碳交易的减排及绿色发展效应研究

面临来自全球气候变化加剧及国内环境污染恶化的双重压力,中国逐步明确了采用市场化手段来提高气候、环境治理水平,碳交易便为其典型代表,然而目前统筹考虑碳交易的碳减排及绿色协同发展效应的研究却相对欠缺。为此,本文以碳交易试点政策为例,区分碳交易的减排及区域绿色发展效应,分别构建碳排放强度和非期望产出包含全域排放物及区域污染物的曼奎斯特—卢恩伯格指数,基于2008—2015年30个省级行政区面板数据,采用双重差分法实证检验,并进一步检验了协同路径和作用机制。结果发现:①中国碳交易政策在促进了试点地区碳排放强度下降的同时,还促进了试点地区整体绿色发展;②中国碳交易政策的区域污染物协同减排效果主要通过协同减排SO_2实现;③中国碳交易政策实现碳减排及区域绿色发展的主要作用机制为技术升级。这些结论说明:应继续扎实推进全国碳交易市场建设,在实现全球碳减排的目标框架下同时促进区域环境改善;充分考虑碳交易与排污权交易的协同作用,在进行温室气体和区域污染物的"协同减排控制"中,综合考虑协同效应和减排成本,以达到用最低成本实现碳减排和区域污染物减排的双重目标;多手段并行推动绿色发展,除积极吸取碳交易试点阶段经验教训外,还应联合其他多项环境保护政策共同协作、相互补充,充分发挥"看不见的手"的市场调节作用和政府的总体把控能力,共同促进区域全面绿色高质量发展。     

中国城市PM_(2.5)减排效率的区域差异及其影响机制

为打好环境污染防治攻坚战,促进经济高质量发展,中国各级政府不断加大环境污染的防治力度。首先,文章采用2003—2018年中国260个地级市的面板数据,运用共同前沿技术和Hybrid-Dynamic-DEA模型测算了中国城市层面的PM_(2.5)减排效率。其次,在考察了不同城市要素禀赋结构存在异质性的基础上,深入分析了经济发展水平对中国城市PM_(2.5)减排效率的影响。研究结果显示:(1)中国PM_(2.5)减排效率整体偏低,年均值仅为0.126,大气污染减排压力巨大。(2)样本期内中国PM_(2.5)减排效率呈现出缓慢上升再下降的过程。区域间PM_(2.5)减排效率存在明显的区域异质性,表现为东部地区最高,其次是东北部,再次是西部,中部地区最低。(3)从整体来看经济发展水平对PM_(2.5)减排效率具有显著的促进作用。从异质性角度来看,在10%到90%分位数之间经济发展水平对PM_(2.5)减排效率的影响随着分位点的升高而升高。在考虑了PM_(2.5)减排效率的指标更换、外生工具变量的构造等方面后,结果依然稳健。(4)机制研究结果表明城市要素禀赋结构的差异会作用于地区经济发展水平,进而影响到PM_(2.5)减排效率。因此,各地政府要结合各自城市的要素禀赋结构和比较优势,制定适应的大气污染环境治理政策,不能纯粹依靠政府的行政化管理手段,避免采取"一刀切"或"照搬照抄"的环境治理方式;要实施差异化的大气污染环境治理政策,对于东部沿海城市应不断完善产业发展政策,提高自身的环境治理能力。中西部地区城市应加快引进沿海城市的先进管理经验,激励企业进行绿色技术或工艺的改造升级,努力提高经济增长的质量。     

