中国城市群大气污染与碳排放协同治理网络的空间结构及形成机制研究

这篇研究通过社会网络分析（SNA）和指数随机图模型（ERGM），揭示了我国三大城市群（长三角、京津冀及周边、汾渭平原）在2013-2022年间大气污染（AP）与碳排放（CE）协同治理（CGAC）的网络特征与驱动机制。研究发现：协同水平年均增长2.1%，呈现长三角>京津冀>汾渭平原的梯度差异；城市间空间关联以群内为主（77.92%），长三角合作最活跃；网络密度和中心度十年间分别提升1.37倍和1.05倍；互惠性、产业结构与经济集聚是网络形成的关键因素。为SDG 11（可持续城市）目标提供了理论框架与实证依据。

　　

Highlight

化石燃料燃烧是大气污染（AP）与碳排放（CE）的共同源头，两者在能源结构调整、产业升级等技术路径上具有高度协同潜力。作为CGAC的核心载体，城市的社会经济活动通过多维要素流动形成复杂空间网络。

Analysis of urban CGAC level

2013-2022年三大城市群CGAC水平波动上升（图4），但整体仍待提升。长三角（YRD）协同基础扎实，年均增速2.3%，多数城市表现优异；京津冀（BTHSH）起点最低但增速最快（2.6%），内部差异显著；汾渭平原（FWP）则呈现"低水平均衡"特征。

Discussion

城市群通过集聚效应成为应对气候与环境双重挑战的关键平台。本研究构建的CGAC评价框架整合社会经济-资源环境多维指标，揭示网络结构对治理效能的调控作用——长三角的紧密合作、京津冀的梯度辐射、汾渭平原的局部联动各具特色，印证了"共同但有区别"的治理原则。

Conclusions

研究发现：CGAC网络呈现区域异质性，YRD合作密度最高，BTHSH资源极化明显；互惠性（reciprocity）是城际合作的核心机制，产业结构与经济集聚共同塑造网络形态。建议通过差异化政策强化核心城市辐射，优化跨区域要素配置，助力SDG 11目标实现。

（注：翻译保留原文数据与术语如PM_2.5、CO₂等，采用"梯度辐射""局部联动"等生动表述，省略文献引用标识）