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地理科学    2018, Vol. 38 Issue (10) : 1681- 1689
效率演化视角下吉林省松花江流域产业系统环境适应性研究
郭付友1,, 佟连军2,, 李平2,3, 张慧敏2, 张春丽2
1.曲阜师范大学地理与旅游学院,山东 日照 276800
2.中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林 长春 130102
3.吉林省社会科学院,吉林 长春 130033

作者简介:郭付友(1987-),男,山东菏泽人,讲师,博士,主要从事区域经济地理研究。E-mail: guofy945@nenu.edu.cn

佟连军,研究员。E-mail:tonglj@neigae.ac.cn
摘要

基于效率演化视角与适应性分析范式,综合采用投入导向生产规模报酬可变的VRS模型,对吉林省松花江流域产业系统环境适应性时空分异特征与影响因素进行了研究,结果发现松花江流域产业系统:现状格局特征分析反映出吉林省松花江流域各县市尚处于规模扩张与总量增长阶段,仍有众多县市尚未达到最优规模阶段,在未来一段时间内,规模集聚仍是产业或经济发展的主流;时序演化特征分析反映出吉林省松花江流域产业生态化发展迟缓,产业规模扩张仍是效率提升的关键所在,科学技术尚未发挥出其应有作用;空间分异特征分析,综合效率与规模效率较高的县市不断向流域中上游地区聚集,纯技术效率主要集中于中下游地区,综合效率的提升主要由于规模效率的增加,纯技术效率对其作用不明显;区位条件、路径依赖效应、经济发展水平以及科学技术因素是影响吉林省松花江流域产业系统环境适应性的重要因素。

关键词: 产业系统; 适应性; 路径依赖; 松花江; 吉林省;
Environmental Adaptability of Industrial System in the Songhua River Basin of Jilin Province from the Perspective of Efficiency Evolution
Guo Fuyou1,, Tong Lianjun2,, Li Ping2,3, Zhang Huimin2, Zhang Chunli2
1. College of Geography and Tourism, Qufu Normal University, Rizhao 276800, Shandong, China
2. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, Jilin, China
3. Academy of Jilin Social Science, Changchun 130033, Jilin, China
Abstract

Based on the efficiency evolution perspective and the adaptive analysis paradigm, the article adopted a VRS model with input oriented and production capacity variable to analyze the environmental adaptive evolution characteristics and the influencing factors of industrial system in the Songhua River Basin of Jilin Province. The results indicate that: 1) From status pattern analysis, the study area was still in the expansion and growth stage, and there were still many counties have not yet reached the optimal scale stage, so agglomeration was still the mainstream development mode of industry and economic in the future; 2) From temporal evolution analysis, the development of industrial ecology in the Songhua River Basin of Jilin Province was slow, and the industrial scale expansion was the key to the promotion of efficiency. The role of science and technology was not significant; 3) From spatial differentiation analysis, the main cities with high comprehensive efficiency and scale efficiency were constantly gathering in the upstream and midstream areas, while the main cities with pure technical efficiency were distributed in the downstream area, therefore, the improvement of comprehensive efficiency was mainly due to the increase of scale efficiency rather than pure technical efficiency; 4) The factors influencing the environmental adaptability of industrial system of the Songhua River Basin in Jilin Province included location conditions, path dependence effects, economic development levels and scientific technology.

Keyword: industry system; adaptability; path dependence; the Songhua River; Jilin Province;

人地关系地域系统一直是地理学关注的核心问题,如何在地理学视角下揭示“人-地”要素相互作用机理,实现人地关系和谐统一,已成为未来地理学研究的关键核心问题[1,2,3]。产业是人地关系地域系统最重要的结合点,更是连接经济活动与生态环境最主要界面,在经济系统方面,产业系统是各种生产要素的“资源转换器”,在环境系统方面,产业系统是各种污染物类型和规模的“控制体”[4,5],由此,研究产业系统与生态环境系统的相互作用关系,是人地关系地域系统研究的有益补充与深化。

适应性研究从理论介绍和方法选择等视角为产业系统与生态环境的耦合关系特征、时空作用机理等方面提供了一个新的研究范式,研究产业生态系统的区域适应性,探索其适应性过程-格局-机理,是地理学、经济学以及社会科学等领域研究的前沿方向和热点问题。目前对于适应性研究主要集中于以下方面: 适应性内涵解析。普遍认为适应性是系统应对全球环境变化而采取趋利避害的行为[6],是系统调整行为和系统特征[7],是保证系统生存、发展和演化的能力[8],适应的核心是趋利避害[9,10]; 适应性评价体系与理论模型构建。Klein认为适应性评价包括敏感性、脆弱性以及弹性分析[11]。Tol提出了适应性成本评估模型[12]。Lobell[13]、Misra[14]、Banerjee[15]对适应策略的原则和模型进行了解释。国内研究倾向于从要素组成对其评价分析[16,17]; 适应性绩效评价研究。集中于适应性时空演变[18,19]、影响因素[20,21]等方面。总体而言,对于适应性研究成果也较为丰富,研究尺度涉及全国[22,23]、省[24,25]、市[26]等多个尺度。但现有研究多是基于适应性要素对其进行评价分析,直接受制于评价指标与评价模型的选择,而效率演化视角下对其研究可以科学揭示适应性发展状态及预测其以后发展趋势,基于效率演化视角下对于流域产业系统环境适应性及其影响因素的辨识则是对适应性研究的有益补充。

流域产业发展与资源环境具有显著的空间耦合性,即上游多为资源密集型产业,中游多属于劳动密集型与资源密集型产业并存区,下游多为资金密集型与技术密集型产业[27]。上游地区产业发展污染物若不能进行妥善治理,将会对中下游地区带来严重干扰,上中下游产业发展与生态环境之间存在着严重的冲突与对立矛盾。吉林省松花江流域作为吉林省生存发展的重要基础和命脉,其产业空间地域分布极不合理,上游地区以石油化工、装备制造、汽车与零部件生产、能源矿产、农产品加工以及生物医药产业为主,对能源和原材料依赖程度较大,资源型产业较为发育,形成了“三高”的重工业产业结构和以重工业为核心的重污染产业链条,增加了流域产业系统的结构脆弱性,严重影响了流域的可持续性发展。

