中国县域数字乡村发展的空间格局及驱动因素研究

基于北京大学新农村发展研究院公布的2018年中国1880个县域数字乡村指数数据,采用探索性空间数据分析、冷热点分析和地理探测器等方法,考察中国县域数字乡村发展的空间格局及其驱动因素。结果表明:1)中国县域数字乡村发展水平呈现明显的“梯度化”特征,数字乡村发展水平由东部向西部逐渐递减,数字乡村在长三角地区呈“片状分布”,而在西部地区和东北地区呈“点状分布”。2)中国县域数字乡村发展呈现明显的空间集聚特征,在经济发展水平较高、网络基础设施较为完善的长三角地区形成“高-高”集聚。数字乡村发展呈现次热点区和热点区围绕高热点区集聚的“中心-外围”结构形态。在热点区与冷点区之间形成“T”字形狭长地带,将热点区与冷点区分隔开。3)中国县域数字乡村发展的总体基尼系数为0.0359,其中数字乡村的区域间差距是数字乡村发展总体差异的主要来源。4)产业经济、人口教育、财政金融和基础设施的空间分异特征对数字乡村空间分布具有较强的影响。

中国四大城市群碳排放驱动因素时空分解研究

城市群是中国经济发展和能源消耗的集聚区域,也是碳排放的主要来源。研究中国典型城市群碳排放的时空演变特征及其影响因素对实现“双碳”目标具有重要意义。文中应用ST-IDA模型(时空指数分解分析法)和LMDI(对数平均迪氏指数法)分解法,分析2000—2019年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的碳排放驱动因素(人口规模、经济水平、产业结构、能源强度和能源结构)。研究发现:2000—2019年间,四大城市群能源活动碳排放总体趋势均由高速增长阶段步入平稳增长阶段,其中成渝城市群已基本实现碳达峰;能源强度效应是影响碳排放空间差异的主要因素;人口规模扩张、经济发展水平提高和能源强度上升是促进碳排放增长的主要因素,产业结构和能源消费结构优化起到抑制作用;四大城市群碳排放的时空演变主要取决于工业部门。鉴于四大城市群呈现出不同的碳排放特征,未来应探索差异化、多元化的城市群减排路径,促进城市群碳减排。

四川省大豆生产格局变化及驱动因素研究

四川省是我国13个粮食主产区之一,也是我国大豆种植的新兴地区和西南产区的重要组成,研究大豆生产格局对四川省落实粮食安全战略、推动西南地区大豆产业发展具有重大意义。文章基于2000—2020年四川省183个区市县的面板数据,运用空间基尼指数、地理集中度系数、空间转移系数、探索性空间数据分析、最优地理探测器分析了大豆生产的时空格局变化及驱动因素。研究结果发现:1)2000—2020年,四川省大豆产能波动上升,空间分布极不均衡,聚集水平逐步上升,并逐步向川中丘陵区集中;2)大豆生产存在较强的正向空间相关性,总体表现为高-高聚集和低-低聚集;3)资源要素、比较收益、地理气候、经济社会等因素对大豆生产格局变化的影响均高度显著,且呈现非线性增强、双因子增强的交互效应。资源要素投入、比较收益、海拔高程长期以来对大豆生产格局的影响较为显著且呈波动上升趋势,气温、乡村家庭规模的影响力提升较快,交通条件、地区GDP的影响力则总体呈下降趋势,耕作制度长期以来驱动力最弱。基于此,四川省大豆生产应着力破解耕地资源细碎化与劳动力短缺等资源环境约束,大力发展生产性服务业,全面提升大豆生产机械化水平。通过强化科技创新提升川豆单产,并进一步优化大豆生产、农机、服务、保险等环节的政策保障。同时,应重点关注气候变化引发的干旱等自然风险,健全农业领域自然灾害风险预警与防范机制,以进一步强化大豆产业的综合风险抵御能力。

