雾霾污染的影响因素：基于中国监测城市PM2.5浓度的实证研究

◎吴建南

◎秦 朝2

◎张 攀2

（1.上海交通大学国际与公共事务学院，上海200030；2.西安交通大学公共政策与管理学院，陕西西安710049）

雾霾污染的影响因素：基于中国监测城市PM2.5浓度的实证研究

◎吴建南1，2

◎秦 朝2

◎张 攀2

（1.上海交通大学国际与公共事务学院，上海200030；2.西安交通大学公共政策与管理学院，陕西西安710049）

近年来，我国多个地区遭遇严重雾霾天气，极大影响了人们的健康与生活。基于2014年全国设立PM2.5监测站点城市的数据，采用多元线性回归和敏感性分析方法，从经济发展和公共治理两个维度探索了PM2.5的影响因素，即我国经济发展过程中的经济结构失调是雾霾天气的深层次诱因；从污染物的排放源来看，能源消费结构、机动车尾气和建筑扬尘成为雾霾天气的直接原因；在对环境污染的公共治理方面，尽管因雾霾大规模爆发以后，各级政府开始加大对大气污染治理的投入，但是目前依然存在很多问题。研究结果表明，工业增加值比重和机动车保有量显著影响PM2.5，且二者的敏感性系数较高；但节能环保支出比重和房屋建筑施工面积不显著，且具有较低的敏感性系数。对此，提出“调结构、减排放、强治理”九字策略的政策建议。

公共治理；城市治理；环境污染；大气污染；雾霾；PM2.5；影响因素

一、引言

2013年年初，自华北到华中直至珠江三角洲，中国大部分地区遭受严重雾霾天气侵袭。雾和霾都是飘浮在大气中的粒子，但其组成和形成过程完全不同［1］。根据气象学上的定义，霾是大量极细微的干尘粒（气溶胶粒子）均匀地浮游在空中，使水平能见度小于10km的空气出现普遍混浊现象，雾则是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，导致水平能见度降低到1 000m以内的天气现象［2］。通常而言，我们将区域性能见度低于10 km的空气普遍浑浊现象称为“雾霾”天气。雾霾的主要成分是PM2.5这种大气细粒子，指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。PM2.5不但是造成大气能见度下降的主要原因［3］，而且对人类身体健康产生重要威胁。有学者指出雾霾天气易引发呼吸道疾病且比香烟更易致癌［4］，国际癌症研究机构（IARC）甚至将之定为致癌物［5］，基于美国数据的研究发现每立方米PM2.5增加10微克，全死因死亡率、心肺疾病死亡率和癌症死亡率将分别升高4%、6%和8%；同时，在空气污染严重的城市生活，患肺癌的风险比在清洁城市的患病的风险要高10%—15%。随着雾霾天气的加重，雾霾与PM2.5的研究也逐步受到更多学者的重视。概括而言，雾霾的相关研究主要集中在以下三个方面：

（一）雾霾的描述性研究

主要探索了雾霾污染的现状、雾霾天气的成分。如中国科学院“大气灰霾追因与控制”专项组的最新研究结果表明，最近的强雾霾事件是自然因素和人为因素共同作用的结果［6］。在自然因素方面，吕效谱等人［7］收集了2013年1月份我国大范围雾霾天气的相关污染物与气象数据，运用主成分和相关分析方法，对雾霾和气象因素的关系以及雾霾天气中各城市大气污染指标的主成分及其相关性进行了综合的分析，结果表明高湿、逆温、低压、静风等气象条件有利于雾霾的产生，同时多数城市表现出明显的复合性污染特征。在人为因素方面，张小曳等人［8］则通过对比排放和气象条件对区域霾形成的贡献，发现一次排放的气溶胶与排放强度关系密切，天气条件却控制着区域中占多数的二次气溶胶的形成及总体浓度变化。

（二）探索PM2.5的物理与化学形成过程

如Hueglin等发现PM2.5中Ba、Ca、Ce、Cu、Fe、La、Mo、Mn、Pb、Sb和Rh等微量元素的含量呈现出从城镇街道边到城镇周边再到农村的递减趋势，在一定程度上暗示了道路交通可能是这些元素的主要来源［9］；基于主要的化学成分，有学者应用正定因子分解方法，将PM2.5的来源解析为八个方面：生物体燃烧（11%），二次硫酸盐（17%），二次硝酸盐（14%），煤燃烧（19%），工业（6%），机动车（6%），道路灰尘（9%）等［10］。

