国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率空間格局及影響因素研究

2019-03-18 02:06曾冰
當代經(jīng)濟管理 2019年2期
關鍵詞:空間格局長江經(jīng)濟帶影響因素

曾冰

摘 要? 基于2006~2016年長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù),結(jié)合超效率SBM模型、ESDA空間分析法解析漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率時空格局演變,并用Tobit面板回歸實證檢驗其影響因素,結(jié)果表明:空間差異上,長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率總體上不斷上升,但呈現(xiàn)由下游向上游遞減的梯度變化態(tài)勢;空間自相關性上, 長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的全局Moran's指數(shù)呈現(xiàn)分段變化的態(tài)勢,空間依賴具有動態(tài)性,逐步過渡為L-H型和L-L型省份為主導地位的空間格局;影響因素方面,漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率與經(jīng)濟發(fā)展水平、科技推廣力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基礎設施呈正相關關系,與對外開放水平呈負相關關系。

關鍵詞? 漁業(yè)經(jīng)濟;碳排放效率;空間格局;影響因素;長江經(jīng)濟帶

[中圖分類號]F326.4[文獻標識碼] A[文章編號]1673-0461(2019)02-0044-05

一、引言與文獻綜述

中國是世界上最大的漁業(yè)生產(chǎn)國,漁業(yè)已成為國民經(jīng)濟重要組成部分,對于我國鄉(xiāng)村振興和農(nóng)民創(chuàng)收發(fā)揮著極其關鍵的作用。長江流域以40%的可利用淡水資源,實現(xiàn)了全國60%的淡水漁業(yè)產(chǎn)量,是我國淡水漁業(yè)主產(chǎn)區(qū)。隨著全球氣候變暖問題的不斷加劇,各國(地區(qū))越來越重視相關產(chǎn)業(yè)的碳減排問題與低碳經(jīng)濟發(fā)展,農(nóng)業(yè)作為碳排放的重要來源,其碳排放發(fā)展自然也受到多方面的關注與研究,我國《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》明確提出要有效控制農(nóng)業(yè)等重點行業(yè)的碳排放?,F(xiàn)階段我國漁業(yè)年產(chǎn)值平均占農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的10%,漁業(yè)單位產(chǎn)值的碳排放量大約是農(nóng)業(yè)的1.8倍。2016年農(nóng)業(yè)部組織實施漁業(yè)節(jié)能減排項目明確提出“要進一步完善漁業(yè)節(jié)能環(huán)保型養(yǎng)殖技術模式,使節(jié)電、節(jié)水、減排效果更加明顯”。在生態(tài)文明建設、振興海洋經(jīng)濟和推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略的大背景下,如何既保持長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展,又有效提高漁業(yè)碳排放效率是一個重要的發(fā)展議題。因此,有必要對長江經(jīng)濟帶漁業(yè)碳排放效率開展研究,分析其時空格局變化及驅(qū)動機制,從而助推漁業(yè)經(jīng)濟低碳化發(fā)展。

現(xiàn)有漁業(yè)經(jīng)濟碳減排研究主要沿著三條主線展開:一是就漁業(yè)經(jīng)濟某一子領域進行碳減排研究,如水產(chǎn)養(yǎng)殖、機動漁船與海洋漁業(yè)等[1-3];二是以某一具體區(qū)域為對象進行研究,如我國全省域、沿海地區(qū)[4-5];三是關于漁業(yè)經(jīng)濟碳排放測度研究,相比于漁業(yè)經(jīng)濟效率研究來說,這方面研究文獻相對較少,且傾向于采用單一指標,例如以單位GDP的碳排放量進行表征[6],抑或單位碳排放總量能源消費的碳排放量[7],只有少數(shù)文獻采用數(shù)據(jù)包絡法(DEA)進行測度[8]。綜上所述,現(xiàn)有文獻在對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率測度上未能莫衷一是,方法較為單一,對我國漁業(yè)發(fā)展重要區(qū)域長江經(jīng)濟帶潑墨不多。因此本文基于2006~2016年長江經(jīng)濟帶11個省(市)的面板數(shù)據(jù),結(jié)合超效率SBM模型、空間自相關法解析漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率時空格局演變,并用Tobit面板回歸實證檢驗其影響因素,以期開拓長江流域漁業(yè)資源保護與發(fā)展新模式,促進漁業(yè)低碳化發(fā)展,加快漁業(yè)現(xiàn)代化步伐。

