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中国城市生态效率时空演变及影响因素的区域差异 总被引：4，自引：2，他引：2
采用随机前沿生产函数(SFA)对中国城市2006~2013年的生态效率进行测算研究,随后采用Kernel密度函数对中国城市生态效率的演变特征进行分析。结果表明：① 2006~2013年,中国城市生态效率均值介于0.807 6~0.838 2,资源投入和社会投入对生态效率具有正向作用,环境投入中的工业二氧化硫排放、废气排放和固废排放对生态效率具有显著的负向作用;② 中国城市生态效率是一个波动起伏的动态变化过程,各等级城市生态效率均值都呈现增长趋势,其中超大城市的生态效率均值提升最快,城市生态效率规模等级递增效应逐渐显现,各等级城市生态效率趋同变化;③ 影响因素对各等级城市生态效率的作用存在明显差异,有必要采取针对性的措施提升各等级城市生态效率。 相似文献
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中国省际工业生态效率空间分布及影响因素研究 总被引：6，自引：3，他引：3
将中国30省市（不含港、澳、台和西藏地区）作为研究对象,进行省际工业生态效率空间分布及影响因素研究。首先构建中国省际工业生态效率评价指标体系,其次利用DEA-BCC模型结合Malmquist指数对2006~2015年中国30省市在时空两个维度上的工业生态效率进行测算,再次运用Geoda软件分析中国工业生态效率的空间分布特征,最后通过空间误差模型对中国工业生态效率的影响因素进行检验。研究结果表明：① 中国工业生态效率虽呈现小幅度下降趋势,但整体效率水平较高;30省市之间存在明显差异性,呈现出东部>中部>西部的分布格局。② 中国工业生态效率Malmquist指数增长率水平较高;30省市Malmquist指数均为正向增长,呈现出稳定增长趋势;技术进步效率是Malmquist指数的主要推动力。③ 中国30省市工业生态效率呈现正向空间自相关性,且存在明显的集聚状态,近邻效应显著。④ 中国省际工业生态效率的主要影响因素有经济发展水平、产业结构、政府规制、技术进步、外商投资和产业集聚。 相似文献
3.
基于非期望产出和门槛回归模型的环渤海地区生态效率 总被引：1，自引：1，他引：0
利用基于非期望产出的SBM模型测算2005-2015年环渤海地区44个城市的生态效率,刻画其时空演化特征,并运用面板门槛回归模型分析其影响因素。研究表明：①未考虑非期望产出的环渤海地区生态效率值总体被高估,说明经济活动的非期望产出确实降低了实际经济价值,考虑非期望产出具有科学性、合理性。②2005-2010年,生态效率类型整体呈现“进化”特征;2010-2015年,整体呈现暂时性“退化”特征;可能与经济发展方式转变和驱动力转换有关。③各地区生态效率各类型数量和分布特征存在省际差异性和非均衡性,相同生态效率水平类型地区空间集聚特征显著。④科技水平、城市规模、对外开放、环境规制对地区生态效率均表现出双门槛特征,产业结构等对地区生态效率产生重要影响;提高科技吸收再创新能力、联防治污能力和人口素质,强化对外开放的“技术效应”,将增强各门槛变量对环渤海地区生态效率的促进作用;同时优化产业结构、加强信息化建设亦是提高该地区生态效率的重要举措。 相似文献
4.
节能减排约束下中国省域旅游生态效率评估及空间格局研究 总被引：1，自引：1，他引：0
旅游生态效率评估及空间格局研究是揭示中国省域旅游业发展质量与态势的重要基础。论文以“自下而上”法核算中国省域旅游能源消耗与碳排放为基础,综合运用考虑非期望产出的Super-SBM模型、Malmquist指数及探索性空间数据分析等方法,探究节能减排约束下2000—2017年中国省域旅游生态效率及其空间分异、收敛和关联格局。结果表明：① 旅游能源消耗与碳排放总体呈先增长、后下降的倒“U”形演化趋势,支持环境库兹涅茨曲线(EKC)假说;② 旅游生态效率总体呈波动增长趋势,并有较大增长潜力,纯技术效率驱动生态效率优化发展;③ 旅游生态效率在省域、地区尺度上均呈现空间分异格局,但趋向收敛平衡发展;④ 旅游生态效率呈现由强到弱的正向空间关联格局,其发展模式以低—低集聚为主,低—高集聚次之,空间集聚模式待优化。各省区应以生态效率水平较高的地区为基准,通过要素流动、规模效应、技术进步及环境规制等手段,实现旅游业高质量协调发展。 相似文献
5.
基于多源遥感数据提取投入产出数据,采用考虑非期望产出的超效率EBM模型对2000—2015年山东省县域生态效率进行测度,在此基础上采用核密度估计、空间自相关等方法对山东省县域生态效率的时空特征进行分析。研究表明：①山东省县域生态效率呈现波动式发展趋势;高值区与低值区存在显著空间分化,胶东半岛与济南都市圈构成高值集聚区,鲁西北、鲁西南、鲁南地区形成低值连绵带;②山东省县域生态效率无明显的两极分化现象,处于高值区、低值区的县域生态效率值变化较大,生态效率空间非均衡性逐渐扩大;③山东省县域生态效率存在显著空间正相关,且空间集聚性呈现增强态势;县域生态效率存在空间俱乐部趋同特征。 相似文献
6.
