產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈大氣污染物排放的影響

1、<p>　　產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈大氣污染物排放的影響</p><p>　　摘要：基于環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線分析框架，本文采用動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型，分析環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、合理化對(duì)煙（粉）塵和SO2兩種大氣污染物排放的影響。研究發(fā)現(xiàn)：各省份兩種大氣污染物排放存在顯著空間相關(guān)性，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以實(shí)現(xiàn)煙（粉）塵和SO2減排，但會(huì)增加其鄰近省份的排放；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化只能促進(jìn)煙（粉）塵減排，并未產(chǎn)生顯著

2、空間溢出； 煙（粉）塵排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)符合EKC假說，而SO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈U型曲線關(guān)系；大氣污染治理投資能促進(jìn)本省及其鄰近省份的煙（粉）塵減排，而對(duì)SO2排放沒有顯著影響。因此，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化是解決大氣污染的有效途徑，而如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)聯(lián)防聯(lián)控、如何避免“搭便車”、如何避免“污染轉(zhuǎn)移”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是解決大氣污染的關(guān)鍵。 </p><p>　　關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷；煙（粉）塵和SO2排放；空間效應(yīng)；動(dòng)

3、態(tài)空間杜賓面板模型 </p><p>　　中圖分類號(hào)：F205文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A </p><p>　　產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的重要突破口，本文采用納入時(shí)間滯后以及考慮內(nèi)生變量和外生變量空間相關(guān)性的動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型，構(gòu)造大氣污染權(quán)重矩陣，試圖從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化維度來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷，以及兩種大氣污染物與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、大氣污染治理投資的關(guān)系。 </p>

4、<p>　　一、變量選取與數(shù)據(jù)來源 </p><p><b>　?。ㄒ唬┳兞窟x取 </b></p><p>　　針對(duì)環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的大氣污染以及能源消費(fèi)特點(diǎn)，本文選取煙（粉）塵和SO2兩種大氣污染物排放量為被解釋變量，其排放量為人均排放量（噸/人）；選取的解釋變量包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（TS）和合理化（TL）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）、大氣污染治理投資（inv），具體如

5、下： </p><p>　　1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（TS）和合理化（TL）。借鑒干春暉等構(gòu)建的衡量方法，TS通過第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值來計(jì)算，以反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷是否朝著低污染的 “服務(wù)化”方向發(fā)展。TL是要素投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)耦合程度的一種衡量，若TL=0，表明經(jīng)濟(jì)處于均衡狀態(tài)；若其值不為0，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離了均衡狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，其具體形式為： </p><p>　　TL=∑3

6、i=1（yiy）ln（yili/yl）（1） </p><p>　　其中y表示產(chǎn)值，l表示就業(yè)，yi為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（i=1，2，3），li為第i產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。 </p><p>　　2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）。本文利用人均gdp來代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，在模型中納入人均gdp的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)，研究煙（粉）塵和SO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，用人均gdp（元/人）來衡量；為消除價(jià)格波動(dòng)的影響，以2000年為基

7、期計(jì)算人均gdp的實(shí)際數(shù)。 </p><p>　　3.大氣污染治理投資（inv）。本文利用人均大氣污染治理投資分析其是否對(duì)煙（粉）塵和SO2減排取得了良好效果，取值為以2000年為基期的實(shí)際人均大氣污染治理投資（元/人）。 </p><p>　　此外，為消除變量可能存在的異方差，還將所有變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。 </p><p><b>　　（二）數(shù)據(jù)來源 &

8、lt;/b></p><p>　　樣本數(shù)據(jù)的選取區(qū)間是2000-2012年，煙（粉）塵和SO2排放數(shù)據(jù)由生活排放和工業(yè)排放兩部分構(gòu)成。其中，2000-2010年，煙（粉）塵數(shù)據(jù)是煙塵排放總量與粉塵排放總量加總而來。2004-2012年煙（粉）塵、SO2數(shù)據(jù)來源于2005-2013年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，2000-2003年數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。各省份gdp、三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)、總?cè)丝跀?shù)量來自2

9、001-2013年各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，大氣污染治理投資來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。 </p><p><b>　　二、研究方法 </b></p><p>　?。ㄒ唬┛臻g自相關(guān)性分析 </p><p>　　空間自相關(guān)是指區(qū)域鄰近省份的樣本觀測(cè)值之間存在的相互影響，判斷煙（粉）塵或SO2排放空間自相關(guān)性存在與否，一般可通過刻畫全局空間自相關(guān)性的指標(biāo)――全局