基于此,本文基于效率演化视角,遵循适应性分析范式对吉林省松花江流域产业系统环境适应性进行了综合研究,希冀为松花江流域产业生态系统耦合共生发展提供参考借鉴。

1 研究区、研究方法与数据来源
1.1 研究区域界定

基于计算方便、数据可获得性及松花江(吉林省段)源头地区对产业发展与环境保护严格管理等原因,本论文研究区域指松花江(吉林省段)从上游至下游依次流经的吉林市、长春市、松原市和白城市等市域管辖区域,流域面积13.37万km2,占吉林省幅员总面积的70%[28]图1)。2014年流域GDP为10 586.79亿元,人口为1 709.8万人,分别占吉林省76.69%和62.15%,吉林省松花江流域是吉林省人口分布最为集中、工农业最为发达以及交通最为便捷的地区,吉林省松花江流域的发展对于吉林省整体社会经济发展起到至关重要的作用。

图1 研究区域示意图 Fig.1 The map of study area

1.2 研究方法

效率演化视角下产业系统环境适应性研究实质是对适应性效率的测度,从投入产出角度分析,产业系统环境适应性追求的是最佳的适应性效率,即以最小的资源环境投入获取系统最大的效益。产业系统环境适应性要求推进经济发展模式的转变,实现物质减量化发展,但其追求核心仍是适应性效率的提高。适应性效率主要包括以下含义:一是强调经济效益与环境效益的双赢,即以最小的物质消耗谋取最大的福利,并且整个产业运行周期内对环境的影响降至最低,最终形成质优价廉、竞争力强的产品与服务;二是强调单位产品或服务对于环境的干扰程度,侧重于增强产品的经济属性,将工商业的发展置于社会可持续发展大框架下演化进程之中,为工商业的可持续发展提供了有效的分析方法。适应性效率作为区域产业生态化以及经济可持续发展的度量标尺,一方面强调了产业生态系统的投入产出能力,以最小成本投入达到产业生态系统经济环境效益的帕累托最优。另一方面强调资源消耗少、环境影响小的生态效率产品,符合产业系统环境适应性转型以及可持续发展的要求。总体而言,适应性效率反映了经济规模增长与环境压力的双向演化关系,是产业系统环境适应能力的重要体现。运用适应性效率测度模型开展产业系统环境适应性的研究,将外部环境成本纳入区域产业发展系统,实现产业发展外部成本内部化,有利于客观体现与评估产业发展真实成本,符合市场条件下资源最优化配置理论。

基于以上分析,论文采用数据包络分析法评估吉林省松花江流域产业系统环境适应性效率问题。数据包络分析法主要基于多项投入指标与多项产出指标,利用线性规划的方法对具有可比性的同类型单元进行有效评价的一种数量分析方法,能够有效避免权重设定时存在的主观因素,自1978年美国著名统计学家Charnes等人提出以来被广泛应用于不同行业与部门效率的测度。将DEA模型引入产业生态领域,研究吉林省松花江流域产业生态系统投入与产出的相对有效性,本文利用Deap2.1软件计算综合效率、纯技术效率和规模效率,具体计算步骤详见参考文献[29,30]。综合效率值越趋近于1,说明在技术保持相对稳定前提下评价单元能够实现的相对最大产出水平。反之则说明在给定的投入水平下实际产出与最佳前沿面存在较大的差距。综合效率值是纯技术效率值和规模效率值的乘积,纯技术效率则为最优规模水平下评价单元最大化产出下所需要的最小成本,若其等于1则说明评价单元在技术层面有效,反之则说明处于投入冗余和产出不足情况。规模效率则为产出水平最大化下技术效率生产边界的投入要素和最优规模下的投入要素比值,若其等于1则说明规模处于最优状态,反之则表明评价单元需要进行帕累托改进。

1.3 指标选取与数据来源

产业系统环境适应性主要研究产业发展与资源环境相互作用、相互影响的互动关系,产业发展通过资源输入与废弃物排放直接影响生态环境,生态环境的负反馈机制反作用于产业发展。由此在投入指标方面选取工业二氧化硫排放量和全社会用电量表征产业发展对生态环境的污染,以及产业发展对资源环境的消耗情况;在产出指标方面选取人均GDP和污水处理厂集中处理率表征研究区域经济发展与生态环境治理情况。

本部分主要以吉林省松花江流域县域单元为研究对象,论文所需的资源环境及经济发展数据均来源于2014~2015年《吉林统计年鉴》[31]以及2014~2015年《中国县域统计年鉴》[32],论文研究时限为2 a主要由于2013年以前的《吉林统计年鉴》并没有县域单元尺度下资源环境消耗以及生态环境影响的统计数据。

2 测度结果分析
2.1 流域产业系统环境适应性效率现状评价特征

表1知,2013年研究区域综合效率一般,尚未达到理想状态,有47.62%的县市未超过综合效率平均值0.661。仅有蛟河市、舒兰市、长岭县、乾安县以及通榆县等县市为DEA有效,仅占研究区域23.81%,其余县市均为DEA无效,说明在给定的资源投入与环境影响下,仅有少数县市实现了产出的最大化,多数县市的实际产出与最佳前沿面之间仍有相当程度的差距。

纯技术效率有效的县市为9个,说明有42.86%的县市处于纯技术效率前沿,显著高于综合效率有效的县市(5个)。但纯技术效率平均值仅为0.775,并且纯技术效率标准差为0.284,纯技术效率最大值是最小值的3.88倍,说明吉林省松花江流域各县市纯技术效率差距较大,有较大的提升空间。规模效率有效的县市有5个,与综合效率有效的县市完全一致,并且呈现规模报酬不变的特征,说明这5个县市已经达到规模最优,对资源的有效利用率较高。虽然长春市区、永吉县以及前郭县均为纯技术效率有效,但因规模效率未能达到有效从而导致综合效率无效,因此规模效率成为影响综合效率的主要因素。有12个县市规模效率高于平均值0.855,标准差为0.199,说明各县市规模效率存在较为明显的空间差异性。

表1知,2014年研究区域有13个县市超过综合效率平均值0.694,占流域县市61.9%,但仍有38.1%的县市处于平均值以下,反映流域综合效率整体与理想状态之间尚有一定差距。蛟河市、乾安县、通榆县以及扶余市均为DEA有效,仅占研究区域19.05%,其余县市均为非DEA有效。一方面反映了流域各县市综合效率存在显著的空间差异性,另一方面也说明了东北老工业基地随着资源趋于枯竭,经济发展迟缓,在现有技术得不到大幅度改进以及缺少资金政策扶持情况下,流域各县市产出效益达不到帕累托最优。

表1 2013~2014年吉林省松花江流域各县市效率值 Table 1 The efficiency values of counties in the Songhua River Basin of Jilin Province from 2013 to 2014

