区域产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率耦合关系——以武陵山片区为例

以武陵山片区42个国家级贫困县（市、区）为案例地,综合运用SBM模型、改进的熵值法与耦合协调模型,揭示产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率耦合协调关系的时空演化特征。结果表明:（1）武陵山片区整体及各分片区产业结构转型升级指数均呈波浪式变化,湖北片区、重庆片区以及武陵山片区整体的旅游扶贫效率呈上升态势,而湖南片区和贵州片区略有下降;（2）产业结构转型升级水平与旅游扶贫效率不耦合、不协调的县域单元主要集中在武陵山片区中部,数量逐年减少,实现耦合和协调的县域数量显著增加并向边缘地带形成集聚态势;（3）不耦合失调（类型1）向耦合协调（类型2）转变是核心转变路径,促使类型2的地区数量显著增多,并逐渐在研究区域边缘形成带状分布。研究可为集中连片特困地区产业结构优化升级和跨越贫困陷阱提供参考借鉴。     

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.      

武陵山片区高质量景区空间分布格局及其影响因素

基于武陵山片区高质量景区POI数据,综合运用最邻近指数、核密度分析和空间叠加分析等方法,探析武陵山片区高质量景区空间分布格局及其影响因素.结果 显示:(1)武陵山片区高质量景区整体呈现集聚分布态势,在片区层面上,集中分布于湖北分片区和湖南分片区;在地市层面上,主要聚集于恩施州、怀化市、渝东南地区、湘西州、张家界市和铜仁市.(2)武陵山片区高质量景区分布密度的空间差异显著,湖北和湖南分片区表现出典型的"核心—边缘"结构,而贵州和重庆分片区核密度值自东向西梯度递减.(3)武陵山片区高质量景区空间分布格局受自然因素和人文因素影响显著,其中地形地貌、河流水系和空气质量既是重要的构景要素,也是高质量景区空间分布的重要内生动力;而区域经济、交通通达性、旅游发展能力和政府政策支持的外部调控作用明显.     

湖北省旅游扶贫效率时空格局及其影响因素

采用Super-SBM模型、均方差分解法以及LS回归模型,探讨2006～2016年湖北省3大片区24个国家级贫困县旅游扶贫效率的时空异质性及其影响因素。研究表明:(1)2006～2016年湖北省旅游扶贫效率呈稳步提升态势,但整体水平仍相对较低,大致呈现出"秦巴山片区武陵山片区大别山片区"的空间分异格局,高效率县域位于秦巴山片区与武陵山片区。(2)湖北省旅游扶贫效率总体差异与片区内差异呈敛缩态势,但片区间差异处于离散状态;大别山、武陵山、秦巴山3片区内部差异是造成湖北省旅游扶贫效率差异的主因。(3)从省域整体来看,结构化动力与经济动力对旅游扶贫效率的正向驱动作用表现最为明显;从片区层面来看,秦巴山片区主导因素为经济动力与交通动力,武陵山片区主要受经济动力和结构化动力驱动,而影响大别山片区旅游扶贫效率的主要因素为交通动力与信息化动力。因而不同片区应采取不同的旅游扶贫政策,以扩大旅游发展的益贫与减贫效应,提高旅游扶贫效率。     

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.      

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.      

数字经济与碳排放绩效：以中国276个城市为例

数字经济是推动城市低碳转型的重要动力,也是实现碳达峰、碳中和目标的关键路径.该研究以中国276个地级及以上城市为研究对象,利用改进的熵值法测算各城市数字经济发展水平,并将碳排放绩效分解为碳排放强度和碳排放效率,在此基础上综合运用面板固定效应模型和中介效应模型剖析数字经济对碳排放绩效的影响及其作用机制.结果表明：(1)数字经济发展水平每提高1%,碳排放强度将显著下降0.180%,碳排放效率将显著提高0.276%,即数字经济能显著提高碳排放绩效.(2)数字经济对碳排放绩效的影响存在城市区位和城市规模的异质性,东部城市和大城市数字经济的作用强度更大.(3)数字经济可通过提高经济发展水平、优化产业结构以及加速技术创新显著提高碳排放绩效.研究显示,数字经济不仅能直接显著提升碳排放绩效,而且可通过规模效应、结构效应和技术效应间接影响碳排放绩效.因此,未来仍需加快数字经济高质量发展,尤其增强科技创新和产业升级对碳排放绩效的传导作用;同时根据城市规模和资源禀赋,建立健全的差异化碳减排机制.