区域大气污染空间相关性的社会网络分析及治理对策——以成渝地区双城经济圈为例

林 黎，李 敬

(重庆工商大学 a.长江上游经济研究中心; b.经济学院， 重庆 400067)

一、引言

2020年1月3日，习近平总书记在中央财经委员会第六次会议上强调大力推动成渝地区双城经济圈建设，在西部形成高质量发展的重要增长极。会议指出，要使成渝地区成为高品质生活宜居地，助推高质量发展。要实现高品质生活宜居地这一战略目标，成渝双城经济圈必须全面落实习近平生态文明思想，协同推进“生态优先、绿色发展”。2020年5月17日，中共中央、国务院出台《关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见》，强调成渝地区重点加强区域大气污染联防联控，提高重污染天气应对能力。因此，加强成渝地区双城经济圈污染的协同治理，改善区域内环境空气质量，既是实现“两中心两地”目标的基本生态条件，又是美丽西部建设的核心内容。

但是，一方面，由于成渝地区大部分地处盆地，地理条件独特，大气污染成因复杂，呈现明显的季节性，治理难度较大。2015—2019年，成都空气质量达标天数比例分别为58.6%、58.5%、64.9%、70.3%、78.6%(1)数据来源：成都市生态环境局.2015—2019年成都市环境质量报告.http://sthj.chengdu.gov.cn/.；虽然空气质量明显改善，但进一步提升的任务还比较重。与成都相比，重庆的空气质量相对较好，2015—2019年，主城区达标天数比例分别为80%、82.2%、83%、86.6%、86.6%(2)数据来源：重庆市生态环境局.2015—2019年重庆市环境质量简报.http://sthjj.cq.gov.cn/.，但仍需进一步改善。根据生态环境部环境规划院生态环境经济核算研究中心的评估数据，成渝地区PM2.5每降低 1 μg 需花费8.2亿元(3)数据来源：环保在线.http://www.hbzhan.com/news/detail/133134.html.。另一方面，成渝地区双城经济圈涉及的城市众多，目前的大气污染治理呈现分散化、碎片化的特征。因此，要做好协同治理工作，必须明确区域内城市间的整体关联，清楚各城市在关联中的地位和作用，才能为成渝地区双城经济圈的大气污染协同治理提供精准有效的对策。

二、大气污染空间相关的理论基础及文献综述

环境学理论认为，大气的迁移转化会造成大气污染物在时间、空间上的再分布即大气污染扩散。大气污染物扩散有利于减轻局部地区的大气污染，但同时也使影响范围扩大，且转化为二次污染的可能性增大[1]。空间计量经济学大师Anselin指出，空间依赖是一种在社会科学中广泛存在的现象，它取决于相对空间或相对位置的概念，强调距离的影响，可以被认为是区域科学和地理科学的核心[2]。Anselin还进一步将空间效应运用到环境资源经济学的计量分析中[3]。Maddison利用二氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物和一氧化氮的排放量数据，在传统的环境库兹涅茨曲线中引入空间加权值，发现各国的二氧化硫和氮氧化物的人均排放量受到邻国人均排放量的严重影响[4]。马丽梅等利用大气污染的主要污染物PM10测算Moran’s I 指数[5]，孙晓雨等使用城市每日大气污染指数测算的Moran’s I 指数均证明中国城市之间的大气污染存在着空间相关性[6]。刘华军等用PM2.5浓度值采用收敛交叉映射方法证明了中美两国的大气污染是存在空间交互影响的[7]。

社会网络分析法是社会学的量化研究方法，它的分析单位主要不是行动者(如个体、群体、组织等)，而是行动者之间的关系[8]。由于该方法的独特之处，目前已被广泛运用于社会学之外的区域经济、国际贸易、旅游等研究领域。如李敬等利用社会网络分析法解构了1978—2012年中国区域经济增长的空间关联特征及其影响因素[9]。詹淼华基于UNComtrade数据库的农产品贸易数据，运用社会网络分析法分析发现“一带一路”沿线国家的出口关系、竞争关系和互补关系的网络密度日趋增加[10]。王磊等基于2016年中国银联的刷卡消费数据，运用社会网络分析对长江中游城市群旅游消费的空间相关性进行了分析[11]。值得注意的是，近年来环境经济学等交叉学科日益重视社会网络分析的运用。刘华军等采用S02指标利用修正的引力模型和社会网络分析法证明了我国各省之间环境污染水平的空间相关性并给出了原因[12]。另外一些学者运用社会网络分析法分别对我国雾霾污染[13]、长三角地区大气污染[14]、长江经济带环境污染[15]等环境问题进行了实证分析。

