楊曉燕，賈秋淼，孫大利，胡永鋒，呂曉劍

（1.北京市應對氣候變化研究中心，北京100071；2.中標合信（北京）認證有限公司，北京100031）

城市化和工業(yè)化帶來城市繁榮的同時，也不斷加劇了環(huán)境污染，尤其是“洛杉磯光化學煙霧事件”、“倫敦煙霧事件”的發(fā)生，引起學者的深入關注，相繼開展了諸多定量和定性的關于城市化和工業(yè)化與生態(tài)破壞、環(huán)境污染之間的交互作用關系及其機理的研究。

Grossman等［1］在1995年提出的目前被廣泛接受的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC曲線）的假說，認為城市化與環(huán)境保護擬合曲線呈現“倒U型”關系，即整體上來說環(huán)境情況隨著經濟的不斷增長呈現出先惡化再改善的趨勢。但是國內外學者在研究過程中發(fā)現，EKC的“倒U型”曲線取決于不同時期、具體地區(qū)、污染指標以及估計方法的選擇，不存在適合所有地區(qū)、所有污染物及估計方法的單一情況［2］。Al-Mulali等［3］發(fā)現對于中-高等收入的國家其生態(tài)環(huán)境與GDP之間存在EKC假說。Richard等［4］通過美國50個州的數據驗證了七種大氣污染與人均GDP之間的EKC假說，而R-Roda等［5］基于西班牙的研究發(fā)現只有SO2符合EKC假說。但Stern等［6］對158個國家研究中卻沒有出現收入與PM2.5的EKC假說的證據，只表明國民收入的提高對PM2.5濃度產生較小的正影響。對6個發(fā)展中國家的污染物濃度與國民收入的分析發(fā)現，不同國家兩者之間的關系呈現不同模式，并不呈現傳統(tǒng)的EKC曲線［7］。Sinha等［8］對印度139個城市的研究進一步發(fā)現，對于高收入和工業(yè)化發(fā)達的城市，SO2濃度與城市收入之間存在EKC曲線，對于其他中低收入城市，兩者之間關系分別是“N型”和直線關系。

基于對中國城市的數據分析表明，中國工業(yè)化對PM2.5濃度的影響呈現顯著的“倒U型”［9］；城市SO2濃度與城市經濟的發(fā)展符合“倒U型”曲線；而對于NO2、PM10濃度及綜合污染指數與經濟發(fā)展之間呈“U型”關系［10］。按照區(qū)域研究發(fā)現，中國東、中、西部地區(qū)環(huán)境庫茲涅茨曲線均呈“N型”［11］。而劉華軍［12］以中國160個地級市為研究樣本，研究PM2.5和PM10作為霧霾污染衡量指標與經濟發(fā)展之間的關系，發(fā)現兩者呈現線性遞減關系?？梢姡洕l(fā)展與環(huán)境污染之間不是單一關系，有可能呈現正U型、倒U型、正N型、倒N型等其他曲線關系，甚至還會出現直線關系或沒有相關關系［13-15］；另一方面，影響環(huán)境質量的因素除了經濟發(fā)展外，還有產業(yè)結構變化、人口遷移、土地利用方式、投資等諸多城市社會發(fā)展經濟因素，而缺乏考慮其他對環(huán)境質量產生影響的社會經濟指標，會導致研究結果的片面性；除了經濟因素的單一性之外，空氣質量指標的單一性如只選擇SO2濃度、PM10濃度等作為單一的解釋變量，也造成了分析結果的片面性。

