检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:韩楠[1]
机构地区:[1]燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛066004
出 处:《环境工程》2016年第7期155-159,139,共6页Environmental Engineering
基 金:国家社会科学基金年度项目(11BJY020);河北省社会科学基金青年项目(HB14YJ009);燕山大学青年教师自主研究计划课题(13SKB002);河北省教育厅科学研究计划项目(SQ161110)
摘 要:通过探索性空间数据分析方法对中国31个省(市、自治区)环境污染的空间相关性及集聚效应进行检验,研究证实我国各省域环境污染存在显著的空间自相关和空间集聚效应。在此基础上,构建空间计量模型分析中国经济增长、产业结构对环境污染的影响。研究结果表明,中国各省域环境污染存在空间依赖作用和正向空间溢出效应。环境污染与人均GDP之间呈现只有一个拐点的"倒N型"曲线关系。产业结构与环境污染存在显著的正相关关系,产业结构优化调整有助于降低环境污染。This paper adopted exploratory spatial data analysis to test the spatial correlation and agglomeration effect of environmental pollution of 31 provinces in China. The results found that the provincial environmental pollution exist significantly spatial autocorrelation and spatial agglomeration effect. Meanwhile,by means of spatial econometric model,the impact of economic growth and industrial structure on environmental pollution was analyzed. The results indicated that the provincial environmental pollution in China presented evident spatial dependence and positive spillover effects. An inverted-Nshaped curve with only inflection point existed between environmental pollution and GDP per capita. Environmental pollution had a significant positive correlation relationship with industrial structure; the adjustment and optimization of industrial structure would bring the decreasing of environmental pollution.
关 键 词:环境污染 探索性空间数据分析 空间滞后模型 空间误差模型
分 类 号:F124[经济管理—世界经济] F121.3[环境科学与工程—环境工程] X321
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