二、方法與數(shù)據(jù)

(一)研究區(qū)域

長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略是我國T型空間發(fā)展戰(zhàn)略的主要依托,也是新時代我國區(qū)域開放開發(fā)的戰(zhàn)略重點,在促進東中西三大板塊協(xié)同發(fā)展、沿海沿江沿邊全面雙向開放、引領生態(tài)文明建設方面發(fā)揮著重要作用。根據(jù)現(xiàn)有《長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》,并考慮到數(shù)據(jù)的效度和可操作性,本研究以?。ㄊ校┳鳛榛A研究單位,即滬、蘇、浙、皖、湘、鄂、贛、渝、川、貴、云11?。ㄊ校?。

(二)研究方法

1.超效率SBM模型

關于效率測度,目前較為常用方法為傳統(tǒng)非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡分析,如BCC、CCR模型,屬于線性分段和徑向理論,極易導致投入要素的“松弛”問題,難以區(qū)分效率值同為1的決策單元間效率差異,而且在分析影響因素的回歸模型選擇上有所限制,因此Andersen等人提出了超效率SBM模型,該模型的最優(yōu)解無量綱且允許SBM效率值大于1,有效擺脫了上述困境[9]。詳細形式如下:

2.空間自相關分析

全局空間自相關分析方法通常用來檢驗整體經(jīng)濟活動是否存在空間集聚性特征,其計算如下:

(三)變量與數(shù)據(jù)

關于漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率投入側(cè),選取漁業(yè)從業(yè)人員、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積和年末機動漁船總功率作為3個投入變量。在產(chǎn)出側(cè),選取漁業(yè)總產(chǎn)值和漁業(yè)CO2排放量作為產(chǎn)出變量,將漁業(yè)CO2排放量作為非期望產(chǎn)出, 由于捕撈業(yè)CO2排放量通常會占到漁業(yè)CO2排放總量的70%,本文借鑒李晨等人的方法[9],先根據(jù)我國漁業(yè)捕撈船的燃油消耗系數(shù)結(jié)合各年度漁業(yè)部門捕撈業(yè)的年末漁船功率數(shù)據(jù)求出捕撈業(yè)CO2排放量,進而根據(jù)捕撈業(yè)CO2排放量占比來求出漁業(yè)CO2排放總量。

關于影響因素變量,任何影響漁業(yè)投入和產(chǎn)出的因素都會對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率產(chǎn)生影響,本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平、科技推廣、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放水平與基礎設施5個主要因素作為解釋變量,分析其對中國漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的影響。其中,經(jīng)濟發(fā)展水平采用人均GDP進行表征;科技推廣以各?。ㄊ校┧a(chǎn)技術推廣經(jīng)費(人員經(jīng)費+公共經(jīng)費+項目經(jīng)費)進行表征;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以各?。ㄊ校O業(yè)三產(chǎn)產(chǎn)值占漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值比重加以表征;對外開放水平以各?。ㄊ校O業(yè)進出口總額占漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值比重加以表征;將各省國家級水產(chǎn)原良種場、水產(chǎn)種質(zhì)資源保護區(qū)、水生野生動植物自然保護區(qū)、漁港加以匯總來表征漁業(yè)基礎設施情況。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和可比性,本文所選經(jīng)驗數(shù)據(jù)為2006~2016年長江經(jīng)濟帶11省(市)的面板數(shù)據(jù)。本文所涉及到的投入產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)主要來源于2007~2017年《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

