◎吳建南

◎秦 朝2

◎張 攀2

（1.上海交通大學(xué)國際與公共事務(wù)學(xué)院，上海200030；2.西安交通大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，陜西西安710049）

霧霾污染的影響因素：基于中國監(jiān)測(cè)城市PM2.5濃度的實(shí)證研究

◎吳建南1，2

◎秦 朝2

◎張 攀2

（1.上海交通大學(xué)國際與公共事務(wù)學(xué)院，上海200030；2.西安交通大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，陜西西安710049）

近年來，我國多個(gè)地區(qū)遭遇嚴(yán)重霧霾天氣，極大影響了人們的健康與生活?；?014年全國設(shè)立PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)城市的數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸和敏感性分析方法，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公共治理兩個(gè)維度探索了PM2.5的影響因素，即我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失調(diào)是霧霾天氣的深層次誘因；從污染物的排放源來看，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、機(jī)動(dòng)車尾氣和建筑揚(yáng)塵成為霧霾天氣的直接原因；在對(duì)環(huán)境污染的公共治理方面，盡管因霧霾大規(guī)模爆發(fā)以后，各級(jí)政府開始加大對(duì)大氣污染治理的投入，但是目前依然存在很多問題。研究結(jié)果表明，工業(yè)增加值比重和機(jī)動(dòng)車保有量顯著影響PM2.5，且二者的敏感性系數(shù)較高；但節(jié)能環(huán)保支出比重和房屋建筑施工面積不顯著，且具有較低的敏感性系數(shù)。對(duì)此，提出“調(diào)結(jié)構(gòu)、減排放、強(qiáng)治理”九字策略的政策建議。

公共治理；城市治理；環(huán)境污染；大氣污染；霧霾；PM2.5；影響因素

一、引言

2013年年初，自華北到華中直至珠江三角洲，中國大部分地區(qū)遭受嚴(yán)重霧霾天氣侵襲。霧和霾都是飄浮在大氣中的粒子，但其組成和形成過程完全不同［1］。根據(jù)氣象學(xué)上的定義，霾是大量極細(xì)微的干塵粒（氣溶膠粒子）均勻地浮游在空中，使水平能見度小于10km的空氣出現(xiàn)普遍混濁現(xiàn)象，霧則是由大量懸浮在近地面空氣中的微小水滴或冰晶組成的氣溶膠系統(tǒng)，導(dǎo)致水平能見度降低到1 000m以內(nèi)的天氣現(xiàn)象［2］。通常而言，我們將區(qū)域性能見度低于10 km的空氣普遍渾濁現(xiàn)象稱為“霧霾”天氣。霧霾的主要成分是PM2.5這種大氣細(xì)粒子，指環(huán)境空氣中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于等于2.5微米的顆粒物。PM2.5不但是造成大氣能見度下降的主要原因［3］，而且對(duì)人類身體健康產(chǎn)生重要威脅。有學(xué)者指出霧霾天氣易引發(fā)呼吸道疾病且比香煙更易致癌［4］，國際癌癥研究機(jī)構(gòu)（IARC）甚至將之定為致癌物［5］，基于美國數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)每立方米PM2.5增加10微克，全死因死亡率、心肺疾病死亡率和癌癥死亡率將分別升高4%、6%和8%；同時(shí)，在空氣污染嚴(yán)重的城市生活，患肺癌的風(fēng)險(xiǎn)比在清潔城市的患病的風(fēng)險(xiǎn)要高10%—15%。隨著霧霾天氣的加重，霧霾與PM2.5的研究也逐步受到更多學(xué)者的重視。概括而言，霧霾的相關(guān)研究主要集中在以下三個(gè)方面：

