数字经济时代下的中国海洋经济全要素生产率研究

数字经济时代,数据成为新的核心生产要素。为探究数据要素在海洋经济全要素生产率变动过程中的实际价值增值过程,论文基于内生增长模型的演变规律,构建了包含数据生产要素的投入—产出指标体系,并依托DDF-Luenberger指数及其分解模型,测度2006—2018年间中国沿海11个省市区(不含港澳台地区)的海洋经济全要素生产率及各项要素的生产率变动情况。研究结果表明：① 整个研究期内中国沿海各地区数据要素化水平均实现不同程度增长,但区域间数字鸿沟问题依旧不容忽视。② DDF-Luenberger指数测度结果显示,2006年以来沿海各地区海洋经济全要素生产率均实现正向变动,且阶段性特征明显。③ 单项要素绩效测度结果显示,数据要素层面：仅仅拥有数据资源只是具备了将其转化为现实生产力的潜在可能,全要素数据生产率变动依旧更多地依赖于数字技术变动;劳动要素层面：数字经济的发展对于劳动力技能的提升表现出强者愈强的“马太效应”,研究期内沿海各地区全要素劳动生产率均呈上升态势;资本要素层面：全要素资本生产率变动呈现出明显的时间及空间差异化特征;资源要素层面：沿海省市全要素资源生产率大体上实现了正向变动且阶段性特征明显。     

碳排放约束下中国玉米全要素生产率测度及其时空分异 ——基于全国20个玉米主产区的实证

运用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数法测度并分解碳排放约束下2001—2017年中国玉米主产区20个省份的全要素生产率。结果表明:碳排放约束下中国玉米全要素生产率增长主要依靠技术效率改善拉动,前沿技术进步提升作用不明显,年均增长0. 36%;从时序演变看,不同阶段特征明显,从地区分布看,西南山地玉米区域生产率增长最快,东北春播玉米区域增长最慢;中国玉米主产区缺乏“低碳技术创新者”。加大玉米科研投入力度、提高玉米投入要素利用效率和推动区域间玉米种植业均衡发展是提升中国玉米全要素生产率的重要途径。     

长三角医疗卫生支出效率的时空演化研究

运用基尼系数法对2007—2016年长三角地区41个城市每万人医院和卫生院个数、每万人床位数、每万人医生数及人均医疗卫生支出的差距进行测定；同时运用数据包络分析方法和Malmquist生产率指数模型对医疗卫生支出的综合效率及全要素生产率指数进行研究，并运用空间自相关模型分析效率的时空演化。研究表明：长三角各市医疗卫生行业各项指标差距总体呈现缩小态势，且不同省份之间仍有一定差异；2007—2016年长三角各市医疗卫生支出综合效率均值为0.720，效率不高，区域内各城市之间的综合效率差异明显，传统的经济强市并非是效率高值的集聚区域，高?高、低?低效率的集聚仅表现在初始年份，后期集聚效应则明显减弱；平均全要素生产率指数为0.842，生产率年均下降15.8%，主要是由技术进步的下降所致，不同城市间全要素生产率指数表现出不同特征，整体呈上升趋势，且空间集聚效应在减弱。     

中国区域旅行社业效率的空间分异研究

运用数据包络分析模型,对2003~2009年中国区域旅行社业效率的空间分异特征及动态变化趋势进行了实证分析,研究结果表明:中国区域旅行社业综合效率总体上呈现出增长的态势,纯技术效率是综合效率变化的主导因素,中国区域旅行社业全要素生产率也表现为增长的态势;中国区域旅行社业效率呈现出东西部高、中部低走势,且中部和东西部差距较大,东部和西部差距较小;在变化趋势方面,东、中、西部地区在旅行社业全要素生产率方面均得到很大的提高,其增长主要得益于三大地区在技术进步方面的突出表现,但在综合效率方面均表现出弱改善的趋势;从效率类型来看,双高类型的省份主要分布东部地区,其他3个类型主要分布在中西部地区,且中国各省旅行社业效率之间的差异呈现出缩小的趋势;从各省旅行社业效率的变化趋势来看,2003~2009年,大部分省份旅行社业综合效率保持增长的态势,少数省份处于下降的趋势,在旅行社业全要素生产率方面,除新疆外,其余省份全部保持增长的态势。     

