中国旅游业全要素碳生产率动态演进及其影响因素

为探清中国旅游业全要素碳生产率（total factor carbon productivity,TFCP）增长演化特征及影响因素,运用Malmquist-Luenberger指数测算2000—2017年中国30个省（自治区、直辖市）旅游业TFCP及其分解（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）,借助核密度估计揭示其动态演进趋势,并建立面板数据模型探究影响旅游业TFCP的关键因素.结果表明:①2000—2017年,中国旅游业TFCP平均增长率为6.2%,呈现中部高于东部、东部高于西部的空间增长格局,且技术进步是其增长的主要驱动力.②中国共有28个省份的旅游业TFCP呈现正增长,其中吉林省的增幅最高,而青海省、宁夏回族自治区旅游业TFCP出现下降;旅游业碳排放技术“创新者”主要为天津市、河南省、山西省、上海市和内蒙古自治区.③旅游业累积TFCP和累积技术进步均存在明显提升,但二者省际差距有所扩大;而累积技术效率虽然省际差距在缩小,但效率提高幅度不明显,且呈一定倒退趋势.④全国范围内,旅游业经济规模、产业结构和对外开放程度分别在1%、1%和10%的显著性水平上正向促进旅游业TFCP,旅游业能源强度、旅游业碳排放结构及城镇化水平在1%的显著性水平上负向影响旅游业TFCP,环境规制对其影响不显著.研究显示,中国旅游业TFCP虽波动性较大,但整体呈增长趋势,技术进步的贡献高于技术效率的贡献,今后在依靠技术进步提升旅游业TFCP的同时,更要注重改善技术效率.      

交通运输业碳排放效率时空演变及趋势预测

为探索周围邻域对交通运输业碳排放效率演变的影响,分析了交通运输业碳排放效率的时空演变特征,并对其长期演变趋势进行预测.首先,采用超效率SBM模型测度我国30个省份的交通运输业碳排放效率,利用核密度估计方法分析其随时间演变的特征;其次,构建传统与空间马尔可夫概率转移矩阵进一步分析了交通运输业碳排放效率的时空演变特征;最后,针对不同类型的省份提出相关建议.结果表明：(1)交通运输业碳排放效率的平均水平低于0.6,但呈逐年递增的趋势,且区域差异逐渐缩小.(2)各省份交通运输业碳排放效率至少有71%的概率维持原有状态,且短期内难以实现跨阶段转移.(3)地理空间格局影响交通运输业碳排放效率的演变过程,当某省份与碳排放效率高的省份相邻时,转移到高效率的概率增加,而与碳排放效率低的省份相邻时则相反.此外,在空间溢出效应的影响下,交通运输业碳排放效率的演变逐渐呈现“俱乐部收敛”的趋势.(4)从长期演变趋势来看,各省份交通运输业碳排放效率向高水平转移的可能性增大,呈现出由低到高递增的态势,同时“俱乐部收敛”现象逐渐消失.     

长江与黄河流域碳排放效率时空演变特征及路径识别探究

为深入探究同类型地理单元碳排放效率的区域异质性,利用考虑非期望产出的MinDS模型、Malmquist指数分析2005—2017年长江与黄河流域城市碳排放效率的静态与动态特征与差异,从流域间、流域内比较视角探究长江与黄河流域碳排放效率的空间集聚特征与演化规律,通过随机效应模型对不同城市类型碳排放效率的影响因素进行面板回归分析. 结果表明:①2005—2017年,长江与黄河流域碳排放效率平均值分别为0.785、0.747,碳排放效率总体处于较低水平;碳排放效率呈先降后升的“U”型变化趋势,且2012—2017年处于“U”型上升区段. ②长江流域碳排放效率呈下游>上游>中游的中间低、两端高的空间分布格局特征,黄河流域呈下游>中游>上游的空间递增格局特征. 长江流域碳排放效率高值区呈现城市群集聚趋势,低值区较分散;黄河流域碳排放效率低值区以宁夏沿黄城市群为中心沿黄河干流向周边扩散,高值区规模较小且分散. ③长江与黄河流域碳排放效率的Malmquist指数均呈上升趋势,表征技术革新的技术进步指数是长江与黄河流域碳排放效率提升的主要内生驱动力,而表征要素组合、管理水平的技术效率指数则对碳排放效率提升作用不显著. ④根据技术效率指数与技术进步指数在碳排放效率提升中的作用差异,可将研究对象划分为六类城市. 经济发展水平、产业结构是影响两大流域碳排放效率提升的共同因素. 研究显示,长江与黄河流域碳排放效率变动既有整体的相似性又有内部的差异性,既要考虑产业结构等因素对两大流域碳排放效率提升的普遍影响,还要注意城镇化水平等因素的差异化影响,以实现两大流域碳减排与效率提升政策设计的“因地制宜、分类施策”.      

