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黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及驅(qū)動因素

2024-03-02 06:28:12鄧光耀周穎欽
統(tǒng)計與決策 2024年3期
關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)污染差異

鄧光耀,周穎欽

(蘭州財經(jīng)大學(xué)a“.一帶一路”經(jīng)濟研究院;b.統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院,蘭州 730020)

0 引言

憑借能源富足的天然優(yōu)勢,黃河流域工業(yè)化水平、工業(yè)開發(fā)程度較高,但長期以來,存在能源開發(fā)利用效率較低等問題,工業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)高消耗、高排放、高污染的特點,以霧霾為代表的大氣污染問題日益凸顯。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部公布的2020年中國重點城市空氣質(zhì)量排名,在全國168個重點城市中,空氣質(zhì)量較差的前20 個城市均位于黃河流域,且主要集中在黃河下游的河南、山東兩省,大氣污染十分嚴重。除了當?shù)氐纳鐣?jīng)濟活動對環(huán)境造成的影響之外,霧霾的溢出效應(yīng)已經(jīng)成為加劇地區(qū)霧霾污染的重要因素,已有研究表明,區(qū)域霧霾水平不是區(qū)域內(nèi)各城市污染水平的簡單相加,各城市之間的空間關(guān)聯(lián)是決定區(qū)域霧霾污染水平的關(guān)鍵。

目前很多學(xué)者已經(jīng)注意到霧霾污染存在較為顯著的空間溢出效應(yīng)。邵帥等(2016)[1]指出,在大氣環(huán)流等自然因素以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、交通運輸?shù)壬鐣?jīng)濟因素的作用下,霧霾污染物可以輕松地在多個區(qū)域間傳播。為應(yīng)對霧霾污染跨區(qū)域流動的特點,我國已初步建立起霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控體系,部分學(xué)者也對當前協(xié)同治理過程中存在的問題進行了分析。劉華軍和彭瑩(2019)[2]指出當前區(qū)域大氣污染治理存在政策執(zhí)行力不足、職責(zé)定位混亂“、逐底競爭”等問題,認為為了保證聯(lián)防聯(lián)控機制的正常運行,有必要將相關(guān)政策制度化、法律化。

社會網(wǎng)絡(luò)分析是一種以“關(guān)聯(lián)關(guān)系”作為基本分析單位的跨學(xué)科方法,該方法充分考慮了考察對象的能動性,用來研究跨區(qū)域流動的霧霾污染問題具有天然的優(yōu)勢。已有研究[3]使用該方法對黃河流域的生態(tài)環(huán)境相關(guān)問題進行了分析,證明了在該地理尺度上分析空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的可行性,但對黃河流域霧霾污染的針對性研究相對較少。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,使用社會網(wǎng)絡(luò)分析對黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征進行探索,并利用二次指派程序方法(QAP回歸)對霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系形成的驅(qū)動因素進行分析,探究驅(qū)動因素對空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的作用機理,以期為黃河流域霧霾污染協(xié)同治理提供實證參考。

1 研究設(shè)計

1.1 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文借鑒劉華軍等(2015)[4]的研究,使用修正后的引力模型構(gòu)建黃河流域城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò):

式(1)中,i和j表示不同的城市;yij為城市i和城市j霧霾濃度之間的引力;kij表示城市i對城市i與城市j之間霧霾聯(lián)系的貢獻率,以城市i的霧霾濃度除以城市i與城市j霧霾濃度之和來表征;以各城市年末常住人口(P)、年均霧霾濃度(X)和地區(qū)生產(chǎn)總值(G)三者的幾何平均值來表征質(zhì)量;考慮到經(jīng)濟距離因素與地理距離因素都會對霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)產(chǎn)生影響,本文以城市i與城市j之間的最短駕駛距離(Di)j與人均GDP的差值(gi-g)j之比的平方表征城市之間的“經(jīng)濟地理距離”。

