游交通碳排放空间关联网络特征及影响因素.pdf
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1、福建农林大学学报(哲学社会科学版)():()收稿日期 基金项目 国家社会科学基金项目()作者简介 程慧()女副教授博士 研究方向:旅游资源经济旅游交通碳排放空间关联网络特征及影响因素程 慧 任春悦(湖南师范大学旅游学院湖南 长沙)摘要 基于自下而上法评估 年我国 个省份(港澳台地区除外)的旅游交通碳排放量并采用修正引力模型和社会网络分析法分析我国旅游交通碳排放的空间关联网络特征及影响因素 研究发现:()整体网络结构较为稳健但地区之间的空间关联紧密程度不高且等级性较强()个体网络结构存在差异其中上海、北京、江苏、浙江、广东等东部沿海省份在旅游交通碳排放空间关联网络中发挥着主导作用而辽宁、黑龙江、
2、新疆等东北地区和西部地区省份发挥的作用则较小()聚类网络结构板块分明 其中上海、北京、江苏、浙江等 个省份在旅游交通碳排放空间关联网络中处于核心位置属于净受益板块中部、西部地区多数省份在旅游交通碳排放空间关联网络中处于边缘位置属于净溢出板块经纪人板块和双向溢出板块分别位于华北地区和华南地区()多种影响因素共同作用 其中地理距离、产业结构、科技创新水平和能源消耗对旅游交通碳排放空间关联网络具有显著的抑制作用空间邻近性、经济发展水平、对外开放水平、旅游业接待规模和城镇化水平则具有显著的促进作用 据此提出应进一步加强经济建设以完善旅游交通系统推进技术创新以缩小旅游发展差距加快城镇化进程以挖掘旅游发展
3、潜力等以期完善我国省域旅游交通碳排放网络化管理关键词 旅游交通碳排放空间关联网络中图分类号.文献标识码 文章编号()./.交通运输业作为全球温室气体第二大排放源实施交通强国战略的首要任务就是要解决交通碳排放问题以完善交通网络体系 而旅游交通作为推动旅游业可持续发展的重要引擎其产生的 更是达到旅游业碳排放总量的 且交通运输业在地理空间上的互联互通使得省域旅游交通碳排放存在一定的空间相关性 鉴于此基于空间网络视角深入剖析旅游交通碳排放的空间关联网络特征及影响因素厘清各省份旅游交通碳排放在空间关联网络中的角色定位对于完善我国省域旅游交通碳排放空间网络布局、协同推进区域旅游交通碳排放网络化管理具有重要
4、的实践意义一、文献综述交通是旅游产业的重要组成部分旅游交通产生的碳排放是旅游业碳排放的重要来源因此合理配置旅游交通碳排放成为推动低碳旅游发展的重要保障 国内外学界针对旅游交通碳排放展开研究本研究主要从认知研究、测算方法和实证研究等 个方面进行文献归纳和评述.旅游交通碳排放的认知研究 学界研究认为旅游交通部门产生的 是导致旅游业碳排放量增加的最主要来源 如 等分析指出旅游交通的能源消耗占旅游业的 左右石培华等基于旅游能耗视角分析指出我国旅游业碳排放总量的一半来自旅游交通孙晋坤等通过比较不同交通方式的碳排放现状分析指出民航碳排放占比最高公路和铁路次之 分析指出旅游交通产生的碳排放与交通方式和出游距
5、离密切相关.旅游交通碳排放的测算方法 学界主要基于生产和消费的视角采用自上而下法、自下而上法、碳足迹法等对旅游交通碳排放进行测算 如 等采用自上而下法测算航空碳排放分析指出改进技术、提高运营、使用替代燃料、转移需求和碳定价等 项措施有利于减少航空碳排放郭伟等采用自下而上法测算“丝绸之路经济带”的旅游交通碳排放分析指出其总体呈现出先升后降的发展趋势杜鹏等将区域生态环境的固碳能力作为时空差异性因子纳入碳足迹模型中分析指出内陆高纬度地区的旅游交通碳排放压力等级有所提高而东南、西南等植被固碳能力较高地区的旅游交通碳排放压力等级反而有所下降.旅游交通碳排放的实证研究 学界侧重于研究旅游交通碳排放的时空差
