长江经济带城乡一体化对能源效率的空间效应分析
发布时间：2022-01-20 18:30
城乡一体化作为新的经济增长动能,是建设高效的能源经济体系、平衡经济社会发展与生态环境保护的关键性途径。因此城乡一体化对能源效率的效应分析成为促进经济社会可持续发展的重要课题。本文以长江经济带各省市为研究对象,采用DEA测度了考虑非期望产出的能源效率值,并分析其时空上的分异特征,通过构建经济、社会和基础设施3个维度的综合指标体系评价城乡一体化水平,以此为基础运用Moran’s I指数确定了能源效率、城乡一体化水平及其他影响因素的空间相关性,最后运用混合地理加权回归估计城乡一体化及3个控制变量的回归参数值并作空间效应分析。得出结论:①从空间相关性分析来看,长江经济带的城乡一体化发展水平对能源效率具有正向作用,同时经济发展水平和产业结构也对能源效率有正向影响,而技术进步则在一定条件下与能源效率呈负相关关系;②从回归系数的估计值来看,城乡一体化对能源效率的影响程度要小于技术进步和产业结构,而经济发展水平对能源效率的影响程度最小;③城乡一体化水平对能源效率的正向影响程度随着能源效率的上升呈现出先上升后下降的趋势,并且其影响在空间分布上自东向西呈现出递增的特征;④长江经济带的能源效率呈现显著的空间...
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(11)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
长江经济带的空间区位分布
是否具有空间相关性是数据进行空间计量分析的前提，因此Moran[27]在1950年提出空间自相关指数Moran"s I，该指数主要是用于检验变量在研究区域内的空间关联和空间差异程度，具体公式如下：式中：yi和yj为空间对象在长江经济带内地区i和j的观测值；n表示地区总数；wij表示空间权重矩阵，本研究使用Rook邻接空间权重，也即当i地区和j地区有共同的边时wij=1，否则wij=0。E (I)是期望值，Var(I)是方差，Z是莫兰指数的检验统计量，如果Z的绝对值在特定显著性水平下大于正态分布函数下临界值的绝对值，说明变量在空间上具有显著的正或负的相关关系，并且当Moran"s I指数越接近零，相关性就越弱。
图3中，长江下游经济带的能源效率一直保持较高的水平，只有江苏省未达到1的水平；在中游经济带中能源效率最高的是江西省，而增长幅度最大的是湖南省；在上游经济带中能源效率最高的是重庆市，其他省市的能源效率虽都在0.8以下，但都保持上升趋势。由图4可以看出，长江下游经济带的能源效率较高，而能源效率偏低的地方主要集中在长江上游经济带，这与吴传清等[31]和尹庆民等[32]的研究结果一致。在空间上看长江经济带能源效率分布特征主要表现有：(1)长江经济带的各省、市的能源效率都呈上升趋势，这得益于经济发展战略的科学实施使得经济得到快速发展，无论是规模还是技术上能源产业都得到了很大的提升；(2)长江经济带的能源效率在空间上呈两极分化的现象，但是上、中、下游之间的能源效率差异有逐步减小的趋势。究其原因，由于能源效率大小与经济发展水平并没有明显的因果关系，经济发展水平较高的下游经济带虽有着较高的能源效率，但是中游经济发展水平不高的江西、湖南等地依然有着较高能源效率，所以能源效率的大小应是经济发展水平、产业结构及技术进步等共同作用的结果，而不是只取决于某个单一因素的影响。图4 2011年和2017年长江经济带能源效率空间分布
【参考文献】：
期刊论文
[1]要素流动对中国城乡经济一体化发展的非线性效应研究——基于省域面板数据的实证检验[J]. 赵康杰,景普秋. 经济问题探索. 2019(10)
[2]环境约束下长江经济带工业能源环境效率差异评价与成因识别研究[J]. 尹庆民,吴秀琳. 科技管理研究. 2019(06)
[3]供给侧改革视域下中国省域能源效率及影响因素研究[J]. 刘浩旻,张在旭,王丽洋. 统计与决策. 2018(22)
[4]“一带一路”重点地区全要素能源效率-测算、分解及影响因素分析[J]. 杨仲山,魏晓雪. 中国环境科学. 2018(11)
[5]中国城乡一体化与经济发展水平的协调发展研究[J]. 吕丹,汪文瑜. 中国软科学. 2018(05)
[6]偏向型技术进步对长江经济带全要素能源效率影响研究[J]. 吴传清,杜宇. 中国软科学. 2018(03)
