劉亦文　胡宗義　文曉茜

摘 要 使用中國（不含港澳臺地區(qū)）31個省級地區(qū)2001-2011年數(shù)據(jù)，利用空間面板模型對工業(yè)廢水、化學需氧量、氨氮化物、工業(yè)二氧化硫、工業(yè)煙（粉）塵、工業(yè)廢氣和工業(yè)固體廢物等七類污染物排放強度的地區(qū)差異性和空間收斂性進行了分析.研究結果表明：中國污染物排放強度存在著顯著的空間相關性，各區(qū)域的污染物排放強度不滿足絕對β收斂.人均GDP對污染物排放存在正的影響，第二產(chǎn)業(yè)比重存在負的影響，地區(qū)效應對收斂存在正相關效應.

關鍵詞 污染物排放強度；收斂性；空間面板模型

中圖分類號 F205 文獻標識碼 A

Abstract Used space panel model to analyse on the regional differences and spatial convergence in pollutants emission intensity in 31 provincial-level regions of the Chinese mainland in 2001-2011. The results showed that： Pollutant emission intensity presence of a significant space correlation， regional pollutant emissions intensity does not meet the absolute β convergence. Per capita GDP has a positive impact on pollutant emissions， Proportion of secondary industry has a negative impact on pollutant emissions， regional effect has a positively correlated impact on convergence regions.

Key words pollutant emission intensity； convergence； spatial panel model

中國經(jīng)濟列車飛速前行，短短近四十載走完了發(fā)達國家數(shù)百年工業(yè)化發(fā)展道路，成功締造了世界第二大經(jīng)濟體的“中國式奇跡”.然而，中國是以犧牲環(huán)境為代價來實現(xiàn)經(jīng)濟的快速發(fā)展的，中國的污染主要來自于工業(yè)生產(chǎn).中國經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境之間的深層次矛盾日益尖銳，特別是近年來霧霾在全國各大主要城市“風靡”，讓我們真真切切地感受到了環(huán)境污染的嚴重性.環(huán)境風險以及由此引起的各種經(jīng)濟風險和社會風險不斷積聚，生態(tài)環(huán)境赤字呈現(xiàn)不斷擴大趨勢，使得中國生態(tài)環(huán)境問題稱為世界上最為復雜和困難的問題（亞洲開發(fā)銀行，2012）.

對中國各地區(qū)污染物排放強度的差異性和收斂性進行定量的研究，既可以科學評價當前我國環(huán)境政策作用于全國各地區(qū)污染物減排的合理性與有效性，也可以為政府的環(huán)境管理工作與環(huán)境風險管理策略提供理論和實證依據(jù).

