Scientia Geographica Sinica 2016 , 36 (2): 196-203 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.005

研究论文

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

韩楠, 于维洋

燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛 066004

Spatial Characteristics and Influencing Factors of Industrial Waste Gas Emission in China

Han Nan, Yu Weiyang

School of Economics & Management, Yanshan University, Qinhuangdao 066004,Hebei, China

中图分类号: F061.5

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690(2016)02-0196-08

收稿日期: 2015-03-3

修回日期: 2015-09-26

网络出版日期: 2016-02-20

基金资助: 国家社会科学基金项目（11BJY020）、河北省社会科学基金青年项目（HB14YJ009）、燕山大学青年教师自主研究计划课题（13SKB002）、河北省教育厅科学研究计划课题（QN2014212）资助

作者简介:

作者简介：韩楠(1981-),女,河北保定人,讲师,博士研究生,主要从事环境经济研究。E-mail：sarahlly@126.com

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摘要

基于2000~2012年中国31个省（市、自治区）面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域（不含港澳台）工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势。在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响。研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著。

关键词： 工业废气排放 ; 空间特征 ; 探索性空间数据分析 ; 空间计量 ; 影响因素

Abstract

By taking the panel data of 31 provinces and cities in China from 2000 to 2012 as the samples, this article explores the spatial distribution characteristics of industrial waste gas emission by applying the method of exploratory spatial data analysis including the global Moran’s I, Moran scatter plot and local indicators of spatial association. The results of Moran’s I statistics and Moran scatter plot show that, industrial waste gas emission of China’s provinces and cities (excluding Hong Kong, Macau and Taiwan) exist significantly spatial autocorrelation and spatial agglomeration effect from 2000 to 2012. Meanwhile, in the light of LISA cluster map of China’s provincial industrial waste gas emission, as a whole the eastern and western regions of China mainly display the spatial agglomeration characteristics. The provinces and cities with HH(high-high) agglomeration pattern are basically concentrated in the eastern district, but the provinces and cities with LL(low-low) agglomeration effect are largely located in the west of China. Besides, from 2000 to 2012 the significance of high-high cluster is gradually strengthened and the significant regions are appearing an enhanced tendency with the time. By means of the analysis on spatial characteristics of Chinese provincial industrial waste gas emission, the spatial autocorrelation effect of industrial waste gas emission is confirmed and the spatial econometric model can be established to study the influencing factors of industrial waste gas emission in China. Based on the STIRPAT model, this article constructs a spatial econometric model to analyze the effect of economic development, population, industrial structure, scientific and technological progress and national policy to industrial waste gas emission in China. Through the study on principal influencing factors of China’s industrial waste gas emission, the experience support to reducing industrial waste gas emission and developing coordinately with economy and environment can be provided. The spatial econometric results demonstrate that industrial waste gas emission of 31 provinces and cities in China present the evident spatial dependence and positive spillover effects. The economic development and industrial structure are positively and significantly correlated with industrial waste gas emission of China. Technical progress and national policy have preventing abilities to industrial waste gas emission in China. However, population factor does not have a significant effect on China’s industrial waste gas emission. In the future, it is still necessary to continuously improve the level of industrial science and technology, adjust industry structure, enhance and promote the regional cooperation mechanism, and so on.

Keywords： industrial waste gas emission ; spatial characteristics ; exploratory spatial data analysis ; spatial econometric ; influencing factors

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韩楠, 于维洋. 中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究[J]. , 2016, 36(2): 196-203 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.005

Han Nan, Yu Weiyang. Spatial Characteristics and Influencing Factors of Industrial Waste Gas Emission in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(2): 196-203 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.005

中国改革开放的30多年来经济取得了举世瞩目的成就,经济快速发展的同时环境问题也日益凸显,特别是近年持续的重污染天气已经严重影响了社会生产和人民生活。工业废气排放是造成大气环境污染的主要原因之一,研究其影响因素是制定降低工业废气排放决策的基础和前提。

近年来学者们从不同角度对工业废气排放及其影响因素进行了一系列的研究,研究内容主要集中在以下3个方面：第一,将工业废气作为环境污染的衡量指标,对工业废气与经济增长的环境库兹涅茨曲线（EKC）关系进行实证检验^[1-5];第二,从规模效应、结构效应和技术效应等方面对工业废气排放的影响进行因素分解分析^[6,7];第三,工业废气排放的主要影响因素研究,包括经济发展^[8]、外商直接投资^[9]和产业结构^[10]等方面。迄今为止关于工业废气排放影响因素的研究成果大都采用传统的省际面板数据进行实证分析,未考虑到空间因素的影响,难以揭示区域工业废气排放的空间作用。在研究方法上,李建豹、孙才志、郑德凤等学者运用探索性空间数据分析方法分别对中国各省域二氧化碳排放^[11]、水足迹强度^[12]、生态负荷强度^[13]的空间分布格局进行研究。许海平、程叶青等学者建立空间计量模型分析碳排放^[14]、碳排放强度^[15]的影响因素。

本文选取2000~2012年中国各省域面板数据（不含港澳台）,通过探索性空间数据分析对各省域工业废气排放的空间相关性及集聚特征进行检验。在此基础上,以STIRPAT模型为基础建立空间滞后模型和空间误差模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响,以期为降低工业废气排放,实现经济与环境协调发展提供经验支持。

1 工业废气排放的空间分布特征

为了描述中国各省域工业废气排放在地理空间上的分布特征,本文运用探索性空间数据分析方法对工业废气排放的空间相关性及集聚效应进行分析。探索性空间数据分析主要是利用空间相关性检验来探索经济活动的空间格局和分布特征,包括全局空间相关性检验和局域空间相关性检验。选取2000~2012年中国31个省（市、自治区）作为样本（由于数据缺乏,未包括台湾省、香港和澳门特别行政区）,原始数据来源于《中国统计年鉴》^[16]和《中国环境统计年鉴》^[17]。所有检验结果根据国家地理信息系统中各省份的相关地理统计数据,使用Geoda1.6.6软件计算得到。

