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.     

安徽省环境污染对城镇化的“阻尼效应”及其演化特征探析

探索城镇化演进背景下环境污染对城镇化的阻尼效应,对制定城镇化健康发展策略及城镇规划具有重要启示意义.选取工业废水等10项指标构建了环境污染综合评价体系,采用熵值赋权法对污染综合指数进行了测算;基于Romer阻尼模型,采用偏最小二乘回归方法,对安徽省城镇化进程中环境污染阻尼效应进行了测度;运用曲线回归最佳拟合优度分析方法,对污染阻尼效应的演化规律进行了探索.结果表明:安徽省污染综合指数由2000年的0.100 197升至2013年的0.772 287,整体呈上升态势;考察样本期内,城镇化进程年均污染阻尼效应为0.0105 296;污染阻尼效应契合S型曲线演化轨迹,随着城镇化进程的不断推进,污染阻尼效应仍将继续攀升.基于研究结果,从4方面提出了减缓环境污染对城镇化进程阻尼效应的建议,为安徽省制定城镇化发展规划及城镇化健康发展策略提供决策依据,也为省域尺度的同类研究提供借鉴.     

基于EKC模型的安徽省环境质量好转条件下城镇化规模测算

探索环境质量改善条件下城镇化规模,对指导管理层制定城镇化与生态环境保护深度协调融合的政策具有重要启示意义。选取人均工业废水排放等11个指标构建环境污染评价体系,采用熵值赋权法,对安徽省环境污染综合指数进行测算;运用LMDI分解模型,对城镇化进程引致的污染指数进行考察;基于EKC建模机理,借助Excel软件,通过作散点图,添加趋势线,构造了城镇化进程与其引致污染的三次曲线,采用高数求导判别拐点分析方法,揭示了环境质量好转条件下城镇化规模。结果表明:安徽省城镇化进程引致的污染指数由2001年的0.056 1跃升至2013年的0.805 8,呈持续增长态势;城镇化进程引致的污染指数与城镇化规模间契合呈倒N型曲线关系;城镇化规模达3 106.26万人为安徽省环境质量开始好转的规模临界值,现阶段,城镇化进程引致的污染指数处于倒N型中部上升通道。为促进生态安徽与新型城镇化建设发展,从优化产业结构、实施创新驱动、依法严格环境管控等方面提出建议。     

资源要素组合对城镇化演进“增长阻尼”测度及演化趋势探析

以安徽省为例,采用熵值法对资源要素组合综合指数进行了测算;基于Romer经济"增长阻尼"模型及经济增长与城镇化发展间半对数关系,采用偏最小二乘回归分析方法,就资源要素组合对经济与城镇化"增长阻尼"进行了测度;运用灰色GM(1,1)模型对其趋势进行了预测,结果表明:1安徽省资源要素综合指数由1997年的0.138 8提升至2012年的0.869 0;2资源要素组合对经济与城镇化年均"增长阻尼"分别为0.000 246 0,0.002 851;32015年、2020年资源要素组合对城镇化的"增长阻尼"将分别达0.004 487,0.005 675.基于研究结果,从依靠科技创新、增强技术要素对资源环境的替代性等6方面,提出了减缓资源要素对城镇化演进约束的政策建议.     

基于增量视角的城镇化演进与能耗间库兹涅茨曲线探析——以安徽省为例

推进城镇化与实现节能减排为中国未来社会两大战略任务,从理论上探索城镇化能耗的库兹涅茨曲线拐点,对制定节能城镇化政策与能源利用规划具有重要启示意义。以安徽省为例,采用完全分解模型,对城镇化引起的能耗进行了测算;基于增量视角,借助环境库兹涅茨曲线分析工具,通过引入城镇化变量二次、三次项,采用最小二乘回归分析方法,分别考察了城镇化与其能耗间U形与N形曲线关系;依据高数中曲线求导方法,测算了城镇化能耗拐点出现时的城镇化水平,结果表明:1)1996-2013年,城镇化进程引起的累计能耗达4 755.78万tce,年均279.75万tce,城镇化每提高1个百分点,推动能源净消费181.59万tce,两者间呈同向演化态势;2)二次曲线验证表明,城镇化能耗曲线呈U形,拐点位置出现在城镇化水平增幅为1.642 3×10-13时刻,现阶段,城镇化能耗位于U形曲线右半侧;3)三次曲线回归结果未能验证出城镇化能耗有拐点存在,两者间呈同向增长态势,表明安徽省推进城镇化与实现节能减排矛盾日渐突出,生态文明建设将面临较大挑战。基于研究结果,从调整优化产业结构、提高能源利用技术等方面提出了减少城镇化能耗的政策建议。     

