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      中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其驅(qū)動(dòng)因素

      2022-10-19 14:27:28暢,王
      環(huán)境科學(xué)研究 2022年10期
      關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)省份服務(wù)業(yè)

      甘 暢,王 凱

      湖南師范大學(xué)旅游學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410081

      實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場(chǎng)廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)性變革,也是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型和建設(shè)“美麗中國”的有力抓手[1].作為助推中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)以及居民消費(fèi)需求升級(jí)的重要產(chǎn)業(yè),服務(wù)業(yè)快速發(fā)展所導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境問題日益凸顯[2],在生態(tài)文明建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代背景下,服務(wù)業(yè)是實(shí)現(xiàn)中國碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)不可忽視的產(chǎn)業(yè)部門.然而,服務(wù)業(yè)省際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與地理空間鄰近性的存在,使得服務(wù)業(yè)碳減排具有顯著的整體性和全域性,并不拘囿于單一責(zé)任[3].同時(shí),隨著我國市場(chǎng)機(jī)制的完善和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加速,服務(wù)業(yè)生產(chǎn)要素在地理空間上的流動(dòng)與互通,使得服務(wù)業(yè)碳排放在空間上形成了多線程的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)型關(guān)系[2].服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是以區(qū)域?yàn)檩d體,以服務(wù)業(yè)生產(chǎn)與消費(fèi)活動(dòng)為基礎(chǔ),通過服務(wù)業(yè)資源要素的集聚擴(kuò)散,連接不同規(guī)模等級(jí)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)而形成緊密聯(lián)系的循環(huán)有機(jī)系統(tǒng).精準(zhǔn)刻畫中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征并剖析其關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)于完善跨區(qū)域碳達(dá)峰、碳中和行動(dòng)方案,以及優(yōu)化服務(wù)業(yè)生態(tài)文明建設(shè)路徑具有重要的實(shí)踐價(jià)值和理論意義.

      隨著服務(wù)業(yè)碳排放量的迅猛增長(zhǎng),國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放及其相關(guān)問題展開了一系列前瞻性的研究,主要分為以下3 個(gè)方面:①服務(wù)業(yè)發(fā)展與碳排放的關(guān)系.研究[4-5]顯示:服務(wù)業(yè)集聚不僅有助于降低本地碳排放,同時(shí)通過跨區(qū)域的外溢效應(yīng)促進(jìn)周邊地區(qū)碳減排,但這種碳減排效應(yīng)發(fā)揮的載體僅僅集中于以金融、網(wǎng)絡(luò)、商務(wù)等為代表的現(xiàn)代服務(wù)業(yè),而以交通運(yùn)輸和倉儲(chǔ)物流為代表的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的碳減排效應(yīng)并不顯著;同時(shí),服務(wù)業(yè)碳減排效應(yīng)的釋放受地區(qū)信息技術(shù)水平的制約[6-7].②服務(wù)業(yè)碳排放及其驅(qū)動(dòng)因素.部分學(xué)者[8-10]對(duì)全球、國際組織以及國家等不同研究對(duì)象的服務(wù)業(yè)碳排放進(jìn)行了測(cè)算,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)邁入服務(wù)化時(shí)代的背景下,服務(wù)業(yè)存在巨大的節(jié)能減排潛力;部分學(xué)者采用LMDI 分析法和回歸分析模型探索了影響服務(wù)業(yè)碳減排的關(guān)鍵因素,發(fā)現(xiàn)依托科技進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整可有效降低服務(wù)業(yè)碳排放量[11-12].③服務(wù)業(yè)碳生產(chǎn)率與能源利用效率.提高服務(wù)業(yè)碳生產(chǎn)率和能源利用效率是促進(jìn)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑,對(duì)該主題的研究,局限于統(tǒng)計(jì)口徑的不完善,多集中于全球[13]、國際組織[14]、國家[15-16]、省份[17]等研究對(duì)象;研究方法多采用單一比值法[2]和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)[13,15],由于服務(wù)業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的空間相關(guān)性,王許亮等[2]采用空間計(jì)量模型分析了中國服務(wù)業(yè)碳生產(chǎn)率的收斂性.

