基于GWR模型的中国区域旅行社业效率空间分异及动力机制分析

基于DEA模型对中国31个省域的旅行社业效率空间分异特征进行了分析,首次运用GWR模型探索交通、资本、人才、信息化和经济动力对区域旅行社业效率影响的空间差异。结果表明：旅行社业效率在空间上具有正相关性和集聚特征,空间格局从“川”字型向“山”字型转变。各动力因子的系数均存在空间非平稳性。资本和人才动力的回归系数在空间分布上从南向北依次递减;经济动力的分布趋势为从北向南依次递减;交通动力对中西部地区旅行社效率提升的促进作用显著于东部地区;信息化动力则在东部地区表现出较强的促进作用。     

基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变

以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003 年、2009 年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明：① 随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。② 随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③ 随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。     

中国各省区碳足迹与碳排放空间转移

减排责任的区域分解需要科学评价各地区的排放责任。碳足迹可以全面客观地评价为满足消费而进行的生产的生命周期碳排放水平, 除了生产过程的直接碳排放, 也包括生产过程中所消耗的中间产品的隐含碳排放。应用2007 年各省区投入产出模型和2002 年中国省区间投入产出模型, 定量测算了各省区的碳足迹和省区间的碳排放转移。结果显示, 各省区之间碳足迹和人均碳足迹存在显著的差异。碳足迹较大的省份为经济大省, 主要分布在北方地区;人均碳足迹较高的省份主要是北京、上海等中心城市和能源富集区域及重化工基地;中国存在着从能源富集区域和重化工基地分布区域向经济发达区域和产业结构不完整的欠发达区域的碳排放空间转移。上述结果表明, 人均碳足迹高的经济发达省份应承担较大的减排责任, 能源富集区域和重化工基地分布区域有相当一部分的碳排放是为沿海发达省份和产业结构不完整的欠发达省份提供电力、原材料等高碳产品所致, 减排责任的区域分解需要考虑碳排放空间转移的因素, 适当减轻能源富集区域和重化工基地分布区域的减排责任, 或使沿海发达省份向能源富集区域和重化工区域提供资金和技术上的扶持, 帮助这些区域提高能源利用效率, 减少碳排放。     

中国城市创新能力及其影响因素的空间分异——基于GWR模型的实证

基于城市发明专利授权数,利用克里金插值法、空间自相关方法分析了中国城市创新能力的空间分异特征;并运用地理加权回归（GWR）模型探讨了289个地级及以上城市创新能力影响因素的空间异质性,揭示主导因素的空间分异。结果表明：1）中国城市创新能力呈现由东南向西部递减的趋势,创新能力最强的城市主要集中在东南部沿海地区,而以西藏各市及青海、新疆部分城市为主的西部城市创新能力最弱,空间集聚性显著;创新能力高-高集聚的地区为京津冀、长三角、珠三角地区,低-低集聚的地区为西部及东北地区。2）影响因素方面,各自变量的显著性水平较好,显著区域占比由大到小依次为财政投入、人才要素、经济基础、经济外向度、金融环境、信息化水平,除财政投入对城市创新能力具有显著的正相关性之外,其他因素皆同时存在正负相关效应;各自变量指标回归系数区间范围较大,具有明显的空间分异特征。3）主导因素方面,东南部城市创新能力受经济基础影响较大,而东北以及西部城市受金融环境影响较大。中国城市创新能力影响因素存在空间分异,政府及相关部门在制定创新政策时需要考虑不同城市的特点,采取针对性措施,促进中国城市创新健康协调发展。     

