胡 振，劉倩倩，劉 華

（1.西安建筑科技大學(xué) 公共管理學(xué)院，陜西 西安 710055；2.上海師范大學(xué) 旅游學(xué)院，上海 201234）

一、引言

2019 年12 月，國務(wù)院印發(fā)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》（以下簡稱《綱要》），《綱要》中明確提到：加強生態(tài)空間共保，推動環(huán)境協(xié)同治理，夯實綠色發(fā)展生態(tài)本底，努力建設(shè)綠色美麗長三角。近年來，長三角地區(qū)的生態(tài)環(huán)境問題一直備受重視，對于環(huán)境污染的治理力度不斷加大。根據(jù)我國生態(tài)環(huán)境部公布的《2019 年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》顯示，我國長三角區(qū)域41 個城市優(yōu)良天數(shù)比例范圍為56.5%～98.1%，平均為76.5%，平均污染超標(biāo)天數(shù)比例為23.5%，以PM2.5、PM10和NO2為首要污染物排放。由此可見，長三角環(huán)境污染態(tài)勢依舊較為嚴峻，環(huán)境污染治理仍面臨巨大的挑戰(zhàn)。與此同時，環(huán)境污染的流動性、無界性等特征，使得各城市間環(huán)境污染存在著復(fù)雜的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，需要長三角地區(qū)的生態(tài)環(huán)境治理成為一個有機“整體”。為此，研究長三角環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動因素對降低長三角區(qū)域環(huán)境污染水平，提升區(qū)域環(huán)境質(zhì)量是非常必要的。

有關(guān)區(qū)域環(huán)境治理方面的研究，長期以來都是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點。在我國環(huán)境污染不僅表現(xiàn)出明顯的地區(qū)空間集聚現(xiàn)象，還體現(xiàn)出跨區(qū)域與非跨區(qū)域之間的顯著動態(tài)慣性[1]。袁曉玲等（2019）[2]從污染和吸收視角研究中國環(huán)境質(zhì)量的影響因素和空間效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)我國環(huán)境質(zhì)量的空間集聚特征明顯。Wang 和Zhou（2021）[3]考慮了環(huán)境污染的空間效應(yīng)，同時納入經(jīng)濟外部性的作用，利用空間杜賓模型來檢驗空間依賴性存在的邊際效應(yīng)。羅能生和蔣雨晴（2017）[4]分析了地方政府的生產(chǎn)性財政支出競爭、對外開放對環(huán)境污染的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)城市間的環(huán)境污染在空間上存在著明顯的正向關(guān)聯(lián)。此外，現(xiàn)有學(xué)者還分別將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚[5]、外商直接投資[6]、產(chǎn)業(yè)發(fā)展[7]以及企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[8]等方面與環(huán)境污染治理相聯(lián)系，為區(qū)域環(huán)境治理提供解決方案。在研究方法上，王會芝等（2020）[9]運用探索性空間數(shù)據(jù)分析法和標(biāo)準(zhǔn)偏差橢圓方法，分析了京津冀霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)特征和空間重心轉(zhuǎn)移軌跡，測算了京津冀霧霾污染的驅(qū)動影響因素。李金葉和于洋（2020）[10]運用指數(shù)分解法（IDA）和產(chǎn)品分解法（PDA）對碳排放的驅(qū)動因素進行分析和測算。陳祖海和雷朱家華（2015）[11]運用EKC 模型、Moran's I 指數(shù)等方法探討中國環(huán)境污染變動的時空特征，對污染排放的經(jīng)濟因素進行分解發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的經(jīng)濟效應(yīng)影響程度也有所區(qū)別。伴隨著快速推進的城市化進程，各城市間的聯(lián)系愈發(fā)密切，城市成為環(huán)境污染的主要載體，若尋求地區(qū)整體環(huán)境質(zhì)量的提升，任何城市都無法做到“獨善其身”。為此，有學(xué)者將QAP回歸技術(shù)（二次指派程序）和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析相結(jié)合，提出一種新的QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析方法[12]，為跨域環(huán)境污染治理提供了新的研究方向。逯苗苗和孫濤（2017）[13]、劉華軍等（2017）[14]學(xué)者分別構(gòu)建相應(yīng)的QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，并對區(qū)域霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)展開研究，前者發(fā)現(xiàn)PM2.5的空間關(guān)聯(lián)是導(dǎo)致霧霾污染在空間上相互關(guān)聯(lián)的最主要因素，后者驗證了環(huán)保支出、尾氣排放、煙塵顆粒等因素對霧霾污染的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有顯著影響。Lee 等（2018）[15]研究環(huán)境政策治理中信息共享與資源共享網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，解釋了行動者之間如何通過互動創(chuàng)造網(wǎng)絡(luò)，以及該網(wǎng)絡(luò)如何作用于環(huán)境治理。童磊和王運鵬（2020）[16]運用該方法研究碳排放空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動因素，結(jié)果得出能源結(jié)構(gòu)、地理位置、對外開放和經(jīng)濟水平等因素影響碳排放的空間關(guān)聯(lián)性。以上文獻研究，對跨域環(huán)境污染治理研究具有重要貢獻，但是仍存在不足之處。一方面，學(xué)者們一般采用常見的空間計量模型如空間杜賓模型、空間誤差模型、空間滯后模型等方法過于考慮時間對環(huán)境污染的空間滯后影響，忽視了對地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)程度影響的重要性；另一方面，學(xué)者們對環(huán)境污染影響因素研究中較少關(guān)注地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的原因，未能較為全面地揭示地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動機理。

