黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及驅(qū)動(dòng)因素

鄧光耀，周穎欽

（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)a“.一帶一路”經(jīng)濟(jì)研究院；b.統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，蘭州 730020）

0 引言

憑借能源富足的天然優(yōu)勢(shì)，黃河流域工業(yè)化水平、工業(yè)開發(fā)程度較高，但長(zhǎng)期以來，存在能源開發(fā)利用效率較低等問題，工業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)高消耗、高排放、高污染的特點(diǎn)，以霧霾為代表的大氣污染問題日益凸顯。根據(jù)生態(tài)環(huán)境部公布的2020年中國(guó)重點(diǎn)城市空氣質(zhì)量排名，在全國(guó)168個(gè)重點(diǎn)城市中，空氣質(zhì)量較差的前20 個(gè)城市均位于黃河流域，且主要集中在黃河下游的河南、山東兩省，大氣污染十分嚴(yán)重。除了當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)環(huán)境造成的影響之外，霧霾的溢出效應(yīng)已經(jīng)成為加劇地區(qū)霧霾污染的重要因素，已有研究表明，區(qū)域霧霾水平不是區(qū)域內(nèi)各城市污染水平的簡(jiǎn)單相加，各城市之間的空間關(guān)聯(lián)是決定區(qū)域霧霾污染水平的關(guān)鍵。

目前很多學(xué)者已經(jīng)注意到霧霾污染存在較為顯著的空間溢出效應(yīng)。邵帥等（2016）[1]指出，在大氣環(huán)流等自然因素以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、交通運(yùn)輸?shù)壬鐣?huì)經(jīng)濟(jì)因素的作用下，霧霾污染物可以輕松地在多個(gè)區(qū)域間傳播。為應(yīng)對(duì)霧霾污染跨區(qū)域流動(dòng)的特點(diǎn)，我國(guó)已初步建立起霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控體系，部分學(xué)者也對(duì)當(dāng)前協(xié)同治理過程中存在的問題進(jìn)行了分析。劉華軍和彭瑩（2019）[2]指出當(dāng)前區(qū)域大氣污染治理存在政策執(zhí)行力不足、職責(zé)定位混亂“、逐底競(jìng)爭(zhēng)”等問題，認(rèn)為為了保證聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制的正常運(yùn)行，有必要將相關(guān)政策制度化、法律化。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是一種以“關(guān)聯(lián)關(guān)系”作為基本分析單位的跨學(xué)科方法，該方法充分考慮了考察對(duì)象的能動(dòng)性，用來研究跨區(qū)域流動(dòng)的霧霾污染問題具有天然的優(yōu)勢(shì)。已有研究[3]使用該方法對(duì)黃河流域的生態(tài)環(huán)境相關(guān)問題進(jìn)行了分析，證明了在該地理尺度上分析空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的可行性，但對(duì)黃河流域霧霾污染的針對(duì)性研究相對(duì)較少。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行探索，并利用二次指派程序方法（QAP回歸）對(duì)霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系形成的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，探究驅(qū)動(dòng)因素對(duì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的作用機(jī)理，以期為黃河流域霧霾污染協(xié)同治理提供實(shí)證參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文借鑒劉華軍等（2015）[4]的研究，使用修正后的引力模型構(gòu)建黃河流域城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：

式（1）中，i和j表示不同的城市；yij為城市i和城市j霧霾濃度之間的引力；kij表示城市i對(duì)城市i與城市j之間霧霾聯(lián)系的貢獻(xiàn)率，以城市i的霧霾濃度除以城市i與城市j霧霾濃度之和來表征；以各城市年末常住人口（P）、年均霧霾濃度（X）和地區(qū)生產(chǎn)總值（G）三者的幾何平均值來表征質(zhì)量；考慮到經(jīng)濟(jì)距離因素與地理距離因素都會(huì)對(duì)霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)產(chǎn)生影響，本文以城市i與城市j之間的最短駕駛距離（Di）j與人均GDP的差值（gi-g）j之比的平方表征城市之間的“經(jīng)濟(jì)地理距離”。

