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    中國(guó)工業(yè)細(xì)分部門(mén)對(duì)環(huán)境污染的影響分析——基于產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)分析的實(shí)證研究

    2016-02-23 02:21:30呂康娟王夢(mèng)怡
    關(guān)鍵詞:分析模型

    呂康娟 王夢(mèng)怡 吳 濤

    (上海大學(xué),上?!?01800)

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    中國(guó)工業(yè)細(xì)分部門(mén)對(duì)環(huán)境污染的影響分析
    ——基于產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)分析的實(shí)證研究

    呂康娟王夢(mèng)怡吳濤

    (上海大學(xué),上海201800)

    摘要〔〕為了探究網(wǎng)絡(luò)位置如何影響工業(yè)發(fā)展與空氣污染的關(guān)系,本文針對(duì)我國(guó)23個(gè)工業(yè)細(xì)分部門(mén),采用網(wǎng)絡(luò)分析方法,依據(jù)部門(mén)網(wǎng)絡(luò)位置將其分為3組,繼而分別采用STIRPAT模型和嶺回歸法分析工業(yè)部門(mén)與空氣污染之間的關(guān)系。結(jié)果表明:(1)工業(yè)部門(mén)人均工業(yè)產(chǎn)值越高,造成的空氣污染越嚴(yán)重。(2)網(wǎng)絡(luò)中心的部門(mén),增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)可減少空氣污染;而非網(wǎng)絡(luò)核心的部門(mén),結(jié)果相反。(3)與其他產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密的部門(mén),其單位產(chǎn)值造成的空氣污染相對(duì)更嚴(yán)重。

    關(guān)鍵詞〔〕空氣污染工業(yè)部門(mén)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)K-核STIRPAT模型人均工業(yè)產(chǎn)值

    引言

    目前,中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了“新常態(tài)”時(shí)期,經(jīng)濟(jì)從高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)為中高速增長(zhǎng),究其原因,環(huán)境危機(jī)是制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要原因之一。其中,霧霾等空氣污染問(wèn)題日益嚴(yán)重并得到了人們的高度關(guān)注。根據(jù)2013年亞洲開(kāi)發(fā)銀行和清華大學(xué)發(fā)布的《中華人民共和國(guó)國(guó)家環(huán)境分析》報(bào)告,中國(guó)最大的500個(gè)城市中,只有不到1%達(dá)到了世界衛(wèi)生組織推薦的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。亟需治理的空氣污染成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和建設(shè)“環(huán)境友好型”社會(huì)的約束和挑戰(zhàn)。在這一背景下研究空氣污染問(wèn)題具有緊迫性與重要意義。

    空氣污染的來(lái)源有很多,主要來(lái)自于工業(yè)生產(chǎn),其中傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)(如水泥、鋼鐵、石油、機(jī)械等)所占比重較大[1]。相比于農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè),工業(yè)能源消耗最大,產(chǎn)生的廢氣也就最多,包括工業(yè)廢氣、煤煙排放、工地?fù)P塵、機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣和垃圾焚燒煙塵治理等[2]。

    空氣污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著密切的聯(lián)系。已有大量學(xué)者對(duì)我國(guó)的空氣污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。這些研究中,空氣污染的代理指標(biāo)常用二氧化碳、二氧化硫等溫室氣體或碳排放表示,經(jīng)濟(jì)變量常用GDP代替[1,3,4]。兩者之間的關(guān)系可能存在倒U型環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線關(guān)系[5]。

    20世紀(jì)末,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究開(kāi)始從數(shù)學(xué)領(lǐng)域延伸到節(jié)點(diǎn)眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中,例如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)等,人們開(kāi)始廣泛關(guān)注網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及網(wǎng)絡(luò)行為間的關(guān)系。目前國(guó)內(nèi)在復(fù)雜產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)方面的研究尚顯不足,主要集中在復(fù)雜產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的形成、結(jié)構(gòu)特征、影響因素、建模等問(wèn)題[6-9]。

    產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與生態(tài)環(huán)境相互作用的重要紐帶[10]。隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展的演變,產(chǎn)業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位置以及產(chǎn)業(yè)之間產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)、集聚、傳遞、網(wǎng)絡(luò)化效應(yīng),都會(huì)對(duì)環(huán)境污染產(chǎn)生不一樣的影響。因此,研究處于不同網(wǎng)絡(luò)位置的產(chǎn)業(yè)發(fā)展是否對(duì)空氣造成不同程度的污染,有助于識(shí)別產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的中心污染產(chǎn)業(yè),有助于明確空氣污染治理的方向。

