区域相关结构的非参数估计与分析——基于中国人均GDP增速的实证研究

基于1978～2008年中国31个省份年度人均GDP增长速度数据,运用考虑了时间和空间影响的SG方法,对各省间的相关系数进行了非参数定量估计(简称SG相关系数),克服了以往对空间相关定性描述的缺点.通过对比样本相关系数,分析了该估计方法在应用中的合理性.实证结果表明,我国区域间经济发展存在长期的、显著的正相关,并随时间演进表现出高度集聚后略有弱化的相关性特点,同时也验证了空间异质性的存在.最后依据省份间相关程度进行了聚类分析.

中国省域碳排放空间依赖结构的非参数估计及其实证分析

查清中国省域碳排放之间的空间依赖关系及其演变特征,是实现区域差异化减排战略和促进区域低碳经济和谐发展的关键。本文在估算1995—2015年中国大陆30个省域化石能源消费碳排放量的基础上,利用考虑时间和空间影响的Sampson-Guttorp非参数估计方法(简称SG方法)对中国省域碳排放的空间相关结构进行了定量估计,并将得到的SG相关系数与样本相关系数进行比较,结合中国经济发展与碳排放的实际验证了该方法在中国省域碳排放研究中的有效性和合理性,然后基于SG相关系数对省域碳排放空间特征进行聚类分析。研究结果表明:①在对中国3个阶段省域碳排放的相关结构研究中,未作变换得到的样本相关系数存在一定的不合理性,与现实出入较大,而基于SG方法得到的SG相关系数无论在理论上还是实践上都十分接近实际,克服了以往对空间相关定性描述的缺陷。②中国省域碳排放存在显著的空间正相关性和空间异质性,碳排放较高或较低的省区在空间上均趋于相邻,但随时间的演进空间相关性在高度聚集后有明显弱化的趋势。③在分布格局上,中国省域碳排放存在东、中、西和北、中、南梯度态势,即东部地区和北部地区省域的碳排放量高于西部地区和南部地区,而中部地区省域居二者之间。④根据中国各省域碳排放的空间相关结构和格局特征,提出将空间依赖性纳入到碳减排政策的制定中,并应对重点区域或重点行业实施差异化的减排措施。

基于Sampson-Guttorp空间统计方法对我国区域碳排放的研究

减少二氧化碳的排放是减缓气候变化的主要措施之一,而中国作为世界上最大的碳排放国之一,中国的碳排放问题已成为国内外学术界共同关注的焦点.本文从空间的角度,以我国30个省城的碳排放量为研究对象,首先采用Sampson-Guttorp空间统计方法,研究碳排放的空间相关性,然后依据省份间相关程度进行了聚类分析,客观评估我国区域碳排放的特征。结果发现我国各省域之间的碳排放空间上有明显的正相关性,我国碳排放总体上呈现东部高西部低、北部高南部低、局部中北部高西北部低的空间分布格局.