京津冀地区上市公司总部空间分布特征及影响因素

企业作为经济活动的微观主体,在区域经济发展中扮演着重要角色,而上市公司作为优秀企业的典型代表,对京津冀一体化发展的促进作用更是不容忽视.本研究以京津冀地区上市公司为研究对象,运用标准离差椭圆分析法和相关分析法等研究上市公司总部的空间分布特征及影响因素.研究发现:(1)京津冀地区上市公司总部分布呈现出以北京为核心的单极格局,地域分布极不平衡;近20年来,京津冀地区上市公司总部分布整体上一直保持"东北-西南"的模式,重心无明显变化,空间分布趋于集聚.(2)制造业上市公司总部分布比较分散,呈"东北-西南"分布模式;房地产业上市公司总部相对集聚于北京和天津,呈"西北-东南"分布模式;信息业上市公司总部高度集聚于北京,呈"东-西"分布模式.(3)上市公司总部倾向于分布在生产性服务业发展水平高、金融业发展水平高、交通状况好、科技创新水平先进、行政级别高以及城市规模大的城市.     

流动人口迁移距离与其城镇化影响的区域差异

以2010年第六次全国人口普查全国区县单元流动人口数据为基础,运用GIS空间自相关分析和地理加权回归分析方法,探究流动人口迁移距离特征与其城镇化影响的区域差异,结果如下。1)全国各区县平均近程流动比重最大,中程次之,远程最小。各地区流动人口迁移距离特征区域差异明显,中部地区和东北地区以近程流动为主,西部少数民族地区和内蒙古边境地区以中程流动为主,长三角、珠三角、京津冀以及西北地区以远程流动为主。2)近程、中程、远程人口流动对城镇化影响不同,且存在很大的区域差异。近程流动比重与城镇化水平负相关,高度负相关区域多位于山地丘陵地区和省界地区;中程流动比重与城镇化水平正相关,高度正相关地区主要位于中国二、三级阶梯分界线地区以及东南丘陵地区;远程流动比重与城镇化水平负相关的区域主要位于少数民族地区、边远地区或省界地区,其他地区远程流动比重与城镇化水平正相关。3)近程流动比重高值区与其城镇化影响高值区吻合,中程流动比重高–低集聚区与其城镇化影响高值区存在"中心–外围"结构,远程流动比重高值区与其城镇化影响高值区空间错位。     

中国东部沿海地区工业碳排放效率时空演化特征及影响因素

中国东部沿海地区是我国重要的工业集聚地,提高东部沿海地区工业碳排放效率,对于推动东部沿海地区低碳可持续发展具有重要意义。本文将包含非期望产出的方向距离函数模型与DEA窗口分析法相结合,构建工业碳排放效率测度体系,并测度分析2003—2019年中国东部沿海地区工业碳排放效率时空演化特征及其影响因素。研究表明：(1)2003—2019年中国东部沿海地区工业碳排放效率总体较高,呈现波动上升态势;(2)2003—2019年东部沿海地区工业碳排放低效率城市数量减少,中效率、高效率城市数量增加,高效率集聚区由长三角地区上海、苏南、浙北以及粤东、粤西转向两广交界、龙岩—丽水一线;(3)2003年东部沿海地区工业碳排放效率类型以中效率低碳排放量、高效率低碳排放量、低效率低碳排放量为主,2019年以中效率低碳排放量、高效率低碳排放量、中效率中碳排放量为主;(4)与东部沿海地区工业碳排放效率呈显著正相关的因素由大到小依次为环境规制、对外开放水平、工业集聚水平;呈显著负相关的指标由大到小依次为工业规模、工业所有制结构和工业结构。东部沿海各地区由于工业化发展阶段不同,工业发展特征各异,影响因素也存在差异。     

京津冀服务业能源消费碳排放影响因素分析

利用统计数据首先分析了1995—2013年京津冀地区能源消费结构并核算京津冀地区服务业碳排放量,其次通过灰色关联分析方法分析了京津冀地区服务业能源消费碳排放影响因素.研究发现,京津冀服务业能源消费以石油为主;能源结构多元化系数和产业规模是北京市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,人口效应和能源强度是天津市服务业能源消费碳排放最主要影响因素,能源结构多元化系数、人口效应、产业规模、能源强度和河北省服务业碳排放呈中度关联关系.提出京津冀地区服务业能源消费有待向碳排放量低的天然气等能源转变,北京市和河北省服务业能源利用效率有待提高的建议.     

