Расширение масштабов города, режимов движения, загруженности дорог и загрязнения

27.02.2021 09:31 • Города

1. Введение

Организация Объединенных Наций сообщает, что быстрая урбанизация и глобальный рост населения привели к резкому увеличению числа городских жителей с 751 миллиона в 1950 году до 4,2 миллиарда в 2018 году. Население городов увеличилось, а количество больших городов выросло. В развивающихся странах Азии качество воздуха в 97% городов нездоровое. Следовательно, необходимо срочно управлять качеством воздуха в городах, а факторы, которые могут усугубить источники загрязнения воздуха, должны строго контролироваться для улучшения национального уровня здоровья. Проблемы загрязнения дымкой бесконечно возникали в процессе непрерывного расширения городов. Некоторые ученые считают, что существует положительная корреляция между расширением городов и загрязнением воздуха ( Zhang et al., 2017). Считается, что чем больше город, тем сильнее загрязнение. Некоторые большие города действительно сталкиваются с серьезными проблемами загрязнения. Кажется, что существует причинно-следственная связь между масштабами города и загрязнением окружающей среды. Более того, в процессе увеличения плотности населения в городах увеличиваются выбросы загрязняющих веществ и усугубляется загрязнение воздуха. Между тем, расширение в масштабе города ускоряет модернизацию промышленных структур и непрерывные технологические инновации, преимущества, которые могут помочь городам стать чистыми ( Li et al., 2018). Таким образом, заставляет задуматься вопрос, обязательно ли увеличение масштабов города усугубляет загрязнение воздуха. Исходя из вышеизложенных причин, мы считаем, что изучение механизма влияния расширения города на загрязнение воздуха может помочь углубить понимание борьбы с загрязнением воздуха.

По мере увеличения масштаба города количество автомобилей быстро увеличивается. Связанные с дорожным движением загрязнители достигли высокой доли общего уровня загрязнения воздуха и стали основным источником загрязнения воздуха в некоторых крупных городах. Результаты анализа атмосферных источников PM 2,5 в 15 городах, включая Пекин, Тяньцзинь и Шанхай, показывают, что вклад движущихся источников в концентрацию PM 2,5 составляет от 13,5% до 52,1%. В США PM 10 , PM 2.5., CO и NOx, выбрасываемые источниками движения, составляют большую часть общих выбросов, при этом на CO приходится почти 60% общих выбросов. Кроме того, выбросы транспортных средств выхлопных газов сильно повлияли на загрязнение воздуха. На протяжении многих лет правительство предлагало ускорить развитие общественного транспорта, чтобы уменьшить загрязнение дорожным движением, и скорректировать городскую структуру, чтобы уменьшить заторы на дорогах ( Anderson, 2014 ; Chen & Whalley, 2012 ). Однако степень влияния заторов и общественного транспорта на загрязнение атмосферы неизвестна. Кроме того, в процессе расширения города могут одновременно усиливаться загруженность дорог и рост общественного транспорта ( Bigazzi et al., 2015 ;Xie et al., 2019 ). Агломерация населения усугубляет заторы на дорогах в процессе расширения города. Однако развитие сети общественного транспорта в крупных городах также принесло удобство. Таким образом, следует изучить вопрос о том, влияет ли расширение в масштабе города существенно на режимы движения и усугубляет заторы на дорогах и, следовательно, влияет на загрязнение воздуха.

Проблема загрязнения воздуха в настоящее время стоит очень остро. Уточнение механизма влияния расширения города и изменения дорожного движения на загрязнение воздуха может эффективно помочь правительству в разработке эффективных методов городского планирования и управления дорожным движением для улучшения качества окружающей среды и повышения качества жизни и уровня счастья жителей.

Это исследование пытается внести незначительный вклад в следующие аспекты на основе существующих исследований. Во-первых, чтобы внести свой вклад в рамки исследования, это исследование пытается изучить влияние расширения в масштабе города, режима движения и загруженности дорог на загрязнение воздуха, а также уточнить масштаб, структурные и технологические эффекты расширения в масштабе города. Эта цель позволяет нам задуматься о влиянии расширения города на загрязнение воздуха и расширить исследования воздействия такого расширения на окружающую среду. Во-вторых, чтобы внести свой вклад в теорию исследований, это исследование заполняет пробелы в существующих исследованиях и проводит надежный анализ механизмов расширения города, режима движения и загруженности дорог путем интеграции парадокса компактного города, теории интеллектуального роста, теории доступности, теории передачи трафика. , и теория создания трафика. В-третьих, чтобы внести свой вклад в метод исследования, пространственная эконометрическая модель, основанная на сильной пространственной передаче загрязнения дымкой, используется для анализа влияния расширения города и дорожного движения на загрязнение воздуха. Одновременно мы принимаем модель структурного уравнения, чтобы сравнить размер каждого пути влияния расширения в масштабе города на загрязнение воздуха. Этот метод обеспечивает надежность эмпирических результатов и помогает в эффективной реализации рекомендованной политики в этом исследовании. мы применяем модель структурного уравнения, чтобы сравнить размер каждого пути влияния расширения города на загрязнение воздуха. Этот метод обеспечивает надежность эмпирических результатов и помогает в эффективной реализации рекомендованной политики в этом исследовании. мы применяем модель структурного уравнения, чтобы сравнить размер каждого пути влияния расширения города на загрязнение воздуха. Этот метод обеспечивает надежность эмпирических результатов и помогает в эффективной реализации рекомендованной политики в этом исследовании.

Это исследование направлено на анализ влияния расширения города, режима движения и заторов на загрязнение воздуха и обогащение анализа путей влияния расширения города на загрязнение воздуха путем объединения существующих теорий в области городского развития. Остальная часть статьи устроена следующим образом. В разделе 2 обсуждается обзор литературы. Раздел 3 описывает механизм анализа и гипотезы. В разделе 4 обсуждаются методы, включая дизайн исследования, переменные, данные и настройки модели. В разделе 5 представлены результаты и обсуждение. Раздел 6 посвящен выводам и последствиям.

2. Обзор литературы

2.1. Городское расширение и загрязнение

Исследования влияния расширения городов на загрязнение воздуха в основном делятся на три точки зрения. Первая точка зрения утверждает, что такое расширение может способствовать загрязнению окружающей среды, вторая полагает, что оно может уменьшить загрязнение окружающей среды, а третья считает, что его влияние на загрязнение окружающей среды нелинейно.

Согласно первой точке зрения, ученые настаивают на том, что расширение городов усугубляет загрязнение ( Lee & Lim, 2018 ; Li et al., 2018 ; Lin & Zhu, 2018 ). Chang et al. (2017) обнаружили, что города разного размера вызывают разное загрязнение окружающей среды в крупных городах США. В городах с населением более 3 миллионов человек расширение городов с большей вероятностью приведет к загрязнению воздуха. Расширение в масштабе города обычно привлекает производственные предприятия и предприятия сферы услуг, которые собираются в городах, тем самым увеличивая отдачу от масштаба, расширяя разделение труда и специализацию и способствуя повышению производительности. Однако по мере увеличения плотности населения «городские болезни», такие как заторы на дорогах и загрязнение окружающей среды, усугубляются (Хендерсон, 1974 ; Линь и Чжу, 2018 ).

