中国省域劳动就业影响因素的空间计量分析

利用2000-2009年中国29个省级单位数据建立空间计量模型对影响劳动就业的各因素及其空间效应进行检验分析。结果显示:省际劳动就业存在显著的空间相关性,邻近省域就业的溢出效应对本省具有正向影响,且该效应从东部到西部地区呈阶梯状依次递减,东部地区就业较中西部地区具有更强的区间联动性。省域技术进步、财政支出、市场化和产业结构优化无论从全国层面还是地区层面均对劳动就业具有显著的促进作用,且财政支出对中西部就业的影响明显大于东部地区;城市化与实际工资对东部就业影响不显著,但能够显著促进中西部地区就业增长。促进区间联动、加快市场化、城市化和产业结构优化步伐、完善和优化财政支出结构是增加就业的重要举措。     

数字经济对省域碳排放的影响效应研究

采用我国30个省份2011—2019年的省级面板数据进行实证分析,运用空间计量方法研究数字经济对省域碳排放的影响效应,研究发现：数字经济对省域碳排放的影响呈现“倒U型”关系,即数字经济对碳排放具有先促进后抑制的作用;数字经济对省域碳排放的影响具有空间溢出效应,此时“倒U型”结论仍然成立;数字经济对省域碳排放的影响具有区域异质性,其中我国东部地区的数字经济对碳排放具有显著的空间溢出效应,而中部和西部地区则不具有空间溢出效应。     

旅游业人力资本对我国区域旅游经济增长的影响研究

旅游业人力资本是影响区域旅游经济增长的重要因素。文章利用协整检验、格兰杰因果关系检验和面板数据回归分析方法,就全国层面及东部、中部和西部三大区域的旅游人力资本对旅游经济增长的影响进行实证研究。格兰杰因果检验表明,全国层面和西部地区的高等旅游人力资本、中等旅游人力资本与国内和国际旅游经济增长存在显著的格兰杰因果关系,旅游业从业人员与国内旅游经济增长存在显著的格兰杰因果关系,但与国际旅游经济增长的格兰杰因果关系不显著;东部和中部地区的高等旅游人力资本、中等旅游人力资本与旅游业从业人员均与国内和国际旅游经济增长存在显著的格兰杰因果关系。面板数据回归分析表明：在全国层面,高等旅游人力资本对国内旅游经济增长具有显著正向影响;在区域层面,高等旅游人力资本对西部地区的国内旅游经济增长和中部地区的国际旅游经济增长具有显著正向影响,中等旅游人力资本对中部地区的国内和国际旅游业具有显著正向影响,旅游业从业人员对东部和西部地区的国内旅游经济增长具有显著正向影响。基于研究结论,文章提出了制定我国旅游业人力资本政策时在坚持因地制宜、有所侧重原则下不同区域应采取的相关对策。     

多尺度视角下中国旅游业碳排放强度时空动态研究

从多尺度视角把握中国旅游碳排放强度的时空动态变化,对中国旅游产业响应“双碳”目标具有重要意义。以中国全域、区域、省域为研究对象,综合运用“自下而上”法、泰尔指数法和ESDA分析法,测度旅游碳排放及强度,并剖析旅游碳排放强度的时空关系。结果表明：（1）2000—2019年,我国旅游碳排放量由3 714.06万吨增加至19 396.00万吨,东部地区增量最大;旅游碳排放强度由0.47吨/万元降至0.09吨/万元,中部地区降幅最大。高碳排放类型的北京、上海、广东、海南和宁夏的旅游经济与环境保护关系亟须改善。（2）中国旅游碳排放强度在空间上有显著差异,以区域内部差异为主,但同时表现出较强的相关性;2000—2013年,全局空间上表现为西部地区HH集聚和多数省份的LL集聚,2014年起局部空间集聚,以从东部地区向中部、西部地区扩散性LL聚集为特点。     

产业和人口的空间集聚对中国区域碳排放强度的影响

估算了1997-2012年中国各区域的碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,实证分析了产业、人口空间集聚对区域碳排放强度的影响。研究结果表明:中国区域碳排放强度具有较强的空间自相关性,采用空间计量方法往往可以更好地解释中国区域碳排放强度的空间变化;中国区域碳排放强度受经济密度、大城市比重以及建成区比重的影响显著;在三区域划分标准下,除人口密度以外,经济密度、就业密度、城市化率、大城市比重和建成区比重,对东、中和西部地区的碳排放强度具有显著影响;在八区域划分标准下,经济密度的提升有利于优化区域碳排放强度,而就业密度、人口密度、城市化率和大城市比重在不同区域的影响效应具有明显差异,甚至相反。     