根據(jù)修正后的引力模型的測算結(jié)果,可構(gòu)建霧霾聯(lián)系強度矩陣,并對數(shù)據(jù)進行標準化處理,以矩陣各列的平均值作為閾值,若城市間的霧霾聯(lián)系強度大于平均值則記為1,小于平均值則記為0,從而得到霧霾污染的二值空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)特征指標

1.2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

本文參考相關(guān)研究[5],采用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率來表征整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。網(wǎng)絡(luò)密度反映了城市間關(guān)聯(lián)關(guān)系的緊密程度,網(wǎng)絡(luò)密度越大,城市間霧霾污染的聯(lián)系越緊密;網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度反映了城市之間的可達性,若關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中多數(shù)城市能通過直接或間接的連線被連接成一個整體,受到“孤立”的城市較少,則網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度較大;網(wǎng)絡(luò)等級度反映了城市間霧霾污染的非對稱可達程度,網(wǎng)絡(luò)等級度越高說明有較多的城市分別處于核心和邊緣地位,城市間霧霾污染非對稱溢出效應(yīng)越顯著;網(wǎng)絡(luò)效率反映了各城市節(jié)點的連接效率,網(wǎng)絡(luò)效率越低,表明存在的冗余連線越多,霧霾污染存在越多的溢出渠道,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性越好。

1.2.2 個體網(wǎng)絡(luò)特征

本文參考相關(guān)研究[6],采用度數(shù)中心度、接近中心度和中介中心度來刻畫個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。度數(shù)中心度指與某一城市節(jié)點直接相連的關(guān)聯(lián)系數(shù),度數(shù)中心度越高,表明該城市與其他城市的關(guān)聯(lián)關(guān)系越緊密,該城市處于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的可能性就越大,具體分為點入度和點出度,分別代表該節(jié)點接收和發(fā)出的關(guān)系數(shù);中介中心度指經(jīng)過某一城市節(jié)點的最短捷徑數(shù)量,中介中心度越高,該城市越有可能處于其他任意兩個城市的捷徑上,該城市對其他城市之間的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系的控制作用越強;接近中心度指某一城市到其他城市捷徑距離的長短,捷徑距離越短,表明該城市與網(wǎng)絡(luò)中其他城市節(jié)點越為接近,越容易形成霧霾污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系,內(nèi)向接近中心度反映了其他城市霧霾污染對該城市的影響,而外向接近中心度反映了該城市霧霾污染對其他城市的影響。

1.2.3 小世界特征

本文參考相關(guān)研究[7],采用任意兩個城市節(jié)點之間最短路徑的平均長度來刻畫霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的小世界特征,平均路徑較短,說明霧霾污染通過較少中間城市的傳遞就能建立起聯(lián)系,污染物的擴散較為容易。

1.3 QAP回歸

本文采用QAP回歸對黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動因素進行分析。常規(guī)的統(tǒng)計分析方法難以避免變量間的多重共線性問題,通常需要假定自變量之間相互獨立,因此無法研究“關(guān)系型”數(shù)據(jù),而QAP回歸不需要滿足變量之間相互獨立的假設(shè),能有效地解決這類問題。

在驅(qū)動因素的選擇上,本文從社會經(jīng)濟發(fā)展對霧霾污染的影響方面考慮,綜合相關(guān)學(xué)者研究和數(shù)據(jù)可獲得性,選取了如下9個因素:

(1)地理位置差異(Distance):地理位置鄰近的城市開展經(jīng)濟交流活動的成本較低,因此鄰近城市之間大氣污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系和溢出效應(yīng)可能更加顯著。

(2)人口密度差異(Density):人口密度增加會帶來大量的住房、出行、消費等物質(zhì)生活需求,在一定程度上會增加污染物的排放量。

(3)城市建設(shè)用地差異(Urb):城市擴張建設(shè)造成的建筑揚塵是PM2.5的重要來源,同時建筑規(guī)模的擴張,也將促進水泥、鋼筋等工業(yè)行業(yè)的發(fā)展,間接對霧霾污染產(chǎn)生影響。