（三）治理雾霾的政策研究

随着城市人口的增多，有限的不可再生能源被过度使用［11］，这种粗放的生产和生活方式，是雾霾天气的深层次诱因［12］。谢芹［13］对我国粗放型经济增长模式及传统GDP核算进行反思，提出了绿色GDP的概念，认为实施绿色GDP是我国改变经济增长模式的必然选择，不但有利于更好地考核地方政府官员的绩效，而且有利于我国今后低碳经济的发展。

尽管雾霾相关研究已经取得重要进展，但基于大样本的统计数据探索雾霾影响因素的实证研究较少。随着中央政府对雾霾问题的高度重视［14］，如2013年9月10日国务院印发的《大气污染防治行动计划》提出了“国十条”治霾措施、2014年国家对《大气污染防治法》的修订，地方政府也加大了对环保支出的投入，探索当前环保支出对雾霾的作用也对优化环境治理结构具有重要启示。

二、理论与假设

基于对以往研究的梳理，雾霾形成的主要污染源包括工业废气（如冬季燃煤供暖锅炉、燃煤电厂、燃煤产业、石油化工企业等）、机动车尾气、建筑扬尘等，归根结底都是追求经济发展的产物。但一段时间以来从中央政府到地方政府，大气污染治理的力度也在逐渐加大，公共治理已成为污染控制的关键之举。为此，本文从经济发展和公共治理两个视角提出假设。

工业在国民经济发展中占据主导地位，决定着国民经济现代化的速度、规模和水平［15］，我国城市的崛起大都依赖于工业的快速发展，而工业发展是建立在能源大量消耗的基础上，据陈诗一［16］测算，改革开放以来只占GDP 40.1%的工业却消耗全国67.9%的能源。我国能源消费结构中煤炭和石油占85%以上，能源的消耗产生了大量的工业废气，以往研究对雾霾成分的解析发现工业废气是形成雾霾的主要污染物。考虑到城市发展水平的差异，本文用工业增加值占GDP的比重来衡量工业废气的排放量。因此，得到假设H1：工业增加值比重对雾霾的严重程度有显著的正向影响。

房地产业的高速发展促使城市面貌发生了新的变化［17］，2012年李克强总理提出协调推进城镇化是实现现代化的重大战略选择［18］。随着房地产的兴起以及城镇化的发展，各个城市都在如火如荼地搞拆迁和建设，建筑施工活动引起的扬尘是我国城市空气颗粒物污染的重要来源［19］。建筑扬尘的成分比较复杂，自然科学上通常用建筑水泥代表建筑施工扬尘［20］，而从经济发展的视角，我们可以用建筑施工面积来衡量。因此，得到假设H2：房屋建筑施工面积对雾霾严重程度有显著的正向影响。

近十年来，我国机动车保有量以年均15%的速度迅猛增长，汽车尾气排放在大中型城市已成为当地主要的大气污染源［21］。包贞等人［22］解析杭州市主要源类PM2.5的贡献率，机动车尾气以21.6%居首。汽车尾气成分较为复杂，主要污染物包括CO、HC、NO2、SO2、烟尘微粒等［23］，对区域而言，机动车数量是衡量尾气排放量的合适指标，因此，得到假设H3：机动车数量对雾霾严重程度有显著的正向影响。

节能环保支出主要用于支持重点地区开展大气污染防治工作，安排奖励资金支持淘汰落后产能，支持重点节能工程建设，支持开展重金属污染综合防治试点，推进天然林资源保护和退耕还林等工程。这些举措，应该能在一定程度上缓解雾霾的严重程度，因此，得到假设H4：节能环保支出对雾霾严重程度有显著的负向影响。

三、研究设计

（一）样本选择

2012年2月，国务院发布了新修订的《环境空气质量标准》，新标准增加了PM2.5和臭氧的监测指标，其中二级空气质量标准中PM2.5的年平均限值为35μg/m3。2014年开展空气质量新标准监测的城市有190个，其中74个为第一阶段（2013年）实施城市，116个为第二阶段（2014年）新增城市。本研究以2014年按新标准对PM2.5进行监测并发布空气质量信息的190个城市为研究样本。鉴于不少城市的相关统计数据无法获取，190个城市中仅有112个能够搜集到完整数据，但这112个城市包含中国大陆除了香港、澳门两个特别行政区以外的31个省级行政区划的省会城市，具有较强的代表性。因此，本文选取这112个城市为研究对象。

