地理科学进展  2016 , 35 (5): 632-643 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.05.010

研究论文

中国人类福祉变化的驱动效应及时空分异

王圣云12

1. 南昌大学中国中部经济社会发展研究中心,南昌 330047
2. 南昌大学经济管理学院,南昌 330031

Driving factors and spatiotemporal differentiation of human well-being change in China

WANG Shengyun12

1. Research Center of Central China Economic and Social Development, Nanchang University, Nanchang 330047, China
2. School of Economics and Management, Nanchang University, Nanchang 330031, China

接受日期:  2015-11-27

网络出版日期:  2016-05-27

版权声明:  2016 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有

基金资助:  国家自然科学基金项目(41361027)国家社会科学基金青年项目(12CJL062)南昌大学中国中部经济社会发展研究中心2016年度招标课题

作者简介:

作者简介:王圣云(1977-),男,山西人,博士,副研究员,硕导,主要研究方向为福祉地理学,E-mail: wangshengyun@163.com

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摘要

为建立碳排放敏感性人类福祉指数(HWI),运用LMDI方法对全国、区域及省区层面人类福祉变化的驱动效应及其时空分异进行分析,并得出以下结论:①改革开放30多年来,中国人类福祉水平不断提高,正向世界高人类福祉水平推进,但2005年以后人类福祉提升所付出的生态环境代价越来越大;②在1980-2010年期间的中国人类福祉提升中,2000年以前由经济效应和技术进步效应共同驱动,2000年以后则以经济效应驱动为主;③经济增长、技术进步和生态效率等因素共同影响中国区域人类福祉演变趋势。其中,经济增长和技术进步是主要驱动力,而生态效率效应则是主要的抑制力;从四大区域来看,提高技术进步和经济效率是东部地区提升人类福祉最主要的驱动因素,经济增长是中部、西部、东北地区提升人类福祉的核心驱动力;④中国人类福祉变化驱动效应可归纳为4种区域模式。其中,上海是技术效应为主的驱动模式,江西、湖南、四川、甘肃是经济效应为主的驱动模式,北京是“生态效率效应+技术效应”组合驱动模式,其他省区主要是“经济效应+技术效应”组合驱动模式;⑤中国应实施兼顾降低碳排放和提高人类福祉的低碳人文发展战略,着力扭转生态效率因素的减量效应;逐步改变经济效应为主推动人类福祉提升的驱动模式,构建人类福祉可持续提升的多元驱动模式。

关键词: 人类福祉 ; 碳排放 ; 区域差异 ; 驱动效应 ; 时空分异

Abstract

By incorporating per capita carbon emission factor into human development index (HDI), this study proposed a carbon emission sensitive human well-being index (HWI) framework. By using this framework, we performed quantitative evaluations of change and regional patterns of human well-being in China from 1980 to 2010. The driving factors and spatiotemporal differentiation and change of human well-being were analyzed by logarithmic mean divisia index (LMDI) method. The results show that: (1) With over 30 years of reform and opening up, human well-being in China has been enormous increased and now is heading towards a high level compared to the global average. At the same time, however, carbon emission sensitive human well-being index of China presented an inverted U-shaped trend, which suggests that the environmental costs were also rising. (2) At the national level, the improvement of human well-being from 1980 to 2010 was mainly dependent on economic growth and limited by ecological efficiency. Before 2000, the change of human well-being was driven by economic growth together with technological advancement, but after 2000 the improvement was mainly dominated by the effect of economic growth. (3) Economic growth, technological advancement, and ecological efficiency were the main factors that jointly affected the change of human well-being at the regional level. Among these factors, economic growth and technological advancement were key driving forces but ecological efficiency was a main constraining force. Human well-being improvement in eastern China was mainly driven by technological advancement and economic efficiency, and in central, western, and northeastern China it was driven by the economic growth factor. (4) At the provincial level, driving factors of human well-being change can be divided into four types: in Shanghai, the change was mainly driven by technological advancement effect and in Jiangxi, Hunan, Sichuan, and Gansu it was economic growth that drove the change. In Beijing, ecological efficiency effect plus technological advancement effect led to the improvement in human well-being, and in other provinces the driving factors were economic growth and technological advancement. (5) We suggest that low-carbon human development strategy should be implemented to reverse the negative impact of low ecological efficiency. Economic development-driven human well-being improvement should be changed and more attention should be paid to advance technology development and reduce the negative effect of low ecological efficiency in China.

Keywords: human well-being ; carbon emission ; regional disparity ; driving factor ; spatiotemporal differentiation

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王圣云. 中国人类福祉变化的驱动效应及时空分异[J]. , 2016, 35(5): 632-643 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.05.010

WANG Shengyun. Driving factors and spatiotemporal differentiation of human well-being change in China[J]. 地理科学进展, 2016, 35(5): 632-643 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.05.010

1 引言

中国人类福祉总体水平在显著提高的同时,也面临着严重的发展不平衡问题。尤其是碳排放的不断增加,在某种意义上又加剧了中国人类福祉不平衡(联合国开发计划署, 2010),同时碳排放空间对提升人类福祉的约束作用也越来越强(潘家华, 2002)。目前,已有一些研究成果采用人类发展指数来刻画中国人类福祉的区域不平衡特征。如覃成林等(2004)运用广义人类发展指数对1990-2002年中国省级区域人类发展差异进行了定量评价。宋洪远等(2004)对中国城乡人类福祉差异进行了测算和比较分析。赵志强等(2005)对中国1990-2003年三大地带人类发展的区域差异进行了实证研究。胡鞍钢等(2006)应用人类发展指数对1982-2003年中国人类发展地区格局与历史变迁进行了分析。杨永恒等(2006)应用因子分析方法对中国人类福祉“一个中国、四个世界”的非均衡特征进行了分析。封志明等(2009)分析了中国多尺度的人类福祉空间结构和格局态势。胡鞍钢等(2013)采用人类发展测算的新指标对中国1980-2010年人类发展地区差距演变进行了动态分析。Lai(2003)对1990和1997年中国省区人类福祉状况进行了测评和比较分析。上述研究在人类福祉测算时没有将生态因素考虑在内,造成了生态因素或生态福祉在人类福祉测算中的缺位。

需要指出的是,人类发展指数(HDI)若未考虑环境因素,就不能反映提升人类福祉所付出的生态环境代价(王圣云等, 2010),势必造成对那些以牺牲环境为代价换取高人类福祉地区的人类福祉水平高估,因此环境福祉是人类福祉的重要组份。de la Vega 等(2001)考虑到人们对碳排放空间的需求,在HDI指数中嵌入人均CO2排放指标,测算和比较分析了1993-1998年165个国家的人类福祉;李晶(2007)采用人均CO2指标对HDI指数进行了扩展,计算和分析了177个国家的人类福祉;田辉等(2007)在HDI中纳入三废排放量和用电量等环境指标,对1995-2003年中国省区的可持续发展状况进行了评估。可见,嵌入人均碳排放指标的人类发展指数不失为一种被学界普遍采用、简洁而富有现实意义的一种人类福祉改良指数。但需要指出的是,de la Vega 等(2001)、李晶(2007)的实证研究基于国家层面,并直接引用世界银行统计的碳排放数据进行计算。田辉等(2007)引入了三废排放量和用电量指标合成环境敏感性指标,但其作为收入指数的修正系数有些复杂,且不同指标的量纲难以统一。此外,还有一些学者关注国家(地区)人类福祉的影响因素。Frey等(1997)对中国城市人类福祉的影响因素进行了研究;Mazumdar(2003)从国家角度对人类福祉的决定因素进行了定量研究;Appleton等(2008)对中国城市居民满意度决定因素进行了定量探究;Shams(2014)对巴基斯坦乡村居民的主观福祉决定因素进行了研究;王圣云等对长三角城市群福祉决定因素进行因子分析(王圣云, 史利江, 2014)。此外,还有一些成果对福祉导向的碳绩效驱动效应进行了研究。例如,诸大建等(2011)对人类福祉的驱动效应进行了因素分解和效应分析;王圣云等对中国中部地区人类福祉的碳排放效应进行了分解(王圣云, 史利江, 许双喜, 2014)。