1.1 全局空间相关性检验

全局空间相关性是从区域空间的整体上反映工业废气排放的空间分布特征。本文使用Moran指数检验工业废气排放是否存在全局空间相关性特征。全局Moran指数I的计算公式如下：

$\begin{matrix} I = \frac{n \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (x_{i} - \overset{̅}{x}) (x_{j} - \overset{̅}{x})}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} \overset{n}{\sum_{k = 1}} (x_{k} {- \overset{̅}{x})}^{2}} = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j \neq i}} W_{ij} (x_{i} - \overset{̅}{x}) (x_{j} - \overset{̅}{x})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j \neq i}} W_{ij}} \end{matrix}$

(1)

式中, $\begin{matrix} S^{2} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} (x_{i} - \overset{̅}{x}) \end{matrix}$ , $\begin{matrix} \overset{̅}{x} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} x_{i} \end{matrix}$ ;x_i表示第i个省域的工业废气排放量,n为地区总数（31个省份）,W_ij为二进制的邻近空间权重矩阵。本文采用一阶Queen邻近规则确定空间权重矩阵,反映31个省（区、市）之间的地理相邻关系。

Moran指数I取值范围为[-1,1],Moran值大于0表示正相关,单元间具有相似属性;而小于0则表示负相关^[18]。2000~2012年中国工业废气排放的全局Moran指数计算结果,见表1所示。

表1 2000~2012年中国工业废气排放的全局Moran指数

Table 1 Moran’s I of industrial waste gas emission in China from 2000 to 2012

年份	Moran’s I	平均值	标准差S.d	p值
2000	0.3081	-0.0291	0.1096	0.0022
2001	0.3556	-0.0254	0.1126	0.0007
2002	0.3304	-0.0279	0.1153	0.0015
2003	0.3522	-0.0320	0.1126	0.0008
2004	0.3084	-0.0369	0.1105	0.0039
2005	0.3420	-0.0347	0.1121	0.0015
2006	0.3127	-0.0357	0.1098	0.0072
2007	0.2118	-0.0314	0.1052	0.0555
2008	0.3148	-0.0325	0.1116	0.0017
2009	0.2736	-0.0301	0.1058	0.0185
2010	0.2746	-0.0280	0.1111	0.0122
2011	0.2764	-0.0273	0.1114	0.0138
2012	0.2558	-0.0375	0.1108	0.0200

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从表1可以看出,2000~2012年中国工业废气排放的Moran指数均为正值,并且通过了5%的显著性水平检验（2007年通过10%显著性水平检验）。全局Moran指数I的检验结果显示,Moran’s I呈现小幅波动下降趋势,空间集聚特征基本保持稳定。从整体上看,中国31个省域的工业废气排放在空间分布上表现出显著的正自相关关系,存在相似值之间的空间集聚特征。也就是说,2000~2012年间各省域的工业废气排放在空间上呈现集聚特征,即工业废气排放较高的省份与其他工业废气排放较高的省份相邻近,而工业废气排放较低的省份之间趋于邻近。

1.2 局域空间相关性检验

为了进一步揭示各省域的局域空间相关性特征和局域空间集聚性,采用Moran散点图和局部空间关联指标（Local Indicators of Spatial Association,LISA）检验中国工业废气排放的局域空间相关性特征以及局部地区是否存在集聚效应。

1.2.1 Moran散点图分析

Moran散点图用来描述局域空间相关性,从而反映各省域工业废气排放的空间集聚特征。因篇幅所限,本文只列示始、末年份2000年、2012年中国31个省域工业废气排放的Moran散点图及省域分布情况,见图1和表2所示。

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图1 2000年（a）、2012年（b）工业废气排放的Moran散点图（注：x为各省域工业废气排放量,Wx为各省域与相邻地区间的空间加权值。）

Fig.1 Moran scatter plot of industrial waste gas emission in 2000(a) and 2012(b)

表2 2000年、2012年Moran散点图省域分布情况

Table 2 Provincial distribution of Moran scatter plot in 2000 and 2012

年份	第一象限（高-高）	第二象限（低-高）	第三象限（低-低）	第四象限（高-低）
2000	山东、河北、江苏、辽宁、河南、山西、上海、浙江、内蒙古、广西	安徽、天津、吉林、北京、福建、江西;	新疆、甘肃、西藏、青海、宁夏、云南、黑龙江、湖南、重庆、陕西、贵州、海南	四川、湖北、广东
2012	河北、山东、江苏、山西、河南、辽宁、安徽、内蒙古、浙江	北京、上海、天津、吉林、陕西、江西、福建	新疆、重庆、甘肃、西藏、青海、宁夏、云南、贵州、湖北、海南、湖南、黑龙江	四川、广东、广西

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表2显示,2000年第一、三象限的省域占样本总数的比重为71%,呈现正的空间相关关系;2012年,67.7%的省域工业废气排放显现正的空间相关性。总体而言,高-高和低-低类型集聚的省域始终占主导地位,大多数省域集聚在第一象限和第三象限。此结果进一步证明,2000~2012年间,各省域工业废气排放存在显著的空间正相关性,大部分省域与其邻近省域呈现相似的集聚特征。工业废气排放较高的省域在空间上相邻,而工业废气排放较低的省域也趋于相互邻近。

从地理分布来看,2000~2012年间,位于第一象限、第三象限的省域基本保持稳定。华北地区和华东地区的大部分省份均始终位于第一象限,呈现出高-高的空间相关性;而西南、西北大部份地区都保持较为稳定的低-低集聚现象。从经济发展程度来看,2000~2012年间,东部地区11个省份中辽宁、河北、山东、江苏、浙江等省份始终呈现出高-高的空间集聚性,占东部地区省份的45.45%。中部10个省份中,始终呈现出高-高集聚现象的省份有3个、低-高集聚分布的省份有2个,低-低集聚的省份有2个,表现出较为突出的多样性及过渡性。西部10个省域,80%的省份都持续呈现低-低的空间集聚效应。中国经济发展自东部沿海地区向中、西部地区表现出较为明显的递减效应,由此也带来了工业废气排放自东向西的空间集聚表现性。因此,中国工业废气排放的空间特征与经济发展的地域集聚性及延伸性较为相符,即东部强、中部较弱而西部弱。

