Analyzing the Impacts of Inter-Provincial Trade on the Quantitative and Spatial Characteristics of Six Embodied Air Pollutants in China Through Multi-Scenario Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Inter-provincial trade is accompanied by the transfer of embodied pollution emissions, leading to emissions leakage, thereby hindering the sustainable development of society. Therefore, it is imperative to analyze the characteristics of embodied pollutant emission and spatial transfer driven by inter-provincial trade. In this study, the quantitative and spatial characteristics of the six main embodied pollutants (i.e., SO2, NOX, CO, VOC, PM2.5, and PM10) were analyzed by a hypothetical extraction method (HEM) and complex network analysis (CNA) under an input–output analysis (IOA) framework. Then, the row arrange series (RAS) method was employed to simulate the impacts of varying levels of trade intensity, economic growth rate, and technological progress on embodied pollutants and spatial-transfer characteristics. The major findings are as follows: (i) the increase in inter-provincial trade led to a corresponding rise in embodied pollutant emissions due to the relocation of production activities towards provinces with higher emission intensity. Excessive responsibility was assumed by provinces such as Shanxi and Hebei, engaging in production outsourcing for reducing pollutants. (ii) The macro direction of pollutant transfer paths was from the resource-rich northern and central provinces towards the trade-developed southern provinces. Sectors in the transfer path, such as the industry sectors of Shanxi, Guangdong, Henan, and the transport sector of Henan, exhibited high centrality and dominated pollutant transfer activities in the network. (iii) The industry sector, characterized by substantial energy consumption, was the predominant emitter of all pollutant production-based emissions, accounting for more than 40% of total emissions. This study is conducive to analyzing the impacts of inter-provincial trade on embodied pollutant emissions and developing emissions reduction policies considering equitable allocation of emissions responsibilities from both production and consumption perspectives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».