2014年纯技术效率有效的县市为8个,仅占流域县市38.1%,与2013年相比,纯技术效率有效的县市有所减少,反映了长期东北振兴战略尚未改变体制与结构性矛盾,技术效率未能得到根本性提升,并且2014年以来东北地区再次衰落,面临再振兴的发展局面。规模效率有效的县市有4个,超过规模效率平均值的县市有15个,且与纯技术效率相比,规模效率平均值显著高于纯技术效率,由此反映出研究区域各县市尚处于规模扩张与总量增长阶段,并且仍有众多县市尚未达到最优规模阶段,在未来一段时间内,规模集聚仍是产业或经济发展的主流。

2.2 流域产业系统环境适应性效率时序演化特征

从效率平均值变化特征分析(表1),2013~2014年吉林省松花江流域效率值有所提升,但提升幅度不大,综合效率、纯技术效率以及规模效率增长率分别仅为4.99%、0.65%以及4.68%,由此反映出研究区域产业生态化发展迟缓,产业规模扩张仍是效率提升的关键所在,科学技术尚未发挥出应有作用。

对于综合效率而言,有11个县市有所上升,而有7个县市有所下降;对于纯技术效率而言,有6个县市有所上升,而有8个县市处于改进状态;对于规模效率而言,处于上升和下降状态的县市均为9个。以上分析反映了研究区域产业发展状态不佳,区域发展极化现象有所增强,一方面由于在目前经济发展阶段下,研究区域仍然依赖于出口和投资的拉动作用,内生驱动作用不足。另一方面东北老工业基地长期形成的重型化产业结构,资源型产业较为发育,产业发展的“轻”与“清”型化并不突出,导致了产业生态化发展举步维艰。

根据边际报酬递减规律,通过要素投入驱动经济增长的潜力是有限的,而研究区域资源不断趋于枯竭,也会直接影响产业高级化与生态化发展。同时生态经济若缺少规模支撑,也会直接影响资源利用效率与废物资源化。由此可见,提升研究区域技术水平,增强产业发展的核心竞争力,进而提高研究区域技术效率与规模效率是吉林省松花江流域产业系统环境适应性调整的关键所在。

2.3 流域产业系统环境适应性效率空间分异特征

为了揭示研究区域各县市效率的空间分异格局特征,利用2013年和2014年流域各县市综合效率、纯技术效率以及规模效率,在ArcGIS10.1中对流域各县市效率进行空间可视化处理,将全流域县市分为4个等级,并绘制空间等级分布图(图2)。

图2 2013和2014年研究区域各县市综合效率、纯技术效率与规模效率空间分异 Fig.2 The spatial division of comprehensive efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency of counties in study area in 2013 and 2014

图2可知,综合效率较高的县市不断向流域中上游地区聚集,尤其是长吉市区及其周围区域,说明这些地区经济具有一定的基础,产业生态化得到了相当程度的发展。一方面由于这些县市交通区位优势明显,长春市作为吉林省省会城市,位于东北地区几何中心,水陆空立体交通较为发达;吉林市作为吉林省第二大城市,也是东北重要的交通枢纽城市。另一方面这些县市工业经济起步发展较早,在资源需求、市场竞争、技术革新以及人才吸引等方面比其他区域优势明显,产业生态化发展的多元驱动现象明显,生态经济发展的阻力较小。

流域纯技术效率主要集中于中下游地区,尤其是松原地区的前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、长岭县以及扶余市,主要由于2006年以来松原市加大了对产业调控力度,充分发挥农业资源以及旅游资源的优势,大力发展第三产业,并且第二产业不断向精细化方向发展,生物化工、农畜产品深加工以及旅游等产业不断兴起并快速发展,产业生态化水平得到了有效提高。中上游地区纯技术有效的县市由4个变为3个,中上游地区纯技术效率的波动性有所增加。而流域规模效率较高的县市不断向中上游地区聚集,由此也反映了中上游地区综合效率的提升主要是由于规模效率的增加,纯技术效率对其作用不明显。

3 产业系统环境适应性效率影响因素分析
3.1 区位条件因素

区位是指一个地区所处的地理位置与交通信息条件[33],直接影响区域产业发展与空间布局。地理位置与交通信息条件优越的区域,易于形成以加工工业为主的中轻型产业结构,同时区域之间经济联系比资源密集型地域密切,大部门系统内部的生产联系比部门间的生产联系密切。长春位于东北亚经济圈几何中心、重要的交通枢纽,东北地区“丰”字形城市空间发展格局的重要节点。研究区域上游长吉地区已经形成了汽车、石油化工、冶金建材、农产品加工、光电子、装备制造、新材料以及生物医药等八大新型产业,并且处于由规模扩张向内涵提升,由要素驱动向投资驱动与创新驱动方向发展,促进长吉地区由加工区向制造区、创造区乃至服务区方向的转变。而白城市深居内陆,交通不便,且地处西部“三化”严重地区,由此决定了产业发展规模弱小,难以形成集聚经济与规模经济,产业生态系统发育程度相对不足,区域发展可能走向“孤立发展”与“被边缘化”的深渊。由此可见,区位发展条件的差异直接带来经济发展模式、产业发展类型以及经济地域发展阶段的不同,直接影响区域产业系统环境适应性效率的演化发展。

3.2 路径依赖效应因素

路径依赖是指人类社会在技术演进或制度变迁过程中,一旦进入某种路径就可能对这种路径产生依赖[34],强调了系统正负反馈的时间“滞后”作用因素。吉林省松花江流域最初作为国家重工业优先发展地区,重型化以及资源型产业的进入与不断强化,一定程度上主导了研究区域产业生态系统的形成演化。由于重型化产业发展速度与效益不断增加,吸引各种生产要素与生产部门不断汇聚,在循环累积与收益递增机制作用下导致产业结构重型化自我增强,形成了以资源型产业以及传统重型工业为主导的产业生态系统,非资源型产业以及轻工业发展弱小,为产业生态系统提供维护与服务的共生系统发育迟缓,因重型工业的规模扩张与总量增长,整个产业生态系统趋于稳定发展时期。由于长时期的重型化产业发展战略盛行,吉林省松花江流域产业生态系统普遍陷入畸形结构的锁定状态,这种模式的路径依赖已经成为流域产业系统环境适应性优化改善的阻碍制约因素,需要引入外部变量与外生效应,实现产业生态系统结构重组与功能优化。