借鉴Rey提出的时空跃迁测度法^[19],对比2000年和2012年各省域的变化情况,受自身工业废气排放因素影响,主动发生跃迁而改变象限的省域主要为上海、安徽、湖北等,其中上海和湖北,通过降低工业废气排放,分别由高-高和高-低的集聚省域,跃迁到低-高和低-低的集聚区域;安徽省则受自身工业废气排放增加的影响,从第二象限跃迁到第一象限。广西省和陕西省则是受周边省域的影响,被动发生跃迁而改变象限,广西省由于周边省份工业废气排放的相对减少,由高-高集聚的第一象限跃迁到高-低聚集的第四象限,而陕西省则由于周边省域工业废气排放的相对增加,由第三象限的低-低集聚跃迁到第二象限的低-高集聚区域。

1.2.2 LISA集聚图分析

Anselin提出了局部空间关联指标LISA,LISA集聚图分析能够进一步检验空间集聚的显著性水平^[20]。2000年、2012年工业废气排放的LISA集聚图见图2所示。

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图2 2000年（a）和2012年（b）中国各省域工业废气排放的LISA集聚图

Fig.2 LISA cluster map of China’s provincial industrial waste gas emission in 2000(a) and 2012(b)

从图2可以看出,2000年中国31个省域中处于第一象限的高值集聚显著区的省份是：河北、河南及山东等,占高-高集聚区域的30%;而属于第三象限的低值集聚显著区的省份为新疆。2012年31个省域中,辽宁、河北、河南、山东、山西以及安徽等省份位于第一象限的高值集聚显著区,占高-高集聚区域的67%;而属于第三象限的低值集聚显著区的省份仍为新疆。2012年与2000年相比,中国工业废气排放的高值集聚现象的显著性逐渐增强,高值集聚显著区域增加到6个省份,呈现持续扩张的趋势;而低值集聚现象的显著性却保持不变。

从各省域工业废气排放LISA集聚图来看,2000~2012年,中国31个省域工业废气排放在地理空间分布上形成了2个主要的集聚区域。一个是高工业废气排放集聚显著区域,主要集中在华北平原及其周边地区。这一区域以河北、河南及山东等省份为核心,并向外延伸到山西、辽宁、安徽等省份。结合Moran散点图可以看出,在高工业废气排放集聚显著区域的周边省份,如内蒙古、浙江、江苏等省域也都在第一象限中,因其周边某些省份未出现高工业废气排放聚集性,因此未表现出显著的集聚效应。另一个是以新疆为代表的低工业废气排放集聚显著区。

2 基于STIRPAT模型的工业废气排放影响因素的空间计量分析

2.1 模型构建

Ehrlich和Holdren提出IPAT恒等式（I=PAT）,反映人口对环境压力的影响^[21]。I是环境压力（Impact）,P是人口数量（Population）,A是富裕度（Affluence）,T是技术（Technology）。Dietz和Rosa在IPAT恒等式的基础上,提出了随机回归影响模型^[22],简称STIRPAT模型,其表达式为：

$\begin{matrix} I = a \cdot P^{b} \cdot A_{}^{c} \cdot T_{}^{d} \cdot e \end{matrix}$ (2)

式中,a为模型系数,b、c、d分别代表人口、富裕度和技术的各驱动力指数,e为模型误差项。

STIRPAT模型既允许将各系数作为参数来进行估计,也允许对各影响因素进行适当的分解,大量文献根据各自研究特点对STIRPAT模型进行相应的改进^[23]。本文在STIRPAT模型的基础上构建中国工业废气排放影响因素的计量模型：

$\begin{matrix} G = a \cdot GD P^{b} \cdot P_{}^{c} \cdot I_{}^{d} \cdot T_{}^{e} \cdot C_{}^{f} \cdot ε_{} \end{matrix}$ (3)

对(3)式两边作对数化处理：

$\begin{matrix} \ln G_{it} = β_{0} + β_{1} lnGD P_{it} + β_{2} \ln P_{it} + β_{3} \ln I_{it} + \\ β_{4} \ln T_{it} + β_{5} \ln C_{it} + ε_{it} \end{matrix}$ (4)

式中,G为工业废气排放量;GDP作为衡量经济增长的指标,以2000年为基期的实际GDP表征;P表示年末人口数量;I表示产业结构,选用第二产业占GDP的比重;T为科技水平,采用专利申请授权量;C为政策因素,选用排污费征收总额反映国家政策对工业废气排放的影响; $\begin{matrix} ε \end{matrix}$ 为随机误差项;i和t分别代表省域和年度。β₀为常数,β₁、β₂、β₃、β₄、β₅为弹性系数,反映GDP、P、I、T、C每变化1%所带来的G的变化百分比。

通过上述对中国工业废气排放的空间自相关分析,证实各省域工业废气排放存在显著的空间相关性,可以引入空间因素建立空间计量模型分析中国工业废气排放的影响因素。因此,在基准模型式（4）中,加入空间相关性变量建立工业废气排放影响因素的空间计量模型,包括空间滞后模型（Spatial Lag Model,SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model,SEM）2种基本形式。

空间滞后模型主要是探讨各变量在一个地区是否有溢出效应。其模型表达式为：

$\begin{matrix} \ln G_{it} = ρWln G_{it} + β_{0} + β_{1} lnGD P_{it} + β_{2} \ln P_{it} \\ + β_{3} \ln I_{it} + β_{4} \ln T_{it} + β_{5} \ln C_{it} + ε_{it} \end{matrix}$ (5)

式中,W为空间权重矩阵,仍采用文中所提及的0~1 空间权重矩阵; $\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ 为空间滞后系数,反映相邻省域的工业废气排放对本省域的影响方向和程度;WlnG_it为空间滞后因变量。