（二）变量选择及测量

污染排放的效应需要一定时期之后才能显现出来［24］，为防止因果反转，本文的因变量用于反映2014年112个样本的PM2.5的情况，而自变量则采用112个城市2013年的相关统计数据。

1.因变量。环境保护部对空气质量的监测结果表明，我国雾霾污染过程中首要污染物以PM2.5为主，本文采用PM2.5年均浓度作为衡量雾霾严重程度的指标。2015年1月22日，国际环保组织“绿色和平”以政府官网发布的PM2.5日均浓度值为基础，经过算术平均计算，在互联网上发布了190个城市2014年PM2.5年均浓度排名。数据源于“绿色和平”发布的2014年城市PM2.5年均浓度排名报告。

2.自变量。本研究中的自变量包括经济发展和公共治理两类。经济发展类自变量还包含三个：首先，经济结构是影响雾霾最重要的人为因素之一，本研究选用工业增加值比重进行衡量，测算方式为工业增加值占GDP的比重，相关数据从《2014年中国城市统计年鉴》中获取工业增加值和GDP后通过计算求得；其次，房屋建筑施工面积也是经济社会发展的重要方面，可以用来衡量一个地区建筑扬尘的多少，该数据从各省《2014年统计年鉴》中获取；最后，机动车保有量能衡量一个地区机动车尾气的排放量，该数据从112个城市国民经济与社会发展统计公报中获取。为减少变量间的多重共线性问题，我们按照通常的做法，对房屋建筑施工面积和机动车保有量进行取对数处理。从公共治理的角度看，政府对于环境治理的投入会对环境质量的改善产生显著的积极作用。节能环保支出反映了政府在环境治理方面投入的强弱，为消除不同城市经济体量的影响，我们采用节能环保支出占GDP的比重来衡量对环境的公共治理因素，该数据源于各城市2013年财政预算执行情况报告。

3.控制变量。自然因素也会对雾霾产生特定影响，考虑到数据的可获取性，我们将降水量和温度作为自然因素设为控制变量。该数据源于各城市2014年统计年鉴。

（三）分析方法

我们采用基于最小二乘法的一般多元线性回归（OrdinaryLeast Square，OLS）探索自变量与因变量的相关性，在此基础上运用敏感性分析方法探索不同自变量对因变量的影响强弱。敏感性分析是在假设模型表示为y=f（x1，x2，…xn）（xi为模型的第i个属性值）的情况下，令每个属性在可能的取值范围内变动，研究和预测这些属性的变动对模型输出值影响程度的一种方法。在此过程中，影响程度的大小则被称为该属性的敏感性系数。敏感性系数越大，说明该属性对模型输出结果的影响越大。Saltelli和Marivoet［25］在1990年提出了利用非参数统计方法进行敏感性分析，该方法首先需要对数据建立多元线性回归模型，再利用公式分别求出每一个属性的敏感性系数。公式中bi表示xi的回归系数，σi和σy分别表示xi和y的标准方差。

四、数据分析结果

变量的描述性统计分析结果，见表1。112个城市PM2.5的年均浓度高达64.27，是二级空气质量标准中PM2.5准则指的1.84倍，而且变异系数较低，即城市PM2.5年均浓度的离散程度较弱，这说明了我国城市雾霾的整体状况不容乐观、亟待改善。

从经济发展的视角看，工业增加值占GDP的比重平均高达45%，表明我国城市的发展在很大程度上是靠工业带动、产业结构也不太合理；城市机动车平均保有量超过100万辆，启示我们尾气排放量已不容小觑；城市建筑施工面积的均值高达7 200万平方米且其变异系数很高，说明城市间的建筑施工面积存在很大的差异。

表1 描述性统计分析结果

在公共治理方面，城市节能环保支出的均值达到12亿元，城市GDP的均值越3 800亿元，节能环保支出占GDP的比重仅为0.3%，并且节能环保支出的变异系数高达1.76，说明不同城市的节能环保支出差异性非常大，这导致整体均值偏大。因此，城市节能环保支出的总量还存在很大的问题。

