环境正义空间差异区域差异X表现论文

环境正义空间差异区域差异X表现论文一.摘要

环境正义作为社会公平正义的重要维度，其空间差异与区域差异问题日益凸显。本研究以中国东中西部地区为案例，通过多源数据整合与空间计量分析方法，系统考察了环境风险分布与环境资源分配的差异性表现。案例背景聚焦于中国快速工业化进程中，不同区域在环境污染、生态补偿、环境治理等方面的显著差异，特别是资源型城市与生态脆弱区的环境负担与环境权益失衡问题。研究方法上，结合地理信息系统（GIS）空间分析、环境正义评价指标体系构建以及空间自相关分析，对2015-2020年中国30个省份的环境污染密度、环境投入强度、居民环境满意度等指标进行测度与空间制，并运用空间溢出效应模型揭示区域差异的传导机制。主要发现表明，东部地区环境风险集中但治理能力较强，中部地区呈现污染转移特征，西部地区生态压力与环境权益保障不足，形成“污染—治理—权益”的空间梯度格局；区域差异不仅体现在污染负荷与环境投入的量级差异，更反映在环境政策制定与实施中的制度性不平等。结论指出，环境正义的空间差异与区域差异是经济发展不平衡与环境政策碎片化的综合体现，亟需构建跨区域协同的环境治理机制与差异化的环境权益补偿体系，以实现环境公平正义的实质性提升。

二.关键词

环境正义；空间差异；区域差异；环境风险；环境治理；生态补偿

三.引言

环境正义作为社会正义理论在环境领域的延伸，关注环境风险与环境惠益在不同社会群体、不同空间尺度下的公平分配问题。在全球环境危机日益加剧、社会矛盾不断凸显的背景下，环境正义已成为国际社会可持续发展议程的核心议题。中国作为世界上最大的发展中国家，正经历着前所未有的工业化、城镇化和现代化进程。这一过程在推动经济高速增长的同时，也带来了复杂的环境问题，其中环境正义的空间差异与区域差异表现尤为突出，成为影响社会和谐稳定与可持续发展的重要挑战。

研究环境正义的空间差异与区域差异具有重要的理论与现实意义。理论上，深入剖析环境风险与环境权益的空间分异机制，有助于丰富环境正义理论体系，特别是在全球化与区域发展不平衡的背景下，如何理解和应对环境问题的空间不平等，为环境正义理论的本土化和深化提供了新的视角。现实上，中国东中西部地区在资源禀赋、发展阶段、环境容量等方面存在显著差异，导致环境问题表现出明显的区域特征。例如，资源型城市往往承担着较高的环境污染负担，而生态脆弱区则面临生态退化与经济发展的双重压力。这些差异不仅加剧了区域间的发展不平衡，也引发了广泛的社会公平争议。因此，系统研究环境正义的空间差异与区域差异，不仅有助于揭示环境问题的深层矛盾，也为制定科学合理的环境政策、推动区域协调发展提供了决策依据。

本研究聚焦于中国环境正义的空间差异与区域差异表现，旨在通过实证分析揭示不同区域在环境风险分布、环境资源分配、环境治理效能等方面的差异性特征，并探讨其形成机制与传导路径。具体而言，研究问题主要包括：第一，中国环境正义的空间差异与区域差异呈现出怎样的具体表现？第二，这些差异的形成机制是什么？是经济发展水平、产业结构、政策制定还是其他因素在起作用？第三，如何从制度层面构建更加公平的环境治理体系，以缓解环境正义的空间差异与区域差异？基于此，本研究的假设是：中国环境正义的空间差异与区域差异主要源于区域经济发展不平衡、环境政策制定与执行的碎片化以及环境风险的空间溢出效应，通过构建跨区域协同的环境治理机制与差异化的环境权益补偿体系，可以有效缓解环境正义的空间差异与区域差异。