長期以來，經(jīng)濟學家一直致力于探究經(jīng)濟增長源泉問題，資源消耗是一把“雙刃劍”，不僅有力地推動經(jīng)濟的發(fā)展，也帶來資源環(huán)境問題，資源節(jié)約、環(huán)境保護成為了人類可持續(xù)發(fā)展所面臨的全球性難題.以能源效率提升為導向的能源資源優(yōu)化配置和引導調控一直是學術界和實務部門關注的重點，而對環(huán)境質量的關注則是在第三次科技革命之后，全球污染事件頻發(fā)引發(fā)了整個人類關注和深思，在此背景下，各國學者積極投身于污染物排放與治理相關研究，取得了豐碩成果.一是較為全面地探討了污染物排放強度與經(jīng)濟增長之間的關系.Keeler et al. （1971）認為控制污染物排放強度的最優(yōu)路徑是強化資本積累與經(jīng)濟增長，被學術界公認為最早對污染物排放強度研究的學者[1].基于Keeler et al. （1971）的分析框架，Van der Ploeg 和Withagen （1991）構建了一個全面的處理資本—污染動態(tài)的Ramsey-Cass-Koopmans模型[2]，Bovenberg 和 Smulders （1995）[3]、Stockey （1998）[4]將內(nèi)生增長理論納入到經(jīng)濟增長與環(huán)境污染水平的研究中.Lucas（1988）[5]、Tetsuya Tsurumi 和 Shunsuke Managi（2010）[6]、He 和 Wang（2012）[7]、Cynthia等（2013）[8]等從經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟結構、技術、收入差異、國際貿(mào)易角度探討了環(huán)境質量的發(fā)力點.國內(nèi)方面，李達和王春曉（2007）[9]、鄧明和錢爭鳴（2010）[10] 、牛海鵬等（2012）[11]、趙紅和彭磬（2013）[12] 等學者也對污染物排放與經(jīng)濟增長之間關系進行了相應研究.張小漫等（2017）通過對三大環(huán)境污染物排放強度進行分區(qū)，探討了經(jīng)濟增長、能源消費與外商直接投資的雙向耦合關系[13].二是關于污染物總量控制制度研究，如喬曉楠和段小剛（2012）[14]，王金南等（2015）[15]，黃冬婭和楊大力（2016）[16]等.王金南等（2010）對國家“十二五”（2011-2015年）時期污染物排放總量控制路線圖和支撐體系建設進行謀劃[17].蔣洪強等（2017）基于污染物排放許可制度內(nèi)涵與特征探討了污染物總量控制制度改革思路和方向[18].段海燕和王憲恩（2017）則關注污染物排放總量控制指標差異性公平配置法律制度[19].王婧和李裕瑞（2017）系統(tǒng)考察了京津冀地區(qū)2000—2013年主要污染物排放變化趨勢，在此基礎上探討了工業(yè)細分行業(yè)污染排放的結構特征.三是針對具體污染源及其污染形成機制進行研究[20].如張婷等（2010）[21]、周侃等（2017）[22]等以水污染為研究對象，而從污染物排放強度方面研究的比較少，僅有陳東景（2008） [23]、陳媛媛和李坤望（2010）[24]、胡宗義等（2014）[25]和王強等（2016）[26]等.同時，國內(nèi)外對于污染物收斂性研究也相對較少.Alvarez， Marrero和Puch（2004） 基于新古典增長模型分析了1990年至2000年間歐洲國家經(jīng)濟增長與不同種類污染物收斂性之間的關系，得出了在歐洲經(jīng)濟增長水平下存在污染水平收斂性，并對這些國家在污染物排放量和增長方面的表現(xiàn)進行了排序[27].胡玉敏和杜綱（2009）運用空間計量模型對1991～2006年期間中國28個省份環(huán)境污染趨同進行了研究[28].張崇輝和汪勁松（2012）對中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的關系進行了分析，并測算出了環(huán)境水平對經(jīng)濟收斂速度的影響[29].程鈺等（2013）分析了工業(yè)經(jīng)濟增長對山東省大氣環(huán)境污染的影響及其時空格局[30].張可（2015）對中國地級及以上城市污染排放增長的收斂性進行了研究[31].周申蓓和肖亞朋（2016）則對污染物排放約束下的水資源環(huán)境效率空間收斂性進行了研究[32].

污染控制作為生態(tài)文明建設的具體內(nèi)容之一，加強污染物排放強度和總量雙控有助于更好地實現(xiàn)主要污染物減排目標，增強政府在環(huán)境污染中的治理能力，提高政府生態(tài)文明建設的公眾滿意度[33].著力探尋地區(qū)之間于污染物排放強度變化趨勢及規(guī)律，深入了解其發(fā)展現(xiàn)狀，助推中國經(jīng)濟綠色轉型發(fā)展，提升公眾對美好生活的感知，富有較強的理論價值與現(xiàn)實意義.

1 中國31個省市（因研究需要，沒有納入港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)，下同）污染物排放強度測算

當前學術界關于污染物排放強度測度方法存在差異，且無統(tǒng)一標準.沿襲胡宗義等（2014）[25] 測算方法對中國31個省市污染物排放強度進行測度，具體結果如表2所示.

從2001～2011年11年來的中國各地區(qū)污染物排放強度變動趨勢來看，中國污染物排放強度無論是全國層面，還是地區(qū)層面，抑或各省市，均呈現(xiàn)出逐年遞減趨勢，各省市的強度下降率的范圍在[59.03%，78.21%]之間波動.其中，內(nèi)蒙古的指數(shù)下降率最大，為78.21%，緊接著是天津和重慶，下降率分別為76.45%和74.58%.這說明了不論是發(fā)達地區(qū)還是欠發(fā)達地區(qū)，我國各地區(qū)降低污染物排放強度的潛力大.

