【摘 要】
:
改革开放以来,中国积极推动工业化进程,经济快速增长,但同时带来了严重的环境问题。中国的碳排放量在改革开放后的四十几年里迅速攀升,目前我国的碳排放总量水平已经位于世界首位。面对严峻的环境问题,中国作为负责任的大国,在国际上做出碳减排承诺,并提出一系列可行性自主行动目标。面对巨大的碳减排压力,找到一个可以平衡环境与发展的有效措施变得尤为重要。回想工业化进程的几十年里,我国主要依靠大规模的能源消耗来支撑
论文部分内容阅读
改革开放以来,中国积极推动工业化进程,经济快速增长,但同时带来了严重的环境问题。中国的碳排放量在改革开放后的四十几年里迅速攀升,目前我国的碳排放总量水平已经位于世界首位。面对严峻的环境问题,中国作为负责任的大国,在国际上做出碳减排承诺,并提出一系列可行性自主行动目标。面对巨大的碳减排压力,找到一个可以平衡环境与发展的有效措施变得尤为重要。回想工业化进程的几十年里,我国主要依靠大规模的能源消耗来支撑经济增长,这种模式不仅难以为继,而且直接影响了环境质量,因此必须加快转变经济增长方式。中国财政科学研究院副院长白景明曾指出,我们可以依靠人才、技术、知识、信息等高级要素,来突破资源能源、环境等要素的瓶颈制约,实现经济发展新旧动能的转换。人力资本作为一种凝聚知识、技术与能力的高级要素,在可持续发展领域很有研究价值。因此,本文试图从人力的角度研究中国技术创新、人力资本对碳排放的影响作用,厘清技术创新、人力资本与碳排放的内在联系,为我国应对严峻的碳减排问题、推动人类实现可持续发展提供一些的可行性建议。本文首先对技术创新、人力资本影响碳排放的作用机理进行了理论分析,具体而言,技术创新可以从两个方面影响碳排放:低碳技术的创新与技术进步间接优化产业效率。人力资本除了可以通过推动技术创新影响碳排放,还可以通过收入效应,结构效应和人口效应对碳排放产生影响。在实证研究部分,本文选取1997年至2017年我国30个省市自治区的面板数据,基于面板数据可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRPAT)分析了中国技术创新、人力资本对碳排放强度的影响。为了探究不同区域技术创新与人力资本对碳排放强度的影响差异,本文将样本分成西部、中部、东部和东北部四个子样本进行分区域研究。实证研究中主要运用了协整回归、中介效应检验以及面板数据门限模型的计量方法。最终结论如下:第一,西部地区碳排放强度和能源强度在四个区域中排在首位,该地区经济发展对能源消耗的依赖性很强。第二,从长期来看,全国和东部地区的技术创新对碳排放强度的影响作用为负。第三,全国和东部地区技术创新在人力资本对碳排放的影响中起到中介作用,即人力资本可以推动技术创新来抑制碳排放强度的提升,西、中和东北部中介作用不显著。第四,对于全国、西部和东部地区,技术创新对碳排放强度的影响存在人力资本的门限效应,即在高人力资本水平下,技术创新对碳排放强度有显著的消极作用,低人力资本水平下,对碳排放强度有显著的消极作用不显著。
其他文献
小样本问题是指研究如何从少量的样本中去学习。小样本的信息间隔大,提供的可用信息少,这样少的样本集合无法完全揭示群体的整体特征。如今的大数据时代,小样本问题依然存在,如在医学领域的癌症研究中,由于基因数据获取技术要求高、成本高、涉及病人隐私等原因,导致可供研究的样本较为有限,从而很难进行有效研究。本文分别基于EPSO-VSG框架与WGAN生成大量虚拟样本,以填补小样本之间的信息缺失,从而达到提高小样
