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。     

数字经济对旅游发展影响的空间效应——基于中国284个地级及以上城市的实证研究

基于空间视角,结合中国284个地级及以上城市2011—2019年的面板数据,实证检验了数字经济对旅游发展影响的空间效应及作用机理。结果表明：1）研究期内,数字经济与旅游发展均呈现显著的空间正相关。其中,数字经济的热点区被“空间锁定”于东南沿海地区,而位于中西部的冷点区则大幅收缩;旅游发展的热点区主要分布在长三角城市群和滇桂黔渝,冷点区位于山东半岛中西部并逐步向南延伸。2）中国情境下,数字经济既能助力本地旅游发展,同时存在显著的正向空间溢出效应。从区域异质性看,直接效应虽在各地均显著为正,但在东部地区的作用强度明显大于中西部及东北地区;空间溢出效应在东部得到完全彰显,在中部和东北地区表现为部分显著,西部地区则存在“数字隔离”现象。3）数字经济对旅游发展的正向外溢在300 km处达到最优,此后呈地理距离衰减态势,在800 km处到达有效外溢临界点,1 500 km处达到最大衰减边界。4）数字经济各维度中,数字基础设施、数字产业发展和数字普惠金融均能显著驱动本地旅游发展,但仅数字普惠金融的正向溢出有效突破了行政边界,其余二者均表现出不显著的空间溢出效应。     

数字经济对中国经济高质量发展的空间效应与影响路径

数字经济已成为推动经济高质量发展和共同富裕的重要抓手。本文梳理数字经济对中国经济高质量发展的影响机制,并构建了创业与创新两条传导路径。基于2011—2018年中国287个地级及以上城市的面板数据集,从时空两个维度对数字经济与经济高质量发展的演变特征进行分析,并运用空间杜宾模型和中介效应模型对其影响过程、机理与空间异质性进行实证检验。结果表明：① 2011—2018年间,中国数字经济和经济高质量发展水平呈现整体提升趋势,但两者均存在明显的时空差异特征。② 数字经济水平的提高有助于本地经济高质量发展,而对邻近地区经济高质量发展没有表现出显著的积极影响,即存在一定的数字隔离。③ 在东部、中部和东北地区,数字经济对经济高质量发展具有显著的积极作用,且在东部地区的影响效果最为明显。数字经济对不同类型城市经济高质量发展的影响程度大致呈现从特大城市到中小城市依次递减的趋势。④ 中介效应模型的结果验证了创业和创新水平是数字经济推动经济高质量发展的中介变量,但同时这种传导效应存在明显的空间异质性。     

京津冀地区经济发展的空间溢出效应

在实施京津冀协同发展战略的背景下,将修正的Conley-Ligon模型与空间马尔可夫链分析法相结合,探讨了京津冀县域经济发展过程中的溢出效应空间格局及其对经济水平空间格局演变的影响。研究发现：2000-2013年,京津冀地区的县域间存在显著的空间溢出效应,溢出效应在空间上呈现出与经济发展水平和空间距离紧密相关的具有梯次性特征的核心-外围结构,经济发达的地区发出正向溢出效应的同时也获取了正向溢出效应,但总体上县域溢出效应的类型以负向溢出为主;受溢出效应的空间格局和以负向溢出为主要类型的影响,京津冀县域经济水平类型发生转变的概率较小,经济水平较低的县域难以发生类型的转移,经济水平类型发生转移的县域多分布在地级以上城市市辖区的邻接地带;在邻接县域间显著的空间溢出效应作用下,相邻县域的经济水平类型的转移具有显著的同向性特征。     

