陕西省人口城镇化与土地城镇化动态耦合研究

以陕西省10个地级市为研究对象,运用熵值法构建了人口城镇化与土地城镇化时空耦合协调发展的测度指标体系,利用时间序列线性回归模型和耦合协调发展度模型对2003—2014年陕西省人口城镇化与土地城镇化的耦合时空特征与空间分异特征进行研究。结果表明:1人口城镇化与土地城镇化耦合协调不断优化完善,但城市之间差异明显,中心外围发展模式明显。2耦合协调发展水平接近的城市空间集聚现象明显。3由于经济发展水平、交通基础设施水平、政策导向等因素影响,导致陕西省人口城镇化与土地城镇化耦合协调发展度空间分异。     

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。     

基于STIRPAT模型的碳排放驱动因子研究——以黑龙江省为例

定量分析碳排放驱动因素,对优化能源结构、调整产业结构、推进技术进步、发展低碳经济具有重要的理论和现实意义.利用碳排放估算模型,测算了黑龙江省1995-2012年能源消费的碳排放量.基于扩展的STIRPAT模型,实证研究了各驱动因子对碳排放总量的影响及其驱动程度.结果表明,能源结构、经济发展水平、城市化率、人口总量对碳排放量有正向驱动作用,而产业结构、能源强度对碳排放总量的增加具有抑制作用,提出有效促进能源消费结构优化、加大产业结构调整、大力推进技术创新是实现黑龙江省低碳经济发展的有效路径.     

中国物流业碳排放影响因素的区域差异

物流业是碳排放的主要行业之一,分析物流业碳排放和影响因素的区域差异可为分区域制定减排措施提供科学依据。基于Panel data,利用IPCC方法测算我国30个省区2007—2014年物流业的碳排放量,运用LMDI模型将碳排放影响效应分解为能源结构、能源强度、经济发展和人口规模效应,并将全国划分为东、中、西三个区域,挖掘三个区域碳排放影响因素的差异。结果显示,就全国平均水平而言,经济发展效应是物流业碳排放最主要的正向效应,人口规模效应次之,能源强度效应是主要的负向效应,其次是能源结构效应;就区域差异而言,能源强度效应在东部地区的表现最明显,人口规模效应对西部地区的影响相对较大,经济发展效应对东部与西部地区的影响高于中部地区。     

连片特困地区物流经济对城镇化的影响机制

为分析连片特困地区物流经济对城镇化的影响,从人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化和社会城镇化四个方面构建城镇化水平评估体系,采用熵权法对连片特困地区的城镇化水平进行评估,构建物流经济发展水平评价体系,建立城镇化与物流经济的多重线性回归模型和空间耦合模型,并以滇西连片特困山区的56个县为例,深入分析连片特困地区物流经济对城镇化的影响机制。研究发现:(1)整体空间上,滇西边境山区的综合城镇化水平由中部的芒市、隆阳区、施甸县和祥云县等向外围逐渐降低,与研究区域的人口、土地和社会的城镇化空间分异特征大体吻合,经济城镇化水平呈现波动状态,由西北部向东南递减。(2)公路通车里程在人口城镇化发展中的作用显著;土地城镇化受到社会固定资产投资的影响,系数为0. 005;社会消费品零售总额与货物运输总量对社会城镇化的影响显著,系数分别为0. 008和0. 007,对社会城镇化有明显的正效应;货物运输总量在经济城镇化中的回归系数为0. 017,相关性较强。(3)滇西边境山区物流经济与城镇化的空间耦合程度整体处于较低水平,且区域差异显著,整体空间协调程度呈现中部高外围低的态势。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究CSSCI

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。     

我国能源消费结构与产业发展影响分析

能源消费结构和产业结构的发展都遵循着一定规律,二者之间相互影响,分析产业发展对能源消费结构的影响,对协调能源结构和产业结构发展具有指导作用。从各产业对能源的需求发展趋势,可以局部分析产业需求量对能源结构的影响;建立模型分析各产业生产总值与能源消费结构的关系,可以从量上考察产业发展对能源消费结构的影响,利用上述方法能揭示产业与能源消费结构发展之间相互影响的部分规律。     

