工业化对环境效应影响的实证分析

运用向量自回归模型测算经济增长、工业结构、工业环境污染、工业环境治理、工业规模等因素对环境质量的影响程度。结果表明,工业规模的增多和工业结构的影响对环境污染有着促进作用,工业结构与工业环境治理呈正相关关系。脉冲响应函数结果表明,工业发展指标的一个单位标准差的正向冲击,会引起环境污染指标的同一个幅度的波动,但随着时间推移,这种冲击造成的影响逐渐减少,最终环境污染指标稳定在零增长率这一均衡水平。因此,转变经济增长方式、调整优化产业结构、发展新型化产业、提高工业环境治理投资水平是实现中国工业化环境治理目标的重要路径。     

西部民族地区城镇化对能源效率影响的实证分析——以云南省为例

利用云南省2005—2013年的统计数据建立灰色关联度模型,实证分析了我国西部民族地区城镇化对能源效率的影响。结果表明,经济城镇化、社会城镇化和人口城镇化均对能源效率的提升有促进作用。其中,人口城镇化的作用最大,其次是社会城镇化,第三是经济城镇化,而土地城镇化的能源效率改善效应不明显。     

安徽省能源强度的动态变化及影响因素分析

从能源安全的目标出发,在分析了1995-2009年安徽省总体及分产业能源消耗强度动态变化规律的基础上,利用Laspeyres模型对能源强度变动进行了分年度、分产业的因素分解,发现近十几年安徽省能源强度的降低主要归因于效率变动因素,尤其是第二产业能源利用效率的提高.通过对比第二产业内部能源结构与能源强度的相关系数,为安徽省第二产业能源结构调整提供了理论依据.     

新疆城镇化进程的实证分析

对1978年以来的新疆城镇化水平进行综合评价,将评价结果与新疆人口城镇化率进行对比分析,并结合新疆城镇化进程进行实证分析。分析认为,总体上新疆城镇化处于滞后状态,但在不同区域层面上滞后城镇化与过度城镇化并存。对新疆城镇化特征做出准确判断,将有利于新疆城市规划中的科学决策。     

人口城镇化与经济增长、生态环境关系的实证分析

随着我国城镇化进程加快,转变经济增长方式、加强生态环境保护日益受到人们的关注。通过构建生态环境指标体系,对广东省韶关市人口城镇化率与人均GDP、人口城镇化率与生态环境综合得分运用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验,建立回归模型进行实证分析。结果表明,人口城镇化并不是韶关经济增长的主要原因,人口城镇化与生态环境之间存在负影响。因此,加快新型城镇化建设的步伐对韶关市具有重要意义。     

工业化与信息化互动对经济增长的影响——基于吉林省的实证分析

采用主成分分析方法测度工业化、信息化发展水平指数,运用线性滞后分布回归模型和多变量协整模型分析工业化与信息化的互动关系以及工业化、信息化对经济增长的影响.以吉林省为例,选取该省1984-2011年的相关数据整理分析后得出以下结论:吉林省工业化、信息化水平呈上升趋势,但工业化、信息化协调发展不够;工业化和信息化联系密切,工业化对信息化的促进作用大于信息化对工业化的促进作用.从长期看,工业化、信息化发展对经济发展有促进作用,且工业化对经济发展的促进作用远远大于信息化的作用.     

中国能源强度分解与替代弹性分析基于我国省际面板数据的实证分析

以1996—2014年中国29个省、自治区、直辖市的数据,采用面板回归、MES替代弹性计算、能源强度分解模型对各经济区的能源强度变动进行分析。结果表明:1中国能源和资本要素价格存在扭曲,要素价格信号机制失灵,能源要素价格的严重扭曲导致大部分经济区"劳动和资本要素"未能对"能源要素"进行有效替代,并且能源要素价格的扭曲程度显著高于劳动和资本要素;2纯效率变动、规模效率和技术变动总体上对中国能源强度降低作用不明显,同时各地区渐强的能源供给约束未能有效抑制能源强度;3要素替代对环渤海、东北、中部五省、西南、西北地区能源强度的下降发挥了主要作用,产业结构变动则在长三角和东南沿海地区能源强度下降过程中发挥了主导作用。     

