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    長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)影響因素研究
    ——基于QAP 回歸技術(shù)

    2021-11-10 14:18:42劉倩倩
    生產(chǎn)力研究 2021年10期
    關(guān)鍵詞:城市群環(huán)境污染長(zhǎng)三角

    胡 振,劉倩倩,劉 華

    (1.西安建筑科技大學(xué) 公共管理學(xué)院,陜西 西安 710055;2.上海師范大學(xué) 旅游學(xué)院,上海 201234)

    一、引言

    2019 年12 月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》(以下簡(jiǎn)稱《綱要》),《綱要》中明確提到:加強(qiáng)生態(tài)空間共保,推動(dòng)環(huán)境協(xié)同治理,夯實(shí)綠色發(fā)展生態(tài)本底,努力建設(shè)綠色美麗長(zhǎng)三角。近年來(lái),長(zhǎng)三角地區(qū)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題一直備受重視,對(duì)于環(huán)境污染的治理力度不斷加大。根據(jù)我國(guó)生態(tài)環(huán)境部公布的《2019 年中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示,我國(guó)長(zhǎng)三角區(qū)域41 個(gè)城市優(yōu)良天數(shù)比例范圍為56.5%~98.1%,平均為76.5%,平均污染超標(biāo)天數(shù)比例為23.5%,以PM2.5、PM10和NO2為首要污染物排放。由此可見(jiàn),長(zhǎng)三角環(huán)境污染態(tài)勢(shì)依舊較為嚴(yán)峻,環(huán)境污染治理仍面臨巨大的挑戰(zhàn)。與此同時(shí),環(huán)境污染的流動(dòng)性、無(wú)界性等特征,使得各城市間環(huán)境污染存在著復(fù)雜的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,需要長(zhǎng)三角地區(qū)的生態(tài)環(huán)境治理成為一個(gè)有機(jī)“整體”。為此,研究長(zhǎng)三角環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)降低長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境污染水平,提升區(qū)域環(huán)境質(zhì)量是非常必要的。

    有關(guān)區(qū)域環(huán)境治理方面的研究,長(zhǎng)期以來(lái)都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。在我國(guó)環(huán)境污染不僅表現(xiàn)出明顯的地區(qū)空間集聚現(xiàn)象,還體現(xiàn)出跨區(qū)域與非跨區(qū)域之間的顯著動(dòng)態(tài)慣性[1]。袁曉玲等(2019)[2]從污染和吸收視角研究中國(guó)環(huán)境質(zhì)量的影響因素和空間效應(yīng),發(fā)現(xiàn)我國(guó)環(huán)境質(zhì)量的空間集聚特征明顯。Wang 和Zhou(2021)[3]考慮了環(huán)境污染的空間效應(yīng),同時(shí)納入經(jīng)濟(jì)外部性的作用,利用空間杜賓模型來(lái)檢驗(yàn)空間依賴性存在的邊際效應(yīng)。羅能生和蔣雨晴(2017)[4]分析了地方政府的生產(chǎn)性財(cái)政支出競(jìng)爭(zhēng)、對(duì)外開放對(duì)環(huán)境污染的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)城市間的環(huán)境污染在空間上存在著明顯的正向關(guān)聯(lián)。此外,現(xiàn)有學(xué)者還分別將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚[5]、外商直接投資[6]、產(chǎn)業(yè)發(fā)展[7]以及企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[8]等方面與環(huán)境污染治理相聯(lián)系,為區(qū)域環(huán)境治理提供解決方案。在研究方法上,王會(huì)芝等(2020)[9]運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析法和標(biāo)準(zhǔn)偏差橢圓方法,分析了京津冀霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)特征和空間重心轉(zhuǎn)移軌跡,測(cè)算了京津冀霧霾污染的驅(qū)動(dòng)影響因素。李金葉和于洋(2020)[10]運(yùn)用指數(shù)分解法(IDA)和產(chǎn)品分解法(PDA)對(duì)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析和測(cè)算。陳祖海和雷朱家華(2015)[11]運(yùn)用EKC 模型、Moran's I 指數(shù)等方法探討中國(guó)環(huán)境污染變動(dòng)的時(shí)空特征,對(duì)污染排放的經(jīng)濟(jì)因素進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)影響程度也有所區(qū)別。伴隨著快速推進(jìn)的城市化進(jìn)程,各城市間的聯(lián)系愈發(fā)密切,城市成為環(huán)境污染的主要載體,若尋求地區(qū)整體環(huán)境質(zhì)量的提升,任何城市都無(wú)法做到“獨(dú)善其身”。為此,有學(xué)者將QAP回歸技術(shù)(二次指派程序)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合,提出一種新的QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析方法[12],為跨域環(huán)境污染治理提供了新的研究方向。逯苗苗和孫濤(2017)[13]、劉華軍等(2017)[14]學(xué)者分別構(gòu)建相應(yīng)的QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò),并對(duì)區(qū)域霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)展開研究,前者發(fā)現(xiàn)PM2.5的空間關(guān)聯(lián)是導(dǎo)致霧霾污染在空間上相互關(guān)聯(lián)的最主要因素,后者驗(yàn)證了環(huán)保支出、尾氣排放、煙塵顆粒等因素對(duì)霧霾污染的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有顯著影響。Lee 等(2018)[15]研究環(huán)境政策治理中信息共享與資源共享網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系,解釋了行動(dòng)者之間如何通過(guò)互動(dòng)創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò),以及該網(wǎng)絡(luò)如何作用于環(huán)境治理。童磊和王運(yùn)鵬(2020)[16]運(yùn)用該方法研究碳排放空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)因素,結(jié)果得出能源結(jié)構(gòu)、地理位置、對(duì)外開放和經(jīng)濟(jì)水平等因素影響碳排放的空間關(guān)聯(lián)性。以上文獻(xiàn)研究,對(duì)跨域環(huán)境污染治理研究具有重要貢獻(xiàn),但是仍存在不足之處。一方面,學(xué)者們一般采用常見(jiàn)的空間計(jì)量模型如空間杜賓模型、空間誤差模型、空間滯后模型等方法過(guò)于考慮時(shí)間對(duì)環(huán)境污染的空間滯后影響,忽視了對(duì)地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)程度影響的重要性;另一方面,學(xué)者們對(duì)環(huán)境污染影響因素研究中較少關(guān)注地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的原因,未能較為全面地揭示地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)機(jī)理。

