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2018 , Vol. 37 >Issue 8: 1541 - 1557

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201808006

中国工业发展的资源环境压力空间分异演化及影响因素

  • 周笑 ,
  • 王鹏飞
展开
  • 首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048
通讯作者：王鹏飞（1964- ）,男,北京人,博士,教授,主要从事经济地理和区域发展研究。 E-mail：

作者简介：周笑（1991- ）,女,山东淄博人,博士研究生,主要从事经济地理和区域发展研究。E-mail：

收稿日期: 2018-02-21

  要求修回日期: 2018-06-02

  网络出版日期: 2018-08-20

基金资助

国家自然科学基金重点项目（41430636）

收起

Spatial evolution and influencing factors of industrial resources and environmental pressures in Chinese cities

  • ZHOU Xiao ,
  • WANG Pengfei
Expand
  • College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

Received date: 2018-02-21

  Request revised date: 2018-06-02

  Online published: 2018-08-20

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《地理研究》编辑部 所有
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摘要

基于探知中国经济进入新常态前后工业发展的资源环境压力格局演化的初衷,以全国285个城市为研究对象,通过构建工业资源压力和工业环境压力评价指标体系,刻画两种压力的空间格局,比较归纳演化特征;基于空间计量模型识别工业资源环境压力的影响因素,比对作用方向和作用强度变化。结果显示：① 全国工业资源压力东高西低的格局进一步显著,沿海产业集聚地区是热点区域;工业环境压力西高东低、北高南低的空间格局弱化,北方产业集聚区是热点区域。② 工业资产规模、工业生产效益、工业劳动生产水平是影响工业资源压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减小,工业生产效益的正向驱动作用增大,工业劳动生产水平的负向驱动作用减小。③ 工业资产规模、环境规制、工业开放水平、工业生产效益、工业化水平是影响工业环境压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减弱,环境规制的驱动方向由正向转为负向,工业开放水平和工业生产效益的作用分别由正向显著和负向显著弱化为不显著,而工业化水平的作用由不显著演化为显著的正向驱动。④ 比较影响两种压力格局的主要因素,工业环境压力格局形成的动力机制比较复杂,在中国经济进入新常态背景下,工业环境压力影响因素的作用强度和作用方向变化更为剧烈。

关键词： 工业发展; 资源环境压力; 时空演化; 影响因素; 新常态

本文引用格式

周笑 , 王鹏飞 . 中国工业发展的资源环境压力空间分异演化及影响因素[J]. 地理研究, 2018 , 37(8) : 1541 -1557 . DOI: 10.11821/dlyj201808006

Abstract

The pattern of industrial resources and environmental pressures have changed before and after China's economy entering the new normal. Summarizing the spatial evolution characteristics and their influencing factors of industrial resources and environmental pressures is the main aim of this paper. To construct the industrial resources pressures and industrial environmental pressure evaluation system, the spatio-temporal characteristics of these two pressures are analyzed based on the sample of 285 Chinese cities. This paper uses spatial econometric models to quantify the influences of industrial resources and environmental pressures at the direction and the intensity. The results show that: (1) The industrial resources pressures in eastern China tend to be higher than those of western China. The coastal industrial agglomeration area is industrial resources pressures hot spot region. As the main affecting factors of the industrial resources pressures, the positive driving effects of industrial assets scale and production benefit have been reduced and increased, while the negative driving effect of industrial labor production level has been reduced. (2) The industrial environmental pressures are higher in western China than in eastern China and higher in northern China than in southern China and this spatial pattern tends to be less efficient. Industrial agglomeration area in northern China is industrial environmental pressures hot spot region. The positive driving effect of industry assets on industrial environmental pressures have been weakened. Environmental regulation has changed from promotion to inhibition, while industrialization from not obvious to positive. The function of industrial opening level and industrial production benefit have been weakened from positive and negative respectively to not obvious. (3) Through comparing the main factors of the two pressures pattern, it is found that the dynamic mechanism of industrial environmental pressure pattern is complex. Under the background of China's economy entering the new normal, the strength and direction of influencing factors have more effect on industrial environmental pressure.

Key words： industrial development; resources and environmental pressures; spatial evolution; influencing factors; new normal economy

1 引言

中国经济经历了自20世纪80年代以来近30年的高速增长、规模扩张、GDP竞赛,受国际环境、国内形势以及经济发展规律影响,开始进入以中高速增长、结构调整、创新驱动、素质提升、公平分享为主要特征的经济发展新常态[1]。长期以来,中国经济增长在很大程度上是由工业增长所决定的[2]。工业的高速发展有力推动了中国的现代化进程,显著增强了综合国力,同时由于工业规模快速扩张,特别是高能耗、高物耗产业集中发展,导致了一系列资源环境问题。
解析经济发展与资源环境关系是地理学以及相关学科研究人地关系演化的重要抓手[3,4,5]。局限到工业化对资源环境的影响,国内地理学的研究成果主要聚焦以下几个方面：① 工业化对资源环境单要素的影响。从人地关系的核心观点出发,资源环境基础主要指人类社会赖以生存和发展的一切物质来源[6]。其中,土地[7]、水[8,9]、矿产[10,11]、能源[12,13]作为工业化的重要支撑,大气污染[14]和水污染[15]作为工业化难以规避的副产品,顺理成章地成为了探究工业化对资源环境影响的焦点。② 重点区域资源环境压力演化。从当前全国区域发展格局看,工业化高度发展地区与人口密集区基本重合,也是资源环境压力研究最为关注的地区。这些地区以京津冀[16]、珠三角[17]、长三角[18]为首,还包括重点城市群[19]、老工业基地[20,21]等。③ 资源环境压力的影响机制。厘清影响工业化资源环境压力的因素及其作用机制,是最大限度化解压力的关键。基于相关分析,研究者大多从工业生产规模[22]、工业企业集聚[23]、工业用地规模[24]、工业结构演进[25]等因素解析了资源环境压力的演化机理。④ 重点产业部门发展对资源环境的影响。采矿业[26]、电力工业[27]、造纸业[28]、石油化工业[29,30]等产业是近四十年来中国工业发展最显著的部门,也是高污染、高物耗产业的典型,因此成为了研究工业化资源环境压力的重点对象。随着中国经济进入新常态,中国的工业化发展也逐步由加速时期步入深化时期。不同时期工业发展的资源环境压力无论是空间格局,还是关键影响因素必然有所差异。研判已有成果发现,中国经济进入新常态前后工业发展的资源环境压力演化尚未成为研究议题,对工业化环境压力的关注显著高于对资源压力的关注,对两者时空演化以及影响因素的比较分析更是甚少。
考察工业发展的资源环境压力,应该厘清两个概念。一个是工业资源环境压力要素,一个是影响工业资源环境压力的因素。工业压力要素是指由于工业发展而产生,直接对资源环境产生破坏作用的要素,其中工业资源压力要素主要包括工业用地、工业用水、工业用能等;工业环境压力要素主要包括工业废气、工业废水、工业固废等。影响工业资源环境压力的因素是工业发展过程中,影响资源环境压力要素变化的因素,如工业规模、企业空间布局、产业结构升级、产业技术提升、资源利用模式转变等。
本研究的目的是刻画工业资源环境压力的空间格局,识别影响工业资源环境压力的因素,以期为相关部门制定工业发展政策提供参考。选取的研究时间节点是2006年和2015年,以重点城市为基本单元。研究的技术流程是基于已有研究对工业资源环境压力要素的甄选,结合指标数据的可获性,构建工业资源压力和工业环境压力综合评价的指标体系;运用熵权TOPSIS法综合集成评价重点城市的工业资源环境压力,通过空间自相关分析工业资源环境压力的空间相关性与集聚特征;基于空间计量模型识别工业资源环境压力的影响因素,比对在两个研究时间节点影响因素作用方向和作用强度的变化。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 工业资源环境压力的评价指标体系构建 综合评价工业发展的资源环境压力,全面精准地构建指标体系是复杂的过程。梳理已有研究关于工业发展、城市化等剧烈人类活动的资源环境影响评价指标体系发现（表1）：在资源影响评价中,主要关注了资源条件、资源循环、资源生产、资源耗用等方面,多采用工业用地、工业用水、工业用电、工业能耗、工业废弃物利用率等指标。在环境影响评价中,主要关注了环境污染（环境压力）、环境治理（环境抗压力或环境抗逆）等方面,多采用工业SO2、工业烟（粉）尘、工业废水排放量及达标率、工业固体废弃物利用率等指标。
Tab. 1 The index system of resource and environmental impact assessment on industrial development in related research[25,31-45]

表1 相关研究中关于工业发展的资源环境影响评价指标体系[25,31-45]

已有研究 资源影响评价指标 环境影响评价指标
廖重斌[31] SO2、氮氧化物年日平平均值、总悬浮微粒年均值、万元工业产值废水和固体废弃物排放量、工业废水和废气处理率
张晓东等[32] 大气环境承载指数：可吸入颗粒物浓度、单位面积工业废气排放、万元产值工业废气排放、二氧化硫浓度
水环境承载指数：万元产值工业废水排放量、单位面积工业废水排放量、单位径流量废水排放量
徐福留等[33] 总耗水量、新鲜水消耗量、燃料煤消耗量、原料煤消耗量、燃料油消耗量 废水、COD、废气、SO2、固体废弃物排放量
李鹤等[34] 环境污染：城市SO2年日均值、工业废水中COD排放量、工业废水产生量、工业废气产生量、工业固体废物产生量
环境治理：污染治理资金/GDP、工业废水外排达标率、工业固体废弃物综合利用率、环境破坏事故次数
杨威等[35] 工业建设用地、工业用电、工业固定资产投资、工业就业人员、工业煤炭消耗、工业燃油消耗、工业用水 工业废水氨氮、化学需氧量、工业废水、工业废气、工业SO2、氮氧化物、工业烟尘和粉尘排放量
赵兴国等[36] 水耗、 能耗、生态足迹耗 工业废水、工业废气,工业碳排放量
关伟等[37] 环境污染：工业废水排放量、工业烟尘排放量、工业SO2排放量、工业废水排放达标率
环境治理：环境污染源治理总投资、固体废弃物综合利用率、工业二氧化硫去除量
余瑞林等[38] 资源条件：人均耕地面积、建设用地面积、土地利用率、人均供水规模总量
资源循环：工业固体废物综合利用率、三废综合利用产值占工业产值的比例
资源耗用：单位GDP能耗、电耗,单位工业增加值能耗		 环境质量：亿元工业产值工业废气、废水、SO2、工业固废排放（产生）量,空气质量综合评价,优良天数百分比
环境治理：技术投资占全社会固定投资比例、环境污染治理本年投资额
马丽等[25] 环境污染状况：工业废水排放量、工业SO2排放量
环境治理状况：工业废水排放达标率、工业固体废弃物综合利用率
刘艳军等[39] 资源环境支撑力：人均耕地面积、森林覆盖率、人均水资源拥有量、地均铁矿基础储量、人均能源生产量
资源环境压力：人均工业废水、废气、固废排放量;
资源环境抗压力：万元GDP耗水量,能源加工转换效率,工业废水排放达标率,工业SO2去除率,工业固体废物综合利用率
刘承良等[40] 资源条件：耕地面积、建成区面积年增长率、人均耕地面积、林地面积、林地面积年增长率、森林覆盖率、供水量、供水年增加量
资源生产：水利（投资、投资比）、电力（发电量、工业资本、资本增加、资本折旧、资本寿命、投资、投资比）、原油（产量、生产率、工业资本、资本增加、资本折旧、投资比、投资）、原煤（生产率、生产量工业资本、增加资本、资本折旧、投资比、投资、资本寿命）
资源耗用：用电量,原油和原煤消耗量,用水量,用电、原油、原煤、用水缺口		 环境水平：废水、废气储量,固废存量;
环境压力：废水年增长率,废水年减少率,工业固废、工业废水排放量,城镇人均生活废水排放,废水污染比,万元工业废气、废水、固废排放,城市生活固废排放量,工业废气排放量;
环境抗逆：工业废水、废气、固废治理量,废水治理、废气、固废治理投资,环保投资额
已有研究 资源影响评价指标 环境影响评价指标
洪开荣等[41] 森林覆盖率、人均水资源量、人均耕地面积、单位工业增加值能耗、单位产值能耗和电耗 工业固体废物综合利用率,工业废水、废气、固体废弃物、工业SO2排放总量,工业污染治理年度完成投资额,环保投资占GDP比例
逯进等[42] 总量指标：一次性能源生产总量、能源消费总量
结构指标：电力消耗占能源消耗量的比例、能源消费弹性系数
效益指标：单位GDP能耗、规模以上工业万元产值能耗
地区能源相对指标：能源消费总量占全国的比例、一次性能源生产总量占全国比例		 环境污染程度指标：废水、烟尘、SO2排放量,工业固体废弃物产生量;
环境保护指标：工业固体废弃物综合利用率,SO2去除率,工业烟尘去除率,工业废水排放达标率
邹辉等[43] 环境污染：工业废水、SO2、烟（粉）尘排放量;
环境治理：污水处理厂集中处理率,生活垃圾无害化处理率
胡志强等[44] 工业废水、SO2、烟（粉）尘排放总量,万元工业总产值废水排放量,亿元工业总产值SO2、烟（粉）尘排放量
唐志强[45] 总用水量、总用电量 工业SO2、烟尘、废水排放量
基于已有研究对工业资源环境压力要素的甄选,已经基本形成共识的是：工业资源压力要素包括工业用地、工业用水、工业用能;工业环境压力要素包括工业废气、工业废水、工业固废。结合指标数据的可获性,本文选取工业用地量、工业用水量、工业用电量三项指标支撑工业资源压力评价,选取工业废水排放量、工业SO2排放量、工业烟（粉）尘排放量、一般工业固体废弃物利用率四项指标支撑工业环境压力评价（表2）。其中一般工业固体废弃物利用率是负向指标,其他指标为正向指标。
Tab. 2 Comprehensive evaluation index system of resources and environmental pressures from industrial development

