中国精准扶贫时期减贫与碳排放的协同效应：来自湖北县域的实证研究

本研究聚焦减贫(TPA)与碳排放(CO2)的协同关系，通过湖北91个县2014-2019年面板数据，运用空间杜宾模型揭示"双赢"机制：植被固碳(CO2 sequestration)每提升1%可降贫0.42%减排0.19%，为SDGs目标实现提供县域尺度政策路径。

　　

在全球应对气候变化与消除贫困的双重挑战下，如何协调经济发展与环境保护成为可持续发展目标（SDGs）的核心议题。中国作为全球最大的发展中国家，通过精准扶贫战略（Targeted Poverty Alleviation, TPA）在2020年历史性消除绝对贫困，但同时也面临全球最大碳排放国的压力。这种"发展-环境"的二元对立在县域尺度尤为突出——贫困地区往往依赖高碳增长模式，而生态脆弱区又面临"绿色贫困"困境。湖北作为中国中部崛起战略枢纽和TPA重点省份，其县域层面的减贫与碳排放关系研究具有典型示范意义。

中国科学院地理科学与资源研究所的研究团队在《Geography and Sustainability》发表论文，创新性地构建了包含植被固碳效应的县域碳排放核算体系，采用空间计量经济学方法，揭示了精准扶贫时期减贫与碳排放的协同机制。研究发现：植被固碳是驱动"双赢"的关键因子，其每增加1%可同步降低贫困率0.42%和减排0.19%；而GDP增长虽能降贫0.44%却会增排0.70%，凸显绿色转型必要性。该研究为发展中国家协调SDG1（消除贫困）与SDG13（气候行动）提供了可操作的县域尺度解决方案。

研究团队采用三项关键技术：基于夜间灯光数据(NPP-VIIRS)的县域碳排放空间降尺度模型，将城市级数据精确分解至91个县域；整合MODIS NPP数据的植被固碳量核算体系，首次在县域尺度量化碳汇效应；动态空间杜宾模型(DSDM)解析时空交互效应。通过2014-2019年面板数据分析，结合LISA空间聚类和格兰杰因果检验，系统评估了TPA政策的环境效应。

【3.1 面板特征】空间自相关分析显示，碳排放呈现"东高西低"的稳定格局，而减贫成效在2017年达到空间集聚峰值后逐渐扩散。武汉都市圈形成持续的高碳排放集群，而西部贫困县则从2016年起显现"高减贫-低碳"特征。

【3.2 关联机制】双变量Moran's I指数揭示减贫与减排存在显著负空间相关(-0.362,P<0.01)，支持"双赢假说"。典型案例显示，神农架林区通过碳汇交易实现生态补偿，在贫困率下降12.5%的同时碳排放降低8.3%。

【3.3 影响因素】动态空间模型显示：GDP增长存在"降贫增排"的权衡效应(β=0.696**)，而电力消费呈现"抑贫减排"矛盾(β=-0.115*)；农业发展的减贫效果被证实具有空间溢出效应，邻近县农业产值提升1%可使本地贫困率降低0.433%。

研究结论突破性地验证了精准扶贫政策的环境正外部性：通过"碳汇+"交易机制，湖北63个CCER项目累计创造1.2亿元生态收益，使贫困县获得减排与增收双重红利。这为全球发展中国家提供了三点启示：县域尺度的空间规划应强化"生态-贫困"协同治理；碳市场建设需向贫困地区倾斜政策资源；农业现代化必须与可再生能源部署同步推进。该研究创新性地将环境库兹涅茨曲线(EKC)理论应用于精准扶贫评估，为后脱贫时代的相对贫困治理提供了绿色转型路径。