分省市看，對于各地區(qū)污染物排放強度，大部分省市的各地區(qū)污染物排放強度在0.1～0.2之間.廣東、江蘇、山東、浙江和上海的污染物排放強度在全國位居前五，這5個省（市）均位于東部地區(qū)，他們的污染物排放強度平均值分別為0.019、0.022、0.024、0.030和0.037.排名最末的兩個?。ㄗ灾螀^(qū)）均為西部地區(qū)中的西藏和寧夏，分值分別為1.156和0.590.

分地區(qū)看，對于污染物排放強度，西部、東部、中部和東北地區(qū)的污染物排放強度依次遞減，平均水平分別為0.2768、0.0678、0.676和0.613，平均國內(nèi)生產(chǎn)總值分別為2.78萬元、5.608萬元、2.8萬元和3.856萬元，說明我國各地區(qū)污染物排放強度并非與經(jīng)濟發(fā)展水平趨于一致.東部地區(qū)中，各?。ㄊ校┑奈廴疚锱欧艔姸炔町愝^大，廣東的污染物排放強度為0.019，遙遙領先于其他?。ㄊ校?，海南的最差，為0.312，僅達到西部地區(qū)的發(fā)展水平，排名倒數(shù)第4.在中部地區(qū)中，山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6個省的污染物排放強度相差不大，在0.040和0.119之間波動.西部地區(qū)中，四川的污染物排放強度的排名最高，其他省（自治區(qū)）的均值得分差別不大.東北地區(qū)中，遼寧省的污染物排放強度平均值為0.042，吉林省和黑龍江省的污染物排放強度平均值分別為0.089和0.054.

2 中國污染物排放強度的收斂性研究

由上文統(tǒng)計測度分析可知，我國污染物排放強度在地域空間上已經(jīng)顯示出較大差異性，為了進一步剖析各地區(qū)污染物排放強度的內(nèi)在差異形成機制，因此完全有必要對我國污染物排放強度的收斂性特征進行研究，重點考察不同地區(qū)污染物排放強度速度與期初污染物排放強度水平的內(nèi)在聯(lián)系.本文借鑒經(jīng)濟發(fā)展過程中存在的收斂機制，分別研究污染物排放強度的β收斂和俱樂部收斂，其中β收斂又分為兩類，即β絕對收斂和β條件收斂.

2.1 空間相關性檢驗

目前研究收斂性的文獻大都集中在地區(qū)經(jīng)濟增長方面，且經(jīng)濟增長的收斂性往往表現(xiàn)出較強的空間相關性.從上文分析可以看出，我國污染物排放強度也存在實質意義上的收斂現(xiàn)象，可以運用收斂性研究思路和方法對中國污染物排放強度的收斂現(xiàn)象進行更深入的研究.基于31個省2001～2011年的面板數(shù)據(jù)建立反映中國污染物排放強度收斂性的空間計量模型.在構建空間收斂計量模型之前，必須進行空間相關性檢驗，通過公式（1）計算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)并以此來檢驗各地區(qū)污染物排放強度之間是否存在空間相關性：

Moran'sI=∑ni=1∑nj=1wij（xi-）（xj-）∑ni=1（xi-）2 （1）

其中W采用地理空間權重矩陣，理論上，莫蘭指數(shù)取值為[-1，1]，若值為正則為空間正自相關，值為負則為負自相關.在將地理空間權重矩陣行標準化之后，運用軟件Stata14.0對各年份污染物排放強度做全局空間相關性檢驗，檢驗結果發(fā)現(xiàn)莫蘭（Morans I）指數(shù)取值范圍在[0.141，0.283]之間，且在α為5%時通過了顯著性檢驗，這表明我國省域污染物排放強度有明顯的空間正相關現(xiàn)象，在計算局部莫蘭指數(shù)過程中，發(fā)現(xiàn)同樣在在α為5%時有相當一部分省份通過了顯著性檢驗，即可強烈拒絕無空間自相關的原假設.

