1、<p>　　產(chǎn)業(yè)結構變遷對環(huán)渤海經(jīng)濟圈大氣污染物排放的影響</p><p>　　摘要：基于環(huán)境庫茲涅茨曲線分析框架，本文采用動態(tài)空間杜賓面板模型，分析環(huán)渤海經(jīng)濟圈產(chǎn)業(yè)結構高級化、合理化對煙（粉）塵和SO2兩種大氣污染物排放的影響。研究發(fā)現(xiàn)：各省份兩種大氣污染物排放存在顯著空間相關性，產(chǎn)業(yè)結構高級化可以實現(xiàn)煙（粉）塵和SO2減排，但會增加其鄰近省份的排放；產(chǎn)業(yè)結構合理化只能促進煙（粉）塵減排，并未產(chǎn)生顯著

2、空間溢出； 煙（粉）塵排放與經(jīng)濟增長符合EKC假說，而SO2排放與經(jīng)濟增長呈U型曲線關系；大氣污染治理投資能促進本省及其鄰近省份的煙（粉）塵減排，而對SO2排放沒有顯著影響。因此，推進產(chǎn)業(yè)結構高級化和合理化是解決大氣污染的有效途徑，而如何實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)聯(lián)防聯(lián)控、如何避免“搭便車”、如何避免“污染轉移”的產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整是解決大氣污染的關鍵。 </p><p>　　關鍵詞：產(chǎn)業(yè)結構變遷；煙（粉）塵和SO2排放；空間效應；動

3、態(tài)空間杜賓面板模型 </p><p>　　中圖分類號：F205文獻標識碼：A </p><p>　　產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整是實現(xiàn)經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的重要突破口，本文采用納入時間滯后以及考慮內(nèi)生變量和外生變量空間相關性的動態(tài)空間杜賓面板模型，構造大氣污染權重矩陣，試圖從產(chǎn)業(yè)結構高級化和合理化維度來衡量產(chǎn)業(yè)結構變遷，以及兩種大氣污染物與經(jīng)濟增長、大氣污染治理投資的關系。 </p>

4、<p>　　一、變量選取與數(shù)據(jù)來源 </p><p><b>　?。ㄒ唬┳兞窟x取 </b></p><p>　　針對環(huán)渤海經(jīng)濟圈的大氣污染以及能源消費特點，本文選取煙（粉）塵和SO2兩種大氣污染物排放量為被解釋變量，其排放量為人均排放量（噸/人）；選取的解釋變量包括產(chǎn)業(yè)結構高級化（TS）和合理化（TL）、經(jīng)濟增長（gdp）、大氣污染治理投資（inv），具體如

5、下： </p><p>　　1.產(chǎn)業(yè)結構高級化（TS）和合理化（TL）。借鑒干春暉等構建的衡量方法，TS通過第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值來計算，以反映產(chǎn)業(yè)結構變遷是否朝著低污染的 “服務化”方向發(fā)展。TL是要素投入結構和產(chǎn)出結構耦合程度的一種衡量，若TL=0，表明經(jīng)濟處于均衡狀態(tài)；若其值不為0，表明產(chǎn)業(yè)結構偏離了均衡狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)結構不合理，其具體形式為： </p><p>　　TL=∑3

6、i=1（yiy）ln（yili/yl）（1） </p><p>　　其中y表示產(chǎn)值，l表示就業(yè)，yi為第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（i=1，2，3），li為第i產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。 </p><p>　　2.經(jīng)濟增長（gdp）。本文利用人均gdp來代表經(jīng)濟增長，在模型中納入人均gdp的一次項、二次項，研究煙（粉）塵和SO2排放與經(jīng)濟增長的關系，用人均gdp（元/人）來衡量；為消除價格波動的影響，以2000年為基

7、期計算人均gdp的實際數(shù)。 </p><p>　　3.大氣污染治理投資（inv）。本文利用人均大氣污染治理投資分析其是否對煙（粉）塵和SO2減排取得了良好效果，取值為以2000年為基期的實際人均大氣污染治理投資（元/人）。 </p><p>　　此外，為消除變量可能存在的異方差，還將所有變量進行對數(shù)化處理。 </p><p><b>　　（二）數(shù)據(jù)來源 &

