李梓銘
(大連民族大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 遼寧大連 116605)
文獻數(shù)目的變化是一個研究領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的重要標志。第一篇研究涉及碳排放影響因素的文章出現(xiàn)在2001年,從2009年開始相關(guān)文獻數(shù)量呈現(xiàn)翻倍增加趨勢,直到2016年以后有關(guān)碳排放影響因素的研究發(fā)文量保持在每年750篇左右。中國于2020年9月在聯(lián)合國會議上發(fā)表聲明,將在2030年實現(xiàn)碳達峰與2060年實現(xiàn)碳中和,這一“雙碳”目標已經(jīng)引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
在論文發(fā)表數(shù)量方面,論文數(shù)量排名前三的是《中國人口·資源與環(huán)境》《資源科學(xué)》及《統(tǒng)計與決策》分別刊登有關(guān)碳排放影響因素的論文為111篇、58篇和45篇。從CNKI文獻的學(xué)科分布來看,碳排放影響因素研究具有跨學(xué)科的特點,包括環(huán)境、國民經(jīng)濟、數(shù)量經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟等多個領(lǐng)域。
對高被引文獻進行分析時,本文選擇了碳排放影響因素被引頻次排名前十的文獻,縱觀前十名的被引文獻。通常來說,高被引文獻一般質(zhì)量較高,且在學(xué)術(shù)界是非常有影響力的,對一個特定領(lǐng)域的高被引文獻進行深度研究,不但是對這個領(lǐng)域的知識進行基本了解與創(chuàng)新之處所進行剖析,而且對該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢也有一定的了解。如表1所示,引用頻次第一的文章為林伯強和蔣竺均的文章《中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茲曲線預(yù)測及影響因素分析》,被引用1431次,該文章于2009年在《管理世界》發(fā)表。大部分都是對碳排放影響因素的研究,盡管研究主體不同,但都從不同的角度對碳排放影響因素進行了研究。
在研究單位方面,如表2所示,中國科學(xué)院地理與資源研究所、中國礦業(yè)大學(xué)管理系及天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部等在碳排放影響因素研究領(lǐng)域中都具有較大的學(xué)術(shù)影響力。如表2所示,已有11家研究單位發(fā)表了超過30篇關(guān)于碳排放影響因素的研究,同時,這些研究單位在環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟管理等多個與之相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域也極具優(yōu)勢。這些研究所的地域分布,主要分布在經(jīng)濟較為發(fā)達及碳排放量較高的城市,例如北京、天津、南京等地,從某種意義上來說,對碳排放影響因素的研究水平與這些研究單位所在地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和碳排放量有直接關(guān)系。
關(guān)鍵詞是論文的核心觀點和高層次總結(jié)。該圖包括266個節(jié)點和293條連線。碳排放、影響因素、碳排放強度、低碳經(jīng)濟、二氧化碳排放所在位置的節(jié)點較大,出現(xiàn)的頻次依次為1470次、263次、203次、158次和153次,且其首次出現(xiàn)于2008年左右。它們的出現(xiàn)伴隨著各種關(guān)鍵詞及聚類的加速發(fā)展衍生,全面揭示了碳排放影響因素的研究熱點及前沿問題,可概括為經(jīng)濟增長、能源消費、區(qū)域差異及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個方面。
2.1.1 經(jīng)濟增長
邵帥等(2019)運用空間杜賓模型研究發(fā)現(xiàn),在經(jīng)濟發(fā)展到一定水平時,會出現(xiàn)節(jié)能和減排的兩種效應(yīng)。劉習(xí)平(2013)利用EKC曲線發(fā)現(xiàn)人均GDP與碳排放強度之間為倒
表1 排名前五的高被引論文
表2 碳排放影響因素研究機構(gòu)發(fā)文統(tǒng)計(發(fā)文量排名前五)
2.1.2 能源消費
馬麗梅等(2018)運用CGE模型與跨國比較研究發(fā)現(xiàn),我國能源轉(zhuǎn)型可分為三個時間段:第一個時間段為2015—2025年,利用“溫和”手段將中國經(jīng)濟引入“新常態(tài)”的能源轉(zhuǎn)型中;第二個時間段為2025—2035年,為能源轉(zhuǎn)型的確定期,將靠攏新一輪產(chǎn)業(yè)革命作為主要方向;第三個時間段為2035—2050年,這一階段可再生能源的使用更加廣泛,且有利于我國低碳經(jīng)濟的發(fā)展,被稱之為能源轉(zhuǎn)型的成熟期。