6、异和影响因素 其中在时空差异方面如胡程等基于长江经济带省级面板数据研究长江经济带旅游交通碳排放的时空演变分析指出长江经济带旅游交通碳排放总体呈“两边高中间低”的空间分布格局郭向阳等采用空间变差函数研究我国旅游交通碳排放的空间差异分析指出省域旅游交通碳排放的空间异质性显著增强 随着研究内容的不断拓展碳排放的空间网络关系研究引起学界的广泛关注 如郑航等采用社会网络分析法研究城市群碳排放空间关联网络结构及影响因素分析指出珠江三角洲城市群碳排放空间关联网络呈现出显著的“核心边缘”特征 在影响因素方面如马慧强等采用 分解法研究山西省旅游交通碳排放的演变机理分析指出旅游产业占 比重、单位 客运交通周转量和
7、能源结构等能有效抑制山西省旅游交通碳排放增长杨绍华等采用 分解法研究长江经济带交通碳排放的变化情况分析指出经济规模扩张是导致长江经济带交通碳排放增长的首要因素而运输结构和经济结构的转变则起到关键的抑制作用综上既有研究在旅游交通碳排放的空间格局及影响因素等方面展开了诸多有益的探索但仍存在以下 点不足:()既有研究主要基于中微观层面展开分析较少基于宏观层面展开分析忽略了省际旅游交通碳排放的空间联动效应()既有实证研究多侧重于时空差异分析较少分析空间关联网络特征导致各地区在空间关联网络中的作用强度不明确 鉴于此本研究采用自下而上法、修正引力模型和社会网络分析法等研究方法将旅游交通碳排放的属性数据转变
8、为关系数据深入剖析我国 个省份(港澳台地区除外下同)旅游交通碳排放的空间关联网络特征及影响因素以明晰各地区在空间关联网络中的角色定位加强省域旅游交通产业的空间联系为实现旅游交通的低碳可持续发展提供借鉴二、研究方法与数据来源(一)旅游交通碳排放的测度自上而下法在直接估算国家或地区的旅游业碳排放量时要求有国家或地区层面的 监测数据支撑 由于目前我国有关旅游业碳排放的统计体系尚不完善实行自上而下法较为困难而自下而上法则是利用游客在旅游交通、住宿和旅游活动中的碳排放数据汇总得出旅游业碳排放量 本研究通过搜集铁路、公路、民航、水运等旅游交通数据采用自下而上法来间接估算我国省域旅游交通碳排放量 具体计算方
9、法如下:()福建农林大学学报(哲学社会科学版)年 第 卷其中 表示旅游交通碳排放量、分别表示第 种交通方式的旅客周转量、碳排放系数、旅游者占比 本研究借鉴孙燕燕和王凯等的做法将铁路、公路、民航、水运的 值依次设定为、值依次设定为.、.、.、.(二)旅游交通碳排放空间关联网络的测度.修正引力模型 引力模型是构建空间关联矩阵和研究网络关联特征的基础目前已在经济、旅游等相关领域得到广泛应用 本研究借鉴刘华军和王小华等的做法对引力模型进行修正并对 个省份旅游交通碳排放的空间关联强度进行测算 具体计算公式如下:()()其中、分别表示省份 和省份 之间旅游交通碳排放的引力强度和引力系数、分别表示旅游交通碳
