基于PATH-STIRPAT模型的城镇化演进边际资源环境胁迫效应测度及趋势预测——以安徽省为例

探索城镇化演进的边际资源环境胁迫效应,对制定城镇化与资源环境保护协调融合的政策具有启示意义.以安徽省为例,采用通径分析与STIRPAT模型组合研究方法,揭示了城镇化演进对资源环境胁迫的直接与间接弹性,依据城镇化发展规划,就未来城镇化演进边际资源环境胁迫效应进行了预测,结果表明:1安徽省资源环境压力指数由2000年的0.043196跃升至2013年的0.806663;2城镇化对资源环境边际胁迫的直接弹性系数为0.000153,间接弹性系数为0.0024386,其中,外国直接投资(FDI)、固定资产投资、经济增长、产业结构、人均消费水平、人口的间接弹性系数分别为0.00107、0.000912、0.000532、0.00012、0.0000906、0.00003,其技术因素具有明显的负向舒解效应,间接弹性系数为-0.000316;32020年、2030年城镇化发展对资源环境胁迫直接弹性系数将分别增至0.003242、0.007078、间接弹性系数将高达0.051674、0.112810,基于研究结果,从以新常态理念顶层设计城镇化建设路径等5方面提出了相应的政策建议.     

经济社会与资源环境系统协调视角下的安徽省高质量发展判别及障碍诊断

推动经济高质量发展是保持经济持续健康发展的必然要求。进行区域高质量发展判别及障碍诊断,为确定区域发展思路、制定经济政策、实施宏观调控提供数据参考。以安徽省为例,采用主成分分析方法,对经济社会、生态支撑与环境保障系统进行了综合评价;运用状态协调度模型,测算经济社会、生态支撑与环境保障系统静动态协调度;基于静动态协调度变化值,构建高质量发展判断体系,对安徽省经济社会发展状态进行判别;采用障碍诊断模型,对掣肘高质量发展的关键因素进行识别。结果表明:1)安徽省经济社会发展、生态支撑及环境保障系统得分,分别由2005年的42. 33、36、31. 05攀升至2016年的82. 33、75. 74、69. 15; 2)考察样本期,静、动态协调度均值分别为0. 508 0、0. 498 8,多年平均呈准高质量发展状态; 3)高质量发展最大障碍因子为经济社会发展系统,障碍度均值为23. 64%。     

基于边际分析方法的生态效率驱动因子识别与趋势预测

以安徽省为例,运用熵值TOPSIS方法及生态效率测度模型,对生态效率进行测算;采用偏最小二乘与通径分析方法,对生态效率驱动因子边际直接与间接效应进行考察;通过作散点图的最佳拟合优充方法,对生态效率演化趋势进行预测.结果表明:1)生态效率指数由2005年的0.545 4提升至2015年的0.8061,整体呈波动上升态势,年均升幅3.98%;2)科技创新、产业结构、固定资产投资、城镇化水平、外商投资、规制政策边际弹性系数分别为-0.006 78、-0.026 84、-0.062 79、-0.001 71、0.069 11、0.130 06;3)若按既有惯性发展模式,2020年生态效率指数将降至0.005 3,生态文明建设将面临较大挑战.基于研究结果,提出提升生态效率的政策建议.     

安徽省城镇化演进与碳排放间库兹涅茨曲线假说与验证

选取常住城镇人口占总人口比重等16项指标,构建了城镇化综合评价体系,采用熵值法测算了城镇化综合指数,运用STIRPAT模型,通过引入城镇化综合指数二次项,构建了城镇化与碳排放间库兹涅茨曲线简约模型,采用偏最小二乘回归分析方法考察了两者间演化关系,结果表明:1安徽省城镇化水平综合指数由1996年的0.047 5上升至2012年的0.994 0;2人口、技术、产业结构对碳排放变化影响的弹性系数分别为0.015 817、-0.130 286、0.033 898;3经济发展水平的一次项、二次项系数均为正,经济发展与碳排放间未能验证出具有环境库兹涅茨倒U型关系;4城镇化综合指数一次项系数为0.344 428,二次项系数为-0.907 312,城镇化与碳排放间契合倒U型曲线,当城镇化综合指数为1.209 016时,城镇化对碳排放影响最大,随着城镇化综合水平进一步提升,其对碳排放影响减缓,因此,安徽省可以通过优化产业结构、促进科技进步、控制人口增长、提高城镇化综合水平等举措,实现碳减排目标.     

