车磊
, 白永平, 周亮
Che Lei, Bai Yongping, Zhou Liang
中图分类号: F129.9
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2018）11-1788-11
通讯作者:
收稿日期: 2017-10-9
修回日期: 2017-11-18
网络出版日期: 2018-11-20
版权声明: 2018 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:
作者简介:
作者简介：车磊（1993-）,男,江苏南京人,硕士,主要研究方向为区域发展与区域管理。E-mail：nwnuchelei@126.com
展开
摘要
提高绿色发展效率是建设生态文明、促进经济转型发展的重要途径。基于Super-SBM模型对中国（除港、澳、台、西藏地区）2005~2015年绿色发展效率进行测度,从空间异质、空间关联与空间机理3个方面分析绿色发展效率的空间特征,运用空间杜宾模型验证绿色发展效率的溢出效应并探讨各要素的空间传导机制。结果表明：① 2005~2015年,中国绿色发展效率表现为“先平稳再快速再稳定”的阶段性变化规律,地区间差异较大,形成了“东-中-西”阶梯式递减和“南-中-北”对称式分布的空间分异特征,“T”字型发展格局逐渐凸显。② 绿色发展效率存在显著的空间正相关,空间集聚程度逐步降低,热点区域增加,东部沿海地区形成稳定的热点区,中西部形成稳定的冷点区。③ 绿色发展效率的空间自组织性逐渐增强,空间差异不断扩大,由空间自相关导致的结构化分异更加明显,随机成分引起的空间异质性正逐渐减弱,西北-东南是空间差异的主要方向。④ 绿色发展效率存在较强的空间溢出效应,经济水平、技术创新和能源强度产生明显正向效应,产业结构则具有显著负向效应。
关键词：
Abstract
：The concepts of innovation, coordination, green, open and sharing are the keys to the development of China and even the future. Green development is the main tone of the 13th Five-Year Plan of China, and it emphasizes on the mutual unity and coordinated development between economic growth and environmental protection. It is a kind of human-oriented way of sustainable development. Improving the efficiency of green development is an important way to achieve the ecological civilization construction and transformation of economic development the important way. This study used the spatial analysis methods, such as the Super-SBM model, spatial autocorrelation, spatial variation functions and spatial durbin model to measure the green development efficiency from 2005 to 2015 in China (Tibet, Hong Kong, Macao and Taiwan are excluded), by building an input and output index system of green development efficiency. In addition, from the perspective of geography space, it revealed the spatial pattern and spillover effects of green development efficiency in China. The results showed that: 1) From 2005 to 2015, the efficiency of China’s green development is characterized by the stage characteristics of ‘stable at beginning, then fast and last stable again’. It shows an overall upward trend with large differences among regions. The regional differentiation of the ‘East-Central-West’ stepwise decreasing and the ‘South-Central-North’ symmetrical distribution, and ‘T’ shaped shaft development pattern is particularly evident. 2) There is a positive correlation between green development efficiency, the degree of spatial agglomeration gradually decreases, the hot spots increase, the eastern coastal areas form stable hot spots, and the central and western parts form stable cold spots. 3) The spatial self-organization of green development efficiency is more and more strong, the space difference is gradually increased, the structural differentiation caused by spatial autocorrelation is more obvious, the spatial heterogeneity caused by random components is gradually weakened, and the space between northwest and southeast Significant difference. 4) There is a significant spillover effect of green development efficiency, a significant positive effect on the level of economic development, and a significant negative effect on industrial structure, urbanization and technological innovation. Trying hard to explore the law of spatial evolution of green development and provide a reference for the coordinated green development of the three systems of regional economy, society and environment.
Keywords：
“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念是当今中国乃至未来发展的关键[1]。绿色发展强调实现经济增长与环境保护相互统一协调发展,是一种以人为本的可持续发展方式[2,3,4]。推进工业化、城镇化、信息化、绿色化和农业现代化“五化”协同发展进程中,绿色发展无疑是关键要务[5]。坚持绿色发展不仅是生态文明建设的重要方向,也是社会各界发展的共识。中国面临着资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化等严峻问题,绿色发展方式与生产、生活模式亟待推行,走绿色发展与生态文明的道路已成为必然的战略选择[6]。
绿色发展是以提升生活质量为核心,在尊重、保护和高效利用资源环境的基础上,更多、更好、更节约、可持续地创造经济财富、增进社会福祉的发展模式。绿色发展强调经济系统、社会系统与自然系统的共生性(Symbiosis)和发展目标的多元化（Diversity）,即三大系统的系统性、整体性和协调性[7]。循环、低碳、可持续是绿色发展的核心理念,其关键之处在于提升绿色发展效率。绿色发展效率提升是实现生态文明建设和经济转型发展的重要途径,即实现经济增长的同时,也能够同时响应资源节约与环境污染减排,推动转向低投入、低排放和高产出的绿色生产生活的发展方式。有关绿色发展效率的研究取得了较多成果,国内外学者围绕绿色经济效率、绿色生产效率、绿色创新效率、绿色技术效率以及绿色水资源利用效率[8,9,10,11,12,13]等内容,实证分析了金融业、制造业、工业、农业[14,15,16,17]等不同产业部门的绿色发展效率问题。研究者主要采用随机前沿法（SFA）、数据包络分析法（DEA）和全要素生产率法（TFP）[18,19,20]等效率测度方法,对不同地域尺度下绿色发展效率进行评价测算。通常利用面板Tobit回归模型、Bootstrap截断回归模型、空间自回归模型[21,22,23]等模型,选取经济发展、产业集聚、技术创新和城镇化[24,25,26]等因素对绿色发展效率的影响因素进行探讨。
上述研究表明,相关学者在绿色发展效率的实证评估、测度模型及影响因素等方面展开了相关的研究。然而传统SBM模型测算绿色发展效率的研究方法,虽然把资源与环境因素纳入投入产出模型,可以解决松弛变量的问题,但未能对决策单元做出进一步区分,导致测算的效率值存在一定偏差。对于绿色发展效率的实证考察多注重逻辑推理和计量分析,缺乏地理学空间视角,忽略了空间关联性和空间异质性这两大地理学特性。探讨多要素的相互影响较多,对其溢出效应及传导机制研究尚不多见。因此,本文以中国30个省、直辖市、自治区（不含西藏和港、澳、台）为研究对象,采用Super-SBM模型和空间自相关、空间变差函数、空间杜宾模型等方法,构建绿色发展效率投入产出指标体系,综合测度2005~2015年中国绿色发展效率,欲从地理学空间视角揭示中国绿色发展效率的空间特征,廓清其溢出效应及多要素相互作用的动态传导机制。力图探求绿色发展空间演变规律,为实现区域经济、社会、环境三大系统协调的可持续性发展提供参考依据。
传统SBM模型在效率测度中虽然考虑了无效决策单元（DMU）松弛变量部分,剥离了无效松弛部分影响,仍会存在多个为1的有效DMU,无法有效区分和排序。因此,Tone[27]在此基础上提出了Super-SBM模型,该模型能较好地解决有效DUM的排序问题,真实反映中国绿色发展效率的本质。具体公式如下：
式中,ρ*为绿色发展效率值;x、y分别为投入、产出要素;m、s分别为投入和产出指标个数;k生产时期;i、r分别为投入、产生的决策单元;
空间自相关分析包含全局空间自相关和局部空间自相关。全局自相关可以很好描述中国绿色发展效率的空间关联特征,是空间集聚程度的一种反应。通过各省的位置建立空间邻接矩阵权重,测度不同省份绿色发展效率的相关性与差异性。选取Getis-Ord Gi*指数探究绿色发展效率的局部关联特征,识别热点区（hot-spots）与冷点区（cold-spots）的空间分布,具体公式见参考文献[28]。
空间变差函数用于研究空间现象的随机性和结构性,以样本点来确定研究对象随空间位置变化的规律,是空间变异规律和结构分析的有效工具,本文引入其用来描述中国绿色发展效率的空间机理特征[29]。具体公式如下：
式中, Z（xi）和Z（xi+h）分别是Z（x）在空间单元xi和xi+h上的绿色发展效率值[i=1,2,3,…,N(h)];N（h）是分隔距离为h的样本量。
常用的空间计量模型有空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）,其中空间杜宾模型不仅考虑了因变量的空间关联性,还考虑了自变量空间关联性,能较好的弥补自变量空间联系性问题,即绿色发展效率不仅受到本省份各因素的影响,还受到邻近省份滞后因素及滞后绿色发展效率的影响[30]。
式中,yit为绿色发展效率;wij为空间权重矩阵,本文选择二阶邻接矩阵作为空间权重;ρ表示空间回归系数;βi为各影响因素的相关系数;μi表示空间固定效应,λt表示时间固定效应,εit是独立且同分布的随机误差项;xit为绿色发展效率的影响因素;wijxit为i影响因素t时期的空间滞后项。
