产业集聚对我国雾霾污染的影响研究

发布时间：2020-04-08 05:18

【摘要】：雾霾天气的频繁出现不仅影响了人们的日常出行,也增加了心脑血管疾病、肺癌等疾病的发病率,引起了公众的广泛关注。雾霾污染的产生尽管是多种因素综合作用的结果,但归根到底源于产业结构、发展方式、能源利用效率等因素。当前阶段,我国正处于产业转型升级的关键时期,随着集聚区快速形成的同时,产业集聚的外部性也逐渐凸显,这种外部性极大地提高了清洁技术的研发效率,很有可能会促进污染减排,那么产业集聚对于雾霾污染防治或许会发挥关键性作用。因此,深入研究产业集聚对雾霾污染的影响机制将有利于进一步正确认识产业集聚对雾霾防治的积极影响,为我国雾霾污染的防治提供一个新的视角。本文首先在明确选题背景和研究意义的基础上,通过梳理国内外相关文献,了解国内外研究进展,为下文的实证研究奠定理论基础;其次,通过构建相关指标,有效测度地区产业集聚水平,与此同时,通过分析雾霾污染的空间分布情况,提出本文研究的必要性;再次,本文通过根据不同行业产业集聚形成的动因,采用空间计量模型分析制造业集聚、服务业集聚对雾霾污染的影响,采用固定效应面板回归模型实证分析外部性对雾霾污染的影响;最后,在实证研究的基础上总结全文,得出制造业急需转型升级、服务业集聚有利于治污减排、外部性对雾霾污染的影响呈现阶段性特征、产业集聚影响雾霾污染的相关路径等相关结论;并从优化产业结构,加快实现产业转型升级、合理引导产业集聚,正确处理产业集聚过密与过疏问题、发挥集聚效应,完善雾霾防治互补机制、完善区域创新体系,促进治污减排技术的提升、加强区域间合作,完善区域协调治理机制、加强环境规制,兼顾产业集聚发展与环境之间的关系六个方面提出改善我国雾霾污染防治的相关政策建议。
【图文】：

散点图,散点图,集聚区

研究结果显示，集聚经济通常都会在空间上表现出一定的相关性[77]。基于此，本文通过测算Moran’s I值[78]来检验服务业集聚的空间关联性。Moran’s I指数的计算公式如下：i2( ) ( )( )i ij jiiin x x l x xIx x （3.3）其中，xi，xj为不同地区的区位熵指数，n为地区数量，lij为地区i，，j的邻近关系（若地区ij邻近，则lij=1；若地区ij不相邻，则lij=0）。如图3-4和图3-5所示，图中包含四个象限，分别为“高-高”集聚区，“低-高”集聚区，“低-低”集聚区，“高-低”集聚区[79]。从图3-5来看，我国大多数省份都集中在第一象限（高值集聚）和第三象限（低值集聚），一三象限均为同质集聚区，区域空间内部差异较小，可见同质集聚是我国服务业集聚的主要形式。

散点图,散点图,集聚区

研究结果显示，集聚经济通常都会在空间上表现出一定的相关性[77]。基于此，本文通过测算Moran’s I值[78]来检验服务业集聚的空间关联性。Moran’s I指数的计算公式如下：i2( ) ( )( )i ij jiiin x x l x xIx x （3.3）其中，xi，xj为不同地区的区位熵指数，n为地区数量，lij为地区i，j的邻近关系（若地区ij邻近，则lij=1；若地区ij不相邻，则lij=0）。如图3-4和图3-5所示，图中包含四个象限，分别为“高-高”集聚区，“低-高”集聚区，“低-低”集聚区，“高-低”集聚区[79]。从图3-5来看，我国大多数省份都集中在第一象限（高值集聚）和第三象限（低值集聚），一三象限均为同质集聚区，区域空间内部差异较小，可见同质集聚是我国服务业集聚的主要形式。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X513;F121.3

【参考文献】