Согласно второй точке зрения, ученые считают, что расширение города может уменьшить загрязнение. Юань и др. (2018) считают, что существует отрицательная корреляция между масштабом города и загрязнением. Расширение в масштабе города ведет к постепенному увеличению инвестиций в управление окружающей средой, тем самым улучшая качество окружающей среды. В то же время в экологическом руководстве существует эффект масштаба. Увеличение масштаба города значительно снижает затраты на управление окружающей средой, а всевозможные факторы сдерживают усиление загрязнения окружающей среды. Экологическое руководство также дает эффект экономии от масштаба. Расширение в масштабе города может значительно снизить затраты на экологическое руководство, а различные факторы, усугубляющие загрязнение окружающей среды, будут подавлены ( Zheng & Kahn, 2013).

С третьей точки зрения ученые заявляют, что существует «оптимальная шкала» между расширением в масштабах города и качеством окружающей среды. Если масштаб города слишком мал, то внешние затраты будут высокими, что приведет к низкой отдаче от масштаба. Напротив, если масштаб города слишком велик, внешние затраты будут противодействовать эффекту масштабного дохода. Оптимальный масштаб города составляет 1–4 миллиона человек ( Frick & Rodríguez-Pose, 2018 ). Сюй (2009) обнаружил, что эмпирический результат соотношения масштаба города и качества окружающей среды в Китае представляет собой положительную N-образную кривую. Кроме того, оптимальный масштаб города включает 2,6 миллиона человек, а средний масштаб города - 2–3,5 миллиона человек. Ченг (2016)обнаружили, что мегаполисы с населением 3–10 миллионов человек более адаптируются к процессу низкоуглеродной урбанизации Китая, чем города с меньшим населением. Патерсон и др. (2017) обнаружили, что во Флориде, Западном Сассексе и Сан-Паулу, Бразилия существует оптимальный масштаб города, слишком быстрое расширение масштаба города может усугубить изменение климата и снизить приспособляемость жителей к изменению окружающей среды, в то время как небольшие города вряд ли могут позволить себе затраты на экологические восстановление. Han et al. (2016) изучали взаимосвязь между численностью населения и концентрацией PM 2,5 в крупных городах по всему миру. Взаимосвязь между ростом городов и загрязнением воздуха незначительна в Северной Америке, Европе и Латинской Америке. Связь между городской экспансией и PM2.5 концентрация в Африке и Индии имеет U-образную форму.

В многочисленных исследованиях изучается влияние расширения городов на загрязнение окружающей среды. Во-первых, упомянутые выше исследования демонстрируют влияние увеличения масштабов города на загрязнение окружающей среды с различных точек зрения. Однако анализ влияния расширения города на загрязнение остается поверхностным. Таким образом, настоящее исследование направлено на то, чтобы внести незначительный вклад в литературу, исследуя эту тему. Во-вторых, вышеупомянутые исследования редко анализируют влияние расширения городов на загрязнение воздуха, тогда как в контексте все более серьезного загрязнения окружающей среды загрязнению воздуха уделяется больше внимания. Следовательно, изучение влияния расширения города на загрязнение воздуха может иметь дополнительное практическое значение. В третьих, загрязнение дорожного движения является относительно серьезным среди факторов, влияющих на загрязнение воздуха. Вопрос о том, сопровождается ли расширение города изменениями режимов движения и плотности движения, остается без ответа. Таким образом, объединение масштабов города, режимов движения, транспортных заторов и загрязнения воздуха в единую исследовательскую структуру имеет большое значение. В-четвертых, текущие теоретические исследования с точки зрения влияния расширения городов на загрязнение окружающей среды относительно немногочисленны. Таким образом, в этой статье также делается попытка интегрировать парадокс компактного города, теорию интеллектуального роста, теорию доступности и соотношение спроса и предложения в городах для анализа механизма расширения города и влияния дорожного движения на загрязнение воздуха и, следовательно, обеспечения прочной теоретической основы для эта учеба. Вопрос о том, сопровождается ли расширение города изменениями режимов движения и плотности движения, остается без ответа. Таким образом, объединение масштабов города, режимов движения, транспортных заторов и загрязнения воздуха в единую исследовательскую структуру имеет большое значение. В-четвертых, текущие теоретические исследования с точки зрения влияния расширения городов на загрязнение окружающей среды относительно немногочисленны. Таким образом, в этой статье также делается попытка объединить парадокс компактного города, теорию интеллектуального роста, теорию доступности и соотношение спроса и предложения в городах для анализа механизма расширения города и влияния дорожного движения на загрязнение воздуха и, следовательно, обеспечить прочную теоретическую основу для эта учеба. Вопрос о том, сопровождается ли расширение города изменениями режимов движения и плотности движения, остается без ответа. Таким образом, объединение масштабов города, режимов движения, транспортных заторов и загрязнения воздуха в единую исследовательскую структуру имеет большое значение. В-четвертых, текущие теоретические исследования с точки зрения влияния расширения городов на загрязнение окружающей среды относительно немногочисленны. Таким образом, в этой статье также делается попытка интегрировать парадокс компактного города, теорию интеллектуального роста, теорию доступности и соотношение спроса и предложения в городах для анализа механизма расширения города и влияния дорожного движения на загрязнение воздуха и, следовательно, обеспечения прочной теоретической основы для эта учеба. режимы движения, заторы на дорогах и загрязнение воздуха в рамках единой исследовательской базы имеют большое значение. В-четвертых, текущие теоретические исследования с точки зрения влияния расширения городов на загрязнение окружающей среды относительно немногочисленны. Таким образом, в этой статье также делается попытка интегрировать парадокс компактного города, теорию интеллектуального роста, теорию доступности и соотношение спроса и предложения в городах для анализа механизма расширения города и влияния дорожного движения на загрязнение воздуха и, следовательно, обеспечения прочной теоретической основы для эта учеба. режимы движения, заторы на дорогах и загрязнение воздуха в рамках единой исследовательской базы имеют большое значение. В-четвертых, текущие теоретические исследования с точки зрения влияния расширения городов на загрязнение окружающей среды относительно немногочисленны. Таким образом, в этой статье также делается попытка интегрировать парадокс компактного города, теорию интеллектуального роста, теорию доступности и соотношение спроса и предложения в городах для анализа механизма расширения города и влияния дорожного движения на загрязнение воздуха и, следовательно, обеспечения прочной теоретической основы для эта учеба.

2.2. Транспорт и загрязнение воздуха

В настоящее время исследования воздействия транспортного загрязнения на окружающую среду можно разделить на три категории. Одна категория - это исследование влияния плотности движения на загрязнение воздуха ( Raje et al., 2018 ; Requia et al., 2017 ), другая - это исследование влияния транспортных средств на загрязнение воздуха ( Zheng & Kahn, 2013 ; Alvarezvazquez et al., 2017 ), и последнее исследование о влиянии дорожной политики на загрязнение воздуха.