      綜上,既有服務(wù)業(yè)碳排放的相關(guān)成果呈現(xiàn)出研究要素豐富多樣以及研究方法科學(xué)多元的特征,但也存在如下不足:①現(xiàn)有研究對(duì)于服務(wù)業(yè)碳排放空間演化特征的探索與勾勒較為薄弱,少數(shù)研究采用傳統(tǒng)探索性空間數(shù)據(jù)分析法,僅能驗(yàn)證服務(wù)業(yè)碳排放是否存在空間效應(yīng),難以從更大尺度全景式地把握服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演化特征;②已有研究多基于“屬性數(shù)據(jù)”視角考察不同區(qū)域服務(wù)業(yè)碳排放的空間聚類方式,忽視了基于“關(guān)系數(shù)據(jù)”視角厘清不同區(qū)域在服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的角色和地位.鑒于此,該文綜合運(yùn)用修正后的引力模型和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法,探索中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其驅(qū)動(dòng)因素,以期為中國服務(wù)業(yè)制定共同但有差別的碳達(dá)峰、碳中和行動(dòng)方案提供科學(xué)遵循.

      1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

      1.1 服務(wù)業(yè)碳排放量測(cè)算

      基于IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)提供的碳排放核算方法[18],對(duì)我國各省份服務(wù)業(yè)的碳排放量進(jìn)行核算,服務(wù)業(yè)碳排放量計(jì)算公式:

      式中:i為省份;t為年份;j為能源消費(fèi)類型;Cit為省份i第t年的服務(wù)業(yè)碳排放總量,104t;Eijt為省份i第t年第j類能源的消費(fèi)量,1011kJ;αj為第j類能源的碳排放系數(shù),即每消耗1 kg 能源所產(chǎn)生的碳排放量.由《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》可知,服務(wù)業(yè)主要能源消耗的類型大致可劃分為煤炭、焦煤和原油等9 種,各類型能源的碳排放系數(shù)根據(jù)其平均低位發(fā)熱量以及《2006 年IPCC 溫室氣體排放清單指南》中所使用的碳排放因子計(jì)算得出(見表1).

      表1 能源消費(fèi)類型及碳排放系數(shù)Table 1 Type of energy consumption,and coefficient of carbon emission

      1.2 修正后的引力模型

      該文采用修正后的引力模型構(gòu)建服務(wù)業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)矩陣,參考已有研究[11-12],采用服務(wù)業(yè)碳排放量、常住人口數(shù)量、服務(wù)業(yè)增加值修正“質(zhì)量”系數(shù).根據(jù)空間相互作用理論,區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異是影響空間溢出效應(yīng)的重要因素[19];服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的省份將產(chǎn)業(yè)鏈條中的中低端生產(chǎn)企業(yè)轉(zhuǎn)移至發(fā)展水平較低的省份,而服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)與消費(fèi)在空間上的分離意味著隱含碳轉(zhuǎn)移,進(jìn)而產(chǎn)生服務(wù)業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)與空間溢出;同時(shí)考慮區(qū)域間空間距離衰減效應(yīng)的影響,該文以省際間的地理距離除以省際間人均服務(wù)業(yè)增加值的差距修正“距離”系數(shù)[20].省份間服務(wù)業(yè)碳排量的空間關(guān)聯(lián)和溢出由于服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)差異而具有雙向性和非均衡性[11],由此該文采用服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)貢獻(xiàn)率作為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)對(duì)引力模型進(jìn)行修正.修正后的引力模型:

      式中:Fmn為m省份和n省份服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系強(qiáng)度;Pm和Pn分別表示m省份和n省份的常住人口數(shù)量,104人;Cm和Cn分別表示m省份和n省份的服務(wù)業(yè)碳排放總量,103t;Sm和Sn分別表示m省份和n省份的服務(wù)業(yè)增加值,108元;dmn表示m省份和n省份的省會(huì)(首府)間的最短空間距離,km;sm和sn分別為m省份和n省份的人均服務(wù)業(yè)增加值,元;Em和En分別表示m省份和n省份的服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)總量,1011kJ;k表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù).參考已有研究中能源消費(fèi)與碳排放空間關(guān)聯(lián)矩陣的二值化處理方法[21-25],以空間關(guān)聯(lián)矩陣每行的平均值為閾值,服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度大于平均值的記為1,服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度小于平均值的記為0,以此獲取中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的二值化矩陣.

      1.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

      社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是一種以關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的跨學(xué)科研究方法,旨在通過圖論工具和代數(shù)模型描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各成員間的關(guān)系以及不同類型、關(guān)系和模式對(duì)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的影響[26].該文運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法研究中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其驅(qū)動(dòng)因素.整體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征主要采用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率3 個(gè)指標(biāo)來反映;個(gè)體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征主要采用度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度3 個(gè)指標(biāo)來反映;運(yùn)用QAP 回歸分析探索中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素.各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算公式參考文獻(xiàn)[23].