基于环境承载力的京津冀雾霾治理政策效果评估

雾霾污染治理是京津冀协同发展需要解决的重大问题。2013年9月颁布的"大气污染防治行动计划(大气国十条)"明确提出了京津冀地区雾霾治理目标,各地区也制定了雾霾污染治理的政策措施。本文旨在环境承载力分析的基础上评估雾霾治理的政策效果。首先,分析了京津冀地区大气环境污染特征,并结合相关文献确定京津冀地区雾霾治理的主要影响因素为污染物排放、风力以及相邻地区的传输效应等;其次,将影响PM_(2.5)浓度主要因素进行统计建模,并采用分位数回归模型进行矫正,大大提高模型的拟合精度;再次,基于大气国十条规定的京津冀各地区的PM_(2.5)年均浓度目标计算各地区的大气环境承载力;最后,在假定风力等气象条件不变的情况下,根据大气国十条规定的京津冀地区的污染物排放量利用统计模型模拟2017年的雾霾污染水平,模拟除张家口、承德和秦皇岛以外其余10个地区年均浓度60μg/m~3和70μg/m~3目标下PM_(2.5)日均浓度发生频率的变化情况,评估和讨论大气国十条提出的京津冀雾霾治理目标。结果表明:按照大气国十条减排计划的京津冀地区污染物排放量普遍高于其PM_(2.5)浓度目标下的大气环境容量(邯郸市除外),即大气国十条所规定的减排措施难以实现既定的PM_(2.5)浓度目标;PM_(2.5)年均浓度目标从60μg/m~3上升到70μg/m~3,重污染天气发生频率上升有限,大气污染物的减排量却显著下降。因此,要实现既定的雾霾浓度控制目标,天津和河北需要进一步加大污染物减排力度;雾霾治理应注重减少重污染天气的发生频率,治理重点应转向重度雾霾发生频率较高的冬季污染物排放控制;在科学确定环境承载力的基础上,确定切实可行的PM_(2.5)浓度控制目标,制定具有可操作性的污染物减排计划。     

环境与经济目标设置何以影响减污降碳协同管理绩效?北大核心CSCDCSSCI

中国已进入生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。以减污降碳协同增效为总抓手,加强温室气体与大气污染物协同控制,对实现中国“双碳”目标、推动高质量发展、建设美丽中国有重要意义。温室气体与大气污染物之间的协同效应一直是学术界关注的焦点,但较少有针对城市层面减污降碳协同管理绩效影响机制的实证研究。为此,该研究收集中国278个城市2004—2020年PM_(2.5)/PM_(10)浓度目标与经济增长目标数据,以PM_(2.5)与CO_(2)为代表测算减污降碳协同管理绩效。通过构建“目标设置-结构效应-协同管理绩效”分析框架,采用固定效应模型,实证分析环境与经济目标设置对减污降碳协同管理绩效的影响效应及其区域异质性,检验能源结构、产业结构、交通运输结构调整所产生的中介效应,并采用不同污染物测算协同管理绩效,对回归结果进行敏感性检验。结果显示:①环境与经济目标设置对减污降碳协同管理绩效有显著影响,PM_(2.5)/PM_(10)浓度目标与减污降碳协同管理绩效正相关,而经济增长目标与减污降碳协同管理绩效负相关。②区域异质性上,中部地区环境目标对减污降碳协同管理绩效的正向影响显著,东、西部不显著;东、西部地区经济目标对减污降碳协同管理绩效的负向影响显著,中部不显著。③环境目标可通过能源结构调整、产业结构升级提升减污降碳协同管理绩效,但交通运输结构的中介效应不显著。④采用不同污染物测算协同管理绩效,发现前述回归结果对不同污染物是敏感的。研究结果表明,目标设置是大气污染物与二氧化碳协同管理的重要驱动力,要将空间异质性、重点管控污染物考虑在内,识别高效协同的结构减排路径,提升减污降碳协同管理绩效。基于上述结论提出应从强化目标协同、引导经济质量竞争、实施差异化协同治理、加强考核协同等方面推进减污降碳协同增效。     

