长三角雾霾污染的时空演变及影响因素
宁自军 隗斌贤 刘晓红
摘要：本文运用Theil指数、莫兰指数、Kendall系数和空间计量模型等方法，对长三角都市圈城市群2014-2017年PM2.5的时空格局演变与影响因素进行了实证分析后发现，长三角区域空气质量持续得以改善，但呈现“北高南低”“冬高夏低”的时空差异特征，地区差异呈缩小态势，区域PM2.5污染呈现明显的“U”型曲线。同时大气污染季节变动呈高度一致性，在空间分布上具有显著的正自相关关系，各城市雾霾污染的空间分布具有邻域之间的空间关联结构。由于区域雾霾污染呈现多种污染源耦合构成的复合污染态势，并且区域内各省市具有地方性污染特征，加上雾霾污染治理中不同利益主体的不同利益诉求，这就要求针对污染源种类制定精细化的雾霾防治政策，实现地方性法规与国家法规政策的互补，并基于合作博弈选择逻辑从整个社会的利益出发，使治理法规政策体现制度性、公平性和合理性。
关键词：大气污染;时空演变;影响因素;地方治理
中图分类号：C916
文献标志码：A
文章编号：1007-9092（2020）01-0082-011
一、引言
以江、浙、沪为核心的长三角地方经过40多年的高速发展，现已成为中国经济总量最大、最具活力的都市经济圈。随着工业化、城市化和长三角一体化的深入推进，长三角地区因二氧化硫、烟粉尘、碳氧化物等污染物的过度排放而导致大气环境质量下降已成為制约区域经济发展的瓶颈，并严重影响人们的健康和生活。党的十八大以来，习近平总书记多次就大气污染防治工作作出重要指示，2013年9月国务院发布《大气污染防治行动计划》，长三角地区两省一市将大气污染防治列入重点民生工程，加快了雾霾治理的法规建设，通过科技支撑和管理创新等系列措施推动区域雾霾治理的工作，区域空气质量整体持续改善。2018年长三角地区PM2.5年均浓度较2013年下降39%，但区域大气环境形势依然严峻，冬季频繁发生的重雾霾天气特别是对人类健康的影响已成为群众最关心的突出环境问题。在长三角区域一体化上升为国家战略、加快生态文明建设与推进区域高质量发展等多重背景下，研究长三角雾霾污染的时空格局演进特征与影响因素，对深化区域联防联控、发挥地方政府主导作用，打赢蓝天保卫战具有重要的意义。
雾霾通常是由人为活动所排放的颗粒物和不可见的气体随后转化成的颗粒物（即二次颗粒物）所引起的。大气中悬浮的颗粒物按粒径分为TSP（Total Suspended Particles）、PM10（粒径小于10μm）和PM2.5（粒径小于2.5μm细颗粒物）等，雾霾污染的本质是地区PM2.5浓度过高，大量细颗粒物悬浮在空气中，使空气普遍混浊且能见度降低。PM2.5污染的形成除气候、地形等客观原因外，根本问题是区域二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘、VOC等污染物排放量远远超过了环境容量。无论是在发达国家还是在发展中国家的城市中，PM2.5与O3并列为最重要的两种大气污染物（Streets et al.，2007; Molina and Molina，2004），低空O3通常是在高温季节易于产生并超标，而PM2.5污染尽管呈现季节性变化，但在许多城市地区全年均可能形成高浓度污染。因此相对于O3，PM2.5更能代表大气复合污染的复合性及综合信息。目前我国雾霾污染已从上世纪的烟煤型污染，演变为以PM2.5和污染气体（臭氧、二氧化硫、氮氧化物）组成的跨区域性、复合型污染。
国内外学者针对PM2.5的成因分析虽然研究方法不尽相同，但结论主要集中在区域化石能源的大量消耗、工业废气和烟尘排放、机动车尾气排放等因素对PM2.5形成具有较高的“贡献率”。以化石能源为主的能源消耗是PM2.5污染的直接原因，高能耗工业排放的大量废气烟尘是雾霾频繁的主要原因，汽车尾气对PM2.5的贡献约在10%-30%。“源头”排放导致污染物长期累积的总量超过了区域的环境容量，遇到不利的气候条件就会形成雾霾。雾霾形成的另一特征是PM2.5可以远距离输送，由此造成的雾霾污染不再是单独某一个城市的问题，而是跨城市、跨省际、甚至跨国界的区域性问题。Shepherd（2004）的研究表明，在北美东部某些城市地区，PM2.5中来自于区域的贡献可达50%～75%。