研究目的：探究土地利用碳排放效率的空间关联网络特征及其形成机制，为我国省域层面土地利用碳排放效率的协同提升提供参考依据。研究方法：非参数SBM效率测算法和社会网络分析法。研究结果：（1）2002—2019年中国省域土地利用碳排放效率波浪式下降，呈现“东高西低”的空间分布特征；（2）样本研究期内形成了以京、沪、苏、浙为核心点的复杂但相对稳定的空间关联网络结构，东部发达省份在信息资源、权力、声望及影响方面优势明显，省域之间等级结构呈现强化趋势；（3）净受益板块和经纪人板块成员为北京、长三角和珠三角地区的发达省份，双向溢出板块成员主要位于东北、津冀、黄河中下游地区，净溢出板块成员主要为长江中下游、西北和西南地区的中西部欠发达省份；（4）空间关联网络的形成是地理邻近、经济发展、土地利用强度、土地利用结构和城市化等因素差异综合作用的结果，资源禀赋差异、市场机制调节、政府宏观调控和信息技术进步为主要驱动机制。研究结论：优化土地利用碳排放效率空间关联网络，对于协同提升土地利用碳排放效率以促进高质量发展和践行“双碳”战略具有重要意义。

土地利用碳排放空间关联网络研究对于区域土地利用协同减排具有重要意义。基于三次全国国土调查数据测算省际土地利用碳排放，利用社会网络分析法探讨土地利用碳排放空间关联网络结构特征及演化过程，应用QAP回归分析法对土地利用碳排放空间关联网络驱动因素进行动态分析。研究发现：(1)土地利用碳排放的空间关联关系具有空间网络特征，研究过程中，土地利用碳排放空间关联网络关联性和稳定性整体增强。(2)东部沿海省市在空间关联网络中长期处于核心位置，西北与东北地区长期处于边缘位置，随着经济发展，中部与西部地区在空间关联网络中的作用逐渐加强。(3)中西部地区及东北地区所在板块是空间关联网络中要素的主要溢出方，东部沿海省市所在板块是要素的主要受益方。(4)地理空间邻近性、经济发展水平、环境规制、创新水平、能源消费结构、林地比重、产业结构对土地利用碳排放空间关联网络的形成具有一定影响。建议土地利用减排政策设计时重视土地利用碳排放空间关联网络及其特征的可能影响。

目前我国碳排放面临两大问题，一是碳排放基数大，二是各省份经济发展和技术水平差异大，碳排放量、碳排放强度及碳排放结构呈现空间异质性特征。为厘清各省份碳排放的空间关系，文章基于社会网络分析法剖析2008—2021年我国30个省份的碳排放空间关联特征，研究结果表明：随着时间推移，我国碳排放空间关联网络中心省份有所增加，线条更加密集，结构呈复杂化发展态势，网络结构趋向稳定；在碳排放空间关联网络中，经济发达省份组成核心省域，经济欠发达省份组成边缘省域，二者之间相互溢出和接收，网络结构呈现“核心-边缘”态势；2021年碳排放网络区域可分为“净受益板块”“经纪人板块”“净溢出板块”；2008—2021年，部分板块在样本期内均发生不同程度的重组，成员在板块间发生转移。

研究目的：探究新型城镇化空间关联网络及其对土地利用生态效率的影响，为推动新型城镇化高质量发展和土地资源可持续利用提供参考。研究方法：非期望产出超效率SBM模型、修正的引力模型、社会网络分析模型和面板回归模型。研究结果：（1）中国新型城镇化和土地利用生态效率整体呈现增长趋势，前者空间分布由“点—带”分布转为“T”型格局，后者空间分布由“大分散、小集聚”转为“东高西低”。（2）中国新型城镇化空间关联网络呈现“东密西疏”特征，网络关系数和网络密度先上升后维持稳定，网络等级度和网络效率逐渐下降。北京、天津、上海等省份具有较高中心度，中西部多数省份中心度有所提高，新疆中心度始终处于较低水平。（3）新型城镇化空间关联网络的网络中心度对土地利用生态效率提升产生显著正向影响。其中，度数中心度和接近中心度的作用在东部地区最为突出，而中介中心度的作用则在中部地区最为明显。研究结论：应以网络化思维促进新型城镇化协同发展并依托城镇化建设加强土地优化配置，同时注重因地制宜发挥比较优势促进区域协调发展。

