基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析——基于1995-2015年中国省际面板数据

基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO₂排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO₂排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO₂排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO₂排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO₂排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO₂排放量之间关系的转折点则相对较低。     

基于EBA模型的中国碳排放稳健性影响因素研究

依据环境经济学理论,运用极值边界分析（the extreme bounds analysis, EBA）模型,拓展了Kaya恒等式,利用中国30个省际区域2001~2010年的面板数据,实证研究中国省际区域人均碳排放量“稳健性”的影响因素。结果表明,地方财政决算支出、产业结构、能源效率、能源消费结构、能源价格、客运量等6个因素对中国人均碳排放量具有抗干扰的“稳健性”显著影响,并根据实证结论提出了一些政策建议,如调整产业结构,控制高碳产业发展;优化能源消费结构,积极发展新能源和可再生能源;发展循环经济开发清洁技术,提高能源利用效率;提倡低碳生活,提倡低碳生活方式。这些建议为政府制定环境保护与经济发展政策提供经验证据和决策参考。     

Urbanization,economic growth,and carbon dioxide emissions in China: A panel cointegration and causality analysis

Elucidating the complex mechanism between urbanization, economic growth, carbon dioxide emissions is fundamental necessary to inform effective strategies on energy saving and emission reduction in China. Based on a balanced panel data of 31 provinces in China over the period 1997-2010, this study empirically examines the relationships among urbanization, economic growth and carbon dioxide (CO₂) emissions at the national and regional levels using panel cointegration and vector error correction model and Granger causality tests. Results showed that urbanization, economic growth and CO₂ emissions are integrated of order one. Urbanization contributes to economic growth, both of which increase CO₂ emissions in China and its eastern, central and western regions. The impact of urbanization on CO₂ emissions in the western region was larger than that in the eastern and central regions. But economic growth had a larger impact on CO₂ emissions in the eastern region than that in the central and western regions. Panel causality analysis revealed a bidirectional long-run causal relationship among urbanization, economic growth and CO₂ emissions, indicating that in the long run, urbanization does have a causal effect on economic growth in China, both of which have causal effect on CO₂ emissions. At the regional level, we also found a bidirectional long-run causality between land urbanization and economic growth in eastern and central China. These results demonstrated that it might be difficult for China to pursue carbon emissions reduction policy and to control urban expansion without impeding economic growth in the long run. In the short-run, we observed a unidirectional causation running from land urbanization to CO₂ emissions and from economic growth to CO₂ emissions in the eastern and central regions. Further investigations revealed an inverted N-shaped relationship between CO₂ emissions and economic growth in China, not supporting the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. Our empirical findings have an important reference value for policy-makers in formulating effective energy saving and emission reduction strategies for China.     

城市化对碳排放影响研究进展

城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础.     

西部地区的经济发展模式与碳排放量增长关系的实证研究

随着“西部大开发”战略的深入实施,西部地区已经成为我国经济发展最快的区域,然而西部经济的快速增长已经造成了碳排放量的犬幅增加,严重影响了我国节能减排目标的实现。为了有效地控制西部地区碳排放量的急速增加,我们必须全面分析引致西部碳排放量增加的主要因素。本文在已有研究的基础上,从西部地区产业转型和消费升级的视角出发,利用1991—2009年的省际面板数据对西部地区的经济发展模式与碳排放量增长之间的相关关系及其传导机制进行了实证检验。检验结果表明：自进入上世纪90年代以来,西部地区的经济发展与碳排放量增长之间存在显著的正相关关系,而且在西部大开发战略实施以后,这种关系更加显著。同时,检验还发现西部地区的消费升级和产业转型对碳排放量增加产生重要影响,其中三次产业间结构变动的影响系数达到16．4,二次产业内部采掘业和重工业比重上升的影响系数达到14．3,人均居住支出和人均交通支出的影响系数也分别达到5．6和6．5,而传统的人口规模、收入规模则对西部地区碳排放量的影响微弱。影响系数仅为0．73和0．86。因此在制定西部地区“十二五”节能减排战略时,需要更多的从消费升级和产业转型的视角出发。     