中国城镇化对交通运输业碳排放的空间效应研究

基于2010—2019年中国30个省份（因数据缺失，不包括西藏和港澳台地区）的面板数据，利用动态空间杜宾模型实证分析了人口、土地、经济多维度城镇化对交通运输业碳排放水平长期和短期的影响机制及空间溢出效应。研究结果表明：中国交通运输业碳排放存在显著的空间相关性和“时间惯性”：(1)人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化都对本地区交通运输业碳排放产生显著的促进作用，且长期影响要大于短期影响，其中，人口城镇化是推动本地区交通运输业碳排放增长的主要动力，人口城镇化对相邻地区存在显著的正向空间溢出效应；(2)分区域来看，人口城镇化会显著抑制东部地区交通运输业碳排放的增长，但能够促进中西部地区交通运输业碳排放的增长，而东、中、西地区土地城镇化和经济城镇化对交通运输业碳排放均产生显著的正向促进作用；东、中部地区人口城镇化对交通运输业碳排放产生显著的正向溢出效应，东部地区经济城镇化具有显著的正向溢出效应；(3)分阶段来看，两个阶段城镇化（人口、土地和经济）对交通运输业碳排放的长期影响均普遍高于短期影响，城镇化对交通运输业碳排放的影响程度在不断加深。     

城镇化、技术创新与区域碳排放绩效

在厘清城镇化、技术创新影响区域碳排放绩效机制的基础上,选取2011—2020年中国30个省份面板数据,运用NCSE—EBM模型测度碳排放效率,利用面板数据Tobit模型检验全国和三大地区城镇化、技术创新对区域碳排放绩效的独立效应及协同效应。研究发现：城镇化对全国和中西部地区碳排放效率的促进作用显著,技术创新对全国及东部地区碳排放绩效具有显著促进作用。城镇化与技术创新对全国及东部地区碳排放效率的协同效应小于独立效应,对中西部地区不显著;对全国及中部地区碳排放强度的协同效应小于独立效应,而东部地区协同效应大于独立效应,西部地区则不显著。     

基于Super-PEBM模型的中国省域物流业碳排放效率测度研究

对省域物流业碳排放效率的准确测度是各省制定物流业减排策略的基础。基于2010—2017年面板数据,结合环境DEA技术,构建Super-PEBM模型对我国省域物流业碳排放效率进行测度,并分析省物流业碳排放效率的时序变化和空间分布特征。实证结果表明,我国物流业碳排放效率总体偏低,呈缓慢上升趋势,有较大的提升空间。在空间分布上,呈现东部最高、中部地区次之、西部地区最低的分布格局,东、西部物流业碳排放效率相差较大,但差距呈现缩小的趋势。     

中国循环经济运行效率的评估与空间差异性研究——基于DEA-ESDA的探索性分析

借助较为前沿的基于理想点决策单元的交叉效率DEA模型,对我国30个省份的循环经济运行效率进行评估,并在此基础上采用ESDA探索技术对全国30省份以及东、中和西部地区的循环经济运行效率的空间差异性进行探索。研究结果表明,我国循环经济运行效率较高的地区为浙江、北京、广东、福建、江西和上海地区;东、中和西部地区的循环经济运行效率存在差异,并且三大区域内部的差异也十分明显;我国循环经济的运行效率在整体上表现出十分显著的空间相关性。同时,东、中和西部地区的空间相关性亦存在明显的差异;我国循环经济的高值集聚区主要位于东部,而低值集聚均位于西部地区。同时,三大区域内部的集聚也表现出不同的模式。     

二氧化碳排放与经济增长关系的EKC检验——对我国东、中、西部地区的一项比较

根据环境库兹涅茨曲线理论,本文选用1996—2008年中国省域面板数据,研究了东、中、西部地区人均碳排放EKC的存在性。研究结果表明：第一,东、中部地区存在人均碳排放EKC,而西部地区入均碳排放与经济增长呈线性关系。第二,东、中部地区人均碳排放EKC拐点到达的时间不同,东部地区较晚而中部地区较早,并且碳排放强度下降会促使拐点提前到达。第三,东、中、西部地区人均碳排放均存在较强的排放惯性,当期经济增长会对未来几年的环境质量产生影响。