Carbon prices and greenhouse gases abatement from agriculture,forestry and land use in Nepal

The Agriculture, forestry and other land use (AFOLU) sector as a whole accounts for more than 80% of the total greenhouse gas (GHG) emission in Nepal. This study estimates the GHG emissions from the AFOLU sector in the business as usual (BAU) case during 2010–2050 and identifies the economically attractive countermeasures to abate GHG emissions from the sector at different carbon prices. It also estimates the carbon price elasticity of GHG abatement from the sector. The study finds that enteric fermentation processes in the livestock and emissions from agricultural soils are the two major contributors of GHG emission in AFOLU sector. It identifies no-regret abatement options in the AFOLU sector that could mitigate about 41.5% of the total GHG emission during 2016–2050 in the BAU scenario. There would be a net cumulative carbon sequestration of 16 million tonnes of carbon dioxide equivalent (MtCO₂e) at $10 per tonne of carbon dioxide equivalent (tCO₂e) during the period. Carbon price above $75/tCO₂e is not found to be much effective in achieving significant additional reduction in GHG emissions from the AFOLU sector.     

采煤沉陷湖人工湿地对周边土地价格的溢出效应研究——以徐州市九里湖湿地为例

采煤沉陷湖由采煤地表沉陷经常年积水而形成,把采煤沉陷湖改造为人工湿地是近年来中国尝试的一种生态修复途径。由于采煤沉陷湖人工湿地对区域微观环境改良作用明显,从而对周边土地价格产生溢出效应。以平原高潜水位地区采煤沉陷湖人工湿地——九里湖湿地为研究案例,以商业和住宅用地为研究对象,分别采集九里湖湿地生态修复前后相同评估基准日的区域地价样点数据,通过Kriging空间插值生成价格曲面,以地统计和GIS栅格计算的方法测度了九里湖湿地对周边土地价格的溢出效应。研究表明,越接近九里湖湿地,土地价格涨幅越高,且明显高于九里湖湿地所在区域土地价格的平均涨幅,显示出九里湖湿地对周边土地价格产生了明显的溢出效应。经进一步测算得出,九里湖湿地对周边商业、住宅用地价格的溢出效应影响范围分别为21.07 km²和20.76 km²,影响强度分别为135.76元/m²、182.39元/m²。把溢出效应影响范围和城市规划用地进行套合,通过栅格计算得出,研究期间九里湖湿地对周边商业、住宅用地价格的溢出效应价值分别为20 225.64万元、20 507.09万元,其溢出效应的价值总量（ΔSE）为40 732.73万元。     

中国城市房价对生育率的影响——基于长三角地区41个城市的计量分析

房价与人口的关系是人文经济地理学研究的热点领域,本文选取长江三角洲地区作为研究区域,利用区域内41个城市11年（2008—2018年）的数据,分别采用差分GMM模型及LSDVC法,从整体和分组的层面分析城市房价与生育率的关系。整体模拟结果表明,城市房价上涨的速度对于生育率有着显著的负向作用：房价上涨得越快,生育率下降得越快。同时,以房价收入比衡量的居民购房能力对生育率也有着显著的影响,居民购房能力下降得越快,生育率也下降得越快。分组研究的结果表明,不同房价水平的城市,生育率受购房能力影响程度不同,中等房价水平及较低房价水平的城市,其生育率更容易受到购房能力波动的影响。基于以上研究结果,提出严控房价涨幅速度、适当提高购房补贴、提高居民收入等政策建议,以期提高区域内居民整体生育意愿,促进人口增长。     

基于空间分位数模型的住宅价格分异的影响因素研究——以武汉市为例

住宅价格的变化是关系我国城镇化建设和社会经济高质量发展的重要问题。为探索住宅价格分位点下的影响因素,本文以我国中部国家中心城市——武汉市为例,运用空间分位数模型进行定量分析,同时将两阶段空间自回归模型结果作为对比揭示其优越性。研究表明：① 空间分位数模型不仅能考虑住宅价格的空间自相关性,而且还关注了住宅价格的条件分布特征,更为全面地描述微观因素对不同价位住宅的作用效应。②从分位点来看,高住宅价格的空间自相关性强于低住宅价格的;而且影响因素存在波动性和异质性,相比较于两阶段空间自回归的均值结果,空间分位数模型中各因素的影响程度随着分位点的变化出现上升或下降趋势,对低价、高价等不同价位的住宅影响程度存在显著差异。③ 整体而言,建筑年龄和医疗配套为负向影响因素,容积率等建筑特征、区位特征和教育配套等邻里特征变量为正向影响因素。基于研究结果,合理提高中低价位住宅区域的容积率和绿地率、加大低价住宅区的轨道交通和教育设施的投入力度等应当成为政府部门针对不同价位的住宅制定差异化政策措施的考虑方向。     

Analysis of spatial patterns of public attention on housing prices in Chinese cities: A web search engine approach

