陳明華，王 山，岳?，B，張曉萌

（1.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南250014；2.中國人民大學(xué) 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京100872）

一、引 言

長江中游城市群是我國霧霾污染較為嚴(yán)重的區(qū)域之一。根據(jù)國家環(huán)保部發(fā)布的2015 年1 月1日至2018年12月31日的空氣質(zhì)量指數(shù)（Air Quality Index，AQI）日報(bào)數(shù)據(jù)，長江中游城市群27 個(gè)地級(jí)城市空氣質(zhì)量平均不達(dá)標(biāo)天數(shù)為247天，其中不達(dá)標(biāo)天數(shù)排名前五位的城市分別是荊門市、宜昌市、武漢市、荊州市和鄂州市，而荊門市不達(dá)標(biāo)天數(shù)最多，為424 天；重度及以上污染天數(shù)排名前五位的城市分別是宜昌市、荊門市、荊州市、武漢市、長沙市，其中宜昌市重度及以上污染天數(shù)最多，達(dá)到66 天（1）。另一方面，在大氣環(huán)流、大氣化學(xué)等自然條件以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展因素的共同作用下，長江中游城市群霧霾污染呈現(xiàn)較強(qiáng)的空間聯(lián)動(dòng)性。2017年1 月4 日，長江中游城市群爆發(fā)嚴(yán)重的霧霾污染天氣，其中宜昌AQI 高達(dá)313，衡陽、黃岡、孝感等32 個(gè)城市均構(gòu)成重度及以上污染，這表明霧霾污染已經(jīng)不再是孤立的單個(gè)城市污染現(xiàn)象，城市間霧霾污染可能存在一種互為因果的內(nèi)在聯(lián)系。然而，目前長江中游城市群霧霾治理主要是以行政區(qū)域?yàn)閱卧归_的，未能充分考慮霧霾污染源頭城市，這一環(huán)境管理模式與霧霾污染的大范圍區(qū)域性連片特征顯然存在矛盾（孫亞男等，2017；劉晨躍和尚遠(yuǎn)紅，2017）［1-2］。鑒于此，本文關(guān)心的主要問題是：長江中游城市群霧霾污染呈現(xiàn)怎樣的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系？具有何種關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)特征？單個(gè)城市對(duì)城市群整體霧霾污染的貢獻(xiàn)度如何？城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)度如何？空間來源貢獻(xiàn)度與城市間地理距離有何關(guān)系？基于以上問題的分析，對(duì)于分析長江中游城市群霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系、調(diào)整并構(gòu)建區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控體系，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

從已有相關(guān)文獻(xiàn)看，對(duì)于城市霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系的研究主要從三個(gè)方面展開：①在給定氣象條件下基于多樣化的空氣質(zhì)量模型就霧霾污染的跨區(qū)域傳輸進(jìn)行數(shù)值模擬（Wang et al.，2016）［3］。這類文獻(xiàn)主要基于特定區(qū)域的少數(shù)城市選取幾天或幾個(gè)月的數(shù)據(jù)展開分析，難以揭示霧霾污染在更長時(shí)間維度、更大空間維度的空間關(guān)聯(lián)和交互影響關(guān)系。另外，這類文獻(xiàn)通常將霧霾污染的跨區(qū)域傳輸動(dòng)力完全歸結(jié)為自然因素，忽略了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等因素的影響。②利用地理信息系統(tǒng)（GIS）、探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）、Pearson 相關(guān)系數(shù)、小波分析等分析工具考察霧霾污染的時(shí)空分布特征以及空間關(guān)聯(lián)關(guān)系（劉華軍和杜廣杰，2016）［4］。這類研究較好地揭示了跨區(qū)域霧霾污染的線性相關(guān)特征，但未能從結(jié)構(gòu)角度揭示霧霾污染的復(fù)雜空間關(guān)聯(lián)特征。③從信息流視角基于線性Granger因果檢驗(yàn)、廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)等時(shí)間序列分析方法，就霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)、沖擊大小、調(diào)整時(shí)滯等方面進(jìn)行研究（潘慧峰等，2015；劉華軍等，2017）［5-6］。因受到自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等因素的影響，霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)可能并非呈現(xiàn)簡單的線性關(guān)系，但這類研究主要基于線性方法展開，無法揭示城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的非線性特征以及空間關(guān)聯(lián)方向上的非對(duì)稱性特征，導(dǎo)致其研究結(jié)論可能存在偏誤，而非線性Granger 因果檢驗(yàn)方法能夠克服這一問題（劉華軍和杜廣杰，2018）［7］。另外，方差分解方法有助于揭示霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)程度。