    因此,本文從工業(yè)主體出發(fā),基于2007~2012年中國(guó)42個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)間的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的K核方法,分析節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)地位并將部門(mén)分組,然后以廢氣排放作為空氣污染的代理變量,采用STIRPAT模型探討各組產(chǎn)業(yè)部門(mén)的發(fā)展對(duì)廢氣排放的貢獻(xiàn)率,并結(jié)合研究結(jié)果提出政策建議。本文旨在通過(guò)上述研究為中國(guó)空氣污染治理、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級(jí)和應(yīng)對(duì)新常態(tài)挑戰(zhàn)提供建議,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    1研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

    1.1研究方法

    本文以工業(yè)下的產(chǎn)業(yè)部門(mén)為研究對(duì)象,第一步要構(gòu)造復(fù)雜產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)最關(guān)鍵的是確定節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)。節(jié)點(diǎn)即產(chǎn)業(yè)部門(mén)本身,產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間的流量(關(guān)聯(lián))用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)表示。投入產(chǎn)出核算是國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的重要組成部分,也是一個(gè)強(qiáng)有力的分析工具,已被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)分析、需求分析、價(jià)格分析、能源和環(huán)境分析等領(lǐng)域[11]。直接消耗系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是單位總產(chǎn)品生產(chǎn)中消耗勞動(dòng)對(duì)象和生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品的數(shù)量,直接消耗系數(shù)矩陣反映了部門(mén)之間的生產(chǎn)技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系[12,13]。

    第二步,需要了解節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置和地位。衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的地位的指標(biāo)包括接近中心性、特征向量中心性、權(quán)力指數(shù)、K-核等。本文采用K-核分析方法計(jì)算產(chǎn)業(yè)核心度。K-核是建立在點(diǎn)度數(shù)基礎(chǔ)上的凝聚子群概率。若一個(gè)子圖中全部點(diǎn)均至少與該子圖中k個(gè)其他節(jié)點(diǎn)鄰接,則稱(chēng)這個(gè)子圖為K-核。K-核分析是按層次的分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從外層向內(nèi)層延伸的擴(kuò)展式網(wǎng)絡(luò)層次分析。由于這種層次化的呈現(xiàn),本文根據(jù)得到的核數(shù),將產(chǎn)業(yè)部門(mén)分組處理,分別考核每一組產(chǎn)業(yè)發(fā)展和空氣污染之間的關(guān)系。

    第三步,采用STIRPAT模型,整體和分組分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展和空氣污染之間關(guān)系。Ehrlich和Holdren[14]提出了環(huán)境影響決定因素的IPAT分析框架,將人類(lèi)活動(dòng)的環(huán)境壓力分解為三部分,即I=P×A×T,其中I(Impact)表示環(huán)境壓力,以環(huán)境指標(biāo)表示,可以特指資源、能源消耗、廢物排放等;P(Population)代表人口因素,以人數(shù)表示;A(Affluence)代表富裕度,以人均年GDP表示;T(Technology)代表技術(shù)水平。以IPAT分析框架為藍(lán)本,Dietz和Rosa[15]提出了環(huán)境影響隨機(jī)模型(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT模型)。目前,該模型已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于定量分析人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)對(duì)二氧化碳排放量的影響。原式和取對(duì)數(shù)后的式子如公式(1)、(2)所示:

    (1)

    lnIit=a+b(lnPit)+c(lnAit)+d(lnTit)+eit

    (2)

    這里,i和t分別表示個(gè)體和時(shí)間,基于研究目的,本文將P用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員表示,A為人均工業(yè)總產(chǎn)值(工業(yè)總產(chǎn)值除以城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員),T為研發(fā)經(jīng)費(fèi),I用各產(chǎn)業(yè)部門(mén)的廢氣排放來(lái)表示。

    方程(2)反映了二氧化碳排放量和人口、財(cái)富、技術(shù)之間的線性關(guān)系,考慮環(huán)境變化和財(cái)富之間可能存在倒U型關(guān)系,為了檢驗(yàn)“空氣庫(kù)茲涅茨曲線關(guān)系”是否存在,用方程(3)來(lái)分析問(wèn)題。

    lnIt=a+b(lnPt)+c2ln(At)+c1(lnAt)2+d(lnTt)+et

    (3)