因此，基于上述背景，本研究以長三角城市群作為研究區(qū)域，利用熵值法在綜合環(huán)境污染指標(biāo)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建修正引力模型得到環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣，并利用QAP 回歸方法對長三角地區(qū)環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的驅(qū)動因素進行深入研究，通過各變量“關(guān)系”之間的相關(guān)性，考察驅(qū)動因素對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的作用及影響，為促進長三角生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展提供對策及建議。

二、研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究以長三角地區(qū)26 個核心城市為研究對象（見表1），選取2009—2018 年為樣本考察期，所需指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自長三角地區(qū)各省市相應(yīng)時期的《統(tǒng)計年鑒》以及《中國城市統(tǒng)計年鑒》。部分缺失數(shù)據(jù)采用SPSS 25.0 軟件中的線性插值法補齊。為考慮通脹預(yù)期帶來的影響，最終選擇以2009 年地區(qū)生產(chǎn)總值GDP 為基期，并利用上一年GDP 指數(shù)計算出相應(yīng)年份GDP 的真實值。

表1 長三角城市群研究區(qū)域

（二）修正引力模型

引力模型是以牛頓經(jīng)典力學(xué)中的萬有引力公式為基礎(chǔ)，用于測度空間相互作用程度的模型。當(dāng)前重構(gòu)的修正引力模型已被廣泛拓展到諸多領(lǐng)域，可用來測算城市間各種空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，如協(xié)同創(chuàng)新空間聯(lián)系[17-18]、霧霾污染空間聯(lián)系[19]等。與其他的空間計量方法相比，引力模型不用考慮時間滯后對環(huán)境污染的影響，因而測度的環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)性更為準(zhǔn)確。經(jīng)典引力模型的形式為：

因此，基于經(jīng)典引力模型（1）并參考逯苗苗和孫濤（2017）[13]、Song 等（2018）[20]的重構(gòu)引力模型做法，構(gòu)建出測度長三角城市群環(huán)境污染空間聯(lián)系的修正引力模型，公式如下：