    因此,基于上述背景,本研究以長(zhǎng)三角城市群作為研究區(qū)域,利用熵值法在綜合環(huán)境污染指標(biāo)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建修正引力模型得到環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣,并利用QAP 回歸方法對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行深入研究,通過(guò)各變量“關(guān)系”之間的相關(guān)性,考察驅(qū)動(dòng)因素對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的作用及影響,為促進(jìn)長(zhǎng)三角生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展提供對(duì)策及建議。

    二、研究方法

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

    本研究以長(zhǎng)三角地區(qū)26 個(gè)核心城市為研究對(duì)象(見(jiàn)表1),選取2009—2018 年為樣本考察期,所需指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自長(zhǎng)三角地區(qū)各省市相應(yīng)時(shí)期的《統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。部分缺失數(shù)據(jù)采用SPSS 25.0 軟件中的線性插值法補(bǔ)齊。為考慮通脹預(yù)期帶來(lái)的影響,最終選擇以2009 年地區(qū)生產(chǎn)總值GDP 為基期,并利用上一年GDP 指數(shù)計(jì)算出相應(yīng)年份GDP 的真實(shí)值。

    表1 長(zhǎng)三角城市群研究區(qū)域

    (二)修正引力模型

    引力模型是以牛頓經(jīng)典力學(xué)中的萬(wàn)有引力公式為基礎(chǔ),用于測(cè)度空間相互作用程度的模型。當(dāng)前重構(gòu)的修正引力模型已被廣泛拓展到諸多領(lǐng)域,可用來(lái)測(cè)算城市間各種空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,如協(xié)同創(chuàng)新空間聯(lián)系[17-18]、霧霾污染空間聯(lián)系[19]等。與其他的空間計(jì)量方法相比,引力模型不用考慮時(shí)間滯后對(duì)環(huán)境污染的影響,因而測(cè)度的環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)性更為準(zhǔn)確。經(jīng)典引力模型的形式為:

    因此,基于經(jīng)典引力模型(1)并參考逯苗苗和孫濤(2017)[13]、Song 等(2018)[20]的重構(gòu)引力模型做法,構(gòu)建出測(cè)度長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間聯(lián)系的修正引力模型,公式如下:

    其中,Tij為i、j 城市環(huán)境污染的空間引力聯(lián)系,Pi、Pj為各城市全年公共汽(電)車客運(yùn)總量(萬(wàn)人次),該指標(biāo)不同于以往衡量城市人口的年末人口數(shù)指標(biāo),這里借助公共汽(電)車客運(yùn)總量能夠更靈活地判別城市人口活動(dòng)情況。Ei、Ej為i、j 城市的環(huán)境污染評(píng)價(jià)指數(shù),以此表征長(zhǎng)三角各城市的環(huán)境污染水平。在以往環(huán)境污染評(píng)價(jià)研究中,學(xué)者大多選取碳排放、二氧化硫等單一的污染排放指標(biāo)作為衡量環(huán)境污染標(biāo)準(zhǔn)[21],或采取綜合評(píng)價(jià)因子方式,如選取水和大氣污染的評(píng)價(jià)因子來(lái)得到環(huán)境污染評(píng)價(jià)指標(biāo)[22]或多指標(biāo)地簡(jiǎn)單相加匯總[23]。當(dāng)前城市環(huán)境污染主要以工業(yè)污染排放為主要源頭,工業(yè)污染排放量占我國(guó)整體環(huán)境污染排放的70%以上。由于上述環(huán)境污染指標(biāo)的選取和測(cè)算尚存在局限,未能較為準(zhǔn)確地測(cè)度地區(qū)環(huán)境污染水平。為此,選取長(zhǎng)三角城市群常見(jiàn)的工業(yè)污染排放指標(biāo)如工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙(粉)塵排放量等指標(biāo)衡量長(zhǎng)三角地區(qū)的環(huán)境污染水平更為準(zhǔn)確,并運(yùn)用熵值法綜合上述指標(biāo)的單位產(chǎn)值排放量構(gòu)建出環(huán)境污染評(píng)價(jià)指標(biāo)。Gi、Gj為i、j 城市的地區(qū)生產(chǎn)總值,代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。Kij為i、j 城市對(duì)環(huán)境污染空間引力聯(lián)系Tij的貢獻(xiàn)率。

    由式(2)修正引力模型的測(cè)算結(jié)果得到長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣,然后求取環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)矩陣中各行平均值,若所得數(shù)值大于所在行平均值,那么標(biāo)記為“1”,表示城市間存在環(huán)境污染空間聯(lián)系。反之,則將該數(shù)值標(biāo)記為“0”,表示城市間不存在環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)。以此構(gòu)建出26×26 的0~1 二值環(huán)境污染空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)矩陣。

    (三)QAP 模型

    QAP 模型是基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析視角下,用來(lái)測(cè)量不同“關(guān)系”數(shù)據(jù)之間存在某種空間相互作用的方法,該模型數(shù)據(jù)均為矩陣形式。QAP 回歸技術(shù)不同于一般的統(tǒng)計(jì)方法,如常見(jiàn)的多元回歸分析方法,在面臨多重共線性問(wèn)題時(shí)尚存在一定局限,重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)變量之間需相互獨(dú)立。QAP 方法主要以變量之間的“關(guān)系”為研究基礎(chǔ),以矩陣網(wǎng)絡(luò)作為解釋變量和被解釋變量,因而更適用于分析環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素研究。若變量間不存在自相關(guān),自相關(guān)結(jié)構(gòu)則呈現(xiàn)系數(shù)為Km、Kn 的單調(diào)函數(shù),模型數(shù)據(jù)的一般表現(xiàn)形式為:

    當(dāng)模型產(chǎn)生自相關(guān)時(shí)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式為:

    其他的隨機(jī)變量均獨(dú)立地服從N(0,1)分布。而Km和Kn則分別代表各矩陣行和列之間的自相關(guān)系數(shù),Kij則表示每次統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中的隨機(jī)項(xiàng)系數(shù)。在完整的QAP 方法計(jì)算中,同樣需滿足上述條件,Km表示為整體的自相關(guān)系數(shù)。若Km為0,則該模型中各矩陣不存在自相關(guān)關(guān)系,若Km為1,則該模型中各矩陣間可能存在自相關(guān)關(guān)系。綜合以往文獻(xiàn)研究,學(xué)者們對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)設(shè)定的常見(jiàn)解釋變量有能源強(qiáng)度、對(duì)外開放水平、空間地理距離、城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等[4-8]。同時(shí),考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,重點(diǎn)選取選取區(qū)域地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、人口密度差異、科技水平差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和對(duì)外開放水平差異等作為長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染的影響因素,納入QAP 回歸模型,如表2 所示。其基本的QAP 模型設(shè)定如下:

    表2 環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)影響因素與變量說(shuō)明

    得到如下QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)回歸方程:

    其中,T 為長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)矩陣,這里作為被解釋變量,GD 為地理鄰接矩陣,矩陣元素中若城市間地理位置鄰近則記為“1”,若城市不相鄰則記為“0”。IS 為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異矩陣,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是以第二產(chǎn)業(yè)所占GDP 比重進(jìn)行衡量。TL 為科技支出差異矩陣,科技水平主要以地區(qū)“科技支出/財(cái)政支出”的比例進(jìn)行測(cè)度。PD 為人口密度差異矩陣,人口密度由地區(qū)“年末人口數(shù)/行政國(guó)土面積”來(lái)表征。EC 為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由各地區(qū)人均GDP 來(lái)表征。OL 為對(duì)外開放水平差異矩陣,對(duì)外開放水平是以進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重進(jìn)行衡量。

    由于平均值可以用來(lái)反映一組數(shù)據(jù)發(fā)展變化的集中趨勢(shì),因此,該模型數(shù)據(jù)除CD 指標(biāo)外,均先由長(zhǎng)三角地區(qū)26 個(gè)核心城市各指標(biāo)在2009—2018年考察期的平均值計(jì)算得出,然后利用平均值計(jì)算出的絕對(duì)差異構(gòu)建相應(yīng)的差異矩陣,矩陣單元格數(shù)值表示為各指標(biāo)在長(zhǎng)三角地區(qū)各城市間的絕對(duì)差值,數(shù)據(jù)形式為Xij=|xi-xj|。由于上述各指標(biāo)之間存在不同的量綱,為此需將上述指標(biāo)矩陣進(jìn)行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式為y=(xi-xmin)/(xmax-xmin),以消除量綱對(duì)矩陣回歸結(jié)果的影響。

    三、長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素分析

    在QAP 回歸技術(shù)中,所有變量矩陣間的行和列經(jīng)歷數(shù)次置換后,獲取新的回歸結(jié)果可得出各變量矩陣之間的相關(guān)性,得到假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量。然后通過(guò)置換后的實(shí)際估計(jì)值來(lái)檢驗(yàn)各變量矩陣的關(guān)聯(lián)關(guān)系是否顯著。常用的QAP 回歸分析方法主要包括以下三種:一、矩陣相關(guān)分析(QAP correlation);二、矩陣Logistic 回歸分析(即LR-QAP);三、矩陣多元回歸分析(即MR-QAP),通常以MR-QAP 和LR-QAP 的分析結(jié)果是否一致,來(lái)確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。同時(shí),以下三種回歸方法均通過(guò)Ucinet 6.645軟件,設(shè)置10 000 次隨機(jī)置換結(jié)果得出。

    (一)基于QAP 相關(guān)性分析

    QAP 相關(guān)分析方法這里主要用來(lái)檢驗(yàn)長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)與上述因素之間的相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)的大小能夠反映該變量與環(huán)境污染空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度。本文利用UCINET 6.645軟件中的QAP 相關(guān)分析模塊進(jìn)行檢驗(yàn),分析結(jié)果如表3 所示。

    表3 QAP 相關(guān)分析結(jié)果

    由表3 可知,在長(zhǎng)三角地區(qū)地理位置和人口密度與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的相關(guān)系數(shù)在1%水平上顯著為0,地理位置的相關(guān)系數(shù)較高為0.474,人口密度的相關(guān)系數(shù)為0.269,說(shuō)明城市間的人口規(guī)模和地理距離的遠(yuǎn)近與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有很強(qiáng)的相關(guān)性。城市間地理位置越鄰近,各種貿(mào)易往來(lái)越密切,人口流動(dòng)更為頻繁,進(jìn)而加劇了環(huán)境污染的空間聯(lián)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的相關(guān)系數(shù)為0.144,且在5%水平上顯著,同樣呈正相關(guān)關(guān)系。說(shuō)明伴隨著城市化水平的快速提升,城市群內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平距離不斷拉大,的確給城市環(huán)境造成負(fù)面影響,使得城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)性不斷增強(qiáng)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、科技支出差異和對(duì)外開放水平差異與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低,而且相關(guān)分析結(jié)果并不顯著,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技支出與環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)之間并沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系,可能在于科技水平的高低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和對(duì)外開放程度并不顯著影響城市之間環(huán)境污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此外,本文進(jìn)一步對(duì)其影響因素之間的關(guān)聯(lián)性,同樣進(jìn)行了QAP 技術(shù)分析(見(jiàn)表4)。

