| 标题 | 城市化对PM10排放量的影响机理研究 |
| 范文 | 周念九 摘要： 随着我国城市化进程的推进，城市生态环境也受到影响。镇江城市化加大了PM10的排放量，导致生态环境恶化。在实施城市化的同时，构建良好的城市生态环境，是我国城市化的一项重要目标。 Abstract： With the development of urbanization in China， urban ecological environment is also affected. The urbanization of Zhenjiang has increased the emission of PM10， resulting in the deterioration of ecological environment. It is an important goal of urbanization in China to construct a good urban ecological environment while carrying out urbanization. 关键词： 城市化；PM10；VAR模型 Key words： urbanization；PM10；VAR model 中图分类号：X171.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）21-0102-02 0 引言 可吸入颗粒物（以下简称PM10）是指直径在10微米的所有颗粒物的总质量浓度，其粒径较小，更易进入人体，在环境中滞留时间更长，以及吸附的重金属和有毒有害的物质较多，可引起机体呼吸系统、心脏及血液系统、生殖系统和内分泌系统等广泛的损伤。对人体的危害很大。因此，我国《环境空气质量标准》把PM10作为衡量空气环境质量好坏的重要指标因素，这个值越高，就代表空气污染越严重。 镇江市作为长江三角洲地区重要的工贸和风景旅游城市，其在经济迅速发展的过程中，对城市空气环境带来很大的影响和压力，这在我国现阶段的现代化建设中是普遍存在的现象。因此，本文从城市化进程出发，选择镇江作为研究对象，探讨城市化水平对PM10的影响，正确揭示二者间的动态关系，对于广大地区空气质量保护与城市建设工作的开展提供信息和决策依据，同时本文的研究方法和成果对其他地区也具有参考价值和借鉴意义。 近年来，随着世界各国对雾霾的关注，国内外对雾霾中的污染物成分PM10的研究很活跃，比如Youn-Seo Koo等（2015）用逆向分析建模的方法研究东亚PM10排放的预测，结果表明：在中国工业化和城市化发达地区的人为PM10排放因素被低估，而在中国北部和内蒙南部的沙漠地带的粉尘排放被高估；T. Schiliro`S等（2015）用主成分分析法研究了PM10组成和季节性活动粒子诱导的毒性作用并指出降低PM10似乎不足以降低其毒性。C. Kurz等（2014）对2005～2020年维也纳大气污染物NO2和PM10的的时空变化进行了探究。 可见，现有的研究都取得了一定的成果，然而这些大多都是利用污染物与气象因子对PM10进行研究，并没有涉及城市化发展因素。不能不说对区域城市化与PM10值关系的研究目前尚属空白。因此，文中从计量经济学角度分析镇江市城市化水平与PM10排放量的关系，研究城市化速度的加快与PM10排放量之间的动态影响，以期为广大相似地区未来城市的发展提供借鉴。 1 模型设计 为了研究城市化、PM10排放量之间的长期均衡和短期关系，以及在给定变化条件下变量系统内相互影响的综合动态反应，建立含n个变量、滞后p期的VAR模型如下： 2 模型检验 2.1 单位根检验 首先，本研究实施了单位根检验，目的在于检验时间序列的平稳性，所采用的方法是ADF法，来检验时间序列是否同阶单整。一般而言，只有在平稳的时间序列下，才能实施计量分析，而在非平稳的时间序列下，有可能出现伪回归现象。根据ADF检验结果可知，原始序列是平穩序列，存在长期的稳定关系，可以进行协整检验。 2.2 VAR模型检验 在ADF检验数据平稳的基础上，建立自变量的VAR模型： 2.3 Granger因果关系检验 格兰杰因果检验的结果对滞后期的选择较为敏感，不同的选择会带来不同的结果。在本研究中，格兰杰因果检验的滞后期为2。根据检验结果，城市化水平是PM10日均值的格兰杰原因，两者之间存在着确定的因果关系。 2.4 协整关系检验 协整是考察两个或者多个变量之间的长期平稳关系。在本研究中，VAR模型的滞后期为2。根据序列协整检验结果，两种检验方法表明变量间存在着协整关系，表明城市化水平和生态安全之间有长期的均衡关系，其具体表达式如下：LNPM10=0.284*LNU-0.087。 由此可见，镇江PM10日均值与城市化水平之间存在正向效应，即从长期出发，城市化水平越高，PM10日均值指数越大。 2.5 脉冲响应分析 在格兰杰因果检验和稳定性序列的基础上，可以进行脉冲响应分析。脉冲响应函数描述一个内生变量对误差冲击的反应，具体来说就是它描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。 为了更形象地说明城市化和PM10排放量之间的动态关系，本研究利用脉冲响应函数来分析模型的动态特征，在模型中将冲击作用的滞后期设定为10年。 根据检验结果，可以得到如下结论： ①城市化水平对自身的一个标准差信息有较强的反应，在第一年影响较大，此后对城市化的影响迅速减小，在第4年之后出现缓慢减少。尽管如此，城市化自身的这种扰动冲击对城市化影响的持续时间比较长，十年以后仍在继续。 ②对于PM10排放量一个单位标准差的负向冲击，首先会引起城市化的负向反应，二者响应程度偏小，从第六年开始逐渐稳定在零这一均衡水平。 ③对于城市化一个单位标准差的正向冲击，PM10排放量在第一年就做出正向上升的反应，然后下降，在第三年开始做出负向反应并达到负向最大值后再减小，随后正向与负向响应交替呈现，但双方影响程度在逐渐变小。 ④PM10排放量对自身一个标准差的冲击立即做出了响应；在第一年就达到1左右，随后下降，在第二年达到负向最大值，随后正向与负向响应交替呈现，影响程度在逐渐变小。 3 结束语 通过对2000～2013年间镇江市PM10排放量、城市化水平两者之间关系的分析，可以得出，城市化和PM10排放量之间存在长期的均衡稳定关系，城市化是引起PM10排放量变化的单向Granger 原因。说明我国的城市化水平的提高是导致PM10排放量上升的重要因素。但PM10排放量对城市化扰动的响应大于城市化对PM10排放量扰动的响应。PM10排放量和城市化的当期值均对自身未来值产生了负向扰动，城市化的正向扰动响应使PM10排放量的变化呈现正向与负向交替进行，但随时间的推移响应程度逐渐缩小，最终实现城市化与空气环境协调发展。 参考文献： [1]邓淇中，邹雨情.农业生态环境与经济增长耦合协调度时空分异研究——以湖南省为例[J].湖南财政经济学院学报，2018，34（171）：37-44. [2]秦政强，魏志祥，谢振宇.核心价值观认同、心理幸福感和成功智力的相关性研究——基于知识型人才的数据检验[J].贵州财经大学学报，2017（5）：20-29. [3]刘瑞文，黄洪斌，曹利莎，等.国有商业银行内部控制对风险防范促进效应实证研究[J].湖南财政经济学院学报，2017，33（170）：30-38. [4]黄洪斌，孔春丽，张同建.政治关联视角下上市银行董事会治理效应实证研究[J].贵州财经大学学报，2016（4）：69-76. |
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