表2 工业发展的资源环境压力评价指标体系

目标层 准则层 指标层 单位
工业发展的资源环境
压力		 工业资源
压力（Y）		 工业用地 km2
工业用水 万m2
工业用电 万kW⋅h
工业环境
压力（Z）		 工业废水排放量 万t
工业SO2排放量 t
工业烟（粉）尘排放量 t
一般工业固体废弃物利用率 %
2.1.2 运用熵权TOPSIS法评价工业资源环境压力 TOPSIS方法是一种常用的有限方案多属性决策分析法,可用于效益评价、决策、管理等多个领域[46]。熵权法是根据指标所提供的信息量确定指标权重的客观赋权法,不需要对数据的分布形态进行任何假定[47]。熵权法和TOPSIS法相结合,既能避免单一熵权法偏重于权重确定,使用范围和解决问题有限的缺点,又能消除TOPSIS法权重确定这一重要环节中主观因素的影响。本文以Yi、Zi分别代表工业资源和环境压力的评价值,以工业资源压力的评价值计算为例（下文研究方法同样以工业资源压力为例）,其主要步骤如下：
① 构建初始判断矩阵。假设有设有m个目标（有限个目标）,n个指标,对其中第i个目标的第j个指标的评估值为xij;
② 数据标准化。由于各指标的量纲存在不同,因此需要对初始判断矩阵进行无量纲化处理,得到矩阵V’。本文采用极差标准化进行数据标准化处理,除一般工业固体废弃物处理率为负向指标外,其他指标均为正向指标;
③ 计算第j项指标的信息熵ej：
e j = - 1 l n m ∑ i=1 m p ij l n p ij （1）
式中： p ij = x ij ' ∑ i=1 m ∑ i=1 m p ij 。
④ 确定熵权Wj：
W j = d j ∑ j = 1 n d j （2）
式中： d j = 1 - e j 。
⑤ 计算加权矩阵R,并获取正负理想解Aj+和Aj-;
r ij = x ij ' × W j （3）
式中：Aj+和Aj-分别为rij的最大值和最小值。
⑥ 计算各目标的TOPSIS评价值Yi：
Y i = L i - L i + + L i - （4）
式中： L i + = ∑ j = 1 n ( A J + - r ij ) 2 ; L i - = ∑ j = 1 n ( A J - - r ij ) 2 。
2.1.3 通过空间自相关分析工业资源环境压力的空间相关性与集聚特征 采用全局自相关描述城市工业资源压力和工业环境压力变化的整体分布状况,以判断城市工业资源压力和工业环境压力变化在空间上是否存在集聚性,通常用的检验统计量有Global Moran's I指数[48,49],计算公式如下：
（1）全局空间自相关模型
全局空间自相关反映城市单元工业资源压力在整个研究区域的整体分布情况,是判断工业资源环境压力变化是否与相邻空间有关的指标,通常用的检验统计量有Global Moran's I指数,
其计算公式为：
Moran's I = m ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m W ij ( Y i - Y ) ( Y j - Y ) ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m W ij ( Y i - Y ) 2 （5）
式中：m是城市总数;Wij是空间权重;Yi和Yj分别是研究单元i和j的工业资源评价值;Y是工业资源压力的平均值。Moran's I指数在[-1, 1]之间。当Moran's I>0时,表示工业资源压力分布空间正相关;若Moran's I值趋于1,则表明工业资源压力相似区集聚;当Moran's I=0时,表明工业资源压力分布不存在空间自相关性,工业资源压力在空间上随机分布;当Moran's I<0时,表示工业资源分布呈空间负相关,同时,若Moran's I值趋于-1,则表明工业资源压力相异区集聚。
（2）局部空间自相关模型
局部自相关分析可以有效地揭示空间单元的工业资源压力与其邻近单元之间的相关程度。Local Moran's I计算公式如下：
LocalMoran's I = m ( Y i - Y ) ∑ j = 1 m W ij ( Y j - Y ) ∑ i = 1 m ( Y i - Y ) 2 （6）
式中：m、Wij、Yi,Yj、Y代表含义与公式（5）中相同。
2.1.4 基于空间计量模型识别工业资源环境压力的影响因素及作用强度 影响工业发展的资源环境压力因素众多。胡志强等从经济发展水平、人口密度、产业结构、外资利用水平、科技支出水平和能源强度等6个方面对工业污染的影响因素进行了考察[44]。屈小娥等从环境规制强度、研发支出强度、投资规模、能源结构、国有经济占比、外资占比、政策效应7个方面对工业环境污染的影响因素进行了识别[50]。贺灿飞等基于对不同工业部门污染排放强度差异的判断,在分析产业转移的环境效应研究中关注了地区工业结构对环境的影响[51]。结合工业发展的特点,同时考虑到地级市数据的可获得性,以工业资源环境压力值为因变量,选取工业增加值（X1）、工业化率（X2）、工业全员劳动生产率（X3）、工业企业数（X4）、工业外资（包含港澳台）总产值占比（X5）、“三废”处理率平均值（X6）、工业总资产（X7）为自变量,分别对应分析工业生产效益、工业化水平、工业劳动生产水平、工业产业集聚、工业开放水平、环境规制、工业资产规模等因素对工业资源环境压力变化产生的影响。
在不考虑空间效应的情况下,根据传统计量经济模型,将以上7个影响因素,纳入基本分析模型中。基于截面数据,基本分析模型表达如下：
ln Y = β 0 + β 1 ln X 1 + β 2 X 2 + β 3 ln X 3 + β 4 ln X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 ln X 7 + ε （7）
式中：Y为工业资源压力评价值;X1, ⋯ , X7分别为工业增加值、工业化率、工业全员劳动生产率、工业企业数、工业外资企业（包含港澳台）总产值占比、“三废”处理率平均值、工业总资产;β为模型参数;ε为误差随机项;对工业增加值、工业企业数、工业全员劳动生产率和工业总资产取自然对数,以减少异方差对模型估计的影响。
各城市之间资源环境压力的变化受到周围城市的影响,具有空间依赖性或空间自相关性的特征。因此,将基本分析模型扩展到空间计量模型中。在借鉴Dietz等对空间计量模型的研究[52],基于基本分析模型的空间滞后模型表达为：
ln Y = β 0 + ρWY + β 1 ln X 1 + β 2 X 2 + β 3 ln X 3 + β 4 ln X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 ln X 7 + ε （8）
式中：Y、X1, ⋯ , X7;β、ε代表含义与公式（7）相同;ρ为空间回归系数;W为空间权重矩阵。
基于基本分析模型的空间误差模型表达式为：
ln Y = β 0 + β 1 ln X 1 + β 2 X 2 + β 3 ln X 3 + β 4 ln X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 ln X 7 + φWε + μ （9）
式中：Y;X1, ⋯ , X7;β代表含义与公式（7）相同; φ 为空间误差系数; μ 为正态分布的随机误差向量。
空间滞后模型和空间计量模型的选取原则为：若LME（error）（拉格朗日乘数误差检验）较LM（lag）（拉格朗日乘数滞后检验）在统计上更加显著,且R-LM（error）（稳健拉格朗日乘数误差检验）显著而R-LM（lag）（稳健拉格朗日乘数滞后检验）不显著,则选择SEM模型;反之则选择SLM模型[14]。

2.2 数据来源与处理

研究数据主要来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》、各省统计年鉴以及部分城市2015年国民经济和社会发展统计公报。研究对象是全国285个主要城市。截至2017年10月2日,中国大陆地区共有地级以上城市294个。其中日喀则市、昌都市、林芝市、山南市、那曲市、儋州市、三沙市、铜仁市、毕节市、海东市、吐鲁番市、哈密市2006年以后设立为地级市,2006年的工业相关数据缺失;拉萨市两个研究节点的工业污染物排放数据缺失。因此以上13个城市不作为研究对象。2006年各市工业增加值来源于《中国区域经济统计年鉴》。2015年各市工业增加值主要源于所属省区统计年鉴;部分省区未公布下辖各市工业增加值,通过查找各市2016年统计年鉴或2015年统计公报获得。

3 结果分析

3.1 工业资源压力东高西低的格局进一步显著,集聚程度增强,热点区部分发生转移

比较两个年度各市工业资源压力的空间变异系数,由1.55减小到1.39,表示各市工业资源压力的差距正在缩小。比较两个年度工业资源压力的空间格局（图1）,工业资源压力总体均呈现由沿海向内陆逐渐降低的趋势,但南北差异不明显。比较两个年度工业资源压力高值区的分布,压力最高层级的城市数量,由2006年的4个增加到2015年的9个,其中长三角地区在2006年苏州和上海两市的基础上增加了宁波,珠三角地区在2006年深圳和东莞两市的基础上增加了广州,京津冀地区增加了天津和北京,成渝地区增加了重庆。
Fig. 1 Spatial variation of industrial resources pressures in China's cities in 2006 and 2015