    表4 影響因素的相關(guān)性分析結(jié)果

    根據(jù)表4 可知,對(duì)外開放水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口密度以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間存在較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與科技支出之間也存在顯著的相關(guān)性。由此可見(jiàn),以上幾種因素之間存在明顯的多重共線性問(wèn)題,證實(shí)常規(guī)的線性回歸方法易造成研究誤差。因此,使用QAP 回歸方法能夠有效避免上述問(wèn)題,并能得到較為準(zhǔn)確的回歸結(jié)果。

    (二)基于MR-QAP 回歸分析

    MR-QAP 回歸分析方法,在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中主要用來(lái)測(cè)度因變量矩陣與自變量矩陣因果關(guān)系的一種具有代表性的多元回歸分析假設(shè)檢驗(yàn)方法。本文利用該方法對(duì)長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)影響因素展開深入研究,最終結(jié)果如表5 所示,可根據(jù)回歸系數(shù)、可決系數(shù)R2和顯著性水平等分別進(jìn)行判斷。

    表5 MR-QAP 回歸分析結(jié)果

    根據(jù)MR-QAP 回歸分析結(jié)果顯示:經(jīng)過(guò)10 000次隨機(jī)置換,得出調(diào)整后的R2為0.335,回歸結(jié)果較為理想。這說(shuō)明科技水平差異、人口密度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、對(duì)外開放水平差異和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異所構(gòu)建的差異矩陣能夠有效解釋長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的33.5%。其中,由地理鄰接矩陣代表的地理位置,所得到的回歸系數(shù)為0.491,位于1%水平上顯著,體現(xiàn)出不同地區(qū)間空間距離越相近,越容易受到周圍環(huán)境污染溢出效應(yīng)的影響。人口密度差異矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.321位于1%水平上顯著,說(shuō)明城市間人口密度差異與環(huán)境污染空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)呈正相關(guān),人口密度過(guò)高必然會(huì)給該地區(qū)環(huán)境質(zhì)量帶來(lái)巨大的壓力。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.124,位于1%的水平上顯著,這同樣對(duì)環(huán)境庫(kù)茲涅茨理論進(jìn)行了驗(yàn)證。在城市的中前期發(fā)展過(guò)程中,經(jīng)濟(jì)的快速提升必然會(huì)給城市生態(tài)環(huán)境帶來(lái)一定的負(fù)面影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、對(duì)外開放水平差異和科技水平差異的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為-0.018、-0.067 和0.067,且回歸分析結(jié)果并不顯著。說(shuō)明此時(shí)科技支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開放水平并不能成為當(dāng)前長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的主要驅(qū)動(dòng)因素。

    (三)基于LR-QAP 回歸分析

    LR-QAP 回歸分析方法是用于測(cè)度矩陣數(shù)據(jù)的Logistic 回歸分析,在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中并不常用,這里使用該方法主要目的為保證QAP 回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。若LR-QAP 回歸結(jié)果與MR-QAP 回歸結(jié)果保持一致,則表示實(shí)驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的,反之亦然。

    表6 LR-QAP 回歸分析結(jié)果

    根據(jù)LR-QAP 回歸分析結(jié)果顯示:經(jīng)過(guò)10 000次隨機(jī)置換后,得到的可決系數(shù)R2為0.375,回歸結(jié)果同樣較為理想。說(shuō)明以上變量間的關(guān)系矩陣可解釋長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的37.5%,地理鄰近矩陣、人口密度差異均通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn),對(duì)長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有重要影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣同樣通過(guò)顯著性檢驗(yàn),并位于10%水平顯著。據(jù)此以上三個(gè)指標(biāo),與長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。另外,雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對(duì)外開放水平與長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)呈負(fù)相關(guān),同科技水平呈正相關(guān)關(guān)系,但是均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這與上述的MR-QAP 回歸分析結(jié)果是一致的,最終證明該實(shí)驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的。

    四、研究結(jié)論

    (1)在QAP 相關(guān)分析結(jié)果中,可以看出長(zhǎng)三角城市群的地理位置差異、人口密度差異和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異與長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。同時(shí),也說(shuō)明地理距離、人口密度及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均在一定程度上加劇地區(qū)環(huán)境污染。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、科技水平差異及對(duì)外開放水平差異對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響較小,且結(jié)果并不顯著。

