我国农村居民生活能源消费碳排放影响因素分析

李 安 尹逊之

一、引言

2020年,中国正式作出“将力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的“双碳”目标承诺。2022年5月,农业农村部出台《农业农村减排固碳实施方案》,为我国农村减排固碳提供了实施路径。数据显示,农业农村领域温室气体排放总量约为17亿吨二氧化碳当量,占全国碳排放总量的15%左右(1)人民网:《乡村振兴成节能减碳新阵地》,2022年3月16日,http://finance.people.com.cn/n1/2022/0316/c1004-32376036.html,访问日期: 2022年4月20日。。在我国实现碳达峰、碳中和目标的征程中,农村地区节能减碳空间巨大。因而,结合乡村振兴战略的总体部署要求,促进乡村生产生活方式绿色转型,对于国家实现碳达峰、碳中和目标至关重要。

但由于长期以来我国农村能源消费占一次能源消费总量的比例低于城镇,因而导致农村能源问题往往被忽视,在解决农村碳排放问题上仍存在一定不足(2)Zhang L.X.,Wang C.B.,and Bahaj A.S.,“Carbon Emissions by Rural Energy in China,” in Renewable Energy,Vol.66,No.5(2014),pp.641-649.。相比于城镇地区,农村地区具有独特的能源消费模式,主要依赖于传统能源,能源利用效率低,在碳排放方面面临着巨大挑战。此外,随着社会的进步和乡村振兴战略的不断推进,农村居民生活水平得到了显著的提高,碳排放的重点逐渐由生产领域向消费领域过渡,家庭生活消费领域产生的碳排放占比持续增加(3)陈英姿、胡亚琪:《人口老龄化对家庭碳排放的影响路径研究》,《人口学刊》2022年第5期。,成为我国农村能源消费碳排放增长的主导类型和新的增长点(4)张恒硕、李绍萍、彭民:《中国农村能源消费碳排放区域非均衡性及驱动因素动态识别》,《中国农村经济》2022年第1期。。因此,研究我国农村居民生活能源消费碳排放的影响因素,对于应对气候变化和促进农村地区绿色低碳高质量发展意义重大。

二、文献综述

中国农村地区的碳排放受到复杂的社会经济和文化因素的影响(5)York R.,Rosa E.A.,and Dietz T.,“Footprints on the Earth: The Environmental Consequences of Modernity,” in American Sociological Review,Vol.68,No.2(2003),pp.279-300.。姚明秀等根据碳排放预测模型系数研究发现,能源强度、人均GDP增速和人口数量是降低碳排放总量的关键影响因素(6)姚明秀、王淼薇、雷一东:《基于STIRPAT模型的上海市碳达峰预测研究》,《复旦学报(自然科学版)》2023年第2期。。很多学者也对人口、经济和能源强度对碳排放的影响进行了深入的研究。

在关于影响碳排放的诸多因素中,学者们普遍认为人口因素是碳排放和能源足迹的主要驱动因素。渠慎宁和郭朝先采用中国1980—2008年的数据研究发现人口数量对全国碳排放起到显著的促进作用,并基于人口等变量按增速高低对中国碳达峰值进行预测(7)渠慎宁、郭朝先:《基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究》,《中国人口·资源与环境》2010年第12期。。颜伟等通过岭回归方法分析了山东半岛蓝色经济区人口数量和碳排放量的关系,发现人口数量每增加1%,碳排放量将相应增加1.748%(8)颜伟、黄亚茹、张晓莹等:《基于STIRPAT模型的山东半岛蓝色经济区碳排放预测》,《济南大学学报(自然科学版)》2021年第2期。。Fremstad等发现人口密度与人均碳排放量之间存在负相关,通过对城市和农村进行对比分析发现,人口稠密的城市地区的人均碳排放量比农村地区低约20%,每增加一名家庭成员,人均碳排放量就会减少约6%(9)Fremstad A.,Underwood A.,and Zahran S.,“The Environmental Impact of Sharing: Household and Urban Economies in CO2 Emissions,” in Ecological Economics,Vol.145(2018),pp.137-147.。

