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。     

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。     

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...     

旅游地水足迹测度模型及实证分析

水足迹真实反映了一个地区人类生活消费对水资源的占用情况,正确利用旅游地水资源是促进旅游地可持续发展的重要前提。基于G?ssling旅游地水足迹概念模型,立足实体水和虚拟水相结合的视角,从旅游地住宿、餐饮、交通、娱乐、生态5个要素构建了旅游地水足迹测度模型,并对黄山风景区进行实证分析。结果表明:1 2002~2012年间,黄山风景区旅游地水足迹总量由551.15×104m3增加到909.40×104m3,水资源占用呈不断上升趋势。2餐饮、交通、住宿、生态子足迹在水足迹总量中所占比重分别约为59.86%、25.75%、12.07%、2.32%,水足迹总量变化趋势与餐饮水足迹变化趋势大体一致。3虚拟水是景区水足迹总量的主要构成部分,年均约占总量的85.47%,以餐饮、交通为主;实体水年均约占14.53%,以住宿、生态为主。4水资源压力总指数由2002年的0.62增加到2012年的1.02,实体水压力指数由0.53上升到0.87,旅游人数不断增长是黄山风景区水资源压力逐年增大的直接原因。     

基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析

以县域（含县、县级市、市辖区）为研究单元,采用人均GDP为测度指标,运用ES—DA的方法对2000-2009年辽宁省县际经济差异的时空格局进行分析,认为辽宁省县际经济具有显著的空间自相关,区县经济差异呈现先扩大后缩小的趋势。在局部差异方面,“高-高”类型的区县主要集中在沈阳、大连地区并有向沿海地区扩散的趋势,“低-低”...     

黑河流域生态足迹空间差异分析

可持续发展需要兼顾公平性,也就是需要将经济、环境影响的差异程度维持在一个合适的范围内,因而定量测算经济或环境影响的差异程度就是可持续发展研究领域的一个热门话题.以Gini系数和Theil指数作为评价指标,采用生态足迹作为环境影响的测量指标,分析了黑河流域生态足迹的空间差异性,并分析了这些差异产生的原因.结果表明,黑河流域生态足迹空间差异较大,而且县(区、旗)内部,生态足迹差异性也不均衡,甘州区的生态足迹差异最大Gini系数达到0.46,Theil指数为0.19;额济纳旗的生态足迹差异性最小,Gini系数仅为0.11,Theil指数仅为0.05;黑河流域城乡结构分解表明,黑河流域环境影响差异主要来自于城乡之间的差异,对总差异的贡献为63.89%.黑河流域上、中、下游空间结构分解结果表明,黑河流域生态足迹的空间差异性主要源自于黑河上、中、下游内部的差异程度,其平均贡献率超过90%.最后通过人口与收入Gini的回归方程表明,在其它条件相同的情况下,收入Gini增加1%将导致环境影响差异增加0.53%;另外人口数量差异增加也将加剧生态足迹差异性.     

山西省县域经济发展差异的时空演化分析

利用核密度估计方法和探索性空间数据分析方法,以山西省107个县域为基本的研究对象,采用2000-2011年的县域人均GDP数据,定量分析了这12年间山西省县域经济的时变特征、空间相关性及其演化趋势.结果显示:山西省县域经济发展总体水平较低,县域经济发展差异显著;晋南地带的经济发展水平明显高于晋北和晋中地带,县域经济发展表现出一定程度的集聚,但远未形成能够带动县域经济发展的稳定的核心区域.在晋北和晋中地带没有出现以大同、太原等盆地县域为中心的带动经济发展的核心县域集聚群,仅在晋南地带出现了以临汾等盆地县域为中心的较高发展水平的县域集聚群;县域经济增长的热点区域自2004年趋于消失,县域经济增长的空间差异比较突出,没有形成增长集聚区域.     