其中，Tij為i、j 城市環(huán)境污染的空間引力聯(lián)系，Pi、Pj為各城市全年公共汽（電）車客運總量（萬人次），該指標(biāo)不同于以往衡量城市人口的年末人口數(shù)指標(biāo)，這里借助公共汽（電）車客運總量能夠更靈活地判別城市人口活動情況。Ei、Ej為i、j 城市的環(huán)境污染評價指數(shù)，以此表征長三角各城市的環(huán)境污染水平。在以往環(huán)境污染評價研究中，學(xué)者大多選取碳排放、二氧化硫等單一的污染排放指標(biāo)作為衡量環(huán)境污染標(biāo)準(zhǔn)[21]，或采取綜合評價因子方式，如選取水和大氣污染的評價因子來得到環(huán)境污染評價指標(biāo)[22]或多指標(biāo)地簡單相加匯總[23]。當(dāng)前城市環(huán)境污染主要以工業(yè)污染排放為主要源頭，工業(yè)污染排放量占我國整體環(huán)境污染排放的70%以上。由于上述環(huán)境污染指標(biāo)的選取和測算尚存在局限，未能較為準(zhǔn)確地測度地區(qū)環(huán)境污染水平。為此，選取長三角城市群常見的工業(yè)污染排放指標(biāo)如工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙（粉）塵排放量等指標(biāo)衡量長三角地區(qū)的環(huán)境污染水平更為準(zhǔn)確，并運用熵值法綜合上述指標(biāo)的單位產(chǎn)值排放量構(gòu)建出環(huán)境污染評價指標(biāo)。Gi、Gj為i、j 城市的地區(qū)生產(chǎn)總值，代表地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平。Kij為i、j 城市對環(huán)境污染空間引力聯(lián)系Tij的貢獻率。

由式（2）修正引力模型的測算結(jié)果得到長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣，然后求取環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)矩陣中各行平均值，若所得數(shù)值大于所在行平均值，那么標(biāo)記為“1”，表示城市間存在環(huán)境污染空間聯(lián)系。反之，則將該數(shù)值標(biāo)記為“0”，表示城市間不存在環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)。以此構(gòu)建出26×26 的0～1 二值環(huán)境污染空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)矩陣。

（三）QAP 模型

QAP 模型是基于社會網(wǎng)絡(luò)分析視角下，用來測量不同“關(guān)系”數(shù)據(jù)之間存在某種空間相互作用的方法，該模型數(shù)據(jù)均為矩陣形式。QAP 回歸技術(shù)不同于一般的統(tǒng)計方法，如常見的多元回歸分析方法，在面臨多重共線性問題時尚存在一定局限，重點強調(diào)變量之間需相互獨立。QAP 方法主要以變量之間的“關(guān)系”為研究基礎(chǔ)，以矩陣網(wǎng)絡(luò)作為解釋變量和被解釋變量，因而更適用于分析環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素研究。若變量間不存在自相關(guān)，自相關(guān)結(jié)構(gòu)則呈現(xiàn)系數(shù)為Km、Kn 的單調(diào)函數(shù)，模型數(shù)據(jù)的一般表現(xiàn)形式為：

當(dāng)模型產(chǎn)生自相關(guān)時的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式為：

其他的隨機變量均獨立地服從N（0，1）分布。而Km和Kn則分別代表各矩陣行和列之間的自相關(guān)系數(shù)，Kij則表示每次統(tǒng)計檢驗中的隨機項系數(shù)。在完整的QAP 方法計算中，同樣需滿足上述條件，Km表示為整體的自相關(guān)系數(shù)。若Km為0，則該模型中各矩陣不存在自相關(guān)關(guān)系，若Km為1，則該模型中各矩陣間可能存在自相關(guān)關(guān)系。綜合以往文獻研究，學(xué)者們對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)設(shè)定的常見解釋變量有能源強度、對外開放水平、空間地理距離、城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等[4-8]。同時，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，重點選取選取區(qū)域地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平差異、人口密度差異、科技水平差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和對外開放水平差異等作為長三角城市群環(huán)境污染的影響因素，納入QAP 回歸模型，如表2 所示。其基本的QAP 模型設(shè)定如下：

