“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。     

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。     

长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。     

“2+26”城市治霾方案效果评估:以山东省为案例的研究

以京津冀大气污染传输通道“2+26”城市为对象的区域性雾霾专项治理已经开展两年有余。要判断“2+26”城市治霾方案的实施是否取得了显著成效需要通过科学的实证分析加以验证。采集山东省13个内陆城市2016—2018年每日空气质量指数(AQI)、六种单项污染物(PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3)浓度以及气象条件等数据,以其中属于“2+26”城市的7城市作为实验组,其余6城市作为对照组,基于双重差分法,对“2+26”城市治霾方案在山东省相关城市的实施效果进行评估,试图分离方案实施所带来的环境效应。结果表明:①“2+26”城市治霾方案的实施总体上有效,对污染传输通道7城市空气质量指数(AQI)指标的降低发挥了显著作用。②“2+26”城市治霾方案对污染传输通道城市的PM 2.5、PM 10、CO浓度的降低有显著贡献,但对SO 2、NO 2和O 3指标的改善贡献并不明显。③对方案进行分时段动态效应分析发现,《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》的发布并未对污染传输通道城市空气质量改善产生立竿见影的效果,而《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》《京津冀及周边地区2018—2019年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》的落实和执行才是“2+26”城市治霾方案显著见效的保障。该研究在严格遵守双重差分法前提条件的同时,还通过了一系列稳健性检验确保评估结果的可靠性。     

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。     

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。     

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。     

碳交易政策的协同减排效应北大核心CSCDCSSCI

碳减排和大气污染物减排工作是中国可持续发展的双重战略任务。碳交易政策是气候变化政策的核心议题,其关键在于通过设定排放总量控制目标,倒逼排放主体实现减排。作为调节经济发展和环境压力的市场型政策工具,碳交易政策能否对碳排放强度以及PM_(2.5)和SO_(2)等大气污染具有协同减排效应值得深入研究。该研究以2006—2018年中国276个地级市面板数据为基础,以碳交易试点政策实施作为准自然实验,运用双重差分模型进行实证研究;进一步将样本城市划分为东、中、西3个子样本,探究区域异质性,并将中介模型纳入分析框架,探究技术创新对碳交易影响温室气体和大气污染物排放的传导机制。结果表明:①碳交易政策在降低碳排放强度的同时,也能有效实现PM_(2.5)与SO_(2)协同减排;②异质性分析结果表明,碳交易政策对大气污染物和二氧化碳的减排作用大小表现为西部地区最大,中部地区其次,东部地区最小;③碳交易政策对地区降污减排的中间作用机制表现为技术创新对碳交易和碳强度、SO_(2)、PM_(2.5)的显著中介效应。这些结论表明:在城市大气环境治理中应充分发挥市场机制作用,扩大碳排放权交易制度的市场与主体范围;在全国范围内推广碳交易政策,要将区域异质性考虑在内,增强对大气污染的区域协作治理。另外,城市规划建设要以促进技术进步和提高能源利用效率为立足点,获取环境经济综合效益。研究结果为完善中国碳交易制度,优化污染物协同减排路径,实现绿色发展提供理论借鉴。     

长江三角洲城市群PM_(2.5)时空演变及影响因素

科学识别PM_(2.5)的空间分异及其驱动因素,是实现区域空气污染治理的关键。以国测点日均PM_(2.5)浓度为数据来源,基于多种空间分析方法,研究长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度的时空演变及影响因素。结果发现:(1)2013～2017年,长江三角洲城市群的PM_(2.5)年平均浓度,处于不断下降的趋势;城市间的差异,呈现逐渐减少的趋势。(2)一年中,12月份的PM_(2.5)浓度最高,8月份的PM_(2.5)浓度最低。1～12月,PM_(2.5)浓度先减后增。(3)2013年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在江苏省;2017年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在安徽省。5年间,PM_(2.5)浓度的空间重心,向安徽省转移72 km。(4)长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度存在明显的空间自相关。存在PM_(2.5)浓度高-高值区、低-低值区"扎堆"现象,且集聚程度趋于增大。(5)影响PM_(2.5)浓度的因素包括了自然因素和社会因素。自然因素中,降雨与PM_(2.5)浓度显著相关。社会因素主要来自工业排放、交通排放和能源消耗。其中,能源消耗的影响程度最大,工业排放次之,交通排放最后。     