      1.4 數(shù)據(jù)來源

      以中國30 個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)為研究對(duì)象,其服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)(不含西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù))主要來源于2001—2019 年《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》.研究期內(nèi)各省份服務(wù)業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來自2001—2019 年《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》.影響因素所涉及的數(shù)據(jù)如各省份城鎮(zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、三大發(fā)明專利等數(shù)據(jù)主要來源于2001—2019 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》.省份間空間鄰接矩陣以及省會(huì)(首府)之間最短空間距離運(yùn)用ArcGIS 10.2軟件獲取.

      2 結(jié)果與討論

      2.1 服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度

      參考張帥等[27]的處理方法,僅可視化排名前30位的省份之間的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度.樣本考察期內(nèi),中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度不斷增大,省份間服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系逐漸復(fù)雜化和緊密化,省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸顯現(xiàn)(見圖1).服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系具有顯著的空間鄰近性,即相鄰省份間的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度更大,如北京市與天津市、天津市與河北省、上海市與浙江省、上海市與江蘇省、江蘇省與浙江省,這主要是由于相鄰省份間的服務(wù)業(yè)子部門(如交通運(yùn)輸和電子商務(wù)等)的聯(lián)系與合作的時(shí)間成本和通勤成本更低,其服務(wù)業(yè)經(jīng)貿(mào)往來與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移中的隱含碳聯(lián)系強(qiáng)度更大,進(jìn)而促進(jìn)了省份間服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系.此外,服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系緊密的省份主要分布于環(huán)渤海地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū),以北京市、天津市、上海市、江蘇省和浙江省為代表的節(jié)點(diǎn)省份在服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系中扮演著“主導(dǎo)者”的角色.

      2.2 服務(wù)業(yè)碳排放整體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

      由圖2 可見,中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)密度大致呈“上升—下降—上升—下降”的演化趨勢(shì),由2000 年的0.140 波動(dòng)增至2018 年的0.166,這說明隨著服務(wù)業(yè)資本、人才、技術(shù)等生產(chǎn)要素跨區(qū)域流動(dòng)性的增強(qiáng),省際間的服務(wù)業(yè)交流與合作的規(guī)模不斷擴(kuò)大,從而使得服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)愈加緊密;盡管網(wǎng)絡(luò)密度值整體表現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì),但最大值僅為0.187,這說明中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)仍然較為疏松.在樣本考察期內(nèi),網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度表現(xiàn)出波動(dòng)下降的演化態(tài)勢(shì),網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度基本穩(wěn)定在0.8 以下;研究期末,網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度已降至0.513,這說明等級(jí)結(jié)構(gòu)較為森嚴(yán)的空間網(wǎng)絡(luò)逐漸被打破,服務(wù)業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)性不斷增強(qiáng).網(wǎng)絡(luò)效率則呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的演變態(tài)勢(shì),由2000 年的0.822 波動(dòng)小幅降至2018 年的0.770,網(wǎng)絡(luò)效率值始終維持在0.740 以上,這顯示隨著中國服務(wù)業(yè)碳排放的連線不斷增多,多重疊加效應(yīng)愈加顯著,空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性在一定程度上得以提升.

      2.3 服務(wù)業(yè)碳排放個(gè)體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

      通過測(cè)算研究期內(nèi)所有年份的網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)發(fā)現(xiàn),研究期內(nèi)各省份中心性指標(biāo)的數(shù)值并無顯著變化,因此以2018 年的結(jié)果來分析中國服務(wù)業(yè)碳排放個(gè)體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心性(見表2).

      表2 2018 年中國服務(wù)業(yè)碳排放個(gè)體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征Table 2 Individual spatial network structure characteristics regarding carbon emission from service industry in China in 2018

      2.3.1 度數(shù)中心度

      中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的度數(shù)中心度的平均值為28.046,高于平均值的省份共6 個(gè),由高到低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市,上述地區(qū)均位于我國東部,其他省份在服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中與這些省份的聯(lián)系更多,整體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的集聚性和穩(wěn)定性主要依靠這些省份來鞏固.上海市的度數(shù)中心度高達(dá)93.103,在所有省份中位居第一位,處于服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心地位.內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、河北省、吉林省、黑龍江省、安徽省、寧夏回族自治區(qū)等地區(qū)的度數(shù)中心度較小,這表明上述省份與其他省份的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系較少.由表2 可見,點(diǎn)入度和點(diǎn)出度的平均值均為4.967,點(diǎn)入度大于平均值的省份共8 個(gè),點(diǎn)出度大于平均值的省份共20 個(gè).其中,北京市、上海市、山東省、江蘇省和廣東省的點(diǎn)入度和點(diǎn)出度均大于平均值,說明上述省份不僅可以接收來自其他省份的溢出,同時(shí)通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和能源調(diào)配也可以對(duì)其他省份產(chǎn)生輻射效應(yīng).

