京津冀县域尺度碳排放时空演变特征——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

以全球DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,通过影像重投影、相互校正、年内校正、时间序列校正后,得到京津冀地区校正后DMSP/OLS夜间灯光数据;利用京津冀能源消费统计数据和碳排放因子数据,计算得出京津冀地区分省市碳排放量。在此基础上,通过数据拟合构建京津冀县域尺度碳排放估算模型,估算模型拟合优度为0.975 2,估算模型有效。利用构建的估算模型对京津冀县域尺度碳排放量进行估算,并采用探索性空间数据分析方法对京津冀县域尺度碳排放时空演变特征进行分析。结果表明:2000—2013年京津冀县域尺度碳排放呈现快速增长特征,且存在显著的区域差异,高碳县域表现为“Y形”分布特征。县域尺度碳排放具有显著空间正相关性,碳排放空间相关性呈不断减弱的趋势,且呈现空间高值集聚效应和空间低值集聚效应。热点与次热点区域集中在北京市、天津市以及与北京市、天津市邻近的河北省区域;冷点与次冷点区域包括承德西北部地区和河北省中南部地区。     

能源生态效率对碳排放的影响及空间溢出效应研究——以长江经济带110个城市为例

在“双碳”目标下,提升能源生态效率对于实现碳减排和促进我国经济绿色发展转型具有重要意义。本文以长江经济带110个城市作为研究对象,基于非期望产出的SBM模型测算出各城市2009—2019年的能源生态效率均值,构建地理、经济和综合3种空间权重矩阵,利用莫兰指数和空间计量模型,探究能源生态效率和碳排放的空间分异特征与影响作用关系,并对影响碳排放量的主要因素进行识别和分析,旨在为长江经济带低碳绿色发展提供科学依据。研究结果表明：从时序上看,长江经济带各城市整体能源生态效率均值呈波动上升趋势;从空间上看,长江经济带各城市能源生态效率呈现出“东高西低”的空间分布特征;在研究期内,长江经济带城市碳排放总量呈缓慢增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势,各城市碳排放量存在着显著的高-高集聚和低-低集聚特征,高-高集聚特征主要集中在下游城市群,低-低集聚特征主要集中在上游城市群。能源生态效率和城市规模水平与碳排放量显著负相关,产业结构系数、工业集聚水平、经济发展水平和对外开放度等几个因素与碳排放量显著正相关。     

农村居民物价压力指数及其时空差异——以甘肃县域为例

了解农村居民物价压力的时空差异对缩小县域经济水平差异、助推乡村振兴具有重要意义。研究以甘肃86个县区为研究单元，在定量测度甘肃县域农村居民物价压力的基础上，运用加权变异系数、空间自相关系数、标准差椭圆的方法，揭示甘肃省农村居民物价压力的空间差异性。结果表明：（1）2010—2019年甘肃省大部分县域物价压力指数总体不高，农村居民物价压力随县域经济发展水平的提升逐渐下降。（2）2010—2019年物价压力在空间分布上表现出西高东低态势，高压力区域主要位于兰州南部和陇南市，低压力区域主要位于河西走廊中部，武威、金昌、定西、天水等零星分布。（3）甘肃省物价压力存在明显的空间自相关性，高高集聚区域有兰州南部、庆阳市、陇南市，低低聚集主要分布在河西走廊中部；物价压力的空间分布重心轨迹经历了向东南—西南—东南方向的演化规律，物价压力的重心具有由西南向西北迁移的趋势。结论：2010—2019年甘肃省各区县之间物价压力具有明显的空间差异性，河西走廊中部物价压力较低，中西部和南部地区物价压力相对较高，县域之间存在着发展不平衡问题。     

国家级城市群建筑业碳排放效率的空间分异及影响因素

基于2009至2019年中国四个国家级城市群62个城市的面板数据，对其建筑业的碳排放效率及空间差异和影响因素进行分析。首先采用排放系数法测定碳排放量，在此基础上利用非期望产出超效率SBM进行碳排放效率分析，最后运用Tobit模型分析碳排放效率的影响因素，得到以下研究结论：（1）碳排放量在时序上呈现倒“V”字型；（2）建筑业碳排放效率整体水平不高，在时序上总体呈上升趋势，城市群间空间差异显著；（3）建筑业碳排放效率与建筑业区域经济、产业结构及节能技术呈正相关关系，与行业规模、资源禀赋及区位熵呈负相关关系。因此从政府角度提出了技术推广和资源利用等对策建议。     