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。     

“2+26”城市联合防治行动对京津冀地区大气污染物浓度的影响

本文利用全国320个城市的大气污染物浓度数据,实证分析了2017年北京、天津以及周围其它26个城市("2+26"城市)联合防治行动的效果和影响。研究发现:联合行动显著降低了"2+26"城市各类大气污染物浓度,PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度分别降低了5. 906μg/m~3、12. 572μg/m~3、4. 673μg/m~3、0. 074μg/m~3和20. 303μg/m~3,该地区空气质量明显改善。与其邻居城市相比、与其他集中供暖城市相比,这一结果依然稳健。NO2浓度仅仅在秋冬季实现显著下降,说明"2+26"城市实施的错峰运输和提高油品质量等措施能够有效地降低NO2浓度。更进一步,通过比较"煤改气、煤改电"工程、改造和淘汰小型燃煤锅炉、"散乱污"企业治理、VOCs企业治理4项主要治理措施,发现"煤改气、煤改电"工程和"散乱污"企业治理措施对于降低该地区PM_(2. 5)和PM_(10)浓度发挥了重要作用。从区域来看,北京、天津、石家庄、廊坊等北部城市的治理成效明显,东南部一些重工业城市的治理效果相对有限,空气质量改善不明显。由此可见,"2+26"城市在治理目标、治理力度、财政支持力度和执行严苛性等方面并不均衡。因此,"2+26"城市应更加注重打破行政权限、统筹布局、均衡发力,共同推动产业结构优化升级和清洁能源替代进程,从根源上进行大气污染防治。     

不同情境下京津冀大气污染治理的“行动”博弈与协同因素研究

我国区域大气污染治理模式主要分为属地治理与合作治理两种,合作治理已成为解决京津冀大气污染难题的共识。但从已有的治理效果而言,资源禀赋、经济结构、"政治位势"差异等引致的非对称利益博弈,使京津冀三方在治理进程中往往会偏好于不同的行动策略,呈现为个体理性与集体理性的动态性重复博弈。基于地区利益博弈视角与联防联控行动逻辑探索实现"常态化"跨域协同治理的动态演化路径,是实现京津冀大气污染有效治理的战略要求与必然选择。针对当前京津冀大气污染治理实情,构建无、有中央政府约束下属地治理与合作治理"行动"博弈模型,探讨各方主体行动选择的演化路径与均衡策略。运用数值模拟方法比较无、有中央政府约束下各类协同因素变动对京津冀大气污染合作治理联盟达成与巩固的影响,考察实现稳固性协同治理的动态演化均衡机制。研究发现:在属地治理模式下,无论中央政府是否实行约束,京津冀三方均倾向于选择"搭便车"策略,这将可能导致"诸侯治理"与"约束失灵"的两难困境;在合作治理模式下,基于共同发展利益目标,京津冀三方会更有效地选择合作治理策略,但存在基础条件差距所引致的行动"滞后性"问题,中央政府差异化约束是平衡地区发展差距、缩小行动策略"滞后区间"的有效保障。因此,京津冀三方要积极借助中央政府宏观约束措施的引导,建立健全信息共享机制、监督约束机制、利益分配机制、成本分摊机制、生态联动绩效机制等,通过生产技术创新、产业结构优化、新能源应用等途径全力挖掘提升合作治理收益、降低合作治理成本的潜力,以促进本辖区治理效益提升基础上的有效互动。同时,中央政府要基于京津冀三方的治理收益、成本差异,进一步研究如何以适当的约束措施与调控力度融入各类协同因素的调整过程,巩固京津冀"常态型"合作治理联盟的稳定性。     

中国城市群空间结构对大气污染的影响

空间结构是城市群发展在空间维度的反映,并且对经济、社会、环境可产生溢出效应。随着大气污染逐渐制约城市群生态文明建设和高质量发展,亟须探索城市群空间结构对大气污染的影响。作者以我国19个城市群为研究对象,采用2000—2016年面板数据,通过位序-规模法则测度的中心度指数反映城市群空间结构,运用遥感影像反演的PM_(2.5)浓度反映大气污染状况,使用固定效应模型分析城市群空间结构对大气污染的影响。研究结果表明:第一,我国城市群空间结构具有明显的多中心化特征。其中,长江三角洲、珠江三角洲、京津冀、成渝、中原、关中平原、山东半岛、辽中南、海峡西岸、哈长、宁夏沿黄、长江中游、呼包鄂榆城市群是多中心空间结构,黔中城市群由单中心演化为多中心,只有滇中、晋中、北部湾、天山北坡、兰西城市群是单中心空间结构。第二,城市群PM_(2.5)浓度均值演化呈现出先上升、后下降的倒U形特征。其中,长江三角洲、珠江三角洲、成渝、黔中、山东半岛、海峡西岸、晋中、北部湾、长江中游、兰西城市群PM_(2.5)浓度呈现倒U形演化特征,京津冀、中原、关中平原城市群PM_(2.5)浓度呈现N形演化特征,滇中、呼包鄂榆、宁夏沿黄、天山北坡城市群PM_(2.5)浓度持续保持在较低水平。第三,城市群空间结构对大气污染的影响呈现出线性负相关关系,提高中心度可以减少大气污染。这也在一定程度上说明了中国城市群空间结构的多中心化是造成大气污染的原因之一。     