3.3 经济发展水平因素

新中国成立之后研究区域经济迎来了快速发展时期,以重工业为主体奠定了上游地区重型化产业结构体系,并且上游地区与中下游地区经济发展呈现空间分异态势。20世纪90年代初期以来,在东北现象作用下虽然长吉区域经济发展出现了短暂回落,但其仍是影响流域经济发展的绝对力量。2003年以来东北振兴战略的提出促使研究区域经济发展呈现快速发展态势与百花齐放格局特征。2003~2014年间长春市、吉林市、松原市以及白城市GDP年均增长率分别高达13.41%、15.05%、20.05%以及18.10%,下游地区松原市与白城市经济发展显著快于上游地区,上游经济发展的扩散效应开始增强,上下游地区经济发展的空间分异现象一定程度上将会缩小。另外经济发展的规模扩张与集聚增长促进规模效应与集聚效应作用的发挥,并不断改善生产技术与治污排污设施建设和完善。同时经济发展水平的不断提高,促使了生活水平的不断提升,人们快速增长的物质需求也会促进工业生产规模的扩大、生产工业技术的提升以及生产效率的提高,在满足日益增长的物质文化需求之后,居民对环境质量的要求也会越来越高,由此促进了产业系统环境适应性效率优化提升。

3.4 科学技术因素

科技进步不仅可以创建高效的产业和产业部门,而且还可以采用新的工业技术装备改造原有产业,不断促进产业结构优化升级。另外科技进步不仅可以促进企业清洁生产,延伸产业链,促进资源利用效率,而且还可以末端治理污染,减少对环境的污染与破坏[35]。吉林省松花江流域中上游地区长春市和吉林市科技条件优越,有吉林大学、东北师范大学、中科院光机所、中科院应化所、中科院东北地理所以及北华大学与东北电力大学等众多的高校与科研院所,为社会经济发展与产业结构转型升级提供了重要的驱动力。2001~2014年长春市万人科学技术人员数与从事科学研究与技术服务人员数分别是松原市和白城市的10.23倍与11.63倍,长吉二市是松白二市的6.95倍。从年均增长率分析,吉林市、长春市、松原市、白城市以及吉林省松花江流域分别为7.12%、12.62%、0.87%、0.49%以及7.02%,由此可见,吉林省松花江流域上游地区科技资源条件优越,远远高于中下游松原市和白城市,科技条件的区域差异性导致产业系统环境适应性的空间分异性,而整个流域科技条件的稳步提升又促进了流域产业系统环境适应性的不断提高。

4 结论与讨论

1) 从适应性效率现状格局特征分析,流域综合效率与理想状态之间尚有一定差距,说明在给定的资源投入与环境影响下,仅有少数县市实现了产出的最大化,多数县市的实际产出与最佳前沿面之间仍有相当程度的差距,在现有技术得不到大幅度改进情况下,流域各县市产出效益达不到帕累托最优。规模效率平均值显著高于纯技术效率反映出研究区域尚处于规模扩张与总量增长阶段,仍有众多县市尚未达到最优规模阶段,在未来一段时间内,规模集聚仍是产业或经济发展的主流。

2) 从适应性效率时序演化特征分析,综合效率、纯技术效率以及规模效率增长率分别仅为4.99%、0.65%以及4.68%,反映出东北地区尚未解决产业发展的体制与结构性矛盾,研究区域产业生态化发展迟缓,产业规模扩张仍是效率提升的重要驱动力,科学技术尚未发挥出应有作用。由此可见,提升研究区域技术水平,增强产业发展的核心竞争力,提高研究区域技术效率与规模效率是吉林省松花江流域产业系统环境适应性效率提升的关键所在。

3) 从适应性效率空间分异特征分析,综合效率较高的县市不断向流域中上游地区聚集,流域纯技术效率主要集中于中下游地区,而流域规模效率较高的县市不断向中上游地区聚集。由此反映出研究区域中上游地区综合效率的提升主要是由于规模效率的增加,纯技术效率对其作用不明显。

4) 区位条件、路径依赖效应、经济发展水平以及科学技术因素是影响产业系统环境适应性的重要因素,区位条件因素通过影响经济发展模式、产业发展类型以及经济地域发展阶段发挥作用,路径依赖效应导致产业系统环境适应性具有显著的继承性特征,经济发展水平通过集散效应发挥、生产工艺改进以及精神文化需求等发挥作用,科技进步因素通过高效产业部门构建、新工艺技术运用、产业链不断延伸、污染物防治与治理等发挥作用。