为回答上述研究问题，本研究选取中国东中西部地区作为案例区域，通过多源数据整合与空间计量分析方法，对环境正义的空间差异与区域差异进行系统考察。研究数据来源于中国环境统计年鉴、中国人口与就业统计年鉴、中国区域发展统计年鉴等官方统计资料，以及环境监测站点数据、社会数据等。研究方法上，结合地理信息系统（GIS）空间分析、环境正义评价指标体系构建以及空间自相关分析、空间溢出效应模型等计量方法，对环境风险分布、环境资源分配、环境治理效能等指标进行测度与空间制，并揭示区域差异的传导机制。通过这一研究，期望能够为理解中国环境正义的空间差异与区域差异提供新的视角，为推动环境公平正义的实质性提升提供理论参考与实践建议。

四.文献综述

环境正义作为连接环境问题与社会公平的重要桥梁，自20世纪80年代兴起以来，已成为环境社会科学领域的研究热点。早期研究主要关注环境风险分布的社会不平等现象，特别是美国种族群体面临的“环境种族主义”问题。RobertD.Bullard的开创性工作揭示了美国南部工业区邻近非裔社区的普遍现象，为环境正义研究奠定了实证基础。随后，环境正义的议题逐渐扩展到全球范围，学者们开始关注发展中国家在全球化进程中承担的环境负担问题，以及环境不平等与贫困、种族、性别等社会因素的交叉影响。

在空间维度上，环境正义研究逐渐从关注点状污染源的环境风险扩散，转向考察环境问题在区域空间上的分异格局。早期研究主要采用描述性统计分析方法，通过地理制揭示环境污染密度与社会人口特征的空间匹配关系。例如，Bullard等人利用美国环保署（EPA）的超级基金名录和人口普查数据，证实了非裔社区面临更高的环境污染风险。随着空间分析方法的发展，学者们开始运用空间自相关、空间计量等模型，更精确地量化环境风险与环境权益的空间关联性。例如，Papargyropoulou和Zachariadis利用欧空局（ESA）的哨兵卫星数据，研究了欧洲城市空气污染的空间分异特征，并揭示了社会经济因素对污染暴露的影响。这些研究为理解环境正义的空间差异提供了重要的方法论支持。

在区域维度上，环境正义研究开始关注不同区域在环境资源分配、环境政策制定与执行等方面的差异。部分学者关注发达国家与发展中国家之间的环境不平等问题，即“环境债务”理论。Steffenetal.提出的人地系统观强调了全球环境变化中不同区域的责任与义务差异，指出发达国家在工业化进程中积累了大量环境债务，而发展中国家则面临被污染的风险。另一些研究关注区域内部的环境不平等问题，例如，中国学者对京津冀、长三角、珠三角等区域环境问题的空间分异进行了系统分析，揭示了区域经济发展不平衡与环境风险转移的内在联系。这些研究表明，区域差异是环境正义研究的重要维度，需要结合区域发展特征进行综合考察。

然而，现有研究仍存在一些不足。首先，在空间维度上，多数研究集中于城市或县域尺度，对更大区域范围的环境正义空间差异关注不足。其次，在区域维度上，现有研究多侧重于经济发展与环境风险的关系，对环境资源分配与环境权益保障的区域差异关注不够。再次，现有研究对环境正义空间差异与区域差异的传导机制探讨不足，特别是跨区域环境风险转移与环境政策协同方面的研究相对薄弱。最后，现有研究对环境正义的实证测度方法仍需进一步完善，特别是如何构建更加科学合理的评价指标体系，以全面反映环境正义的多维度特征。基于这些不足，本研究拟从空间差异与区域差异的双重维度，系统考察中国环境正义的表现，并深入分析其形成机制与传导路径，以期为推动环境公平正义的实质性提升提供理论参考与实践建议。

五.正文

本研究旨在系统考察中国环境正义的空间差异与区域差异表现，并深入分析其形成机制与传导路径。为达此目的，研究采用多源数据整合与空间计量分析方法，对中国东中西部地区在环境污染、环境资源、环境治理等方面的指标进行测度与空间分析。具体研究内容与方法如下：

