多重关联下中国省际政府债务风险传染研究

经济发展压力下的地方政府财政缺口和资金需求与日俱增,债务规模不断扩大,随之而来的债务风险问题引起了社会各界的广泛关注。利用2010-2020年中国省级面板数据,基于地理、财政和经济社会关联构建具有不同空间权重矩阵凸组合的动态空间面板模型,在多重关联视角下探究了中国省际政府债务风险的空间传染效应及其效应分解,进一步分析了债务风险传染效应的影响因素及其经济后果。通过构建多个空间权重矩阵的凸组合,可以更全面和准确地刻画地方政府之间可能存在的多重空间互动关系,并在统一研究框架下评估不同风险传染网络的相对重要性。研究发现:中国省际政府债务风险在基于地理、财政和经济社会关联的三类风险传染网络中均存在显著的空间传染效应,且基于财政关联的风险传染网络最为重要;基于最优加权空间权重矩阵进行效应分解,发现多数情况下长期效应明显大于短期效应,直接效应比间接效应更为显著,各省份所接收和输出的债务风险存在显著的非对称性。在此基础上,进一步研究发现,经济越繁荣、地方政府间引资竞争越激烈,中国省际政府债务风险传染效应越弱;其他省份的债务风险会对本省经济发展产生显著的抑制作用。最后,从多角度对防范化解地方政府债务风险和实施科学有效的管控政策提供了针对性建议。

中国区域经济时空动态不平衡发展分析

区域经济发展是受区域内外的多重因素影响的 ,对区域经济发展的空间不平衡动态规律的研究是国内外学者研究的重要课题。本文应用区域经济空间动态发展模型对中国 1978～ 1998年的区域经济生产率增长率进行分析 ,寻找影响其增长的区域内外因素及变动规律。考虑到中国的本土化特色 ,在模型中引入开放优惠政策和区位优势变量 ,回归结果得到显著提高。研究表明 ,在过去的 2 0年间中国区域经济发展与国外 (如欧盟 )的发展规律不完全相同 ,具有中国特色。尽管各地区间的经济发展存在差异 ,但总体上中国经济发展满足一定的模式。

探究四川省PM_(2.5)污染的空间分布

为探究四川省21个市州PM_(2.5)污染的空间分布,有效地利用数据、减少信息损失,将各市州的地理距离与经济变量相关性相结合,构建地理-经济变动空间权重矩阵来刻画各市州之间的相互影响程度,并采用一种改进的Moran’s I指数分析四川省PM_(2.5)污染的空间分布情况,绘制Moran散点图、局部Moran’s I指数集聚图等将PM_(2.5)污染直观地呈现.结果表明:从整体看,四川省PM_(2.5)污染呈现空间正相关性,高污染地区与高污染地区聚集;从局部看,成都平原城市群、川南城市群和少部分川东北城市群的城市PM_(2.5)污染情况较严重,且呈现空间聚集状态,而在攀西城市群、3个少数民族自治州以及少部分川东北城市群的城市自身的PM_(2.5)污染较轻,但周围城市污染较为严重,呈现PM_(2.5)污染空间负相关性.

电网拓扑结构引致二氧化碳减排的空间溢出机制

本文以碳排放指标的省际空间相关性为基础,揭示省际高压电网互联结构对碳排放指标空间相关性的影响机理。依据1998—2014年中国30省份高压电网省间联络线的投运时序构建空间权重矩阵,以反映省间能源设施互联的紧密程度。使用动态空间杜宾面板模型克服静态空间面板模型的忽略变量偏误;以内生变量的滞后一期为代理变量克服内生性偏误。同时,采用反事实计量的方法分析《大气污染防治计划》配套的12条在建高压线路投运后对碳排放指标的影响。研究结果发现:(1)高压电网互联使得各连接省份间的碳排放指标呈现出空间同质性的特点,拉高低碳排放省份碳排放指标的同时,有助于高碳排放省份碳排放指标的降低。(2)高压电网互联后,能源强度降低对减少碳排放指标起着关键作用;12条在建高压线路投运后,省间碳排放指标的空间相关性进一步增强,能源强度改善对碳排放指标降低的重要性进一步突显;同时,提升电力占比与改善产业结构也对减少碳排放指标起着重要作用。这不仅实现了省际碳排放指标空间相关性机理分析的方法创新,还为能源基础设施互联政策对节能减排的影响提供了计量测算方法。