中国银行业金融机构网点分布及影响因素分析

基于ArcGIS软件和多元线性回归模型,分析中国银行业金融机构网点空间分布特征,探索其区位选择的影响因素,主要取得了如下几方面结论.(1)空间分布特征.大型商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行和外资银行,倾向于分布在各大中心城市、区域性中心城市及城市群区域地市,对经济发展水平较低的地级单元排斥较为明显;邮政储蓄银行分布区域和个体特征明显;农村中小金融机构对各地级单元银行网点数量具有较强补充功能.(2)每万人拥有银行网点数较少的地级单元与集中连续贫困地区表现出很强的空间耦合关系,这些地区金融服务供给需加强.(3)影响因素.各类银行网点分布均与常住人口呈显著正相关,而受城镇化率的影响不显著.此外,城市建成区面积、第三产业比例和人均GDP对大型商业银行、全国性股份制商业银行和城市商业银行起到了正向影响;城市建成区面积和人均GDP对邮政储蓄银行起到正向影响,而第三产业比例则起到负向影响;建成区面积对农村中小金融机构起到正向影响,而进出口贸易总额则起到负向影响;进出口贸易正向影响外资银行.     

中国工业碳排放效率及其影响因素的空间计量分析

分析了中国工业碳排放效率的区域差异性以及空间自相关性,并用1998—2013年中国大陆30个省份的面板数据,建立空间面板数据模型,对工业碳排放效率的影响因素进行实证研究。研究结果表明:除少许年份外,中国及各地区的工业碳排放效率都呈现出不同程度的上升趋势且存在区域差异,中国省际工业碳排放效率在空间分布上表现出较强的正相关性和空间集聚特征,能源结构、能源强度、工业结构、能源价格水平和技术因素是影响中国工业碳排放效率的主要因素,对提高中国省际工业碳排放效率有正向作用,是空间格局演变的重要因素,且具有空间自相关性和空间溢出效应。     

基于MOD16的河南省地表蒸散量时空变化特征

基于MODIS(Moderate-resolution Imagine Spectroradiometer)蒸散产品MOD16、归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和河南省17个气象站点数据资料,运用线性趋势、相关分析和克里金插值等方法对河南省2001—2019年蒸散量时空变化特征、不同土地利用类型蒸散量差异及其影响因素进行了分析.结果表明:(1)2001—2019年河南省多年平均蒸散量为364.05 mm,空间上呈西南部伏牛山—桐柏山—大别山等山区较高,南阳盆地和中北部地区较低的分布特征.(2)河南省年内各月间的蒸散量呈"增加—减少—增加—减少"的"双峰型"分布特征,具有明显的季节差异,蒸散量从大到小依次为夏季(162.59 mm)、春季(113.47 mm)、秋季(66.47 mm)、冬季(35.79 mm).(3)河南省蒸散量空间分布受土地利用类型影响显著,蒸散量从大到小依次按林地(445.57 mm)、草地(347.87 mm)、水域(341.91 mm)、耕地(340.34 mm)、城镇用地(320.49 mm)、未利用土地(279.04 mm)的顺序递减.(4)近19年来,河南省蒸散量以5.968 mm/a的倾向率呈上升趋势,明显增加的区域主要分布在西南部伏牛山—桐柏山—大别山等高蒸散量地区.(5)相关分析表明,河南省蒸散量受气温和植被长势情况影响较为明显,受降水的影响较弱.     

皖南地区水稻土的分形特征研究

在安徽土壤普查数据的基础上,对皖南地区水稻土的分形特征进行了研究,结果表明:(1)该地区水稻土的分形维数D介于2.6717-2.9117之间,D分别与国际制粗砂粒和细砂粒含量呈明显的负相关,与粉砂粒和粘粒含量呈显著的正相关,其中与粘粒的相关关系达到极显著水平.(2)用分形维数代替土壤颗粒组成来研究土壤肥力特性,结果表明它可以较好地作为水稻土肥力特性的定量化指标.     