鑒于已有研究局限性，本文將首先基于2015—2018年空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）日報(bào)數(shù)據(jù)，借助非線性Granger因果檢驗(yàn)方法識(shí)別長江中游城市群霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系；其次，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）方法從結(jié)構(gòu)視角分析長江中游城市群霧霾污染的整體及個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，以揭示各城市在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用；最后，運(yùn)用方差分解方法分別考察單個(gè)城市對(duì)城市群整體霧霾污染的貢獻(xiàn)程度、城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)程度、城市間地理距離對(duì)霧霾污染空間來源貢獻(xiàn)度的影響。

二、方法與數(shù)據(jù)

（一）霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的檢驗(yàn)方法

目前，Granger 因果檢驗(yàn)方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于城市霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系識(shí)別中，然而，這種方法只能揭示變量之間的線性關(guān)系。Granger and Newbold（1986）［8］認(rèn)為，非線性關(guān)系是真實(shí)世界的主要構(gòu)成，故而非線性模型能夠更加準(zhǔn)確地模擬現(xiàn)實(shí)世界。為此，Baek and Brock（1992）［9］、Hiemstra and Jones（1994）［10］、Diks and Panchenko（2006）［11］相繼提出了非線性Granger 因果檢驗(yàn)方法，這一方法可以通過線性Granger因果檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)序列間的線性“預(yù)測能力”進(jìn)行過濾，繼而基于殘差中的有用信息識(shí)別變量間的非線性Granger因果關(guān)系。

1.BDS檢驗(yàn)

在非線性Granger 檢驗(yàn)之前，需要對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行BDS檢驗(yàn)，以確定序列之間是否存在非線性關(guān)系。假設(shè)有m維時(shí)間序列Zt，其觀測值為（zt，zt+1，…，zt+m-1），因此跨期空間概率估計(jì)量關(guān)聯(lián)積分可以定義為：

其中，σm（d）為m維樣本標(biāo)準(zhǔn)差。若BDS 檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，那么可以判定序列中存在非線性關(guān)系。

2.非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

給定兩個(gè)時(shí)間序列變量Xt和Yt，并定義Xt的m維領(lǐng)先向量為和Yt的Lx期滯后向量分別為公式如下：

給定任意小的常數(shù)d＞0 且滿足m、Lx、Ly＞1，如果式（4）右端序列Xt的條件概率給定，并且無論有無序列Yt作為條件都不會(huì)對(duì)其造成影響，那么序列Yt就不是序列Xt的Granger 原因。式（4）中的條件概率也可以通過式（5）表達(dá)。其中，P（r·）為概率，‖·‖為最大范數(shù)，且

其中：

假定序列Xt和Yt嚴(yán)格平穩(wěn)且滿足混合條件，Diks and Panchenko（2006）［11］在“Yt不是Xt的嚴(yán)格Granger原因”原假設(shè)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了漸進(jìn)正態(tài)分布的T統(tǒng)計(jì)量：

其中:τ=T+1-m-max（Lx，Ly）；σ2（·）表示修正后的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)方差。根據(jù)式（6）可以依次檢驗(yàn)向量自回歸模型中的殘差序列。如果檢驗(yàn)結(jié)果為拒絕“序列之間Granger 非因果關(guān)系”的原假設(shè)，那么可以判定兩個(gè)序列之間存在非線性Granger因果關(guān)系。

（二）霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析方法

1.整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征刻畫

根據(jù)陳明華等（2016）、劉華軍和劉傳明（2017）［12-13］的研究，網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度、網(wǎng)絡(luò)效率等可以作為刻畫整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的指標(biāo)。①網(wǎng)絡(luò)密度。就本文研究而言，網(wǎng)絡(luò)密度是指城市霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際連線數(shù)與最大可能連線數(shù)之比，反映霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的疏密程度，取值在0～1 之間。網(wǎng)絡(luò)密度越大，意味著城市霧霾污染關(guān)聯(lián)就越緊密。②網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度反映城市霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性和脆弱性，取值在0～1之間。如果網(wǎng)絡(luò)中多數(shù)節(jié)點(diǎn)之間均存在連接路徑，則網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度較高；如果網(wǎng)絡(luò)中多數(shù)節(jié)點(diǎn)僅與某一個(gè)或幾個(gè)節(jié)點(diǎn)相連，則網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度較低。此時(shí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)少數(shù)城市的依賴程度就較高，一旦排除這些城市，網(wǎng)絡(luò)就可能崩潰。③網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度表示霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中城市間非對(duì)稱可達(dá)程度，能夠反映各城市等級(jí)結(jié)構(gòu)，取值在0～1 之間。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度越高，就會(huì)有越多的城市處于從屬地位。④網(wǎng)絡(luò)效率。網(wǎng)絡(luò)效率反映霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中城市間連接效率，取值在0～1 之間。網(wǎng)絡(luò)效率越高，表明城市間的冗余連線越少，城市霧霾污染關(guān)聯(lián)越稀疏，網(wǎng)絡(luò)就越不穩(wěn)定。