绿色发展效率综合反映了社会、经济、环境这3个系统协调发展的状况,不仅要考虑投入产出要素配置效率问题,还要加入绿色化要素,充分考虑资源消耗及环境污染等问题,体现绿色发展理念和生态文明建设要求。故基于索尔绿色增长模型[31],以投入-产出理论为基础,构建中国绿色发展效率投入产出指标体系（表1）。由于资本存量在统计年鉴中无法直接获取,因此采用永续盘存法计算资本存量：Kt=(1-δ)Kt-1+It,其中Kt为t期的资本存量;It为t期的投资,以固定资本形成总额替代;Kt-1为t-1期的资本存量;δ为资本的折旧率;初始资本存量、折旧率以及固定资本投资价格指数的计算均借鉴参考文献[32]。运用熵值法的综合计算各地区R&D科技产出（发表科技论文、出版科技论文和实际授权专利数量）、生态环境指数（各地城市绿地面积、森林面积和自然保护区面积）和工业三废排放量（工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废物排放量）。国内生产总值,根据各省GDP的平减指数调整为2005年的不变价格。所需的统计数据主要来源于2006~2016年的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》[33,34,35,36],对于部分缺失的数据通过地区官方网站数据进行调整和补充。由于数据可获得性,本文不含港澳台及西藏。地理信息基础数据来源于国家地理信息中心1∶400万数据库。
表1 中国绿色发展效率评价指标体系
Table 1 The indicator system of green development efficiency in China
| 指标类型 | |||
|---|---|---|---|
| 一级 | 二级 | 三级 | |
| 投入 | 资本投入 | 资本存量 | 固定资产投资额（永续盘存法） |
| 劳动力投入 | 劳动从业总人数 | 单位从业人员数+城镇私营和个体从业人员数 | |
| 技术投入 | R&D人员全时当量 | ||
| 资源投入 | 能源消费总量 | 折算成标准煤的能源消费总量 | |
| 治理投入 | 工业污染治理完成投资 | ||
| 产出 | 经济产出（期望） | 地区国内生产总值 | 以2005年不变价GDP |
| 技术产出（期望） | R&D科技产出 | 发表科技论文、出版科技论文、实际授权专利数量 | |
| 生态收益（期望） | 生态环境指数 | 城市绿地面积、森林面积、自然保护区面积 | |
| 环境污染（非期望） | 工业三废排放量 | 工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废物排放量 | |
1） 时序演变特征。基于Super-SBM模型计算得出2005~2015年中国绿色发展效率（图1）,结果表明：中国绿色发展效率总体呈上升趋势,区域差距在逐渐缩小,表现出阶段性和区域性特征,整体上由“大差距低效率”向“小差距高效率”演进。中国绿色发展效率可以分为3个阶段,即平稳发展阶段（2005~2008年）,绿色发展效率由2005年的0.684变化至2008年的0.681,变化较小。国际间的贸易合作逐步加深,一方面改善了中国落后的技术生产条件,提高了资源配置效率,一定程度上提高了绿色发展效率,但由此引发的环境问题得不到重视,致使生态环境破坏和污染问题成为此阶段突出问题,遏制了绿色发展效率的快速提升。各地区资源配置效率和环境污染制约程度有所差异,区域协调问题不够重视,导致了全国绿色发展效率差异不断提高,东、中、西各地差异明显的现状。迅速提高阶段（2009~2011年）,绿色发展效率由2009年的0.679增加到2011年的0.750,增幅为10.45%,增长速度较快。由于全球正值金融危机影响下,国家积极采取措施调整发展策略,不断淘汰能源消耗大、环境污染严重的工业企业,投资新兴技术产业,加大资本投入,使得绿色发展效率在这一时期得到快速提升,在此背景下,全国绿色发展效率的区域差异逐渐减小。逐步增强阶段（2012~2015年）,此阶段绿色发展效率提升幅度较前阶段次之,增长幅度为5.66%。伴随着经济发展理念转变,“五位一体”的发展战略更加注意区域协调问题,在强调绿色发展效率提升的同时,也注重区域协调发展,使得绿色发展效率趋于逐步增强阶段,整体差异逐渐减小,但中部和西部地区由于基础较弱,更多以发展经济为主,承接了东部大量的产业转移,因此其内部差异不断扩大。
图1 2005~2015年中国绿色发展效率变化趋势
a.绿色发展效率;b.变异系数
Fig.1 The trend of green development efficiency in China from 2005 to 2015
2） 空间分异特征。将2005年、2010年和2015年绿色发展效率值划分为低效率、中等效率和高效率3类区域,以探讨其空间分异特征（图2）。不同等级绿色发展效率的空间分布变化较大,总体呈“东中西”阶梯式递减和“南中北”对称式分布的空间分异特征。具体来看,2005~2015年间高效率连片集中分布,形成辽-京-津-鲁-苏-沪、粤连片分布区。这些地区都集中于东部沿海地区,在区位及政策的双重优势推动下,实现集约型模式下经济高质量增长的同时,基本完成了产业优化转型和升级,对资源环境的依赖和索取不断被日益增长的科技创新需求取代,绿色发展效率一直保持高水平。中等效率区的空间范围略有增加,形成了东北和长江中上游2个连片分布区。这些地区大多为资源依赖型区域,处于工业化中期,以重工业为主,路径依赖下创新能力和产业活力的不足,产业结构性的长期积累、体制机制改革的不到位,对第三产业挤压,导致经济发展面临瓶颈。低效率区范围主要分布在西北和中部一些省份,分布于高效率和中等效率区的边缘,由于受自然因素及历史条件等的制约,工业化起步晚,加之基础不稳,生产效率低下,科技创新能力薄弱,经济结构不合理,使得其绿色发展效率处于低水平。特别地是,研究期间长江经济带各省份绿色发展效率逐年递增,到2015年形成了长江经济带为轴线的中等效率轴带,表明长江经济带的绿色发展取得较大成果,沿江沿海的“T”字形绿色发展空间格局逐步显现。
图2 中国绿色发展效率空间格局
Fig.2 The spatial distribution pattern of green development efficiency in China
由表2可知,中国绿色发展效率的Moran’s I指数均大于0,且都通过了1%显著性水平检验,表明绿色发展效率存在显著的空间自相关性。为进一步反映绿色发展效率的局部关联特征,揭示具体省份间的空间关联格局,利用Gi*指数绘制绿色发展效率冷热点演变趋势图（图3）。由图可知：绿色发展效率热点区域变化明显,次冷点区和冷点区域基本保持不变,沪-苏-浙-徽为稳定的热点区域,甘-青-新-川-渝为稳定的冷点区域。热点区域从零星面状分布向沿海带状过渡,最初集聚于长江中下游地区蔓延至东部沿海大部分地区,覆盖了自环渤海至东南沿海大部分省份。次热点区域由东部沿海向西北、西南方向延伸,分布较为破碎,次冷点区和冷点区范围变化不明显,分布在中西部地区。由于“极化-涓滴”效应受时间和距离的约束,通过近邻扩散机制达到最优。东部沿海地区绿色发展效率较高,存在正向辐射效应,但这种正向辐射效应小于中西部的负向抑制效应,很难通过涓滴效应影响中西部地区的发展。虽然一定程度上缩小了区域差异,但对整体改变十分有限,所以其中西部地区局部空间格局未发生明显变。
表2 2005~2015年中国绿色发展效率的Moran’s I指数
Table 2 Moran’s I index of green development efficiency at province level in China from 2005 to 2015
| 年份 | 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 全局 | 0.494 | 0.454 | 0.428 | 0.448 | 0.421 | 0.465 | 0.408 | 0.369 | 0.425 | 0.407 | 0.395 |
| P值 | 0.001 | 0.001 | 0.003 | 0.001 | 0.003 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.002 |
图3 中国绿色发展效率冷热点演变趋势
Fig.3 Evolvement of green development efficiency of cold-hotpots areas in China
分别计算2005年、2010年、2015年的绿发展效率空间变差函数值,选取拟合系数最高的模型（表3）,并计算不同方向的分维数（表4）,最终绘制拟合曲线并对其进行Kriging插值（图4）。在既定步长下,变程α在增大,表明空间效应的范围不断扩大,这反映了绿色发展效率受区域中心地区影响力度逐渐增大,溢出效应逐渐增强。从基台值、块金值和块金系数的变化来看,2005~2015年绿色发展效率的基台值波动增加,块金值不断减小,说明中国绿色发展效率的空间自组织性越来越强,空间变异性不断增强,由空间自相关导致的结构化分异更加显著,随机成分引起的空间变异正逐渐减弱。全方向分维数不断增大,但与理想值2相比有一定偏差,绿色发展效率空间格局脱离均质分布的理想模式。具体地,南北向分维数拟合程度先减后增,分维数呈上升趋势,说明此方向上绿色发展效率的空间格局变异性减弱,符合中国绿色发展效率“南中北”对称式分布的格局。从东西方向的分维数看,分维数值由1.496增到1.775,呈上升趋势但数值偏离理想值较大,空间变异明显,与“东中西”阶梯式递减格局相吻合。在东北-西南方向,分维数值波动增加且数值较大,绿色发展效率空间格局变异较小但有波动,整体上较为均衡。西北-东南向分维数值总体较小且呈下降趋势,远离理想均值分布值,空间变异最为显著,是中国绿色发展效率空间差异的主要方向。在空间格局演化过程中,整体由阶梯状的地势格局向平缓趋势面过渡,逐渐形成以东部沿海地区拉动中国整体绿色发展的态势。
表3 中国绿色发展效率空间变差函数拟合参数
Table 3 The parameters of variogram of green development efficiency in China
| 变程α | 块金值 | 基台值 | 块金系数 | 拟合模型 | 拟合系数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 35.890 | 0.004 | 0.028 | 0.143 | Spherical | 0.820 |
| 51.061 | 0.007 | 0.051 | 0.137 | Gaussian | 0.855 |
| 66.528 | 0.006 | 0.071 | 0.085 | Gaussian | 0.890 |
表4 中国绿色发展效率空间变差函数的分维数
Table 4 The fractal of variogram of green development efficiency in China
年份 | 全方向 | 南-北 | 东北-西南 | 东-西 | 西北-东南 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D | R2 | D | R2 | D | R2 | D | R2 | D | R2 | |||||
| 2005 | 1.748 | 0.838 | 1.971 | 0.715 | 1.873 | 0.663 | 1.496 | 0.860 | 1.523 | 0.738 | ||||
| 2010 | 1.786 | 0.658 | 1.965 | 0.725 | 1.923 | 0.763 | 1.548 | 0.830 | 1.495 | 0.693 | ||||
| 2015 | 1.800 | 0.734 | 1.986 | 0.747 | 1.963 | 0.705 | 1.775 | 0.836 | 1.274 | 0.746 | ||||
图4 中国绿色发展效率空间变差函数演化（a,b,c为方差拟合图;d,e,f为Kriging3D插值图）
Fig.4 Evolvement of variogram model of green development efficiency in China (a,b,c: variance fitting diagram; d,e,f: Kriging3D interpolation)