根據(jù)修正后的引力模型的測(cè)算結(jié)果，可構(gòu)建霧霾聯(lián)系強(qiáng)度矩陣，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以矩陣各列的平均值作為閾值，若城市間的霧霾聯(lián)系強(qiáng)度大于平均值則記為1，小于平均值則記為0，從而得到霧霾污染的二值空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)

1.2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

本文參考相關(guān)研究[5]，采用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率來表征整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。網(wǎng)絡(luò)密度反映了城市間關(guān)聯(lián)關(guān)系的緊密程度，網(wǎng)絡(luò)密度越大，城市間霧霾污染的聯(lián)系越緊密；網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度反映了城市之間的可達(dá)性，若關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中多數(shù)城市能通過直接或間接的連線被連接成一個(gè)整體，受到“孤立”的城市較少，則網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度較大；網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度反映了城市間霧霾污染的非對(duì)稱可達(dá)程度，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度越高說明有較多的城市分別處于核心和邊緣地位，城市間霧霾污染非對(duì)稱溢出效應(yīng)越顯著；網(wǎng)絡(luò)效率反映了各城市節(jié)點(diǎn)的連接效率，網(wǎng)絡(luò)效率越低，表明存在的冗余連線越多，霧霾污染存在越多的溢出渠道，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性越好。

1.2.2 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征

本文參考相關(guān)研究[6]，采用度數(shù)中心度、接近中心度和中介中心度來刻畫個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。度數(shù)中心度指與某一城市節(jié)點(diǎn)直接相連的關(guān)聯(lián)系數(shù)，度數(shù)中心度越高，表明該城市與其他城市的關(guān)聯(lián)關(guān)系越緊密，該城市處于關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的可能性就越大，具體分為點(diǎn)入度和點(diǎn)出度，分別代表該節(jié)點(diǎn)接收和發(fā)出的關(guān)系數(shù)；中介中心度指經(jīng)過某一城市節(jié)點(diǎn)的最短捷徑數(shù)量，中介中心度越高，該城市越有可能處于其他任意兩個(gè)城市的捷徑上，該城市對(duì)其他城市之間的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系的控制作用越強(qiáng)；接近中心度指某一城市到其他城市捷徑距離的長(zhǎng)短，捷徑距離越短，表明該城市與網(wǎng)絡(luò)中其他城市節(jié)點(diǎn)越為接近，越容易形成霧霾污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系，內(nèi)向接近中心度反映了其他城市霧霾污染對(duì)該城市的影響，而外向接近中心度反映了該城市霧霾污染對(duì)其他城市的影響。

1.2.3 小世界特征

本文參考相關(guān)研究[7]，采用任意兩個(gè)城市節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的平均長(zhǎng)度來刻畫霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的小世界特征，平均路徑較短，說明霧霾污染通過較少中間城市的傳遞就能建立起聯(lián)系，污染物的擴(kuò)散較為容易。

1.3 QAP回歸

本文采用QAP回歸對(duì)黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析。常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析方法難以避免變量間的多重共線性問題，通常需要假定自變量之間相互獨(dú)立，因此無法研究“關(guān)系型”數(shù)據(jù)，而QAP回歸不需要滿足變量之間相互獨(dú)立的假設(shè)，能有效地解決這類問題。

在驅(qū)動(dòng)因素的選擇上，本文從社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)霧霾污染的影響方面考慮，綜合相關(guān)學(xué)者研究和數(shù)據(jù)可獲得性，選取了如下9個(gè)因素：

（1）地理位置差異（Distance）：地理位置鄰近的城市開展經(jīng)濟(jì)交流活動(dòng)的成本較低，因此鄰近城市之間大氣污染的關(guān)聯(lián)關(guān)系和溢出效應(yīng)可能更加顯著。

（2）人口密度差異（Density）：人口密度增加會(huì)帶來大量的住房、出行、消費(fèi)等物質(zhì)生活需求，在一定程度上會(huì)增加污染物的排放量。

（3）城市建設(shè)用地差異（Urb）：城市擴(kuò)張建設(shè)造成的建筑揚(yáng)塵是PM2.5的重要來源，同時(shí)建筑規(guī)模的擴(kuò)張，也將促進(jìn)水泥、鋼筋等工業(yè)行業(yè)的發(fā)展，間接對(duì)霧霾污染產(chǎn)生影響。

