民宿价格的空间分异特征及影响因素——以湖北省恩施州为例

民宿区别于传统的酒店,其价格具有独特的空间分布特征和影响因素。以湖北省恩施土家族苗族自治州民宿价格为研究对象,基于克里金法和特征价格模型,使用网络抓取的途家网民宿数据,运用ArcGIS 10.5进行插值分析,总结恩施州民宿价格的空间分布特征,并运用SPSS 24进行多元回归分析,构建特征价格模型,分析影响恩施民宿价格的影响因素。研究表明：（1）恩施民宿价格集聚效应明显,呈现“一大两小”的三个价格高值区;（2）民宿内部环境对民宿价格影响最为显著,民宿消费者更加注重其体验感和融入感;（3）省道和景点对民宿价格影响显著,而国道影响较小;（4）不同经营主体对民宿定价有所不同,其中个人房东经营民宿,其定价水平较高。研究结果为民宿选址、定价、空间布局以及旅游体验服务等方面提供参考。     

浙江省排污权有偿使用价格的实例研究

以浙江省各地市排污权有偿使用价格为基础进行研究,介绍了浙江省排污权初始价格计算方法和浙江省各试点地区相关情况,进行了影响排污权有偿使用价格的相关性分析,提出影响排污权有偿使用价格的回归分析,文中运用实证分析,就排污权有偿使用价格与影响其价格的各个因子分别进行了单因素的相关性分析和多因素的线性回归分析,得出回归模型,认为污染治理成本大小对价格有着显著的影响,污染治理法是现阶段理想的初始排污权定价方法.     

农业灌溉用水经济价值及其影响因素——基于剩余价值法和陕西关中地区农户调研数据

灌溉水经济价值是农业用水定价的重要基础。根据陕西关中地区农户调研数据,采用剩余价值法计算得到小麦、玉米和苹果灌溉水经济价值均值分别为0.66元/m~3、0.84元/m~3、3.17元/m~3。以该结果作为水价调整上限与现状水价比较,小麦和玉米的水价上调空间介于0.24～0.71元/m~3,苹果的水价调整空间介于2.72～3.04元/m~3之间。使用分位数模型对影响因素的研究发现:(1)仅在灌溉水经济价值较低时,农户和家庭特征以及土地分散程度有显著影响;(2)在灌溉水经济价值较高时,增强农户节水意识以及加入用水者协会将能有效提升灌溉用水经济价值;(3)粮食转为经济作物、进行农业水价综合改革在所有分位点上均呈显著正向影响。本文可为研究区域农业用水分类定价及改善用水效率提供参考。     

中国红色旅游网络关注度时空特征及影响因素

红色旅游网络关注度是红色旅游宣传推广水平的一种典型测量手段,也是红色旅游影响力的重要反映。以31个省(区、市)"红色旅游网络关注度"为研究对象,运用莫兰指数、面板向量自回归模型等对2011—2018年中国红色旅游网络关注度的时空特征及其影响因素进行研究。结果表明:(1)2011—2018年全国红色旅游网络关注度呈现波动增长趋势,且季节性差异显著;(2)全国红色旅游网络关注度差异性显著,呈现东部—中部—西部依次递减的趋势,但西部红色旅游5A级景区关注度上升态势凸显;(3)各省(区、市)红色旅游网络关注度具有显著的全局空间自相关性,"高—高""低—低"集聚现象分别集中于东、中部和西部地区;(4)红色旅游网络关注度影响因素的贡献度大小排序为:互联网普及率>人均GDP>旅游信息化指数>区域媒体关注度>红色旅游经典景区网络关注度。     

中国PM2.5污染空间分布的社会经济影响因素分析

中国的细颗粒物(PM_(2.5))污染具有危害性强、覆盖范围大、空间分布不均匀的特点.本研究以2015年中国PM_(2.5)监测站点数据为基础,尝试结合空间分析的方法,对PM_(2.5)污染空间分布的社会经济影响因素进行分析.首先以省级行政区划为基本单元,选取Moran's I指数和局部自相关指数(LISA)分析PM_(2.5)在国家尺度上的分布特征.然后利用普通最小二乘回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)分析PM_(2.5)浓度的空间分布和各项社会经济指标的相关性.结果表明,GWR模型比OLS模型更好地揭示出PM_(2.5)浓度分布和各项因素之间的关系.PM_(2.5)浓度在空间分布上存在以京津冀为中心的高浓度聚集区向四周逐渐递减,在广西、四川等南部省份形成低浓度聚集区的空间分布结构.另外,森林覆盖率和人均电力消费量与PM_(2.5)浓度显著负相关,人均私家车保有量和PM_(2.5)浓度显著正相关,其中人均私家车保有量是对PM_(2.5)浓度影响最大的因素.     