Что касается плотности трафика, Bigazzi et al. (2015) указали, что заторы на дорогах в основном увеличивают общее количество загрязнителей дорожного движения и усугубляют загрязнение воздуха из-за задержки водителя (время воздействия) и увеличения концентрации хвостовых газов (интенсивность воздействия). Fox et al. (2018) обнаружили, что рост городского населения увеличивает загруженность дорог, а увеличение количества частных автомобилей увеличивает загрязнение воздуха в городе Янгон в Мьянме. Raje et al. (2018) обнаружили, что быстрая урбанизация привела к широкому распространению использования автотранспортных средств, что привело к заторам на дорогах, что привело к увеличению загрязнения воздуха в Найроби, Кения. Xie et al. (2019)проанализировали влияние плотности движения на дымку в городах разного масштаба на основе улучшенной модели STIRPAT (стохастические воздействия регрессии на население, достаток и технологии). Влияние плотности движения на дымку незначительно в больших и средних городах, но плотность движения может ухудшить качество воздуха в малых городах.

Что касается режимов движения, Чен и Уолли (2012) обнаружили, что железнодорожный транспорт играет важную роль в снижении уровня карбонизации транспорта, и его средний выброс углерода на километр составляет 50% от выбросов автобусов. Таким образом, железнодорожный транзит в настоящее время считается видом транспорта с низким уровнем выбросов углерода. Чжэн и Кан (2013) дополнительно подтвердили, что общественный транспорт может заменить исходный режим движения с высоким потреблением энергии и высоким уровнем загрязнения и произвести определенный эффект масштаба для достижения эффекта сокращения выбросов и контроля загрязнения. На основе данных о работе метро Лос-Анджелеса, Андерсон (2014)обнаружили, что проезд в метро может быстро снизить нагрузку на пробки и улучшить качество окружающей среды. В целом, большинство эмпирических исследований подтвердили смягчающий эффект общественного транспорта на загрязнение воздуха ( Chen & Whalley, 2012 ; Alvarezvazquez et al., 2017 ).

Что касается политики управления дорожным движением, большинство исследований подтвердили, что влияние выбросов автотранспортных средств на загрязнение воздуха является значительным, а политика ограничения использования автотранспортных средств, включая ограничения дорожного движения и ограничения транспортных средств, является эффективной ( Cantillo & Ortuzar , 2014 ; Cheng, 2016 ). Например, Ченг (2016) обнаружил, что ограничение движения в Пекине и другие меры контроля однозначно и эффективно уменьшили загрязнение воздуха. Кантильо и Ортузар (2014) проанализировали образцы из Сан-Диего и обнаружили, что ограничения на использование транспортных средств могут уменьшить загрязнение воздуха. Однако некоторые исследования показали, что не все ограничения движения могут уменьшить загрязнение воздуха. Например,Дэвис (2008) доказал, что политика ограничения движения не оказывает значительного положительного воздействия на контроль загрязнения воздуха в Мексике. Указанная политика оказывает ограниченное влияние на улучшение качества воздуха и искажает покупательское поведение жителей, включая покупку второй машины или использование сильно загрязненного или сильно загрязненного старого автомобиля. Такие результаты увеличивают потребление бензина, но не использование общественного транспорта, и в целом не достигается значительного улучшения загрязнения ( Viard and Fu, 2015 ).

Вышеупомянутые исследования анализируют влияние изменения дорожного движения на загрязнение воздуха с трех сторон. Среди этих исследований Chen and Whalley (2012) и Xie et al. (2019) похожи на нашу работу. Чен и Уолли (2012) указали, что замещающий эффект общественного транспорта может эффективно снизить частоту возникновения дымки. Xie et al. (2019)указал, что заторы на дорогах оказывают большое влияние на загрязнение воздуха. Однако этим исследованиям присущ ряд недостатков, в том числе скудные теоретические исследования загрязнения воздуха, вызванного изменением дорожного движения, и одновременного воздействия на окружающую среду режима движения и заторов. На основе вышеупомянутых ограничений в текущем исследовании вводятся новые новшества о влиянии дорожного движения на загрязнение воздуха. Во-первых, он вносит свой вклад в теоретические исследования воздействия дорожного движения на окружающую среду, объединяя теорию переноса трафика и теорию создания движения, чтобы обогатить механизм влияния дорожного движения на загрязнение воздуха. Во-вторых, в нем анализируется влияние режима движения и заторов на загрязнение воздуха в соответствии с контекстом расширения города и дополнительно расширяются знания о влиянии развития дорожного движения на окружающую среду.

3. Анализ механизма и гипотезы

3.1. Влияние городской застройки на загрязнение воздуха

Масштаб города относится к масштабам городского населения и землепользования. Учитывая, что масштаб земли зависит от масштаба населения, масштаб города обычно выражается в масштабе городского населения (всего населения). Расширение в масштабе города проявляется в том, что население собирается в городе, и в постоянном расширении границ города, что может вызвать дополнительные проблемы, такие как пробки на дорогах и промышленное загрязнение. Эти проблемы не способствуют улучшению качества воздуха. Загрязнение воздуха в городах - неизбежный побочный продукт хозяйственной деятельности человека ( Xu, 2013 ). С точки зрения предложения влияние загрязнения городской окружающей среды можно разложить на эффект масштаба, структурный эффект и технологический эффект ( Grossman & Krueger, 1994).). Эффект масштаба увеличивает выбросы загрязняющих веществ в атмосферу в городах, в то время как структурные и технологические эффекты уменьшают загрязнение. Таким образом, увеличение масштаба города оказывает двойное воздействие на загрязнение воздуха.

(1): Эффект масштаба. Расширение города приводит к ухудшению качества воздуха в регионе из-за экономического роста и роста населения. Во-первых, концентрация городского населения увеличивает количество транспортных средств, потребление жилья и выбросы городских загрязняющих веществ, тем самым ухудшая качество воздуха ( Lee & Lim, 2018 ). Во-вторых, концентрация предприятий в городе увеличивает потребление ресурсов и энергии и, как следствие, усугубляет загрязнение воздуха в масштабах производства, промышленности и потребления энергии. В-третьих, расширение масштабов города и увеличение общей экономической продукции приводит к неизбежному увеличению масштабов потребления энергии, что ухудшает качество воздуха.
(2): Структурный эффект. Этот эффект относится к явлению, при котором по мере увеличения масштаба города структура потребления становится зеленой, промышленная структура имеет тенденцию к развитию, а структура энергетики - чистой. Следовательно, выбросы загрязняющих веществ в атмосферу имеют тенденцию к снижению. По мере расширения города население и экономическая деятельность продолжают течь в город. Следовательно, очевиден эффект пространственной агломерации; доля вторичной промышленности снижается, в то время как доля третичной промышленности продолжает расти, а промышленная структура будет повышена до рационализации высокого уровня ( Yuan et al., 2018 ). Повышение уровня агломерации элитных промышленных предприятий может сформировать «зеленый цикл» развития. Таким образом, можно в определенной степени улучшить качество воздуха.
(3): Технологический эффект. Технологический эффект означает, что по мере экономического развития городов запас человеческого капитала продолжает улучшаться, продолжают появляться инновации в области зеленых технологий, а интенсивность загрязнения на единицу ВВП снижается в результате использования чистых технологий. Этот эффект можно объяснить двумя причинами. Во-первых, знания и технологии - это квазиобщественные блага. Расширение в масштабе города побуждает талантливых специалистов, предприятия и научно-исследовательские институты собираться в городе. Стоимость распространения и распространения технологий во время такого расширения значительно снижается. Знания, информация, технологии и другие элементы свободно перемещаются, способствуя региональному техническому прогрессу, повышая производительность предприятий и эффективность использования энергии, и, следовательно, уменьшая загрязнение воздуха. Второй,Чжэн и Кан, 2013 ). Из приведенного выше анализа теоретическая гипотеза может быть заключена следующим образом:

Гипотеза 1а

Увеличение масштаба города демонстрирует эффект масштаба, который усугубляет загрязнение воздуха.

Гипотеза 1b

Увеличение масштаба города демонстрирует структурный эффект, который снижает загрязнение воздуха.

Гипотеза 1c

Увеличение масштабов города демонстрирует технологический эффект, снижающий загрязнение воздуха.

3.2. Влияние дорожного движения на загрязнение воздуха

3.2.1. Влияние режима движения на загрязнение воздуха

Теория экономики окружающей среды утверждает, что проблема загрязнения городов возникает из-за негативного внешнего воздействия деятельности предприятий и жителей. Кроме того, загрязнение, вызванное сбоями рыночного механизма, требует от правительства принятия государственной политики по борьбе с ним.

Общественный транспорт может принести двойную пользу городской экономике и окружающей среде, не нанося ущерба социальному благополучию. Две теории о взаимосвязи между общественным транспортом и качеством воздуха - это теория переноса трафика и теория создания трафика ( Rainald, 2019 ). Теория переноса трафика утверждает, что для того, чтобы эффект сокращения выбросов общественного транспорта имел определенный эффект переноса трафика, путешественников следует поощрять выбирать чистые и эффективные виды транспорта ( Zhang et al., 2017 ). Очевидно, что основным преимуществом замещения трафика является то, что загрязнитель активно выбирает экологически чистый вид общественного транспорта, что может сопровождаться высокой эффективностью и низкой стоимостью ( Lee et al., 2017). Следовательно, смена транспорта не ведет к снижению полезности или прибыли. Более того, альтернативная политика замены дорожного движения предоставляет потребителям дополнительные возможные варианты и может улучшить качество воздуха без снижения социального благосостояния. Развитие городского общественного транспорта становится беспроигрышной политикой ( Anderson, 2014 ). Теория создания трафика бросает вызов теории передачи трафика. Первый считает, что эффект переноса трафика ограничен и в определенной степени увеличивает вероятность того, что люди переедут из городских районов в пригород. Эта ситуация создает дополнительный спрос на работу и более дальние поездки, что увеличивает нагрузку на городской транспорт и загрязнение воздуха ( Chen & Whalley, 2012). Однако большинство ученых поддерживают теорию переноса трафика и считают, что общественный транспорт может улучшить качество городского воздуха в настоящее время. По сравнению с частными автомобилями, арендой и другими традиционными видами транспорта общественный транспорт играет важную роль в сокращении выбросов и загрязнения. Из анализа, рассмотренного выше, теоретическая гипотеза может быть заключена следующим образом:

Гипотеза 2а

Общественный транспорт может эффективно снизить выбросы загрязняющих веществ в атмосферу в городах Китая.

3.2.2. Влияние транспортных заторов на загрязнение воздуха

Пробка на дорогах относится к явлению, когда дорожное движение превышает фактическое количество транспортных средств, которые могут быть размещены на дороге, и скорость движения пробок, остающихся на дороге, является низкой. Пробки на дорогах стали неизбежной и неизлечимой болезнью в процессе городского развития. В большинстве крупных городов Азии пробки на дорогах очень серьезны и напрямую влияют на загрязнение воздуха.

Во-первых, заторы на дорогах продлевают время вождения транспортных средств. Более продолжительное время вождения увеличивает выбросы загрязняющих веществ, вызывающих дымку, тем самым усугубляя загрязнение воздуха ( Bigazzi et al., 2015 ; Zhao & Hu, 2019 ). Во-вторых, заторы на дорогах вызывают неэффективное сгорание топлива в двигателях транспортных средств. Когда автомобиль движется медленно, частые старт и стопы увеличивают расход топлива и потери энергии, увеличивая количество выхлопных газов автомобиля и усугубляя загрязнение воздуха. В ходе эксперимента, проведенного Пекинским университетом Цзяотун в 2013 году, изучалось влияние запуска и остановки двигателя на расход топлива и выбросы выхлопных газов автомобилей. Результаты показали, что PM 2.5Выбросы автомобилей в простое в пять раз больше в условиях перегруженности. Более того, исследование источников загрязнения показало, что выбросы автотранспортных средств составляют 31,1% от общего объема местных выбросов загрязняющих веществ. Выбросы автотранспортных средств в условиях заторов на 50% выше, чем при нормальном движении. Таким образом, заторы на дорогах могут усугубить загрязнение воздуха. На основании проведенного выше анализа теоретическая гипотеза может быть заключена следующим образом:

Гипотеза 2b

Пробки на дорогах могут усугубить загрязнение воздуха.

3.3. Влияние расширения городов и дорожного движения на загрязнение воздуха

3.3.1. Расширение города, режим движения и загрязнение воздуха

Во время городской застройки можно постоянно наблюдать изменения условий движения. Регулировка транспортной системы и эволюция режимов движения играют решающую роль в расширении масштабов города ( Anderson, 2014 ). Расширение в масштабе города приводит к все более разнообразным схемам движения.

