【正文】 法使用了碳的化學(xué)燃燒公式：c+o 2=co 2，在該過(guò)程中，碳的燃燒值約為 34 070 kj/kg，而每噸標(biāo)準(zhǔn)煤釋放的熱量為 7 000 千卡，即約為 29 302 kj，于是就可以粗略地計(jì)算出每噸標(biāo)準(zhǔn)煤完全燃燒釋放出的二氧化碳。本文用各省份的能源消費(fèi)總量（單位為萬(wàn)噸 標(biāo)準(zhǔn)煤）乘以每噸標(biāo)準(zhǔn)煤的碳排放系數(shù)得到碳排放量，單位 為萬(wàn)噸，用carbon表示。 2 實(shí)證方法與模型設(shè)定 空間效應(yīng)檢驗(yàn) 空間效應(yīng)［ 12］（ spatial effects）是指各地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)地理行為之間一般都存在的一定程度的空間相互作用，分為空間依賴(lài)性（ spatial dependence，也叫空間自相關(guān)性（ spatial autocorrelation））和空間異質(zhì)性?？臻g異質(zhì)性是指地理空間上的區(qū)域缺乏均質(zhì)性，也即存在中心和外圍地區(qū)、核心和邊緣地區(qū)、發(fā)達(dá)和落后地區(qū)等經(jīng)濟(jì)地理結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展存在較大的空間差異性。 全域空間相關(guān)性檢驗(yàn) 全域空間相關(guān)性又稱(chēng)全域空間自相關(guān)（ global spatial autocorrelation），是指從區(qū)域空間的整體上刻畫(huà)區(qū) 域碳排放空間分布的集群情況。全域 morans i 指數(shù)定義是： moran s i=∑ ni=1∑ nj=1w ij (y iy)(yjy) s 2∑ ni=1∑ nj=1w ij (2) 其中， s 2=1n∑ ni=1(y iy)， y=1n∑ni=1y i，y i 表示第 i 地區(qū)的觀(guān)測(cè)值（如本文中的碳排放）， n為地區(qū)總數(shù)（在本文中為 31 個(gè)省份）， w ij 為二進(jìn)制的臨近空間權(quán)值矩陣， 用以定義空間對(duì)象的相互臨近關(guān)系。 通過(guò)繪制空間相關(guān)關(guān)系系數(shù)的 moran s i 散點(diǎn)圖，可以將碳排放分為四個(gè)象限，分別用以識(shí)別各個(gè)省份與其他臨 近省份之間的相互關(guān)系：右上方為第一象限，表示高碳排放的省份被高碳排放的其他省份所包圍（ hh，高 高）；左上方 為第二象限，表示低碳排放的省份被高碳排放的其 他省份所包圍（ lh，低 高）；左下方為第三象限，表示低碳排放的省份被低碳排放的其他省份所包圍（ ll， 低 低）：右下方為第四象限，表示高碳排放的省份被低碳排放的其他省份所包圍（ hl，高 低）。 局域空間相關(guān)性檢驗(yàn) 局域空間相關(guān)性又稱(chēng) 為空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)（ local indicators of spatial association,lisa） ,它是探索性空間數(shù)據(jù)分析的重要組成部分。對(duì)于局域空間相關(guān)性的分析主要包括局域 moran s i 指數(shù)和局域 geary 指數(shù)，本文采用的是局域 moran s i 指數(shù)，定義為： moran s i i=z i∑ nj=1w ij z j (i≠j)（ 3） 其中， z i=x ix、 z j=x jx 分別表示觀(guān)測(cè)值與均值的離差， x i表示空間單元 i的觀(guān)測(cè)值， w ij表示空間權(quán)值矩陣，因此 moran s i就可以表示為空間單元 i的觀(guān)測(cè)值的離差 z i與其相臨近的空間單元 j的觀(guān)測(cè)值離差的加權(quán)平均值的乘積。 z(moran s i i)=moran s i ie(moran s ii)[kf(]var(moran s i i)[kf)]（ 5） 其中， e(moran s i i)表示局域 moran s i i值的期望值， var(moran s i i)表示局域 moran s ii 值的方差。 空間權(quán)值矩陣的選擇 本文主要采用的是各省 份的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且相鄰省份間有共同的邊界，因此，采取 k值最臨近空間權(quán)值矩陣（ knearest neighbor spatial weights）。