中国森林碳汇的空间溢出效应与影响因素——基于大陆31个省(市、区)森林资源清查数据的空间计量分析

科学估算各地区森林碳汇量并探讨其空间关联性特征是制定差异化碳汇发展政策的重要基础。根据1988—2013年中国大陆31个省(市、区)的6次森林资源清查数据,论文利用森林蓄积量扩展法测算了各地区的森林碳汇量,进而检测和比较了省域间碳汇总量空间关联性的方向和强弱,最后运用空间计量模型分析了碳汇的溢出效应与影响因素。结果表明:1)我国的森林碳汇量整体呈上升态势,各地区间碳汇量差异明显,其中西藏、黑龙江等地区碳汇量丰富,而上海、北京等地则碳汇增长率较快;2)研究期内的Moran’s I指数整体表现为倒"S"型的波动变化特征,全国森林碳汇在省域空间分布上的差异性并不是随机的,而是具备一定关联性;3)我国森林碳汇存在显著的近邻空间溢出效应,森林资源采伐、森林受灾程度和降水量等因素对森林碳汇水平的影响显著。因此,研究认为:我国在发挥森林生态功能时,应当考虑省份间的地理区位因素,合理制定兼具差异化和协调性的森林碳汇发展政策。     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。     

大湘西高级别景区时空分布特征及影响因素的空间异质性

旅游景区既是旅游业发展的先决条件和核心载体,也是最主要和最根本的旅游供给。基于大湘西高级别旅游景区数据,引入高级别景区发展差异指数,运用标准差椭圆分析法、核密度估计、全局空间自相关等多种空间统计方法,对2007年、2012年和2016年大湘西高级别旅游景区时空分布特征进行测度,并运用全局回归（OLS）模型和地理加权回归（GWR）模型,分析大湘西高级别景区影响因素的空间异质性。结果表明：大湘西高级别景区空间分布总体走向为东北—西南方向,且整体呈现小幅度逆时针旋转;高级别景区空间分布格局呈现出由“三核心两区县”向“一极多点”再到双核带动的“遍地开花型”空间格局的演化;高级别景区数量的空间正相关性不断减弱,且其在空间上的分布呈现一定的集聚特征;区域经济发展水平、政府政策扶持力度、交通条件、旅游资源因素对大湘西高级别景区空间分布格局影响显著,且不同影响因素呈现出一定的空间异质性。研究结论可为全域旅游背景下深化旅游景区体制机制改革提供科学依据和参考价值。     

锡林郭勒草地产草量空间动态变化及影响因素分析

以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,在陈世荣建立模型的基础上,明确2000—2010年产草量的空间分布及变化情况,从而反映研究区草地生长状况及空间格局的动态变化,并对相关影响因素进行分析。结果表明:(1)11年草地平均产草量为1.2×10~7 t,平均单产为601.97 kg?hm~(-2),整个研究时间序列中产草量在1.0×10~7 t—1.5×10~7 t波动变化;(2)草地产草量的地域性差异较明显,产草量空间分布情况为东部中部西部,其中中部及东部产草量变化较大,西部几乎无明显变化;(3)草地产草量受自然因素和人为因素的综合影响,其中降水量和载畜量是影响草地产草量的重要因素。     