现有文献对成渝地区双城经济圈生态环境问题的研究不多，对大气污染研究的则更少。肖义等建立了区域生态承载力评价指标，对成渝城市群生态承载力的空间差异演变进行研究[16]。马国霞等对成渝地区“大气十条”实施的大气污染治理成本、健康效益和社会经济影响进行了全面评估[17]。彭嘉颖认为，要实现成渝城市群大气污染协同治理，需要改进制度性激励机制，降低交易性合作成本[18]。张厚美指出，成渝两地应建立污染联防联控工作机制，加强生态环境共性关键技术联合攻关，建立完善生态环境监管大数据平台和智能环保服务支撑体系[19]。

综上所述，国内外学者在大气污染空间相关性和社会网络分析方面已经取得较为丰富的成果，为本研究的进行提供了可借鉴的科研成果和理论基础。但是，对成渝地区双城经济圈大气污染问题的研究还存在以下不足：第一，对成渝地区双城经济圈大气污染空间相关性进行研究的文献较少，利用社会网络分析法研究此问题的几乎空白，这可能是源于成渝地区双城经济圈在2020年1月才上升为国家战略；第二，对成渝地区双城经济圈大气污染协同治理进行专门研究的文献不多，基于事前、事中、事后这一全周期协同治理视角的研究比较缺乏。基于此，本文采用社会网络分析法对成渝地区双城经济圈大气污染的空间相关性进行研究，并以此为基础提出体现全周期思想的协同治理对策。

三、大气污染空间相关的网络构建和特征刻画

(一)样本数据

从官方发布的数据来看，衡量城市空气质量最全面最权威的是环境空气质量综合指数。该指数是描述城市环境空气质量综合状况的无量纲指数，综合考虑了SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O36项污染物的污染程度，该指数越大表明空气综合污染程度越重。因此，本文以环境空气质量综合指数为依据，对成渝地区双城经济圈的大气污染空间相关性进行分析。从数据的可得性来看，中国环境监测总站自2013年开始，每月实时发布《城市空气质量状况报告》，目前已更新到2020年2月。该报告在2013年1月—2018年5月期间只覆盖74个主要城市，其中仅仅包括成渝地区双城经济圈中的重庆和成都。但从2018年6月开始，对京津冀及周边、长三角地区、汾渭平原、成渝地区、长江中游城市群、珠三角地区等169个城市的环境空气综合质量指数进行公布；其中，成渝地区包括重庆、成都、自贡、泸州、德阳等川渝主要城市。基于此，本文的实证数据主要来源于2018年6月—2020年2月的月度环境空气质量综合指数，共使用21个月份的数据。

(二)研究方法

1.大气污染的空间网络构建

由于大气污染扩散的作用，处于成渝地区双城经济圈的城市间必然存在大气污染的空间相关性，且这种相关体现为双向影响。作为因果检验的主流分析方法，近年来，格兰杰因果检验在大气污染的空间相关性研究中开始得到应用[20-22]，本文在方法使用上将借鉴这些成果。需要指出的是，本文对大气污染空间相关性的判定是基于环境学的大气污染扩散理论，格兰杰检验只是在环境学理论基础上采用的因果检验方法。

由于格兰杰因果检验仅适用于平稳序列，或者有协整关系的单位根过程[23]，本文将首先进行PP单位根检验以保证所有序列的平稳性。在此基础上，利用格兰杰因果检验，以5%的显著性水平为标准来确定城市之间大气污染是否存在空间相关，并构建成渝地区双城经济圈的大气污染空间网络。

2.社会网络分析的特征刻画

社会网络分析是在人类学、社会学、数学及统计学等领域中发展起来的一种新的研究范式，其分析单位主要是行动者之间的关系。在网络分析中，关系被认为是表达了行动者之间的关联。该分析方法的核心在于从“关系”的角度出发研究社会现象和社会结构[8]。基于社会网络分析法对关系数据分析的优势，本文将运用此方法对成渝地区双城经济圈的大气污染空间相关性进行分析。社会网络分析法主要围绕整体网络密度、关联性、中心性、块模型4个纬度对网络进行特征刻画。整体网是由一个群体内部所有成员之间的关系构成的网络，它最重要的特征指标之一是网络密度。一个集体的成员之间的关系把该集体团结在一起，这个集体网络就具有关联性。社会网络的关联性通常从网络关联度、网络等级度和网络效率来分析。中心性研究是对社会网络权力的量化研究。社会网络分析法认为，一个人之所以拥有权力，是因为他与他人存在关系，可以影响他人。中心性的量化指标主要包括度数中心度、中间中心度、接近中心度。在社会网络分析中，可以根据“结构对等性”对行动者进行分类，对此进行研究的方法就是块模型分析方法[24]。