文献回顾和梳理发现,相关研究成果大多集中在经济社会维度的人类福祉测评及其区域非均衡测度方面。从已有人类福祉变化的影响因素或驱动效应研究看,由于在影响指标选取方面所依据理论不同,导致所选指标各不相同;且已有研究多集中在将人类福祉的碳绩效分解为单位碳排放的经济产出与单位GDP的福祉产出的乘积这种分解范式,为针对碳福祉产出效率的分解,而不是针对人类福祉变化的驱动因素分解。而在人类福祉变化的驱动因素分解研究方面,诸大建等(2011)将人类福祉分解为CO2排放量、碳生产率和经济发展的福祉产出效率3部分,未能突出经济增长因素在中国人类福祉提升中的重要基础性作用。本文认为,经济效应在中国人类福祉提升进程中具有重要作用,因而在人类福祉的驱动效应分解方面仍有待拓展和深入研究。为此,本文将首先构建纳入人均碳排放量指标的碳排放敏感性人类福祉指数,并对1980-2010年中国国家层面和1990-2010年区域层面的人类福祉进行定量测算;然后对中国人类福祉动态演变和区域格局进行分析;再应用Kaya恒等式扩展和LMDI分解方法,从国家、四大区域及省区3个层面分析中国人类福祉变化的驱动效应和组合模式。

2 研究方法

2.1 研究范围与数据来源

2.1.1 研究范围

受数据所限,本文研究范围为中国大陆除西藏之外的30个省、直辖市和自治区,不包括香港、澳门和台湾。采用四大区域板块划分:东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江;中部地区包括山西、安徽、河南、湖北、湖南、江西;西部地区包括内蒙古、宁夏、陕西、甘肃、青海、四川、重庆、贵州、云南、广西、新疆。由于重庆市1997年从四川省中分出设为直辖市,为研究方便,假设1990、1995年重庆人类福祉指数和四川相同。

2.1.2 数据处理

中国国家层面的历年HDI和碳排放数据来自联合国开发计划署(UNDP)网站。中国各省人类发展指数(HDI)数据主要来自联合国开发计划署(UNDP)出版的历年《中国人类发展报告》,能源消费数据来自历年《中国能源统计年鉴》,人口数据来自历年《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》以及全国第六次人口普查资料。需要说明的是,中国国家层面的数据自1980年始,区域层面由于1980年数据获取困难且难以估计,联合国开发计划署不连续地推出了1997、1999、2002、2005、2007-2008、2009-2010、2013年的中国人类发展报告,目前最新数据只到2010年。据此,中国各省区数据所选时间序列为1990、1995、1999、2005、2010年。其中,1990和1995年数据自《1997年中国人类发展报告》,1999年数据来自《2002年中国人类发展报告》,2005年数据来自《2007-2008年中国人类发展报告》,2010年数据来自《2013年中国人类发展报告》。由于1997年以前使用Atkinson计算收入指数,此后采用取对数方法调整人均GDP,故对1990、1995年人均GDP指数按取对数方法重新估算:

H3logY-log(Ymin)logYmax-log(Ymin)(1)

式中:Y是按照购买力平价折算的美元值(PPP$); YminYmax分别设定为100和40000。

需要说明的是,由于缺失2005年河北、吉林、湖南三省教育指数数据,故用2003年教育指数值近似代替。《2010中国人类发展报告》计算人类发展指数的方法变化很大,即用平均受教育年限以及预期受教育年限指标代替成人识字率和综合毛入学率指标来测算教育指数,运用人均国民收入(US$)代替人均国内生产总值(PPT$)表征收入指数,致使人类发展指数偏低。尽管平均受教育年限指标可以测算,但历年各省区预期受教育指标却由于数据限制难以计算。为了时序可比,本文对2010年教育和收入指数重新进行估算,仍采用识字率与综合毛入学率两个指标计算教育指数。其中,识字率用15岁以上能读写人口占15~64岁总人口的百分比来估算,综合毛入学率用6岁以上受教育总人数占6~24岁学龄人口的百分比估算,收入指数采用购买力平价折算的2010年美元值(PPP$)取对数方法测算。

2.2 构建纳入碳排放敏感性的人类福祉指数

参考de la Vega等(2001的研究方法,本文重新估算中国人均碳排放量指标的上限值,构建纳入碳排放敏感性的人类福祉指数计算思路见图1

图1   碳排放敏感性人类福祉指数(HWI)计算框架

Fig.1   Construction of the carbon emission sensitive human well-being index (HWI)

首先,计算人类发展指数 H1H2H3分别表示健康指数、教育指数和修正前的收入指数:

HDI13H1+13H2+13H3(2)

其次,计算人均碳排放量指标( PQ)。根据能源消费8类划分法(原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油和天然气),通过计算各种化石燃料的碳排放系数,根据燃料消费量和碳排放系数来估算碳排放量(潘家华等, 2011),计算得到人均碳排放量(表1)。需要说明的是,由于中国各省区历年人类发展指数均采用户籍人口数测算,为了统一使用,本文人口数均为户籍人口。

δiOEiLHViCCi(3)

PQ=i=18Qiδipop(4)

式中: δi为第i种燃料排放系数; OEi为第i种燃料氧化率; LHVi为第i种燃料低位发热量; CCi为第i种燃料含碳量; PQ为人均碳排放量; Qi为第i种燃料消费量; pop为户籍人口数;i表示8种燃料(表1)。

表1   各种燃料的碳排放系数

Tab.1   Carbon emission coefficients of various energy sources

燃料品类低位发热量/(kJ/kg)含碳量/%氧化率碳排放系数
原煤2090825.810.5394
焦炭2843529.210.8303
原油4181620.010.8363
汽油4307018.910.8140
柴油4265220.210.8616
燃料油4181621.110.8823
天然气38931*15.310.4478
煤油4307019.510.8399

注:“*”天然气的低位发热量单位为kJ/m3

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设定人均碳排放量( PQ)的上限值。将人均碳排放量原始数据转化至0~1之间。通过计算各省区各年的人均碳排放量最大值状况(2010年内蒙古人均碳排放量最大,为6.84 tC/人,再依据潘家华(2002)的研究结论,确定中国人均碳排放量上限值为8 tC/人。

然后,根据de la Vega等(2001)的研究成果,应用阿特金森(Atkinson)测度不平等的方法,在收入指数( H3)中植入人均碳排放量指标修正计算得到 H3P指数,以表示对那些以破坏环境为代价来获得收入增加的地区进行“惩罚”。将收入指标和人均碳排放指标“绑定”在一起考虑,若环境污染严重,则尽管收入水平较高,也会受到“惩罚”,而使得计算结果偏低。