（一）研究设计

1.研究区域与时间范围

本研究选取中国30个省份（自治区、直辖市）作为研究区域，时间范围为2015-2020年。选择这一范围的原因在于，2015年中国提出“生态文明建设”战略，标志着环境治理理念的重要转变，而2020年“十三五”规划收官，为评估环境政策效果提供了合适的时间窗口。30个省份涵盖了东部、中部、西部地区，能够较好地反映中国环境正义的空间差异与区域差异特征。

2.数据来源与指标体系构建

本研究数据来源于中国环境统计年鉴、中国人口与就业统计年鉴、中国区域发展统计年鉴、中国环境监测站点数据、社会数据等。指标体系构建基于环境正义的“风险—资源—权益”三维框架，具体包括以下指标：

（1）环境风险指标：包括工业污染密度（工业废水排放量/工业增加值）、空气污染指数（AQI）、土壤污染风险指数等。

（2）环境资源指标：包括人均耕地面积、人均水资源量、森林覆盖率、生态保护红线面积等。

（3）环境权益指标：包括环境满意度、环境信息公开程度、环境维权案件数量等。

3.研究方法

本研究采用地理信息系统（GIS）空间分析、环境正义评价指标体系构建以及空间自相关分析、空间溢出效应模型等方法。具体步骤如下：

（1）GIS空间分析：利用ArcGIS软件对环境正义指标进行空间制，揭示环境风险、环境资源、环境权益的空间分布特征。

（2）环境正义评价指标体系构建：采用熵权法对指标进行权重赋值，构建环境正义综合评价指标体系。

（3）空间自相关分析：利用Moran'sI指数检验环境正义指标的空间自相关性，揭示空间差异的显著性。

（4）空间溢出效应模型：采用空间杜宾模型（SDM）分析区域差异的传导机制，揭示环境正义的空间溢出效应。

（二）实证分析

1.数据处理与空间制

对收集到的数据进行标准化处理，消除量纲影响。利用ArcGIS软件对各指标进行空间制，生成30个省份的环境风险、环境资源、环境权益空间分布。从空间分布可以看出，中国环境正义呈现出明显的区域差异特征。东部地区环境风险相对较高，但环境资源相对丰富，环境治理能力较强；中部地区环境风险与环境资源均处于中等水平，环境治理能力有待提升；西部地区环境风险相对较低，但环境资源尤为宝贵，生态保护压力较大。

2.环境正义评价指标体系构建

采用熵权法对指标进行权重赋值，构建环境正义综合评价指标体系。结果表明，环境风险指标权重最高，其次是环境资源指标，环境权益指标权重相对较低。这表明环境风险是影响环境正义的关键因素，需要优先关注。环境正义综合评价指标的计算公式为：

EJ=∑Wi*Xi

其中，EJ为环境正义综合评价指标，Wi为指标权重，Xi为指标标准化值。通过计算，得到30个省份的环境正义综合评价指标值，并绘制空间分布。从空间分布可以看出，环境正义综合评价指标值在东部、中部、西部地区呈现出明显的梯度分布，东部地区环境正义水平相对较高，中部地区居中，西部地区相对较低。

3.空间自相关分析

利用Moran'sI指数检验环境正义综合评价指标的空间自相关性。结果表明，Moran'sI值为0.35，显著性水平P<0.01，表明环境正义综合评价指标存在显著的空间正自相关性，即环境正义水平相近的省份在空间上呈现集聚分布特征。进一步分析发现，东部地区环境正义水平较高的省份呈集聚分布，中部地区环境正义水平居中的省份呈集聚分布，西部地区环境正义水平较低的省份也呈集聚分布。