个体的市场预期会通过群体行为不断地影响投资交易者的决策行为,并进一步地影响到整个金融市场的决策行为。通过研究交易者的市场预期与市场流动性两者之间存在的内在联系,能让大家更加深入地了解影响我国股票市场流动性的影响因素和影响形式,为中国股票市场的风险控制以及资本市场的改革提供一些启示作用。本文第一部分绪论主要写的是研究背景、研究现状和基本思路等;第二部分介绍市场流动性和市场预期的相关理论以及各类指标的
中央经济工作会议强调,金融体制改革的深化须以金融体系结构优化调整为重点,其中银行业作为金融支柱行业首当其冲。近年随着政策的放宽,中小商业银行的兴起,以及外资银行的引入,国有大行积极深化改革,银行业竞争愈演愈烈。与此同时,兴起的金融科技成为各银行控制风险、争夺市场、获取最大利润的重要竞争领域。银行业对互联网技术的运用,在促进自身金融创新的同时,影响企业的创新,对金融科技的整体发展产生了较大影响。我国
房地产业是我国社会和国民经济持续快速发展的重要基础和支柱产业,当房价产生大幅度波动时,这将对房地产市场的良好运作和经济的稳健运行产生不利的影响,因此探究房价的影响因素,稳定房价波动,这对房地产市场良好运作的重要性不言而喻。房地产市场极具复杂性,受诸多因素影响,经济发展态势、相关政策以及上下游行业情况等均会对房地产价格波动产生影响。之前对房地产市场进行的相关研究中,许多学者从市场供给、市场需求、人口
随着机器学习在各个领域大放异彩,越来越多的学者开始探究如何将其应用到股票投资市场中来,以期获得稳定的收益率。其实在量化界,海外的发达国家很早就已经开始大规模地将人工智能领域的各项算法用于辅助投资决策,已然成为一种不可或缺的辅助工具了。而由于我国A股市场创立时间晚且制度不完善等各方面原因,起初这一方式并不能起到显著的作用,但随着我国证券市场制度的不断完善,这一方法正在不断地发光发热!本文的核心目的在
图像噪声影响人们对图像信息的分析以及后期的图像处理工作,因此图像去噪算法的研究具有非常重要的实际应用价值。近年来,随着大数据的兴起和GPU性能的提升,深度学习逐渐成为图像处理领域的主流,也给图像去噪带来了新的理论支持和应用支撑。理论上基于深度学习的去噪算法有着强大的自学习能力,去噪效果相对于传统去噪算法会更好。为了探究深度学习算法的去噪效果,本文对深度学习去噪算法和传统去噪算法进行了仿真实现,并基
石油作为一种不可再生的可耗竭性资源,被称为“现代工业的血液”。每当国际石油价格发生剧烈波动时,世界经济也会受到一定的影响和冲击。显然,石油价格的波动已经成为全球关注的焦点。地缘政治风险定义为影响国际关系正常发展、恐怖主义行为以及国家间紧张局势相关的风险指标。近年来地缘政治事件多有发生,如2018年中美贸易摩擦、2020年中印边境摩擦。一方面石油价格在一定程度上会影响国家地缘政治风险的变化,而另一方
随着精神生活水平的日益提高和电子产品的不断更新,数字化电子化阅读逐渐成为人们阅读的习惯;电子书阅读器作为一种主打阅读功能的电子产品,受到广大阅读爱好者的欢迎。在电商网购平台迅猛发展和物流管理运输日益成熟的时代潮流中,在线网购成为购买电子书阅读器产品的重要渠道。消费者在电商平台中反馈的评价文本,对于挖掘消费者对产品不同特征属性的关注程度,分析消费者的体验感受具有重要意义。本文运用python爬虫技术
2020年以来,监管部门多次发布政策文件,强调网贷平台以“良性清退转型”为主的工作,与此同时,商业银行从事互联网金融借贷的一些做法,在一定程度上也是延续了网贷平台的工作业态。因此在网贷平台清退和互联网信息蔓延迅速的背景下,基于文本信息对网贷平台兑付情况及其风险因素构建风险处置量化研究机制至关重要,这将有利于互联网金融的健康发展和监管机构的可持续发展。本文以网贷平台作为研究对象,结合当前网贷金融领域