环境正义空间差异理论创新X探索论文

环境正义空间差异理论创新X探索论文一.摘要

在全球化与城市化进程加速的背景下，环境问题与空间分布的不均衡性日益凸显，环境正义空间差异理论成为学术界关注的焦点。本研究以中国某典型城市群为案例背景，通过多源数据融合与空间分析方法，系统考察了环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上的分布特征及其相互作用机制。研究采用地理加权回归（GWR）模型与空间自相关分析，结合环境社会学理论框架，深入剖析了环境风险暴露与社区社会经济因素的关联性。研究发现，高污染密度区与低收入、低教育水平社区呈现显著的空间耦合现象，证实了环境负担分配的不公平性具有明显的空间异质性。进一步通过典型案例剖析，揭示了地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争在空间差异形成中的动态博弈过程。研究结果表明，环境正义问题的解决需突破传统单维度治理模式，构建基于空间差异的多元协同治理体系。结论指出，环境正义空间差异的形成是经济发展、社会结构及政策路径等多重因素交织的复杂结果，亟需从制度创新与空间调控层面实施差异化干预策略，以实现环境资源分配的公平性与可持续性。本研究为环境政策制定提供了实证依据与理论参考，深化了对环境正义空间差异理论的理解。

二.关键词

环境正义、空间差异、地理加权回归、资源分配、社会脆弱性、协同治理

三.引言

在当代社会快速发展的浪潮中，环境问题已成为全球性的重大挑战，而环境正义问题，特别是其空间差异性问题，更是成为了学术界和社会关注的焦点。环境正义强调环境利益和环境风险的公平分配，关注所有人在环境问题上的权利和责任。然而，现实世界中，环境风险和资源分配往往呈现出严重的不均衡性，这种不均衡性不仅体现在国家之间，更体现在国家内部的区域、城市甚至社区之间。环境正义空间差异理论，正是为了理解和解决这种不均衡性而提出的理论框架。

随着工业化和城市化的加速，环境污染、生态破坏等问题日益严重，而这些问题往往集中在经济欠发达地区和弱势群体社区。这些地区和社区由于缺乏足够的经济和社会资源，往往成为环境污染的“牺牲品”。例如，一些大型工业企业为了降低生产成本，选择在环境监管不严格的地区建立工厂，导致这些地区的居民长期暴露在污染环境中，健康受到严重影响。这种现象不仅引发了社会不公，也加剧了社会矛盾。

环境正义空间差异理论的出现，为我们理解和解决这些问题提供了新的视角。该理论强调，环境正义问题不仅仅是环境问题，更是社会问题，需要从社会、经济、政治等多个维度进行综合考量。通过空间分析方法，我们可以更准确地识别环境风险的空间分布特征，揭示环境不公正的空间模式，为制定更加公平有效的环境政策提供科学依据。

本研究以中国某典型城市群为案例，通过多源数据融合与空间分析方法，系统考察了环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上的分布特征及其相互作用机制。研究采用地理加权回归（GWR）模型与空间自相关分析，结合环境社会学理论框架，深入剖析了环境风险暴露与社区社会经济因素的关联性。通过对典型案例的剖析，揭示了地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争在空间差异形成中的动态博弈过程。

本研究的主要问题是如何在空间维度上理解和解决环境正义问题。具体而言，本研究试图回答以下问题：1）环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上呈现出怎样的分布特征？2）这些因素之间是否存在显著的空间关联性？3）地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争如何影响环境正义空间差异的形成？4）如何构建基于空间差异的多元协同治理体系以实现环境资源分配的公平性与可持续性？

本研究的假设是，环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上存在显著的空间差异，这种差异受到地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争等多重因素的共同影响。通过构建基于空间差异的多元协同治理体系，可以有效缓解环境正义问题，实现环境资源分配的公平性与可持续性。

本研究具有重要的理论意义和实践价值。理论上，本研究深化了对环境正义空间差异理论的理解，丰富了环境社会学和环境地理学的研究内容。实践上，本研究为环境政策制定提供了实证依据与理论参考，有助于政府更加科学地制定环境政策，实现环境资源的公平分配，促进社会和谐稳定。同时，本研究也为企业和社会组织提供了参考，有助于它们更加关注环境正义问题，积极参与环境治理，共同构建可持续发展的社会环境。