10、排放量、年末常住人口、人均 表示省份 和省份 的省会城市间的直线地理距离通过 软件测得 为了进一步探究 个省份旅游交通碳排放空间关联网络形成的主要影响因素本研究将矩阵进行处理取各行均值为临界值 若大于该行临界值记为 反之则记为 基于此构建旅游交通碳排放的空间二值矩阵.社会网络分析法 社会网络分析法主要用来研究网络结构中各节点之间的空间关联关系本研究借此方法揭示 个省份旅游交通碳排放空间关联网络中的整体网络结构特征、个体网络结构特征和聚类网络结构特征()整体网络结构特征 本研究主要从整体视角分析 个省份旅游交通碳排放形成的空间关联网络的主要特点通常采用网络密度、网络关联度、网络等级度和网络效率等
11、 个指标来衡量 其中网络密度反映整个网络结构的紧密性网络密度值越大表明整个空间关联网络的联系越紧密网络关联度反映整个网络结构的稳健性网络等级度反映整个网络结构的等级性用于衡量各地区在空间关联网络中非对称可达的程度网络等级度越高表明整个网络结构中的等级地位差异越大网络效率反映整个网络结构的稳定性网络效率越低表明各省份之间的关联数越多其网络结构越稳定()个体网络结构特征 本研究主要从个体视角分析某个省份在旅游交通碳排放空间关联网络结构中的主要作用通常采用度数中心度、接近中心度和中介中心度等 个指标来衡量 其中度数中心度反映各省份距离空间关联网络中心位置的远近数值越高表明该省份越靠近网络中心在空间关
12、联网络结构中越能起到主导作用接近中心度反映某省份不受其他省份控制的能力数值越高表明该省份越容易与其他省份产生联系中介中心度反映资源控制能力数值越高表明该省份在空间关联网络结构中越能起到中介桥梁作用()聚类网络结构特征 本研究主要从板块视角分析各个板块包含的省份以及板块之间的联系通过运用块模型深入研究各省份所处的板块类型以及该板块在旅游交通碳排放空间关联网络中的角色定位 本研究借鉴刘佳等的做法将 个省份划分为净溢出板块、净受益板块、双向溢出板块和经纪人板块等 种类型 其中净溢出板块的溢出效应显著其溢出关系数远远大于受益关系数能够向外输出人才、技术等资源要素净受益板块和净溢出板块相反该板块能够接收
13、其他地区各类资源要素的流入双向溢出板块的受益关系数大于溢出关系数经纪人板块的溢出关系数与受益关系数大致相等在网络结构中发挥着重要的桥梁作用 鉴于此本研究通过板块间的密度矩阵和像矩阵进一步分析四大板块间的相第 期 程慧等:旅游交通碳排放空间关联网络特征及影响因素互关系.二次指派程序 二次指派程序()主要用于探究空间关联网络形成的主要因素 本研究选取旅游交通碳排放空间关联矩阵作为因变量选取空间邻近性、地理距离、经济发展水平、旅游业发展水平、产业结构、对外开放水平、旅游业接待规模、科技创新水平、城镇化水平和能源消耗等 个影响因素的矩阵作为自变量(各变量的赋值详见表)构建模型如下:(、)()其中差异矩
14、阵均选取地区间各要素差异的绝对值 (三)数据来源由于西部地区多数省份 年以前的旅游相关数据缺失严重且考虑到数据的时效性本研究选取 年作为研究时段 个省份的旅游交通碳排放测算涉及的原始数据以及影响因素的原始数据主要来源于中国统计年鉴以及各省份的国民经济和社会发展统计公报表 各变量的赋值 变量符号赋值旅游交通碳排放空间关联矩阵前文构建的旅游交通碳排放空间二值矩阵空间邻近矩阵两省相邻记为 反之记为 地理距离矩阵两省省会之间最短直线距离经济发展水平差异矩阵地区间人均 差异旅游业发展水平差异矩阵地区间旅游收入占 比重差异产业结构差异矩阵地区间第三产业占 比重差异对外开放水平差异矩阵地区间入境旅游人数差异