中国绿色发展效率的空间特征显示了其存在空间异质性和空间依赖性,表明省区间的绿色发展效率具有空间溢出效应。因此,本文选取经济水平RGDP（人均GDP的对数）、产业结构IS（工业生产总值占比）、城镇化水平UI（年末城镇人口占总人口比重）、技术创新TDL（各地区教育与科研经费支出占财政支出比重）、能源强度EI（万元GDP能源消耗量）、环境规制ER（环境污染治理投资总额占GDP比重）进行建模分析。首先为防止“伪回归”现象出现,对所有数据进行单位根和协整检验,其结果均通过了检验,表明面板数据具有较好的平稳性。再对空间计量模型进行Hausman检验和Log-likelihood拟合优度选择,Hausman检验结果其卡方差值为负,且P值未能通过显著性检验,对数似然值显示随机效应的空间杜宾模型拟合程度明显优于固定效应的空间杜宾模型。因此,最终选择随机效应的空间杜宾模型进行空间建模分析。
空间自回归系数ρ为0.223（表5）,通过了1%显著性检验,表明绿色发展效率存在着显著的正向溢出效应。经济水平、产业结构、城镇化率、技术创新都具有正向影响,能源强度则对绿色发展效率起到负向抑制作用。各影响因素通过具体的“极化效应”和“涓滴效应”对绿色发展效率产生影响,即邻近省份绿色发展效率将会使本省份绿色发展效率造成相应的影响。各要素在促进本省份绿色发展效率提升的同时,也会通过空间溢出机制,传导至邻近省份,从而促进相邻省份绿色发展效率的共同提升。但是,由于模型中纳入了空间滞后解释变量与被解释变量,估计结果不能直接反映其边际效应,难以准确衡量各影响因素对绿色发展效率的影响,还需要对其进行直接与间接效应分解,细致刻画各影响因素的溢出传导机制。
表5 空间杜宾模型回归结果
Table 5 The estimated results of SDM
| 变量 | 回归系数 | 变量 | 滞后项系数 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 弹性系数 | t值 | 弹性系数 | t值 | ||
| RGDP | 0.232** | 2.85 | W×RGDP | 0.004** | 0.05 |
| IS | 0.109* | 0.91 | W×IS | -0.212** | -1.02 |
| UI | 0.179 | 0.99 | W×UI | -0.381 | -1.27 |
| TDL | 0.116*** | 3.26 | W×TDL | -0.022*** | -0.28 |
| EI | -0.072*** | -3.19 | W×EI | 0.106*** | 3.32 |
| ER | -0.422 | -0.76 | W×ER | 0.892* | 1.11 |
| Cons | -0.828*** | -2.47 | ρ | 0.223*** | 3.05 |
| R2 | 0.843 | Log-likelihood | 368.970 | ||
中国绿色发展效率的空间特征演化,不仅取决于各省份绿色发展自身条件的改变,还与外在的宏观环境息息相关。从本质上讲,绿色发展效率的空间特征分异是在经济水平、产业结构、城镇化率、技术创新等多种因素与动力相互交织共同作用下的结果,由此导致生产要素优化升级、资源配置效率不断提升,进而形成了中国绿色发展效率的传导路径（表6、图5）。
表6 各变量对绿色发展效率的直接效应、间接效应和总效应
Table 6 The direct effect, indirect effect and total effect of green development efficiency
| 变量 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 弹性系数 | t值 | 弹性系数 | t值 | 弹性系数 | t值 | |||
| 经济水平 | 0.233*** | 3.37 | 0.063** | 0.60 | 0.296*** | 2.27 | ||
| 产业结构 | 0.1080** | 0.83 | -0.243* | -1.06 | -0.136** | -0.60 | ||
| 城镇化率 | 0.169 | 0.92 | -0.404 | -1.09 | -0.236 | -0.54 | ||
| 技术创新 | 0.116*** | 3.35 | 0.010** | 0.10 | 0.125*** | 1.20 | ||
| 能源强度 | -0.063** | -3.12 | 0.104** | 2.75 | 0.041** | 0.94 | ||
| 环境规制 | -0.300 | -0.54 | 0.908 | 0.88 | 0.608 | 0.57 | ||
图5 中国绿色发展效率的空间传导机制
Fig.5 The spatial transmission mechanism of green development efficiency in China
1） 经济水平的直接效应、间接效应弹性系数为0.233和0.063,分别通过了1%和5%水平下显著性检验,即经济水平与绿色发展效率存在显著正相关。经济发展提供了各省份提高绿色发展效率的原始动力,以其固有的资本资源为支撑,促进绿色发展各项要素调控分配以及先进技术引所等不同宏观外部调控影响。中国绿色发展效率东中西阶梯式递减和南中北对称式分布的空间特征与中国的经济发展格局基本一致。经济发展优化了治理环境污染和新能源开发的技术和手段,更多的财政支出资金用于保护与改善赖以生存的生态环境,提高环境治理能力,推动环境保护落实。随着经济发展水平的不断提高,环境管理调控逐渐增强,生态需求也推动强化与完善环境政策,同时也增强改善生态环境的内在动力。
2） 产业结构的直接效应、间接效应弹性系数为0.108和-0.243,分别通过了5%和10%水平下显著性检验,即产业结构通过直接或间接传导对绿色发展效率存在显著负相关。产业结构通过直接效应传导机制对本省份绿色发展效率提升存在正向影响,但相邻省份的绿色发展效率则受到抑制。究其原因在于产业结构是联系经济活动和生态环境之间的重要纽带,通过产业结构调整影响投入产出要素变化在资源配置、资源消耗和污染物排放的种类与数量等方面起到重要作用,这些措施都对绿色发展效率的提升起到抑制作用。
3） 城镇化率的直接效应、间接效应弹性系数为0.169和-0.404,未能通过显著性检验,即城镇化所带来的集聚规模效应通过直接或间接传导对绿色发展效率存在负相关,但不显著。城镇化产生明显的集聚规模和溢出效应,劳动力、资本、技术等生产要素通过空间传导机制作用于中国绿色发展效率。城镇化在初期会更偏重于数量上的推进,而非质量上的提升,会使得城市在推进城镇化的过程中出现生态破坏和环境污染等问题,但随着后期的发展,则会更偏重于在质量上的提升。并且在城镇化推进过程中,短期内会给城镇带来较大的经济压力,城镇化的集聚规模效应对绿色发展效率的提升作用还未显现,城镇需要一定的消化吸收时间,以充分发挥城镇化所带来的积极影响。
4） 技术创新的直接效应、间接效应弹性系数为0.116和0.010,分别通过了1%和5%水平下显著性检验,即技术创新机制不断提升要素生产效率,通过直接或间接传导对绿色发展效率存在负相关。技术进步提供了提高绿色发展的内在动力,政府强有力的科研投入支持和引导将有效推动整个经济体的技术创新发展。积极鼓励民间资本投入科研领域,鼓励创新、 保护创新,为技术创新创造良好的外部环境。
5） 能源强度的直接效应、间接效应弹性系数为-0.063和0.104,通过了5%水平下显著性检验,能源强度的加大对本省份绿色发展效率存在抑制作用,但其对邻近省份的绿色发展效率则有正向作用,在空间上通过资源环境效益的传导作用于中国绿色发展效率。当前中国各省能源消费结构中化石能源占据较大比重,能源消费结构不合理,使得能源消费在推动经济增长的同时也付出了较大的生态成本,极大地制约了绿色发展效率的提高。目前能源强度给环境带来的压力越来越明显,生态环境压力逐年递增,进而引发一系列的生态环境问题,严重阻碍了生态文明建设进程,阻滞了绿色发展。
6） 环境规制的直接效应、间接效应弹性系数为0.169和-0.404,未能通过显著性检验,即环境规制所带来的环境管理调控通过直接或间接传导对绿色发展效率虽存在负相关,但不显著。随着政府环保支出力度的增加,工业废气排放量、工业废水排放量、工业固体废弃物排放量逐渐减小,导致绿色发展效率的非期望产出也相应减小,从而提高了整体的绿色发展效率。
本文采用Super-SBM模型、空间自相关、空间变差函数与空间杜宾模型等方法,构建绿色发展效率投入产出体系,综合测度2005~2015年中国绿色发展效率,从空间视角出发,揭示了中国绿色发展效率的空间特征及其溢出效应。主要结论如下：第一,2005~2015年中国绿色发展效率表现为“先平稳再快速再稳定”的阶段性特征,地区间差异较大形成了“东-中-西”阶梯式递减和“南-中-北”对称式分布的区域性分异特征,“T”字型轴带格局尤为明显。第二,绿色发展效率存在显著的空间关联性,空间集聚程度逐渐减小。绿色发展效率热点区增加,次热点区在减小,次冷点区和冷点区基本保持不变,中国绿色发展效率整体趋于增强,整体向均衡化过渡发展。第三,绿色发展效率空间自组织性越来越强,空间效应的范围不断扩大,东北-西南较为均衡,西北-东南方向则是产生绿色发展效率空间差异的主要来源,由空间自相关导致的结构化分异更加显著,随机成分引起的空间异质性正逐渐减弱。第四,绿色发展效率存在着显著的正向溢出效应,其中经济发展水平、技术创新和能源强度具有显著正向效应,而产业结构则具有显著负向效应,生产要素优化、产业结构调整和技术创新机制是中国绿色发展效率的主要影响机制。
绿色发展效率的空间特征是多因素循环积累的结果,同时也是中国经济社会发展自然规律的体现。从异质、关联和机理角度出发,分析绿色发展效率的空间特征,有助于更加全面、深入地认识绿色发展的规律和存在的问题。从溢出视角出发,揭示绿色发展效率的空间传导机制,可以理清各因素在空间上相互作用关系,得出省级行政层面上多要素空间互动机制。基于地理学空间关联视角得出了与经济学、生态学和环境学研究未曾发现的结论,拓展了绿色发展新的研究视角。未来中国城市、县以及重点城市群尺度的绿色发展研究将是研究重点,开展多时域、多尺度与多源数据相互融合研究,可进一步理清各要素间相互的作用机制、流动传导影响及耦合胁迫作用,研究团队将持续和深入跟踪与探索该领域。
The authors have declared that no competing interests exist.
| [1] |
|
| [2] |
Progress in China’s sustainable development research: Contribution of Chinese geographers [J].https://doi.org/10.1007/s11442-016-1321-0 URL [本文引用: 1] 摘要
Sustainable development has always been a hotspot in Chinese geographical research. Herein, we conduct a systematic statistical analysis of the contribution of Chinese geographers to sustainable development research using bibliometric methods. Based on the review of a vast amount of literature, we identify the main research teams, research funding sources, journals, and key research fields. The findings are as follows: (1) the resources and environmental institutes of the Chinese Academy of Sciences have a significant influence on sustainable development research; (2) China central government foundations (the National Natural Science Foundation of China and National Social Sciences Fund) are the main research funding sources; (3) most of the highly cited articles are published in journals sponsored by the Geographical Society of China; and (4) sustainable development theory and its research areas are being constantly enriched and perfected. Based on the statistics of keywords, the theory, research methods, research regional scales, and key research areas are summarized and expounded.