（一）霧霾的描述性研究

主要探索了霧霾污染的現(xiàn)狀、霧霾天氣的成分。如中國科學(xué)院“大氣灰霾追因與控制”專項(xiàng)組的最新研究結(jié)果表明，最近的強(qiáng)霧霾事件是自然因素和人為因素共同作用的結(jié)果［6］。在自然因素方面，呂效譜等人［7］收集了2013年1月份我國大范圍霧霾天氣的相關(guān)污染物與氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分和相關(guān)分析方法，對(duì)霧霾和氣象因素的關(guān)系以及霧霾天氣中各城市大氣污染指標(biāo)的主成分及其相關(guān)性進(jìn)行了綜合的分析，結(jié)果表明高濕、逆溫、低壓、靜風(fēng)等氣象條件有利于霧霾的產(chǎn)生，同時(shí)多數(shù)城市表現(xiàn)出明顯的復(fù)合性污染特征。在人為因素方面，張小曳等人［8］則通過對(duì)比排放和氣象條件對(duì)區(qū)域霾形成的貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)一次排放的氣溶膠與排放強(qiáng)度關(guān)系密切，天氣條件卻控制著區(qū)域中占多數(shù)的二次氣溶膠的形成及總體濃度變化。

（二）探索PM2.5的物理與化學(xué)形成過程

如Hueglin等發(fā)現(xiàn)PM2.5中Ba、Ca、Ce、Cu、Fe、La、Mo、Mn、Pb、Sb和Rh等微量元素的含量呈現(xiàn)出從城鎮(zhèn)街道邊到城鎮(zhèn)周邊再到農(nóng)村的遞減趨勢(shì)，在一定程度上暗示了道路交通可能是這些元素的主要來源［9］；基于主要的化學(xué)成分，有學(xué)者應(yīng)用正定因子分解方法，將PM2.5的來源解析為八個(gè)方面：生物體燃燒（11%），二次硫酸鹽（17%），二次硝酸鹽（14%），煤燃燒（19%），工業(yè)（6%），機(jī)動(dòng)車（6%），道路灰塵（9%）等［10］。

（三）治理霧霾的政策研究

隨著城市人口的增多，有限的不可再生能源被過度使用［11］，這種粗放的生產(chǎn)和生活方式，是霧霾天氣的深層次誘因［12］。謝芹［13］對(duì)我國粗放型經(jīng)濟(jì)增長模式及傳統(tǒng)GDP核算進(jìn)行反思，提出了綠色GDP的概念，認(rèn)為實(shí)施綠色GDP是我國改變經(jīng)濟(jì)增長模式的必然選擇，不但有利于更好地考核地方政府官員的績效，而且有利于我國今后低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

盡管霧霾相關(guān)研究已經(jīng)取得重要進(jìn)展，但基于大樣本的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)探索霧霾影響因素的實(shí)證研究較少。隨著中央政府對(duì)霧霾問題的高度重視［14］，如2013年9月10日國務(wù)院印發(fā)的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》提出了“國十條”治霾措施、2014年國家對(duì)《大氣污染防治法》的修訂，地方政府也加大了對(duì)環(huán)保支出的投入，探索當(dāng)前環(huán)保支出對(duì)霧霾的作用也對(duì)優(yōu)化環(huán)境治理結(jié)構(gòu)具有重要啟示。

二、理論與假設(shè)

基于對(duì)以往研究的梳理，霧霾形成的主要污染源包括工業(yè)廢氣（如冬季燃煤供暖鍋爐、燃煤電廠、燃煤產(chǎn)業(yè)、石油化工企業(yè)等）、機(jī)動(dòng)車尾氣、建筑揚(yáng)塵等，歸根結(jié)底都是追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)物。但一段時(shí)間以來從中央政府到地方政府，大氣污染治理的力度也在逐漸加大，公共治理已成為污染控制的關(guān)鍵之舉。為此，本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公共治理兩個(gè)視角提出假設(shè)。

工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)主導(dǎo)地位，決定著國民經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化的速度、規(guī)模和水平［15］，我國城市的崛起大都依賴于工業(yè)的快速發(fā)展，而工業(yè)發(fā)展是建立在能源大量消耗的基礎(chǔ)上，據(jù)陳詩一［16］測(cè)算，改革開放以來只占GDP 40.1%的工業(yè)卻消耗全國67.9%的能源。我國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭和石油占85%以上，能源的消耗產(chǎn)生了大量的工業(yè)廢氣，以往研究對(duì)霧霾成分的解析發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢氣是形成霧霾的主要污染物?？紤]到城市發(fā)展水平的差異，本文用工業(yè)增加值占GDP的比重來衡量工業(yè)廢氣的排放量。因此，得到假設(shè)H1：工業(yè)增加值比重對(duì)霧霾的嚴(yán)重程度有顯著的正向影響。