山西省“三生”功能协同/权衡关系分析

为探究生产—生活—生态（“三生”）功能协调情况,基于综合评价模型和力学平衡模型,选用2005年、2010年和2018年土地利用类型和统计数据,测度山西省“三生”功能时空演变及协同/权衡关系特征。结果表明:（1）2005—2018年“三生”功能时空分异特征明显,生产功能为下降态势,呈现出“平原高,山区低”的分布格局;生活功能持续上升,空间分布与生产功能相似;生态功能呈上升状态,但需注意恶化倾向,空间格局稳定。（2）研究期间,“三生”功能协同性显著提升且趋势合理,空间分布与生产、生活功能趋同。（3）依据“三生”功能协调度偏离情况,划分功能主导区和提升区,明确各县域功能特征。研究结果可为国土空间规划提供依据。     

转型期城市旅游业绩效评价及空间格局演化机理——以泛长江三角洲地区为例

论文从经济、市场、效率、公平四个方面构建了旅游业绩效的评价体系,运用熵值法综合测度1998、2003、2008年泛长江三角洲城市旅游业绩效,并结合GIS的空间分析模块,系统分析了泛长江三角洲城市旅游业绩效空间格局的演化过程。结果表明:泛长江三角洲城市旅游业绩效空间分异明显,总体上呈现提高态势,3个时间断面均呈现东西方向递增,南北方向倒"U"型分布格局;相邻地域单元表现较弱的空间集聚特征,绩效系统内部整体协调度不强,部分城市旅游业绩效水平与协调度高度耦合;针对旅游业绩效区域差异格局演化的形成机理剖析表明,经济驱动、市场驱动、产业链驱动、政府驱动及其相互间的综合驱动共同作用促使了城市旅游业绩效空间格局的演化。     

我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素

为全面厘清我国旅游业碳排放的空间网络结构特征,基于2000-2015年我国各省（自治区、直辖市）旅游业碳排放相关数据（不含西藏自治区和港澳台地区数据,下同）,结合修正的引力模型,构建旅游业碳排放的空间关联关系;采用社会网络分析法,深入剖析我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素.结果表明:①2000-2015年,我国旅游业碳排放的空间网络关联度始终为1,其网络关系数与网络密度持续增加,而网络等级度与网络效率平稳下降.②上海市、浙江省、江苏省、北京市、天津市等东部经济发达地区在网络中处于核心位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响显著;而海南省、云南省、广西壮族自治区、青海省、吉林省等在网络中居于边缘位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响微弱.③广西壮族自治区、贵州省、新疆维吾尔自治区等归为"净溢出"板块,河北省、甘肃省、陕西省等处于"经纪人"板块,北京市、天津市、内蒙古自治区等归为"双向溢出"板块,江苏省、浙江省、上海市等属于"净受益"板块.④空间邻接关系、城镇化水平差异在1%的显著性水平上对旅游业碳排放空间关联性起正向促进作用,旅游消费水平差异和产业结构差异分别在5%和10%的显著性水平上与旅游业碳排放空间关联性呈正相关,能源消耗差异在1%的显著性水平上与其呈负相关.研究显示,我国整体旅游业碳排放空间关联性愈趋紧密,但仍存在较大改良空间,各板块间的空间关联性有待进一步加强.      