程真，成长虹等（2015）利用CALPUFF空气质量模型，模拟测算了2004年长三角区域内城市间一次污染跨界输送影响，结果显示，环太湖地区的上海、苏州、无锡和常州等地由于自身排放强度大，成为长三角一次污染最严重的地区。薛安等（2015）研究发现PM2.5污染具有区域传输特性，对污染的治理应该以城市群或整个区域为分析对象。由此可见，造成的雾霾污染不再是单独某一个城市的问题，而是跨城市、跨省际、甚至跨国界的区域性问题。有效控制PM2.5浓度水平，需要区域协同联合采取措施。为此，本文以长三角经济圈16个城市为研究对象，包括上海、南京、无锡、常州、苏州、扬州、镇江、泰州、南通、杭州、宁波、嘉兴、绍兴、湖州、舟山和台州等城市，基于Theil指数及其分解对长三角地区的PM2.5污染从空间差异演进特征进行分析;再运用全局Moran'sⅠ、莫兰指数散点图和局部莫兰指数对区域PM2.5污染空间自相关特征进行研究;运用最后季节指数和Kendall协同系数就PM2.5的季节差异与区域协同演进展开分析，并采用空间面板模型PM2.5分析的影响因素及空间交互效应，旨在为长三角地区雾霾综合治理提供有价值的研究结论。
（二）变量与数据来源
本文研究样本区间为2014-2017年。长三角重点城市PM2.5浓度年度数据取自2015-2018年《中国环境统计年鉴》，嘉兴、泰州的年度数据根据月度数据平均得到，各城市PM2.5污染的月度数据资料来自PM2.5历史数据查询网。在空间自相关模型中，假定PM2.5的影响因素包括能耗强度、工业废气排放强度、工业烟尘排放强度和机动车尾气排放量等因素。能耗强度作为一个综合性指标，用于衡量地区能源利用效率，同时可以反映地区能源结构优化、产业结构调整和技术创新等对能源消耗的影响。“十一五”以来国家统计局、国家发改委等部门采用单位GDP能耗（吨标煤/万元）考评地区能耗利用效率，本文采用万元GDP能耗（吨标煤/万元）作为解释变量，并假定单位GDP能耗的降低有利于改善地区PM2.5污染水平，两者具有正向关系。万元GDP能耗数据资料取自各省能源强度考评监测资料及相关城市的统计公报。
工业废气排放强度和工业烟尘排放强度。我国PM2.5以硫酸盐、硝酸盐和铵盐构成的无机盐类（SNA）与有机物（OM）以及粉尘为主要成分（曹军骥，2016）。工业生产排放的二氧化硫（SO2），氮氧化物（NOx）和氨气（NH3）气体经过化学反应易形成硫酸盐、硝酸鹽和铵盐。本文分别将万元GDP工业废气排放量（万标立方米）和万元GDP工业烟尘排放量（kg）作为解释变量，假定工业废气和烟尘排放对地区空气环境质量具有正向影响。浙江省的相关数据取自2015-2017年《浙江自然资源与环境统计》，上海和江苏省8个城市数据主要来自对应城市的统计年鉴。
国家生态环境部在《2018年中国机动车环境管理年报》中指出，机动车移动污染源对各地区PM2.5浓度的贡献率达到10-50%。在衡量机动车尾气排放对区域环境影响时，国内学者通常采用汽车保有量和人均机动车拥有量作为指标衡量（陈诗一等，2018）。但由于我国机动车的燃油品质与新车排放标准不断提升，黄标车和老旧机动车淘汰力度不断加快，新能源汽车比例大幅提升及城市道路限行等机动车尾气治理力度加大，尽管2012-2017年全国机动车保有量年均增长5.9%，机动车污染物排放总量却年均削减0.1%，因此机动车的数量并不能客观反映机动车污染排放对环境的影响（图1）。当前国家和地方尚未公布各城市机动车污染物排放量，由于全国机动车一氧化碳（CO）的排放量约占污染物总量的80%，并且大气中CO的83%来自机动车排放，因此本文采用各城市CO的日均浓度（毫克/立方米）作为替代指标反映机动车污染排放强度，数据取自2015-2018年《中国环境统计年鉴》。
三、长三角PM2.5浓度时空格局变化特征
（一）PM2.5浓度城市差异呈缩小态势