С теоретической точки зрения теория интеллектуального роста, теория доступности и теория спроса и предложения могут помочь объяснить изменения в режимах движения, вызванные расширением в масштабе города. Во-первых, теория интеллектуального роста указывает на то, что один из способов расширения в масштабе города - это полное использование городских запасов, сокращение слепого расширения и противодействие режиму городской застройки с низкой плотностью за пределами городских служб обслуживания и занятости в городах ( Susanti et al. , 2016 г.). Такой вид городской экспансии сопровождается различными изменениями, включая относительно концентрированное городское строительство, плотные группы, смешанный образ жизни и занятость, более близкие расстояния, меньшее использование автомобилей, снижение зависимости от автомобилей и улучшение продвижения общественного транспорта. Во-вторых, теория доступности описывает, что рост городского населения приводит к неизбежному расширению города за его пределы. Это расширение характеризуется расширением городских территорий, что снижает эффективность городских операций ( Schio, Boussauw, & Sansen, 2019). Такая низкая эффективность вызвана увеличением расстояния, в то время как создание системы общественного транспорта происходит по требованию времени. Более того, развитие общественного транспорта может улучшить доступность и уменьшить эффект загрязнения, вызванный увеличением численности населения. В-третьих, с точки зрения спроса, более крупное городское население означает больший спрос на поездки; более высокий спрос на общественный транспорт приводит к увеличению доли поездок на общественном транспорте ( Rainald, 2019). Выбор вида общественного транспорта более экологичен, чем частные автомобили и другие виды транспорта, не являющиеся общественными, что способствует борьбе с загрязнением воздуха. Что касается предложения, то часть продвижения общественного транспорта должна опираться на развитие крупномасштабного городского пространства, такого как общественный транспорт, железнодорожный транспорт и трамвай, среди прочего. Достаточное географическое расположение и финансовая поддержка могут эффективно продвигать общественный транспорт. В частности, у правительства Китая есть четкое требование декларировать и строить города метро. Требование предусматривает, что города с постоянным населением 3 миллиона и более имеют право на строительство метро. Это также отражает тот факт, что расширение города является основой для улучшения предложения видов общественного транспорта. Следовательно, загрязнение можно эффективно контролировать, просто предоставив дополнительный общественный транспорт в городе. Из приведенного выше анализа теоретическая гипотеза может быть заключена следующим образом:

Гипотеза 3а

Расширение городских масштабов может способствовать развитию общественного транспорта и частично уменьшить загрязнение воздуха.

3.3.2. Расширение города, заторы на дорогах и загрязнение воздуха

Расширение в масштабе города обычно сопровождается увеличением числа людей, которые путешествуют, что потенциально приводит к загрязнению дорожного движения. Парадокс компактного города предполагает, что существует обратная пропорциональная зависимость между устойчивостью и выживаемостью города во время расширения в масштабе города ( Neuman, 2016 ). Для того чтобы город достиг устойчивого развития, считается, что функции и население города должны иметь высокую плотность, тогда как для того, чтобы город был пригодным для жизни, его функции и население должны иметь низкую плотность ( Lee & Lim, 2018). Во-первых, с расширением в масштабе города жизнеспособность жителей вступает в противоречие с удобством их работы, и разделение работы и места жительства проявляется с увеличением расстояния до работы. В небольших городских районах жилье относительно рассредоточено, арендная плата за жилье относительно низкая, жители пригородных зон снимают жилье рядом с местами работы, а расстояние до места работы контролируется. Напротив, в условиях масштабного расширения города источник жилья ограничен, арендная плата растет, а большое количество жителей живет далеко от места работы. Эти функции увеличивают расстояние междугородних поездок и увеличивают нагрузку на городской транспорт, потребление энергии и выбросы автотранспортных средств ( Chen & Whalley, 2012 ; Ewing et al., 2018). Во-вторых, когда масштаб города увеличивается, общий транспортный поток городских жителей демонстрирует структурное увеличение. С расширением в масштабе города и возрастающей сложностью управления дорожным движением неизбежно возрастает серьезность городских транспортных заторов, что еще больше усугубляет загрязнение воздуха. На основании проведенного анализа теоретическая гипотеза может быть сделана следующим образом:

Гипотеза 3b

Расширение города может усугубить заторы на дорогах и ухудшить загрязнение воздуха.

4. Методы

4.1. Дизайн исследования

Влияние роста городов на загрязнение воздуха широко обсуждалось. Существующие исследования сосредоточены на влиянии режима движения и загруженности дорог на загрязнение воздуха. Однако дискуссии о влиянии режима движения и заторов на загрязнение воздуха в условиях масштабной городской застройки отсутствуют, что может привести к недооценке или переоценке воздействия на окружающую среду, вызванного изменениями дорожного движения. В то же время в большинстве исследований указывается на значительное влияние расширения городов на загрязнение воздуха, но не уточняются конкретный путь и интенсивность этого эффекта ( рис. 1 ).

Таким образом, это исследование призвано ответить на два важных вопроса, связанных с этой проблемой. Во-первых, учитывая влияние пространственной корреляции, влияет ли изменение режима движения и загруженности на загрязнение воздуха в процессе расширения города? Во-вторых, значительны ли масштаб, структура и технологическое влияние расширения городов на загрязнение воздуха? Каков размер каждого пути влияния? Чтобы полностью понять экологические последствия расширения города, разработаны следующие исследовательские идеи. Во-первых, анализируются факторы, влияющие на загрязнение воздуха. Для расчета переменных собираются данные о загрязнении воздуха, данные в масштабе города и данные о дорожном движении в Китае. Во-вторых, модель пространственной панельной регрессии используется для эмпирического анализа влияния расширения в масштабе города, режима движения и т. Д. и заторы на дорогах из-за загрязнения воздуха. Наконец, модель структурного уравнения используется для определения пути и интенсивности расширения города, которое влияет на загрязнение воздуха.

4.2. Переменные

4.2.1. Загрязнение воздуха (PM 2,5 )

Мемориальный институт Battelle при Колумбийском университете и Центр международной информационной сети по наукам о Земле (CIE-SIN) впервые использовали данные спутникового дистанционного зондирования для расчета информации о региональном загрязнении Китая PM 2,5 в 2000–2013 годах. Однако они не предоставили данные о загрязнении PM 2,5 в городах на уровне префектур Китая за 2014 год . Индекс ТЧ 2,5 в Китае от Китайского центра мониторинга окружающей среды (CNEMC) также был опубликован с опозданием: данные по 74, 190 и 366 городам на уровне префектур были опубликованы только в 2013, 2014 и 2015 годах, соответственно. После сравнения данных, опубликованных CIE-SIN и CNEMC, мы обнаруживаем большую статистическую разницу между двумя группами данных. Таким образом, для обеспечения точности исследования мы выбираем PM2.5 данные о концентрации, опубликованные Battelle Memorial Institute и CIE-SIN за период 2000–2013 гг. В качестве объясненной переменной.

На рис. 2 показано, что согласно карте квартилей PM 2,5 в 2013 г., загрязнение дымкой имеет очевидное явление пространственной концентрации. Загрязнение дымкой в Китае особенно серьезно в восточных и центральных внутренних районах.

Рис 2 . Карта квартилей PM 2.5 в 2013 г.

Примечание. Карта основана на версии CGCS2000 в системе координат проекции Гаусса Крюгера программного обеспечения Arcgis.

В этом исследовании мы используем функцию плотности ядра Гаусса для оценки динамики распределения загрязнения городской дымкой в Китае. На графике плотности ядра положение распределения отражает уровень загрязнения дымкой. Картина распределения может использоваться для анализа размера пространственной разницы и степени поляризации, высота и ширина пиков отражают разницу в размерах, количество пиков отражает степень поляризации, а пластичность распределения может использоваться для отображения пространственной разницы. размер между городом, наиболее загрязненным дымкой, и другими городами. Кроме того, чем длиннее хвост, тем больше разница. Программное обеспечение Stata 14.0 используется для построения графика плотности ядра загрязнения дымкой в Китае в 2001, 2003, 2005, 2007, 2009, 2011 и 2013 годах. Рис. показывает, что кривая оценки плотности ядра на графике смещается вправо, указывая на тяжелую ситуацию с дымкой в Китае.

