空間異質視角下產業結構對環渤海大氣污染的影響分析

吳振信+閆洪舉

[摘要]綜合運用Moran指數和地理加權回歸模型研究了環渤海經濟圈大氣污染的空間分布特征以及產業結構對大氣污染影響的空間差異性和演變特征。研究表明：大氣污染存在顯著的空間依賴性和空間異質性，經濟增長、產業結構對大氣污染的作用存在顯著的區域差異；通過動態比較發現，同一省份產業結構對大氣污染的影響比經濟增長的影響更顯著，但經濟增長加劇大氣污染的作用逐漸變大，而產業結構高級化和合理化對大氣污染的減排效果日益減小。因此，針對區域差異制定合理的聯防聯控措施，進一步優化各產業內部結構，提高經濟增長質量是緩解大氣污染的有效保障。

[關鍵詞]產業結構變遷；大氣污染；空間異質；地理加權回歸模型

1引言

產業結構對一個經濟體的資源消耗強度、污染物排放規模起著決定性作用；[1]產業結構調整的目的在于以更少的資源消耗和環境代價生產出更多的財富。[2]因此，產業結構調整是實現經濟增長與環境質量協調發展的重要突破口，探討產業結構與大氣污染的關系具有重要的理論意義和實際意義。

梳理現有研究：從研究視角看，大多局限于采用三次產業之間或工業行業內部結構變化來研究產業結構變遷對環境質量的影響，[3][4][5][6]但從動態的角度看，一個經濟體的產業結構變遷具有兩個維度，即產業結構合理化和高級化；[7]從研究方法看，只考慮了數據的空間依賴性，[8][9]但仍忽略了經濟變量由空間位置變化而產生的差異性，對于環渤海經濟圈而言，各省份之間不僅具有緊密的地理、經濟聯系，且經濟增長、產業結構等諸多方面的差異不容忽視；此外，由于數據在空間表現出的復雜性、自相關性和變異性，使得解釋變量對被解釋變量的影響在不同區域之間可能是不同的，假定區域之間的經濟行為在空間上具有異質性的假設更加符合現實。[10]故研究環渤海經濟圈產業結構對大氣污染的影響，不僅要考慮到產業結構、經濟增長、大氣污染等因素之間的空間效應，更應考慮變量間關系由區域單元差異而產生的變化。

基于上述分析，本文采用地理加權回歸（GWR）模型，綜合考慮經濟變量之間的空間依賴性和空間異質性，從產業結構高級化與合理化兩個角度探討環渤海經濟圈產業結構對大氣污染的影響，繼而基于產業結構視角分析區域各單元大氣污染治理策略。

2變量選取與數據來源

限于數據可獲得性以及環渤海經濟圈以煤炭為主的能源消費結構，本文選擇人均SO2（E）排放量（噸/人）為大氣污染代理指標。此外，大氣污染作為經濟增長（gdp）的產物，有必要研究經濟增長對其產生的影響。各變量選取的經濟意義及構建情況如下。

2.1產業結構

產業結構從產業結構高級化（TS）與合理化（TL）兩個角度衡量，其指標構建與干春暉等[7]類似。其中，TS是第三產業與第二產業產值的比值，以衡量產業結構是否具有低污染、低能耗的趨勢；TL反映產業聚合程度，即衡量資源有效利用的程度以及產業間的協調程度，若經濟處于均衡狀態，則TL=0，否則其值不為0。其具體形式為：

2.2經濟增長

“增長極限說”、環境波特假說，或者EKC假說，都指出了經濟增長對環境具有重要影響。為此，本文將經濟增長納入模型，用人均GDP（元/人）表示，以研究經濟增長對大氣污染的影響。此外，為消除可能存在的異方差，將所有變量進行對數化處理。

本文選擇環渤海經濟圈7省份2005年、2009年、2013年經濟增長、人口數量、三次產業產值結構、三次產業就業結構數據，數據均來源于2006年、2009年、2014年《中國統計年鑒》以及各省統計年鑒。

3研究方法

3.1空間相關性分析

通過全局莫蘭指數（Global Morans I）來檢驗變量的全局空間自相關性。Morans I的取值范圍為[-1，1]，Morans I>0，說明存在正的相關性，越大相關性越強；Morans I<0，存在負的相關性，Morans I=0時，不存在空間相關性。

進一步，通過莫蘭散點圖來檢驗區域大氣污染的空間集聚特征，可劃分為4個象限，其中，1、3象限表明大氣污染存在正的空間相關性，2、4象限則表示大氣污染存在負的空間相關性。