中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素

采用核密度估计、空间自相关、空间马尔科夫链和面板分位数回归等方法对1992-2013年全国283个城市碳排放强度的空间溢出效应和驱动因素进行了分析。① 核密度估计结果表明,中国城市碳排放强度总体均值下降,差异在逐步缩小。② 空间自相关Moran's I指数表明城市碳排放强度存在显著的空间集聚性且空间集聚性在逐渐增强,但空间集聚水平的变化逐年缩小。③ 空间马尔科夫链分析结果表明：第一,中国城市碳排放强度存在马太效应,低强度与高强度的城市在相邻年份转移过程中呈现维持初始状态的特征。第二,城市碳排放“空间溢出”效应明显,且不同区域背景下溢出效应存在异质性,即若与碳排放强度低的城市为邻,该城市的碳强度能够增加向上转移的概率,反之亦然。④ 面板分位数结果显示：在碳排放强度低的城市,经济增长、技术进步、适当的人口密度起到减排作用;外商投资强度与交通排放是使碳强度增大的主要因素。在碳排放强度高的城市,人口密度是重要的减排因素,技术进步暂时没起减排作用;工业排放、粗放式的资本投资以及城市土地蔓延则是碳强度上升的主要因素。     

碳排放空间依赖视角下环境分权的碳排放效应

以环境管理人员在不同层级政府间的配置直接测算环境分权度,通过纳入财政分权指标,采用省级面板数据和动态空间计量模型从空间视角实证检验环境分权对碳排放的影响。结果表明：① 中国省域碳排放存在显著的惯性依赖和空间路径依赖,本地区碳排放的增加（降低）将带动相邻地区碳排放的上升（下降）。② 国家层面上,环境总体分权（ED）、环境行政分权（EAD）和环境监测分权（EMD）显著降低碳排放,环境监察分权（ESD）和财政分权（FD）则显著加剧碳排放。同样地,ED及其分解指标与FD的交互项也均显著促进碳排放,其影响大小与环境管理分权的类别相关。③ 不同地区环境分权的碳排放效应存在异质性。西部地区ED、EAD和EMD对碳排放产生的抑制效应明显大于东、中部地区,而东部地区ED及其分解指标与FD交互项对碳排放的抑制作用强于中、西部地区。     

数字经济驱动居民消费：作用机制与空间效应

数字经济是中国经济发展的新动能,也是当前扩大内需的重要着力点。论文分析了数字经济影响居民消费的机理,并基于2011—2020年中国省级面板数据,采用中介效应模型和空间杜宾模型检验了数字经济对居民消费的作用机制与空间效应,并从时间和区域维度做了拓展分析。结果表明：(1)数字经济能够直接促进居民消费;(2)数字经济促进消费的间接作用表现为在供给侧提升产品多样性,在需求侧提高居民收入,在市场侧促进市场一体化;(3)数字经济不仅驱动了本地消费,还对经济水平相近省份的消费产生了正向溢出效应;(4)拓展分析结果显示,数字经济驱动消费的作用随经济水平提高而增强,具有时间可持续性,同时该作用在中西部地区强于东部地区,呈现更有利于欠发达地区的益贫式特征。研究结果拓展了数字经济驱动居民消费的研究视角,并为依托数字经济提振消费需求提供了决策参考。     

中国城市网络地位对碳排放效率的影响

提升城市碳排放效率是中国实现“双碳”目标和经济社会可持续发展的关键。在流动空间环境下,城市碳排放效率不再仅仅取决于集聚经济,而是越来越多地受到网络经济的影响。本文利用中国制造业500强企业投资联系数据构建城市网络,研究了2005—2020年城市网络地位对全要素碳排放效率的影响机理及特征。研究发现：(1)网络地位对城市碳排放效率具有显著正向影响,结论经过稳健性和内生性检验后依然成立。(2)网络地位不仅通过价值链重组效应、中间产品多样化效应和网络竞争效应正向影响着城市的碳排放效率,还通过促进绿色技术创新、科技企业孵化和风险资本投资的中介机制改善了城市碳排放效率。(3)网络地位对城市碳排放效率的影响呈现多维异质性特征,东部城市、非资源型城市、人口规模较大城市和行政等级较高城市的碳排放效率更多从网络地位的增强中获益。未来中国政府应将碳达峰碳中和目标与城市网络建设结合起来,充分发挥城市网络对碳排放效率提升的推动作用,同时高度关注网络环境下不同类型城市碳排放效率的协调发展。     

浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应

论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。     

Regional inequality,spatial spillover effects,and the factors influencing city-level energy-related carbon emissions in China

Data show that carbon emissions are increasing due to human energy consumption associated with economic development. As a result, a great deal of attention has been focused on efforts to reduce this growth in carbon emissions as well as to formulate policies to address and mitigate climate change. Although the majority of previous studies have explored the driving forces underlying Chinese carbon emissions, few have been carried out at the city-level because of the limited availability of relevant energy consumption statistics. Here, we utilize spatial autocorrelation, Markov-chain transitional matrices, a dynamic panel model, and system generalized distance estimation (Sys-GMM) to empirically evaluate the key determinants of carbon emissions at the city-level based on Chinese remote sensing data collected between 1992 and 2013. We also use these data to discuss observed spatial spillover effects taking into account spatiotemporal lag and a range of different geographical and economic weighting matrices. The results of this study suggest that regional discrepancies in city-level carbon emissions have decreased over time, which are consistent with a marked spatial spillover effect, and a ‘club’ agglomeration of high-emissions. The evolution of these patterns also shows obvious path dependence, while the results of panel data analysis reveal the presence of a significant U-shaped relationship between carbon emissions and per capita GDP. Data also show that per capita carbon emissions have increased in concert with economic growth in most cities, and that a high-proportion of secondary industry and extensive investment growth have also exerted significant positive effects on city-level carbon emissions across China. In contrast, rapid population agglomeration, improvements in technology, increasing trade openness, and the accessibility and density of roads have all played a role in inhibiting carbon emissions. Thus, in order to reduce emissions, the Chinese government should legislate to inhibit the effects of factors that promote the release of carbon while at the same time acting to encourage those that mitigate this process. On the basis of the analysis presented in this study, we argue that optimizing industrial structures, streamlining extensive investment, increasing the level of technology, and improving road accessibility are all effective approaches to increase energy savings and reduce carbon emissions across China.     

能源消费碳排放的影响因素特征及研究展望

碳排放影响因素是学术圈密切关注的重要研究方向,国内外学者开展了诸多案例研究并取得了丰富成果。因研究区社会经济发展水平、资源禀赋差异,不同学者在不同区域的研究结论不尽一致,缺少系统梳理和总结。有鉴于此,梳理国内外碳排放影响因素相关文献,基于文献综述,归纳碳排放影响因素特征。结果发现：① 碳排放影响因素具有时间效应、空间效应和空间尺度效应,即碳排放影响因素的影响程度、作用方向,随时间演变、区域差异和研究单元的空间尺度升降而发生规律性变化。② 碳排放影响因素的时间效应、空间效应和空间尺度效应,与中国短时间尺度内经济快速发展、经济发展水平存在区域差异、以及时间和空间尺度上经济发展水平的耦合相关。③ 碳排放影响因素特征对碳排放研究需立足区域发展方向、区域分类管控和空间降尺度提出客观要求。地域功能是自然承载力、社会经济水平和发展潜力的集成表达,城市、农业、生态功能区因在国土空间开发和保护格局中功能定位不同,其产业集聚和人口分布各有其特点,带来能源消费碳排放差异。以主体功能区为抓手、开展碳排放分类管控是重要的理论和实践尝试。     

The impact of economic agglomeration on water pollutant emissions from the perspective of spatial spillover effects

Whether economic agglomeration can promote improvement in environmental quality is of great importance not only to China’s pollution prevention and control plans but also to its future sustainable development. Based on the COD (Chemical Oxygen Demand) and NH3-N (Ammonia Nitrogen) emissions Database of 339 Cities at the city level in China, this study explores the impact of economic agglomeration on water pollutant emissions, including the differences in magnitude of the impact in relation to city size using an econometric model. The study also examines the spillover effect of economic agglomeration, by conducting univariate and bivariate spatial autocorrelation analysis. The results show that economic agglomeration can effectively reduce water pollutant emissions, and a 1% increase in economic agglomeration could lead to a decrease in COD emissions by 0.117% and NH₃-N emissions by 0.102%. Compared with large and megacities, economic agglomeration has a more prominent effect on the emission reduction of water pollution in small- and medium- sized cities. From the perspective of spatial spillover, the interaction between economic agglomeration and water pollutant emissions shows four basic patterns: high agglomeration-high emissions, high agglomeration-low emissions, low agglomeration-high emissions, and low agglomeration-low emissions. The results suggest that the high agglomeration-high emissions regions are mainly distributed in the Beijing-Tianjin-Hebei region, Shandong Peninsula, and the Harbin-Changchun urban agglomeration; thus, local governments should consider the spatial spillover effect of economic agglomeration in formulating appropriate water pollutant mitigation policies.

