资源环境约束下中国交通运输业全要素生产率研究

发布时间：2021-04-15 23:03

　　全要素生产率反映了一国经济增长的质量,且提高全要素生产率是转变经济增长方式,提高经济增长质量的有效途径和显著标志。提高我国交通运输业发展质量,提升全要素生产率在经济增长中的贡献作用,无论是对支撑我国经济由高速增长向高质量发展转变,还是对建设交通强国都具有重要含义。同时,交通运输业,作为高能源消耗经济部门,是碳排放的主要来源之一。交通运输业节能减排对实现我国2030年左右碳排放达峰,支撑我国生态文明建设以及经济发展绿色化具有重要意义。可以说,在我国交通运输业发展新征程中,将会面临着日益趋紧的资源环境约束。因此,从资源环境约束视角下重新审视和评价我国交通运输业全要素生产率显得十分必要。基于此,本文研究的总目标在于:将资源环境因素引入到传统的交通运输业全要素生产率分析中,从资源环境约束视角系统探讨我国交通运输业全要素生产率问题。分析我国交通运输业能源消耗、碳排放与交通运输经济之间的关系,检验我国交通运输业碳排放的环境库兹涅茨曲线假设,衡量我国交通运输业绿色全要素生产率水平,判断我国交通运输业绿色全要素生产率的收敛性,识别我国交通运输业绿色全要素生产率的关键影响因素,准确评估我国交通运输业在发... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：197 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

研究时段内我国交通运输业能源消耗和碳排放趋势图

长安大学博士学位论文36江、贵州、广西、福建、安徽北京江苏、广东注释：本图只显示研究样本的分布情况，非中国完整版地图。图2.4基于自然断裂分级法的我国各省交通运输业碳排放时空格局演变2.2交通运输业能源消耗、碳排放的空间关联分析上节仅从一般的描述性统计分析了我国交通运输业能源消耗、碳排放的总体特征，然而我国各省份交通运输业能源消耗、碳排放在空间上及演化过程中表现出何种内在规律，某一地区交通运输业能源消耗、碳排放与之相邻区域有无空间上的关联性，而这一特征对制定我国各省份交通运输业碳减排政策具有重要意义。为验证我国交通运输业能源消耗、碳排放是否存在空间关联性，本节将运用探索性空间数据分析（exploratoryspatialdataanalysis，ESDA）中的空间自相关分析研究方法对我国各省域交通运输业碳排放的空间特征进行检验。同时，由于我国交通运输碳排量测算采用的是“自上而下”的方法，从而我国各省交通运输业碳排放正的空间相关性在一定程度上能够代表我国交通运输业能源消耗的空间集聚情况[106]，因此在本节中将不再对我国交通运输业能源消耗的空间关联特征进行单独分析，即只以我国各省域交通运输业碳排放量作为观察指标。

长安大学博士学位论文52在分析我国交通运输业能源消耗、碳排放与经济增长的关系之前，本文采用线性拟合的方法分析变量之间的相关性。图2分别绘制了经济增长（因变量）和碳排放（自变量）之间、经济增长（因变量）和能源消耗（自变量）之间以及碳排放（因变量）与能源消耗（自变量）之间的关系图。如图所示，交通运输业经济增长与碳排放之间的拟合优度系数为0.8002；交通运输业经济增长与能源消耗之间的拟合优度系数为0.7796；交通运输业碳排放与能源消耗之间的拟合优度系数为0.9937。可以看出，每组变量之间都显示出较强的相关性（拟合优度系数较高）。注释：所有值均为自然对数形式图2.8我国交通运输业能源消耗、碳排放与经济增长之间的拟合曲线（二）面板单位根检验结果在检验各变量之间是否存在协整关系之前，有必要检验各变量是否满足平稳性要求。则基于LLC和ADF-Fisher面板单位根检验结果见表2.7所示。从表2.9中可以看出，所有变量在一阶差分下均满足平稳性要求且在显著性水平为1%条件下通过检验，也就是说，可以在1%的显著性水平下拒绝原假设。面板单位根的检验结果揭示了各变量均为一阶单整，也说明可以进一步进行协整检验。


本文编号：3140255