江河源区高寒草地畜牧业生态效率及影响因素

以江河源区为案例地,结合超效率DEA和Malmquist DEA模型考察高寒草地畜牧业生态效率时空变化,并分析其影响因素.结果表明:生态效率空间差异明显.2013年玉树、称多和囊谦超效率值较高,达日、玛多和唐古拉山镇超效率值较低,其他各县生态效率水平介于两者之间.生态效率动态变化可以划分3个阶段,1994-2002年为平稳上升阶段,2003-2006年为分化阶段,2007-2013年为急剧上升阶段.生态效率上升主要源于技术进步和规模效率提升,资本、降水和劳动力则是主要影响因素.需加大科技投入,提高技术和管理水平,提高劳动者素质;加强草原水利设施、人工草地和畜棚建设;加强草地生态和冻土保护,并完善畜牧业发展政策.     

基于DEA-Malmquist指数的山东省生态效率评价研究

以2004牟-2012年面板数据为样本,运用DAE和Malmquist指数模型对山东省17地市生态效率及其变化特征进行测评.结果显示:山东省生态效率呈现波动变化,各地市之间差异明显,有6市达到了效率最优,烟尘、工业固废、工业粉尘和SO2是影响非前沿面城市生态效率提升的重要因素;各地市资源效率与环境效率存在差异,环境效率发展较好的城市数量多于资源效率;技术进步对生态效率的提高起着明显的促进作用;驱动技术创新、优化产业布局,发展循环经济是山东省提升生态效率的有效途径.     

基于结构分解法的长江经济带产业排水量驱动因素评估

为分析长江经济带产业排水量变化的驱动因素,以2002年、2007年和2012年长江经济带11省市投入产出表、排水估计量为基础,利用基于投入产出的结构分解法对各省市数据进行比较静态分析,对驱动产业排水量变化的因素进行分解及定量评估,包括节水减排效应、投入结构效应、需求结构效应及规模效应.结果表明:①长江经济带产业排水量由增长趋势变为下降趋势,2002—2007年排水量增长了16.9%,2007—2012年排水量降低了0.4%,2002年、2007年、2012年产业平均耗水率为46%,上海市、江苏省等省市产业排水量下降趋势明显.②规模效应是驱动各省市产业排水增加的主要因素,其在2002—2007年、2007—2012年带动排水量分别增长了67%和61%;规模效应影响逐渐分化,上海市、江苏省、浙江省规模效应带动产业排水量增幅逐渐减弱.③节水减排效应是驱动排水量减少的最主要因素,其在2002—2007年、2007—2012年带动排水量分别减少了35%和60%,节水减排效应影响逐渐增强,各省市排水强度明显降低.④长江经济带大部分省市的需求结构效应驱动产业排水量不断减少,其驱动力的绝对值呈增长趋势;投入结构效应对产业排水量的驱动力较弱且变化规律性不明显.建议长江经济带通过技术进步、应用创新等提高清洁生产能力,通过需求及投入结构优化带动产业结构调整,对进一步降低产业排水量具有一定价值.      

重庆市典型县域生态效率评价

准确定位绿色发展理念的战略重要性,对促进长江经济带的优质发展具有十分重要的意义。重庆市作为"一带一路"和长江经济带的联结点,必须"发挥示范作用"。该文采用超效率SBM模型对2007-2016年重庆市15个典型县域生态效率水平进行测度,借助ArcGIS对其时空分布进行可视化表达,应用Malmquist生产率指数模型揭示内外部驱动因素,为推进长江经济带绿色协同发展提供借鉴与参考。结果表明:(1)2007-2016年重庆市典型县域生态效率呈上升趋势,但增幅较小,渝东南与渝东北地区生态效率水平U型波动性增长反映了绿色发展思想指导下改善产业结构可以实现生态环境保护和经济发展的辩证统一。(2)重庆市典型县域生态效率损失的内部动因是资源投入过多以及废弃物排放过量,而纯技术效率指数和规模效率指数处于进步状态,技术进步变化指数呈倒退状态,则表明政府宏观调控及管理策略是否行之有效,规模经济与资源利用效率的关系是否处理得当,在很大程度上影响了重庆市生态效率水平。     

中国生态效率的空间格局与影响机制分析

实现经济增长的生态友好模式转变是当代中国建设两型社会的必然要求,而中国地区生态效率的空间格局及影响因素分析是地理学研究的重要问题.基于此,本文利用随机前沿模型测算2004—2012年间我国地区生态效率,其次,基于探索性空间分析技术对生态效率的空间关联特征进行分析,最后,借助空间计量经济模型对区域生态效率的影响因素进行分析.结果表明:中国地区生态效率总体呈上升趋势,但效率水平偏低,东部地区生态效率高于中西部地区;生态效率空间分异格局显著,且具有正向的空间相关性,其中,低-低生态效率区域集聚分布于我国西部内陆,高-高生态效率集聚区分布于东南沿海;空间面板回归显示,城市化水平及经济发展的提高有助于区域生态效率的提高,环境法规的实施及有效的环境监管可以确保生态安全,而第二、三产业比重的增加不利于生态效率的提高.     