15、旅游业接待规模差异矩阵地区间旅游接待总人数差异科技创新水平差异矩阵地区间发明专利授权数差异城镇化水平差异矩阵地区间城镇化率差异能源消耗差异矩阵地区间单位旅客周转量能耗差异三、旅游交通碳排放空间关联网络特征(一)空间关联强度本研究基于前文的修正引力模型选取 年、年和 年作为代表年份采用 软件分析旅游交通碳排放的空间关联强度 具体来说:()年省际间旅游交通碳排放的空间关联强度相对较小仅存在北京河北、上海浙江等 对最强关联关系以及北京山东、上海安徽、江苏安徽等 对较强关联关系而新疆、西藏、青海、甘肃等省份之间的空间关联强度较弱 究其原因:北京、上海、江苏、浙江等省份多位于东部沿海地区且地理位置邻近、
16、交通便利易产生旅游交通碳排放的空间关联关系西部地区与东部、中部地区的联系较弱这与其较为偏远的地理位置和较为薄弱的经济基础有较大关系其交通建设和旅游业发展相对滞后彼此之间很难产生较强的空间关联关系()年省际间旅游交通碳排放的空间关联关系较为复杂空间关联强度差异较大具有较强关联关系的省份集聚性较强主要围绕在以北京为中心的京津冀地区逐步形成了以北京为中心的强核心辐射区且新增了江苏安徽这 对最强关联关系 究其原因:北京经济发展强劲旅游交通网络系统较为完善与周围地区的交通可达性较强 年江苏和安徽的旅游人数和旅游收入明显增多两省之间旅游资源交流扩散的能力显著增强()年省际间旅游交通碳排放的空间关联强度显著
17、增强 其中具有最强关联关系的省份较为稳定主要稳固在东部地区具有较强关联关系的省份与 年相比新增了上海安徽这 对较强关联关系 同时旅游交通碳排放的空间关联强度整体呈上升趋势东部地区与中部地区之间的空间关联强度有了明显提高但主要集中在京津冀地区和长三角地区尚未形成新的增长极西部地区与中部地区之间的空间关联强度仍有待加强 究其原因:东部地区与中部地区的距离较近地理位置的邻近性为区域间旅游交通碳排放空间关联网络的形成提供了强大支撑而西部地区由于自身发展实力有限很难对中部地区产生辐射作用福建农林大学学报(哲学社会科学版)年 第 卷(二)整体网络结构特征本研究从网络密度和网络关联性等 个方面分析我国旅游交
18、通碳排放空间关联网络的整体网络结构特征 由表 可知网络密度整体呈现出先上升、后下降的倒 型发展趋势并在 年达到峰值.这表明旅游交通碳排放空间关联网络的整体网络结构的紧密程度较低且发展不稳定 这主要是缘于研究初期我国旅游市场的快速发展使得省际间旅游资源要素流动加快省际间旅游交通产业的联系不断加强旅游交通碳排放整体网络结构的紧密程度不断提高而研究中后期各地区日益重视并大力推进生态文明建设倡导旅游产业绿色低碳发展旅游交通碳排放的空间关联关系减弱 网络关联度一直为 表明旅游交通碳排放空间关联网络的整体网络结构较为稳健 网络等级度整体呈现出下降的发展趋势均值为.而最近上限较高均值为.这表明旅游交通碳排放
19、空间关联网络的整体网络结构的等级性特征显著各省份旅游交通碳排放之间呈现出非对称的空间关联特征 同时网络效率始终稳定在.左右上下波动较小表明旅游交通碳排放空间关联网络的整体网络结构的关联性相对稳定 综合来看我国旅游交通碳排放空间关联网络的整体网络结构较为稳健但等级差异较大网络结构的关联性仍须加强未来要进一步提高省份之间的双向溢出作用以加强地区间的相互合作表 我国旅游交通碳排放空间关联网络的网络密度和网络关联性分析 年份网络密度网络关联性网络关联度网络等级度网络效率最近上限.均值.(三)个体网络结构特征为了进一步分析 个省份在旅游交通碳排放空间关联网络中的作用大小本研究将 年、年和 年的数据进行对
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