基于CA-Markov和InVEST模型的土地 利用格局变化对生境的影响研究——以北京 浅山区为例

在城市扩张蔓延和由此引起的生境变化过程中,研 究生境随土地利用/覆被变化(Land Use/Cover Change, LUCC)的适应性时空演变及预测已成为生态学的核心内容。 浅山区作为山区与平原的过渡地带,是天然生态屏障和生态敏 感地区,评估土地利用变化所引起的生境质量时空变化对于 浅山生态规划意义重大。以北京市浅山区为例,基于1999、 2017年的Landsat TM/ETM+遥感数据进行ENVI解译,并 采用CA-Markov模型模拟北京浅山区2035年自然增长情景 下的景观格局发展趋势。后结合InVest模型,评价3个时间下 的生境质量和退化度,以及1999—2017、2017—2035年 时间段下的生境稀缺度。结果表明：1999—2017年,浅山 区的景观空间愈加趋于碎片化,农田和建设用地趋于向浅山内 部扩张,预测2017—2035年仍将沿袭这一趋势,但变化速 度有所减缓。     

我国30省份碳达峰能力综合评价研究

使用2008—2017年我国30个省份的面板数据,运用因子分析法对每年截面数据分析得出各地区的因子综合得分及排序,并在此基础上以每年因子综合得分的最大值、最小值分别作为TOPSIS综合评价法的理想解和负理想解,计算出各地区的因子综合得分与理想解的贴近度,以此评价各地区的碳达峰能力。结果表明：（1）经济发展水平、消费水平、能源结构与政策驱动导致各地区的碳达峰能力有所差异;（2）碳达峰水平空间差异性明显,表现为东部经济发达地区快于中西部地区、可再生能源丰富地区快于化石能源丰富地区;（3）率先达峰区域一般为经济发达地区,可再生能源丰富以及政策驱动优势比较明显的地区能够在规定时间内达到峰值,而处于经济发展较为落后、政策文件缺乏、可再生能源缺乏的地区滞后于规定达峰时限。鉴于经济发展水平、能源结构、政策驱动对碳达峰的关键作用,建议对不同地区采取差异化碳达峰。     

碳中和背景下中国能源中短期预测研究

2020年9月,中国政府在第75届联合国大会上提出碳达峰和碳中和目标."2060年实现碳中和"愿景将对中国能源结构转型产生深刻影响.运用CHINAGEM模型,针对当前政策情景(基准情景)和碳中和情景(政策情景)进行模拟分析,预测分析了2020—2040年中国能源发展状况,包括一次能源消费总量及其构成、终端能源消费量及其构成和发电量及其构成.基于分析结果,提出了实现碳中和总目标下,中短期内各项宏观指标的阶段性目标.     

基于LEAP的工业能源未来发展规划——以浙江省宁波经济技术开发区为例

在节能减排的政策引导下,能源消费问题越来越受到关注。使用LEAP估计和规划浙江省宁波经济技术开发区的工业能源消费情况,模拟分析三种不同的政策情景下的能源消费情况和SO2排放情况;识别各情景的政策因子的影响,给出地区能源发展政策建议。     

碳交易试点政策对中国区域经济绿色增长的影响机制研究

碳排放权交易既是实现“双碳”目标的必然选择,也是推动中国区域经济绿色增长的重要途径。本文基于“波特假说”和新发展理念,探讨碳交易试点政策对中国区域经济绿色增长的影响机制。将试点政策作为一项准自然实验,基于2005—2018年中国内地30个省份面板数据（因数据缺失,不包括西藏和港澳台地区）,采用双重差分模型进行实证检验。结果表明：(1)碳交易试点政策对中国区域经济绿色增长起显著促进作用,且存在正向累积动态效应,经过安慰剂检验和PSM-DID检验,发现结论依然成立。(2)碳交易试点政策对中国区域经济绿色增长的影响具有区域异质性,东部地区政策促进效应显著,而中部地区不显著,西部地区则呈现不明显的抑制效应。(3)机制研究表明,碳交易试点政策通过推动绿色技术创新、调整产业结构、优化能源结构、吸引外商直接投资以及促进共享发展以实现中国区域经济绿色增长。其中,共享发展的中介效应最大,其次为绿色技术创新和产业结构,而能源结构和外商直接投资的中介效应较小。(4)分区域机制检验发现,东部地区共享发展的中介效应最大,绿色技术创新和产业结构次之,能源结构的中介效应最小;中部地区中介效应最大为能源结构,其次为绿...     