基于空间杜宾模型的中国高学历人才时空分异研究

基于2001~2016年全国统计年鉴数据,采用集聚度分析和空间自相关分析等方法,描绘中国高学历人才的空间格局及变化,并采用空间杜宾模型,探究影响高学历人才空间分布的主要因素及空间溢出效应。结果表明：（1）中国人才分布表现出较大的非均衡性,集聚程度表现为东南高、西北低,且2000~2015年间,人才稀疏区面积下降而集聚区面积上升;（2）中国人才密度的全局莫兰指数为正,表明中国的高学历人才分布具有一定的空间集聚特征,而2000~2015年此指数有所下降,表明人才分布整体上有分散趋势。2000年热点区与次级热点区主要分布于京津冀和长三角地区,其中热点区为京、津、沪;而2015年,热点以及冷点区域均有所扩张,表明局部地区人才仍然有集中化的趋势;（3）工资水平、高校发展、公共服务水平是决定人才空间分布的主要因素,但没有证据表明生活支出比、失业率、房价有显著影响。人才分布具有明显的空间溢出效应,同时工资水平、高校发展、公共服务水平等影响因素也具有明显的空间溢出效应。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

中国不同区域能源消费碳足迹的时空变化(英文)

Study on regional carbon emission is one of the hot topics under the background of global climate change and low-carbon economic development, and also help to establish different low-carbon strategies for different regions. On the basis of energy consumption and land use data of different regions in China from 1999 to 2008, this paper established carbon emission and carbon footprint models based on total energy consumption, and calculated the amount of carbon emissions and carbon footprint in different regions of China from 1999 to 2008. The author also analyzed carbon emission density and per unit area carbon footprint for each region. Finally, advices for decreasing carbon footprint were put forward. The main conclusions are as follows: (1) Carbon emissions from total energy consumption increased 129% from 1999 to 2008 in China, but its spatial distribution pattern among different regions just slightly changed, the sorting of carbon emission amount was: Eastern China > Northern China > Central and Southern China > Southwest China > Northwest China. (2) The sorting of carbon emission density was: Eastern China > Northeast China > Central and Southern China > Northern China > Southwest China > Northwest China from 1999 to 2003, but from 2004 Central and Southern China began to have higher carbon emission density than Northeast China, the order of other regions did not change. (3) Carbon footprint increased significantly since the rapid increasing of carbon emissions and less increasing area of pro-ductive land in different regions of China from 1999 to 2008. Northern China had the largest carbon footprint, and Northwest China, Eastern China, Northern China, Central and Southern China followed in turn, while Southwest China presented the lowest area of carbon footprint and the highest percentage of carbon absorption. (4) Mainly influenced by regional land area, Northern China presented the highest per unit area carbon footprint and followed by Eastern China, and Northeast China; Central and Southern China, and Northwest China had a similar medium per unit area carbon footprint; Southwest China always had the lowest per unit area carbon footprint. (5) China faced great ecological pressure brought by carbon emission. Some measures should be taken both from reducing carbon emission and increasing carbon absorption.     

中国畜禽养殖的空间分析及分区研究(英文)

The capacity of livestock breeding in China has increased rapidly since 1949, and the total output of meat, poultry and eggs maintains the world’s top first in recent 20 years. Livestock emissions and pollution is closely associated with its population and spatial distribution. This paper aims to investigate the spatial patterns of livestock and poultry breeding in China. Using statistical yearbook and agricultural survey in 2007, the county-level populations of livestock and poultry are estimated as equivalent standardized pig index (ESP), per cultivated land pig index (PCLP) and per capita pig index (PCP). With the help of spatial data analysis (ESDA) tools in Geoda and ArcGIS software, especially the Moran’s I and LISA statistics, the nationwide global and local clustering trends of the three indicators are examined respectively. The Moran’s I and LISA analysis shows that ESP and PCP are significantly clustering both globally and locally. However, PCLP is clustering locally but not significant globally. Furthermore, the thematic map series (TMS) and related gravity centers curve (GCC) are introduced to explore the spatial patterns of livestock and poultry in China. The indicators are classified into 16 levels, and the GCCs for the three indicators from level 1 to 16 are discussed in detail. For districting purpose, each interval between gravity centers of near levels for all the three indicators is calculated, and the districting types of each indicator are obtained by merging adjacent levels. The districting analysis for the three indicators shows that there exists a potential uniform districting scheme for China’s livestock and poultry breeding. As a result, the China’s livestock and poultry breeding would be classified into eight types: extremely sparse region, sparse region, relatively sparse region, normally sparse region, normal region, relatively concentrated region, concentrated region and highly concentrated region. It is also found that there exists a clear demarcation line between the concentrated and the sparse regions. The line starts from the county boundary between Xin Barag Left Banner and Xin Barag Right Banner, Inner Mongolia Autonomous Region to the west coast of Dongfang County, Hainan Province.     