西部特大城市低碳发展的现状问题及目标策略研究——以西安市为例

作为应对全球气候变化的关键平台,城市尺度的低碳建设研究具有重要意义。本文以西部特大城市-西安市为例,分别从碳排放量变化趋势、未来发展目标、关键部门能耗系统分析其低碳发展现状,指出存在问题及可能的节能减排潜力,认为西安市高碳发展模式明显,面临资源禀赋差异、能源消费结构的锁定效应、能源利用效率低、城市空间结构不合理、高能耗建筑多、碳汇能力弱等问题。基于此,制定工业节能技术改造、城市空间合理布局、推广绿色建筑、社会治理创新和政策保障等对策措施。     

长三角地区城市土地与能源消费CO2排放的时空耦合分析

探究城市土地与碳排放的时空耦合关系,是协调城市土地与生态环境亟待解决的重要问题。基于重心模型、总体耦合态势模型和空间耦合协调模型,使用建成区面积、能源消费和DMSP/OLS夜间灯光等数据,分析了1995—2013年长三角地区城市土地与能源消费碳排放的时空耦合特征,并考虑空间因素的影响,构建空间滞后面板Tobit模型分析其驱动因素。结果表明：① 1995—2013年,建成区面积与碳排放量总体上均呈增加趋势。建成区面积由1251 km ²,增加至4394 km ²,碳排放量由30389.49万t,增加至90405.22万t。城市土地与碳排放间呈显著的正相关;② 城市土地与碳排放空间差异明显,上海、南京、杭州、苏州和无锡的城市建成区面积相对较大,碳排放相对较高;③ 长三角地区城市土地与碳排放耦合关系总体上呈减弱-增强-波动的态势。协调关系处于不断演化过程中,低协调阶段的城市数量明显减小,高协调阶段的城市数量明显增加,且呈集聚分布特点。南京、无锡、苏州、杭州和宁波处于高协调阶段;④ 空间滞后面板Tobit模型结果表明：城镇化对城市土地与碳排放耦合协调度具有驱动和制动的双重作用。同时,人口密度、经济水平、产业结构和空间因素对其也具有重要影响。     

城镇化及房地产投资对中国碳排放的影响机制及效应研究

以城镇化及房地产投资对碳排放的影响机理为研究基础,首先基于变形Kaya恒等式和LMDI分解方法对1997~2015年中国30个省份的碳排放变化进行因素分解,重点考察了城镇化和房地产投资对碳排放的影响,并采用空间面板数据模型从直接影响和空间溢出效应两方面进行实证检验。研究结果表明：① 1997~2015年中国碳排放量一直保持增长趋势,房地产投资碳排放系数是最主要碳排放促减因素,城镇房地产投资强度、城镇化水平和地区总人口变化对碳排放具有促增作用,且效果逐年增大。② 各省碳排放量在空间上存在显著差异,总体上呈现东高西低的分布特征。碳排放量较少的省区空间集聚程度有所增强,地区间差异在不断缩小。③ 城镇化水平对碳排放的直接影响显著为负,但其空间溢出效应显著为正;城镇房地产投资强度对碳排放的直接影响影响具有促增效应,其空间溢出效应并不显著;两者的交互作用具的直接效应和空间溢出效应显著为负;经济发展水平对本地区碳排放的直接效应和空间溢出效应均显著为正;政府投资对碳排放的直接影响显著为负,但空间溢出效应并不显著;产业结构对本地区的碳排放没有显著的影响,但是其空间溢出效应显著为负;对外开放程度对本地区的碳排放具有显著的促减作用,但是对相邻地区的碳排放具有促增效应;随着城镇化水平和经济发展水平的提高,碳排放水平分别呈现出显著的U型和倒U型曲线关系。     