陕西省县域旅游效率的空间格局及影响因素

提质增效是目前旅游产业发展面临的重要课题。基于数据包络分析法,选用Python爬取技术,对陕西省107个县域的旅游效率进行测度分析,探讨县域旅游效率的空间格局及其影响的主要因素。研究表明：（1）陕西省旅游效率达到有效的县域数量整体偏低,高旅游效率县域多集中于市辖郊县。（2）县域旅游效率分布不均衡。陕北地区高旅游效率县域主要集中在黄河沿岸,关中地区呈现“西高东低”的现象,陕南地区高旅游效率县域则集中在地市交界处。（3）影响县域旅游总效率、技术效率和规模效率的主导因素不同。旅游收入占GDP比例（反映旅游业水平）、人口密度（反映县域发展水平）及汽车站数量（反映交通服务水平）是影响陕西省县域旅游总效率及技术效率的主导因素,而旅游资源禀赋（反映旅游业水平）、人口密度（反映县域发展水平）则是影响陕西省县域旅游规模效率的主导因素。     

中国碳排放空间相关与空间溢出效应研究

论文利用空间相关模型与空间溢出模型,结合全国30个省区面板数据分析我国碳排放强度与人均碳排放的空间效应关系,研究结果表明：2000—2010年间,碳排放强度局部范围内具有较高的空间相关性,“冷点”区与“热点”区空间格局相对稳定;人均碳排放强度局部范围内空间相关性较低,没有出现显著的“凸点”和“凹点”现象;碳排放强度溢出效应显著区域主要集中在东部沿海经济发达省区与中西部传统能源产品输出省区,人均碳排放溢出效应显著的区域主要集中在环渤海与长三角城市群聚集的省区,中部（两湖、徽、赣）和云贵高原的人均碳排放存在一定集聚效应,但东部沿海经济发达省区碳排放强度和人均碳排放与其各自省区碳排放占全国份额的发散效应显著,而中西部地区能源产品输出省份与其各自省区所占份额的收敛效应显著。     

中国华东地区旅游交通碳排放测度与驱动因素分析

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的旅游交通碳排放量;构建了包括出行距离和旅游资源禀赋度的驱动因素研究框架,并运用两级LMDI加法分解模型分析了10个驱动因素的影响效应.结果表明：(1)2001-2021年华东地区的旅游交通碳排放年均增速为2.94%,大致可分为2001-2012年的快速增长阶段、2013-2015年的转型调整阶段、2016-2019年的稳步发展阶段、2020-2021年的剧烈下降阶段.(2)华东地区旅游交通碳排放总量呈现北高南低的特征,人均旅游交通碳排放量呈中间高、南北低的特征;江苏省为第一大旅游交通碳排放区域,碳排放总量达35 978.82×10⁴ t.(3)旅游规模是首要正向驱动因素,能源效率是首要负向驱动因素;2011年前后10年驱动因素影响效应变化趋势也间接揭示了人民群众的旅游目标从单景点目标转向多元散点的变化趋势.研究显示,华东地区旅游交通碳减排应聚焦在游...     

基于配额指标重要性视角的中国碳排放配额再分配

提出用与碳排放“同步变化程度”来衡量配额指标重要性的思想,对中国各省份碳排放配额进行再分配.首先在公平和效率原则基础上选取碳排放的影响因素作为分配指标,其次采用灰色关联分析法分别测算出各地区各指标与碳排放量的同步变动程度,以得到各地区各指标在配额分配中的比重.最后测算出我国29个省区2020~2030年的碳排放配额与排放空间.结果表明,人口基数及经济发展指标对各地碳排放有较强的同步变动关联性,因此应该被赋予更高的权重;配额最多的地区包括广东、北京、江苏、山东、上海,最少的地区则包括宁夏、贵州、青海、吉林、新疆.盈余分析发现,北京地区的碳排放空间有较多盈余;浙江等5个省区已达较饱和状态;山东等4个省区则处于较严重的溢出状态,在未来10年内需承担较重的减排压力.     

中国省际服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探索服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素对于推进服务业节能减排具有重要的实践价值. 基于2000—2018年中国省际服务业碳排放的面板数据(不含西藏自治区及港澳台地区数据),综合运用修正后的引力模型和社会网络分析法刻画服务业碳排放空间网络结构特征并厘清其驱动因素. 结果表明:①研究期内中国服务业碳排放空间联系强度不断增大,服务业碳排放空间网络结构趋于复杂化且稳定性显著提升. ②上海市、北京市、江苏省和浙江省等省份在中国服务业碳排放空间网络结构中扮演“中心行动者”的角色,这些省份是其他省份进行服务业碳排放空间关联的重要“桥接”和“枢纽”,控制与主导中国服务业碳排放的空间关联和空间溢出. ③省份间的地理位置越邻近,产业结构优化、城镇化水平和科技发展水平的差异越大,中国服务业碳排放空间的联系越多;而服务业碳排放强度的差异越大,服务业碳排放空间的联系越少. 研究显示,中国省际服务业碳排放存在空间关联和空间溢出,但空间网络结构仍较为松散,未来在推进服务业节能减排的工作中,需重视建立省际协同减排机制.      