中国旅游供需耦合协调发展的空间分异及驱动机制研究

基于耦合协调模型测算2004―2016年中国31个省(市、区)(不含港澳台)旅游供需耦合协调度,利用空间自相关法、面板数据模型、地理加权回归模型,从全局和局部空间视角分析旅游供需耦合协调发展的影响因素,并探讨其驱动机制。研究表明:①旅游供需耦合协调发展的空间地带性差异显著;空间相关性愈发明显。②固定效应、动态面板模型、空间误差(SEM)和空间自回归混合模型(SAC)估计结果表明,产业结构、资源禀赋、制度变迁、资本因素与旅游供需耦合协调发展呈正相关关系,直接效应和间接效应显著。③地理加权回归模型(GWR)估计结果表明各影响因素的空间分异作用明显,产业结构由东南和北部边缘地带向内陆递减;资源禀赋以西北部为核心逆时针扩散;制度变迁由东南沿海向西北内陆逐渐减少,"一高一低"两极对峙;资本因素沿东南沿海向西北内陆顺时针递减。④旅游供需耦合协调发展演化的驱动机制包括产业结构、资源禀赋、资本驱动力和制度变迁调控力。     

基于DPSIR模型的中国城市低碳发展水平评价及空间分异

基于社会经济统计数据、气象数据、自下而上的碳排放估算数据,构建城市低碳发展水平评价的动力学分析模型——DPSIR模型,全面评价中国288个地级以上城市的低碳发展水平及空间格局。结果表明,中国288个地级以上城市总体处于相对高碳水平,低碳城市具有东中西“梯度化”分异的区域特点,在空间上形成以胡焕庸线为底边、以东南沿海城市群和京津冀城市群为两翼的“△”型结构。低碳驱动力与低碳响应力是决定城市低碳发展水平的重要因素,高低碳驱动力城市主要有研发驱动型、社会经济发展驱动型、清洁能源发展驱动型、紧凑城市发展驱动型,低碳技术与低碳认知响应力远高于低碳制度响应力对城市低碳发展的作用。不同低碳等级结构的城市应根据DPSIR模型提供的低碳发展结构化清单,结合地方特性,选择因地制宜的低碳发展路径。     

历史时期中国重大自然灾害时空分异特征(英文)

Based on historical documents and records this paper analyzes the characteristics of frequency and distribution of major disasters that took place in the history of China. The findings show that occurrences of different types of disasters varied and spatial pattern at provincial level are significantly different as well. The results also indicate that there is a strong relationship between type of disasters and spatial distribution and that the spatial pattern of losses was not the same as that of the frequency. The reasons are: (1) the hazard-formative environments which, to a large extent, determine the spatial pattern of the disasters are significantly different; (2) the losses caused by natural disasters were closely related to the concentration of economy and population. Number of deaths was usually large in areas where agriculture, culture and business were relatively developed. The spatial pattern of disaster losses is an evitable result of uneven economic development in the history of China.     

