经济内循环视角下中国省域间隐含碳转移网络结构特征研究

基于MRIO模型测算了我国省域间隐含碳排放转移规模,采用社会网络分析方法刻画了隐含碳转移的方向与空间网络结构特征,以探讨经济内循环视角下省域间碳转移网络关联特征和聚类特征。研究表明:(1)省域间隐含碳转移规模增大,转移方向呈现不对称性、区域性、复杂性特征,其中,广东、江苏、浙江、河北、上海等地是主要的碳转出区,河北、山西、内蒙古、山东、河南等地是主要的碳转入区。(2)省域间碳转移空间网络结构呈显著的紧密化、中心化趋势,随着中介网络节点省份数量减少,碳转移的梯级转移特征弱化;中心权力节点动态更替特征凸显,碳转移网络稳定性降低。(3)进一步,块模型分析揭示了省域间的碳转移与传导作用趋于"需求主导"到"内化供给""供需并存"的中心化聚类形态。研究结果可为制定区域间协同减排政策提供理论和科学依据。     

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。     

基于空间面板模型的我国区域碳排放分析

运用空间面板模型对我国省域碳排放分别从全国层面及东、中、西三大区域层面进行空间计量分析。分析结果表明:总体而言,全国省域碳排放存在显著的空间正自相关性,各省份碳排放对相邻省分的碳排放具有溢出效应;区域层面上,我国东、西部省域碳排放存在正向的空间相关性,而中部地区存在负向的空间相关性;人均GDP、人口规模、能源强度对我国三大区域碳排放均存在显著的正向影响,但影响强度有所不同;产业结构对东部地区碳排放有显著影响,但对中、西部地区影响不显著;能源消费结构对中、西部地区碳排放有显著影响,但对东部地区影响不显著。     

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。     

长江经济带种植业碳源/汇空间特征及公平性研究

推进长江经济带种植业碳排放公平性研究,对于推动区域经济可持续发展有重要的现实意义。以长江经济带11省市为研究区域,利用2020年长江经济带种植业相关数据,分析长江经济带种植业碳源碳汇及空间特征,并运用生态承载系数和经济效率系数对长江经济带碳排放进行公平性研究。结果表明：（1）区域间呈现出下游>中游>上游的空间格局。（2）省际间碳收支平衡存在明显差异。（3）根据生态承载系数、经济效率系数将长江经济带省域划分为四种不同类型区。基于以上研究结论,从公平性保护、因地制宜、产出结构优化等方面提出相关建议。     

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。     

我国制造业价值链攀升效率的区域分异及空间收敛性

运用传统DEA、超效率DEA模型、空间自相关及空间收敛性模型,对我国30个省域(不含西藏及港澳台)制造业价值链攀升效率及空间收敛性进行测度和分析。研究发现,地理空间上呈"V"型分布的北京、天津、上海、江苏、浙江等13个省市属制造业价值链攀升DEA有效,但辽宁、河北、山东等东部沿海省份及中西部多数省份制造业价值链攀升效率偏低;地域相邻使省域制造业价值链攀升效率表现出典型的空间自相关特征;时间推移使省域制造业价值链攀升效率表现出明显的绝对收敛和条件收敛性。对条件收敛的影响因素分析表明,工业发展及信息化水平对省域制造业价值链攀升效率提升具有显著的正向推动作用,但科技创新并没有成为制造业价值链攀升的重要推动力;此外,产业集聚与配套、人力资源禀赋、对外开放等因素对制造业价值链攀升效率提升的作用尚未充分表现出来。     

基于公路交通流视角的吉林省城镇中心性及影响因素

识别流空间视角下的城镇地位及其发育状况是深入推进新型城镇化的重要认知基础之一。基于县域公路客运班次数据,在Ucinet及Arc GIS软件支持下,从整体网络、城镇中心性及地理探测等三个方面对吉林省城镇中心性及影响因素进行深入分析。结果显示:(1)省域整体网络结构相对松散、核心网络实力偏弱,城镇间空间联系有待进一步提升;市域内空间联系相对紧密、跨市域联系则明显不足,区域联动发展进程相对滞缓。(2)地级城市程度中心性普遍较高、省域边缘城镇的交往能力总体处于从属地位;城镇节点的空间链接效应具有地域差异特征、区内空间联系多通过地级城市中介作用完成;综合中心性视角下的城镇层级总体呈首位分布特征并形成"一极三核"的省域"中心—枢纽"格局,区内出现"八子群、四片区"的组团现象。(3)将地理探测器方法应用于城镇中心性影响因子研究,发现城镇居民人均可支配收入对省域内城镇节点中心性的影响较小,经济规模、人口规模、产业结构、交通承载力等因子对城镇地位及角色影响明显,路网密度仍是影响城镇空间链接水平的因子之一。为此,应提升省域东西部地区核心城镇资源集聚能力,优化省域边缘城镇产业结构、增强市场活力,合理配置区域交通资源、完善边缘城镇交通基础设施,以促进区域联动发展。     