黄淮海地区碳排放与经济增长时空耦合关系

碳排放是全球气候变化研究的重要内容，科学厘清碳排放与经济增长的时空耦合关系对促进区域生态文明建设和经济高质量发展具有重要意义.以黄淮海地区为例，运用空间自相关分析、热点探测、耦合协调模型等方法分析2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长时空耦合关系.研究结果表明：(1)2000-2020年黄淮海地区碳排放量与经济增长总体上呈现持续增长态势，2000-2010年碳排放与经济增长的速率高于2010-2020年.(2)2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长呈现显著的空间集聚特征.碳排放热点区主要集中于北京市、天津市、河北省、山东省境内，范围不断收缩，冷点区主要分布于河北省南部；经济增长高值集聚区主要分布于北京西南部、天津沿海、河北东北部及河南省内，低值区主要分布于河北省、河南省、山东省、安徽省内.(3)2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长整体处于勉强协调等级，耦合协调度时空差异显著，总体呈现东高西低、北高南低的空间格局.良好与基本协调区主要分布于京津冀地区，轻度与严重失调区趋于山区、省域边缘区分布态势，零散分布于山东、河北、河南、安徽省内.     

近10年河南省区域社会经济发展水平空间分异研究

基于经济学视角,运用加权指数模型测度河南省18地市2005-2013年区域社会经济发展水平,并探讨社会经济发展水平空间差异.结果表明:(1)研究期间河南省社会经济发展水平呈现空间集聚特征,其中空间聚集的态势在减弱,地市间差异逐渐缩小;(2)河南省社会经济发展空间二元结构未发生根本变化,其中豫西地区与豫东地区局部空间正相关显著,豫西地区是"高-高"聚集区,豫东地区是"低-低"聚集区;(3)社会经济发展水平在省域尺度上呈现非典型的中心-外围分布特征,但在区域尺度高中低发展水平呈现动态变化特征.     

长沙市土地利用变化的碳排放效应及时空差异性

运用相关统计方法测算并分析了长沙市不同土地利用方式的碳排放效应及时空差异.研究结果表明,2001-2012年,长沙市净碳排放量呈上升趋势,年均增加66.51万t,各区县净碳排放量的空间差异比较明显,单位GDP碳排放强度呈下降趋势.该结果反映了长沙市建设用地和耕地是主要的碳源,针对长沙市的市情提出了关于长沙市土地利用增汇减碳的对策.     

西安市土地利用变化与碳排放空间格局特征研究

目的研究城市土地利用与碳排放变化的时空特征及响应机制,为西安市低碳化的城市土地利用与空间增长提供理论依据。方法基于遥感和GIS技术,运用能源消耗的碳排放模型和Hopfield神经网络聚类方法进行研究。结果 2000—2007年西安市各区县的建设用地增长迅速,耕地减少,部分区县林地面积有所增加,草地变化量很小;土地利用动态度依次为建设用地、水体、耕地、未利用地、草地、林地;建设用地的碳源作用非常突出,林地的碳汇功能较强,建设用地增长是导致碳排放总量变化的主要因素;西安市各区县的碳排放类型可以划分为4类。结论西安市土地利用表现出显著的碳源增加、碳汇减少的特征;从"减排"和"增汇"两个方面优化土地利用结构,对西安城市低碳发展和低碳调控具有重要意义;从西安市碳排放的4种区县类型来看,新城市空间增长区域的碳代价显著大于老城区,优化城市空间增长模式对西安市低碳发展具有重要意义。     