[7]“城乡发展一体化”的内涵与评价指标体系建构——暨若干特大城市实证研究[J]. 赵民,方辰昊,陈晨. 城市规划学刊. 2018(02)
[8]城乡一体化指标体系的构建与实证分析——以黑龙江省为例[J]. 邱丽娟,王丹丹,苗雨君. 对外经贸. 2017(12)
[9]基于“互联网+”的城乡一体化发展模式探究[J]. 郭美荣,李瑾,冯献. 中国软科学. 2017(09)
[10]长江经济带城乡协调发展评价及其时空格局[J]. 王维. 经济地理. 2017(08)
本文编号：3599313
【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(11)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
长江经济带的空间区位分布
是否具有空间相关性是数据进行空间计量分析的前提，因此Moran[27]在1950年提出空间自相关指数Moran"s I，该指数主要是用于检验变量在研究区域内的空间关联和空间差异程度，具体公式如下：式中：yi和yj为空间对象在长江经济带内地区i和j的观测值；n表示地区总数；wij表示空间权重矩阵，本研究使用Rook邻接空间权重，也即当i地区和j地区有共同的边时wij=1，否则wij=0。E (I)是期望值，Var(I)是方差，Z是莫兰指数的检验统计量，如果Z的绝对值在特定显著性水平下大于正态分布函数下临界值的绝对值，说明变量在空间上具有显著的正或负的相关关系，并且当Moran"s I指数越接近零，相关性就越弱。
图3中，长江下游经济带的能源效率一直保持较高的水平，只有江苏省未达到1的水平；在中游经济带中能源效率最高的是江西省，而增长幅度最大的是湖南省；在上游经济带中能源效率最高的是重庆市，其他省市的能源效率虽都在0.8以下，但都保持上升趋势。由图4可以看出，长江下游经济带的能源效率较高，而能源效率偏低的地方主要集中在长江上游经济带，这与吴传清等[31]和尹庆民等[32]的研究结果一致。在空间上看长江经济带能源效率分布特征主要表现有：(1)长江经济带的各省、市的能源效率都呈上升趋势，这得益于经济发展战略的科学实施使得经济得到快速发展，无论是规模还是技术上能源产业都得到了很大的提升；(2)长江经济带的能源效率在空间上呈两极分化的现象，但是上、中、下游之间的能源效率差异有逐步减小的趋势。究其原因，由于能源效率大小与经济发展水平并没有明显的因果关系，经济发展水平较高的下游经济带虽有着较高的能源效率，但是中游经济发展水平不高的江西、湖南等地依然有着较高能源效率，所以能源效率的大小应是经济发展水平、产业结构及技术进步等共同作用的结果，而不是只取决于某个单一因素的影响。图4 2011年和2017年长江经济带能源效率空间分布
【参考文献】：
期刊论文
[1]要素流动对中国城乡经济一体化发展的非线性效应研究——基于省域面板数据的实证检验[J]. 赵康杰,景普秋. 经济问题探索. 2019(10)
[2]环境约束下长江经济带工业能源环境效率差异评价与成因识别研究[J]. 尹庆民,吴秀琳. 科技管理研究. 2019(06)
[3]供给侧改革视域下中国省域能源效率及影响因素研究[J]. 刘浩旻,张在旭,王丽洋. 统计与决策. 2018(22)
[4]“一带一路”重点地区全要素能源效率-测算、分解及影响因素分析[J]. 杨仲山,魏晓雪. 中国环境科学. 2018(11)
[5]中国城乡一体化与经济发展水平的协调发展研究[J]. 吕丹,汪文瑜. 中国软科学. 2018(05)
[6]偏向型技术进步对长江经济带全要素能源效率影响研究[J]. 吴传清,杜宇. 中国软科学. 2018(03)
[7]“城乡发展一体化”的内涵与评价指标体系建构——暨若干特大城市实证研究[J]. 赵民,方辰昊,陈晨. 城市规划学刊. 2018(02)
[8]城乡一体化指标体系的构建与实证分析——以黑龙江省为例[J]. 邱丽娟,王丹丹,苗雨君. 对外经贸. 2017(12)
[9]基于“互联网+”的城乡一体化发展模式探究[J]. 郭美荣,李瑾,冯献. 中国软科学. 2017(09)
[10]长江经济带城乡协调发展评价及其时空格局[J]. 王维. 经济地理. 2017(08)
本文编号：3599313
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