吉林省县域经济效率时空格局演化研究

基于吉林省39个县域11 a的面板数据,采用DEA-Malmquist指数法测度县域的全要素生产率,并运用探索性空间数据分析手段（ESDA）,对不同时间维度的县域经济发展效率进行空间关联性与空间差异度分析。研究发现:①在考察期内,吉林省县域全要素生产率总体呈现波动上升,县域间的差异性表现出先扩大、后缩小的趋势。全要素生产率与县域经济总量之间不存在显著的正相关关系;②在全要素生产率改善方面,技术进步发挥了主导性作用,但近年来其对全要素生产率的贡献度逐年下降。而技术效率和规模效率对吉林省县域全要素生产率的促进作用在逐年增强; ③就全省范围而言,县域全要素生产率总体上不存在显著的全局空间自相关性,基本呈现随机分布的空间格局。但在局部空间尺度上,具有一定程度的空间集聚性,并且以高-高和高-低分布形式为主;④县域间经济效率的时空分异主要受其资源禀赋,以及在此基础上形成的县域经济分工、产业结构和经济集聚水平等的影响。     

基于土地利用变化的中国省域碳排放时空差异及碳补偿研究

选择中国30个省级行政区为研究单元,基于土地利用和能源消耗等数据,采用碳排放系数法,对2003~2016年中国土地利用碳源/汇进行计算,探究中国省域土地利用碳排放和碳吸收时空演变,并以碳盈亏时空分析为基础,通过生态补偿系数和经济贡献系数分析碳排放的差异性,以净碳排放量作为基准值进行碳补偿价值的研究。结果表明:① 研究期间碳排放总量和净碳排放量除在2015年出现小幅度下降现象,其余年度均呈现不断增加趋势;碳吸收总量呈现稳中有升的趋势。②土地利用碳吸收的主要载体是耕地和林地,碳汇资源空间差异明显,基本呈现西高东低的分布特征,多数省份在研究期内基本保持一致的碳吸收类型。③ 碳排放总量分布空间差异显著,且主要来自建设用地。④ 依据净碳排放量的区域差异,将其划分为高碳排放区、一般碳排放区、低碳排放区、碳汇区4种类型。⑤ 由于各省域碳补偿标准和净碳排放量的差异导致碳补偿价值区域差异明显。     

南京大学土地利用碳排放研究进展

土地利用是低碳经济和碳排放研究的重要切入点,也是进行碳排放调控的重要工具之一。开展土地利用碳排放研究,有助于从土地利用规划、产业结构调控及国土开发与整治等领域全面引导经济社会的低碳发展。2007年以来,南京大学在国内地理学界较早开展了土地利用碳排放研究,研究进程主要包括两个阶段:区域不同尺度碳排放核算及驱动机制研究、土地利用及其变化的碳排放效应及优化调控研究。经过文献梳理与分析,从区域碳排放核算、因素分析及减排潜力研究、土地利用及其变化的碳排放效应研究、区域土地利用及产业空间的碳足迹分析、面向低碳目标的土地利用结构优化研究、城市系统碳循环及其土地调控研究等方面对南京大学土地利用碳排放的主要研究方向进行了总结和评述;结合南京大学学科发展优势,提出了土地利用碳排放研究的发展趋势,主要包括:典型产业区碳排放研究、城市改造和环境设计与碳排放的关系研究、城市功能区碳排放研究、低碳土地利用规划的编制与应用、区域碳排放的土地调控机制与方法体系研究等。     

基于DEA-Malmquist指数法的省域全要素生产率比较研究

基于DEA的Malmquist指数方法,选取2000-2012年的面板数据,在把劳动力受教育因素定量纳入TFP影响因素的基础上,测算31个省区市和全国平均全要素生产率及其构成。根据测算结果,对31个省区市进行聚类分析,并对全国和东、中、西部的全要素生产率增长进行收敛分析。结果显示:2001-2012年全国全要素生产率的增长率为负值,技术进步对全要素生产率的贡献总体好于技术效率,技术效率是制约全要素生产率提升的主要原因;全国区域全要素生产率变化情况在空间上呈现U形分布的特征,东、西部全要素生产率增长较好,中部有明显的凹陷现象,西部省份间的分化严重;全国和东、中、西部不存在全要素生产率增长的区域性绝对收敛,但存在条件收敛,表明东中西全要素生产率增长有明显差距并不会随时间缩小,但会趋于稳定,省域经济发展的非均衡现象将长期存在。以上研究结果的政策含义是:提升省域技术效率对全要素生产率更为有效,应重点改善中部低质增长区域,东中西应实施差异化发展政策。     