房地產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展促使城市面貌發(fā)生了新的變化［17］，2012年李克強(qiáng)總理提出協(xié)調(diào)推進(jìn)城鎮(zhèn)化是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的重大戰(zhàn)略選擇［18］。隨著房地產(chǎn)的興起以及城鎮(zhèn)化的發(fā)展，各個(gè)城市都在如火如荼地搞拆遷和建設(shè)，建筑施工活動(dòng)引起的揚(yáng)塵是我國城市空氣顆粒物污染的重要來源［19］。建筑揚(yáng)塵的成分比較復(fù)雜，自然科學(xué)上通常用建筑水泥代表建筑施工揚(yáng)塵［20］，而從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的視角，我們可以用建筑施工面積來衡量。因此，得到假設(shè)H2：房屋建筑施工面積對(duì)霧霾嚴(yán)重程度有顯著的正向影響。

近十年來，我國機(jī)動(dòng)車保有量以年均15%的速度迅猛增長，汽車尾氣排放在大中型城市已成為當(dāng)?shù)刂饕拇髿馕廴驹矗?1］。包貞等人［22］解析杭州市主要源類PM2.5的貢獻(xiàn)率，機(jī)動(dòng)車尾氣以21.6%居首。汽車尾氣成分較為復(fù)雜，主要污染物包括CO、HC、NO2、SO2、煙塵微粒等［23］，對(duì)區(qū)域而言，機(jī)動(dòng)車數(shù)量是衡量尾氣排放量的合適指標(biāo)，因此，得到假設(shè)H3：機(jī)動(dòng)車數(shù)量對(duì)霧霾嚴(yán)重程度有顯著的正向影響。

節(jié)能環(huán)保支出主要用于支持重點(diǎn)地區(qū)開展大氣污染防治工作，安排獎(jiǎng)勵(lì)資金支持淘汰落后產(chǎn)能，支持重點(diǎn)節(jié)能工程建設(shè)，支持開展重金屬污染綜合防治試點(diǎn)，推進(jìn)天然林資源保護(hù)和退耕還林等工程。這些舉措，應(yīng)該能在一定程度上緩解霧霾的嚴(yán)重程度，因此，得到假設(shè)H4：節(jié)能環(huán)保支出對(duì)霧霾嚴(yán)重程度有顯著的負(fù)向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

2012年2月，國務(wù)院發(fā)布了新修訂的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》，新標(biāo)準(zhǔn)增加了PM2.5和臭氧的監(jiān)測(cè)指標(biāo)，其中二級(jí)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中PM2.5的年平均限值為35μg/m3。2014年開展空氣質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測(cè)的城市有190個(gè)，其中74個(gè)為第一階段（2013年）實(shí)施城市，116個(gè)為第二階段（2014年）新增城市。本研究以2014年按新標(biāo)準(zhǔn)對(duì)PM2.5進(jìn)行監(jiān)測(cè)并發(fā)布空氣質(zhì)量信息的190個(gè)城市為研究樣本。鑒于不少城市的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無法獲取，190個(gè)城市中僅有112個(gè)能夠搜集到完整數(shù)據(jù)，但這112個(gè)城市包含中國大陸除了香港、澳門兩個(gè)特別行政區(qū)以外的31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃的省會(huì)城市，具有較強(qiáng)的代表性。因此，本文選取這112個(gè)城市為研究對(duì)象。

（二）變量選擇及測(cè)量

污染排放的效應(yīng)需要一定時(shí)期之后才能顯現(xiàn)出來［24］，為防止因果反轉(zhuǎn)，本文的因變量用于反映2014年112個(gè)樣本的PM2.5的情況，而自變量則采用112個(gè)城市2013年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

1.因變量。環(huán)境保護(hù)部對(duì)空氣質(zhì)量的監(jiān)測(cè)結(jié)果表明，我國霧霾污染過程中首要污染物以PM2.5為主，本文采用PM2.5年均濃度作為衡量霧霾嚴(yán)重程度的指標(biāo)。2015年1月22日，國際環(huán)保組織“綠色和平”以政府官網(wǎng)發(fā)布的PM2.5日均濃度值為基礎(chǔ)，經(jīng)過算術(shù)平均計(jì)算，在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布了190個(gè)城市2014年P(guān)M2.5年均濃度排名。數(shù)據(jù)源于“綠色和平”發(fā)布的2014年城市PM2.5年均濃度排名報(bào)告。

