生产性服务业集聚对碳排放强度的影响研究

基于2003—2019年277个地级市的面板数据，通过构建空间杜宾模型，考察生产性服务业集聚对城市碳排放强度的影响效应及作用机制。研究发现：生产性服务业集聚能够促进本地碳排放强度下降；城市规模、低碳试点政策以及创新水平在这一影响中具有显著调节效应；通过进一步分析发现在产业结构优化程度不同时，生产性服务业集聚对城市碳排放强度的影响具有门槛效应。文章结论为促进产业绿色转型和“双碳”目标的实现提供政策启示。     

金融集聚对区域产业结构升级的空间溢出效应研究——基于2003—2007年省际经济数据的空间计量分析

金融集聚使集聚区内部的金融产业和相关产业联系更加紧密,同时通过特殊的传导机制对周边产业结构产生一定的影响。本文利用2003—2007年省际面板数据,借助空间滞后模型和空间误差模型证明了金融集聚对区域产业结构升级的空间溢出效应。研究发现,银行业集聚发展对产业结构的升级贡献度明显大于证券、保险业且逐年递增;保险业发展对产业结构升级存在“有益”的阻碍作用。     

金融集聚对区域产业结构升级的空间溢出效应研究——基于2003-2007年省际经济数据的空间计量分析

金融集聚使集聚区内部的金融产业和相关产业联系更加紧密,同时通过特殊的传导机制对周边产业结构产生一定的影响。本文利用2003-2007年省际面板数据,借助空间滞后模型和空间误差模型证明了金融集聚对区域产业结构升级的空间溢出效应。研究发现,银行业集聚发展对产业结构的升级贡献度明显大于证券、保险业且逐年递增;保险业发展对产业结构升级存在"有益"的阻碍作用。     

长三角城市群的经济集聚、技术进步与碳排放强度——基于空间计量和中介效应的实证研究

以长三角26个城市的面板数据为样本,运用空间计量模型研究经济集聚对碳排放强度的影响,并采用中介效应模型检验技术进步能否作为经济集聚影响碳排放强度的中介变量,稳健性检验保证结果可靠性。结果表明:(1)长三角地区的碳排放强度具有显著的空间正向溢出效应,经济集聚与碳排放强度之间呈显著的倒“U”型曲线关系。(2)长三角城市群的技术水平能在地区之间相互溢出,经济集聚可以促进技术进步。(3)经济集聚不仅对碳排放强度产生先促进后抑制的直接影响,又能通过技术进步对碳排放强度发挥间接的抑制效应,技术进步具有显著的中介效应。     

金融集聚与产业结构升级——来自2003—2007年省际经济数据的实证分析

金融集聚使集聚区内部的金融产业和相关产业联系更加紧密。金融发展通过作用于产业结构变动的内在机制对产业结构的调整与产业水平的提升产生重要影响。本文通过引入区位熵从银行、证券、保险三个方面分析了31个省市地区的金融集聚程度,然后利用2003—2007年省际面板数据借助时刻个体固定效应模型检验了金融集聚对产业结构升级的贡献度,发现金融集聚对我国东、中、西部的产业结构升级都具有明显的促进作用,并且呈逐年上升趋势,同时银行业对产业结构的升级贡献度明显大于证券、保险业。     

产业集聚对碳排放的影响研究——以城镇化水平为门槛的非线性分析

论文应用汉森的门槛模型,借助我国2006—2016年省域面板数据,以城镇化水平为门槛变量,分别验证生产性服务业、制造业和二者协同产业不同产业集聚对碳排放的门槛效应。结果表明:(1)生产性服务业和制造业产业集聚均对碳排放存在双门槛效应,随着城镇化水平的提升,生产性服务业对碳排放的负相关关系表现为强—弱—强的特征,而制造业产业集聚与碳排放呈现倒"U"型的非线性关系;(2)生产性服务业与制造业协同产业集聚对碳排放具有单门槛效应,二者协同产业集聚对碳排放初期具有正相关关系,但随着城镇化水平的提高,正相关关系逐渐减弱。最后从构建经济—绿色—低碳城市、推行新型城镇化模式和发挥产业集聚碳减排效用三方面提出几条碳减排措施。     

