【摘 要】
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基于扩展的STIRPAT模型和动态空间面板数据模型,文章根据2002—2016年省域面板数据实证分析中国城镇化的碳排放效应。与以往不同,所构建的模型兼具空间相关性与动态性特征,并
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJCZH132);江苏省“333高层次人才”培养工程
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基于扩展的STIRPAT模型和动态空间面板数据模型,文章根据2002—2016年省域面板数据实证分析中国城镇化的碳排放效应。与以往不同,所构建的模型兼具空间相关性与动态性特征,并且除城镇化率以外还新增城市首位度这一变量来更全面反映城镇化发展情况。结果表明:我国各省域碳排放存在一定空间维度的依赖性和异质性;城镇化率提升对碳排放的增长总体呈现出抑制作用,这是城镇化带来的不同方向影响力相互强化或抵消的结果;必须优化城镇化低碳发展模式,充分协调城镇化相关要素间的矛盾与关系以最终达到节能减排总目标。
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