扬州市住宅价格空间分异的影响因素与驱动机制

构建包含20个评价因子、4 个影响因素和4 个预期修正因素在内的城市住宅价格空间分异影响因素评价体系,基于评价因子和预期修正,分别得出单户住宅档次与水平、小区建设档次与水平、区位与生活便利性、周边景观与环境等4 个影响因素强度的得分,并分析其空间分异格局。以2012 年扬州市1305 个小区的平均住宅单价为因变量,4 个基本影响因素得分为自变量,进行回归分析,探索所有住宅及各子市场价格分异的主要因素,并分析其驱动机制。结果表明：① 4 个影响因素强度格局明显不同,住宅自身因素的格局呈现中心低外围高的圈层式分异,而外部作用因素强度呈现中心高外围低、西高东低的扇型与圈层相结合式空间分异格局;② 扬州市总体住宅价格空间分异的核心影响因素是小区建设档次与水平,不同类型住宅子市场的价格影响因素各不相同;③ 扬州市住宅价格空间分异的主要驱动力是特定住宅类型与档次建设的区位指向、特定收入阶层的空间集聚、公共物品投资的空间差异、城市居住用地扩展与城市更新的区位指向。     

中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素

基于1992-2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据,采用空间自相关、空间马尔科夫矩阵和动态空间面板数据模型,在同时考虑碳排放的时空滞后效应和不同地理经济空间权重矩阵的条件下,对城市碳排放的演化路径和关键影响因素进行了定量识别和减排政策探讨。研究表明,中国城市能源消费碳排放的区域差异正逐步缩小,空间上呈现出明显的高排放俱乐部集聚特征,同时碳排放类型演化具有明显的路径依赖特征;面板数据模型估计结果表明经济增长与人均碳排放呈现显著的倒“U”型曲线关系,而绝大多数城市的人均碳排放处于随经济发展而增加的阶段,二产偏重的经济结构和投资的粗放增长共同正向作用于城市碳排放,而人口的集聚效应、技术水平的提升、对外开放度和公路运输强度的增加则共同抑制城市碳排放水平的提高。因此未来要抑制促增因素和发挥促降因素的作用才能有效降低城市碳排放;优化产业结构、精简粗放投资、增加研发强度以及提升公路通达性是未来实现中国城市节能减排的有效途径。     

基于GWR模型的中国省区碳足迹的空间分异及多机制研究(英文)

Global warming has been one of the major concerns behind the world's high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world's economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the "Top-Down" life cycle approach and geographically weighted regression(GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using "Top-Down" life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model(GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.     

中国国有建设用地供应规模时空特征及影响因素

本文利用Python程序抓取了中国土地市场网上的2010-2015年土地供应结果公告,采用空间分布重心、区位基尼系数、热点分析等方法探究了中国县域国有建设用地供应规模时空特征,并用面板数据模型解析了不同发展阶段的区域供地规模影响因素。研究发现：① 该期间供地规模总体经历了先增后减,县域供地规模空间集聚度、热点区和次热点区总体在扩散;② 受“西部大开发战略”“援疆”和“中部崛起战略”的实施,县域供地规模空间分布重心向西移动明显;③ 土地供应集中在城市群范围内,县域所在的城市行政等级与供地规模密切关联;④ 不同发展阶段的区域供地总规模变化和平均供地结构存在差异,高等级发展阶段的区域平均供地规模较大;⑤ 公共财政支出、固定资产投资、第二产业增长率、第三产业增长率、人口规模增长率和人均GDP对不同发展阶段的区域供地规模影响差异明显,投资建设对各个发展阶段的区域供地规模均有较强推动作用。     

服务业与多维城镇化的耦合协调研究 ——以广州市为例

通过借鉴物理学耦合模型测算广州市服务业与综合城镇化及其子系统的耦合协调性,对不同层次内部耦合协调状态的特点以及服务业和城镇化协调发展的内在机制进行了深入探讨。研究发现：2000-2017 年,广州的服务业和综合城镇化水平大幅持续上升,二者整体协调发展态势良好,其耦合协调度跨度较大,由 0.171 0 增长到 0.974 1,从低协调耦合阶段上升至极耦合协调阶段。服务业与 4 类城镇化子系统的耦合结果显示：人口城镇化、经济城镇化和服务业的耦合协调度处于持续上升状态,而社会城镇化、空间城镇化,尤其是后者和服务业的耦合协调度的上升波动性相对较大;人口城镇化、社会城镇化、空间城镇化与服务业的良好耦合对综合城镇化与服务业的协调发展起拉动作用,而经济城镇化这一子系统则起阻滞作用;保持拉动优势,解决阻滞劣势是加快广州城市发展的良好路径。     

