中国三大城市群大气环境政策的合作网络研究

doi:10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20240904.002

资源与产业 ›› 2024, Vol. 26 ›› Issue (5): 13-25.DOI: 10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20240904.002

中国三大城市群大气环境政策的合作网络研究

申伟宁^1，2，谷雨琪¹，戴娟娟³

(1.河北经贸大学公共管理学院，河北石家庄 050061；2.河北经贸大学发展战略与规划研究室，河北石家庄 050061；3.厦门海洋职业技术学院 RCEP研究中心，福建厦门 361100)

收稿日期:2023-09-27 修回日期:2024-05-09 出版日期:2024-10-20 发布日期:2024-10-20
通讯作者: 戴娟娟，博士、讲师，主要从事区域经济学研究。E-mail：djjxmoc@163.com
作者简介:申伟宁，博士、副研究员，主要从事区域经济学研究。E-mail：shin85@foxmail.com
基金资助:
河北省教育厅科学研究项目资助(BJS2024090)；河北省医疗保障研究课题 (JYB23074)。

COLLABORATIVE NETWORK ON ATMOSPHERIC ENVIRONMENTAL POLICES IN CHINA'S THREE MAJOR URBAN AGGLOMERATIONS

SHEN Weining^1,2, GU Yuqi¹, DAI Juanjuan³

(1.School of Public Administration, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, China; 2.Research Studio of Development Strategy and Planning, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050061, China; 3.RCEP Research Center, Xiamen Ocean Vocational College, Xiamen 361100, China)

Received:2023-09-27 Revised:2024-05-09 Online:2024-10-20 Published:2024-10-20

摘要/Abstract

摘要： 大气污染的协同治理离不开地方政府部门之间的协同合作，环境政策的联合发布正是部门协同合作的重要表征。基于2009—2019年政府发布的大气环境政策文本，运用社会网络分析(social network analysis, SNA)方法，运用Gephi软件绘制大气治理中各部门合作情况的网络关系图谱，同时运用Ucinet软件对京津冀、长三角以及成渝三大城市群部门合作网络的密度、中心度等指标进行分析，考察政府在环境治理过程中地区间和部门间的协同程度。研究结果表明，1)从京津冀城市群来看，北京市对大气环境政策的制定最为密集，涉及部门最为广泛，且部门合作较为频繁；天津市在大气环境政策制定方面涉及部门最为狭窄，但其内部部门合作协同程度最优；河北省在大气环境政策制定方面，政策数量和参与部门均相对较少，应进一步强化大气环境政策的部门参与度与合作协调水平。2)从长三角城市群来看，上海市制定的大气环境政策数量虽然不多，但涉及部门最为广泛，且部门合作最为频繁，政策部门之间的协同力度最强；浙江省制定的政策数量最多，参与部门也较为广泛，但部门间的合作相对较弱；江苏省和安徽省的大气环境政策数量相差不多，参与部门也基本一致，但安徽省内部部门合作协同程度极为不足。3)从成渝城市群而言，重庆市的大气环境政策相对薄弱，部门参与度不高，且严重缺乏内部合作；四川省大气环境政策制定的部门合作相对较多，但未形成具有“极核”特征的部门协同合作网络模式。因此，应充分发挥城市群的载体作用，构建区域政府间、组织间的信息沟通渠道，打造多部门、多元化联合推动大气污染治理的常态化机制。

关键词: 城市群, 大气环境, 合作网络, 社会网络分析

Abstract: Collaborative harness of atmospheric pollution requests acoalition among local governments, which is marked by a jointly-issued environmental policies. This paper, based on official 2009 to 2019 atmospheric environmental policies, uses social network analysis (SNA) and Gephi software to map their network relationship graph among departments, and employs Ucinet to analyze their density and centrality of department collaboration in Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta and Chengdu-Chongqing urban agglomerations, exploring their coordination among governmental departments during environmental harness. In Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration, Beijing has the most extensive atmospheric environmental policies with most departments involved and frequent coordination. Tianjin has the fewest departments involved in making atmospheric environmental policies but with premium internal department coordination. Hebei has the less policy quantities and departments, which shall be further boosted. In Yangtze River delta urban agglomeration, Shanghai has a few atmospheric environmental policies, but with most departments involved and most frequent cooperation. Zhejiang has the most policies with extensive departments involved, less in department coordination. Jiangsu is quite similar with Anhui in policy quantities and involving departments, but Anhui has the least department coordination. In Chengdu-Chongqing urban agglomeration, Chongqing has less policies, less involving departments with little cooperation. Sichuan performs better, but has yet formed a collaborative network mode among departments with “polar-kernel” features. This paper presents suggestions on fulfilling functions of urban agglomeration to establish communicating channels among regional governments and organizations and to form a multiple-department-involving and diversified normalized mechanism in harnessing atmospheric pollution.

Key words: urban agglomeration, atmospheric environment, collaborative network, social network analysis

中图分类号:

F205

申伟宁, 谷雨琪, 戴娟娟. 中国三大城市群大气环境政策的合作网络研究[J]. 资源与产业, 2024, 26(5): 13-25.

SHEN Weining, GU Yuqi, DAI Juanjuan. COLLABORATIVE NETWORK ON ATMOSPHERIC ENVIRONMENTAL POLICES IN CHINA'S THREE MAJOR URBAN AGGLOMERATIONS[J]. Resources & Industries, 2024, 26(5): 13-25.