多维度高质量城镇化对能源消费碳排放的传导机制研究

碳排放研究一直是国际气候变化领域研究的热点,高质量的城镇化有利于碳排放减少及全球气候变化减缓。本文从人口、土地、经济三个维度构建高质量城镇化评价指标体系,对2005—2019年中国30个省域的高质量城镇化水平进行评价,在理论机制分析的基础上利用中介效应模型验证了三个维度高质量城镇化对能源消费碳排放的中介效应。结果表明：不同维度的高质量城镇化水平对碳排放的影响不同,当前的人口高质量城镇化具有显著碳减排效果,经济高质量城镇化也具有一定碳减排作用,但现阶段土地高质量城镇化增加了碳排放;不同维度的高质量城镇化与能源消费碳排放之间存在不同的作用机制。具体而言,劳动力结构转型在人口高质量城镇化与碳排放间不存在中介效应,土地财政在土地高质量城镇化与碳排放间存在完全中介效应,经济集聚在经济高质量城镇化与碳排放间存在遮掩效应。     

新型城镇化对能源效率的影响研究——基于SFA和空间面板计量模型

基于SFA模型,测算了我国2005—2014年省级面板数据的能源效率,利用PCA方法合成新型城镇化发展水平综合指标,联合构建空间自相关模型和空间误差模型,分析了新型城镇化与能源效率之间的关系。研究表明:1新型城镇化与能源效率呈负相关。在其他条件不变的情况下,新型城镇化水平每提高1%,引起能源效率平均降低0.041%。2新型城镇化对能源效率的影响表现为中部较强,西部次之,东部较弱。3相邻省份能源效率空间上呈正相关,相关性自西向东逐渐减弱。城镇化与能源效率的协调问题亟待解决,应根据区域发展差异区别对待,充分发挥集聚效应。     

新型工业化、城镇化与生态文明建设——以福建省三明市为例

三明既有着得天独厚的绿色发展优势,也存在着难以回避的绿色发展挑战。如何真正做到以生态化来统领正在快速推进的工业化与城镇化,对于三明来说还显然只是处在一个历史新阶段的起点。     

新型城镇化对能源效率的影响研究——基于SFA和空间面板计量模型CSSCI

基于SFA模型,测算了我国2005—2014年省级面板数据的能源效率,利用PCA方法合成新型城镇化发展水平综合指标,联合构建空间自相关模型和空间误差模型,分析了新型城镇化与能源效率之间的关系。研究表明:1新型城镇化与能源效率呈负相关。在其他条件不变的情况下,新型城镇化水平每提高1%,引起能源效率平均降低0.041%。2新型城镇化对能源效率的影响表现为中部较强,西部次之,东部较弱。3相邻省份能源效率空间上呈正相关,相关性自西向东逐渐减弱。城镇化与能源效率的协调问题亟待解决,应根据区域发展差异区别对待,充分发挥集聚效应。     

土地利用结构和强度变化对碳排放影响分析

基于土地利用视角,分析土地利用结构和强度变化对碳排放的影响作用,为制定碳减排对策提供思路。建立扩展的STIRPAT模型,验证了包括土地利用结构和强度在内的社会经济因素变化对碳排放的影响作用。结果表明:人口总量、人均GDP、国际贸易分工、城市化水平、土地利用强度、土地利用结构等因素对碳排放表现为正向促进作用,每提高(改变)1%水平时,碳排放总量将依次提高0.10%、0.16%、0.12%、0.17%、0.21%、0.15%;能源强度因素表现为负作用,每提高1%水平时,碳排放总量将下降0.05%;土地利用强度、经济发展水平、土地利用结构等因素的变动对碳排放总量影响变动贡献率较大,贡献率大小依次为68.75%、49.73%和19.35%。据此提出,适当调整土地利用结构和改变土地利用强度以减缓碳排放的对策建议。     

地方政府投资对城镇化发展的影响——基于中国省际面板数据的实证研究

自1978年以来,我国城镇化水平呈逐步上升趋势,城镇化发展取得巨大成就,而地方政府投资在城镇化发展进程中发挥了重要的推动作用。通过对我国城镇化发展演变历程和地方政府投资现状的梳理,基于我国2000—2015年的省际面板数据,采用固定效应模型,从全国宏观和分区域两个层面实证研究了地方政府对城镇化发展的影响机制。结果表明:地方政府投资与城镇化发展呈正相关,地方政府投资拉动城镇化发展,不同区域的地方政府投资对城镇化发展的正向拉动力度迥异,东部最强,中部次之,西部最弱。为推动城镇化进程,应充分发挥地方政府投资对城镇化的正向拉动作用。     

我国环境规制强度测度及其对就业规模的影响——基于省际动态面板数据的实证分析

本文建立模型具体测算了我国30个省(区、市)自2003年至2016年的环境规制强度指标,发现全国环境规制强度整体呈上升趋势,其中东部省份强度最大,中部地区的环境规制强度低于东部而略高于西部地区。进一步构建动态面板计量模型进行实证分析,结果显示,环境规制对就业的影响具有明显的U形特征,即随着环境规制强度的提高,其对就业起着先抑制后促进的作用。而经济发展水平、人口规模、产业结构的优化升级以及平均工资水平的提高均能显著促进全样本的就业增长,但对外依存度对各样本而言都明显不利于就业规模的扩张。     