表2 環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)影響因素與變量說明

得到如下QAP 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)回歸方程：

其中，T 為長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)矩陣，這里作為被解釋變量，GD 為地理鄰接矩陣，矩陣元素中若城市間地理位置鄰近則記為“1”，若城市不相鄰則記為“0”。IS 為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異矩陣，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是以第二產(chǎn)業(yè)所占GDP 比重進行衡量。TL 為科技支出差異矩陣，科技水平主要以地區(qū)“科技支出/財政支出”的比例進行測度。PD 為人口密度差異矩陣，人口密度由地區(qū)“年末人口數(shù)/行政國土面積”來表征。EC 為經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣，經(jīng)濟發(fā)展水平由各地區(qū)人均GDP 來表征。OL 為對外開放水平差異矩陣，對外開放水平是以進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重進行衡量。

由于平均值可以用來反映一組數(shù)據(jù)發(fā)展變化的集中趨勢，因此，該模型數(shù)據(jù)除CD 指標(biāo)外，均先由長三角地區(qū)26 個核心城市各指標(biāo)在2009—2018年考察期的平均值計算得出，然后利用平均值計算出的絕對差異構(gòu)建相應(yīng)的差異矩陣，矩陣單元格數(shù)值表示為各指標(biāo)在長三角地區(qū)各城市間的絕對差值，數(shù)據(jù)形式為Xij=|xi-xj|。由于上述各指標(biāo)之間存在不同的量綱，為此需將上述指標(biāo)矩陣進行相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式為y=（xi-xmin）/（xmax-xmin），以消除量綱對矩陣回歸結(jié)果的影響。

三、長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素分析

在QAP 回歸技術(shù)中，所有變量矩陣間的行和列經(jīng)歷數(shù)次置換后，獲取新的回歸結(jié)果可得出各變量矩陣之間的相關(guān)性，得到假設(shè)檢驗的統(tǒng)計量。然后通過置換后的實際估計值來檢驗各變量矩陣的關(guān)聯(lián)關(guān)系是否顯著。常用的QAP 回歸分析方法主要包括以下三種：一、矩陣相關(guān)分析（QAP correlation）；二、矩陣Logistic 回歸分析（即LR-QAP）；三、矩陣多元回歸分析（即MR-QAP），通常以MR-QAP 和LR-QAP 的分析結(jié)果是否一致，來確保實證結(jié)果的穩(wěn)健性。同時，以下三種回歸方法均通過Ucinet 6.645軟件，設(shè)置10 000 次隨機置換結(jié)果得出。

（一）基于QAP 相關(guān)性分析

QAP 相關(guān)分析方法這里主要用來檢驗長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)與上述因素之間的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)的大小能夠反映該變量與環(huán)境污染空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度。本文利用UCINET 6.645軟件中的QAP 相關(guān)分析模塊進行檢驗，分析結(jié)果如表3 所示。

表3 QAP 相關(guān)分析結(jié)果

由表3 可知，在長三角地區(qū)地理位置和人口密度與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的相關(guān)系數(shù)在1%水平上顯著為0，地理位置的相關(guān)系數(shù)較高為0.474，人口密度的相關(guān)系數(shù)為0.269，說明城市間的人口規(guī)模和地理距離的遠近與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有很強的相關(guān)性。城市間地理位置越鄰近，各種貿(mào)易往來越密切，人口流動更為頻繁，進而加劇了環(huán)境污染的空間聯(lián)系。經(jīng)濟發(fā)展水平與環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的相關(guān)系數(shù)為0.144，且在5%水平上顯著，同樣呈正相關(guān)關(guān)系。說明伴隨著城市化水平的快速提升，城市群內(nèi)的經(jīng)濟發(fā)展水平距離不斷拉大，的確給城市環(huán)境造成負面影響，使得城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)性不斷增強。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、科技支出差異和對外開放水平差異與環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的相關(guān)系數(shù)相對較低，而且相關(guān)分析結(jié)果并不顯著，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技支出與環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)之間并沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，可能在于科技水平的高低、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和對外開放程度并不顯著影響城市之間環(huán)境污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此外，本文進一步對其影響因素之間的關(guān)聯(lián)性，同樣進行了QAP 技術(shù)分析（見表4）。

