绿色全要素生产率省际空间学习效应实证

当前中国资源环境约束日益凸显,依靠全要素生产率成为解决这些问题的共识。然而仅仅依靠全要素生产率不能转变生产方式,关键在于区分绿色与非绿色偏向。研究使用中国省际面板数据,运用面板与动态空间面板模型方法,对比分析绿色全要素生产率、绿色"软技术"、绿色"硬技术"的影响机制。研究发现:1依靠全要素生产率驱动发展需要区别绿色与非绿色偏向;2必须注重绿色全要素生产率对绿色发展的作用及其运行机制;3不同偏向的绿色全要素生产率的省际空间学习效应不同;4绿色"软技术"对绿色发展贡献不充分。这就意味着,在当前中国资源环境约束日趋收紧的背景下,要区别绿色与非绿色全要素生产率的不同作用,否则将不能促进生产方式转变,实现绿色可持续发展。推动绿色可持续发展,一方面需要重视提升绿色全要素生产率的作用,另一方面需要重视绿色管理技术等绿色"软技术"对绿色发展的贡献。提升绿色全要素生产率,既要重视研发投入、人力资本投入,又要考虑技术市场、劳动智力结构、劳动者年龄结构的影响。提升绿色"软技术"的贡献率,改善绿色技术效率变动的吸纳能力。通过绿色全要素生产率的省际空间学习效应,实现中国省际区域间绿色可持续协同发展。此外,在引进吸收国外先进绿色技术时,既要重视对绿色"硬技术"的吸收,又要重视对绿色"软技术"的再学习。总之,"打铁还需自身硬",中国要继续鼓励支持绿色"硬技术"自主研发,巩固提升绿色"硬技术"对绿色发展的贡献。     

Influence of social capital on farmer household income gap: total effect and structural effect

Based on the survey data of typical villages in Shaanxi Province, China, the effect of social capital on the income gap of farmers’ households was analyzed using the Shapley value of the total amount of social capital and the social capital structure. The results show the following: first, social capital can expand the household income gap, and the effect of this index on the household income gap is 7.54%. Second, the indexes of the social capital dimension can expand the household income gap, and the structural effects of the household income gap on social networks, social trust, and social participation are 3.17%, 3.64%, and 0.65%, respectively. Third, no dimension of the path is the same as the effect on the household income gap.     

土地利用生态服务价值指标体系评估结果比较研究

生态系统服务价值评估越来越受到学术界关注。针对当前生态服务价值评估方法、指标体系和评估效果较多的实践,通过文献归纳,对国内外土地利用生态服务价值评价方法、指标体系及其系数进行了梳理、分类和评价,将指标体系分为Costanza和谢高地两大类,并将谢高地指标体系分为价值当量、价值系数和区域修正。以辽宁省2005、2010年土地利用数据为案例,运用Costanza价值系数、谢高地两个版本价值当量、两个版本价值系数的区域修正,分别核算了案例区生态系统服务价值及变化,并比较评价结果。研究得出Costanza价值系数应用于中国实践时评估结果显得偏低,谢高地2002版的价值当量和2002版的价值系数区域修正结果最接近平均值,相对较为可取,2007版的价值系数区域修正评估结果也较为接近均值但略低,2007版的价值当量评估结果总体偏高。研究结果有利于指导土地利用生态服务价值评估指标体系选取。     

泛长江三角洲城市旅游经济发展的空间效应

基于泛长江三角洲2002~2012年市域面板数据,并借助面板SDM及空间效应分解方法,对区域城市旅游经济发展及其动力因子的空间效应进行实证分析。结果表明:1区域城市入境和国内旅游发展都存在明显的空间依赖性和空间溢出效应,当邻近城市入境和国内旅游发展水平每提高1%,将促进本城市入境和国内旅游发展水平增加约0.257%和0.312%;2区域城市入境和国内旅游发展各动力因子的空间交互作用也较为明显。旅游资源禀赋、旅游服务设施、旅游交通设施和城市经济发展水平对入境旅游发展具有显著的空间溢出效应,旅游服务设施和城市经济发展水平对国内旅游发展的空间溢出效应也较显著。3保障性因子多为正向溢出,吸引性因子多为负向溢出。前者体现了动力因子的空间模仿效应,后者反映了空间竞争效应。保障性因子和吸引力因子的空间效应强度及作用路径差异推动着区域旅游发展格局不断演进。     