10、莫蘭指數(shù)（global Moran’s I）進(jìn)行檢驗(yàn)，其表達(dá)式為： </p><p>　　Moran’s I=∑i∑j（Yi-Y）（Yj-Y）S2∑i∑jwij， </p><p>　　S2=1n∑i（Yi-Y）2，Y=1n∑iYi（2） </p><p>　　其中Yi和Yj為觀測(cè)值，wij為空間權(quán)重矩陣中的元素。Moran’s I的取值范圍為[-1，1]，Mora

11、n’s I>0，說明存在正的相關(guān)性，越大相關(guān)性越強(qiáng)；Moran’s I<0，存在負(fù)的相關(guān)性，Moran’s I=0時(shí)，不存在空間相關(guān)性。 </p><p>　　雖然全局莫蘭指數(shù)可以檢驗(yàn)大氣污染空間相關(guān)性的總體特征和趨勢(shì)，但仍存在一定缺陷。如果一些省份間的大氣污染存在正相關(guān)，而另一些省份間的大氣污染存在負(fù)相關(guān)，則正負(fù)效應(yīng)會(huì)抵消，只有各省份的莫蘭指數(shù)一致時(shí)，全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)論才有效。因此，需進(jìn)一步通

12、過莫蘭散點(diǎn)圖（Moran’s scatter plot）來檢驗(yàn)是否存在局域的空間集聚。莫蘭散點(diǎn)圖可劃分為4個(gè)象限，其中1、3象限為正的空間相關(guān)性，2、4象限為負(fù)的空間相關(guān)性。具體來說，第1象限表示高-高集聚（HH），即大氣污染排放水平高的省份被同是大氣污染排放水平高的省份包圍；第2象限表示高-低集聚（LH），即大氣污染排放水平低的省份被高的省份包圍；第3象限表示低-低集聚（LL），即大氣污染排放水平低的省份被同是大氣污染排放水平低的省份

13、包圍；第4象限表示低-高集聚（HL），即大氣污染排放水平高的省份被低的省份包圍。 </p><p><b>　?。ǘ┠Ｐ驮O(shè)定 </b></p><p>　　借鑒EKC的分析方法，本文參考Elhorst（2012）關(guān)于動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型（SDM）的設(shè)定，建立以下模型： </p><p>　　lnYt=τlnYt-1+ρWlnYt+lnXtβ+

14、WlnXtθ+μ+ξtιN+ut </p><p>　　lnXt=（lngdpt，（lngdpt）2，lnTLt，lnTSt，lninvt） </p><p>　　u=（u1，u2，…，uN）T（3） </p><p>　　lnYt是N×1被解釋變量， 即煙（粉）塵或SO2排放量，包含每個(gè)空間單元（i=1，2，…，N）在時(shí)間t（t=1，2，…，T）的觀測(cè)值

15、； lnXt是N×K的外生解釋變量；W為反映空間相關(guān)性結(jié)構(gòu)的空間權(quán)重矩陣；τ刻畫了上期大氣污染物排放量大小對(duì)本期排放量的影響；ρ為空間自回歸系數(shù)，表示鄰近區(qū)域大氣污染對(duì)本區(qū)域的空間影響；β為外生解釋變量的系數(shù)；θ為空間滯后解釋變量的系數(shù)，表示本區(qū)域解釋變量對(duì)鄰近區(qū)域大氣污染的影響；μi（i=1，2，…，N）為空間固定效應(yīng)，控制了所有空間固定且不隨時(shí)間變化的量；ξt為時(shí)間固定效應(yīng)，控制了所有時(shí)間固定且不隨空間變化的量；ιN為N&

16、#215;1向量；ut隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，且ut ～ iid（0， σ2）。 　?。ㄈ?空間權(quán)重矩陣 </p><p>　　為探討不同空間權(quán)重矩陣對(duì)空間相關(guān)性結(jié)構(gòu)的影響，本文選取和構(gòu)造了地理、經(jīng)濟(jì)、大氣污染等三種不同空間權(quán)重矩陣。 </p><p>　　1.地理空間權(quán)重矩陣。地理權(quán)重矩陣采用一階Rook鄰近矩陣，即兩地區(qū)i和j相鄰，則Wij=1，不相鄰則為0，主對(duì)角元素Wii=0。其形式為Wg