模型為： y=ρw y+xβ +ε （ 6） 其中， y為被解釋變量； x為 nk 的外生解釋變量矩陣；ρ 為空間回歸系數(shù)，它反映了空間單元之間的相互關(guān)系，也就是說(shuō)相鄰空間單元對(duì)本空間單元的影響程度（該影響程度為矢量，具有一定的方向性）； w為 nn 的空間權(quán)值矩陣， wy 為空間權(quán)值矩陣 w的空間滯后因 變量；ε為隨機(jī)誤差向量。 空間誤差模型 該模型為： y=xβ+ε （ 7） ε =λwε+u （ 8） 其中， y 為因變量； x為 nk 的外生解釋變量矩陣； w 為 nn 的空間權(quán)值矩陣； ε 為隨機(jī)誤差向量； u為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量；參數(shù) β 為自變量 x對(duì)因變量 y的影響系數(shù)， λ 為因變量向量的空間誤差系數(shù)。 3 我國(guó)碳排放的空間格局及其集群現(xiàn)象 為了對(duì)我國(guó)各省份碳排放的空間格局和集群現(xiàn)象有一個(gè)更好的描述，本節(jié)以 31 個(gè)省份為空間單元，以 2020— 2020年各省份的碳排放及其平均數(shù)作為衡量指標(biāo)，首先從宏觀(guān)的角度分析了碳排放分布的空間格局；其次，采用全域空間相關(guān)性指數(shù) moran s i 及局域 moran s i 散點(diǎn)圖對(duì)各省份的碳排放在空間上是否存在自相關(guān)及集群現(xiàn)象進(jìn)行了檢驗(yàn)；再次，用局域空間相關(guān)性分析方法（ lisa 分析）對(duì)各省份碳排放的空間格局和集群現(xiàn)象進(jìn)行了更加深入的分析，以揭示相鄰省份碳排放之間的空間關(guān)系；最后，用空間加權(quán)回歸的方法對(duì)碳排放、勞動(dòng)力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分 析。這表明，我們各省份的碳排放存在一定的空間集群現(xiàn)象，主要的高碳排放集群有內(nèi)蒙古、河北、遼寧、山東、河南集群，上海、江蘇、浙江集群，廣東珠三角集群；還有可能會(huì)出現(xiàn)一些中等程度的集群，如湖北、湖南、安徽集群，東北的黑龍江，西南的四川、貴州等地區(qū)； 主要的低碳排放集群有西藏、青海、甘肅、寧夏集群，西南的重慶，江西和海南。 由表 1 可以看出，在 5%的顯著性水平下， 20202020 年間各省份的碳排放及其平均值表現(xiàn)出較強(qiáng)的自相關(guān)性，這說(shuō)明在 20202020年的樣本期間內(nèi)，各省份的碳排放呈現(xiàn)出一 種集群的趨勢(shì)，即碳排放相對(duì)較高的省份傾向于與其他具有較高碳排放的省份相鄰近，而碳排放較低的省份傾向于與其他具有較低碳排放的省份相鄰近。 2020 年有 7 個(gè)省份位于第一象限，分別為：內(nèi)蒙古、河北、山西、遼寧、山東、江蘇和浙江，表現(xiàn)出高 高（ hh）的正自相關(guān)關(guān)系集群；黑龍江、吉林、北京、天津、陜西、安徽和海南等 7個(gè)省份位于第二象限，表現(xiàn)出低 高（ lh）的負(fù)自相關(guān)關(guān)系集群；新疆、青海、西藏、甘肅、寧夏、重慶、貴州、云南、江西和福建等 10 個(gè)省份位于第三象限，表現(xiàn)出低 低（ ll）的空間自相關(guān)關(guān)系；河南、湖北、湖南、廣東和四川等 5個(gè)省份位于第四象限，表現(xiàn)出高 低（ hl）的空間 自相關(guān)關(guān)系。 2020 年內(nèi)蒙古、河北、吉林、山西、山東、江蘇、浙江等 7 個(gè)省份位于第一象限，表現(xiàn)出高 高（ hh）正的空間自相關(guān)關(guān)系；黑龍江、吉林、北京、天津、陜西、安徽、上海、 海南等 8省份位于第二象限，表現(xiàn)出 低 高（ lh）負(fù)的空間自相關(guān)關(guān)系；新疆、青海、西藏、甘肅、寧夏、重慶、貴州、云南、江西、福建等 10 個(gè)省份位于第三象限，表現(xiàn)出低 低（ ll）的空間自相關(guān)關(guān)系；河南、湖北、湖南、廣東、四川等 5 省份位于第四象限，表現(xiàn)出低 低（ ll）的空間自相 關(guān)關(guān)系。 比較期初的 2020 年和期末的 2020 年的 moran s i 散點(diǎn)圖，可以發(fā)現(xiàn)： 2020 年和 2020 年都有 17 個(gè)省份表現(xiàn)出正向的空間相關(guān)關(guān)系，其中有 7個(gè)省份位于第一象限， 10 個(gè)省份位于第三象限； 2020年有 12個(gè)省份表現(xiàn)出不相似的空間分布，其中有 7 個(gè)省份位于第二象限， 5個(gè)省份位于第四象限； 2020年有 13個(gè)省份表現(xiàn)出不相似的空間分布，其中 8個(gè)省份位于第二象限， 5個(gè)省份位于第四象限。