黄河流域创新要素集聚对碳排放效率的影响研究

创新要素集聚作为“双碳”战略实施的关键支撑,对助力黄河流域低碳可持续发展具有重要作用。本文探究2006—2019年黄河流域78个地级市创新要素集聚与碳排放效率的时空分布特征及空间关联,基于STIRPAT理论构建的面板回归模型和空间杜宾模型探究创新要素集聚对碳排放效率的影响机理。研究表明：(1)黄河流域创新要素集聚呈“大分散,小集中”空间演变格局,以省会为主导的多极化集聚特征显著,碳排放效率呈现“下游高,中上游低”的空间分布格局,创新要素集聚与碳排放效率存在高高、低低、高低、低高4种关联模式,并由“点状分散”向“片状集中”分布转变。(2)技术成果集聚与碳排放效率存在“U”型关系,创新人才集聚与创新资金集聚对碳排放效率的影响均呈正相关,而创新资金集聚的影响系数不显著,不同资源富集和空间区位地市的创新要素集聚对碳排放效率具有异质性效应。(3)技术成果集聚的空间溢出效应未形成“U”型影响曲线,而创新人才集聚和创新资金集聚均具有显著的正向溢出效应。本文从加强创新要素空间互动、加快创新人才积累、促进创新资金流动等方面提出对策建议,为黄河流域激发创新活力、推进绿色低碳转型和高质量发展等提供借鉴。     

城市旅游发展效率的时空格局演化特征及其驱动机制——以泛长江三角洲地区为例

借助DEA模型和ArcGIS空间分析模块,系统的分析了1998～2008年泛长三角城市旅游发展效率的时空格局演化特征,依据全要素生产率的变动分解模型(Malmquist指数),对TFP变化的总体趋势、结构及空间格局的演化过程进行了综合探讨。结果表明:泛长三角城市旅游发展效率总体上呈现提高态势,市域间差异表现为较为明显波动性特征,旅游发展效率的空间格局形成与演化存在空间关联,综合效率、纯技术效率、规模效率在空间上均表现较为显著的空间自相关,且综合效率和规模效率形成了较为相似的变化格局,而全要素生产率变化呈现弱集聚,相邻地域单元关联性较差。针对旅游发展效率的时空格局演化的驱动机制进行剖析表明,经济政策导向驱动、旅游生产单元价值驱动及旅游消费需求刺激驱动共同驱使导致了旅游发展效率在空间范畴上格局置换。     

Urban carbon footprint and carbon cycle pressure：The case study of Nanjing

Urban carbon footprint reflects the impact and pressure of human activities on urban environment. Based on city level, this paper estimated carbon emissions and carbon footprint of Nanjing city, analyzed urban carbon footprint intensity and carbon cycle pressure and discussed the influencing factors of carbon footprint through LMDI decomposition model. The main conclusions are as follows: (1) The total carbon emissions of Nanjing increased rapidly since 2000, in which the carbon emission from the use of fossil energy was the largest. Meanwhile, carbon sinks of Nanjing presented a declining trend since 2000, which caused the decrease of carbon compensation rate and the increase of urban carbon cycle pressure. (2) The total carbon footprint of Nanjing increased rapidly since 2000, and the carbon deficit was more than ten times of total land areas of Nanjing in 2009, which means Nanjing confronted high carbon cycle pressure. (3) Generally, carbon footprint intensity of Nanjing was on decrease and the carbon footprint productivity was on increase. This indicated that energy utilization rate and carbon efficiency of Nanjing was improved since 2000, and the policy for energy conservation and emission reduction taken by Nanjing's government received better effects. (4) Economic development, population and industrial structure are promoting factors for the increase of carbon footprint of Nanjing, while the industrial carbon footprint intensity was inhibitory factor. (5) Several countermeasures should be taken to decrease urban carbon footprint and alleviate carbon cycle pressure, such as: improvement of the energy efficiency, industrial structure reconstruction, afforestation and environmental protection and land use control. Generally, transition to low-carbon economy is essential for Chinese cities to realize sustainable development in the future.     