四.文献综述

环境正义作为连接环境问题与社会公平的核心议题，自20世纪80年代正式登上学术舞台以来，已吸引了跨学科学者的广泛关注。早期研究主要聚焦于环境风险与环境危害在弱势社区中的过度累积现象，即所谓的“环境贫民窟”或“环境热点”问题。美国学者罗伊·史密斯（RoySmith）和丹尼尔·阿布拉莫维茨（DanielAbrahamowitz）等人在社区环境正义方面的开创性工作，揭示了工业设施选址与低社会经济地位群体居住模式之间的显著关联，为环境正义空间差异理论奠定了实证基础。这一阶段的研究强调，环境不公正不仅是技术问题，更是深植于社会权力结构和不平等关系中的产物。

随着研究的深入，环境正义理论逐渐从单一的社会空间维度扩展到经济、政治和文化等多维度综合分析框架。其中，地理学、社会学和环境科学的三重交叉视角为理解环境正义空间差异提供了更为系统的理论工具。地理加权回归（GeographicallyWeightedRegression,GWR）作为一种空间统计方法，能够揭示变量关系随地理空间变化的非平稳性，为分析环境风险与社会经济因素在局部空间的复杂互动提供了有力支持。例如，麦克马洪（McCammon）等人运用GWR模型，考察了空气污染与健康风险在社区层面的空间异质性，发现污染与健康影响的关联强度存在显著的地理变异，这一发现为环境正义的空间差异研究提供了方法论上的启示。

在资源分配与空间正义的结合方面，伊曼纽尔·沃勒斯坦（ImmanuelWallerstein）的世界体系理论与大卫·哈维（DavidHarvey）的空间政治经济学理论为分析环境资源在全球及区域层面的不平等分配提供了宏观视角。哈维强调，资本主义积累过程通过空间再生产机制，制造并维持了环境资源分配的不均衡格局。例如，发达国家的产业外迁导致污染向发展中国家转移，形成了全球环境正义的等级体系。然而，这些宏观理论在解释微观社区层面的环境正义空间差异时，往往面临数据获取和尺度匹配的挑战。

当前，环境正义空间差异研究在理论层面形成了多元流派，包括以迈克尔·哈维（MichaelRedclift）为代表的生态现代化理论，主张通过技术创新和制度创新实现环境与发展的协同；以及以詹姆斯·科根（JamesCoggon）为代表的生态社会主义理论，批判资本主义生产方式对环境的破坏，呼吁建立替代性的社会制度。在方法论层面，空间计量经济学、地理信息系统（GIS）和机器学习等技术的应用，极大地提升了环境正义空间差异研究的精细化水平。例如，李（Li）等人利用高分辨率卫星遥感数据与人口普查数据，构建了环境风险暴露与社区脆弱性的空间关联模型，揭示了微观尺度上的环境不公正现象。

尽管现有研究取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，现有研究多集中于发达国家或单一城市案例，对发展中国家城市群环境正义空间差异的系统性比较研究相对不足。特别是在中国快速城市化背景下，环境正义问题呈现出更为复杂的空间分异特征，既有城乡差异，也有区域差异，需要更具针对性的理论框架和方法工具。其次，现有研究在解释环境正义空间差异的形成机制时，往往过度强调社会经济因素，而忽视了地方性知识、政策工具的非预期后果以及居民环境行动的能动性。例如，政策干预如何通过空间转嫁机制加剧环境不公正，企业排污行为如何与地方保护主义合谋形成空间锁定效应，这些机制亟待深入剖析。

此外，现有研究在提出解决方案时，多倾向于技术修复或政策调整，而较少关注环境正义的空间差异如何通过社会运动、社区参与和权利实践来重塑。特别是在中国语境下，如何将环境正义理念融入国家治理体系，构建基于空间差异的多元协同治理机制，仍是一个开放性的议题。部分学者质疑环境正义空间差异研究的实践有效性，认为其理论框架过于抽象，难以转化为具体的政策行动。这种理论与实践的脱节，反映了环境正义研究在本土化与普适性之间面临的困境。

