Tendencias de Evolución Espaciotemporal de la Eficiencia de Carbono Total por Factor Urbano bajo el Contexto de Doble Carbono
Autores: Luo, Haiyan; Qu, Xiaoe
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Tendencias de Evolución Espaciotemporal de la Eficiencia de Carbono Total por Factor Urbano bajo el Contexto de Doble Carbono
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Leyes de desarrollo
Eficiencia de carbono
Ciudades
Correlación espacial
Evolución dinámica
Recomendaciones de políticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Para comprender las leyes de desarrollo de la eficiencia del carbono y ayudar a China a alcanzar el objetivo de doble carbono lo antes posible, utilizamos el modelo EBM de supereficiencia para calcular la eficiencia total del carbono de las ciudades, basado en datos de panel de 283 ciudades a nivel de prefectura en China desde 2004 hasta 2019. Se analizaron las variaciones espaciotemporales en la eficiencia del carbono utilizando el coeficiente de Gini de Dagum, la agregación LISA y la elipse de desviación estándar. Las tendencias de evolución dinámica se analizaron utilizando estimación de densidad kernel y la cadena de Markov espacial. Los resultados mostraron que la diferencia general en la eficiencia total del carbono entre las 283 ciudades disminuyó, y la diferencia dentro de las tres regiones fue mayor que la diferencia entre regiones. La eficiencia total del carbono de las ciudades tenía una correlación espacial significativa, y los patrones de distribución espacial mostraron una agregación centrípeta de noreste a suroeste. Las características de evolución dinámica de la intensidad de emisión de carbono en diferentes regiones eran bastante diferentes y la polarización de las ciudades del este y del centro era más evidente. Hubo un efecto significativo de dependencia de trayectoria en la probabilidad de transición de la eficiencia total del carbono entre ciudades, y el nivel de eficiencia del carbono de las ciudades vecinas podría afectar la probabilidad de transición de la eficiencia del carbono de las ciudades. Con base en las conclusiones anteriores, también presentamos recomendaciones de políticas relevantes para cambios tecnológicos en el lado de la oferta de energía, patrones de desarrollo innovadores y la gobernanza de políticas regionales.
Descripción
Para comprender las leyes de desarrollo de la eficiencia del carbono y ayudar a China a alcanzar el objetivo de doble carbono lo antes posible, utilizamos el modelo EBM de supereficiencia para calcular la eficiencia total del carbono de las ciudades, basado en datos de panel de 283 ciudades a nivel de prefectura en China desde 2004 hasta 2019. Se analizaron las variaciones espaciotemporales en la eficiencia del carbono utilizando el coeficiente de Gini de Dagum, la agregación LISA y la elipse de desviación estándar. Las tendencias de evolución dinámica se analizaron utilizando estimación de densidad kernel y la cadena de Markov espacial. Los resultados mostraron que la diferencia general en la eficiencia total del carbono entre las 283 ciudades disminuyó, y la diferencia dentro de las tres regiones fue mayor que la diferencia entre regiones. La eficiencia total del carbono de las ciudades tenía una correlación espacial significativa, y los patrones de distribución espacial mostraron una agregación centrípeta de noreste a suroeste. Las características de evolución dinámica de la intensidad de emisión de carbono en diferentes regiones eran bastante diferentes y la polarización de las ciudades del este y del centro era más evidente. Hubo un efecto significativo de dependencia de trayectoria en la probabilidad de transición de la eficiencia total del carbono entre ciudades, y el nivel de eficiencia del carbono de las ciudades vecinas podría afectar la probabilidad de transición de la eficiencia del carbono de las ciudades. Con base en las conclusiones anteriores, también presentamos recomendaciones de políticas relevantes para cambios tecnológicos en el lado de la oferta de energía, patrones de desarrollo innovadores y la gobernanza de políticas regionales.