Urban carbon footprint and carbon cycle pressure: The case study of Nanjing简

Urban carbon footprint reflects the impact and pressure of human activities on ur- ban environment. Based on city level, this paper estimated carbon emissions and carbon footprint of Nanjing city, analyzed urban carbon footprint intensity and carbon cycle pressure and discussed the influencing factors of carbon footprint through LMDI decomposition model. The main conclusions are as follows： （1） The total carbon emissions of Nanjing increased rapidly since 2000, in which the carbon emission from the use of fossil energy was the largest Meanwhile, carbon sinks of Nanjing presented a declining trend since 2000, which caused the decrease of carbon compensation rate and the increase of urban carbon cycle pressure. （2） The total carbon footprint of Nanjing increased rapidly since 2000, and the carbon deficit was more than ten times of total land areas of Nanjing in 2009, which means Nanjing confronted high carbon cycle pressure. （3） Generally, carbon footprint intensity of Nanjing was on de- crease and the carbon footprint productivity was on increase. This indicated that energy utilization rate and carbon efficiency of Nanjing was improved since 2000, and the policy for energy conservation and emission reduction taken by Nanjing＇s government received better effects. （4） Economic development, population and industrial structure are promoting factors for the increase of carbon footprint of Nanjing, while the industrial carbon footprint intensity was inhibitory factor. （5） Several countermeasures should be taken to decrease urban carbon footprint and alleviate carbon cycle pressure, such as： improvement of the energy efficiency, industrial structure reconstruction, afforestation and environmental protection and land use control. Generally, transition to low-carbon economy is essential for Chinese cities to realize sustainable development in the future.     

城市碳足迹与碳循环压力分析——以南京市为例（英文）

Urban carbon footprint reflects the impact and pressure of human activities on urban environment.Based on city level,this paper estimated carbon emissions and carbon footprint of Nanjing city,analyzed urban carbon footprint intensity and carbon cycle pressure and discussed the influencing factors of carbon footprint through LMDI decomposition model.The main conclusions are as follows:(1) The total carbon emissions of Nanjing increased rapidly since 2000,in which the carbon emission from the use of fossil energy was the largest.Meanwhile,carbon sinks of Nanjing presented a declining trend since 2000,which caused the decrease of carbon compensation rate and the increase of urban carbon cycle pressure.(2) The total carbon footprint of Nanjing increased rapidly since 2000,and the carbon deficit was more than ten times of total land areas of Nanjing in 2009,which means Nanjing confronted high carbon cycle pressure.(3) Generally,carbon footprint intensity of Nanjing was on decrease and the carbon footprint productivity was on increase.This indicated that energy utilization rate and carbon efficiency of Nanjing was improved since 2000,and the policy for energy conservation and emission reduction taken by Nanjing's government received better effects.(4) Economic development,population and industrial structure are promoting factors for the increase of carbon footprint of Nanjing,while the industrial carbon footprint intensity was inhibitory factor.(5) Several countermeasures should be taken to decrease urban carbon footprint and alleviate carbon cycle pressure,such as:improvement of the energy efficiency,industrial structure reconstruction,afforestation and environmental protection and land use control.Generally,transition to low-carbon economy is essential for Chinese cities to realize sustainable development in the future.     

中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

从消费角度出发,分别对2003和2012年中国城镇（不含港、澳、台地区）居民碳排放的特征及影响因素进行分析。结果显示,不同地区城镇居民碳排放存在明显差异,人口因素对区域分异有弱化作用。从城镇居民人均碳排放来看,不同地区消费构成、能源结构、产业结构3因素对城镇居民碳排放影响的差异总体表现为：消费结构/能源结构>产业结构。与其他部门相比,大多数地区工业部门的生产能耗、投入产出周转量和产品购买量是影响当地城镇居民碳排放的主要因素,各地区城镇居民碳排放的影响因素具有明显的区域特点。政府应在当前研究的基础上,根据当地能耗模式、产业模式和消费模式因地置宜管理城镇居民碳排放。     

