《表1 自变量指标的选取》

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《基于系统GMM面板模型的土地利用碳排放效应研究——以中国省际面板数据为例》

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(1）人口密度。本研究选取人口密度表征人口因素，人口密度相较于人口规模指标，可以反映人口流动和迁移、区域间差异及人口结构等对环境造成的差异。（2）人均GDP。人均GDP可以体现一个国家经济发展的大致阶段，不同的经济发展阶段，其能源消费水平和产业结构特征都不同。（3）能源消耗强度。经典IPAT模型的扩展随机模型侧重将技术因素表征为技术进步的指标，选取能源消耗强度表征技术进步。技术的进步可以提升能源的利用效率，能源消耗强度可以反映能源消耗过程中的效率水平，一般情况下，能源消耗强度越高，其碳排放水平越高。（4）二三产就业人数占总就业人数比重。本研究认为，运用二三产就业人数占总就业人数比重相较于常用的城镇人口占总人口比重，更能反映地区的城镇化水平。目前，我国的户籍制度将具备城市户籍的人数统计为城镇户口，但在城市生活的人口远超过拥有城镇户口的人口数。因此本研究选取第二、三产业就业人数占全部就业人数的比重表征城镇化水平，这是一个隐性的城镇化水平指标。（5）第三产业增加值占GDP比重。我国在工业化发展阶段，第二产业作为我国物质生产部门，无疑是主要的碳排放来源。相较于第二产业，第三产业属于非物质生产部门，对能源的需求和消耗均小于第二产业，第二产业用地向第三产业用地的转移，有助于提高能源效率，并在一定程度上影响土地利用的碳排放水平。（6）农地非农化比率。过度的农地非农化过程，造成碳源增加、碳汇减少，从而导致土地利用碳排放的增加。本研究选取建设占用耕地的面积衡量农地非农化比率。（7）土地一级市场招、拍、挂地块数占总出让地块数比重。从理论上进行分析，土地市场化水平的提高对建设用地的扩张起到一定的遏制作用。土地市场化水平的提高也有助于调节土地市场的供需结构，对不同项目的产业用地调整差别化的用地价格标准，通过土地价格和相关税费的不同标准，引导资本投入向低碳项目投资，促进低碳经济发展。