Desigualdades Regionales y Factores Impulsores de las Emisiones de Carbono Residenciales: Un Análisis Empírico Basado en Muestras de 270 Ciudades en China
Autores: Xie, Xiangjie; Wang, Jing; Liu, Mohan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Emisiones de carbono residenciales
Disparidades regionales
Factores determinantes
Convergencia
Nivel urbano
China
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 6
Citaciones: Sin citaciones
Las emisiones de carbono residenciales (ECR) se han convertido en un importante contribuyente al crecimiento general de las emisiones de carbono en China. Un análisis exhaustivo de las características evolutivas de las disparidades regionales en las ECR a nivel urbano, junto con un examen minucioso de los factores que impulsan las ECR y la convergencia, es crucial para lograr los objetivos de reducción de carbono dentro de las regiones. Este estudio calcula las ECR de 270 ciudades en China desde 2011 hasta 2019, basándose en tablas de insumo-producto multirregionales y explora las diferencias regionales y las características de evolución espaciotemporal de las ECR utilizando el método de descomposición del coeficiente de Gini de Dagum y la estimación de densidad kernel. Sobre esta base, examinamos los factores que impulsan las ECR utilizando un modelo econométrico extendido de Impactos Estocásticos por Regresión sobre Población, Afluencia y Tecnología (STIRPAT) y analizamos además la convergencia de las ECR introduciendo un modelo de beta-convergencia. Los resultados son los siguientes: (1) La disparidad regional de las ECR en China muestra generalmente una tendencia de declive en forma de ola, siendo la principal fuente de esta disparidad las diferencias entre los niveles de las ciudades. (2) La estimación de densidad kernel muestra que cuanto mayor es el rango urbano, mayor es la disparidad regional; la distribución de las ECR en ciudades de tercer nivel y de niveles inferiores es más concentrada. (3) La densidad poblacional, el envejecimiento de la población y el nivel educativo ejercen una influencia negativa significativa sobre las ECR, mientras que el nivel de desarrollo económico, el número de investigadores y el número de coches privados están correlacionados positivamente con las ECR. (4) Las ECR de cada aglomeración urbana exhiben una beta-convergencia significativa, pero los factores que impulsan las ECR y su convergencia difieren significativamente entre las aglomeraciones urbanas. Este estudio proporciona recomendaciones de políticas específicas para que China logre sus objetivos de reducción de emisiones de manera efectiva. Cada clúster urbano debe adaptar su enfoque para fortalecer la gobernanza colaborativa regional, optimizar los diseños urbanos y promover estilos de vida bajos en carbono para facilitar la convergencia de las ECR y la transformación hacia un bajo carbono.
Descripción
Las emisiones de carbono residenciales (ECR) se han convertido en un importante contribuyente al crecimiento general de las emisiones de carbono en China. Un análisis exhaustivo de las características evolutivas de las disparidades regionales en las ECR a nivel urbano, junto con un examen minucioso de los factores que impulsan las ECR y la convergencia, es crucial para lograr los objetivos de reducción de carbono dentro de las regiones. Este estudio calcula las ECR de 270 ciudades en China desde 2011 hasta 2019, basándose en tablas de insumo-producto multirregionales y explora las diferencias regionales y las características de evolución espaciotemporal de las ECR utilizando el método de descomposición del coeficiente de Gini de Dagum y la estimación de densidad kernel. Sobre esta base, examinamos los factores que impulsan las ECR utilizando un modelo econométrico extendido de Impactos Estocásticos por Regresión sobre Población, Afluencia y Tecnología (STIRPAT) y analizamos además la convergencia de las ECR introduciendo un modelo de beta-convergencia. Los resultados son los siguientes: (1) La disparidad regional de las ECR en China muestra generalmente una tendencia de declive en forma de ola, siendo la principal fuente de esta disparidad las diferencias entre los niveles de las ciudades. (2) La estimación de densidad kernel muestra que cuanto mayor es el rango urbano, mayor es la disparidad regional; la distribución de las ECR en ciudades de tercer nivel y de niveles inferiores es más concentrada. (3) La densidad poblacional, el envejecimiento de la población y el nivel educativo ejercen una influencia negativa significativa sobre las ECR, mientras que el nivel de desarrollo económico, el número de investigadores y el número de coches privados están correlacionados positivamente con las ECR. (4) Las ECR de cada aglomeración urbana exhiben una beta-convergencia significativa, pero los factores que impulsan las ECR y su convergencia difieren significativamente entre las aglomeraciones urbanas. Este estudio proporciona recomendaciones de políticas específicas para que China logre sus objetivos de reducción de emisiones de manera efectiva. Cada clúster urbano debe adaptar su enfoque para fortalecer la gobernanza colaborativa regional, optimizar los diseños urbanos y promover estilos de vida bajos en carbono para facilitar la convergencia de las ECR y la transformación hacia un bajo carbono.