1990-2007年中国能源足迹时空差异分析

基于生态足迹模型分析中国1990-2007年的能源生态足迹变化态势,并利用重心模型研究能源足迹的区域差异及变化。结果表明:1)近18年来,中国人均能源足迹呈现波动增长,能源足迹结构方面煤炭始终占据主导地位;建议优化能源结构,大力发展清洁可再生能源。2)中国各地区间能源足迹存在明显差异,空间分布格局为南少北多,能源生产与消费存在错位;建议国家设立能源生态补偿机制,由出现能源生态赤字的地区支付能源生态补偿基金给能源生态盈余地区。3)中国能源足迹的重心呈现逐步向西南方向移动的轨迹,通过与GDP重心轨迹的对比发现中国经济发展主要靠能源消费拉动。     

武汉市道路结构与商业集聚空间关联分析

城市道路结构是影响城市商业集聚的重要因素,研究二者之间的关联对于商业布局和道路规划具有重要支撑作用。本文以武汉市都市发展区为例,运用空间句法模型计算道路结构指标,采用GIS核密度法计算2014年商业兴趣点(C-POI)密度以分析商业集聚的空间结构,通过双变量相关分析道路结构变量与商业集聚程度的关联关系。结果显示：①道路结构指标中,与商业集聚关联最强的是道路全局集成度。在各商业类型中,与道路结构相关程度最大的是金融保险服务集聚。②道路连接值和全局集成度值分别与商业POI密度呈显著正相关,呈现“高—高”集聚的空间关联模式;总深度值与商业POI密度呈现显著负相关,呈现“高—低”集聚的空间关联模式;商业POI密度随控制值升高呈现先升高后降低的趋势。③商业集聚分布呈现为“核心—过渡区—边缘区”的多核心多层次结构,“高—高”集聚与“高—低”集聚模式集中分布于“核心”及其附近的“过渡区”。     

基于POI数据的西安市零售业空间格局及影响因素研究

基于POI数据,利用核密度估计、缓冲区分析等方法刻画西安零售业空间集聚状态,确定零售业分布核心范围,并利用双变量空间自相关分析、近邻分析等方法探究零售行业之间的空间集聚关系,以及零售业与居住小区、交通因素的空间关系。研究表明:①西安市零售业呈"中心-外围"结构,以钟楼为中心连片集聚分布,在距离钟楼16 km范围内为零售业分布核心区,在阎良、高陵、临潼、鄠邑4个郊区呈"孤岛"状集聚。②文化、体育用品及器材零售,纺织、服装及日用品零售业更倾向于在内城分布,而汽车、摩托车、零配件和燃料及其他动力销售业,五金、家具及室内装饰材料零售集中在租金低但交通方便的城市中心外围。③集聚效应、人口分布与路网影响零售业的空间分布。与居民日常生活关系密切的零售行业如综合零售,食品、饮料及烟草制品零售,纺织、服装及日用品零售等在空间上集聚以接近消费者,分享消费市场和空间场地,而耐用品零售行业如汽车、摩托车、零配件销售业,家具及室内装饰材料零售等倾向于自身集聚,以共享品牌效应。交通干线尤其是城市二级道路明显影响零售网点的空间分布。     

基于NRCA模型的辽宁省水资源利用比较优势分析

根据辽宁省14个城市1997—2006年相关数据,运用比较优势原理,采用NRCA模型,计算各城市水资源利用的规模优势指数和效益优势指数,进而加权合成各城市水资源利用的比较优势度。应用聚类分析法将14个城市进行分类,并对其进行时空分异分析,揭示了影响辽宁省各区域生产用水比较优势的驱动因素,即为自然条件、经济水平以及用水效率;影响生活用水比较优势的驱动因素为城市化率。研究结果表明,辽宁省灌溉用水优势区域为辽西北区;林牧渔业用水优势区域主要分布在沿海地带及牧草地发达区;工业用水优势区域为辽中南地区。研究成果可为辽宁省水资源科学配置提供参考。     