国内外学者对经济发展如何影响碳排放也进行了广泛的研究。Raupach等指出化石燃料燃烧和工业发展过程中产生的碳排放量在全球范围内加速增长,在快速发展的经济体中,碳排放量的增长率最为强劲,经济增长与碳排放之间存在显著的相关性(10)Raupach M.R.,Marland G.,and Ciais C.,et al.,“Global and Regional Drivers of Accelerating CO2 Emissions,” in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,Vol.104,No.24(2007),pp.10288-10293.。李在军等对长三角地区进行的灰色关联分析也证实了这一观点,他们发现长三角地区的经济增长与碳排放有着长期的正向关系(11)李在军、尹上岗、姜友雪等:《长三角经济增长与碳排放异速关系及形成机制》,《自然资源学报》2022年第6期。。Wu等通过脉冲效应,发现当受到人均GDP一个标准差的冲击影响时,碳排放的增长率在前两个阶段增加,然后在下一个阶段缓慢减少(12)Wu R.,Wang J.Y.,and Wang S.J.,et al.,“The Drivers of Declining CO2 Emissions Trends in Developed Nations Using an Extended STIRPAT Model: A Historical and Prospective Analysis,” in Renewable and Sustainable Energy Reviews,Vol.149(2021),p.111328.。此外,肖德和张媛发现经济增长、能源消费和碳排放之间还存在一个“经济增长→能源消费→碳排放”的因果链条(13)肖德、张媛:《经济增长、能源消费与二氧化碳排放的互动关系——基于动态面板联立方程的估计》,《经济问题探索》2016年第9期。。随着经济增长越来越依赖于能源消费,碳排放问题愈发突出。碳排放效率与经济增长的耦合协调发展呈现出“弱者恒弱”的现象(14)田云、林子娟:《中国省域农业碳排放效率与经济增长的耦合协调》,《中国人口·资源与环境》2022年第4期。。因此,经济结构的调整在降低碳排放方面具有巨大的潜力(15)杨嵘、常烜钰:《西部地区碳排放与经济增长关系的脱钩及驱动因素》,《经济地理》2012年第12期。,应摒弃经济增长与环境污染抉择中的“逐低竞争”模式(16)何文举、张华峰、陈雄超等:《中国省域人口密度、产业集聚与碳排放的实证研究——基于集聚经济、拥挤效应及空间效应的视角》,《南开经济研究》2019年第2期。。

能源强度作为反映能源利用效率和技术进步的重要指标,是经济结构调整和能源转型成效的直观体现(17)冯永晟、张娅、刘自敏:《能源价格、技术进步与能源强度——基于中国城市数据的动态时空演化》,《城市与环境研究》2020年第3期。,现有研究证明能源强度与碳排放量具有密切的关系(18)Schneider U.A.and Smith P.,“Energy Intensities and Greenhouse Gas Emission Mitigation in Global Agriculture,” in Energy Efficiency,Vol.2,No.2(2009),pp.195-206.。高能源强度通常代表对能源资源的依赖度更高,可能导致更多的碳排放和环境问题(19)Danish U.R.,Ulucak R.,and Khan S.,“Relationship Between Energy Intensity and CO2 Emissions: Does Economic Policy Matter?” in Sustainable Development,Vol.28,No.5(2020),pp.1457-1464.。这意味着能源强度与碳排放存在正相关关系,降低能源强度可以有效减少碳排放(20)杨雪、王永平、王静:《数字乡村发展对农业碳排放强度的影响效应及作用机制检验》,《统计与决策》2023年第11期。。Wang等通过分析发现,“十一五”期间中国能源强度降低了20%,潜在能源强度变化成为减少碳排放的重要因素(21)Wang Q.W.,Chiu Y.H.,and Chiu C.R.,“Driving Factors Behind Carbon Dioxide Emissions in China: A Modified Production-Theoretical Decomposition Analysis,” in Energy Economics,Vol.51(2015),pp.252-260.。这些研究强调了降低能源强度在减少碳排放方面的重要性,然而,值得注意的是,尽管近年来能源强度已有所降低,但由于人们的消费支出增加,居民能源需求总量仍在增长,这导致碳排放量依然持续上升(22)张馨、牛叔文、赵春升等:《中国城市化进程中的居民家庭能源消费及碳排放研究》,《中国软科学》2011年第9期。。此外,由于各地区能源强度水平存在显著差异,导致各区域总体碳排放量的不平等(23)Luo M.X.,Zhao T.,and Zhao L.T.,et al.,“Understanding Regional Inequality in Per Capita CO2 Emissions in China During 1997-2016: Sources and Driving Factors,” in Environmental Science and Pollution Research,Vol.27,No.25(2020),pp.32100-32115.。