图1 2006年和2015年中国城市工业资源压力空间分异

对各市工业资源压力全局自相关分析显示（表3）,2006年和2015年Moran's I指数分别为0.2789和0.2836,通过0.001水平的显著性检验,表明工业资源压力在城市上的分布显现出显著的空间正相关。从时间变化来看,2006-2015年,工业资源Moran's I指数增大,资源压力的空间集聚程度有所增强。对比2006年和2015年的工业资源压力集聚特征（图1）。珠三角地区的热点区变化不明显,长三角地区的热点区由嘉兴至泰州南北一线转移至上海周边,山东半岛成为新生热点区域,天津市由于自身工业资源压力的增大及周边城市工业资源压力的相对减小不再是热点区。
Tab. 3 The Global Moran's I of industrial resources pressures in China in 2006 and 2015

表3 2006年、2015年中国工业资源压力的Moran's I

年份 Moran's I E(I) Z-value
2006 0.2789 -0.0035 8.0625
2015 0.2836 -0.0035 7.8828

3.2 工业环境压力西高东低、北高南低的空间格局弱化,集聚程度降低,热点区范围明显缩小

比较两个年度各市工业环境压力的空间变异系数,由0.63上升到0.84,表示各市工业环境压力的差距正在拉大。比较两个年度工业环境压力的空间格局（图2）,总体均呈现由内陆向沿海逐渐降低的趋势,但南北差异缩小。比较两个年度工业环境压力高值区的分布,2006年,压力最高层级的城市数量为33个,高值区由辽中南、京津冀城市群向西延伸至呼包鄂地区,由中原城市群向西南延伸至成渝地区及北部湾地区的北部,形态上基本呈“T”字型分布;此外,长三角地区的工业环境压力较大。2015年,工业环境压力最高层级的城市数量缩减为27个,高值区分布形态由集中连片转为分散,压力特别显著的城市,北方地区有河北唐山、内蒙古呼和浩特和鄂尔多斯,南方高值区呈现由成渝地区向长江中游扩散。
Fig. 2 Spatial variation of industrial environmental pressures in China's cities in 2006 and 2015

图2 2006年和2015年中国城市工业环境压力空间分异

对各市工业环境压力全局自相关分析显示（表4）,2006年和2015年Moran's I指数分别为0.2093和0.1745,通过0.001水平的显著性检验,表明工业环境压力在城市上的分布显现出显著的空间正相关。从时间序列上来看,2006-2015年,工业环境Moran's I指数略有降低,表明环境压力的空间集聚程度有所削弱。对比2006年和2015年的工业环境压力的集聚特征（图2）。原大范围连片分布在山西、河南以及内蒙古中部的热点区明显缩小,环渤海北部地区成为新生热点区域,散布在西南地区的热点区消失。
Tab. 4 The Global Moran's I of industrial environmental pressures in China in 2006 and 2015

表4 2006年、2015年中国工业环境压力的Moran's I

年份 Moran's I E(I) Z-value
2006 0.2093 -0.0035 6.0307
2015 0.1745 -0.0035 4.5916

3.3 工业资源压力与工业环境压力存在显著的正相关关系

工业发展中节能与减排存在着天然的内在联系,工业发展需要消耗大量资源的同时,也带来了外部非经济性的污染物。对2006年和2015年工业资源压力和工业环境压力进行线性关系分析（图3）,结果显示,两个年度的P值均小于0.01,T值均大于2,属于非常显著,回归模型有效,说明工业资源压力和工业环境压力存在明显的线性关系,工业资源压力大的地区,工业环境压力往往也较高。对2006年和2015年工业资源压力和工业环境压力的高值区分别进行匹配。2006年上海市工业资源压力和工业环境压力都属于最高层级,2015重庆市和苏州市工业资源压力和工业环境压力都属于最高层级。这三个城市有共同的特性是工业环境压力主要来源于工业废水及工业SO2的排放,工业资源压力主要来源于工业用电及工业用水的消耗。资源消耗成为环境压力的重要源头,减少污染排放成为节约资源的重要目的和结果。在资源约束趋紧、环境污染严重的现实情况下,如何以最高的资源利用效率和最低的环境代价确保工业经济的稳定运行是当下经济社会发展所面临的一大难题和重要任务。
Fig. 3 Scatter plot of industrial resources and environmental pressures in China's cities in 2006 and 2015

图3 2006年和2015年工业资源环境压力散点图

4 工业资源环境压力的影响因素

4.1 模型选择

从表5可以看出,工业资源压力和工业环境压力的LM（error）较LM（lag）更为显著,工业资源压力和工业环境压力在LM（lag）和LM（error）同样显著的情况下R-LM（error）较R-LM（lag）更为显著。这说明,空间误差模型对于解释工业资源压力和工业环境压力更为合适。
Tab. 5 Results of spatial dependence test of industrial resources pressures and environmental pressures

表5 工业资源压力和环境压力空间依赖性检验结果

空间依赖性检验 工业资源压力 工业环境压力
2006年 2015年 2006年 2015年
统计值 P值 统计值 P值 统计值 P值 统计值 P值
LM(Lag) 11.786 0.001 6.501 0.011 2.225 0.136 0.330 0.565
R-LM(Lag) 0.928 0.335 0.713 0.398 1.355 0.244 19.784 0.000
LM(error) 25.372 0.000 10.595 0.001 6.706 0.010 12.524 0.000
R-LM(error) 14.513 0.000 4.807 0.028 5.835 0.016 31.978 0.000

注：*代表10%水平下显著,**代表5%水平下显著,***代表1%水平下显著。

4.1 工业资源压力的关键影响因素分析

采用最小二乘法（OLS）估计进行工业资源压力空间相关性估计,全局自相关检验中,2006年和2015年Moran's I值分别为0.279和0.284,通过了空间相关性检验。2006年和2015年全国工业资源压力的基本模型中,2006年和2015年OLS估计的拟合优度R2分别为0.701和0.647,空间误差模型的R2分别为0.729和0.664,因此,考虑空间相关性后提高了模型的拟合程度。从工业资源压力空间误差模型的结果（表6）可以看出,显著相关的指标是工业总资产、工业增加值、工业全员劳动生产率。
Tab. 6 Comparison of OLS model and spatial error model for influencing factors of industrial resources pressures

表6 资源压力影响因素的OLS模型和空间误差模型对比

自变量系数 OLS模型 空间误差模型
2006年 2015年 2006年 2015年
系数 T值 系数 T值 系数 T值 系数 T值
β0 -4.753*** -4.353 -5.750*** -3.986 -5.390*** -4.816 -5.628*** -3.856
β1（工业增加值） 0.389** 2.367 0.414*** 2.644 0.338** 2.021 0.488*** 3.079
β2（工业化率） -0.261 -0.584 -0.418 -0.897 -0.209 -0.486 -0.134 -0.292
β3（工业全员劳动生产率） -0.322*** -3.618 -0.239** -2.472 -0.290*** -3.289 -0.271*** -2.812
β4（工业企业数） 0.072 0.868 0.018 0.208 0.101 1.192 -0.003 -0.029
β5（工业外资产值占比） -0.182 -0.684 -0.932** -2.355 -0.063 -0.214 -0.836 -1.944
β6（三废处理率） 0.297 0.715 0.744 1.020 0.458 1.173 0.913 1.314
β7（工业总资产） 0.480*** 3.748 0.449*** 4.056 0.506*** 3.861 0.401*** 3.450
Μ - - - - 0.340*** 4.530 0.250*** 3.135
R2 0.701 - 0.647 - 0.729 - 0.664 -
对数似然值 -278.296 - -299.118 - -268.162 - -294.414 -

注：*代表10%水平下显著,**代表5%水平下显著,***代表1%水平下显著。

（1）工业资产规模
工业总资产作为工业资产规模的表征指标,包括工业固定资产和工业流动资产,在2006年和2015年均表现为与工业资源压力正相关关系,说明工业资产规模越大,工业资源压力越大。工业总资产本身就包括工业的资源占有。强大的工业资产规模,可以为工业发展提供坚实的后盾,同时也容易导致工业发展对工业资产的过度依赖,资源利用趋于粗放,资源密集型产业的集中发展成为加剧工业资源压力的关键点。工业总资产与工业资源压力的相关系数由2006年的0.506降低到2015年的0.401,表示工业资产规模对工业资源压力的正向驱动作用减弱。随着中国工业增长方式的转变和创新驱动的发展,以发达地区城市为代表,资源要素投入为驱动的发展空间日渐逼仄,先进制造业和高新技术产业投资成为新风口,进而工业总资产对工业资源压力的驱动作用得到化解。
（2）工业生产效益
工业增加值作为工业生产效益的表征指标,在2006年和2015年均表现为与工业资源压力显著的正相关关系,说明工业生产效益越高,工业资源压力越大。工业用水、工业用电、工业用地是工业发展的物质基础,因此在工业资源集约利用水平没有显著提升的情况下,生产规模扩大是实现效益提升的关键手段,这必然导致用水、用电、用地的增加,进而加剧工业资源压力。如2006-2015年,江苏徐州工业增加值年均增长10.49%,工业用水年均增长32.06%;甘肃平凉工业增加值年均增长3.57%,工业用电年均增长9.48%。工业增加值与工业资源压力的相关系数由2006年的0.338增加到2015年的0.488,表示工业生产效益对工业资源压力的正向驱动作用加大。这说明高投入高产出的工业发展模式在中国大部分地区根深蒂固,加快提升工业生产的资源集约利用水平是中国工业发展的重要任务。
（3）工业劳动生产水平
工业全员劳动生产率作为工业劳动生产水平的表征指标,在2006年和2015年均表现为与工业资源压力的负相关关系,说明地区劳动生产水平越高,工业资源压力越小。在产出计算不引入购买力平价的情况下,经济发达地区的劳动生产率普遍高于欠发达地 区[53]。基于“雁形产业发展形态”理论,经济发达地区的工业门类更趋于高端[54],更追求投入产出效率,因此有利于缓解资源压力。工业全员劳动生产率与工业资源压力的相关系数由2006年的-0.290增加到2015年的-0.271,显示工业劳动生产水平对工业资源压力的负向驱动作用减弱。这种变化可能与不同发展水平地区工业劳动生产水平、工业生产的资源集约利用水平差距的缩小有关。

4.2 工业环境压力的关键影响因素分析

采用最小二乘法（OLS）估计进行工业环境压力空间相关性估计,全局自相关检验中,2006年和2015年Moran's I值分别为0.209和0.175,通过了空间相关性检验。2006年和2015年全国工业环境压力的基本模型中,2006年和2015年OLS估计的拟合优度R2分别为0.206和0.139,空间误差模型的R2分别为0.233和0.224,因此,考虑空间相关性后提高了模型的拟合程度。从工业环境压力空间误差模型的结果（表7）可以看出,显著相关的指标包括工业总资产、“三废”处理率、工业外资产值占比、工业增加值、工业 化率。
Tab. 7 Comparison of OLS model and spatial error model for influencing factors of industrial environmental pressures

表7 工业环境压力影响因素的OLS模型和空间误差模型对比

自变量系数 OLS模型 空间误差模型
2006年 2015年 2006年 2015年
系数 T值 系数 T值 系数 T值 系数 T值
β0 -3.814** -3.245 -3.996** -2.159 -4.070*** -3.364 -3.689** -1.977
β1（工业增加值） -0.314* -1.775 0.044 0.217 -0.333* -1.837 -0.024 -0.121
β2（工业化率） 0.477 0.993 0.353 0.591 0.609 1.282 1.024* 1.782
β3（劳动生产率） -0.054 -0.568 -0.044 -0.356 -0.042 -0.430 -0.151 -1.238
β4（工业企业数） -0.092 -1.030 -0.161 -1.458 -0.043 -0.465 0.061 0.507
β5（外资产值占比） 0.785* 2.738 0.819 1.615 0.760** 2.445 0.749 1.294
β6（三废处理率） 0.798* 1.788 -1.918** -2.049 0.805* 1.855 -1.347* -1.580
β7（工业总资产） 0.580*** 4.202 0.488*** 3.432 0.552*** 3.890 0.390** 2.573
μ - - - - 0.224** 2.766 0.420*** 6.003
R2 0.206 - 0.139 - 0.233 - 0.224 -
对数似然值 -299.195 - -369.889 - -295.857 - -361.020 -

