中国省际水资源利用效率与空间溢出效应测度

基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有考虑和不考虑非期望产出的数据包络分析方法测度了1997-2011 年中国31 个省市区的水资源利用效率;建立基于经济—空间距离函数的空间权重矩阵,探讨水资源利用效率的空间自相关关系;利用绝对β趋同模型验证水资源利用效率增长趋势存在绝对β趋同,考虑和不考虑非期望产出情况下达到1/2 趋同程度的时间分别约为52.6 和5.6 年;运用空间Durbin 计量模型研究了中国省际水资源利用效率的空间溢出效应。研究发现：（1） 考虑和不考虑非期望产出的中国省际水资源利用效率都具有显著的空间自相关性;（2） 考虑和不考虑非期望产出的空间自回归系数ρ分别为0.278 和0.507,且都在1%的水平上显著,说明中国水资源利用效率存在空间溢出效应;（3） 考虑非期望产出情况下中国各省市的教育经费、交通基础设施、工业和农业用水比重因素正向影响水资源利用效率,外商直接投资、万元工业增加值用水量、人均用水量、降水总量因素负向影响水资源利用效率;（4） 不考虑非期望产出情况下中国各省市的劳均GDP因素较大正向显著影响,而交通基础设施和万元工业增加值用水量因素变为不显著影响;（5） 不考虑非期望产出的水资源利用效率测度对中国水资源真实利用情况出现偏差估计及对政策制定产生误导,考虑环境因素到水资源利用效率测度更为合理。     

基于地理加权回归的中国灰水足迹人文驱动因素分析

根据Hoekstra和Chapgain提出的污染物吸纳理论,估算了2012年全国31个省（区、市）的灰水足迹,采用空间自相关分析方法探讨了2012年中国灰水足迹的空间分布特征,通过构建基于地理加权回归的STIRPAT模型,测算了人口和富裕等人文因素对灰水足迹的影响。结果表明：中国灰水足迹存在较强的空间正相关性和空间分布不均衡性;人文因素对水资源环境的威胁大小排序,依次为城市化率、人口数量、产业结构和富裕程度,其中,城市化率、人口数量、农业比重和人均GDP每提高1%,分别引起灰水足迹增加1.03%、0.85%、0.63%和0.52%;人文因素对灰水足迹的影响存在空间差异,人口对灰水足迹的影响由北向南逐步加大,富裕对灰水足迹的影响由西向东逐渐减小,农业和城市化对灰水足迹的影响由南向北逐步增大;在现有样本范围内,计算结果有条件地支持环境Kuznets曲线。     

基于DEA-ESDA的农业生态效率评价及时空分异研究

采用考虑非期望产出的SBM(Slack-Based Measure)模型,结合探索性空间数据分析方法（ESDA）,对甘肃省各县（区）2000~2014年的农业生态效率及空间分布格局进行实证分析。结果表明：① 考虑非期望产出和不考虑非期望产出的农业生态效率之间存在着明显差异,而考虑非期望产出的农业生态效率结果更符合实际情况。② 在研究期内甘肃省农业生态效率呈持续上升态势,但整体效率偏低;空间变化趋势呈现自西向东、自南向北递减态势,但南北差异小于东西差异。③ 从全局空间分异来看,除2001~2003年外,甘肃省各县（区）农业生态效率呈现正相关特征,空间集聚现象显著;从局部空间分异来看,处于空间正相关地区数量在研究期内逐渐下降,区域农业生态效率的集聚现象减弱。农业生态效率高高（HH）集聚主要分布在河西走廊及甘南地区,空间上具有明显的向邻接地区扩散的趋势;低低（LL）集聚主要分布在甘肃省中部地区,空间分布较为稳定。     

生态效率区域差异及其与产业结构升级交互空间溢出效应

基于包含非期望产出的超效率SBM模型测度中国30个省际地区生态效率,采用基尼系数、对数离差均值及泰尔指数分析不同地区生态效率差异情况,运用空间联立方程模型探讨产业结构升级与生态效率间的交互效应与空间效应。主要结论为：① 中国生态效率整体水平较低且发展不均衡,东部地区高于中西部地区,西部地区高于中部地区;② 基尼系数、对数离差均值及泰尔指数3个指标显示,东部地区省际间生态效率存在较大差异,且差异变化程度并没有显著改善,中部地区省际间生态效率差异较小,西部地区省际间生态效率差异呈现先下降,后上升,再下降的趋势。③ 产业结构升级与生态效率存在双向互促作用,产业结构升级与生态效率均存在正向溢出效应,并且产业结构升级与生态效率存在正向交互空间溢出效应。     

基于GWR模型的中国省区碳足迹的空间分异及多机制研究(英文)

Global warming has been one of the major concerns behind the world's high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world's economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the "Top-Down" life cycle approach and geographically weighted regression(GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using "Top-Down" life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model(GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.     