通过对现有文献的梳理,我们发现大量研究聚焦探索人口因素、经济因素和能源强度因素对碳排放的影响,并认为三者是影响碳排放的主要因素。但对农村地区碳排放影响因素,特别是对农村居民生活能源消费碳排放影响因素的研究较少。近年来,随着乡村振兴的不断推进,以及居民生活能源消费碳排放的不断提高,探究农村地区居民生活能源消费碳排放问题具有重要的意义。因此,本文立足已有研究,采用STIRPAT模型,量化人口因素、经济因素和技术因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的影响及其贡献程度。在此基础上,进一步将农村地区划分为华北、东北、华东、华中、西北和南方六个区域进行深入分析,从而为制定更为科学精准的碳减排政策提供理论依据,推动我国农村居民生活能源消费领域的绿色低碳转型。

三、研究设计

(一)模型构建

建立STIRPAT模型作为估算碳排放影响因素的方法,该模型是York等(24)York R.,Rosa E.A.,and Dietz T.,“STIRPAT,IPAT and ImPACT: Analytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Impacts,” in Ecological Economics,Vol.46,No.3(2003),pp.351-365.通过对环境质量恶化原因的深入分析,并在IPAT恒等式基础上开发的。STIRPAT模型计算了人口、富裕程度和其他因素(如技术因素)的生态弹性,更精确地说明了环境对其驱动影响因素的敏感性,并量化每个变量对环境影响的贡献。具体公式如下:

I=aPbAcTde

(1)

其中,I为环境压力,通常用能源消费量或废弃物排放量表示;P为人口数量,通常用人口规模表示;A为富裕程度,通常用人均国民生产总值表示;T为技术进步程度,通常用单位GDP的能源消费表示。b、c、d分别是P、A、T的指数,e是误差项。为进一步估计人口、经济和技术因素对碳排放的影响系数,我们对式(1)中两端变量同时取对数,这样可以将非线性关系转换为线性关系,以减少异常值的影响,并稳定方差。据此调整后,设定模型如下:

lnCit=a+b(lnPit)+c(lnGit)+d(lnEIit)+eit

(2)

其中,下标i和t分别表示区域和年份,C为碳排放,P为人口,G为人均GDP,EI为能源强度,eit表示随机扰动项(服从正态分布)。取对数后,b、c、d为弹性系数,意味着如果P、G和EI的值增加1%,C的值就会相应增加b%、c%和d%。

在此基础上,我们建立双向固定效应模型,控制了个体效应和时间效应。设定模型如下:

lnCit=a+b(lnPit)+c(lnGit)+d(lnEIit)+ui+vt+eit

(3)

