能源碳排放的空间依赖与经济增长——基于广东的空间面板模型分析

发布时间：2018-02-27 19:27

本文关键词： 碳排放空间格局空间计量广东省　出处：《经济经纬》2014年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用探索性空间数据,分析了广东省碳排放的空间格局及其空间跃迁状态,并进一步采用空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)分析碳排放与经济增长的关系。结果表明:广东省市域人均碳排放存在显著的空间自相关性,绝大部分城市属于"高——高"和"低——低"类型,碳排放集群格局表现出高度的空间稳定性和路径依赖性。人均碳排放的主导驱动因素是人均GDP,但人均碳排放与人均GDP增长未呈现显著的倒"U"型关系;能源效率、产业结构调整与城市化水平提升对人均碳排放具有显著的削减作用,而对外贸易和技术进步对碳排放的影响在统计上不显著。
[Abstract]:Based on exploratory spatial data, the spatial pattern and transition state of carbon emissions in Guangdong Province are analyzed. Furthermore, the spatial lag model (SLM) and the spatial error model (SEM) are used to analyze the relationship between carbon emissions and economic growth. The results show that there is a significant spatial autocorrelation between carbon emissions per capita in Guangdong Province. The vast majority of cities are in the "high-high" and "low-low" categories, The carbon emission cluster pattern shows high spatial stability and path dependence. The dominant driving factor of per capita carbon emissions is per capita GDP, but there is no significant negative "U" relationship between per capita carbon emissions and per capita GDP growth. The adjustment of industrial structure and the improvement of urbanization level have a significant effect on the reduction of carbon emissions per capita, but the impact of foreign trade and technological progress on carbon emissions is not statistically significant.
【作者单位】：华南农业大学经济管理学院;
【基金】：广东省发展和改革委员会低碳发展基金(2011-053,201212)
【分类号】：F224;F127;F206

【参考文献】

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【共引文献】

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