进一步采用Stata12.0统计软件进行回归分析，首先计算了自变量和控制变量的方差膨胀因子（Variance Inflation Factor，VIF），它们的VIF值均小于2.5，表明变量间不存在严重的多重共线性问题。为检验不同自变量以及不同自变量组合对因变量的影响，本研究呈现了7个回归模型的分析结果，见表2。模型1至模型7的整体显著性检验结果显示它们的F值都在99%的水平上显著（P<0.001），说明7个回归模型在统计上都是可以接受的。从7个回归模型的R2来看，自变量对因变量解释程度最高的是模型6和模型7，它们对PM2.5变动的解释达到了41%，而解释程度最低的是模型4，仅能解释PM2.5变动的26%。

模型1至模型4分别用单个自变量进行回归分析，结果表明4个自变量都对因变量有显著性的影响，节能环保支出对因变量影响的显著性最弱。模型5和模型6的分析结果表明工业增加值比重、机动车保有量和建筑施工面积对PM2.5都有显著的正向影响；而模型7的分析结果显示当所有变量同时加入到模型中之后，只有工业增加值比重和机动车保有量这两个因素对PM2.5的影响是显著的。概括而言，机动车保有量和工业增加值比重对PM2.5有显著的正向影响，假设H1和假设H3得到验证；建筑施工面积和节能环保支出比重对PM2.5的影响较弱，假设H2和假设H4得到部分支持，有待进一步的分析。

本文基于模型7的回归分析结果中自变量的回归系数，根据公式，计算得出自变量的敏感性系数，见表3。在四个自变量中，工业增加值比重的敏感性系数最大（0.2967），机动车保有量的敏感性系数次之（0.2816），节能环保支出比重的敏感性系数为负值（-0.1018），建筑施工面积的敏感性系数的绝对值最小。换言之，当其他条件不变时，每个自变量每变动一个单位的标准差，对PM2.5的影响程度最高的是工业增加值比重，其次是机动车保有量，而建筑施工面积对PM2.5的影响程度最低。

敏感性分析的核心目的就是通过对模型的属性进行分析，得到各个属性敏感性系数的大小，在实际应用中重点考虑模型敏感性系数较大的属性，利用各个属性敏感性系数的排序结果，解决相应的问题。在四个自变量中，工业增加值比重应该被首先考虑。但是从我国的发展过程看，虽然工业增加值比重在不断减小，但是与发达国家和地区还有很大的差距，工业增加值比重的减小依赖于产业结构的调整与升级，而现实中产业结构在短期内很难有质的变化。因此，不断减少工业增加值比重是长期治霾的关键举措。与工业增加值比重相似，机动车保有量的敏感性系数也非常高。而机动车属于耐用品，短期内减少总量是不现实的，目前减少其排放总量最常用的办法就是限号，但是限号也会导致一人购买多辆车的社会问题，并不能达到减少尾气排放的目的。所以经济发展因素的改进是雾霾治理的根本举措，但需长期持续地优化。

短期内能迅速改变的因素是节能环保支出，这也是政府直接进行污染治理的重要手段。但是节能环保支出的敏感性系数较小，特别是显著性并没有通过检验，可见目前我国节能环保支出的效果并不好。虽然各城市节能环保支出的均值超过10亿元，但城市间的差异很大，且不同城市的支出结构也不一样，如何调整节能环保支出的总量和结构、充分发挥其污染治理的作用仍有待进一步研究。

表2 PM2.5影响因素的回归分析结果

表3 自变量的敏感性分析结果

五、讨论与结论

研究结果显示，我国整体上面临的雾霾问题十分严重，尤其是京津冀和长三角地区；按照2012年国务院新修订的《环境空气质量标准》，2014年对PM2.5实施监测的112个城市仅有11个城市年均PM2.5的浓度达到二级空气质量标准。就PM2.5的影响因素而言，工业增加值比重和机动车保有量对PM2.5有显著性影响，且敏感性系数较高；建筑施工面积对PM2.5也有一定的显著影响，但是其敏感性系数最小；节能环保支出显著影响PM2.5的假设未能得到充分支持，而且其敏感性系数也是较小的。该研究结果在一定程度上反映出我国经济社会发展以及政府治理中存在的问题：