新疆能源消费碳排放的多变量驱动因素分析——基于扩展的STIRPAT模型

区域层面能源消费碳排放的驱动因素研究,是有效实现碳减排的重要研究议题。以经典的IPAT模型为基础,采用扩展的STIRPAT环境压力评价模型,对1952-2014 年新疆能源消费碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个驱动因素在改革开放之前（1952-1977 年）、改革开放之后（1978-2000 年）和西部大开发时期（2001-2014 年）三个不同发展阶段对于区域碳排放的作用机理与影响机制,主要研究结论如下：各个影响因素对新疆碳排放增长的作用机理与影响机制在三个发展阶段各不相同。改革开放之前（1952-1977 年）,碳排放强度和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,能源消费结构是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。改革开放之后（1978-2000 年）,经济增长和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。西部大开发时期（2001-2014 年）,固定资产投资和经济增长是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。     

中国能源消费碳排放的时空差异及驱动因素研究

随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO₂减排的区域差异化政策提供参考依据。     

金融产业集聚与经济增长质量的关系探讨

基于中国30个省域1997-2017年金融产业及经济发展数据,构建经济增长质量评价指标体系,对各省域的金融产业集聚度和经济增长质量及其各维度指数进行测算;运用面板向量自回归模型、脉冲响应函数及方差分解实证检验金融产业集聚与经济增长质量及其各维度的动态关系。结果表明:1)中国各省域经济增长质量综合指数不断提升,并呈现由上海单极向全国多极化发展的空间格局;金融产业集聚度始终呈现北京、山西、上海、宁夏、重庆、青海和新疆等多极点发展的空间格局,且趋向于在各个地区形成多个金融集聚中心。2)金融产业集聚对经济增长质量具有显著的促进作用,其中金融产业集聚度显著提升经济增长结构性、效率和分享性,但对成本性和稳定性有负向影响;金融产业集聚对经济增长质量及各维度变动的贡献度存在长短期差异。最后,围绕发挥金融产业集聚优势作用等方面提出政策建议。     

辽宁省区域碳排放-经济发展-环境保护耦合协调分析

基于三阶段DEA模型测算2004~2015年辽宁省14市的碳排放效率,将碳排放效率分解成技术效率、纯技术效率和规模效率,并将3种效率作为碳排放系统的评价指标,继而构建区域碳排放-经济发展-环境保护（3E系统）耦合协调评价体系。结果显示：辽宁省三大系统耦合协调度处于较低水平,空间上呈“递进式”进步规律,表现为沈阳、大连领先;鞍山、抚顺、丹东、锦州、营口、辽阳、盘锦、阜新、铁岭、葫芦岛处于中等水平;本溪、朝阳最低的空间分布规律。最后通过灰色GM(1.1)预测模型得到2016~2020年辽宁省3E系统耦合协调度有所提升。研究发现,将碳排放效率作为碳排放系统的评价指标适用于三元系统耦合协调研究,结果与辽宁省实际情况相符。     

“双碳”目标下中国省域碳排放公平性及其影响因素

基于1999—2017年省级碳收支核算数据,构建空间计量模型检验影响碳排放公平性的关键因素。结果表明：(1)省域碳排放公平性的区域差异性显著,整体表现为西部地区>中部地区>东部地区;(2)中国省域碳排放公平性存在显著的空间溢出效应,从全国层面看,产业结构、经济发展水平、环境规制对碳排放公平性具有负向空间溢出效应,技术创新则对其具有正向空间溢出效应;从区域层面看,产业结构、城镇化进程、技术创新与对外开放水平对东部地区各省（市）碳排放公平性的空间溢出效应最明显,中部地区各省域的经济发展水平与技术创新对周边地区碳排放公平性有较为显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、对外开放程度与环境规制是制约西部地区各省（区、市）碳排放公平性提升及溢出的主要因素。     