     

北京城市产业碳排放的小尺度空间分布

基于城市乡镇街道空间单元及能源消费碳排放的定量方法基础上,计算了北京市2004和2008 年第二、三产业的二氧化碳排放量及其空间分布。结果表明：北京市第二产业的碳排放总量变化不大,空间上呈现东南高、西北低的格局;第三产业的碳排放总量则有明显的增长,空间上呈现内城区碳排放值较高、且向外围圈层扩散的趋势;第三产业中分配性服务业和生产性服务业的碳排放量较高,2008 年分配性服务业碳排放的高值区主要分布于南部的城市近郊区,生产性服务业碳排放的高值区分布于高端服务业较为集聚的区域。     

中国城镇化的农村减贫及其空间溢出效应——基于省级面板数据的空间计量分析

利用中国省级面板数据,运用空间计量模型,重点检验了2010—2017年间中国省域人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化的农村减贫及其空间溢出效应。结果表明：①2010—2017年间中国省域农村贫困、人口城镇化和土地城镇化均表现出显著的空间集聚特征,而经济城镇化集聚现象呈现逐渐消减的态势。②人口城镇化对农村贫困主要表现为先缓解后加剧的“U”型特征,而经济城镇化则刚好与之相反,呈倒“U”型特点,土地城镇化对农村贫困的作用尚不明显,但主要表现出加剧农村贫困发生的潜在可能。③人口城镇化和经济城镇化对农村贫困产生了明显的空间溢出效应,同时,二者对农村贫困的空间溢出效应存在“门槛”现象。东部和中部地区的人口城镇化减贫直接效应门槛已基本突破,减贫潜力较弱,而大部分省份的人口城镇化减贫溢出效应门槛依然存在,益贫性的溢出效应仍然明显。相比之下,各省域经济城镇化减贫的直接效应和溢出效应门槛均已突破,整体上以益贫性为主。④城镇化发展过程中,应合理推进人口城镇化,加快完善相关制度改革。有效、有序地扩张城镇空间,优化城镇产业结构调整,壮大第三产业发展规模和强化其质量升级,增加城镇就业空间,提升城镇整体辐射带动效应。统筹协调区域人口、空间、资源等的分配与利用,充分发挥要素集聚带来的正向“外部性”作用,合力推进农村长效、稳定减贫,促进城乡协调与可持续发展。     

长三角区域一体化对城市碳排放的影响研究

长三角地区是中国高质量一体化发展的示范区,也是实现“双碳”目标的重要区域。在中国行政区经济向一体化经济转变的背景下,长三角区域一体化政策在降低行政壁垒,优化要素配置的同时,产生了怎样的碳排放效应?本文基于中国地级及以上城市的面板数据,以2010年《长江三角洲地区区域规划》的颁布视作一项准自然实验,运用双重差分（DID）模型,研究长三角区域一体化对城市碳排放的影响。在此基础上,采用中介效应模型,识别区域一体化碳排放效应的内在机理。结果表明：2010 年实施的长三角一体化政策显著降低了城市碳排放,并经过共同趋势检验、PSM-DID、安慰剂检验等稳健性检验依然成立;从动态效应来看,区域一体化政策的碳减排效应出现在政策实施后的第三年;从城市等级来看,区域一体化政策对高等级城市碳排放减少的促进作用大于一般城市;从作用机理来看,区域一体化政策通过促进产业结构的升级和城市技术水平的提高,显著降低了城市碳排放,而通过城市间经济联系的增强,在一定程度上增加了城市碳排放。因此,建议建立长三角城市间碳减排与绿色发展的互动合作机制,构建可监测、可操作的绿色发展评价指标体系,加大长三角城市绿色科技联合攻关力度,推动产业低碳化发展。     