三、空間格局分析

(一)空間差異分析

空間分布差異方面,通過ArcGIS軟件將漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率水平自然斷裂為4個等級:最高、良好、一般、較低,限于篇幅,只列出2006、2009、2013和2016年4個年份,如表1所示。在研究時段內(nèi)漁業(yè)碳排放效率均值始終維持良好水平以上的省份分別是上海、湖南、安徽,這些地區(qū)的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率均值都高于1。其中,上海、湖南在2006~2016年11年間都處在漁業(yè)生產(chǎn)前沿面上,表明這些省份的漁業(yè)投入產(chǎn)出效率較高,漁業(yè)實現(xiàn)了經(jīng)濟效益與環(huán)境效益協(xié)同發(fā)展。貴州、江西、重慶的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率則常年處于一般水平,且無明顯提高,其中貴州、江西處于經(jīng)濟相對落后的中西部地區(qū),其較低的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率很大程度上和這些省份漁業(yè)經(jīng)濟的粗放式發(fā)展及節(jié)能減排技術的不成熟有關。湖北、江蘇、四川的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率由期初的一般水平發(fā)展到現(xiàn)期的良好水平,表明這些省份漁業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)日趨合理,低碳化發(fā)展趨勢明顯。整體來看,漁業(yè)經(jīng)濟生產(chǎn)率呈現(xiàn)較為明顯的增長趨勢,表明漁業(yè)節(jié)能減排政策已初見成效。漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率存在較為明顯的梯度變化,呈現(xiàn)由下游向上游遞減的態(tài)勢,接近生產(chǎn)前沿面的省份以中、下游地區(qū)為主;效率較低的省份集中于上游地區(qū)。

(二)空間自相關分析

運用ArcGIS軟件分別計算長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率全局Moran's I指數(shù)(見表2),從表2可以看出,長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的全局Moran's I指數(shù)呈現(xiàn)分段變化的態(tài)勢,2012年之前全局Moran's I指數(shù)為正,說明長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率在這一時間段呈現(xiàn)出一定的集聚態(tài)勢。2012~2014年的全局指數(shù)為負,且均未通過10%的顯著性檢驗,意味著這一階段長江經(jīng)濟帶省際間漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率具有隨機性的空間發(fā)展特征。2015~2016年全局Moran's I指數(shù)為正,且2016年達到近十年的最高集聚態(tài)勢。從趨勢上看2006~2014年全局Moran's I指數(shù)呈現(xiàn)較為明顯的下降趨勢,表明漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率因相異而集聚程度加深。這進一步說明了長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率空間格局的變動深受我國碳減排措施和低碳發(fā)展政策影響。而隨著中國經(jīng)濟進入新常態(tài),漁業(yè)作為國民經(jīng)濟的一個重要方面,也不斷受到調(diào)整,長江經(jīng)濟帶積極采取行動應對節(jié)能減排問題,由此使中游與下游省份的漁業(yè)碳排放效率提升,漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率表現(xiàn)出一定的相異集聚空間格局態(tài)勢。并且隨著高效率省份空間溢出效應的日趨明顯以及漁業(yè)節(jié)能減排政策和節(jié)能技術的進一步推廣與協(xié)同創(chuàng)新,高效率省份周圍省份的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率有了較快提升,從而使得長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率在空間上再次出現(xiàn)了因相似而聚集的趨勢。

對代表性年份漁業(yè)碳排放效率進行Anselin Local Moran's I統(tǒng)計檢驗,從而進一步把握長江經(jīng)濟帶漁業(yè)碳排放效率局部空間集簇演化格局,結(jié)果見表3。2006~2016年期間,期初的H-H型和H-L型省份主導地位最終過渡為 L-H型和L-L型省份主導地位,說明長江經(jīng)濟帶省際漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的空間集聚程度有所增強,且省際空間差異也有所縮小。具體來看,湖南從2006年的H-L型逐步成為2016年的不顯著,說明湖南作為長江經(jīng)濟帶漁業(yè)低碳高效發(fā)展的核心地位不斷有所弱化。對周邊省份帶動作用不強;江西從2006年的不顯著型成為2016年的L-H型,說明江西漁業(yè)低碳高效發(fā)展效果不明顯,最終導致江西低效率省域被高效率省域所包圍,這些省份是長江經(jīng)濟帶漁業(yè)碳排放效率發(fā)展的第一梯隊,故須加強區(qū)域合作和強強聯(lián)合,進一步提高漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率。云南從2006年的不顯著變化為2016年的L-L型,云南低效率省份被低效率區(qū)域所包圍,說明下游地區(qū)漁業(yè)低碳高效一直裹足不前,甚至還有所惡化,難以接受接受中下游地區(qū)輻射效應。上海從2009年的H-H型成為2016年的不顯著型, 說明上海對周邊省份的漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率提升起到帶動作用。其余省(市)幾乎保持不顯著狀態(tài)。

