Page 215 - 《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


                                                     表 1    参数指标说明
                                                 Tab. 1    Parameter description
                               指标                          系数                        参考文献
                               index                      parameter                  reference
                 渔船建造  (ρ b ) fishing vessel construction  100~300 kW·h/万元  [28]
                 水泵 (λ 1 ) water pump                 60 m³/(kW·h)
                 增氧机  (λ 2 ) oxygenator               3 kW              [29]
                 投饲机  (λ 3 ) feeder                   0.075 kW          [3]
                 渔船消耗柴油   (α) fishing vessel fuel consumption  0.225 t/kW  《国内机动渔船油价补助用油量测算参考标准》
                 甲烷 (ρ c ) nitromethane               51.60 kg/hm²      [27]
                 柴油 (δ) diesel                        3.21 kg CO 2 /kg  [31]
                 电力 (µ) electrical power              0.78 kg CO 2 /(kW·h)  [32]

              排放污染总量变化、           ∆G为淡水养殖经济总产值                     为分析各因素对淡水养殖碳排放的影响,
              变化;    C t 为 t期淡水养殖业碳排放污染量;              C t+1   通过  LMDI 模型将淡水养殖碳排放从基期到                  t期
              为  t +1期淡水养殖业碳排放污染量;               G t 为 t期淡     的总变化量      ( ∆C) 分解为四大因素之和:生产效
              水养殖总产值;         G t+1 为 t +1期总产值。Tapio    [33]   率  ( ∆β 1 )、产业结构  ( ∆β 2 )、经济发展强度     ( ∆β 3 )、
              依据脱钩弹性指数的大小划分为                 8  类  (表  2)。     劳动人口强度       ( ∆β 4 )。其中 t为时间   ( t = 1,2,3···),

                   碳排放驱动因素分解  将                Kaya 恒等式        0  为基期,具体如式        (10) 所示:
              和  LMDI 分解方法相结合,从技术、经济、人
                                                                   C = β 1 ×β 2 ×β 3 ×β 4
              口等要素中探究碳排放的驱动因素 。根据淡                                                                     (10)
                                                [34]
                                                                   ∆C = C t −C 0 = ∆β 1 +∆β 2 +∆β 3 +∆β 4
              水养殖业碳排放的特征并参考相关文献 ,对
                                                    [35]
              恒等式适当变形,分析碳排放变化同生产技术                                 各驱动因素从基期到            t期  ( t = 1,2,3···) 对碳
              效率、经济强度、产业结构和劳动人口效应四                             排放变化的贡献值根据式             (11) 计算可得。
              个因素之间的关系,Kaya 恒等式为:                                       ∑    C r C 0
                                                                   ∆β 1 =           ×(lnβ 1t −lnβ 10 )
                        C    PGDP AGDP                                     lnC r lnC 0
                  C =      ×      ×      ×POP           (9)             ∑
                      PGDP AGDP     POP                                       C r C 0
                                                                   ∆β 2 =            ×(lnβ 2t −lnβ 20 )
              式中,    C为淡水养殖碳排放总量;              PGDP为淡水                     lnC r −lnC 0
              养殖产值;      AGDP为渔业总产值;          POP为渔业专                   ∑    C r C 0
                                                                   ∆β 3 =           ×(lnβ 3t −lnβ 30 )
                                   C                                       lnC r lnC 0
              业从业人员。令        β 1 =    为淡水养殖生产效率;
                                 PGDP                                   ∑
                  PGDP                          AGDP               ∆β 4 =    C r C 0  ×(lnβ 4t −lnβ 40 )  (11)
              β 2 =    为淡水养殖产业结构;            β 3 =    为经
                  AGDP                           POP                       lnC r lnC 0
              济发展水平;       β 4 = POP为劳动人口强度。                       本研究进一步将淡水养殖碳排放和经济增
                                                               长之间的弹性指数分解为               个因素的弹性指数
                                                                                       4
                            表 2    脱钩状态分类
                                                               之和,具体如下:
                     Tab. 2    Decoupling state classification
                                                                   e = (△C/C)/(△G/G) = ∆C ×G/(C ×△G)
                 产出状态                             脱钩状态
                               e     DC/C  DG/G
                 output state                   decoupling state    = (∆β 1 +∆β 2 +∆β 3 +∆β 4 )×G/(E ×△G)
               增长 increase  e≤0       <0   >0   强脱钩                                                    (12)
                                                                    = e β 1  +e β 2  +e β 3  +e β 4
                           0<e<0.8    >0   >0   弱脱钩
                                                               式中,   e β 1  、e β 2  、e β 3  、e β 4 分别为对应因素的分解
                           0.8≤e≤1.2  >0   >0   扩张连接
                                                               弹性指数。

                           e>1.2      >0   >0   扩张性负脱钩
               衰退 recession  e>1.2    <0   <0   衰退脱钩           1.3    数据来源
                           0<e<0.8    <0   <0   衰退弱脱钩              本研究数据来自《中国渔业统计年鉴》
                           0.8≤e≤1.2  <0   <0   衰退连接           (2011—2021  年) 以及国家统计局发布的《中国
                           e≤0        >0   <0   强负脱钩
                                                               统计年鉴》(2011—2021        年),计算碳排放量的
              https://www.china-fishery.cn                           中国水产学会主办    sponsored by China Society of Fisheries
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