2.個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征刻畫

根據(jù)陳明華等（2016）、劉華軍和劉傳明（2017）［12-13］的研究，度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度等可以作為刻畫個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的指標(biāo)。①度數(shù)中心度。就本文研究而言，度數(shù)中心度是根據(jù)連接數(shù)來衡量各城市在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中所處中心程度。度數(shù)中心度越高，那么該城市與其他城市間的連接線就越多，該城市也就處于霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更加中心的地位。度數(shù)中心度可以分成點(diǎn)出度、點(diǎn)入度。點(diǎn)出度是該城市指向其他城市的連線數(shù)，反映該城市霧霾污染對(duì)其他城市的影響程度；點(diǎn)入度是其他城市指向該城市的連線數(shù)，反映其他城市霧霾污染對(duì)該城市的影響程度。②接近中心度。接近中心度用來刻畫某個(gè)城市在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中“對(duì)其他城市控制”的程度。接近中心度越高，意味著該城市與其他城市的“距離”越短，聯(lián)系越緊密，對(duì)其他城市的控制程度就越強(qiáng)，該城市也就處于霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更加中心的位置。③中介中心度。中介中心度反映某城市對(duì)其他城市間霧霾污染關(guān)聯(lián)的控制程度。中介中心度越高，意味著該城市越能控制其他城市間霧霾污染關(guān)聯(lián)，該城市也就處于霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更加中心的位置。

（三）霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)度分析方法

本文借助方差分解方法對(duì)霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)度進(jìn)行分析，具體思路如下：

式（7）反映了第j個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)εj從無限過去到現(xiàn)在時(shí)點(diǎn)對(duì)yi影響的總和。假定εj無序列相關(guān)，可求方差：

假定擾動(dòng)項(xiàng)向量的協(xié)方差為對(duì)角矩陣，則yi的方差是上述方差的k項(xiàng)簡單和：

上述方差可以分解成k種不相關(guān)的影響，為測定各個(gè)干擾項(xiàng)對(duì)yi的方差的貢獻(xiàn)程度，做如下定義：

式中RVC 反映了第j個(gè)變量基于沖擊的方差對(duì)yi的方差的相對(duì)貢獻(xiàn)度。如果模型滿足平穩(wěn)性條件，則隨著q的增大而呈幾何級(jí)數(shù)衰減，不需用s=∞的項(xiàng)和來評(píng)價(jià)，只需取有限的s項(xiàng)即可。VAR（p）模型的前s期的預(yù)測誤差是：

那么可以得到近似的相對(duì)方差貢獻(xiàn)率（RVC）：

（四）樣本數(shù)據(jù)

本文以長江中游城市群27 個(gè)地級(jí)城市（2）作為樣本，具體包括武漢、黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、宜昌、荊門、荊州、長沙、株洲、湘潭、岳陽、益陽、常德、衡陽、婁底、南昌、九江、景德鎮(zhèn)、鷹潭、新余、宜春、萍鄉(xiāng)、上饒、撫州、吉安。本文以空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）（3）作為衡量城市霧霾污染的綜合指標(biāo)，AQI 越大，則霧霾污染程度越大，反之，則霧霾污染程度越小。樣本數(shù)據(jù)來源于國家環(huán)保部數(shù)據(jù)中心發(fā)布的2015 年1 月1 日—2018 年12 月31 日AQI日報(bào)數(shù)據(jù)。

三、長江中游城市群霧霾污染的客觀事實(shí)

本文根據(jù)樣本觀測期內(nèi)長江中游城市群27個(gè)城市AQI 均值數(shù)據(jù)，在ArcGIS 支持下，利用Kriging插值法繪制了長江中游城市群霧霾污染的空間分異圖如圖1所示。根據(jù)圖1，可以發(fā)現(xiàn)：①長江中游城市群霧霾污染具有顯著的空間非均衡特征；②長江中游城市群霧霾污染較為嚴(yán)重的地區(qū)主要集中在荊門、宜昌、荊州等西北部城市，而東南部地區(qū)的上饒、鷹潭、景德鎮(zhèn)、撫州等城市霧霾污染相對(duì)較輕；③霧霾污染總體呈現(xiàn)由西北向東南、西南方向不斷蔓延的趨勢。