A Comparative Decomposition Analysis of the Factors Driving Energy-related Carbon Emissions from Three Typical Provinces in China: Jiangsu,Henan and Inner Mongolia

An accurate understanding of the real situation of energy-related carbon emissions and the main factors driving the carbon emissions increments are crucial for China to realize its emission mitigation targets. Adopting the comparative decomposition of an extended LMDI (Log-Mean Divisia Index) approach, this study decomposed the changes in carbon emissions of Jiangsu, Henan, and Inner Mongolia, which are located in the eastern, central and western parts of China. This analysis led to three main findings. 1) During the period of 1996-2017, the energy-related carbon emissions in the examined provinces exhibited upward trends, but with some differences among the provinces. 2) The influences of driving factors on carbon emissions varied distinctly in different provinces and economic stages. Economic growth had the largest positive effect on provincial carbon emissions increases. From 1996 to 2017, the contribution rates of economic development to emissions growth in Henan, Jiangsu and Inner Mongolia were 307.19%, 205.08% and 161.26%, respectively. This influence was followed by urbanization and population size. 3) Energy intensity played a leading role in facilitating emissions-reduction in the examined provinces, except for during the tenth Five-Year Plan, followed by the energy structure. The effect of rural population proportion was the weakest among all the curbing factors. Furthermore, urban and rural resident°s energy consumption per capita demonstrated relatively minor impacts and disparate directions of influence in the different provinces and economic periods, but began to play increasing roles in driving up provincial emissions changes. For example, residential energy consumption in Jiangsu contributed over 7.9% to the total carbon emission growth in 1996-2017, among which urban residents’ per-capita energy consumption contributed more than 3.8%. In view of these findings, policy makers should formulate targeted emission reduction measures that are based on the distinct situations and key factors which affect carbon emissions in each province.     

基于城镇化的中国县级城市碳排放空间分布特征及影响因素

论文选择中国1897个县级城市作为研究单元,基于CHRED-online碳排放公开数据库以及县、县级市社会经济统计数据,采用空间自相关分析和地理探测器方法,探究中国县级城市碳排放空间分布格局及人口、经济、土地多维度城镇化水平对碳排放的影响。结果表明：① 中国县级城市碳排放量非均衡性较高,碳排放总量高值地区数量少,但数值较大。② 碳排放总量空间分布主要呈现东高西低格局,高值地区主要集中于东部、中部大城市周边和内蒙古中部、北部地区,呈“簇状”分布结构。人均碳排放强度和经济碳排放强度则呈现北高南低格局,主要聚集于内蒙古中部、北部和新疆青海交界地区。③ 经济和土地城镇化水平的空间异质性对县级城市碳排放总量差异具有较强的解释力,人口城镇化对碳排放总量影响不明显。经济城镇化及土地城镇化各指标之间交互作用对碳排放影响最为剧烈,并呈现非线性增强作用。④ 在分地区差异性比较中,城镇化水平对西部欠发达地区影响作用最为剧烈。在同一指标的解释力和关键影响因素指标的选取方面,东、中、西部地区也存在明显的空间分异特征。应结合高碳排放区域和城镇化影响作用机制,进行差异化控碳路径选择。     

丝绸之路经济带核心区乌鲁木齐区域金融中心建设水平及影响因素的实证研究

通过有关数据并运用计量方法进行实证研究,分析乌鲁木齐区域金融中心的建设水平以及影响因素。选取九个丝绸之路经济带上西部区域金融中心城市,结合西部地区金融发展现状,构建区域金融中心建设水平评价指标体系,分析得出乌鲁木齐区域金融中心建设水平在丝绸之路经济带上九个西部区域金融中心城市中排名第7,总体建设水平较低。对乌鲁木齐区域金融中心建设的影响因素分析发现,代表经济因素的第三产业比重、代表基础设施因素的交通、邮电和软件信息服务业投资额和代表开放程度因素的进出口总额会对乌鲁木齐区域金融中心的发展产生有利的影响,而代表成本因素的单位劳动成本和税率水平会对乌鲁木齐区域金融中心的发展产生不利的影响。金融中心将为新疆丝绸之路经济带核心区的建设发挥重要的支撑作用,乌鲁木齐应抢抓历史新机遇,当务之急建立机构集中、市场发达、信息通达、设施先进、服务高效的区域性金融中心。     