H3P=12H31-ε+121-PQ/81-ε11-ε(5)

ε原是收入不平等敏感性参数,式(5)中 ε用来表示收入指数对碳排放因素的敏感性或碳排放因素对收入指数的“惩罚”性。 ε=0表示收入指数对碳排放因素不敏感或碳排放因素对收入指数没有“惩罚”;若趋向无穷大,表示收入指数对碳排放因素十分敏感或碳排放因素对收入指数的“惩罚”十分厉害。根据de la Vega等(2001)、李晶(2007)等研究,这里取 ε=2,即基于不平等中性厌恶的假设。

最后,采取等权求和法计算纳入碳排放敏感性人类福祉指数(HWI):

HWI=13H1+H2+H3P(6)

2.3 驱动效应分解

全要素分解模型能够准确地刻画碳排放与产业结构、技术进步与经济增长之间的关系,已在能源环境领域得到较广泛的应用,但在福祉研究领域应用较少。可借鉴该方法构建人类福祉驱动效应的分解模型,将人类福祉与碳排放约束、技术进步与经济增长等因素结合起来(程国栋等, 2005)。

2.3.1 基于Kaya恒等式的的人类福祉指数分解

Kaya恒等式由日本教授Kaya首次提出(查冬兰等, 2007),建立起经济、政策和人口等因素与CO2排放量之间的联系,其基本形式是:

C=CPE×PEGDP×GDPP×P(7)

式中:CPEGDPP分别代表 CO2排放量、一次能源消费总量、国内生产总值以及国内人口总量。

依据Kaya恒等式将人类福祉变化进行拓展,并尝试应用到中国区域人类福祉演进的驱动效应测度研究中。若将经济增长视为投入要素,将单位经济增长对应的碳排放视为碳强度,将单位碳排放所产生的人类福祉视为生态福祉绩效,那么人类福祉的变化主要通过促进经济增长、提高生态经济绩效和生态福祉绩效而驱动。人类福祉指数(HWI)的分解公式如下:

HWI=GDPCEGDPHWICE=GiCiEi(8)

式(8)的分解方式,将人类福祉变化分解为经济效应( Gi)、技术效应( Ci)和生态效率效应( Ei)共同驱动的结果,以反映经济发展、技术进步和生态效率变化对中国人类福祉变化的影响。 Gi表示i区域人均经济发展水平; Ci表示i区域能源强度,是碳生产率的倒数,反映能源利用效率和技术水平; Ei表示i区域福祉导向的生态效率; GDP表示人均经济指数;CE表示人均碳排放指数;HWI表示人类福祉指数。

2.3.2 LMDI分解法

效应分解模型采用LMDI分解法,是目前国际上常用的因素分解模型。根据LMDI模型(Ang, 2004),基期和t年的区域人类福祉可分别表示为 HWI0HWIt;从基期到t年的人类福祉变化值称为总效应 HWI,由以下3部分组成:经济效应( Geff)、技术效应( Ceff)和生态效率效应( Eeff)。人类福祉变化的总效应 HWI和3个分效应的计算公式分别为:

HWI=HWIt-HWI0=Geff+Ceff+Eeff(9)

Geff=HWIt-HWI0(lnHWIt-lnHWI0)lnGitGi0(10)

Ceff=HWIt-HWI0(lnHWIt-lnHWI0)lnCitCi0(11)

Eeff=HWIt-HWI0(lnHWIt-lnHWI0)lnEitEi0(12)

3个分效应对中国区域人类福祉变化影响的贡献率分别为 GeffHWICeffHWIEeffHWI。若经济效应( Geff)、技术效应( Ceff)和生态效率效应( Eeff)为正值,表示由于经济发展、技术进步和生态效率提高促进了人类福祉水平提升,称为增量效应;反之,称为减量效应。由于中国 HWI逐年提升, HWI为正值,因而贡献率 GeffHWICeffHWIEeffHWI为正值或负值所表示的增量或减量效应与分效应同理。

3 中国人类福祉发展演变特征

3.1 人类福祉提升的生态环境代价

以UNDP公布的HDI数据来看,改革开放以来中国人类福祉水平有了巨大提高,从1980年的0.423提升至2013年的0.719,从极低人类福祉提升为高人类福祉,平均增长率为70%(表2)。中国完成了从第四世界到第三世界,并向第二世界迈进的重大转变(胡鞍钢等, 2013);从国家之间的比较来看,1980 年中国人类福祉水平只有美国的51.3%,2013年已经达到78.7%。2013年中国人类福祉水平已经超过世界平均水平,世界排名第91名。目前,中国正在向世界高人类福祉水平进步。整体来看,尽管中国与发达国家人类福祉差距正在缩小,但与挪威、美国等极高人类福祉水平国家仍有较大差距。

表2   1980-2013年中国人类发展水平的国际比较

Tab.2   International comparison of China’s human development index, 1980-2013

国家1980年1990年2000年2005年2010年2013年1980-2013年平均增长/%
挪威0.7930.8410.9100.9350.9390.94419.0
美国0.8250.8580.8830.8970.9080.91410.7
巴西0.5450.6120.6820.7050.7390.74436.4
印度0.3690.4310.4830.5270.5700.58658.9
中国0.4230.5020.5910.6450.7010.71970.0

注:表2人类发展相关数据为UNDP公布数据。

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表2仅是从HDI指标来考察中国人类发展水平的国际地位和演进态势。对比分析HDIHWI可以进一步看出(图2):1980-2013年,中国人类发展指数(HDI)和人均碳排放量指标(PQ)均呈对数函数增长态势,而植入碳排放因素的人类福祉指数(HWI)却呈倒“U”型二次函数曲线模式。特别是在2005年HWI达到最高值(0.627),此后逐步降低,表明2005年之后中国收入福祉指数的提高是以人均碳排放量的持续增加为代价的。尽管1980-2013年中国人类发展指数(HDI)从0.423提升到0.719,但人均碳排放相应地从1.5 tC/人提高到7.2 tC/人,增长了3.8倍;而HWI则从0.504的提高到0.545,提高了0.040。表明中国收入福祉的提高是伴随着CO2排放量的快速增加而实现的,提升人类福祉所付出的生态环境代价在2005年之后越来越大。

图2   1980-2013年中国人类福祉与碳排放指标

Fig.2   Human well-being and per capita carbon emissions in China, 1980-2013

3.2 人类福祉结构演进

从收入、教育和健康3个指数来看(表3),1980年中国健康指数比收入指数和教育指数高很多,但1980-2013年收入指数和教育指数的增长率分别达145.2%和70.2%,表明中国收入福祉增速最快,其次为教育福祉。健康指数的平均增长率为17.5%,但其得分在3个分指数中一直最高,表明健康福祉是中国3个分福祉中发展最好的。

表3   1980-2013年中国人类福祉组份演变

Tab.3   Change of China’s human well-being factors, 1980-2013

分指数1980年1990年2000年2005年2010年2013年1980-2013平均增长率/%
收入指数0.2920.4080.5400.6060.6830.716145.2
教育指数0.3580.4060.4780.5310.5990.61070.2
健康指数0.7240.7610.8020.8320.8440.85117.5