基于PLS-PATH方法的科技创新对资源利用绩效边际效应测度与分析

探索科技创新对资源利用绩效影响效应,对践行创新发展理念及生态文明建设具有重要启示意义。本文以安徽省为例,采用典型相关分析方法,对资源利用绩效影响因子进行识别;基于STIRPAT模型,采用偏最小二乘回归分析方法,就科技创新等驱动因子对资源利用绩效边际贡献进行测算;运用通径分析方法,就科技创新对资源利用绩效的直接影响效应及通过其他因素产生的间接影响效应进行考察。结果表明:(1)科技创新、经济增长、城镇化、对外开放、市场化程度、环境规制与资源利用综合绩效间呈典型高度正相关,而产业结构与资源利用综合绩效呈典型负相关关系;(2)科技创新对资源利用绩效直接效应低于间接效应。基于研究结果,从高度重视产业结构在资源利用绩效提升中的"木桶"效应等方面,提出了政策建议。     

系统论视野下小流域生态补偿机制构建思路——以秋浦河为例

针对小流域生态补偿实践中存在的补偿标准偏低、静态、管理体制不健全、补偿方式单一等弊端，采用系统研究、文献分析、实证检验等方法，揭示了秋浦河流域生态补偿机制，包括流域协调与管理机制；生态补偿法律机制；多元补偿方式机制；政府主导，市场参与的多元融资机制；公众参与、监督机制；动态补偿机制；科学确定补偿标准机制。基于秋浦河上游生态服务主导效应因子价值、生态保护成本、发展机会成本，下游社会经济发展实际，2009年下游补偿上游金额为41448．0277。秋浦河流域生态补偿机制构建，有利于促进秋浦河流域上、下游协调发展与社会公平，可为我国小流域生态补偿构建与实践提供借鉴与参考。     

《自然地理》教学系统整体改革探讨

本文引入系统论及其结构功能理论，以师专地理专业《自然地理》课程为例，进行教学系统应用研究。从课程体系、教学程序、教学内容、教材体系及相关专业课程的设置等方面论述了《自然地理》教学系统的功能优化及教学改革问题。     

基于重心模型的安徽省水资源利用与经济发展匹配测度及分析

为科学判别安徽省水资源可持续利用现状,采用重心模型,就安徽省2005-2014年水资源与经济发展匹配关系进行了考察.结果表明:1)用水重心、GDP重心轨迹均向东南偏移,GDP重心经度坐标由2005年的117.398 5°E向东偏移至2014年的117.410 9°E,偏移了0.012 4°,纬度由2005年的32.046 7°N向南偏移至2014年的32.014 3°N,偏移了0.032 4°;用水重心经度坐标由2005年的117.397 4°E向东偏移至2014年的117.460 8°E,偏移了0.063 4°,纬度由2005年的31.955 9°N向南偏移至2014年的31.912 4°N,偏移了0.043 5°.2)GDP重心平面移动距离10.670 2km,移动方向-1.245 9°,而用水重心平面移动距离32.396 1km,移动方向-12.401 1°,用水重心偏移程度明显高于GDP重心.3)用水重心与GDP重心匹配度整体呈W型演化规律,较不匹配或不匹配年份占55.56%,平均匹配度为-0.169 8,呈较不匹配状态.基于研究结果,凝炼出了优化水资源空间配置,纠偏用水重心与GDP重心错位的政策启示.     

创新驱动战略实施对工业环境效率的影响及演化规律探析

本文以安徽省为例,运用主成分分析评价方法,对工业环境效率与科技创新综合指数进行了评价;采用偏最小二乘回归分析,测算了科技创新对工业环境效率边际效应;基于最佳拟合优度回归分析方法,就科技创新与工业环境效率间演化规律进行了考察。结果表明:(1)工业环境效率、科技创新指数分别由2005年的47.17、43.63跃升至2016年的71.28、83.63;(2)科技创新对工业环境效率提升具有正向促进效应,其边际弹性系数为0.0051,而产业结构是工业环境效率的短板制约因素,其边际弹性系数为-0.0014;(3)科技创新与工业环境效率之间符合正向指数函数演化规律,增强科技创新能力有助于进一步提升工业环境效率。最后,基于研究结果,从如何发挥科技创新的促进作用、降低产业结构调整的负向影响提出了相应的政策建议。     

基于Logistic模型的安徽省城镇化演进碳增量效应预测与分析

基于Logistic模型,采用曲线回归分析方法,对安徽省未来城镇化发展水平进行了预测;运用STIRPAT模型,采用偏最小二乘回归分析方法,对城镇化过程的边际碳排放效应进行了测度;依据城镇化发展趋势及城镇化演进的碳排放效应,对安徽省未来城镇化演进的碳增量进行了测算,结果表明:2020,2030年,安徽省城镇化水平将分别达到57.02%,64.41%;城镇化演进对碳排放的弹性系数为0.080 2;2012—2020年,城镇化进程引致的碳增量为200.3万t,平均每年增加22.26万t,2020—2030年,引致的碳增量为101.97万t,平均每年增加10.20万t.研究结果可为安徽省政府制定城镇化发展规划及碳减排政策提供参考,也可为同类研究提供方法借鉴.