中国省际工业生态效率空间分布及影响因素研究

将中国30省市（不含港、澳、台和西藏地区）作为研究对象,进行省际工业生态效率空间分布及影响因素研究。首先构建中国省际工业生态效率评价指标体系,其次利用DEA-BCC模型结合Malmquist指数对2006~2015年中国30省市在时空两个维度上的工业生态效率进行测算,再次运用Geoda软件分析中国工业生态效率的空间分布特征,最后通过空间误差模型对中国工业生态效率的影响因素进行检验。研究结果表明：① 中国工业生态效率虽呈现小幅度下降趋势,但整体效率水平较高;30省市之间存在明显差异性,呈现出东部>中部>西部的分布格局。② 中国工业生态效率Malmquist指数增长率水平较高;30省市Malmquist指数均为正向增长,呈现出稳定增长趋势;技术进步效率是Malmquist指数的主要推动力。③ 中国30省市工业生态效率呈现正向空间自相关性,且存在明显的集聚状态,近邻效应显著。④ 中国省际工业生态效率的主要影响因素有经济发展水平、产业结构、政府规制、技术进步、外商投资和产业集聚。     

“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。     

“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。     

物流业发展对产业结构优化的实证分析 ——基于空间面板杜宾模型

目前,我国正处于产业结构优化升级和实现经济发展方式转变的关键时期。物流业作为第三产业的重要组成部分,具有有效降低经济运行成本、提高运作效率和促进产业结构升级的作用。文章首先对省域产业结构合理化和产业结构高级化空间依赖性进行了检验。然后,基于我国1997―2010年30个省级面板数据,通过引入因变量空间滞后项和自变量空间滞后项,构建空间面板杜宾模型,从产业结构合理化和产业结构高级化2个方面分析物流业发展对产业结构优化的影响。研究结果表明：我国产业结构合理化和产业结构高级化存在着显著为正的空间溢出效应,东部、中部和西部地区存在着明显的空间差异;物流业的发展不仅能够显著促进当地产业结构合理化和产业结构高级化进程,而且对邻近地区产业结构优化具有正向的空间溢出效应。最后,文章有针对性地提出了政策建议。     

产业结构演进、城镇化质量与土地集约利用之间的关系及其时空演变特征

基于1997—2015年中国内地除上海、西藏以外的29个省份的面板数据,采用空间计量方法研究产业结构演进、城镇化质量和土地集约利用的时空演变及关系。结果表明:(1)城镇化质量与土地集约利用总体上呈递增趋势;东部地区结构效应略优于东北地区和中西部地区,而竞争效应变化不大且各地区间差异并不明显。(2)产业结构、城镇化质量和土地集约利用的空间差异主要源于区域内部差异,且东部地区区域内部差异最大。(3)土地集约利用存在显著的正向空间溢出效应,城镇化质量是土地集约利用的重要影响因素。全国样本中,产业结构演进对土地集约利用的影响不显著;分区域样本中,东部地区构成效应存在显著负向影响,中部地区的产业结构竞争效应存在显著正向影响,而西部地区和东北地区产业结构效应均不显著。     

中国能源生态效率的空间格局与空间效应

能源生态效率兼顾能源利用中的生态效益与经济效益,是对能源—环境—经济3E系统效率的度量。基于考虑非期望产出的SBM模型对中国1997-2012年省际能源生态效率进行测度,从空间格局规模、格局强度与格局纹理三个方面分析能源生态效率的空间分布特征和演变规律,运用空间计量模型验证中国省际能源生态效率的空间溢出效应及其影响因素。研究表明:1中国能源生态效率整体偏低,低效率省份约占40%,广东、海南、福建位于能源生态效率值的最前沿,宁夏、甘肃、青海、新疆为主要的低能效地区。全国能源生态效率总体上呈U型演变格局,局部地区主要有增长型、波动型、突变型和平稳型等4种演变类型;2中国能源生态效率在省际尺度上表现出显著的全局与局部空间集聚特征,高高集聚区主要分布在东部沿海和南部沿海地区,低低集聚区主要分布在西北地区和黄河中游地区。空间格局的变化主要发生在高低集聚区与低高集聚区,其中又以京津冀地区的集聚类型演变最为显著;3中国能源生态效率存在着明显的空间效应,某一地区的能源生态效率对相邻地区的空间溢出程度均强于相邻地区的误差冲击对该地区的影响程度;在影响能源生态效率空间效应的诸多因素中,产业结构的影响最大。     