    1.2數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)處理

    投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、財(cái)政部聯(lián)合編制的2007年《中國(guó)投入產(chǎn)出表》中的42部門(mén)投入產(chǎn)出表(產(chǎn)品部門(mén)×產(chǎn)品部門(mén)),選取其中工業(yè)類(lèi)別下的23個(gè)部門(mén),具體包括煤炭開(kāi)采和洗選業(yè),石油和天然氣開(kāi)采業(yè),金屬礦采選業(yè),非金屬礦采選業(yè)及其他采礦業(yè),食品制造及煙草加工業(yè),紡織業(yè),紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業(yè),木材加工及家具制造業(yè),造紙印刷及文教體育用品制造業(yè),石油加工和煉焦及核燃料加工業(yè),化學(xué)工業(yè),非金屬礦物制品業(yè),金屬冶煉及壓延加工業(yè),金屬制品業(yè),通用、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè),交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),電氣機(jī)械及器材制造業(yè),通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè),儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè),工藝品及其他制造業(yè),電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(因?yàn)閿?shù)據(jù)不完整,剔除“廢品廢料”部門(mén))。

    本文從投入產(chǎn)出表中獲取23個(gè)部門(mén)的直接消耗系數(shù),作為部門(mén)與部門(mén)之間的聯(lián)系,構(gòu)建23×23矩陣A,計(jì)算矩陣A中非零關(guān)聯(lián)值的平均數(shù),設(shè)定均值以上的關(guān)聯(lián)部門(mén)為有效關(guān)聯(lián)部門(mén),由此得出關(guān)聯(lián)矩陣M。為進(jìn)一步計(jì)算產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將矩陣進(jìn)行對(duì)稱(chēng)化,即將M轉(zhuǎn)置,得到矩陣D,再次運(yùn)用加總求均值的方法得到對(duì)稱(chēng)化產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)矩陣E。將矩陣E進(jìn)行二值化處理,將其轉(zhuǎn)化為0-1矩陣,得到有權(quán)有向的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)矩陣W。

    另外,廢氣排放數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》,城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,工業(yè)總產(chǎn)值和研發(fā)經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。分別從這些年鑒中收集23個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),由于《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》只出版了2007~2012年6份,限制了城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)據(jù)的可獲性,最終本文確定以2007~2012年23個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)的數(shù)據(jù)做面板分析。工業(yè)總產(chǎn)值和研發(fā)經(jīng)費(fèi)都以上一年GDP指數(shù)進(jìn)行了平減處理。

    2模型結(jié)果分析

    2.1K核分析

    進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的前提是網(wǎng)絡(luò)具備小世界網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。小世界網(wǎng)絡(luò)模型是基于人類(lèi)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型,該網(wǎng)絡(luò)具備較小的平均路徑距離和較大的聚集系數(shù)[16]。基于上文的矩陣W,利用Ucinet軟件測(cè)出網(wǎng)絡(luò)的平均路徑距離為1.8,集聚系數(shù)為0.613(overall)和0.436(weighted),符合小世界網(wǎng)絡(luò)特性。

    本文采用K-核分析(K-core)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分。利用Ucinet軟件對(duì)所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行K-核分析。結(jié)果顯示最高核心度為5,涵蓋了14個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén),說(shuō)明這些節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接較多,關(guān)系更密切。為了進(jìn)一步區(qū)分產(chǎn)業(yè)部門(mén)的不同網(wǎng)絡(luò)地位,本文將核心度為5的部門(mén)作為第一組,核心度為4和3的部門(mén)作為第二組,核心度為2和1的部門(mén)作為第三組。

    表1 K-核分析結(jié)果

    2.2回歸分析

    為了分析產(chǎn)業(yè)部門(mén)發(fā)展與空氣污染之間的關(guān)系,基于STIRPAT模型,本文采用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析,首先進(jìn)行所有23個(gè)部門(mén)的整體分析,然后依據(jù)核心度進(jìn)行分組分析,分析結(jié)果如表2所示。

    在確定模型之前,首先對(duì)自變量之間是否存在共線性問(wèn)題進(jìn)行診斷分析,診斷指標(biāo)選擇方差膨脹因子(Variance Inflation Factor,VIF)。VIF越大,則顯示共線性越嚴(yán)重。經(jīng)驗(yàn)判斷方法表明,當(dāng)VIF∈(0,10)時(shí),不存在多重共線性;當(dāng)VIF∈[10,100)時(shí),存在較強(qiáng)的多重共線性;當(dāng)VIF∈[100,+∞)時(shí),則存在嚴(yán)重多重共線性[17]。