2.自變量。本研究中的自變量包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公共治理兩類。經(jīng)濟(jì)發(fā)展類自變量還包含三個(gè)：首先，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是影響霧霾最重要的人為因素之一，本研究選用工業(yè)增加值比重進(jìn)行衡量，測(cè)算方式為工業(yè)增加值占GDP的比重，相關(guān)數(shù)據(jù)從《2014年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲取工業(yè)增加值和GDP后通過計(jì)算求得；其次，房屋建筑施工面積也是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要方面，可以用來衡量一個(gè)地區(qū)建筑揚(yáng)塵的多少，該數(shù)據(jù)從各省《2014年統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲??；最后，機(jī)動(dòng)車保有量能衡量一個(gè)地區(qū)機(jī)動(dòng)車尾氣的排放量，該數(shù)據(jù)從112個(gè)城市國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)中獲取。為減少變量間的多重共線性問題，我們按照通常的做法，對(duì)房屋建筑施工面積和機(jī)動(dòng)車保有量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。從公共治理的角度看，政府對(duì)于環(huán)境治理的投入會(huì)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的改善產(chǎn)生顯著的積極作用。節(jié)能環(huán)保支出反映了政府在環(huán)境治理方面投入的強(qiáng)弱，為消除不同城市經(jīng)濟(jì)體量的影響，我們采用節(jié)能環(huán)保支出占GDP的比重來衡量對(duì)環(huán)境的公共治理因素，該數(shù)據(jù)源于各城市2013年財(cái)政預(yù)算執(zhí)行情況報(bào)告。

3.控制變量。自然因素也會(huì)對(duì)霧霾產(chǎn)生特定影響，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，我們將降水量和溫度作為自然因素設(shè)為控制變量。該數(shù)據(jù)源于各城市2014年統(tǒng)計(jì)年鑒。

（三）分析方法

我們采用基于最小二乘法的一般多元線性回歸（OrdinaryLeast Square，OLS）探索自變量與因變量的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用敏感性分析方法探索不同自變量對(duì)因變量的影響強(qiáng)弱。敏感性分析是在假設(shè)模型表示為y=f（x1，x2，…xn）（xi為模型的第i個(gè)屬性值）的情況下，令每個(gè)屬性在可能的取值范圍內(nèi)變動(dòng)，研究和預(yù)測(cè)這些屬性的變動(dòng)對(duì)模型輸出值影響程度的一種方法。在此過程中，影響程度的大小則被稱為該屬性的敏感性系數(shù)。敏感性系數(shù)越大，說明該屬性對(duì)模型輸出結(jié)果的影響越大。Saltelli和Marivoet［25］在1990年提出了利用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行敏感性分析，該方法首先需要對(duì)數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型，再利用公式分別求出每一個(gè)屬性的敏感性系數(shù)。公式中bi表示xi的回歸系數(shù)，σi和σy分別表示xi和y的標(biāo)準(zhǔn)方差。

四、數(shù)據(jù)分析結(jié)果

變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，見表1。112個(gè)城市PM2.5的年均濃度高達(dá)64.27，是二級(jí)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中PM2.5準(zhǔn)則指的1.84倍，而且變異系數(shù)較低，即城市PM2.5年均濃度的離散程度較弱，這說明了我國城市霧霾的整體狀況不容樂觀、亟待改善。

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的視角看，工業(yè)增加值占GDP的比重平均高達(dá)45%，表明我國城市的發(fā)展在很大程度上是靠工業(yè)帶動(dòng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也不太合理；城市機(jī)動(dòng)車平均保有量超過100萬輛，啟示我們尾氣排放量已不容小覷；城市建筑施工面積的均值高達(dá)7 200萬平方米且其變異系數(shù)很高，說明城市間的建筑施工面積存在很大的差異。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

在公共治理方面，城市節(jié)能環(huán)保支出的均值達(dá)到12億元，城市GDP的均值越3 800億元，節(jié)能環(huán)保支出占GDP的比重僅為0.3%，并且節(jié)能環(huán)保支出的變異系數(shù)高達(dá)1.76，說明不同城市的節(jié)能環(huán)保支出差異性非常大，這導(dǎo)致整體均值偏大。因此，城市節(jié)能環(huán)保支出的總量還存在很大的問題。