(4)投資水平差異(Invest)、經(jīng)濟發(fā)展水平差異(Pgdp):學(xué)者們普遍認為經(jīng)濟發(fā)展水平、投資規(guī)模等社會財富因素的積累會帶來更多的環(huán)境污染,但是,隨著城市經(jīng)濟規(guī)模的增長,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)將得到不斷完善,不僅不會增大大氣污染,反而還有助于改善大氣污染情況。

(5)環(huán)境規(guī)制強度差異(ER)、技術(shù)水平差異(Tec):環(huán)境規(guī)制強度、技術(shù)水平都將在一定程度上促使工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)方式、提升技術(shù)水平,從而有效降低污染物的排放量并提升污染治理水平。

(6)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異(Indus)、能源強度差異(Energy):學(xué)者們普遍認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和能源強度差異對環(huán)境污染有較大影響,工業(yè)化程度較高的地區(qū),能源消耗量和污染物的排放量都比較大,空氣污染較為嚴重。

基于上述因素,本文構(gòu)建如下模型:

式(2)中的變量均為數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,以矩陣形式表示。其中,F(xiàn)表示黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系;Distance表示城市間的Rook 鄰接權(quán)重矩陣,城市間相鄰記為1,不相鄰記為0;Density、Urb、Invest、Pgdp、ER、Tec、Indus、Energy為各變量差異的絕對值構(gòu)建的關(guān)系矩陣。

模型中各變量的具體說明如表1所示。

表1 變量說明

1.4 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以水利部黃河水利委員會定義的自然黃河流域為基礎(chǔ),以地級市(或州、盟)為研究尺度,借鑒相關(guān)研究成果[5],結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,將研究區(qū)域界定為黃河流經(jīng)的青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東8 個省份,共包含60個地級市(或州、盟),并以內(nèi)蒙古托克托縣的河口鎮(zhèn)和河南鄭州桃花峪為分界點,將黃河流域劃分為上、中、下游三個區(qū)域。

本文所使用的PM2.5濃度數(shù)據(jù)為中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺公布的日度數(shù)據(jù),以此為基礎(chǔ),計算得到黃河流域各城市PM2.5年平均濃度數(shù)據(jù)。其余原始數(shù)據(jù)均來自2016—2021 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》,在此基礎(chǔ)上進行計算,個別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補齊。其中,能源消耗強度差異中的煤炭消耗量根據(jù)各城市天然氣、液化石油氣、電的使用情況按照能源折標準煤系數(shù)進行估算,環(huán)境規(guī)制強度的計算借鑒相關(guān)學(xué)者的研究[6],以單位污染物產(chǎn)出能力的變化率作為衡量環(huán)境規(guī)制強度的指標,并以城市間單位污染物產(chǎn)出能力變化率的差值表征環(huán)境規(guī)制強度差異。環(huán)境規(guī)制強度的計算公式如下:

其中,i代表城市;t代表年份;E表示產(chǎn)出,以地區(qū)生產(chǎn)總值表征;W為工業(yè)廢氣排放量,以工業(yè)二氧化硫排放量(噸)表征。單位污染物的經(jīng)濟產(chǎn)出越大,說明環(huán)境規(guī)制強度越大。

2 實證分析

2.1 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

為進一步探究黃河流域各城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)情況,本文構(gòu)建了黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),并使用UCINET 6 軟件計算用于描述網(wǎng)絡(luò)特征的各類指標,相關(guān)結(jié)果如表2、表3所示。