山东半岛城市群土地开发强度的时空演变特征研究

严格控制土地开发强度,全面提升土地开发效率是提高节约集约用地水平,推进国土空间合理有序开发的有效手段.城市群作为城镇化的推进主体和未来城市发展的重要方向,正面临土地开发强度明显高于城市及一般区域的现实问题.基于此,本研究以山东半岛城市群为研究区域,以2007—2016年为研究时段,运用探索性空间数据分析方法对土地开发强度的时空演变特征进行系统分析.结果表明:1)在时间层面上,山东半岛城市群土地开发强度呈现先增后减的演变特征,2007—2011年呈现逐年递增,2011—2016年呈现递减态势,各城市土地开发强度分异特征明显,总体呈现青岛市威海市济南市烟台市淄博市潍坊市日照市东营市;2)在空间层面上,山东半岛城市群相邻地域单元土地开发强度的相关性较低,整体呈现离散式分布,高值与低值的空间集聚度较差,局部空间分异特征相对零散,各种类型地域均有分布.     

深度贫困地区相对贫困的空间差异与影响因素--基于西藏和四省涉藏县域的实证研究

从自然、经济、社会维度对西藏和四省涉藏县域的相对贫困进行测算,并结合GIS分析功能以及地理探测器对其空间差异进行了深层次分析。结果表明:相对贫困度差异较大,相对贫困程度较深的区域主要分布在西藏。具有显著的空间差异性和集聚特征,相对贫困度相近的县域在空间中存在集聚现象。经济因素、社会因素是西藏和四省涉藏县域相对贫困空间差异的主要因素。各种社会福利收养性单位数、普通中学在校生、第一产业增加值、医疗卫生机构床位数是西藏和四省涉藏县域相对贫困分异的主导因子,并且其中两个因子的交互作用要明显大于单因子的作用,交互作用类型以双因子增强型和非线性增强型为主。基于上述结论,得出缓解相对贫困的政策启示,以进一步促进深度贫困地区协调发展。     

湖北省农业碳排放时空比较及驱动因素分析

基于农地利用、稻田、牲畜养殖三方面17类碳源,测算了湖北省全省1995-2011年及其16个地市(州)2010年的农业碳排放量,并展开时空比较分析;在此基础上,利用LMDI模型对湖北省农业碳排放的驱动因素进行了分解。结果表明:湖北省全省2011年农业碳排放量达到1 544.90万t,较1995年(1 443.56万t)增加了7.02%,年均递增0.43%,呈现较为明显的"上升-下降-上升"的3个阶段变化特征;地市(州)间区域差异明显。根据碳排放的比重差异,将16个地市(州)划分为稻田主导型、农地利用主导型、牲畜养殖主导型、复合因素主导型4种类型;与1995年相比,效率、劳动力、结构因素分别实现了94.13%、41.23%和8.67%的农业碳减排,而经济因素则引发了151.05%的碳增量。     

福建省县域经济空间溢出效应分析

基于1999-2014年福建省县域面板数据,采用探索性空间数据分析方法和空间计量方法对福建省县域经济空间关联特征及空间溢出效应进行分析。空间关联分析结果显示,福建省县域经济全局存在显著的正向空间关联,且相关性呈不断增大趋势,局部地区呈现明显的空间集聚特征。模型估计结果表明,福建省县域经济存在很强的空间溢出效应,且这种效应已经成为推动其经济增长的重要因素。     