“2+26”城市雾霾治理政策效果评估北大核心CSCDCSSCI

文章将《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》和其后续“攻坚行动方案”的发布作为准自然实验,使用双重差分模型(DID)评估大气污染治理的政策效果。回归结果发现:(1)“方案”的发布对于“2+26”城市的空气具有显著的改善作用,并通过了稳健性检验,构成雾霾的主要污染物PM_(2.5)、PM_(10)和AQI的改善程度最明显,SO_(2)、CO和NO_(2)的改善幅度次之,但O_(3)浓度在政策处理期内不降反升,说明近年来O_(3)污染程度加剧,亟须引起关注。(2)长期视角下SO_(2)和NO_(2)的治理效果较短期情况下相比有所提升,说明有些大气污染物仍然具有进一步改善的潜力,印证了大气污染治理是一项长久的“攻坚战”。(3)引入空间DID分析,通过空间杜宾和双重差分的嵌套模型,放松个体相互独立的假设,从空间维度探讨“方案”的政策效果,对比空间视角下的直接效应与间接效应得出,区域联防联控大气治理手段相比单一地区空气质量改善政策而言能够使得治理效果事半功倍。(4)使用中介效应模型,探讨了“方案”通过减少工业产值占GDP的比重和减少能源消费总量达到空气质量改善的两种作用机制。最后,文章为接下来进一步有效治理大气污染提出了相关的政策建议。     

《大气污染防治行动计划》实施效果评估:双重差分法

大气污染防治行动计划》被认为是史上最严格的一项空气污染治理政策。主要目标是控制区域PM_(2.5)和PM_(10)等污染物的排放量,明确规定了全国地级及以上城市可吸入颗粒物浓度比2012年下降10%以上,该政策始于2013年9月,于2017年底结束。为了科学检验《大气十条》的政策影响效应,选取该政策执行期间(2013—2017年)的125个地级及以上城市,包括72个处理组和53个控制组进行准自然试验,运用双重差分法检验该政策对控制主要空气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3月均排放量的影响,并运用平行趋势检验、反事实检验等方法进行了稳健性检验。描述性统计结果显示:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的月均排放量都得到了显著降低,其中PM_(2.5)和PM_(10)的降幅分别是36.33%和31.87%。京津冀、长三角、珠三角等区域PM_(2.5)浓度分别下降39.6%、34.3%、27.7%,三大区域PM_(10)的降幅分别为38.3%、31.1%、21.9%,其中,北京市PM_(2.5)月均浓度为57.33μg/m~3。但是O_3的排放量下降效果不显著,其含量不降反增,成为我国空气质量新的威胁。回归结果说明,该政策对试点城市大气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的排放量下降产生了显著影响,在1%显著性水平上,月均浓度分别下降685.14%、650.72%、479.05%、359.55%和7.06%。因此,总体上可以认为该项政策已经达标完成,控制了主要空气污染物的排放量。但是分解不同污染物、分区域或者是具体到不同城市的空气质量绝对值仍未达到国家控制标准。最后提出执行科学精细的空气质量监督管理制度和空气污染治理的长效政策等建议。     

“双碳”背景下碳排放交易机制的减污降碳效应北大核心CSCDCSSCI

碳排放交易机制作为国家实现“双碳”目标的核心政策工具,其减污降碳的政策效应引起广泛关注。文章将二氧化碳减排与环境污染治理纳入同一研究框架,基于2010—2019年中国30省份面板数据,以碳排放交易机制为政策背景,采用改进熵权-TOPSIS模型计算环境污染指数测度当地生态环境质量和环境污染程度,以碳排放量与环境污染指数的交乘项表征减污降碳水平,运用双重差分模型与合成控制法实证检验碳排放交易机制的减污降碳效应。研究结果发现:①与非试点省份相比,从政策的平均处理效应来看,碳排放交易机制降低了试点省份二氧化碳和环境污染物的排放,在加入相关控制变量后,试点省份的减污降碳水平提升了16%。从试点个体的政策效应来看,北京、上海、天津、重庆表现较优即碳污排放呈显著下降趋势,广东表现次之,而湖北表现较差。②作用机制分析和异质性检验发现,碳排放交易机制通过能源消耗结构调整和技术创新实现减污降碳协同治理水平的提升,同时,减污降碳水平呈现区域异质性,东部和西部地区表现最优,中部地区表现不佳。③进一步,以灰色关联模型探究各省份碳排放与环境污染物的减污降碳水平协同减排潜力,计算结果发现,上海、广东、广西、贵州、新疆等5个省份的平均关联度值大于其他省份,呈现较高的减污降碳潜力。因此,要加快推进并完善中国碳排放交易市场建设,发挥市场激励型的碳排放交易政策对二氧化碳排放和环境污染物的协同减排作用,通过加大技术创新投入和能源消费结构的转型升级、制定区域差异化的减污降碳政策,加快实现碳排放交易政策的协同效应。     