不同草原防火政策下内蒙古草原火灾发生风险及其驱动因素的研究

草原火灾是草原生态系统中重要的干扰因子之一,不同时期的草原防火政策可能会导致草原火灾发生概率及驱动因素发生变化。本研究基于内蒙古1981~2020年草原火灾数据,以新旧《草原防火条例》实施时间(旧《草原防火条例》1993年10月5日颁布并实施,新《草原防火条例》2008年11月19日颁布并于2009年1月1日起实施)为界线,通过随机森林模型分4个时期(1981~2020年、1981~1993年、1994~2008年、2009~2020年)对内蒙古草原火灾发生概率与驱动因素进行比较与分析,并绘制草原火灾风险等级区划图。结果表明:(1)4个时期建模的全样本AUC在0.930~0.940之间,精度优异。(2)在不同时期,气象因素(日平均相对湿度、气温日较差等)始终是影响草原火灾的主导因素,海拔、距火点最近公路距离等因素也是内蒙古草原火灾发生的重要驱动因素;(3)1981~1993年和1981~2020年草原火灾风险区基本相似,中、高、极高草原火灾风险区主要集中在呼伦贝尔市大部分地区和兴安盟北部,1994~2008年中、高、极高草原火灾风险区主要集中在呼伦贝尔市,而2009~2020年中、高、极高草原火灾风险区主要集中在呼伦贝尔市西部、锡林郭勒盟北部、阿拉善盟东南部、乌海市和鄂尔多斯市东部。

东北三省农业碳排放时空分异特征及其关键驱动因素

推动农业低碳发展是应对气候威胁和农业面源污染的有效途径。本文基于IPCC和农用物资投入数据核算2000—2019年东北三省农业碳排放,利用空间自相关等方法分析其时空分异特征,通过LMDI指数分解模型和地理探测器探究农业碳排放驱动因素及其交互作用关系。结果表明:1)东北三省2015年农业碳排放总量达到峰值,约为1759.66万t,较2000年(1048.19万t)增加67.88%,年均递增4.53%;研究期整体呈现“先上升后下降”态势,碳排放增量变动可划分为“波动上升期(2000—2009年)—过渡期(2010—2015年)—平稳下降期(2016—2019年)”3个阶段。化肥施用是主要碳源,占比75.12%。2)分解模型测算结果表明,农业生产效率、农业产业结构和农业劳动力规模对碳排放具有抑制作用,其碳减排比例分别为207.31%、21.56%、20.72%;农业经济发展水平对碳排放表现出较强的推动作用,实现349.59%的碳增量。3)相较于单因子来说,农业经济发展水平、农业生产效率与农业产业结构之间交互结果对农业碳排放的影响呈非线性增强特征,农业劳动力规模与其他因素叠加均呈现出双因子增强的作用效果。以上研究结果表明东北三省农业碳排放受周边地区影响且影响程度不断加强,同时碳排放关键驱动因素之间存在协同作用。本研究成果为推动农业低碳发展提供理论基础与政策依据。

工业互联网使用如何促进中小企业智能化转型:驱动因素与赋能机制

工业互联网是中小制造企业智能化转型的重要载体。基于TOE框架与企业能力理论,构建工业互联网使用驱动因素及赋能机制综合研究模型。结果表明:第一,工业互联网使用的重要驱动因素包括资源就绪、数字能力、业务复杂度与政府支持。资源就绪是中小制造企业使用工业互联网的前提,数字能力是中小制造企业使用工业互联网的技术基础,业务复杂度可以反映中小制造企业使用工业互联网的内在需求,政府支持可为中小制造企业使用工业互联网提供保障。第二,工业互联网通过培育两种核心能力赋能企业转型升级。工业互联网使用对中小制造企业智能化转型具有显著赋能效应,集成互联能力通过促进企业互联互通实现智能化转型,协同融合能力通过促进企业内外协同实现智能化转型。结论可为中小企业“上云上平台”和智能化转型提供理论依据与实践启示。

长时间序列生态系统服务权衡与协同驱动因素——以芜湖市生态系统服务功能极重要区为例

人类对生态系统的管理和干预促使生态系统服务权衡向协同转化,有助于生态系统服务综合效益提升。但当前缺乏对长时间序列分析背景下生态系统服务权衡协同驱动因素及其非线性影响的理解与把握。以芜湖市“生态系统服务功能极重要区”为研究案例,考虑生境质量、碳固定和土壤保持三种关键生态系统服务,基于多源数据,运用逐像元趋势叠加分析法评估1990—2020年间研究区生态系统服务变化趋势及其权衡协同空间分布规律,采用随机森林模型探索该区域生态系统服务权衡协同形成的关键驱动因素及其非线性影响效应。研究结果表明:(1)31年间芜湖市域生境质量显著下降区域面积约为提升面积的两倍,存在进一步衰退的风险。同时,城市扩张导致市郊边缘地带碳固定、土壤保持显著下降。(2)研究区生态系统服务供给能力受权衡协同影响显著,受影响区域总面积占比达64.48%。受权衡影响区域与协同影响区域存在显著空间差异。(3)土地利用强度是管理生态系统服务权衡向协同转化的主导因素。土地利用强度对权衡协同的影响表现出非线性特征并且存在影响阈值。当强度等级介于弱与中且偏向弱强度时对不同服务协同增益具有积极作用。