基于LMDI模型的城镇化演进对资源环境压力影响前景预测及分析——以安徽省为例

探索城镇化演进对资源环境压力影响前景,对指导城镇化与资源环境保护协同演进的政策制定具有借鉴意义.以安徽省为例,选取15项资源消耗与污染物排放指标,采用熵值赋权法,对经济社会快速发展背景下资源环境压力状况进行了探索;运用LMDI分解模型,测算了城镇化进程对资源环境压力贡献份额;借助SPSS数理分析软件,采用曲线回归最佳拟合优度分析方法,构造了城镇化与其引致资源环境压力耦合函数关系式;运用Logistic模型,对2020年、2030年城镇化演进趋势进行了预测;依据城镇化与资源环境压力耦合关系及城镇化水平预测值,估算了城镇化演进对资源环境压力影响前景.结果表明:1城镇化进程引致的资源环境压力指数由2001年的0.004 222增加至2013年的0.038 479,其增幅明显高于城镇化水平升幅;2城镇化与资源环境压力间契合S型函数关系;3中性预测2020年、2030年城镇化水平分别达57.96%、68.23%;42020年、2030年城镇化发展对资源环境压力指数将分别升至0.047 788、0.075 531,基于研究结果,就新常态背景下如何推进城镇化绿色、循环、低碳发展提出了政策建议.     

基于增量视角的城镇化演进与能耗间库兹涅茨曲线探析——以安徽省为例

推进城镇化与实现节能减排为中国未来社会两大战略任务，从理论上探索城镇化能耗的库兹涅茨曲线拐点，对制定节能城镇化政策与能源利用规划具有重要启示意义。以安徽省为例，采用完全分解模型，对城镇化引起的能耗进行了测算；基于增量视角，借助环境库兹涅茨曲线分析工具，通过引入城镇化变量二次、三次项，采用最小二乘回归分析方法，分别考察了城镇化与其能耗间U形与 N 形曲线关系；依据高数中曲线求导方法，测算了城镇化能耗拐点出现时的城镇化水平，结果表明：①1996~2013 年，城镇化进程引起的累计能耗达 4755.78 万 tce，年均 279.75 万tce，城镇化每提高 1 个百分点，推动能源净消费 181.59 万 tce，两者间呈同向演化态势； ②二次曲线验证表明，城镇化能耗曲线呈 U 形，拐点位置出现在城镇化水平增幅为 1.6423×10-13 时刻，现阶段，城镇化能耗位于 U 形曲线右半侧；③三次曲线回归结果未能验证出城镇化能耗有拐点存在，两者间呈同向增长态势，表明安徽省推进城镇化与实现节能减排矛盾日渐突出，生态文明建设将面临较大挑战。基于研究结果，从调整优化产业结构、提高能源利用技术等方面，提出了减少城镇化能耗的政策建议。
     

基于人地和谐与Zipf模型的安徽省城镇化适宜规模、速度探析

推进人与资源环境承载力相协调是实现城镇化可持续发展的核心.基于位序-规模模型,测算了安徽省2000—2013年城镇人口规模结构的Zipf维数;运用灰色GM(1,1)模型,对安徽省2020年城镇人口规模结构的Zipf维数、首位城市建设用地规模进行了预测;基于人地和谐理念,获取了与城镇人口规模相匹配的城镇用地规模;依据GB50137-2011国家城市用地分类与规划建设用地标准,测算了适宜城镇人口的规模与发展速度.结果表明:1)安徽省2020年人口规模结构的Zipf维数为0.82,首位城市用地规模为805.24km2;2)人地和谐理念下,安徽省2020年适宜城镇人口规模为3 596.52万人;3)2015—2020年,年均将有101.14万农村人口转移至城镇,城镇化演进速度为1.28个百分点/年,依据研究结果,提出了协调城镇化发展与土地资源利用的政策建议.     

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.     

基于TOPIS最优的资源环境承载能力预警判别与趋势预测

以安徽省为例,运用突变级数法,对资源环境承载能力进行了综合评价;采用TOPIS多目标决策最优方法,对资源环境承载能力最优值进行了测算;基于偏离度模型,构建了预警判别体系;运用灰色GM(1,1)模型,对资源环境承载能力预警演化趋势进行了预测.结果表明:①资源环境承载能力综合指数由2005年的0.386 8提升至2015年的0.873 1,年均增长8.48%;②研究期间,资源环境承载能力偏离度指数处于0.23～1.17之间,均值为0.66,整体处于橙色预警状态;③经济社会若按既有发展模式,至2020年资源环境承载能力偏离度指数将达0.45,预警等级为黄色,生态文明建设与可持续发展将面临较大压力,全面建成小康社会与美丽安徽建设目标将面临较大挑战.     

安徽省新型城镇化对经济增长影响的研究

为了寻求新的经济增长动力,走出新常态下经济增长乏力的困境.采用安徽省1991年~2015年统计数据,运用因子分析方法测算安徽省新型城镇化综合指标,并建立误差修正模型,实证分析了新型城镇化对经济增长的影响.结果显示安徽省城市化因子、公共服务因子、城乡统筹因子是影响城镇化的主要因素;从长期来看安徽省城镇化建设对经济增长具有正向推动作用,短期存在推动作用不足问题;提出了以人为本、完善公共服务、统筹城乡发展、增强产业支撑力等建议.     

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.     