表2 整體網(wǎng)絡(luò)特征指標

表3 2020年個體網(wǎng)絡(luò)特征指標

2.1.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

網(wǎng)絡(luò)密度的測算結(jié)果顯示,2015—2020 年的網(wǎng)絡(luò)密度分別為0.154、0.151、0.172、0.160、0.148、0.155,黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度不高,理論上所有城市之間的最大關(guān)系數(shù)為3540,但實際最大值僅為2017 年的609,緊密程度整體呈波動下降趨勢。究其原因,從整體來看,黃河流域地域跨度較大,地形復(fù)雜,對上、中、下游城市的直接交流形成阻礙,并且當前黃河流域的發(fā)展策略多基于地理上的鄰近關(guān)系,在行政轄區(qū)的限制下開展,還未形成上、中、下游協(xié)調(diào)發(fā)展的格局,不利于跨區(qū)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系形成;從局部來看,黃河流域現(xiàn)有的7大城市群發(fā)展差異明顯,部分核心城市對周邊城市的輻射帶動作用有限,取得的發(fā)展成果還沒有惠及周邊城市,城市群內(nèi)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)較為松散。以上兩個方面的原因造成黃河流域整體無法形成緊密聯(lián)系的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),與此同時,黃河流域霧霾污染狀況已得到較大幅度的改善,在一定程度上抑制了關(guān)聯(lián)關(guān)系的產(chǎn)生,從而造成霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體的緊密程度呈下降趨勢。

網(wǎng)絡(luò)效率的測算結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)密度對應(yīng),2015—2020年霧霾關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的冗余連線呈現(xiàn)先增加后減少,再增加后減少的變化趨勢,總體而言冗余連線較少,網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性處于較低水平。當然,冗余連線也不是越多越好,有學(xué)者認為,過多的冗余連線會增加大氣污染治理的成本,對污染治理起到阻礙作用[4]。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度的測算結(jié)果顯示,考察期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度始終為1,表明60 個城市均在霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)之內(nèi),即使相隔較遠的城市在霧霾污染方面仍存在一定的空間相關(guān)性。

網(wǎng)絡(luò)等級度始終保持在一個較低水平,2015—2020年網(wǎng)絡(luò)等級度分別為0.066、0.0978、0、0.066、0.066、0.097,說明城市之間并不存在等級森嚴的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),由于大部分城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位相似,因此更容易形成城市間的聯(lián)系,單一城市霧霾濃度的上升也會通過霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)影響整體的大氣環(huán)境,霧霾治理難度較大。

除此之外,黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)還存在明顯的小世界特征。觀測期內(nèi)黃河流域樣本城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的平均最短路徑介于2.343~2.493,表明在任意兩個城市節(jié)點之間,霧霾污染物一般通過2~3個中間城市的傳遞就可以建立起聯(lián)系,進一步說明了黃河流域霧霾污染存在較強的空間溢出效應(yīng),輻射范圍已經(jīng)超越了地理意義上的“鄰接”關(guān)系,采取跨省跨區(qū)域的霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控措施有極大的合理性和必要性。

2.1.2 個體網(wǎng)絡(luò)特征

通過對比2015—2020 年的中心性指標可以發(fā)現(xiàn),黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市較為明確,處于網(wǎng)絡(luò)中心的主要城市并無明顯變化,故以2020年為例,分析主要城市節(jié)點在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的特征。

下頁圖1 為2020 年的黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),從圖1 中可以看到,處于2020 年霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的是鄂爾多斯、榆林等位于黃河“幾字灣”區(qū)域的能源型城市及以濟南、鄭州、西安、太原為代表的省會城市,黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市在地理分布上較為分散,呈現(xiàn)多中心化的特點。圖1 中節(jié)點越大,代表絕對度數(shù)中心度越大,表明與該城市有關(guān)的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)越多。絕對度數(shù)中心度均值為18.234,高于平均值的城市有18 個,高值城市基本與位于霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的城市對應(yīng),其中鄂爾多斯、鄭州、濟南、榆林、東營、洛陽的絕對度數(shù)中心度均大于30,處于絕對的中心地位,而銅川、濱州等城市的絕對度數(shù)中心度較小,與大部分城市的交流相對較少,在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于從屬地位。