結(jié)果顯示， 2020年和 2020年河北、河南 2 個(gè)省份均通過(guò)了 5%的顯著性水平，山東、安徽、海南、四川、新疆等 5個(gè)省份通過(guò)了 1%的顯著性水平；而20202020年中，有河北、河南和安徽三個(gè)省份通過(guò)了 5%的顯著性水平，山東、四川、海南和西藏四個(gè)省份通過(guò)了 1% 的顯著性水平檢驗(yàn)。 4 實(shí)證分析 空間加權(quán)的最小二乘估計(jì) 本文采取空間加權(quán)的方法對(duì)樣本期間內(nèi)的我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放、勞動(dòng)力之間的關(guān)系進(jìn)行最小二乘估計(jì)，結(jié)果如表 2 所示。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的彈性系數(shù)介于 之間，也就是說(shuō)碳排放每增加 1%就會(huì)引起經(jīng)濟(jì)增 長(zhǎng)增加%%，而且模型的擬合程度較好。 空間滯后模型估計(jì) 估計(jì)結(jié)果如表 3 所示。結(jié)果表明，碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響系數(shù) 均通過(guò)了 1%的顯著性 水平檢驗(yàn)，經(jīng) 濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的彈性系數(shù)介于 053之間，也就是說(shuō)碳排放每增加 1%，就會(huì)引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)增加 %1 053%；空間相關(guān)系數(shù) ρ除 2020年外的其他年份均通過(guò)了 5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明各省份的碳排放在空間上存在溢出效應(yīng)，各省份間的碳排放存在相互間的正向影響。碳排放量最高的省份多處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)，如以北京為中心的環(huán)渤海地區(qū)， 以上海為中心的長(zhǎng)三角地區(qū)和以廣東為核心的珠三角地 區(qū)，而次之的是經(jīng) 濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，如中部的山西、湖 北、湖南、江西、安徽和西南地區(qū)。 我國(guó)各省份的碳排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著十分顯著的影響，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的彈性系數(shù)約為 左右，說(shuō)明我國(guó)經(jīng)濟(jì)對(duì)能源的依賴(lài)性較強(qiáng)，在未來(lái)很短的時(shí)期內(nèi)實(shí)行低 碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式較為困難。the high carbon emission areas are located in the developed coastal regions and the low carbon emission areas in the economically backward inland areas. china s economic development showed a strong dependence on carbon emission,and the elasticity coefficient between china s economic development and carbon emission is about 0 8。economic development?，F(xiàn)將 xxxx 年的支部工作情況總結(jié)匯報(bào)如下。在黨的十六大四中全會(huì)召開(kāi)以后，認(rèn)真學(xué)習(xí)大會(huì)的精神和文件，特別是對(duì)全會(huì)討論通過(guò)的《關(guān)于加強(qiáng)中國(guó)共產(chǎn)黨執(zhí)政能力建設(shè)的決定》，不僅在支部成員內(nèi)部認(rèn)真學(xué)習(xí)貫徹，而且還在工會(huì)全體工作人員中傳達(dá)貫徹學(xué)習(xí)。