|
| [3] |
功能界定、机制分析与发展战略 [J].Green development: Functional definition, mechanism analysis and development strategy. China Population, |
| [4] |
Inclusive Green Growth: The Pathway to Sustainable Development [M]. |
| [5] |
中国地级以上城市“五化”协调发展时空格局及影响因素 [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.07.003 URL [本文引用: 1] 摘要
加快推进绿色化与工业化、城镇化、农业现代化、信息化的协同发展是全面建成小康社会和实现经济社会可持续发展的必然要求。本文以中国342个地级及以上城市为研究对象,构建＂五化＂协调发展水平及其效率测度指标体系,采用耦合协调模型、数据包络分析模型、面板数据回归模型,测度分析了2008和2013年各行政单元＂五化＂协调水平、发展效率、空间分异特征及影响因素。结果表明：（1）＂五化＂发展综合度、耦合度及协调度均呈上升趋势且区域差异逐渐缩小,但环渤海、长三角及珠三角等东部地区发展水平仍明显高于中西部地区。（2）＂五化＂协调发展空间分异呈＂集群化＂、＂等级化＂及＂梯度化＂特征,呈现东部〉中部〉西部的发展格局。（3）＂五化＂协调发展综合效率和规模效率较低且区域差异显著,纯技术效率较高且区域差异较小;＂五化＂协调发展效率呈＂等级化＂及＂阶梯化＂特征,效率值的高低与城市行政级别等级格局基本一致,且从东部向中西部地区依次降低。（4）＂五化＂协调规模效率较低是导致综合效率低的关键原因;＂五化＂协调度空间格局的形成是自然地理环境、经济社会发展差异等综合因素共同作用的结果。
Spatiotemporal patterns and influencing factors of the ‘Five Modernizations’ coordinated development of prefecture level and above cities in China .https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.07.003 URL [本文引用: 1] 摘要
加快推进绿色化与工业化、城镇化、农业现代化、信息化的协同发展是全面建成小康社会和实现经济社会可持续发展的必然要求。本文以中国342个地级及以上城市为研究对象,构建＂五化＂协调发展水平及其效率测度指标体系,采用耦合协调模型、数据包络分析模型、面板数据回归模型,测度分析了2008和2013年各行政单元＂五化＂协调水平、发展效率、空间分异特征及影响因素。结果表明：（1）＂五化＂发展综合度、耦合度及协调度均呈上升趋势且区域差异逐渐缩小,但环渤海、长三角及珠三角等东部地区发展水平仍明显高于中西部地区。（2）＂五化＂协调发展空间分异呈＂集群化＂、＂等级化＂及＂梯度化＂特征,呈现东部〉中部〉西部的发展格局。（3）＂五化＂协调发展综合效率和规模效率较低且区域差异显著,纯技术效率较高且区域差异较小;＂五化＂协调发展效率呈＂等级化＂及＂阶梯化＂特征,效率值的高低与城市行政级别等级格局基本一致,且从东部向中西部地区依次降低。（4）＂五化＂协调规模效率较低是导致综合效率低的关键原因;＂五化＂协调度空间格局的形成是自然地理环境、经济社会发展差异等综合因素共同作用的结果。
|
| [6] |
绿色发展与生态文明建设的关键和根本 [J].https://doi.org/10.16493/j.cnki.42-1627/c.2017.93.001 URL [本文引用: 1] 摘要
我国的改革开放过程实质上是逐渐引入市场经济的过程。市场经济带来了快速发展。但近30多年来的发展是高能耗、重污染、低效益的发展,是不可持续的发展。中国必须走绿色发展的道路。绿色发展就是可持续发展。真正绿色、可持续的发展必须是超越物质财富增长的发展。根据物理学规律,物质财富的增长必定是有极限的。绿色发展和生态文明建设的关键是绿色技术创新和生态文明制度建设,根本则是思想观念的转变。关键中的关键是开发足够多的可利用的清洁能源。在生态文明制度建设中,既不可否定市场的重要作用,又不可夸大市场的作用。绿色发展和生态文明建设的根本思想障碍是科技万能论和物质主义。不改变思想观念,有了绿色技术,人们也不会积极使用,有了促进生态文明建设的制度,人们也不会自觉遵守。仅当超越了科技万能论和物质主义时,人们才会真正树立起绿色发展和生态文明理念。仅当这样的人越来越多时,才会有真正的绿色发展,才会有卓有成效的生态文明建设。
Key to and fundamentals of green development and ecological civilization construction .https://doi.org/10.16493/j.cnki.42-1627/c.2017.93.001 URL [本文引用: 1] 摘要
我国的改革开放过程实质上是逐渐引入市场经济的过程。市场经济带来了快速发展。但近30多年来的发展是高能耗、重污染、低效益的发展,是不可持续的发展。中国必须走绿色发展的道路。绿色发展就是可持续发展。真正绿色、可持续的发展必须是超越物质财富增长的发展。根据物理学规律,物质财富的增长必定是有极限的。绿色发展和生态文明建设的关键是绿色技术创新和生态文明制度建设,根本则是思想观念的转变。关键中的关键是开发足够多的可利用的清洁能源。在生态文明制度建设中,既不可否定市场的重要作用,又不可夸大市场的作用。绿色发展和生态文明建设的根本思想障碍是科技万能论和物质主义。不改变思想观念,有了绿色技术,人们也不会积极使用,有了促进生态文明建设的制度,人们也不会自觉遵守。仅当超越了科技万能论和物质主义时,人们才会真正树立起绿色发展和生态文明理念。仅当这样的人越来越多时,才会有真正的绿色发展,才会有卓有成效的生态文明建设。
|
| [7] |
|
| [8] |
我国绿色经济效率的区域差异及收敛性研究 [J].
正确认识我国绿色经济效率区域的差异,是合理平衡资源与环境发展 关系,实现节能减排的重要前提条件.运用SBM/超效率SBM模型,通过对我国各省区绿色经济效率静态水平和动态变动进行测度,可以深入分析省区差异、收 敛性以及影响因素.研究发现:全国绿色经济效率年均值为0.706,从整体上呈现先降后升的倒U型演化过程.虽然三大区域绿色经济效率水平东部最高,西部 次之,中部最低,但省区间的差异性有所下降,绿色经济效率具有条件β收敛性.研究期内效率水平改善的主要动力是技术进步,经济增长对绿色经济效率的影响逐 渐减弱,1996-2010年全国范围内绿色经济效率和经济增长之间存在显著的倒U型关系.经济发展水平、FDI、结构因素、能源强度、城市化水平对绿色 经济效率的影响,在不同时期具有不同程度的时空差异.
A study of regional differences and convergence of green economic efficiency in China .
正确认识我国绿色经济效率区域的差异,是合理平衡资源与环境发展 关系,实现节能减排的重要前提条件.运用SBM/超效率SBM模型,通过对我国各省区绿色经济效率静态水平和动态变动进行测度,可以深入分析省区差异、收 敛性以及影响因素.研究发现:全国绿色经济效率年均值为0.706,从整体上呈现先降后升的倒U型演化过程.虽然三大区域绿色经济效率水平东部最高,西部 次之,中部最低,但省区间的差异性有所下降,绿色经济效率具有条件β收敛性.研究期内效率水平改善的主要动力是技术进步,经济增长对绿色经济效率的影响逐 渐减弱,1996-2010年全国范围内绿色经济效率和经济增长之间存在显著的倒U型关系.经济发展水平、FDI、结构因素、能源强度、城市化水平对绿色 经济效率的影响,在不同时期具有不同程度的时空差异.
|
| [9] |
Provincial green economic efficiency of China: A non-separable input-output SBM approach [J].https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.02.133 URL [本文引用: 1] 摘要
Aiming at the undesirable output (CO2emission) and non-separable inputs and outputs, we employ a non-separable input/output SBM model to measure China’s provincial green economic efficiency during 1995–2012. Empirical results indicate that (i) there are larger interregional differences in green economic efficiencies. The highest efficiency of 0.7339 is recorded at the southern coastal region, followed by those at the eastern coastal and northern coastal regions. The lowest efficiency only reaches 0.3049 at the northwestern region. (ii) Energy and CO2emission are the key factors for green economic efficiencies. (iii) Different regions have different energy-saving and CO2emission reduction potentials. The southern coastal region should at least save energy of 4.7million tons of standard coal. The middle Yellow River, northern coastal and northeast regions should save energy as much as 62, 60, 51million tons of standard coal. CO2emission excess in the middle Yellow River region reaches 450million tons in 2012, while CO2emission excess in the southern coastal region is only 12million tons. Finally, we propose some target policies to improve China’s regional green economic efficiencies.
