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1.
本文运用LMDI方法将中国用水量变化的影响因素分解为人口效应、区域人口分布效应、区域经济发达效应、区域产业结构效应和区域技术进步效应。研究发现,技术进步和产业结构调整都是抑制用水量上升的影响因素,但是技术进步更加显著。产业结构效应在各省份第一产业内部影响最大,而技术进步效应却存在较大差异;经济增长是用水量上升的主要推动力,中部最显著;人口规模扩大促进了用水量上升,但是影响较小,而人口分布（流动）变化促进中国用水量上升比较显著。另外,区域经济份额相对变动对用水量的下降起到正向作用,但是各省份之间存在较大差异,东部地区经济份额提高促进了用水量上升。因此,各省份需要加强节水技术创新,更加重视农业节水;优化升级产业结构,由耗水强度大的农业向耗水强度小的第二、三产业转移;东部发达地区加大对中西部欠发达地区资金、技术等支持。 相似文献
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基于Hansen非动态面板门槛回归模型,从全国和东部、中部和西部三大区域就居民消费对用水量的门槛效应进行实证分析,结果表明:在居民收入和人力资本的作用下,居民消费对用水量的影响存在显著的门槛效应.全国层面,居民消费对用水量的弹性系数呈现先降后升的变化形态,但增幅降低;区域层面,东部居民消费对用水量的促进作用逐渐降低,西部居民消费促进用水量的增长,中部门槛检验不显著.进一步分析发现:经济发展,特别是城镇化影响门槛值和弹性系数的大小,人力资本作为门槛变量时居民消费对用水量的影响最大. 相似文献
3.
《资源科学》2016,(7)
本文运用LMDI方法将中国用水量变化的影响因素分解为人口效应、区域人口分布效应、区域经济发达效应、区域产业结构效应和区域技术进步效应。研究发现,技术进步和产业结构调整都是抑制用水量上升的影响因素,但是技术进步更加显著。产业结构效应在各省份第一产业内部影响最大,而技术进步效应却存在较大差异;经济增长是用水量上升的主要推动力,中部最显著;人口规模扩大促进了用水量上升,但是影响较小,而人口分布(流动)变化促进中国用水量上升比较显著。另外,区域经济份额相对变动对用水量的下降起到正向作用,但是各省份之间存在较大差异,东部地区经济份额提高促进了用水量上升。因此,各省份需要加强节水技术创新,更加重视农业节水;优化升级产业结构,由耗水强度大的农业向耗水强度小的第二、三产业转移;东部发达地区加大对中西部欠发达地区资金、技术等支持。 相似文献
4.
为揭示陕西省城镇化对耕地的影响,促进新型城镇化与耕地保护协调发展。本文以陕西省2000-2015年耕地面积及社会经济影响因素的时间序列数据为例,采用Logistic回归模型对陕西省城镇化未来发展水平进行预测,并借助SPSS软件,运用STIRPAT模型分析人口数量、富裕度、城镇化水平、产业结构等对陕西省耕地面积变化的影响。结果表明:1)2020、2030年陕西省城镇化水平将分别达到59.03%、67.14%;2015-2020年,城镇化年平均增速为1.17个百分点;2020-2030年,城镇化年平均增速为0.81个百分点。2)导致陕西省耕地面积变化的社会经济影响因素由主到次依次为富裕度、城镇化水平、产业结构和人口总量,这四个影响因素对耕地面积变化的边际弹性系数分别为0.00409%、0.00290%、0.00277%、0.00219%。 相似文献
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江西省农业人口转移对耕地利用效率影响的门槛效应 总被引：3，自引：0，他引：3
《资源科学》2019,(8)
大规模农业人口向城镇及第二、三产业转移,引起其他农业生产要素改变,最终影响耕地利用效率。本文以江西省11个地级市为研究区域,运用超效率EBM(Epsilon Based Measure)模型测度2007—2016年江西省各地市耕地利用效率,通过面板门槛模型以农业转移人口占农业人口比重为门槛变量,分析农业人口转移对耕地利用效率的影响。研究表明:考察期内江西省各地市农业转移人口与耕地利用效率均呈上升趋势,且区域差异显著;2016年江西省大多数地市农业人口转移对耕地利用效率的影响表现出门槛效应,在门槛值(0.428)前后,农业人口转移始终促进耕地利用效率提升,但跨越门槛值后其影响系数减小,由0.5089降至0.2495,促进作用减弱51%。可按农业人口转移程度是否跨越门槛值进行分区,针对不同区域提出差异化的耕地利用效率提升对策。 相似文献
6.