注：*代表10%水平下显著,**代表5%水平下显著,***代表1%水平下显著。

（1）工业资产规模
工业总资产与工业环境压力在2006年和2015年均表现为显著的正相关关系,但相关系数由2006年的0.552下降到2015年的0.390。工业总资产是本研究选取的影响工业资源环境压力的7个因素中,在两个研究节点,唯一同时显著影响工业环境压力和工业资源压力的因素,并且无论是影响方向还是影响强度变化趋势完全一致。工业总资产对工业环境压力的正向驱动,显示工业资产规模越大的地区,工业环境压力越大。相关系数的减小说明这种趋势有所缓解,也就是说工业资产规模大的地区和小的地区工业环境压力的差距缩小。而这种缩小,既可能由来于工业资产规模大的发达地区工业环境压力减小,但从现实情况看,更可能是由于欠发达地区工业环境压力增大所导致的。
（2）环境规制
“三废”处理率作为环境规制的表征指标,在2006年与工业环境压力呈显著正相关,表示“三废”处理率越高,工业环境压力越大;2015年作用关系转向,呈显著负相关。在国家强化环境保护和污染治理的初期,由于污染物排放规模大的地区,环境规制的紧迫性越强,易成为政策倾斜和资金投放的重点区域。因此工业环境压力大的地区,污染治理力度大,但有效控制工业污染物排放需要一定时期。而随着环境保护逐步成为政府、企业、居民等相关主体的共识,发展水平越高的地区,环境管制力度越严格,污染治理成本越大,工业污染物的排放规模可以得到有效控制。2013年国务院发布了《大气污染防治行动计划》,旨在改善全国空气质量,并对京津冀、长三角、珠三角等发达区域细颗粒物浓度提出明确要求。此计划实施以来,2013-2014年,京津冀区域大气环境质量整体有一定程度的改善,但总体排污效果较小[55]。有研究认为根据《大气污染防治行动计划》的减排措施,京津冀地区实现其确定的PM2.5浓度目标存在一定的难度[56]。
（3）工业开放水平
工业外资产值占比作为工业开放水平的表征指标,2006年,与工业环境压力呈显著的正相关;2015年,二者关系不明显。在改革开放政策实施以后相当长的时期,中国工业发展的外资依存度持续提升,1980-2007年,外资工业企业总产值占工业总产值比例由0.47%上升到31.5%[57]。由于各地区对外资引进的积极态度和优惠政策,加之国际国内在环境规制方面的差距,导致外资工业企业集中布局地区容易形成工业污染物的集中排放。但随着近年来中国在全球产业分工中的角色变化,信息传输、计算机服务和软件业等低污染行业成为外商直接投资的重要增长点[58],因此工业开放水平对工业环境压力的影响逐步弱化。
（4）工业生产效益与工业化水平
本研究用工业增加值表征工业生产效益,用工业化率表征工业化水平。两个因素与工业环境压力的关系呈现此消彼长。2006年,工业环境压力与工业增加值呈显著的负相关,但与工业化率的关系不显著。而到了2015年,工业环境压力与工业化率呈显著的正相关,但与工业增加值的关系弱化为不显著。这种变化说明,在经济发展依赖工业驱动的时代,位于产业链低端的地区比位于产业链高端的地区,生产效益低,但污染排放严重。随着经济发展驱动力的多元化,在发达地区,工业对经济的支撑作用减弱,取而代之的是服务业对经济增长的贡献率提升;而欠发达地区依然停留在依赖工业的发展阶段,工业环境压力难以化解。

5 结论与讨论

5.1 结论

（1）比较2006年和2015年,全国工业资源压力东高西低的格局进一步显著,集聚程度增强,长三角的热点区由嘉兴至泰州南北一线转移至上海周边,山东半岛成为新生热点区域;工业环境压力西高东低、北高南低的空间格局弱化,集聚程度降低,原大范围连片分布在山西、河南以及内蒙古中部的热点区明显缩小,环渤海北部地区成为新生热点区域,散布在西南地区的热点区消失。
（2）工业资产规模、工业生产效益、工业劳动生产水平是影响工业资源压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减小,工业生产效益的正向驱动作用增大,工业劳动生产水平的负向驱动作用减小。
（3）工业资产规模、环境规制、工业开放水平、工业生产效益、工业化水平是影响工业环境压力格局的主要因素,其中工业资产规模的正向驱动作用减弱,环境规制的驱动方向由正向转为负向,工业开放水平和工业生产效益的作用分别由正向显著和负向显著弱化为不显著,而工业化水平的作用由不显著演化为显著的正向驱动。
（4）比较影响两种压力格局的主要因素,工业环境压力格局形成的动力机制比较复杂,在中国经济进入新常态背景下,主要因素的作用强度和作用方向变化更为剧烈。

5.2 讨论

中国的GDP增速自2012年开始回落,告别过去30多年平均10%左右的高速增长,成为中国经济发展进入新常态的关键标志之一。本研究选择的2006年和2015年两个节点的期间,正是由旧常态向新常态过渡的阶段。在这个阶段,全国第三产业增加值开始超过第二产业,最终消费对经济增长的贡献率开始超过投资,高新技术产业和装备制造业开始引领工业发展,中国经济发展结构整体的优化态势明显。同时,必须清醒看到,由于以“多消耗、多废弃追求多生产、多效益”的工业发展模式根深蒂固,发达地区的资源环境压力依然集中;尤为堪忧的是,欠发达地区的资源环境压力加速增大,“先发展、后治理”的发展路径正在被复制。
与工业环境压力相比,工业资源压力格局形成的动力机制更为稳定。从现实情况看,无论是政策监管还是社会舆论,对工业资源消耗的关注远不及污染排放,致使促进降低资源消耗的动力严重不足。资源密集型产业是传统工业发展模式的主体。虽然国家长时期大力提倡资源的节约集约循环利用,并在降低单位GDP能耗等方面取得明显成效,但不可否认的是资源密集型产业依然是支撑当前中国大部分地区经济社会发展的主力。但由于资源密集型产业的发展韧性较弱,对资源密集型产业的过度依赖,容易使地方发展陷入“资源诅咒”陷阱。尤其是在世界经济复苏乏力,国内经济下行压力增大的背景下,“怕冷不怕热”的经济体系将面临更为严峻的挑战。
总体批评本研究的缺陷,主要是工业资源环境压力要素和影响工业资源环境压力的因素选取不尽全面,也不够精细。这主要是缺乏数据支撑所致。① 工业生产对资源环境产生的压力是多方面的,也是复杂作用的结果。本研究构建的指标体系,在资源压力方面没有涉及工业生产的原材料消耗（如金属、煤炭、石油、木材等）,在环境压力方面没有涉及工业生产的噪音污染、光污染以及碳排放等。② 本研究利用工业废气、工业废水等重点污染物的载体评价了工业生产的资源环境压力。而如果利用工业排放中COD、重金属元素、一氧化碳、氮氧化物、放射性物质等主要污染物的排放量评价,结果应该更为客观准确。同时,对工业资源压力的评价中,工业用地是占用耕地还是占用荒地,工业用水是利用净水还是利用中水,对资源基础产生的压力显然是不同的。③ 在国家大力推进区域协调、产业协同的背景下,多区域合作的产业链发展已经成为中国国内比较普遍的现象。一个区域的工业生产,来自于多个区域的资源支撑,也导致了多个区域的资源环境压力。如果融合这种思想,本研究在分析影响工业资源环境压力因素的过程中,因素的遴选范围应该更广。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
金碚. 中国经济发展新常态研究. 中国工业经济, 2015, (1): 5-18.

[Jin Bei.Study on the new normal of Chinese economic development. China Industrial Economics, 2015, (1): 5-18.]

[2]
金碚. 稳中求进的中国工业经济. 中国工业经济, 2013, (8): 5-17.

[Jin Bei.The stable-yet-progressive industrial economy in China. China Industrial Economics, 2013, (8): 5-17.]

[3]
Kuznets S.Economic growth and income equality. The American Economic Review, 1955, 45: 1-28.The process of industrialization engenders increasing income inequality as the labor force shifts from low-income agriculture to the high income sectors. On more advanced levels of development inequality starts decreasing and industrialized countries are again characterized by low inequality due to the smaller weight of agriculture in production (and income generation).

DOI

[4]
吴传钧. 论地理学的研究核心: 人地关系地域系统. 经济地理, 1991, 11(3): 7-12.地理学着重研究地球表层人与自然的相互影响与反馈作用,对人地关系的认识,素来是地理学的研究核心,也是地理学理论研究的一项长期任务,始终贯彻在地理学的各个发展阶段。从十九世纪末叶兴起的近代地理学发展到二次世界大战后的现代地理学,虽然其中心研究课题随着时代的进展而有所转化,但地理学的基础理论研究万变不离人类和地理环境的相互关系这一宗旨。

[Wu Chuanjun.The core of geography: The regional system of man- land relationship. Economic Geography, 1991, 11(3): 7-12.]

[5]
Hartman R, Kwon O S.Sustainable growth and the environmental Kuznets curve. Journal of Economic Dynamics & Control, 2005, 29(10): 1701-1736.This paper develops an endogenous growth model with pollution and both human and physical capital. Human capital is produced cleanly and physical capital can be used for pollution control. Economic growth is sustainable. In the long run it is optimal for human capital to grow more rapidly than physical capital, output, and consumption, while pollution declines for realistic parameter values. Our results differ sharply from Stokey's result for an AK technology that sustained economic growth is not optimal. The model can generate an environmental Kuznets curve. A pollution tax or a voucher system can implement the Pareto efficiency solution.

DOI

[6]
李小云, 杨宇, 刘毅. 中国人地关系演进及其资源环境基础研究进展. 地理学报, 2016, 71(12): 2067-2088.

[Li Xiaoyun, Yang Yu, Liu Yi.Research progress in man-land relationship evolution and its resource-environment base in China. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(12): 2067-2088.]

[7]
赵小风, 黄贤金, 李衡, 等. 基于RAGA-AHP的工业行业土地集约利用评价: 以江苏省为例. 自然资源学报, 2011, 26(8): 1269-1277.<p>作为建设用地的重要组成部分,工业用地的节约集约利用直接影响到建设用地特别是城市土地利用和管理的效果。基于行业视角的工业行业土地集约利用评价能分析工业行业土地集约利用现状,揭示不同工业行业土地集约利用的差异,为制定工业行业土地集约利用控制标准提供参考。论文通过构建包含用地结构、用地强度、用地投入和用地产出在内的4个子目标、11个指标的工业行业土地集约利用评价指标体系,采用RAGA-AHP方法实现了江苏省工业行业土地集约利用评价。研究结果表明,实码加速遗传算法与层次分析法的集成,能获得高精度的权数并能保证全局收敛性;江苏省工业行业总体的土地集约利用水平较低。通信设备、计算机及其他电子设备制造业的集约度最高,为76.74;饮料制造业的土地集约度最低,仅13.42。不同行业的土地集约利用水平存在差异,且归属于同一类别的不同行业之间的土地集约利用水平差异不大,归属于不同类别的行业之间的土地集约利用水平差异显著。</p>

DOI

[Zhao Xiaofeng, Huang Xianjin, Li Heng, et al.Evaluation of industrial trades land intensive use with RAGA-AHP: A case study of Jiangsu province. Journal of Natural Resources, 2011, 26(8): 1269-1277.]