光/电法氨氮降解过程中协同作用的研究

为了研究光/电法在氨氮降解过程中的协同作用,采用光/电法降解模拟工业循环冷却水中的氨氮,并对氨氮降解过程中的各影响因素进行了研究,考察了氯离子浓度和溶液p H对降解效率的影响。结果表明,与传统的光催化法和电化学法相比,光/电法在氨氮降解过程中存在良好的协同效应,因而具有更高的氨氮去除率,这主要归功于溶液氯离子的促进作用。另外,在酸性条件下,氨氮降解效率得到进一步加强。当p H在4~5之间,电流密度为10 m A/cm2,Na Cl浓度为100 mg/L时,在经过90 min光/电法处理后氨氮去除率高达95%,且N2占总氨氮降解产物的84.2%。     

APSFZn在富营养化湖泊型水体中的应用

采用复合共聚法制备一种新型无机高分子絮凝剂凹凸棒-聚硅酸铁锌(APSFZn),并应用于富营养化湖泊型原水的实验研究。考察了水体p H、投加量、搅拌强度影响因素对絮凝效果的影响。研究表明,APSFZn具有较宽的p H使用范围。当p H为7.6、投加量为20 mg/L、搅拌强度为快搅速度200 r/min,快搅时间2 min,慢搅速度50 r/min,慢搅时间15 min时,APSFZn絮凝剂对Chl-a、CODMn、TP和TN的去除率分别为91.57%、87.11%、93.48%和48.98%。与传统絮凝剂PAC、PFS、PSFZn对比,APSFZn的絮凝效果明显优于传统絮凝剂。该絮凝剂制备简单、具有良好的稳定性和絮凝特性、工艺无二次污染,将APSFZn应用于富营养化湖泊型原水具有良好的絮凝效果。     

大气压等离子体射流对水中铜绿微囊藻的灭活作用

以铜绿微囊藻为研究对象,将空气源大气压等离子体射流(APPJ)引入到液相,构建新型的大气压等离子体射流液相反应体系,考察了不同APPJ处理方式对铜绿微囊藻的灭活效率,观察了放电处理的藻细胞形态,分析了培养基p H的变化和液相产生的主要活性物质(H2O2和O3)对藻灭活的作用,并探讨了APPJ灭活铜绿微囊藻的作用机理。研究结果表明,当电压为7 k V,空气气体流速为4 L/min,藻液吸光度约为0.200,铜绿微囊藻的灭活率达到99.16%;处理后的藻发生细胞变形和破裂;处理后的藻液中产生H2O2和O3等活性物质,同时产生大量的NO-3和NO-2离子,导致液相p H迅速下降。通过考察主要活性物质(H2O2和O3)及藻液p H因素发现,单一因素灭活效果不佳,主要活性物质(H2O2和O3)和p H的组合因素是APPJ灭活水中铜绿微囊藻的主要原因。     

4种营养元素对水华鱼腥藻和四尾栅藻增殖的影响

以水华鱼腥藻和四尾栅藻分别作为蓝藻,绿藻代表藻种,采用均匀设计实验方法(uniform design experimentation,UDE)设计藻类AGP实验。采用通径分析法(Path Analysis,PA)对氮、磷、铁和锰在不同藻种增殖过程中的影响程度进行分析。结果表明,4种营养元素对水华鱼腥藻增殖影响的决策排序为FeTNTPMn,微量金属元素铁是影响水华鱼腥藻(蓝藻)增殖的主要因素;对四尾栅藻增殖影响的决策排序为TNTPFeMn,常量元素是影响四尾栅藻(绿藻)增殖的主要因素。联合通径分析法和逐步二次方回归分析法(QRA)建立的数学模型,可用于预判藻增殖。     

以浮游生物为指示生物的苏州河生态安全评价

采用斜生栅藻,羊角月牙藻和大水蚤对苏州河主要几种重金属以及不同河段河水及底泥进行了生态影响实验,得到了以大水蚤EC50为指标的苏州河主要几种重金属生态安全阈值。同时结果还表明,与郊区黄渡段相比,苏州河市区河段河水对供试浮游生物呈现了一定的抑制作用,某些点位的生态影响甚至达到统计学显著性水平。黑泥层底泥抑制作用大于浮泥层底泥。因此,尽管苏州河经过二期整治后,水环境质量的景观指标有明显改善,但市区段河水和底泥对生物定居仍有一定的抑制作用,对苏州河生态安全构成一定的影响。     

城市污水处理厂二沉池出水曝气混合絮凝的研究

在污水处理厂实验室,对二沉池出口污水进行了曝气和机械2种方式的混合絮凝对比试验。研究结果表明,对于同一水质,在相同的投药量下,曝气混凝沉淀后的水质明显优于机械混凝沉淀后的水质,各项水质指标的去除率分别提高：BOD₅ 6%～9%,COD 4%～6%,NH₃-N 6%～9%,TP 15%～24%,SS 8%～18%。