8、lt;/b></p><p>　　樣本數(shù)據(jù)的選取區(qū)間是2000-2012年，煙（粉）塵和SO2排放數(shù)據(jù)由生活排放和工業(yè)排放兩部分構成。其中，2000-2010年，煙（粉）塵數(shù)據(jù)是煙塵排放總量與粉塵排放總量加總而來。2004-2012年煙（粉）塵、SO2數(shù)據(jù)來源于2005-2013年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，2000-2003年數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。各省份gdp、三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)、總人口數(shù)量來自2

9、001-2013年各省份統(tǒng)計年鑒，大氣污染治理投資來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。 </p><p><b>　　二、研究方法 </b></p><p>　?。ㄒ唬┛臻g自相關性分析 </p><p>　　空間自相關是指區(qū)域鄰近省份的樣本觀測值之間存在的相互影響，判斷煙（粉）塵或SO2排放空間自相關性存在與否，一般可通過刻畫全局空間自相關性的指標――全局

10、莫蘭指數(shù)（global Moran’s I）進行檢驗，其表達式為： </p><p>　　Moran’s I=∑i∑j（Yi-Y）（Yj-Y）S2∑i∑jwij， </p><p>　　S2=1n∑i（Yi-Y）2，Y=1n∑iYi（2） </p><p>　　其中Yi和Yj為觀測值，wij為空間權重矩陣中的元素。Moran’s I的取值范圍為[-1，1]，Mora

11、n’s I>0，說明存在正的相關性，越大相關性越強；Moran’s I<0，存在負的相關性，Moran’s I=0時，不存在空間相關性。 </p><p>　　雖然全局莫蘭指數(shù)可以檢驗大氣污染空間相關性的總體特征和趨勢，但仍存在一定缺陷。如果一些省份間的大氣污染存在正相關，而另一些省份間的大氣污染存在負相關，則正負效應會抵消，只有各省份的莫蘭指數(shù)一致時，全局空間相關性檢驗的結論才有效。因此，需進一步通

12、過莫蘭散點圖（Moran’s scatter plot）來檢驗是否存在局域的空間集聚。莫蘭散點圖可劃分為4個象限，其中1、3象限為正的空間相關性，2、4象限為負的空間相關性。具體來說，第1象限表示高-高集聚（HH），即大氣污染排放水平高的省份被同是大氣污染排放水平高的省份包圍；第2象限表示高-低集聚（LH），即大氣污染排放水平低的省份被高的省份包圍；第3象限表示低-低集聚（LL），即大氣污染排放水平低的省份被同是大氣污染排放水平低的省份

13、包圍；第4象限表示低-高集聚（HL），即大氣污染排放水平高的省份被低的省份包圍。 </p><p><b>　?。ǘ┠Ｐ驮O定 </b></p><p>　　借鑒EKC的分析方法，本文參考Elhorst（2012）關于動態(tài)空間杜賓面板模型（SDM）的設定，建立以下模型： </p><p>　　lnYt=τlnYt-1+ρWlnYt+lnXtβ+

14、WlnXtθ+μ+ξtιN+ut </p><p>　　lnXt=（lngdpt，（lngdpt）2，lnTLt，lnTSt，lninvt） </p><p>　　u=（u1，u2，…，uN）T（3） </p><p>　　lnYt是N×1被解釋變量， 即煙（粉）塵或SO2排放量，包含每個空間單元（i=1，2，…，N）在時間t（t=1，2，…，T）的觀測值

15、； lnXt是N×K的外生解釋變量；W為反映空間相關性結構的空間權重矩陣；τ刻畫了上期大氣污染物排放量大小對本期排放量的影響；ρ為空間自回歸系數(shù)，表示鄰近區(qū)域大氣污染對本區(qū)域的空間影響；β為外生解釋變量的系數(shù)；θ為空間滯后解釋變量的系數(shù)，表示本區(qū)域解釋變量對鄰近區(qū)域大氣污染的影響；μi（i=1，2，…，N）為空間固定效應，控制了所有空間固定且不隨時間變化的量；ξt為時間固定效應，控制了所有時間固定且不隨空間變化的量；ιN為N&

16、#215;1向量；ut隨機擾動項，且ut ～ iid（0， σ2）。 　　（三） 空間權重矩陣 </p><p>　　為探討不同空間權重矩陣對空間相關性結構的影響，本文選取和構造了地理、經(jīng)濟、大氣污染等三種不同空間權重矩陣。 </p><p>　　1.地理空間權重矩陣。地理權重矩陣采用一階Rook鄰近矩陣，即兩地區(qū)i和j相鄰，則Wij=1，不相鄰則為0，主對角元素Wii=0。其形式為Wg