碳减排潜力地区差异及影响因素:基于新视角下碳减排潜力的重新估算

该文基于公平与效率协调视角,在考虑了公平和效率原则在中国碳减排潜力中的重要性基础上,重新估算了1997-2016年中国大陆29个省(直辖市、自治区,简称省份)的碳减排潜力;进而采用Dagum基尼系数分解和Kernel密度估计方法,对其碳减排潜力的地区差异及其分布动态演进进行了实证研究;最后基于Durbin空间计量模型,在考虑空间关联性的基础上,进一步考察了碳减排潜力的影响因素。研究发现:(1)29省份碳减排潜力空间分布的总体差异在样本考察期内呈现上升趋势,地区间差异贡献率长期比地区内差异贡献率高,且于2010年后地区间差异是总体差异的主要来源;(2)29省份碳减排潜力地区多级分化情况呈减缓的态势,而空间相关性在考察期内呈现从不显著到显著再到不显著的现象;(3)煤炭占比对29省份的碳减排潜力水平造成的正向影响最大,而第三产业占比对碳减排潜力水平造成负向影响最大。     

基于灰色关联模型对陕西省O3浓度影响因素分析

O_3污染问题已经成为21世纪另一个环境课题.本次研究采用克里金插值法对2015年陕西省O_3浓度的空间分布特征进行分析,同时构建了O_3浓度的影响指标体系,运用灰色关联模型,综合分析了O_3浓度与其影响指标因子的关联度,并探讨了各指标因子综合关联度的空间关联性和分异性.结果显示:(1)陕西省O_3浓度呈"北高南低"的空间分布特征;(2)权重最大的指标层是O_3污染来源(W_i=0.4331),其次是城市化与产业结构(W_i=0.3455),空气质量与自然因子最小(W_i=0.2215);(3)各个指标因子与O_3浓度关联度均为强度关联.空气质量与自然因子中,关联度较高的指标因子为CO、降水量、平均气温、日照时数;O_3污染来源中,关联度较高的指标因子为等级公路里程、单位GDP能耗及工业用电量;城市化与产业结构中,关联度较高的指标因子为第二产业占地区总产值的比例、建成区绿地覆盖率和人均公园绿地面积;(4)O_3污染来源对铜川、宝鸡、汉中等市O_3浓度的影响较大;城市化与产业结构对宝鸡、咸阳、渭南、汉中等市的影响较大;空气质量与自然因子与陕西省各个城市O_3浓度的关联度均为强度关联;(5)空气质量与自然因子中,CO、PM_(2.5)、日照时数与O_3浓度综合关联度较高.O_3污染来源指标层中为机动车保有量、餐饮总额、烟(粉)尘排放量.城市化与产业结构中则是房屋建筑施工面积、建成区面积、人口密度.影响O_3浓度的主要指标因子表现出较好的空间相关性与空间分异性.综合分析表明,灰色关联度模型能够有效地对O_3浓度的主要影响因素作出分析与评价.     

陕西省碳排放时空格局演变及其影响因素

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用探索性空间分析、冷热点分析和标准差椭圆分析等方法,估算了2000～2020年陕西省碳排放量,探讨了陕西省碳排放的时空演化特征,并构建了空间杜宾面板模型分析其影响因素.结果表明:(1)2000～2020年陕西省碳排放总量呈现持续增长趋势;碳排放分布具有显著的地域差异规律,呈现“陕北>关中>陕南”的分布态势.(2)碳排放重心向陕西东北方向移动,说明陕西东部地区和北部地区对全省碳排放量的影响作用加强;碳排放具有显著的空间正自相关性,即表现为集聚效应;碳排放的冷热点转化较为明显,热点在陕北地区扩张,冷点逐渐消失.(3)陕西省碳排放的直接正向影响因素有城镇化率、人口数量、单位GDP能耗、产业结构和经济增长,其中城镇化快速发展和人口规模扩大是陕西省碳排放持续增长的主要推动力.     

中国交通运输碳排放效率测度及收敛性研究

基于2005-2016年中国省际面板数据,运用非期望产出的三阶段SBM-DEA模型,剔除环境因素和随机扰动的影响后,对各省交通运输碳排放效率进行测算,并在此基础上建立空间计量模型对其进行空间收敛问题分析。研究结果表明:(1)环境因素和随机扰动剔除前后,交通运输碳排放效率具有显著差异;(2)交通运输碳排放效率在波动中逐渐上升,整体呈现东部、中部、西部依次递减的格局,且省际之间差异较大,大部分省份仍处于较低水平;(3)中国交通运输碳排放效率同时存在空间绝对β收敛和空间条件β收敛,且条件收敛速度更快;(4)交通发展强度和能源消耗强度对收敛速度存在正向促进作用,人口规模对收敛速度存在一定抑制作用。     