中国省域碳排放的空间格局预测分析

为探索中国省域碳排放的空间演化规律,以二氧化碳为测度指标,利用空间统计方法和自回归积分滑动平均模型分析了碳排放的空间格局演化特征及其未来变化趋势,最后运用空间杜宾面板数据模型分析了影响碳排放的主要因素。结果表明:(1)中国省域碳排放空间格局总体上较为稳定,HH类型省域主要分布于中国北方地区,LL类型省域主要分布于中国的西部地区,中国省域碳排放在空间上的集聚性和集群效应增强。碳排放的重点调控区域包括长江经济带、京津冀地区、山东、河南、山西、陕西、宁夏、内蒙古和辽宁等。(2)1997-2007年中国省域碳排放标准差椭圆的中心向西南移动,2007-2012年向西北移动;碳排放沿X轴呈分散趋势,沿Y轴呈集中趋势;转角大致在21.516 0°~30.852 6°之间变化;碳排放的空间密集化程度增加,空间分布形态呈现"圆化"趋势,空间相似性降低。(3)2013-2020年碳排放标准差椭圆的中心主要在中牟县内移动;碳排放空间格局呈现一定的空间拉伸趋势;转角大致在20.661 3°~22.482 7°之间变化;形状指数总体上呈轻微增加趋势,空间分布形态呈现"圆化"趋势,空间格局相对稳定。(4)空间面板模型的结果表明,碳排放强度、人口总量、产业结构和经济水平是影响中国省域能源消费碳排放空间格局演化的主要因素。其中,降低碳排放强度是控制碳排放量的重要途径,产业结构和人口总量对碳排放量表现出了明显的空间溢出效应。     

环境约束下中国省域旅游经济效率及其影响因素的空间计量分析

采用Super-SBM方法将环境因素作为非期望产出纳入旅游经济效率测算框架,结合空间计量经济方法分析2005—2016年我国省域旅游经济效率空间关联性及影响因素溢出效应,结果显示:环境约束下,我国省域旅游经济具有一定的空间集聚趋势,呈现出"东南热、西北冷"的分布特征,尚未实现网状结构均衡发展;我国省际旅游经济效率间存在显著的空间溢出作用。对于环境约束下旅游经济效率发展来说,人均GDP、技术创新、市场化、环境规制均有显著的正向作用,路网密度作用不显著,外国直接投资(FDI)有显著的负向作用。影响因素的溢出效应来看,市场化、经济增长、技术创新具有显著的积极间接溢出效应,但环境规制带来了显著的负向间接溢出效应,FDI与路网密度的间接溢出效应不显著。     

中国环境规制对碳排放影响的空间异质性分析

基于1997—2017年中国30个省份的面板数据,将环境规制分成命令型、市场型和自愿型三类,以核密度估计分析碳排放分布的动态变化,采用空间杜宾模型探究了不同环境规制对碳排放影响的空间异质性。结果表明:1997—2017年中国三种环境规制与碳排放量变化表现同步增长,碳排放区域差异明显,命令型环境规制占据主体,市场型环境规制波动性变化特征明显,自愿型环境规制稳步增长;碳排放和环境规制具有明显的空间自相关特征,并且环境规制对邻近地区碳排放减少或增长的影响能力增强;三种环境规制对碳排放的影响均存在空间溢出,相比较而言,市场型环境规制的正向溢出效应最为明显,不同环境规制影响的区域差异特征表现为:命令型环境规制"东部>中部>西部",市场型环境规制"东部>西部>中部",自愿型环境规制"西部>东部>中部"。     