长江经济带环境规制对旅游生态效率的门限效应及空间差异

环境规制手段与环境规制水平的动态调整是引领旅游业绿色发展的重要途径。采用熵值法和非径向SBM模型解读2003—2018年长江经济带命令控制型、市场激励型和公众自愿型3种环境规制与旅游生态效率的时空演化特征,综合运用普通面板回归和面板门限回归辨析3种环境规制对旅游生态效率的影响差异。结果表明：(1)命令控制型表现为“U”形演变轨迹并呈“西部高值集聚、东部与中部低值集聚”的空间格局,市场激励型由东至西呈梯度递减特征,且随时间推移愈发显著,公众自愿型则先震荡下跌后缓慢提升。(2)研究期内,长江经济带旅游生态效率均值距离最佳生产前沿面仍有29.6%的改善空间;纯技术效率均值高于规模效率,是促进旅游生态效率改善的重要因素。(3)命令控制型与旅游生态效率呈正线性关系;市场激励型与公众自愿型分别产生单门限与双门限的非线性影响,随环境规制水平提升均呈“负向效应逐渐减弱、正向效应开始显化”特征,并存在“东部>中部>西部”的空间差异。     

绿色发展背景下长江经济带产业结构优化升级的地区差异及空间收敛性

基于产业结构高度化和产业结构合理化两个指标,借助重心模型、Dagum基尼系数、空间收敛方法,分析2000—2017年长江经济带产业结构优化升级的地区差异和空间收敛性。研究发现：①长江经济带产业结构优化升级呈现显著的空间非均衡性,东西方向的非均衡性大于南北方向;长江经济带产业结构优化升级水平呈现东-中-西梯度式递减格局,东、中、西部地区均呈现“中心-外围”空间分布特征;②长江经济带产业结构高度化的总体差异不断减小,产业结构合理化的总体差异呈波动扩大趋势,产业结构优化升级的地区间差异是总体差异的第一来源;③长江经济带产业结构高度化存在σ收敛、β收敛和俱乐部收敛,产业结构合理化存在β收敛和俱乐部收敛;④收敛影响因素存在差异性,人力资本和市场规模对促进长江经济带整体、东部和西部地区产业结构优化升级的收敛具有促进作用,政府干预对产业结构优化升级的收敛具有抑制作用。     

县域尺度下河南省种植业碳排放空间溢出效应及公平性研究

基于2013—2019年河南省县区主要农用物资消耗量和主要农作物产量,采用碳排放系数法测算各县区种植业碳排放量,深入分析种植业碳排放时空特征,利用空间杜宾模型探讨河南省种植业碳排放影响因素及空间溢出效应。结果表明：（1）2013—2019年河南省65.6%的县区种植业碳排放量呈下降趋势,34.4%的县区呈上升趋势。高碳区主要分布在东部平原地区,低碳区主要分布在西部丘陵地区。东部平原地区主要是高-高聚集类型,西部丘陵地区主要是低-低聚集类型,这与河南省的地形分布特征较一致。（2）支农财政力度、城镇吸引能力、经济发展水平、农业结构等对种植业碳排放量有抑制作用,空间溢出效应明显;城乡差距对种植业碳排放量有增强作用。（3）在碳排放公平性方面,丘陵地区的基尼系数显著高于平原地区,且丘陵地区的基尼系数有缓慢上升趋势,平原地区的基尼系数有明显下降趋势。     

京津冀城市群县域尺度生态效率评价及空间格局分析

京津冀城市群地区是国家经济发展的战略核心区之一,其经济发展与资源环境关系是近年来地理研究的重点领域。本文以京津冀城市群县域为单元,利用PM2.5、NO₂遥感反演等数据,设计资源投入—经济效益—环境影响复合生态效率评价指标体系,构建县域单元生态效率评价模型,并利用非期望产出SBM模型对生态效率进行了评价,运用空间自相关分析方法对生态效率的空间效应与空间关联模式进行了检验与分析。结果显示：①资源投入、经济效益与环境影响格局存在明显时空分异,高值区主要分布在京津唐三市及周边部分县区;②2006、2010、2014年3个时期京津冀城市群县域单元生态效率均值分别为0.324、0.305、0.347,总体水平较低,并呈现先下降后改善态势,区位、自然本底条件是导致生态效率空间差异的主要原因。③全局Moran's I指数分别为0.2539、0.3007、0.3088,表明县域单元生态效率存在空间正向集聚趋势;④县域单元生态效率正向集聚程度越来越显著,邻域单元生态效率差距则有所缩减。     