经济增长目标的策略性调整

本文旨在考察地方官员在中央调整经济结构时的增长行为。在理论上,本文证明了,当中央可信地从做大蛋糕转向调整区域经济结构时,将采取偏向欠发达地区的经济政策,地方官员会策略性调整经济增长目标;当调结构政策受惠面足够大时,发达地区官员会选择相对放缓辖区经济增长目标。在实证上,本文采用2001—2012年间省级政府工作报告所报告的增长目标和1996—2015年间五年规划所规划的增长目标,发现增长目标主导着省际差距的变动;当中央大规模调整区域经济结构后,发达省份开始相对放缓辖区增长目标。本文的发现是稳健的,为中国经济增长近年所呈现出的新现象——东部经济增长放缓、省际经济差距缩小、中央实施偏向内陆的区域协调发展政策——提供了一种解释。     

北京市氢燃料电池汽车发展潜力预测分析

氢能源具有来源丰富、高效转化等显著优势,在工业、交通等领域中有较好的应用前景。本文以北京市氢燃料电池商用车未来市场潜力为预测目标,设置乐观情景、基准情景与保守情景三种情景,构建基于麻雀算法优化支持向量机回归（SSA-SVR）的北京市氢燃料电池汽车发展潜力的智能预测模型,对北京市2022—2030年氢燃料电池汽车未来市场需求进行多情景的预测并提出相关建议。结果表明：(1)SSA-SVR智能预测模型能够克服单一模型参数选择较为敏感的问题,通过参数优化,有效预测北京市氢燃料电池商用车发展潜力;(2)在乐观情景下,技术进步因素对北京市氢燃料电池商用车发展潜力影响程度最大,在保守情景下,基础条件可作为推动氢燃料电池商用车快速发展的首要因素。     

中国区域产业绿色发展指数评价及影响因素分析

区域产业绿色发展指数评价研究对提升我国区域绿色发展水平具有重要借鉴。文章构建区域产业绿色发展指数与评价模型,对我国2011—2015年30个省份的绿色发展水平进行评价与动态比较分析,并采用面板数据回归模型进行产业绿色发展影响因素分析。实证研究显示,近五年来我国区域产业绿色发展水平整体升高且比较稳定,东、中、西部区域绿色发展水平仍存在一定差距。影响区域绿色发展的驱动因素各有特色,东部地区绿色发展优势主要为产业绿色增长度和政府政策支持因素,西部地区比较优势在于资源环境承载力,而中部地区相对优势则比较薄弱。据此,因地制宜、分类施策才能提高我国区域产业绿色发展整体水平。     

实现2035年发展目标的潜在增长率

党的十九届五中全会提出了到2035年人均GDP达到中等发达国家水平的远景目标,因此测算和回答能否和如何如期实现该目标,对于我国实现第二个百年奋斗目标和坚持“四个自信”具有重要的意义。为此,本文根据跨越和陷入“中等收入陷阱”经济体的发展经验,对2021—2035年我国潜在增长率变化进行了测算。一是参照跨越和陷入“中等收入陷阱”经济体在我国相同发展阶段时各主要生产要素的变化,模拟设定我国未来各主要生产要素的增长率;二是通过运用附加人力资本的增长核算模型测算基准、乐观和悲观三种不同情境下未来我国经济的潜在增长率,验证我国2035年发展目标实现的可能性;三是依据主要要素对潜在增长率的贡献度,提出我国如期实现2035年发展目标的相应政策建议。     

湖南省资源环境承载力预警评价与警情趋势分析

基于资源环境承载力的内涵,从资源承载力、环境承载力、生态承载力三方面构建湖南省资源环境承载力预警指标体系,运用灰色关联投影法(GRPM)模型对2004—2017年湖南省资源环境承载力警情现状进行分析,进而运用径向基函数神经网络(RBFNN)模型对2018—2022年湖南省资源环境承载力警情演变趋势进行预测,结果表明:①总体而言,2004—2017年,湖南省资源环境承载力的警情灰色关联投影值呈波动下降态势,警度由"重警"(橙灯)下降到"中警"(黄灯)。2018—2022年,其警情灰色关联投影值将进一步波动下降,但幅度不大,警度将保持"中警"(黄灯)不变。②就各子系统而言,2004—2017年,湖南省资源环境承载力各子系统的警情灰色关联投影值均有所下降,警度均由"重警"(橙灯)下降至"中警"(黄灯)。2018—2022年,资源承载力和生态承载力子系统将保持"中警"(黄灯)水平,环境承载力子系统将进一步下降至"轻警"(蓝灯)。③制约湖南省资源环境承载力警情缓解的主要因素包括人均耕地面积、单位工业增加值用水量、单位国土面积SO2排放强度、污水处理率、工业固体废物综合利用率、单位耕地面积化肥施用...     