长三角地区是工业集聚程度高、大气环境污染形势较为严峻的区域（Li et al，2008，程真等，2011）。党的十八大以来大气污染防治取得显著成效，PM2.5浓度年均降低6.81%，但区域差异仍然明显，空间分布上呈现“北高南低”的特征。2014年16城市PM2.5浓度的Theil指数为0.0193，2017年降低到0.0158，表明长三角城市空气质量的总差异呈缩小态势。从Theil指数的分解结果看（表1），江浙沪三个行政区域组间差异指数大幅下降。2014年总差异中40.26%的因素来自江浙沪三个行政区域组间差异，2017年29.74%的因素来自组间差异，70.26%来自组内差异。
图2（a，b） 分别反映了16个城市2014年与2017年PM2.5浓度演化。2014年16个城市PM2.5浓度平均为60. 27μg/m3。2014年江苏省8个城市和浙江省7个城市的PM2.5浓度均值分别为67. 78μg/m3和52. 87μg/m3，江苏比浙江高28.2%，2017年江苏比浙江高21.70%。2014年江苏8市PM2.5浓度均超过60μg/m3，其中南京和泰州超过了70μg/m3，浙江舟山、宁波、台州和嘉兴均小于60μg/m3。2017年长三角PM2.5浓度整体下降，上海市降低至39，浙江7市均小于50，江苏南京市治理成效最为显著，比2014年降低了45.95%，但镇江、扬州和泰州2017年PM2.5浓度仍超过50μg/m3。
（二）城市群PM2.5污染空间自相关性显著
长三角地区由于地市平坦，城市相邻，受人口密度和气象条件的影响，各城市之间大气污染吸纳传输显著（程真等，2011）。基于stata15.0软件测算的PM2.5浓度的全局Moran'sⅡ指数表明（表2），2014-2018年长三角城市PM2.5浓度全局Moran'sⅠ值均大于0，且P值均小于0.05，说明长三角城市PM2.5污染存在正的空间自相关关系。区域空气质量整体持续改善，全局Moran'sⅠ值总体呈下降趋势，空间传输影响程度逐渐减弱。
全局莫兰指数由于无法刻画城市PM2.5浓度的局域空间自相关性特征，因此本文采用局部莫兰指数和莫兰散点图进一步揭示长三角PM2.5浓度的局域空间特征。图3（a，b）分别为2014和2017年基于空间权重的局域莫兰散点图。
2014年莫兰散点图中，江苏8市、杭州和湖州位于第一象限，其PM2.5表现为高浓度城市被其他高浓度城市所包围（High-High集聚），空间传输影响呈高度正自相关性，尤其是江苏8市更为显著。舟山和宁波位于第三象限，表现为低浓度与低浓度相互影响（Low-Low集聚）。台州、上海和嘉兴位于二三象限坐标轴附近，表现为低浓度城市被部分高浓度所影响（Low-High），这些城市PM2.5浓度相对较低，但周围又受苏州、杭州和绍兴等影响。绍兴位于四象限坐标轴附近，主要由于绍兴周边城市除杭州的浓度相对较高，其他周边城市浓度相对较低。2017年莫兰散点图与2014年相比发生了显著变化，16个城市基本分布在一三象限，江苏8市中除南京和南通外，其他城市位于第一象限，仍属于高一高集聚，南京和南通位于第二象限，表现为低浓度城市被高浓度城市包围，2017年江苏和南通的局部莫兰指数分别为-0.464和-0.095，绍兴仍位于第四象限，局部莫兰指数分别为-0.150。
（三）PM2.5季节变动差异显著
图4描述了16城市四年来PM2.5浓度季节变动趋势，长三角地区空气质量季节性差异明显，呈现的“北高南低”和“冬高夏低”时空特征，冬季重污染天气频发。月度数据分析表明，区域PM2.5排放季节指数呈现明显的“U”型曲线。秋冬季节污染浓度上升，夏季污染浓度降到最低。2014-2017年1月份PM2.5浓度季节指数达到155.9%，12月份为142.2%，8月份季节指数最低仅为63.6%（图5）。气候因素不仅影响区域之间的雾霾污染差异，也影响了区域内雾霾污染的季节变化。秋冬季节的“逆温现象”导致污染物浓度上升，而夏秋季节地面温度较高，上下层空气流动加快，污染物扩散迅速，加上夏秋绿色植被的净化作用，因此污染物浓度在夏秋季节降到最低。Kendall协同系数检验结果表明（表3），2014年长三角PM2.5季节变动城市间的Kendall协同系数为0.804，2017年提高到0.917，表明长三角地区大气污染季节变动呈高度一致性。图3可见，2014年夏季各城市间空气质量差异明显，6月的Theil指数分达到0.054，2017年降至0.0206。