Рис 3 . График плотности ядра PM 2.5 .

Примечание. Чтобы обеспечить наглядность графика ядерной плотности, мы построили кривые PM 2,5 за 7 лет, которые в основном могут отражать тенденцию изменения PM 2,5 в Китае за период выборки.

4.2.2. Расширение городского масштаба (СНГ)

В общих исследованиях масштаб города относится к численности населения города ( Cheng, 2016 ; Xie et al., 2019 ; Xu, 2009 ). Таким образом, расширение масштабов города можно измерить темпами роста населения. (1)CISit=Nit/Nit−1" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">CISЭтознак равноNЭто/NЭто-1где N это указывает на население города I в период т .

Рис. 4 показывает, что рост города в 2013 году очевиден в восточном регионе, особенно недалеко от Пекина, но не в западном регионе. Следовательно, существуют очевидные пространственные различия в увеличении масштаба города в Китае, что обеспечивает основу для субрегиональной регрессии в следующих эмпирических тестах.

Рис. 4 . Квартильная карта расширения масштаба города в 2013 г. ( СНГ ).

4.2.3. Режим движения и пробки

Режим движения ( TRM ). В этом исследовании мы в основном рассматриваем, повлияет ли развитие общественного транспорта на загрязнение воздуха. Таким образом, для измерения TRM выбрано соотношение количества автобусов к количеству частных автомобилей в городах префектур ( Xie et al., 2019 ).

Пробки на дорогах ( TRC ). Для описания TRC выбрана пропорция количества гражданских транспортных средств к общей длине городских дорог (транспортное средство / км) городов на уровне префектур. В последние годы общее количество гражданских транспортных средств в Китае стремительно увеличивалось, в то время как развитие дорожного строительства значительно отстает от темпов роста общего количества транспортных средств. Таким образом, TRC продолжает распространяться по всей стране. Чжан и Баттерман (2013)также подробно остановился на серьезной проблеме загруженности дорог в Китае. Количество автомобилей в Пекине, например, составляет около 4,64 миллиона. Вторая, третья и четвертая кольцевые дороги в этой столице могут вместить не более 224000 автомобилей, когда они полностью припаркованы, что составляет всего 5% от общего количества автомобилей. Поэтому отношение количества гражданских транспортных средств к общей протяженности городских дорог выбирается для измерения транспортного давления, причем чем выше показатель, тем серьезнее заторы на дорогах.

4.2.4. Другие влияющие переменные

(1)

Энергоемкость ( ЭКО ). Потребление энергии на единицу продукции является стандартом для измерения эффективности использования энергии. Это исследование выбирает отношение энергоемкости к ВВП для измерения ECO ( Li et al., 2018 ).

(2)

Модернизация производственной структуры ( ИСУ ). Когда уровень модернизации промышленной структуры высок, скорость развития капиталоемких предприятий постепенно превышает скорость развития ресурсоемких предприятий, и потребление энергии можно контролировать. Качество воздуха постепенно улучшается. В этом исследовании для измерения ISU выбирается доля работников третичного и вторичного секторов ( Cheng, 2016 ).

(3)

Технологическое развитие ( ТЭК ). Научные расходы могут способствовать техническому прогрессу, который может оптимизировать производственную структуру предприятий. Следовательно, такая оптимизация влияет на региональное загрязнение окружающей среды. Эта переменная измеряется расходами на науку и технологии ( Xie et al., 2019 ).

(4)

Экономическое развитие ( ВВП ). В данном исследовании используется квадратичный член дохода на душу населения для проверки гипотезы экологической кривой Кузнеца (EKC) ( Pal & Mitra, 2017). Гипотеза EKC утверждает, что существует перевернутая U-образная кривая между загрязнением окружающей среды и уровнем экономического развития. То есть, когда уровень экономического развития страны низкий, степень загрязнения окружающей среды низкая; Напротив, с увеличением дохода на душу населения загрязнение окружающей среды увеличивается с низкого до высокого, а степень ухудшения окружающей среды усиливается по мере экономического роста. Когда экономическое развитие достигает определенного уровня, то есть после достижения определенной критической точки, загрязнение окружающей среды снижается с высокого до низкого. Это явление показывает, что качество окружающей среды постепенно улучшается.

(5)

Развитие индустриализации ( IND ). Город с высокой долей промышленности имеет тенденцию к серьезному загрязнению окружающей среды. В этом исследовании для описания IND используется доля стоимости производства вторичной промышленности в ВВП ( Greenstone & Hanna, 2014 ).

(6)

Прямые иностранные инвестиции ( ПИИ ). Некоторые ученые считают, что прямые иностранные инвестиции ухудшили региональную окружающую среду, и эта гипотеза получила название « рай загрязнения» ( Rezza, 2013 ; Xie et al., 2019 ). Однако увеличение прямых иностранных инвестиций может также вызвать побочный эффект знаний и информации, способствовать техническому прогрессу и снизить региональное загрязнение окружающей среды. На основании вышеизложенного, ПИИ добавляются в качестве контрольной переменной, которая измеряется отношением ПИИ к ВВП. Кроме того, денежная единица ПИИ конвертируется в юань по обменному курсу прошлого года.

(7)

Экологическое регулирование ( ENV ). ENV можно измерить разными способами. Некоторые ученые используют отношение общей суммы инвестиций в управление промышленным загрязнением к промышленной добавленной стоимости для измерения интенсивности ENV ( Greenstone & Hanna, 2014 ). Другие ученые называют количество случаев административного наказания за экологические последствия показателем меры ( Lee & Lim, 2018 ). Рассматривая практические операционные эффекты государственных ENV и доступность данных, в настоящем исследовании рассчитывается индекс ENV на основе входных данных по контролю загрязнения, то есть отношения входных данных по контролю загрязнения к выбросам загрязняющих веществ ( Zhao & Hu, 2019 ). (2)ENV=Iit/I¯t∑j=13Pijt/P¯jt" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">ENVзнак равнояЭто/я¯т∑jзнак равно13пijt/п¯jt

I это сумма затрат на борьбу с промышленным загрязнением в зоне i в году t ,I¯t" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">я¯т- среднее значение общих инвестиций в борьбу с промышленным загрязнением во всех городах в году t , P ijt - выброс загрязняющих веществ j в районе i в год t , иP¯jt" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">п¯jt- средний сброс загрязняющего вещества j в год t во всех городах. Загрязняющие вещества включают промышленные отходящие газы, промышленные сточные воды и твердые промышленные отходы. Среди них данные по промышленным отходящим газам, промышленным сточным водам и твердым промышленным отходам взяты из Китайского городского статистического ежегодника (2001–2014 гг.) И Китайского ежегодника экологической статистики (2001–2014 гг.), А данные по контролю промышленного загрязнения получены из Китая. Городской статистический ежегодник (2001–2014 гг.). Если значение ENR высокое, то интенсивность ENV будет высокой.