京津冀PM_(2.5)的主要影响因素及内在关系研究

大气污染物的源排放是形成灰霾天气的内因,气象条件是形成灰霾天气的外因。本研究通过构建PM_(2.5)浓度的两段式分布滞后模型,结合自然环境因素及经济因素对PM_(2.5)的影响因素进行了综合分析。在第一段模型中构建了PM_(2.5)和大气污染物排放量的分布滞后模型,第二段模型中构建了不同的大气污染源对大气污染物排放量的影响因素模型。大气污染物排放源主要包括工业源、生活源、机动车源、集中式污染治理设施源。在工业源中,工业废气重度污染行业是大气污染物排放主要的贡献者;在生活源中,燃煤消费量对大气污染物排放影响很大,这也是冬季供暖期间PM_(2.5)剧增的原因;在机动车源中,尽管黄标车的保有量仅占汽车保有量的10%左右,但却占据了颗粒物排放量的绝大部分。利用京津冀代表性城市PM_(2.5)日度数据研究得出平均气温、平均风速、日照时数、平均气压、降雨量、平均相对湿度、沙尘暴等因素对PM_(2.5)浓度的负向与正向作用。研究发现,大气污染物排放量对PM_(2.5)浓度具有聚集的滞后效应,当期大气污染物排放量、滞后一期、滞后两期、滞后三期大气污染物对PM_(2.5)浓度具有显著的正向作用,且影响依次递减。构建的大气污染物排放量的污染源影响因素模型揭示一个地区煤炭消费量、工业废气重度污染行业工业增加值、黄标车保有量对该地区大气污染物排放量具有显著影响。本研究对优化能源消费结构和产业结构,减少空气污染物排放提出了对策建议。     

雾霾污染的城市间动态关联及其成因研究

面对严重的雾霾天气以及雾霾污染边界不断扩张的严峻挑战,加快创新大气污染联防联控体系以形成跨区域协同治污合力势在必行。本文基于京津冀、长三角、珠三角、成渝、长中游等五大地区96个城市2015年的空气质量指数(AQI)以及PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O~3等6种分项污染物的逐日数据,从时间序列数据"预测能力"的视角,在向量自回归模型框架下识别雾霾污染的城市间动态交互影响效应,运用社会网络分析方法刻画雾霾污染空间关联的网络结构特征。在此基础上,运用二次指派程序从分项污染物视角考察雾霾污染空间关联的关键诱因,并利用双变量Moran指数揭示雾霾污染与其影响因素之间的空间相关性。研究发现,城市雾霾污染之间存在普遍的动态关联关系且呈现出联系紧密、稳定性强、带有明显特征的多线程复杂网络结构形态。不论在地区内部还是在全部样本城市当中,均不存在孤立的城市节点,这意味着面对雾霾污染的空间关联网络,任何一个城市都不能独善其身,均受到来自地区内部和地区以外其他城市以及它们构成的空间关联网络的影响。在六种分项污染物中,PM_(2.5)的空间关联是导致雾霾污染空间关联的最主要诱因。城市雾霾污染与其影响因素尤其是城市人口密度、投资强度、工业污染排放之间存在显著的空间相关性。基于上述结论,中国应当加快构建以防控PM_(2.5)为重点的跨区域雾霾污染协同治理机制,并将其融入城市群发展战略以及区域发展战略之中,最终实现包含雾霾污染协同治理在内的全方位的区域协同发展。     