新型城镇化提升了中国农业绿色全要素生产率吗?——基于空间溢出效应及门槛特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于2006-2017年中国30个省份的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的GML指数法和熵值法测算30个省份农业绿色全要素生产率和新型城镇化水平;在此基础上,通过构建空间计量模型和面板门槛模型,探讨新型城镇化发展对农业绿色全要素生产率影响的空间溢出效应和门槛特征.结果表明:新型城镇化对农业绿色全要素生产率存在显著的负向空间溢出效应;以经济发展水平为门槛,新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应,跨过门槛值时新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的负向效应逐渐减弱;各省份经济发展水平呈现非均衡性,使得各地区新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的差异性明显,属于低门槛值的省份逐渐减少,而属于高门槛值的省份主要集中在东部地区.根据研究结论,建议各级地方政府在制定新型城镇化建设和农业生产政策时因地制宜,推动城镇向集约化、智能化和绿色化发展,并注重推动工业化、城镇化和农业现代化协调发展,从而促进农业绿色全要素生产率提升. 相似文献
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基于2004-2015年省际面板数据,从制度质量视角研究了创新数量、创新质量对产业结构转型升级（TUIS）的差异化影响。研究发现：（1）创新数量能显著促进TUIS,创新质量因水平较低对TUIS的促进作用尚不显著;（2）创新数量与制度质量协同发展未促进TUIS,创新质量与制度质量协同发展能显著推动TUIS;（3）创新数量对产业结构高度化（ISA）存在单一制度质量门槛4.9200,伴随制度质量跨越门槛值,创新数量对ISA的影响由负变正,而创新数量对产业结构合理化（ISR）不存在制度质量门槛;（4）创新质量对ISA存在双重制度质量门槛5.4486和6.7066,对ISR存在单一制度质量门槛7.5419,伴随制度质量跨越门槛值,创新质量对ISA与ISR的影响均由负变正;（5）创新质量对TUIS的制度质量门槛高于创新数量,对ISR的制度质量门槛亦高于ISA。未来中国要实现以高质量创新驱动TUIS,要不遗余力提升创新质量,加快推进市场化建设进程。 相似文献
8.
贾小宁 《内蒙古科技与经济》2022,(11):15-17
人口结构变动与经济增长之间存在着一种相互影响的关系。文章采用2001年—2019年河南省人口结构和经济总量的数据进行实证分析,研究发现：0～14岁少儿人口增加促进经济增长,而65岁及以上老年人口对经济增长起到了抑制作用;第一产业就业人员增加不利于经济增长,第二、三产业就业人员构成上升有助于经济增长;城镇化率的提升对经济增长有显著的促进作用;性别比对经济增长的影响较弱。最后,从人口年龄结构、人口城乡结构、人口产业结构3个方面提出对策建议。 相似文献
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基于2006-2017年中国30个省份的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的GML指数法和熵值法分别测算了中国农业绿色全要素生产率和新型城镇化水平。在此基础上,通过构建空间计量模型和面板门槛模型,探讨了新型城镇化对中国农业绿色全要素生产率影响的空间溢出效应和门槛特征。研究结果表明：新型城镇化对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应显著,而且存在单一门槛效应。在经济发展水平跨过门槛值时,新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的负向效应逐渐减弱,各省份之间经济发展水平呈现出不均衡性,使得新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响差异性明显。 相似文献
10.
