浙江省县域入境旅游时空跃迁特征及驱动机制

县域旅游是支撑中国旅游产业发展的重要基础单元,也是未来入境旅游发展的新方向,当下对县域入境旅游研究的缺失阻碍着对小尺度入境旅游地发展的认知和重视。以浙江省县域为研究对象,借助空间变差函数模拟了浙江县域入境旅游空间格局的演变特征。进一步通过LISA时间路径、时空跃迁测度了各县市入境旅游时空跃迁特征及类型,并将分位数回归与时空跃迁类型相嵌套,建立了四种时空跃迁驱动机制模式。结果表明：浙江省县域入境旅游具有明显的空间集聚特征,“一杭独大”特征显著,且空间自组织性逐年增强,区域入境旅游核心县市扩散效应不断增加,核心县市辐射区域差异逐渐缩小,空间差异主要体现在局部方向;浙江省县域入境旅游空间格局的演化具有较强的正向空间整合性,县域类别之间存在一定的转移惰性,东南—西北区域的入境旅游落后县市具有相对动态的局部空间特征,常山县在空间依赖方向上具有最大的波动性,岱山县在空间依赖方向上具有最大的稳定性;产业—结构驱动、经济—服务制约、贸易—产业驱动、区位—资源制约四种驱动模式呈现出自东北至西南逐渐由同向发展到同向制约的演化过程,此外四种模式背后隐含着不同的影响机理。     

中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究

在估算各省域碳强度的基础上,利用探索性空间数据分析(ESDA)和时空跃迁测度方法以及地理加权回归(GWR)模型分析了1995~2015年中国省域（不包括西藏、港、澳、台地区）能源消费碳强度的空间依赖格局及其驱动因素的空间异质性。结果显示：① 中国省域碳强度存在显著的空间正相关性,表现为先下降后上升再到小幅波动的特征,碳强度相似的省域趋向于集聚,表明中国省域碳强度具有明显的空间依赖特征;②省域碳强度存在不均衡的发展格局,高-高集聚的省域主要分布在中国西北部,低-低集聚的省域多分布于中国东南部。③碳强度空间集聚总体呈优化态势,高-高集聚的省域在减少,低-低集聚的省域在不断增多,但不同省域在碳强度的空间集聚中所起的作用不同。④ 碳强度影响因素(解释变量)的回归系数均为正值,4个解释变量对碳强度的影响程度依次为：能源强度>能源结构>产业结构>人均GDP;且各因素对碳强度的影响在不同省域具有明显的空间异质性。     

近20年来中国能源消费碳排放时空格局动态

CO₂等温室气体引起的全球气候变暖是对人类社会可持续发展的严峻挑战。基于IPCC提供的参考方法,在对中国大陆30个省区(不含西藏)能源消费碳排放量估算的基础上,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径、时空跃迁和标准差椭圆等方法,从时空耦合的角度分析了1995-2014年中国能源消费碳排放时空格局动态性。结果表明：①近20年来中国省域碳排放具有显著的空间正相关性,碳排放空间差异呈先缩小后扩大的趋势;②LISA时间路径分析显示,中国大部分省区的局部空间结构具有较强的稳定性,1995-2001年和2002-2014年2个时段相对长度都小于平均长度的省区均为18个,大部分南方省区在空间依赖方向上的波动性呈增强趋势,而北方大多数省区则保持相对稳定;③出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势;④中国省域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征;⑤碳排放重心在113.739°~114.324°E、34.475°~35.036°N之间变动,整体上有向西北方向移动的趋势。中国碳排放空间分布呈东北—西南格局,且有逐步向正北—正南转变的趋势。中国碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进各省区产业结构转型,制定差异化的省域碳减排政策,建立碳交易制度。     

中国建筑业高质量发展水平演变及其影响因素

运用探索性空间数据分析、Markov链和时空地理加权回归模型,分析2008—2020年中国省域建筑业高质量发展水平的时空演变及影响因素。结果表明：(1)各地区建筑业高质量发展水平及变化幅度存在差异,中部和东部发展动力强劲,西部及东北地区长期低于全国平均水平,东北地区发展最为缓慢。(2)重心迁移速度有所加快,标准差椭圆面积不断缩小,东北方向的缩减趋势最为明显。(3)建筑业高质量发展的全局空间关联特性显著,局部空间相关模式以东部地区的高-高集聚和西部地区的低-低集聚为主。(4)建筑业高质量发展水平跨越式转移难以实现,跃迁只发生在相邻等级;高值省份的正向溢出要大于低值省份的负向溢出。(5)规模增长、创新驱动、综合效益和绿色节能的障碍度呈波动上升趋势,对建筑业高质量发展的制约作用逐渐增强;财政支持、城镇化进程、能源消费结构、科技创新能力对建筑业高质量发展的驱动影响具有空间异质性。     