中国省际市场整合程度的空间特征及影响因素

基于径向基神经网络和相对价格法构建中国省际市场整合程度综合指标并分析其变动趋势,随后利用锡尔指数和Moran指数分析其空间特征,最后基于ECM-GMM面板计量模型分析其变动的显著性影响因素。研究发现:1992~2007年中国省际市场整合程度呈波动式平缓增长趋势,东部、中部和西部地区分别呈稳步提高、逐步降低、先提高后降低的趋势;全国和地区间省际市场整合程度的区域差异呈增长趋势,其空间相关性则由负空间相关演变为显著正空间相关,上海、江苏和浙江成为中国目前省际市场整合程度较高省份的显著集聚区;经济发展水平、国有经济比重、金融资本市场和国内市场规模是影响中国省际市场整合程度的显著性因素。     

中国省际生态福利绩效测算及影响因素研究

采用非期望产出SBM模型对2001~2015年中国省际生态福利绩效进行测算研究,运用空间自相关方法和空间误差模型对中国省际生态福利绩效的空间分布特征及影响因素进行检验。结果表明:① 中国生态福利绩效总体水平较高,但呈现出下降态势;各省市之间差异性明显,仅有北京、上海等6个省市实现有效,其他省市均存在不同程度的无效率状态;区域之间也存在差异性,总体呈现出东部>西部>中部的分布格局。② 中国省际生态福利绩效呈现正向空间自相关性,存在明显的集聚状态。③ 中国省际生态福利绩效的主要影响因素有技术进步、绿化程度、社会性支出、医疗水平、城镇化、产业结构和环境规制。     

中国东、中、西三大地区水资源绿色效率时空演变特征与收敛性分析

本文基于SBM模型,通过构建共同前沿和群组前沿函数,分析了中国东、中、西部三大地区水资源绿色效率的时空差异及空间重心转移规律,并对群组前沿下水资源绿色效率TFP进行了收敛性检验。研究结论为：①东部地区技术落差比率高达1,而中西部地区仅为0.404和0.551,表明了中国东部地区水资源利用技术更接近共同前沿,而中西部地区水资源利用技术还有很大的提升空间,同时也证实了对水资源绿色效率进行划区研究的必要性;②群组前沿下水资源绿色效率更具合理性,更能真实地反应水资源绿色效率的变化情况;③从水资源绿色效率的空间重心转移路径可以看出,研究前期东部地区水资源绿色效率不断提升,而中西部地区则有所下降,研究后期在东西和南北2个方向上逐渐趋于失衡;④全国整体及中、西部地区水资源绿色效率TFP存在着σ收敛,且全国及东、中、西部地区均存在显著的绝对β收敛和条件β收敛,说明各地区水资源绿色效率的TFP差异会随着时间的推移收敛到各自的稳定状态。     

集聚空间组织型式对中国地市尺度工业SO2排放的影响

集聚外部性是集聚影响工业污染排放的重要机制,不同的集聚空间组织型式具有不同的污染排放行为和减排效果。以中国285个地市工业SO₂排放为例,依据集聚经济理论,将集聚空间组织型式细分为集聚密度、企业地理临近度、专业化、多样性、相关多样性、非相关多样性等不同类型,在系统分析工业SO₂排放与集聚空间格局的基础上,通过构建计量经济模型,考察了不同集聚空间组织型式对工业SO₂排放强度的影响。结果表明：① 工业SO₂排放强度与工业集聚密度在空间上具有非对称性,污染排放强度西高东低,工业集聚密度、企业地理临近、多样性、相关和非相关多样性为东中高西部低;② 工业集聚对工业SO₂排放强度的影响存在空间溢出效应,相邻地区集聚密度、多样性和相关多样性水平的上升有利于本区域工业污染排放强度的下降,但专业化水平的上升则会提升本区域的工业污染排放强度;③ 提高集聚密度、引导企业集中布局有利于工业SO₂排放强度下降,多样且关联的产业组织结构有利于污染减排,而专业化和非关联产业的集中会提高污染排放强度;④ 集聚型式对工业SO₂排放强度的影响存在区域和城市规模上的异质性,集聚密度、企业地理临近、多样性和相关多样性对中西部污染减排的作用比东部明显,专业化和非相关多样性不利于东中部地区的污染减排;城区人口规模20万以下的小城市提高集聚密度、减少多样性特别是非相关多样性更有利于污染减排;城区人口规模20~50万的小城市和50~100万的中等城市,提高企业的地理接近度和多样性水平特别是相关多样性水平,有利于其降低污染排放强度;城区人口规模在100万以上的大城市,提高集聚密度和产业多样性水平在一定程度上有利于其污染减排,但其减排效果因拥挤效应而明显下降;⑤ 进一步降低工业SO₂排放强度,需要走集聚化道路,坚持提高集聚密度,因地制宜引导企业集中布局,着力提高产业在关联基础上的多样性水平,加强区域间联防联控,重视区域间的产业联系与环保合作。     