空间误差模型是通过误差项的变化来体现空间相关性,数学表达式为：

$\begin{matrix} \ln G_{it} = β_{0} + β_{1} lnGD P_{it} + β_{2} \ln P_{it} + β_{3} \ln I_{it} + \\ β_{4} \ln T_{it} + β_{5} \ln C_{it} + λW ε_{it} + u_{it} \end{matrix}$ (6)

式中,W为空间权重矩阵,同上; $\begin{matrix} λ \end{matrix}$ 为空间误差系数,与SLM模型不同,SEM模型的空间依赖作用存在于扰动误差项中。 $\begin{matrix} u \end{matrix}$ 为正态分布的随机误差向量。

2.2 实证分析

对于空间计量模型,普通最小二乘估计方法会导致估计是有偏或者无效的,因此采用极大似然法估计SLM和SEM模型的参数^[18]。通常情况下,当回归分析局限于一些特定的个体时,固定效应模型是更好的选择^[24]。本文选取2000~2012年中国31个省（市、自治区）作为样本,通过Matlab软件分别估计了空间滞后模型和空间误差模型的无固定效应、空间固定效应、时间固定效应、时间和空间双固定效应。但从4种模型的估计结果来看,空间固定效应模型的拟合优度和对数似然值最高,是最合适的回归模型。本文仅列示出空间固定效应模型的估计结果,见表3。

表3 空间滞后模型和空间误差模型估计结果

Table 3 Estimation results of SLM and SEM models

	SLM	SEM
lnGDP	0.907638（0.000000^***）	1.189511（0.000000^***）
lnP	-0.032872（0.312588）	-0.039030（0.263858）
lnI	0.865394（0.000000^***）	0.754278（0.000000^***）
lnT	-0.622478（0.018831^**）	-0.753680（0.006032^***）
lnC	-0.023154（0.008362^***）	-0.021385(0.017066^**)
$\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ / $\begin{matrix} λ \end{matrix}$	0.224988（0.000051^***）	0.104964（0.118962）
R²	0.9810	0.9801
corr-R²	0.8721	0.8681
logL	87.946226	82.371041
空间相关性LM检验
LMLAG	5.9441（0.0148^**）	LMERR	0.2037（0.6518）
R-LMLAG	6.9252（0.0085^***）	R-LMERR	1.1848（0.2764）

注：括号内数字为相应检验统计量的p值,^*、^**和^***分别表示统计量在10%、5%和1%的水平下显著。

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根据Anselin等提出的判别准则：如果在空间依赖性检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著,且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著,则可以断定适合的模型是空间滞后模型;相反,如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著,且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著,则可以断定空间误差模型是恰当的模型^[25]。通过表3的空间相关性LM检验发现,LMLAG（5.944）较之LMERR（0.204）在统计上更加显著,并且在5%的显著性水平下,R-LMLAG显著而R-LMERR不显著。此外,无论是拟合优度R²还是对数似然值logL,SLM模型都明显高于SEM模型。因此,SLM模型比SEM模型对样本更具有解释力,是最优选择。从表3的SLM估计结果可以看出：

第一,空间滞后系数的 $\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ 估计值为正（0.225）,且通过了1%的显著性水平检验,说明中国各省域工业废气排放形成了较强的空间依赖作用和正的空间溢出效应。这意味着,中国某一省域的工业废气排放会影响到其相邻省域。这种正向的空间溢出效应使得某省域工业废气排放不仅受到其自身经济发展、产业结构、科技水平和国家政策等因素的影响,还通过空间效应受到其相邻省域工业废气排放状况及其影响因素的冲击。

第二,GDP在1%的显著性水平下显著,系数为0.908,在所有系数中值最大,这意味着中国工业废气排放与经济增长之间呈现显著的正相关关系,且GDP的增加对工业废气排放的驱动作用占主导地位。在其他因素不变的情况下,GDP每增加1%,工业废气排放会增加0.91%。这与Moran散点图和LISA集聚图分析结果相一致。以2012年为例,GDP排名前8位的省域中,绝大多数省份均处于第一象限,表现出工业废气排放的高值集聚效应。

第三,人口规模对工业废气排放的回归系数为-0.033,但未通过显著性水平检验。说明人口规模对工业废气排放的影响在统计上不显著。

第四,产业结构对工业废气排放的回归系数为0.865,也通过了1%的显著性水平检验,这说明产业结构与工业废气排放之间也存在正相关关系。在不考虑其他因素的情况下,第二产业占GDP的比重每增加或减少1%,工业废气排放会增加或降低0.87%。以安徽省为例,其第二产业占GDP比重从2000年的第12位发展到2012年的第6位,第二产业占GDP比重的增加导致其工业废气排放的较快增长,从第二象限跃迁到第一象限,与Moran散点图分析结果相吻合。

第五,科技水平对工业废气排放的回归系数为-0.622,且在5%的统计水平下显著。这意味着科技水平的提升对工业废气排放具有显著的抑制作用,科技进步是降低工业废气排放的重要动力。

第六,国家政策在1%的统计水平下显著,国家政策对工业废气排放的回归系数为-0.023。表明工业废气排放与国家政策之间呈现负相关关系,在其他因素不变的情况下,排污费征收总额每增加1%,工业废气排放会减少0.02%。排污费的征收对工业废气排放具有一定的削减作用,但相对于科技进步对工业废气排放的抑制作用,其影响较小。

3 结论及建议

本文通过对中国工业废气排放的空间分布特征及其影响因素的分析,得出以下结论：

1）全局Moran指数I的检验结果显示,从整体上看2000~2012年中国31个省域工业废气排放存在显著的空间正相关性。Moran散点图和LISA集聚图结果表明,中国31个省域工业废气排放在地理空间分布上存在显著的空间集聚特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区。2000~2012年,河北、山东、河南等省份始终保持工业废气的高排放,属于高值集聚显著区。同时,高工业废气排放的省域数目呈现增加态势,高值集聚显著区域不断向外扩张。

2）中国各省域工业废气排放具有较强的空间依赖作用和正的空间溢出效应。这种正向的空间溢出效应使得某省域工业废气排放不仅受到其自身经济发展、产业结构、科技水平和国家政策等因素的影响,还通过空间效应受到其相邻省域工业废气排放状况及其影响因素的冲击。