17、=（Wij）N×N，其中N為區(qū)域內(nèi)省份個(gè)數(shù)。 </p><p>　　2.經(jīng)濟(jì)和污染空間權(quán)重矩陣。本文利用經(jīng)濟(jì)或污染空間權(quán)重矩陣來反映由區(qū)域單元經(jīng)濟(jì)發(fā)展或污染程度不同，而導(dǎo)致的區(qū)域之間空間關(guān)系的差異性，并借鑒王立平等構(gòu)建的表達(dá)式： </p><p>　　Wx=Wg*diag（X1X，X2X，…，XNX） </p><p>　　其中 Xi=1T∑Tt=1Xit

18、，X=1N×T∑Ni=1∑Tt=1Xit（4） </p><p>　　T為考察時(shí)間期數(shù)， 當(dāng)Xi=gdpi時(shí)代表經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣We； 當(dāng)Xi=Ei時(shí)為大氣污染權(quán)重矩陣Wp， Ei為各省份煙（粉）塵或SO2排放量。此外，需要對(duì)空間權(quán)重矩陣Wg、We、Wp進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其行和為1。 </p><p><b>　　三、實(shí)證分析 </b></p>&

19、lt;p>　?。ㄒ唬┛臻g自相關(guān)檢驗(yàn) </p><p>　　本文采用三種不同的空間權(quán)重矩陣，對(duì)兩種大氣污染指標(biāo)進(jìn)行全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，其結(jié)果如圖1和圖2所示。由圖1和圖2可知兩種大氣污染物都表現(xiàn)出較為顯著的空間相關(guān)性，其空間相關(guān)性先是隨著時(shí)間的推移而增加，然后趨于穩(wěn)定，這與環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈各省份間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不斷加深相吻合。此外，對(duì)于三種不同的空間權(quán)重矩陣，其空間相關(guān)性變化趨勢(shì)基本保持一致，但由Rook鄰近矩陣所

20、得出的空間相關(guān)性值大于經(jīng)濟(jì)和大氣污染空間權(quán)重矩陣，這反映了不同空間權(quán)重矩陣所產(chǎn)生的空間效應(yīng)不同。 </p><p>　　通過莫蘭散點(diǎn)圖來進(jìn)一步分析大氣污染的局域空間特征，具體結(jié)果如圖3和圖4所示①。通過圖3和圖4可以發(fā)現(xiàn)冀、晉、內(nèi)蒙古、遼、魯大氣污染水平高的省份，被同是大氣污染水平高的省份所包圍，即HH集聚；而大氣污染水平低的京、津兩市被高的省份所包圍，即LH集聚。因此，大部分省份表現(xiàn)出一致的空間自相關(guān)特征，即大

21、氣污染排放水平高的省份存在明顯集聚現(xiàn)象，這也支持了全局莫蘭指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果。 </p><p><b>　　（二）模型估計(jì) </b></p><p>　　首先，基于三種不同矩陣進(jìn)行模型估計(jì)，其擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然值如表1所示?；诓煌瑱?quán)重矩陣的模型估計(jì)取得較好效果，但基于大氣污染權(quán)重矩陣的擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然值略大于另兩種情況。此外，原假設(shè)為空間固定效應(yīng)顯著的LR檢驗(yàn)結(jié)果（

22、69.65，自由度為7，p=000），表明時(shí)間、空間雙固定效應(yīng)優(yōu)于空間固定效應(yīng)，原假設(shè)為時(shí)間固定效應(yīng)顯著的LR檢驗(yàn)結(jié)果（10059，自由度為12，p=000），表明雙固定效應(yīng)優(yōu)于時(shí)間固定效應(yīng)。因此，本文選擇基于大氣污染權(quán)重矩陣的時(shí)間和空間雙固定效應(yīng)動(dòng)態(tài)SDM模型進(jìn)行分析，具體結(jié)果如表2所示。 </p><p><b>　?。ㄈ┙Y(jié)果分析 </b></p><p>　　