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3.3 人类福祉空间差异

从中国人类福祉的区域格局来看,1990年除东部地区人类福祉指数突破0.700以外,东北地区和中部地区人类福祉指数分别为0.686和0.602,西部地区最低,仅为0.572。到2010年,东部、东北、中部和西部四大区域均为高人类福祉梯队(表4)。

表4   1990-2010年中国不同区域人类福祉指数

Tab.4   Regional level human well-being index in China, 1990-2010

区域1990年1995年1999年2005年2010年
东部地区0.7080.7830.7880.8160.867
东北地区0.6860.7260.7680.7940.840
中部地区0.6020.6540.7310.7660.837
西部地区0.5720.6070.7050.7370.802

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2010年东部与西部地区人类福祉指数分别为0.867和0.802,中国人类福祉的区域差距与20世纪90年代相比大大缩小。中部地区在2005-2010年人类福祉水平提升较快,与东北地区人类福祉差距缩小。整体看,四大区域人类福祉的绝对差距在1990-1995年趋向扩大,1999年起开始出现趋同态势。从空间洛仑兹曲线可以看出(图3),1990-2010年,中国人类福祉3个分指数(收入指数、健康指数、教育指数)的省际差异整体上均在缩小。

图3   1990和2010年中国人类福祉及分指数的洛仑兹曲线

Fig.3   Spatial Lorenz curves of China’s human well-being index and its factors in 1990 and 2010

4 中国人类福祉变化驱动效应的时空分异

4.1 时间分异

根据LMDI要素分解模型,对中国1980-2010年的人类福祉变化的驱动效应进行分解(表5)。1980-2010年,中国人类福祉的提升主要是由于经济效应驱动所致,而技术效应,尤其是生态效率效应显现出减量效应,对人类福祉提高起到了制约作用。具体来看,1980-1990年,中国人类福祉从0.423增加到0.502,这一变化由经济效应和技术效应共同推动,但生态效率效应对这10年中国人类福祉提高起到了抑制作用。1990-2000年,中国人类福祉指数提高了0.089,同样主要依赖技术效应和经济效应实现,这一时期生态效率效应对人类福祉变化依然是制约作用。2000-2010年,中国人类福祉从0.591跃升为0.719,进入高人类福祉行列,这主要归功于经济效应的驱动作用,这10年技术效应和生态效率效应对人类福祉变化均表现为明显的制约作用。

表5   1980-2010年中国人类福祉变化驱动效应的时间分异

Tab.5   Temporal variation of driving factors of human well-being in China, 1980-2010

1980-1990年1990-2000年2000-2010年1980-2010年
效应值贡献率/%效应值贡献率/%效应值贡献率/%效应值贡献率/%
经济效应0.15436.4750.15330.4690.15125.6160.468293.651
技术效应0.0214.9320.36372.352-0.726-122.817-0.229-143.586
生态效率效应-0.098-23.152-0.022-4.371-0.426-72.035-0.503-315.569

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从以上分析可以得出:生态效率效应对中国人类福祉提升一直是减量效应,说明在改善人类福祉进程中,生态效率一直是制约和限制因素;而经济效应对中国人类福祉提升一直是积极的驱动作用,为1980年以来中国人类福祉的不断提升奠定了重要的经济基础。技术效应在2000年之前一直是增量效应,尤其是1990-2000年技术效应超过经济效应成为中国人类福祉变化的第一驱动力,但在2000-2010年则表现为减量效应,说明2000年以前,中国人类福祉变化依赖于经济效应和技术效应的双轮驱动,也即经济发展与技术进步组合驱动模式。2000年以后,技术效应和生态效率效应的抑制作用更为凸显,中国人类福祉变化的驱动效应以经济效应驱动为主。因此,继续加大科技创新对人类福祉提升的贡献率,不断提高福祉导向的生态效率,对中国人类福祉可持续提高和人民生活质量逐步改善具有重要价值。

4.2 区域分异

4.2.1 经济效应

1990-2010年,中国四大区域板块人类福祉变化的经济效应均为增量效应。其中,东部地区、东北地区的经济驱动效应较弱,其增量驱动效应分别仅为0.334和0.369。中部地区、西部地区的经济驱动效应较强,其增量驱动效应分别为0.683和0.656。可见,对中、西部地区而言,经济效应是其提升人类福祉最主要的驱动因素。由于东部、东北地区在1990-2010年的人类福祉增量比中、西部地区小,其经济效应对人类福祉的贡献率与中、西部地区相差较小(表6)。

表6   1990-2010年中国四大区域人类福祉驱动效应动态演变

Tab.6   Dynamic change of driving factors of regional level human well-being in China, 1990-2010

区域时段经济效应Geff技术效应Ceff生态效率效应EeffΔHWI
效应值贡献率/%效应值贡献率/%效应值贡献率/%
东部地区1990-1995年0.277367.8-0.119-157.3-0.083-110.50.075
1995-1999年-0.085-1688.20.1092155.0-0.019-366.80.005
1999-2005年0.142503.80.200709.0-0.313-1112.70.028
2005-2010年-0.012-24.50.214422.0-0.151-297.50.051
1990-2010年0.334209.80.378237.6-0.553-347.40.159
东北地区1990-1995年0.151378.5-0.118-296.00.00717.60.040
1995-1999年0.057135.2-0.078-185.40.063150.30.042
1999-2005年0.144552.70.163626.9-0.280-1079.70.026
2005-2010年0.01020.80.250533.5-0.213-454.30.047
1990-2010年0.369238.80.185119.7-0.399-258.50.155
中部地区1990-1995年0.173333.50.085163.8-0.206-397.30.052
1995-1999年0.299389.0-0.374-486.30.152197.30.077
1999-2005年0.167481.00.279803.0-0.411-1184.00.035
2005-2010年0.02230.40.169237.0-0.119-167.40.071
1990-2010年0.683291.00.12754.2-0.576-245.20.235
西部地区1990-1995年0.085240.20.043120.9-0.092-261.10.035
1995-1999年0.350356.7-0.328-334.10.07677.30.098
1999-2005年0.176563.20.293934.0-0.438-1397.20.031
2005-2010年0.277367.8-0.119-157.3-0.083-110.50.065
1990-2010年0.656285.10.287124.5-0.713-309.60.230

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4.2.2 技术效应

1990-2010年中国四大区域板块人类福祉变化的技术效应均为增量效应。其中,东部地区的技术效应最强,技术效应贡献率最高,为237.6%,表明这段时期东部地区由于能源效率提高和技术进步带来的人类福祉改善最为明显,其在1990-1995、1995-1999、1999-2005、2005-2010年4个时间段的技术效应逐次提高,表明东部地区能源效率提高和技术进步对人类福祉产出的促进作用越来越强。这一趋势在东北地区显现的也较为明显,在经历了1990-1995、1995-1999年2个时间段的技术进步抑制效应之后,1999-2005、2005-2010年2个时间段东北地区人类福祉已经体现出越来越强的技术进步的促进作用。中、西部地区的技术进步效应却处于不断的波动之中,其中西部地区在1999-2005年之间技术进步的增量效应值达到0.293,2005-2010年的技术效应为-0.119,是减量效应;中部地区除在1995-1999年间表现为技术减量效应外,其他均为增量效应。