本文利用京津冀地區(qū)三個主要大城市北京、天津、石家莊的2004—2017年的統(tǒng)計數據，利用熵值法將SO2濃度、NO2濃度、可吸入顆粒物濃度（PM10）和好于Ⅱ級天天數構建的綜合空氣質量綜合指數作為解釋變量，這種處理方式將傳統(tǒng)的單獨大氣污染物濃度分開考察變成了綜合考察，簡化并明確了環(huán)境污染度量指標；同時也將城市經濟發(fā)展如GDP、城市化率等諸多因素構建的綜合經濟發(fā)展指數作為因變量，綜合考察城市化發(fā)展水平對大氣環(huán)境質量的影響，進一步定量化大氣環(huán)境與城市化發(fā)展之間的關系?？紤]到北京、天津、石家莊三個城市在京津冀區(qū)域的不同的城市定位及發(fā)展類型，選擇這三個城市作為研究對象，能有效驗證城市發(fā)展與大氣污染之間的不同關系。本文在考慮經濟發(fā)展這一因素外，將城鎮(zhèn)化、產業(yè)結構、土地利用等作為控制變量納入考慮因素，構建一個包含城市經濟發(fā)展過程中的城市化水平提升、城市規(guī)模擴張、產業(yè)結構升級、生活水平提高等系統(tǒng)指標體系下的模型檢驗，進一步分析它們對研究結論的影響，以期為探究空氣污染的宏觀機理提供素材。另一方面，京津冀地區(qū)是中國首都“經濟圈”，2012年前后的霧霾天氣不僅對交通安全造成影響，也極大地危害著人體健康，對京津冀地區(qū)經濟和社會快速發(fā)展產生影響。近幾年，京津冀區(qū)域的環(huán)境質量雖然得到了明顯改善，但是每年冬季進入采暖季后，空氣污染形勢仍然十分嚴峻，在新的社會治理體系下，改善大氣環(huán)境成為京津冀城市發(fā)展的重要內容［16］。因此，研究北京、天津、石家莊城市化發(fā)展過程中的大氣污染問題，對于區(qū)域聯(lián)防聯(lián)治大氣污染問題，以及促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展有重大意義，同時為京津冀地區(qū)的城市生態(tài)文明建設提供基礎數據支撐。

1 區(qū)域概況

京津冀地區(qū)是全國大氣污染比較突出、灰霾污染嚴重的區(qū)域，該地區(qū)的大氣污染呈現同步性和區(qū)域性特點的同時，由于受經濟發(fā)展、城市化水平、土地利用方式等的不同影響，各自的污染也呈現出各自的特殊性。

北京市是中國目前城市化水平最高的城市之一。截至2018年底全市總人口為2154萬人，城鎮(zhèn)化率達到86.5%，地區(qū)生產總值實現30320億元，三產比重分別為0.4∶18.6∶81。根據北京市源解析的結果，機動車、燃煤、工業(yè)生產為大氣污染的主要本地源。

天津市是環(huán)渤海地區(qū)的經濟中心。截至2018年底常住人口達到1559.6萬元，城鎮(zhèn)化率83.15%，地區(qū)生產總值達到18809.64億元，三產比重為0.9∶40.5∶58.6。受產業(yè)、人口等影響，汽車尾氣、煤炭燃燒、發(fā)電和工業(yè)生產是天津大氣污染的主要貢獻源［17］。

石家莊市是京津冀地區(qū)重要的中心城市之一。截至2018年底常住人口1095.16萬人，城鎮(zhèn)化率為63.16%，地區(qū)生產總值達到6082.6億元，三產比重為6.9∶37.6∶55.5。產業(yè)結構中第二產業(yè)特別是重工業(yè)占絕對主導地位，其能耗高、污染大，煤炭消費比重過大，導致石家莊的大氣污染以工業(yè)污染排放為主［18］。

2 指標體系構建、數據處理及模型設置

2.1 指標體系構建

城市化伴隨著人口的增加、人民生活消費水平等日益增加，從而增加了城市生活廢棄物、改變城市小氣候、加大城市熱島等問題［19］，對城市大氣環(huán)境造成影響。經濟發(fā)展是一個城市化進程中的重要過程，經濟發(fā)展對大氣環(huán)境質量的影響主要是產業(yè)結構、產業(yè)投資等，主導產業(yè)在三次產業(yè)間進行調整時會對空氣質量產生不同的影響［20-21］。一方面，城市土地規(guī)模的擴張必然帶來城市交通、住宅等的增加，在城市建筑設施等施工和拆遷中會產生揚塵以及其他大氣污染物［19］；另一方面，城市中各類不同功能地塊的結合與布局構成了城市布局，不合理的城市布局會增加能耗和污染物，而合理地增加城市綠地面積等會有效地降低污染物［22］。在借鑒學者們的研究基礎上，本文綜合考量城市化過程中的人口、經濟、土地利用等對大氣環(huán)境質量的影響，基于城市化的基本內涵，結合北京、天津、石家莊三個城市的實際情況、數據的可獲得性以及城市間的可對比性，選取反映城市化發(fā)展水平的指標體系（表1）如下：地區(qū)生產總值（X1）、人均GDP（X2）、三產比重（X3）、城市化率（X4）、固定資產投資（X5）、居民消費水平（X6）、社會消費品零售總量（X7）、城市人均居住面積（X8）、建成區(qū)面積（X9）和城市綠化覆蓋率（X10）。

