產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)和金融資源的合理配置,是降低碳排放水平、實(shí)現(xiàn)碳減排任務(wù)的重要途徑。文章在測(cè)算我國(guó)30個(gè)省域2005-2017年人均二氧化碳排放量的基礎(chǔ)上,應(yīng)用空間面板計(jì)量模型實(shí)證考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、金融資源配置效率和碳排放水平之間的內(nèi)在關(guān)系,研究結(jié)果為:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級(jí)、金融資源配置效率的提升能夠顯著降低碳排放水平,且金融資源配置效率在與第二產(chǎn)業(yè)相互配合、協(xié)同聯(lián)動(dòng)時(shí),降低碳排放水平的效果更為顯著�；谝陨涎芯拷Y(jié)果,建議:相鄰省域之間在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中應(yīng)注重空間布局和協(xié)同優(yōu)化,應(yīng)引導(dǎo)金融資源流向低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向。 

【文章來(lái)源】：華東經(jīng)濟(jì)管理. 2019,33(12)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

碳排放Moran’I折線圖

進(jìn)一步的，基于鄰接距離權(quán)重矩陣W的單尾檢驗(yàn)分析我國(guó)各省域碳排放的空間異質(zhì)性，并利用2005年、2009年、2013年、2017年的人均二氧化碳排放量的數(shù)值分別繪制Moran’I散點(diǎn)圖(見(jiàn)圖2)。從結(jié)果上看，Moran’I散點(diǎn)圖的時(shí)序發(fā)生變化時(shí)，各省域所處象限及位置并未發(fā)生較大的變化，表明我國(guó)省域碳排放水平存在較為穩(wěn)定的空間自相關(guān)性。其中，在所列示的年份中，山西、內(nèi)蒙古、遼寧和寧夏這4個(gè)省域一直處于第一象限，碳排放表現(xiàn)出“高-高”(H-H)集聚的特征;浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州和云南這13個(gè)省域一直處于第三象限，碳排放表現(xiàn)出“低-低”(L-L)集聚的特征;第一、三象限代表正的空間關(guān)聯(lián)性，即碳排放高(低)的省域被碳排放高(低)的鄰近省域所包圍，二者具有空間依賴性，即為高(低)碳排放集聚區(qū)。河南和甘肅這2個(gè)省域一直處于第二象限，碳排放表現(xiàn)出“低-高”(L-H)集聚的特征;山東和新疆這2個(gè)省域一直處于第四象限，碳排放表現(xiàn)出“高-低”(H-L)集聚的特征;第二、四象限代表負(fù)的空間關(guān)聯(lián)性，碳排放表現(xiàn)出“高-低”和“低-高”的空間異質(zhì)特征，即碳排放高(低)的省域，其鄰近省域的碳排放低(高)，可視為碳排放的空間離散區(qū)。特殊的，北京市由2005年位于第一象限外，其余年份一直位于第二象限，表明北京自身碳排放水平有所下降，但其周邊鄰近省域卻有較高的碳排放，吉林和黑龍江與北京類(lèi)似;天津市自2009年由第一象限進(jìn)入第四象限，與北京正好反向變動(dòng)，表明天津自身碳排放水平逐漸升高，高于周?chē)徑∮虻奶寂欧潘?陜西省自2009年由第二象限進(jìn)入第一象限，表明其碳排放水平不斷增加，已和周?chē)徑∮蛐纬商寂欧鸥叨染奂瘏^(qū);江蘇省自2009年由第二象限進(jìn)入第三象限，表明其碳排放水平不斷下降，已和周?chē)徑∮蛐纬商寂欧诺投染奂瘏^(qū);青海的變動(dòng)情況與江蘇相反，由第三象限進(jìn)入第二象限，表明其自身的碳排放水平在不斷升高;上海的碳排放水平所屬類(lèi)型尚未固定，在第一、四、三象限徘徊，其碳排放水平有下降趨勢(shì)。(二)空間計(jì)量模型檢驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3468340