（4）投資水平差異（Invest）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異（Pgdp）：學(xué)者們普遍認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、投資規(guī)模等社會(huì)財(cái)富因素的積累會(huì)帶來更多的環(huán)境污染，但是，隨著城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模的增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)將得到不斷完善，不僅不會(huì)增大大氣污染，反而還有助于改善大氣污染情況。

（5）環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異（ER）、技術(shù)水平差異（Tec）：環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度、技術(shù)水平都將在一定程度上促使工業(yè)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)方式、提升技術(shù)水平，從而有效降低污染物的排放量并提升污染治理水平。

（6）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異（Indus）、能源強(qiáng)度差異（Energy）：學(xué)者們普遍認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和能源強(qiáng)度差異對(duì)環(huán)境污染有較大影響，工業(yè)化程度較高的地區(qū)，能源消耗量和污染物的排放量都比較大，空氣污染較為嚴(yán)重。

基于上述因素，本文構(gòu)建如下模型：

式（2）中的變量均為數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，以矩陣形式表示。其中，F(xiàn)表示黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系；Distance表示城市間的Rook 鄰接權(quán)重矩陣，城市間相鄰記為1，不相鄰記為0；Density、Urb、Invest、Pgdp、ER、Tec、Indus、Energy為各變量差異的絕對(duì)值構(gòu)建的關(guān)系矩陣。

模型中各變量的具體說明如表1所示。

表1 變量說明

1.4 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以水利部黃河水利委員會(huì)定義的自然黃河流域?yàn)榛A(chǔ)，以地級(jí)市（或州、盟）為研究尺度，借鑒相關(guān)研究成果[5]，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，將研究區(qū)域界定為黃河流經(jīng)的青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東8 個(gè)省份，共包含60個(gè)地級(jí)市（或州、盟），并以內(nèi)蒙古托克托縣的河口鎮(zhèn)和河南鄭州桃花峪為分界點(diǎn)，將黃河流域劃分為上、中、下游三個(gè)區(qū)域。

本文所使用的PM2.5濃度數(shù)據(jù)為中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)公布的日度數(shù)據(jù),以此為基礎(chǔ)，計(jì)算得到黃河流域各城市PM2.5年平均濃度數(shù)據(jù)。其余原始數(shù)據(jù)均來自2016—2021 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。其中，能源消耗強(qiáng)度差異中的煤炭消耗量根據(jù)各城市天然氣、液化石油氣、電的使用情況按照能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)進(jìn)行估算，環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的計(jì)算借鑒相關(guān)學(xué)者的研究[6]，以單位污染物產(chǎn)出能力的變化率作為衡量環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的指標(biāo)，并以城市間單位污染物產(chǎn)出能力變化率的差值表征環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異。環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的計(jì)算公式如下：

其中，i代表城市；t代表年份；E表示產(chǎn)出，以地區(qū)生產(chǎn)總值表征；W為工業(yè)廢氣排放量，以工業(yè)二氧化硫排放量（噸）表征。單位污染物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出越大，說明環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度越大。

2 實(shí)證分析

2.1 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

為進(jìn)一步探究黃河流域各城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)情況，本文構(gòu)建了黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并使用UCINET 6 軟件計(jì)算用于描述網(wǎng)絡(luò)特征的各類指標(biāo)，相關(guān)結(jié)果如表2、表3所示。

表2 整體網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)

表3 2020年個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)

2.1.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征

網(wǎng)絡(luò)密度的測(cè)算結(jié)果顯示，2015—2020 年的網(wǎng)絡(luò)密度分別為0.154、0.151、0.172、0.160、0.148、0.155，黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度不高，理論上所有城市之間的最大關(guān)系數(shù)為3540，但實(shí)際最大值僅為2017 年的609，緊密程度整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。究其原因，從整體來看，黃河流域地域跨度較大，地形復(fù)雜，對(duì)上、中、下游城市的直接交流形成阻礙，并且當(dāng)前黃河流域的發(fā)展策略多基于地理上的鄰近關(guān)系，在行政轄區(qū)的限制下開展，還未形成上、中、下游協(xié)調(diào)發(fā)展的格局，不利于跨區(qū)域的關(guān)聯(lián)關(guān)系形成；從局部來看，黃河流域現(xiàn)有的7大城市群發(fā)展差異明顯，部分核心城市對(duì)周邊城市的輻射帶動(dòng)作用有限，取得的發(fā)展成果還沒有惠及周邊城市，城市群內(nèi)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)較為松散。以上兩個(gè)方面的原因造成黃河流域整體無法形成緊密聯(lián)系的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，與此同時(shí)，黃河流域霧霾污染狀況已得到較大幅度的改善，在一定程度上抑制了關(guān)聯(lián)關(guān)系的產(chǎn)生，從而造成霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體的緊密程度呈下降趨勢(shì)。