区域经济系统的生态效率评价——以徐州市为例

循环经济是区域实现可持续发展的重要模式,生态效率方法是研究循环经济的比较合适的定量方法。经济、资源和环境协调发展是当前研究的重要课题,利用生态效率分析模型,以徐州市为案例,对徐州市2000年-2007年的生态效率及演变趋势进行了评价。结果发现,徐州市2000年-2007年间,资源效率与环境效率都有提高,生态效率也增长了1．12倍。徐州市循环经济处于比较有活力的发展空间,但是随着社会经济发展的资源环境约束性增强,提高生态效率成为促进徐州市循环经济建设的关键。     

碳排放视角下的江苏省土地利用转型生态效率研究——基于混合方向性距离函数

生态效率关乎经济与生态之间的双重问题,要保证在实现社会经济正常发展的同时将环境影响控制到最小程度。CO_2等温室气体的排放作为造成全球气候变暖的主要产物,成为改善全球环境问题的焦点。土地利用转型在一定程度上影响着土地生态,并从土地的投入和产出方面影响土地生态效应,分析其影响机理将有助于最小化土地利用成本,最大化土地生态价值。论文运用混合方向性距离函数模型和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数,将CO_2排放量作为生态效率的非期望产出指标,构建土地利用转型投入和产出指标体系,测算2006—2014年江苏省13个城市在土地利用转型背景下的生态效率及环境全要素生产率增长状况,并对全要素生产率变动进行分解,以期缓解经济快速增进带来的生态环境问题。研究结果表明:CO_2过度排放以及能源过度消耗,使得很多城市普遍存在生态低效率;2006—2014年江苏省总体平均生态效率值为0.827,若能够充分利用当前技术水平,资源强度和污染排放强度在平均意义上可以提高17%;江苏省生态效率变化区域差异明显,生态效率存在空间关联性和集聚效应;环境全要素生产率增长呈现地域不均衡性,纯技术进步是影响环境全要素生产率增长变动的重要影响因素;技术规模变化的区域差异幅度最大,是构成环境全要素生产率增长差异的重要因素。     

中国农业生态效率测度与驱动因素

为适应我国进入高质量发展阶段,实现农业资源的高效率利用,本文以中国30个省、直辖市、自治区（不包括西藏、香港、澳门和台湾）的2003~2017年度面板数据,运用考虑生态非期望产出和期望产出两阶段网络EBM模型,构建资源环境投入—环境治理两阶段模型,测度各省（直辖市、自治区）的农业生态效率,并结合Malmquist指数进行动态分析.以测度的农业生态效率为被解释变量,在考虑农业劳动力素质的门限效应下对其驱动因素进行分析.结果显示：2007年以前中国各地区农业生态效率,呈西部到东部逐渐收敛趋势.2007年以后,呈东西部高,中部塌陷,东西部与中部地区发展失衡.农业劳动力素质存在门限效应,门限值为1012.62.当门限变量值≥1012.62时,农作物种植结构对农业生态效率的影响存在促进作用;反之,则有抑制作用.财政支农水平对提高农业生态效率有正向影响,农用机械投入强度、农业生态环境防护投资额对提高农业生态效率有负面影响.     

黄河流域资源型城市生态效率时空演变及驱动因素

生态效率是区域发展质量和人地协调程度的综合体现。采用TOPSIS法测度2003—2017年黄河流域37个资源型城市的生态效率,借助泰尔指数、全局空间自相关和热点分析揭示其时空演变规律,利用面板Tobit回归模型探寻关键驱动因素。结果表明：（1）黄河流域资源型城市生态效率总体上以2007年为分水岭,先平稳、后上升;不同城市生态效率的增速和增幅差异较大,下游城市明显高于中、上游城市,再生型城市明显高于成长、成熟和衰退型城市。 （2）城市间生态效率差异大小先略微下降、后持续上升;生态效率空间格局由随机分布向集聚分布演变,低值集聚区从山西、河南交界处向山西中、北部移动,高值集聚区分布具有空间粘性,一直位于下游山东境内。（3）产业转型、科技创新、基础设施完善和区位条件对生态效率改善具有显著正向驱动作用,外向型经济、资源依赖和环境规制抑制生态效率提高,城镇化、工业化和外资利用对生态效率演变的影响不显著;不同类型资源型城市生态效率改善的主要驱动因素存在异质性。     

东北三省碳排放脱钩效应及驱动因素研究

文章利用Tapio模型和LMDI分解方法对东北三省的能源消费碳排放的脱钩关系和影响因素进行了分析。结果表明:2000-2015年东北三省能源消费CO_2排放量表现出先增加后降低的趋势,2000-2012年,黑龙江、吉林、辽宁三省的能源消耗CO_2排放量呈上升趋势,年均增长率分别为6.51%、9.00%和6.49%,2012-2015年,三省的CO_2排放量开始呈下降趋势;脱钩分析得出:2000-2015年,东北三省的脱钩状态呈现波动变化趋势,2000-2012年东北三省整体呈现弱脱钩状态;2012-2015年,东北三省均表现为强脱钩状态;经济因素是东北三省各省能源消费CO_2排放量增加的主要促进因素,能源强度是主要抑制因素,人口规模和能源结构对碳排放变化的影响程度较小。