山西省煤炭产业空间集聚过程及其驱动因素 总被引：2，自引：0，他引：2
基于人口普查资料中的行业门类就业数据,以山西省各县域为空间单元,采用基尼系数、集中度指数、Kriging空间插值等方法,分析1990年、2000年、2010年山西省煤炭产业空间集聚的格局特征及演变过程,并且解释其驱动机理。研究表明：山西省煤炭产业空间集聚格局变化明显,经历了由单中心点状集聚向多中心面状集聚的演变过程,且整体扩散趋势中表现出局部集聚现象。在此过程中,煤炭生产的地域功能实现了由特大城市、大城市向中小城市的空间转移;煤炭产业高度集聚的热点区呈现出均衡化发展态势,且各热点区蔓延式扩散的强度和范围表现出显著时空差异性;煤炭产业的空间集聚过程是多因素共同作用的结果,其中,资源禀赋的地域差异性、煤炭产业的路径依赖效应、资源型城镇空间演变的客观规律,交通基础设施建设的牵引作用,以及政府制度与政策的宏观调控与引导等是主要驱动因素。 相似文献
7.
中国工业生态效率时空分异特征及其影响因素解析 总被引：5，自引：4，他引：1
基于2000-2016年中国工业数据,构建工业生态效率投入产出指标体系,测度不同区域的工业生态效率,构建不同空间权重矩阵,对空间分异特征进行解析,最后研究了工业生态效率影响因素的空间效应。结果如下：① 中国工业生态效率均值呈现出波动趋势,在2016年达到最大值; ② 区域之间差距明显,绝对差异和相对差异也在2016年最大,空间分布上逐渐集中,逐渐形成了从东南向西北递减的阶梯状空间分布特征; ③ 工业生态效率存在着明显的空间集聚性,并有高高集聚和低低集聚的空间俱乐部现象; ④ 财政分权的直接效应值最高,对外开放和固定资产是抑制本地区工业生态效率提升的主要因素,科技创新、财政分权能够促进邻近区域工业生态效率的提升,产业集聚、对外开放不利于邻近地区工业生态效率的改善。 相似文献
8.
中国旅游经济空间格局演变特征及其影响因素分析 总被引：8，自引：4，他引：4
基于中国地级单元2005~2015年旅游经济及相关指标的面板数据,运用ESDA、空间变差函数、空间计量方法,揭示中国旅游经济空间格局演变特征及影响因素。结果表明：① 中国旅游经济空间相关性显著为正,高高和低低集聚现象明显。高高集聚区分布在三大经济区以及闽东沿海地区内,低低集聚区分布在西部地区及东北北部地区。② 中国旅游经济空间差异不断减小,旅游外汇和国内旅游收入分别在东南-西北和东-西方向上空间差异最大。③ 经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游服务设施、交通条件、信息化程度共同影响着中国旅游经济空间格局的形成与演变。 相似文献
9.
Energy eco-efficiency is a concept integrating ecological and economic benefits arising from energy utilization and serves as a measure of efficiency in the energy–environment–economy system. Using the slacks-based measure (SBM) model considering undesirable output, this study first measures the energy eco-efficiency of provinces in China from 1997 to 2012. It then analyzes the spatial distribution and evolution of energy eco-efficiency from three aspects: scale, intensity, and grain of spatial patterns. Finally, it examines the spatial spillover effects and influencing factors of energy eco-efficiency in different provinces by means of a spatial econometric model. The following conclusions are drawn: (1) The overall energy eco-efficiency is relatively low in China, with energy-inefficient regions accounting for about 40%. Guangdong, Hainan and Fujian provinces enjoy the highest energy eco-efficiency, while Ningxia, Gansu, Qinghai, and Xinjiang are representative regions with low efficiency. Thus, the pattern of evolution of China’s overall energy eco-efficiency is U-shaped. Among local regions, four main patterns of evolution are found: increasing, fluctuating, mutating, and leveling. (2) At the provincial level, China’s energy eco-efficiency features significant spatial agglomeration both globally and locally. High–high agglomeration occurs mainly in the eastern and southern coastal regions and low–low agglomeration in the northwestern region and the middle reaches of the Yellow River. Changes in spatial patterns have occurred mainly in areas with high–low and low–high agglomeration, with the most remarkable change taking place in the Beijing–Tianjin–Hebei region. (3) There exist significant spatial effects of energy eco-efficiency among provinces in China. For the energy eco-efficiency of a given region, spatial spillovers from adjacent regions outweigh the influence of errors in adjacent regions. Industrial structure has the greatest influence on energy eco-efficiency. 相似文献
10.
制造业及其关联行业的空间集聚对区域竞争力的提升、区域经济空间格局的塑造具有重要的意义。基于产业集聚测度指标、改进引力模型及投入产出分析,对辽宁省制造业及其关联行业的空间集聚格局及其空间经济效应进行评价,并与全国进行对比。研究发现：辽宁省制造业以资源及资本密集型行业专业化优势最明显,但1995—2016年间在全国内的比较优势整体上有所减弱;制造业的关联行业个数小于国民经济各行业的平均值,辽宁省制造业关联行业拓展空间较大;沈阳、大连与鞍山是全省制造业空间分布以及制造业产业链空间联系的中心城市,但多数制造业行业与其关联行业的共同集聚特征并不明显;经济效应方面,2002—2012年间辽宁省的制造业对全国国民经济的推动效应有所减弱,制造业产业链对国民经济的拉动作用有较大提升空间。 相似文献