中国省域PM_(2.5)污染的空间实证研究

由于我国空气污染状况的日趋恶化,研究空气污染的形成因素并制定相应的污染治理政策对于我国生态文明建设有着重要的意义。基于STIRPAT环境效应分析模型,文中利用空间分析工具对选取的31个样本区域的PM2.5排放污染进行了空间探索性分析与空间计量检验。空间探索性分析结果表明:通过计算全局空间Moran’s I指数测算出样本区域PM2.5排放污染具有较强的空间自相关性,局部空间聚集检验则显示出样本区域PM2.5排放污染除具有自相关性外还表现出一定的空间异质性。进一步的空间计量检验结果显示样本区域GDP总量的增长将使得PM2.5污染继续恶化,而提高样本区域人均GDP水平则能有效的降低污染水平。样本区域在能耗上的空间交互影响也较为明显,对于选取的三个能耗指标,煤炭消耗的增加无论对于区域自身还是邻接区域都已成为加剧PM2.5排放污染的主要因素,原油消耗的增长只对邻接区域污染水平产生了影响,而电力消耗的提高缓解了区域自身的PM2.5排放污染但加剧了邻接区域的污染。由于空间溢出效应的影响,样本区域PM2.5污染表现出了很强的空间相关性,这就要求在相关污染治理政策的制定上要充分考虑到空间因素的影响,不仅要从经济发展方式和能源消耗结构的改变等环节入手,同时还要加强省域之间的协调促进,最终实现对污染的有效治理。     

南昌市环境空气污染时空变化特征及影响因素研究

选取2014~2017年南昌市不同时间尺度AQI及主要空气污染物数据,利用GIS技术、神经网络分析、后向轨迹模型及地统计分析方法,分析了南昌市环境空气污染时空变化特征及影响因素。结果表明,南昌市近年来空气质量总体变化不大,空气质量等级以良为主,占全年比例为57%~61%。但首要污染物变化较大,即PM2.5比例显著下降,NO2和O3比例显著上升,PM10变化不大。南昌市空气污染季节变化显著,冬春季空气质量较差,以PM10、PM2.5污染为主,夏季空气质量最好,以O3污染为主。空气污染周变化以周末及周一污染较重、周四污染最轻,说明南昌市空气污染除了与群众出行习惯有关,还存在其他影响因素。南昌市空气质量日变化呈双峰型（9:00~11:00和20:00~22:00）,主要受上、下班高峰期带来的交通尾气影响。南昌市空气污染空间变化呈典型的“郊区-市区”分布,其中AQI、PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO值均以市区较高、郊区较低,而O3的空间分布规律正好相反,这主要与城区NOx排放较多,O3易与其迅速反应而消耗有关。后向轨迹聚类分析结果表明,来自本地的短轨迹气团占比高,对PM2.5、PM10、NO2、O3的影响大。气象因素上,PM2.5、PM10、NO2受相对湿度影响较大,O3受温度影响较大。     

淮海经济区PM2.5时空特征及影响因素

PM2.5对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM2.5时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义.首先采用时间序列分析对研究区PM2.5浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM2.5时空特征,最后基于淮海经济区PM2.5空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM2.5浓度的影响因素及其空间异质性.结果 表明:(1)淮海经济区逐日PM2.5浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的"U"型趋势.逐日PM2.5浓度振荡周期短周期为2～3d,长周期为6～7d.(2)淮海经济区PM2.5浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律.全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域.(3)淮海经济区PM2.5浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM2.5浓度影响存在显著的空间异质性.     

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。     

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。     

中国城市环境规制对PM2.5污染的影响效应

基于2005～2015年中国城市环境规制与PM2.5污染的面板数据,利用面板灰色关联、空间计量和中介效应模型探究环境规制对PM2.5污染的时空关联影响、直接效应及作用机制.研究发现:(1)环境规制与PM2.5污染具有显著为负的时空关联性,其时序关联强度均值为负,呈"W"型波动变化,且空间关联强度负值城市占比较高.(2)环境规制对PM2.5污染起到明显的抑制作用,而邻近城市环境规制的溢出效应并未发挥促降本地PM2.5污染的积极作用.(3)环境规制促降PM2.5污染的重要中介变量分别是工业生态效率和技术水平,环境规制通过提升工业生态效率降低PM2.5污染的间接效应占比达55.69％,而通过提高技术水平降低PM2.5污染的间接效应占比为4.85％.(4)环境规制对PM2.5污染的影响呈现空间异质性,其并不能有效降低东部、中部和东北地区城市的PM2.5污染,而对西部城市PM2.5污染起到明显的改善作用.     