[8]
张兵兵, 沈满洪. 工业用水与工业经济增长、产业结构变化的关系. 中国人口·资源与环境, 2015, 25(2): 9-14.工业水资源节约是节水工作中的重点领域.因此,了解工业水资源利 用与工业经济增长的关系以及产业结构变化对工业水资源节约的影响具有重大的意义.考虑到中国区域间工业用水的差异性,在对中国31个省份 1998-2012年的面板数据进行面板单位根检验以及面板协整检验的基础上,构建面板协整方程及其误差修正模型,并检验工业水资源利用与工业经济增长、 产业结构变化之间因果关系,结果显示:工业水资源利用与工业经济增长、产业结构变化之间存在着长期均衡关系,并且这种长期均衡关系对短期变化具有促进作 用;在其他条件不变的情况下,工业经济增长1％时,工业用水量增加0.04％,而在其他条件不变的情况下,工业比重增加1％时,工业用水量增加 0.57％,即在其他条件不变的情况下,产业结构变化相较于工业经济增长给工业水资源利用带来的影响更加明显;工业水资源利用与工业经济增长以及工业水资 源利用与产业结构变化之间均存在双向的因果关系.基于以上结果可以得知,水资源短缺的确会成为工业经济增长的制约因素,为保障工业经济的可持续发展,节约 工业水资源的利用亟需落到实处.而产业结构调整是节约工业水资源的有效措施,所以在保障工业经济增长的同时,适当调整产业内部结构,使工业结构比重下降, 从而得到工业水资源利用的节约.

DOI

[Zhang Bingbing, Shen Manhong.Relationship between the industrial water usage and the industrial economic growth and the industrial structural change. China Population, Resources and Environment, 2015, 25(2): 9-14.]

[9]
雷玉桃, 黄丽萍, 张恒. 中国工业用水效率的动态演进及驱动因素研究. 长江流域资源与环境, 2017, 26(2): 159-170.

[Lei Yu Tao, Huang Liping, Zhang Heng.Research on the dynamic evolution and the driving factors of industrial water consumption efficiency in China. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2017, 26(2): 159-170.]

[10]
马丽, 金凤君. 我国煤炭自满足率时空格局变化与影响因素解析. 经济地理, 2014, 34(7): 90-96.以2000-2010年我国省区煤炭生产消费及自满足率的面板数 据为基础,从地区煤炭满足率、自满足率和外来满足率人手,研究其时空变化规律与空间分异特征,探索驱动省区煤炭自满足率变化的主要因素,以及各个因素的作 用程度与时间变化规律.研究发现:我国省区煤炭自满足率的空间格局及其变化受到资源开发能力(煤炭工业投资)、省区经济水平、能源利用技术水平(单位 GDP的能耗强度)以及省区产业结构等多重因素的影响.其中煤炭工业投资对于省区煤炭自满足率是正向拉动的,省区经济规模和单位GDP能耗对于煤炭自满足 率是反向拉动的;而省区产业结构对煤炭自满足率的作用非常复杂,既有正向拉动时期,又有反向拉动时期,这取决于高煤耗产业是集中布局在煤炭资源丰富的地 区,还是集中布局在煤炭资源短缺的地区.因此为了促进我国煤炭生产消费格局的优化应该在促进东部沿海煤炭资源稀缺地区降低单位产值能耗、优化能源消费结构 的同时,促进钢铁、建材、电力、有色冶金等煤炭产业升级与向煤炭资源富集区集聚.

[Ma Li, Jin Fengjun.Analysis of the spatial pattern and main driving factors of China's coal self-sufficiency rate. Economic Geography, 2014, 34(7): 90-96.]

[11]
魏心镇. 矿产资源区域组合类型与地域工业综合体. 地理学报, 1981, 36(4): 358-368.矿产资源是工业生产发展的重要物质基础之一。一个国家或地区拥有矿产资源的种类、储量、质量及其开发利用条件如何,对其基础工业的发展方向、规模、工业结构特点与合理布局的趋向有着深刻的影响。

DOI

[Wei Xinzhen.Type of regional grouping of mineral resources and territorial industrial complex. Acta Geographica Sinica, 1981, 36(4): 358-368.]

[12]
王强, 伍世代, 李婷婷. 中国工业经济转型过程中能源消费与碳排放时空特征研究. 地理科学, 2011, 31(1): 36-41.

[Wang Qiang, Wu Shidai, Li Tingting.Spatio-temporal characteristics of energy consumption and carbon emissions in industry sector during the period of economic transition in China. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(1): 36-41.]

[13]
陈诗一. 能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展. 经济研究, 2009, (4): 41-55.

[Chen Shiyi.Energy consumption, CO2 emission and sustainable development in Chinese industry. Economic Research Journal, 2009, (4): 41-55.]

[14]
蔺雪芹, 王岱. 中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力. 地理学报, 2016, 71(8): 1357-1371.

[Lin Xueqin, Wang Dai.Spatio-temporal variations and socio-economic driving forces of air quality in Chinese cities. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(8): 1357-1371.]

[15]
石敏俊, 郑丹, 雷平, 等. 中国工业水污染排放的空间格局及结构演变研究. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(5): 1-7.我国工业企业污染物排放的空间格局正在发生变化。现有的统计数据不能提供区分区域和行业层面的工业企业污染物排放数据,无法刻画地市尺度上各个工业部门污染排放的空间格局及其演变。工业企业污染物排放的空间认知是制定环境污染控制和区域产业发展规划的科学基础。本文聚焦于工业水污染,构建了新的工业企业水污染排放的空间估算方法,估算分行业分区域的工业水污染排放量,来分析地市尺度上中国工业水污染排放的空间格局及其演变。本文构建的空间估算方法首先将全国分行业污染排放量依据产值分解到省级和地市层面,再依据企业规模校正系数、生产工艺校正系数和环境管制能力校正系数对未考虑区域差异的排放强度进行校正,最后采用适时修正法对污染物排放量的估算结果进行部门和区域的平衡调整。以基于空间估算方法估算的工业COD为例,剔除个别异常值后,2010年省级尺度重点行业工业COD排放量估算结果的平均误差为12.7%,数据质量优良,显示本估算方法较强的适用性。根据本文的结果,发现2005年至2010年间我国工业COD的减排主要由造纸及纸制品业的技术效应贡献,其中又以西部地区造纸及纸制品业贡献突出,其次是东部地区,中部地区略有贡献,东北部地区贡献为负值。其他对工业COD减排作出较大贡献的行业包括食品加工业和化学原料及化学品制造业,但不同产业的区域差异显著。基于可持续性发展的视角,技术效应与规模效应同样显著的产业应当作为区域的主导产业予以重点发展。

DOI

[Shi Minjun, Zheng Dan, Lei Ping, et al.Evolution of spatial pattern of industrial wastewater pollution emission in China. China Population, Resources and Environment, 2017, 27(5): 1-7.]

[16]
李林子, 傅泽强, 王艳华, 等. 京津冀制造业转移与环境影响实证研究. 环境科学研究, 2017, 30(12): 1813-1821.为评价京津冀产业转移的时空格局变化及其对区域环境产生的影响,建立区际产业转移测度模型和环境影响评估模型,实证分析2003—2014年京津冀制造业的转移与环境污染影响.产业转移测度模型借鉴偏离-份额法和增量分解思想,可用于分析区际产业转移的趋势和规模;环境影响评估模型采用纳入产业转移、经济发展和环境管制水平等因素的计量经济模型,利用面板数据和固定效应估计方法,可用于分析区际产业转移带来的区域环境污染格局变化.实证研究结果表明：京津冀地区1%规模的资本密集型制造业发生转移,会使转入地（转出地）的工业SO2和工业烟（粉）尘排放量分别增长（减少）3.4%和2.6%.“十一五”以来京津冀地区间的制造业转移已经颇具规模,然而京津冀制造业的空间重构已经对区域环境污染格局产生了影响,并且产生明显不利影响的主要是资本密集型制造业的转移,而技术密集型制造业转移的环境积极效应尚不明显,京津冀环境污染在跨过EKC（环境库兹涅茨曲线）拐点后,环境污染与经济增长的反向关系可能并不能持续,更有效的环境规制或者更清洁的生产技术可以明显改善当地的环境状况.

DOI

[Li Linzi, Fu Zeqiang, Wang Yanhua, et al.Empirical study on manufacturing transfer and environmental impacts in Jing-Jin-Ji region. Research of Environmental Sciences, 2017, 30(12): 1813-1821.]

[17]
刘洁, 马民涛, 廉婕. 浅析珠三角工业结构与环境污染物的灰色关联. 四川环境, 2013, 32(2): 78-81.根据2004—2009年珠三角地区各种工业结构、总产值以及工业“三废”排放量等数据，运 用灰色关联分析研究了珠三角工业生产规模结构、轻重工业结构、行业结构、工业生产结构与不同环境污染物之间的关联程度。结果表明：珠三角3种生产规模的企 业中与工业“三废”关联最大的是中型企业，其次是大型企业，小型企业最小；相对重工业，珠三角轻工业与工业“三废”的关联较大；珠三角工业主导行业与工业 “三废”的关联度排序：采矿业〉制造业〉电力燃气及水的生产和供应；就产业结构来说，与污染物的灰色关联度依次是：第一产业、第二产业、第三产业。

DOI

[Liu Jie, Ma Mintao, Lian Jie.Analysis of the grey correlation between industrial structure and pollutant emission in Pearl River Delta. Sichuan Environment, 2013, 32(2): 78-81.]

[18]
汪克亮, 孟祥瑞, 杨宝臣, 等. 基于环境压力的长江经济带工业生态效率研究. 资源科学, 2015, 37(7): 1491-1501.长期粗放型的工业增长模式给中国生态环境造成巨大压力,已经引起了社会各界的广泛关注。作为一种新型的衡量经济、资源与环境协调度的指标,生态效率可以体现某个经济单元在生产产品或提供服务的同时最大限度的减少自然资源消耗与环境污染排放（环境压力）的一种能力,反映了经济增长、资源节约与环境保护之间的平衡关系。本文选择工业用水总量、工业煤炭消费量、工业COD排放量以及工业SO<sub>2</sub>排放量作为环境压力代表性指标纳入DEA分析框架之中,实证测算2006-2012年长江经济带11个省市的5类工业生态效率（<em>IEE</em>）指标值,并考察<em>IEE</em>的地区差异与动态演变特征,采用<inline-formula><mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="Mml1-1007-8588-37-7-1491"><mml:mtable frame="none" columnlines="none" rowlines="none"><mml:mtr><mml:mtd><mml:maligngroup/><mml:mrow><mml:mi>σ</mml:mi></mml:mrow></mml:mtd></mml:mtr></mml:mtable></mml:math></inline-formula>收敛与绝对<inline-formula><mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="Mml2-1007-8588-37-7-1491"><mml:mtable frame="none" columnlines="none" rowlines="none"><mml:mtr><mml:mtd><mml:maligngroup/><mml:mrow><mml:mi>β</mml:mi></mml:mrow></mml:mtd></mml:mtr></mml:mtable></mml:math></inline-formula>收敛两种收敛分析方法检验<em>IEE</em>的收敛性,建立Tobit面板回归模型分析长江经济带<em>IEE</em>的影响因素。结果表明,长江经济带的<em>IEE</em>整体水平不高,资源节约与污染减排空间巨大;不同地区<em>IEE</em>差异特征明显且不存在明显的收敛趋势;经济发展水平、工业结构、工业能源消费结构、外资利用、政府环境规制力度对长江经济带及其上、中、下游地区的<em>IEE</em>均有一定影响,但影响的力度、方向以及显著性存在差异。

[Wang Keliang, Meng Xiangrui, Yang Baochen, et al.The industrial eco-efficiency of the Yangtze River Economic Zone based on environmental pressure. Resources Science, 2015, 37(7): 1491-1501.]