科技创新提高碳排放效率了吗?北大核心

以2005—2018年中国30个省份为研究样本,采用非径向非期望产出SBM模型测算各地区的碳排放效率;其次,通过改进的STIRPAT模型分析科技创新对碳排放效率的影响并探究其作用机制。主要结论:(1)2005—2018年中国及东、中、西三大区域的碳排放效率整体呈现不断上升的趋势。(2)科技创新能够显著地提高碳排放效率,西部的科技创新水平对碳排放效率的正向促进作用明显高于东部地区和中部地区。(3)影响机制表明,能源利用效率提升是科技创新促进碳排放效率的重要途径。各地区应该明确未来减排工作的重点方向,提高碳排放效率,实现经济增长与二氧化碳减排协调发展。     

我国省域全要素能源效率变动差异的实证分析——以广东省为例

利用2005—2010年广东省21个地市的面板数据,运用DEA模型测度广东全省、4大地区、21个地市的全要素能源效率,分析了其变动特征,并将21地市分为高效稳定、中效稳定、中效波动和低效稳定四种类型。用泰尔指数衡量广东省各地区能源效率的差异。基于全要素能源效率计算了广东省各地市及4大地区的能源潜在调整量、节能潜力和单位GDP能耗变动。结果显示:2005—2010年期间,广东全省、各地区和各地市的全要素能源效率整体上呈波动状态,城市经济发展水平与全要素能源效率并无确定性关系;广东省的全要素能源效率存在明显的地区差异,并且以地区内部差异为主。最后指出:应在分析全要素能源效率的基础上,综合考虑各地市的多方面因素,制定科学、合理的节能目标以及具体措施,不宜搞"一刀切"政策。     

基于LEAP模型的中国未来能源发展前景研究

应用情景分析方法和LEAP模型的计算 ,对中国可供选择的能源供需前景进行探讨。根据未来20多年里中国社会经济发展趋势 ,结合中国的发展现状 ,设计了三种方案四种情景。通过计算得到了不同方案下各时期的能源需求量以及温室气体排放量。计算结果表明 ,到2020年中国终端能源需求在21—30亿吨标煤之间。提高能源效率、优化能源结构是实现能源可持续发展战略 ,以及实现经济目标的相对更加有效保证。     

基于正交试验的“十三五”中国能源强度情景预测与分析

基于1990—2014年相关数据,利用多元回归法构建了中国能源强度预测模型,分析了能源价格、产业结构、能源结构、人口总数4个因素对中国能源强度的影响。将正交试验法与情景分析法相结合,对"十三五"期间中国的能源强度发展进行情景预测及相关路径规划。结果表明:4个因素对中国能源强度均具有显著影响,其中人口总数增加和能源结构优化对中国能源强度的降低具有抑制作用,产业结构调整和能源价格上升对能源强度的降低具有促进作用。对2016—2020年中国能源强度的发展路径进行情景预测,其中2020年中国能源强度最低可降至0.477吨标准煤/万元。最后,提出合理的政策建议。     

基于SD模型的中国西南水—能源—粮食纽带系统仿真模拟

基于系统动力学构建以水资源、能源、粮食为主体,涵盖经济、社会、环境的复杂系统,以西南四省市2004—2017年数据为基础模拟2018—2030年该区域水—能源—粮食与水电生产状况,并设置四个情景进行仿真模拟,在单要素模拟基础上协同分析其水—能源—粮食三者的纽带关系。结果表明:(1)西南四省市的用水总量呈现先上升后下降趋势,2030年预计超过606亿m3,整体水资源压力低于30%;能源消费总量逐年递增,预计达到7.4亿t标准煤,平均单位能耗仍较高;粮食生产量稳步增长到7 900万t,但人均粮食产量仍低于全国平均水平;水力发电总量在保持现有的开发速度,预计超过1.5万亿k W·h,为2018年的2.2倍。(2)水—能源—粮食纽带关系呈协同优化趋势,三者资源利用效率明显提升,推动社会经济与生态环境呈良性发展态势。(3)通过对四种情景进行权衡协同分析,建议选择情景四即综合节约与水能发展,有助于当地经济与生态可持续发展。     