流域产业系统环境适应性研究就是要改变传统的产业系统与生态环境系统之间简单的物质能量传递流动的线性关系,最终目的是建立产业系统与环境系统协调发展、和谐共生的流域产业生态系统。但由于流域资源禀赋差异、流域发展阶段不同以及流域产业分工各异等造成了流域产业系统环境适应性分异现象显著。加强流域产业分工转移与增强区域联系,同时打破区域锁定效应与增强要素区际流动也是改变流域产业系统环境适应性效率俱乐部收敛特征的重要举措。本文学术贡献主要在于突破了以往单纯依赖于要素属性分析,采用效率演化视角下科学揭示了适应性发展状态及预测其以后发展趋势,对适应性研究进行了有益补充。迫于数据所限研究时限仅为2 a,未来需要长时限历时态分析。同时流域产业系统环境适应性时序演化是多种因素综合作用的结果,对其分析时需要综合考虑多方面因素制约与数据支撑。针对上述问题,有待以后进行深入探讨。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[7] Brooks N, Adger W N, Kelly P M.The determinants of vulnerability and adaptive capacity at the national level and the implications for adaptation[J]. Global Environmental Change, 2005, 15: 151-163.
We present a set of indicators of vulnerability and capacity to adapt to climate variability, and by extension climate change, derived using a novel empirical analysis of data aggregated at the national level on a decadal timescale. The analysis is based on a conceptual framework in which risk is viewed in terms of outcome, and is a function of physically defined climate hazards and socially constructed vulnerability. Climate outcomes are represented by mortality from climate-related disasters, using the emergency events database data set, statistical relationships between mortality and a shortlist of potential proxies for vulnerability are used to identify key vulnerability indicators. We find that 11 key indicators exhibit a strong relationship with decadally aggregated mortality associated with climate-related disasters. Validation of indicators, relationships between vulnerability and adaptive capacity, and the sensitivity of subsequent vulnerability assessments to different sets of weightings are explored using expert judgement data, collected through a focus group exercise. The data are used to provide a robust assessment of vulnerability to climate-related mortality at the national level, and represent an entry point to more detailed explorations of vulnerability and adaptive capacity. They indicate that the most vulnerable nations are those situated in sub-Saharan Africa and those that have recently experienced conflict. Adaptive capacityne element of vulnerabilitys associated predominantly with governance, civil and political rights, and literacy.
DOI:10.1016/j.gloenvcha.2004.12.006      [本文引用:1]
[8] 方修琦,殷培红.弹性、脆弱性和适应——IHDP三个核心概念综述[J].地理科学进展, 2007, 26(5): 11-22.
<p>弹性、脆弱性和适应是全球环境变化人文因素计划( IHDP) 中三个非常重要的核心概念。 由于各自学科研究传统的差异, 不同学科在使用这些概念时其含义有很大差异, 有的甚至是不可 比的。本文主要根据《Global Environmental Change》2006 年第3 期发表的IHDP 学术委员会专题 研讨会成果, 结合UNU 关于脆弱性的研究成果, 重点介绍了这三个核心概念的演变以及相互联 系等方面的最新研究进展。</p>
DOI:10.3969/j.issn.1007-6301.2007.05.002      [本文引用:1]
[ Fang Xiuqi, Yin Peihong.Review on the three key concepts of resilience, vulnerability and adaptation in the research of global environmental change. Progress in Geography, 2007, 26(5): 11-22.]
[9] 陈宜瑜. 对开展全球变化区域适应研究的几点看法[J].地球科学进展, 2004, 19(4): 495-459.
[本文引用:1]
[Chen Yiyu.Some opinions on the study of regional adaptation to global change. Advances in Earth Science, 2004, 19(4): 495-459.]
[10] Smit B, Wandel J.Adaptation, adaptive capacity and vulnerability[J]. Global Environmental Change, 2006, 16: 282-292.
This paper reviews the concept of adaptation of human communities to global changes, especially climate change, in the context of adaptive capacity and vulnerability. It focuses on scholarship that contributes to practical implementation of adaptations at the community scale. In numerous social science fields, adaptations are considered as responses to risks associated with the interaction of environmental hazards and human vulnerability or adaptive capacity. In the climate change field, adaptation analyses have been undertaken for several distinct purposes. Impact assessments assume adaptations to estimate damages to longer term climate scenarios with and without adjustments. Evaluations of specified adaptation options aim to identify preferred measures. Vulnerability indices seek to provide relative vulnerability scores for countries, regions or communities. The main purpose of participatory vulnerability assessments is to identify adaptation strategies that are feasible and practical in communities. The distinctive features of adaptation analyses with this purpose are outlined, and common elements of this approach are described. Practical adaptation initiatives tend to focus on risks that are already problematic, climate is considered together with other environmental and social stresses, and adaptations are mostly integrated or mainstreamed into other resource management, disaster preparedness and sustainable development programs.
DOI:10.1016/j.gloenvcha.2006.03.008      [本文引用:1]
[11] Klein R J T, Nicholls R J. Assessment of coastal vulnerability to climate change[J]. Ambio, 1999, 28(2): 182-187.
The UNEP Handbook on Methods for Climate Change Impact Assessment and Adaptation Strategies provides an elaboration of the IPCC Technical Guidelines for Assessing Climate Change Impacts and Adaptations. This paper presents the concepts and ideas that underpin the chapter Coastal Zones of the UNEP Handbook. Particular emphasis is given to the conceptual framework, which is centered around the concept of vulnerability. Further, the IPCC Common Methodology for Assessing Coastal Vulnerability to Sea-Level Rise is evaluated and compared with the Technical Guidelines. One notable difference between the 2 approaches concerns the use of scenarios. In the Common Methodology scenarios are prescribed, while the Technical Guidelines allow users maximum freedom in selecting and developing scenarios. Finally, the paper discusses 3 levels of increasingly complex assessment in coastal zones. As more experience is acquired, coastal databases improve and better analytical tools and techniques are developed, more comprehensive and integrated assessments will become feasible.
DOI:10.1080/027868299304679      [本文引用:1]
