹏等      [21]  核算了我国海洋渔业碳排放量,
                                                                 [20]
              国地级市的碳排放效率,运用                Dagum  基尼系数         并基于    LMDI 模型分解影响碳排放的因素,指
              法分解碳排放效率的差异性,并通过收敛模型                             出产业规模和人口效应对海洋渔业碳排放有正
              分析其空间收敛性。李晓梅等                  [2]  基于超效率        效应。通过梳理国内外文献发现,分析碳排放

              DEA-ML   模型对中国物流碳排放效率进行测算,                       影 响 因 素 的 研 究 方 法 主 要 有 结 构 分 解 分 析
              并探讨其时空演化特征及收敛性分析。吴静                              (SDA) 、LMDI 、IPAT       模型 、STIRPAT 模
                                                                                           [24]
                                                                    [22]
                                                                              [23]
                [3]
              颖 基于     SBM  模型测算淡水养殖碳排放效率并                     型 ,由于      LMDI 方法具有无残差、易于建模、
                                                                 [25]
              对其时空特征进行分析,认为技术效率的提高                             结果易解释、利于多因素分解等优势,已经在
              有利于提升碳排放效率。曾冰                  [4]  运用超效率        很多行业得到实践,成为了最常用的分解方
              SBM  模 型 和     ESDA  (Exploratory  Spatial  Data  法 ,因此本研究采用           LMDI 方法分解淡水养
                                                                 [26]
              Analysis) 方法对长江经济带城市渔业经济碳排                       殖碳排放与经济增长的脱钩弹性指数并分析其
              放效率的时空演变进行了研究,指出其碳排放                             驱动因素。
              效率呈现从下游向上游递减的态势。②碳排放                                 综上,国内外学者运用不同方法从不同层
                                             [5]
                                                        [6]
              与经济增长的脱钩关系。Fiorito 、Yang 等 、
                                                               面、不同产业对碳排放进行了研究,当前缺乏
                      [7]
              Chen 等 研究了全球多国家多区域的碳排放与
                                                               针对淡水养殖业碳排放与经济增长脱钩的研究,
              经济增长之间的脱钩关系。国内学者从宏观、
                                                               尤其是关于淡水养殖业碳排放变化及驱动因素
              区域、省市、产业等视角对此展开丰富的研究,
                                                               的探索较少。此外,以往研究对淡水养殖业碳
              郑凌霄等 、王安静等 从全国宏观层面构建脱
                                   [9]
                       [8]
                                                               排放的测算也不够全面、不太准确。基于此,
              钩模型测算我国碳排放与经济增长之间的脱钩
                                                               本研究采用      Tapio  脱钩模型对中国的         30  个省级
              弹性指数,指出通过优化产业结构、提升技术
              水平、大力发展新能源等措施来降低碳排放。                             行政区从宏观和微观的视角测算淡水养殖碳排
              李晨等    [10]  运用脱钩理论研究我国远洋渔业碳排                    放与经济增长的脱钩指数,借助                 LMDI 方法探
                                                               究影响其脱钩状态的因素,以期为制定淡水养
              放与经济增长间的关系,并从规模、结构、碳
                                                               殖碳减排方案提供建议,助力中国在                   2030  年前
              排放强度三方面分析二者关系的深层原因。张
              懿等   [11]  采用脱钩模型从时空维度研究我国海水                     实现碳达峰的宏伟目标。

              养殖业生态经济耦合状态,并将其划分为                       4  种    1    方法与数据
              类型。张华明等         [12] 、张永凯等   [13] 、公维凤等   [14]

              分 别 基 于 追 赶 脱 钩 模 型 、 Tapio      脱 钩 模 型 、       1.1    淡水养殖业碳排放核算
              Theil 指数以及     STIRPAT  模型,从区域层面测
                                                                   淡水养殖业的碳排放主要包含直接碳排放
              算了黄河流域城市的碳排放量,进一步探索了
                                                               和间接碳排放。直接碳排放主要指养殖系统本
              碳排放与经济增长的脱钩状态,指出多数城市
                                                               身养分循环产生的甲烷            (CH )、氧化亚氮       (N O)
              碳排放与经济呈现弱脱钩关系,二者基本实现                                                       4              2
                                                               以及养殖渔船燃用柴油产生的二氧化碳                      (CO )
              了相对脱钩。王思博等            [15]  从省域层面基于碳排                                                      2
                                                                                  [10]
              放和经济增长视角,运用              MK  趋势分析、蒙特             这三种温室气体排放 ,其中               N O 2  主要受饵料
              卡洛模拟方法将中国省域城市碳达峰按                     5  个梯      投入影响,由于目前渔业统计数据缺乏对饵料
              次划分,循序渐进式地为实现中国碳达峰目标                             投入具体数据的记录,再加之               N O 2  气体排放仅
                                                                                        [3]
              提供参考价值。③碳排放变化的驱动因素。至                             占三种温室气体排放的            1% ,因此本研究主要
              于影响碳排放和经济增长之间关系或碳排放自                             考虑  CH 和 4  CO 排放。间接碳排放,本研究主
                                                                             2
              身变化的因素,众多学者从各行业、具体区域                             要指新增船舶建造以及水泵、增氧机、投饵机
                                                [16]
              等多角度进行深入研究,王靖添等 、翁钢民                             设备耗电引起的碳排放。

              https://www.china-fishery.cn                           中国水产学会主办    sponsored by China Society of Fisheries
                                                            2
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