基于特征椭圆的中国经济空间分异研究

根据克鲁格曼的“两个自然”理论,运用空间统计SDE方法,在GIS技术的支持下,基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等,在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征,并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下,中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆,国土地形分布椭圆明显偏西,长、短轴均明显减小,这反映出中国高地势主要集中分布在西部;中国人口空间分布靠近东部地区,其椭圆长、短轴长度均显著减小,充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征;② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%,其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南,且分布轴线基本与胡焕庸线平行;③ 在“第二自然”聚集机制的作用下,中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上,且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看,胡焕庸线以西地区,特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时,由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性,区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发,可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展;可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集,发挥人口的红利作用,推进经济增长由南向北发展。     

基于空间杜宾模型的山东省制造业时空分异研究

利用2003~2014年山东省17个地级市制造业27个部门的面板数据,研究了山东省制造业的时空分异特征,并基于空间杜宾模型（SDM）探讨了主要的影响因素,结果发现：山东省制造业份额呈现出自东向西递减、先东部集聚后向中西部扩散的规律。以2007年为转折点,制造业呈现东部沿海转出、内陆转入的特点,鲁北地区成为份额增长最快的区域。由于空间溢出效应的存在,市场规模、交通基础设施、产业规模和人力资本水平均有助于提升本地区制造业份额。因此,应该从地区关联的角度重新审视制造业发展规律并制定相应政策措施。     

甘肃省能源消费碳足迹变化及影响因素分析(英文)

能源消费是人类活动影响全球气候变化的主要行为之一,对能源消费导致的碳足迹进行研究具有重要意义。本文首先应用能源消费碳足迹的相关概念和方法,计算得到了甘肃省1990年-2009年的总碳足迹、各能源消费类型的碳足迹、碳足迹产值和碳足迹生态压力;然后利用STIRPAT模型进行岭回归函数拟合,探讨了经济增长与碳足迹之间的定量关系,并验证了环境库兹涅茨曲线的存在性;最后通过脱钩指数分析进一步研究了经济增长与碳足迹之间的动态变化关系。结果表明:碳足迹从1990年的每人0.091 ha上升为2009年的每人0.191 ha,呈现波动上升的趋势。各能源消费类型的碳足迹构成中,煤和石油占据了绝对地位,其中又以煤所占比重最大,石油次之,天然气所起的作用甚微。碳足迹产值由1990年的1.18万元ha-1增加为2009年的2.51万元ha-1,碳足迹生态压力也从1990年的0.10上升至2009年的0.24。人口和人均GDP是驱动碳足迹增长的主要因素,且回归分析和脱钩指数分析都表明经济增长与碳足迹之间存在环境库兹涅茨曲线。     

中国沿海港口煤炭运输的空间分异格局及演化（英文）

Coal is a basic resource and its use guarantees the development of national economies and human society. Thus, coal transportation is an important part of China's overall transportation system. In this system, ports are the vital transit nodes. This study considered coastal ports in China and analysed the evolution of coal transportation from 1973 to 2013. We focused on the spatial pattern of coal loading and unloading, and summarized the main characteristics and development of the processes. Then, we examined the volumes of coal transported and regional changes in these amounts using mathematical models and indicators. Finally, we analysed the specialized function and spatial differentiation of the ports involved in coal transportation to reveal their spatial relationship and temporal evolution. We found that the spatial pattern of coal transportation changed from "south input and north output" to "all input and north output". However, the prominent ports used for coal unloading are still concentrated in areas south of the Yangtze River. Coal loading is concentrated on the west bank of Bohai Bay. In addition, some ports around Bohai Bay, such as Dandong, Dalian, Yantai, and Qingdao, changed from traditional coal loading ports to unloading ports. This study further developed the theory of transport geography, and improved our understanding of China's coal transportation system.     