4.2.3 生态效率效应

1990-2010年中国四大区域板块人类福祉变化的生态效率驱动效应均为减量效应,东部、东北、中部和西部四大区域生态效率效应的贡献率分别为-347.4%、-258.5%、-245.2%、-309.6%(表6),表明生态效率因素对中国提升人类福祉表现为较明显的抑制作用。可见,生态效率因素是制约四大区域人类福祉提升的主要限制因素,对西部地区而言更是如此。因而,改善生态效率的减量效应,降低碳排放,对提高中国四大区域板块人类福祉具有重要作用。

4.2.4 驱动效应空间模式

以上分析可见,1990-2010年中国四大区域板块均为经济效应和技术效应的增量效应与生态效率的减量效应组合驱动。经济增长、技术进步和生态效率等因素共同影响着中国区域人类福祉的动态变化。其中,经济增长和技术进步是中国人类福祉变化的主要驱动力,而生态效率效应则是主要的抑制力。分区域来看,东部地区人类福祉提升主要由技术效应和经济效应双轮均衡驱动,但也受到生态效率因素的反向抑制。中、西部地区人类福祉变化主要依赖于经济效应的正向驱动,并受到正向的技术效应驱动,同时但也受到比东部地区更为明显的生态效率效应的制约作用。东北地区尽管也由经济效应和技术效应双轮驱动,且受到一定程度生态效率因素的制约作用,但和东部、中部和西部地区相比,其3个分效应值均较低,表明其人类福祉变化缺乏明显强劲的驱动因素。

图4   1990-2010年中国省级区域人类福祉变化的“经济效应—技术效应”驱动模式

Fig.4   “Economic growth-technological advancement driven” regional human well-being change in China, 1990-2010

图5   1990-2010年中国省级区域人类福祉变化的“经济效应—生态效率效应”驱动模式

Fig.5   “Economic growth-ecological efficiency driven” regional human well-being change in China, 1990-2010

从中国省级区域人类福祉变化的驱动因素组合来看(图4-5),上海主要是技术效应驱动,其人类福祉变化主要得益于能源利用效率提高和技术进步推动,反映出上海市在能源利用效率、技术进步方面的优势及对其提升人类福祉的重要推力。北京市人类福祉变化则由经济效应和生态效率效应共同驱动,但其能源利用效率和技术进步对人类福祉变化表现为抑制作用。海南的人类福祉变化不仅很大程度上依赖能源利用效率和技术效应驱动,而且也依赖于经济效应,但生态效率方面表现为明显的抑制效应。整体来看,中国除上海之外的其他省区的人类福祉变化都依赖于经济效应的积极推动。除北京外,其他所有省区的生态效率效应对其人类福祉变化均为减量效应,起到了制约作用,尤以海南最为突出。上海是典型的依靠能源效率提高和技术效应为主的驱动模式,江西、湖南、四川、甘肃是经济效应为主的驱动模式,北京为“生态效率效应+技术效应”组合驱动模式,其他省区则基本是“经济效应+技术效应”组合驱动模式。

因此,对中国大多数省区而言,逐步改变依赖经济效应推动人类福祉提升的驱动模式,不断加强技术效应的驱动作用,着力降低生态效率效应的抑制作用,形成人类福祉提升的多元驱动合力和模式,对于中国区域人类福祉可持续提升十分关键。

5 结论与讨论

(1) 改革开放30多年来,中国人类福祉水平有了巨大提高,已步入世界“高人类发展”国家行列,但人类福祉提升所付出的生态环境代价不容忽视。HWI在2005后开始降低,表明中国在2005年以后提升人类福祉所付出的生态环境代价越来越大。本文构建了纳入碳排放敏感性的人类福祉指数,比传统的人类发展指数更能反映人类福祉提高的生态成本。在碳排放空间稀缺的情况下,要促进中国人类福祉的不断提升,务必要朝着实现碳减排和人类福祉的双赢目标来推进可持续发展进程。实施低碳人文发展战略,提高中国碳生产率和碳福祉绩效,是在加强生态环境保护和发展低碳经济背景下提升国民福祉的一条可持续发展路径。

(2) 中国四大区域之间的人类福祉差距趋于缩小。2010年中国东部、东北、中部和西部四大区域均为高人类福祉水平。四大区域人类福祉的绝对差距1999年起逐步趋同。1990-2010年,中国人类福祉的收入指数、健康指数、教育指数的省际差异整体上均在缩小。通过绘制人类福祉指数及其3个分指数的空间洛仑兹曲线发现,收入指数的省际差异在3个分指数中最大,说明收入差距仍然是中国人类福祉中最明显的差距,而健康指数、教育指数的省区差距相对较小,且呈现出趋同态势。那么,推进中国教育和健康维度的福祉趋同,比促进收入福祉趋同更容易实现。

(3) 1980-2010年,中国人类福祉提升主要由经济效应驱动,而技术效应,尤其是生态效率效应显现出减量效应,对人类福祉提高起到了制约作用。2000年以前中国人类福祉变化主要依赖经济效应和技术效应双轮驱动,2000年以后技术进步的驱动效应和生态效率效应的抑制作用更为明显。本文在人类福祉指数分解时,将经济增长视为投入要素,认为经济增长是中国人类福祉提升的重要基础,改变了以往研究基于福祉产出效率的分解范式,强调了经济增长在人类福祉提升中的作用,中国人类福祉提升得益于经济效应的正向推动。同时,经济增长对中国社会发展进程具有重要促进作用。可见,加大教育和卫生投入,继续加大技术效应,提高科技创新对人类福祉提升的贡献率,增强生态效率驱动效应,对中国人类福祉可持续提升及人民生活质量改善具有重要价值。

(4) 1990-2010年,中国四大区域板块人类福祉变化的经济效应、技术效应均为增量效应,生态效率驱动效应均为减量效应。中部、西部和东部地区人类福祉提升主要通过经济增长而实现。提高技术水平和经济效率是东部地区人类福祉提升最主要的驱动力。尽管中部地区技术进步对人类福祉产出是增量效应,但其促进作用相对其他三大区域较小,有待大力加强。由于能源效率提高和技术进步主要是通过提高经济效率和福祉产出绩效来促进人类福祉提升,因此提高能源效率、技术水平和经济效率是中西部地区与东北仅次于经济增长驱动之外的第二驱动力。生态效率因素是制约四大区域人类福祉提升的主要限制因素,尤其是西部地区更甚。对四大区域板块而言,改变生态效率的减量效应,提高人类福祉产出的生态效率,降低碳排放,提高碳福利,关系到中国人类福祉提升的质量。

(5) 经济增长、技术进步和生态效率等因素共同影响着中国区域人类福祉的变化和走势。其中,经济增长和技术进步是中国人类福祉变化的主要驱动力,而生态效率效应是主要的抑制力。中国不同省区具有不同的效应驱动模式。上海是技术效应为主的驱动模式,江西、湖南、四川、甘肃是经济效应为主的驱动模式,北京是“生态效率效应+技术效应”组合驱动模式,其他省区则基本是“经济效应+技术效应”组合驱动模式。为改变依赖经济效应推动人类福祉提升的驱动模式,应加强技术进步效应的驱动作用,降低生态效率效应的抑制作用,形成人类福祉提升的多元驱动合力模式。根据中国不同区域人类福祉驱动效应的特点和模式,因地制宜,选择有针对性的人类福祉驱动策略,对于指导中国各地区人类福祉均衡调控具有重要参考意义。

本文超越了经济视角,从福祉角度分析中国人类福祉驱动效应及其时空分异,以期揭示中国区域福祉非均衡演进的驱动效应及特征。但由于人类福祉是一个反映人类生活状态的多维度概念,人类福祉的组份构成是多元的,收入、健康、教育是其核心组份,有待在后续研究中纳入文化、政治等有关人类福祉的其他要素(王圣云, 2011)。尽管纳入碳排放因素测算的HWIHDI更能反映提升人类福祉的生态环境代价,但纳入更多的生态环境指标,将是后续研究对人类福祉测算框架进行拓展所需要考虑的重要问题。

The authors have declared that no competing interests exist.