其中,ui代表不随时间而改变的个体效应,vt代表不因个体而改变的时间效应。

(二)指标选取

1.农村居民生活能源消费碳排放:由于缺乏居民生活能源消费碳排放量数据,为此本文根据化石能源消费量匹配相应的碳排放系数进行测算。通过数据收集,最终选定原煤、其他洗煤、型煤、汽油、液化石油气、天然气、电力七种主要能源所产生的碳排放量。能源燃烧的碳排放系数根据《省级温室气体清单编制指南》推荐的公式进行估算,需要说明的是,由于1吨碳在氧气中燃烧后能产生大约44/12吨二氧化碳,因此,二氧化碳排放系数(下文简称碳排放系数)的具体计算公式如下:

碳排放系数=平均低位发热量×单位热值含碳量×碳氧化率×10-6×44/12

(4)

进而,碳排放量的测算公式如下:

E=∑Ei=∑(Ti×δi)

(5)

其中,E是碳排放总量,Ei是各种碳源的碳排放量,Ti是各种碳源的消费总量,δi是各种碳源的碳排放系数。

2.农村人口:人口规模的增长对碳排放的影响主要通过其对生产和消费的作用表现出来,具有一定的规模效应。随着人口的增长,消费型能源需求增加,导致碳排放量增加。所以,有必要研究人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的影响。为此,本文以区域农村年末人口数量表示STIRPAT模型中的人口指标。

3.人均GDP:人均国内生产总值是衡量某一地区人均经济产出的重要指标,大部分研究利用人均GDP检验经济因素与社会经济结果之间的关系(25)Nawaz M.A.,Hussain M.S.,and Kamran H.W.,et al.,“Trilemma Association of Energy Consumption,Carbon Emission,and Economic Growth of BRICS and OECD Regions: Quantile Regression Estimation,” in Environmental Science and Pollution Research,Vol.28,No.13(2021),pp.16014-16028.。农林牧渔业总产值包括农林牧渔和农林牧渔专业及辅助性活动产值。因此,本文选择农村各个区域农林牧渔业总产值衡量农村地区GDP,并用其与年末农村地区人口的比值表示农村地区人均GDP,从而反映STIRPAT模型中的富裕指标。

(三)数据来源

本文使用2005—2021年中国30个省份(不包含西藏以及香港、澳门和台湾)的面板数据进行分析。其中,农村人口和农村GDP数据均来源于《中国农村统计年鉴》和《中国统计年鉴》。计算能源强度的折标准煤系数和能源消费来自《中国能源统计年鉴》和国研网。由于《中国能源统计年鉴》没有公布型煤的折标准煤系数,本文型煤的折标准煤系数参考贵州省能源局公布的数据。原煤、其他洗煤、型煤、汽油、液化石油气和天然气的碳排放系数系作者基于《省级温室气体清单编制指南》和《综合能耗计算通则》(GB/T 2589-2020)进行计算整理,据此测算碳排放量。电力的碳排放系数系作者在生态环境部发布的《减排项目中国区域电网基准线排放因子》中获取。由于不同地区电力碳排放系数在不同年份有所不同,因而本文不列出电力碳排放系数。具体能源消费碳源分类和碳排放系数见表1。

表1 农村居民生活能源消费碳源分类和碳排放系数

本文变量的描述性统计见表2,从中可以看出,我国农村居民生活能源消费碳排放的平均值为1459.8670万吨,最大值为6529.0380万吨,最小值为47.0052万吨,最大值和最小值差距较大,表明我国农村居民生活能源消费碳排放的差距较大,其他变量的统计结果在此不作逐一说明。

表2 变量的描述性统计

四、实证分析

(一)全区域分析

首先对公式(3)进行估计,以检验 STIRPAT模型中人口因素、经济因素和技术因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的影响,回归结果见表3。