中国区域资本时空演变特征及其对经济增长影响

利用1979—2014年我国大陆31个省份的统计数据,从固定资产投资、资本形成额、银行贷款资金及外商直接投资(FDI)四个方面,借助GIS的空间分析模块,系统分析了我国省域不同资本的时空演化过程,然后,采用面板数据模型,揭示了东中西三大不同资本对区域经济增长的影响差异。结果表明:(1)各区域资本规模持续增大,不同板块间的差距显著,东部地区占据主导地位,其次为中西部地区;(2)各省域资本空间分异明显,高值区域即资本活跃区集中于山东等沿海省份,较高值区域以中东部省份为主,中值区域呈零星分布,低值区域以西藏等省份为主;(3)相邻省域表现较弱的空间集聚特征,演化格局较稳定,热点区逐步由东部向中部地区延伸,冷点区(西藏、青海等省份)变动不大;(4)东部地区各资本与区域经济水平存在着长期稳定关系,中西部因资本形成额和固定资产投资的不显著,未能形成稳定关系,且银行贷款资金的贡献较大,其他资本的作用存在区别。     

中国省域旅游生态安全时空格局与空间效应

基于PSR-SEE模型对2004—2013年中国省域旅游生态安全进行综合测度,归纳旅游生态安全的时间演进特征和空间集聚特征,并分析中国省域旅游生态安全的空间溢出效应及其影响因素。结果表明:①中国省域旅游生态安全整体呈先升后降的倒“U”型演变格局,总体处于敏感级状态;不同省市的旅游生态安全主要有增长型、衰退型、“U”型和倒“U”型四种演变类型。②中国省域旅游生态安全表现出显著的全局与局部空间集聚特征,不同旅游生态安全等级的省市分布在空间上表现出明显的地带效应,其中HH集聚类型主要分布在东部沿海地区和南部沿海地区,LL集聚类型集中于东北地区、黄河中游地区、长江中游地区和西北地区。③中国省域旅游生态安全存在较为显著的空间效应,省市旅游生态安全受自身因素影响的同时,还受邻近省市旅游生态安全空间溢出效应的影响,而误差冲击对省市旅游生态安全的影响作用不明显;不同时期的旅游负荷水平、劳动力投入量、环境治理力度、旅游发展水平和产业结构对旅游生态安全空间效应的影响程度差异显著。     

中国省域碳排放测算及配额分配

基于IPCC碳排放系数法和贸易转移系数矩阵,测算了2000—2014年中国省域间的贸易转移碳排放量,分析了省域间碳转移的密切关系,核算了各省的共同责任碳排放量,利用加权变异系数、Theil指数和Gini系数考察了省域碳排放的公平性,并基于世袭制、平等主义、支付能力和综合公平等原则对2020年中国的碳排放配额进行分配。结果表明:可将中国30个样本省域划分为9个碳排放集结域;省域碳排放处于"比较公平"状态;要实现"十三五"减排目标,需要在全国范围内促进碳排放的自由流动和优化配置。     

中国省域碳排放权分配——基于环境FCAM

考虑CO_2排放的非期望产出特性,以最大化整体平均效率为目标,构建省域碳排放权分配的环境固定成本分摊模型(FCAM)。对世袭制、平等主义和支付能力三种公平分配原则下的省域碳排放权初始分配结果进行加权组合,从而获得综合公平原则下的省域碳排放权分配方案。以基于环境FCAM的分配方案趋同综合公平原则下的分配方案为目标,构建优化模型,以融合效率和公平。2020年省域碳排放权分配结果表明:最终分配方案在达到效率最优的同时,属于"绝对平均",较好地融合了效率和公平;基于强度减排压力和总量减排压力对30个样本省进行分类的结果基本一致。最后,针对四类省区的具体情况提出了相应的减排建议。     