圖1 2020年黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

若定義點出度大于點入度的城市為“霧霾溢出城市”,則從圖2 可以看出,省會城市(濟南、鄭州、西安、太原、蘭州)表現(xiàn)出較為顯著的霧霾溢出效應(yīng),而黃河中下游地區(qū)的霧霾溢出城市呈現(xiàn)一定程度的空間集聚,主要集中在中原城市群(鄭州、洛陽、焦作、新鄉(xiāng))、關(guān)中平原城市群(西安、咸陽、渭南、運城)和山東半島城市群(濟南、淄博、東營、聊城)。相比蘭州、太原等城市,這些城市本身霧霾濃度較高,更容易形成霧霾溢出效應(yīng),同時區(qū)域核心城市西安、鄭州、濟南綜合實力強勁,在自給自足的同時,產(chǎn)生較多的資源、技術(shù)溢出,進一步影響霧霾的擴散。此外,以鄂爾多斯、榆林為代表的能源型城市也扮演著重要角色,這些城市含有大量城市發(fā)展所需要的資源,與其他城市的交流阻礙相對較小,較多的經(jīng)濟交流有利于霧霾污染擴散,從而促進空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。該結(jié)果也反映出,霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)情況較為復(fù)雜,以鄂爾多斯為代表的霧霾濃度相對較低但與其他城市關(guān)聯(lián)密切的城市,也會在霧霾的空間關(guān)聯(lián)中發(fā)揮重要作用,以往只針對霧霾污染嚴重城市制定的措施存在一定局限性。

圖2 “霧霾溢出城市”分布

中介中心度的測算結(jié)果顯示,2020 年中介中心度的均值為75.382,排名前10 的城市的中介中心度數(shù)值之和占總量的63.913%,表現(xiàn)出明顯的非均衡特征,高值區(qū)域也集中在黃河“幾字灣”城市群及濟南、鄭州、西安、蘭州等省會城市(見圖3)。“城市群”戰(zhàn)略促進了以省會城市為代表的區(qū)域核心城市的快速發(fā)展,這些城市在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中掌握著絕對的話語權(quán),其對外影響力遠高于其他城市,對其他城市間的霧霾污染空間關(guān)聯(lián)也起到控制作用。而濱州、開封等城市的中介中心度排名相對靠后,這些城市正好位于中介中心度較高的城市附近,容易受到這些城市的影響,難以對其他城市發(fā)揮控制和支配作用。此外安康、陽泉、武威3 個城市的中介中心度為0,表明這些城市在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中并沒有起到“中介”作用,但他們也沒有被孤立,仍受到其他城市霧霾污染的影響。

圖3 2020年中介中心度分布情況

在接近中心度方面,外向接近中心度兩極分化較為嚴重,武威、安康的外向接近中心度明顯高于其他城市,而外向接近中心度較小的城市里排名靠前的是鄂爾多斯、鄭州、濟南、榆林等,這些城市與其他城市之間的捷徑距離最短,在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演“中心行動者”的角色,向外的霧霾溢出較少受到其他城市的限制。這種不受影響的地位顯然與其行政地位、經(jīng)濟水平等方面的優(yōu)勢有關(guān)。內(nèi)向接近中心度較小的城市主要集中在黃河上游地區(qū)(烏蘭察布、巴彥淖爾、武威、慶陽、隴南等),表明黃河上游地區(qū)更容易受到其他城市霧霾溢出的影響,是霧霾污染的接收主體。

2.2 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動因素分析

為進一步揭示黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動因素,本文通過QAP回歸分析,利用UCINET 6軟件經(jīng)過5000次隨機置換,得到下頁表4的回歸結(jié)果。2015—2020年各年份調(diào)整后的R2介于0.259~0.311,該結(jié)果表明選取的指標能夠解釋黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系變化的25.9%~31.1%。回歸結(jié)果顯示,不同指標對黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響程度和影響方向有顯著差異。具體分析如下:

表4 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素回歸結(jié)果

地理位置差異的系數(shù)顯著為正,且始終通過1%水平上的顯著性檢驗,表明城市間距離越近,越容易受到鄰近城市霧霾污染溢出效應(yīng)的影響,進而推動空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。