西藏旅游业碳排放测算及其驱动因素研究

旅游业碳排放及其驱动因素研究对旅游业低碳可持续发展具有重要意义。文章以西藏旅游业为研究对象,采用“自下而上法”从旅游交通、旅游住宿和旅游活动三方面测算了2010-2020年碳排放量,分析了碳排放变化和各自的内部结构;其次基于Kaya恒等式分别对三大部门的碳排放因素进行拆分变形,构建了游客规模、游客周转量、客房数等详细指标,并利用LMDI分解法分析各因素的影响力大小;最后总结了西藏旅游业碳排放变化情况,分析主要因素对碳排放的推动或抑制作用,并为西藏旅游业绿色低碳发展提出若干建议。

湖北省文化产业效率评价与驱动因素分析——基于DEA方法与Tobit模型的实证研究

文化产业效率是衡量地区文化高质量发展的重要指标.该文基于2014—2021年湖北省文化产业的面板数据,运用DEA方法评价全省及各市州的文化产业效率情况,测算这一效率的演进情况,并采用Tobit回归模型分析湖北省文化产业效率的驱动因素.研究发现:湖北省文化产业效率值呈现规模效率高、纯技术效率低进而导致综合效率不足的局面.从地区分异情况分析,武汉城市圈各城市文化产业效率值较高.从动态演进情况分析,湖北省文化产业效率及其分解效率都呈现先降后升的趋势,技术进步指数在多数年份都保持正向增长,但对综合效率的促进作用不足.在驱动因素方面,市场需求、科技创新水平、信息化水平对湖北省文化产业效率产生显著正向影响,建议加强对文化产业领域的投资与引导,巩固科技水平和经济水平的支撑作用,促进地区文化产业效率提高.

东北农区农业净碳汇时空分布及驱动因素

农业兼具碳源和碳汇双重属性,是我国实现碳达峰碳中和目标的重要组成部分。从农业碳排放公平性角度出发综合管控农业碳源和碳汇量,明晰农业净碳汇的驱动因素对于实现东北农区农业低碳发展具有重要意义。基于2000—2020年黑龙江省各市域的社会经济及农业生产等数据,本研究通过生态承载模型、经济效率模型和地理探测器对区域农业碳排放公平性特征及净碳汇驱动因素进行探究。结果表明:黑龙江省农业净碳汇总量呈现波动上升趋势,由2000年的1.21×10^(7)t上升至2020年的4.02×10^(7)t。齐齐哈尔、绥化和哈尔滨三市农业净碳汇量较高,三市总和占黑龙江省碳汇量的51%以上。从农业碳排放公平性分区来看,双高区主要向南部和中部的哈尔滨、黑河和绥化等地聚集,双低区逐渐向东部的鸡西、双鸭山和鹤岗等地集中。双低区持续向经济高值区、生态高值区以及双高区发展,但不同市域间差距依旧显著。耕地面积和机械化水平是农业净碳汇空间分异的主导驱动因素。交互探测结果显示耕地面积和机械化水平与其他各因素的交互作用最强,同时净碳汇量受机械化水平和城镇化水平交互作用的影响最大。研究表明,黑龙江省需根据各地区具体情况制定差别化的绿色农业管控措施,以推进东北农区农业可持续发展。

养老机构服务智慧化转型驱动因素组态与路径识别——基于模糊集的定性比较分析

智慧化转型是人口老龄化背景下创新养老服务模式、重塑养老服务格局的重要战略选择。养老机构服务对象辐射范围广、服务供给形式灵活、运营管理形式多样,在推动养老服务智慧化转型进程中具有先天优势,养老机构服务智慧化转型可引领、带动实现养老服务体系整体优化升级。基于技术—组织—环境(TOE)框架,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法探索养老机构服务智慧化转型的驱动因素组合,考察技术、组织、环境维度7个前因变量对养老机构服务智慧化转型意愿的联动效应及作用路径。结果显示,任何单一前因变量均不能单独成为养老机构服务智慧化转型的驱动因素,而是以技术—组织—环境驱动型和技术—组织驱动型两种驱动类型下的4种组态形式协同促进高转型意愿生成,且前因条件越完备,养老机构越倾向于提供智慧化服务;感知相对优势是养老机构服务智慧化转型核心驱动要素,技术兼容性和市场拉力可与特定前因条件“等效替代”共同推动养老机构服务智慧化转型。研究结论为激发养老机构服务智慧化转型动力、探索适宜路径、加速体系智慧化升级提供了极具实践价值的改革参考与管理启示。