产业集聚、外商直接投资与碳减排 ——基于中介效应与面板门槛模型分析

作为当今世界碳排放量第一的国家,中国如何发展绿色低碳经济,走好可持续发展道路,备受国内外关注。选取2004-2017年我国省际面板数据,基于产业集聚外部效应视角,采用中介效应分析方法研究产业集聚对碳排放的影响,并以外商直接投资作为门槛变量,进一步分析二者关系。得出以下结论：(1)外商直接投资在产业集聚影响碳排放的过程中起到部分中介效应,中介效应值为31.1%。(2)产业集聚与碳排放之间存在双重门槛效应,二者关系呈倒U型。当外商直接投资处于低水平时,产业集聚会增加碳排放量,当外商直接投资水平跨越更高门槛值,产业集聚的正外部性凸显,抑制碳排放量增加。(3)经济发展水平和能源结构对碳排放量均产生显著正向影响,产业结构优化能抑制碳排放量增加。（4）经库兹涅茨曲线检验，产业集聚与碳排放关系为倒U型，且产业集聚临界值为2.389。     

碳排放权交易机制会倒逼产业结构转型升级吗？——基于制造业和生产性服务业协同集聚的视角

“双碳”目标下,以制造业和生产性服务业协同集聚为切入点,基于2006—2019年284个地级市的面板数据,运用多期双重差分考察了碳排放权交易机制对产业结构转型升级的倒逼效应。研究发现：（1）在进行一系列的稳健性检验后,碳排放权交易政策能够促进本地产业结构的合理化和高级化转型,对邻近地区具有显著的“示范带动”效应,其中深圳、北京、上海3个试点的高级化转型效应明显,而湖北则合理化转型效应较强;（2）通过对其机制检验发现,产业协同集聚可以放大碳排放权对产业结构转型升级的促进作用,且生产性服务业集聚对其影响最大,同时可以通过提高能源效率这条路径来实现产业高级化转型;（3）进一步研究发现,为更好发挥政策的效果,政府的行政干预能够有效弥补碳市场机制薄弱等问题,倒逼产业结构高级化转型。因此,为推进“双碳”目标,应不断完善碳交易机制,加强顶层设计,改变能源结构,构建产业发展新格局。     

中国碳排放影响因素分析——基于面板数据STIRPAT-Alasso模型实证研究

依据环境经济学理论,运用扩展STIRPAT模型,采用中国2005—2011年29个省份的数据,从人口、财富程度、技术水平、对外开放程度、金融发展水平、创新能力6个维度遴选尽可能多的社会经济变量,探究影响中国碳排放的主要因素。在变换原始数据去除个体异质性后,利用自适应套索方法进行显著变量选取和系数估计,得到一个较岭和偏最小二乘回归更简约有效的模型。结果表明:人均GDP、城市化水平、第二产业比重对碳排放有显著驱动作用,而外商直接投资、创新水平对碳排放产生抑制作用;在样本期内碳排放与人均GDP之间呈单调递增形态,不支持倒"U"型环境库兹涅茨曲线假说;碳排放与金融发展之间呈倒"U"型曲线关系。最后根据研究结果提出了一些政策建议,以期为政府减排提供决策依据和参考。     

环境规制对碳效率的多重路径及门槛模型研究

从结构升级及效率提升两大维度刻画环境规制对碳排放效率的关系及作用机制，研究环境规制是如何提升城市碳排放效率的。基于2006—2019年中国279个城市层面数据，采用非参数百分位自抽法，逐步回归法、Sobel检验和交互调节模型验证影响路径，并利用门槛模型探讨不同路径下环境规制的调节作用。结果表明：(1)环境规制促进城市碳排放效率提升，但存在区域异质性；(2)环境规制通过促进产业结构高度化、绿色技术创新和能源效率升级提高碳排放效率，产业结构合理化及产业集聚“遮掩”了环境规制的激励作用；(3)环境规制对提升碳排放效率存在多种门槛效应和调节机制。发挥环境规制对碳排放效率结构和效率的双重激励时，需注意不同路径的维度问题，以提高准度，把握力度。     