本文利用2003-2011年间中国29个省份（地区）对10个主要国家（地区）的对外直接投资的省际面板数据,采用非线性门槛回归模型实证分析了创新能力、经济自由度、金融发展水平等三种吸收能力对我国OFDI逆向技术溢出效应的影响。结果显示,经济自由度对OFDI的逆向技术溢出不存在门槛效应,但创新能力、金融发展水平存在门槛效应,且当吸收能力跨越门槛值时,其对OFDI逆向技术溢出效应的影响显著提高。 相似文献
11.
绿色税收视角下产业结构变迁对中国碳排放的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
从绿色税收视角探讨产业结构与碳排放的关系,有利于制定控制碳排放的财税政策,助力绿色发展转型.本文首先测算出2003-2016年中国30个省(市、区)的CO2排放量,在扩展STRIPAT模型基础上,运用静态面板模型和面板门槛模型,对绿色税收下产业结构变迁的碳排放效应进行实证研究,并从产业结构合理化和产业结构高级化两个维度... 相似文献
12.
在生态位理论框架下,以我国30个省市2002年-2018年面板数据作为实证分析对象,研究各省市生态位发展进程,并构建STIRPAT模型测算双向FDI对工业用水量的具体影响.研究发现,样本期内各省市生态位程度并不相同,北京等6省市为高生态位地区,河南等11省市为低生态位地区.双向FDI在不同生态位地区中表现出明显的区域差异:IFDI促进了低生态位地区工业用水量的增加,而对中、高生态位地区的工业用水量表现为抑制作用;OFDI促进了中、低生态位地区工业用水量的增加,但在高生态位地区中表现为抑制作用.各地要因地制宜,合理规划双向FDI结构布局,提高工业用水效率. 相似文献
13.
中国结构升级、技术进步与水资源消耗——基于改进的LMDI方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对水资源消耗强度问题,本文基于改进的LMDI方法研究1997-2011年我国水资源消耗强度变化的影响因素。我们发现,总效应与强度效应具有相似的变化趋势,强度效应下降及反转是总效应下降及反转的主要原因,产业结构效应未促进用水强度下降;利用完全模型得到,各省份用水效率普遍提高,主要由于技术进步,东部发达地区是用水强度下降的主要推动因素,产业结构效应并未推动总效应下降,区域结构效应对总效应的影响较弱;利用简化模型得到,总效应下降幅度较大的省份集中于西部地区,产业结构效应与强度效应对总效应的影响与完全模型一致,东部地区产业结构效应促进总效应下降的效果好于中西部地区;改进的LMDI方法符合残差检验和时间反演检验。因此,各省份发展经济的同时,需要关注技术创新,尤其中西部地区;加快产业结构调整,也是提高用水效率的重要途径;加强发达地区对欠发达地区的支持,缩小区域社会经济差距。 相似文献
14.