（一）我国经济发展过程中的经济结构失调是雾霾天气的深层次诱因

据统计，2013年我国第一、第二、第三产业占GDP的比重分别为10.01%、43.89%和46.09%，但目前发达国家三大产业的比重一般为5%、30%和65%，相比而言，我国第二产业所占比重高出近14%。同时，我国第二产业的内部结构也不合理，加工制造业在第二产业中所占比重过大，导致第二产业总量大但质量不高，结构转型升级面临极大瓶颈。此外，我国地区产业分布趋同性较强，据测算［26］，我国东部地区与中部地区产业结构相似率为93.5%，中部与西部相似率为97.9%，这种情况不利于发挥地方的优势，也限制了地区特色产业的发展。

（二）从污染物的排放源来看，能源消费结构、机动车尾气和建筑扬尘成为雾霾天气的直接原因

在我国能源消费结构中，煤炭占68.5%，石油占17.7%，水能占7.1%，天然气占4.7%，核能占0.8%，其他占1.2%。在此种能源消费结构下，煤、石油等能源消耗产生了大量的工业废气，2013年我国单位GDP能耗是世界平均水平的2.5倍，较低的能源利用效率进一步恶化了这种形势。机动车尾气排放也是导致污染的另一原因。根据公安部交管局公布的数据，至2013年年底，包括汽车、农用车等在内的全国机动车数量已突破2.5亿辆，十年间，我国汽车增长过亿辆，由于油品标准不够、低标准汽车上路、盲目超速发展的汽车工业等原因，随之而来的也是巨大的汽车尾气［27］。此外，我国正处于城市化快速发展的阶段，农民工大量向城市流动，城市房地产行业炙手可热，房屋建设如火如荼，伴随而生的建筑扬尘对空气质量造成严重威胁。

（三）在对环境污染的公共治理方面，尽管自雾霾大规模爆发以后，各级政府开始加大对大气污染治理的投入，但是目前依然存在很多问题［28］

其一，污染治理的支出有待进一步增加，2013年以后，各级政府已逐渐加强大气污染治理的支出规模，但是目前仍有很大的缺口；其二，目前的大气污染治理工作中，注重的是减少一次污染物的排放量，而不是把减轻污染物的损害程度作为重点，这种忽视质量管理的方法是不可取的；其三，我国雾霾呈现出区域复合型特征，传统的属地环境管理方式降低了雾霾治理的效率；其四，环境立法不够完善，执行和监管力度不够，且部分城市人为“操纵”环境质量相关检测数据，严重影响了数据的准确性，降低了政府的公信力。

基于此，本文提出“调结构、减排放、强治理”九字策略的政策建议。“调结构”需放在首位，转变经济发展方式、实现创新驱动发展是根本策略，“减排放”是从源头上直接控制污染物的排放，“强治理”则强调优化环境污染的治理工作。一是优化产业结构，减少第二产业特别是工业在国民经济发展中所占的比重，转变过去能源资源等要素驱动发展方式。二是开发和推广清洁能源（如风能、太阳能等），优化能源消费结构，制定国家前沿发展战略，大力推动清洁能源产业建设。三是控制大城市规模，大力发展城市公共交通（如地铁），提升机动车油品标准或进行汽车动力系统改造（如燃烧天然气），减少汽车尾气排放。四是规范建筑施工流程，对建筑施工料堆及时覆盖，施工现场进行洒水湿润，同时强化裸露地表的绿化。五是优化政府对雾霾的治理。一方面，进一步扩大对其他地方环境质量的实施监测，进一步强化环境质量的信息披露，接受公众的监督；另一方面，加大政府对环境污染治理的投入力度，并提高污染治理的针对性，在雾霾侵袭的紧迫形势下，大气治理重点从PM10向PM2.5适当侧重。

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（责任编辑：温美荣）

D63-3；X651

A

1005-460X（2016）01-0062-05

2015-11-12

国家自然科学基金面上项目“大气污染、政策创新与绩效改进——面向中国大陆的实证研究”（71573176）；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“创新驱动发展战略与科技创新支撑研究”（13JZD015）

吴建南（1970—），男，陕西西安人，教授，博士研究生导师，从事政府创新、绩效管理与创新驱动研究；秦朝（1990—），男，河南郑州人，硕士研究生，从事政府创新、治理绩效与创新驱动研究；张攀（1990—），男，河南开封人，博士研究生，从事效能建设、政府绩效管理与创新驱动研究。