中国入境旅游经济空间格局的时空动态性

以中国31个省域作为研究单元,以入境旅游外汇收入作为入境旅游经济的衡量指标,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径和时空跃迁等方法,从时空耦合的视角对中国2001~2011年省域入境旅游经济空间格局的时空动态性进行分析。研究发现:中国入境旅游经济存在弱正相关,表现为一种弱积聚格局,入境旅游经济空间差异呈现先缩小后扩大的趋势;东部沿海旅游经济发达地区具有更加动态的局部空间结构,而中西部旅游经济欠发达地区具有更加稳定的局部空间结构;湖北省在空间依赖方向上具有最大的波动性,而浙江省在空间依赖方向上具有最大的稳定性;中国入境旅游经济空间格局的演化具有较强的空间整合性,出现协同高增长趋势的省份主要集中在东部地区,而出现协同低增长趋势的省份主要集中在中西部地区;中国入境旅游经济的局部区域结构和空间自相关性非常稳定,具有一定的路径依赖或锁定特征。     

2000—2020年长三角地区城市低碳竞争力时空演化

“双碳”目标下需要在区域范围研究城市低碳竞争力,解析区域内各城市低碳发展条件的时空演化差异。以长三角41个城市2000—2020年低碳竞争力为研究对象,以碳排放量、碳排放社会经济关联因素、低碳技术与政策3个维度构建城市低碳竞争力评价指标体系,基于TOPSIS-灰色关联法解析长三角地区城市低碳竞争力时序演化特征,并采用LISA时间路径和时空跃迁模型分析其空间演化格局,最终划分了城市时空演化类型。结果表明：(1)长三角地区城市低碳竞争力位序更替明显,近50%的城市演化呈现波动上升趋势,地区平均水平上海市>浙江省>江苏省>安徽省。(2)碳排放量空间关联度变化较大,碳排放社会经济关联因素空间关联度较弱,而低碳技术与政策时空协同发展态势显著。(3)长三角城市不发生时空类型跃迁或跃迁方向一致的概率为81.1%,表明长三角城市低碳竞争力空间格局存在一定的路径依赖。(4)长三角地区低碳竞争力存在不同的时空演化类型,北部部分城市属于低水平固化型;皖南和浙南地区部分城市属于高水平协同型;中部的杭州、宁波等城市属于高水平溢散型,带动周边地区向好发展;而上海、南京与合肥属于高水平中心型,尚未...     

中国数字经济与绿色发展耦合协调的时空特征及驱动机制

数字经济与绿色发展的相互赋能、协调共进是高质量发展的内在要求。本文在解构数字经济与绿色发展耦合协调机理的基础上,运用纵横向拉开档次法、耦合协调度模型、二次指派程序（QAP）等方法剖析了2010—2019年中国数字经济与绿色发展耦合协调的时空特征及其空间差异驱动机制。研究发现：(1)时序演变上,2010—2019年间中国数字经济与绿色发展协调度经历了“勉强协调—初级协调—中级协调”演变历程,但高质量协调发展还远未实现,多数省份处于以数字经济滞后型为特征的初级协调阶段;(2)空间格局上,中国数字经济与绿色发展协调度的空间差异特征明显,呈现出“多核心”辐射的整体空间格局、“东部领先、中部塌陷、西部追赶”的“凹”型区际格局,以及“东部高协调转型、中西部失调脱离”的协调等级演变格局;(3)空间关联上,中国数字经济与绿色发展协调度的区域空间联系逐渐由“极化效应”转变为“扩散效应”,空间特征从集聚走向均衡;(4)空间差异及分解上,区域间差异是协调度总体差异的主要来源;(5)驱动机制分析显示,缩小地区数字经济差异是推进数字经济与绿色发展耦合协调的根本动力,而经济发展、产业结构、技术创新等外部差异的缩小...     