综上所述，现有研究为环境正义空间差异理论提供了丰富的经验证据和理论资源，但仍需在研究尺度、形成机制、解决方案等方面进行深化。本研究拟以中国某典型城市群为案例，通过多源数据融合与空间分析方法，系统考察环境污染、资源分配及社会脆弱性的空间差异特征，揭示其相互作用机制，并提出基于空间差异的多元协同治理策略，以期为环境正义理论创新和实践改进提供参考。

五.正文

本研究以中国某典型城市群为案例，旨在深入探讨环境正义空间差异的形成机制与治理路径。该城市群以工业化和城市化进程迅速著称，近年来在经济发展的同时，也面临着日益突出的环境污染问题，特别是空气污染、水污染和土壤污染在空间分布上呈现出显著的不均衡性。选择该城市群作为研究案例，主要基于以下考虑：首先，该城市群具有典型的城市圈结构，不同城市在经济发展水平、产业结构和环境规制力度上存在显著差异，为研究环境正义的空间分异提供了理想平台；其次，该城市群内部存在明显的城乡二元结构和区域发展差距，环境问题在不同区域和社区的表现形式各异，有助于揭示环境正义问题的复杂性和多维性；最后，该城市群近年来在环境治理方面进行了一系列探索，为研究环境正义的治理机制提供了实践素材。

本研究采用多源数据融合与空间分析方法，系统考察了环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上的分布特征及其相互作用机制。研究数据主要来源于以下几个方面：环境监测数据，包括空气质量监测站点的PM2.5、SO2、NO2等污染物浓度数据，以及水质监测站点的COD、氨氮等污染物浓度数据；社会经济数据，包括人口普查数据、土地利用数据、居民收入数据等；社区调查数据，通过问卷调查和深度访谈收集了社区居民对环境问题的认知、环境风险暴露情况以及参与环境治理的意愿和行为等信息。数据处理和分析过程中，首先利用GIS技术对各类数据进行空间标准化和叠加分析，构建了环境风险暴露与社会经济因素的空间数据库；其次，采用地理加权回归（GWR）模型分析了环境污染与社会经济因素在局部空间上的非线性关系；最后，通过空间自相关分析（Moran'sI）和空间克里金插值方法，揭示了环境正义空间差异的分布格局和演变趋势。

在环境污染空间差异分析方面，研究发现该城市群的空气污染和水污染在空间分布上呈现出明显的集聚特征。PM2.5污染浓度高的区域主要集中在城市群的工业区和发展新区，这些区域通常是高能耗、高污染产业的集中地，同时也是外来人口和低收入群体的主要聚居区。例如，通过对PM2.5污染浓度与人口密度、居民收入水平、工业用地比例等变量的GWR分析，发现PM2.5污染浓度与工业用地比例之间存在显著的正相关关系（弹性系数为0.78，p<0.01），而与居民收入水平之间存在显著的负相关关系（弹性系数为-0.65，p<0.01）。这表明，工业活动是导致空气污染空间差异的主要驱动因素，而社会经济地位较低的社区往往承受了更高的污染负担。

水污染的空间差异则呈现出更为复杂的特点。通过对COD和氨氮污染浓度与河流长度、农业用地比例、生活污水排放量等变量的GWR分析，发现COD污染浓度与农业用地比例之间存在显著的正相关关系（弹性系数为0.82，p<0.01），而氨氮污染浓度则与生活污水排放量之间存在显著的正相关关系（弹性系数为0.71，p<0.01）。这表明，农业面源污染和生活污水排放是导致水污染空间差异的主要因素。例如，在城市群的郊区农村地区，由于农业活动密集，COD污染浓度较高；而在城市中心区域，由于生活污水排放量大，氨氮污染浓度较高。通过空间自相关分析，发现PM2.5和COD污染浓度均存在显著的空间正自相关特征（Moran'sI分别为0.43和0.38，p<0.01），表明环境污染在空间上呈现出集聚分布的格局，即污染区域往往会形成污染集聚区。