[19]
蔺雪芹, 方创琳. 城市群工业发展的生态环境效应: 以武汉城市群为例. 地理研究, 2010, 29(12): 2233-2242.随着城市群生态环境问题和环境对城市群刚性约束作用的日益明显,城市群产业发展对生态环境的影响日渐受到关注。本文从环境影响和资源利用的角度出发,构建工业生态环境影响指数,定量对武汉城市群工业发展的生态环境影响进行综合评价。结果表明：1997～2006年,武汉城市群经济结构调整战略推动工业结构演变,呈现出轻工业比重下降、重工业比重上升与高新技术产业快速发展的态势;工业生态环境影响指数在时间序列上表现出先下降后上升的趋势,空间上表现为各城市间影响指数分异趋于明显,特别是位于城市群东部的黄石、鄂州、黄冈三市,工业发展对生态环境的影响突出。有鉴于此,本文提出了今后推动武汉城市群＂资源节约型和环境友好型社会＂建设的思路和建议。

DOI

[Lin Xueqin, Fang Chuanglin.Research on the eco-environment effect of industrial development in city group: A case of Wuhan city group. Geographical Research, 2010, 29(12): 2233-2242.]

[20]
张守忠, 王连元, 赵映慧, 等. 哈大齐工业走廊资源环境承载力空间分异研究. 国土与自然资源研究, 2014, (3): 54-56.

[Zhang Shouzhong, Wang Lianyuan, Zhao Yinghui, et al.Study on spatial differentiation of resources and environment bearing capacity in Hadaqi Industry Corridor. Territory & Natural Resources Study, 2014, (3): 54-56.]

[21]
佟连军, 宋亚楠, 韩瑞玲, 等. 辽宁沿海经济带工业环境效率分析. 地理科学, 2012, 32(3): 294-300.环境效率是生态效率的重要组成部分。基于环境效率对于指导区域经济与环境协调发展的重要意义,以重工业基地辽宁沿海经济带为例作环境效率研究,应用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)测算辽宁沿海经济带2001~2009年工业环境效率和产出弹性。在此基础上利用Tobit模型构建多元线性回归,分析工业环境效率的关键影响因素。结果表明:2001~2009年辽宁沿海经济带工业环境效率有大幅提高,但与理想状况仍有一定差距。其中大连的工业经济增长主要依靠劳动力推动,对环境成本的依赖正在减小,丹东、营口和葫芦岛3 市的工业增长需要牺牲更多的环境成本。重工业化、资本密集化和高新技术化不利于工业环境效率提高,经济发展水平的提高则极大地促进了工业环境效率的提高。所有制结构、生产规模、外商投资和环境管理力度等因素因其作用的两面性,对工业环境效率无有效影响。

[Tong Lianjun, Song Yanan, Han Ruiling, et al.Industrial environmental efficiency of costal economic belt in Liaoning province. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(3): 294-300.]

[22]
Braat L C, Van Lierop W F J. Economic Ecology Modeling. New York: Elsevier Science Publishing Co., 1987.

[23]
Verhoef E T, Nijkamp P.Externalities in urban sustainability environmental versus localization-type agglomeration externalities in a general spatial equilibrium model of a single-sector monocentric industrial city. Ecological Economics, 2002, 40: 157-179.

DOI

[24]
Ren W.Urbanization, land use and water quality in Shanghai. Environment International, 2003, 29: 649-659.The paper undertakes a preliminary investigation into the relationship between water quality and urbanization as well as the changing patterns of land use within Shanghai. Longitudinal changes to water quality at various points along the course of the Huangpu River are analysed and compared to changes in the rates of urbanization and changes in land uses. The results reveal that rapid urbanization corresponds with rapid degradation of water quality. It also shows that urban land uses are positively correlated with the decline in water quality. A regression model shows that close to 94% of the variability in water quality classifications is explained by industrial land area. The paper concludes with the need for comprehensive land use planning as a way of protecting valuable water resources.

DOI PMID

[25]
马丽, 金凤君, 刘毅. 中国经济与环境污染耦合度格局及工业结构解析. 地理学报, 2012, 67(10): 1299-1307.耦合是指两个或两个以上系统的相互作用与相互影响。由于从自然界提取资源并进行加工,最后并排放废弃物质到自然界,区域经济子系统和环境子系统通过各自元素的相互作用彼此影响形成经济环境耦合关系。本文运用耦合协调度模型,通过建立中国区域经济发展与环境污染耦合度评价指标体系,对中国350个地级单元的经济环境耦合度和协调度计算后进行空间格局分析。研究发现,中国经济环境系统整体上处于低耦合低协调状态,东部沿海地区的都市经济区和中部重要人口产业集聚区耦合度和协调度相对较高,远西部和东中部偏远地区的耦合度和协调度相对较低。根据各地级单元经济发展和环境污染耦合度和协调度可以将现有国土划分为经济环境和谐区、经济环境磨合区、经济环境拮抗区及经济环境低耦合区4个类型区。通过对4种类型区的工业结构分析后发现,不同类型区工业结构存在很大差异。经济环境和谐区工业以电子机械、设备制造等高端装备制造产业为主;经济环境磨合区工业主要以机械装备制造和部分污染性的冶金、化工、电力产业为主;经济环境拮抗区工业则以钢铁、石化、煤炭、建材、发电等污染性行业为主,是中国污染性行业最集中的地区,也是未来环境质量面临最大风险的地区;经济环境低耦合区工业则以初级产品加工和生产为主。

DOI

[Ma Li, Jin Fengjun, Liu Yi.Spatial pattern and industrial sector structure analysis on the coupling and coordinating degree of regional economic development and environmental pollution in China. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(10): 1299-1307.]

[26]
Rigina O.Environmental impact assessment of the mining and concentration activities in the Kola Peninsula, Russia by multidate remote sensing. Environmental Monitoring & Assessment, 2002, 75(1): 11-31.

[27]
吴永华, 徐莉, 朱同斌. 电力工业的发展与资源—环境的脱钩关系研究. 中国经济问题, 2012, (4): 78-86.

[Wu Yonghua, Xu Li, Zhu Tongbin.Decoupling research on resource-environment change from electricity growth. China Economic Studies, 2012, (4): 78-86.]

[28]
魏文侠, 程言君, 王洁, 等. 造纸工业资源环境承载力评价指标体系探析. 中国人口·资源与环境, 2010, 20(3): 338-340.

[Wei Wenxia, Cheng Yanjun, Wang Jie, et al.Study of the index system for carrying capacity analysis on resource and environment of paper industry. China Population, Resources and Environment, 2010, 20(3): 338-340.]

[29]
Pravdić V.The chemical industry in the Croatian Adriatic region: Identification of environmental problems, assessment of pollution risks, and the new policies of sustainability. Science of the Total Environment, 1995, 171(1-3): 265-274.

DOI

[30]
Chapman K.The incorporation of environmental considerations into the analysis of industrial agglomerations: Examples from the petrochemical industry in Texas and Louisiana. Geoforum, 1983, 14(1): 37-44.

DOI

[31]
廖重斌. 环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系: 以珠江三角洲城市群为例. 热带地理, 1999, 19(2): 171-177.环境与经济的协调发展是实现可持续发展的重要途径.文中通过对协调、发展及协调发展这3个概念的定义和论述,分别推导出协调度和协调发展度的计算模型,并用协调度和协调发展度的大小等作为评判标准,将环境与经济协调发展状况划分为从简洁到详细不同的 3个层次,共30种基本类型.最后还以珠江三角洲城市群为评价对象,给出了上述计算方法和分类体系的应用实例,同时证明其可靠性.

DOI

[Liao Chongbin.Quantitaitve judgement and classification system for coordinated development of environment and economy: A case study of the city group in the Pearl River Delta. Tropical Geography, 1999, 19(2): 171-177.]

[32]
张晓东, 池天河. 90年代中国省级区域经济与环境协调度分析. 地理研究, 2001, 20(4): 506-515.

[Zhang Xiaodong, Chi Tianhe.Differentiating and analysis of the coordination degree between economic development and environment of provinces (regions) in China. Geographical Research, 2001, 20(4): 506-515.]

[33]
徐福留, 赵珊珊, 杜婷婷, 等. 区域经济发展对生态环境压力的定量评价. 中国人口·资源与环境, 2004, 14(4): 30-36.本文提出了评价区域经济发展对生态环境压力的一种定量方法:生态环境压力指数法.该方法设计了一个0～100尺度的生态环境压力指数(ESI)作为量度区域经济发展对生态环境的压力的大小.生态环境压力指数(ESI)由资源能源消耗分指数(RECI)和环境污染分指数(EP)来计算.根据ESI数值和RECI与EPI的关系,可以判断生态环境压力的变化和主要来源.该方法被成功地应用于评价中国工业经济发展对生态环境压力的现状和长期趋势.结果表明,该方法具有较强的综合性,较高的可靠性,较好的直观性,同时原理简单,计算简便,是一种值得推广的评价区域经济发展对生态环境压力的定量方法.

DOI

[Xu Fuliu, Zhao Shanshan, Du Tingting, et al.Quantitative assessment for economic development stress status and trends of eco-environment. China Population, Resources and Environment, 2004, 14(4): 30-36.]

[34]
李鹤, 张平宇, 刘文新. 1990年以来辽宁省环境与经济协调度评价. 地理科学, 2007, 27(4): 486-492.环境与经济协调发展是实现可持续发展的重要途径。关于环境与经济协调发展程度的定量评价方法和理论目前尚未成熟,从环境与经济协调发展及其协调度的概念出发,利用因子分析与相关分析相结合的方法设计了一套环境与经济协调度的定量评价方法,并对1990年以来辽宁省环境与经济协调发展状况进行了定量评价,结果表明:1990年以来辽宁省环境与经济协调状况经历了从失调向初级协调的转变过程,环境与经济协调度的发展大致呈“V”型趋势变化,“九五”时期是协调状态由失调向初级协调的过渡阶段,1997年以后环境与经济处于初级协调状态。对辽宁省环境与经济协调度的限制因子进行了分析,指出能源和水资源短缺、工业三废排放量大、局部地区生态环境问题突出、区域经济差距扩大等因素将长期制约辽宁省环境与经济协调发展。

[Li He, Zhang Pingyu, Liu Wenxin.Assessment of coordination degree between environment and economy of Liaoning province in China during 1990-2003. Scientia Geographica Sinica, 2007, 27(4): 486-492.]