圖1 長江中游城市群霧霾污染的空間分異

圖2 反映了長江中游城市群27 個(gè)地級(jí)城市霧霾污染平均差異情況。根據(jù)圖2，湖北省的荊門、宜昌、荊州、武漢、鄂州5個(gè)城市的AQI均值超過了85，接近輕度污染級(jí)別；湖南省的大部分城市AQI均值分布在70～80；江西省的城市空氣質(zhì)量普遍較好，大部分城市AQI均值低于70。圖3反映了長江中游城市群整體霧霾污染的波動(dòng)變化態(tài)勢。根據(jù)AQI均值的擬合趨勢線，長江中游城市群霧霾污染呈顯著的U形變化趨勢，圖4、圖5分別從月度變化和季節(jié)變化視角清晰地反映了這一特征。從圖4可以看出，2015年1月和2月份長江中游城市群處于輕度污染狀態(tài)，其中1月份霧霾污染最嚴(yán)重，AQI的均值達(dá)到126.2；此后空氣質(zhì)量狀況逐漸得到改善，7月份的空氣質(zhì)量最好，AQI均值為56.8；8—10月份霧霾污染逐漸加劇，雖然11月份有所緩解，但12月份又出現(xiàn)強(qiáng)勢反彈。其他年份霧霾污染的月度變化態(tài)勢與2015年基本一致。從圖5可以看出，長江中游城市群冬季霧霾污染最為嚴(yán)重，其次是春季、秋季，而夏季空氣質(zhì)量狀況最好。

圖2 長江中游城市群各城市霧霾污染比較

圖3 長江中游城市群霧霾污染的波動(dòng)態(tài)勢

圖4 長江中游城市群霧霾污染的月度變化

圖5 長江中游城市群霧霾污染的季節(jié)變化

四、長江中游城市群霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系及結(jié)構(gòu)特征

（一）單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列具有平穩(wěn)性是非線性Granger因果檢驗(yàn)的前提條件（4），因此本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法對(duì)所有序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)（5）。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，在1%顯著性水平下，T統(tǒng)計(jì)值均小于臨界值，拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，即水平序列均為平穩(wěn)序列。接下來本文將基于長江中游所有城市的AQI指數(shù)進(jìn)行非線性BDS檢驗(yàn)和非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

（二）BDS檢驗(yàn)

在對(duì)城市間霧霾污染的非線性因果關(guān)系展開分析之前，必須進(jìn)行非線性檢驗(yàn)，以考察城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系中是否存在顯著的非線性特征（楊子暉等，2013）［14］。本文基于主流的BDS 檢驗(yàn)方法（Broock et al.，1996）［15］對(duì)27 個(gè)城市AQI 序列兩兩之間的非線性變化趨勢進(jìn)行檢驗(yàn)。首先構(gòu)建兩兩城市AQI 序列的VAR 模型，確定相互影響關(guān)系，并對(duì)其線性依存成分進(jìn)行過濾；然后基于過濾后的殘差序列進(jìn)行非線性BDS 檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果（6），在5%顯著性水平下，基于回歸殘差的BDS檢驗(yàn)均拒絕“線性關(guān)系”的原假設(shè)，這意味著兩兩城市間均存在顯著的非線性變化關(guān)系。鑒于此，本文將基于非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法考察長江中游城市群城市霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（三）霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系及結(jié)構(gòu)特征

最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇對(duì)于非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果至關(guān)重要，但目前關(guān)于最優(yōu)滯后階數(shù)并沒有統(tǒng)一的選擇標(biāo)準(zhǔn)（Diks and Panchenko，2006）［11］。本文認(rèn)為，如果所有滯后階數(shù)下的檢驗(yàn)結(jié)果均接受“不存在非線性Granger因果關(guān)系”的原假設(shè)，則變量間一定不存在傳導(dǎo)關(guān)系。如果所有滯后階數(shù)下檢驗(yàn)結(jié)果均顯著地拒絕“不存在非線性Granger 因果關(guān)系”的原假設(shè)，則變量間就存在“穩(wěn)健”（Robust）傳導(dǎo)關(guān)系。本文將基于這種穩(wěn)健傳導(dǎo)關(guān)系所形成的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)定義為“穩(wěn)健性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”（Robust Network，簡稱R-Network），并根據(jù)非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定了長江中游城市群27個(gè)城市之間霧霾污染的穩(wěn)健性關(guān)聯(lián)關(guān)系。