網(wǎng)絡(luò)效率的測(cè)算結(jié)果與網(wǎng)絡(luò)密度對(duì)應(yīng)，2015—2020年霧霾關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的冗余連線呈現(xiàn)先增加后減少，再增加后減少的變化趨勢(shì)，總體而言冗余連線較少，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性處于較低水平。當(dāng)然，冗余連線也不是越多越好，有學(xué)者認(rèn)為，過多的冗余連線會(huì)增加大氣污染治理的成本，對(duì)污染治理起到阻礙作用[4]。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度的測(cè)算結(jié)果顯示，考察期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度始終為1，表明60 個(gè)城市均在霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)之內(nèi)，即使相隔較遠(yuǎn)的城市在霧霾污染方面仍存在一定的空間相關(guān)性。

網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度始終保持在一個(gè)較低水平，2015—2020年網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度分別為0.066、0.0978、0、0.066、0.066、0.097，說明城市之間并不存在等級(jí)森嚴(yán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由于大部分城市在網(wǎng)絡(luò)中的地位相似，因此更容易形成城市間的聯(lián)系，單一城市霧霾濃度的上升也會(huì)通過霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)影響整體的大氣環(huán)境，霧霾治理難度較大。

除此之外，黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)還存在明顯的小世界特征。觀測(cè)期內(nèi)黃河流域樣本城市霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的平均最短路徑介于2.343～2.493，表明在任意兩個(gè)城市節(jié)點(diǎn)之間，霧霾污染物一般通過2～3個(gè)中間城市的傳遞就可以建立起聯(lián)系，進(jìn)一步說明了黃河流域霧霾污染存在較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)，輻射范圍已經(jīng)超越了地理意義上的“鄰接”關(guān)系，采取跨省跨區(qū)域的霧霾污染聯(lián)防聯(lián)控措施有極大的合理性和必要性。

2.1.2 個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征

通過對(duì)比2015—2020 年的中心性指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市較為明確，處于網(wǎng)絡(luò)中心的主要城市并無明顯變化，故以2020年為例，分析主要城市節(jié)點(diǎn)在霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的特征。

下頁圖1 為2020 年的黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從圖1 中可以看到，處于2020 年霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的是鄂爾多斯、榆林等位于黃河“幾字灣”區(qū)域的能源型城市及以濟(jì)南、鄭州、西安、太原為代表的省會(huì)城市，黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市在地理分布上較為分散，呈現(xiàn)多中心化的特點(diǎn)。圖1 中節(jié)點(diǎn)越大，代表絕對(duì)度數(shù)中心度越大，表明與該城市有關(guān)的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)越多。絕對(duì)度數(shù)中心度均值為18.234，高于平均值的城市有18 個(gè)，高值城市基本與位于霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心的城市對(duì)應(yīng)，其中鄂爾多斯、鄭州、濟(jì)南、榆林、東營(yíng)、洛陽的絕對(duì)度數(shù)中心度均大于30，處于絕對(duì)的中心地位，而銅川、濱州等城市的絕對(duì)度數(shù)中心度較小，與大部分城市的交流相對(duì)較少，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于從屬地位。