(8)

Коэффициенты вентиляции ( ВК ). Учитывая, что загрязнение дымкой обычно проявляет характеристики пространственного распространения, факторы скорости ветра могут иметь значительное прямое влияние на загрязнение воздуха. Поэтому мы строим ВК на основе переменных скорости ветра. Этот индекс рассчитывается с использованием растровых метеорологических данных ERA-INTERIM, опубликованных Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), в сочетании с атмосферной количественной моделью. Подобно Герингу и Понсе (2014) , ВК строится как (3)VCit=WSit×BLHit" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">VCЭтознак равноWSЭто×BLЧАСЭто

Среди этих переменных VC it , WS it и BLH it представляют коэффициенты вентиляции, скорость ветра и высоту пограничного слоя атмосферы, соответственно. Исходные данные о скорости ветра ( VC it ) и высоте пограничного слоя атмосферы ( BLH it ) взяты из растровых метеорологических данных долготы и широты, выпущенных ECMWF. В настоящем исследовании растровые данные далее анализируются по 273 городам на уровне префектур в Китае, которые могут быть рассчитаны непосредственно с помощью программного обеспечения ArcGIS. В таблице 1 показаны подробные вычисления переменных.

Таблица 1 . Определение всех переменных.

Переменные Сокр. Определение Единица измерения
Концентрация PM 2,5 PM 2.5 Среднее значение концентрации PM 2,5 в городе в течение года мкг / м 3
Расширение городского масштаба СНГ Скорость роста населения %
Режим движения TRM Отношение количества автобусов к количеству личных автомобилей %
Заторы на дорогах TRC Доля количества гражданского транспорта к общей протяженности городских дорог автомобиль / км
Энергоемкость ЭКО Отношение общего годового потребления электроэнергии к ВВП кВтч на сотню
Обновление производственной структуры ИСУ Доля занятых в третичном и вторичном секторах %
Технологическое развитие TEC Расходы на науку и технологии сто миллионов юаней
Экономическое развитие ВВП Валовой внутренний продукт на душу населения тысяча юаней
Развитие индустриализации IND Доля добавленной стоимости вторичной промышленности к ВВП %
Прямые зарубежные инвестиции ПИИ Процент реальных годовых иностранных инвестиций к ВВП %
Экологическое регулирование ENV Отношение количества загрязняющих веществ к выбросам загрязняющих веществ %
Коэффициенты вентиляции ВК Произведение скорости ветра на высоту пограничного слоя атмосферы. /

Переменные	Сокр.	Определение	Единица измерения
Концентрация PM 2,5	PM 2.5	Среднее значение концентрации PM 2,5 в городе в течение года	мкг / м 3
Расширение городского масштаба	СНГ	Скорость роста населения	%
Режим движения	TRM	Отношение количества автобусов к количеству личных автомобилей	%
Заторы на дорогах	TRC	Доля количества гражданского транспорта к общей протяженности городских дорог	автомобиль / км
Энергоемкость	ЭКО	Отношение общего годового потребления электроэнергии к ВВП	кВтч на сотню
Обновление производственной структуры	ИСУ	Доля занятых в третичном и вторичном секторах	%
Технологическое развитие	TEC	Расходы на науку и технологии	сто миллионов юаней
Экономическое развитие	ВВП	Валовой внутренний продукт на душу населения	тысяча юаней
Развитие индустриализации	IND	Доля добавленной стоимости вторичной промышленности к ВВП	%
Прямые зарубежные инвестиции	ПИИ	Процент реальных годовых иностранных инвестиций к ВВП	%
Экологическое регулирование	ENV	Отношение количества загрязняющих веществ к выбросам загрязняющих веществ	%
Коэффициенты вентиляции	ВК	Произведение скорости ветра на высоту пограничного слоя атмосферы.	/

4.3. Источник и сбор данных

Основные переменные, используемые в этом исследовании, включают загрязнение воздуха ( PM 2,5 ), CIS , TRM и TRC . Контрольные переменные включают ECO , ISU , TEC , GDP , IND , FDI , ENV и VC . Среди них данные PM 2.5 с веб-сайта CIE-SIN. Данные о населении, используемые для измерения СНГ, взяты из Китайского городского статистического ежегодника , а данные измерения ВК взяты из ЕЦСПП. Данные о трафике и другие контрольные переменные в основном взяты изКитай Город Statistical Yearbook и Китай Environment Statistics Yearbook .

Данные по Лхасе , Луннани , Чжунвэй и другим городам префектуры отсутствуют. Кроме того, с учетом корректировки административного региона и непрерывности данных в качестве выборки были выбраны 273 города на уровне префектур. Из-за того, что 2013 год является самым поздним временем обновления данных PM 2.5 и серьезной нехваткой данных по городам на уровне префектур в Китае до 2000 года, настоящее исследование определяет, что временной диапазон выборки составляет с 2000 по 2013 год. Кроме того, используется метод интерполяции. используется для дополнения пропущенных значений для отдельных регионов за отдельные годы. При этом все показатели данных категории выпускаемой стоимости скорректированы, чтобы исключить возможное влияние инфляции, при этом 2000 год взят за базовый период.Таблица 2 показывает описательную статистику для каждой переменной.

Таблица 2 . Описательная статистика переменных.

Категория Сокр. Переменная Иметь в виду Стандартное Мин. Максимум
Зависимая переменная PM 2.5 Концентрация PM 2,5 46,061 29,319 1.064 246 000
Основные независимые переменные СНГ Расширение городского масштаба 100,868 3,628 14.901 186 890
TRM Режим движения 8,838 4,742 0,014 34 120
TRC Заторы на дорогах 83,157 35 473 44,242 138,964
Контрольные переменные ЭКО Энергоемкость 15,843 10,435 2,633 97,533
ИСУ Обновление производственной структуры 152.200 40,148 21,729 670,762
TEC Технологическое развитие 7,953 2,8336 0,034 13,632
ВВП Экономическое развитие 29,530 20,701 1,372 221.087
IND Развитие индустриализации 52,843 12,356 8,052 91 426
ПИИ Прямые зарубежные инвестиции 3,583 5,423 0,524 13,955
ENV Экологическое регулирование 4,835 2,144 0,025 14,245
ВК Коэффициенты вентиляции 26 459 5,350 2,434 80,204

