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.     

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.     

基于增量视角的安徽省城镇化演进对环境胁迫演化规律探析

安徽省为新型城镇化建设示范省,探索其城镇化演进对生态环境胁迫的演化规律,对制定城镇化健康、可持续发展的规制政策具有启示意义.本文选取人均工业废水排放等表征工业生产、农业生产、生活消费的10项指标,采用熵值赋权法,就经济社会发展对环境胁迫状况进行了评价;运用LMDI分解模型,对城镇化演进的环境胁迫指数进行了测算;基于环境库兹涅茨曲线理论,立足增量视角,遵循内在逻辑关系,采用回归分析方法,对城镇化和其环境胁迫间演化规律进行了考察.结果表明:1经济社会发展对环境胁迫指数由2000年的0.061 9增至2013年的0.817 3,年均增长21.96%;2城镇化演进对环境胁迫指数由2001年的0.004 2跃升至2013年的0.171 5,年均增长36.22%;3城镇化与其累计环境胁迫契合N型曲线演化规律.现阶段,城镇化对环境胁迫处于N型曲线右侧上升通道.揭示了安徽省推进城镇化与生态文明建设矛盾日渐突出,新型城镇化建设面临较大挑战,从以提高城镇化质量为核心,依靠科技进步,产业结构优化,实现城镇化与环境质量的协调融合等方面,提出了未来城镇化建设的政策建议.     

山东省经济增长的资源约束计量分析

基于资源环境承载力限制引起的对经济潜在增长拖累的"增长阻尼"假说,在新经济增长理论框架下构建一个测度资源要素对经济增长约束的测度模型。依据此模型,利用1979—2012年的数据样本,分别测算能源、土地和水资源对山东经济增长的阻尼系数。结果表明,能源和土地资源约束是山东经济可持续增长的两大主要制约因素。山东省应把突破能源和土地资源约束对经济可持续增长的制约摆在更加重要的位置,推进经济发展方式转变,增强产业自主创新能力,提高技术进步在经济增长中的地位和作用,依靠创新驱动降低对经济发展的资源约束压力,确保经济可持续增长。     

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.     

安徽省城镇化水平预测———基于IOWHA算子的组合预测

以1990-2011年安徽省城镇化水平为样本区间,在指数平滑、灰色预测与回归预测三种单项预测方法的基础上,以预测倒数误差平方和最小为准则,建立IOWHA算子组合预测模型;对该模型的预测有效度的评价结果表明该组合预测模型能有效提高预测精度;根据该组合模型预测出安徽省2012-2015年城镇化水平将分别达到46.35％、47.89％、49.44％、50.98％.     

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。     

河南省城镇化与资源环境的耦合协调发展研究

在分析城镇化与资源环境耦合关系、互动机理的基础上,运用耦合协调度模型,从时空两个维度对河南省城镇化系统与资源环境系统的耦合协调状态进行评价,得到如下结论:(1)时序特征方面,2000-2011年河南省城镇化与资源环境耦合强度从0.498 4降至0.473 5,耦合状态基本处在颉颃阶段;2000年以来河南省城镇化综合发展指数有大幅度的提升,并伴随着"十一五"、"十二五"城镇化建设的深入而呈现逐年加快的趋势,而环境综合发展指数则呈逐年下降的趋势;2000年以来河南省城镇化与资源环境的耦合协调度呈波动上升状态,作用强度经历了从中强度耦合的低等水平向中强度耦合的中等水平过渡.(2)空间分异方面,耦合度和系统综合发展指数的空间分异呈现较大的差异,个别等级呈倒置分布状态;耦合协调度空间分异虽与耦合度、系统综合发展指数分布有些许类似,但其主要受城镇化系统与资源环境系统竞争、合作关系影响.基于时空分异的研究结果,提出了采取综合措施,构建"两型"社会城市;控制环境污染,增强综合承载力;坚持城镇体系协同发展,促进城市群整合发展;制定差别化的政策,缩小地区间的差异水平等结论性建议.     

自然资源对干旱区经济发展和城市化的增长阻尼——以新疆库尔勒市为例

在对传统经济增长阻尼模型修正的基础上,建立了基于水、土地和能源资源对经济发展和城市化的增长阻尼模型,选取经济增长和城市化快速发展的在西北干旱区具有良好代表性的库尔勒市进行实证研究.结果表明,水资源对库尔勒市经济发展的增长阻尼明显地大于土地与能源的约束,而对经济发展和城市化的增长阻尼分别为0.02和0.10,即水资源对城...     