[12] Tol R S J, Fankhauser S, Smith J B. The scope for adaptation to climate change: what can we learn from the impact literature[J]. Global Environmental Change, 1998, 8(2): 109-123.
Neither the costs nor the benefits of adaptation to climate change have been systematically studied so far. This paper discusses the extent to which the vast body of literature on climate change impacts can provide insights into the scope and likely cost of adaptation. The ways in which the impacts literature deals with adaptation can be grouped into four categories: no adaptation, arbitrary adaptation, observed adaptation (analogues), and modeled adaptation (optimization). All four cases are characterized by the simple assumptions made about the mechanisms of adaptation. No or only scant attention is paid to the process of adapting to a new climate. Adaptation analysis has to acknowledge that people will be neither dumb nor brilliant at adapting. They are likely to see the need for change, but may be constrained in their ability to adapt or in their comprehension of the permanence and direction of change.
DOI:10.1016/S0959-3780(98)00004-1      [本文引用:1]
[13] Lobell D B, Howden S M, Smith D R et al. A meta-analysis of yield under climate change and adaptation[J]. Nature Climate Change, 2014, 4(4): 287291.
Feeding a growing global population in a changing climate presents a significant challenge to society1, 2. The projected yields of crops under a range of agricultural and climatic scenarios are needed to assess food security prospects. Previous meta-analyses3 have summarized climate change impacts and adaptive potential as a function of temperature, but have not examined uncertainty, the timing of impacts, or the quantitative effectiveness of adaptation. Here we develop a new data set of more than 1,700 published simulations to evaluate yield impacts of climate change and adaptation. Without adaptation, losses in aggregate production are expected for wheat, rice and maize in both temperate and tropical regions by 2 掳C of local warming. Crop-level adaptations increase simulated yields by an average of 7鈥15%, with adaptations more effective for wheat and rice than maize. Yield losses are greater in magnitude for the second half of the century than for the first. Consensus on yield decreases in the second half of the century is stronger in tropical than temperate regions, yet even moderate warming may reduce temperate crop yields in many locations. Although less is known about interannual variability than mean yields, the available data indicate that increases in yield variability are likely.
DOI:10.1038/nclimate2153      [本文引用:1]
[14] Misra A K.Climate change impact, mitigation and adaptation strategies for agricultural and water resources, in Ganga Plain (India)[J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2013, 18(5): 673-689.
Agriculture consumes more than two-thirds of global fresh water out of which 90 % is used by developing countries. Freshwater consumption worldwide is expected to rise another 25 %by 2030 due to increase in population from 6.6 billion currently to about 8 billion by 2030 and over 9 billion by 2050. Worldwide climate change and variability are affecting water resources and agricultural production and in India Ganga Plain region is one of them. Hydroclimatic changes are very prominent in all the regions of Ganga Plain. Climate change and variability impacts are further drying the semi-arid areas and may cause serious problem of water and food scarcity for about 250 million people of the area. About 80 million ha out of total 141 million ha net cultivated area of India is rainfed, which contributes approximately 44 % of total food production has been severely affected by climate change. Further changing climatic conditions are causing prominent hydrological variations like change in drainage density, river morphology (tectonic control) & geometry, water quality and precipitation. Majority of the river channels seen today in the Ganga Plain has migrated from their historic positions. Large scale changes in land use and land cover pattern, cropping pattern, drainage pattern and over exploitation of water resources are modifying the hydrological cycle in Ganga basin. The frequency of floods and drought and its intensity has increased manifold. Ganga Plain rivers has changed their course with time and the regional hydrological conditions shows full control over the rates and processes by which environments geomorphically evolve. Approximately 47 % of total irrigated area of the country is located in Ganga Plain, which is severely affected by changing climatic conditions. In long run climate change will affect the quantity and quality of the crops and the crop yield is going to be down. This will increase the already high food inflation in the country. The warmer atmospheric temperatures and drought conditions will increase soil salinization, desertification and drying-up of aquifer, while flooding conditions will escalate soil erosion, soil degradation and sedimentation. The aim of this study is to understand the impact of different hydrological changes due to climatic conditions and come up with easily and economically feasible solutions effective in addressing the problem of water and food scarcity in future.
DOI:10.1007/s11027-012-9381-7      [本文引用:1]
[15] Banerjee R R.Farmers’ perception of climate change, impact and adaptation strategies: A case study of four villages in the semi-arid regions of India[J]. Natural Hazards, 2015, 75(3): 2829-2845.