金融发展、技术进步对碳减排的效应研究——基于省级动态面板数据GMM方法

采用1994—2014年30个省域面板数据,利用系统GMM模型考察了金融发展、技术进步对碳排放的影响效应。结果显示,在金融发展方面,金融规模对碳排放的影响不明显;而金融效率与碳排放之间存在负相关关系。在技术进步方面,广义技术水平的发展增加了碳排放量,资本体现式技术、能源利用技术和环境技术水平的发展可以明显降低碳排放;环境技术水平和资本体现式技术对碳减排的影响效应都大于能源利用技术和广义技术水平。同时可以得出,金融发展对技术进步的引致性作用对碳减排作用明显。     

智慧城市建设与城市碳排放：基于数字技术赋能路径的检验

智慧城市作为数字时代技术赋能型城市发展的新模式、新趋势，对我国实现低碳转型具有关键性作用。基于2006—2019年我国223个城市面板数据，实证研究智慧城市建设对城市碳排放的影响效应。研究发现：①智慧城市建设显著降低了城市碳排放，在引入PSM-DID、空间DID等模型进行稳健性检验后该结论依然成立；②智慧城市通过数字技术创新的直接路径和“数字技术创新→产业结构升级”的间接路径影响城市碳排放；③在人力资本、资金、物质越集聚的城市，数字技术赋能路径对城市碳减排的正向调节作用越显著。上述研究对我国实现碳达峰碳中和、城市实现数字赋能与低碳引领的双轮驱动发展具有重要现实意义。     

产业协同集聚的升级效应与碳排放——基于空间计量模型的实证分析

使用2005—2016年中国30个省份的数据,纳入空间因素,运用空间面板模型研究二三产业协同集聚对中国碳排放的影响及其作用机制。研究表明:中国碳排放呈现较强的空间相关性,空间溢出效应明显;二三产业协同集聚对碳排放的影响呈现由促进到抑制的倒"U"型特征,这意味着二三产业集聚程度的差异会影响其对碳排放的作用方向。在考察产业集聚对碳排放的影响及制定相关区域性经济政策时,要着重注意倒"U"型曲线的拐点问题。     

长三角地区高技术产业集聚的环境污染效应

利用长三角地区2006—2018年的城市面板数据,以区位熵指数测算高技术产业集聚水平,运用熵权法测算环境污染程度。构建扩展的STIRPAT模型并运用广义最小二乘法(GLS)进行实证检验。结果表明:高技术产业集聚对环境污染的影响存在倒"U"型效应,上海、江苏以及2006—2010年的浙江都处于倒"U"型曲线的右侧,即高技术产业集聚水平的提升改善环境污染;安徽以及2010—2018年的浙江处于倒"U"型曲线的左侧,即高技术产业集聚水平的提高加剧环境污染。另外,长三角地区的人口规模、经济发展水平、环境规制强度和产业结构对环境具有负外部性;高技术产业集聚与技术水平的交叉项以及技术水平对环境具有正外部性。     

普惠金融能成为促进中国产业结构优化升级的新动能吗 —基于互联网发展的机制分析

运用中国283个城市2003—2016年的面板数据,采用双向固定效应模型、工具变量模型和面板门槛模型等分析方法,研究了普惠金融、互联网发展对中国产业结构优化升级的作用机理及因果关系。研究发现:普惠金融正向显著促进了中国产业结构升级。互联网发展具有调节效应和中介效应,这两种效应具有阶段特征和区域异质性。普惠金融借助互联网对产业结构优化升级的影响,具有非线性特征和网络溢出效应。最后提出政策建议。     

区域服务化视角下产业协同集聚效应研究

基于2010—2018年中国省级面板数据,利用最小二乘虚拟变量模型和中介模型,对制造业与知识密集型服务业协同集聚的产业结构合理化效应、创新效应和经济增长效应以及三者间的进一步作用进行回归分析。结果表明,制造业与知识密集型服务业协同集聚能促进区域产业结构合理化、创新和经济增长,并通过产业结构合理化间接抑制经济增长,通过创新间接促进经济增长。其中,产业结构合理化呈现负向中介效应是因为其对经济增长的正向促进作用受产业协同集聚负向调节,绝大部分省域产业协同集聚水平已达到门槛值。     