根據研究內容，不同學者分別選取可吸入顆粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、一氧化碳（CO）等污染物濃度表征空氣污染狀況。本文綜合考慮到研究樣本數據的可得性和時間序列的可對比性，并參照《環(huán)境空氣質量評價技術規(guī)范（試行）》（HJ 663—2013）的規(guī)定，評估大氣環(huán)境污染的指標（表1）包括：可吸入顆粒物年均濃度（Y1）、SO2年均濃度（Y2）、NO2年均濃度（Y3）、空氣質量達到及好于Ⅱ級的天數（Y4）。這些指標是中國城市空氣質量的主要表現因素，且有長時間序列的監(jiān)測數據?？紤]到PM2.5濃度自2012年起才有國家規(guī)定進行單獨監(jiān)測列出，在時間序列上長度有限，故本研究從時間序列完整性、分析科學性上考量，未將PM2.5單獨列為空氣質量的表征指標。

表1 城市化與大氣環(huán)境質量相關性指標體系Table 1 Index system of urbanization and atmospheric environmental quality

由于相比單項指標的評價，多指標的綜合評價方法更科學和全面地反映城市化水平［19，22］，本文構建了城市化指標和大氣環(huán)境污染兩級指標體系，在各單項指標的基礎上，通過熵值法分別構建城市化綜合指數和大氣環(huán)境污染綜合指數。

本文主要研究京津冀城市化對大氣環(huán)境質量的影響作用，收集了人口、城市、經濟、土地利用等共10個變量，其中反映大氣污染程度的PM10、SO2、NO2以及空氣質量達到好及好于Ⅱ級天數的數據來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《環(huán)境狀況公報》與《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》；地區(qū)生產總值、人均GDP、三產比重、城市化率、固定資產投資、居民消費水平、社會消費品零售總量、城市人均居住面積、建成區(qū)面積和城市綠化覆蓋率等社會經濟指標都來自于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《北京市統(tǒng)計年鑒》、《天津市統(tǒng)計年鑒》、《石家莊市統(tǒng)計年鑒》以及各市《國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。數據時間跨度為2003—2017年。

2.2 數據處理

多指標的綜合評價方法包括主觀賦權評價法和客觀賦權評價法。為了保證評價結果的客觀性，本研究采用客觀賦權法，消除人為主觀因素的影響［23］。熵值評價法是客觀賦權評價法中的一種，具有信息量越大、不確定性越小的優(yōu)點，可以明確地判斷指標的客觀性和科學性［24］。評價方法的基本步驟如下［25-26］。

2.2.1 原始數據標準化處理

由于選取的各項指標的原始數據量綱、數量級均有差異，為消除因量綱不同對評價結果的影響，需要對各指標進行標準化處理。計算方法為：

2.2.2 計算權重

本文選取熵值法確定指標權重。由于計算熵時，要取自然對數，Z-Score標準化值必須為正數。因此，對標準化值進行修正，令Uij＝Zij+d，其中d是正數，這樣就得到了標準化矩陣U＝（U）m×n，然后利用熵值法計算方法計算各個指標的權重（wj），具體見表2。