河南省能源强度下降的驱动因素分析——基于LMDI方法

根据能源强度的定义和能源消费总量的构成,将能源强度细分为生产能源强度和生活能源强度.生产能源强度是影响河南省能源强度变化的重要因素,而生活能源强度快速增加态势应引起高度关注.基于LMDI因素分解方法,将影响2005-2012年河南省能源强度变化的因素分解为结构效应、能源效率效应、人均GDP倒数效应和人均生活能源消费效应.结果表明,能源效率效应和人均GDP倒数效应是河南省能源强度下降的驱动力,而经济结构和人均生活能源消费效应成为河南能源强度下降的阻碍因素.为实现“十二五”河南省“双控”目标,除挖掘效率节能潜力外,实现结构节能、合理控制生活能源消费增速十分重要,提出了相应的政策建议.     

城市化对能源效率的影响研究

选择能源强度作为代表能源效率的指标,以非农人口比重、非农产业产值比重、人均建成区面积、万人拥有医生数分别作为人口城市化、经济城市化、土地城市化、社会城市化方面的代表性指标,利用中国29个省区1995—2010年的面板数据建立面板回归模型,从实证层面探究中国城市化对能源强度的影响,以此为寻求碳减排路径提供依据。研究结果表明,城市化对能源效率有显著影响,其中人口城市化和土地城市化是能源效率提高的抑制因素,经济城市化是能源效率提高的主要促进因素。     

区域能源利用的碳足迹及其对生态经济影响分析

运用碳排放足迹的相关含义以及研究方法估算了2004-2008年江苏省能源利用的总碳排放、总碳足迹、碳足迹的产值与强度以及生态压力,提出了相应的管理策略.研究结果表明:总碳排放从2004年的41793.07万t上升到2008年的64750.84万t,一直呈现上升的趋势;总碳足迹由2004年的0.87 hm2/人上升到20...     

辽宁沿海经济带城市化对气候影响的实证分析

以辽宁沿海经济带为研究对象,利用1997—2008年辽宁沿海各城市的城市化和气候指标,运用线性拟合、主成分分析方法探索城市化对气候的影响。结果表明,除盘锦和大连的气温在城市化影响下呈现微弱的下降趋势外,其他各地的年均温和年降水量均随着城市化进程的发展呈现波动性上升趋势。城市规模、产业结构合理水平、下垫面变化和城市环境共同构成葫芦岛、锦州、营口和大连城市气候变化的主要因素,而在盘锦和丹东,城市规模和城市环境是第一主成分,产业结构合理水平和下垫面变化是第二主成分。在未来的发展过程中,辽宁沿海经济带应控制人口数量,合理调整产业结构,减少污染物排放,增加绿地面积,从而协调城市化发展与气候之间的关系。     

江苏省城镇化水平与生态效率相互关系的实证研究

利用改进熵权法和修正的DEA计算2003—2014年江苏省各地级市城镇化水平综合得分和生态效率评价值,并对两者进行函数拟合分析;再引入STIRPAT模型,借助岭回归分析法探讨生态效率和多因素之间的关系。得出以下结论:1江苏省各地级市城镇化均有大幅提升,生态效率评价值在波动中上升。2江苏省城镇化与生态效率之间拟合函数呈现正"U"型曲线,目前江苏省处于正"U"型曲线的上升期。3城镇化水平、人均消费支出、第三产业占GDP比重、环境政策会导致环境压力增大,而技术水平的提高则有利于生态环境改善。     

城镇化进程中林改对农户家庭收入的影响——来自福建省10县域664户农户的实证

以福建省10县664农户实地调研数据为基础,通过最小二乘估计(OLS)方法建立回归模型,对城镇化和农户林改满意度对农户家庭收入的影响进行分析。结果表明:城镇化对家庭收入具有显著正向影响,但对不同教育年限农户和不同社会身份特征的农户家庭影响存在差异性;林改满意度对农户家庭林业收入具有显著正向影响,对教育程度较高的农户家庭影响不显著;集体林权制度改革对农户造林和抚育投入两阶段影响方向不同,对两阶段整体投入的影响显著为正。因此,为提高农户家庭收入,提出积极推进落实林权制度改革配套措施、优化劳动力配置效率和建立深化林业综合改革试验区、提升城镇化与林权制度改革综合效用等建议。