工业是国民经济的重要组成部分，同时也是碳排放的主要来源。本文利用修正的引力模型与社会网络分析法对2005—2019年中国工业碳排放进行社会网络分析，用QAP分析法(二次分配法)探究了工业碳排放的影响因素。结果表明：1)整体网络特征分析表明各省市之间的空间联系日趋紧密，节能减排工作需要各省市通力合作。2)江苏、浙江、上海、天津等东部省份在社会网络分析中居于中心地位，联系更加复杂，与其他省份发生联系难度低，且控制着更多的资源;而中西部省份则相对处于劣势地位。3)东部沿海省份居于核心地位，核心区的内部联系虽高于边缘区，但增长速度低于边缘区，边缘区内部联系日趋紧密。4)QAP回归分析结果表明工业化水平、科技水平、能源强度、产业结构、能源工业五个变量的差异促进工业碳排放空间关联关系的形成。最后，根据社会网络结构特征和QAP回归分析提出了加强区域合作、实现区域协同治理，加快发展方式绿色转型等有关建议。

空间尺度直接影响地理事物空间分布的研究结果。以辽宁省制造业企业为研究对象，利用格网分析、空间自相关以及基尼系数等探讨辽宁省制造业在多个空间尺度上的分布特征。研究发现：从行政区的视角来看，沈阳和大连是辽宁省制造业分布的两个核心城市，东西两翼地区制造业产值相对较低，主要城市中心城区的周边地区是制造业企业分布集中的区域；从连续空间尺度的视角来看，随着研究空间尺度的增大，辽宁省制造业的空间分布由多中心格局逐渐演变为以沈阳和大连为中心的双核心格局，其他部分地级城市仅在10~15 km的较小空间尺度下表现为制造业中心区；辽宁省制造业的空间差异程度与空间相关性的强弱表现出一定的尺度效应， 6~54 km尺度是研究辽宁省制造业空间集聚水平的合适尺度，此空间尺度范围内辽宁省制造业均表现出极大的空间差异，以及一定程度的空间相关性。