空间异质视角下产业结构对环渤海大气污染的影响分析

吴振信+闫洪举

[摘要]综合运用Moran指数和地理加权回归模型研究了环渤海经济圈大气污染的空间分布特征以及产业结构对大气污染影响的空间差异性和演变特征。研究表明：大气污染存在显著的空间依赖性和空间异质性，经济增长、产业结构对大气污染的作用存在显著的区域差异；通过动态比较发现，同一省份产业结构对大气污染的影响比经济增长的影响更显著，但经济增长加剧大气污染的作用逐渐变大，而产业结构高级化和合理化对大气污染的减排效果日益减小。因此，针对区域差异制定合理的联防联控措施，进一步优化各产业内部结构，提高经济增长质量是缓解大气污染的有效保障。

[关键词]产业结构变迁；大气污染；空间异质；地理加权回归模型

1引言

产业结构对一个经济体的资源消耗强度、污染物排放规模起着决定性作用；[1]产业结构调整的目的在于以更少的资源消耗和环境代价生产出更多的财富。[2]因此，产业结构调整是实现经济增长与环境质量协调发展的重要突破口，探讨产业结构与大气污染的关系具有重要的理论意义和实际意义。

梳理现有研究：从研究视角看，大多局限于采用三次产业之间或工业行业内部结构变化来研究产业结构变迁对环境质量的影响，[3][4][5][6]但从动态的角度看，一个经济体的产业结构变迁具有两个维度，即产业结构合理化和高级化；[7]从研究方法看，只考虑了数据的空间依赖性，[8][9]但仍忽略了经济变量由空间位置变化而产生的差异性，对于环渤海经济圈而言，各省份之间不仅具有紧密的地理、经济联系，且经济增长、产业结构等诸多方面的差异不容忽视；此外，由于数据在空间表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可能是不同的，假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的假设更加符合现实。[10]故研究环渤海经济圈产业结构对大气污染的影响，不仅要考虑到产业结构、经济增长、大气污染等因素之间的空间效应，更应考虑变量间关系由区域单元差异而产生的变化。

基于上述分析，本文采用地理加权回归（GWR）模型，综合考虑经济变量之间的空间依赖性和空间异质性，从产业结构高级化与合理化两个角度探讨环渤海经济圈产业结构对大气污染的影响，继而基于产业结构视角分析区域各单元大气污染治理策略。

2变量选取与数据来源

限于数据可获得性以及环渤海经济圈以煤炭为主的能源消费结构，本文选择人均SO2（E）排放量（吨/人）为大气污染代理指标。此外，大气污染作为经济增长（gdp）的产物，有必要研究经济增长对其产生的影响。各变量选取的经济意义及构建情况如下。

2.1产业结构

产业结构从产业结构高级化（TS）与合理化（TL）两个角度衡量，其指标构建与干春晖等[7]类似。其中，TS是第三产业与第二产业产值的比值，以衡量产业结构是否具有低污染、低能耗的趋势；TL反映产业聚合程度，即衡量资源有效利用的程度以及产业间的协调程度，若经济处于均衡状态，则TL=0，否则其值不为0。其具体形式为：

2.2经济增长

“增长极限说”、环境波特假说，或者EKC假说，都指出了经济增长对环境具有重要影响。为此，本文将经济增长纳入模型，用人均GDP（元/人）表示，以研究经济增长对大气污染的影响。此外，为消除可能存在的异方差，将所有变量进行对数化处理。

本文选择环渤海经济圈7省份2005年、2009年、2013年经济增长、人口数量、三次产业产值结构、三次产业就业结构数据，数据均来源于2006年、2009年、2014年《中国统计年鉴》以及各省统计年鉴。

3研究方法

3.1空间相关性分析

通过全局莫兰指数（Global Morans I）来检验变量的全局空间自相关性。Morans I的取值范围为[-1，1]，Morans I>0，说明存在正的相关性，越大相关性越强；Morans I<0，存在负的相关性，Morans I=0时，不存在空间相关性。

进一步，通过莫兰散点图来检验区域大气污染的空间集聚特征，可划分为4个象限，其中，1、3象限表明大气污染存在正的空间相关性，2、4象限则表示大气污染存在负的空间相关性。

3.2模型设定

经典的全局回归模型为：

4实证分析

4.1空间相关性检验

经过计算，2005年、2009年和2013年全局莫兰指数值分别为0.404、0.393和0.373，虽然呈现下降趋势，但仍维持在较高的水平，这说明环渤海经济圈大气污染排放存在显著的空间依赖性。进一步通过莫兰散点图（见下图散点图，限于篇幅只给出2013年散点图）分析其大气污染排放的局域空间特征，发现三年间晋、蒙、辽、鲁四省份都出现在第一象限，即表现出HH集聚；而京、津两市在第三象限，表现出LL集聚；河北省出现在第四象限，即自身排放水平较高，但其邻近省份相对较低。这一方面说明了区域内邻近省份大气污染排放存在正相关关系，同时也体现了各区域单元在排放水平方面存在的差异性。因此，在研究大气污染问题时，应同时考虑其空间依赖性和空间异质性，从而能够建立合理的理论模型。