地方政府竞争、差别环境税(费)与污染治理

中国环境税(费)的制定具有一定的地方自主性.受财政分权与地方竞争影响,地方政府对环境保护与经济发展的权衡形成了差别的环境税(费).本文利用2004—2019年省际面板数据,运用空间相关性检验和空间计量模型等方法,探讨地方差别环境税(费)的空间特征与治污效果.结果表明:(1)环境税(费)地区差别较大,不同区域呈现“竞争到顶”、“竞争到底”和“错落分布”等空间特征;(2)大气环境税(费)的直接治污效果显著;(3)邻省水环境税(费)的提高通过“竞争到顶”显著抑制本省污染排放;(4)中部地区大气环境税(费)地方差异造成污染转移.据此提出考虑大气和水污染物特征、科学设定地区差别税率以及警惕“竞争到底”和污染转移对区域整体治污的不利影响等建议.     

空气质量指数(AQI)的社会经济影响因素分析——基于指数衰减效应视角

中国面临着严重的环境恶化问题,其中空气污染问题尤为突出.基于中国2014年全国城市空气质量数据,利用自然正交函数分析城市空气质量指数的时空演变特征,并采用基于衰减效应的矩阵指数空间设定模型探讨了空气污染的影响因素.研究结果表明:(1)AQI以京津冀为高值中心向周边地区呈衰减变化,污染核心区由京津冀逐渐向豫北地区和鲁西北地区扩散,年内AQI在1—9月呈现下降趋势,然后逐渐上升;(2)150个城市的空气质量指数呈现出明显的空间集聚;(3)矩阵指数空间设定模型优于空间滞后模型,并且城市间空气污染呈现出显著的空间衰减效应;(4)人均地区生产总值的提高、SO_2排放量和PM_(2.5)浓度增加是导致空气污染加剧的重要原因,而外商直接投资和环保意识的提高有助于改善中国的空气质量.     

经济转型视角下长三角城市土地利用效率影响机制

经济转型背景下,研究全球化、市场化和分权化等因素对城市土地利用效率的影响机制具有重要的理论价值。基于2000-2015年长三角地区各地区面板数据,构建城市土地利用效率测度指标体系,运用超效率DEA模型测算研究区域城市土地利用效率,利用空间计量模型对城市土地利用效率的影响机制进行实证研究,结果表明:(1)从时间演变特征来看,长三角地区的城市土地利用效率呈现出两阶段波动上升的趋势。(2)从空间分异特征来看,长三角地区城市土地利用效率呈现较为明显的区域差异,城市土地利用效率的高值区沿"沪宁—沪杭—杭甬"交通线分布,且这一空间特征较为稳定。(3)从第一阶段到第二阶段,全球化因素对长三角地区城市土地利用效率的推动作用不断增强;经济市场化因素的总效应呈现减弱趋势;财政分权在第一阶段对本地区的城市土地利用效率有显著的积极作用,对临近地区的城市土地利用效率有显著的消极作用,但到了第二阶段,这两种作用均变为不显著;土地财政在第一阶段对土地利用效率提升具有重要作用,但第二阶段随着土地的资本化加强,反而不利于土地利用效率的提升。(4)控制变量中,产业结构高级化水平对提高城市土地利用效率具有显著的推动作用;人口密度因素对城市土地利用效率的直接影响也愈发显著。     

中国资源型城市房价时空变化与影响因素分析

基于禧泰数据库的全国城市二手房价监测数据,利用描述统计和GIS空间分析方法详细分析了2011—2018年126个中国资源型城市房价时空变化特征,并采用空间杜宾模型进一步揭示了其影响因素。研究结果表明:(1)2011年和2018年中国资源型城市平均房价分别为4105元/m2和5675元/m2,再生型城市、成熟型城市、成长型城市和衰退型城市的平均房价依次递减;(2)2011—2018年中国资源型城市平均房价呈现出波动上升的态势,房价增长率为38.2%,远低于全国城市平均房价增长幅度55.3%,且不同类型资源型城市房价的增长幅度有所差异,以成熟型和再生型城市的房价增幅相对较大;(3)中国资源型城市房价和变化存在显著的空间集聚特征,房价热点区主要集中在东部地区和中部地区城市,房价冷点区主要以东北地区和西部地区城市为主;(4)空间杜宾模型显示,人均GDP、人均住房开发投资、多样化指数、专业化指数和工业废水排放强度是影响中国资源型城市房价空间差异的主要因素。     