2.2.3 綜合指數的運算

城市化程度綜合指數計算公式為：

大氣環(huán)境污染綜合指數計算公式為：

式中：f（X）為城市化綜合評價函數；f（Y）為大氣環(huán)境污染綜合評價函數；wj為各指標權重；Uj、Aj為標準化數據。

2.3 模型設置

研究表明，大氣環(huán)境污染與城市化可能存在多種關系，所以在此分別采取一次線性、二次曲線和三次曲線進行擬合［11-15］。

式中：Y為大氣環(huán)境污染情況；β0、β1、β2、β3分別為模型系數；X為城市化水平。

3 城市化水平與大氣環(huán)境質量分析與評價

3.1 城市化水平發(fā)展過程及其綜合評價

3.1.1 城市化進程變化

通過熵值評價法確定城市化水平各單項評價指標的權重，并計算北京市、天津市、石家莊市2004—2017年城市化水平綜合指數，繪制出城市化綜合指數動態(tài)變化圖（圖1）。結果表明，2004—2017年三城市的城市化水平一直處于直線上升趨勢，尤其是在2010年之后，城市化進程快速發(fā)展、迅速上升。但城市化發(fā)展水平不同：北京、石家莊城市化水平的年均增長率保持在20%以上，天津市城市化水平的年均增長率保持在4%以上。在上升速度上，石家莊城市化上升水平表現最快，由2004年的0.021上升到2017年的0.116，升幅達到552%，2010年后城市化發(fā)展速度超過北京；天津的城市化水平發(fā)展速度整體比較平穩(wěn)，在2004—2010年期間其城市化水平在三個城市中表現最為明顯；對于北京市來說，整體呈直線上升趨勢，但是2010年之前的城市化綜合水平發(fā)展迅速，自2010年以后相對平穩(wěn)。從權重分析來看，三個城市的城市化率的影響因素不同。三產和城市化率對北京市的城市化貢獻最大，固定資產投資和城市綠化覆蓋率對天津市的貢獻率最大，而城市綠化覆蓋率和人均居住面積則對石家莊市的貢獻率最大。從城市化綜合指數和貢獻率來看，三個城市的城市發(fā)展模式和特征存在差異。

圖1 京津冀城市2004—2017年時間序列內城市化綜合指數動態(tài)變化及趨勢圖Fig.1 Dynamic changes and trend of comprehensive urbanization index in the three cities during 2004—2017

表2 京津冀城市化與大氣環(huán)境污染各指標權重值Table 2 Weight values of urbanization index and atmospheric environmental pollution index in the three cities

3.1.2 大氣環(huán)境質量變化情況

圖2 京津冀城市2004—2017年大氣環(huán)境污染情況時間序列動態(tài)變化圖Fig.2 Dynamic changes of atmospheric environmental pollution index for the three cities in 2004—2017

從2004—2017年的統(tǒng)計數據、環(huán)境公報數據（圖2）可以看出，北京、天津、石家莊均在2013年、2014年連續(xù)兩年達到了大氣污染的最嚴重狀況，空氣Ⅱ級天數達到了最低值，PM10濃度超標（GB 3095—2012）嚴重。從圖2a中可以看出，北京市的PM10、SO2、NO2濃度從2004年開始整體呈現逐漸減少的趨勢，而且PM10和NO2濃度在2013—2014年期間出現小幅反彈，在2015年之后恢復到下降的趨勢；從Ⅱ級天數來看，2004—2012年期間均呈現出明顯增加的趨勢，在2013—2016年期間Ⅱ級天數下降到200天以內，2013年達到最低值僅有167天。從貢獻度分析來看，對于北京市的大氣環(huán)境質量起到主要作用的是Ⅱ級天天數和SO2濃度。對于天津市（圖2b）、石家莊市（圖2c）來說，在2004—2017年期間PM10、SO2、NO2濃度變化基本上可以分為四個階段：2004—2006年平穩(wěn)期，2007—2011年緩慢下降期，2012—2013年突增期，2014—2017年下降期；Ⅱ級天天數和這三個污染物濃度變化相似，尤其與PM10的濃度變對化最為接近，在2013—2014年期間PM10濃度超標嚴重達到最大值的情況下，Ⅱ級天數也達到最低值，尤其是石家莊市，2013年的Ⅱ級天數只有49天，空氣質量狀況改善迫在眉睫。從貢獻度分析發(fā)現，Ⅱ級天數均是石家莊市和天津市大氣環(huán)境質量的主要影響因素。

用公式分別計算三個城市的大氣環(huán)境污染綜合指數（圖3）。可以看出，北京市的大氣環(huán)境污染綜合指數自2004年始整體呈曲線下降的趨勢。天津、石家莊兩市大氣環(huán)境污染綜合指數呈現顯著的“倒V型”，變化曲線具有一致性：2004—2012年的大氣環(huán)境質量下降；2013年達到最高值，主要是由于這兩個城市PM10、PM2.5的年均濃度嚴重超標；2014—2017年大氣環(huán)境污染指數逐漸趨于下降。除北京市外，石家莊市和天津市的大氣環(huán)境污染均在2013年出現了反復，根據2013年《國家環(huán)境公報》顯示，京津冀區(qū)域內的PM2.5、PM10濃度均超標，且超標天數中重度及以上污染天數比例達到20.7%，空氣污染嚴重。自2013年之后國家發(fā)布《大氣污染防治行動計劃》，京津冀地區(qū)隨后發(fā)布《2013—2017年清潔空氣行動計劃》和打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃、“大氣十條”的實施，區(qū)域空氣質量改善決心顯著。