受气候条件与风向影响，每年1-3月和6-7月莫兰指数分别相对较高，表明城市间相互影响较大，程真（2011）利用CALPUFF空气质量模型研究结果表明，由于江苏PM2.5浓度较浙北城市群高，每年以西北风为主的1月，浙北地区容易受江苏污染南下传输的影响，而以偏南风为主的7月，浙北地区的空气污染会北上影响苏中及苏北等城市。长三角地区6-7月份Theil指数组间差异明显，对总差异的贡献度超过50%，近四年江苏8市6-7月份PM2.5平均浓度分别为49.0和41.0，分别比浙江高45.65%和40.17%。长三角地区雾霾污染所呈现的“北高南低”和“冬高夏低”时空特征，表明气象条件是雾霾污染“区域差距”和“季节差距”的原因，但气象条件只是雾霾区域传输污染的“催化剂”，雾霾污染的“真凶”依然是污染源的排放。
四、长三角PM2.5浓度的影响因素与跨界影响
（一）模型构建与参数检验
为检验长三角地区PM2.5污染的影响因素及各因素的空间跨界传输，本文以2014-2017年16个城市PM2.5的对数值作为被解释变量，以能耗强度（X1）、工业废气排放强度（X2）、工业烟尘排放强度（X3）、机动车污染排放强度（X4）等4个变量的对数值作为解释变量面板模型，为
表4给出了面板模型对16个城市2014-2017年PM2.5污染及其影响因素进行回归所得到回归拟合结果。模型I是采用面板数据的固定效应模型拟合结果，F=45.19，P值为0.000，各回归系数在10%的水平下检验显著，表明模型拟合良好。个体效应“p=0.9403”表明复合扰动项的方差来自个体效应ui的变动。对原假设“H0：ui=0”的F检验P值为0，说明面板数据固定效应模型优于简单混合回归模型。模型Ⅱ为面板数据的随机效应模型拟合结果，从Hausman检验结果看，长三角地区PM2.5污染回归模型选用固定效应模型更为适合。
长三角地区PM2.5污染的空间分布呈显著的空间正相关特征，若不考虑空间跨界对PM2.5浓度影响的因素进行分析，得到的结果有可能存在偏差。对固定效应模型的残差进行莫兰指数检验，Moran'sⅠ=0.668（p=0.000）表明直接采用面板固定效应模型的残差存在较强的空间相关性，选用空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）更优。
表5是基于空间权重矩阵构建的SAC模型拟合结果，SAC模型的R2均大于固定效应模型的R2，空间自回归系数p=0.124，且P值均在5%水平上顯著。模型中的解释变量回归系数统计检验显著，回归系数为正，表示解释变量与PM2.5浓度呈正向关系，总体看，区域PM2.5对能源消耗强度弹性系数最高，对机动车污染排放次之。
表4中的LR直接效应给出了本区域解释变量对本区域被解释变量的平均“直接效应”，LR总效应表示解释变量对所有区域的平均“总效应”，LR总效应与LR直接效应之差为LR_间接效应，表示的解释变量对其他区域的平均“间接效应”。解释变量的直接效应、间接效应和总效应在5%显著水平下统计检验显著，且均为正向影响。
六、主要结论与建议
长三角城市间PM2.5具有明显的空间自相关特征，且雾霾污染的城市差异较大，表明为持续改善区域环境空气质量，不仅要从长三角区域一体化的角度加以整体规划，各行政区域必须采取更加科学的方法、更加严格的手段、更大的工作力度，開展协同攻坚行动，大力削减污染物排放量，深化区域联防联控，着力降低重污染天气的不利影响。
长三角区域空气质量整体持续改善，PM2.5污染呈现“北高南低”“冬高夏低”的时空特征。空间数据分析显示，我国PM2.5高排放“俱乐部”成员集中分布于长三角与京津冀及两者之间的区域，雾霾的污染呈现出空间溢出效应和集聚特征。
全年月度数据分析表明，区域PM2.5污染呈现明显的“U”型曲线。秋冬季节污染浓度上升，夏季污染浓度降到最低。2014年长三角PM2.5季节变动城市间的Kendall协同系数为0.804，2017年提高到0.917，表明长三角地区大气污染季节变动呈高度一致性。