23、1.模型的時(shí)間滯后項(xiàng)與空間自相關(guān)項(xiàng)系數(shù)通過了1%的顯著水平檢驗(yàn)，說明兩種大氣污染物都存在顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。時(shí)間滯后項(xiàng)的系數(shù)為正且小于1，即上一期的排放量對(duì)本期排放量具有正向影響，這與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的穩(wěn)定性、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等調(diào)整的緩慢性，以及環(huán)境政策效果的滯后性等眾多宏觀經(jīng)濟(jì)因素密不可分。對(duì)于空間溢出效應(yīng)，鄰近省份煙（粉）塵和SO2排放每增加1%分別導(dǎo)致本省份增加05657%和04953%，說明本省份大氣污染不

24、僅取決于自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等內(nèi)因，還受其鄰近省份大氣污染的影響。之所以表現(xiàn)出這種顯著的空間溢出效應(yīng)，一方面與風(fēng)向、大氣污染易于擴(kuò)散等自然因素密不可分，另一方面與區(qū)域各省份之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、經(jīng)濟(jì)往來等經(jīng)濟(jì)因素緊密相關(guān)。這也說明如果沒有協(xié)調(diào)一致的大氣污染治理措施，各省份的大氣污染治理并不能取得良好的效果。 </p><p>　　2.模型1中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化系數(shù)通過了10%的顯著水平檢驗(yàn)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和

25、合理化對(duì)煙（粉）塵排放具有顯著影響；其彈性系數(shù)分別為-00076和00261，這說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化能夠降低煙（粉）塵的排放，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化可以促進(jìn)煙（粉）塵減排。模型2中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化彈性系數(shù)為-01070，且通過了1%的顯著水平檢驗(yàn)， 說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以促進(jìn)SO2減排，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化系數(shù)并不顯著。 </p><p>　　總體而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化可以促進(jìn)煙（粉）塵和SO2排放，但其彈性系數(shù)較小，尤其是對(duì)

26、于煙（粉）塵而言，其彈性系數(shù)接近0，故其減排效果仍較??；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)SO2排放影響并不顯著，對(duì)于煙（粉）塵減排效果也較小，這與環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化特征相符。2000-2012年間，北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指標(biāo)由153增加至337，而其他省份不僅處于較低水平（06-1之間）且十余年間未有明顯提高，甚至出現(xiàn)某些年份下降的現(xiàn)象，這反映了環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈各省份（北京市除外）產(chǎn)業(yè)高級(jí)化進(jìn)程緩慢，即高污染、高能耗的第二產(chǎn)業(yè)仍處于主導(dǎo)地位，而第三產(chǎn)業(yè)

27、發(fā)展步伐明顯落后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化并未有效促進(jìn)兩種大氣污染物減排。此外，2012年晉、內(nèi)蒙古兩地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標(biāo)在03以上，冀、遼、魯三省份在02左右，只有京、津兩市較為接近0，說明京、津兩市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍不合理，即尚未實(shí)現(xiàn)人口、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化并未有效促進(jìn)大氣污染減排。 </p><p>　　3.模型1和模型2中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其二次項(xiàng)通過了顯著性檢驗(yàn)，即煙（粉）塵和S

28、O2排放受到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的顯著影響，但二者與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系卻存在一定差異，煙（粉）塵排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在倒U型曲線關(guān)系：隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，煙（粉）塵的排放逐漸增加，當(dāng)跨過拐點(diǎn)后，其排放逐漸降低，從而實(shí)現(xiàn)了煙（粉）塵減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展。SO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在U型曲線關(guān)系，隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，SO2排放經(jīng)歷短暫下降，然后呈上升狀態(tài)，這與環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈長(zhǎng)期以來依賴煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)有著密切聯(lián)系。由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致的能源消費(fèi)需求越來越大， 若不改變現(xiàn)有

29、的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，將會(huì)導(dǎo)致SO2排放隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而不斷增加。另外，由于研究年限較短，SO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系仍是倒U型曲線的一部分，實(shí)現(xiàn)SO2減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)協(xié)調(diào)發(fā)展的拐點(diǎn)還較遠(yuǎn)。 　　4.大氣污染治理投資能促進(jìn)煙粉塵減排，但其彈性系數(shù)較小，其減排效果也較小，這與各省份大氣污染治理投入較少，或治污效率較低有關(guān)。對(duì)于SO2排放，其系數(shù)并未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，這可能與SO2污染較為嚴(yán)重的山東、遼寧等地大氣污染治理投資，在整體區(qū)域處于較低水平有關(guān)。