中国医疗资源配置与服务利用协调发展的时空演化——基于机构分层分析框架

基于机构分层分析框架,运用统计与空间分析方法,剖析中国省域基层医疗卫生机构和医院医疗资源配置与服务利用协调发展的时空演化特征及其驱动因子。研究发现:2010—2018年2类机构的耦合协调类型由濒临失调衰退型变为勉强协调发展型;总体呈东部经济发达地区水平较高,中部地区居中,西北、东北、西南等经济欠发达沿边地区较低的空间分布格局和以长江中下游地区和青藏高原地区为核心的热、冷点区的空间聚集特征,同时在空间格局改善程度、局部空间集聚效应强度和冷热点区变化范围等方面存在差异;受人口分布与结构、经济发展水平和地理空间等因子驱动,同时存在明显时空异质性特征。     

中国旅游业碳生产率的区域差异及格局演变

基于中国30个省份2008—2019年旅游业及相关行业的面板数据,借助旅游消费剥离系数、空间自相关模型以及空间滞后模型,分析中国旅游业碳生产率的时空差异及影响因素。研究表明（：1）2008—2019年,中国旅游业碳生产率总体呈增长趋势,但空间分布不均,大体呈东高西低的空间格局,并且有向中、西部扩张的趋势。（2）中国旅游业碳生产率存在较强空间正自相关性,且在局部空间上的集聚性强于异质性,“热点”区域（H-H类型）主要邻近东部沿海地区,“冷点”区域（L-L类型）则主要分布在中、西部地区。（3）根据回归结果,仅产业结构体现出了正向影响,而经济发展程度、科技创新以及市场规模均呈现了负面影响。最后,针对性地提出提升我国旅游业碳生产率的对策建议。     

旅游景区拥挤的时空格局与优化调控

客流拥挤是制约旅游景区可持续发展的难点。运用多种空间计量方法,从空间关联视角探讨景区拥挤的时空格局及其优化调控,结果表明:(1)景区拥挤的区域差异以东西向为主,经历减—增—减的过程。(2)景区拥挤以偏向周前期的时序模式为主,南方更为明显,不同类型景区差异显著。(3)节前拥挤热点零散但迅速壮大,节后单体景区自成冷热极;周前期热点集聚于东南半壁,周后期冷点东进、热点西退;景区拥挤的空间关联先增后减。(4)拥挤景区的分布前期从华北向西、南扩散,后期稳定在黄河以南。(5)客源结构、目的地竞争、地位与性质等因素驱动景区拥挤的时空变迁。提出培育景区集群体、错峰组合、信息共享与发展全域旅游等对策。     

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO₂排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。     

Spatiotemporal dynamics of carbon intensity from energy consumption in China

The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%-45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China’s carbon intensity from energy consumption in 1997–2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China’s carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP (11.72%). Secondly, the trend of Moran’s I indicated that China’s carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China’s carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction.     

中国能源行业碳排放强度下降过程中的省际减排成效评价

采用矫正系数衡量各省份的减排有效性,根据各省份能源行业碳排放强度及产值份额构建自上而下的全国能源行业碳排强度恒等式,运用LMDI-Ⅰ分解方法获取各省份、各省份能源行业碳排放强度及产值份额对全国能源行业碳排放强度下降的贡献率,并遵循“减排有效性-碳排放强度贡献-省份综合贡献-减排有效性与省份综合贡献关系”的思路对中国能源行业碳排放强度下降过程中各省份的减排成效进行评价。结果显示：① 中国能源行业碳排放强度呈逐年下降趋势,2016年能源行业碳排放强度较2005年下降45%。② 超过一半的省份为减排有效区且数量呈增加趋势,而减排未达标的省份多数为经济欠发达地区,各省份间的减排路径存在显著差异。③ 多数省份能源行业碳排放强度的贡献率呈上升趋势,省份差异逐渐缩小。④ 省份减排综合贡献的进位赶超势头强劲,绝大多数省份对全国能源行业碳排放强度的下降作出了贡献,且多个省份的综合贡献等级呈正向发展,东部地区是主要的降排贡献区。⑤ 减排成效良好省份数量最多,中等区多散布于东部沿海地区及少数内陆地区,欠佳区在西部地区空间格局保持相对稳定。未来各省份不仅要根据自身的减排成效特征因地制宜的选择低碳发展道路,还应与全国碳排放强度的下降形成良性互动。     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量，采用自然段点法，分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类，分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上，运用对数均值迪氏分解法，从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度，对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上，我国碳排放总量整体呈上升趋势，在2014—2015年仅下降2%。除北京市外，其余各省份的碳排放量呈增长趋势；空间上，高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征，高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省，北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用，能源强度对碳排放是抑制作用，能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用，除贵州省外，其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。     