表4 影響因素的相關(guān)性分析結(jié)果

根據(jù)表4 可知，對外開放水平與經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間存在較強的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，同時，經(jīng)濟發(fā)展水平與科技支出之間也存在顯著的相關(guān)性。由此可見，以上幾種因素之間存在明顯的多重共線性問題，證實常規(guī)的線性回歸方法易造成研究誤差。因此，使用QAP 回歸方法能夠有效避免上述問題，并能得到較為準(zhǔn)確的回歸結(jié)果。

（二）基于MR-QAP 回歸分析

MR-QAP 回歸分析方法，在社會網(wǎng)絡(luò)分析方法中主要用來測度因變量矩陣與自變量矩陣因果關(guān)系的一種具有代表性的多元回歸分析假設(shè)檢驗方法。本文利用該方法對長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)影響因素展開深入研究，最終結(jié)果如表5 所示，可根據(jù)回歸系數(shù)、可決系數(shù)R2和顯著性水平等分別進行判斷。

表5 MR-QAP 回歸分析結(jié)果

根據(jù)MR-QAP 回歸分析結(jié)果顯示：經(jīng)過10 000次隨機置換，得出調(diào)整后的R2為0.335，回歸結(jié)果較為理想。這說明科技水平差異、人口密度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、對外開放水平差異和經(jīng)濟發(fā)展水平差異所構(gòu)建的差異矩陣能夠有效解釋長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的33.5%。其中，由地理鄰接矩陣代表的地理位置，所得到的回歸系數(shù)為0.491，位于1%水平上顯著，體現(xiàn)出不同地區(qū)間空間距離越相近，越容易受到周圍環(huán)境污染溢出效應(yīng)的影響。人口密度差異矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.321位于1%水平上顯著，說明城市間人口密度差異與環(huán)境污染空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)呈正相關(guān)，人口密度過高必然會給該地區(qū)環(huán)境質(zhì)量帶來巨大的壓力。經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.124，位于1%的水平上顯著，這同樣對環(huán)境庫茲涅茨理論進行了驗證。在城市的中前期發(fā)展過程中，經(jīng)濟的快速提升必然會給城市生態(tài)環(huán)境帶來一定的負面影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、對外開放水平差異和科技水平差異的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為-0.018、-0.067 和0.067，且回歸分析結(jié)果并不顯著。說明此時科技支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對外開放水平并不能成為當(dāng)前長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的主要驅(qū)動因素。

（三）基于LR-QAP 回歸分析

LR-QAP 回歸分析方法是用于測度矩陣數(shù)據(jù)的Logistic 回歸分析，在社會網(wǎng)絡(luò)分析方法中并不常用，這里使用該方法主要目的為保證QAP 回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。若LR-QAP 回歸結(jié)果與MR-QAP 回歸結(jié)果保持一致，則表示實驗結(jié)果是穩(wěn)健的，反之亦然。

表6 LR-QAP 回歸分析結(jié)果

根據(jù)LR-QAP 回歸分析結(jié)果顯示：經(jīng)過10 000次隨機置換后，得到的可決系數(shù)R2為0.375，回歸結(jié)果同樣較為理想。說明以上變量間的關(guān)系矩陣可解釋長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的37.5%，地理鄰近矩陣、人口密度差異均通過了1%水平的顯著性檢驗，對長三角城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系具有重要影響。經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣同樣通過顯著性檢驗，并位于10%水平顯著。據(jù)此以上三個指標(biāo)，與長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。另外，雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對外開放水平與長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)呈負相關(guān)，同科技水平呈正相關(guān)關(guān)系，但是均沒有通過顯著性檢驗。這與上述的MR-QAP 回歸分析結(jié)果是一致的，最終證明該實驗結(jié)果是穩(wěn)健的。

四、研究結(jié)論

（1）在QAP 相關(guān)分析結(jié)果中，可以看出長三角城市群的地理位置差異、人口密度差異和經(jīng)濟發(fā)展水平差異與長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。同時，也說明地理距離、人口密度及經(jīng)濟發(fā)展水平均在一定程度上加劇地區(qū)環(huán)境污染。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、科技水平差異及對外開放水平差異對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響較小，且結(jié)果并不顯著。