城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

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。     

长江中游城市群PM2.5时空特征及影响因素研究

近年来,伴随着工业化和城市化进程的加快,长江中游城市群灰霾天气持续增多,空气污染问题日益突出。基于2015年1月至2016年2月长江中游城市群189个空气质量监测站点的PM2.5逐时监测数据,采用普通克里金插值、探索性空间数据分析法和相关系数法,从年、季、月尺度上分析了PM2.5的空间分布格局及其影响因素。结果表明：（1）在年尺度上,长江中游城市群PM2.5浓度空间分布总体呈现出明显的北部高南部低,局部地区略有突出的特征,该区PM2.5浓度年均值为55.28 μg/m3,其中湖北省PM2.5的年均值为三省市最高,为68.17 μg/m3;其次为湖南省,年均值为53.66 μg/m3;江西省PM2.5的年均值较小,为44.01 μg/m3。（2）在季节尺度上,长江中游城市群PM2.5浓度表现出冬春季高,夏秋季低的现势性,这与区域内夏季高温多雨、冬季低温少雨的气候条件密切相关。（3）长江中游城市群PM2.5月浓度变化大致呈U形分布,1月份PM2.5浓度最高, 1~6月份,PM2.5浓度呈逐步下降趋势, 6~8月份,区域PM2.5浓度处于“U”字的谷底。（4）NO2、CO是影响PM2.5浓度的两项主控大气污染物,而降水量和相对湿度则是影响PM2.5浓度的两个重要气象因素。 关键词： PM2.5浓度;时空特征;气象因素;长江中游城市群     

中国区域污染影响因素:基于EKC曲线的面板数据分析

在分析经济增长、产业结构变化、技术进步等区域污染影响因素作用机理的基础上,构造带有三次项的环境-收入简约模型,利用1998-2007年间我国30个地区包括水污染、大气污染与固体废弃物污染在内的5类区域污染指标及其主要影响因素的省际面板数据,对环境库兹涅茨曲线假设进行实证检验,探讨导致我国区域污染恶化的主要区域污染影响因素。研究结果表明:经济增长和贸易开放水平对区域污染排放的影响有正有负;人口规模和政府环保管制对区域污染排放影响不显著;科技水平的提高能有效降低区域污染排放;产业结构不合理、能源利用率低会加剧区域污染排放。指出提高经济发展质量、加大环保科研投入、转变贸易增长方式、加强对FDI的环保规制、优化产业结构、提高能源利用率是促进我国经济环境协调发展的重要保障。     

区域大气污染空间效应及产业结构影响

目前,中国大气污染问题愈发严峻,由大气污染所导致的公共健康风险及经济损失日益突出,探询污染的形成原因、影响因素是制定治理政策的重要依据。本文针对大气污染的主要污染物PM10进行研究,特别探讨中国31个省市自治区本地与异地之间PM10交互影响的问题及产业结构影响。首先,分析全局空间相关性,发现地区间PM10存在着空间自相关,且逐年增强;其次分析局域相关性,发现中国北方部分地区出现高-高类型的集聚,主要集中于北京、天津、河北、山西、山东、河南、黑龙江、吉林和辽宁等9个省份;南方部分地区出现低-低类型的集聚,主要集中于广东、海南、广西、贵州以及云南等5个省份。虽出现个别年份的波动,但从长期看,各集聚区均处于较稳定状态;第三,建立空间计量模型对PM10进行比较全面的模型数据分析,包括经济社会、经济结构以及气候等因素对PM10的影响,以较为新颖的视角刻画PM10的形成,发现地区间PM10的交互影响存在着"负效应",分析表明这种"负效应"具有短期性,而且"负效应"与"溢出效应"可能存在联系。此外,重点分析工业中对PM10贡献较大的典型行业,以及以典型行业为代表的工业结构对我国东、中、西部地区PM10的影响特点,与劣质煤进口量逐年增大的事实相结合,阐述了降低PM10的困难所在。最后,基于实证分析结果论证影响不同地区PM10的主导因素,空间因素对PM10的影响,长期看在部分地区通过产业转移的方式降低PM10的不可行性;论证中,以北京地区为主要分析案例,发现交通拥堵程度以及空间因素是其出现高雾霾的重要原因。根治雾霾,区域间的联合治理势在必行。     