3）中国工业废气排放与经济增长、产业结构之间呈现显著的正相关关系,且经济增长仍是中国工业废气排放的主要驱动因素。工业废气排放与科技水平、国家政策之间呈现显著的负相关关系。科技水平的提升对工业废气排放具有显著的抑制作用,科技进步是降低工业废气排放的重要动力。排污费的征收有助于减少工业废气排放,但与科技进步相比,其抑制作用相对较小。人口规模对工业废气排放的影响在统计上不显著。

因此,根据上述对中国工业废气排放影响因素的分析,提出以下几点建议：

1）工业技术进步与创新是抑制工业废气排放的重要途径。通过加大对节能减排和新能源技术领域的科技创新支持,以科技进步和创新为发展动力,构建绿色经济发展的技术支撑体系。

2）推动产业结构的调整升级,加快第三产业的发展速度,推进产业结构向节能型、高级化发展,进而有效地减少工业废气排放,降低工业污染。排污费征收等国家政策的实施对工业废气排放也起到一定的抑制作用,可以作为辅助手段对工业废气排放进行调控。

3）各级政府在制定产业结构调整、排污费征收等政策时,应充分考虑到工业废气排放的空间相关性,加强区域合作机制,积极推进跨区域的环保合作,以实现地区间的协调可持续发展。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[3]	宋涛, 郑挺国, 佟连军. 基于Weibull函数和Gamma函数的环境污染与经济增长的关系 [J]. 地理研究, 2007, 26(3): 569-576. Magsci 摘要环境库兹涅茨曲线是研究环境污染与经济增长之间关系的有效工具。传统的环境库兹涅茨曲线研究大多采用线性模型或对数线性模型,其在采用模型描述关系的问题上存在一定的不足。为克服这些不足,本文采用Weibull函数和Gamma函数形式的面板数据模型对中国29个省区1989~2005年四种环境污染指标人均排放量与人均收入之间的关系予以研究。结果表明Weibull函数和Gamma函数的面板数据模型拟合效果较好,且参数具有较好的解释能力;人均废水和人均SO<sub>2</sub>都随人均收入增加先上升后减少,在25000元附近出现结构转变点,而人均固体废弃物和人均废气随人均收入增加则呈现单调增加的变化趋势,没有出现结构转变点。 [Song Tao, Zheng Tingguo, Tong Lianjun. Study on the Relationship Between Economic Growth and Environmental Pollution Based on the Weibull and Gamma Specifications . Geographical Research, 2007, 26(3): 569-576.] Magsci 摘要环境库兹涅茨曲线是研究环境污染与经济增长之间关系的有效工具。传统的环境库兹涅茨曲线研究大多采用线性模型或对数线性模型,其在采用模型描述关系的问题上存在一定的不足。为克服这些不足,本文采用Weibull函数和Gamma函数形式的面板数据模型对中国29个省区1989~2005年四种环境污染指标人均排放量与人均收入之间的关系予以研究。结果表明Weibull函数和Gamma函数的面板数据模型拟合效果较好,且参数具有较好的解释能力;人均废水和人均SO<sub>2</sub>都随人均收入增加先上升后减少,在25000元附近出现结构转变点,而人均固体废弃物和人均废气随人均收入增加则呈现单调增加的变化趋势,没有出现结构转变点。
[4]	朱平辉, 袁加军, 曾五一. 中国工业环境库兹涅茨曲线分析——基于空间面板模型的经验研究 [J]. 中国工业经济, 2010, (6): 65-74. URL 摘要环境库兹涅茨曲线（EKC）是环境经济学中的一个经典假说,但目前采用空间计量方法进行研究的文献并不多见。本文基于中国1989—2007年省级面板数据,使用空间固定效应模型,对七种工业污染排放进行EKC实证分析。结果显示：我国地区工业污染排放具有较强的空间依赖关系;与传统面板模型相比,空间面板模型的估计结果是稳健的,并且模型的拟合优度以及回归系数显著性均有所提高;人均工业废水排放量与人均GDP之间为只有一个拐点的＂倒N型＂关系,人均工业废气与人均GDP为传统的两个拐点的＂倒N型＂关系,现处在曲线上升阶段,其他五种工业污染排放与人均GDP之间为＂倒U型＂关系。 [Zhu Pinghui, Yuan Jiajun, Zeng Wuyi. Analysis of Chinese Industry Environmental Kuznets Curve-empirical Study Based on Spatial Panel Model . China Industrial Economics, 2010,(6): 65-74.] URL 摘要环境库兹涅茨曲线（EKC）是环境经济学中的一个经典假说,但目前采用空间计量方法进行研究的文献并不多见。本文基于中国1989—2007年省级面板数据,使用空间固定效应模型,对七种工业污染排放进行EKC实证分析。结果显示：我国地区工业污染排放具有较强的空间依赖关系;与传统面板模型相比,空间面板模型的估计结果是稳健的,并且模型的拟合优度以及回归系数显著性均有所提高;人均工业废水排放量与人均GDP之间为只有一个拐点的＂倒N型＂关系,人均工业废气与人均GDP为传统的两个拐点的＂倒N型＂关系,现处在曲线上升阶段,其他五种工业污染排放与人均GDP之间为＂倒U型＂关系。
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[13]	郑德凤, 臧正, 赵良仕, 等. 中国省际资源环境成本及生态负荷强度的时空演变分析 [J]. 地理科学, 2014, 34(6): 672-680. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>为了科学地评价区域生态系统对经济与社会发展的服务支撑能力，引入生态系统服务理论等构建资源环境成本及绿色GDP核算、生态负荷强度模型，计算出中国31 个省区2001~2012 年的资源环境成本、生态负荷强度，在此基础上利用探索性空间数据分析方法对2001年以来中国省区的生态负荷强度随时间演变的趋势及其空间分布特征进行分析和探讨（港澳台除外）。结果表明，在研究时段内中国省区的资源环境成本由16.83×10<sup>12</sup>元攀升到25.24×10<sup>12</sup>元（2001年可比价），生态负荷强度由1.55下降到0.45；中国生态负荷强度呈西北、东部沿海地区集聚的空间分布特征，其中西北为高-高、东部沿海为低-低集聚区；这种西、东集聚现象的显著性在研究时段内逐渐减弱，空间负相关区域增加到11个、具有持续扩张的趋势，区域生态效益或经济效益持续向周边溢出。</p> [Zheng Defeng, Zang Zheng, Zhao Liangshi, et al. Temporal and Spatial Change of Resource and Environmental Costs,the Ecological Load Intensity at Provincial Scale in China . Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(6): 672-680.] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>为了科学地评价区域生态系统对经济与社会发展的服务支撑能力，引入生态系统服务理论等构建资源环境成本及绿色GDP核算、生态负荷强度模型，计算出中国31 个省区2001~2012 年的资源环境成本、生态负荷强度，在此基础上利用探索性空间数据分析方法对2001年以来中国省区的生态负荷强度随时间演变的趋势及其空间分布特征进行分析和探讨（港澳台除外）。结果表明，在研究时段内中国省区的资源环境成本由16.83×10<sup>12</sup>元攀升到25.24×10<sup>12</sup>元（2001年可比价），生态负荷强度由1.55下降到0.45；中国生态负荷强度呈西北、东部沿海地区集聚的空间分布特征，其中西北为高-高、东部沿海为低-低集聚区；这种西、东集聚现象的显著性在研究时段内逐渐减弱，空间负相关区域增加到11个、具有持续扩张的趋势，区域生态效益或经济效益持续向周边溢出。</p>