30、 </p><p>　　5.對(duì)于煙（粉）塵而言，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、大氣污染治理投資等影響因素，對(duì)其鄰近省份的排放水平具有顯著影響，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)其鄰近省份沒有產(chǎn)生顯著影響。具體而言，本省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致鄰近省份煙（粉）塵排放的增加，而大氣污染治理投資的增加有利于降低其鄰近省份的排放水平。對(duì)于SO2，只有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應(yīng)，即本省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化會(huì)導(dǎo)致其鄰近省份SO2排放增加，而其他因素

31、并未通過統(tǒng)計(jì)上的顯著檢驗(yàn)。因此，對(duì)于兩種大氣污染物而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化存在顯著的溢出效應(yīng)，即本省經(jīng)濟(jì)向低污染的“服務(wù)化”方向發(fā)展時(shí)，會(huì)導(dǎo)致鄰近省份的大氣污染排放水平增加，這與環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈各省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)更多的是區(qū)域內(nèi)省份之間的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān)。例如北京市將一些高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到河北省，以實(shí)現(xiàn)自身產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，這種產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移在帶動(dòng)河北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也為其帶來了嚴(yán)重的環(huán)境問題。 </p><p><b

32、>　　四、結(jié)論 </b></p><p>　　本文采用動(dòng)態(tài)空間杜賓面板模型，分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈煙（粉）塵和SO2排放空間效應(yīng)的影響，并得到以下結(jié)論： </p><p>　　1.煙（粉）塵、SO2兩種大氣污染物存在顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)和空間相關(guān)性。從全局空間相關(guān)性看，大氣污染的空間相關(guān)經(jīng)歷了先上升后趨穩(wěn)定的過程。從局域空間相關(guān)性看，冀、晉、內(nèi)蒙古、遼、魯五省份表

33、現(xiàn)出高集聚。 </p><p>　　2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化能夠促進(jìn)煙（粉）塵和SO2減排，但其減排效果仍處于較低水平；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化只會(huì)促進(jìn)煙粉塵減排，其減排效果也較小。 </p><p>　　3.煙（粉）塵排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系符合EKC假說，即隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其排放情況會(huì)得到改善；而SO2排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的EKC假說并不成立，或者尚未出現(xiàn)，呈U型關(guān)系，即隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，SO2排放會(huì)持續(xù)增加。

34、 </p><p>　　4.大氣污染治理投資能夠促進(jìn)煙（粉）塵減排，而對(duì)SO2減排效果不顯著。 </p><p>　　5.本省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)其鄰近省份的煙（粉）塵排放存在顯著正向溢出效應(yīng)，鄰近省份大氣污染治理投資的增加會(huì)降低本省份煙（粉）塵排放；對(duì)于SO2，只有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化存在正向空間溢出效應(yīng)。 </p><p>　　針對(duì)上述結(jié)論，本文認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高

35、級(jí)化發(fā)展緩慢、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理是環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈面臨的較為嚴(yán)峻的問題，這也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷未能有效促進(jìn)煙（粉）塵和SO2減排的主要原因。由于大氣污染及其影響因素存在空間效應(yīng)，單個(gè)省份的治理措施很難取得良好效果。如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)大氣污染的聯(lián)防聯(lián)控，如何避免大氣污染治理的“搭便車”現(xiàn)象，如何解決以“污染轉(zhuǎn)移”為代價(jià)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等一系列問題是解決區(qū)域大氣污染問題的關(guān)鍵。目前，各省份大氣污染治理投資仍處于較低水平，增加大氣污染治理投資，提高資金利用效率

36、是解決大氣污染的有效途徑?？傊?，實(shí)現(xiàn)大氣污染減排需要各省份的共同努力。 </p><p><b>　　注釋： </b></p><p>　?、倩谌N不同矩陣2000-2012年兩種大氣污染物的莫蘭散點(diǎn)圖結(jié)果基本相似，限于篇幅，本文只分析了2012年基于大氣污染權(quán)重矩陣的莫蘭散點(diǎn)圖。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn)： <

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51、analyzes the effects of rationalization and advancement of industrial structure on Bohai Rim Region′s Soot （dust） and SO2 emissions. The results show that： there exits significant spatial dependence among each province′s

52、 air pollution， and advancement of industrial structure can promote the reduction of Soot （dust） and SO2 emissions in own province， while increasing emissions of neighboring</p><p>　　Key words：industrial str