3.2 城市化水平綜合指數與大氣環(huán)境污染綜合指數之間的擬合分析

3.2.1 大氣環(huán)境污染情況與城市化之間的關系

將城市化水平綜合指數作為自變量（X軸），將大氣環(huán)境污染綜合指數作為因變量（Y軸），利用SPSS軟件分別對因變量和自變量進行了線性回歸、二元線性回歸和三元線性回歸（表3）。

圖3 京津冀城市2004—2017年大氣環(huán)境污染綜合指數動態(tài)變化圖Fig.3 Dynamic trend of comprehensive atmospheric environmental pollution index for the three cities in 2004—2017

表3 京津冀城市大氣環(huán)境污染綜合指數與城市化綜合指數的模型擬合結果Table 3 Curve fitting between the comprehensive atmospheric environmental pollution index and the comprehensive urbanization index for the three cities

從表3中的R2值來看，在5%的顯著水平下，各個城市的擬合曲線存在不同形式。對于北京市來說，二次曲線和三次曲線的F檢驗P值均小于0.05，R2值均達到0.9以上，再根據t檢驗P值來分析，二次曲線的擬合通過了5%的檢驗，但是三次曲線沒有通過，因此綜合考慮選取二次曲線進行擬合模型較為合適。從R2和F檢驗值來看，天津市擬合曲線為二次曲線，石家莊市為三次曲線。因此，模擬曲線方程式分別為：

京津冀三城市處于同一區(qū)域內，但是城市的發(fā)展格局、發(fā)展階段以及發(fā)展模式等均存在較大的差異，在大氣污染治理方面也存在明顯的投入差異、技術差異等，造成大氣環(huán)境污染指數與城市化指數之間的關系出現三種形式：“倒U型”、“倒N型”和“正U型”（圖4）。北京的大氣環(huán)境質量與城市化水平之間存在“倒U型”關系，且基本上處于“倒U型”的右半段部分，表明隨著城市化水平的不斷提高，北京城市的大氣污染情況是逐漸減輕的，符合ECK曲線假設。在城市化指數為0.06～0.08期間，大氣環(huán)境污染指數的下降速率最快，年份基本上是在2010—2014年期間，正是北京大氣污染防治持續(xù)加大力度、經濟發(fā)展開始由粗放型向集約型轉變的時期。天津市的大氣環(huán)境污染指數和城市化指數雖然也擬合為二次曲線，但是從形狀來看，可能是呈現“正U型”，且基本上處于“正U型”的前半段，雖然從目前情況來看，其大氣環(huán)境污染指數是隨著城市化發(fā)展下降的，但是后期如何發(fā)展則無法判斷，加大城市污染治理力度，可能會逐漸發(fā)展成“倒U型”關系，如果放松治理，則污染情況會出現反復，就可能出現“倒U型”的擬合關系。因此，對于天津市來說兩者之間的關系還需要進一步研究。

從石家莊市的分析結果發(fā)現，大氣環(huán)境污染指數與城市化指數之間存在“倒N型”曲線關系，其大氣污染情況在城市化發(fā)展過程中出現了反復，在城市化水平0.06～0.09的情況下，大氣環(huán)境污染指數在本已降低的情況下出現了上升，甚至在0.09的水平下，出現了大氣環(huán)境污染指數的最大值，可能是因其城市化發(fā)展加大，一些因素導致了大氣污染又重復加重的情況。

圖4 大氣環(huán)境污染指數與城市化水平指數擬合曲線Fig.4 Curve fitting between atmospheric environmental pollution index and urbanization index for the three cities in 2004—2017

3.2.2 大氣環(huán)境污染的城市化驅動因素分類分析

Grossman等［1］認為導致EKC出現的原因主要在于經濟增長對環(huán)境質量產生規(guī)模效應、技術效應與結構效應三種影響效應?；贕rossman等的觀點，并借鑒其他學者的研究［27-30］，根據每一驅動因素的性質，將城市化進程中10種環(huán)境污染的城市化驅動因素進行如下歸類：三產比重作為結構效應，城市化率、固定資產投資、建成區(qū)面積、建成區(qū)綠化率統(tǒng)稱為規(guī)模效應，人均GDP、生產總值、居民消費水平、社會消費品零售總額、人均居住面積變動統(tǒng)稱為活動效應。以下進一步分析這三種效應與大氣環(huán)境污染指數之間的定量關系，結果列于表4。