1.霧霾污染關(guān)聯(lián)的整體結(jié)構(gòu)特征

根據(jù)長江中游城市群27個(gè)城市之間霧霾污染的穩(wěn)健性關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文借助Ucinet對(duì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化處理，如圖6 所示。根據(jù)圖6，可以發(fā)現(xiàn)長江中游城市群城市間霧霾污染呈現(xiàn)出多線程的復(fù)雜關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)。網(wǎng)絡(luò)中穩(wěn)健性關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)為642個(gè)，理論上最大關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)為702，網(wǎng)絡(luò)密度為0.91，表明長江中游城市群城市間霧霾污染存在較為廣泛的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為1，表明穩(wěn)健性網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)動(dòng)性強(qiáng)，具有較高的網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性，各城市間存在普遍的霧霾污染關(guān)聯(lián)效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度為0，表明穩(wěn)健關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)并不存在等級(jí)森嚴(yán)的結(jié)構(gòu)，城市間對(duì)稱可達(dá)點(diǎn)的程度較高，處于從屬和邊緣的城市較少，長江中游城市群城市間即使距離較遠(yuǎn)，也存在霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)效率為0.015 4，說明穩(wěn)健性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各城市間存在較多的冗余連線，霧霾污染的非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系存在多重疊加現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)較為穩(wěn)定。以上特征表明，長江中游城市群霧霾污染已經(jīng)連成一片，沒有哪個(gè)城市能夠處于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)之外。換言之，一個(gè)城市的霧霾污染可能部分地由其他城市的霧霾污染所引起，這要求長江中游城市群霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控政策的制定必須從全局、整體視角進(jìn)行考慮。

圖6 長江中游城市群霧霾污染的穩(wěn)健關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

2.霧霾污染關(guān)聯(lián)的個(gè)體結(jié)構(gòu)特征

本文選擇點(diǎn)出度、點(diǎn)入度、度數(shù)中心度、接近中心度和中介中心度等中心度指標(biāo)對(duì)長江中游城市群霧霾污染的個(gè)體結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行刻畫，以反映各城市在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用，具體結(jié)果見表1所列。從點(diǎn)出度的測算結(jié)果看，長江中游城市群27 個(gè)城市點(diǎn)出度均值為23.8，排名靠前的城市依次是萍鄉(xiāng)、新余、宜昌、荊門、孝感、黃石、荊州等，表明這些城市霧霾污染對(duì)其他城市具有較強(qiáng)引導(dǎo)關(guān)系，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中起“引領(lǐng)”作用。從點(diǎn)入度的測算結(jié)果看，點(diǎn)入度均值為23.8，排名靠前的城市依次是衡陽、新余、宜昌、荊門、婁底、宜春等，表明這些城市霧霾污染受到其他城市的較強(qiáng)影響，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于“跟隨”地位。從度數(shù)中心度的測算結(jié)果看，度數(shù)中心度均值為98.6，其中有20個(gè)城市的度數(shù)中心度超過這一數(shù)值，達(dá)到100，表明在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中這些城市與其他城市之間存在較多的非線性引導(dǎo)關(guān)系。從接近中心度的測算結(jié)果看，接近中心度均值為98.7，排名靠前的城市依次是萍鄉(xiāng)、新余、宜昌、荊門、孝感、黃石、荊州等，表明這些城市能夠更快速地與其他城市霧霾污染產(chǎn)生引導(dǎo)關(guān)系，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演著中心行動(dòng)者的角色。而南昌、鷹潭、鄂州、咸寧、黃岡、景德鎮(zhèn)、撫州等城市的接近中心度則排名靠后，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演著邊緣行動(dòng)者的角色。從中介中心度的測度結(jié)果看，中介中心度的均值為0.06，萍鄉(xiāng)、新余、宜昌、荊門、孝感、黃石、荊州等城市排名靠前，這些城市對(duì)長江中游城市群城市間霧霾污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系具有較強(qiáng)的控制能力，發(fā)揮著重要的中介作用。而鄂州、黃岡、咸寧、南昌、鷹潭、景德鎮(zhèn)、撫州等城市的中介中心度均處于0.04以下，表明這些城市在穩(wěn)健關(guān)聯(lián)性網(wǎng)絡(luò)中不具有橋梁作用，受制于中介中心度較高的其他城市。