中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素

基于1992-2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据,采用空间自相关、空间马尔科夫矩阵和动态空间面板数据模型,在同时考虑碳排放的时空滞后效应和不同地理经济空间权重矩阵的条件下,对城市碳排放的演化路径和关键影响因素进行了定量识别和减排政策探讨。研究表明,中国城市能源消费碳排放的区域差异正逐步缩小,空间上呈现出明显的高排放俱乐部集聚特征,同时碳排放类型演化具有明显的路径依赖特征;面板数据模型估计结果表明经济增长与人均碳排放呈现显著的倒“U”型曲线关系,而绝大多数城市的人均碳排放处于随经济发展而增加的阶段,二产偏重的经济结构和投资的粗放增长共同正向作用于城市碳排放,而人口的集聚效应、技术水平的提升、对外开放度和公路运输强度的增加则共同抑制城市碳排放水平的提高。因此未来要抑制促增因素和发挥促降因素的作用才能有效降低城市碳排放;优化产业结构、精简粗放投资、增加研发强度以及提升公路通达性是未来实现中国城市节能减排的有效途径。     

1990-2014年泛长三角地区能源利用碳排放时空格局及影响因素

区域碳排放时空格局及其关键影响因素是近年来学者们关注的热点。本文以中国经济发达、经济关联密切、产业格局变化剧烈的泛长三角地区为案例,分析1990年以来典型年份碳排放的空间分异、时间演变,解析碳排放空间分异的关键影响因素。结果表明：①区域碳排放总量快速增长,总体格局稳中有变,核心区16个城市排放量占比大都超过50%。②以2005年为拐点,之前外围城市增长幅度较低,之后外围城市碳排放量快速增长;外围地区碳排放量占比从2005年的33%快速增加至2014年的47%,区域碳排放量的空间集聚度呈现先增后减的态势。③碳排放格局变化受多种因素影响,不同变量对碳排放的影响各异。其中,工业生产、城镇化建设及人口集聚仍是现阶段泛长三角地区最主要的碳排放来源;固定资产与外商投资对区域碳排放的作用呈增强趋势,但其作用强度较工业生产、城镇化建设、人口集聚要小。地区生产总值对碳排放影响存在倒U型关系,随着经济发展水平的提高,碳排放与经济发展呈现脱钩趋势。研究结果可为揭示经济发展格局变化的环境效应、制定节能减排政策提供参考。     

中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素探究（英文）

In this study, we adopt kernel density estimation, spatial autocorrelation, spatial Markov chain, and panel quantile regression methods to analyze spatial spillover effects and driving factors of carbon emission intensity in 283 Chinese cities from 1992 to 2013. The following results were obtained.(1) Nuclear density estimation shows that the overall average carbon intensity of cities in China has decreased, with differences gradually narrowing.(2) The spatial autocorrelation Moran's I index indicates significant spatial agglomeration of carbon emission intensity is gradually increasing; however, differences between regions have remained stable.(3) Spatial Markov chain analysis shows a Matthew effect in China's urban carbon emission intensity. In addition, low-intensity and high-intensity cities characteristically maintain their initial state during the transition period. Furthermore, there is a clear "Spatial Spillover" effect in urban carbon emission intensity and there is heterogeneity in the spillover effect in different regional contexts; that is, if a city is near a city with low carbon emission intensity, the carbon emission intensity of the first city has a higher probability of upward transfer, and vice versa.(4) Panel quantile results indicate that in cities with low carbon emission intensity, economic growth, technological progress, and appropriate population density play an important role in reducing emissions. In addition, foreign investment intensity and traffic emissions are the main factors that increase carbon emission intensity. In cities with high carbon intensity, population density is an important emission reduction factor, and technological progress has no significant effect. In contrast, industrial emissions, extensive capital investment, and urban land expansion are the main factors driving the increase in carbon intensity.     

“双碳”目标下长江中游城市群生态福利绩效演变及驱动机制研究

生态福利绩效是探析自然生态与人类福利关系、衡量生态文明建设的重要工具。论文运用Super-SBM模型测度2005—2020年长江中游城市群市域尺度生态福利绩效,在识别其时空演变特征的基础上,运用面板Tobit模型探讨驱动生态福利绩效演变的因子,最后在“碳达峰、碳中和”目标下揭示其演变的驱动机制。研究发现： ① 2005—2020年长江中游城市群生态福利绩效呈现出“缓慢衰退→波动→快速发展”的演变特征;② 长江中游城市群生态福利绩效总体上呈“核心—外围”态势,武汉城市圈、环长株潭城市群、环鄱阳湖城市群交界处“中部塌陷”特征明显;③ 长江中游城市群生态福利绩效时空演变是在技术进步、环境规制、产业结构、人口集聚、发展共享、对外开放等多因子循环累积和共同推动下形成的,存在内源转化与外源驱动双重作用路径,并且与碳排放强度密切相关。在“双碳”目标下揭示生态福利绩效时空演变及驱动机制,有助于厘清自然生态与人类福利的转化机理以及生态福利绩效与碳排放的作用关系,可为城市群高质量发展和生态文明建设提供参考。