吉林省西部玉米生产水足迹研究

玉米是吉林省西部的主要农作物,通过在吉林省西部开展玉米大田试验,探讨在相同的土壤及农田管理条件下,不同试验年份玉米生产需水及水分来源的变化规律,通过比较分析玉米生产水足迹的动态变化,实现水资源的合理利用,保护生态环境,促进农业的可持续发展。3 a大田试验的研究结果表明,玉米生产水足迹以绿水足迹为主,占80%以上,蓝水足迹不足1%,灰水足迹介于10%～20%之间。而在绿水足迹中,降水较充足的年份,有效降水足迹占70%以上,一般干旱年份有效降水足迹占一半,极端干旱年份有效降水足迹则只占30%,这将对土壤水分平衡带来不利影响。3a中,单位质量玉米蓝水量约0.005～0.006 m3/kg,占单位质量玉米需水量的比例低于1%;单位质量玉米绿水量为0.559～0.839 m3/kg,占单位质量玉米需水量的99%以上;单位质量玉米灰水量为0.099～0.122 m3/kg。通过对玉米生产水足迹的研究,明确了绿水在吉林省西部雨养农业粮食安全中的重要地位。     

The Analysis of Water Footprint of Production and Water Stress in China

Water footprint of production can be used to identify pressure on national or regional water resources generated by production activities. Water stress is defined as the ratio of water use (the difference between a regional water footprint of production and a green water footprint) to renewable water resources available in a country or region. Water stress can be used to identify pressure on national or regional water resources generated by production activities. This paper estimates the water footprint of production and the water stress in China during the years 1985-2009. The result shows that China’s water footprint of production increased from 781.58 × 10⁹ m³ in 1985 to 1109.76 × 10⁹ m³ in 2009. Mega-cities and regions with less agriculture production due to local climatic conditions (Tibet and Qinghai) had lower water footprint of production, while the provinces (Henan, Shandong) with higher agriculture production had higher footprint. Provinces with severe water stress increased from 6 in 1985 to 9 in 2009. High to severe water stress exists mainly in mega-cities and agricultural areas located in the downstream areas of the Yellow River and the Yangtze River in North and Central China. The outlook for water resources pressure in China is not optimistic, with areas of stress expanding from northern to southern of China.     

福建省水生态足迹时空分异

利用改进的生态足迹模型,分析福建省2005—2011年的水生态足迹时空分异,得出几点结论：1）福建省水生态处于盈余状态,但人均水生态足迹增加;2）2011年福建省万元GDP水生态足迹为0.255 1 hm^2/万元,与2005年0.708 7 hm^2/万元对比,产出效率提高了64.00%。3）建议通过生态优势与经济优势相互转化、调整产业结构、提倡绿色消费实现可持续发展。     

浙江陆路交通对区域旅游空间结构及发展的影响研究

基于加权平均出行时间、“板块旅游”空间结构理论、空间计量模型等方法,探讨1996~2016年浙江陆路交通对区域旅游空间结构及发展影响。研究表明：① 交通路网建设带来城市可达性提升,其地理过程、格局呈现围绕“四大都市区”轴带放射状“Π型”演变特征。② 交通网络效应下,新增景区密集分布于邻近中心城市主要对外交通要道两侧,耦合于可达性时空演变,且“板块”旅游地域结构特征显著。③ 空间计量结果发现,交通区位、经济基础、资源禀赋等因素不同程度影响地域旅游经济发展。     

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.     

基于水足迹的甘肃省农作物种植结构优化分析

水足迹概念拓宽了传统水资源评价体系的外延和内涵,为水资源可持续利用研究提供了新的思路。本文借鉴水足迹研究的基础,利用联合国粮农组织推荐的CLIMWAT数据库和CROPWAT软件,以甘肃省酒泉、武威、兰州、平凉、天水等地部分农作物生产水足迹的计算为例,构建以合理利用水资源为基础的甘肃省农作物种植结构,倡导最大限度地利用绿水资源,减少蓝水资源过度使用引发的地下水位减退、土壤盐化、水侵蚀或土壤退化等环境问题,为保护环境、节水增效和发展特色农业产业提供新的研究思路。