Climate change poses a major threat to the semi-arid tropics, which is characterized by scanty and uncertain rainfall, infertile soils, poor infrastructure, extreme poverty and rapid population growth. These conditions present serious environmental, economic and social impacts on the agricultural community. In recent years, adaptation to climate change has become a major concern to farmers, researchers and policy makers alike. To enhance policy towards tackling the challenges that climate change poses to farmers, it is important to have knowledge on their perceptions of climate change, potential adaptation measures and factors affecting adaptation. In addition, the extent to which farmers perceptions on climate change coincide with actual climatic data needs to be further examined. This paper, using a qualitative approach, looks into the perceived changes in rainfall and temperature, their impacts and adaptations strategies taken up by farmers in four villages in the states of Maharashtra and Andhra Pradesh. It also analyses the accuracy of these perceptions based on actual available climatic data. The paper also looks into the determinants of adaptive capacity by examining a case of improved water management as an adaptation mechanism.
DOI:10.1007/s11069-014-1466-z      [本文引用:1]
[16] 仇方道,佟连军,姜萌.东北地区矿业城市产业生态系统适应性评价[J].地理研究,2011,30(3): 243-255.
[本文引用:1]
[Qiu Fangdao, Tong Lianjun, Jiang Meng.Adaptability assessment of industrial ecological system of mining cities in Northeast China. Geographical Research, 2011, 30(3): 243-255.]
[17] 郭付友,佟连军,魏强,.吉林省松花江流域产业系统环境适应性时空分异与影响因素[J].地理学报, 2016,71(3): 459-470.
基于敏感性、稳定性和响应等适应性要素构建了产业系统环境适应性评价指标体系以及评价模型,并对吉林省松花江流域产业系统环境适应性演变特征以及影响因素进行分析。结果发现:①产业系统的发展深受内外因素双重扰动作用,重型化的产业发展现实导致了产业系统运行状况不佳,而工业化的大力发展对环境的干扰不断增强;②不同的适应性要素以及适应性子系统均表现出迥然各异的区域性演变特征,产业系统与环境系统以及产业系统适应力与环境系统适应力均具有非线性变化关系特征。环境系统适应力的提升对于产业系统环境适应性的优化改善均具有更为重要作用;③产业系统环境适应性总体表现出由流域自上而下依次降低到中心一外围特征逐渐形成的过程,说明了流域产业系统环境适应性并非一定完全呈现流域的特征,流域内中心性城市功能的发挥也可以影响并且改变其演化发展趋势;④产业结构、科学技术、经济发展水平以及政府调控能力是流域产业系统环境适应性的影响因素。
DOI:10.11821/dlxb201603009      [本文引用:1]
[Guo Fuyou, Tong Lianjun, Wei Qiang et al. Spatio-temporal difference and influencing factors of environmental adaptability assessment of industrial system in the Songhua River Basin of Jilin Province. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(3): 459-470.]
[18] 徐成龙,庄贵阳.供给侧改革驱动中国工业绿色发展的动力结构及时空效应[J].地理科学, 2018, 38(6): 849-858.
[本文引用:1]
[Xu Chenglong, Zhuang Guiyang.Dynamic structure and spatio-temporal effect of supply-side reform on industrial green development in China. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(6): 849-858.]
[19] 李博,张志强,苏飞,.环渤海地区海洋产业生态系统适应性时空演变及影响因素[J].地理科学, 2017, 37(5):701-708.
将产业生态系统引入到海洋研究中,开展海洋产业生态系统适应性研究,界定海洋产业生态系统适应性的内涵及特征;采用均方差赋权法进行权重赋值,构建海洋产业生态系统适应性评价指标体系与评估模型,分析环渤海地区海洋产业生态系统的适应性时空演变及影响因素。结果表明:①从整体来看,环渤海地区海洋产业生态系统适应性差异较大,主要问题是环渤海地区各省市海洋产业发展参差不齐,产业基础和发展速度差异较大,海洋生态环境建设水平不一;②从空间来看,海洋产业生态系统适应性呈现山东〉辽宁〉天津〉河北的空间分布特征;在海洋产业子系统各要素中,呈现敏感性越大,弹性越大的特征,海洋环境子系统适应性特征不明显;③从时间来看,环渤海地区海洋产业生态系统适应性在波动中不断增强,各省市适应性综合指数差距呈现逐渐扩大的趋势,这种扩大的趋势是由于海洋产业子系统年均增长的差异所致;④区域内部海洋产业生态系统适应性差异明显:天津市海洋产业子系统适应性指数最高,海洋环境子系统发展水平滞后;河北省海洋产业、环境子系统适应性指数较低,海洋产业生态系统发展水平低;辽宁省海洋产业、环境子系统适应性指数较小,海洋产业、环境子系统发育较平衡;山东省海洋产业、环境子系统适应性指数较高,海洋产业生态系统发展水平高,海洋产业子系统发展迅速。
[本文引用:1]
[Li Bo, Zhang Zhiqiang, Su Fei et al. Spatio-temporal evolution and influencing factors of marine industrial ecosystem adaptability in the Bohai Sea region. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(5):701-708.]
[20] 任嘉敏,马延吉.东北老工业基地绿色发展评价及障碍因素分析[J].地理科学,2018,38(7):1042-1050.
[本文引用:1]
[Ren Jiamin, Ma Yanji.Green development level and the obstacle factors of old industrial base in Northeast China. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(7):1042-1050.]
[21] 李博,史钊源,韩增林,.环渤海地区人海经济系统环境适应性时空差异及影响因素[J].地理学报,2018,73(6):1121-1132.
适应性是全球变化和环境与发展研究的热点和重要领域,并为区域可持续发展研究提供了新的研究框架和有效分析工具。以适应性为切入点,基于敏感性、稳定性、响应3要素构建评估框架,应用熵权TOPSIS法和协整检验分析环渤海地区人海经济系统环境适应性的时空差异和影响因素。结果表明:(1)环渤海地区人海经济系统环境适应性的发展受到内源力和外向力的双重扰动作用;(2)不同适应性要素以及适应性系统时空分异特征显著;人海环境系统敏感性较弱且呈现南北高、中间低的"哑铃形"分布状态;人海环境系统稳定性较差且呈现东高西低的发展态势;人海经济系统响应较弱且呈明显"极差化"分异特征;人海经济系统适应性与人海环境系统适应性大致保持线性相关关系;(3)2000-2014年环渤海地区人海经济系统环境适应性呈缓慢上升趋势,采用聚类分析方法将适应性分为4类,高适应性城市(0.536)为大连;较高适应性城市(0.442~0.482)有天津、烟台、青岛、日照、东营和威海;中适应性城市(0.346~0.380)有秦皇岛、潍坊、营口和丹东;低适应性城市(0.303~0.326)有唐山、葫芦岛、滨州、盘锦、沧州和锦州;(4)人海经济系统环境适应性的影响因素呈现海洋环境管理力度海洋经济对外交流能力港口建设水平人才支持力的正向驱动作用。
[本文引用:1]
[Li Bo, Shi Zhaoyuan, Han Zenglin et al. Spatio-temporal difference and influencing factors of environmental adaptability measurement of human-sea economic system in Bohai Rim region. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(6):1121-1132.]
[22] 吴绍洪,尹云鹤,赵慧霞,.生态系统对气候变化适应的辨识[J].气候变化研究进展,2005,1(3):115-118.
针对气候变化对生态系统的影响,研究了确定生态系统影响阈值的有关科学问题,包括:气候变化对生态系统影响的阈值的定义;生态系统对气候变化的响应过程;生态系统对气候变化的适应性指标;生态系统对气候变化的适应性评价等。通过CEVSA模型和基于人工神经网络模型对中国生态系统的模拟和评价,初步结果显示,自然生态系统基本上处于基准态、轻度和中度不适应状态,目前模拟、评价的结果尚未发现生态系统不适应的情况。由SRES描述的B2和A2情景模拟结果初步对比显示,B2情景(大约升温3.2℃)对东北地区自然生态系统的影响更为明显,且大多数为正影响;A2 情景(大约升温3.9℃)对华东地区自然生态系统有不利影响。
DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2005.03.004      [本文引用:1]
[Wu Shaohong, Yin Yunhe, Zhao Huixia et al. Recognition of ecosystem response to climate change impact. Advances in Climate Change Research, 2005, 1(3): 115-118.]
[23] 林而达,许吟隆,蒋金荷,.气候变化国家评估报告(II):气候变化的影响与适应[J].气候变化研究进展,2006,2(2):51-56.
已经观测到的气候变化影响是显著的、多方面的。各个领域和地区都存在有利和不利影响,但以不利影响为主,未来的气候变暖将会对中国的生态系统、农业以及水资源等部门和沿海地区产生重大的不利影响。采取适应措施可以减轻气候变化的不利影响,应将适应气候变化的行动逐步纳入国民经济和社会发展的中长期规划中。由于我国科学研究的相对不足和科学认识能力的局限,目前的气候变化影响评估方法和结果还存在很大的不确定性。应当加强区域适应气候变化的案例研究、扩大研究领域、加强极端天气、气候事件影响的研究,以降低影响评估的不确定性,并提出切实可行的适应对策。
DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2007.z1.002      [本文引用:1]
[Lin Erda, Xu Yinlong, Jiang Jinhe et al. National assessment report of climate change (II): Climate change impacts and adaptation. Advances in Climate Change Research, 2006, 2(2): 51-56.]
[24] 叶瑜,方修琦,葛全胜,.从动乱与水旱灾害的关系看清代山东气候变化的区域社会响应与适应[J].地理科学,2004,24(6):680-686.