|
| [10] |
中国绿色生产效率区域差异及空间格局演变 [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.08.009 URL [本文引用: 1] 摘要
绿色生产效率评价是评估中国生态文明建设和经济转型可行性的重要途径。基于＂人地协调＂理念和＂过程＋格局＂思维,建立了衡量绿色生产效率的投入—产出指标,采用数据包络分析法对中国30个省（市、区）近10年的绿色生产效率进行测度,运用熵值法、基尼系数、探索性空间数据分析、空间自相关等方法,结合Arc GIS、Geoda软件,对中国2005-2014绿色生产效率差异以及空间格局的时空演变进行研究。结果表明：（1）2005-2014年中国绿色生产效率呈上升趋势,呈现从＂大差距低水平＂向＂小差距高水平＂转变的时序特征;（2）2005-2014年中国四大地区绿色生产效率呈现东部地区〉东北地区〉中部地区〉西部地区的空间分异特征;（3）中国绿色生产效率呈现东高西低的率三级阶梯空间格局特征;（4）中国各省（市、区）绿色生产效率值与相邻地区存在相似性,表现出一定的空间集聚特征;（5）经济发展基础和差别化的资源环境区域政策是绿色生产效率区域差异的主要因素。
Spatial differentiation and change of green production efficiency in China .https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.08.009 URL [本文引用: 1] 摘要
绿色生产效率评价是评估中国生态文明建设和经济转型可行性的重要途径。基于＂人地协调＂理念和＂过程＋格局＂思维,建立了衡量绿色生产效率的投入—产出指标,采用数据包络分析法对中国30个省（市、区）近10年的绿色生产效率进行测度,运用熵值法、基尼系数、探索性空间数据分析、空间自相关等方法,结合Arc GIS、Geoda软件,对中国2005-2014绿色生产效率差异以及空间格局的时空演变进行研究。结果表明：（1）2005-2014年中国绿色生产效率呈上升趋势,呈现从＂大差距低水平＂向＂小差距高水平＂转变的时序特征;（2）2005-2014年中国四大地区绿色生产效率呈现东部地区〉东北地区〉中部地区〉西部地区的空间分异特征;（3）中国绿色生产效率呈现东高西低的率三级阶梯空间格局特征;（4）中国各省（市、区）绿色生产效率值与相邻地区存在相似性,表现出一定的空间集聚特征;（5）经济发展基础和差别化的资源环境区域政策是绿色生产效率区域差异的主要因素。
|
| [11] |
区域创新系统绿色创新效率的空间分布及收敛性研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-910X.2017.04.002 URL [本文引用: 1] 摘要
本文运用Super-SBM-Windows效率评价方法对2005～2014年我国区域创新系统绿色创新效率进行了评价，利用ESDA方法深入分析了我国区域创新系统绿色创新效率的空间分布特征，同时采用空间误差面板模型检验其收敛性。研究表明：①我国区域创新系统绿色创新效率呈现从东部、中部到西部由高到低的阶梯式发展格局，绝大部分区域创新系统绿色创新效率呈逐年增长趋势，而且各省级之间的绿色创新效率差异程度在逐渐缩小；②我国区域创新系统绿色创新效率在空间分布上存在明显的空间聚集效应，这种聚集效应主要表现在低值区域，而高值区域的辐射带动作用还很有限；③我国区域创新系统绿色创新效率存在明显的绝对β收敛趋势。
Research on spatial distribution and convergence of green innovation efficiency in regional innovation system .https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-910X.2017.04.002 URL [本文引用: 1] 摘要
本文运用Super-SBM-Windows效率评价方法对2005～2014年我国区域创新系统绿色创新效率进行了评价，利用ESDA方法深入分析了我国区域创新系统绿色创新效率的空间分布特征，同时采用空间误差面板模型检验其收敛性。研究表明：①我国区域创新系统绿色创新效率呈现从东部、中部到西部由高到低的阶梯式发展格局，绝大部分区域创新系统绿色创新效率呈逐年增长趋势，而且各省级之间的绿色创新效率差异程度在逐渐缩小；②我国区域创新系统绿色创新效率在空间分布上存在明显的空间聚集效应，这种聚集效应主要表现在低值区域，而高值区域的辐射带动作用还很有限；③我国区域创新系统绿色创新效率存在明显的绝对β收敛趋势。
|
| [12] |
中国区域工业企业绿色技术创新效率及因素分解 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2016.09.018 URL [本文引用: 1] 摘要
本文基于两阶段创新价值链下工业企业绿色技术创新的过程，构建了中国区域工业企业绿色技术创新效率评价体系，同时运用主成分分析法对这些指标数据进行降维处理，分别计算出两个阶段的技术创新效率，再通过DLA法测算各区域工业企业整体绿色技术创新效率并进行因素分解。研究发现：①在绿色技术开发阶段，考虑环境因素比不考虑环境因素的效率要低，中、西部地区面临的环境问题更加严峻，三大区域绿色技术开发效率差距悬殊。②在绿色技术成果转化阶段，绿色技术创新效率仍存在较大提升空间，东、中和西部地区绿色技术创新效率从高到低依次排列。③中国工业企业绿色技术创新整体效率偏低，而纯技术效率是导致整体效率低的主要原因。区域差距悬殊且存在继续扩大的风险，中、西部地区在纯技术效率和规模效率两个方面均有很大提升空间。④辽宁、河北、黑龙江、新疆、山西、内蒙古、云南、青海等区域要注重提高区域技术，安徽、吉林、江西、广西等区域则要注重减少资源冗余，宁夏、甘肃则既要注重提高区域技术还要注意较少资源冗余。未来，中国应该建立低碳经济发展模式，将环境污染指标工业企业技术创新效率评价体系，提升绿色技术创新效率。以供给侧改革为突破口，加快区域协同发展，发挥东部地区引领作用，缩小中国东、中、西部地区差异。因地制宜，根据各省份绿色技术创新效率不高的根源，采取有针对性的政策。加大绿色技术开发、清洁生产设备等方面的投入，控制污染物排放，推动以科技创新为核心的全面创新。
Green technology innovation efficiency and factor decomposition of China’s industrial enterprises China Population, https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2016.09.018 URL [本文引用: 1] 摘要
本文基于两阶段创新价值链下工业企业绿色技术创新的过程，构建了中国区域工业企业绿色技术创新效率评价体系，同时运用主成分分析法对这些指标数据进行降维处理，分别计算出两个阶段的技术创新效率，再通过DLA法测算各区域工业企业整体绿色技术创新效率并进行因素分解。研究发现：①在绿色技术开发阶段，考虑环境因素比不考虑环境因素的效率要低，中、西部地区面临的环境问题更加严峻，三大区域绿色技术开发效率差距悬殊。②在绿色技术成果转化阶段，绿色技术创新效率仍存在较大提升空间，东、中和西部地区绿色技术创新效率从高到低依次排列。③中国工业企业绿色技术创新整体效率偏低，而纯技术效率是导致整体效率低的主要原因。区域差距悬殊且存在继续扩大的风险，中、西部地区在纯技术效率和规模效率两个方面均有很大提升空间。④辽宁、河北、黑龙江、新疆、山西、内蒙古、云南、青海等区域要注重提高区域技术，安徽、吉林、江西、广西等区域则要注重减少资源冗余，宁夏、甘肃则既要注重提高区域技术还要注意较少资源冗余。未来，中国应该建立低碳经济发展模式，将环境污染指标工业企业技术创新效率评价体系，提升绿色技术创新效率。以供给侧改革为突破口，加快区域协同发展，发挥东部地区引领作用，缩小中国东、中、西部地区差异。因地制宜，根据各省份绿色技术创新效率不高的根源，采取有针对性的政策。加大绿色技术开发、清洁生产设备等方面的投入，控制污染物排放，推动以科技创新为核心的全面创新。
|
| [13] |
绿色水资源利用效率的测度和收敛性分析 [J].https://doi.org/10.11849/zrzyxb.20160381 URL [本文引用: 1] 摘要
为实现水资源的高效利用和生态环境价值,必须把非合意产出纳入水资源利用效率的研究范畴.使用2003-2013年中国30个省市的面板数据,选取Malmquist-Luenberger生产率指数测算了考虑环境污染的绿色水资源利用效率,在此基础上,进行了各地区水资源利用效率的收敛性检验,研究结果表明:1)针对全国而言,环境约束下的动态绿色水资源利用效率低于无环境约束得到的水资源利用效率,即忽视非合意产出时水资源利用效率被高估,这也表明传统的水资源利用效率数值的“虚高”是以水生态破坏为代价的.2)全国绿色水资源利用效率增长3.3％,其中,技术进步对水资源利用效率增长起到了正向作用,但技术效率却对改善水资源利用效率起了阻碍作用.3)全国、东部和中部区域绿色水资源利用效率增长率趋向于稳态,但西部区域的增长率虽存在条件β收敛,但不存在绝对 β收敛.最后根据研究结果,提出高度重视水资源的经济价值和生态环境功能;紧扣自主创新和产业结构调整主线,通过技术进步大幅提升绿色水资源利用效率及建立节水减排的内在动力机制,缩小绿色水资源利用率的地区差距等建议.
Measurement and convergence analysis of green water utilization efficiency .https://doi.org/10.11849/zrzyxb.20160381 URL [本文引用: 1] 摘要
为实现水资源的高效利用和生态环境价值,必须把非合意产出纳入水资源利用效率的研究范畴.使用2003-2013年中国30个省市的面板数据,选取Malmquist-Luenberger生产率指数测算了考虑环境污染的绿色水资源利用效率,在此基础上,进行了各地区水资源利用效率的收敛性检验,研究结果表明:1)针对全国而言,环境约束下的动态绿色水资源利用效率低于无环境约束得到的水资源利用效率,即忽视非合意产出时水资源利用效率被高估,这也表明传统的水资源利用效率数值的“虚高”是以水生态破坏为代价的.2)全国绿色水资源利用效率增长3.3％,其中,技术进步对水资源利用效率增长起到了正向作用,但技术效率却对改善水资源利用效率起了阻碍作用.3)全国、东部和中部区域绿色水资源利用效率增长率趋向于稳态,但西部区域的增长率虽存在条件β收敛,但不存在绝对 β收敛.最后根据研究结果,提出高度重视水资源的经济价值和生态环境功能;紧扣自主创新和产业结构调整主线,通过技术进步大幅提升绿色水资源利用效率及建立节水减排的内在动力机制,缩小绿色水资源利用率的地区差距等建议.