17、=（Wij）N×N，其中N為區(qū)域內(nèi)省份個數(shù)。 </p><p>　　2.經(jīng)濟和污染空間權重矩陣。本文利用經(jīng)濟或污染空間權重矩陣來反映由區(qū)域單元經(jīng)濟發(fā)展或污染程度不同，而導致的區(qū)域之間空間關系的差異性，并借鑒王立平等構建的表達式： </p><p>　　Wx=Wg*diag（X1X，X2X，…，XNX） </p><p>　　其中 Xi=1T∑Tt=1Xit

18、，X=1N×T∑Ni=1∑Tt=1Xit（4） </p><p>　　T為考察時間期數(shù)， 當Xi=gdpi時代表經(jīng)濟權重矩陣We； 當Xi=Ei時為大氣污染權重矩陣Wp， Ei為各省份煙（粉）塵或SO2排放量。此外，需要對空間權重矩陣Wg、We、Wp進行標準化處理，使其行和為1。 </p><p><b>　　三、實證分析 </b></p>&

19、lt;p>　?。ㄒ唬┛臻g自相關檢驗 </p><p>　　本文采用三種不同的空間權重矩陣，對兩種大氣污染指標進行全局空間自相關性檢驗，其結果如圖1和圖2所示。由圖1和圖2可知兩種大氣污染物都表現(xiàn)出較為顯著的空間相關性，其空間相關性先是隨著時間的推移而增加，然后趨于穩(wěn)定，這與環(huán)渤海經(jīng)濟圈各省份間的經(jīng)濟聯(lián)系不斷加深相吻合。此外，對于三種不同的空間權重矩陣，其空間相關性變化趨勢基本保持一致，但由Rook鄰近矩陣所

20、得出的空間相關性值大于經(jīng)濟和大氣污染空間權重矩陣，這反映了不同空間權重矩陣所產(chǎn)生的空間效應不同。 </p><p>　　通過莫蘭散點圖來進一步分析大氣污染的局域空間特征，具體結果如圖3和圖4所示①。通過圖3和圖4可以發(fā)現(xiàn)冀、晉、內(nèi)蒙古、遼、魯大氣污染水平高的省份，被同是大氣污染水平高的省份所包圍，即HH集聚；而大氣污染水平低的京、津兩市被高的省份所包圍，即LH集聚。因此，大部分省份表現(xiàn)出一致的空間自相關特征，即大

21、氣污染排放水平高的省份存在明顯集聚現(xiàn)象，這也支持了全局莫蘭指數(shù)的檢驗結果。 </p><p><b>　?。ǘ┠Ｐ凸烙?</b></p><p>　　首先，基于三種不同矩陣進行模型估計，其擬合優(yōu)度和對數(shù)似然值如表1所示。基于不同權重矩陣的模型估計取得較好效果，但基于大氣污染權重矩陣的擬合優(yōu)度和對數(shù)似然值略大于另兩種情況。此外，原假設為空間固定效應顯著的LR檢驗結果（

22、69.65，自由度為7，p=000），表明時間、空間雙固定效應優(yōu)于空間固定效應，原假設為時間固定效應顯著的LR檢驗結果（10059，自由度為12，p=000），表明雙固定效應優(yōu)于時間固定效應。因此，本文選擇基于大氣污染權重矩陣的時間和空間雙固定效應動態(tài)SDM模型進行分析，具體結果如表2所示。 </p><p><b>　?。ㄈ┙Y果分析 </b></p><p>　　

23、1.模型的時間滯后項與空間自相關項系數(shù)通過了1%的顯著水平檢驗，說明兩種大氣污染物都存在顯著的時間滯后效應和空間溢出效應。時間滯后項的系數(shù)為正且小于1，即上一期的排放量對本期排放量具有正向影響，這與經(jīng)濟增長的穩(wěn)定性、產(chǎn)業(yè)結構、能源消費結構、技術進步等調(diào)整的緩慢性，以及環(huán)境政策效果的滯后性等眾多宏觀經(jīng)濟因素密不可分。對于空間溢出效應，鄰近省份煙（粉）塵和SO2排放每增加1%分別導致本省份增加05657%和04953%，說明本省份大氣污染不

