《表6 核心变量的全局莫兰指数》

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《人口集聚、工业集聚与环境污染——基于两类环境污染的研究》

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在进行空间计量回归分析之前，本文首先对核心变量的空间自相关性进行回归分析。在实际的空间探索性分析中，空间统计学较常使用空间自相关Moran’I指数度量空间相关性（吴玉鸣，徐建华，2004）[20]，本文主要选取全局莫兰指数用于检验核心变量的全局空间相关性。本文核心变量的全局莫兰指数如表6所示，测度了全域范围内各地区工业污染、生活污染、人口集聚、经济发展水平的空间相关性。结果显示地区的环境污染、人口集聚与经济发展水平并不是随机分布的，而是存在显著的空间依赖性，即在空间范围内存在集聚的特点。中国省级的经济集聚与人口集聚指标样本的空间依赖性明显高于同期的环境污染指数，随着时间的推移，工业污染与生活污染的全域性空间关联度呈正向加强的趋势，这种空间相关性的变动趋势背后隐藏着区际间产业转移、产业结构调整等信息。这再次表明如果在回归分析中忽略空间相关性会使估计结果出现偏误。为直观的理解环境污染的空间集聚形式，本文给出了2015年工业污染与生活污染的莫兰指数散点图。莫兰指数散点图的一三象限分别表示环境污染的高高、低低集聚，图1、图2表明我国地区环境污染基本上都集中在一三象限，显示了我国的省域环境污染空间分布上存在着依赖性偏好异质性，环境污染严重地区基本上都分布在北京、天津、上海等东部地区。