|
| [14] |
金融发展影响区域绿色发展的机理——基于生态效率和空间计量的研究 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201403012 URL [本文引用: 1] 摘要
近年来严重的雾霾在中国许多城市持续大面积出现,这敲响了提升区域发展绿色度的警钟。金融可以也应该在促进绿色发展中发挥重要作用。本文分析金融发展影响区域绿色发展的四个机理,利用生态效率反映区域绿色发展水平,运用空间杜宾模型和中国省域面板数据实证研究了各机理的相对重要性及其空间溢出效应。主要发现有:相对而言,企业监督效应和资本配置效应的作用更显著;前者对当地绿色发展的积极影响相对最大,但长期中才会对周边区域的绿色发展产生积极的空间溢出效应;后者对当地绿色发展具有显著影响,但空间溢出效应不显著;金融危机后资本支持效应和长期贷款的监督效应得到了加强,但证券市场的监督效应则反而具有负面影响;绿色金融效应及其空间溢出均不明显,暗示着有必要加强金融支持绿色产业和环境保护的力度。金融支持绿色发展的政策重点可能在于加强资金使用监督,而不仅是加大资金投入。
Mechanism of financial development influencing regional green development: Based on eco-fficiency and spatial econometrics .https://doi.org/10.11821/dlyj201403012 URL [本文引用: 1] 摘要
近年来严重的雾霾在中国许多城市持续大面积出现,这敲响了提升区域发展绿色度的警钟。金融可以也应该在促进绿色发展中发挥重要作用。本文分析金融发展影响区域绿色发展的四个机理,利用生态效率反映区域绿色发展水平,运用空间杜宾模型和中国省域面板数据实证研究了各机理的相对重要性及其空间溢出效应。主要发现有:相对而言,企业监督效应和资本配置效应的作用更显著;前者对当地绿色发展的积极影响相对最大,但长期中才会对周边区域的绿色发展产生积极的空间溢出效应;后者对当地绿色发展具有显著影响,但空间溢出效应不显著;金融危机后资本支持效应和长期贷款的监督效应得到了加强,但证券市场的监督效应则反而具有负面影响;绿色金融效应及其空间溢出均不明显,暗示着有必要加强金融支持绿色产业和环境保护的力度。金融支持绿色发展的政策重点可能在于加强资金使用监督,而不仅是加大资金投入。
|
| [15] |
环境规制与我国制造业绿色全要素生产率——基于国际垂直专业化视角的实证 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.12.010 URL [本文引用: 1] 摘要
在中国企业参与国际垂直专业化分工的过程中,存在污染工序的转移 问题,但鲜见有学者基于这一新型国际分工背景探讨环境规制会对绿色全要素生产率带来何种影响.为了对此进行研究,本文利用SBM模型测算了中国 2002-2010年27个制造行业的绿色全要素生产率,并以面板数据实证检验了国际垂直专业化过程中加强环境规制对绿色全要素生产率的影响,最后考察了 环境规制影响绿色全要素生产率的行业差异性.研究结果表明:①环境规制强度与制造业绿色全要素生产率整体上符合“U”型关系,即环境规制强度由弱变强,将 对绿色全要素生产率产生先削弱后提升的影响；②环境规制强度对绿色全要素生产率的影响在清洁型部门与污染密集型部门存在一定的差异性.因此,适度加强环境 规制强度,采取灵活多样的环境规制形式,不仅有利于保护环境,而且利于促进技术创新,提升制造企业的绿色全要素生产率.
Environmental regulation and China’s green total factor productivities: based on the perspective of vertical specialization ,https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.12.010 URL [本文引用: 1] 摘要
在中国企业参与国际垂直专业化分工的过程中,存在污染工序的转移 问题,但鲜见有学者基于这一新型国际分工背景探讨环境规制会对绿色全要素生产率带来何种影响.为了对此进行研究,本文利用SBM模型测算了中国 2002-2010年27个制造行业的绿色全要素生产率,并以面板数据实证检验了国际垂直专业化过程中加强环境规制对绿色全要素生产率的影响,最后考察了 环境规制影响绿色全要素生产率的行业差异性.研究结果表明:①环境规制强度与制造业绿色全要素生产率整体上符合“U”型关系,即环境规制强度由弱变强,将 对绿色全要素生产率产生先削弱后提升的影响；②环境规制强度对绿色全要素生产率的影响在清洁型部门与污染密集型部门存在一定的差异性.因此,适度加强环境 规制强度,采取灵活多样的环境规制形式,不仅有利于保护环境,而且利于促进技术创新,提升制造企业的绿色全要素生产率.
|
| [16] |
中国工业绿色生产与治理效率研究——基于两阶段SBM网络模型和全局Malmquist方法 [J].
工业发展在对国民经济做出巨大贡献的同时,也造成了严重的能源和环境危机。不同于现有文献仅关注绿色生产率,本文基于SBM的网络DEA模型对工业行业2001—2012年绿色生产和环境治理的两阶段的效率、生产率及构成进行了研究。结果表明:SBM两阶段网络模型的结果比仅考虑生产阶段结果更能反映真实的工业效率;我国工业治理阶段绩效优于绿色生产绩效;重工业和高耗能行业是造成综合绩效低下的主要行业;税收调整对各工业行业综合绩效和绿色生产绩效水平造成较大的冲击,高技术行业不但综合绩效高,且实现了自身绩效和国家贡献的双赢;生产率的增长主要归因于技术进步,与生产阶段相比,治理阶段TFP增长及构成都相对乏力。政策含义表明:工业行业在注重绿色生产改造的同时也要关注污染治理的技术升级和管理水平的提升,重点以重工业和高耗能产业为突破口,狠抓绿色生产和污染治理。
China’s industrial green production and governance efficiency research-based on two-stage SBM network model and global malmquist method .
工业发展在对国民经济做出巨大贡献的同时,也造成了严重的能源和环境危机。不同于现有文献仅关注绿色生产率,本文基于SBM的网络DEA模型对工业行业2001—2012年绿色生产和环境治理的两阶段的效率、生产率及构成进行了研究。结果表明:SBM两阶段网络模型的结果比仅考虑生产阶段结果更能反映真实的工业效率;我国工业治理阶段绩效优于绿色生产绩效;重工业和高耗能行业是造成综合绩效低下的主要行业;税收调整对各工业行业综合绩效和绿色生产绩效水平造成较大的冲击,高技术行业不但综合绩效高,且实现了自身绩效和国家贡献的双赢;生产率的增长主要归因于技术进步,与生产阶段相比,治理阶段TFP增长及构成都相对乏力。政策含义表明:工业行业在注重绿色生产改造的同时也要关注污染治理的技术升级和管理水平的提升,重点以重工业和高耗能产业为突破口,狠抓绿色生产和污染治理。
|
| [17] |
Production efficiency in Indian agriculture: An assessment of the post green revolution years [J].https://doi.org/10.1016/j.omega.2013.08.005 URL [本文引用: 1] 摘要
61The paper covers the entire agricultural sector of India and is an analysis at the national level.61We track how different states have performed over a period of three decades following the launching of Green Revolution.61We disaggregate overall efficiency into two components separately measuring input and output efficiency.61We focus particularly on efficiency of individual states in utilizing modern inputs like tractors, fertilizers, and power.61A two-way fixed effects panel data regression is used to explain variation in measured efficiency across states and over years.
|
| [18] |
中国绿色技术效率的地区差异及收敛研究 [J].https://doi.org/10.13956/j.ss.1001-8409.2017.08.01 URL [本文引用: 1] 摘要
采用随机前沿分析模型测度我国各地区1996～2014年绿色技术效率,并分析其地区差异,引入空间计量技术研究绿色技术效率的收敛状况.研究结果表明:我国绿色技术效率整体水平偏低,呈缓慢上升趋势,区域特征表现为东高西低,三大区域差异明显;东部、中部、西部及全国范围内绿色技术效率水平不存在β绝对收敛,经济发展水平、R&D投入、科技进步水平、外商直接投资以及能源强度对各区域绿色技术效率的收敛有显著影响,剔除这些变量的影响,东部、中部、西部及全国范围内的绿色技术效率的增长随时间趋于收敛.
Regional differences and convergence analysis of green technology efficiency in China .https://doi.org/10.13956/j.ss.1001-8409.2017.08.01 URL [本文引用: 1] 摘要
采用随机前沿分析模型测度我国各地区1996～2014年绿色技术效率,并分析其地区差异,引入空间计量技术研究绿色技术效率的收敛状况.研究结果表明:我国绿色技术效率整体水平偏低,呈缓慢上升趋势,区域特征表现为东高西低,三大区域差异明显;东部、中部、西部及全国范围内绿色技术效率水平不存在β绝对收敛,经济发展水平、R&D投入、科技进步水平、外商直接投资以及能源强度对各区域绿色技术效率的收敛有显著影响,剔除这些变量的影响,东部、中部、西部及全国范围内的绿色技术效率的增长随时间趋于收敛.
|
| [19] |
Assessing green development efficiency of municipalities and provinces in China Integrating Models of Super-Efficiency DEA and Malmquist Index [J].https://doi.org/10.3390/su7044492 URL [本文引用: 1] |
| [20] |
中国区域绿色发展效率与绿色全要素生产率:2000-2010——基于参数共同边界的实证研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-8298.2014.01.002 URL [本文引用: 1] 摘要
本文运用参数化共同边界与Luenberger生产率指标相结合的方法,研究环境约束下2000-2010年中国区域绿色发展效率和绿色全要素生产率增长。实证结果表明,与中西部地区相比,东部地区不仅绿色发展效率高,而且生产技术水平更加贴近潜在水平;总体上,东部地区绿色全要素生产率是进步的,而中西部地区却表现出负增长的现象,东部地区效率变化和技术进步的表现皆优于中西部地区。进一步的分解结果显示,纯技术进步成为了推动我国绿色全要素生产率增长的主要动力,而纯效率变化的贡献较小甚至对生产率增长产生消极的作用;从纯粹技术追赶来看,东部地区的生产技术不断靠近潜在生产技术,而中西部地区则表现出生产技术愈发落后于潜在水平的趋势;潜在技术相对变动方面,三大区域都表现出技术发展空间不断压缩的现象。
Regional green development efficiency and green total productivity growth in China: 2000-2010—Base on Parametric Metafrontier analysis .https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-8298.2014.01.002 URL [本文引用: 1] 摘要
本文运用参数化共同边界与Luenberger生产率指标相结合的方法,研究环境约束下2000-2010年中国区域绿色发展效率和绿色全要素生产率增长。实证结果表明,与中西部地区相比,东部地区不仅绿色发展效率高,而且生产技术水平更加贴近潜在水平;总体上,东部地区绿色全要素生产率是进步的,而中西部地区却表现出负增长的现象,东部地区效率变化和技术进步的表现皆优于中西部地区。进一步的分解结果显示,纯技术进步成为了推动我国绿色全要素生产率增长的主要动力,而纯效率变化的贡献较小甚至对生产率增长产生消极的作用;从纯粹技术追赶来看,东部地区的生产技术不断靠近潜在生产技术,而中西部地区则表现出生产技术愈发落后于潜在水平的趋势;潜在技术相对变动方面,三大区域都表现出技术发展空间不断压缩的现象。
|
| [21] |
中国城市经济的绿色效率及其影响因素研究 [J].