24、僅取決于自身產(chǎn)業(yè)結構、經(jīng)濟增長等內(nèi)因，還受其鄰近省份大氣污染的影響。之所以表現(xiàn)出這種顯著的空間溢出效應，一方面與風向、大氣污染易于擴散等自然因素密不可分，另一方面與區(qū)域各省份之間的產(chǎn)業(yè)轉移、經(jīng)濟往來等經(jīng)濟因素緊密相關。這也說明如果沒有協(xié)調(diào)一致的大氣污染治理措施，各省份的大氣污染治理并不能取得良好的效果。 </p><p>　　2.模型1中的產(chǎn)業(yè)結構高級化和合理化系數(shù)通過了10%的顯著水平檢驗，表明產(chǎn)業(yè)結構高級化和

25、合理化對煙（粉）塵排放具有顯著影響；其彈性系數(shù)分別為-00076和00261，這說明產(chǎn)業(yè)結構高級化能夠降低煙（粉）塵的排放，而產(chǎn)業(yè)結構合理化可以促進煙（粉）塵減排。模型2中的產(chǎn)業(yè)結構高級化彈性系數(shù)為-01070，且通過了1%的顯著水平檢驗， 說明產(chǎn)業(yè)結構高級化可以促進SO2減排，而產(chǎn)業(yè)結構合理化系數(shù)并不顯著。 </p><p>　　總體而言，產(chǎn)業(yè)結構高級化可以促進煙（粉）塵和SO2排放，但其彈性系數(shù)較小，尤其是對

26、于煙（粉）塵而言，其彈性系數(shù)接近0，故其減排效果仍較??；產(chǎn)業(yè)結構合理化對SO2排放影響并不顯著，對于煙（粉）塵減排效果也較小，這與環(huán)渤海經(jīng)濟圈產(chǎn)業(yè)結構變化特征相符。2000-2012年間，北京市產(chǎn)業(yè)結構高級化指標由153增加至337，而其他省份不僅處于較低水平（06-1之間）且十余年間未有明顯提高，甚至出現(xiàn)某些年份下降的現(xiàn)象，這反映了環(huán)渤海經(jīng)濟圈各省份（北京市除外）產(chǎn)業(yè)高級化進程緩慢，即高污染、高能耗的第二產(chǎn)業(yè)仍處于主導地位，而第三產(chǎn)業(yè)

27、發(fā)展步伐明顯落后，產(chǎn)業(yè)結構高級化并未有效促進兩種大氣污染物減排。此外，2012年晉、內(nèi)蒙古兩地產(chǎn)業(yè)結構合理化指標在03以上，冀、遼、魯三省份在02左右，只有京、津兩市較為接近0，說明京、津兩市產(chǎn)業(yè)結構較為合理，其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構仍不合理，即尚未實現(xiàn)人口、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，因而產(chǎn)業(yè)結構合理化并未有效促進大氣污染減排。 </p><p>　　3.模型1和模型2中的經(jīng)濟增長及其二次項通過了顯著性檢驗，即煙（粉）塵和S

28、O2排放受到經(jīng)濟增長的顯著影響，但二者與經(jīng)濟增長的關系卻存在一定差異，煙（粉）塵排放與經(jīng)濟增長存在倒U型曲線關系：隨著經(jīng)濟的增長，煙（粉）塵的排放逐漸增加，當跨過拐點后，其排放逐漸降低，從而實現(xiàn)了煙（粉）塵減排與經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)發(fā)展。SO2排放與經(jīng)濟增長存在U型曲線關系，隨著經(jīng)濟的增長，SO2排放經(jīng)歷短暫下降，然后呈上升狀態(tài)，這與環(huán)渤海經(jīng)濟圈長期以來依賴煤炭為主的能源消費結構有著密切聯(lián)系。由經(jīng)濟增長導致的能源消費需求越來越大， 若不改變現(xiàn)有

29、的能源消費結構，將會導致SO2排放隨著經(jīng)濟增長而不斷增加。另外，由于研究年限較短，SO2排放與經(jīng)濟增長的關系仍是倒U型曲線的一部分，實現(xiàn)SO2減排與經(jīng)濟增長協(xié)調(diào)發(fā)展的拐點還較遠。 　　4.大氣污染治理投資能促進煙粉塵減排，但其彈性系數(shù)較小，其減排效果也較小，這與各省份大氣污染治理投入較少，或治污效率較低有關。對于SO2排放，其系數(shù)并未通過統(tǒng)計檢驗，這可能與SO2污染較為嚴重的山東、遼寧等地大氣污染治理投資，在整體區(qū)域處于較低水平有關。