多尺度下区域绿色交通发展时空演化及影响因素实证研究

为研究影响绿色交通发展的主要影响因素，基于DPSIR（驱动力 压力 状态 影响 响应）模型构建城市绿色交通发展模型框架，以关中平原城市群为研究对象，利用2009～2018年关中平原城市群面板数据，构建城市绿色交通评价指标体系，从城市群和城市尺度下对关中平原城市群绿色交通发展水平进行评价，结合空间自相关法分析其时空演化特征并讨论其影响因素。研究认为，城市群尺度下关中平原绿色交通水平发展速度较为缓慢，存在明显的空间分布差异，呈现“中间高，边缘低”的空间格局，城市尺度下各城市绿色交通发展水平不均衡，且主要影响因素存在明显差异；因此，要充分发挥西安市核心城市作用，推动绿色交通一体化发展，推进和完善城市立体化公共交通体系建设，还要针对城市所处绿色交通发展不同阶段制定持续稳定的响应举措，并随着城市绿色交通发展水平的变化进行调整。     

“双碳”目标约束下的中国城市群高质量发展SD模型与模拟

高质量碳排放已成为未来我国经济高质量发展的重要目标之一。将碳排放和碳吸收作为主控要素嵌入系统动力学(SD)模型,构建基于“双碳”目标约束的中国城市群高质量发展SD模型,运用2019年数据和系统参数,模拟预测在基准情景和高质量发展情景下,2030年和2060年的城市群碳达峰、碳中和情况。结果表明:真实性检验证明模型模拟效果良好,具有可操作性;在基准情景下,“双碳”目标难以实现,碳排放系统濒临崩溃,但在高质量发展情景下,除中部城市群外,其他城市群均能在“十四五”规划提出的年限内实现“双碳”目标;城市群高质量发展过程中要想真正实现“双碳”目标,要明确低碳技术是重要手段,工业转型是关键,同时要实现能源和产业结构系统性变革,促进绿色经济能源使用。     

北京市居民消费间接碳排放测算及影响因素

利用北京市2002-2012年的统计数据,基于投入产出模型分别测算北京市农村和城市低、中、高3个收入居民群组的消费间接碳排放量,利用结构分解分析（SDA）方法对北京市居民消费间接碳排放的影响因素进行分析。结果表明:2002-2012年,城乡居民消费间接碳排放总量从2002年的3 131.81万吨增加至2012年的3 857.67万吨,年均增长率为2.11%。分收入群组看,农村低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而下降,城市低、中、高3个收入群组的居民间接碳排放随着收入上升而上升。SDA结果显示,2002-2012年,平均消费水平变动是城乡居民消费间接碳排放增加的主要驱动因素,碳排放强度变动则是主要抑制因素,消费结构和城镇化水平的变动则影响有限。因此,在研究结论的基础上提出如下减排建议:进一步降低产业部门碳排放强度和优化产业结构;严控人口规模,提升城镇化的水平和质量;在增加居民收入的基础上优化消费结构,鼓励低碳消费、绿色消费。     

地理分区视角下的农业碳效应驱动机理研究

在科学评估我国七大区域农业碳效应的同时对其碳排放的公平性与否进行了综合评价,并在此基础上运用LMDI模型剖析了各地区农业碳效应的驱动机理.研究表明:①七大区域均表现出了农业净碳汇特征,其中以华东地区净碳汇量最大,西北地区最少;所有区域相比2000年均有较大幅度提升且以东北地区增幅最大,西南地区增幅最小.②东北地区农业碳排放生态承载能力居于全国第一位,高达1.680,而华南地区农业碳排放经济贡献系数最高,为1.241;各区域所呈现的演变轨迹集中表现为波动上升、波动下降、先升后降、轻微下降等几类形态;根据各自农业碳排放生态承载能力与经济贡献能力的数值差异可将七大区域划分为“高-高”“高-低”“低-高”“低-低”等四种类型.③经济因素、效率因素以及劳动力因素在影响农业净碳汇量变化方面发挥了更为显著的作用,且经济因素为驱动因素,效率因素、劳动力因素为抑制因素;而结构因素具有两面性特征且作用力度较小.     