表1 長江中游城市群霧霾污染穩(wěn)健關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性

續(xù)表1

五、長江中游城市群霧霾污染的空間貢獻(xiàn)度分析

以上分析主要考察了三個(gè)方面的問題：第一，長江中游城市群城市間霧霾污染的非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系如何？第二，霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)怎樣的整體結(jié)構(gòu)特征？第三，各城市在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用如何？接下來，本文將根據(jù)方差分解方法就長江中游城市群霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)度進(jìn)行分析。

（一）長江中游城市群霧霾污染的城市綜合貢獻(xiàn)度分析

根據(jù)方差分解方法對(duì)長江中游城市群各城市霧霾污染進(jìn)行分解，結(jié)果見表2、表3所列。將每個(gè)城市對(duì)自身及其他城市霧霾污染的貢獻(xiàn)度進(jìn)行加總，可得長江中游城市群霧霾污染的各城市綜合貢獻(xiàn)度結(jié)果，具體見表3所列。根據(jù)表3，武漢市對(duì)長江中游城市群整體霧霾污染的綜合貢獻(xiàn)度最高，達(dá)到了156.17%，其中對(duì)自身的貢獻(xiàn)度為83.71%，對(duì)另外26個(gè)城市的貢獻(xiàn)度之和為72.46%；排名2-10位的分別是撫州、荊門、荊州、常德、宜昌、新余、黃岡、景德鎮(zhèn)、鄂州，綜合貢獻(xiàn)度均在100%以上。而鷹潭的綜合貢獻(xiàn)度最低，為78.96%，其中對(duì)自身的貢獻(xiàn)度為73.52%，對(duì)另外26 個(gè)城市的貢獻(xiàn)度之和僅為5.44%；上饒、宜春、吉安、湘潭、黃石、萍鄉(xiāng)、益陽、咸寧、長沙等城市的綜合貢獻(xiàn)度相對(duì)較低，均在90%以下。從總體上看，綜合貢獻(xiàn)度排名前4的城市均屬于湖北省，排名靠后的城市大多分布在湖南省、江西省。另外，湖北省城市對(duì)長江中游城市群霧霾污染的平均貢獻(xiàn)度為111.97%，湖南省城市的平均貢獻(xiàn)度為93.29%，江西省城市的平均貢獻(xiàn)度為94.60%，這表明湖北省城市是長江中游城市群霧霾污染的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控重點(diǎn)。

表2 長江中游城市群各城市霧霾污染的方差分解結(jié)果1

續(xù)表2

表3 長江中游城市群各城市霧霾污染的方差分解結(jié)果2

（二）城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)度分析

表4 報(bào)告了長江中游城市群各城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)度分析結(jié)果。由表4可以看出，長江中游城市群各城市霧霾污染主要是由自身因素造成的，內(nèi)部貢獻(xiàn)度介于69.67%～86.34%之間，均值為78.04%，其中內(nèi)部貢獻(xiàn)度超過80%的城市包括荊門、武漢、宜昌、孝感、景德鎮(zhèn)、常德、九江、黃岡。長江中游城市群各城市霧霾污染來自外部的貢獻(xiàn)度介于13.66%～30.33% 之間，均值為21.96%，其中新余、萍鄉(xiāng)、宜春、鷹潭、衡陽、株洲、吉安、湘潭8個(gè)城市來自外部的貢獻(xiàn)度均達(dá)到25%以上，這表明這些城市的霧霾污染受到其他城市較大程度的影響。如果僅就外部貢獻(xiàn)而言，城市霧霾污染的外部影響主要來源于距離400 公里以內(nèi)的城市，平均貢獻(xiàn)度為18.39%；而來自400 公里以上城市的平均貢獻(xiàn)度僅為3.31%，這表明總體上看霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)主要來自地理距離較近的城市。

