地理科学 ›› 2019, Vol. 39 ›› Issue (4): 644-653.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2019.04.014
收稿日期:
2018-01-08
修回日期:
2018-05-15
出版日期:
2019-04-10
发布日期:
2019-04-10
作者简介:
作者简介:范建双(1980-),男,辽宁盖州人,博士,副教授,主要从事城镇化、土地政策与碳排放绩效研究。E-mail:
基金资助:
Received:
2018-01-08
Revised:
2018-05-15
Online:
2019-04-10
Published:
2019-04-10
Supported by:
摘要:
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。
中图分类号:
范建双, 周琳. 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[J]. 地理科学, 2019, 39(4): 644-653.
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表3
各变量对碳排放量的直接影响和空间溢出效应"
变量名称 | 空间和时间固定效应模型 | ||
---|---|---|---|
直接影响 | 空间溢出效应 | 总效应 | |
lnUP | -0.229**(-2.404) | 1.312**(2.619) | 1.083*(1.991) |
(lnUP)2 | -0.011**(-2.616) | 0.869*(2.611) | 0.858**(2.476) |
lnRU | 0.240*(1.794) | 0.325(1.189) | 0.565**(2.128) |
lnUP×lnRU | -0.157**(-2.123) | -0.315**(-2.627) | -0.471**(-2.606) |
lny | 0.543***(3.409) | 0.675*(1.704) | 1.218***(2.924) |
(lny)2 | 0.110***(2.816) | -0.333***(-4.076) | -0.223*(-2.873) |
lnGI | -0.369***(-3.615) | -0.242(-0.991) | -0.611**(-2.559) |
lnIS | 0.181(0.641) | -0.908**(-2.418) | -0.726(-1.005) |
lnTrade | -0.035***(-3.186) | 0.084***(2.996) | 0.049(1.639) |
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