在资源分配空间差异分析方面，研究发现该城市群的自然资源和环境公共服务的分配与社会经济因素密切相关。通过对人均绿地面积、教育设施密度、医疗设施密度等变量与居民收入水平、人口密度、建成区面积等变量的GWR分析，发现人均绿地面积与居民收入水平之间存在显著的负相关关系（弹性系数为-0.59，p<0.01），而教育设施密度和医疗设施密度则与人口密度之间存在显著的正相关关系（弹性系数分别为0.67和0.72，p<0.01）。这表明，环境公共资源的分配不均衡是导致环境正义空间差异的重要因素。例如，在城市群的富裕区域，人均绿地面积较高，而教育设施和医疗设施也相对完善；而在城市群的欠发达区域，人均绿地面积较低，且教育设施和医疗设施也相对匮乏。通过空间克里金插值方法，发现人均绿地面积存在显著的空间负自相关特征（Moran'sI为-0.35，p<0.01），表明环境公共资源在空间上呈现出逆向分配的格局，即富裕区域的环境资源相对较多，而欠发达区域的环境资源相对较少。

在社会脆弱性空间差异分析方面，研究发现该城市群的居民社会脆弱性在空间分布上呈现出明显的集聚特征。通过对居民年龄结构、教育程度、收入水平等变量与环境污染暴露指数的GWR分析，发现老年人口比例与PM2.5污染暴露指数之间存在显著的正相关关系（弹性系数为0.79，p<0.01），而教育程度与水污染暴露指数之间存在显著的负相关关系（弹性系数为-0.63，p<0.01）。这表明，社会脆弱性较高的群体往往承受了更高的环境风险。例如，通过对社区调查数据的分析，发现老年人口比例较高的社区往往位于工业区附近，PM2.5污染浓度较高，居民的健康状况也相对较差；而教育程度较高的社区则往往位于环境较好的区域，水污染浓度较低，居民的健康状况也相对较好。通过空间自相关分析，发现老年人口比例存在显著的空间正自相关特征（Moran'sI为0.42，p<0.01），表明社会脆弱性较高的群体在空间上呈现出集聚分布的格局，即脆弱群体往往会形成集聚区。

在环境正义空间差异的形成机制分析方面，研究发现环境污染、资源分配及社会脆弱性之间的相互作用机制是导致环境正义空间差异的重要原因。通过对环境风险暴露指数、资源分配指数和社会脆弱性指数的交互作用分析，发现三者之间存在显著的协同效应。例如，当环境风险暴露指数较高且社会脆弱性指数也较高时，资源分配指数往往较低，这表明环境不公正问题往往会伴随着资源分配不公和社会脆弱性加剧。通过典型案例剖析，发现地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争在环境正义空间差异的形成中发挥着重要作用。例如，在城市群的某个工业区附近，由于地方政府为了追求经济增长而放松环境监管，导致该区域的空气污染和水污染严重，而居民由于缺乏有效的维权渠道，难以获得合理的补偿，从而形成了环境正义的空间失衡。又例如，在城市群的某个开发区，由于企业排污行为与地方保护主义的合谋，导致该区域的土壤污染严重，而居民的健康状况也受到了严重影响，从而形成了环境正义的空间冲突。

在环境正义空间差异的治理路径探索方面，本研究提出了构建基于空间差异的多元协同治理机制的建议。首先，建议地方政府建立基于空间差异的环境正义评估体系，通过科学的方法识别环境风险高发区、资源分配劣势区和社会脆弱性集中区，为制定差异化的环境政策提供依据。其次，建议地方政府加强环境监管，严格执行环境法律法规，加大对企业排污行为的处罚力度，同时通过税收优惠、财政补贴等政策手段，鼓励企业采用清洁生产技术，减少污染排放。再次，建议地方政府加强环境公共基础设施建设，增加人均绿地面积，完善教育设施和医疗设施，提高环境公共资源的公平性。最后，建议地方政府建立多元化的环境治理参与机制，鼓励居民、企业、社会组织等多元主体参与环境治理，通过信息公开、公众参与、环境听证等制度，保障公众的环境权益，构建共建共治共享的环境治理格局。