[35]
杨威, 金凤君, 王成金. 两广地区工业—资源—环境系统协调性分析. 地理科学进展, 2010, 29(8): 913-919.lt;p>以两广地区35地市为例,构建了工业资源环境协调性评价指标体系,运用投影寻踪方法分别计算出了35地市工业、资源、环境子系统的评价指数。在此基础上,利用回归拟合,通过协调度计算模型,对两广地区工业资源环境协调性进行了分析评价。结果表明：①工业发展、资源投入与工业环境污染之间具有显著的相关性,两广地区各地市工业发展、资源投入与工业环境污染具有显著差异,广东各地市工业发展、资源投入与工业环境污染强度总体高于广西各地市。②工业资源环境协调性与经济发展呈一定的负相关,经济发展水平越高的地区,其协调性越差。两广地区各地市工业资源环境协调性具有显著的差异性：广东各地市工业资源环境协调性总体不如广西,其中珠江三角洲地区协调性最差；广西省内部各地市协调性差异不显著,而广东各地市协调性差异显著。③协调是相对的概念,工业资源环境协调性没有绝对标准,分析协调性必须结合区域的实际情况进行判断。虽然广西各地市工业资源环境协调性&ldquo;较好&rdquo;但仅是一种低水平的较好状态。</p>

DOI

[Yang Wei, Jin Fengjun, Wang Chengjin.Research on coordination degrees of industry-resources-environment in Guangdong and Guangxi. Progress in Geography, 2010, 29(8): 913-919.]

[36]
赵兴国, 潘玉君, 赵波, 等. 区域资源环境与经济发展关系的时空分析. 地理科学进展, 2011, 30(6): 706-714.为揭示中国资源环境与经济发展相互关系的时空演变特征或规律,借助&ldquo;驱动力&mdash;状态&mdash;响应&rdquo;(DSR)概念模型,构建区域资源环境负荷指数,应用脱钩理论及基于弹性分析法改进的脱钩程度判定标准,以1998-2008 年为时间界限,以T1 、T2 、T3 、T4 和T5 5 个时期为时间尺度,以全国及31 个省、直辖市、自治区为空间尺度,试图对中国及各省区资源环境负荷与经济发展脱钩程度,及时空演变特征或规律进行定量判定与综合分析。结果表明：①无论是从时间演变还是从空间演变来看,中国及其绝大多数省区资源环境负荷与经济发展的关系总体上处于相对脱钩状态,其演变主要从相对脱钩Ⅰ &rarr; 相对脱钩Ⅱ &rarr; 相对脱钩Ⅳ &rarr; 相对脱钩Ⅲ &rarr; 相对脱钩Ⅱ的呈近&ldquo;正态分布曲线&rdquo;的规律。②按东北、东部、中部和西部4 大地带划分,各省区资源环境与经济发展脱钩程度与全国比较的空间演变规律主要表现为,东北地区经济发展对资源环境的压力相对较低,但有上升趋势;东部、中部、西部地区区域发展的资源环境压力则随着经济的较快增长而逐渐下降,其下降速度的顺序为西部地区&lt;中部地区&lt;东部地区。随着中国区域科学发展的有力推进和经济发展方式的不断优化,资源环境与经济发展正呈现良性互动,二者有望实现绝对脱钩,这对中国实现资源环境与经济社会的全面协调可持续发展具有重大的推动作用。

DOI

[Zhao Xingguo, Pan Yujun, Zhao Bo, et al.Temporal-spatial evolution of the relationship between resource-environment and economic development in China: A method based on decoupling. Progress in Geography, 2011, 30(6): 706-714.]

[37]
关伟, 刘勇凤. 辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度的时空演变. 地理研究, 2012, 31(11): 2044-2054.经济与环境协调发展度是衡量一个地区可持续发展能力的重要定量指标。本文构建了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度评价指标体系，运用协调发展度模型对研究区域2000～2009年的协调发展度进行计算及时空演变分析。研究发现：在时问演变方面，辽宁沿海经济带经济与环境区域综合协调度呈“V”型发展趋势，区域综合协调发展度呈稳步上升趋势，且各城市协调发展度所属类型层次较高，整体上达到中级协调发展类水平；在空间演变方面，辽宁沿海经济带六大城市大致可分为三大类型，且东部、南部城市较西部、北部城市发展更为协调，但各城市空间差异逐步缩小。本研究还分别从宏观政策调控、产业结构升级、区域布局优化及环保门槛提高等方面，分析了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度时空演变机理，指出辽宁沿海经济带在上述因素的驱动下，经济综合发展水平和环境综合承载能力均有所提高，但由于产业同构、海岸带生态脆弱等现象的存在，转变经济增长方式，推动区域经济与环境协调发展仍然是未来发展的主要任务。

DOI

[Guan Wei, Liu Yongfeng.The analysis of spatiotemporal evolution of economic and environmental coordination development degree in Liaoning coastal economic belt. Geographical Research, 2012, 31(11): 2044-2054.]

[38]
余瑞林, 刘承良, 熊剑平, 等. 武汉城市圈社会经济—资源—环境耦合的演化分析. 经济地理, 2012, 32(5): 120-126.都市圈社会经济—资源—环境的耦合协调机理已成为城市地理学研究的热点和前沿。建立都市圈社会经济—资源—环境耦合协调的演化度模型,基于时序数据分析了武汉城市圈社会经济—资源—环境耦合协调水平的演化特征：①1978—2009年社会经济发展水平不断提高,资源和环境水平震荡波动最终趋于平稳,资源环境系统对社会经济系统的响应和反馈较为明显,但有一定的时间滞后;②在规模分异上表现为由金字塔型结构向纺锤型结构演进的分异特征,在空间分异上表现为由核心边缘结构向等级圈层结构演进

[Yu Ruilin, Liu Chengliang, Xiong Jianping, et al.The coupling evolvement of ere composite system on Wuhan metropolitan area. Economic Geography, 2012, 32(5): 120-126.]

[39]
刘艳军, 刘静, 何翠, 等. 中国区域开发强度与资源环境水平的耦合关系演化. 地理研究, 2013, 32(3): 507-517.揭示区域开发强度与资源环境水平互动演化的一般规律,通过定量分析1995-2009年中国区域开发强度与资源环境水平的耦合关系,得到以下结论：1995年以来中国区域开发强度不断增长,资源环境水平小幅波动下降。中国区域开发强度与资源环境水平的耦合度呈现出逐年增大趋势,表明二者的耦合程度不断提高;同期中国区域开发强度不断增长对资源环境水平演变产生明显的＂胁迫＂影响,但胁迫程度逐渐减小。区域开发效率提升、资源环境政策和制度不断完善、经济结构优化、单位能耗GDP产出提高以及环保投入增加等因素对胁迫程度减小具有推动作用,其中区域开发效率提升是主要影响因素。

DOI

[Liu Yanjun, Liu Jing, He Cui, et al.Evolution of the coupling relationship between regional development strength and resource environment level in China. Geographical Research, 2013, 32(3): 507-517.]

[40]
刘承良, 颜琪, 罗静. 武汉城市圈经济资源环境耦合的系统动力学模拟. 地理研究, 2013, 32(5): 857-869.都市圈经济资源环境系统通过相互作用形成了一个具多重反馈的耦合巨系统,三者间存在互相制约、相互作用的高阶、非线性复杂关系,传统的线性研究范式面临挑战。引入系统动力学理论,通过因果关系和流图分析方法,以武汉城市圈为例,建立经济-资源-环境耦合作用的系统动力学模型,结果显示①模型具有很好的普适性,能真实反映系统要素之间相互耦合的动态演化过程,可以为调控经济资源环境系统协调发展提供决策参考;②借助模型可以对内部错综复杂、相互联系和相互耦合的巨系统进行动态多情景模拟,并揭示出协调发展模式下的经济快速增长为资源有效利用和环境保护治理提供更好的支持,三者相互促进,是武汉城市圈实现可持续发展的相对最佳方案。

DOI

[Liu Chengliang, Yan Qi, Luo Jing.System dynamics simulation on the coupling of economy resources environment system in Wuhan metropolitan region. Geographical Research, 2013, 32(5): 857-869.]

[41]
洪开荣, 浣晓旭, 孙倩. 中部地区资源—环境—经济—社会协调发展的定量评价与比较分析. 经济地理, 2013, 33(12): 16-23.通过结合中部地区实际情况，构建中部地区资源-环境-经济-社会协调发展状况评价指标体系，引入系统协调发展度模型，定量测算了1999--2010年中部地区的协调发展度，依据测算结果对中部地区协调发展状况进行整体区域的综合分析与六省之间的对比分析，并针对协调发展中所存在的制约因素进行探讨。结果表明，整体中部地区处于基本协调发展阶段，协调发展水平有待提升，六省之间的协调发展水平具有一定差异，形成明显的两大等级板块，经济社会发展与资源环境之间的矛盾是中部地区协调发展的主要制约因素。

DOI

[Hong Kairong, Huan Xiaoxu, Xun Jian.Quantitative evaluation and comparative analysis for coordinated development of resource, environment, economy and society in central China. Economic Geography, 2013, 33(12): 16-23.]

[42]
逯进, 常虹, 郭志仪. 中国省域能源、经济与环境藕合的演化机制研究. 中国人口科学, 2016, (3): 23-33.

[Lu Jin, Chang Hong, Guo Zhiyi.The evolutionary mechanism analysis of coupling relationship among energy, economy and environment in China. Chinese Journal of Population Science, 2016, (3): 23-33.]

[43]
邹辉, 段学军. 长江经济带经济—环境协调发展格局及演变. 地理科学, 2016, 36(9): 1408-1417.lt;p>通过经济与环境系统的协调发展度评估,分析了长江经济带经济环境协调发展的时空演变格局,并对经济带经济发展、环境污染与环境质量的格局与态势展开探讨。研究表明：经济带协调发展度空间差异显著,东部地区明显大于中西部地区,沿江地区高于非沿江地区。高度协调型主要分布在长三角地区及少数中西部省会城市;高度失调型主要分布在重庆、皖北、滇西南、鄂中等地区;江西与四川是协调型转为失调型的集中地区。长三角核心城市经济地位依然凸显,但长三角边缘地区城市经济位序呈下降趋势,中西部地区部分城市经济位序上升明显。工业废水排放以重庆、苏州、杭州为最多,工业SO<sub>2</sub>排放呈现3大集中地带。城市空气质量较差的是长三角边缘地区以及中西部沿江地区,城市空气质量总体上与工业SO<sub>2</sub>排放、工业烟尘排放在空间格局上较为吻合。长江干流断面水质上游（川滇渝）与下游（苏沪）较差,一定程度上反映了沿江地区工业废水排放对长江水质的影响。最后,从树立发展与保护双重使命,创新经济带开发体制机制;推进下游城市经济转型升级,培育中上游新的经济增长极;落实最严格的管理制度,共建生态文明示范带等方面提出发展建议。</p>

DOI

[Zhou Hui, Duan Xuejun.Pattern evolution of economy-environment coordinated development in the Changjiang river economic belt. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(9): 1408-1417.]

[44]
胡志强, 苗健铭, 苗长虹. 中国地市尺度工业污染的集聚特征与影响因素. 地理研究, 2016, 35(8): 1470-1482.随着工业化的快速发展,中国工业污染形势极为严峻,而且不同工业污染物的分布有着明显的空间差异性。根据2013年中国286个地市工业废水、工业SO2和工业烟(粉)尘等工业污染数据,以污染总量和污染强度为测度指标,采用探索性空间数据方法,引入空间计量经济模型,对全国工业污染的地理集聚特征及影响因素进行计量分析。结果显示:1工业污染空间集聚显著,空间分布差异大。工业废水、工业SO2、工业烟(粉)尘总量和强度存在显著的空间相关性和空间集聚性;废水总量东高西低,强度西高东低;SO2总量北高南低且高污染区域较多,强度西高东低;烟(粉)尘总量与强度空间格局相似,集中于晋陕甘一带。2工业污染空间溢出效应显著。三大污染物总量和强度均表现出显著的空间滞后和空间误差溢出效应,区域污染物排放会受到周边地区污染物排放的显著影响。3三类污染物由于不同的特性、空间格局和产业指向性,使得影响空间分布的关键因素存在有显著差异。经济发展水平、人口密度、第三产业比重、利用外资规模、能源强度的提升,会增加污染物总量,但经济发展水平、人口密度、科技支出水平的提升,则有利于降低污染强度。4要进一步降低工业污染,提高环境质量,既要充分重视工业污染的空间交互作用,加强地区间联防联控,同时也要提高区域经济发展水平,促进产业结构升级和生产工艺高级化,加大科技投入,控制能源强度,因地制宜、因势利导的制定差异化工业污染防治措施。

DOI

[Hu Zhiqiang, Miao Jianming, Miao Changhong.Agglomeration characteristics of industrial pollution and their influencing factors on the scale of cities in China. Geographical Research, 2016, 35(8): 1470-1482.]