30、 </p><p>　　5.對于煙（粉）塵而言，經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結構高級化、大氣污染治理投資等影響因素，對其鄰近省份的排放水平具有顯著影響，而產(chǎn)業(yè)結構合理化對其鄰近省份沒有產(chǎn)生顯著影響。具體而言，本省經(jīng)濟增長會導致鄰近省份煙（粉）塵排放的增加，而大氣污染治理投資的增加有利于降低其鄰近省份的排放水平。對于SO2，只有產(chǎn)業(yè)結構高級化表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應，即本省產(chǎn)業(yè)結構高級化會導致其鄰近省份SO2排放增加，而其他因素

31、并未通過統(tǒng)計上的顯著檢驗。因此，對于兩種大氣污染物而言，產(chǎn)業(yè)結構高級化存在顯著的溢出效應，即本省經(jīng)濟向低污染的“服務化”方向發(fā)展時，會導致鄰近省份的大氣污染排放水平增加，這與環(huán)渤海經(jīng)濟圈各省份的產(chǎn)業(yè)結構升級更多的是區(qū)域內(nèi)省份之間的產(chǎn)業(yè)轉移有關。例如北京市將一些高污染、高能耗的產(chǎn)業(yè)轉移到河北省，以實現(xiàn)自身產(chǎn)業(yè)結構升級，這種產(chǎn)業(yè)轉移在帶動河北省經(jīng)濟發(fā)展的同時，也為其帶來了嚴重的環(huán)境問題。 </p><p><b

32、>　　四、結論 </b></p><p>　　本文采用動態(tài)空間杜賓面板模型，分析了產(chǎn)業(yè)結構變遷對環(huán)渤海經(jīng)濟圈煙（粉）塵和SO2排放空間效應的影響，并得到以下結論： </p><p>　　1.煙（粉）塵、SO2兩種大氣污染物存在顯著的時間滯后效應和空間相關性。從全局空間相關性看，大氣污染的空間相關經(jīng)歷了先上升后趨穩(wěn)定的過程。從局域空間相關性看，冀、晉、內(nèi)蒙古、遼、魯五省份表

33、現(xiàn)出高集聚。 </p><p>　　2.產(chǎn)業(yè)結構高級化能夠促進煙（粉）塵和SO2減排，但其減排效果仍處于較低水平；而產(chǎn)業(yè)結構合理化只會促進煙粉塵減排，其減排效果也較小。 </p><p>　　3.煙（粉）塵排放與經(jīng)濟增長的關系符合EKC假說，即隨著經(jīng)濟的發(fā)展，其排放情況會得到改善；而SO2排放與經(jīng)濟增長的EKC假說并不成立，或者尚未出現(xiàn)，呈U型關系，即隨著經(jīng)濟的增長，SO2排放會持續(xù)增加。

34、 </p><p>　　4.大氣污染治理投資能夠促進煙（粉）塵減排，而對SO2減排效果不顯著。 </p><p>　　5.本省份經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結構高級化對其鄰近省份的煙（粉）塵排放存在顯著正向溢出效應，鄰近省份大氣污染治理投資的增加會降低本省份煙（粉）塵排放；對于SO2，只有產(chǎn)業(yè)結構高級化存在正向空間溢出效應。 </p><p>　　針對上述結論，本文認為產(chǎn)業(yè)結構高

35、級化發(fā)展緩慢、產(chǎn)業(yè)結構不合理是環(huán)渤海經(jīng)濟圈面臨的較為嚴峻的問題，這也是產(chǎn)業(yè)結構變遷未能有效促進煙（粉）塵和SO2減排的主要原因。由于大氣污染及其影響因素存在空間效應，單個省份的治理措施很難取得良好效果。如何實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)大氣污染的聯(lián)防聯(lián)控，如何避免大氣污染治理的“搭便車”現(xiàn)象，如何解決以“污染轉移”為代價的產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整等一系列問題是解決區(qū)域大氣污染問題的關鍵。目前，各省份大氣污染治理投資仍處于較低水平，增加大氣污染治理投資，提高資金利用效率

36、是解決大氣污染的有效途徑?？傊?，實現(xiàn)大氣污染減排需要各省份的共同努力。 </p><p><b>　　注釋： </b></p><p>　?、倩谌N不同矩陣2000-2012年兩種大氣污染物的莫蘭散點圖結果基本相似，限于篇幅，本文只分析了2012年基于大氣污染權重矩陣的莫蘭散點圖。 </p><p><b>　　參考文獻： <