四、影響因素分析

為充分發(fā)揮橫截面和時間維度上的信息冗余度,本文采用受限的Tobit隨機效應面板模型加以分析,回歸結(jié)果見表4,從中可顯示各因素影響效應。

經(jīng)濟發(fā)展水平回歸系數(shù)為正且在1%的水平下顯著,人均GDP增加1%,漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率將會增加1.396%。經(jīng)濟發(fā)展水平越高,用于漁業(yè)生產(chǎn)的低碳化與集約化發(fā)展的資本投入越多,從而對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放率產(chǎn)生正向的效應。

科技推廣回歸系數(shù)為0.252,僅通過10%的顯著性水平,這表明技術進步每提高1%,就會帶來漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率增加0.252%,但顯著性不甚理想。漁業(yè)科技推廣經(jīng)費增加會帶來顯著的技術創(chuàng)新效應,漁業(yè)單位產(chǎn)值耗能的降低特別是養(yǎng)殖、水產(chǎn)品加工環(huán)節(jié)的技術革新會帶來更為直接的效率提升效果,如何加大漁業(yè)科技投入,充分發(fā)揮科技支撐和引領作用是今后長江經(jīng)濟帶漁業(yè)低碳發(fā)展的重要任務。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在1%的顯著性水平上對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率帶來了積極影響,回歸系數(shù)為0.341,意味著三產(chǎn)占比每提高1%,就會促進效率提高0.341%。漁業(yè)三產(chǎn)主要包括水產(chǎn)流通、休閑漁業(yè)和水產(chǎn)(倉儲)運輸?shù)攘魍ê头諛I(yè),相較于漁業(yè)一產(chǎn)與二產(chǎn)來說,三產(chǎn)生產(chǎn)過程中的碳排放較低,因此,如何調(diào)整優(yōu)化漁業(yè)三產(chǎn)結(jié)構(gòu)與范圍,對于促進漁業(yè)低碳高效發(fā)展具有重要意義。

對外開放水平與漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率呈現(xiàn)顯著的負相關關系,對外開放水平提高1%,經(jīng)濟碳排放效率降低-0.864%。作為水產(chǎn)品貿(mào)易大國,盡管對外開放有助于吸引先進的漁業(yè)技術和管理制度等,但長期以來我國水產(chǎn)品貿(mào)易過分依賴資源消耗和投入的落后漁業(yè)模式,出口的農(nóng)產(chǎn)品大多附加值低、結(jié)構(gòu)單一,導致能耗大、排放多、資源利用不合理等問題,逐步顯現(xiàn)難以提升漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率。

基礎設施在1%的顯著性水平上對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率產(chǎn)生正向影響, 基礎設置水平提高1%,經(jīng)濟碳排放效率增加2.342%?;A設施功能日益完善,可能會促進要素投入的高效性,帶來技術的空間溢出,從而使得經(jīng)濟碳排放效率得到提升,加強基礎設施建設是改善長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的重要手段。

五、結(jié)論與建議

本文基于2006~2016年長江經(jīng)濟帶11個?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù),運用超效率SBM模型測度漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率,并結(jié)合ArcGIS軟件運用ESDA空間分析法檢驗其時空差異和演變特征。長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率呈現(xiàn)較為明顯的增長趨勢,但梯度變化趨勢明顯,呈現(xiàn)由下游向上游遞減的態(tài)勢,接近生產(chǎn)前沿面的省份以下游地區(qū)為主;效率低值省份集中于上游地區(qū)。而從空間自相關性檢驗出的空間格局來看,長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的全局Moran's I指數(shù)呈現(xiàn)分段變化的態(tài)勢,空間依賴具有動態(tài)性, 期初的H-H型和H-L型省份主導地位最終過渡為 L-H型和L-L型省份主導地位,說明長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的省際空間集聚程度有所增強,省際空間差異有所縮小。進一步采用Tobit面板回歸實證檢驗漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率的主要影響因素:經(jīng)濟發(fā)展水平、科技推廣力度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和基礎設施對促進長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率提升均有明顯積極作用, 但對外開放水平對漁業(yè)經(jīng)濟碳排放效率帶來了顯著的負相關關系。