    表2 整體和分組共線性分析結(jié)果

    2.2.1整體分析

    基于公式(3),首先進(jìn)行整體的共線性檢驗(yàn)。為了結(jié)果呈現(xiàn)更清楚,用x1代替lnP,x2代替lnA,x3代替(lnAt)2,x4代替lnT。

    表2顯示,x2和x3存在較強(qiáng)的共線性,并且x3的顯著性水平大于0.05,因此考慮剔除x3,再次進(jìn)行共線性檢測(cè),結(jié)果如表2“整體(剔除x3)”所示。

    VIF和顯著性結(jié)果顯示,剔除x3之后,自變量之間不存在多重共線性,根據(jù)SPSS軟件的結(jié)果輸出,得到回歸方程如下,方程總體R方為0.6。

    y=-25.78+2.17x1+2.48x2-0.67x4

    (4)

    lnI=-25.78+2.17lnP+2.48lnA-0.67lnT

    (5)

    2.2.2分組分析

    同樣地對(duì)分組進(jìn)行共線性檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表2“分組(組1)、分組(組2)和分組(組3)”。除了第一組之外,其他兩組均存在多重共線性,并且都只有x4通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

    因此,本文采用嶺回歸分析。嶺回歸分析是解決多重共線性的一種統(tǒng)計(jì)方法,在一定程度上彌補(bǔ)了最小二乘法的缺陷,其基本思想是在最小二乘法的基礎(chǔ)上,對(duì)系數(shù)進(jìn)行K懲罰,將系數(shù)進(jìn)行壓縮趨于0,大大提高了模型的準(zhǔn)確度,并得到更為簡(jiǎn)練的模型[18]。

    基于剔除x3之后的模型,本文使用最新版SPSS22.0進(jìn)行分組的嶺回歸分析,得到圖1、圖2、圖3嶺跡路徑圖。嶺跡路徑圖是關(guān)于每個(gè)自變量xi隨K值變動(dòng)的嶺回歸估計(jì)值的變動(dòng)圖。其中,K值的取值范圍為[0,1]。K值的選定是嶺回歸分析方法的關(guān)鍵點(diǎn),確定K值的標(biāo)準(zhǔn)是K值的選擇可以保證嶺跡分析中各自變量的變換趨向于穩(wěn)定。

    圖1 第一組嶺跡圖

    圖2 第二組嶺跡圖

    圖3 第三組嶺跡圖

    KR2FvalueSigF第一組0.75000.306011.75790.0000第二組0.60000.760014.77860.0001第三組0.50000.45358.85260.0002

    續(xù)  表

    根據(jù)嶺跡圖走勢(shì),選擇適當(dāng)?shù)腒值,由表3可見(jiàn),結(jié)果通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。由此得出3個(gè)對(duì)應(yīng)的方程:

    lnI1=-3.55+0.63(lnP1)+0.75ln(A1)-0.03(lnT1)

    (6)

    lnI2=-9.60+0.59(lnP2)+0.63ln(A2)+0.34(lnT2)

    (7)

    lnI3=0.17+0.17(lnP3)+0.62ln(A3)+0.19(lnT3)

    (8)

    2.2.3結(jié)果分析

    (1)從方程(5)、(6)、(7)、(8)中可以看到,人口、財(cái)富都與廢棄排放正相關(guān),說(shuō)明工業(yè)類(lèi)型的企事業(yè)單位,就業(yè)人數(shù)越多、人均工業(yè)產(chǎn)值越高,則產(chǎn)生的廢氣也越多。這在一定程度上說(shuō)明大型工業(yè)企業(yè)在創(chuàng)造高價(jià)值的同時(shí),造成的空氣污染相對(duì)較重,需要加大力度進(jìn)行整治。

    (2)方程(5)和(6)的技術(shù)與廢棄排放呈負(fù)相關(guān),而方程(7)、(8)卻呈現(xiàn)正相關(guān)??梢酝茢?,核心度高的部門(mén),在網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位,發(fā)展較快較成熟,有一定的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入在減排方面,研發(fā)經(jīng)費(fèi)的增加會(huì)減少?gòu)U氣排放。然而,對(duì)于核心度較低的部門(mén),其發(fā)展較慢較不成熟,產(chǎn)值相對(duì)較低,研發(fā)經(jīng)費(fèi)集中在技術(shù)引進(jìn)、研發(fā)合作伙伴關(guān)系的創(chuàng)建及維護(hù)、產(chǎn)能技術(shù)提升等方面,并非減排技術(shù)。因此,研發(fā)經(jīng)費(fèi)的增加,反而有可能增加廢棄排放。