37、/b></p><p>　　[1]干春暉，鄭若谷，余典范.中國產(chǎn)業(yè)結構變遷對經(jīng)濟增長和波動的影響[J].經(jīng)濟研究，2011（5）. </p><p>　　[2]馬麗梅，張曉.中國霧霾的空間效應及經(jīng)濟、能源結構的影響[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2014（4）. </p><p>　　[3]彭水軍，包群.經(jīng)濟增長與環(huán)境污染――環(huán)境庫茲涅茨曲線假說的中國檢驗[J].財經(jīng)問

38、題研究，2006（8）. </p><p>　　[4]孫洋.空間計量模型中空間矩陣的誤用及其影響[J].統(tǒng)計研究，2009（6）. </p><p>　　[5]譚丹，黃賢金，胡初枝. 我國工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級與碳排放關系分析[J].四川環(huán)境，2008（2）. </p><p>　　[6]王立平，管杰，張紀東.中國環(huán)境污染與經(jīng)濟增長：基于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實證分析[

39、J].地理科學，2010（6）. </p><p>　　[7]吳玉鳴.中國區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入產(chǎn)出彈性測算――基于空間計量經(jīng)濟模型的實證[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2010（6）. </p><p>　　[8]吳玉鳴，田斌.省域環(huán)境庫茲涅茨曲線的擴展及其決定因素――空間計量經(jīng)濟學模型實證[J].地理研究，2012（4）. </p><p>　　[9]閆海波，陳敬良，孟媛

40、.中國省級地下經(jīng)濟與環(huán)境污染――空間計量經(jīng)濟學模型的實證[J].中國人口?資源與環(huán)境，2012（2）. </p><p>　　[10]Anselin L. Spatial Econometrics： Methods and Models. Dordrecht： Kluwer Academic Publishers， 1988. </p><p>　　[11]Anselin L， Getis

41、 A， Spatial statistical analysis and geographic information systems[J].Annals of Regional Science，1992，26：19-33. </p><p>　　[12]Ansuategi A， Perrings C， Transboundary externalities in the environmental transi

42、tion hypothesis[J].Environmental and Resource Economics，2000，17：353-373. </p><p>　　[13]Auci S， Becchetti L. The instability of the adjusted and unadjusted Environmental Kuznets curves[J].Ecological Economics

43、，2006，60：282-298. 　　[14]Auffhammer M， Carson R T， Forecasting the path of China’s CO2 emissions using province-level information[J].Journal of Environmental Economics and Management， 2008，55：229-247. </p><p&g

44、t;　　[15]Cole M， Air Pollution and ‘Dirty’ Industries How and Why Does the Composition of Manufacturing Output Change with Economic Development？[J].Environmental and Resource Economics， 2000，17：109-123. </p><p&

45、gt;　　[16]Elhorst J， Dynamic spatial panels： models， methods， and inferences[J].Journal of Geographical Systems，2012，14（1）：5-28. </p><p>　　[17]Friedl B， Getzner M， Determinants of CO2 emissions in a small ope

46、n economy[J].Ecological Economics，2003，45：133-148. </p><p>　　[18]Grossman and Krueger， Environmental Impact of North American Free Trade Agreement. NBER Working Paper， No.3914， 1991. </p><p>　　[

47、19]Liu C M， Du M S， et al， Empirical Research on the Contributions of Industrial Restructuring to Low-Carbon Development[J].Energy Procedia，2011，5：834-838. </p><p>　　[20]Maddison D. Environmental Kuznets Cur

48、ves： A spatial econometric approach[J].Journal of Environmental Economics and Management，2006，51：218-230. </p><p>　　[21]Markusen J R，Morey E R， Olewiler N， Competition in regional environmental policies when

49、 plant locations are endogenous[J].Journal of Public Economics， 1995，56（1）：55-77. </p><p>　　[22]Vukina T， Beghin J C， Solakoglu E G， Transition to Markets and the Environment Effects of the Change in the Com

50、position of Manufacturing Output[J].Environment and Development Economics，1999，4：582-598. </p><p>　　Abstract：Based on the environmental Kuznets curve， adopting dynamic spatial Durbin panel model， this paper

51、analyzes the effects of rationalization and advancement of industrial structure on Bohai Rim Region′s Soot （dust） and SO2 emissions. The results show that： there exits significant spatial dependence among each province′s

52、 air pollution， and advancement of industrial structure can promote the reduction of Soot （dust） and SO2 emissions in own province， while increasing emissions of neighboring</p><p>　　Key words：industrial str