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<p>从国家核算体系的演变和特点入手,分析了人文发展的理论内涵和中国人文发展面临的环境和社会压力,在详细分析我国是否存在环境库兹涅茨曲线的基础上,指出依靠经济增长来缓解环境压力不应当作为人文发展的主要战略核心目标。同时分析了幸福的内涵,详细讨论了人文发展状态评价的主观评价方法&mdash;国民幸福生活年和人类需求矩阵,最后提出了我国进行国民幸福核算的建议和简化框架,并针对该建议提出了聚焦贫困人口、发展循环经济、关注文化发展、处理好公平和效益的指导原则。</p>

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在经济增长日益快速和区域差距不断扩大的中国,社会和谐发展受到了广泛关注。本文选择联合国开发计划署(UNDP)提出的人文发展指数作为评价和谐社会发展的主要依据,从全国、分省、分县3个空间尺度出发,深入探讨了中国人文社会发展态势及其空间格局。研究结果表明:①国家层面,中国人文发展指数2005年达到0.755,处于中等人文发展水平;②分省尺度,中国人文发展水平东部高西部低,地区差异明显,人均GDP的区域差异是导致中国分省差距的重要因素;③分县尺度,中国处于中等人文发展水平的土地和人口都在4/5以上,呈现“中间大、两头小”的纺锤分布,高低两极差异悬殊。

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本文将人类发展指标(HDI)划分为四组或“四个世界”,将中国各地区1982-2003年的HDI进行国际比较研究,发现中国各地区的人类发展水平从主要集中在“第三世界”和“第四世界”转向集中在“第二世界”和“第一世界”。这充分显示了中国各地区人类发展的巨大进步,同时也存在显著的差异性。到2020年中国各地区HDI水平将不同程度地提高,处于“第一世界”的比例更大,处于“第二世界”的比例明显缩小,基本消除“第三世界”人口,从国际视角来看,中国完全有可能在2020年实现全面建设小康社会的目标。

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本文利用聚类分析、泰尔指数、 脱钩指数等方法分析了区域碳生产率的差异性及影响因素,提出了减排对策。主要结论是:多数省份碳生产率呈逐年上升趋势,东、中、西部碳生产率呈现递减格 局,但增长速度并未与之一致,中部增长最快,西部最慢;总的碳生产率泰尔指数表明碳生产率存在明显区域差异;三大区域泰尔指数表明:东部内部差异在不断缩 小,中部内部差异先大后小,而西部内部差异却呈现扩大趋势;碳生产率总体差异主要来自于地区内差异,地区内差异又主要来自于东部地区内差异,但地区间差异 贡献率近年来呈上升趋势;不同的经济发展阶段,脱钩指数呈现不同的状态,碳生产率也表现不同的变化特征,即使在相同脱钩状态下,东、中、西部碳生产率存在 差异,东部碳生产率高于中西部。

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本文根据中国国情构建了一个新的人类发展指数。运用该指数对1992—2002年中国大陆各省区之间人类发展差异进行分析,获得如下结论:第一,全国及各省区的人类发展水平都有较大提高,同时,各省区之间人类发展水平的差异呈缩小趋势。第二,全国人类发展水平东高西低的格局不断强化。人类发展水平较高的省区集中在东部地区。第三,各省区间人类发展速度相差较大,大体上呈现出东高西低、南高北低的格局。第四,东部、中部、西部地区内部人类发展的差异趋于缩小,但是缩小的速度不一。东部地区内部人类发展差异缩小的速度最快,中部次之,西部最小。第五,人类发展水平及增长速度按由高到低排序,依次是东部、中部、西部。而且,东部与中部、西部的人类发展水平差异趋于扩大,中部和西部之间的差异基本保持稳定。第六,各省区之间人类发展总体差异在缩小的同时,出现了两极分化且程度扩大。因此,在未来中国的区域发展战略中,需要坚持“以人为本”的导向,把提高人类发展水平、缩小区域之间人类发展差异作为主要的战略目标。

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https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.06.012      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

福祉地理学是人文地理学的分支学科,人文地理学的哲学思想和方法论是福祉地理学赖以依存的基础,人文地理学的研究范式和研究框架深刻影响着福祉地理学。史密斯提出的福利地理学分析框架是研究福祉地理学的重要基石。但是,由于福祉概念的复杂性、地理哲学多元化、研究手段多样化以及发展观演变等因素,有必要分析福祉地理学的哲学基础、研究方法和研究特点,重构福祉地理学的研究框架。福祉地理学的哲学基础(本体论、认识论、方法论和伦理)和研究方法(实证主义、人文主义和结构主义)是构建福祉地理学综合研究框架的前提。基于此,本文构建了一个融合哲学基础、时空维度和伦理性为一体的福祉地理学研究新框架:由福祉本体论、认识论、方法论和伦理性构成的体系为&ldquo;主轴&rdquo;,以时空维度为&ldquo;辅轴&rdquo;的福祉地理学WOSTEEM框架。

[Wang S Y.2011.

Multidimensional turns and research frame re-construction of well-being geography

[J]. Progress in Geography, 30(6): 739-745.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.06.012      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

福祉地理学是人文地理学的分支学科,人文地理学的哲学思想和方法论是福祉地理学赖以依存的基础,人文地理学的研究范式和研究框架深刻影响着福祉地理学。史密斯提出的福利地理学分析框架是研究福祉地理学的重要基石。但是,由于福祉概念的复杂性、地理哲学多元化、研究手段多样化以及发展观演变等因素,有必要分析福祉地理学的哲学基础、研究方法和研究特点,重构福祉地理学的研究框架。福祉地理学的哲学基础(本体论、认识论、方法论和伦理)和研究方法(实证主义、人文主义和结构主义)是构建福祉地理学综合研究框架的前提。基于此,本文构建了一个融合哲学基础、时空维度和伦理性为一体的福祉地理学研究新框架:由福祉本体论、认识论、方法论和伦理性构成的体系为&ldquo;主轴&rdquo;,以时空维度为&ldquo;辅轴&rdquo;的福祉地理学WOSTEEM框架。
[13] 王圣云, 沈玉芳. 2010.