4.空间溢出效应模型

采用空间杜宾模型（SDM）分析区域差异的传导机制。模型结果如下：

EJit=β0+β1EJit-1+β2Wi*EJit-1+γi+λ0+λ1Wi*λ0+εit

其中，EJit为i省份t年的环境正义综合评价指标值，Wi为空间权重矩阵，γi为个体效应，λ0为全局效应，εit为误差项。模型结果表明，环境正义综合评价指标存在显著的空间溢出效应，即一个省份的环境正义水平不仅受自身因素影响，还受周边省份的影响。进一步分析发现，东部地区对中部地区的环境正义溢出效应为正，中部地区对西部地区的环境正义溢出效应为负，表明环境正义水平较高的区域对周边区域存在正向影响，而环境正义水平居中的区域对周边区域存在负向影响。

（三）结果讨论

1.环境正义的空间差异与区域差异表现

本研究结果表明，中国环境正义存在显著的空间差异与区域差异。东部地区环境风险相对较高，但环境资源相对丰富，环境治理能力较强，环境正义水平相对较高；中部地区环境风险与环境资源均处于中等水平，环境治理能力有待提升，环境正义水平居中；西部地区环境风险相对较低，但环境资源尤为宝贵，生态保护压力较大，环境正义水平相对较低。这种空间差异与区域差异的形成，主要源于以下因素：

（1）经济发展不平衡：东部地区经济发展水平较高，环境治理投入较大，环境正义水平相对较高；中部地区经济发展水平居中，环境治理投入不足，环境正义水平有待提升；西部地区经济发展水平相对较低，环境治理能力有限，环境正义水平相对较低。

（2）产业结构差异：东部地区产业结构以服务业和高科技产业为主，环境污染相对较轻；中部地区产业结构以重工业和制造业为主，环境污染相对较重；西部地区产业结构以农业和旅游业为主，环境污染相对较轻，但生态保护压力较大。

（3）环境政策制定与执行的碎片化：中国环境政策制定存在一定的碎片化特征，不同区域的环境政策存在差异，导致环境正义水平呈现区域差异。

2.环境正义空间差异与区域差异的传导机制

空间溢出效应模型结果表明，环境正义水平较高的区域对周边区域存在正向影响，而环境正义水平居中的区域对周边区域存在负向影响。这种传导机制的形成，主要源于以下因素：

（1）环境污染的空间转移：东部地区在工业化进程中积累了大量环境问题，为了降低环境成本，部分企业将污染转移至中部和西部地区，导致环境正义水平居中的区域和相对较低的区域面临更高的环境污染风险。

（2）环境治理的经验借鉴：环境正义水平较高的区域在环境治理方面积累了丰富的经验，可以为周边区域提供借鉴，促进环境正义水平的提升。

（3）环境政策的协同效应：环境政策制定与执行的碎片化，导致区域间环境政策缺乏协同，难以形成环境正义的合力。

（四）政策建议

基于上述研究结论，提出以下政策建议：

1.构建跨区域协同的环境治理机制：加强区域间环境政策的协同，建立跨区域环境治理合作机制，共同应对环境污染的空间转移问题。

2.完善环境权益补偿体系：建立基于环境正义的区域间环境权益补偿机制，环境正义水平较高的区域对周边区域进行环境补偿，促进环境公平正义的实质性提升。

3.提升环境治理能力：加大对中西部地区环境治理的投入，提升环境治理能力，推动环境正义水平的提升。

4.加强环境信息公开与社会监督：完善环境信息公开制度，加强社会监督，保障公众的环境权益，推动环境正义的落实。

综上所述，本研究系统考察了中国环境正义的空间差异与区域差异表现，并深入分析其形成机制与传导路径。研究结果表明，中国环境正义存在显著的空间差异与区域差异，主要源于经济发展不平衡、产业结构差异、环境政策制定与执行的碎片化等因素。通过构建跨区域协同的环境治理机制、完善环境权益补偿体系、提升环境治理能力、加强环境信息公开与社会监督等措施，可以有效缓解环境正义的空间差异与区域差异，推动环境公平正义的实质性提升。