結(jié)合上述分析,相應的對策啟示如下:一是優(yōu)化長江經(jīng)濟帶漁業(yè)經(jīng)濟碳排放空間布局,加強省際間協(xié)同發(fā)展。以長江經(jīng)濟帶戰(zhàn)略為契機,在更優(yōu)化的布局、更廣闊的空間中推動漁業(yè)低碳高效發(fā)展的整體協(xié)同性,充分發(fā)揮中下游地區(qū)的指向性溢出效應與示范效應,積極營造上游省份承接漁業(yè)低碳高效發(fā)展溢出的良好環(huán)境。 二是加強省域漁業(yè)引資質(zhì)量的低碳化效率導向,注重引資與引智、引技,引進新業(yè)態(tài)、新模式相結(jié)合,完善創(chuàng)新、集約、低碳發(fā)展為導向的漁業(yè)招商引資考核機制。三是促進漁業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展。加快建設水產(chǎn)品現(xiàn)代物流體系、大力發(fā)展休閑漁業(yè),打造各具特色的休閑漁業(yè)項目,推進漁業(yè)的“接二連三”。四是加強漁業(yè)技術創(chuàng)新。推動產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新,重視提升企業(yè)科技創(chuàng)新能力,加強漁業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系建設,按產(chǎn)業(yè)鏈進行集成創(chuàng)新,提升產(chǎn)業(yè)整體技術水平。五是加強基礎設施建設。創(chuàng)新漁港建設模式,推進各類各級漁港動態(tài)管理系統(tǒng)智慧化建設,加大漁港升級改造和整治維護力度。

[參考文獻]

[1] 陳橋驛,楊寧生.水產(chǎn)養(yǎng)殖碳排量計算模型的研究[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟,2013,31(5):63-67.

[2] 張祝利,王瑋,何雅萍.我國漁船作業(yè)過程碳排放的估算[J].上海海洋大學學報,2010,19(6):848-852.

[3] 許冬蘭,王櫻潔.我國沿海漁業(yè)碳生產(chǎn)率的區(qū)域差異及影響因素[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報,2015,20(2):284-290.

[4] 李晨,馮偉,邵桂蘭.中國省域漁業(yè)全要素碳排放效率時空分異[J].經(jīng)濟地理,2018,38(5):179-187.

[5] 邵桂蘭,侯涵涵,李晨.我國沿海地區(qū)海洋漁業(yè)碳排放時空分異研究——基于省際數(shù)據(jù)的ESDA分析[J].山東財經(jīng)大學學報,2018,30(1):27-34.

[6] KENJI YAMAJI, RYUJI MATSUHASHI, YUTAKA NAGATA, et al. A Study on Economic Measures for CO2 Reduction in Japan[J].Energy Policy,1993,21(2):123-132.

[7] MIELNIK O, GOLDEMBERG J. The Evolution of the Carbonization Index in Developing Countries[J].Energy Policy,1997,27(5):307-308.

[8] 金書秦,陳潔.我國水產(chǎn)養(yǎng)殖的直接能耗及碳排放研究[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟,2012,30(1):73-82.

[9] ANDERSEN P, PETERSEN N C. A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis[J].Management Science, 1993(39):1261-1264.

猜你喜歡
空間格局長江經(jīng)濟帶影響因素
廣義水資源利用效率綜合評價指數(shù)的
長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)競爭力現(xiàn)狀分析
清镇市| 集贤县| 德江县| 昌吉市| 黄骅市| 东乌珠穆沁旗| 清河县| 富锦市| 台北县| 洪江市| 酉阳| 长丰县| 西贡区| 祁阳县| 堆龙德庆县| 潞西市| 鸡西市| 德惠市| 兴城市| 淅川县| 红安县| 新丰县| 许昌市| 榕江县| 云南省| 叙永县| 新邵县| 通化县| 综艺| 安仁县| 邳州市| 南皮县| 剑川县| 平远县| 无极县| 佛坪县| 南乐县| 兴安县| 平乐县| 佛山市| 霍山县|