表4 長江中游城市群各城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)度分析

（三）城市間地理距離對(duì)城市霧霾污染空間來源貢獻(xiàn)度的影響

由前文分析可知，武漢、撫州、荊門對(duì)長江中游城市群霧霾污染的綜合貢獻(xiàn)度排名靠前，接下來本文以這三個(gè)城市為代表，就城市間地理距離對(duì)單個(gè)城市霧霾污染空間來源貢獻(xiàn)度的影響進(jìn)行分析。表5 報(bào)告了三個(gè)代表性城市與其他城市間地理距離及霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)度結(jié)果。根據(jù)表5，除自身之外，武漢市霧霾污染的外部貢獻(xiàn)主要來源于荊門、新余、荊州、株洲等城市，城市貢獻(xiàn)度的大小與地理距離遠(yuǎn)近并無嚴(yán)格的對(duì)應(yīng)關(guān)系。即使距離較近的城市，貢獻(xiàn)度也可能相對(duì)較低，如鄂州，距離武漢36.19 公里，但貢獻(xiàn)度只有0.023%；即使距離較遠(yuǎn)的城市，貢獻(xiàn)度也可能相對(duì)較高，如新余，距離武漢321.73公里，貢獻(xiàn)度卻為2.570%，明顯高于距離較近的鄂州。就撫州而言，霧霾污染的外部貢獻(xiàn)主要來源于常德、宜昌、新余、萍鄉(xiāng)等城市，貢獻(xiàn)度均在2%以上。其中，宜昌距離黃岡582.980 公里，貢獻(xiàn)度卻達(dá)到了2.591%，這一貢獻(xiàn)明顯大于距離黃岡較近的鷹潭、吉安、宜春等城市。就荊門而言，霧霾污染的外部貢獻(xiàn)主要來源于黃岡、新余、孝感、株洲等城市，貢獻(xiàn)度均在1.2%以上，其中新余是距離荊門較遠(yuǎn)的城市，達(dá)到459.790公里，但貢獻(xiàn)度卻達(dá)到了1.748%，顯著大于距離荊州較近的荊州、岳陽、常德等城市。以上結(jié)果表明，現(xiàn)階段長江中游城市群的各城市霧霾污染存在普遍的空間影響，這一影響并不是只局限于臨近區(qū)域，即使距離較遠(yuǎn)的城市間也可能存在較強(qiáng)的空間影響，基于這一現(xiàn)象，必須擴(kuò)大長江中游城市群霧霾污染的聯(lián)防聯(lián)控范圍，應(yīng)該將那些距離較遠(yuǎn)但又存在顯著影響的城市納入其中，否則必將大大降低區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控的有效性。

續(xù)表5

六、結(jié)論及啟示

文章基于長江中游城市群2015—2018年空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）日報(bào)數(shù)據(jù)，采用非線性Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)方法識(shí)別長江中游城市群城市間霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法刻畫霧霾污染的整體及個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，并運(yùn)用方差分解方法分別考察單個(gè)城市對(duì)城市群整體霧霾污染的貢獻(xiàn)程度、城市霧霾污染的內(nèi)部與外部貢獻(xiàn)程度、城市間地理距離對(duì)霧霾污染空間來源貢獻(xiàn)度的影響，從而對(duì)長江中游城市群霧霾污染實(shí)現(xiàn)全面的空間關(guān)聯(lián)分析。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）長江中游城市群霧霾污染具有顯著的空間非均衡特征，總體呈現(xiàn)由西北向東南、西南方向不斷蔓延的趨勢。

（2）長江中游城市群27 個(gè)城市間霧霾污染存在非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系，并呈現(xiàn)出多線程的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形態(tài)。在穩(wěn)健性網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)密度達(dá)到0.91，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為1，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度為0，網(wǎng)絡(luò)效率為0.015 4，這表明網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性較好、城市間存在普遍的霧霾污染關(guān)聯(lián)效應(yīng)；穩(wěn)健關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)并不存在等級(jí)森嚴(yán)的結(jié)構(gòu)，城市間即使距離較遠(yuǎn)，也存在霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)；城市間霧霾污染的非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系存在多重疊加現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)較為穩(wěn)定。度數(shù)中心度均值、接近中心度均值、中介中心度均值分別為98.6、98.7、0.06，萍鄉(xiāng)、新余、宜昌、荊門、孝感、黃石等城市在穩(wěn)健網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置。

（3）湖北省城市對(duì)長江中游城市群霧霾污染的綜合貢獻(xiàn)度最大；長江中游城市群各城市霧霾污染主要是由自身因素造成的，但是外部因素也具有重要影響；就城市總體看，霧霾污染的空間來源貢獻(xiàn)主要來自地理距離較近的城市，但就單個(gè)城市看，空間來源貢獻(xiàn)度的大小與地理距離遠(yuǎn)近并無嚴(yán)格的反向?qū)?yīng)關(guān)系，即使距離較遠(yuǎn)的城市，也可能具有較高的貢獻(xiàn)度。