中国省域生活能源碳排放空间计量分析

基于2006—2011年中国各省域生活能源消费碳排放的截面数据,运用空间计量统计分析软件和空间计量经济模型,检验了省域之间生活能源消费碳排放的空间自相关性,并分析生活能源消费碳排放的影响因素。结果表明,省域生活能源消费碳排放存在显著的空间自相关性,居民收入水平和人口规模,对居民生活能源消费碳排放的正向影响效应最为显著,生活能源消费综合碳排放系数以及生活能源价格对生活能源消费碳排放的影响也较大。在生活能源价格较难调整以及经济不断增长和人口规模不断增加趋势下,优化生活能源消费结构,减小生活能源消费综合碳排放系数,以及提倡居民生活节能,是减少生活能源消费碳排放的主要途径。     

长沙市碳排放与影响因素的拟合变动分析

科学认识城市碳排放的影响因素及其存在的相关性,再有效制定碳减排对策的重要基础。利用相关系数法定量测定了长沙市碳排放与其影响因素之间的相关性关系,并利用岭回归分析方法对城市碳排放与其影响因素进行了定量变动分析。研究结果表明：在城市化快速推进的背景下,长沙市碳排放的影响因素按其对模型的解释能力依次是总人口（0.750 4）、单位GDP能耗（0.371 9）、城市化率（0.272 0）以及城市居民人均消费支出（0.145 2）。     

安徽省旅游开发空间自相关统计

利用空间自相关分析方法对安徽省17个城市旅游开发的空间关联情况进行数据分析。选取2008年各市人均旅游收入,计算出全局空间自相关指数I及标准化统计量Z值,发现安徽省城市旅游开发在整体上存在着显著的空间自相关。各市的局部空间自相关G统计表明,安徽省人均旅游收入局部集聚的空间结构主要是正的空间联系,属于低-低集聚和高-高集聚类型。     

中国省域碳排放的空间特征及影响因素

通过核密度分布和莫兰指数对中国2000—2015年30省份碳排放强度的动态趋势及集聚特征进行测度,并利用空间杜宾模型对其主要影响因素进行分析。结果显示:（1）中国30省份碳排放强度呈下降趋势,新常态以来低碳步伐加快;（2）碳排放强度的空间集聚性具有高水平集中、低水平集聚特征,空间溢出效应不断增强;（3）本省经济规模、产业结构对本省碳排放强度具有显著的正向影响,专利产出具有显著的负向影响;相邻省份的外商投资规模及能源消费结构变化对本省碳排放具有显著的空间溢出作用。因此,未来中国加快产业结构调整幅度、优化相邻省份间的产业空间布局以及大力发展绿色技术进步是中国促进区域低碳转型的主要方向,同时生态城镇化以及继续改善外商直接投资质量也是减排潜力因子,省域间的减排空间溢出效果不容忽视。     

中国城镇居民能源消费及其影响因素

基于2008—2012年中国30个省域城镇居民直接、间接、完全能源消费的截面数据,运用空间计量经济学相关理论与方法,检验省域之间城镇居民能源消费的空间自相关性,分析城镇居民能源消费的影响因素。实证结果表明:中国城镇居民间接与完全能源消费存在显著的正空间相关性,直接能源消费的空间相关性不显著;能源价格和人口规模是影响中国城镇居民能源消费最重要的影响因素,因此在进行能源市场化改革时,要控制人口规模,稳定生活能源价格,保证居民正常生活;同时,政府也要积极引导和改善城镇居民的生活消费方式,鼓励提倡环保绿色出行方式,节约能源、保护环境。     

实证分析二氧化碳排放量主要影响因素

能源是经济与社会发展的基本动力, 但能源燃烧排放二氧化碳所引起的地球温暖化和气候变化更危及人类的生存。采用1990—2009年煤炭、石油、天然气消费结构数据, 电力生产系数, 道琼斯工业指数, 城镇人口数, 国内生产总值及二氧化碳排放量等统计数据进行灰色关联分析和协整检验;反映二氧化碳排放量与城镇人口数, 国内生产总值, 煤炭、石油、天然气消费结构, 电力生产系数之间的规律性变化, 从而突出协整检验的优越性。结果表明:城镇人口数, 国内生产总值, 煤炭、天然气消费结构, 电力生产系数是二氧化碳排放量的主要影响因素;道琼斯工业指数、石油消费结构是次要影响因素。