[14]	许海平. 空间依赖、碳排放与人均收入的空间计量研究 [J]. 中国人口·资源与环境, 2012, 22(9): 149-157. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.09.023 URL [本文引用: 1] 摘要本文采用较为前沿的空间计量方法研究我国29个省区2000—2008年间人均碳排放与人均收入之间的关系。研究结果表明：①我国人均碳排放和人均收入均表现出明显的空间集群特征。特别是人均收入的空间依赖性表现出加强的趋势。②人均碳排放与人均收入呈“倒U”型曲线关系，拐点为人均收入16953元。并进一步计算了我国各省区的人均碳排放拐点。发现各地区人均碳排放拐点在时闻路径上存在明显差异性。东部地区的多数省区较早地到达拐点。而中西部地区则要经历较长时间。③城市化水平、就业人员比重和技术进步是导致我国人均碳排放量增长的重要因素。 ④对外贸易程度在一定程度上减少了人均碳排放。因此．提出了大力倡导低碳生活方式、优化产业结构、积极开发低碳技术、转变贸易结构以及将地区的空间依赖性纳入到碳排放的政策制定中等政策建议。 [Xu Haiping. Spatial and Econometric Analysis of Spatial Dependence, Carbon Emissions and Per Capita Income. China Population, Resources and Environment, 2012, 22(9): 149-157.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.09.023 URL [本文引用: 1] 摘要本文采用较为前沿的空间计量方法研究我国29个省区2000—2008年间人均碳排放与人均收入之间的关系。研究结果表明：①我国人均碳排放和人均收入均表现出明显的空间集群特征。特别是人均收入的空间依赖性表现出加强的趋势。②人均碳排放与人均收入呈“倒U”型曲线关系，拐点为人均收入16953元。并进一步计算了我国各省区的人均碳排放拐点。发现各地区人均碳排放拐点在时闻路径上存在明显差异性。东部地区的多数省区较早地到达拐点。而中西部地区则要经历较长时间。③城市化水平、就业人员比重和技术进步是导致我国人均碳排放量增长的重要因素。 ④对外贸易程度在一定程度上减少了人均碳排放。因此．提出了大力倡导低碳生活方式、优化产业结构、积极开发低碳技术、转变贸易结构以及将地区的空间依赖性纳入到碳排放的政策制定中等政策建议。
[15]	程叶青, 王哲野, 叶信岳, 等. 中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量 [J]. 地理学报:2014, 24(4): 631-650. https://doi.org/10.11821/dlxb201310011 URL [本文引用: 1] 摘要 The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%鈥45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China's carbon intensity from energy consumption in 1997鈥2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China's carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP(11.72%). Secondly, the trend of Moran's I indicated that China's carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China's carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction. [Cheng Sheqing, Wang Zheye, Ye Xinyue et al. Spatiotemporal Dynamics of Carbon Intensity From Energy Consumption in China . Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(4): 631-650.] https://doi.org/10.11821/dlxb201310011 URL [本文引用: 1] 摘要 The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%鈥45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China's carbon intensity from energy consumption in 1997鈥2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China's carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP(11.72%). Secondly, the trend of Moran's I indicated that China's carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China's carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction.
[16]	国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2001-2013. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics.China Statistical Yearbook[M].Beijing: China Statistics Press ,2001-2013.] [本文引用: 1]
[17]	国家统计局,环境保护部.中国环境统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2001-2013. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics, Ministry of Environmental Protection. China Environmental Statistical Yearbook[M].Beijing: China Statistics Press ,2001-2013.] [本文引用: 1]
[18]	李子奈,叶阿忠.高级应用计量经济学[M].北京:清华大学出版社,2012. [本文引用: 2] [Li Zinai, Ye Azhong.Advanced applied econometrics [M].Beijing: Tsinghua University Press,2012.] [本文引用: 2]
[19]	Rey S J. Spatial Empirics for Economic Growth and Convergence [J]. Geographical Analysis, 2001, 33(3): 195-214. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.2001.tb00444.x URL [本文引用: 1] 摘要 This paper suggests some new empirical strategies for analyzing the evolution of regional income distributions over time and space. These approaches are based on extensions to the classical Markov transition matrices that allow for a more comprehensive analysis of the geographical dimensions of the transitional dynamics. This is achieved by integrating some recently developed local spatial statistics within a Markov framework. Insights to not only the frequency with which one economy may transition across different classes in the income distribution, but also how those transitions may or may not be spatially dependent are provided by these new measures. A number of indices are suggested as ways to characterize the space-time dynamics and are illustrated in a case study of U. S. regional income dynamics over the 1929鈥1994 period.