進(jìn)一步采用Stata12.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析，首先計(jì)算了自變量和控制變量的方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF），它們的VIF值均小于2.5，表明變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。為檢驗(yàn)不同自變量以及不同自變量組合對(duì)因變量的影響，本研究呈現(xiàn)了7個(gè)回歸模型的分析結(jié)果，見表2。模型1至模型7的整體顯著性檢驗(yàn)結(jié)果顯示它們的F值都在99%的水平上顯著（P<0.001），說明7個(gè)回歸模型在統(tǒng)計(jì)上都是可以接受的。從7個(gè)回歸模型的R2來看，自變量對(duì)因變量解釋程度最高的是模型6和模型7，它們對(duì)PM2.5變動(dòng)的解釋達(dá)到了41%，而解釋程度最低的是模型4，僅能解釋PM2.5變動(dòng)的26%。

模型1至模型4分別用單個(gè)自變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明4個(gè)自變量都對(duì)因變量有顯著性的影響，節(jié)能環(huán)保支出對(duì)因變量影響的顯著性最弱。模型5和模型6的分析結(jié)果表明工業(yè)增加值比重、機(jī)動(dòng)車保有量和建筑施工面積對(duì)PM2.5都有顯著的正向影響；而模型7的分析結(jié)果顯示當(dāng)所有變量同時(shí)加入到模型中之后，只有工業(yè)增加值比重和機(jī)動(dòng)車保有量這兩個(gè)因素對(duì)PM2.5的影響是顯著的。概括而言，機(jī)動(dòng)車保有量和工業(yè)增加值比重對(duì)PM2.5有顯著的正向影響，假設(shè)H1和假設(shè)H3得到驗(yàn)證；建筑施工面積和節(jié)能環(huán)保支出比重對(duì)PM2.5的影響較弱，假設(shè)H2和假設(shè)H4得到部分支持，有待進(jìn)一步的分析。

本文基于模型7的回歸分析結(jié)果中自變量的回歸系數(shù)，根據(jù)公式，計(jì)算得出自變量的敏感性系數(shù)，見表3。在四個(gè)自變量中，工業(yè)增加值比重的敏感性系數(shù)最大（0.2967），機(jī)動(dòng)車保有量的敏感性系數(shù)次之（0.2816），節(jié)能環(huán)保支出比重的敏感性系數(shù)為負(fù)值（-0.1018），建筑施工面積的敏感性系數(shù)的絕對(duì)值最小。換言之，當(dāng)其他條件不變時(shí)，每個(gè)自變量每變動(dòng)一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)PM2.5的影響程度最高的是工業(yè)增加值比重，其次是機(jī)動(dòng)車保有量，而建筑施工面積對(duì)PM2.5的影響程度最低。

敏感性分析的核心目的就是通過對(duì)模型的屬性進(jìn)行分析，得到各個(gè)屬性敏感性系數(shù)的大小，在實(shí)際應(yīng)用中重點(diǎn)考慮模型敏感性系數(shù)較大的屬性，利用各個(gè)屬性敏感性系數(shù)的排序結(jié)果，解決相應(yīng)的問題。在四個(gè)自變量中，工業(yè)增加值比重應(yīng)該被首先考慮。但是從我國的發(fā)展過程看，雖然工業(yè)增加值比重在不斷減小，但是與發(fā)達(dá)國家和地區(qū)還有很大的差距，工業(yè)增加值比重的減小依賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級(jí)，而現(xiàn)實(shí)中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)很難有質(zhì)的變化。因此，不斷減少工業(yè)增加值比重是長期治霾的關(guān)鍵舉措。與工業(yè)增加值比重相似，機(jī)動(dòng)車保有量的敏感性系數(shù)也非常高。而機(jī)動(dòng)車屬于耐用品，短期內(nèi)減少總量是不現(xiàn)實(shí)的，目前減少其排放總量最常用的辦法就是限號(hào)，但是限號(hào)也會(huì)導(dǎo)致一人購買多輛車的社會(huì)問題，并不能達(dá)到減少尾氣排放的目的。所以經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的改進(jìn)是霧霾治理的根本舉措，但需長期持續(xù)地優(yōu)化。