為進一步考察中國各地區(qū)污染物排放強度在空間上的集聚模式， 圖2和圖3分別為2001年、2011年各地區(qū)污染物排放強度的莫蘭散點圖、橫軸代表污染物排放強度的離差，縱軸代表污染物排放強度的空間滯后值，由莫蘭散點圖可以看出，2001年，中國大部分地區(qū)的位于第一象限HH型），即污染物排放強度低的?。▍^(qū)）大都聚集在一起，也即存在高點區(qū)域，而LL型低值集聚區(qū)主要是東部地區(qū)省份（具體包括福建、浙江、江蘇和上海等）和中部地區(qū)的安徽省.表明我國污染物排放強度相近的地區(qū)具有明顯的空間集聚效應.且20（廣東）、14（福建）等地區(qū)由第二象限轉移到第三象限，表現(xiàn)出輕微的傳染效應.隨著中國經(jīng)濟社會的發(fā)展，到2011年，HH高值集聚區(qū)仍全部為西部地區(qū)省份，而LL型低值集聚區(qū)則全部為東部地區(qū)省市（具體包括山東、江蘇和上海等）.

同時，計算了2011年全國地區(qū)污染物排放強度的吉爾里指數(shù)C和Getis-Ord指數(shù)G，且均通過了顯著性檢驗，其中用非標準化的對稱空間權重矩陣計算的Getis-Ord指數(shù)G，其值為 0.577，進一步證明了污染物排放強度不僅存在空間正自相關，而且存在高點區(qū)域（HH），這與莫蘭指數(shù)的檢驗是完全一致的.表明中國污染物排放強度具有明顯的空間相關特征，故基于空間計量模型研究污染物排放強度的收斂是合理的.

2.2 中國污染物排放強度的收斂性分析

中國污染物排放強度收斂性分析包括：污染物排放強度的分布分散程度的α收斂分析，污染物排放指數(shù)的最后穩(wěn)態(tài)狀態(tài)的β收斂分析.由于中國污染物排放強度的β收斂取決于各經(jīng)濟體污染物排放強度速度與其期初污染物排放強度水平，按是否考慮自身條件差異的情況下，可分為β絕對收斂和β條件收斂.

3 實證分析

3.1 α收斂

從圖4全國、東中西部污染物排放強度的標準差可以看出，不同層面的污染物排放強度的標準差均呈現(xiàn)出下降趨勢，污染物排放指數(shù)都是滿足α收斂的.由圖5可知，各區(qū)域污染物排放強度的變差系數(shù)僅在2005年出現(xiàn)了小幅度的波動，其他年份整體較為平穩(wěn).因此可以判定中國各地區(qū)污染物排放指數(shù)不滿足α收斂.

3.2 β收斂

用Stata14.0對上文測度得到的各?。▍^(qū)）的中國污染物排放強度水平進行空間效應診斷，由表3 可知，在絕對β收斂中LMlag、LMerr和Robust LMlag在5%顯著性水平下均通過了顯著性檢驗，而在條件β收斂中，LMlag的統(tǒng)計量值高于LMerr，Robust LMlag的統(tǒng)計量值也高于Robust LMerr，這表明空間滯后模型（SLM）更適合用來構建收斂模型，但為確保結果的穩(wěn)健性，本文在研究β收斂時將同時給出這兩種模型的結果.根據(jù)胡宗義等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，中國污染物排放強度具有顯著空間相關性的結論，故基于空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）分別建立相應的空間收斂計量模型.

由表4可知，在中國各地區(qū)污染物排放強度的β絕對收斂空間模型中，無論是SEM還是SLM，兩種模型的β系數(shù)的估計結果均呈現(xiàn)出一致性，但未表現(xiàn)出明顯的絕對收斂現(xiàn)象，需進一步分析污染物排放強度是否存在條件β收斂.

在控制了經(jīng)濟發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重等變量后，由表4可知，各地區(qū)的β系數(shù)均顯著為負，且SEM與SLM模型的結果表現(xiàn)出一致性，表明中國污染物排放強度呈現(xiàn)出明顯的β條件收斂，收斂速度為6.78%，這說明了經(jīng)濟發(fā)展水平和第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重是影響各地區(qū)污染物排放強度的主要因素，并且在控制了這些因素后，中國污染物排放強度表現(xiàn)為絕對收斂，即各省份之間污染物排放強度的差距隨著時間的變化而越來越小.