新疆2012年水足迹计算与分析

运用投入产出分析法计算并分析新疆2012年的水足迹,结果表明：新疆2012年总水足迹为292.52×10⁸m³,人均水足迹为1283.94m³。总水足迹中虚拟水消费量为279.68×10⁸m³,其中72.20%用于居民和政府消费,27.80%用于资本形成。水足迹自给率为80.56%,对内部水足迹依赖度较高;水资源经济效益值为25.66元·5m^-3,水足迹价值兑换比例为3.31,水资源经济效益值较低;水资源压力指数为0.68,60%以上的水资源压力来源于虚拟水流出。实现新疆水资源可持续利用可通过优化产业结构、调整居民虚拟水消费结构以降低水足迹,优化贸易结构以发挥虚拟水贸易对平衡水资源供需矛盾、提高水资源利用效率的调节功能。     

基于节水视角的中国水资源压力时空演变及影响因素分析

基于水资源节约视角,采用区域水资源规划消耗量占该地区水资源可利用量的比重来测算水资源压力指数,运用趋势分析、探索性数据分析(ESDA)方法对2005—2017年中国31个省市水资源压力指数空间格局演化特征与空间相关性进行分析,并选取8个相关变量,采用地理探测器探究影响水资源压力指数空间分异的因素,结论如下:① 研究期内,部分省份水资源压力指数呈上升趋势,环渤海、长江下游和黄河下游等水资源压力较高地区具有较大的节水潜力;水资源压力空间分布不均,东西方的区域差异大于南北方。② 水资源压力指数具有明显的空间集聚性,且集聚现象不断加强,水资源压力高高集聚和低低集聚地区空间分布较为稳定。③ 2005—2017年,影响全国水资源压力空间分异最主要的因素是万元GDP用水量与万元工业增加值用水量;东部地区水资源压力主要由人口数量、生活用水量、牲畜数量和万元工业增加值用水量决定;中、西部经济欠发达地区主要受万元GDP用水量与COD排放量的影响。     

Spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint based on GWR model in provincial China

Global warming has been one of the major concerns behind the world’s high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world’s economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the “Top-Down” life cycle approach and geographically weighted regression (GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using “Top-Down” life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model (GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.     

中国区域农业生态效率空间演化及其驱动因素——水足迹与灰水足迹视角

将水足迹与灰水足迹指标纳入农业生态效率指标体系,运用基于非期望产出的SBM模型和Tobit面板模型对1990-2016年中国农业生态效率空间演化特征及驱动因素进行实证分析,结论如下:①1990-2016年,中国农业水足迹和灰水足迹明显上升;中国高农业水足迹的区域重心北移,主要由长江流域转移至黄河下游地区.中国高灰水足迹...     

西北干旱区新疆水资源足迹及利用效率动态评估

 水资源足迹是如实反映人类对水资源消费利用的新概念,能深刻揭示社会经济系统对水资源的消费,为干旱缺水地区水资源科学管理提供了一个新视角。以地处西北干旱区的新疆为例,运用水资源足迹概念对1990—2005年新疆水资源足迹进行综合评价,然后采用动态计量的分析方法对水资源利用效率与水资源足迹、城乡消费结构之间的长期关系进行了分析。结果表明:新疆全社会水资源足迹总量从1990年的115.55亿m3增加到2005年的159.57亿m3,增幅38.1%,总体上呈现上升趋势。水足迹强度由1990年的0.42 m3\5元-1下降到2005年的0.06 m3\5元-1,降幅85.5%,说明水资源利用效率有了明显提高。城乡居民的消费水平、消费数量和消费结构发生了较大的变化。水资源利用效率不高与水资源足迹、城乡消费结构之间呈现一种长期稳定的趋势,需要及时采取应对策略与措施加以调控。     