      2.3.2 接近中心度

      中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的接近中心度的平均值為59.463,高于平均值的省份共6 個(gè),與度數(shù)中心度一致,由高及低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市,這說明上述6 個(gè)省份在服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演著“中心行動(dòng)者”的角色,這些省份在空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中處于中心地位,能快速與其他省份產(chǎn)生空間聯(lián)系.上述省份均位于我國東部,與其他省份的服務(wù)業(yè)碳排放權(quán)的交易效率較高,這些省份的服務(wù)業(yè)獲取碳排放交易權(quán)的能力也會(huì)更強(qiáng).具體來看,上海市的接近中心度為93.548,遠(yuǎn)高于其他省份,處于中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的絕對(duì)中心位置,這與其作為碳排放權(quán)交易的首批試點(diǎn)城市,能快速與其他省份進(jìn)行碳排放權(quán)交易有關(guān).此外,上海市清潔生產(chǎn)技術(shù)先進(jìn),其低碳、零碳和負(fù)碳技術(shù)也能進(jìn)一步輻射其他省份,從而加強(qiáng)了與其他省份的服務(wù)業(yè)碳排放聯(lián)系.內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、寧夏回族自治區(qū)、吉林省和黑龍江省等地區(qū)的接近中心度排名靠后,說明這些省份在服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演著“邊緣行動(dòng)者”的角色.

      2.3.3 中間中心度

      中國省際服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中間中心度的平均值為2.570,大于平均值的省份共6 個(gè),從高到低依次為上海市、北京市、江蘇省、浙江省、天津市和廣東省.這些省份的服務(wù)業(yè)碳排放至少能與10 個(gè)以上的省份產(chǎn)生空間聯(lián)系,是其他省份進(jìn)行碳排放空間聯(lián)系的重要“橋接”和“樞紐”,控制著中國服務(wù)業(yè)碳排放的空間溢出和空間聯(lián)系,在中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)中掌控的“優(yōu)先權(quán)”較大.可以看出,中間中心度大于平均值的省份均位于我國東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū).具體層面上,江蘇省和浙江省服務(wù)業(yè)發(fā)展成熟,主要通過服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易加強(qiáng)與其他省份的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系,因此其中間中心度相對(duì)較大.北京市、天津市、上海市和廣東省主要以碳金融產(chǎn)品和碳中和技術(shù)為載體,在服務(wù)業(yè)碳排放權(quán)交易中扮演“中間人”的角色,因此這些省份的中間中心度排名靠前.其他24 個(gè)省份的中間中心度的占比僅為4.95%,難以對(duì)省份間的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系施加影響.