基于IOWA算子的安徽省物流需求组合预测

使用安徽省1988-2011年物流货运量的历史数据,分别采用多元回归、多项式拟合回归及指数曲线回归预测方法建立了安徽省物流需求的预测模型.在此基础上,建立了基于IOWA算子的组合预测模型和预测误差评价指标体系,最后应用此模型对安徽省未来10年的物流需求进行了预测.结果表明,该组合预测模型可作为安徽省物流需求预测的有效工具.     

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.     

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.     

北京市城镇化与社会经济和资源环境承载力的耦合关系演变

1995～2016年,北京市的城镇化率从75.6%提高到了86.5%,但是环境污染制约了可持续发展。在社会经济和资源环境的双重约束下,构建城镇化-社会承载力-资源环境承载力的指标体系,利用耦合度模型和耦合协调度模型,揭示了北京市城镇化与二者之间的耦合协调状态。研究表明:①城镇化与社会经济承载力的综合指数呈不断上升趋势,资源环境承载力综合指数呈明显的“U型”趋势；②北京市城镇化与社会经济承载力、资源环境承载力三者之间存在“门槛效应”现象。     

建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素

综合采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist生产率指数分析、β收敛回归检验、灰色关联度分析等方法构建了对建筑业全要素生产率(TFP)增长指数进行综合测算并分析其收敛性及影响因素的框架,对1993—2012年中国建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素进行了分析.研究发现该时期建筑业TFP的年均增长率为4.6%,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率则未有明显提升;TFP的变动具有明显的阶段性特征,其增长速度在2004—2007年处于最高水平,随后呈下降趋势;全国及东部、中部地区各省份之间TFP增长具有绝对β收敛,西部地区各省份之间的收敛性则不显著;经济环境、行业科技能力、行业市场结构等3类因素的变动与TFP增长存在关联,其中,外资建筑企业比例指数与TFP增长指数具有最高的灰色关联度.     

湖南省能源消费碳排放与经济增长耦合协调发展研究

资源环境与经济增长间的耦合协调是区域可持续发展的重要组成部分。构建了评估能源消费碳排放与经济增长的耦合协调测算模型及其评价指标体系,并对湖南省能源消费碳排放与经济增长的耦合度、耦合协调发展度、耦合协调综合指数进行了测算。研究结果表明:1995—2013年,湖南省能源消费碳排放与经济增长均处于颉頏阶段,耦合度C值(0.45左右)在总体上经历了一个"升高—下降"的曲折变化趋势;能源消费碳排放与经济增长的耦合协调发展度D从1995年的0.207 2上升到2013年的0.389 3;能源消费碳排放与经济增长耦合协调综合指数T也从1995年的0.088 3增加到2013年的0.255 8。     

中国省域人口结构、消费与经济增长的系统耦合分析

基于1997—2017年中国省域数据,采用系统耦合模型,讨论了人口结构、消费和经济增长三系统的协同发展特征,并利用空间重心模型进行拓展性分析。研究结果表明,中国各省份人口结构、消费和经济增长综合指数整体呈上升趋势,但东北地区人口结构指数表现较为平缓,东部消费指数最具活力,东北地区自2011年后经济增长指数呈下降趋势;考察期内全国三系统耦合水平由濒临失调阶段发展为勉强协调阶段,区域差异明显,由东向西呈现递减态势,且"消费经济增长"、"人口结构消费"和"人口结构经济增长"三类二系统对三系统耦合协调发展的促进作用依次降低。     

安徽省城镇化与经济发展的关系研究

城镇化正逐步成为推动经济发展的主要动力.基于安徽省1978—2012年的城镇化率和人均GDP数据,建立数学模型与向量自回归模型对安徽省城镇化与经济发展的关系进行实证研究.结果表明,两者数量水平具有双对数关系,同时经济发展对城镇化具有明显的推动作用,而城镇化对经济发展的贡献则相对有限.根据新经济地理学理论分析原因,安徽省过于注重发展大型城市而忽视小城镇建设,造成城镇化质量滞后于城镇化水平.安徽省需要调整城镇化发展动力,重点开发县域,转变政府职能,推进城镇化与经济协调发展.