黄河流域技术创新对PM_(2.5)的影响及其空间溢出效应北大核心CSCDCSSCI

黄河流域是推进空气质量改善和经济社会高质量发展的核心区域,技术创新是破解流域PM_(2.5)污染防治难题的关键手段。该研究以2004—2019年黄河流域79个地级市PM_(2.5)污染数据为样本,利用核密度估计、空间自相关等方法探究PM_(2.5)在空间上的异质性和关联性特征,并将以技术创新为核心的社会经济因素和气温、降水等自然解释要素纳入同一空间面板杜宾模型,分析各因素对黄河流域PM_(2.5)的效应及其空间溢出效应,系统识别和甄别技术创新要素在这一过程中的贡献程度和溢出效应,解析技术创新对PM_(2.5)的作用机制与影响路径。研究发现:①黄河流域PM_(2.5)在空间上呈现显著的异质性和相关性,浓度值较高的地市主要集中于漯河、濮阳等黄河流域下游地区,全局Moran’s I指数均大于0.80且显著为正,空间关联以高高集聚和低低集聚类型为主;②专利授权量的增加通过排放源管控治理、移动源消减治理等路径对本地区PM_(2.5)防治具有正向推动作用,但由于绿色技术标准、绿色补贴等绿色技术壁垒的存在加剧了邻近地区污染治理难度,表现为负向空间溢出效应;③流域城市人均创新指数的提升通过营造良好的创新氛围、激发技术创新内生动力等机制同样促进了本地PM_(2.5)浓度下降,但空间溢出效应并不显著,未能对周边地区产生辐射带动作用。研究基于技术创新对PM_(2.5)防治的影响和空间溢出效应提出适应性对策建议,突出技术创新在空气污染防治中的关键作用,搭建和完善跨区域绿色技术创新体系,加强流域间联防联控机制与竞争合作机制,助推黄河流域空气质量改善、生态保护和高质量发展。     

动态空间视域下京津冀及周边地区大气污染的集聚演化特征与协同因素

基于空间关联分析与动态空间自回归模型,以AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2等6类污染物为研究对象,探寻2013—2018年京津冀及周边地区"2+26+3"城市大气污染的集聚演化特征及相关协同因素。研究发现:(1)大气污染呈复合型演化态势。AQI、PM_(2.5)、PM_(10)以高-高集聚为主,SO_2、CO、O_3为高-高、低-低集聚并存;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2的全局相关程度高,CO、O_3相对较弱;NO_2的局部与全局相关性均不显著。(2)大气污染的"时空尺度效应"非常显著。就本地区而言,经济、社会类因素主要发挥正向作用,生态保护类因素以负向影响为主,且前两者的贡献强度明显高于后者。全面改善京津冀及周边地区的大气质量,可从四个方面推进:一是协调好属地发展诉求与协同治理目标的对立统一关系,建立健全区域内环保利益差核算与转移支付(补偿)机制;二是统筹好全局与局部"共同但有差别"的联防联控步调,构建多中心、复合型联合治理体系,以专项责任目标引导精细化治理行动;三是推动区域"三维一体"协同体系建设,从主体功能分区、清洁产能置换等层面,求解各地区之间达成稳固性合作联盟的"最大公约数";四是完善地方政府绩效及晋升体制改革,以拓展环境治理考核维度、调减经济指标权重等方式,强化其融入区域协同体系的内在动力与主责意识。     

长江经济带PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

生态补偿能改善城市空气质量吗?

生态补偿作为中国的一项重要环境保护政策,在多个自然资源领域取得了显著成效,然而在大气污染防治方面的有效性缺乏相关技术检验。鉴于此,该研究基于2014年1月至2019年12月全国286个地级市月度面板数据,以地方空气质量生态补偿政策的实施为准自然实验,运用多期双重差分法(DID)、倾向性得分匹配(PSM)和三重差分法(DDD)等方法考察了生态补偿政策对辖区内城市空气质量的影响及其作用机制。研究结果显示:(1)地方空气质量生态补偿政策的实施显著降低了城市大气污染物浓度,促使PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的月均浓度分别下降6.881μg/m~3、10.190μg/m~3、5.755μg/m~3及1.647μg/m~3。这表明生态补偿政策有助于促进大气污染外部效应内在化,增加地方政府大气治理积极性。(2)进一步分析可知,生态补偿政策对城市空气质量的改善存在着加速效应,促使PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的月均浓度同比改善率分别提升7.17%、10.90%、6.86%、11.30%。(3)异质性分析显示,适当缩短生态补偿政策的考核周期,有助于加强其对城市空气质量的改善作用。(4)基于三重差分法的机制检验显示,生态补偿政策有助于从整体层面上提高地方能源使用效率,推进城市产业结构高级化,进而有效地改善了城市空气质量。(5)稳健性检验发现,省级层面整体空气质量亦能够得到改善。基于以上研究结论,提出相应建议:首先,不断完善空气质量生态补偿政策,从考核周期的合理化及融资渠道的多元化等方面助力生态补偿长效机制的形成。其次,合理引导地方产业转型升级,持续提升能源使用效率,充分发挥生态补偿对空气质量的改善作用。最后,着力构建国家层面大气污染生态补偿政策,加快形成大气污染联防联控机制。     