本文主要考察能源节约偏向型技术进步对中国工业及35个行业能耗和碳排放的影响效应,并进一步实证分析其是否存在门槛效应,是否已跨越门槛。研究发现：中国工业技术进步整体偏向劳动节约型,能源、资本使用型共存;能源消耗、碳排放与能源节约偏向型技术进步之间呈“倒U型”,且均存在单一门槛,门槛值分别大于工业整体能源增强型技术进步指数均值0.5079,当前中国工业能源节约偏向型技术进步尚处于“倒U型”曲线左侧,边际效用弹性加剧了能源消耗;能源消费结构与能源消耗、碳排放之间均呈显著负相关但影响效应较小,工业结构性节能减排空间尚未得到有效释放。 相似文献
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基于随机前沿的区域工业全要素水资源效率研究 总被引：7，自引：2，他引：5
选取2003-2010年31省份规模以上工业企业投入与产出面板数据,运用随机前沿技术测度了中国工业全要素水资源使用效率及影响因素,测算了区域工业水资源效率值.研究结果发现:各省份工业水资源效率呈逐年增长态势,在空间分布上呈现从东部向西部逐渐下降的格局.分层聚类分析将31个省(直辖市、自治区)划分为4种效率类型:A类地区在研究期间始终处于效率较高水平;B类地区期初效率不高但增长较快;C类地区效率损失持续较大;D类地区效率处于深度低下水平.研究还发现区域经济发达程度、工业占GDP比重、科技经费投入对改善水资源效率有正面作用,人均水资源使用量越大的地区浪费越多.建议建立与水资源挂钩的工业项目进入和退出机制,以价格差异化的市场分配机制引导企业节水,增加节水技术和设备研发的投入. 相似文献
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基于海洋资源消耗强度内涵,测度中国沿海省区1996—2015年海洋资源消耗强度,揭示其时空演化特征,运用改进的对数均值迪式指数分解法（LMDI）建立因素分解模型,分析中国海洋资源消耗强度变动的因素贡献并进行差异比较。结果表明：①1996—2015年,中国海洋资源消耗强度总体呈先上升后稳步下降的态势,第一产业资源消耗强度平稳下降,第二、三产业资源消耗强度与中国海洋资源消耗强度变动趋势基本同步;空间格局演化上,海洋资源消耗中高强度省区逐渐减少,低强度省区逐渐增多,区域差异逐步缩小;②技术进步效应、产业结构效应和区域规模效应对我国海洋资源消耗强度下降的贡献率分别为78.224%、18.334%和3.442%;沿海各省区的因素分解效应差异显著,其中福建以技术进步效应为主,浙江、山东和海南以技术进步效应和区域规模效应为主,天津、河北和江苏以技术进步效应和产业结构效应为主,辽宁、上海、广东和广西则是技术进步效应、产业结构效应和区域规模效应共同推动海洋资源消耗强度下降;③从海洋三次产业来看,技术进步效应在第二产业内部贡献最大,累计占比为77.118%;产业结构效应在第一产业内部贡献最大,累计占比为314.547%;区域规模效应在三次产业内部无明显差异。各省区推行海洋三次产业资源集约利用技术或措施时应有所区别和侧重。 相似文献
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我国产业结构与石油消费增长路径分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析我国产业结构和石油消费结构变化趋势基础上,运用协整分析和向量误差纠正模型对石油消费量增长和三次产业经济增长之间的动态关系进行研究。结果显示,从长期关系上看,石油需求对第三产业的弹性系数最大,第二产业次之,由于两者的挤出效应使对第一产业的弹性系数为负;从短期调整能力来看,石油需求增长偏离长期趋势主要是受第二、第三产业的影响,但是由于影响系数较小,短期影响能力有限,我国的石油消费增长具有较强的连续性和惯性。针对产业结构和石油消费的上述联系和特点,提出了相应的政策建议。 相似文献
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近年来,将人口年龄结构作为温室气体排放驱动因素的研究很少,已有的研究也只是将人口年龄做简单分类,由此导致对年龄结构影响碳排放的考察不够深入和具体。本文细化了人口年龄结构,将人口年龄划分为0~14岁、15~29岁、30~44岁、45~59岁和60岁及以上五个组别,并基于扩展的随机STIRPAT模型考察了人口年龄结构对碳排放的影响,以达到更好地解释人口年龄结构对中国碳排放影响机制的目的。研究结果表明,人口年龄结构对碳排放影响显著。不同年龄人口所占比重不同,对碳排放影响不同。其中,30~44岁人口对碳排放的影响最大,15~29岁人口的影响不显著,60岁及以上人口比重对碳排放的影响为负。分析还表明,随着中国老龄化进程的加快,无论从生产还是消费渠道看,未来中国人口年龄结构变化都有减缓碳排放加速的可能。本文最后提出了从消费渠道降低碳排放的对策建议。 相似文献