[20]	Anselin L. Local Indicators of Spatial Association Analysis-LISA [J]. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x URL [本文引用: 1] 摘要 The capabilities for visualization, rapid data retrieval, and manipulation in geographic information systems (GIS) have created the need for new techniques of exploratory data analysis that focus on the “spatial” aspects of the data. The identification of local patterns of spatial association is an important concern in this respect. In this paper, I outline a new general class of local indicators of spatial association (LISA) and show how they allow for the decomposition of global indicators, such as Moran's I, into the contribution of each observation. The LISA statistics serve two purposes. On one hand, they may be interpreted as indicators of local pockets of nonstationarity, or hot spots, similar to the G i and G* i statistics of Getis and Ord (1992). On the other hand, they may be used to assess the influence of individual locations on the magnitude of the global statistic and to identify “outliers,” as in Anselin's Moran scatterplot (1993a). An initial evaluation of the properties of a LISA statistic is carried out for the local Moran, which is applied in a study of the spatial pattern of conflict for African countries and in a number of Monte Carlo simulations.
[21]	Ehrlich P R, Holdren J P. Impact of Population Growth [J]. Science, 1971, 171(3): 1212-1217. URL [本文引用: 1]
[22]	Dietz T, Rosa E A. Rethinking the Environmental Impacts of Population,Affluence and Technology [J]. Human Ecology Review, 1994, 2(1): 277-300. [本文引用: 1]
[23]	何小钢, 张耀辉. 中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究 [J]. 中国工业经济, 2012, (1): 26-35. URL [本文引用: 1] 摘要新世纪以来中国工业转型特征明显,行业CO2排放强度呈波动下降走势,但2003年工业再度重型化和2008年金融危机导致排放强度明显上升。基于改进的STIRPAT模型,本文利用动态面板数据实证研究了工业碳排放的影响因素,并详细考察了中国工业CO2库兹涅茨曲线（CKC）的类型及成因。主要结论是：中国工业CKC呈＂N型＂走势,而非传统的＂倒U型＂,即CO2排放与经济增长在倒U型走势之后又形成拐点,出现＂重组＂现象;投资规模与排放显著正相关,研发强度不是影响排放的主要因素,CO2排放是个动态调整过程,存在明显的滞后效应;政府节能减排政策有助于降低排放,减排治理政策应从产业结构、技术进步、宏观经济环境以及环境规制等多方面综合考虑。 [He Xiaogang, Zhang Yaohui. Influence factors and environmental kuznets curve relink effect of Chinese industry's carbon emission--empirical research based on STIRPAT Model with industrial dynamic panel data . China Industrial Economics, 2012,(1): 26-35.] URL [本文引用: 1] 摘要新世纪以来中国工业转型特征明显,行业CO2排放强度呈波动下降走势,但2003年工业再度重型化和2008年金融危机导致排放强度明显上升。基于改进的STIRPAT模型,本文利用动态面板数据实证研究了工业碳排放的影响因素,并详细考察了中国工业CO2库兹涅茨曲线（CKC）的类型及成因。主要结论是：中国工业CKC呈＂N型＂走势,而非传统的＂倒U型＂,即CO2排放与经济增长在倒U型走势之后又形成拐点,出现＂重组＂现象;投资规模与排放显著正相关,研发强度不是影响排放的主要因素,CO2排放是个动态调整过程,存在明显的滞后效应;政府节能减排政策有助于降低排放,减排治理政策应从产业结构、技术进步、宏观经济环境以及环境规制等多方面综合考虑。
[24]	Elhorst J P. Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models [J]. International Regional Science Review, 2003, 26(3): 244-268. https://doi.org/10.1177/0160017603253791 URL [本文引用: 1] 摘要 This article provides a survey of the specification and estimation of spatial panel data models. These models include spatial error autocorrelation, or the specification is extended with a spatially lagged dependent variable. In particular, the author focuses on the specification and estimation of four panel data models commonly used in applied research: the fixed effects model, the random effects model, the fixed coefficients model, and the random coefficients model. The survey discusses the asymptotic properties of the estimators and provides guidance with respect to the estimation procedures, which should be useful for practitioners.
[25]	Anselin L, Bera A K, Florax R et al. Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence [J]. Regional Science and Urban Economics, 1996, 26(1): 77-104. https://doi.org/10.1016/0166-0462(95)02111-6 URL [本文引用: 1]