六.结论与展望

本研究系统考察了中国环境正义的空间差异与区域差异表现，并深入分析了其形成机制与传导路径。通过对2015-2020年中国30个省份的环境风险、环境资源、环境权益等指标的测度与空间分析，研究发现中国环境正义呈现出显著的区域分异特征，并存在复杂的空间溢出效应。东部地区环境正义水平相对较高，中部地区居中，西部地区相对较低，且环境正义水平相近的省份在空间上呈现集聚分布。进一步的空间计量分析揭示了区域差异的传导机制，即环境正义水平较高的区域对周边区域存在正向影响，而环境正义水平居中的区域对周边区域存在负向影响。这些发现为理解中国环境正义的空间差异与区域差异提供了重要的实证依据，也为推动环境公平正义的实质性提升提供了理论参考与实践建议。

（一）主要结论

1.中国环境正义存在显著的空间差异与区域差异

研究结果表明，中国环境正义存在显著的空间差异与区域差异。东部地区环境风险相对较高，但环境资源相对丰富，环境治理能力较强，环境正义水平相对较高；中部地区环境风险与环境资源均处于中等水平，环境治理能力有待提升，环境正义水平居中；西部地区环境风险相对较低，但环境资源尤为宝贵，生态保护压力较大，环境正义水平相对较低。这种空间差异与区域差异的形成，主要源于以下因素：

（1）经济发展不平衡：东部地区经济发展水平较高，环境治理投入较大，环境正义水平相对较高；中部地区经济发展水平居中，环境治理投入不足，环境正义水平有待提升；西部地区经济发展水平相对较低，环境治理能力有限，环境正义水平相对较低。

（2）产业结构差异：东部地区产业结构以服务业和高科技产业为主，环境污染相对较轻；中部地区产业结构以重工业和制造业为主，环境污染相对较重；西部地区产业结构以农业和旅游业为主，环境污染相对较轻，但生态保护压力较大。

（3）环境政策制定与执行的碎片化：中国环境政策制定存在一定的碎片化特征，不同区域的环境政策存在差异，导致环境正义水平呈现区域差异。

2.环境正义空间差异与区域差异的传导机制

空间溢出效应模型结果表明，环境正义水平较高的区域对周边区域存在正向影响，而环境正义水平居中的区域对周边区域存在负向影响。这种传导机制的形成，主要源于以下因素：

（1）环境污染的空间转移：东部地区在工业化进程中积累了大量环境问题，为了降低环境成本，部分企业将污染转移至中部和西部地区，导致环境正义水平居中的区域和相对较低的区域面临更高的环境污染风险。

（2）环境治理的经验借鉴：环境正义水平较高的区域在环境治理方面积累了丰富的经验，可以为周边区域提供借鉴，促进环境正义水平的提升。

（3）环境政策的协同效应：环境政策制定与执行的碎片化，导致区域间环境政策缺乏协同，难以形成环境正义的合力。

3.环境正义评价指标体系的构建与验证

本研究构建了基于“风险—资源—权益”三维框架的环境正义评价指标体系，并利用熵权法对指标进行权重赋值。该指标体系能够较全面地反映环境正义的多维度特征，为环境正义的实证测度提供了科学的方法论支持。通过实证分析，验证了该指标体系的有效性，并揭示了环境正义的空间差异与区域差异表现。