基于长三角41个城市数据，以引力模型构建长三角碳排放空间关联网络，利用社会网络分析方法和动态指数随机图模型（TERGM）识别网络的结构特征及演化机制。结果发现：（1）长三角碳排放空间关联日益密切，网络复杂性和稳定性日益提升，但仍存在较大合作潜力；（2）安徽和江苏北部城市构成净溢出板块，上海和江苏南部城市构成净受益板块，省际交界地带和浙江省内城市构成经纪人板块，板块间存在较多双向溢出渠道，且板块内存在“俱乐部”集聚现象；（3）“经纪人”连接结构和核心节点主导连接结构在网络演化中发挥了关键作用，网络演化由链式结构驱动向闭合式结构驱动发展，但城市间以邻为壑的发展策略阻碍了合作减排；（4）互惠性等内生结构有助于网络的形成，对外开放等行为者—关系能力则需通过市场调节等四种机制来促进网络演化，该网络的演化兼具路径依赖和路径创造特征。

基于研究单元全部土地利用类型数据,采用碳排放计算模型,估算了中国31个省区1990—2008年的土地利用碳排放强度,揭示其时空演变规律,并利用空间自相关方法,探讨了中国省级尺度土地利用碳排放强度的空间关联特征。结果表明:11990—2008年,中国土地利用碳排放量从9.67×108t持续上升至32.37×108t。建设用地是主要的碳排放来源,其碳排放量占总碳排放量的97.83%以上。林地是主要的碳汇,其碳排放量占总碳排放量的90%以上。2受经济发展水平和地形差异的影响,碳排放强度空间差异显著,重度碳排放区域集中分布在东部、北部沿海地区,轻度碳排放区域集中分布在西北、西南地区。3全局自相关Moran′s I值从1990年的0.1558持续上升至2008年的0.2734,说明中国土地利用碳排放强度在省级尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度不断增强。4集聚中心和孤立点的空间转移存在较强的规律性。5局域自相关分析表明,中国土地利用碳排放强度表现出十分明显的局部空间差异。碳排放强度高值集聚区和低值集聚区均表现出较强的空间锁定和路径依赖特征,体现为高值集聚区向沿海集中,低值集聚区向内陆迁移。

采用SBM-Undesirable模型对中国8个城市群土地利用效率进行了研究,并结合要素冗余度对效率优化路径进行了分析。结果显示:城市群整体土地利用效率呈上升趋势,但空间上呈东部地区高、中西部地区低的格局,东部地区呈现高值集聚现象,中西部地区呈中心—外围格局;资本过度投入、工业二氧化硫高排放是土地利用效率低的主要原因,且各要素冗余度呈现东部地区低、中西部地区高和大城市低、小城市高的分布格局。据此认为,应增强城市群间及其内部的合作,对中西部地区或小城市给予更多的技术支持,加速传统产业转型升级,加强环保治理力度,促进区域协同绿色发展,以实现城市土地利用效率的整体改善。

研究目的:测度土地利用结构与能源消耗碳排放的关联度,解释地区内与地区间的两者关联差异,利用关联差异寻找可以控制能源消耗碳排放实现土地低碳利用的路径。研究方法:灰色关联分析,演绎法。研究结果:土地利用结构与能源消耗碳排放关联度存在差异。东、中部居民点及独立工矿用地与能源消耗碳排放的关联度最高,建设用地的关联度明显大于农用地;西部耕地与能源消耗碳排放的关联度最高,建设用地关联度大于农用地,但两者接近。东、中、西部之间,除耕地外,各地类与能源消耗碳排放的关联度东部大于中部,中部大于西部。研究结论:调整土地利用结构控制能源消耗碳排放是可能的,因地制宜地控制建设用地蔓延,优化居民点及独立工矿用地利用,注...