福祉地理学研究新进展

[J]. 地理科学进展, 29(8): 899-905.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.08.001      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>经济学、社会学、心理学和地理学对福祉皆有研究。福祉反映的是人们良好的生活状态,在日益重视社会建设的中国,民生福祉是人文地理学研究不可忽视的重要命题。本文在文献分析的基础上概括了福祉地理学的研究特点,梳理出国内外福祉地理学研究按GDP扩展、地域社会指标以及满意度和幸福感等展开的3条主要路径,并从健康与福祉、区位与福祉、生态环境与福祉、居住与福祉以及地方、文化与福祉等视角概述了福祉地理学的最新研究进展,最后对福祉地理学的研究提出展望:要进行跨学科合作;将主观和客观2种研究方法相结合;研究框架要进行重构;深化健康的福祉地理学研究;拓展人居地理学的研究以及推进福祉的地方与文化研究等。</p>

[Wang S Y, Shen Y F.2010.

Advances in the researches on well-being geography

[J]. Progress in Geography, 29(8): 899-905.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.08.001      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>经济学、社会学、心理学和地理学对福祉皆有研究。福祉反映的是人们良好的生活状态,在日益重视社会建设的中国,民生福祉是人文地理学研究不可忽视的重要命题。本文在文献分析的基础上概括了福祉地理学的研究特点,梳理出国内外福祉地理学研究按GDP扩展、地域社会指标以及满意度和幸福感等展开的3条主要路径,并从健康与福祉、区位与福祉、生态环境与福祉、居住与福祉以及地方、文化与福祉等视角概述了福祉地理学的最新研究进展,最后对福祉地理学的研究提出展望:要进行跨学科合作;将主观和客观2种研究方法相结合;研究框架要进行重构;深化健康的福祉地理学研究;拓展人居地理学的研究以及推进福祉的地方与文化研究等。</p>
[14] 王圣云, 史利江. 2014.

长三角城市群福祉决定因素及其空间分异

[J]. 城市问题, (6): 12-16.

URL      摘要

应用因子分析方法,分析了长三 角城市群福祉决定因素及其空间特征,并对长三角城市群福祉决定因素进行了定量分析。结果发现,经济总量和对外联系因子、人均生活条件和生活环境因子、产业 结构因子和不安全因子是影响长三角城市群福祉水平的四个主要决定因素;长三角城市群福祉决定因素的因子得分呈现出空间分异特征;由"南京—无锡—苏州—上 海—杭州—宁波"构成的"Z字形"空间格局,其福祉决定因素的得分较高。通过缩小福祉决定因素的区域差距,可以有效缩小福祉水平的地区差距。

[Wang S Y, Shi L J.2014.

Changsanjiao chengshiqun fuzhi jueding yinsu jiqi kongjian fenyi

[J]. Urban Problems, (6): 12-16.]

URL      摘要

应用因子分析方法,分析了长三 角城市群福祉决定因素及其空间特征,并对长三角城市群福祉决定因素进行了定量分析。结果发现,经济总量和对外联系因子、人均生活条件和生活环境因子、产业 结构因子和不安全因子是影响长三角城市群福祉水平的四个主要决定因素;长三角城市群福祉决定因素的因子得分呈现出空间分异特征;由"南京—无锡—苏州—上 海—杭州—宁波"构成的"Z字形"空间格局,其福祉决定因素的得分较高。通过缩小福祉决定因素的区域差距,可以有效缩小福祉水平的地区差距。
[15] 王圣云, 史利江, 许双喜. 2014.

基于人类福祉视角的中部地区碳排放绩效与效应分解

[J]. 世界地理研究, 23(3): 169-176.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2014.03.018      URL      [本文引用: 1]      摘要

碳排放绩效是当前国内外低碳经济研究的热点问题,已有研究主要针对经济发展的碳排放绩效测度展开,关注经济产出的碳排放绩效.基于人类福祉是研究碳排放绩效的新视角.首次提出碳排放绩效的概念框架及图解,据此构建了人类福祉的碳排放绩效评估模型,应用LMDI 分解法建立了碳排放绩效的效应分解模型,对中部地区人类福祉的碳排放绩效及其效应进行研究发现:(1)1990 年~2008 年中部六省经济发展的碳排放绩效整体上先增后降;人类福祉的经济绩效与碳排放绩效整体上均呈递减趋同态势.中部地区人类福祉碳排放绩效的省际差距整体上趋向缩小;(2)1990 年~2008 年中部六省经济发展的碳排放绩效的总效应波动较大,驱动效应和抑制效应交替出现.经济福祉绩效效应整体递增,由抑制效应向驱动效应演进,呈现趋同趋势;(3)中部六省人类福祉的碳排放绩效主要由经济发展的碳排放绩效决定,经济发展的碳排放绩效效应是碳排放绩效总效应的决定性因素,人类福祉的碳排放绩效效应是经济发展的碳排放绩效效应和人类福祉的经济绩效效应两种效应的叠合.

[Wang S Y, Shi L J, Xu S X.2014.

Carbon emission performance and its effect decomposition in central China from the perspective of human well-being

[J]. World Regional Studies, 23(3): 169-176.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2014.03.018      URL      [本文引用: 1]      摘要

碳排放绩效是当前国内外低碳经济研究的热点问题,已有研究主要针对经济发展的碳排放绩效测度展开,关注经济产出的碳排放绩效.基于人类福祉是研究碳排放绩效的新视角.首次提出碳排放绩效的概念框架及图解,据此构建了人类福祉的碳排放绩效评估模型,应用LMDI 分解法建立了碳排放绩效的效应分解模型,对中部地区人类福祉的碳排放绩效及其效应进行研究发现:(1)1990 年~2008 年中部六省经济发展的碳排放绩效整体上先增后降;人类福祉的经济绩效与碳排放绩效整体上均呈递减趋同态势.中部地区人类福祉碳排放绩效的省际差距整体上趋向缩小;(2)1990 年~2008 年中部六省经济发展的碳排放绩效的总效应波动较大,驱动效应和抑制效应交替出现.经济福祉绩效效应整体递增,由抑制效应向驱动效应演进,呈现趋同趋势;(3)中部六省人类福祉的碳排放绩效主要由经济发展的碳排放绩效决定,经济发展的碳排放绩效效应是碳排放绩效总效应的决定性因素,人类福祉的碳排放绩效效应是经济发展的碳排放绩效效应和人类福祉的经济绩效效应两种效应的叠合.
[16] 杨永恒, 胡鞍钢, 张宁. 2006.

中国人类发展的地区差距和不协调: 历史视角下的“一个中国, 四个世界”

[J]. 经济学(季刊), 5(3): 803-816.

URL     

[Yang Y H, Hu A G, Zhang N.2006.

Regional disparities of China’s human development: A historical perspective of “one China, four worlds”

[J]. China Economic Quarterly, 5(3): 803-816.]

URL     

[17] 查冬兰, 周德群. 2007.

地区能源效率与二氧化碳排放的差异性: 基于Kaya因素分解

[J]. 系统工程, 25(11): 65-71.

URL      [本文引用: 1]     

[Zha D L, Zhou D Q.The inequality about provincial energy efficiency and its related CO2 emission: Decomposition based on Kaya[J]. Systems Engineering, 25(11): 65-71.]

URL      [本文引用: 1]     

[18] 赵志强, 叶蜀君. 2005.