基于以上結(jié)論，本文可以得出如下啟示：

（1）加快構(gòu)建長江中游城市群霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控體系?！堕L江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》指出，通過加強(qiáng)環(huán)境污染聯(lián)防聯(lián)治、完善生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制及實(shí)施環(huán)境監(jiān)管執(zhí)法聯(lián)動(dòng)等措施，建立健全跨區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。目前，長江中游城市群27個(gè)城市之間普遍存在霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系，沒有哪個(gè)城市能夠孤立于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)之外，面對(duì)這一現(xiàn)狀，應(yīng)該從更廣視野、更大格局重新審視長江中游城市群霧霾污染問題，加快構(gòu)建霧霾污染的多層次、跨區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控體系，在更大的空間范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)霧霾污染的協(xié)同治理和空氣質(zhì)量的協(xié)同改善（劉華軍和彭瑩，2019）［16］。湖北是區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控的重點(diǎn)省份；萍鄉(xiāng)、新余、宜昌、荊門、孝感、黃石等是區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控的重點(diǎn)城市。

（2）擴(kuò)大霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控范圍要充分考慮空間來源貢獻(xiàn)。面對(duì)霧霾污染頻發(fā)天氣，必須擴(kuò)大霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控范圍，提高防控措施的科學(xué)性和精準(zhǔn)性。目前，我國霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控范圍的確定主要依據(jù)地理距離遠(yuǎn)近以及行政區(qū)劃關(guān)系，忽視了空間來源貢獻(xiàn)，根據(jù)本文研究，距離較遠(yuǎn)的城市之間霧霾污染也有可能存在較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，而距離較近的城市之間霧霾污染也有可能存在較弱的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，在此情形下聯(lián)防聯(lián)控效果必將大打折扣。因此，本文以為擴(kuò)大霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控范圍必須同時(shí)兼顧城市之間的地理距離遠(yuǎn)近、行政區(qū)劃關(guān)系以及空間來源貢獻(xiàn)。

（3）要成立城市群霧霾污染管理機(jī)構(gòu)，完善考核機(jī)制與監(jiān)督機(jī)制。為了保障長江中游城市群霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控取得預(yù)期效果，必須成立“城市群—城市”的權(quán)利保障機(jī)構(gòu)，負(fù)責(zé)統(tǒng)一制定聯(lián)防聯(lián)控政策、統(tǒng)籌城市群防控協(xié)調(diào)工作。同時(shí)，還要加快構(gòu)建以促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)為導(dǎo)向的環(huán)境管理評(píng)價(jià)和考核體系，完善環(huán)境污染的監(jiān)督機(jī)制和責(zé)任追究制度，以避免環(huán)境保護(hù)工作中出現(xiàn)重建設(shè)輕成效、重投入輕產(chǎn)出等問題。另外，必須強(qiáng)調(diào)指出的是，霧霾污染在本質(zhì)上是由人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)造成的（石敏俊，2017）［17］。因此，要實(shí)現(xiàn)真正意義上的霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控必須從經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、能源結(jié)構(gòu)、能源消耗、環(huán)境規(guī)制、科學(xué)研究與發(fā)展、要素流動(dòng)、產(chǎn)業(yè)集聚、城市化、人口規(guī)模、人口集聚、交通設(shè)施條件等方面進(jìn)一步展開研究。這一問題已超出本文的研究范圍，將是作者未來研究需要拓展和深化的主要方向。

注 釋：

（1）AQI 指數(shù)大于100 即為空氣質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，AQI 指數(shù)大于200即為重度及以上污染。

（2）根據(jù)2015 年國務(wù)院批復(fù)同意的《長江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》，長江中游城市群包括31 個(gè)城市，但環(huán)保部沒有公布襄陽、潛江、仙桃、天門4個(gè)城市AQI數(shù)據(jù)。

（3）根據(jù)國家環(huán)保部發(fā)布的《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）技術(shù)規(guī)定（試行）》（HJ633-2012），AQI 是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)，它綜合考慮了二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）、粒徑小于2.5 μm 的顆粒物（PM2.5）、粒徑小于10 μm 的顆粒物（PM10）、一氧化碳（CO）、臭氧（O3）等多種污染物，是衡量空氣質(zhì)量的綜合指標(biāo)。

（4）如果時(shí)間序列存在單位根，那么非線性Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量可能不再具有標(biāo)準(zhǔn)的極限分布，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的檢驗(yàn)結(jié)論。

（5）由于篇幅所限，本文省略單位根檢驗(yàn)結(jié)果，讀者若有興趣可向作者索取。

（6）由于篇幅所限，本文省略BDS 檢驗(yàn)結(jié)果，讀者若有興趣可向作者索取。