城市酒店业的碳排放核算及低碳指标分析

随着中国的快速城市化和服务业的发展,旅游业逐渐成为主要的温室气体排放者之一,酒店面临节能减排的压力并缺乏相关的评价标准.本文建立了生命周期的酒店业碳排放核算框架和低碳指标,并以宁波市为案例城市,对其3种类型的酒店进行碳排放核算和低碳指标的分析.结果表明,能源消费是酒店业最大的碳排放源,占93.5%~94.1%;各类酒店的碳排放量在2013—2015年间有约8.2%~9.2%的减少;从低碳指标看,五星级酒店的单位建筑面积的碳排放最小,单位出租间天数和单位旅客的碳排放最大,而四星级酒店的单位营业额碳排放最小.优化区域电力碳排放水平和酒店的软硬件设施是减少酒店碳排放的有效措施,碳标签是有效的酒店业低碳管理的政策工具.     

Carbon emission efficiency of thermal power in different regions of China and spatial correlations

In China, the power industry contributes significantly to carbon emissions, reducing carbon emissions in this industry is conducive to China's adaptation and mitigation of climate change. Researches on green and low-carbon power have attracted increasing attention. In this paper, we analyze and compare the carbon emissions from thermal power sector in 30 Chinese provinces, divided into three main regions. Based on the panel data over the period 2002–2016, we use a slacks-based measurement (SBM) model to measure the carbon emission efficiency of China’s power sector. The results show that the carbon emission efficiency of the system is relatively low, with marked differences among regions. Based on the Moran’s I, we further found spatial heterogeneity in carbon emission efficiency of provincial power sector. Policies for adaptation and mitigation of climate change should have regional differences. Interregional collaboration also plays a key role in adapting to and mitigating climate change. For China, it is an important issue to develop clean coal-fired power generation and vigorously develop renewable energy. From a global perspective, energy transformation needs to be continuously promoted. Promoting low-carbon transformation of global energy system requires deep technical cooperation and synergy. Global mitigation strategy should focus on the orientation of structural reform and constantly optimize the energy structure.

     

全生命周期下中国煤炭资源能源碳排放效率评价

基于生命周期法(LCA)构建了煤炭资源在开发、转换、利用阶段的碳排放估算模型,采用动态网络SBM模型测算了2007~2019年中国25个省(自治区、直辖市)煤炭资源的综合能源碳排放效率、时期能源碳排放效率与阶段能源碳排放效率.结果表明:我国煤炭资源综合能源碳排放效率水平呈“U”字型分布,东部最高、西部次之、中部最低.煤炭资源能源碳排放效率水平存在较大的提升空间,2007~2019年综合能源碳排放效率均值仅为0.4726;我国煤炭资源时期能源碳排放效率区域间差异显著,效率水平较高的地区主要集中在华东与中南地区;从阶段能源碳排放效率分析可以发现仅北京、江苏、青海三省阶段1与阶段3的能源碳排放效率处于有效水平,其余省(自治区、直辖市)及其他阶段均存在效率损失,尤其阶段2效率损失严重.研究期内阶段3的能源碳排放效率整体呈“类峰峦状”的波动上升趋势;DNSBM和NSBM两种模型测算的能源碳排放效率对比发现,NSBM模型会低估煤炭资源综合能源碳排放效率水平.     