数字经济发展对城市碳排放影响的空间效应

为探讨数字经济对城市碳排放影响的空间效应,基于2011—2017年286个城市面板数据综合测度数字经济发展水平,运用空间杜宾模型及空间DID模型分析数字经济发展对城市碳排放的影响。主要得到以下结论：① 数字经济发展存在明显的空间异质性,发展格局从“多点式”零星分布向“组团式”聚集形态转变,但各城市发展层级差距仍未改善,长三角成为重要的数字经济高水平集聚区。② 数字经济发展显著改善了城市碳排放,通过引入“智慧城市”这一外生政策冲击进行检验,发现结论具有稳健性,而且这种效应存在明显的空间异质性,东部地区数字经济发展对碳排放的负向影响作用较强,位于城市群内部的区域受数字经济的影响更大。③ 数字经济发展对碳排放的作用在不同经济圈层内有所差异,空间外溢具有边界效应,在1100km处外溢达到峰值。④ 数字产业发展、数字创新能力以及数字普惠金融是数字经济影响城市碳排放效应发挥的重要因素。     

哈萨克斯坦能源消费的碳排放动态演进分析

能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算了哈萨克斯坦共和国1992-2010年的碳排放量,并对哈萨克斯坦近20 a来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index）,对碳排放量进行因素分解,定量分析能源结构、能源效率和经济发展对不同阶段碳排放的影响。结果表明：（1）1992-2010年,哈萨克斯坦一次能源消费的碳排放量整体呈先下降后上升的“U”型曲线,拐点在1999年。煤炭消费仍然是碳排放的主要来源,这是受长期以煤为主能源供应政策影响的一种必然结果;（2）碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素,能源强度降低是抑制碳排放量增长的主要贡献因子。并以此提出哈萨克斯坦未来能源战略的一些政策建议。     

新疆农地利用碳排放时空差异及驱动机理研究

基于化肥、农药、农膜、农用柴油、翻耕、灌溉6个主要方面的碳源,测算了新疆1993-2010年及各地州2010年的农地利用碳排放量。结果表明：（1）新疆农地利用碳排量总体呈“快速-缓慢-快速”的三阶段增长特征,其碳排放强度变化轨迹与此基本一致;（2）各地州区域差异明显,昌吉回族州属碳排放量、碳排放强度“双高”型地区;乌鲁木齐等3地区属低碳排放量、高碳排放强度地区;塔城等四地区属高碳排放量、低碳排放强度地区;哈密等六地属碳排放量和碳排放强度“双低”型地区。同时,利用kaya恒等式对其驱动机理进行分解,得出农业经济发展水平是农地碳排放的最主要驱动因素;农业生产效率对农地碳排放具有较强抑制作用;而农业结构、农业劳动力规模在不同程度上推动农地碳排放,进而提出促进新疆农地碳减排的对策建议。     

南京城市系统碳循环与碳平衡分析

城市是人类能源活动和碳排放的集中地,开展城市系统碳循环研究有助于深入了解城市在区域碳循环过程中的地位和作用。本文集成了城市碳储量和碳通量的核算方法,并以南京市为例开展了城市系统碳循环与碳平衡的实证研究。结论如下:① 南京市城市碳储量呈缓慢上升趋势,2009 年为6937 万t,其中自然碳储量占88%,且总量基本保持稳定;人为碳储量(特别是城市绿地和建筑物碳库) 呈大幅增长趋势;② 垂直碳输入通量以植物光合作用和水域碳吸收为主,历年来基本稳定;水平碳输入通量大幅增长,2009 年为3043 万t,其中能源和木材碳输入呈增长趋势,而食物碳输入则呈下降趋势;③ 垂直碳输出通量呈增长趋势,2009年为3295 万t,其中化石能源碳排放占近80%,自然过程仅占6%;水平碳输出通量以能源制品、水产品和含碳废弃物为主,其总量呈明显下降趋势;④ 南京市历年城市碳输出均高于碳输入,且两者的差额呈现扩大趋势。总体而言,“隐流碳和加工需求碳”的比重有所下降,说明碳的利用率有所提升;⑤ 南京市碳补偿率明显下降,这表明自然生态系统的碳吸收能力不足以补偿人为活动的碳排放,城市碳循环压力在不断加大。     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。