（2）MR-QAP 回歸分析和LR-QAP 回歸分析結(jié)果保持一致，證實長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響因素研究中實證結(jié)果是相對穩(wěn)健的。經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置和人口密度等方面差異越大，越會加劇長三角城市群環(huán)境污染的空間關(guān)聯(lián)，成為長三角城市群環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的重要影響因素。地理位置鄰近關(guān)系主要體現(xiàn)為環(huán)境污染存在的溢出效應(yīng)，城市地理距離越相近，在交通、信息及文化交流等方面聯(lián)系便越為密切。人口密度差異可表現(xiàn)為城市人口規(guī)模的大小，人口密度越高隨之而來的公共環(huán)境問題也就越多，諸如生活垃圾、交通擁擠、企業(yè)和工廠的數(shù)量增加等。經(jīng)濟發(fā)展水平差異可體現(xiàn)為技術(shù)的先進水平、產(chǎn)業(yè)模式和資金投入力度等方面。從而使得長三角城市群整體的環(huán)境污染愈加嚴重，均不利于長三角實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展，同時也會阻礙長三角地區(qū)實現(xiàn)全方位一體化進程。

五、對策建議

以上結(jié)論，均驗證地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)的影響，為更好地降低長三角地區(qū)的環(huán)境污染水平，加強長三角區(qū)域環(huán)境協(xié)同治理，促進長三角生態(tài)一體化，需充分把握環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)驅(qū)動因素的影響，為此，本文提出以下建議：

（1）從地理位置因素來看，長三角城市群環(huán)境污染具有明顯的空間外溢特征。為此，長三角城市群應(yīng)遵循環(huán)境協(xié)同治理理念，加強生態(tài)環(huán)境協(xié)同治理力度，可依據(jù)地理位置，建立相應(yīng)的地方性環(huán)境污染聯(lián)防聯(lián)控機制。為避免出現(xiàn)環(huán)境污染集聚現(xiàn)象，地方政府還需制定統(tǒng)一的環(huán)境污染排放標(biāo)準(zhǔn)，并以政策的形式鼓勵企業(yè)降低污染排放，尋求技術(shù)改進。

（2）人口密度作為長三角環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)主要影響因素之一，對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)具有重要影響，這對各城市的人口流動提出了挑戰(zhàn)。因而，為改善長三角城市群環(huán)境污染需協(xié)調(diào)城市化水平，合理把控發(fā)達城市的人口規(guī)模，同時，加強相對落后城市的人才引進力度。還需增強公民“環(huán)保意識”，倡導(dǎo)低碳生活，減少生活垃圾。

（3）經(jīng)濟發(fā)展水平差異是拉開長三角城市群環(huán)境污染差異的關(guān)鍵因素。一方面，政府在長期規(guī)劃上還需持續(xù)加強城市間各生產(chǎn)要素的流動，以及城市間的經(jīng)濟互動，以此縮小城市群經(jīng)濟發(fā)展水平差異；另一方面，需持續(xù)完善生態(tài)補償機制建設(shè)，形成“互幫互助”的環(huán)境污染治理格局，加大對環(huán)境污染嚴重地區(qū)的環(huán)境治理投入，確保地區(qū)生態(tài)環(huán)境協(xié)同發(fā)展。

（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放水平和科技水平雖然對環(huán)境污染空間關(guān)聯(lián)沒有產(chǎn)生顯著影響，也應(yīng)有所關(guān)注，從多方面為提升長三角地區(qū)整體環(huán)境質(zhì)量而努力。在加大對外開放水平的同時，政府還需設(shè)定嚴格的外資企業(yè)引進標(biāo)準(zhǔn)，杜絕為尋求資金來源引入高污染和高能耗產(chǎn)業(yè)，并限制外資企業(yè)的污染排放。當(dāng)前長三角城市群內(nèi)對外開放力度和科技水平還具有較大差異，為此，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)還需擴大自身輻射力度，積極加強與相對落后地區(qū)的信息技術(shù)溝通與交流，適當(dāng)調(diào)整地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以促進區(qū)域發(fā)展互利共贏。