中国碳排放对国际贸易影响的经验分析(英文)

International trade is an important impact factor to the carbon emissions of a country.As the rapid development of Chinese foreign trade since its entry into the WTO in 2002,the effects of international trade on carbon emissions of China are more and more significant.Using the recent available input-output tables of China and energy consumption data,this study estimated the effects of Chinese foreign trade on carbon emissions and the changes of the effects by analyzing the emissions embodied in trade between 2002 and 2007.The re-sults showed a more and more significant exporting behavior of embodied carbon emissions in Chinese international trade.From 2002 to 2007,the proportion of net exported emissions and domestic exported emissions in domestic emissions increased from 18.32% to 29.79% and from 23.97% to 34.76%,respectively.In addition,about 22.10% and 32.29% of the total imported emissions were generated in processing trade in 2002 and 2007,respectively,which were imported and later exported emissions.Although,most of the sectors showed a growth trend in imported and exported emissions,sectors of electrical machinery and communication electronic equipment,chemical industry,and textile were still the biggest emission exporters,the net exported emissions of which were also the largest.For China and other developing countries,technology improvement may be the most favorable and acceptable ways to re-duce carbon emissions at present stage.In the future negotiations on emissions reduction,it would be more fair and reasonable to include the carbon emissions embodied in international trade when accounting the total emissions of an economy.     

中国能源消费碳排放的空间计量分析(英文)

Based on energy consumption data of each region in China from 1997 to 2009 and using ArcGIS9.3 and GeoDA9.5 as technical support,this paper made a preliminary study on the changing trend of spatial pattern at regional level of carbon emissions from energy con-sumption,spatial autocorrelation analysis of carbon emissions,spatial regression analysis between carbon emissions and their influencing factors.The analyzed results are shown as follows.(1) Carbon emissions from energy consumption increased more than 148% from 1997 to 2009 but the spatial pattern of high and low emission regions did not change greatly.(2) The global spatial autocorrelation of carbon emissions from energy consumption in-creased from 1997 to 2009,the spatial autocorrelation analysis showed that there exists a "polarization" phenomenon,the centre of "High-High" agglomeration did not change greatly but expanded currently,the centre of "Low-Low" agglomeration also did not change greatly but narrowed currently.(3) The spatial regression analysis showed that carbon emissions from energy consumption has a close relationship with GDP and population,R-squared rate of the spatial regression between carbon emissions and GDP is higher than that between carbon emissions and population.The contribution of population to carbon emissions in-creased but the contribution of GDP decreased from 1997 to 2009.The carbon emissions spillover effect was aggravated from 1997 to 2009 due to both the increase of GDP and population,so GDP and population were the two main factors which had strengthened the spatial autocorrelation of carbon emissions.     

城市韧性对旅游经济的空间溢出效应研究——以长三角城市群为例

城市为旅游发展提供支撑,其韧性水平对区域旅游发展具有重要的影响。论文利用长三角城市群各地区2004—2018年的面板数据,在定量测算城市韧性的基础上,借助空间面板杜宾模型揭示城市韧性对旅游经济的空间溢出效应。结果显示：长三角各地区城市韧性水平空间差异显著,但总体上韧性水平呈现上升趋势。城市韧性与旅游经济之间存在较强的空间相关性,城市韧性对旅游经济具有显著的空间溢出效应(ρ=0.444,P<0.01)。其中,城市经济韧性和城市生态韧性对旅游经济具有正向溢出效应,城市社会韧性和城市工程韧性对旅游经济具有负向溢出效应。未来城市旅游发展需要关注城市韧性水平,注重城市韧性的空间溢出效应,避免虹吸效应,同时还需要加强长三角城市群区域间交流合作,促进旅游经济高质量发展。