Категория	Сокр.	Переменная	Иметь в виду	Стандартное	Мин.	Максимум
Зависимая переменная	PM 2.5	Концентрация PM 2,5	46,061	29,319	1.064	246 000
Основные независимые переменные	СНГ	Расширение городского масштаба	100,868	3,628	14.901	186 890
TRM	Режим движения	8,838	4,742	0,014	34 120
TRC	Заторы на дорогах	83,157	35 473	44,242	138,964
Контрольные переменные	ЭКО	Энергоемкость	15,843	10,435	2,633	97,533
ИСУ	Обновление производственной структуры	152.200	40,148	21,729	670,762
TEC	Технологическое развитие	7,953	2,8336	0,034	13,632
ВВП	Экономическое развитие	29,530	20,701	1,372	221.087
IND	Развитие индустриализации	52,843	12,356	8,052	91 426
ПИИ	Прямые зарубежные инвестиции	3,583	5,423	0,524	13,955
ENV	Экологическое регулирование	4,835	2,144	0,025	14,245
ВК	Коэффициенты вентиляции	26 459	5,350	2,434	80,204

4.4. Модели

4.4.1. Пространственная модель

Предположение о том, что традиционная модель эконометрического анализа является «независимой», больше не действует из-за возможных пространственных эффектов загрязнения воздуха. Это условие может привести к расхождению между оценочными результатами и реальной ситуацией. По сравнению с традиционной эконометрической моделью, пространственная эконометрическая модель учитывает пространственную зависимость в экономике, что может быть подходящим для эмпирического анализа данного исследования. Основные формы модели пространственной эконометрики следующие. (4)Y=ρWY+βX+θWX+μ," role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">Yзнак равноρWY+βX+θWX+μ,(5)μ=λWμ+ε." role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">μзнак равноλWμ+ε.

В приведенных выше уравнениях Y - зависимая переменная, то есть значение концентрации PM 2,5 для каждого города на уровне префектуры; W - матрица пространственных весов; и WY - зависимая переменная, учитывающая пространственную матрицу весов. ρ - коэффициент пространственной авторегрессии зависимой переменной, θ - коэффициент пространственной авторегрессии независимой переменной, Wμ - член запаздывания ошибки, а ε - член стохастического возмущения.

Когда θ ≠ 0, ρ ≠ 0 и λ = 0, модель представляет собой пространственную модель Дарбина (SDM); когда θ = 0, ρ ≠ 0 и λ = 0, пространственная модель вырождается в модель пространственного запаздывания (SLM); и когда θ = 0, ρ = 0 и λ ≠ 0, пространственная модель вырождается в модель пространственной ошибки (SEM).

В этом исследовании величина, обратная квадрату географического расстояния, используется в качестве пространственной матрицы весов ( Xie et al., 2019 ; Pal & Mitra, 2017 ). Матрица пространственно-географических весов (W) 273 городов на уровне префектур задается следующим образом: (6)wij={1/d2i≠j0i=j." role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">шijзнак равно{1/d2я≠j0язнак равноj.

4.4.2. Тест пространственной автокорреляции

Пространственная корреляционная характеристика атмосферной активности приводит к значительной пространственной автокорреляции загрязнения воздуха. Перед проведением пространственного эконометрического анализа следует провести тест пространственной автокорреляции. Мы используем индекс I Морана для проверки пространственной автокорреляции загрязнения воздуха. Формула расчета индекса I Морана выглядит следующим образом: (7)Moran'sI=∑i=1n∑j=1nWijYi−Y¯Yj−Y¯S2∑i=1n∑j=1nWij,S2=1n∑i=1nYi−Y¯,Y¯=1n∑i=1nYi" role="presentation" style="box-sizing: border-box; margin: 0px; padding: 0px;">Моран'sязнак равно∑язнак равно1п∑jзнак равно1пWijYя-Y¯Yj-Y¯S2∑язнак равно1п∑jзнак равно1пWij,S2знак равно1п∑язнак равно1пYя-Y¯,Y¯знак равно1п∑язнак равно1пYя

W ij - элемент весовой матрицы пространственного расстояния, соответствующий паре наблюдения i ; j , Y i и Y j - наблюдения для областей i и j ; и п есть число поперечного сечения. Значение индекса I Морана находится в диапазоне [-1,1]. Индекс Морана I больше нуля означает, что между наблюдениями существует положительная пространственная связь, и соседние области пространства имеют аналогичные свойства. Морана Iиндекс меньше нуля означает, что между наблюдениями существует отрицательная пространственная связь, а соседние области пространства имеют разные свойства. Когда индекс I Морана равен нулю, между наблюдениями не существует пространственной связи. В таблице 3 показаны индексы Морана I среднего значения (PM 2,5 ). Результаты показывают, что индексы Морана I трех индикаторов в большинстве случаев значительно больше нуля, что позволяет предположить, что загрязнение воздуха представляет очевидную пространственную корреляцию.

Таблица 3 . Тест Морана I.

Переменная 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г.
PM 2.5 0,153 ⁎⁎⁎
(3,834) 0,257 ⁎⁎⁎
(5,006) 0,241 ⁎⁎⁎
(6,787) 0,335 ⁎⁎⁎
(3,888) 0,249 ⁎⁎⁎
(7,887) 0,260 ⁎
( 1,877 ) 0,160 ⁎⁎⁎
(7,282)
Переменная 2007 г. 2008 г. 2019 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г. 2013
PM 2.5 0,238 ⁎⁎⁎
(6,995) 0,237 ⁎⁎⁎
(7,678) 0,259 ⁎⁎⁎
(7,002) 0,266 ⁎⁎⁎
(4,005) 0,246 ⁎⁎⁎
(3,968) 0,227 ⁎⁎⁎
(8,351) 0,339 ⁎⁎⁎
(5,052)

Переменная	2000 г.	2001 г.	2002 г.	2003 г.	2004 г.	2005 г.	2006 г.
PM 2.5	0,153 ⁎⁎⁎ (3,834)	0,257 ⁎⁎⁎ (5,006)	0,241 ⁎⁎⁎ (6,787)	0,335 ⁎⁎⁎ (3,888)	0,249 ⁎⁎⁎ (7,887)	0,260 ⁎ ( 1,877 )	0,160 ⁎⁎⁎ (7,282)
Переменная	2007 г.	2008 г.	2019 г.	2010 г.	2011 г.	2012 г.	2013
PM 2.5	0,238 ⁎⁎⁎ (6,995)	0,237 ⁎⁎⁎ (7,678)	0,259 ⁎⁎⁎ (7,002)	0,266 ⁎⁎⁎ (4,005)	0,246 ⁎⁎⁎ (3,968)	0,227 ⁎⁎⁎ (8,351)	0,339 ⁎⁎⁎ (5,052)

Примечания: Z-статистика в скобках.

⁎: р <0,10.
⁎⁎⁎: р <0,01.

Значение I Морана отражает степень пространственной агломерации загрязнения дымкой. Таблица 3 показывает, что индекс Морана I для PM 2,5 в 2013 году является самым высоким и составляет 0,339. Города с подобным загрязнением дымкой в Китае сконцентрированы в пространстве, и характеристики пространственной агломерации очевидны. Также построен график рассеяния Морана загрязнения дымкой в 2013 году. С учетом веса географической удаленности многие города расположены в первом квадранте (HH) и третьем квадранте (LL), что еще раз указыва