短期內(nèi)能迅速改變的因素是節(jié)能環(huán)保支出，這也是政府直接進(jìn)行污染治理的重要手段。但是節(jié)能環(huán)保支出的敏感性系數(shù)較小，特別是顯著性并沒有通過檢驗(yàn)，可見目前我國節(jié)能環(huán)保支出的效果并不好。雖然各城市節(jié)能環(huán)保支出的均值超過10億元，但城市間的差異很大，且不同城市的支出結(jié)構(gòu)也不一樣，如何調(diào)整節(jié)能環(huán)保支出的總量和結(jié)構(gòu)、充分發(fā)揮其污染治理的作用仍有待進(jìn)一步研究。

表2 PM2.5影響因素的回歸分析結(jié)果

表3 自變量的敏感性分析結(jié)果

五、討論與結(jié)論

研究結(jié)果顯示，我國整體上面臨的霧霾問題十分嚴(yán)重，尤其是京津冀和長三角地區(qū)；按照2012年國務(wù)院新修訂的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》，2014年對(duì)PM2.5實(shí)施監(jiān)測(cè)的112個(gè)城市僅有11個(gè)城市年均PM2.5的濃度達(dá)到二級(jí)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。就PM2.5的影響因素而言，工業(yè)增加值比重和機(jī)動(dòng)車保有量對(duì)PM2.5有顯著性影響，且敏感性系數(shù)較高；建筑施工面積對(duì)PM2.5也有一定的顯著影響，但是其敏感性系數(shù)最?。还?jié)能環(huán)保支出顯著影響PM2.5的假設(shè)未能得到充分支持，而且其敏感性系數(shù)也是較小的。該研究結(jié)果在一定程度上反映出我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展以及政府治理中存在的問題：

（一）我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失調(diào)是霧霾天氣的深層次誘因

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年我國第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重分別為10.01%、43.89%和46.09%，但目前發(fā)達(dá)國家三大產(chǎn)業(yè)的比重一般為5%、30%和65%，相比而言，我國第二產(chǎn)業(yè)所占比重高出近14%。同時(shí)，我國第二產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也不合理，加工制造業(yè)在第二產(chǎn)業(yè)中所占比重過大，導(dǎo)致第二產(chǎn)業(yè)總量大但質(zhì)量不高，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)面臨極大瓶頸。此外，我國地區(qū)產(chǎn)業(yè)分布趨同性較強(qiáng)，據(jù)測(cè)算［26］，我國東部地區(qū)與中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似率為93.5%，中部與西部相似率為97.9%，這種情況不利于發(fā)揮地方的優(yōu)勢(shì)，也限制了地區(qū)特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

（二）從污染物的排放源來看，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、機(jī)動(dòng)車尾氣和建筑揚(yáng)塵成為霧霾天氣的直接原因

在我國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，煤炭占68.5%，石油占17.7%，水能占7.1%，天然氣占4.7%，核能占0.8%，其他占1.2%。在此種能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)下，煤、石油等能源消耗產(chǎn)生了大量的工業(yè)廢氣，2013年我國單位GDP能耗是世界平均水平的2.5倍，較低的能源利用效率進(jìn)一步惡化了這種形勢(shì)。機(jī)動(dòng)車尾氣排放也是導(dǎo)致污染的另一原因。根據(jù)公安部交管局公布的數(shù)據(jù)，至2013年年底，包括汽車、農(nóng)用車等在內(nèi)的全國機(jī)動(dòng)車數(shù)量已突破2.5億輛，十年間，我國汽車增長過億輛，由于油品標(biāo)準(zhǔn)不夠、低標(biāo)準(zhǔn)汽車上路、盲目超速發(fā)展的汽車工業(yè)等原因，隨之而來的也是巨大的汽車尾氣［27］。此外，我國正處于城市化快速發(fā)展的階段，農(nóng)民工大量向城市流動(dòng)，城市房地產(chǎn)行業(yè)炙手可熱，房屋建設(shè)如火如荼，伴隨而生的建筑揚(yáng)塵對(duì)空氣質(zhì)量造成嚴(yán)重威脅。