基于MGWR的滨海区土壤盐渍化分布空间预测及影响因素分析

定量分析土壤盐渍化影响因素的空间非平稳性特征,预测其空间分布,对于合理利用滨海盐渍土资源和制定局部针对性防控措施具有重要意义. 以山东省东营市河口区为研究区,通过经典统计学方法对土壤盐渍化状况进行描述性统计分析;利用空间自相关理论探讨研究区土壤盐渍化全局与局部空间结构特征;选取与土壤盐渍化相关的影响因素,采用多元线性回归（MLR）、地理加权回归（GWR）和多尺度地理加权回归（MGWR）方法对研究区土壤盐渍化空间分布进行建模预测,分析不同影响因素与土壤盐渍化的空间非平稳性特征. 结果表明：① 研究区土壤含盐量均值为5.84 g·kg^-1,整体表现为重度盐渍化,全局Moran''s I指数为0.19 （P<0.00）,空间聚集特征明显;② 3种模型中,MGWR模型建模精度最高. 与MLR模型相比,GWR和MGWR的R_adj²分别提高了0.05和0.07,RSS分别减少210.13和179.95;③ MGWR回归结果表明,从不同影响因素标准化回归系数均值看,表层土壤盐渍化空间分布主要受中层土壤含盐量、黏粒含量和植被覆盖度影响. 不同影响因素对土壤盐渍化的空间非平稳性特征较为显著;④ MGWR土壤盐渍化空间分布预测结果表明,土壤含盐量高值区域（≥6 g·kg^-1）主要分布于研究区北部,空间上整体呈现从沿海向内陆降低的趋势. 研究结果可为县区及更大范围利用MGWR开展土壤盐渍化影响因素分析与预测制图提供参考.     

环境治理投入与环境质量脱钩的省际差异研究

环境治理投入与环境质量的脱钩研究是评价环境质量能否有效改善的标准,也是判断地区能否实现绿色可持续发展的重要表征。文章以中国31个省级行政区(不含港澳台)为研究对象,通过建立环境质量综合指数及运用Tapio脱钩模型,分析了2006-2017年环境治理投入与环境质量之间的脱钩关系,并采用结构分解分析对影响脱钩状态的驱动因素进行分解。结果表明:(1)中国环境质量呈缓慢改善趋势,环境质量空间差异显著,且差异呈现一致性,地域不平衡问题突出,环境质量变差的空间发展方向由中、东部地区向西北地区蔓延;(2)近12 a来,中国各省环境治理投入与环境质量存在不稳定的脱钩关系,基本经历了"强脱钩-弱负脱钩-强负脱钩-弱负脱钩"的演变过程,整体处于较弱的强脱钩状态;(3)技术效应和产出效应对脱钩具有明显的促进作用,尤其是技术效应的影响度日益显著。因此,需要在稳定产出效应和人口效应的基础上加大技术创新。     

山西省PM2.5污染时空演变特征及其影响因素分析

由于PM2.5污染存在空间异质性与空间相关性的特点,因此探究PM2.5的时空演变规律并分析PM2.5污染程度的影响因素,对于山西省协同治理联防联控有着重要作用.基于2008-2018年山西省11个地级市PM2.5年度数据,该研究运用标准差椭圆法、普通克里金插值法、探索性空间数据分析法和建立空间杜宾模型,分别对山西省PM2.5污染重心转移、污染的空间分布、空间关联性和影响因素进行了研究.结果 表明:(1)山西省PM2.5污染重心随时间不断移动,但一直位于晋中市;PM2.5污染存在空间聚集特征,但特征变化不明显.(2)时间上,山西省PM2.5浓度在2011年达到峰值,之后逐年下降;空间上,大致呈现南高北低、东高西低的特点.(3)山西省PM2.5具有明显空间集聚现象和空间溢出效应.山西省大部分南部城市处在PM2.5高-高聚集区域.(4)人口密度、规模以上发电量对山西省PM2.5浓度具有显著正向作用,而城镇率对山西省PM2.5浓度具有显著的负向作用.