基于隨機(jī)前沿模型,采用2003—2016年的面板數(shù)據(jù),首先測算了長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省份的碳排放效率,然后分析了其碳排放量和碳排放效率的核密度估計(jì)分布曲線,最后建立空間計(jì)量模型實(shí)證分析了影響碳排放效率的因素。研究發(fā)現(xiàn):長江經(jīng)濟(jì)帶各省份的碳排放效率在空間上存在顯著的負(fù)空間自相關(guān)性,經(jīng)濟(jì)增長對碳排放效率的提高存在空間溢出效應(yīng),而環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、外商直接投資、技術(shù)創(chuàng)新能力和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放效率產(chǎn)生負(fù)影響或在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著。因此,對于提高長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放效率工作的重點(diǎn)應(yīng)放在轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長模式、加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、調(diào)整各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、合理分配科研經(jīng)費(fèi)與改善能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)上。 

【文章來源】：生態(tài)經(jīng)濟(jì). 2020,36(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

各碳排放源產(chǎn)生的碳排放量占總碳排放量比重的結(jié)構(gòu)變化圖

核密度估計(jì)通過非參數(shù)方法估計(jì)未知密度函數(shù)。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,常采用核密度估計(jì)法通過核函數(shù)來描述數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)分布,因?yàn)樵摲椒ǹ梢赃B續(xù)地對密度進(jìn)行擬合,所以在觀察碳排放量和碳排放效率動(dòng)態(tài)分布上具有明顯的優(yōu)勢。碳排放量和碳排放效率核密度估計(jì)分布曲線分別如圖1、圖2所示。圖2 碳排放效率核密度估計(jì)分布曲線

圖1 碳排放量核密度估計(jì)分布曲線從分布位置來看,2003—2016年,長江經(jīng)濟(jì)帶各省份碳排放量和碳排放效率核密度估計(jì)分布曲線整體隨年份的增加不斷向右平移,這表明盡管長江經(jīng)濟(jì)帶各省份碳排放量在逐年加大,但是碳排放效率在逐年提高。各省份碳排放量分布曲線的右尾在變寬、變大,說明長江經(jīng)濟(jì)帶各省份碳排放量增加幅度較大;而各省份碳排放效率分布曲線右尾變化不明顯,說明長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放效率較高的省份數(shù)量沒有增加,各省份碳排放效率變化幅度較小。

【參考文獻(xiàn)】：
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