松辽盆地青山口组页岩有机质的源-汇过程与地质驱动因素

松辽盆地青山口组是盆地内巨量石油资源的最主要源岩。前人普遍认为青山口组有机质富集事件与藻类勃发和咸化缺氧水体环境的形成有关。本文从有机质的源-汇过程角度,综合古生物学、地球化学、岩石矿物学、旋回地层学和地质学等多方面证据,对青山口组页岩有机质的生物母源、矿化过程及地质驱动因素进行了分析,得出如下认识:以蓝细菌和疑源类等微生物为主的多元生物母源、异化铁还原菌和产甲烷菌主导的有机质矿化过程、海侵和火山等多地质因素驱动的古湖泊生态变革和物源供给变化,最终导致初级生产力勃发和水体环境分层,形成厚层富有机质沉积。未来应持续开展青山口组页岩有机质富集机制的精细化和系统化研究,以实现米级厚度富油层的层段识别和分布预测,满足盆地内页岩油勘探开发的需要。

价值重构视角下科技型新创企业商业模式创新的驱动因素研究

随着新兴信息技术的蓬勃发展,商业模式创新成为科技型新创企业寻求新竞争优势的重要途径。据此,从价值重构角度出发构建科技型新创企业商业模式创新的驱动因素模型,并基于336份调查问卷运用结构方程方法对该模型进行实证分析。研究结果表明:创业网络强度、用户需求响应程度、管理认知能力对科技型新创企业商业模式创新的推动作用最为明显,创业初期强联结的资源网络结构、消费者的多性化需求、管理者的认知水平往往是一个企业商业模式创新的原生动力;创业学习、企业家精神、企业战略导向、行业竞争强度的正向激励作用虽次之,但企业通过对标学习、破坏性创新、科学布局、多方竞争仍能有效促使自身进行商业模式创新。因此科技型新创企业在推动商业模式创新中应培育高质量、多层次创业网络,精准对接用户需求,深化战略机制,开展协同创新,以此促进企业发展。

内蒙古森林火灾发生风险及其驱动因素

森林火灾是危害森林健康的主要灾害之一,科学预测森林火灾是预防森林火灾的重要依据。以中国新旧森林火灾政策作为分界线,将内蒙古森林历史火灾数据分为四个阶段,基于增强回归树模型建立内蒙古森林火灾发生模型,预测森林火灾发生情况,解释不同时期森林火灾和火灾风险变化的差异。预测结果表明:(1)4个时期建模精度AUC均大于0.94,表明BRT模型能够较好地预测研究区森林火灾的发生;(2)气温日较差、日最小相对湿度、上一年春防累计降水量、上一年秋防累计降水量、上一年春防最高地表气温海拔、距火点最近公路距离被确定为影响内蒙古森林火灾发生的重要驱动因素。(3)新旧《森林防火条例》实施前后森林火灾风险等级变化:1981—1988年3月14日,中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔的东部,而2009—2020年中、高和极高森林火灾风险区分布在呼伦贝尔南部和中部、赤峰市的西南部、锡林郭勒盟和呼和浩特市的中部、乌兰察布市和包头市的南部以及鄂尔多斯市的东部。有助于了解不同时期《森林防火条例》影响下的内蒙古森林火灾的驱动因素和火险等级的变化,为优化森林火灾管理政策及预测预报工作提供科学依据。

长江经济带制造业碳排放时空演变及驱动因素

在考察2006—2020年长江经济带制造业碳排放时空演变特征的基础上,运用Kaya模型和LMDI分解方法,定量分析长江经济带制造业碳排放驱动因素的影响。考察期间,长江经济带制造业碳排放量总体呈现曲折上升趋势;11个省(市)制造业碳排放量差异较大,处于低值区、较低值区的省(市)数量呈现下降趋势,处于较高值区、高值区的省(市)数量呈现上升趋势;驱动因素分解发现制造业经济水平是碳排放增加的主要驱动因素,能源碳密度因素和劳动力规模因素对碳排放增加起到一定的促进作用,而制造业能耗强度因素是碳减排的主要驱动因素。基于此,提出碳减排建议。