中亚地区油气资源开发及对中国油气进口战略影响的探讨

以中亚地区的油气资源及其对中国能源战略的影响为研究对象,以双方的油气资源数据为基础,对中亚地区油气资源的分布、储产、贸易现状及开发潜力进行了分析,解析了中国油气资源的储产、消费及进口现状,并对现有的油气资源进口战略进行了评估。研究表明:中亚地区油气资源储产丰富、出口比重高、开发潜力大,储产与贸易主要在哈萨克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦三国;中国的油气资源无法满足发展需求,且进口面临着源地、种类、运输方式单一的三大问题;中亚地区对中国的能源战略有着积极意义,表现在能有效弥补油气资源缺口、促进进口多元化战略的实现、顺应低碳发展趋势并降低国际油价波动的影响、促进西部大开发并保障"西气东输"的实施4个方面。     

广州市中心城区餐饮店空间分异与机制差异研究——基于传统店与外卖店的对比

O2O模式（Online to Offline）使餐饮店经营模式与空间分布发生巨大变化,餐饮店空间分布现象与机制成为研究热点。本文将餐饮店分为仅提供堂食服务的传统店和同时提供堂食与餐饮配送服务的外卖店,利用核密度、双变量空间自相关、半变异函数、标准差椭圆、空间计量模型等方法,分析广州市中心城区传统店与外卖店的空间分异与机制。研究发现：① 2020年传统店主要集聚于自荔湾区多宝街道东至天河区石牌街道;外卖店呈多中心分布,以天河区天河南街道、冼村街道、海珠区江南中街道和赤岗街道为核心;二者在越秀区中部、天河区西南部、车陂街道、海珠区西北部等有多处高高集聚区。② 两种餐饮店空间分异较明显,易受随机性因子影响;外卖店较少分布在越秀区和荔湾区,整体分布范围较小,仅有很弱的空间自相关性,更多呈零散分布特征。③ 餐饮店空间分布受人口密度和餐饮店集聚的正作用;但受教育程度、路网密度、邻近高等院校、公交站、商圈等因素能提高外卖店比例,外卖店有更高店铺付租能力,更邻近地铁站和低经济密度地区,传统店则与其相反。     

美国对伊朗石油禁运与全球能源安全

2018年6月美国针对伊朗启动了史上最严厉的石油禁运政策,要求所有国家于11月停止从伊朗进口石油,否则相关国家和企业都将面临美国的经济制裁,并无意给予任何国家豁免权。当前,中国、日本、韩国、印度和欧盟等世界重要的石油进口国已经做出回应,除中国明确拒绝美国的单边制裁继续保持与伊朗的石油贸易外,其他主要石油进口国都大量削减从伊朗的石油进口。沙特阿拉伯等石油生产国也承诺通过石油增产来维护全球能源市场的稳定,以支持美国对伊朗的制裁。在经济全球化的大趋势下,美国对伊朗的石油禁运,势必引发全球能源市场的动荡,改变全球石油政治格局以及相关利益方的石油权益。这些方面会涉及到全球油价的波动、不同国家的石油安全与应对政策、世界能源贸易稳定与地缘政治格局的变动等。长期关注能源地缘政治的专家学者围绕美国对伊朗的石油禁运可能产生的影响发表观点,专家们认为美国此举是战略两难的困境,短期内对将会引起世界石油短缺及油价波动,甚至可能导致OPEC减产协议崩溃,改变世界主要进口国的进口规模以及来源结构,但对世界石油市场的长期影响有限。伊朗将寻求打折出售原油、替代港口出口以及多元化出口3条生存路径,目前最大的隐患是伊朗或将封锁霍尔木兹海峡,但是此举目前可能性不大。伊朗石油禁运具有长期性和复杂性,对中国既是机遇也是挑战,中国在“一带一路”倡议下与伊朗保持正常的石油贸易是双赢的选择,但需要谨慎对待由此引发的能源地缘政治的风险,提升能源安全应对的措施。期待各方观点对伊朗石油禁运引发的能源地缘政治格局以及中国的能源安全的解析,能够为相关政策制定者提供理论借鉴。     

土地价格对住房价格空间分异的影响——基于中国县域单元的实证分析（英文）

This study analyzes the spatial patterns and driving forces of housing prices in China using a 2,872-county dataset of housing prices in 2014.Multiple theoretical perspectives on housing demand,supply,and market,are combined to establish a housing price model to explore the impact of land prices on housing prices.The relative impacts of land prices on housing prices at different administrative levels are then analyzed using the geographical detector technique.Finally,the influencing mechanism of land prices on housing prices is discussed.The main conclusions are as follows.(1) Housing prices have a pyramid-ranked distribution in China,where higher housing prices are linked to smaller urban populations.(2) Land prices are the primary driver of housing prices,and their impacts on housing prices vary over different administrative levels.To be specific,the effect of land prices is the strongest in the urban districts of provincial capital cities.(3) The internal influence mechanisms for land prices driving housing prices are:topographic factors,urban construction level,the agglomeration degree of high-quality public service resources,and the tertiary industrial development level.The urban land supply plan(supply policies) is the intrinsic driver that determines land prices in cities;through supply and demand,cost,and market mechanisms,land prices then impact housing prices.