世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (1): 178-188.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.01.20220112
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邹泽铎1(), 田卡吨2, 赵威2(), 李政旸3,4, 刘志强2
收稿日期:
2022-02-22
修回日期:
2022-06-12
出版日期:
2024-01-15
发布日期:
2024-01-29
通讯作者:
赵威
作者简介:
邹泽铎(1996—),男,博士研究生,主要研究方向为城市与区域综合发展,E-mail:zouzd@mail2.sysu.edu.cn。
基金资助:
Zeduo ZOU1(), Kadun TIAN2, Wei ZHAO2(), Zhengyang LI3,4, Zhiqiang LIU2
Received:
2022-02-22
Revised:
2022-06-12
Online:
2024-01-15
Published:
2024-01-29
Contact:
Wei ZHAO
摘要:
基于中国中部地区2010—2018年城市面板数据,综合运用空间分析等方法分别对中部地区PM2.5浓度的时空差异、空间演变特征和空间相关性进行探究,并构建环境库兹涅茨曲线(EKC)模型,检验可能存在的EKC关系。结果表明:①2010—2018年中部地区PM2.5浓度变化幅度差异较大,研究期间PM2.5年均浓度整体上呈现波动下降趋势;②中部地区PM2.5浓度呈现出东北地域高、其他地域低的空间分布;③2010—2018年中部地区城市化与PM2.5浓度存在空间正相关关系;④中部地区PM2.5污染与城市化存在倒“N”形环境库兹涅茨曲线关系。本研究为探索PM2.5浓度与城市化的演变关系提供了新的研究视角,为实现中部地区环境保护与城市健康可持续发展提供借鉴,也可以为相关部门制定降低PM2.5的相关政策提供指导。
邹泽铎, 田卡吨, 赵威, 李政旸, 刘志强. 中国中部地区PM2.5 浓度与城市化的关系演变研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(1): 178-188.
Zeduo ZOU, Kadun TIAN, Wei ZHAO, Zhengyang LI, Zhiqiang LIU. Study on the relationship between PM2.5 concentration and urbanization in Central China[J]. World Regional Studies, 2024, 33(1): 178-188.
空气质量 | 2010年 | 2018年 | ||
---|---|---|---|---|
城市名称 | 数量 | 城市名称 | 数量 | |
优 | — | 0 | — | 0 |
良 | 三门峡、十堰和张家界等24个城市 | 24 | 中部地区60个其它城市 | 60 |
轻度污染 | 中部地区28个其它城市 | 28 | 郑州、鹤壁和淮北等20个城市 | 20 |
中度污染 | 郑州、淮北、武汉等28个城市 | 28 | — | 0 |
重度污染 | — | 0 | — | 0 |
表1 2010、2018年中部地区空气质量等级统计表
Tab.1 Statistics of air quality grades in Central in Central China in 2010, 2018
空气质量 | 2010年 | 2018年 | ||
---|---|---|---|---|
城市名称 | 数量 | 城市名称 | 数量 | |
优 | — | 0 | — | 0 |
良 | 三门峡、十堰和张家界等24个城市 | 24 | 中部地区60个其它城市 | 60 |
轻度污染 | 中部地区28个其它城市 | 28 | 郑州、鹤壁和淮北等20个城市 | 20 |
中度污染 | 郑州、淮北、武汉等28个城市 | 28 | — | 0 |
重度污染 | — | 0 | — | 0 |
变量类型 | 一级指标层 | 二级指标层 | 单位 |
---|---|---|---|
被解释变量 | PM2.5空气污染物 | PM2.5浓度 | μg/m3 |
核心解释变量 | 城市化水平 | 城市人口密度 | % |
城市人口密度二次方 | % | ||
城市人口密度三次方 | % | ||
控制变量 | 人口聚集 | 常住人口 | 人 |
经济条件 | 人均GDP | 元 | |
工业化水平 | 第二产业占比 | % | |
产业结构优化 | 第三产业占比 | % | |
城市扩张 | 城市建成区面积 | km2 | |
地面扬尘 | 年降尘量均值 | 吨/km2 |
表2 变量定性描述
Tab.2 Qalitative description of variables
变量类型 | 一级指标层 | 二级指标层 | 单位 |
---|---|---|---|
被解释变量 | PM2.5空气污染物 | PM2.5浓度 | μg/m3 |
核心解释变量 | 城市化水平 | 城市人口密度 | % |
城市人口密度二次方 | % | ||
城市人口密度三次方 | % | ||
控制变量 | 人口聚集 | 常住人口 | 人 |
经济条件 | 人均GDP | 元 | |
工业化水平 | 第二产业占比 | % | |
产业结构优化 | 第三产业占比 | % | |
城市扩张 | 城市建成区面积 | km2 | |
地面扬尘 | 年降尘量均值 | 吨/km2 |
变量 | 统计量 |
---|---|
PM2.5浓度 | 627.934 1 |
人口密度 | 254.514 5 |
人口密度二次方 | 231.185 1 |
人口密度三次方 | 314.511 5 |
常住人口(人) | 540.053 4 |
人均GDP | 519.858 3 |
第二产业比重 | 479.963 2 |
第三产业比重 | 638.617 6 |
建成区面积 | 296.941 1 |
年降尘量均值 | 521.913 9 |
表 3 面板数据平稳性检验结果
Tab.3 Results of panel data stationarity test
变量 | 统计量 |
---|---|
PM2.5浓度 | 627.934 1 |
人口密度 | 254.514 5 |
人口密度二次方 | 231.185 1 |
人口密度三次方 | 314.511 5 |
常住人口(人) | 540.053 4 |
人均GDP | 519.858 3 |
第二产业比重 | 479.963 2 |
第三产业比重 | 638.617 6 |
建成区面积 | 296.941 1 |
年降尘量均值 | 521.913 9 |
指标 | 系数 | 标准误差 | t值 |
---|---|---|---|
人口密度 | -1.164 0*** | 0.223 6 | -5.21 |
人口密度二次方 | 0.001 2*** | 0.000 3 | 4.62 |
人口密度三次方 | -0.000 1*** | 0.000 1 | -4.20 |
常住人口 | -0.000 1 | 0.000 1 | -0.19 |
人均GDP | -0.000 2*** | 0.000 1 | -7.39 |
第二产业比重 | 0.000 1*** | 0.000 1 | 4.45 |
第三产业比重 | -0.238 0*** | 0.051 0 | -4.66 |
建成区面积 | -0.059 5*** | 0.016 6 | -3.60 |
年降尘量均值 | 0.000 1 | 0.000 1 | 0.30 |
截距 | 7242.5760*** | 1536.2430 | 4.71 |
表4 PM2.5 面板数据的固定效应模型回归结果
Tab.4 PM2.5 fxed effect model regression results of panel data
指标 | 系数 | 标准误差 | t值 |
---|---|---|---|
人口密度 | -1.164 0*** | 0.223 6 | -5.21 |
人口密度二次方 | 0.001 2*** | 0.000 3 | 4.62 |
人口密度三次方 | -0.000 1*** | 0.000 1 | -4.20 |
常住人口 | -0.000 1 | 0.000 1 | -0.19 |
人均GDP | -0.000 2*** | 0.000 1 | -7.39 |
第二产业比重 | 0.000 1*** | 0.000 1 | 4.45 |
第三产业比重 | -0.238 0*** | 0.051 0 | -4.66 |
建成区面积 | -0.059 5*** | 0.016 6 | -3.60 |
年降尘量均值 | 0.000 1 | 0.000 1 | 0.30 |
截距 | 7242.5760*** | 1536.2430 | 4.71 |
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