中国绿色创新效率空间关联网络特征及其驱动因素研究

运用基于序列DEA的SE-U-SBM模型测度我国30个省份2007—2019年绿色创新效率,利用修正的引力模型和社会网络分析方法解构了我国省际绿色创新效率的空间关联特征,并借助QAP方法探讨了绿色创新效率空间关联网络的驱动因素。研究结果显示:(1)我国省际绿色创新效率上升趋势明显,呈现东部>中部>西部的空间分布格局。(2)中国绿色创新效率的空间关联呈现出复杂的多线程空间网络关联关系,省际绿色创新效率的关联性不断加强,空间关联网络稳定性进一步增强,东部省份大多属于净溢出板块,中西部省份为相对受益板块。(3)地理距离、城镇化水平差异、人力资本差异、财政分权差异、相近的R&D投入强度和资源禀赋差异是影响我国绿色创新效率空间关联网络形成与发展的重要驱动因素,对绿色创新效率空间关联网络具有显著的促进作用。应着力推动要素市场化改革,破除区域市场分割和行政壁垒,加强区域政策协调性,实现绿色创新效率协同提升。

汉中市生态调节服务产品价值变化及驱动因素分析

生态调节服务产品是生态产品总值(GEP)核算的重要组成部分。探究生态调节服务产品价值变化趋势及驱动因素有助于指导GEP提升。文章分析了2011—2021年汉中市调节服务价值变化的驱动机制。结果表明:2021年汉中市调节服务价值为1794.66亿元,其中水源涵养、土壤保持、洪水调蓄、固碳和气候调节合计占比99.9%;2011—2021年,汉中市调节服务价值增加了92.69亿元;自然生态系统面积变化、海拔、植被净初级生产力(NPP)变化是驱动调节服务价值变化的主要因素,能够解释87.9%的价值变化,森林面积和NPP的提升促进了调节服务价值的提高。建议未来积极开展生态保护和修复,提升自然生态系统面积和质量,确保调节服务价值的提升,同时探索生态产品价值实现机制,促进绿水青山向金山银山的转化。

北方寒冷地区交通碳排放驱动因素分析

北方地区气候寒冷,交通工具燃油效率低、车内加热需求增加及路面积雪结冰等复杂道路条件导致交通碳排放增加。因此,有必要针对寒冷地区的交通碳排放驱动因素进行分析,识别关键因素,并有针对性地降低碳排放。以典型北方寒冷地区黑龙江省为例,采用Tapio脱钩测度模型及GDIM因素分解法对2006—2021年黑龙江省交通行业碳排放驱动因素展开分析,分解得到8个驱动因素并发现其脱钩状态呈现“强脱钩-扩张负脱钩-强脱钩”,其中交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗促进脱钩,交通行业总产值和总周转量阻碍脱钩;另外交通行业总产值、能源消耗量对碳排放有较强的促进作用,交通产值碳强度和单位交通行业产值的能耗对碳排放有较强的抑制作用。

能源富集区土地利用变化及驱动因素分析——以山西省为例

对山西省土地利用变化及驱动因素研究可以为黄河流域生态保护与高质量发展战略落实提供科学依据。基于1980-2020年7期影像数据,利用土地利用动态度、转移矩阵及地理探测器对山西省土地利用变化特征进行分析并探究土地利用变化影响因素。研究期内最主要的3种土地利用类型为耕地、草地和林地。建设用地动态度最大。耕地、草地及林地三者之间的相互转化最为突出。因子探测结果表明,不同研究时期山西黄土高原土地利用变化的主导因子不同。高程、坡度、土壤类型、人口密度、GDP等5个因子的平均解释力较强。因子间交互作用相对于单因子均有所增强,GDP、人口密度、城镇化等因子与其他因子间交互作用增强最为显著。

AI时代阅读偏食现象研究:驱动因素与治理策略

阅读偏食作为信息偏食投射到阅读领域的一种具体现象,随着AI技术的发展愈发突显,探究AI时代读者阅读偏食现象对深化全民阅读推广、推行阅读服务实践等具有重要意义。文章以有关阅读偏食的网络公开语料为数据源,利用MAXQDA(2022版)质性分析软件对语料进行归纳式内容编码,识别相关要素,引入“物理一事理一人理”(WSR)系统方法论,构建阅读偏食驱动因素WSR模型,并进行阐释分析。研究发现AI时代读者阅读偏食表现为阅读失衡、阅读偏好和阅读“厌食”,并受不同驱动因素影响:物理层面表现为内容题材、读物形式和内容质量,事理层面表现为阅读推荐、阅读引导和市场环境,人理层面表现为阅读习惯、阅读能力和阅读素养等。据此,文章提出物理维应优化阅读资源组合、事理维应加强外部有力引导、人理维应强化内部素养提升的治理策略。