How to achieve the 2030 CO2 emission-reduction targets for China's industrial sector: Retrospective decomposition and prospective trajectories

The Chinese government actively follows the low-carbon development pattern and has set the definite targets of reducing carbon emissions by 2030. The industrial sector plays a significant role in China's economic growth and CO₂ emissions. This is the first study to present a specific investigation on the retrospective decomposition (1993–2014) and prospective trajectories (2015–2035) of China's industrial CO₂ emission intensity (ICEI) and industrial CO₂ emissions (ICE), aiming at China Industrial Green Development Plan 2016–2020 targets and China's 2030 CO₂ emission-reduction targets. We introduce process carbon intensity, investment and R&D factors into the decomposition model and make a combination of dynamic Monte Carlo simulation and scenario analysis to identify whether and how the targets would be realized from a sector-specific perspective. The results indicate that investment intensity is the primary driver for the increase in ICEI, while R&D intensity and energy intensity are the leading contributors to the reduction in ICEI. Under existing policies, it is very possible for the industrial sector to achieve the 2020 and 2030 intensity-reduction targets. However, the realization of 2030 emission-peak target has some uncertainties and needs extra efforts in efficiency improvement and structural adjustment. All the five scenarios would achieve the 2020 and 2030 intensity-reduction targets, except Scenario N4 for China Industrial Green Development Plan 2016–2020 target. Nonetheless, only three scenarios would realize the 2030 emission-peak target. With strong efficiency improvement and structural adjustment, ICE would hit the peak in 2025. In contrast, with high/low efficiency improvement and weak structural adjustment, ICE would fail to reach the peak before 2035. Both ICEI and ICE have substantial mitigation potentials with the enhancement of efficiency improvement and structural adjustment. Finally, we suggest that the Chinese government should raise the baseline requirements of efficiency improvement and structural adjustment for the industrial sector to achieve China’s 2030 targets.     

胡焕庸线两侧人口的空间分异性及其变化

胡焕庸线作为人地关系的重要地理大发现之一,揭示了中国人口分布东密西疏的重要特征,是人文与经济地理学对社会的重要贡献之一。本文采用地理探测器等定量方法,以人口普查数据为基础,对胡焕庸线两侧人口分布的分异性特征进行了深入讨论,并尝试解释中国人口分布特征变化的原因及其机制。结果表明：① 胡焕庸线作为中国最重要的人口分界线仍基本保持稳定,但从空间统计学分异特征来看该分界线仍可进一步优化调整;② 胡焕庸线两侧内部人口集聚模式发生着明显变化,东南半壁人口分布由改革开放之前和初期的相对均衡状态,转变为以长三角、珠三角等少数区域为中心的集聚模式;而西北半壁人口分布的集聚程度则趋于下降;③ 从人口空间分布的影响因素看,尽管总体上,经济发展类因素对于人口空间分布影响不断增强,但三大阶梯等自然地理本底条件依然对中国人口分布有着重要影响。     

中国大宗商品期货交割库空间布局及影响因素

运用核密度估计、空间自相关分析、地理探测器等方法,分析了中国大宗商品期货交割库的空间分布与聚类特征及其影响因素,结果表明：大宗商品期货交割库数量呈现不均匀分布态势,主要分布于东南沿海地区;大宗商品期货交割库核密度空间分布存在显著的差异,核密度高值分布区主要集中在东部沿海地区,而西北部地区则呈现极低密度状态;大宗商品期货交割库存在明显的空间集聚分布特征,主要在安徽、浙江、福建一带呈明显的集聚效应;大宗商品期货交割库空间分异的主要影响因素为区域综合运输能力和进出口总额。     

多中心空间结构经济绩效的研究进展及启示

通过回顾国外多中心经济绩效的相关理论与实证研究,探讨多中心空间结构的经济绩效,特别是单中心与多中心绩效的对比研究,得出如下结论：由于城市之间可以通过“互借规模”、发挥专业化分工与协作的比较优势,加之较小的城市规模可以相对避免集聚不经济的产生,多中心空间结构理论上可以获得同等规模单一城市享有的集聚经济;受城市规模、发展阶段、地理空间尺度、功能联系、行业构成的异质性等因素影响,多中心空间结构的经济绩效表现不一。最后提出了深化国内研究的方向以及相关政策启示。     