采用考虑非期望产出的Super-EBM模型对2000—2018年中国省域包容性绿色效率进行测度,在此基础上利用修正的引力模型和社会网络分析方法对中国包容性绿色效率的空间关联网络结构演变特征进行分析。研究表明:(1)2000—2018年中国包容性绿色效率呈先下降后上升的"V"字型演变趋势,空间上表现为东部>西部>中部的不均衡特征。(2)中国包容性绿色效率的空间关联呈现中心—外围的圈层式复杂网络结构形态;包容性绿色效率在省际间存在显著空间溢出效应,溢出效应的多重叠加特征和网络稳定性不断增强,但整体关联网络的等级结构较为森严。(3)东北、西北和西南地区的省份溢出效应明显,属于边缘行动者;京津、长三角和珠三角具有显著"虹吸效应",既是关联网络中的中心行动者,又兼具"中介"和"桥梁"的功能。(4)块模型分析表明,京津和长三角属于"净受益"板块;西北、西南和东北部分地区属"净溢出"板块;广东、浙江和福建属于"经纪人"板块;东北、华北地区省份属于"双向溢出"板块。

[目的]探究中国渔业碳排放效率的空间关联网络与影响因素，为区域渔业协调发展与低碳渔业发展提供科学支撑。[方法]文章基于关系数据和网络视角，以考虑非期望产出的随机块模型（Stochastic Block Model，SBM）测度2011—2020年中国27个省市区的渔业碳排放效率，构建渔业碳排放效率空间关联网络引力矩阵，并通过社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）分析空间关联网络的结构与属性特征，最后通过二次指派程序方法（Quadratic Assignment Procedure，QAP）探究空间关联网络的影响因素与作用。[结果]研究表明，渔业碳排放效率在全国范围内存在显著的空间关联现象与溢出路径，形成了复杂的网络状空间关联关系，协同发展现象明显；渔业碳排放效率空间关联网络结构相对松散，且存在一定的等级梯度特征，渔业碳排放效率的区域间合作有待进一步增强与优化；上海、天津、北京、四川等发达省市区在空间关联网络中处于中心地位，对低碳渔业发展所需资源要素的掌控与支配作用较强，位于西部地区与东北地区的省市区位于关联网络的边缘位置，获取低碳渔业发展资源的能力偏弱；渔业发展水平差异、社会消费水平差异、能源强度差异与空间邻接关系能够显著推动渔业碳排放效率空间关联网络的形成，税负水平差异、对外开放水平差异、交通运输水平差异越小，越有利于形成空间关联网络。[结论]应探索渔业发展的区域联动机制，建立跨区域合作平台，强化生产要素的空间流动；在制定和实施政策和措施时需要因地制宜，充分发挥各地区的优势和潜力，提高整体效率水平；控碳治碳需要地区间相互协调、共同治理，以实现全国范围内的碳减排目标。

[目的]推进绿色生态养殖，科学把握渔业碳排放效率的空间关联网络结构，不仅是水产行业可持续发展客观要求，更为双碳目标下农业低碳转型发展奠定基础。[方法]文章创新性地从空间关联视角关注中国渔业碳排放效率，以2007—2021年中国30个省市为研究对象，运用Super-SBM模型测度渔业碳排放效率，在此基础上利用修正引力模型和社会网络分析法分析其空间关联网络结构特征，QAP模型实证分析其影响因素。[结果]①“双碳”目标驱动下，渔业碳排放效率在时间上呈波动提升态势；但各省市碳排放效率空间差异显著，沿海及沿河地区渔业碳排放效率普遍较高。②中国各省市渔业碳排放效率空间联系逐渐增强，网络密度、关联性与稳定性不断提升，渔业碳排放效率网络更加均衡稳定。③各省市在渔业碳排放效率空间关联网络中地位及作用存在显著差异，东部沿海渔业发达省市在网络中始终处于主导地位，西北、西南和东北省市则由于渔业经济基础差及养殖技术落后等原因在网络中处于被支配地位，而中部省市借助其地理位置发挥了“桥梁”与“中介”作用。④养殖品种结构、渔业技术、碳汇量、基础设施、渔业经济发展水平及养殖密度的地区差异显著地影响了渔业碳排放效率空间关联网络构建。[结论]目前，中国渔业碳减排已取得一定成效，但仍有较大潜力；应重视中国渔业碳排放效率的区域联动效应，通过养殖结构优化、养殖技术提升、养殖密度调整及设施建设等途径推动中国渔业低碳转型发展。