表3 双向固定效应回归分析

从表3可以看出,回归方程的拟合效果较好。表3列(1)仅加入人口变量,控制了个体效应和时间效应,列(2)在列(1)基础上加入经济变量,列(3)在列(1)和列(2)基础上进一步加入技术变量,结果显示人口、经济和技术因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的影响均在1%的水平上显著为正。其中,经济因素的代理变量人均GDP对农村居民生活能源消费碳排放的贡献最大,人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.9221%;其次为技术因素的代理变量能源强度,能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.8466%;人口因素的代理变量的贡献最小,农村年末人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.7273%。综上,人口因素、经济因素和技术因素均提高了我国农村居民生活能源消费碳排放水平。

整体而言,STIRPAT模型中三种主要驱动因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度为:经济因素最大,技术因素次之,人口因素最小。其中,经济因素对农村居民生活能源消费碳排放具有重要的促进作用,这与Dietz和Rosa(28)Dietz T.and Rosa E.A.,“Effects of Population and Affluence on CO2 Emissions,” in Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,Vol.94,No.1(1997),pp.175-179.的研究结果基本一致。随着富裕程度的提高,农村家庭往往具有更强的购买力,并可能从事更多的能源密集型活动。经济发达的农村地区也更有可能拥有更好的基础设施,这些基础设施的建设要消耗更多的能源,从而导致碳排放量的增加。能源强度和农村居民生活能源消费碳排放之间的正相关关系突显了能源效率和能源技术的重要性。较高的能源强度表明每单位经济产出的能源消费较高,因而对碳排放产生较强的促进作用。人口和农村居民生活能源消费碳排放之间呈正相关关系,是因为更多的人口通常会导致住宅、商业和交通的能源需求增加,从而导致碳排放增加(29)陈向阳:《人口、消费的规模与结构对碳排放的影响:理论机制与实证分析》,《环境经济研究》2021年第3期。。

(二)分区域分析

由于不同区域具有不同的资源禀赋优势,技术经济的关联性也具有明显的区域经济特性(30)李士梅、李安:《马克思平均利润率理论的空间维度扩展——中国区域协调发展研究的新视角》,《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》2019年第3期。,所以有必要针对不同区域进行深入分析。为此,我们按照区域电网划分方式进行分别测算,将农村地区具体划分为华北、东北、华东、华中、西北和南方六个区域。根据区域划分,进一步利用 STIRPAT模型,实证检验六个区域中人口因素、经济因素和技术因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的影响,回归结果如表4所示。

表4 分区域的双向固定效应回归分析

1.华北地区。技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,经济因素次之,人口因素最小且并不显著。其中,能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.6891%;人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.5375%。可以发现,华北地区降低能源强度对降低碳排放效果更为明显,其原因一定程度上与华北个别地区,如河北等地区农村居民生活能源消费碳排放较为突出有关。

2.东北地区。人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,经济因素次之,技术因素最小。其中,人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加2.2940%;人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.9284%;能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.5247%。由此可见,东北地区人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的影响远远大于经济因素和技术因素。东北地区农村冬季采暖范围广、供暖周期长,导致人口因素对居民生活能源消费碳排放的影响最大。为此,改变东北地区农村居民采暖方式可以显著降低碳排放。

3.华东地区。人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,经济因素次之,技术因素最小。其中,人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加1.5708%;人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加1.4552%,其对碳排放的贡献程度略小于人口因素;能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加1.1585%。可以发现,华东地区人口因素、经济因素和技术因素的弹性系数均大于1。华东地区经济发展程度在全国遥遥领先,产生了较多的能源消费。这也导致华东地区农村虽然冬季无供暖,但人口因素仍然对碳排放具有较大的影响。能源强度相对影响最小的原因,一定程度上与华东地区清洁能源利用及其效率较高有关。

4.华中地区。技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,经济因素次之,人口因素最小。其中,能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.7046%;人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.6828%;人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.6395%。由此可见,华中地区技术因素、经济因素、人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度大致相同。

5.西北地区。经济因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,技术因素次之,人口因素最小。其中,人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.8959%;能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.8754%,其对碳排放的贡献程度略小于经济因素;人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.7207%。西北地区经济结构以能源产业为主,而且工业生产保持较快增长,因而经济因素和技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献占主要地位。