The paper analyzed the spatial-temporal relationship between revolt and drought-flood, and influence of factors such as population, land tax and policy, in Shandong Province during the middle and late Qing Dynasty (1800-1911AD), in order to understand the regional adaptation to climate change. The results indicated that there was good spatial-temporal relationship between revolt and drought-flood. During 1800 to 1850, the relationship was the best, when climate change was the main factor that arose the revolt as an extreme and drastic response by peasants to the intolerable climate change in feudal society. During the 1850s-1870s, disasters occurred frequently, revolt broke out continually, and society contradiction became intensified. After then, the corresponding relationship between revolt and drought was not as better as before. It may be contributed to that Qing government's policy that abolished the ban of migration to Northeast China in 1861AD, which provided a new way to respond to the climate change for the people in Shandong Province and weakened the impact of climate change on revolt.
DOI:10.3969/j.issn.1000-0690.2004.06.007      [本文引用:1]
[Ye Yu, Fang Xiuqi, Ge Quansheng et al. Response and adaptation to climate change indicate by the relationship between revolt and drought-flood in Shandong province during middle and late Qing Dynasty. Scientia Geographica Sinica, 2004, 24(6): 680-686.]
[25] 方修琦,王媛,朱晓禧.气候变暖的适应行为与黑龙江省夏季低温冷害的变化[J].地理研究,2005,24(5):664-672.
与气候变暖相联系的极端天气、气候事件及其影响的研究正日益受到重视,极端事件与气候变化直接相关,而极端事件的影响还与人类的适应行为密切相关.本文以农业对温度变化最敏感的黑龙江省为例,分析了变暖对夏季低温冷害事件的影响.结果显示,变暖后夏季出现低温冷害临界气温的概率减小;但由于人们追求更高经济效益的适应行为,在变暖的情况下种植更适应较暖气候条件的农作物,低温冷害的发生的频率和强度并不一定随变暖而减少,但作物单产期望值还是会增加.
DOI:10.3321/j.issn:1000-0585.2005.05.002      [本文引用:1]
[Fang Xiuqi, Wang Yuan, Zhu Xiaoxi.Change of cool summer hazard under an adaptation behavior to the climate warming in Heilongjiang Province, Northeast China. Geographical Research, 2005, 24(5): 664-672.]
[26] 仇方道,金娜,袁荷,.徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的时空异质性[J].地理科学, 2017, 37(10): 1459-1468.
[本文引用:1]
[Qiu Fangdao, Jin Na, Yuan He et al. Spatio-temporal difference of influencing factors and strength of urban space response to the transition of industrial structure in Xuzhou metropolitan area. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(10):1459-1468.]
[27] 邓宏兵. 长江流域空间经济系统的特征研究[J].长江流域资源与环境,2000,9(3):277-282.
从空间经济系统的角度来看,长江流域经济发展有三个具有内在联系 的基本特征.首先是流域经济发展的空间差异性.这一特征集中体现在流域内各地区之间经济发展基础、经济发展速度、经济发展水平等方面的空间差异.其次是流 域经济发展与自然条件和资源的空间耦合性.区域自然系统对区域经济发展有明显的作用和影响, 突出地表现在上游经济发展属资源密集型、中游经济发展属劳动力密集型和资源密集型并存、下游为资金技术型.第三是流域经济发展内在联系与管理体制的空间制 约性.流域经济发展始终受到管理体制的限制,不能按流域经济的内在联系组织生产,制约了了流域经济一体化发展.
DOI:10.3969/j.issn.1004-8227.2000.03.002      [本文引用:1]
[Deng Hongbin.Study on the features of the space economic system of Yangtze Basin. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2000, 9(3):277-282.]
[28] 杨丽花,佟连军.吉林省松花江流域工业污染物的结构特征[J].中国科学院研究生院学报,2012,29(3):346-351.
Using the shift-share deviation method we analyze interannual variations of the main pollutants in assess type, competitiveness, and structure characteristics. The results could be summarized as follows:1)emissions changed slightly and annual average growth rate was 0.4%;2)the pollution intensity decreased; and 3)in the four sample cities the main pollutants were SO and the pollutant structures were different. The largest influence was from the agricultural products' processing industry and papermaking industry.
[本文引用:1]
[Yang Lihua, Tong Lianjun.Study of structural features of industrial pollutants in the Songhua River Basin in Jilin Province. Journal of Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 2012, 29(3): 346-351.]
[29] 郑德凤,郝帅,孙才志.基于DEA-ESDA的农业生态效率评价及时空分异研究[J].地理科学, 2018, 38(3): 419-427.
采用考虑非期望产出的SBM(Slack-Based Measure)模型,结合探索性空间数据分析方法(ESDA),对甘肃省各县(区)2000~2014年的农业生态效率及空间分布格局进行实证分析。结果表明:(1)考虑非期望产出和不考虑非期望产出的农业生态效率之间存在着明显差异,而考虑非期望产出的农业生态效率结果更符合实际情况。(2)在研究期内甘肃省农业生态效率呈持续上升态势,但整体效率偏低;空间变化趋势呈现自西向东、自南向北递减态势,但南北差异小于东西差异。(3)从全局空间分异来看,除2001~2003年外,甘肃省各县(区)农业生态效率呈现正相关特征,空间集聚现象显著;从局部空间分异来看,处于空间正相关地区数量在研究期内逐渐下降,区域农业生态效率的集聚现象减弱。农业生态效率高高(HH)集聚主要分布在河西走廊及甘南地区,空间上具有明显的向邻接地区扩散的趋势;低低(LL)集聚主要分布在甘肃省中部地区,空间分布较为稳定。
[本文引用:1]
[Zheng Defeng, Hao Shuai, Sun Caizhi.Evaluation of agricultural ecological efficiency and its spatial-temporal differentiation based on DEA-ESDA. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(3):419-427.]
[30] 王兆峰,徐赛.不同交通方式对旅游效率的影响与评价—以张家界为例[J].地理科学, 2018, 38(7): 1148-1155.
[本文引用:1]
[Wang Zhaofeng, Xu Sai.Influence and evaluation of different traffic modes on tourism efficiency: Taking Zhangjiajie as an example. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(7):1148-1155.]
[31] 吉林统计局.吉林统计年鉴(2014~2015)[M].北京:中国统计出版社,2014-2015.
[本文引用:1]
[Jilin Statistical Bureau. Jilin Statistical Yearbook(2014~2015). Beijing: China Statistics Press, 2014-2015.]
[32] 国家统计局.中国县域统计年鉴(2014~2015)[M].北京:中国统计出版社,2014-2015.
[本文引用:1]
[National Statistical Bureau of China. China county statistical yearbook (2014-2015). Beijing: China Statistics Press, 2014-2015.]
[33] 李小建. 经济地理学[M].北京:高等教育出版社,2011.
[本文引用:1]
[Li Xiaojian.Economic geography. Beijing: Higher Education Press, 2011.]
[34] 尹贻梅,刘志高,刘卫东.路径依赖理论及其地方经济发展隐喻[J].地理研究,2012,31(5):782-791.
[本文引用:1]
[Yin Yimei, Liu Zhigao, Liu Weidong.Path-dependence and its implication for regional development. Geographical Research, 2012,31(5):782-791.]
[35] 郭付友,佟连军,魏强,.松花江流域(吉林省段)产业系统生态效率时空分异与影响因素[J].地理研究,2016,35(8):1483-1494.
在对产业系统生态效率内涵进行阐释的基础上,基于资源消减、清洁生产和末端治理等不同生产环节生态效率要素综合构建了产业系统生态效率测度模型以及产业系统可持续性评价模型,并据此对松花江流域(吉林省段)产业系统生态效率时空演变特征以及影响因素进行了深入分析,研究发现:①综合型城市侧重于源头消减效率的提高从而使产业变“轻”,总体呈现低投入、低消耗以及低排放的发展特征.资源型城市侧重于清洁生产效率的提高从而使产业变“清”,总体呈现高投入、高利用以及高排放的发展特征.②产业系统生态效率增长幅度为白城市>松原市>吉林市>松花江流域>长春市,流域特征明显.另外从不同生产环节效率对生态效率的贡献率分析可知,资源减量化以及末端治理是松花江流域(吉林省段)生态效率变化的决定性因素.③总体上流域产业系统可持续性有不断增强的趋势,但产业可持续性发展态势分异现象显著.并且产业可持续性发展规律性较差侧面说明了区域产业之间缺乏有效的分工与联系,产业联动发展模式尚未形成.④认为所有制结构、环境管理力度、外商投资以及科学技术是松花江流域(吉林省段)产业系统生态效率的影响因素,而经济发展水平、产业结构以及政府调控因素没有通过显著性检验.
DOI:10.11821/dlyj201608007      [本文引用:1]
[Guo Fuyou, Tong Lianjun, Wei Qiang et al. Spatial-temporal differentiation and influencing factors of industrial system eco-efficiency in the Songhua River Basin of Jilin province. Geographical Research, 2016, 35(8):1483-1494.]