作者采用基于非期望产出的 DEA-SBM模型,测算考虑环境污染时中国275个1地级及以上城市2011年的经济效率,称之为"绿色效率"。结果显示,中部城市的绿色效率表现最 差。如果提高"坏产出"权重,绿色效率的测算结果显著下降,且东、中部城市的降低幅度显著高于西部城市。随后采用工具变量法控制城市规模的内生性,检验中 国城市绿色效率的影响因素。研究发现,城市绿色效率与其规模呈现U型关系,U型曲线拐点对应的城市人口规模约为399万人。城市经济发展水平对绿色效率具 有显著的正向效应;而第二产业占国内生产总值的比重、金融发展水平和投资率等则会对绿色效率产生负面影响;金融发展水平和投资率具有交互效应,城市金融发 展水平越高,越能减轻高投资率对绿色效率的负面影响。
Green efficiency of Chinese cities: Measurement and influencing factors .
作者采用基于非期望产出的 DEA-SBM模型,测算考虑环境污染时中国275个1地级及以上城市2011年的经济效率,称之为"绿色效率"。结果显示,中部城市的绿色效率表现最 差。如果提高"坏产出"权重,绿色效率的测算结果显著下降,且东、中部城市的降低幅度显著高于西部城市。随后采用工具变量法控制城市规模的内生性,检验中 国城市绿色效率的影响因素。研究发现,城市绿色效率与其规模呈现U型关系,U型曲线拐点对应的城市人口规模约为399万人。城市经济发展水平对绿色效率具 有显著的正向效应;而第二产业占国内生产总值的比重、金融发展水平和投资率等则会对绿色效率产生负面影响;金融发展水平和投资率具有交互效应,城市金融发 展水平越高,越能减轻高投资率对绿色效率的负面影响。
|
| [22] |
丝绸之路经济带城市绿色经济增长效率及影响因素 [J].https://doi.org/10.13948/j.cnki.hgzlyj.2016.04.004 URL [本文引用: 1] 摘要
城市绿色经济增长是丝绸之路经济带建设的重要内容。目前丝绸之路经济带城市绿色经济增长水平整体有所提高,但仍面临着较为严重的资源环境压力。通过分析,我们发现丝绸之路经济带城市在绿色经济增长效率方面存在较为显著的差异性。从影响因素来看,城市化、工业集聚、环境规制、经济发展、外商投资、人力资本、人口密度等均与城市绿色经济增长效率有着不同程度的相关关系。未来应积极建设丝绸之路城市绿色经济增长带,发挥城市绿色经济特色,促进区域城市绿色协同,提升城市化、工业化质量,完善城市绿色治理,扩大对外开放,壮大城市经济基础,转变发展方式,全面提升丝绸之路经济带城市绿色经济增长效率,促进丝绸之路经济带发展。
Analysis on urban green economic growth efficiency and influential factors of the Silk Road Economic Blet. Journal of Macro-quality https://doi.org/10.13948/j.cnki.hgzlyj.2016.04.004 URL [本文引用: 1] 摘要
城市绿色经济增长是丝绸之路经济带建设的重要内容。目前丝绸之路经济带城市绿色经济增长水平整体有所提高,但仍面临着较为严重的资源环境压力。通过分析,我们发现丝绸之路经济带城市在绿色经济增长效率方面存在较为显著的差异性。从影响因素来看,城市化、工业集聚、环境规制、经济发展、外商投资、人力资本、人口密度等均与城市绿色经济增长效率有着不同程度的相关关系。未来应积极建设丝绸之路城市绿色经济增长带,发挥城市绿色经济特色,促进区域城市绿色协同,提升城市化、工业化质量,完善城市绿色治理,扩大对外开放,壮大城市经济基础,转变发展方式,全面提升丝绸之路经济带城市绿色经济增长效率,促进丝绸之路经济带发展。
|
| [23] |
东北老工业基地绿色经济效率的时空演变及影响机制——以辽宁省为例 [J].https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.05.017 URL [本文引用: 1] 摘要
基于SBM—Undesirable模型，对2003-2014年辽宁省14个城市的绿色经济效率（GEE）进行测度，揭示时空分布特征，并运用空间杜宾模型探究GEE及其影响因素的空间溢出效应。研究发现：①时序演变分为缓慢上升（2003-2009年）和波动下降（2009-2014年）两个阶段，区域差异呈扩张趋势；②空间格局呈“山脊状”特征，以沈阳、大连为核心的中部至南部沿海一线向东西两侧递减；③GEE不存在显著的负向空间溢出效应，教育水平、财政支持水平对本地GEE分别存在显著为正向、负向影响，产业结构、经济开放度对邻接市GEE分别存在显著的正向、负向空间溢出效应，城市经济发展水平与GEE存在“U型”曲线关系。
Spatio-temporal characteristics and driving forces of green economic efficiency in old industrial base of northeastern China: A case study of Liaoning province .https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2017.05.017 URL [本文引用: 1] 摘要
基于SBM—Undesirable模型，对2003-2014年辽宁省14个城市的绿色经济效率（GEE）进行测度，揭示时空分布特征，并运用空间杜宾模型探究GEE及其影响因素的空间溢出效应。研究发现：①时序演变分为缓慢上升（2003-2009年）和波动下降（2009-2014年）两个阶段，区域差异呈扩张趋势；②空间格局呈“山脊状”特征，以沈阳、大连为核心的中部至南部沿海一线向东西两侧递减；③GEE不存在显著的负向空间溢出效应，教育水平、财政支持水平对本地GEE分别存在显著为正向、负向影响，产业结构、经济开放度对邻接市GEE分别存在显著的正向、负向空间溢出效应，城市经济发展水平与GEE存在“U型”曲线关系。
|
| [24] |
Mechanism of human capital, industrial structure adjustment and green development efficiency [J].
The pursuit of the win-win goal of economic growth and environmental improvement is the inherent requirement of promoting green development in China. Human capital interacts with industrial structure adjustment each other,and both of them have been regarded as important supporting conditions to promote green development efficiency; however,the interaction effect of human capital and industrial structure adjustment on improving green development efficiency in China has not been discussed. This paper introduced the mechanism of human capital,industrial structure adjustment and green development efficiency,and investigated the role played by human capital and industrial structure adjustment as well as their interaction on green development efficiency on the basis of measuring provincial green development efficiency in China over the period of 1997- 2013 by using SBM models which contains the undesirable output. The results showed that green development efficiency was in inefficient state related with Chinese extensive development mode and there was a tendency that green development efficiency in the eastern China was higher than that in the Midwestern China over the sample period in terms of spatial scales. There were differences in the trend of green development efficiency for the first half and second half of the sample in terms of time scales; specifically,a decrease appeared in green development efficiency over the first half of the sample period,while a trend of fluctuations appeared in green development efficiency over the second half of the sample period. The level of human capital and human capital structure failed to improve green development efficiency both at the national and regional levels. Two dimensions of industrial structure adjustment-rationalization and optimization of the industrial structure have improved green development efficiency at the national level and in the eastern and central regions. The weak promotion effect between the level of human capital( human capital structure),and the rationalization of industrial structure,the optimization of industrial structure on improving green development efficiency has emergerd at the national level and in the eastern region,respectively. We should look at the cultivation of human capital and industrial structure adjustment in China from the perspective of linkage rather than isolation,and ease incompatible situation among the supply of human capital and industrial structure adjustment,and continuously improve the suitability between human capital and industrial structure adjustment in order to improve green development efficiency among Chinese provinces.
|
| [25] |
The Integrated Performance of Market Transition and Urban Agglomeration from the Perspective of Green Development Efficiency [J].
Based on the green development efficiency of the SBM- DDF model as a comprehensive measure of concentration of economic and environmental performance standards,the paper has measured the green development efficiency of 277 cities,analyzed the comprehensive influence of agglomeration on urban green development and explored the role of market transformation on cluster performance. Results show that the influence of agglomeration on urban green development efficiency is not linear. With agglomeration developing from weak to strong,its effect on urban green development efficiency increases first and decreases later on. Market transition is the key variable regulating agglomeration' s influence on urban green development efficiency. The improvement of market level is conducive to higher urban green development efficiency and can weaken the marginal decline effect of agglomeration on green development efficiency. From the perspective of green development efficiency,the influence of agglomeration on economic growth and ecological environment could be understood more thoroughly. Meanwhile,promoting market- oriented reforms helps to put forward agglomeration efficiency.
|
| [26] |
The combined effects of industrial agglomeration on the efficiency of urban green development [J].
By SBM direction distance function,this essay measures green development efficiency of 96 prefecture-level cities of China during 2006- 2011,and studies the comprehensive effect of industrial agglomeration on city green development. The results show that urban green development efficiency is significantly improved,but the coefficient of variation increases too; High efficiency of cities are mostly concentrated in the eastern part of China; Industrial agglomeration and green development efficiency have a U- type relationship. The green development efficiency increases firstly and then decreases with the industrial agglomeration increasing. When industrial agglomeration reaches a certain level,it will enhance the efficiency of city green development; In addition,the level of economic development and investment in science and technology have a significant impact on the efficiency of urban green development,and the impact of openness and environmental regulation is not significant.
|
| [27] |
A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis [J].https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00324-1 URL [本文引用: 1] 摘要
In most models of Data Envelopment Analysis (DEA), the best performers have the full efficient status denoted by unity (or 100%), and, from experience, we know that usually plural Decision Making Units (DMUs) have this “efficient status”. To discriminate between these efficient DMUs is an interesting subject. This paper addresses this “super-efficiency” issue by using the slacks-based measure (SBM) of efficiency, which the author proposed in his previous paper [European Journal of Operational Research 130 (2001) 498]. The method differs from the traditional one based on the radial measure, e.g. Andersen and Petersen model, in that the former deals directly with slacks in inputs/outputs, while the latter does not take account of the existence of slacks. We will demonstrate the rationality of our approach by comparing it with the radial measure of super-efficiency. The proposed method will be particularly useful when the number of DMUs are small compared with the number of criteria employed for evaluation.