      2.4 服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)因素

      2.4.1 驅(qū)動(dòng)因素選取與模型構(gòu)建

      服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是服務(wù)業(yè)內(nèi)部發(fā)展和外部社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力交互協(xié)同作用的產(chǎn)物,通過各種驅(qū)動(dòng)因素作用強(qiáng)度的改變促進(jìn)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重組或優(yōu)化[28].該文驅(qū)動(dòng)因素選取如下:①地理空間鄰近性.地理學(xué)第一定律顯示距離相隔較近的區(qū)域間的聯(lián)系越強(qiáng),即相鄰省份間的服務(wù)業(yè)碳排放更容易產(chǎn)生空間聯(lián)系[25],采用空間鄰近矩陣表征省份間的地理空間鄰近性.②服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度差異.服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度是衡量服務(wù)業(yè)生產(chǎn)方式的重要標(biāo)尺,服務(wù)業(yè)生產(chǎn)方式相近的區(qū)域更容易產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)集聚,采用服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度的差異值矩陣來表征[29].③環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異.區(qū)域間相似的服務(wù)業(yè)碳減排政策更有利于區(qū)域間協(xié)同推進(jìn)服務(wù)業(yè)節(jié)能減排,采用環(huán)境投資總額占GDP 比例的差異值矩陣來表征[30].④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化差異.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化會(huì)促進(jìn)地區(qū)服務(wù)業(yè)生產(chǎn)與消費(fèi)空間分離,進(jìn)而影響省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系[31],采用第三產(chǎn)業(yè)占GDP 比重的差異值矩陣來表示.⑤城鎮(zhèn)化水平差異.城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速能有效擴(kuò)大投資主體的市場(chǎng)規(guī)模,形成域內(nèi)域外“雙循環(huán)發(fā)展”模式,進(jìn)而影響省際間服務(wù)業(yè)碳排放在空間上的溢出與聯(lián)系[24],以城鎮(zhèn)人口占常住人口比重的差異值矩陣來表征.⑥投資水平差異和科技發(fā)展水平差異.資本和技術(shù)的跨區(qū)域流動(dòng)是省份間服務(wù)業(yè)交流合作的載體,而省份間交流合作是服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的重要因素[23,32],采用固定資產(chǎn)投資的差異值矩陣表征省份間投資水平的差異,運(yùn)用三大發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量的差異值矩陣表示省份間科技發(fā)展水平的差異.由此,該文以對(duì)應(yīng)年份的服務(wù)業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)矩陣為被解釋變量,同時(shí)構(gòu)建各解釋變量的差異值矩陣,為消除量綱對(duì)回歸結(jié)果科學(xué)性的干擾,采用極值標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)各矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

      2.4.2 驅(qū)動(dòng)因素分析

      分別選取2000 年、2006 年、2012 年和2018 年4 個(gè)截面年份進(jìn)行QAP 回歸分析(見表3).4 個(gè)截面年份調(diào)整后的擬合優(yōu)度介于[0.226,0.322]之間,均在0.01 水平下顯著相關(guān),這說明所有解釋變量可解釋中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的22.6%~32.2%.Meijers 等[33]研究顯示,同一數(shù)據(jù)下QAP 回歸分析的擬合優(yōu)度一般低于OLS 回歸分析,對(duì)比碳排放空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)文獻(xiàn),該文的擬合優(yōu)度基本能夠滿足QAP 回歸分析的需要.

      由表3 可見,地理空間鄰近性對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系產(chǎn)生顯著的正向影響,說明相鄰省份間的服務(wù)業(yè)碳排放更易產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)和空間溢出,并助推服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形成,這是由于地理位置鄰近的省份其服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)貿(mào)易的時(shí)間成本和物質(zhì)成本較低,因此其交流合作的規(guī)模更大、范圍更廣以及程度更深,進(jìn)而提升了省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的緊密程度.

      由表3 可見,服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度的差異對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的負(fù)向影響由初期的不顯著逐漸轉(zhuǎn)為顯著.這說明服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度差異越小,服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系越緊密.服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度是衡量服務(wù)業(yè)能源利用質(zhì)量的重要指標(biāo),服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度差異越小,省份間的服務(wù)業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的差異越小,服務(wù)業(yè)碳排放產(chǎn)生空間聯(lián)系的可能性越大,越有利于省份間服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系.環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異的回歸系數(shù)在2018 年轉(zhuǎn)為負(fù)向顯著,這說明隨著生態(tài)文明建設(shè)戰(zhàn)略的深入推進(jìn),省份間的環(huán)境規(guī)制更多傾向構(gòu)建跨區(qū)域協(xié)同減排機(jī)制,環(huán)境規(guī)制所產(chǎn)生的“倒逼減排效應(yīng)”逐漸顯現(xiàn).

      表3 中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)因素回歸結(jié)果Table 3 Regression results of the driving factors regarding spatial network structure of carbon emission from service industry in China

      由表3 可見,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的差異對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響,這主要是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度更高的省份,其現(xiàn)代化服務(wù)業(yè)體系也愈加完善,這些省份會(huì)將傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)以異地設(shè)廠和業(yè)務(wù)外包的形式轉(zhuǎn)移至欠發(fā)達(dá)的西部省份,從而在一定程度上產(chǎn)生“污染避難所效應(yīng)”,這無疑將會(huì)加強(qiáng)省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.城鎮(zhèn)化水平的差異對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響,且數(shù)值在波動(dòng)中增大.由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速,生活性與生產(chǎn)性服務(wù)的市場(chǎng)需求不斷擴(kuò)張,服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游省份間的溝通與合作將愈加頻繁,進(jìn)而促進(jìn)服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.隨著我國新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的推進(jìn),服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)上下游鏈條涉及的地區(qū)更多,地區(qū)間服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系將愈加緊密.