4.2模型估计

本文分别以高斯、指数、三次方函数为不同权重矩阵估计式（5）各参数，基于三种不同矩阵的参数估计结果基本一致，限于篇幅，只给出了拟合度最高的基于三次方函数权重矩阵的估计结果。如表1、表2和表3所示。

4.3结果分析

通过表1、表2和表3可以看出：在同一年份中，经济增长、产业结构高级化、产业结构合理化都表现出显著的空间不稳定性，即各参数估计值随着空间位置的变化而产生了显著的变化，验证了空间异质性的存在。而对于同一省份，不同年份的回归系数值的大小甚至符号都发生了显著的变化，说明产业结构等因素对大气污染影响的时间不稳定性。

第一，经济增长对大气污染的影响。2005年各省份经济增长回归系数均为负，说明经济增长并未加剧大气污染排放，甚至带来了大气污染物的减排，其中京、津两市减排力度最大，而冀、晋、蒙三地区减排力度最小；2009年京、津、辽、鲁四地区经济增长依然可以促进大气污染减排，但其他三省份却加剧了大气污染；2013年各省经济增长都加剧了大气污染，并且其幅度表现出基本一致的趋势。说明区域各省份尚未实现经济增长与大气污染减排的协调发展，反而在逐渐加剧大气污染，这固然与经济增长而带来的大量能源消耗有着密切的关系，但不能否认高投入、高排放的粗放型经济发展模式仍旧对环境产生了巨大压力。以北京市为例，其经济增长虽主要依赖于第三产业（2013年占总产值77.5%），但交通运输、仓储和邮政业仍消耗了大量能耗，故进一步优化经济增长方式仍是其面临的主要问题。

第二，产业结构对大气污染的影响。2005年京、津、辽、鲁四省产业结构高级化促进了大气污染减排，2009年晋、蒙两地区的产业结构高级化则加剧了大气污染；2013年各省份产业结构高级化都促进了大气污染减排。但是，京、津、辽、鲁四省市的减排效果随着时间的推移而呈现递减趋势，冀、晋、蒙三地区产业结构高级化虽然逐步带来了减排，但仍存在一定的减排空间。由于TL指标越接近0，产业结构越合理，资源有效利用程度越高，故产业结构合理化回归系数显著为正时，说明产业结构越不合理，造成的大气污染排放水平越高。而京、津、鲁、辽四个省份2005年和2009年产业结构合理化为负，说明产业结构合理化未能为其带来污染物减排，同时其系数（绝对值）变小，故产业结构合理化加剧大气污染排放的作用在减小；2013年，回归系数都为正，说明产业结构合理化可以促进减排，但对于冀、晋、蒙三地区其产生的减排效果在减小。可以看出，产业结构高级化和合理化对大气污染起到一定减排作用，但其减排效果在减小。

综合而言，2005年和2009年各省结构效应（即产业结构高级化和合理化）对大气污染存在较大影响，而规模效应（即经济增长）对其影响相对较小。此外，结构效应中产业结构合理化与高级化对大气污染产生了截然不同的影响，说明各省在推动产业结构变迁的过程中，未能实现二者的协调发展。2013年规模效应对大气污染的影响显著增加，但转变为加剧作用，结构效应对大气污染的影响呈现了一定程度的下降，但产业结构高级化与合理化都实现了对污染的减排作用。这说明，经济增长对环境产生的压力并未减弱，而产业结构仍存在一定优化空间。

5结论

本文利用地理加权回归模型分析了环渤海经济圈产业结构对大气污染的影响，得到以下结论。

第一，大气污染存在显著的空间依赖性与空间异质性，经济增长、产业结构对大气污染存在显著的区域差异。

第二，通过动态比较发现，同一省份产业结构对大气污染的影响大于经济增长的作用，但经济增长加剧大气污染的作用逐渐变大，而产业结构高级化与合理化对大气污染的减排效果在减小。

上述结论说明，大气污染的空间效应需要实施合理的联防联控治理措施，但是各省在经济增长、产业结构等影响因素方面存在一定差异，需要结合各省产业结构实际制定有效的治理措施。此外，在经济增长加剧大气污染排放，而产业结构高级化和合理化对大气污染的减排效果减弱的情形下，如何进一步优化各产业内部结构，充分发挥其减排潜力，如何提高经济增长质量仍是值得我们进一步探讨的。

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