|
| [28] |
2000-2011年中国PM2.5时空演化特征及驱动因素解析 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201711012 URL [本文引用: 1] 摘要
高浓度PM_(2.5)是形成雾霾的主要原因之一,科学识别PM_(2.5)浓度的空间异质性与驱动因素对区域大气联动治理意义重大。研究采用2000-2011年NASA大气遥感影像反演的PM_(2.5)数据,结合地统计、地理探测器及GIS空间分析等方法,系统分析了中国2000-2011年PM_(2.5)浓度时空演化格局特征与其驱动因素。结果表明:(1)2000-2011年中国PM_(2.5)污染平均浓度一直保持在22.47~28.26μg/m3区间,总体呈现先快速增加后趋于稳定的演化态势,2006年是PM_(2.5)浓度值变化的拐点(峰值)。(2)空间上PM_(2.5)浓度整体呈现北方高于南方,东部高于西部趋势,污染浓度高值区集中分布在黄淮海平原、长三角下游平原、四川盆地与塔克拉玛干沙漠四大区域,其中京津冀地区污染最为严重。(3)污染浓度重心研究表明PM_(2.5)重心总体呈现快速东移趋势,污染高值区持续向东移动,低值区向西移动,两者重心背向而行,表明东部雾霾污染程度在进一步加剧。(4)空间自相关分析表明PM_(2.5)年均浓度呈现强烈的局部空间正自相关特性,PM_(2.5)"高—高"集聚区连片分布在黄淮海平原、汾渭盆地、四川盆地及江汉平原地区,PM_(2.5)"低—低"集聚区分布在长城以北的内蒙古、黑龙江、青藏高原、以及台湾、海南与福建等东南沿海及岛屿地区。(5)地理探测分析表明气候等自然因素与人类活动共同对PM_(2.5)浓度空间变化产生巨大影响,其中自然地理区位、人口密度、汽车数量、工业烟尘、秸秆燃烧等因子是中国PM_(2.5)浓度空间变化的主要驱动因素。
Spatio-temporal evolution and the influencing factors of PM2.5 in China between 2000 and 2011, https://doi.org/10.11821/dlxb201711012 URL [本文引用: 1] 摘要
高浓度PM_(2.5)是形成雾霾的主要原因之一,科学识别PM_(2.5)浓度的空间异质性与驱动因素对区域大气联动治理意义重大。研究采用2000-2011年NASA大气遥感影像反演的PM_(2.5)数据,结合地统计、地理探测器及GIS空间分析等方法,系统分析了中国2000-2011年PM_(2.5)浓度时空演化格局特征与其驱动因素。结果表明:(1)2000-2011年中国PM_(2.5)污染平均浓度一直保持在22.47~28.26μg/m3区间,总体呈现先快速增加后趋于稳定的演化态势,2006年是PM_(2.5)浓度值变化的拐点(峰值)。(2)空间上PM_(2.5)浓度整体呈现北方高于南方,东部高于西部趋势,污染浓度高值区集中分布在黄淮海平原、长三角下游平原、四川盆地与塔克拉玛干沙漠四大区域,其中京津冀地区污染最为严重。(3)污染浓度重心研究表明PM_(2.5)重心总体呈现快速东移趋势,污染高值区持续向东移动,低值区向西移动,两者重心背向而行,表明东部雾霾污染程度在进一步加剧。(4)空间自相关分析表明PM_(2.5)年均浓度呈现强烈的局部空间正自相关特性,PM_(2.5)"高—高"集聚区连片分布在黄淮海平原、汾渭盆地、四川盆地及江汉平原地区,PM_(2.5)"低—低"集聚区分布在长城以北的内蒙古、黑龙江、青藏高原、以及台湾、海南与福建等东南沿海及岛屿地区。(5)地理探测分析表明气候等自然因素与人类活动共同对PM_(2.5)浓度空间变化产生巨大影响,其中自然地理区位、人口密度、汽车数量、工业烟尘、秸秆燃烧等因子是中国PM_(2.5)浓度空间变化的主要驱动因素。
|
| [29] |
基于空间变差函数的长江三角洲经济发展差异演变研究 [J].
以长江三角洲为例,运用空间变差函数分析了1978年、1988年、1998年和2008年4个时间断面的发展差异演化。研究发现:①长江三角洲经济发展空间关联效应的作用范围在不断地扩大,长江三角洲地区的经济发展受上海的辐射作用不断地增强;②经济发展的空间自组织性越来越强,空间经济分布差异明显;③在全方向上的均质程度越来越低,更多的差异体现在中观、宏观尺度,而微观尺度上空间差异变的越来越不明显;④东南—西北方向差异最大,东西方向的经济发展相对均衡。将长江三角洲发展差异演化因素归结为3个方面:历史基础、经济区位和区域发展政策。历史基础、经济区位是区域经济格局演化的内在因素,而区域发展政策则是区域经济格局演化的外在推力。
Evolvement of economic development diversity in the Yangtze River Delta based on spatial variogram .
以长江三角洲为例,运用空间变差函数分析了1978年、1988年、1998年和2008年4个时间断面的发展差异演化。研究发现:①长江三角洲经济发展空间关联效应的作用范围在不断地扩大,长江三角洲地区的经济发展受上海的辐射作用不断地增强;②经济发展的空间自组织性越来越强,空间经济分布差异明显;③在全方向上的均质程度越来越低,更多的差异体现在中观、宏观尺度,而微观尺度上空间差异变的越来越不明显;④东南—西北方向差异最大,东西方向的经济发展相对均衡。将长江三角洲发展差异演化因素归结为3个方面:历史基础、经济区位和区域发展政策。历史基础、经济区位是区域经济格局演化的内在因素,而区域发展政策则是区域经济格局演化的外在推力。
|
| [30] |
中国区域创新的时空动态分析 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201412004 URL [本文引用: 1] 摘要
基于探索性空间数据分析和验证性空间面板模型,本文探讨了2000年以来中国区域创新的时空动态。结果表明:1自创新战略实施以来,中国各省区创新产出的年均增长率几乎都经历了一个剧烈的加速过程,说明区域创新能力的总体提升,但是,东部沿海地区仍然在创新产出中居于压倒性地位,导致"沿海—内陆"分化加剧和区域鸿沟的进一步突出,省区创新可能会陷入"强者愈强,弱者愈弱"的"马太效应";2中国区域创新产出与创新投入的空间集聚随时间推移不断强化,通过识别不同时期各变量"热点",表明创新产出"热点"地区与创新投入"热点"具有高度的时空耦合特征;3人均GDP、研发投入、研发人员及在校大学生数对省区创新产出有显著的直接影响。省区间创新活动存在明显的空间溢出效应,其知识溢出的地理区域跨越了省区边界。空间依赖性的存在导致省区间创新活动具有反馈效应,相邻省区的知识溢出对该省区的创新活动具有实质性影响。
Analyzing the space-time dynamics of innovation in China, https://doi.org/10.11821/dlxb201412004 URL [本文引用: 1] 摘要
基于探索性空间数据分析和验证性空间面板模型,本文探讨了2000年以来中国区域创新的时空动态。结果表明:1自创新战略实施以来,中国各省区创新产出的年均增长率几乎都经历了一个剧烈的加速过程,说明区域创新能力的总体提升,但是,东部沿海地区仍然在创新产出中居于压倒性地位,导致"沿海—内陆"分化加剧和区域鸿沟的进一步突出,省区创新可能会陷入"强者愈强,弱者愈弱"的"马太效应";2中国区域创新产出与创新投入的空间集聚随时间推移不断强化,通过识别不同时期各变量"热点",表明创新产出"热点"地区与创新投入"热点"具有高度的时空耦合特征;3人均GDP、研发投入、研发人员及在校大学生数对省区创新产出有显著的直接影响。省区间创新活动存在明显的空间溢出效应,其知识溢出的地理区域跨越了省区边界。空间依赖性的存在导致省区间创新活动具有反馈效应,相邻省区的知识溢出对该省区的创新活动具有实质性影响。
|
| [31] |
环境约束下中国工业用地投入对经济增长的影响——基于“绿色索洛模型”的分析 [J].https://doi.org/10.18402/resci.2017.04.04 URL [本文引用: 1] 摘要
工业生产促进经济增长的过程内含“环境代价”,一定程度上造成了经济损失.本文在理论上构建了包含土地和环境要素在内的“绿色索洛模型”,考察工业用地投入和环境污染对经济增长的影响与约束,以消除工业经济增长中的环境代价.并利用中国2000-2010年省际面板数据进行实证检验.研究结果表明:①环境约束下,索洛模型仍存在平衡增长路径;②土地要素对经济增长呈正向作用,但地区间存在差异,其中中部地区影响最大,东部地区次之,西部地区最小;③环境要素对经济增长的影响取决于正/负效应共同的作用结果,总体来看,除工业固体废弃物外,工业废水、工业SO2、工业NOx、工业烟(粉)尘等的排放对经济增长均呈明显抑制作用,且工业废气对经济增长的抑制作用较工业废水更强.在未来经济发展中,应摒弃传统的“低成本”工业化模式,积极探索建立绿色国民经济核算体系;同时加快用地企业科技创新,尤其是环境保护和污染治理方面的科技创新,减少工业用地投产过程中的环境外部性.
The impact of industrial land input on economic growth under environmental restraints in China: Analysis based on Green Slow Model [J].https://doi.org/10.18402/resci.2017.04.04 URL [本文引用: 1] 摘要
工业生产促进经济增长的过程内含“环境代价”,一定程度上造成了经济损失.本文在理论上构建了包含土地和环境要素在内的“绿色索洛模型”,考察工业用地投入和环境污染对经济增长的影响与约束,以消除工业经济增长中的环境代价.并利用中国2000-2010年省际面板数据进行实证检验.研究结果表明:①环境约束下,索洛模型仍存在平衡增长路径;②土地要素对经济增长呈正向作用,但地区间存在差异,其中中部地区影响最大,东部地区次之,西部地区最小;③环境要素对经济增长的影响取决于正/负效应共同的作用结果,总体来看,除工业固体废弃物外,工业废水、工业SO2、工业NOx、工业烟(粉)尘等的排放对经济增长均呈明显抑制作用,且工业废气对经济增长的抑制作用较工业废水更强.在未来经济发展中,应摒弃传统的“低成本”工业化模式,积极探索建立绿色国民经济核算体系;同时加快用地企业科技创新,尤其是环境保护和污染治理方面的科技创新,减少工业用地投产过程中的环境外部性.
|
| [32] |
中国资本存量K的再估算:1952-2006年 [J].
本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952～2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。
Reestimating the Capital Stock of China: 1952-2006,
本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952～2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。
|
| [33] |
|
| [34] |
|
| [35] |
|
| [36] |
|
/
| 〈 |
|
〉 |