中国省际水资源绿色效率空间关联网络研究

本文从群组前沿的角度出发,将中国31个省（市、自治区）分为东中西三大群组,在不同的技术前沿面下利用SBM模型对各省（市、自治区）的水资源绿色效率进行测度,并利用VAR格兰杰因果检验方法将水资源绿色效率“属性数据”转化为“关系数据”,在此基础上利用社会网络分析（SNA）方法对中国水资源绿色效率的空间关联网络特征进行研究。结果表明：① 中国水资源绿色效率区域差异显著,总体表现为中部>东部>西部的特征。② 没有一个地区独立于水资源绿色效率空间关联网络之外,网络整体具有较强的稳定性;个体特征表明,东部地区以溢出效应为主,处于“引领者”地位,而西部地区以接收其他地区的溢出关系为主,在网络结构中处于边缘位置。③ 块模型分析表明,北京、天津等10个地区为“净溢出”板块;青海、新疆等8个地区为“净受益”板块;河北、重庆等6个地区为“双向溢出”板块;河南、陕西等7个地区为“经纪人”板块。研究结果为中国各地区水资源绿色效率的提高及协调发展提供了建议。     

Study of spatial patterns and spatial effects of energy eco-efficiency in China

Energy eco-efficiency is a concept integrating ecological and economic benefits arising from energy utilization and serves as a measure of efficiency in the energy–environment–economy system. Using the slacks-based measure (SBM) model considering undesirable output, this study first measures the energy eco-efficiency of provinces in China from 1997 to 2012. It then analyzes the spatial distribution and evolution of energy eco-efficiency from three aspects: scale, intensity, and grain of spatial patterns. Finally, it examines the spatial spillover effects and influencing factors of energy eco-efficiency in different provinces by means of a spatial econometric model. The following conclusions are drawn: (1) The overall energy eco-efficiency is relatively low in China, with energy-inefficient regions accounting for about 40%. Guangdong, Hainan and Fujian provinces enjoy the highest energy eco-efficiency, while Ningxia, Gansu, Qinghai, and Xinjiang are representative regions with low efficiency. Thus, the pattern of evolution of China’s overall energy eco-efficiency is U-shaped. Among local regions, four main patterns of evolution are found: increasing, fluctuating, mutating, and leveling. (2) At the provincial level, China’s energy eco-efficiency features significant spatial agglomeration both globally and locally. High–high agglomeration occurs mainly in the eastern and southern coastal regions and low–low agglomeration in the northwestern region and the middle reaches of the Yellow River. Changes in spatial patterns have occurred mainly in areas with high–low and low–high agglomeration, with the most remarkable change taking place in the Beijing–Tianjin–Hebei region. (3) There exist significant spatial effects of energy eco-efficiency among provinces in China. For the energy eco-efficiency of a given region, spatial spillovers from adjacent regions outweigh the influence of errors in adjacent regions. Industrial structure has the greatest influence on energy eco-efficiency.     

黄河流域煤炭富集区煤炭水足迹演变及驱动效应研究

煤炭与水资源相互影响和制约,如何评价煤炭耗水的演变趋势及其影响机制对煤炭和水资源进行协同管理具有重要意义。基于国际标准的煤炭水足迹测算模型,分析2000—2017年黄河流域煤炭富集区——晋陕蒙煤炭水足迹的时空演变趋势,构建煤炭水足迹压力指数评价区域煤炭和水资源的匹配关系,并运用LMDI模型定量分析煤炭水足迹的驱动效应。结论如下：① 煤炭水足迹总量在研究期内呈增长趋势,主要以原煤和火力发电水足迹为主,山西和内蒙古煤炭水足迹最高,陕西最低。② 研究区整体煤炭水足迹压力指数逐渐增大,由煤–水关系缓和型逐渐演变为煤–水关系制约型,从空间分异来看,山西最大,研究期内均属于煤–水紧张型,陕西次之,内蒙古最小,均由煤–水关系缓和型演变为煤–水关系制约型。③ 影响煤炭水足迹的主要驱动因素是经济效应和技术效应,前者对煤炭水足迹的影响逐渐增强,后者对煤炭水足迹压力的影响先增强后减弱,各驱动效应空间分异明显。研究结果可为煤炭富集区煤炭和水资源可持续利用提供决策参考,为黄河流域生态保护和高质量发展的资源管理提供决策支持。     