4 結 論

采用2001-2011年的空間面板數(shù)據(jù)對中國及各地區(qū)污染物排放強度進行了測度，并在此基礎上考慮了污染物排放強度的空間相關性，比較空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM）研究污染物排放強度的收斂性，得出以下結論：

（1）我國污染物排放強度整體較低，還有待進一步提高，且不同地區(qū)的污染物排放強度及趨勢存在差異，東部、中部和東北地區(qū)整體發(fā)展水平相對接近，但西部地區(qū)遠遠高于上述地區(qū).

（2）中國污染物排放強度存在明顯的空間相關性，對地區(qū)污染物排放強度的研究不可忽視其空間相關性.采用并比較空間誤差（SEM）和空間滯后模型（SLM），發(fā)現(xiàn)SEM和 SLM的檢驗結果在β系數(shù)上表現(xiàn)出一致性，但根據(jù)空間診斷效應結果，發(fā)現(xiàn)空間滯后效應更明顯，故本文以SLM分析結果為主.

（3）在污染物排放強度的收斂性研究中，發(fā)現(xiàn)在α收斂中，由于采用不同的考察方法，得到的結論是截然相反的，即采用標準差考察α收斂時，無論是全國層面，還是東中西部三個地區(qū)都是α收斂的，而采用變差系數(shù)考察α收斂是，無論是全國層面，還是東中西部三個地區(qū)均不滿足α收斂.中國污染物排放強度不存在絕對β收斂，在引入濟發(fā)展水平等變量后，中國污染物排放強度表現(xiàn)出明顯的β條件收斂.因此，加快地區(qū)經(jīng)濟增長、促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化是降低污染物排放強度最為有效的抓手.

綜上，各地區(qū)污染物排放強度存在較大差異，且經(jīng)濟發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重是影響各地區(qū)污染物排放強度的主要因素，同時地區(qū)間應該加大環(huán)境規(guī)制力度，努力降低自身污染物排放強度的基礎上實現(xiàn)區(qū)域間的協(xié)調發(fā)展.

參考文獻

[1] Keeler， Emmett， Michael Spence， & Richard Zeckhauser.The optimal control of pollution[J]. Journal of Economic Theory， 1971， 4（1）：19-34.

[2] Van der Ploeg， F. and C. Withagen.Pollution control and the Ramsey problem[J]. Environmental and Resource Economics， 1991， 1（2）：215-236.

[3] Lans Bovenberg， A. & Smulders， Sjak. Environmental quality and pollution-augmenting technological change in a two-sector endogenous growth model[J].Journal of Public Economics， 1995，57（3）：369-391.

[4] Stockey， N. Are there limits to growth[J]. International Economic Review， 1998，39（1）：1-31.

[5] Lucas Jr R E.On The Mechanics Of Economic Development[J].Journal Of Monetary Economics， 1988， 22（1）： 3-42.

[6] Tetsuya Tsurumi，Shunsuke Managi， 2010. Decomposition of the environmental Kuznets curve： scale， technique， and composition effects[J].Society for Environmental Economics and Policy Studies，2010，11（1）：19-36.

[7] He， Jie & Wang， Hua. Economic structure， development policy and environmental quality： An empirical analysis of environmental Kuznets curves with Chinese municipal data[J].Ecological Economics， ， 2012，76（C）：49-59.

[8] C.Y. Cynthia Lin ，Zachary D. Liscow. Endogeneity in the Environmental Kuznets Curve： An Instrumental Variables Approach[J]. American Journal of Agricultural Economics，2013，95（2）： 268-274.

[9] 李達，王春曉. 中國經(jīng)濟增長與大氣污染物排放的關系——基于分省面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J]. 財經(jīng)科學.2007 （2）：43-47.

[10]鄧明，錢爭鳴. 能源消費，污染物排放與中國經(jīng)濟增長——基于有向無環(huán)圖的動態(tài)關系研究[J].山西財經(jīng)大學學報.2010（11）：42-28.