    (2)MR-QAP 回歸分析和LR-QAP 回歸分析結(jié)果保持一致,證實(shí)長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素研究中實(shí)證結(jié)果是相對(duì)穩(wěn)健的。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理位置和人口密度等方面差異越大,越會(huì)加劇長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián),成為長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的重要影響因素。地理位置鄰近關(guān)系主要體現(xiàn)為環(huán)境污染存在的溢出效應(yīng),城市地理距離越相近,在交通、信息及文化交流等方面聯(lián)系便越為密切。人口密度差異可表現(xiàn)為城市人口規(guī)模的大小,人口密度越高隨之而來(lái)的公共環(huán)境問(wèn)題也就越多,諸如生活垃圾、交通擁擠、企業(yè)和工廠的數(shù)量增加等。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異可體現(xiàn)為技術(shù)的先進(jìn)水平、產(chǎn)業(yè)模式和資金投入力度等方面。從而使得長(zhǎng)三角城市群整體的環(huán)境污染愈加嚴(yán)重,均不利于長(zhǎng)三角實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展,同時(shí)也會(huì)阻礙長(zhǎng)三角地區(qū)實(shí)現(xiàn)全方位一體化進(jìn)程。

    五、對(duì)策建議

    以上結(jié)論,均驗(yàn)證地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口密度對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響,為更好地降低長(zhǎng)三角地區(qū)的環(huán)境污染水平,加強(qiáng)長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理,促進(jìn)長(zhǎng)三角生態(tài)一體化,需充分把握環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動(dòng)因素的影響,為此,本文提出以下建議:

    (1)從地理位置因素來(lái)看,長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染具有明顯的空間外溢特征。為此,長(zhǎng)三角城市群應(yīng)遵循環(huán)境協(xié)同治理理念,加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境協(xié)同治理力度,可依據(jù)地理位置,建立相應(yīng)的地方性環(huán)境污染聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制。為避免出現(xiàn)環(huán)境污染集聚現(xiàn)象,地方政府還需制定統(tǒng)一的環(huán)境污染排放標(biāo)準(zhǔn),并以政策的形式鼓勵(lì)企業(yè)降低污染排放,尋求技術(shù)改進(jìn)。

    (2)人口密度作為長(zhǎng)三角環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)主要影響因素之一,對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)具有重要影響,這對(duì)各城市的人口流動(dòng)提出了挑戰(zhàn)。因而,為改善長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染需協(xié)調(diào)城市化水平,合理把控發(fā)達(dá)城市的人口規(guī)模,同時(shí),加強(qiáng)相對(duì)落后城市的人才引進(jìn)力度。還需增強(qiáng)公民“環(huán)保意識(shí)”,倡導(dǎo)低碳生活,減少生活垃圾。

    (3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異是拉開長(zhǎng)三角城市群環(huán)境污染差異的關(guān)鍵因素。一方面,政府在長(zhǎng)期規(guī)劃上還需持續(xù)加強(qiáng)城市間各生產(chǎn)要素的流動(dòng),以及城市間的經(jīng)濟(jì)互動(dòng),以此縮小城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異;另一方面,需持續(xù)完善生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制建設(shè),形成“互幫互助”的環(huán)境污染治理格局,加大對(duì)環(huán)境污染嚴(yán)重地區(qū)的環(huán)境治理投入,確保地區(qū)生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展。

    (4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對(duì)外開放水平和科技水平雖然對(duì)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響,也應(yīng)有所關(guān)注,從多方面為提升長(zhǎng)三角地區(qū)整體環(huán)境質(zhì)量而努力。在加大對(duì)外開放水平的同時(shí),政府還需設(shè)定嚴(yán)格的外資企業(yè)引進(jìn)標(biāo)準(zhǔn),杜絕為尋求資金來(lái)源引入高污染和高能耗產(chǎn)業(yè),并限制外資企業(yè)的污染排放。當(dāng)前長(zhǎng)三角城市群內(nèi)對(duì)外開放力度和科技水平還具有較大差異,為此,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還需擴(kuò)大自身輻射力度,積極加強(qiáng)與相對(duì)落后地區(qū)的信息技術(shù)溝通與交流,適當(dāng)調(diào)整地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),以促進(jìn)區(qū)域發(fā)展互利共贏。

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