以长江中游城市群为例,将城市土地利用碳排放和污染物排放作为非期望产出纳入"规模+空间+效益"的城市土地利用效率测度框架中,使用小波神经网络、空间分异测算模型和空间回归分析法考察了城市土地利用效率的空间关联特征及影响因素。结果显示:2003-2015年间长江中游城市群的城市土地利用效率总体呈波动上升态势,但其空间差异持续扩大;长江中游城市群各城市的土地利用效率在空间上呈显著正相关,且由于不同集聚区扩散效应在空间上渗透不均衡,各城市土地利用效率的空间依赖性和空间异质性并存;在考虑空间效应的前提下,各影响因素对城市土地利用效率演变格局的作用大小和方向不同,且处于不断变化中。据此认为,要提高城市土地利用效率,应着重发挥城市

研究碳排放约束下生态资本效率及空间网络结构特征，对于我国省域生态资本运营能力提升具有重要意义。本文以能源碳排放作为非期望产出约束，利用SBM-Undesirable模型对2010—2019年中国省域生态资本效率进行测度，运用社会网络分析方法对碳排放约束下省域生态资本效率空间网络结构特征、影响因素进行探究。结果表明，我国生态资本效率均值地区分布总体呈现东部>中部>东北部>西部的格局，以江苏、山东、广东、浙江为代表的东部省份在生态资本效率空间关联网络传导机制中处于控制枢纽地位，城镇居民收入水平、农村居民收入水平、政府对环境保护的重视程度、科技水平、地理空间邻接关系对现阶段生态资本效率网络结构特征及传导强度有显著影响。为提高生态资本效率，各地应采取差异化策略，发挥空间枢纽中心节点优势，加强跨区域合作。

太湖流域土地总面积36 895km2,包括了上海、江苏、浙江两省一市的部分区域,其中,江苏占53%,浙江占33%,上海占14%。太湖流域土地利用按下垫面可以分为耕地、建设用地、水域和其他用地4种类型。采用2005年土地详查数据与上次防洪规划数据进行比较。研究发现:耕地是太湖流域最重要的下垫面,占土地总面积的36.6%,建设用地占土地占面积的23%,与耕地的矛盾十分尖锐,水域面积较大,占土地总面积的14.5%。1996～2005年,土地利用变化的总体趋势是,耕地面积减少,减少幅度最大的地区在太湖流域江苏部分,两省一市建设用地均有30%左右的增长幅度,土地围垦得到有效控制,水域面积略有下降。人口增...

以１９８９～２０１３年中国统计数据为基础，借助土地利用碳排放计算方法和ＳＴＩＲＰＡＴ模型，分析土地利用碳排放演变与影响因素，结果表明：１土地利用碳排放量呈增加趋势，其中建设用地碳排放量起主导作用。研究时段土地利用碳汇略有增加，但远不能抵消建设用地碳源作用。２土地利用碳排放过程划分为四个阶段，即１９８９～１９９６年碳排放量稳定增加、１９９７～２００１年碳排放量缓慢增加、２００２～２００７年碳排放量急剧增加、２００８～２０１３年碳排放量快速增加阶段。３研究时段内单位ＧＤＰ碳排放强度减小，人均碳排放强度增加。４土地利用碳排放与人口数量呈负相关关系，与ＧＤＰ呈正相关关系。