同時(shí)開(kāi)好領(lǐng)導(dǎo)班子民主生活會(huì)，認(rèn)真征集職工意見(jiàn)，認(rèn)真開(kāi)展批評(píng)與自我批評(píng)，找差反思，并進(jìn)行認(rèn)真整改，進(jìn)一步完善領(lǐng)導(dǎo)班子的工作 。 ，發(fā)揮先鋒模范作用。努力提高組織生活質(zhì)量，發(fā)揮黨支部戰(zhàn)斗力。黨支部認(rèn)真貫徹《關(guān)于進(jìn)一步開(kāi)展 “ 創(chuàng)建學(xué)習(xí)型組織，爭(zhēng)做知識(shí)型職工 ” 活動(dòng)的通知》，認(rèn)真組織黨員參加學(xué)習(xí)，結(jié)合部門(mén)工作具體實(shí)際，發(fā)動(dòng)黨員積極投入 “ 創(chuàng)爭(zhēng) ” 活動(dòng)，為我?guī)煹穆毠に刭|(zhì)工程作出積極的貢獻(xiàn)。經(jīng)支部考核評(píng)議，推薦經(jīng)濟(jì)工作部部長(zhǎng)唐志剛同志為 “ 優(yōu)秀黨員 ” 和 “ 優(yōu)秀公務(wù)員 ” 。進(jìn)一步開(kāi)展、落實(shí) “ 立黨為公，勤政為民 ” 的活動(dòng)，深入開(kāi)展與基層單位掛鉤活動(dòng)，經(jīng)常深入基層連隊(duì)和職工家庭，詳細(xì)了解職工群眾思想狀況和實(shí)際困難，并結(jié)合工會(huì)工作開(kāi)展理論研討，撰寫(xiě)出了有一定指導(dǎo)意義的調(diào)研論文。支部要求全體黨員在日常工作中以周到的服務(wù)、熱情的態(tài)度、高效的工作和清潔優(yōu)雅的環(huán)境，使各項(xiàng)工作讓職工群眾滿(mǎn)意、基層滿(mǎn)意。 （一）按照兵團(tuán) “1+3” 文件關(guān)于 “ 兩個(gè)擴(kuò)大 ” 的要求，不斷擴(kuò)大職工經(jīng)營(yíng)自主權(quán)和基層民主政治權(quán)，以堅(jiān)持和完善職工代表大會(huì)、平等協(xié)商簽訂集體合同、民主選舉、團(tuán)（連）務(wù)公開(kāi)等各項(xiàng)制度為重點(diǎn)，狠抓 “ 六公開(kāi)、三上墻、兩監(jiān)督和明白卡 ” 等民主管理措施的落實(shí)，切實(shí)維護(hù)職工的合法權(quán)益。 （二）積極投身經(jīng)濟(jì)建設(shè)主戰(zhàn)場(chǎng)，大力實(shí)施職工 “ 經(jīng)濟(jì)技術(shù)創(chuàng)新工程 ” ，廣泛開(kāi)展一系列富有成效的勞動(dòng)競(jìng)賽、豐產(chǎn)攻關(guān)和爭(zhēng)先創(chuàng)優(yōu)活動(dòng)，突出發(fā)展職工自營(yíng)經(jīng) 濟(jì)，以庭院養(yǎng)殖業(yè)為重點(diǎn)，借助貼息貸款、科技服務(wù)等一系列優(yōu)惠政策和服務(wù)措施，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和增加職工收入目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。 （三）大力實(shí)施職工素質(zhì)工程，深入開(kāi)展 “ 創(chuàng)建學(xué)習(xí)型組織，爭(zhēng)做知識(shí)型職工 ” 活動(dòng)，堅(jiān)持不懈地加強(qiáng)對(duì)職工的思想道德教育和職業(yè)技能培訓(xùn)工作，引導(dǎo)職工積極投身團(tuán)場(chǎng)改革實(shí)踐， 進(jìn)一步關(guān)心和解決困難職工的基本生活，建設(shè)一支能夠擔(dān)負(fù)屯墾戍邊歷史使命的高素質(zhì)的新型職工隊(duì)伍。 范文最新推薦 26 （四）進(jìn)一步加強(qiáng)工會(huì)組織自身建設(shè)，積極探索新形勢(shì)下基層工會(huì)工作的新思路，因地制宜創(chuàng)造性地開(kāi)展工作，不斷提高工會(huì)干部自身素質(zhì)，提升工作能力，拓展工作空間，進(jìn)一步夯實(shí)工會(huì)組織的群眾基礎(chǔ)，最大限度地把職工群眾的積極性和創(chuàng)造性引導(dǎo)好、保護(hù)好、發(fā)揮好。支部黨 員的先進(jìn)模范作用也在各項(xiàng)工作中得到了充分發(fā)揮和體現(xiàn)。 （五）工會(huì)財(cái)務(wù)管理工作進(jìn)一步規(guī)范化、制度化