参考文献

黄萃, 赵培强, 李江, 2015. 基于共词分析的中国科技创新政策变迁量化分析[J]. 中国行政管理 (9): 115-122.〔HUANG C, ZHAO P Q, LI J, 2015. Research on China's science and technology policy changes based on co-word cluster analysis[J]. Chinese Public Administration (9): 115-122.〕

马志娟, 梁思源, 2017. 基于公共政策过程的环境政策审计研究[J]. 审计与经济研究, 32(4): 8-15.〔MA Z J, LIANG S Y, 2017. A study of environmental policy audit based on the public policy process[J]. Audit & Economy Research, 32(4): 8-15.〕

任弢, 黄萃, 苏竣, 2017. 公共政策文本研究的路径与发展趋势[J]. 中国行政管理(5): 96-101.〔REN T, HUANG C, SU J, 2017. Approaches and trends of public policy documents research[J]. Chinese Public Administration(5): 96-101.〕

孙玉涛, 张宏烨, 姜琳, 2022. 贡献者还是中间人：中央部门在创新政策网络治理中的角色：一项1980—2019年的实证研究[J]. 科学学与科学技术管理, 43(3): 56-74.〔SUN Y T, ZHANG H Y, JIANG L, 2022. Contributor or broker: the role of the central department in the governance of innovation policy network: an empirical study from 1980 to 2019[J]. Science of Science and Management of S.&.T. 43(3): 56-74.〕

王欣, 杜宝贵, 2021. 长三角区域一体化政策府际关系研究：基于社会网络分析[J]. 公共管理与政策评论, 10(6): 37-52.〔WANG X, DU B G, 2021. Inter-governmental relations of regional integration policies in the Yangtze River Delta: based on social network analysis[J]. Public Administration and Policy Review, 10(6): 37-52.〕

王玉明, 2017. 构建城市群环境治理合作的复合激励机制[J]. 理论月刊 (7): 130-135.〔WANG Y M, 2017. Constructing a compound incentive mechanism for environmental governance cooperation in urban agglomerations[J]. Theory Monthly (7): 130-135.〕

王长征, 彭小兵, 彭洋, 2020. 地方政府大数据治理政策的注意力变迁：基于政策文本的扎根理论与社会网络分析[J]. 情报杂志, 39(12): 111-118.〔WANG C Z, PENG X B, PENG Y, 2020. Attention evolution of big data governance policies of local government: based on grounded theory and social network[J]. Journal of Intelligence, 39(12): 111-118.〕

姚海琳, 张翠虹, 2018. 中国资源循环利用产业政策演进特征研究[J]. 资源科学, 40(3): 567-579.〔YAO H L, ZHANG C H, 2018. The evolution of China's resource recycling industry policy[J]. Resources Science, 40(3): 567-579.〕

周海炜, 许莹, 2023. 基于内容分析法的我国能源安全政策文本量化分析[J]. 资源与产业, 25(3): 53-68.〔ZHOU H W, XU Y, 2023. Quantitative analysis of China's energy security policy texts based on content analysis[J]. Resources & Industries, 25(3): 53-68.〕

[1]	尤荻, 黄永, 余昊臻, 杨成业. FDI流动与碳排放耦合协调的空间关联网络——以“一带一路”国家为例[J]. 资源与产业, 2024, 26(5): 47-62.
[2]	柯文岚, 李文慧, 闫晶晶. 京津冀城市群高质量发展测度及时空分异特征研究[J]. 资源与产业, 2024, 26(1): 1-14.
[3]	向栋良, 何颖斯. 城市空间形态对城市土地利用效率有影响吗？——基于长江中游城市群的实证分析 [J]. 资源与产业, 2023, 25(5): 22-39.
[4]	关伟, 王勇, 许淑婷. 中国工业碳排放的网络结构及影响因素研究[J]. 资源与产业, 2023, 25(5): 40-49.
[5]	朱智洺, 李亚洁, 符磊. 城市群扩容能否降低工业废水污染？——以长三角为例[J]. 资源与产业, 2022, 24(5): 81-89.
[6]	赵红梅, 张岩. 城市群经济联系网络演化对资源型城市创新能力的影响研究[J]. 资源与产业, 2022, 24(4): 9-20.
[7]	申伟宁, 夏梓莹, 苏爽. 大气污染治理政策文本量化研究——以京津冀城市群为例[J]. 资源与产业, 2022, 24(1): 65-72.
[8]	郑菊花, 刘雅凡. 黄河中下游地区经济发展与大气环境时空耦合研究[J]. 资源与产业, 2021, 23(6): 71-78.
[9]	张长征, 王玮茜. 重大工程投资项目绿色冲突的网络特征及其风险化解——基于2-模网络与“中间人”角色视角[J]. 资源与产业, 2021, 23(3): 60-69.
[10]	王赞, 狄乾斌. 双核型城市群中心城市与港口城市协同发展研究——以我国东部双核型城市群为例[J]. 资源与产业, 2021, 23(2): 1-10.
[11]	华坚, 朱文静, 黄媛媛. 制造业与生产性服务业协同集聚对绿色发展效率的影响——以长三角城市群27个中心城市为例[J]. 资源与产业, 2021, 23(2): 61-72.
[12]	田泽，张怀婧，黄萌萌，等. 扬子江城市群工业能源碳排放与经济增长脱钩水平及驱动因素[J]. 资源与产业, 2020, 22(6): 29-36.
[13]	孙炜，岳金桂. 长三角城市群知识密集型服务业空间关联研究——基于社会网络分析视角[J]. 资源与产业, 2019, 21(2): 34-44.
[14]	崔新蕾，赵燕霞. 资源型城市群经济联系网络特征及演化研究——以呼包鄂城市群为例 [J]. 资源与产业, 2018, 20(5): 1-8.
[15]	李连涛，刘光远. 基于SSA模型的乌昌石城市群产业结构演进分析[J]. 资源与产业, 2015, 17(5): 118-123.

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