經(jīng)濟發(fā)展水平差異的系數(shù)顯著為正,且始終通過1%水平上的顯著性檢驗,表明城市間經(jīng)濟水平差異越大,污染物產(chǎn)生空間溢出的可能性越大。這可能與黃河流域城市間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān),黃河流域區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡,經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市往往有更嚴格的環(huán)境保護標準,迫使部分高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)向經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)出,從而建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

除2020年外,人口密度差異的系數(shù)均顯著為負,且均通過1%水平上的顯著性檢驗,表明城市間人口密度差異的擴大,不利于霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。該結(jié)果與人口規(guī)模擴大將顯著增大該城市環(huán)境壓力的傳統(tǒng)認知不符,可能的原因是,黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市以省會城市為主,且呈多中心的格局散布在黃河沿線,周邊城市的人口資源都向區(qū)域中心城市集中,但大范圍的跨省跨區(qū)域的“流動”相對較少,人口過于集中,缺乏流動性,反而會抑制跨區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系形成。

城市建設(shè)用地差異的系數(shù)為正,在2015—2018 年和2020年均至少通過了5%水平上的顯著性檢驗,但2019年未通過顯著性檢驗,而投資水平差異在不同年份通過了1%或5%水平上的顯著性檢驗,且系數(shù)為正。該結(jié)果表明,城鎮(zhèn)化因素對大氣污染有較大的影響,城市開發(fā)強度的不斷增強和投資規(guī)模的迅速擴大,對城市的環(huán)境承載有較大的沖擊。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的系數(shù)為負,除2019 年和2020 年未通過顯著性檢驗之外,其余年份均顯著,表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異也是城市間霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的重要影響因素,城市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)化有利于霧霾污染的空間溢出。該現(xiàn)象可能與黃河流域主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的同構(gòu)化現(xiàn)狀有關(guān),大多數(shù)城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)均為能源化工、裝備制造等高能耗、高污染產(chǎn)業(yè),污染物的排放較多。

環(huán)境規(guī)制強度差異、技術(shù)水平差異和能源強度差異三個變量的系數(shù)僅在個別年份顯著,說明這三個變量不能作為當前黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的主要驅(qū)動因素。通常認為技術(shù)水平差異較大將加劇城市間人力資本、資源開發(fā)水平等差距,進而對能源使用效率、環(huán)境規(guī)制強度產(chǎn)生較大影響,促使跨區(qū)域的資源調(diào)配和生產(chǎn)更加頻繁,促進霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成,但顯然當前黃河流域的發(fā)展還沒有觸發(fā)這一要素,部分較為發(fā)達城市的技術(shù)水平等方面的優(yōu)勢還沒有起到帶動流域內(nèi)其他城市發(fā)展的作用。

3 結(jié)論

本文基于黃河流域60 個城市2015—2020 年的數(shù)據(jù),采用社會網(wǎng)絡(luò)分析和QAP回歸方法對黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及驅(qū)動因素進行分析,結(jié)論如下:(1)整體網(wǎng)絡(luò)特征的測算結(jié)果顯示,黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的冗余連線較少,關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度整體呈波動下降趨勢,但網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度始終為1,不存在等級森嚴的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),反映出各城市間存在顯著的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系,且已經(jīng)突破地理上的鄰近關(guān)系,即使距離間隔較遠,也會受到其他城市霧霾污染溢出的影響,呈現(xiàn)明顯的小世界特征。(2)個體網(wǎng)絡(luò)特征的測算結(jié)果顯示,省會城市及以鄂爾多斯、榆林為代表的能源型城市是黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心,這些中心城市同時扮演著“中間行動者”“中介”等重要角色,是霧霾污染發(fā)出的主體。(3)QAP回歸的結(jié)果顯示,經(jīng)濟發(fā)展水平差異、投資水平差異、城市建設(shè)用地差異的擴大以及地理位置上的鄰近性,將有效促進霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成;而人口密度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的擴大,將在一定程度上抑制空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。

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