河北省能源消耗碳排放驱动因素及减排路径分析（英文）

论文分析了河北省二氧化碳的环境库兹涅兹曲线,采用扩展的STIRPAT模型对河北省碳排放驱动因素及减排路径做了深入探讨。研究表明：（1）河北省的产业结构、终端能耗结构与经济增长之间呈复杂的函数关系,其碳排放量与经济增长处于正相关阶段,尚未到达碳排放生态拐点,没有形成EKC曲线,碳排放与经济增长之间的“脱钩”阶段还没有到来;（2）通过碳排放和影响因素之间的定量模型发现,产业结构（第二产业占比）、人均GDP、固定资产投资、人口规模、城镇化率对碳排放贡献最大;改变能源结构使煤炭占比逐年下降,碳减排效果明显;另外,环境规制对碳减排效果明显。（3）建议河北省碳减排重点应围绕控制重工业发展、避免产能过剩、优化产业结构、加速发展清洁能源等方面进行。     

1990-2014年泛长三角地区能源利用碳排放时空格局及影响因素

区域碳排放时空格局及其关键影响因素是近年来学者们关注的热点。本文以中国经济发达、经济关联密切、产业格局变化剧烈的泛长三角地区为案例,分析1990年以来典型年份碳排放的空间分异、时间演变,解析碳排放空间分异的关键影响因素。结果表明：①区域碳排放总量快速增长,总体格局稳中有变,核心区16个城市排放量占比大都超过50%。②以2005年为拐点,之前外围城市增长幅度较低,之后外围城市碳排放量快速增长;外围地区碳排放量占比从2005年的33%快速增加至2014年的47%,区域碳排放量的空间集聚度呈现先增后减的态势。③碳排放格局变化受多种因素影响,不同变量对碳排放的影响各异。其中,工业生产、城镇化建设及人口集聚仍是现阶段泛长三角地区最主要的碳排放来源;固定资产与外商投资对区域碳排放的作用呈增强趋势,但其作用强度较工业生产、城镇化建设、人口集聚要小。地区生产总值对碳排放影响存在倒U型关系,随着经济发展水平的提高,碳排放与经济发展呈现脱钩趋势。研究结果可为揭示经济发展格局变化的环境效应、制定节能减排政策提供参考。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

基于消费责任制的碳排放核算及全球环境压力

因区域间贸易而转移的碳排放对于全球各个国家或者地区的碳排放核算及其减排责任划分具有重要而深远的影响。通过构建多区域投入产出分析模型和基于扩展的STIRPAT模型,本文核算了全球39个主要国家基于消费责任制的碳排放,并在此基础上深入探讨了全球环境压力的影响因素问题。研究发现：首先,从以净流出为主的中国和俄罗斯来看,尽管贸易给这些地区带来了大量的资源,但随之会产生严重的区域生态环境问题。而对于美国和欧盟等地区来说,这些国家或者地区通过全球贸易规避了大量的碳减排责任。此外,在全球贸易中,区域净流出的贸易隐含碳排放越小,基于消费责任制核算的区域碳排放量就越大,故而在全球减排目标分配中承担的减排任务也需相应地增加。全球贸易隐含碳排放净流出量较大的地区主要位于亚洲和东欧等地,而净流出量最小的地区主要是以西欧和北美等高度发达的经济体为主。其次,就基于消费责任制核算下的全球环境压力而言,人口因素和富裕程度是导致全球环境压力不断增加的两个重要因素,而提高生产技术水平以及逐渐提高清洁能源在总能源消费中的比重是推动全球节能减排、缓解全球环境压力的有效途径。