      由表3 可見,投資水平的差異對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的負(fù)向影響始終不顯著,這可能與盲目性和低效率的投資導(dǎo)致地區(qū)間服務(wù)業(yè)“市場(chǎng)分割”和“技術(shù)鎖定”有關(guān),尤其是當(dāng)前服務(wù)業(yè)市場(chǎng)機(jī)制尚不健全,存在低效投資甚至是無效投資等問題,資本的“集聚-擴(kuò)散”機(jī)制未能有效強(qiáng)化省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.科技發(fā)展水平的差異對(duì)服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系始終產(chǎn)生顯著的正向影響,科學(xué)技術(shù)在促進(jìn)省份間服務(wù)業(yè)跨區(qū)域交流合作中發(fā)揮著愈加重要的作用,尤其是生態(tài)文明建設(shè)戰(zhàn)略實(shí)施以來,以低碳、零碳和負(fù)碳為代表的技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用和推廣提高了省份間服務(wù)業(yè)碳排放權(quán)的市場(chǎng)交易效率,進(jìn)而強(qiáng)化了省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間聯(lián)系.

      3 結(jié)論與建議

      3.1 結(jié)論

      a)研究期內(nèi),中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系強(qiáng)度不斷增大,服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系具有顯著的空間鄰近性,環(huán)渤海地區(qū)和長(zhǎng)三角地區(qū)省份間的服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系更加緊密.服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出漸趨復(fù)雜且穩(wěn)定性增強(qiáng)的演變趨勢(shì),同時(shí)其關(guān)聯(lián)性和穩(wěn)定性不斷提高.

      b)上海市、北京市、江蘇省、浙江省、廣東省和天津市在中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演“中心行動(dòng)者”的角色,這些省份也是其他省份進(jìn)行服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的重要“橋接”和“樞紐”,控制與主導(dǎo)中國服務(wù)業(yè)碳排放空間溢出和空間關(guān)聯(lián);而內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、河北省、吉林省、黑龍江省在中國服務(wù)業(yè)碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演著“邊緣行動(dòng)者”的角色.

      c)省份間地理位置越鄰近以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、城鎮(zhèn)化水平和科技發(fā)展水平的差異程度越大,中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系越多;而服務(wù)業(yè)碳排放強(qiáng)度的差異越大,中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系越少;環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異對(duì)中國服務(wù)業(yè)碳排放空間聯(lián)系的影響由正向不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向顯著.

      3.2 建議

      a)中央政府應(yīng)從“全國一盤棋”的視角優(yōu)化服務(wù)業(yè)碳減排行動(dòng)方案,以碳排放權(quán)交易市場(chǎng)開放為契機(jī),以價(jià)格、供需、競(jìng)爭(zhēng)等市場(chǎng)機(jī)制為根本動(dòng)力,提高不同省份間服務(wù)業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)性,推動(dòng)服務(wù)業(yè)碳達(dá)峰、碳中和的實(shí)現(xiàn)路徑從“局域”轉(zhuǎn)向“全局”、從“個(gè)體”轉(zhuǎn)向“整體”.

      b)充分發(fā)揮上海市、北京市和江蘇省等省份的主導(dǎo)性作用,通過服務(wù)業(yè)碳排放權(quán)交易和“衛(wèi)星式”產(chǎn)業(yè)鏈,提高省份間服務(wù)業(yè)協(xié)同節(jié)能減排的能力;邊緣行動(dòng)者省份應(yīng)通過服務(wù)業(yè)節(jié)能減排技術(shù)、人才、資金等資源要素跨區(qū)域流動(dòng)所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)效應(yīng)、趕超效應(yīng)和溢出效應(yīng),著力提升其服務(wù)業(yè)綠色生產(chǎn)水平.

      c)建立健全鄰近省份間服務(wù)業(yè)碳排放綜合治理機(jī)制,通過業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)、鏈條延伸、資本輸出、技術(shù)滲透,促進(jìn)服務(wù)業(yè)整體內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化與重組;同時(shí)充分發(fā)揮投資和技術(shù)的先導(dǎo)性作用,特別是需建立健全服務(wù)業(yè)碳減排技術(shù)溝通機(jī)制,以技術(shù)溢出推動(dòng)省份間服務(wù)業(yè)碳排放多維協(xié)同治理.

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