喀斯特山区土地资源生态承载力评价与障碍因素诊断——以贵州省为例

对土地资源生态承载力研究可反映出一个地区的绿色程度、人地协同程度。基于人地协同视角,运用DPSIR模型和障碍度模型对2005—2018年喀斯特山区贵州省土地资源生态承载力进行评价及障碍因素诊断。研究表明:(1)贵州省土地资源生态承载力总体呈上升态势,综合承载指数极差达128.46%。(2)2005—2018年贵州省土地资源生态承载力的驱动力指数、状态指数、响应指数总体皆为上升态势,压力指数、影响指数整体上表现出波动下降的变化趋势,揭示经济社会发展与土地资源生态环境承载力进一步协调,但还有一定的提升空间;压力指数、影响指数指标作为土地资源生态环境的直接反应成为影响贵州省土地资源生态承载力状态的主要障碍因素。(3)影响贵州省土地资源生态承载力的主要障碍因素为人口密度、常住总人口、人均绿地面积、碳排放总量、人均粮食产量。     

中国城市群空间结构对科技创新的影响

空间结构不仅影响区域经济发展,也会影响区域科技创新,目前相关文献大多关注前者而后者亟待进一步探讨。基于2005—2020年我国19个城市群的面板数据,实证分析了城市群空间结构对区域科技创新的影响。研究发现：(1)在解决了模型的内生性之后,总体上单中心结构有利于城市群的科技创新。(2)异质性分析表明,单中心结构城市群在发达地区抑制了科技创新,而在欠发达地区则有利于科技创新水平提升;多中心结构的城市群在发达地区可以促进区域科技创新水平的提升,而在欠发达地区则不利于科技创新。(3)进一步分析表明,在我国东部地区较为发达的城市群,多中心结构有利于区域科技创新水平的提升;而对于中部、西部或东北地区发展条件相对较好的城市群,则是单中心结构促进了科技创新水平的提高。     

城镇化对农村能源贫困影响的实证研究——基于城乡相对贫困视角北大核心

基于2005—2018年省级面板数据,运用面板分位回归模型,以城乡相对贫困视角下的农村能源贫困为被解释变量,以城镇化发展水平为核心解释变量,并纳入经济发展水平、农村能源推广管理机构情况等控制变量,研究城镇化发展对农村能源贫困的影响。结果表明:(1)消费数量维度下的农村能源贫困比消费结构维度下的农村能源贫困分布范围更广且贫困程度更深;(2)城镇化发展水平与经济发展水平皆可对农村能源贫困产生负向影响,但这种负向影响具有空间异质性,随着农村能源贫困程度下降,城镇化发展水平对其的负向影响呈强化趋势,而经济发展水平对其的负向影响呈弱化趋势;(3)农村能源推广管理机构情况对农村能源贫困的影响具有明显的因素异质性,强化机构的基层结构与提升机构人员文化水平比单纯扩充农村能源推广管理机构人员数量更有利于缓解农村能源贫困。基于此,提出了缩小城乡相对贫困视角下农村能源贫困程度的政策启示。     

碳中和目标下基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型及其模拟研究

系统剖析了欧盟碳排放交易体系,在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型,用以刻画碳交易价格的影响因素,并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性,在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大,构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排,还能优化能源结构,其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制,营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考,为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。     

碳达峰倒逼高耗能行业转型的经济影响评估--以陕西省为例北大核心

高耗能行业碳达峰是实现全社会碳达峰的前提。论文通过构建国家—陕西两区域CGE模型,设计基准情景和三个减排情景,评估碳达峰目标的倒逼机制作用对宏观经济及产业部门的影响。研究表明:碳控制政策能有效控制碳排放增速,三个减排情景于2029年实现碳达峰,能源消费总量达峰时间滞后于碳达峰。相比基准情景,全行业实施碳控制政策导致GDP损失1.20%;只限制高耗能行业实现碳达峰目标,投资结构优化弥补产能的缩小,GDP损失仅为1.06%。高耗能行业实施碳交易政策能优化配置碳减排空间,进一步缓解0.23%的GDP损失。通过集中管控高耗能行业碳排放,促进高耗能行业提前实现碳达峰,可有效降低全社会碳减排成本,支撑能源大省完成碳达峰目标和保障经济的可持续发展。