京津冀地区县域人均GDP的空间差异演化及其影响因素

基于GIS空间分析和地理加权回归模型等方法,研究1993—2013年京津冀地区县域人均GDP的空间分异特征及其影响因素,以期为促进县域经济发展的政策制定和路径设计提供依据。得到以下结论。1)京津冀地区县域人均GDP快速增长,县域间的差异扩大;县域人均GDP呈现显著的正向相关性,"高高集聚"和"低低集聚"的趋同性在增强。2)京津唐地区一直是京津冀地区经济发展的热点区域,河北省大部分县域的人均GDP处于较低水平,"涞源县–高阳县–武邑县–枣强县–邱县"经济冷点带逐渐形成;县域人均GDP呈现"东北–西南"的走向分布,并且整体上呈现强化趋势;经济发展重心以文安县为核心,呈现"先西南、后东北"的"V"形变动,东北方向的经济功能进一步强化。3)与OLS模型相比,地理加权回归模型的拟合效果明显改善。人均规模以上工业增加值、第三产业增加值比重、人均实际使用外资金额以及城镇化水平等显著促进了2013年京津冀地区的县域经济发展。     

我国东部地区数字普惠金融的时空演变特征研究

基于2011—2021年我国东部地区86个城市的数字普惠金融指数，综合运用核密度非参数估计法、Dagum基尼系数及其分解法、莫兰指数、空间β收敛模型等方法，分别从发展水平、发展差异、空间集聚、空间收敛等多方面，对东部地区数字普惠金融的时空演变特征进行量化研究.结果表明：(1)东部地区数字普惠金融发展水平在不断提高.(2)东部地区数字普惠金融的绝对差异有所增大，相对差异呈现缩小趋势.子区域间差异是形成东部地区相对差异的主要原因.在3个子区域中，东部沿海综合经济区的内部差异最小，北部和东部之间的差异最大，北部和南部之间的差异缩小最快.(3)东部地区数字普惠金融发展水平的空间分布呈现“高-高、低-低”的集聚特征.(4)东部地区和其3个子区域的数字普惠金融均存在空间β收敛特征.     

交通运输业碳足迹测算及其交互效应评估——以京津冀地区为例

针对交通运输业碳足迹及其影响因素间作用效应研究的不足,首先,建立交通运输业碳足迹测算模型对京津冀地区交通运输碳足迹进行量化评估;其次,采用对数平均迪氏指数（Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI）乘法形式模型研究京津冀地区交通运输业的碳排放与其他社会经济指标的交互效应;最后,基于京津冀产业结构及城镇化差异等社会经济背景,分析京津冀交通运输业碳排放影响因素的空间差异性.研究结果表明：京津冀地区交通运输业碳排放在研究期内逐年增加,北京市增长率最高,且年均增长率为8.58%;经济增长因素对京津冀全域交通运输业碳排放增加促进作用最显著;交通运输产业、生产效率等因素作用效应存在空间差异,而经济增长、人口效应、交通运输能源利用强度和碳排放强度等指标则表现出较弱的空间差异;促进经济增长与交通碳排放等环境负面影响的脱离、提高交通运输业生产效率、根据人口效应及结构进行交通运输系统设计的优化与结构调整、优化交通运输业能源结构等措施,有助于减少京津冀交通运输业碳排放量.     

辽宁省碳排放量及其效率时空差异研究

由碳排放引起的全球气候变暖给人类社会可持续发展带来了严峻挑战,研究碳排放量及其效率的时空差异对指导碳减排具有重要意义.本研究基于碳排放系数法、数据包络分析法对辽宁省的碳排放量、碳排放效率进行了测算,运用探索性空间数据分析、时空跃迁方法,对2006—2017年辽宁省碳排放量及其效率进行动态研究,探讨了二者的时空差异.结果显示:(1)辽宁省碳排放总量先升后降,各地级市呈现增长型、下降型、倒U型和波动型4种演变类型;总碳排放效率先降后升,西北地区、中部地区和东南沿海地区碳排放效率变动趋势与总效率保持一致.(2)辽宁省碳排放量的空间相关性逐渐凸显,由单一低高集聚区增至低低、高高和低高3类集聚区.朝阳市为低低集聚区,低高集聚区由沈阳市向丹东市转变,高高集聚区以营口市为主;碳排放效率在空间分布中呈分散状态,高高集聚区主要为鞍山市,低高集聚区有丹东市和营口市.(3)时空跃迁方法测度下的辽宁省碳排放量及其效率存在一定的空间依赖性,东南沿海地区稳定性高于其他地区.     