兰州—西宁城市群工业污染集聚格局及其空间效应

采用空间分析技术和空间计量模型对2010—2017年兰州—西宁城市群工业污染集聚格局及其空间效应进行分析。结果表明:①工业污染集聚格局具有"中心高边缘低"和"北部高南部低"的空间分异特征,工业污染集聚高值区和低值区基本保持稳定,具有"路径依赖"特征。②工业污染集聚格局存在空间正相关性,工业污染集聚的热点区和次热点区主要集中在兰州市和西宁市所辖的工业核心县(区),冷点区和次冷点区主要集中在白银市、定西市、临夏州和海东市所辖的工业欠发达县(区)。③工业污染集聚存在空间溢出性,工业污染集聚与人口密度、经济水平、工业集聚、产业结构之间呈现正相关性,与技术水平之间呈现负相关性。④工业污染集聚不仅受本县(区)人口密度、经济水平、技术水平、工业集聚、产业结构等因素影响,还通过空间溢出效应受其相邻县(区)工业污染集聚及其影响因素冲击。研究认为,城市群内各县(区)应加强工业项目协调发展,促进污染联防共治,推动工业绿色转型发展。     

产业集聚对收入分配的影响机制与效应差异分析北大核心CSSCI

经济的快速发展使城乡居民收入水平有较大提高,但城乡收入差距却逐渐扩大,原因之一是结构性错配。产业集聚通过影响产业结构变化而对城乡收入差距产生影响。构建理论分析模型,阐述产业集聚对城乡收入差距的作用机制;利用省级面板数据,运用面板固定效应模型广义矩估计方法,引入地区虚拟变量和产业集聚虚拟变量,实证检验产业集聚的收入分配效应;并以政府参与经济程度为门槛变量,比较分析政府参与经济程度在产业集聚收入分配效应中的异质性作用。结果表明:产业集聚有利于缩小收入分配差距,且存在地区性差异和阶段性特征;但收入分配效应随着产业集聚度提高而递减,产业集聚度为中度集聚时,收入分配效应最为显著;政府参与经济程度存在适度区间,当政府参与经济程度介于0. 131和0. 206之间时,产业集聚的收入分配效应最为显著。新时期改进收入分配结构,不仅要关注产业集聚的影响,还要深层次地关注政府参与经济程度不同所带来的异质性。     

科技金融发展对产业结构优化的影响——基于地区创业水平和城乡收入差距视角

当前，全球新一轮科技革命和产业变革正在兴起，科技金融发展对我国产业结构优化意义重大。基于2011—2020年30个省级面板数据，运用面板数据计量模型、中介效应模型和工具变量法进行实证检验，系统研究科技金融发展对产业结构优化的影响。研究发现：中国科技金融发展促进了产业结构优化，为了控制内生性，以地区中华老字号认定数量作为工具变量，结论一致；且科技金融发展促进产业结构优化存在区域异质性，这种促进作用在东部、中部、西部地区依次递增；进一步分析发现，科技金融发展通过推动地区创业和城乡收入平等化，最终促进了产业结构优化。     

金融深化对中国碳排放有影响吗?

估算了中国1998~2012年30个省份的CO_2排放量,利用全国30个省份多个指标数据,考察了金融深化和CO_2排放量之间的关系。建立静态模型和动态面板模型,首先以人均GDP和金融深化指标为解释变量考察金融深化对中国碳排放的影响,然后在模型中加入城市化水平等控制变量,采用滞后期工具变量来控制有关变量的内生性,最后运用GMM方法研究了金融深化、经济增长对我国碳排放的影响。研究结果发现:金融深化与中国CO_2排放量呈显著的负相关关系,进而证实了中国存在环境库兹涅茨曲线(EKC)假说。城市化水平、产业结构、一次能源消费结构对碳排放的影响成显著正相关,研发强度与对外开放度对我国碳排放成负相关关系。最后从长远来看,金融深化有利于我国节能减排以及我国低碳进程的发展。