3.2模型設定

經典的全局回歸模型為：

4實證分析

4.1空間相關性檢驗

經過計算，2005年、2009年和2013年全局莫蘭指數值分別為0.404、0.393和0.373，雖然呈現下降趨勢，但仍維持在較高的水平，這說明環渤海經濟圈大氣污染排放存在顯著的空間依賴性。進一步通過莫蘭散點圖（見下圖散點圖，限于篇幅只給出2013年散點圖）分析其大氣污染排放的局域空間特征，發現三年間晉、蒙、遼、魯四省份都出現在第一象限，即表現出HH集聚；而京、津兩市在第三象限，表現出LL集聚；河北省出現在第四象限，即自身排放水平較高，但其鄰近省份相對較低。這一方面說明了區域內鄰近省份大氣污染排放存在正相關關系，同時也體現了各區域單元在排放水平方面存在的差異性。因此，在研究大氣污染問題時，應同時考慮其空間依賴性和空間異質性，從而能夠建立合理的理論模型。

4.2模型估計

本文分別以高斯、指數、三次方函數為不同權重矩陣估計式（5）各參數，基于三種不同矩陣的參數估計結果基本一致，限于篇幅，只給出了擬合度最高的基于三次方函數權重矩陣的估計結果。如表1、表2和表3所示。

4.3結果分析

通過表1、表2和表3可以看出：在同一年份中，經濟增長、產業結構高級化、產業結構合理化都表現出顯著的空間不穩定性，即各參數估計值隨著空間位置的變化而產生了顯著的變化，驗證了空間異質性的存在。而對于同一省份，不同年份的回歸系數值的大小甚至符號都發生了顯著的變化，說明產業結構等因素對大氣污染影響的時間不穩定性。

第一，經濟增長對大氣污染的影響。2005年各省份經濟增長回歸系數均為負，說明經濟增長并未加劇大氣污染排放，甚至帶來了大氣污染物的減排，其中京、津兩市減排力度最大，而冀、晉、蒙三地區減排力度最小；2009年京、津、遼、魯四地區經濟增長依然可以促進大氣污染減排，但其他三省份卻加劇了大氣污染；2013年各省經濟增長都加劇了大氣污染，并且其幅度表現出基本一致的趨勢。說明區域各省份尚未實現經濟增長與大氣污染減排的協調發展，反而在逐漸加劇大氣污染，這固然與經濟增長而帶來的大量能源消耗有著密切的關系，但不能否認高投入、高排放的粗放型經濟發展模式仍舊對環境產生了巨大壓力。以北京市為例，其經濟增長雖主要依賴于第三產業（2013年占總產值77.5%），但交通運輸、倉儲和郵政業仍消耗了大量能耗，故進一步優化經濟增長方式仍是其面臨的主要問題。

第二，產業結構對大氣污染的影響。2005年京、津、遼、魯四省產業結構高級化促進了大氣污染減排，2009年晉、蒙兩地區的產業結構高級化則加劇了大氣污染；2013年各省份產業結構高級化都促進了大氣污染減排。但是，京、津、遼、魯四省市的減排效果隨著時間的推移而呈現遞減趨勢，冀、晉、蒙三地區產業結構高級化雖然逐步帶來了減排，但仍存在一定的減排空間。由于TL指標越接近0，產業結構越合理，資源有效利用程度越高，故產業結構合理化回歸系數顯著為正時，說明產業結構越不合理，造成的大氣污染排放水平越高。而京、津、魯、遼四個省份2005年和2009年產業結構合理化為負，說明產業結構合理化未能為其帶來污染物減排，同時其系數（絕對值）變小，故產業結構合理化加劇大氣污染排放的作用在減小；2013年，回歸系數都為正，說明產業結構合理化可以促進減排，但對于冀、晉、蒙三地區其產生的減排效果在減小。可以看出，產業結構高級化和合理化對大氣污染起到一定減排作用，但其減排效果在減小。

綜合而言，2005年和2009年各省結構效應（即產業結構高級化和合理化）對大氣污染存在較大影響，而規模效應（即經濟增長）對其影響相對較小。此外，結構效應中產業結構合理化與高級化對大氣污染產生了截然不同的影響，說明各省在推動產業結構變遷的過程中，未能實現二者的協調發展。2013年規模效應對大氣污染的影響顯著增加，但轉變為加劇作用，結構效應對大氣污染的影響呈現了一定程度的下降，但產業結構高級化與合理化都實現了對污染的減排作用。這說明，經濟增長對環境產生的壓力并未減弱，而產業結構仍存在一定優化空間。

5結論

本文利用地理加權回歸模型分析了環渤海經濟圈產業結構對大氣污染的影響，得到以下結論。

第一，大氣污染存在顯著的空間依賴性與空間異質性，經濟增長、產業結構對大氣污染存在顯著的區域差異。

第二，通過動態比較發現，同一省份產業結構對大氣污染的影響大于經濟增長的作用，但經濟增長加劇大氣污染的作用逐漸變大，而產業結構高級化與合理化對大氣污染的減排效果在減小。

上述結論說明，大氣污染的空間效應需要實施合理的聯防聯控治理措施，但是各省在經濟增長、產業結構等影響因素方面存在一定差異，需要結合各省產業結構實際制定有效的治理措施。此外，在經濟增長加劇大氣污染排放，而產業結構高級化和合理化對大氣污染的減排效果減弱的情形下，如何進一步優化各產業內部結構，充分發揮其減排潛力，如何提高經濟增長質量仍是值得我們進一步探討的。

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