（三）在對(duì)環(huán)境污染的公共治理方面，盡管自霧霾大規(guī)模爆發(fā)以后，各級(jí)政府開始加大對(duì)大氣污染治理的投入，但是目前依然存在很多問題［28］

其一，污染治理的支出有待進(jìn)一步增加，2013年以后，各級(jí)政府已逐漸加強(qiáng)大氣污染治理的支出規(guī)模，但是目前仍有很大的缺口；其二，目前的大氣污染治理工作中，注重的是減少一次污染物的排放量，而不是把減輕污染物的損害程度作為重點(diǎn)，這種忽視質(zhì)量管理的方法是不可取的；其三，我國霧霾呈現(xiàn)出區(qū)域復(fù)合型特征，傳統(tǒng)的屬地環(huán)境管理方式降低了霧霾治理的效率；其四，環(huán)境立法不夠完善，執(zhí)行和監(jiān)管力度不夠，且部分城市人為“操縱”環(huán)境質(zhì)量相關(guān)檢測(cè)數(shù)據(jù)，嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，降低了政府的公信力。

基于此，本文提出“調(diào)結(jié)構(gòu)、減排放、強(qiáng)治理”九字策略的政策建議?！罢{(diào)結(jié)構(gòu)”需放在首位，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展是根本策略，“減排放”是從源頭上直接控制污染物的排放，“強(qiáng)治理”則強(qiáng)調(diào)優(yōu)化環(huán)境污染的治理工作。一是優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，減少第二產(chǎn)業(yè)特別是工業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所占的比重，轉(zhuǎn)變過去能源資源等要素驅(qū)動(dòng)發(fā)展方式。二是開發(fā)和推廣清潔能源（如風(fēng)能、太陽能等），優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，制定國家前沿發(fā)展戰(zhàn)略，大力推動(dòng)清潔能源產(chǎn)業(yè)建設(shè)。三是控制大城市規(guī)模，大力發(fā)展城市公共交通（如地鐵），提升機(jī)動(dòng)車油品標(biāo)準(zhǔn)或進(jìn)行汽車動(dòng)力系統(tǒng)改造（如燃燒天然氣），減少汽車尾氣排放。四是規(guī)范建筑施工流程，對(duì)建筑施工料堆及時(shí)覆蓋，施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行灑水濕潤，同時(shí)強(qiáng)化裸露地表的綠化。五是優(yōu)化政府對(duì)霧霾的治理。一方面，進(jìn)一步擴(kuò)大對(duì)其他地方環(huán)境質(zhì)量的實(shí)施監(jiān)測(cè)，進(jìn)一步強(qiáng)化環(huán)境質(zhì)量的信息披露，接受公眾的監(jiān)督；另一方面，加大政府對(duì)環(huán)境污染治理的投入力度，并提高污染治理的針對(duì)性，在霧霾侵襲的緊迫形勢(shì)下，大氣治理重點(diǎn)從PM10向PM2.5適當(dāng)側(cè)重。

［1］吳兌.霾與霧的識(shí)別和資料分析處理［J］.環(huán)境化學(xué)，2008，（5）：327-330.

［2］中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所.QX/T113-2010霾的觀測(cè)和預(yù)報(bào)等級(jí)［M］.北京：氣象出版社，2010：1-2.

［3］王京麗，劉旭林.北京市大氣細(xì)粒子質(zhì)量濃度與能見度定量關(guān)系初探［J］.氣象學(xué)報(bào)，2006，4（2）：221-228.

［4］張華麗.淺談對(duì)霧霾的認(rèn)識(shí)與控制措施［J］.廣州化工，2013，6（41）：173-174.

［5］POPECA，BURNETTRT，THUNMJ，et.al.Lung Cancer，CardiopulmonaryMortality，and Long-term Exposure to Fine Particulate Air Pollution［J］.JAMA，2002，287（9）:1132-1141.

［6］賀泓，等.大氣灰霾追因與控制［J］.中國科學(xué)院院刊，2013，3（28）：344-352.

［7］呂效譜，等.中國大范圍霧霾期間大氣污染特征分析［J］.湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，9（28）：104-110.

［8］張小曳，等.我國霧霾成因及其治理思考［J］.中國科學(xué)，2013，（58）：1178-1187.