圖1 2020年黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

若定義點(diǎn)出度大于點(diǎn)入度的城市為“霧霾溢出城市”，則從圖2 可以看出，省會(huì)城市（濟(jì)南、鄭州、西安、太原、蘭州）表現(xiàn)出較為顯著的霧霾溢出效應(yīng)，而黃河中下游地區(qū)的霧霾溢出城市呈現(xiàn)一定程度的空間集聚，主要集中在中原城市群（鄭州、洛陽、焦作、新鄉(xiāng)）、關(guān)中平原城市群（西安、咸陽、渭南、運(yùn)城）和山東半島城市群（濟(jì)南、淄博、東營(yíng)、聊城）。相比蘭州、太原等城市，這些城市本身霧霾濃度較高，更容易形成霧霾溢出效應(yīng)，同時(shí)區(qū)域核心城市西安、鄭州、濟(jì)南綜合實(shí)力強(qiáng)勁，在自給自足的同時(shí)，產(chǎn)生較多的資源、技術(shù)溢出，進(jìn)一步影響霧霾的擴(kuò)散。此外，以鄂爾多斯、榆林為代表的能源型城市也扮演著重要角色，這些城市含有大量城市發(fā)展所需要的資源，與其他城市的交流阻礙相對(duì)較小，較多的經(jīng)濟(jì)交流有利于霧霾污染擴(kuò)散，從而促進(jìn)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。該結(jié)果也反映出，霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)情況較為復(fù)雜，以鄂爾多斯為代表的霧霾濃度相對(duì)較低但與其他城市關(guān)聯(lián)密切的城市，也會(huì)在霧霾的空間關(guān)聯(lián)中發(fā)揮重要作用，以往只針對(duì)霧霾污染嚴(yán)重城市制定的措施存在一定局限性。

圖2 “霧霾溢出城市”分布

中介中心度的測(cè)算結(jié)果顯示，2020 年中介中心度的均值為75.382，排名前10 的城市的中介中心度數(shù)值之和占總量的63.913%，表現(xiàn)出明顯的非均衡特征，高值區(qū)域也集中在黃河“幾字灣”城市群及濟(jì)南、鄭州、西安、蘭州等省會(huì)城市（見圖3）。“城市群”戰(zhàn)略促進(jìn)了以省會(huì)城市為代表的區(qū)域核心城市的快速發(fā)展，這些城市在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中掌握著絕對(duì)的話語權(quán)，其對(duì)外影響力遠(yuǎn)高于其他城市，對(duì)其他城市間的霧霾污染空間關(guān)聯(lián)也起到控制作用。而濱州、開封等城市的中介中心度排名相對(duì)靠后，這些城市正好位于中介中心度較高的城市附近，容易受到這些城市的影響，難以對(duì)其他城市發(fā)揮控制和支配作用。此外安康、陽泉、武威3 個(gè)城市的中介中心度為0，表明這些城市在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中并沒有起到“中介”作用，但他們也沒有被孤立，仍受到其他城市霧霾污染的影響。

圖3 2020年中介中心度分布情況

在接近中心度方面，外向接近中心度兩極分化較為嚴(yán)重，武威、安康的外向接近中心度明顯高于其他城市，而外向接近中心度較小的城市里排名靠前的是鄂爾多斯、鄭州、濟(jì)南、榆林等，這些城市與其他城市之間的捷徑距離最短，在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演“中心行動(dòng)者”的角色，向外的霧霾溢出較少受到其他城市的限制。這種不受影響的地位顯然與其行政地位、經(jīng)濟(jì)水平等方面的優(yōu)勢(shì)有關(guān)。內(nèi)向接近中心度較小的城市主要集中在黃河上游地區(qū)（烏蘭察布、巴彥淖爾、武威、慶陽、隴南等），表明黃河上游地區(qū)更容易受到其他城市霧霾溢出的影響，是霧霾污染的接收主體。

2.2 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素分析

為進(jìn)一步揭示黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素，本文通過QAP回歸分析，利用UCINET 6軟件經(jīng)過5000次隨機(jī)置換，得到下頁表4的回歸結(jié)果。2015—2020年各年份調(diào)整后的R2介于0.259～0.311，該結(jié)果表明選取的指標(biāo)能夠解釋黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系變化的25.9%～31.1%?；貧w結(jié)果顯示，不同指標(biāo)對(duì)黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響程度和影響方向有顯著差異。具體分析如下：