长江中游城市群城市网络空间结构研究

按照"点"→"线"→"面"→"网络"的分析思路,运用分形理论、引力模型、隶属度模型、空间句法模型、时间-空间可达性模型,研究2013年长江中游城市群31个城市的网络空间结构。结果表明:(1)在"点"层次上,长江中游城市群首位城市武汉为超大城市且垄断地位较强,城市体系呈序列型分布,规模结构呈"橄榄状"态势。(2)在"线"层次上,长江中游城市群城市联系整体偏弱,骨干联系由武汉、长沙、南昌组成,武汉城市圈、长株潭城市群和环鄱阳湖城市群内部城市间联系较强,3个省会城市与其腹地城市间呈星形结构特征。(3)在"面"层次上,长江中游城市群形成武汉、长沙、南昌3个辐射中心,在西北—东南方向呈现"中间高、两端低"的特征,武汉—南昌辐射连片趋势较明显。(4)在"网络"层次上,长江中游城市群城市网络的时间、空间可达性格局基本一致,与拓扑可达性存在一定偏差。时间、空间可达性格局中心向南、西北、东北方向沿长江河谷地带出现"波峰",受桐柏山、幕阜山影响在北、东南方向分布"波谷"。在路网的发育方面,武汉城市圈发育最好,长株潭城市群受地形影响最大,环鄱阳湖城市群发育最均衡。     

经济聚集与产业结构对城市土地利用效率的影响

<中作者单位三>=河南大学 环境与规划学院,河南 开封 475004从经济集聚、产业结构两方面构建城市土地利用效率影响因素分析框架,并通过计量经济模型定量考察经济集聚、产业结构对城市土地利用效率的影响.结果表明:① 现阶段中国城市土地利用效率处于随集聚程度的提高而增加的阶段,拥挤效应还不明显.同时,集聚程度的不同方面对土地利用效率的贡献大小存在差异,资本密度对城市土地利用效率的影响大于就业密度和人口规模,这表明现阶段中国城市经济增长主要由资本投入推动的.② 城市产业结构优化能够提高土地利用效率.资本有机构成的提高,意味着资本对劳动的替代作用增强,其进一步加大了资本对城市土地产出的推动作用,有利于土地利用效率的提升,但不利于城市就业水平的提升.     

珠江三角洲与香港工业合作研究

珠港两地工业合作使珠三角经济迅速发展,使香港增强了在国际经济交往中的实力。但是目前两地的合作只是“前店后厂”式的生产方式合作,层次低而不适合发展的需要。珠港两地工业合作应以产业结构、技术结构升级为主要目标,以基础原材料工业合作发展为基础,以珠三角沿海港口重化工业区、中部城市轻型工业区、西部和北部内陆采伐工业区为布局手段,使两地目前的生产要素互补性合作发展成为经济循环全过程的分工与合作。     

基于大学生认知地图的长江中游城市群空间范围认知

国务院《长江中游城市群规划》的颁布虽然结束了一直以来的“中三角”和“中四角”的争论,但与公众对其空间范围的认知仍然存在一定的差异。通过问卷获取武汉、长沙和南昌三市大学生对长江中游城市群空间范围的认知地图,并绘制认知范围集成图、密度图和认知比例图等分析其认知特性;通过构建面积偏差系数和中心偏差系数度量了认知地图与规划地图的差异,探究个体社会属性对认知差异的影响。研究发现：① 三市大学生的认知地图呈“武汉+”的特色,长沙市有“南向偏移”的趋势、南昌市“东南向偏移”趋势明显;② 三市大学生的空间认知范围与《长江中游城市群规划》的范围存在差异,其中南昌市大学生差异最大,长沙次之,武汉最小;③ 个体社会属性与认知差异存在关联,其中性别、居住地、专业和居住时间变量为显著影响因子。公众空间认知的差异及其影响因素在一定程度上会影响到城市群发展的政策偏好,研究结论可为未来城市群的构建和城市政策的制定提供新的参考。     

中国3A级以上旅游景区空间集聚特征研究

基于中国3 228个3A级以上旅游景区数据分析其空间集聚特征。结果表明,中国3A级以上旅游景区具有典型的“类型极化、区域分化、板块集聚”的分布特征,胡焕庸线两侧景区密度悬殊;中东部地区为凝聚-随机分布,西部地区为凝聚分布,不同区域发育主题和特色不同;5A级景区集聚在经济发达地区,4A级景区沿黄河、长江集中分布,3A级景区多处于东部滨海沿线;历史知名度、自然地理环境、人口经济规模、交通区位条件、审批标准、效仿发展等因素影响较大,循环累积效应显著。据此提出“区域平衡、跨区协调、分类优化”的发展建议。     

东京都市圈大气污染防治政策对京津冀的启示

京津冀城市群与东京大都市圈不仅在疏解非首都功能、优化城市空间结构等方面存在共通之处,其区域大气污染防治过程所显现的污染源及污染物种类等特征也相似。本文以京津冀城市群和东京大都市圈作为比较研究对象,在全面介绍东京大都市圈大气污染防治的过程与成效,并系统分析大气污染防治政策路径的基础上,根据京津冀城市群大气污染特征、大气污染防治政策体系以及需要解决的问题,从政策形成、政策框架、政策实施3个方面,提出制定大气污染防治政策的建议。