2.1.3 區(qū)域差異
門丹和黃雄(2019)通過對江西省2012—2016年的碳排放影響因素研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)能源消費強度為江西省碳排放量較少的主要因素,同時,碳排放效率與經(jīng)濟規(guī)模效率對碳減排工作有一定的正向作用。張麗峰和劉思萌(2021)利用脈沖響應(yīng)、方差分解法及分位數(shù)回歸研究了京津冀地區(qū)的碳排放影響因素。姜博和馬勝利(2020)使用1998—2018年東北三省的碳排放及能源消費情況,對碳排放與經(jīng)濟增長之間進行了研究。魏丹青和黃煒(2017)利用 STIRPAT模型,以1990—2015年浙江省的碳排放時序為基礎(chǔ),研究了浙江地區(qū)的碳排放變化的主要原因及影響因素,并確定了對一些主要領(lǐng)域的碳排放控制。
利用關(guān)鍵字時區(qū)的知識圖譜,對一些范例文獻進行了探討與研究。為了增加知識圖譜在時區(qū)的區(qū)分度,以2年為時間切片,得到了碳排放影響因素的研究熱點演進時區(qū)知識圖譜(見圖1)。從研究內(nèi)容來看,關(guān)于碳排放影響因素的研究經(jīng)歷了從宏觀上的地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與二氧化碳排放之間的研究,再到從微觀視角特定產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度與碳排放之間的研究,從研究碳排放強度和碳交易到研究如何實現(xiàn)碳中和和碳達峰的有效減排路徑等。這些研究成果體現(xiàn)出由宏觀到微觀,由淺入深的特點,同時也體現(xiàn)出碳排放影響因素的研究與我國經(jīng)濟的增長水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及政策調(diào)整之間有著緊密聯(lián)系。從生態(tài)環(huán)境、國際責任及未來可持續(xù)發(fā)展等多個目標出發(fā),在近年的政策不斷調(diào)整下,從我國政府承諾在2020年將碳排放強度降低40%~45%,到我國向國際社會承諾并提出了5大減排目標,再到中國于2020年9月在聯(lián)合國第75次會議上宣布在2030年實現(xiàn)碳達峰、2060年前碳中和目標,有關(guān)碳排放影響因素的研究內(nèi)容大致分為三個階段,第一階段為2008—2010年,研究方向較集中于關(guān)于能源結(jié)構(gòu)和能源消費對碳排放強度的影響;第二階段為2010—2013年,研究方向主要集中在碳排放效率和碳排放權(quán)交易等;第三階段為2014—2021年,研究內(nèi)容主要為具體分析各產(chǎn)業(yè)、各領(lǐng)域的碳排放量具體情況與趨勢,同時提出明確有效的科學(xué)建議。
綜上所述,關(guān)于碳排放影響因素的研究內(nèi)容主要包括經(jīng)濟增長、能源消費、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和不同區(qū)域之間的差異等方面,在對區(qū)域碳排放情況的研究中,目前研究主要集中在國家和省級層面上,對于市域?qū)用娴难芯渴窍鄬θ狈Φ?。一個城市不僅是國民經(jīng)濟的重要載體,也是有利于實現(xiàn)“雙碳”目標的落腳點。此外,已有研究在研究方法上缺乏影響碳排放情況重要因素的預(yù)測和評估,缺少對碳減排工作的具體科學(xué)的建議,應(yīng)在梳理重要因素的發(fā)展趨勢上對未來具體的減排工作進行分析與建議。
根據(jù)當前的研究情況來看,我國關(guān)于碳排放影響因素的研究機構(gòu)多為高校的地理學(xué)院、經(jīng)濟管理學(xué)院等,研究機構(gòu)之間的聯(lián)系程度不高,科研實力與經(jīng)濟發(fā)展水平、碳排放量呈顯著正相關(guān);目前,國內(nèi)的科研人員分布較為分散,研究小組之間的合作也較少,只有三支大的科研隊伍。
根據(jù)當前的研究內(nèi)容來看,關(guān)于碳排放影響因素的研究重點主要集中在經(jīng)濟發(fā)展、能源消費、地區(qū)差異和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)四個方面;從宏觀角度到微觀角度、由淺至深的研究成果也有所顯現(xiàn),這些都與我國碳減排目標有著密切聯(lián)系。
未來,低碳是發(fā)展的大勢所趨,城市在發(fā)展的過程中既要考慮到經(jīng)濟的發(fā)展,又要對環(huán)保問題進行反思。因此,對于碳排放影響因素的研究,可以將區(qū)域范圍研究具體到市域?qū)用?,將實證研究擴展到城市層面,以地級市面板數(shù)據(jù)為樣本,對市域碳排放情況進行具體研究,并為實現(xiàn)“雙碳”目標提出有針對性的科學(xué)合理的減排路徑。
圖1 碳排放影響因素研究熱點演進時區(qū)知識圖譜