中国碳排放权交易的空间减排效应:准自然实验与政策溢出

碳排放权交易制度已然成为我国节能减排的重要环境规制手段之一,但碳交易市场建设在空间维度上的溢出减排效应评估仍然存在不足,减排作用发挥的具体渠道和综合效果亦有待明晰。基于我国碳交易试点2007—2017年的样本数据,利用合成控制法进行准自然实验并结合动态空间杜宾模型综合评估碳交易政策实施的空间减排效应;进而立足于经济发展、能源消费和技术进步渠道分析碳交易政策发挥减排作用的具体路径。研究发现:碳排放权交易试点政策整体上有效促进试点地区的碳减排,其中天津、湖北等地响应迅速且显著。碳交易试点政策在有效抑制试点地区碳排放的基础上,通过政策溢出效应同时有助于抑制邻近地区的碳排放。碳交易政策减排效应发挥存在较长的周期性,长期内其减排作用逐渐显著,且直接减排作用要远强于间接减排作用。经济发展渠道是现阶段碳交易政策发挥减排作用的重要路径,但同时对周边地区碳排放具有促增威胁,而能源消费则是导致碳排放增长的主要阻碍。长期来看,技术进步将成为碳交易政策潜在减排效应有效发挥的关键所在。基于此,积极推动全国性碳交易市场建设,注重区域碳交易市场的均衡发展和有序推进,同时强化区域间绿色经济协同发展和知识技术交流合作,从而形成区域间良性协作的低碳发展模式。     

空气污染、空间外溢与公共健康——以中国珠江三角洲9个城市为例

空气污染对居民公共健康的影响,引起了人们高度的关注。但大多数学者研究从样本的独立性出发且不考虑内生性问题,忽视区域之间空间相关性,所得结论和政策建议需谨慎对待。为了弥补上述不足,本文基于Grossman中国宏观健康生产函数,选取2001—2014年中国广东省珠江三角洲9个城市作为样本,选择以PM_(10)和PM_(2.5)作为空气污染的代理指标,在充分考虑空间效应和严格假设检验的基础上选择合适的空间计量经济学模型,对此进行实证研究。主要研究结果显示:空气污染对居民的公共健康带来了负面影响,即PM_(10)和PM_(2.5)每增加1%,导致哮喘疾病和内科门诊等疾病人数不断上升,且影响都比较大,尤其是对哮喘疾病的影响分别为0.2236%和0.2272%。经济增长对公共健康均有显著的促进作用,影响最大;其它财政医疗支出、卫生技术人员和人口密度等要素对居民公共健康的影响较小。由于空气污染的负外部性,研究还发现,区域之间空气污染的"溢出效应"对领域居民公共健康存在显著的影响,说明忽视空间自相关性的存在,会使得空气污染对公众健康的估计产生偏差。从长期看,空气污染对本地居民公共健康的直接效应都显著为正,PM_(2.5)间接效应显著为负,但PM_(10)间接效应并不显著。因此,各级政府除了在源头上治理污染物的排放,提高公共健康水平外,还应该打破各自为阵的行政垄断,应该作为一个整体,实现跨区域环保合作,共同治理和制定公共卫生政策等。这对区域之间协同减排和保护居民公共健康具有重要的理论和现实意义。     