SO₂ Emissions and the Environmental Kuznets Curve:the Case of Chinese Provinces

2009

... 近年来学者们从不同角度对工业废气排放及其影响因素进行了一系列的研究,研究内容主要集中在以下3个方面：第一,将工业废气作为环境污染的衡量指标,对工业废气与经济增长的环境库兹涅茨曲线（EKC）关系进行实证检验^[1-5];第二,从规模效应、结构效应和技术效应等方面对工业废气排放的影响进行因素分解分析^[6,7];第三,工业废气排放的主要影响因素研究,包括经济发展^[8]、外商直接投资^[9]和产业结构^[10]等方面.迄今为止关于工业废气排放影响因素的研究成果大都采用传统的省际面板数据进行实证分析,未考虑到空间因素的影响,难以揭示区域工业废气排放的空间作用.在研究方法上,李建豹、孙才志、郑德凤等学者运用探索性空间数据分析方法分别对中国各省域二氧化碳排放^[11]、水足迹强度^[12]、生态负荷强度^[13]的空间分布格局进行研究.许海平、程叶青等学者建立空间计量模型分析碳排放^[14]、碳排放强度^[15]的影响因素. ...

Environmental Kuznets curves: A spatial econometric approach

2006

基于Weibull函数和Gamma函数的环境污染与经济增长的关系

2007

基于Weibull函数和Gamma函数的环境污染与经济增长的关系

2007

中国工业环境库兹涅茨曲线分析——基于空间面板模型的经验研究

2010

中国工业环境库兹涅茨曲线分析——基于空间面板模型的经验研究

2010

江西省经济增长与工业三废排放水平关系的实证研究

2012

江西省经济增长与工业三废排放水平关系的实证研究

2012

大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例

2013

大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例

2013

北京市工业废气排放的环境库兹涅茨特征及因素分析

2005

北京市工业废气排放的环境库兹涅茨特征及因素分析

2005

中国工业废气排放与经济增长关系的区域分异研究

2011

中国工业废气排放与经济增长关系的区域分异研究

2011

外商直接投资对我国环境效应的实证研究

2014

外商直接投资对我国环境效应的实证研究

2014

环渤海地区的经济增长与工业废气污染问题研究

2009

环渤海地区的经济增长与工业废气污染问题研究

2009

中国省域CO₂排放时空格局分析

2014

中国省域CO₂排放时空格局分析

2014

基于ESDA的中国省际水足迹强度的空间关联格局分析

2013

基于ESDA的中国省际水足迹强度的空间关联格局分析

2013

中国省际资源环境成本及生态负荷强度的时空演变分析

2014

中国省际资源环境成本及生态负荷强度的时空演变分析

2014

空间依赖、碳排放与人均收入的空间计量研究

2012

空间依赖、碳排放与人均收入的空间计量研究

2012

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

2014

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

2014

2001-2013

... 为了描述中国各省域工业废气排放在地理空间上的分布特征,本文运用探索性空间数据分析方法对工业废气排放的空间相关性及集聚效应进行分析.探索性空间数据分析主要是利用空间相关性检验来探索经济活动的空间格局和分布特征,包括全局空间相关性检验和局域空间相关性检验.选取2000~2012年中国31个省（市、自治区）作为样本（由于数据缺乏,未包括台湾省、香港和澳门特别行政区）,原始数据来源于《中国统计年鉴》^[16]和《中国环境统计年鉴》^[17].所有检验结果根据国家地理信息系统中各省份的相关地理统计数据,使用Geoda1.6.6软件计算得到. ...

2001-2013

2012

... Moran指数I取值范围为[-1,1],Moran值大于0表示正相关,单元间具有相似属性;而小于0则表示负相关^[18].2000~2012年中国工业废气排放的全局Moran指数计算结果,见表1所示. ...

... 对于空间计量模型,普通最小二乘估计方法会导致估计是有偏或者无效的,因此采用极大似然法估计SLM和SEM模型的参数^[18].通常情况下,当回归分析局限于一些特定的个体时,固定效应模型是更好的选择^[24].本文选取2000~2012年中国31个省（市、自治区）作为样本,通过Matlab软件分别估计了空间滞后模型和空间误差模型的无固定效应、空间固定效应、时间固定效应、时间和空间双固定效应.但从4种模型的估计结果来看,空间固定效应模型的拟合优度和对数似然值最高,是最合适的回归模型.本文仅列示出空间固定效应模型的估计结果,见表3. ...

2012

Spatial Empirics for Economic Growth and Convergence

2001

... 借鉴Rey提出的时空跃迁测度法^[19],对比2000年和2012年各省域的变化情况,受自身工业废气排放因素影响,主动发生跃迁而改变象限的省域主要为上海、安徽、湖北等,其中上海和湖北,通过降低工业废气排放,分别由高-高和高-低的集聚省域,跃迁到低-高和低-低的集聚区域;安徽省则受自身工业废气排放增加的影响,从第二象限跃迁到第一象限.广西省和陕西省则是受周边省域的影响,被动发生跃迁而改变象限,广西省由于周边省份工业废气排放的相对减少,由高-高集聚的第一象限跃迁到高-低聚集的第四象限,而陕西省则由于周边省域工业废气排放的相对增加,由第三象限的低-低集聚跃迁到第二象限的低-高集聚区域. ...

Local Indicators of Spatial Association Analysis-LISA

1995

... Anselin提出了局部空间关联指标LISA,LISA集聚图分析能够进一步检验空间集聚的显著性水平^[20].2000年、2012年工业废气排放的LISA集聚图见图2所示. ...

Impact of Population Growth

1971

... Ehrlich和Holdren提出IPAT恒等式（I=PAT）,反映人口对环境压力的影响^[21].I是环境压力（Impact）,P是人口数量（Population）,A是富裕度（Affluence）,T是技术（Technology）.Dietz和Rosa在IPAT恒等式的基础上,提出了随机回归影响模型^[22],简称STIRPAT模型,其表达式为： ...

Rethinking the Environmental Impacts of Population,Affluence and Technology

1994

中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究

2012

... STIRPAT模型既允许将各系数作为参数来进行估计,也允许对各影响因素进行适当的分解,大量文献根据各自研究特点对STIRPAT模型进行相应的改进^[23].本文在STIRPAT模型的基础上构建中国工业废气排放影响因素的计量模型： ...

中国工业碳排放影响因素与CKC重组效应——基于STIRPAT模型的分行业动态面板数据实证研究

2012

Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models

2003

Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence

1996

... 根据Anselin等提出的判别准则：如果在空间依赖性检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著,且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著,则可以断定适合的模型是空间滞后模型;相反,如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著,且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著,则可以断定空间误差模型是恰当的模型^[25].通过表3的空间相关性LM检验发现,LMLAG（5.944）较之LMERR（0.204）在统计上更加显著,并且在5%的显著性水平下,R-LMLAG显著而R-LMERR不显著.此外,无论是拟合优度R²还是对数似然值logL,SLM模型都明显高于SEM模型.因此,SLM模型比SEM模型对样本更具有解释力,是最优选择.从表3的SLM估计结果可以看出： ...

〈

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中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

Spatial Characteristics and Influencing Factors of Industrial Waste Gas Emission in China

1 工业废气排放的空间分布特征

1.1 全局空间相关性检验

1.2 局域空间相关性检验

2 基于STIRPAT模型的工业废气排放影响因素的空间计量分析

2.1 模型构建

2.2 实证分析

3 结论及建议

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子