［9］HUEGLINC，GEHRIG R，et al.Chemical Characterisation of PM2.5，PM10 and Coarse Particles at Urban，Near-city and Rural Sitesin Switzerland［J］.Atmospheric Environment，2005，39（4）:637-651.

［10］SONG Y，ZHANG Y，et al.Source Apportionment of PM2.5 in Beijing by Positive Matrix Factorization［J］.Atmospheric Environment，2006，40（8）:1526-1537.

［11］王雅心.人口膨脹引發(fā)城市生態(tài)危機(jī)——從霧霾的屢治不止談起［J］.城市與減災(zāi)，2013，（3）：62-63.

［12］吳曉青，等.粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式是形成霧霾深層次誘因［EB/OL］.（2013-03-15）［2015-10-19］.http://news.cntv.cn/2013/03/15/ARTI13633344363T133T.html.

［13］謝芹.從霧霾天氣談我國綠色GDP的實(shí)施［N］.中石油勝利學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，（27）：49-51.

［14］楊新興，馮麗華，尉鵬.大氣顆粒物PM2.5及其危害［J］.前沿科學(xué)，2012，（6）：22-31.

［15］朱俏俏，孫慧，王士軒.中國資源型產(chǎn)業(yè)及制造業(yè)碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2014，（11）：112-119.

［16］陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2009，（4）：41-55.

［17］謝暉.城市規(guī)劃與房地產(chǎn)開發(fā)的協(xié)調(diào)機(jī)制研究［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2003，（3）：393-396+400.

［18］李克強(qiáng).協(xié)調(diào)推進(jìn)城鎮(zhèn)化是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的重大戰(zhàn)略選擇［J］.行政管理改革，2012，（11）：4-10.

［19］ZHAO P S，F(xiàn)ENG Y C，ZHU T，et al.Characterizations of Resuspended Dust in Six Cities of North China［J］.Atmospheric Environment，2006，40（30）:5807-5814.

［20］趙普生，等.建筑施工揚(yáng)塵特征與監(jiān)控指標(biāo)［J］.環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2009，（8）：1618-1623.

［21］郭宇宏，等.機(jī)動(dòng)車尾氣排放對(duì)城市空氣質(zhì)量的影響研究——以烏魯木齊市春節(jié)前后對(duì)比分析［J］.環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2014，（5）：1109-1117.

［22］包貞，等.杭州市大氣PM2.5和PM10污染特征及來源解析［J］.中國環(huán)境監(jiān)測(cè)，2010，（2）：44-48.

［23］MENSINK C，DE VLIEGER I，NYS J.An urban transport emission model for the Antwerp area［J］.Atmospheric Environment，2000，34（27）:4595-4602.

［24］彭文斌，田銀華.湖南環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究［J］.湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，（35）：31-35.

［25］SALTELLI A，MARIVOET J.Non-parametric Statistics in Sensitivity Analysis for Model Output:A Comparison of Selected Techniques［J］.Reliability Engineering and System Safety，1990，28（2）:229-253.

［26］李春生.我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的問題、成因及調(diào)整對(duì)策研究［J］.商業(yè)評(píng)論，2014，（8）：1-3.

［27］江國民，安蓓.油品提質(zhì)提價(jià)對(duì)減輕霧霾污染貢獻(xiàn)多大［EB/OL］.（2013-09-23）［2015-10-02］.http://news.xinhuanet.com/2013-09/23/e_117473515.htm.

［28］王鑫.大氣污染治理存在的問題及策略［J］.環(huán)境與生活，2014，（7）：112.

（責(zé)任編輯：溫美榮）

D63-3；X651

A

1005-460X（2016）01-0062-05

2015-11-12

國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“大氣污染、政策創(chuàng)新與績效改進(jìn)——面向中國大陸的實(shí)證研究”（71573176）；教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略與科技創(chuàng)新支撐研究”（13JZD015）

吳建南（1970—），男，陜西西安人，教授，博士研究生導(dǎo)師，從事政府創(chuàng)新、績效管理與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)研究；秦朝（1990—），男，河南鄭州人，碩士研究生，從事政府創(chuàng)新、治理績效與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)研究；張攀（1990—），男，河南開封人，博士研究生，從事效能建設(shè)、政府績效管理與創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)研究。