环境吸收能力对中国PM_(2.5)浓度的影响

大气污染,特别是细颗粒物(PM_(2.5))污染,对人类生产生活造成极大负面影响,是全球共同关注的热点问题,也是我国社会经济高质量发展所面临的巨大考验。环境吸收能力是大气环境系统自身结构与功能健康的保障,对人类在生产生活过程中产生的大气污染物的自动容纳、吸收和消化等作用不容忽视。了解环境中各要素对PM_(2.5)的吸收能力,深入探索环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的影响,对开拓大气污染治理新思路有重要意义。文章选用2004—2017年全国30个省、自治区、直辖市的面板数据,从自然资源禀赋和人类活动影响两个维度构建指标体系测算环境吸收能力指数,并通过面板回归模型、基于MCMC优化的广义面板分位数回归技术和情景分析探讨了环境吸收能力对PM_(2.5)浓度影响及其异质性效应。研究发现:(1)全国环境吸收能力整体水平偏低,且区域间环境吸收能力差异较大。环境吸收能力受自然条件与人类活动的共同影响,自然条件禀赋是影响环境吸收能力强弱的主要因素,人类活动影响是造成环境吸收能力指数波动和地区间差异的主要因素。(2)从总体回归结果来看,环境吸收能力的增强对PM_(2.5)浓度的降低有显著负向影响,在PM_(2.5)浓度较高的地区,环境吸收能力的作用更加明显,但其影响效应不会必然随着PM_(2.5)浓度的上升而增加,并且在极端情况下,影响效应并没有通过显著性检验。(3)从异质性效应分析结果来看,在可持续情景和紧急情景下,环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的作用显著为负,而在悲观情景下,环境吸收能力的作用并未体现。研究结论为我国大气污染防治和环境质量改善有重要启示作用。     

PM_(2.5)污染对京津冀地区人群健康影响和经济影响

京津冀地区是中国工业最为发达的地区之一和空气污染最严重的地区之一,也是国家控制空气污染的重点区域。空气污染导致的健康影响不仅会增加额外健康支出,还会导致过早死亡和工作时间减少,进而影响宏观经济发展。为了评估该地区PM_(2.5)污染引起的健康问题对宏观经济的影响,以及控制空气污染后带来的经济效益和福利的影响,本研究结合可计算一般均衡模型(Computable General Equilibrium)、温室气体与大气污染物协同效益模型(The Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies-Model,GAINS-Model)和健康影响模型对2020年京津冀地区PM_(2.5)污染引起的健康影响和经济影响进行评估。模型结果表明,2020年Wo Pol情景下PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京44.2亿元、天津27.5亿元、河北97.5亿元。PM_(2.5)污染引起人均每年劳动时间损失分别为北京81.3小时、天津89.6小时、河北73.1小时。而劳动力供给和劳动时间减少所造成GDP和福利损失依次为天津(GDP和福利损失分别为2.79%和8.11%),其次为北京(2.46%和5.10%)、河北(2.15%和3.44%)。如果采取积极的控制空气污染物排放政策,在2020年WPol情景下,PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京8.8亿元、天津4.9亿元、河北2.0亿元,较Wo Pol情景下显著下降。PM_(2.5)污染引起人均劳动时间损失分别下降为北京22.0小时、天津23.2小时、河北22.4小时。空气污染物控制政策给北京、天津和河北带来的经济效益分别相当于GDP的1.75%、2.02%和1.46%。因此,本研究显示控制京津冀地区PM_(2.5)污染带来的经济效益非常可观,其中天津效益最高,其次为北京,河北最低。空气污染物的迁移扩散会影响周边省市的空气质量,因此京津冀地区联合控制空气污染效果更好。     