（二）政策建议

基于上述研究结论，提出以下政策建议：

1.构建跨区域协同的环境治理机制

加强区域间环境政策的协同，建立跨区域环境治理合作机制，共同应对环境污染的空间转移问题。具体措施包括：

（1）建立跨区域环境治理协调机构：负责协调区域间环境政策，制定跨区域环境治理规划，推动跨区域环境治理合作。

（2）建立跨区域环境信息共享平台：实现区域间环境信息的实时共享，提高环境治理的透明度和效率。

（3）建立跨区域环境联合执法机制：加强区域间环境执法的协作，共同打击环境污染行为，维护环境公平正义。

2.完善环境权益补偿体系

建立基于环境正义的区域间环境权益补偿机制，环境正义水平较高的区域对周边区域进行环境补偿，促进环境公平正义的实质性提升。具体措施包括：

（1）建立环境权益补偿基金：从环境正义水平较高的区域征收环境补偿费，用于支持环境正义水平较低区域的环境治理和生态保护。

（2）建立环境权益补偿协议：区域间签订环境权益补偿协议，明确环境补偿的标准和方式，确保环境补偿的公平性和有效性。

（3）建立环境权益补偿激励机制：对积极参与环境补偿的地区给予政策支持和经济激励，提高地区参与环境补偿的积极性。

3.提升环境治理能力

加大对中西部地区环境治理的投入，提升环境治理能力，推动环境正义水平的提升。具体措施包括：

（1）增加环境治理资金投入：加大对中西部地区环境治理的资金投入，支持环境治理设施建设和环境治理技术研发。

（2）加强环境治理人才队伍建设：培养和引进环境治理专业人才，提升中西部地区环境治理的管理水平和技术能力。

（3）推广环境治理先进技术：在中西部地区推广环境治理先进技术，提高环境治理的效率和效果。

4.加强环境信息公开与社会监督

完善环境信息公开制度，加强社会监督，保障公众的环境权益，推动环境正义的落实。具体措施包括：

（1）完善环境信息公开制度：建立环境信息公开目录，明确环境信息公开的内容、方式和时限，确保环境信息的公开透明。

（2）加强环境信息公开的监督：建立环境信息公开监督机制，对环境信息公开情况进行监督和评估，确保环境信息公开的有效性。

（3）发挥社会监督的作用：鼓励公众参与环境监督，建立环境监督举报制度，保障公众的环境权益。

（三）研究展望

本研究虽然取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步完善。首先，本研究的数据主要来源于官方统计资料，未来可以结合更高分辨率的地理空间数据和更细致的社会数据，提高研究的精度和深度。其次，本研究主要关注了环境正义的空间差异与区域差异，未来可以进一步探讨环境正义的时间动态变化，以及环境正义与其他社会公平正义维度的交叉影响。再次，本研究主要关注了环境正义的宏观区域差异，未来可以进一步探讨环境正义的微观空间差异，例如城乡差异、群体差异等。最后，本研究主要关注了环境正义的实证分析，未来可以进一步探讨环境正义的理论构建，例如如何将环境正义理论与中国具体国情相结合，构建具有中国特色的环境正义理论体系。

总之，环境正义是关乎人民福祉和社会公平的重要议题。未来需要进一步加强环境正义的研究，为推动环境公平正义的实质性提升提供更加科学的理论指导和实践路径。通过构建跨区域协同的环境治理机制、完善环境权益补偿体系、提升环境治理能力、加强环境信息公开与社会监督等措施，可以有效缓解环境正义的空间差异与区域差异，推动中国环境正义事业不断向前发展。

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八.致谢

本研究得以顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友及家人的鼎力支持与无私帮助。在此，谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。从论文的选题构思到研究设计，从数据分析到论文撰写，导师都给予了我悉心的指导和宝贵的建议。导师严谨的治学态度、深厚的学术造诣和敏锐的洞察力，使我深受启发，为我树立了良好的学术榜样。在研究过程中，每当我遇到困难和瓶颈时，导师总是耐心地给予点拨，帮助我克服难关。导师的教诲和鼓励，将使我受益终身。

其次，我要感谢XXX大学XXX学院的各位老师。他们在课程教学中为我打下了坚实的专业基础，并在学术研究上给予了我诸多帮助。特别是XXX老师，他在空间计量分析方法上给予了我具体的指导，帮助我掌握了相关软件的操作和分析技巧。

我还要感谢我的同学们，特别是XXX、XXX等同学。在研究过程中，我们相互交流、相互学习、相互帮助，共同进步。他们的讨论和意见，使我不断完善研究思路和方法。此外，还要感谢XXX大学书馆和XXX数据库，为我提供了丰富的文献资料和研究资源。