中国区域投入产出效率的综合测度与时空格局

改革开放40多年来,中国经济发展与资源环境之间的矛盾日益突出,资源环境安全面临严峻的挑战。在此背景下,基于要素投入和经济、环境总产出的综合视角,构建区域投入产出效率评价指标体系,应用数据包络分析方法,采用CCR模型、Super-CCR模型,测算1995-2015年间不同时期中国各省区市的投入产出效率,并对其变化趋势及空间分异进行分析。结果表明,全国投入产出效率在波动中呈上升态势,特别是2010年之后投入产出效率提升较明显;2015年,中国区域投入产出效率呈较明显的由东向西、由北向南逐渐降低的空间格局分异。分区域看,东部地区投入产出效率相对最高,其中北京、天津、广东等省市的上升态势明显;东北地区投入产出效率整体偏低,特别是黑龙江的投入产出效率表现为持续下降;中部各省投入产出效率普遍不高,但河南相对较高且2010年较之前提升明显;西部地区投入产出效率的省际差异明显,其中西南各省投入产出效率下降态势较明显。     

Are Chinese resource-exhausted cities in remote locations?

Numerous domestic scholars have argued that a remote location is the major factor preventing the transformation and sustainable development of resource-exhausted cities. Research to date, however, has not presented relevant evidence to support this hypothesis or explained how to identify the concept of ‘remoteness’. Resource-exhausted cities designated by the State Council of China were examined in this study alongside the provincial capital cities that contain such entities and three regional central cities that are closely connected to this phenomenon: Beijing, Shanghai, and Guangzhou. Spatial and temporal distances are used to calculate and evaluate the location remoteness degrees (LRDs) of resource-exhausted cities, in terms of both resource types and regions. The results indicate that resource-exhausted cities are indeed remote from the overall samples. Based on spatial distances, the LRDs are α₁ = 1.36 (i.e., distance to provincial capital city) and β₁ = 1.14 (i.e., distance to regional central city), but when based on temporal distances, α₂ = 2.02 (i.e., distance to provincial capital city) and β₂ = 1.44 (i.e., distance to regional central city). Clear differences are found in the LRDs between different regions and resource types, with those in western China and forest industrial cities the most obviously remote. Finally, the numbers of very remote resource-exhausted cities based on spatial and temporal distances (i.e., α > 1.5 ∩ β > 1.5) are 14 and 19, respectively, encompassing 17.9% and 24.4% of the total sampled. Similarly, 25 and 30 not remote resource-exhausted cities based on spatial and temporal distances (i.e., α ≤1.0 ∩ β ≤ 1.0) encompass 32.1% and 38.5% of the total, respectively. This study provided supporting information for the future development and policy making for resource-exhausted cities given different LRDs.     

基于随机前沿分析的环境规制效率异质性研究

采用随机前沿分析(SFA)模型考察了2003—2017年中国省际环境规制效率及其技术无效率项的影响因素,并借助核密度估计、热点分析及收敛模型对全国和三大地区环境规制效率的时空差异性与区域收敛性进行了探讨。结果表明：①全国整体以及中、西部地区劳动要素产出弹性系数明显大于资本要素,东部地区反之;②科技创新、产业结构、对外开放与环境规制效率呈显著的正相关,人力资本、能源消费及人口密度则对其产生抑制作用;③各区域效率值稳步提升中伴随着离散程度加大、极化迹象明显的趋势,空间上呈现出稳定的“东热西冷”分布格局;④全国与西部地区环境规制效率存在σ收敛,而东中部地区内部差异有扩大的态势,但所有区域相对β收敛与绝对β收敛现象显著。     

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.