[45]
唐志强. 河西走廊城镇化进程中的资源环境压力定量测评研究. 干旱区地理, 2017, 40(4): 860-865.以甘肃河西走廊为研究对象,定义了由资源能源约束压力和生态环境压力共同构成的资源环境压力指数,并通过构建指标体系测度城市化水平和资源环境压力水平,利用协整检验和Granger因果检验分析二者之间的定量关系.结果显示：（1）2000-2015年河西走廊地区城镇化进程中的资源环境压力指数呈不断上升趋势.其中,2000-2005年上升趋势较为平缓;从2003年开始,资源环境压力指数的上升有所加快,尤其是2007年以后,该指数年均增长率达到4.4％,表现出资源环境压力逐年上升,资源环境恶化的速度在加快.根据估计的回归方程预测,河西走廊地区的资源环境压力指数将于2026年变为压力“很大”.（2）2000-2015年河西走廊地区的资源能源消耗分指数和环境污染分指数变化趋势对比明显,其中资源能源消耗分指数增速较快,年均增长率达到5.9％,2012年计算的压力值已达到77.12,2013年突破80的分界点,进入压力“很大”的状态,而环境污染分指数变化不大,在28～33之间波动,压力状态为“小”.（3）从资源能源消耗分指数和环境污染分指数的数据点分布来看,所有数据点都分布在对角线的上方,说明工业污染并不是造成该地区资源环境压力的最主要原因,河西走廊地区资源环境压力主要来自于资源能源消耗.因此,未来该区域城镇化过程中,应综合考虑区域自然资源、生态环境和城镇化协同发展,走自然资源“低耗高效型”,生态环境“低压强保型”之路.

[Tang Zhiqiang.Quantitative evaluation on resource-environmental pressure in the urbanization process of the Hexi Corridor. Arid Land Geography, 2017, 40(4): 860-865.]

[46]
Hwang C L, Yoon K.Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin: Springer-Verlag, 1981.Includes bibliographical references (p. [505]-536).

DOI

[47]
邱菀华. 管理决策与应用熵学. 北京: 机械工业出版社, 2002.

[Qiu Wanhua.Management Decisions and Applied Entropy Theory. Beijing: China Machine Press, 2002.]

[48]
Cliff A D, Ord J K.Spatial Processes: Models and Applications. Population, 1982, 37.

DOI

[49]
Anselin L, Kelejian H H.Testing for spatial error autocorrelation in the presence of endogenous regressors. International Regional Science Review, 1997, 20(1/2): 153-182.

DOI

[50]
屈小娥. 中国工业行业环境污染综合评价: 基于Topsis的实证分析. 产业经济研究, 2014, (4): 51-59.文章运用TOPSIS综合评价法测度了2001～2011年工业行业的环境污染综合指数，研 究了污染物排放的影响因素。结果表明，属于重度污染的行业主要以污染密集型产业为主，属于中度污染的产业主要由重化工业和部分传统的生活资料制造业组成， 属于轻度污染的产业主要由高新技术产业和清洁产业组成。无论是产业之间还是行业之间，污染物排放差异都有进一步扩大的趋势。提高环境规制强度、增加研发支 出以及国有比重增加与环境污染负相关，而企业投资规模、煤炭消费比重和外资比重与环境污染正相关，新世纪以来政府实施的节能减排政策对于降低污染物排放作 用明显。完成工信部提出的“十二五”工业减排目标，煤炭采选、造纸及纸制品、电力热力的生产和供应、化学原料及化学制品、石油加工炼焦及核燃料加工、电力 热力的生产和供应、纺织、黑色金属冶炼及压延等重污染产业和部分高耗能重化工业是重点监控企业，据此本文提出了相应的对策建议。

[Qu Xiaoe.Comprehensive measure on China's industrial environmental pollution: An empirical analysis of Topsis. Industrial Economics Research, 2014, (4): 51-59.]

[51]
贺灿飞, 周沂, 张腾. 中国产业转移及其环境效应研究. 城市与环境研究, 2014, 1(1): 34-49.

[He Canfei, Zhou Yi, Zhang Teng.Industrial transfer and its environmental effect in China. Urban and Environmental Studies, 2014, 1(1): 34-49.]

[52]
Dietz T, Rosa E.Effects of population and affluence on CO2 emissions. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1997, 94(1): 175-179.We developed a stochastic version of the Impact = Population路 Affluence路 Technology (IPAT) model to estimate the effects of population, affluence, and technology on national CO2 emissions. Our results suggest that, for population, there are diseconomies of scale for the largest nations that are not consistent with the assumption of direct proportionality (loglinear effects) common to most previous research. In contrast, the effects of affluence on CO2 emissions appear to reach a maximum at about $10,000 in per-capita gross domestic product and to decline at higher levels of affluence. These results confirm the general value of the IPAT model as a starting point for understanding the anthropogenic driving forces of global change and suggest that population and economic growth anticipated over the next decade will exacerbate greenhouse gas emissions.

DOI PMID

[53]
张金昌. 中国的劳动生产率: 是高还是低: 兼论劳动生产率的计算方法. 中国工业经济, 2002, (4): 34-40.

[Zhang Jinchang.China's labor productivity, high or low?. China Industrial Economics, 2002, (4): 34-40.]

[54]
Akamatsu K.A historical pattern of economic growth in developing countries. Developing Economies, 1962, 1(s1): 3-25.

DOI

[55]
中国科学院“大气灰霾追因与控制”专项总体组, 贺泓, 谢品华, 等. “大气国十条”实施以来京津冀PM2.5控制效果评估报告. 中国科学院院刊, 2015, 30(5): 668-678.2013年9月13日,国务院颁布了《大气污染防治行动计划》(简称"大气国十条"),提出了京津冀地区2017年PM2.5浓度比2012年下降25%,北京市PM2.5年均浓度控制在60μg/m3左右的目标。"大气国十条"实施以来,北京、天津和河北相继出台了对应的行动计划,分别从"控煤"、"控车"、"控尘"、"控工业污染"和"控新建项目污染"等方面部署了防治措施。中科院"大气灰霾追因与控制"研究团队从观测和模拟的角度对该区域控制措施的实际效果开展了评估,以期为后续防治措施的制定提供参考。与2013年相比,京津冀2014年SO2和NO2大气平均浓度下降约20%,PM2.5大气平均浓度下降约10%;其中河北SO2、NO2和PM2.5的下降幅度最显著。上述污染物浓度在冬季比夏季降低更显著。与2013年冬季相比,京津冀2014年冬季PM2.5中硫酸盐的比例略有下降,硝酸盐的比例略有增加。模式模拟表明,2013年和2014年该区域气象场无明显变化,由于控制措施的实施导致污染物排放清单的变化,进而导致2014年冬季京津冀PM2.5浓度下降,但对夏季PM2.5浓度无有利影响,并存在臭氧污染的潜在风险,与观测结果吻合。在实施京津冀大气污染联防联控过程中,控制重点应向河北倾斜。

[Chinese Academy of Sciences Special group, He Hong, Xie Pinhua, et al. Evaluation report of control effect of PM2.5 in Beijing, Tianjin and Hebei since the implementation of the "Action plan for the prevention and control of air pollution". Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2015, 30(5): 668-678.]

[56]
石敏俊, 李元杰, 张晓玲, 等. 基于环境承载力的京津冀雾霾治理政策效果评估. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(9): 66-75.雾霾污染治理是京津冀协同发展需要解决的重大问题。2013年9月颁布的"大气污染防治行动计划(大气国十条)"明确提出了京津冀地区雾霾治理目标,各地区也制定了雾霾污染治理的政策措施。本文旨在环境承载力分析的基础上评估雾霾治理的政策效果。首先,分析了京津冀地区大气环境污染特征,并结合相关文献确定京津冀地区雾霾治理的主要影响因素为污染物排放、风力以及相邻地区的传输效应等;其次,将影响PM_(2.5)浓度主要因素进行统计建模,并采用分位数回归模型进行矫正,大大提高模型的拟合精度;再次,基于大气国十条规定的京津冀各地区的PM_(2.5)年均浓度目标计算各地区的大气环境承载力;最后,在假定风力等气象条件不变的情况下,根据大气国十条规定的京津冀地区的污染物排放量利用统计模型模拟2017年的雾霾污染水平,模拟除张家口、承德和秦皇岛以外其余10个地区年均浓度60μg/m~3和70μg/m~3目标下PM_(2.5)日均浓度发生频率的变化情况,评估和讨论大气国十条提出的京津冀雾霾治理目标。结果表明:按照大气国十条减排计划的京津冀地区污染物排放量普遍高于其PM_(2.5)浓度目标下的大气环境容量(邯郸市除外),即大气国十条所规定的减排措施难以实现既定的PM_(2.5)浓度目标;PM_(2.5)年均浓度目标从60μg/m~3上升到70μg/m~3,重污染天气发生频率上升有限,大气污染物的减排量却显著下降。因此,要实现既定的雾霾浓度控制目标,天津和河北需要进一步加大污染物减排力度;雾霾治理应注重减少重污染天气的发生频率,治理重点应转向重度雾霾发生频率较高的冬季污染物排放控制;在科学确定环境承载力的基础上,确定切实可行的PM_(2.5)浓度控制目标,制定具有可操作性的污染物减排计划。

DOI

[Shi Minjun, Li Yuanjie, Zhang Xiaoling, et al.Will the haze control target of Beijing-Tianjin-Hebei region be realized? An assessment based on environmental carrying capacity. China Population, Resources and Environment, 2017, 27(9): 66-75.]

[57]
张宇. 制度约束、外资依赖与FDI的技术溢出: 基于中国省际工业数据的考察. 南方经济, 2010, 28(12): 17-31.改革开放以来，中国经济维持了近30年的高速增长，而在这一过程中，中国经济表现出了非常明显的外资依赖特征。从现实情况来看，中国这种遍及各类产业的外资依存度偏高现象并不能通过开放程度以及技术差距扩大而得到完整的解释。本文从中国转轨阶段的实际情况出发，利用省际数据从理论和实证方面分析了对民营经济的抑制与对外资部门的过度鼓励这两种主要的制度约束在外资依存度增加过程中扮演的角色，并进一步揭示了这种由制度约束所引发的外资依赖对FDI的技术溢出效应所可能产生的不利影响。

DOI

[Zhang Yu.Institutional constraint, foreign capital dependence and technology spillover of FDI: Evidence form Chinese provinces' industrial data. South China Journal of Economics, 2010, 28(12): 17-31.]

[58]
兰宜生. 中国吸引外资需“量”“质”并举. 人民论坛, 2017, (16): 81-83.

[Lan Yisheng.China needs to attract foreign investment with both quantity and quality. People's Tribune, 2017, (16): 81-83.]

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