中国能源-粮食生产对水资源竞争的关系——基于水足迹的视角

通过对水-能源-粮食系统的定量分析,能更好的探究三者之间的协同作用,对提高区域资源综合利用效率、促进区域可持续发展具有重要意义。本文基于水足迹视角探讨了1990—2017年中国31个地区能源-粮食生产对水资源的竞争关系,并借助ESTDA模型框架对其时空动态特征进行分析。结果表明：① 中国化石能源水足迹的时间演变特征可分为缓慢下降-快速上升-平稳下降3个阶段,其中化石能源灰水足迹平均占化石能源水足迹的70%以上;电力水足迹呈持续上升态势,其中电力蓝水足迹平均占电力水足迹的70%以上;粮食蓝水足迹上升幅度明显,平均占农业用水总量的70%以上。② 能源-粮食水足迹总量空间分布格局受区域资源禀赋差异影响较大。③ 时间序列上,中国能源-粮食生产对水资源竞争指数呈逐年上升态势;空间分布上,同时兼顾能源生产与粮食生产的黄河中下游区、东北地区为竞争指数高值集聚区,其余地区竞争指数相对较小。④ LISA时间路径分析显示,中国南方地区能源-粮食水资源竞争指数的空间格局的稳定性比北方更强;各地区在不同程度上均受局部结构的时空依赖效应影响;竞争指数空间格局变化具有较强的整合性且空间凝聚性较强。⑤ 能源-粮食生产对水资源的竞争在短期内难以得到有效缓解。     

基于空间视角的水资源经济环境效率评价

基于2008~2012年中国水资源-经济-环境（WEE）系统的省际面板数据,运用考虑非期望产出的数据包络分析（DEA）方法测算WEE系统的整体技术效率、纯技术效率、规模效率和规模收益情况;构建基于万有引力定律的空间权重矩阵,着重分析整体技术效率的空间分异规律。探讨3种WEE效率之间的空间相关性;并运用空间误差模型（SEM）分别对这些效率间的空间效应进行分析。结果表明：① 提升WEE整体技术效率的瓶颈在于纯技术效率;② 区域间的3种WEE效率都存在显著的空间误差相关;③ 技术创新性、外资依存度、产业结构、产权结构通过纯技术效率和规模效率,以不同的作用形式对WEE整体技术效率产生正向影响;④ 水资源禀赋和政府重视度对WEE整体技术效率产生负向影响。     

中国水资源利用效率及其影响因素研究

科学地评价我国水资源利用效率的地区差异,对推进社会可持续发展具有重要意义。将水足迹作为投入指标纳入水资源利用效率的分析框架之中,提出Shephard水资源距离函数,并依据2009—2018年我国大陆30个省份（西藏除外）的面板数据,运用基于Shephard水资源距离函数的随机前沿分析模型对我国区域的水资源利用效率及其影响因素进行了实证分析。结果表明：（1）在研究期间,我国水足迹总量及其年增长率均有较大的波动,我国各省份的水足迹总量之间的差异较为明显;（2）东部、中部、西部的水资源利用效率存在显著差异,呈现出自东向西依次递减的区域分布特点;（3）经济发展水平与水资源利用效率呈正相关,水资源禀赋、城镇化进程和产业结构（第三产业比重）均与水资源利用效率呈负相关。研究结果有利于探寻促进我国水资源可持续利用和统筹协调发展的有效途径。     

Spatial econometric analysis on influencing factors of water consumption efficiency in urbanizing China