    此外,方程(6)、(7)、(8)中,人均財(cái)富的系數(shù)呈現(xiàn)ln(A1)>ln(A2)>ln(A3)的關(guān)系,這就意味著第一組部門(mén)的工業(yè)產(chǎn)值對(duì)廢氣排放的影響程度大于第二組,第三組最小。由此可以做出推斷,核心度越高、與其他部門(mén)聯(lián)系越緊密的工業(yè)部門(mén),它的單位產(chǎn)值會(huì)造成更多的空氣污染。

    3結(jié)論與政策建議

    本文以我國(guó)工業(yè)23個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)為研究對(duì)象,基于2007年全國(guó)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),并進(jìn)行K核分析,依據(jù)不同核心度將23個(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)分組;然后,基于2007~2012年的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建包括人口、財(cái)富、技術(shù)因素在內(nèi)的STIRPAT模型,采用嶺回歸法探究不同核心度的產(chǎn)業(yè)部門(mén)的發(fā)展對(duì)空氣污染的影響情況。最終結(jié)果顯示:(1)工業(yè)部門(mén)的就業(yè)人口越多,人均工業(yè)產(chǎn)值越高,造成的空氣污染越嚴(yán)重。(2)處于網(wǎng)絡(luò)中心地位、發(fā)展成熟的工業(yè)部門(mén),研發(fā)經(jīng)費(fèi)更有可能涉及減排技術(shù),因此增加研發(fā)經(jīng)費(fèi),會(huì)減少空氣污染;而非網(wǎng)絡(luò)核心的工業(yè)部門(mén),其研發(fā)投入多集中于產(chǎn)能提高技術(shù),因而間接加重空氣污染。(3)處于網(wǎng)絡(luò)重要位置、與其他產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密的工業(yè)部門(mén),它的單位產(chǎn)值造成的空氣污染相對(duì)更嚴(yán)重。

    基于以上結(jié)論,本文提出以下幾點(diǎn)建議:(1)切實(shí)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。工業(yè)的增長(zhǎng)建立在相對(duì)粗放的經(jīng)營(yíng)模式上,因而一味追求工業(yè)產(chǎn)值的增加,勢(shì)必會(huì)帶來(lái)空氣污染等環(huán)境污染的加劇。只有加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,才能從根源上減少污染。(2)依靠科技進(jìn)步,加大減排研發(fā)投入。尤其對(duì)于非核心的工業(yè)部門(mén),要加快其技術(shù)進(jìn)步,加強(qiáng)科學(xué)管理、節(jié)能降耗、綜合利用,提高資源利用效率,減少或避免廢氣等污染物的產(chǎn)生和排放。(3)對(duì)于產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)的核心部門(mén),不能只看漂亮的產(chǎn)值數(shù)據(jù),需要重點(diǎn)檢測(cè)其污染物的排放,加強(qiáng)監(jiān)督力度。

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    Research on Influence of Chinese Industrial Segment

    Sectors on Environmental Pollution

    ——Based on Industrial Network Analysis

    Lv KangjuanWang MengyiWu Tao

    (Shanghai University,Shanghai 201800,China)

    〔Abstract〕To explore how network location affects the impacts of industrial development on air pollution,this paper applies network analysis method to divide 23 industrial sectors in China into 3 groups.Then,STIRPAT model and ridge regression method are applied to calculate the relationship between industrial development and air pollution.It is proved that:(1)the higher per capita industrial output,the more serious air pollution it will cause;(2)the developed industrial sectors at centre location may decrease the air pollution if adding R&D expenditures,while the off-centre-position industrial sectors may aggravate pollution indirectly;(3)the unit output of industrial sectors which closely link with others will trigger more serious air pollution.

    〔Key words〕air pollution;industrial sector;complex network;K-core;STIRPAT model;industrial output per capita

    (責(zé)任編輯:王平)

    作者簡(jiǎn)介:呂康娟,上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院常務(wù)副院長(zhǎng),教授,博士。研究方向:城市經(jīng)濟(jì)管理、空間經(jīng)濟(jì)、企業(yè)管理。王夢(mèng)怡,上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院研究生。研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。吳濤,上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院研究生。研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

    基金項(xiàng)目:上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金“上海細(xì)分產(chǎn)業(yè)部門(mén)環(huán)境污染的結(jié)構(gòu)效應(yīng)研究”(項(xiàng)目編號(hào):2013BCK002)。

    收稿日期:2015—09—03

    中圖分類(lèi)號(hào)〔〕F124.3〔

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A

    DOI:10.3969/j.issn.1004-910X.2016.02.016

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