中国碳排放强度影响因素对区域差异的作用分析

根据IPCC方法计算得到1995—2012年中国各省市碳排放数据,表明从1995年开始,我国各省市的碳排放强度整体上呈现南低北高,东低西高的分布格局,并有逐渐下降的趋势.区域间碳排放强度的基尼系数、Theil系数、对数离差均值的计算结果表明碳排放强度在各省市自治区间存在明显差异,并且差异随着时间逐渐增大.为了进一步分析碳排放强度差异的影响因素,我们建立了碳排放强度的回归方程,并采用夏普里值分解法进行影响因素的分解分析.整体上可以看出经济发展水平对碳排放强度差异的贡献值最大,而且随着时间推移其对碳排放强度差异的作用逐渐加强.其次是产业结构和能源结构,贡献值分别为18.91%和26.76%,对碳排放强度差异的贡献值随着时间逐渐减少,作用也逐渐弱化.最后是城市化水平(贡献值为~(-1).65%),仅在一定程度上能够降低碳排放强度的差异.进一步采用第三产业占比表示产业结构,石油占比表示能源结构进行分析,发现它们与碳排放强度变为反向关系.即一个地区的第三产业比重高,在能源结构中油的比重大,煤炭比重小,碳排放强度相比于其他地区则低.由此可见,石油比重的区域差异是影响碳强度差异的一个主要原因.因此,提升碳排放强度高的地区的石油以及低碳能源可以缩减区域间的碳排放差异.本文的研究对合理、公平的碳减排政策的制定,鼓励各省市自治区积极参加碳减排活动有着积极的意义.     

基于31省MRIO模型的中国省际碳转移及碳公平研究

基于MRIO模型方法自主编制了2012年中国区域间投入产出表,测算了中国31省在生产者责任和消费者责任视角下的碳排放量,以及省际贸易隐含碳转移量.在此基础上,分别从各省在省际贸易隐含碳净转移与隐含GDP净转移之间的关系、污染贸易条件值以及碳基尼系数三个方面分析了我国省际碳公平性问题.由于经济发展水平、资源禀赋、产业结构和能源结构的差异,各省在生产者和消费者视角下的碳排放量存在明显差异;隐含碳净转入省份多位于西部或属于欠发达省份,隐含碳净转出省份多为经济发达省份.中国31省在省际贸易中存在着明显的碳不公平现象,部分发达省份不仅让外省承担了自身的部分碳排放,而且获得了来自外省的GDP净输入,污染贸易条件值也小于1,在碳排放空间分配及经济效益上均处于绝对优势地位;而部分西部省份不仅为外省承接了部分碳排放还对外省净输出了GDP,污染贸易条件值也大于1,在碳排放空间分配和经济效益上均处于绝对劣势地位.2012年我国31省碳基尼系数在消费者责任视角下为0.24,在生产者责任视角下则达到了0.31,表明生产者责任视角下我国省际碳排放空间分配不公平性有所增强.     

基于31省MRIO模型的中国省际碳转移及碳公平研究

基于MRIO模型方法自主编制了2012年中国区域间投入产出表,测算了中国31省在生产者责任和消费者责任视角下的碳排放量,以及省际贸易隐含碳转移量.在此基础上,分别从各省在省际贸易隐含碳净转移与隐含GDP净转移之间的关系、污染贸易条件值以及碳基尼系数三个方面分析了我国省际碳公平性问题.由于经济发展水平、资源禀赋、产业结构和能源结构的差异,各省在生产者和消费者视角下的碳排放量存在明显差异;隐含碳净转入省份多位于西部或属于欠发达省份,隐含碳净转出省份多为经济发达省份.中国31省在省际贸易中存在着明显的碳不公平现象,部分发达省份不仅让外省承担了自身的部分碳排放,而且获得了来自外省的GDP净输入,污染贸易条件值也小于1,在碳排放空间分配及经济效益上均处于绝对优势地位;而部分西部省份不仅为外省承接了部分碳排放还对外省净输出了GDP,污染贸易条件值也大于1,在碳排放空间分配和经济效益上均处于绝对劣势地位.2012年我国31省碳基尼系数在消费者责任视角下为0.24,在生产者责任视角下则达到了0.31,表明生产者责任视角下我国省际碳排放空间分配不公平性有所增强.     

2005-2009年我国省域CO2排放特征研究

利用IPCC的参考方法测算并比较分析了2005-2009年我国30个省(市、自治区)的CO₂排放总量、人均排放量、排放强度、综合能源排放系数等重要指标,并在此基础上,依据人均GDP、第二产业比重和能源利用结构与碳排放强度的关系,将各省(市、自治区)划分为不同的CO₂排放类型。研究结果表明,省域间各指标差异较大,影响碳排放的因素也不尽相同。省域减排的政策、途径和措施须充分考虑各自的经济发展水平、产业结构和能源利用结构等因素。