Due to the limitation of total amount of water resources, it is necessary to enhance water consumption efficiency to meet the increasing water demand of urbanizing China. Based on the panel data of 31 provinces in China in 1997–2013, we analyze the influencing factors of water consumption efficiency by spatial econometric models. Results show that, 1) Due to the notable spatial autocorrelation characteristics of water consumption efficiency among different provinces in China, general panel data regression model which previous studies often used may be improper to reveal its influencing factors. However, spatial Durbin model may best estimate their relationship. 2) Water consumption efficiency of a certain province may be influenced not only by its socio-economic and eco-environmental indicators, but also by water consumption efficiency in its neighboring provinces. Moreover, it may be influenced by the neighboring provinces’ socio-economic and eco-environmental indicators. 3) For the macro average case of the 31 provinces in China, if water consumption efficiency in neighboring provinces increased 1%, water consumption efficiency of the local province would increase 0.34%. 4) Among the ten specific indicators we selected, per capita GDP and urbanization level of itself and its neighboring provinces have the most prominent positive effects on water consumption efficiency, and the indirect effects of neighboring provinces are much larger. Therefore, the spatial spillover effects of the economic development level and urbanization level are the primary influencing factors for improving China’s water consumption efficiency. 5) Policy implications indicate that, to improve water consumption efficiency, each province should properly consider potential influences caused by its neighboring provinces, especially needs to enhance the economic cooperation and urbanization interaction with neighboring provinces.     

基于非期望产出的城市发展效率时空差异探讨——以中国东部沿海地区城市为例

基于非期望产出视角,采用SBM模型测度2005~2014年中国东部沿海地区53个城市（不包括港、澳、台、三沙市）的城市发展效率,并分析其时空差异特征及其影响因素。结果表明：① 考虑非期望产出的城市发展效率值低于不考虑非期望产出的城市发展效率值,并且更符合城市实际发展; ② 中国东部沿海地区城市发展效率整体水平不高,波动幅度大,阶段特征明显,整体呈先上升后下降的趋势;③ 在时空分析特征中,城市发展效率的区域差异明显,近2 a有缩小的趋势;整体城市发展效率空间呈现“北部围绕青岛市,中部围绕上海市,南部围绕深圳市”的发展格局;④ 在影响因素分析中,经济规模对城市发展效率产生正向影响,第二产业结构水平和污染处理能力对城市发展效率产生负向影响,传统的加工制造业、高耗能重污染工业和污染处理不到位是导致城市发展效率降低的主要原因。     

中国东部沿海五大城市群创新效率、影响因素及空间溢出效应

作为经济发展的战略核心区域,东部沿海城市群的创新效率关系到创新驱动发展战略的实施和创新型国家建设。基于东部沿海五大城市群创新投入和产出面板数据,引入随机前沿生产函数测度2001—2015年五大城市群的创新效率,并利用空间Durbin模型定量分析创新效率的空间溢出效应。结果表明：① 2001年以来,五大城市群的创新效率均呈现稳定增长的趋势;② 京津冀创新效率增长缓慢,山东半岛城市群创新效率的提升幅度最大,长三角创新效率的提升幅度和均值仅次于山东半岛和京津冀城市群,而城市群核心城市虽然创新资源投入较多,但创新效率偏低;③ 经济发展水平、集聚经济、外商投资、劳动力素质、政府资助、基础设施、产业结构和高新技术产业对城市群创新效率有直接作用和溢出效应。     

黄河流域水资源利用与经济增长脱钩及影响因素分解

水资源是黄河流域生态保护和高质量发展的最大刚性约束,识别流域水资源利用变化驱动因素具有重要意义。首先从结构视角测度黄河流域水足迹变化,进而基于Tapio脱钩模型与Kaya-LMDI分解模型,解析水足迹与经济增长脱钩状态,并从技术效应、结构效应、规模效应、禀赋效应、城市化效应和人口效应识别水资源利用变化驱动因素。研究发现：(1)黄河流域水足迹总体呈现上升趋势,农业水足迹占比高达85%,用水结构与产业结构倒挂问题突出。(2)黄河流域上下游水资源量与水足迹空间分布不匹配,中下游面临更严重水资源约束。(3)水足迹与经济增长关系主要表现为弱脱钩,但2015—2019年各省区开始向强脱钩转变。(4)规模效应、城市化效应和人口效应对水足迹变化起拉动作用,技术效应、结构效应和禀赋效应对水足迹变化起抑制作用,但仍有提升潜力,各省区影响因素存在一定差异。为此,需要强化水资源利用技术研发与推广,推动农业集约式发展,提升农业用水效率,进一步优化产业结构和新型城镇化建设,缓解水资源约束困境,推动黄河流域经济高质量发展。