[11]牛海鵬，朱松，尹訓國，張平淡.經(jīng)濟結構，經(jīng)濟發(fā)展與污染物排放之間關系的實證研究[J]. 中國軟科學，2012（4）：160-164.

[12]趙紅，彭磬. 對外貿(mào)易，相對收入與污染物排放——基于中國省級單位面板數(shù)據(jù)的研究[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2013（1）：103-105.

[13]張小漫，傅強，張亞軍.經(jīng)濟增長、能源消費與外商直接投資的雙向耦合關系——基于污染物排放強度分組[J].國際商務（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學學報），2017（4）：87-99.

[14]喬曉楠，段小剛.總量控制、區(qū)際排污指標分配與經(jīng)濟績效[J].經(jīng)濟研究，2012（10）：121-133.

[15]王金南，蔣春來，張文靜.關于“十三五”污染物排放總量控制制度改革的思考[J].環(huán)境保護，2015（21）：21-24.

[16]黃冬婭，楊大力.考核式監(jiān)管的運行與困境：基于主要污染物總量減排考核的分析[J].政治學研究，2016（4）：101-112.

[17]王金南，田仁生，吳舜澤，董戰(zhàn)峰.“十二五”時期污染物排放總量控制路線圖分析[J].中國人口.資源與環(huán)境，2010（8）： 70-74.

[18]蔣洪強，周佳，張靜.基于污染物排放許可的總量控制制度改革研究[J]. 中國環(huán)境管理，2017（4）： 9-12.

[19]段海燕，王憲恩.我國污染物排放總量控制指標差異性公平配置理論及法律制度研究[J].法學雜志，2017（7）： 22-31.

[20]王婧，李裕瑞.京津冀地區(qū)主要污染物排放變化趨勢及啟示[J].地域研究與開發(fā)，2017（4）： 136-140.

[21]張婷，劉靜玲，王雪梅.白洋淀水質時空變化及影響因子評價與分析[J].環(huán)境科學學報，2010，30（ 2） ： 261-267.

[22]周侃，樊杰，劉漢初.環(huán)渤海地區(qū)水污染物排放的時空格局及其驅動因素[J].地理科學進展，2017（2）： 171-181.

[23]陳東景.中國主要污染物排放強度的區(qū)域差異分析[J].生態(tài)環(huán)境，2008（1）： 133-137.

[24]陳媛媛，李坤望. 開放條件下工業(yè)污染物排放強度影響因素分析[J]. 上海財經(jīng)大學學報2010（4）：90-95.

[25]胡宗義，文曉茜，劉亦文.中國污染物排放強度及其收斂性的區(qū)域差異研究[J].經(jīng)濟數(shù)學，2014（4）：59-64.

[26]王強，劉雅玲，吳悅穎，文宇立.我國主要污染物排放強度區(qū)域特征分析研究[J].環(huán)境保護科學，2015，41（3）：57-61.

[27]Francisco Alvarez， Gustavo A. Marrero and Luis A. Puch.Air Pollution Convergence and Economic Growth across European Countries European Countries [J/OL]. http：//eprints.ucm.es/7720/

[28]胡玉敏，杜綱.中國各省區(qū)環(huán)境污染趨同研究——基于4種污染物的空間計量分析[J].科學對社會的影響，2009（2）：32-35.

[29]張崇輝，汪勁松.環(huán)境污染與經(jīng)濟收斂關系的實證檢驗[J].統(tǒng)計與決策，2012（11）： 123-126.

[30]程鈺，徐成龍，劉雷，任建蘭.1991-2011 年山東省工業(yè)經(jīng)濟增長的大氣污染效應及其時空格局——以SO2和粉塵為例[J]. 地理科學進展，2013，32（11）： 1703-1711.

[31]張可.污染排放增長存在內(nèi)生收斂嗎[J].統(tǒng)計研究，2015，32（6）：59-66.

[32]周申蓓，肖亞朋.污染物排放約束下的水資源環(huán)境效率空間收斂分析[J].水電能源科學，2016（6）：27-31.

[33]胡宗義，李毅.環(huán)境規(guī)制與中國工業(yè)綠色技術效率——基于省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].湖南大學學報（社會科學版），2017，31（5）：42-48.