表4 大氣環(huán)境污染指數與標準化后的各城市化因變量指標之間的相關關系Table 4 Correlation between atmospheric environmental pollution index and the dependent variables of urbanization after standardization

對于北京市，在大氣環(huán)境污染指數與城市化各指標的分析過程中發(fā)現，規(guī)模效應、活動效應均與大氣環(huán)境污染指數呈現在0.01水平下的負相關關系，結構效應與大氣環(huán)境污染指數呈現0.05水平下的負相關關系。因此，城市化水平的提高對于北京市環(huán)境污染指數呈現的負影響，從因素分析上證明了EKC的假說在北京市是存在的，北京市目前處于經濟與大氣環(huán)境協(xié)調發(fā)展的后期階段。優(yōu)化調整效應結構及組成，可有效改善北京市的大氣環(huán)境質量。

對于天津市，結構效應與大氣環(huán)境污染指數在0.01置信水平下呈負相關關系，意味著要改善環(huán)境質量，要逐步調整產業(yè)結構。規(guī)模效應因素中，只有建成區(qū)面積與大氣環(huán)境污染指數呈顯著負相關關系，其他因素關系不明顯?；顒有?，人均GDP、生產總值、居民消費水平、社會消費品零售總額均與大氣環(huán)境污染指數呈現0.01水平的負相關關系，而這種負相關關系應考慮到公眾環(huán)保意識、綠色生活低碳消費水平意識的提高，才能表現出來。

對于石家莊市，其各城市化因變量與大氣環(huán)境污染指數的相關關系不明顯，可能是由于各城市化因變量對大氣環(huán)境污染指數的影響是共同作用的結果，但本文統(tǒng)計的數據量偏少，兩者之間的關系不能明顯體現出來。根據EKC假說，污染排放隨著經濟的增長而增加，達到某點之后又隨著經濟的增長而下降，對于石家莊市來說，這個拐點還存在不確定性，因此，城市化各因素對大氣環(huán)境質量的深入影響還需要開展進一步深入的研究。

城市化正是通過以上多種效應作用于環(huán)境質量，不同的效應在不同城市化發(fā)展階段對環(huán)境質量產生不同的影響，有正的驅動作用［31-33］，也有負的制動作用［34-36］。在城市化進程演進中，不同效應之間相互作用，共同構成了城市化對大氣環(huán)境質量的影響與傳動機制［37］。伴隨著城市化發(fā)展階段演進，不同效應此消彼長，正是這種此消彼長的動態(tài)變化，導致了城市化與大氣環(huán)境質量出現環(huán)境庫茲涅茨的幾種不同曲線的關系，而非簡單的線性關系。

4 結論和建議

本文采用2004—2017年北京、天津、石家莊三城市的統(tǒng)計數據，分析了城市化發(fā)展水平與大氣環(huán)境質量之間的關系，主要獲得以下結論。

（1）北京市的城市化發(fā)展指數與大氣環(huán)境污染指數已進入“倒U型”曲線的右側，三大效應的各變量與大氣環(huán)境污染指數間呈現顯著的負相關關系，即符合EKC假說，北京市已進入城市發(fā)展與大氣環(huán)境質量協(xié)調發(fā)展的階段，通過技術研發(fā)進一步支持城市化發(fā)展改善大氣環(huán)境質量。

（2）天津市的城市化發(fā)展指數與大氣環(huán)境污染指數之間的關系進入“正U型”曲線的左側，若加強環(huán)保政策力度，曲線關系會持續(xù)下降進入“倒U型”右側，環(huán)保政策一旦松懈，大氣污染則會反復。結構效應、活動效應以及規(guī)模效應因素建成區(qū)面積與大氣環(huán)境污染指數呈現0.01置信水平下的負相關關系。深化結構轉型應是改善天津市大氣環(huán)境質量的主要措施。

（3）石家莊市的城市化發(fā)展與大氣環(huán)境污染指數之間的擬合曲線呈“倒N型”，三大效應的各因變量對大氣環(huán)境質量的影響不明確，表明城市化發(fā)展過程中大氣環(huán)境污染出現了反復，城市化發(fā)展與大氣環(huán)境協(xié)調發(fā)展的拐點未出現，還需進一步調整產業(yè)和能源結構，加大環(huán)境政策執(zhí)行力度。