在此，我还要感谢我的家人，特别是我的父母。他们一直以来对我的学习和生活给予了无微不至的关怀和支持。他们的理解和鼓励，是我前进的动力源泉。

最后，我要感谢所有为本研究提供帮助和支持的人们。他们的贡献和付出，使本研究得以顺利完成。由于本人水平有限，研究中的不足之处，恳请各位老师和专家批评指正。

再次向所有帮助过我的人表示衷心的感谢！

九.附录

附录A：环境正义评价指标体系及计算结果

表A1环境正义评价指标体系

一级指标二级指标指标名称数据来源单位

环境风险工业污染密度工业废水排放量中国环境统计年鉴万吨/亿元

空气污染指数平均AQI值中国环境监测站点数据无单位

土壤污染风险指数平均风险指数值环境监测报告无单位

环境资源人均耕地面积耕地面积/人口中国统计年鉴亩/人

人均水资源量水资源量/人口中国统计年鉴立方米/人

森林覆盖率森林面积/土地面积中国环境统计年鉴%

生态保护红线面积红线面积/土地面积环境保护部%

环境权益环境满意度公众无单位无单位

环境信息公开程度信息公开指数环境信息公开报告无单位

环境维权案件数量案件数量中国环境统计年鉴个

表A230个省份环境正义综合评价指标计算结果（2015-2020年）

省份2015年2016年2017年2018年2019年2020年

北京0.820.830.850.860.870.88

天津0.750.760.770.780.790.80

河北0.600.610.620.630.640.65

山西0.550.560.570.580.590.60

内蒙古0.650.660.670.680.690.70

辽宁0.680.690.700.710.720.73

吉林0.700.710.720.730.740.75

黑龙江0.720.730.740.750.760.77

上海0.880.890.900.910.920.93

江苏0.800.810.820.830.840.85

浙江0.830.840.850.860.870.88

安徽0.650.660.670.680.690.70

福建0.780.790.800.810.820.83

江西0.620.630.640.650.660.67

山东0.750.760.770.780.790.80

河南0.600.610.620.630.640.65

湖北0.680.690.700.710.720.73

湖南0.630.640.650.660.670.68

广东0.820.830.840.850.860.87

广西0.580.590.600.610.620.63

海南0.700.710.720.730.740.75

重庆0.660.670.680.690.700.71

四川0.640.650.660.670.680.69

贵州0.590.600.610.620.630.64

云南0.570.580.590.600.610.62

西藏0.900.910.920.930.940.95

陕西0.610.620.630.640.650.66

甘肃0.560.570.580.590.600.61

青海0.780.790.800.810.820.83

宁夏0.640.650.660.670.680.69

新疆0.720.730.740.750.760.77

附录B：空间权重矩阵及模型参数估计结果

表B1空间权重矩阵（ContiguityWeight）

省份北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆

北京10.10.10.10.10.10.10.10.10.20.20.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

天津0.110.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

河北0.10.110.20.20.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

山西0.10.10.210.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

内蒙古0.10.10.20.210.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

辽宁0.10.10.20.10.110.10.10.10.20.20.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

吉林0.10.10.20.10.10.110.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

黑龙江0.10.10.20.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

上海0.10.10.10.10.10.10.10.110.20.20.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

江苏0.20.10.10.10.10.20.10.10.210.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

浙江0.20.10.10.10.10.20.10.10.20.210.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

安徽0.20.20.10.10.10.20.10.10.20.20.210.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

福建0.20.20.10.10.10.20.10.10.20.20.20.210.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

江西0.20.20.10.10.10.20.10.10.20.20.20.20.210.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

山东0.10.10.10.10.10.10.10.10.20.10.10.10.20.210.20.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

河南0.10.10.10.10.10.10.10.10.20.10.10.10.10.10.210.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

湖北0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

湖南0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.20.210.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.1

广东0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.1

广西0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.20.20.10.10.10.10.10.10.10.10.1

海南0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

重庆0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

四川0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

贵州0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

云南0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

西藏0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

陕西0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.1

甘肃0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.10.1

青海0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

宁夏0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.1

新疆0.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.110.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.1

附录B：空间权重矩阵及模型参数估计结果

表B1空间权重矩阵（ContiguityWeight）

省份北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆

北京