MoranⅠ指数检验结果表明16个城市PM2.5浓度在空间分布上具有显著的正自相关关系，各城市雾霾污染的空间分布具有邻域之间的空间关联结构，而非完全随机状态。第二产业畸高的产业结构、石化能源为主的能源结构、人口的快速集聚以及交通运输强度的提升共同引致雾霾污染加重。尽管外商直投FDI对雾霾污染起抑制效应，但其影响强度较小。囿于技术进步偏向和能源回弹效应，研发强度和能源效率的提高并未发挥应有的减霾效果。空间计量模型结果同时表明，能耗强度、工业废气排放强度、工业烟尘排放强度和机动车污染排放强度对PM2.5均具有显著的正向影响，能源消耗和机动车污染排放对PM2.5浓度影响相对较高，且各影响因素对跨区域的间接影响约为直接影响50-60%。
有效实施区域雾霾治理，从战略高度看，一要实行系统科学的顶层设计，从源头上制定实施减霾法规政策，并建立相应的长效机制，保持法规的刚性和政策的连续性。长三角一体化发展上升为国家战略后，不仅其发展要迈入“快车道”，包括雾霾污染在内的生态环境保护也要跑出“加速度”，需要抓紧研究制定更高水平的专项规划、细化相关配套措施，使管控更精准、更系统、更严格、更有效，努力打造生态友好型一体化发展的“中国方案”;二要建立雾霾污染治理的区域联防机制，形成有效治霾的区域合力。雾霾污染的“空间溢出效应”和“区域集聚效应”意味着“单干”或“单边”行为会因为区域雾霾污染的“泄露效应”而徒劳无获。长三角地区已建立大气污染防治协作机制，关键在于进一步提升区域环境协同治理水平，不仅要以高水平建设一体化示范区为突破口在重点领域协同治理上体现新力度、融合发展上探索新模式，而且要充分利用物联网、大数据、云计算和互联网+等手段，完善大气等环境质量的常态化监测，建立数据资源统筹管理和共享制度，加强相关部门的监测系统、数据库和信息平台的共建共享，形成规范统一的与其它生态环境数据库相融的基础数据库和标准体系，加快信息共建共享、标准统一的步伐。还要加强大气污染监测，构建区域雾霾污染物排放清单和污染源实时监控系统，并在排放标准、产品标准等方面力争有新突破;三要切实贯彻“高质量发展”和“绿色发展”的新理念，使区域雾霾防治有转型升级的基础性支撑。为此要全面推进产业结构、能源结构、运输结构的优化，加快新旧动能转换，走生态化、绿色化发展道路，同时要大力发展清洁能源，加快能源技术创新和节能减排技术的推广应用，推进能源生产和消费革命，促进能源利用效率的提升;四要以社会共治理念推动区域雾霾治理法规政策的制定，并根据雾霾治理程度和经济发展水平的区域差异实行有所侧重的区域治理策略。国家《大气污染物防治行动计划》明确要“形成政府统筹、企业施治、市场驱动、公众参与的防治新机制”，因此要采取措施使所有利益相关者公平公开公正地参与到协作之中、分享合作成果，从而提高协作治理的效率。要充分发挥市场机制的作用，通过环境资源税、生态补偿以及资源环境交易等约束和激励性制度来促进全社会节能减排。而实行因地制宜的区域治理方案和针对污染源种类制定精细化的防治措施，既可规避“向底线竞争”效应，又可以防止不同地区的“泄露效应”，还可以使治理法规政策更好地体现公平性和合理性;五要基于环境健康负担与区域内的不平等，进一步推进污染健康赔偿救助机制、“以人为本、预防为主、防治结合”的环境健康管理制度的建立与完善，鼓励环境友好、资源节约和环境健康技术进步与应用，促进以健康医疗、社会保障和环境保护为侧重点的基本公共服务均等化。
另外还要把臭氧防治作为雾霾治理的重点，抓紧抓实治理布局。PM2.5依然是大气污染的重点，但臭氧的影响已越来越突出，而且是悄悄潜伏在万里晴空的“透明杀手”，长三角已成为继京津冀以臭氧为首要污染物的天数占空气超标天数比例大幅上升后的另一重灾区。由于其排放源小而散、种类繁多、成分复杂，即使同一行业因原料构成和生产工艺不同所排放的VOCs种类、性质、浓度也不尽相同，治理难度更大。作为经济社会发展的先行地区，在臭氧治理上长三角地区也要先行一步，主动采取与PM2.5协同控制、及时出台VOCs的治理标准，以及削减氮氧化物排放措施。具体而言，要从源头上控制VOCs排放，监控氮氧化物、VOCs排放重点行业;要加快制定颁布实施VOCs排放地方标准，当务之急是建筑类涂料与胶粘剂挥发性有机化合物含量限值;探索经济杠杆手段，征收VOCs排污费，并对属于产能过剩和淘汰类生产工艺加征;做好与PM2.5协同治理、多主体多要素多方式综合治理、跨区域统筹联防。
（责任编辑：林赛燕）