表4 黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素回歸結(jié)果

地理位置差異的系數(shù)顯著為正，且始終通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明城市間距離越近，越容易受到鄰近城市霧霾污染溢出效應(yīng)的影響，進(jìn)而推動(dòng)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的系數(shù)顯著為正，且始終通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明城市間經(jīng)濟(jì)水平差異越大，污染物產(chǎn)生空間溢出的可能性越大。這可能與黃河流域城市間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān)，黃河流域區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市往往有更嚴(yán)格的環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，迫使部分高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)向經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)出，從而建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。

除2020年外，人口密度差異的系數(shù)均顯著為負(fù)，且均通過1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，表明城市間人口密度差異的擴(kuò)大，不利于霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。該結(jié)果與人口規(guī)模擴(kuò)大將顯著增大該城市環(huán)境壓力的傳統(tǒng)認(rèn)知不符，可能的原因是，黃河流域霧霾污染關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心城市以省會(huì)城市為主，且呈多中心的格局散布在黃河沿線，周邊城市的人口資源都向區(qū)域中心城市集中，但大范圍的跨省跨區(qū)域的“流動(dòng)”相對(duì)較少，人口過于集中，缺乏流動(dòng)性，反而會(huì)抑制跨區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系形成。

城市建設(shè)用地差異的系數(shù)為正，在2015—2018 年和2020年均至少通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，但2019年未通過顯著性檢驗(yàn)，而投資水平差異在不同年份通過了1%或5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為正。該結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化因素對(duì)大氣污染有較大的影響，城市開發(fā)強(qiáng)度的不斷增強(qiáng)和投資規(guī)模的迅速擴(kuò)大，對(duì)城市的環(huán)境承載有較大的沖擊。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的系數(shù)為負(fù)，除2019 年和2020 年未通過顯著性檢驗(yàn)之外，其余年份均顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異也是城市間霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的重要影響因素，城市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的同構(gòu)化有利于霧霾污染的空間溢出。該現(xiàn)象可能與黃河流域主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的同構(gòu)化現(xiàn)狀有關(guān)，大多數(shù)城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)均為能源化工、裝備制造等高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)，污染物的排放較多。

環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異、技術(shù)水平差異和能源強(qiáng)度差異三個(gè)變量的系數(shù)僅在個(gè)別年份顯著，說明這三個(gè)變量不能作為當(dāng)前黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的主要驅(qū)動(dòng)因素。通常認(rèn)為技術(shù)水平差異較大將加劇城市間人力資本、資源開發(fā)水平等差距，進(jìn)而對(duì)能源使用效率、環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度產(chǎn)生較大影響，促使跨區(qū)域的資源調(diào)配和生產(chǎn)更加頻繁，促進(jìn)霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成，但顯然當(dāng)前黃河流域的發(fā)展還沒有觸發(fā)這一要素，部分較為發(fā)達(dá)城市的技術(shù)水平等方面的優(yōu)勢(shì)還沒有起到帶動(dòng)流域內(nèi)其他城市發(fā)展的作用。

3 結(jié)論

本文基于黃河流域60 個(gè)城市2015—2020 年的數(shù)據(jù)，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和QAP回歸方法對(duì)黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，結(jié)論如下：（1）整體網(wǎng)絡(luò)特征的測(cè)算結(jié)果顯示，黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的冗余連線較少，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，但網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度始終為1，不存在等級(jí)森嚴(yán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，反映出各城市間存在顯著的霧霾污染關(guān)聯(lián)關(guān)系，且已經(jīng)突破地理上的鄰近關(guān)系，即使距離間隔較遠(yuǎn)，也會(huì)受到其他城市霧霾污染溢出的影響，呈現(xiàn)明顯的小世界特征。（2）個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征的測(cè)算結(jié)果顯示，省會(huì)城市及以鄂爾多斯、榆林為代表的能源型城市是黃河流域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心，這些中心城市同時(shí)扮演著“中間行動(dòng)者”“中介”等重要角色，是霧霾污染發(fā)出的主體。（3）QAP回歸的結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、投資水平差異、城市建設(shè)用地差異的擴(kuò)大以及地理位置上的鄰近性，將有效促進(jìn)霧霾污染空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成；而人口密度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的擴(kuò)大，將在一定程度上抑制空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的形成。