技术异质下中国大气污染排放效率的区域差异与影响因素

近年来中国雾霾天气的频繁发生给人们的生产、生活以及身体健康构成巨大威胁。提高大气污染排放效率,深入挖掘大气污染减排潜力是改善中国大气环境质量,减少和消除雾霾天气发生的重要途径。本文根据生态效率理论,充分考虑到不同区域发展的不平衡因素与技术异质性特征,在共同前沿方法框架下科学测算2006—2014年间中国30个省份的大气污染排放效率,在此基础上分析效率的区域差异,利用"技术差距比(TGR)"这一指标衡量东部、中部与西部三大区域之间大气污染排放技术的差距,并从"技术"与"管理"两个维度进一步将各省份大气污染排放无效率分解为"技术差距无效率(TGI)"与"管理无效率(GMI)",以此定位各省份大气污染防治的薄弱环节,进而构建策略矩阵,将全国各省份归入四个不同排放效率特征的方阵,并给出相应的优化路径与措施;深入揭示大气污染排放效率与排放强度之间的内在联系,提出"大气污染排放强度效率"这一全新概念并考察其演化趋势;利用面板Tobit回归模型检验影响我国省际大气污染排放效率与排放技术的外部环境因素。实证结果表明:1中国大气污染排放效率整体水平偏低,年均仅为0.493,污染减排潜力巨大;2中国大气污染排放效率与排放技术的地区差异显著,无论是大气污染排放效率还是排放技术水平,东部地区都是明显高于中部与西部地区;3中国大气污染的实际排放强度明显高于潜在排放强度,这表明大气污染排放强度还存在很大的改进空间;4经济发展、产业结构升级与科技创新对大气污染排放效率与排放技术的提升均有显著促进作用,煤炭消费比重上升与人口密度过大则对其有显著抑制作用;5本文的研究结论支持"波特假说"与"污染避难所"假说。     

中国碳交易下的工业碳排放与减排机制研究

中国工业的高能耗投入在带来经济快速增长的同时也导致碳排放的急剧增加,作为全球最大的碳排放国,中国肩负着巨大的减排责任。为了探索减排方式,中国自2013年先后在7个省市建立了碳排放交易市场。研究碳交易对工业碳排放的影响及作用机制,有助于科学评价政策,为全国工业碳交易市场的推行提供合理的建议。本文利用中国30个省份规模工业碳排放数据,首先分别采用DID和PSM-DID方法考察了碳排放交易对工业碳排放和碳强度的影响,其次在使用SFA测算出各省规模工业能源技术效率和能源配置效率的基础上探讨了碳交易发挥作用的机制和影响大小。结果发现:(1)碳交易对试点地区规模工业的碳排放量和碳强度有显著抑制作用,分别使二者下降4.8%和5.2%;(2)碳交易分别使试点地区的工业能源技术效率和配置效率显著提高0.03和0.08;(3)碳交易发挥作用的机制与规模工业的能源技术效率有关。能源技术效率的减排效应大于能源配置效率的增排效应,最终导致政策具有减排作用。这些结论说明,想要推进中国碳交易市场的发展并使其长期发挥减排作用,必须要加快碳交易市场相关配套制度的改革,包括碳价机制和配额分配机制等,使市场交易与政府调控有效结合;淘汰落后产能,增加研发投入,鼓励工业企业使用新技术;转变能源消费结构,倡导新能源和清洁能源的使用。     

区域机动车污染物总量排放特征与削减量分配

随着区域经济一体化的日益深入与机动车保有量的快速增长,机动车尾气污染已成为影响城市群空气质量的重要威胁。由于大气流动性等原因,大气污染治理的范围亟需从单一城市层面扩展到区域层面,因此,研究区域机动车污染物排放总量的排放特征,并据此提出区域减排的对策措施变得尤为重要和紧迫。京津冀协同发展已上升为重大国家战略,因此,本文以京津冀地区为例,分析2007-2011年的机动车常规污染物(CO,NOx,HC,PM)区域总量的排放特征,并从区域内部的污染物分担率角度,分析不同省市的污染物贡献程度。然后以2012年的区域排放总量为基础,根据地区间的产业结构、经济水平和空气质量差异运用改进的等比例分配方法分配污染物区域总量减排指标,结果表明:京津冀四种污染物总量除个别年份波动外均呈现上升趋势,而从区域内部分担率上看,河北省对污染物排放贡献率呈上升趋势,北京和天津均呈现递减趋势。在2012年的基础上降低10%的目标下,计算得各地区削减率分别为:CO(北京12.4%,天津10.0%,河北77.7%),NOx(北京33.1%,天津11.1%,河北55.8%),HC(北京9.0%,天津5.2%,河北85.8%),PM(北京24.0%,天津13.2%,河北62.8%)。因此,建议将京津冀机动车污染物总量减排的重点放在河北省,加快在河北省内实行更高的机动车污染物排放标准,并加大对新能源汽车的投入,以降低区域机动车污染物的排放总量。