6.南方地区。经济因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,技术因素次之,人口因素最小且并不显著。其中,人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加1.1146%;能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加1.0458%。可以发现,南方地区技术因素对碳排放的贡献程度略小于经济因素,且经济因素与技术因素的弹性系数均大于1。此外,人口因素影响最小且不显著的原因,一定程度上与南方地区冬季供暖需求小有一定的关系。

综上可见,华北、东北、华东、华中、西北和南方六个区域中,人口因素、经济因素和技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度存在差异,但均对农村居民生活能源消费碳排放具有正向的促进作用。由于各区域资源禀赋、经济发展以及冬季供暖需求存在差异,能源消费特征也存在差异,因而导致人口因素、经济因素和技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的影响存在差异。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文研究结果表明:从全国范围来看,人口因素、经济因素和技术因素对我国农村居民生活能源消费碳排放均具有显著的促进作用。其中,经济因素的代理变量人均GDP每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加 0.9221%。技术因素的代理变量能源强度每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.8466%。人口因素的代理变量农村年末人口每增加1%,农村居民生活能源消费碳排放增加0.7273%。上述三方面因素对我国农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度由大到小依次为:经济因素、技术因素、人口因素。

在此基础上,将农村地区划分为华北、东北、华东、华中、西北和南方六个区域进行研究,发现人口因素、经济因素和技术因素对不同区域农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度存在差异,但均具有正向的促进作用。在华北地区,技术因素对农村居民生活能源消费碳排放贡献程度最大,其次为经济因素,人口因素最小且并不显著。东北地区和华东地区的回归结果基本一致,人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,其次为经济因素,技术因素最小。但有所不同的是,东北地区人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度远远大于经济因素和技术因素,而华东地区人口因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度略大于经济因素。在华中地区,虽然技术因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度最大,其次为经济因素,人口因素最小,但是三者对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度差异不明显。在西北地区,经济因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度略大于技术因素,其次为人口因素。在南方地区,经济因素对农村居民生活能源消费碳排放的贡献程度略大于技术因素,人口因素最小且并不显著。

(二)政策建议

基于上述研究结论,本文提出以下几点政策建议:第一,改变农村地区高碳排放的经济增长方式,转向可持续的绿色低碳发展路径。农村地区需要探索全新的经济发展模式,寻找经济增长和低碳发展的平衡关系。通过向循环经济等更环保的经济增长模式过渡,既可以促进农村经济发展,提高农民收益,又能最大限度地减少碳排放,助推乡村振兴和美丽乡村建设。第二,降低农村地区能源强度,加快农村地区能源转型。一方面,发挥科技人才支撑作用,注重培养能源专项创新人才,提高创新人才的技术外溢效应(31)李士梅、李安:《中国高端装备制造业创新效率的测度分析》,《社会科学战线》2018年第6期。。积极引导高校、科研院所进行低碳农业生产研究,加快节能降碳先进技术创新、成果转化和推广应用,以应对农村地区能源挑战。另一方面,还需发展农村地区节能基础设施建设,因地制宜推广农村生物质能源化综合利用。第三,推动农村居民绿色低碳生活方式转型,走集约型发展道路,应对人口增长对碳排放的影响。一方面,保证农村居民在低碳生活方式过程中成为参与者、建设者和受益者(32)马红坤、刘照胜:《扩大农业农村有效投资:理论框架与实现路径》,《山东社会科学》2023年第9期。。通过宣传引导和教育,将绿色低碳理念融入农村居民消费以及交通出行等多方面,并将低碳科学技术纳入农村专业人才队伍建设中,为乡村振兴培养一批具备“低碳头脑”的新型职业农民。另一方面,优化农村生产、生活、生态空间布局,使农村建设更为紧凑,提高交通、居住、管理等方面的运行效率和能源利用效率。