基于GWR模型的中国水资源绿色效率驱动机理

遵循“以人文本”的绿色发展理念,综合考虑水资源利用的经济、社会及环境效益,运用地理加权回归模型,综合选取自然、社会经济、环境、科技四大因素共19个指标,测度2000—2016年中国水资源绿色效率,并对其驱动机理进行探究。结果表明：中国水资源绿色效率存在着显著的空间正相关性和空间分布不均衡性;各因素对水资源绿色效率的影响存在着空间差异,且随着时间而变化;总体来看,产业结构、工农业发展水平、交通基础设施建设、环保投入和科技转化率等因素对中国水资源绿色效率的提高具有显著影响,人均水资源量、人口规模和污染物排放等因素的增加则限制了水资源绿色效率的提高;就其空间差异而言,水资源禀赋、人口规模等因素对西部地区水资源绿色效率的促进作用大于东部,而产业结构、用水结构、交通基础设施建设等因素对水资源绿色效率的影响程度东部大于西部。研究结果对于解决中国水资源短缺问题,因地制宜地制定适合各地区发展的水资源政策,具有重要的实际意义。     

基于三阶段DEA模型中国区域能源效率研究(英文)

能源短缺、利用率低、环境恶化已经成为制约我国经济发展的重要环节。本文运用三阶段DEA模型对中国29个省市2009年的能源效率进行了分析。文章将技术效率分为纯技术效率和规模效率,并利用其数值来分析能源效率,同时,加入环境变量来分析完善上述计算结果。结果表明,在剔除外部因素和环境变量以前规模效率被高估,纯技术效率被低估。大部分省在第三阶段计算出的规模收益是递增的,这说明很多企业规模较小不能体现出规模经济性。从区域上来看则是东部地区的能源效率最高,中部次之,西部最低。针对这一结果,本文给出几点建议:中西部地区应加强合作,发挥各自优势,开发新技术新能源,提高能源利用率,促进经济健康发展。     

都市新区住宅地价空间异质性驱动因素研究 ——基于空间扩展模型和GWR模型的对比

以南京市江宁区为例,基于2004~2011年住宅用地出让数据,利用空间扩展模型和GWR模型对都市新区住宅地价空间异质性及其驱动因素进行研究。结果表明：① 空间扩展模型与GWR模型分别可解释采样区63%、61%的住宅地价变化,较全局回归模型(47%)有显著提升,更有利于研究土地市场的空间异质性。② 空间扩展模型可有效表征各解释变量及其交互项对住宅地价作用的空间结构总体趋势,其拟合效果相对较优。GWR模型则在局部参数估计方面存在优势,借助GIS可将各变量的地价作用模式可视化,从而比空间扩展模型更能有效刻画住宅地价影响因素的空间非平稳性特征,各因素对地价的平均边际贡献排序为水域> 地铁> 大学园区> CBD> 商业网点> 医院,且商业网点、 医院系数值具有方向差异性。③ 距地铁站点、水域、大学园区以及CBD的距离是研究区住宅地价的关键驱动因素,各自存在特有的地价空间作用模式,可为研究区住宅土地市场细分提供科学依据。     

广州市中产阶层聚居区空间分异及形成机制

随着中国社会经济的发展,中产阶层规模不断发展壮大,并逐渐成为社会主流群体,其不断增长的居住空间需求对社会空间结构具有较大影响。本文研究广州市中产阶层聚居区空间分异及形成机制,为政府制定人口发展规划、城市更新等政策提供参考依据。首先采用因子生态分析法、聚类分析法、集中度指数分析了广州市2010年中产阶层聚居区空间分布及特征,并将中产阶层聚居区划分为教育、职业、收入和混合4个亚类聚居区。其次,将2010年中产阶层聚居区与2000年的聚居区比较,发现2000-2010年广州市中产阶层聚居区空间与地域类型演变呈现以下特征：① 中产阶层聚居区区域范围有所扩大,呈现郊区化与向中心性并存现象;② 老城区外围、珠江两岸及经济开发区是中产阶层集中分布的区域;③ 中心城区内城中村外来人口的集聚带来中产阶层的逐渐消失;④ 4个亚类中产阶层聚居区呈现街道数目改变和类型转换的变化;⑤ 中产阶层聚居区呈现强稳定型、弱稳定型、衰减型和增长型4种不同地域类型的变化。最后,本文从社会阶层分化、房地产市场、全球化、传统社会空间历史延续以及个体力量和城市建设等方面对中产阶层聚居区空间分异形成机制进行探讨。