本文關(guān)鍵詞： 碳排放 空間格局 空間計(jì)量 廣東省　出處：《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2014年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：利用探索性空間數(shù)據(jù),分析了廣東省碳排放的空間格局及其空間躍遷狀態(tài),并進(jìn)一步采用空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)分析碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。結(jié)果表明:廣東省市域人均碳排放存在顯著的空間自相關(guān)性,絕大部分城市屬于"高——高"和"低——低"類(lèi)型,碳排放集群格局表現(xiàn)出高度的空間穩(wěn)定性和路徑依賴(lài)性。人均碳排放的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素是人均GDP,但人均碳排放與人均GDP增長(zhǎng)未呈現(xiàn)顯著的倒"U"型關(guān)系;能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與城市化水平提升對(duì)人均碳排放具有顯著的削減作用,而對(duì)外貿(mào)易和技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著。
[Abstract]:Based on exploratory spatial data, the spatial pattern and transition state of carbon emissions in Guangdong Province are analyzed. Furthermore, the spatial lag model (SLM) and the spatial error model (SEM) are used to analyze the relationship between carbon emissions and economic growth. The results show that there is a significant spatial autocorrelation between carbon emissions per capita in Guangdong Province. The vast majority of cities are in the "high-high" and "low-low" categories, The carbon emission cluster pattern shows high spatial stability and path dependence. The dominant driving factor of per capita carbon emissions is per capita GDP, but there is no significant negative "U" relationship between per capita carbon emissions and per capita GDP growth. The adjustment of industrial structure and the improvement of urbanization level have a significant effect on the reduction of carbon emissions per capita, but the impact of foreign trade and technological progress on carbon emissions is not statistically significant.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：廣東省發(fā)展和改革委員會(huì)低碳發(fā)展基金(2011-053,201212)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F127;F206

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10 黃宜;工業(yè)化進(jìn)程中能源消費(fèi)碳排放演變規(guī)律研究[D];昆明理工大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 楊波;能源密集型企業(yè)碳排放風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估與管理[D];浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院;2010年

2 張海偉;關(guān)于碳排放交易會(huì)計(jì)的研究[D];山東大學(xué);2011年

3 林靖s，

本文編號(hào)：1544009