我国物流运输业碳排放测量及分解模型实证研究

随着我国能源约束趋紧,环境质量下降,多省份雾霾污染严重,生态文明建设受到社会各界的广泛关注。在此背景下,以物流运输业这一碳排放大户为例,开展了实证研究。运用LMDI分解法得出影响运输碳排放的因素主要有:运输能源结构、能源消耗强度、碳排放强度、货运量等四个因素。在此基础上提出三点政策建议:优化运输能源消费结构,重点提高新型能源和可再生能源的利用比例;整合运输资源,提高运输效率,优化运输路径,降低运量对碳排放的拉动效应;鼓励科技创新,加快新技术、新装备的研发与应用进程,建立相应的制度保障。     

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。     

环渤海地区碳排放的省域比较与因素分解

根据2000—2012年能源消费数据,用碳排放系数法估算我国环渤海地区5省市碳排放量,并用LMDI方法将碳排放的影响因素分解为人口规模效应、经济发展效应、能源强度效应和能源结构效应,探讨环渤海地区碳排放的规律及差异变化的原因。结果表明,环渤海地区碳排放量呈逐年上升趋势,经济发展和能源强度对环渤海地区碳排放分别具有最强的拉动效应和抑制效应,能源结构和人口规模该区碳排放的影响较小。基于此,提出减少环渤海地区碳排放的政策建议。     

云南省人口城镇化与土地城镇化耦合协调性分析

以云南省16个市州为研究对象,选取相应的测度指标,基于面板分析及空间分析方法,对2014年云南省各市州人口城镇化与土地城镇化耦合空间分异特征进行研究。结果表明:(1)从空间上看,云南省城镇化水平不高,人口城镇化和土地城镇化耦合协调度非均衡性较显著,呈现出以昆明为中心向四周递减的特征;(2)从城镇化指数对比来看,除省会昆明外,其他市州都属于人口滞后型城镇化,以丽江、迪庆、德宏地区最为明显;(3)从各市州耦合协调度来看,除昆明为高度耦合时期外,其他大部分为一般耦合时期,少部分地区正处于拮抗时期向一般耦合时期过渡。针对存在的问题,云南省各市州应坚持"人口与土地"城镇化均衡发展,并结合各市州的区位、资源、经济和发展水平差异,制定相应的政策,以科学合理地推进城镇化建设。     

环渤海地区碳排放影响因素分解及其差异研究

在Kaya公式的基础上对环渤海地区碳排放影响因素进行了分解,并对各省市碳排放状况进行了对比分析。结果发现,环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势。其碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响。各省市碳排放量均呈加速增长趋势,能源结构仍以煤炭为主,产业结构有待优化。结合研究结果,从加强低碳技术创新、优化能源消费结构、开发绿色能源、宣传低碳观念角度提出了相关碳减排建议。     

基于变参数模型的北京碳排放影响因素研究

基于STIRPAT模型,建立了北京碳排放与经济发展水平、能源消耗强度、产业结构和能源消费结构间的变参数模型,得出以下结论：①经济发展水平、能源利用效率和能源消费结构与人均碳排放正相关;产业结构大多数年份与人均碳排放负相关.②经济发展水平对人均碳排放的变弹性系数最大,依次是能源消费结构、能源利用效率和产业结构.③经济发展水平、能源利用效率和产业结构的变弹性系数呈现先升后降再升的趋势,只是上升和下降转折点有差异,能源消费结构变弹性系数波动较大.     

东北老工业基地城镇化发展水平的绩效评价与驱动机制研究——以吉林省为例

在城镇化科学释义的基础上,基于"人口—经济—社会—空间"四维一体的研究视角,综合构建了吉林省城镇化测度指标体系。基于时空分析方法,对2000—2014年吉林省城镇化发展的时空演变特征进行分析。结果表明:(1)土地城镇化与经济城镇化发展速度迅猛,驱动着吉林省城镇化的发展,但土地城镇化强调了土地的规模扩张,缺少土地利用效率的内涵增长。同时,经济城镇化仍为工业化驱动,内生动力发展不足。(2)理想的城镇化之路应为经济城镇化人口城镇化社会城镇化空间城镇化,而吉林省城镇化之路为经济城镇化社会城镇化空间城镇化人口城镇化,吉林省推进的仍是一条粗放外延式的城镇化发展道路。(3)生态环境、产业结构、用地条件以及交通条件是吉林省城镇化发展的主要驱动机制,由此产生了城镇化非均衡发展现象,对吉林省城镇化的科学发展提出了政策建议。     