2000—2016年喀喇昆仑-西昆仑山地表温度时空变化特征

为了揭示高寒地区气候变化特征及时空差异性，基于MODIS地表温度(LST)产品，利用气候倾向率、Mann-Kendall非参数检验等多种方法研究了2000—2016年喀喇昆仑-西昆仑山地表温度的时空变化特征及其与海拔和纬度的关系，主要结论如下.(1)2000—2016年喀喇昆仑-西昆仑山LST呈极显著上升趋势，速率为0.32℃/10a(P<0.001),表明该区域对全球变化响应敏感，其中夏季(0.5℃/10a)增温最显著，秋、冬季次之，而春季(-0.096℃/10a)呈降温趋势.(2)空间上，东帕米尔高原以及阿里喀喇昆仑山和西昆仑山东部高海拔区域升温较快；季节上，春、秋两季具有相似性，均呈中部降温、东西两侧升温的空间变化特征，但升温或降温趋势并不显著，夏季，低海拔区(Ⅰ)和高海拔区(Ⅲ)以升温为主，中海拔区(Ⅱ)以降温为主，而冬季呈现与夏季相反的态势.(3)年均地表温度与海拔的偏相关系数为-0.870,呈现出极显著的负相关关系；与纬度的偏相关系数-0.513,呈现出较为显著的负相关关系，说明LST与海拔的关系更为密切.     

河南省交通能耗碳排放的驱动因素及空间格局分析

基于河南省2010-2016年交通能源消耗碳排放量,以河南省18个地级市为研究单元,利用对数指数平均权重法(LMDI)因素分解方法,对河南省交通能耗碳排放变化进行因素分解,并利用地统计分析方法对河南省交通能耗碳排放的空间分布格局进行分析,结果表明,河南省交通能耗碳排放量在2010-2016年呈不断增长的趋势;各类能耗影响因素中,煤炭是影响交通能源消耗碳排放总量变化的主要原因;石油、天然气和电力对其影响较小. LMDI模型因素分解,第三产业经济增加值对河南省交通能耗碳排放产生正向驱动作用,交通运输业经济份额和交通能源强度对交通能耗碳排放产生负向驱动作用,交通能源结构的驱动影响取决于能源利用的合理性,其中,第三产业经济增加值对碳排放的影响最大,交通能源结构对碳排放的影响最小.由于人口分布和经济发展水平的不同,河南省交通能源消耗碳排放沿着东北-西南方向变化较大,此方向上的交通能源消耗碳排放量也较大.整体上,河南省交通能源消耗碳排放呈中部高、四周低的分布格局.     

重庆市县域空间土地利用碳排放的时空格局分析

为从县域尺度上探讨土地利用碳排放效应,推动区域经济社会低碳转型,构建生态文明建设新格局,以重庆市38个区县为研究单元,基于不同土地利用类型数据,采用直接与间接碳排放估算模型,计算了1997 ～2015年各区县土地利用碳排放强度,揭示了其时空演变规律,同时采用空间自相关分析方法,探讨了空间关联特征.研究结果表明:①199...     

基于镇域尺度的信阳经济空间格局演变及其影响因素

基于单指标和综合指标,运用熵值法、变异系数、泰尔指数、空间自相关(ESDA)、Getis-Ord Gi*统计指数、标准差椭圆等多种方法和技术对2005-2012年信阳市170个镇域单元经济差异的时空演变特征进行了研究,探讨了影响该市镇域经济发展的驱动因素.研究发现:(1)基于人均GDP指标测度经济发展水平时,2005-2012年总体各个镇域之间的经济发展水平相对差异较大,并且有不断扩大的趋势.(2)信阳市170个镇域单元经济呈现西部市区、东部固始县、潢川部分镇域经济发展水平较高,北部、中西部、南部、东南部镇域经济发展水平较为落后,镇域经济空间差异明显.(3)通过G指数分析信阳市内部空间特征时,2005-2012年镇域单元热点区域较少,冷点区域比较多,并且冷点区域有不断扩张的态势,呈现出"西扩南移"的趋势.(4)从人均GDP与乡镇经济对比的标准差椭圆系数及经济重心的变化来看,信阳市镇域经济分布呈现明显的东—西方向格局,经济重心主要位于信阳市的中部偏东的潢川县境内,并且有西移趋势.