西北河谷型城市环境政策评价研究--以兰州市为例

阐述了河谷型城市的内涵及其城市环境问题产生的成因,运用"环境库兹涅茨曲线"结合有关计算,划分出兰州市近17年来经济增长与环境污染演进阶段过程,为兰州市的环境政策评价提供数量依据,从环境政策成效、环境政策成本以及经济增长方式等方面对兰州市环境政策进行了初步评价.     

重庆市城镇化演进对耕地面积影响前景预测

为探索城镇化演进对耕地面积变化影响趋势,通过构建城镇化演进Logistic模型,预测2012年-2030年重庆市城镇化水平演进;构建STRIPAT扩展模型测算城镇化对耕地面积边际贡献率,拟合重庆市耕地面积变化前景.研究结果表明:重庆市未来城镇化演进对耕地影响态势不会改变,但是影响强度趋缓,逐步趋近于零.建议遵循城市化演进规律,合理适度发展城镇化,科学制定土地管理政策,严格保护耕地.     

安徽省乡村绿色发展水平测度及时空演变分析

深入探索安徽省乡村绿色发展水平及其时空演变，对推进乡村经济发展与环境保护协同演进乃至美丽中国建设具有重要指导意义。从绿色资源、绿色环境、绿色生态、高效发展、生活美好5个方面构建了安徽乡村绿色发展评价指标体系，借助ArcGIS和GeoDA,综合运用熵权法、自然断裂点法、Moran’s I指数和基尼系数等，揭示了2010—2019年安徽省乡村绿色发展时空演变特征。结果表明：1)安徽乡村绿色发展水平整体提升，综合指数由0.394 8增至0.513 4,增长30.02%,年均增长3.34%;各地级市乡村绿色发展水平综合指数处于0.30～0.64之间，平均水平0.472 5,其中黄山(0.511 2)显著高于其它城市，最低为亳州(0.446 9)。2)安徽省乡村绿色发展时空演化呈现出“中高、南北低”向均匀化发展的趋势。2010年绿色发展综合指数皖中(0.412 2)>皖北(0.393 6)>皖南(0.384 5),2019年3个区域均为0.515±0.005,其中铜陵、马鞍山和宿州3个地级市增长幅度最大。3)研究期内，安徽省乡村绿色发展水平具有集聚效应，分时段2010—2012年、2...     

河南省新型城镇化动态效率评估

新型城镇化效率提升是新型城镇化高质量发展的关键内容之一。本文通过运用非期望产出SBM模型和Malmquist-Luenberger生产率指数模型,测算了2003—2016年河南省新型城镇化的全要素生产率及其分解情况,研究发现:河南省新型城镇化全要素生产率指数的增长主要源于技术进步,郑州大都市区效率变化指数和技术进步指数优于核心发展区和联动辐射区;技术优先型的地级市少于效率优先型的地级市。因此,优化资源配置、转变产业结构等方式是河南省提高新型城镇化效率的主要路径。     

贯彻五大发展理念推进安徽省城镇化发展

正一、安徽城镇化发展现状"十二五"以来,安徽着力推进城乡一体化发展战略,健全新型城镇化体系,完善相关推进机制,提升城市承载功能,不断扩大城市规模,逐步形成区域中心城市,城市间融合不断加强,城乡面貌发生巨大变化,城镇化发展取得了显著的成效。1.城镇化发展加快随着城镇化进程的不断深入,全省城镇化进入加速发展阶段。2015年,安徽省城镇化率50.5%,比2010年提高了13.8%,年均增长3.17%,高于全国增长速度。2015     

基于Logistic模型的中国城镇化快速演进期时长、速度及启示

依据Northam城镇化演进的"S"型曲线及阶段发展理论,基于Logistic模型,借助SPSS分析软件,采用曲线回归的最优拟合优度分析方法,对中国城镇化水平的上限进行了估计,运用高等数学曲线曲率求导方法,对中国城镇化第二阶段(加速发展阶段)持续时长及平均速度进行了测算,结果表明:1中国城镇化水平理论饱和值为84%;2中国城镇化加速阶段起始时间为1979年前后,终止时间为2030年前后,持续时长50.33年;3中国城镇化进入加速阶段时,城镇化水平为17.33%,加速阶段终止时,城镇化水平为64.67%,加速阶段平均速度为0.94个百分点/年,2012-2030年,平均速度为0.64个百分点/年.研究结果可为管理层制定城镇化发展规划及相关政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供借鉴.     

湖南省城市人居环境与新型城镇化耦合发展的时空演变研究

运用耦合度和协调度模型,测算了2003—2013年湖南省14个市(州)人居环境与新型城镇化的耦合协调度指数,并分析了耦合协调度的时空演变特征.结果表明,从整体态势来看,2000—2013年各市城市人居环境与新型城镇化耦合度指数均分布在0.4~0.5之间,整体上处于颉颃阶段;湖南省各市州(长沙除外)协调度指数均处在0.1~0.3之间,整体上处于低度协调阶段.从空间格局来看,耦合度指数整体上呈现东北高、西南低的空间分布格局.协调度指数呈现"一高多低"的空间格局,即以长沙为中心呈同心圆式向外扩散,长株潭地区协调度指数总体水平较高.针对上述研究结论,提出了相应的对策.