基于理性预期理论的大气污染经济成本评估

我国大气污染形势严峻,科学合理地评估大气污染的经济损失不仅有益于政策效益分析,同时是“绿色国民经济”核算的一项基础性工作。基于我国2013年2月到2018年7月的区县月度房屋交易数据和7种大气污染指标(AQI、SO₂、NO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5)的浓度数据,运用特征价格模型实证量化大气污染物减少的边际支付意愿(MWTP)和总经济损失。首先通过改变理性预期的时间段验证理性预期假设的成立,在此基础上采用理性预期方法解决遗漏变量所导致的内生性问题。研究结果显示:①NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀每上升1μg/m³,房价分别降低约2.04%、0.028%、0.34%和0.39%;而SO₂与O₃对房价的影响并不显著。②近年来大气污染的经济损失有所降低,政府的治理效果显著,但仍不容小觑。2013年AQI、PM₁₀和PM_2.5未达标导致的经济损失分别约为35600亿元、19300亿元和24100亿元,约占当年GDP的6.06%、3.29%和4.11%;2018年分别降低至19200亿元、5300亿元和6700亿元,占当年GDP的2.14%、0.60%和0.74%。尽管PM₁₀和PM_2.5浓度也在逐年下降,但仍未达到《环境空气质量标准》所要求的二级限值。最终评估结果显示,PM₁₀和PM_2.5二者导致的经济损失的加总数值,与AQI得到的数值相差无异。进一步证实了我国当前大气污染导致的社会经济福利损失主要是来自PM₁₀和PM_2.5的超标,因此治理“雾霾”是改善当前空气质量的关键。     

常州市大气PM_(2.5)中水溶性离子组成及来源

于2013年3月~2014年4月采集常州市郊区、工业区、居民区和背景点的春季、秋季大气PM_(2.5)样品,用离子色谱法分析其中水溶性离子成分,对其组成、分布特征及来源等进行研究。结果表明:SO_4~(2–)、NO_3~–和NH_4~+是常州市PM_(2.5)中的主要水溶性离子,3种离子在PM_(2.5)中占比为18%~33%。不同功能区之间水溶性离子的占比和差异较小,常州背景点可能受到周边城市污染输送的影响。在PM_(2.5)中,NH_4~+与SO_4~(2–)和NO_3~–主要以(NH_4)_2SO_4和NH_NO_3存在;硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)是衡量二次无机粒子转化的有效手段,常州市各功能区的SOR均大于NOR;春季SOR0.25,NOR0.1,满足发生强烈光化学氧化反应的条件。     

1998～2016年长江经济带PM2.5时空演化的多尺度分析

基于全球大气PM_(2.5)年均浓度栅格数据集,采用重力模型、变异系数和探索性空间数据分析等方法,从区域、省域、市域、县域和栅格等多个尺度,对长江经济带PM_(2.5)时空演化特征进行系统分析。结果发现:(1)1998～2016年,长江经济带PM_(2.5)年均浓度均高于全国平均水平,且大体呈"倒U型"变化趋势,2005年是长江经济带PM_(2.5)年均浓度变化的重要拐点;(2)长江经济带PM_(2.5)的时空演化表现出显著的空间尺度效应,在不同空间尺度上,PM_(2.5)年均浓度的空间分异特征具有明显差别,但其空间差异均呈扩大态势;(3)长江经济带PM_(2.5)年均浓度存在显著的空间正相关性,且主要表现为高值集聚特征。     

京津冀联动执法对空气质量的改善效应

邻近区域空气污染物的输送使得空气污染治理变得复杂,京津冀也面临着本地区空气质量改善和跨区域污染治理的双重压力。在京津冀区域生态环境协同治理的背景下,探究联动执法行动对于空气质量改善的效应,有一定的现实意义。文章以京津冀地区13个城市为实验组、大气污染传输通道中除京津冀以外的18个城市为控制组,基于AQI日度数据,采用双重差分模型对2015、2016、2017年开展的三次环境联动执法行动实施效果进行实证检验。研究发现:(1)三次环境联动执法行动显著降低了京津冀空气质量指数,有效改善区域空气质量;(2)从三次联动执法行动结果的纵向比较来看,相较于首次环境联动执法行动,后期开展的执法行动对空气质量的影响明显降低;(3)从行动执行周期来看,短、中、长期联动执法行动对空气质量的改善效果逐渐减弱;(4)从整体来看,联动执法行动对空气质量的改善效果在执法行动结束后难以持续,甚至出现行动结束后空气质量迅速恶化的现象。这意味着,虽然运动式治理的方式存在诸多弊端,但不可否认,短期的环境联动执法行动仍是防治大气污染、改善区域环境质量的有效途径。因此,要充分发挥这一治理方式的有效作用,通过定期开展短期联动执法行动达到降低污染物浓度的目的。同时,若要从根本上解决大气污染问题,实现空气质量的持续、有效改善,应调动京津冀地方政府进行大气污染联合治理的积极性,建立环境联动执法的长效机制。     

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。