Housing price has become one of the most pressing issues facing urban residents in China in recent years and received considerable attention. However, detailed housing price data are often ill-documented or unavailable for the public, thus posing a grand challenge for the study of housing prices in China. Because individuals' Internet search activities can be recorded by web search engines, the analysis of these web search activities in cyber-space may provide a means of better understanding public attention and associated concerns in real geographic space. In this study, we focus on exploring the spatial patterns of public attention on housing price through the analysis of web query activities based on Baidu Index, a Chinese keyword analysis tool from Baidu web search engine. We propose a new index based on keyword query outcome from Baidu search database to analyze spatially heterogeneous patterns of housing price attention from 19 large and medium-sized cities in China. We evaluate the spatial network structure of housing price attention, and develop a new index to measure the intensity of interaction relationships among cities of interest. Our results show that spatial interactions of housing price attention between cities evaluated using the new method are consistent with those from a gravity model. Meanwhile, as revealed from Baidu Index-based indicators, strong spatial association patterns exist among cities that form urban agglomerations. Further, our results demonstrate that the web search engine approach, based on the coupling of cyber-space and geographic space, provides solid support for the study of housing price attention and its spatially explicit patterns in China.     

基于地理加权特征价格法的上海外环内住宅租金分布成因分析

城市住宅租金具有经济与社会双重性质,既反映房地产的市场供需关系以及价格决定机制,也反映了居民的住房需求满足情况和解决方式。建立以特征价格法为基础的空间自回归模型,探索影响上海住宅租金空间分布的驱动因素。通过Web数据抓取获得上海2012年12月至2013年1月的住宅租金样本数据,根据特征价格法将影响住宅租金的9个因素归纳为区位特征、邻里特征、整体特征三大类,利用双模型(普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR))双形态分析对比。结果表明:市中心辐射对上海住宅租金的影响呈现"东强西弱"的格局,地铁站点对城市中心的租金影响较弱,对近郊的租金影响较大,而内环内租金对就业可达性最为敏感。优质教育和医疗资源的空间分布不均衡,前者受限于学区划分和户籍政策,对租金的影响以内环线为界呈内低外高;而后者虽不受户籍限制,但服务范围狭小,对浦西的影响较大。浦东租户对小区环境及小区竣工年限支付意愿更高。     

房价收入比分布规律及分析——基于河南省与全国数据对比

采用比较法和成本-收益法以河南省为例分析省域范围内房价收入比的空间分布规律,从经济地理学和经济学双重角度进行解释。结果显示:省域范围内以省会城市为房价收入比的极点,随时空距离增加和城市化水平下降,逐渐向外发散递减。这种规律分布是经济增长极对周边区域资源吸引、自身土地资源高度稀缺所致。现阶段,基于对高级别城市优越的公共资源和工业、商业环境效用的评价,在不超出支付能力的前提下,选择高级城市居住是人们理性追求居住净收益最大化的结果。未来随着城镇化发展进入成熟期,人们对城市人居环境更加关注,经济增长极的扩散效应逐渐增强,此时房价收入比的"鹤立"模式会逐渐消亡。     

陆相拗陷湖盆陡坡带物质聚集及层序充填动力学特征——以鄂尔多斯盆地陇东地区三叠系延长组为例

陆相拗陷湖盆陡坡带具有坡度陡、构造活动强烈、物近源、多物源、相变快等特点。勘探实践表明,与拗陷湖盆陡坡带相关的各类砂体,由于具有良好的油源条件、储集条件和油气运移条件,是油气聚集成藏的极有利场所。鄂尔多斯盆地三叠纪时期为典型的内陆大型拗陷盆地,陇东地区三叠纪延长期时在西缘逆冲带的影响下处于陡坡带,该区有两种物质聚集模式,一是从长10-长7退积型三角洲模式,二是从长6-长1进积型三角洲模式。并且在盆地形成演化过程中,伴随着基准面的升降变化,不同相区、不同时期可容纳空间和沉积物供应之间的比值发生相应的变化,从而表现为不同的地层充填样式。     

城镇地价的空间相关性研究

空间自相关(spatial autocorrelation)是指变量在空间上表现出一定的规律性,空间回归是考虑了空间相关性的回归技术。本文将空间自相关性理论应用于地价样点价格分析,发现地价分布规律,并通过地价样点和地价影响因素建立空间线性回归模型的方法估算土地的价值,改进了传统的回归估价方法,从而提高了地价评估的准确程度。     

南京城区住宅售租价格时空分异与影响因素

住宅价格空间分异是中国城市地理学和经济地理学近年来关注的热点前沿课题。以南京4560个居住小区为研究总样本,采集2009-2017年间30个季度各小区平均住宅售价和租金,选取6个特征时段和小区分布相对集中的重点研究区,采用克里格插值法分析研究区内住宅售租价格的空间分异与演变特征,发现售价空间分异明显加剧,高值区渐显于河西新城、江心洲和鼓楼名校学区;租金空间则从城市中心向外围递减格局转变为整体更加均衡的新老城区多中心结构。在此基础上,重点围绕住宅“区位”属性,构建售租价格分异影响因素指标体系,通过逐步多元回归分析发现,中心位势变量对售租价格的解释度最高,而配套服务类区位因素对售租价格的解释力在降低。南京城市房价快速增长背景下,常规“区位”因素对房价分异的重要性持续减弱,学区、政策偏向等特殊“区位”因子对房价的决定性作用则逐步突显,而“售租比”全面快速增长则预示着城市房价风险程度的整体提高。