地方政府竞争、环境规制与中国城市空气污染

中国空气污染格局受到政策因素的深刻影响,财政分权和政绩考核背景下的地方政府竞争能够激励污染性产业发展进而加剧环境污染。政府层面的环境规制和企业层面的技术进步则减少了单位产能污染排放。两种力量的相互制约塑造了中国城市空气污染的格局。本文基于2003—2013年地级以上城市数据,以综合污染指数刻画空气污染程度,使用面板数据模型和空间杜宾模型探讨空气污染影响因素及其空间效应。结果表明:(1)在研究时段空气污染和污染性产业空间动态一致,均有向东部地区转移的趋势,污染性产业的存量对污染的加剧作用比增量更为显著。(2)地方政府竞争能够显著增加本地和周边地区空气污染。环境规制是抑制空气污染的重要方式,但本地的高规制将造成周边地区污染加剧。技术进步能够有效降低空气污染,且不具有显著的空间效应。(3)抑制空气污染的因素(环境规制、技术进步)比加剧污染的因素(地方政府竞争、污染性产业增长)作用效力更强,在一定程度上解释了污染产业发展的同时空气污染程度降低的现象。文章启示调整政府主导的经济发展方式,贯彻环境规制的科学制定与严格执行,促成企业创新驱动是减轻空气污染的重要途径。     

城市PM_(2.5)年均浓度达标策略研究

细颗粒物已经成为影响城市和区域空气质量的首要污染物。根据我国74个重点城市PM2.5年均浓度监测数据,分析了我国大气细颗粒物污染状况和区域分布特征。结合环境空气质量标准和"国十条"的要求,综合考虑不同区域空气污染特征、经济发展水平和环境管理需求的差异,提出了不同区域城市PM2.5年均浓度达标年限,并从管理机制、管理手段、达标途径等方面提出了我国城市PM2.5年均浓度达标策略。     

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。     

长江中游城市群土地利用变化对PM2.5污染的影响及空间溢出效应

城市群已成为当今中国空气污染的重灾区,严重损害了区域生态环境与人体健康,但少有研究考虑如何通过优化土地利用结构,使大气环境的自然净化能力最大化,进而减少既定污染排放对空气质量的负面效应。鉴于此,以城市化进程迅速、空气污染严重的长江中游城市群为实证对象,从土地利用结构的视角出发,利用自主反演的高精度PM_2.5数据,基于广义可加模型与空间回归模型,揭示2005～2020年土地利用变化对PM_2.5浓度的非线性影响及其空间溢出效应。研究结果表明：(1)2005～2020年长江中游城市群建设用地大幅增加而耕地持续减少,PM_2.5浓度在2011年前后呈现先上升后下降趋势,并具有显著的空间自相关性;(2)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响为复杂的非线性关系,其中建设用地与耕地变化对PM_2.5浓度的影响存在边际递减效应;(3)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响存在显著的空间溢出效应,且除草地外,各地类对PM_2.5浓度影响的直接效应均大于间接效应;(4...     

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。     

投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性影响北大核心CSCDCSSCI

作为助推生态文明建设的有力手段,环境规制对绿色全要素生产率的影响研究日益成为热点。文章通过引入空间溢出和门槛非线性效应,研究以政府治污为主导的投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性时空影响。首先从空间溢出和非线性门槛视角揭示了投资型环境规制影响绿色全要素生产率的理论机制,并考察了非线性影响关系的特征事实;其次立足绿色低碳转型目标,基于纳入碳排放、PM2.5等非期望产出的SBM模型,测算2001—2019年中国省级层面绿色全要素生产率,并从纯效率、技术进步和规模效率角度分解三者贡献;而后基于空间计量模型,选取Queen邻接权重矩阵和地理距离权重矩阵分析投资型环境规制对绿色全要素生产率的非线性时空影响;最后采用多重门槛模型检验在不同单位GDP能耗条件下,投资型环境规制对绿色全要素生产率的影响机制。研究结果表明:(1)与2001—2011年相比,2012—2019年全国省级层面的绿色全要素生产率增幅较大,且技术进步是绿色全要素生产率增长的主导动力,而绿色全要素生产率的区域差距总体上呈缩小趋势;(2)考虑空间效应后,投资型环境规制与绿色全要素生产率存在倒“U”型关系,且其影响强度具有时空异质性,倒“U”型影响在2001—2011年期间、中西部地区更为突出;(3)从空间溢出视角看,全国省级层面绿色全要素生产率具有显著空间相关特征,且投资型环境规制对绿色全要素生产率具有显著正向空间溢出效应,不同时期、不同区域的空间溢出效应具有异质性;(4)投资型环境规制对绿色全要素生产率的影响具有非线性门槛效应,当单位GDP能耗低于一定门槛条件后,弱化投资型环境规制才能促进绿色全要素生产率提高。最后,文章从综合利用环境规制工具、构建区域协同高效的环境规制政策、探索跨区生态补偿机制、强化绿色技术转型以及优化产业结构等方面提出政策建议。     