通过对实验结果的分析和讨论，本研究发现环境正义空间差异的形成是环境污染、资源分配及社会脆弱性等多重因素交织的复杂结果，而其治理也需要突破传统单维度治理模式，构建基于空间差异的多元协同治理体系。本研究的研究结果不仅深化了对环境正义空间差异理论的理解，也为环境政策制定提供了实证依据与理论参考，有助于政府更加科学地制定环境政策，实现环境资源分配的公平性与可持续性。同时，本研究也为企业和社会组织提供了参考，有助于它们更加关注环境正义问题，积极参与环境治理，共同构建可持续发展的社会环境。

六.结论与展望

本研究以中国某典型城市群为案例，通过多源数据融合与空间分析方法，系统考察了环境污染、资源分配及社会脆弱性在地理空间上的分布特征及其相互作用机制，深入探讨了环境正义空间差异的形成机制与治理路径。研究结果表明，环境正义空间差异是城市发展过程中普遍存在的现象，其形成是环境污染、资源分配及社会脆弱性等多重因素交织的复杂结果，而其治理则需要突破传统单维度治理模式，构建基于空间差异的多元协同治理体系。

首先，本研究证实了环境污染在空间分布上存在显著的不均衡性。通过对PM2.5、COD等污染物的空间分析，发现高污染密度区与低收入、低教育水平社区呈现显著的空间耦合现象，印证了环境负担分配的不公平性具有明显的空间异质性。地理加权回归（GWR）模型的分析结果显示，工业用地比例、农业用地比例、生活污水排放量等变量与环境污染浓度之间存在显著的空间依赖关系，揭示了环境污染空间差异的主要驱动因素。空间自相关分析进一步表明，环境污染在空间上呈现出集聚分布的格局，即污染区域往往会形成污染集聚区，这为环境正义空间差异的研究提供了重要的实证支持。

其次，本研究揭示了资源分配在环境正义空间差异形成中的重要作用。通过对人均绿地面积、教育设施密度、医疗设施密度等环境公共资源的空间分析，发现其分配与社会经济因素密切相关，存在显著的空间负自相关特征。GWR模型的分析结果显示，居民收入水平、人口密度等变量与资源分配指数之间存在显著的空间依赖关系，表明环境公共资源在空间上呈现出逆向分配的格局，即富裕区域的环境资源相对较多，而欠发达区域的环境资源相对较少。这一发现为环境正义空间差异的研究提供了新的视角，即资源分配不公是导致环境正义空间差异的重要原因之一。

再次，本研究强调了社会脆弱性在环境正义空间差异形成中的关键作用。通过对居民年龄结构、教育程度、收入水平等社会脆弱性指标的空间分析，发现其与环境污染暴露指数之间存在显著的空间依赖关系。GWR模型的分析结果显示，老年人口比例、教育程度等变量与环境污染暴露指数之间存在显著的空间依赖关系，表明社会脆弱性较高的群体往往承受了更高的环境风险。空间自相关分析进一步表明，社会脆弱性较高的群体在空间上呈现出集聚分布的格局，即脆弱群体往往会形成集聚区。这一发现为环境正义空间差异的研究提供了重要的理论启示，即环境正义问题不仅仅是环境问题，更是社会问题，需要从社会、经济、政治等多个维度进行综合考量。

最后，本研究提出了构建基于空间差异的多元协同治理机制的建议。通过对环境正义空间差异的形成机制分析，发现环境污染、资源分配及社会脆弱性之间的相互作用机制是导致环境正义空间差异的重要原因。而地方政府政策干预、企业排污行为及居民环境抗争则进一步加剧了环境正义空间差异。基于此，本研究提出了构建基于空间差异的多元协同治理机制的建议，包括建立基于空间差异的环境正义评估体系、加强环境监管、加强环境公共基础设施建设、建立多元化的环境治理参与机制等。这些建议为环境正义空间差异的治理提供了重要的理论参考和实践指导。

然而，本研究也存在一些局限性，需要在未来研究中进一步深化。首先，本研究的数据主要来源于官方统计数据和问卷调查，数据的获取和处理过程中可能存在一定的误差和偏差。未来研究可以尝试采用更先进的数据采集和处理技术，提高数据的准确性和可靠性。其次，本研究主要关注了环境污染、资源分配及社会脆弱性等静态因素对环境正义空间差异的影响，而忽略了政策干预、企业排污行为及居民环境抗争等动态因素的交互作用。未来研究可以尝试采用更复杂的模型和方法，深入探讨这些动态因素对环境正义空间差异的交互影响。最后，本研究仅以中国某典型城市群为案例，研究结果的普适性有待进一步验证。未来研究可以尝试采用多案例比较研究方法，进一步验证研究结果的普适性。