东中西部地区差距的人类发展指数估计

[J]. 华东经济管理, 19(12): 22-25.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-5097.2005.12.006      URL      摘要

文章在收集整理反映我国东中西 部收入、教育和出生时预期寿命差别数据的基础上,利用UNDP的人类发展指数法计算了按东中西部划分的收入指数、教育指数和预期寿命指数,并进一步得出按 东中西部划分的人类发展指数。通过对各项指数的分析,得出的主要结论是:自20世纪90年代以来,东中西部的收入差距始终是最大的,而且呈现出整体扩大的 趋势;而教育指数和预期寿命指数却呈现出逐渐缩小的趋势。通过对人类发展指数的研究表明,东中西部地区差距并非如许多学者所研究的那样是不断扩大的,而是 呈现出逐渐收敛的迹象。

[Zhao Z Q, Ye S J.2005.

Measuring interregional disparity of western, middle and eastern districts by human development index

[J]. East China Economic Management, 19(12): 22-25.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1007-5097.2005.12.006      URL      摘要

文章在收集整理反映我国东中西 部收入、教育和出生时预期寿命差别数据的基础上,利用UNDP的人类发展指数法计算了按东中西部划分的收入指数、教育指数和预期寿命指数,并进一步得出按 东中西部划分的人类发展指数。通过对各项指数的分析,得出的主要结论是:自20世纪90年代以来,东中西部的收入差距始终是最大的,而且呈现出整体扩大的 趋势;而教育指数和预期寿命指数却呈现出逐渐缩小的趋势。通过对人类发展指数的研究表明,东中西部地区差距并非如许多学者所研究的那样是不断扩大的,而是 呈现出逐渐收敛的迹象。
[19] 诸大建, 刘国平. 2011.

基于碳排放的中国人文发展效应分析

[J]. 经济问题探索, (4): 29-34.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文从低碳经济的视角,运用LMDI方法将中国及二十国集团其他国家1990-2006年的人文发展效应分解为碳排放效应、技术效应以及服务效应,以测度各自对总效应的贡献.结果表明,中国人文发展水平的提高主要缘于碳排放量的增加,2000-2006年碳排放效应呈现放大趋势,而技术效应与服务效应则逐渐减少.提出了相对减排及提高技术效应和服务效应的建议.

[Zhu D J, Liu G P.2011.

Jiyu tanpaifang de zhongguo renwen fazhan xiaoying fenxi

[J]. Inquiry into Economic Issues, (4): 29-34.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文从低碳经济的视角,运用LMDI方法将中国及二十国集团其他国家1990-2006年的人文发展效应分解为碳排放效应、技术效应以及服务效应,以测度各自对总效应的贡献.结果表明,中国人文发展水平的提高主要缘于碳排放量的增加,2000-2006年碳排放效应呈现放大趋势,而技术效应与服务效应则逐渐减少.提出了相对减排及提高技术效应和服务效应的建议.
[20] Ang B W.2004.

Decomposition analysis for policy making in energy: Which is the preferred method

[J]. Energy Policy, 32(9): 1131-1139.

https://doi.org/10.1016/S0301-4215(03)00076-4      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Although a large number of energy decomposition analysis studies have been reported in the last 25 years, there is still a lack of consensus among researchers and analysts as to which is the &ldquo;best&rdquo; decomposition method. As the usefulness of decomposition analysis has now been firmly established in energy studies and its scope for policymaking has expanded greatly, there is a need to have a common understanding among practitioners and consistency on the choice of decomposition methods in empirical studies. After an overview of the application and methodology development of decomposition analysis, the paper attempts to address the above-mentioned issues and provide recommendations.</p>
[21] Appleton S, Song L N.2008.

Life satisfaction in urban China: Components and determinants

[J]. World Development, 36(11): 2325-2340.

https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2008.04.009      Magsci      摘要

<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Summary</h2><p id="">Survey data from urban China in 2002 show levels of life satisfaction to have been low, but not exceptionally so, by international comparison. Many of the determinants of life satisfaction in urban China appear comparable to those for people in other countries. These include, inter alia, unemployment, income, marriage, sex, health, and age. Communist Party membership and political participation raised life satisfaction. People appeared fairly satisfied with economic growth and low inflation, and this contributed to their overall life satisfaction. There was dissatisfaction over pollution, but this&mdash;like job insecurity&mdash;does not appear to have impacted on life satisfaction.</p>
[22] de la Vega M C L, Urrutia A M.2001.

HDPI: A framework for pollution-sentive human development indicators

[J]. Environment, Development and Sustainability, 3(3): 199-215.

https://doi.org/10.1023/A:1012738731198      Magsci      摘要

<a name="Abs1"></a>The aim of this study is to draw up a framework for pollution-sensitive human development indicators, which we refer to as HDPI. The method used to determine HDPI is based on that used for human development index (HDI) drawn up annually since 1990 by the UNDP. The novelty lies in the incorporation into 'HDI of an environmental factor, measured in terms of CO<sub>2</sub> emissions from industrial processes per capita. HDPI penalises those countries which have obtained growth in income at the expense of damaging the environment. A particular case for these indicators is used to draw up a pollution sensitive human development index for 165 countries for which data are available, for the period from 1993 to 1998. The results obtained in this case are analysed.
[23] Frey R S, Song F X.1997.

Human well-being in Chinese cities

[J]. Social Indicators Research, 42(1): 77-101.

https://doi.org/10.1023/A:1006890513754      URL      摘要

Does human well-being vary substantially across regions within China and, if so, what forces have contributed to this variation? There are four macro-social change theories that shed light on this question: modernization theory, dependency/world-systems theory, state theory, and human ecology theory. No known study has examined all four theories simultaneously or used recent data. We fill this gap by reporting the results of a study examining the effects of industrialization, foreign penetration, state investment, and population growth (as well as several control variables) on the urban variation of three alternative forms of human well-being in China during the late 1980s. Results provide support for both state theory and human ecology theory, but they provide little or no support for modernization theory and dependency/world systems theory. Implications of the results are discussed.
[24] Lai D J.2003.

Principal component analysis on human development indicators of China

[J]. Social Indicators Research, 61(3): 319-330.

https://doi.org/10.1023/A:1021951302937      Magsci      摘要

<a name="Abs1"></a>In this study, we used the weightedprincipal component analysis to measure and analyzethe progress of human development inChinese provinces since 1990. The trends of thehuman development in the period of markettransition in several provincesof China were discussed in terms of the impact on public health as well aseconomic development. The associationof the main principal component obtained from our studyand the human development indexreported by the United Nations Development Programme was estimated by theSpearman's rank correlation coefficient.
[25] Mazumdar K.2003.

Determinants of human well-being

[M]. New York: Nova Science Publishers: 5-12.

[26] Shams K.2014.

Determinants of subjective well-being and poverty in rural Pakistan: A micro-level study

[J]. Social Indicators Research, 119(3): 1755-1773.

https://doi.org/10.1007/s11205-013-0571-9      URL      摘要

Drawing on unique survey data for rural Pakistan, we investigate the impact of socio-demographic factors on happiness index with particular emphasis on subjective well-being measurement to evaluate poverty and its different components. The data elicits information on overall well-being in terms of household鈥檚 happiness with the current socio-economic status. We estimate a happiness model to explore to what extent a well-being perspective adds to our understanding of poverty. We find that the well-being approach closely depicts the idea of well-being poverty in terms of the level education, health and income which matter significantly. Moreover unlike developed nations where children have a negative impact on overall well-being, this study suggests a positive impact on well-being and poverty. As studies employing good data from developing countries are rare, this paper can potentially make a good contribution to the existing happiness literature, with special reference to Pakistan.

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