重庆直辖以来的能源消费特征及影响因素研究

利用1997—2016年重庆的能源消费、经济、产业、人口等数据,从纵横向对重庆能源消费状况进行比较分析,构建岭回归模型,对重庆能源消费总量的影响因素进行研究。分析发现,重庆的能源消费总量稳步增长,煤炭消费所占比重有所降低,能源消费结构趋向多元化与合理化;能源消费强度有所降低且低于全国平均水平;第二产业终端能源消费比重较高,主要集中在化学原料及其制品制造业,非金属矿物制品业,电力、燃气及水的生产和供应业。岭回归模型分析显示,能源利用效率、第三产业比重、城镇化率、试验发展(RD)经费内部支出对其有显著影响。为了控制能源消费增长,重庆亟待调整能源消费结构,优化产业结构,走新型城镇化道路,并挖掘建筑节能和交通节能潜力,继续加大RD经费支出力度等。     

基于地理探测器的山东省土地城镇化时空演变及驱动因素

基于遥感监测、社会统计等多源数据,运用空间自相关分析和地理探测器模型分析2000—2020年山东省土地城镇化时空格局演变及驱动因素。结果表明:(1)2000—2020年,山东省土地城镇化水平整体不断提高,高水平区集中分布于各地市的市区,较低及以下水平县区趋于沂蒙山区、半岛丘陵地区和黄河三角洲沿海地区集中分布。(2)2000—2020年,山东省土地城镇化具有明显的空间关联性,空间集聚特征显著,高值集聚区不断扩展,低值集聚区持续收缩。(3)山东土地城镇化水平受地理区位、人口规模、经济发展水平、政府调控能力、工业发展水平、开放水平等因素的共同影响,驱动因子协同效应呈现双因子增强和非线性增强效应。     

外商直接投资、自主创新与碳生产率增长

利用我国29个省、自治区、直辖市1995—2010年间的面板数据,考察影响我国碳生产率增长的因素,重点探讨了FDI、RD与碳生产率增长之间的关系。研究发现,FDI和RD对我国碳生产率增长起正向促进作用,两者对碳生产率增长存在显著的联合影响;其他控制变量,如产业结构、能源强度表现出反向的影响关系,而人均GDP对碳生产率增长起促进作用。通过分区域考察发现,各因素在影响不同区域碳生产率增长方面存在差异,说明不同区域在提升自身碳生产率水平时要有所侧重。     

中国造纸及纸制品业碳排放因素分解与减排潜力分析

作为传统的高耗能、高排放行业之一,我国造纸及纸制品业的节能减排工作任重道远。基于2000—2015年对我国造纸及纸制品业碳排放状况的预测状况,运用LMDI模型对该行业碳排放变化的影响因素进行了分解,从优化能源结构视角预测了行业的碳减排潜力。结果表明:2000—2015年我国造纸及纸制品业CO_2排放呈现总量总体上升、强度逐步下降的态势;经济发展和劳动力供给是影响行业CO_2排放量增加的主要因素,能源强度和能源消费结构对行业CO_2排放的抑制作用显著。因此,进一步实施企业排放披露和监察政策、提升从业人员素质、推广低碳生产技术、改善能源供给质量和消费结构,是推进我国造纸及纸制品业绿色发展的可行途径。     

吉林省中部地区县域城镇化水平时空差异分析

基于吉林省中部地区2005—2014年城镇化相关数据,从经济、人口、土地三个维度构建以县域为研究单元的城镇化水平综合评价指标体系,采用熵值法计算各县市城镇化综合水平。在此基础上,采用ESDA与变异系数等方法分析研究区近十年城镇化水平空间差异的演化过程,探究空间差异的形成原因,旨在为吉林中部城市群发展提供参考。结果表明:1吉中地区城镇化水平总体空间差异整体呈缩小趋势,研究末期略有扩大;2研究区中心区域与外围区域相比,城镇化水平高且空间差异较大;3城镇化发展整体关联性差,偏南和偏北区域的关联性高于中间区域;4非农人口规模、国内生产总值、土地城镇化指标是城镇化水平空间差异的主要原因;5城镇化低水平县市比例过大,中高水平县市比例过小,不利于吉林中部城市群的构建。     

中国能源产业技术创新效率对碳排放的影响研究

运用Super-SBM模型对中国能源产业技术创新效率进行测算,构建VAR模型,运用Johansen协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法研究能源产业技术创新效率对中国碳排放的影响。研究表明,多数年份中国能源产业技术创新综合效率基本上是有效的;碳排放与能源产业技术创新效率存在长期动态均衡关系;能源产业技术创新效率对碳排放的影响具有一定的滞后性;碳排放量的波动主要由其自身因素决定,但能源产业技术创新效率的影响占30%左右。从能源产业技术创新的视角提出中国降低碳排放的对策建议。