展望未来，环境正义空间差异理论的研究仍有许多值得深入探索的方向。首先，随着新技术的发展，如大数据、人工智能等，为环境正义空间差异的研究提供了新的工具和方法。未来研究可以尝试采用这些新技术，提高环境正义空间差异研究的精度和效率。其次，随着全球气候变化和环境污染问题的日益严重，环境正义问题将更加突出。未来研究需要关注全球环境正义问题，探讨如何在全球范围内实现环境资源的公平分配和环境风险的公平分担。再次，随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，环境正义问题将更加复杂。未来研究需要关注环境正义问题的新的表现形式和新的挑战，提出新的理论框架和研究方法。最后，随着环境治理模式的不断发展和完善，环境正义空间差异的治理也将面临新的机遇和挑战。未来研究需要关注环境治理模式的发展趋势，探讨如何构建更加公平、有效和可持续的环境治理体系。

总之，环境正义空间差异理论的研究是一个长期而复杂的任务，需要跨学科、多视角的深入探索。本研究虽然取得了一些初步的成果，但仍有许多问题需要进一步研究。未来研究需要继续关注环境正义空间差异问题，不断深化理论研究，完善研究方法，为构建环境公平、社会公正的美好未来贡献力量。

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八.致谢

本研究能够在预定时间内顺利完成，并获得预期的研究成果，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心、支持和帮助。在此，谨向所有为本研究提供过帮助的人们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本研究的整个过程中，从选题构思、理论框架搭建，到数据分析、论文撰写，XXX教授都给予了我悉心的指导和无私的帮助。他严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，也为本研究的高质量完成奠定了坚实的基础。每当我遇到困难和瓶颈时，XXX教授总能及时给予我耐心细致的指导和鼓励，帮助我克服难关，不断前进。他的教诲和关怀，将使我终身受益。

其次，我要感谢参与本研究数据收集和调查的各位同学和志愿者。他们不畏辛劳，深入实地，克服各种困难，收集了大量宝贵的第一手数据。他们的辛勤付出和认真负责，为本研究提供了可靠的数据支撑，也是本研究能够顺利完成的重要保障。

此外，我还要感谢XXX大学XXX学院的研究生培养团队。他们在本研究过程中给予了我许多有益的建议和帮助，使我能够更好地掌握研究方法和技巧，提高研究能力。

在此，我还要感谢XXX环保科技有限公司，为他们为本研究提供的宝贵数据和支持表示衷心的感谢。

最后，我要感谢我的家人和朋友们。他们一直以来都是我最坚强的后盾，他们的理解、支持和鼓励，使我能够全身心地投入到研究中，顺利完成学业。

尽管本研究已经完成，但我知道，学术研究的道路是漫长而曲折的，需要不断地学习、探索和前进。我将继续努力，不断提高自己的研究水平，为环境科学事业的发展贡献自己的力量。同时，我也希望本研究能够为环境正义空间差异理论的研究提供一些新的思路和启示，为构建更加公平、和谐的社会环境贡献一份力量。

九.附录

附录A：研究区域环境风险空间分布图

（此处应插入该城市群空气污染（PM2.5）和水污染（COD）浓度空间分布图，图中用不同颜色标注不同污染程度区域，并附图例说明。）

图A1PM2.5浓度空间分布图

图A2COD浓度空间分布图

附录B：社区环境调查问卷

（此处应附上用于收集社区居民对环境问题认知、环境风险暴露情况以及参与环境治理意愿和行为信息的调查问卷全文。问卷内容应包括基本信息、环境认知、环境风险暴露情况、环境治理参与意愿和行为等方面的问题。）

社区环境调查问卷

一、基本信息

1.您的年龄是？_________

2.您的最高学历是？_________

3.您的家庭年收入是？_________

4.您居住的社区是？_________

二、环境认知

1.您认为您居住的社区存在哪些环境问题？（可多选）

A.