人工智能、承接能力与中国经济增长——新“索洛悖论”和基于AI专利的实证分析

本文以主要经济体在人工智能技术应用中存在的新“索洛悖论”现象为起点,对人工智能技术与中国经济增长之间的关系进行了理论和实证分析。人工智能技术作为新一代信息技术、新一代自动化技术和知识生产元技术,可以通过要素替代、效率提升和知识创造等多条传导机制促进经济增长。然而,基于我国省域面板数据的实证分析显示,人工智能技术仅对我国经济增长规模产生了提升效应,对增长速度和效率的提升并不显著,在宏观层面呈现新“索洛悖论”特征,省域发展阶段和承接能力差异是背后的主要原因。机制分析结果表明,人工智能技术促进经济增长的空间溢出效应不显著,技术收益难以通过地理位置或经济水平相近而溢出至邻近省域。人工智能对经济增长的影响受到省域承接能力的限制和调节,市场规模和研发投入对欠发达地区的约束较强,产业结构则使东部领先省域的部分技术收益受阻,而我国省域间产业布局缺乏协同配合则有可能对人工智能技术的长期发展和增长提升潜力形成负面影响。为更好引导人工智能技术研发和应用方向、推动我国经济高质量发展,应提升后发地区增长规模和速度、推动人工智能技术与实体经济深度融合、培育区域创新能力和创新环境。     

中国省域综合运输效率及其空间分布研究

从投入产出角度,在采用主成分分析提取投入产出主成分的基础上,运用超效率三阶段DEA模型,修正了环境变量与随机因素的影响,对2013年中国各省域的综合运输效率进行测算,最后采用空间自相关检验和空间散点图分布分析了我国综合运输效率的空间集群特征。结果表明:1剔除外部环境变量和随机因素等影响后,我国总体综合运输效率有所下降(调整前0.87→调整后0.74),呈现东部高、中部次之、西部效率低的空间格局;2调整前后,我国均有10省域处于运输效率前沿面,调整前后效率最优的省域分别为广东(调整前4.34→调整后1)、天津(调整前0.72→调整后1.15),效率最低的省份为西藏(调整前0.06→调整后0.05);3我国各省域综合运输效率存在空间正相关性和空间集聚效应,主要表现为低低聚集,高效率地区聚集效应不显著。     

环境规制对碳减排的影响效应研究——基于碳排放权交易试点政策的准自然实验

基于2005—2019年中国省域面板数据,采用倾向得分匹配与双重差分法相结合检验碳交易试点政策对碳减排的影响效应。研究发现：（1）碳排放权交易试点政策显著促进了碳减排,但是区域异质性分析发现碳排放权交易试点政策显著促进了中国中部地区的碳减排,对东部和西部地区的碳减排影响不显著;（2）碳排放权交易试点政策通过绿色技术创新和产业结构为中介促进了碳减排;（3）环境约束力度的强弱对碳减排的影响效应存在差异,强约束对碳减排的影响效应更大。     

中国交通运输碳排放空间聚类与关联网络结构分析

基于中国29个省域1996、2005和2014年交通运输碳排放数据及公路交通网,采用社会网络分析法(SNA),从网络密度、空间异质性、凝聚子类、中介性等角度分析中国29个省域的网络结构演变、空间分布及聚集特征、中介性及角色。结果表明:(1)从时间趋势上看,1996—2014年中国交通运输碳排放关联网络密度不断提升,网络结构呈现复杂化态势,同时碳排放关联强度存在明显差异性;(2)通过交通运输碳排放网络TOP1、TOP5、TOP10及凝聚子类分析发现中国交通运输碳排放大体可以分为6大区域:东北地区、西南地区、华南及华中华东部分地区、长江三角洲地区、北方地区、西北部分地区;(3)在不同的区域中,不同省份扮演着不同的地位和作用,其中上海、江苏、浙江、安徽、河南、山东、贵州、广东、湖北等省份存在着明显的"空间溢出效应",同时与区域内部省份间存在着较强的空间关联特性,扮演着"中间人"角色,其余省份主要在区域内具有较强的空间关联特性。     

基于空间计量的中国省域人力资本与碳排放密度实证研究

基于2011年中国31个省域截面数据,应用空间计量模型分析人力资本对碳排放密度的影响。我国省域间碳排放密度存在着显著的空间相关性,即一个地区的碳排放密度受相邻地区碳排放行为的影响。采用不同指标测度出的不同类型的人力资本对地区碳排放密度的影响作用不同:基于教育年限法衡量的通用性人力资本对碳排放密度影响系数显著为正,即现阶段教育水平较高的地区碳排放密度也较大;以R&D人员为代表的异质性人力资本与碳排放密度之间存在弱负相关关系,但未通过显著性检验,表明异质性人力资本水平的提升对该地区减少碳排放的影响力度有限,也难以对相邻地区的碳减排产生正的溢出效应。