开放经济、环保财政支出与污染治理——来自中国省级与行业面板数据的经验证据

首先按照各省环保财政支出占GDP比重与按主成分分析法计算的地方环境污染物排放综合指数的排名情况把中国30个省份分成两个区域,区域1环保财政支出污染治理效应较强,区域2环保财政支出污染治理效应较弱。区域1包括北京、海南等14个省市,区域2包括天津、上海等16个省市。其次基于2007—2014年中国省级和行业面板数据,分析开放经济、环保财政支出对污染治理的影响。最后借鉴门限回归模型检验开放经济是否存在环保财政支出与污染治理的门槛效应。结果显示:(1)环境污染物排放存在区域差异和行业差异,区域1呈现出开放程度和污染物排放双低的特征,而区域2则表现为双高特征。制造业、电力、煤气及水的生产和供应业污染物排放较高,采掘业污染物排放年均增长速度最快。(2)样本期内省级和行业面板数据均表明开放经济与环境污染物排放显著负相关,对外开放不是助推环境污染的原因。(3)中国环保财政支出与环境污染物排放显著负相关,环保财政支出具有显著的污染治理效应。(4)开放经济对环保财政支出的污染治理效应具有门槛效应,当进口和出口贸易总额高于门槛值-1.221、-1.016时环保财政支出的污染治理效应很难发挥。(5)以进、出口贸易总额为门槛变量时,有107个观测值低于门槛值,占总观测值的44.58%,其中有59个位于区域1,占55.14%。鉴于此应继续加大环境保护财政支出,进一步提升环保财政专项支出在GDP中所占比重,保持适度的对外开放,优化能源消费结构和实现产业结构升级,全面改善环境质量,提升开放经济下环保财政支出的污染治理效应。     

城市创新能够驱散雾霾吗?--基于空间溢出视角的检验

中国多城市群大范围持续遭遇雾霾等空气环境问题,不仅严重影响着人民生活健康,同时成为制约中国社会经济发展的主要瓶颈。创新驱动作为引领发展的重要源泉,是治理城市雾霾的重要手段。因此,本文利用2004—2016年中国地级市PM_2.5浓度、创新等数据,基于STIRPAT模型,通过空间计量方法在同时考虑空间横向维度及时间纵向维度下就中国城市创新对雾霾的影响进行了实证分析,并进一步从城市创新对雾霾的动态效应、作用距离阈值等多个角度进行了稳健性检验。实证结果表明:①中国城市雾霾污染呈现明显的空间溢出效应和高排放俱乐部集聚特征。②中国城市创新具有积极的减霾作用。从横向空间维度来看表现为积极的空间溢出效应,但存在一定的有效距离阈值。从纵向时间维度来看,减霾效应整体存在边际递减态势。③交通便利化及能源效率的提高有效抑制了城市雾霾污染的加剧,以煤为主的能源结构仍是城市雾霾污染加剧的一大诱因。基于上述事实,本文提出以下政策建议:中国在城市雾霾治理过程中应实施科学规划,布局联防联控。防止城市"单边"治霾努力成果被周边城市的"泄漏效应"所削减;聚集创新要素,打造创新型城市引擎。在城市群内部形成创新竞争、合作机制,创新重塑城市群发展模式以缓解城市雾霾污染;考虑到城市创新对于雾霾治理红利存在边际递减态势,除上述减霾渠道外,治霾政策仍需坚持从源头着手,优化产业、能源结构,促进能效、路效提高,最终成就美丽城市。     

“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。