四、成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络分析

如上所述，对成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络分析包括两个主要步骤：第一，利用格兰杰因果检验构建成渝地区大气污染的空间网络；第二，利用社会网络分析法对成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络进行特征分析。

(一)单位根检验

依据中国环境监测总站发布的《城市空气质量状况报告》，采用PP单位根检验方法对样本城市2018年6月—2020年2月的月度环境空气质量综合指数的平稳性进行检验，检验结果如表1所示。从表中可知，所有城市的环境空气质量综合指数均通过了10%的显著性水平检验，拒绝“存在单位根”的原假设，所有序列是平稳序列，能够进行格兰杰因果检验来确定城市大气污染之间的相关关系。

(二)格兰杰因果检验

表1 成渝地区双城经济圈环境空气质量综合指数的单位根检验

利用2018年6月—2020年2月的月度环境空气质量综合指数对两两城市进行格兰杰因果检验，以5%的显著性水平为标准来确定城市之间大气污染是否存在空间相关，通过5%显著性水平的记为1，未通过的记为0，依次建立成渝地区双城经济圈大气污染的0-1关系矩阵。依据前述的环境学大气污染物扩散理论可知，大气污染的相关是双向性，A地的大气污染对B地产生影响，B地的大气污染对A地也可能产生影响，故此处的关系矩阵亦为有向矩阵，即如果A地和B地互为格兰杰因果，记为A→B，B→A，呈现对称特征；若A地和B地只是单向格兰杰因果，则呈现非对称特征。利用UCINET软件对成渝地区双城经济圈大气污染的关系矩阵进行可视化处理，可得到图1。

(三)大气污染空间网络的密度和关联性分析

利用UCINET软件对成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的密度和关联性进行分析，可以得到如下结果(见表2)。首先，该网络的密度为0.919，其中理论关系数为210，实际关系数为193。整体网络密度是用于刻画网络中各点之间联络紧密程度的指标，0.919的数值表明成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的密度相当高，各城市之间的大气污染联动关系已占全部联动关系的90%以上。这同时表明，大气污染的空间网络对成渝地区双城经济圈中的城市空气质量产生的影响相当大。在如此紧密的空间网络中，成渝地区双城经济圈中的各城市如果要治理大气污染，必须要有全局视角，处理好整体和局部的关系。其次，从关联性来看，网络关联度为1，网络等级为0，网络效率为0。网络关联度主要衡量网络的可达性，即其中任何点之间是否可以建立联系；如果网络中某些点相互之间不可达，网络的关联性就小，反之则关联性大。成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络关联度为1，表明所有15个城市相互之间都是可达的，即都存在关联性。没有任何一个城市是孤立的，每个城市都具有以下3种情形之一：受其他城市影响、影响其他城市、既影响其他城市又受其他城市影响。如果网络密度0.919是表明成渝地区双城经济圈大气污染关联的整体网络对个体城市的影响，那么网络关联度1则再次印证网络中个体城市之间的相互影响，且无一例外。网络等级是衡量各点在多大程度上非对称可达的指标。网络等级度越高，表明网络越具有等级结构。网络等级为0，表明网络不具有等级结构，各点之间是对称可达，即城市之间的空间污染主要体现为对称影响，成渝地区双城经济圈大气污染的关联网络呈现对称结构特征。网络效率是指在网络中所包含的成分数确定的情况下，网络在多大程度上存在多余的线。网络效率越低，网络中存在的冗余连线就越多。网络效率为0，说明网络没有效率，即成渝地区双城经济圈的城市不仅在大气污染上存在空间相关，而且这种相关还表现为明显的多重叠加现象[17]。

表2 成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的密度和关联性

(四)大气污染空间网络的中心性分析

对成渝地区双城经济圈空气关联网络的中心性分析的结果如表3，关系数直观地展示了大气污染空间网络中的城市联系的密切程度。从与其他城市的关系数量来看，从高到低有以下几个层次：第一，眉山、宜宾、资阳3个城市的关系数量最高，均为28。其中，影响的关系和被影响的关系数都为14。这意味着3个城市在大气污染空间网络中既影响其他城市，又被其他城市所影响。第二，成都、泸州、德阳、遂宁的关系数均为27。它们分别对大气污染空间网络中的其他14个城市产生影响，同时被其他13个城市所影响。第三，广安、乐山、南充、内江的关系数均为26。前两个城市对网络中的13个城市产生影响，同时也被13个城市所影响；南充影响了14个城市，被12个城市影响；内江对12个城市产生影响，但被14个城市所影响。第四，绵阳的关系数为25，它影响了12个城市关系，被13个城市所影响。第五，重庆、达州的关系数为22。重庆影响了10个城市，被12个城市所影响；达州影响了14个城市，被8个城市所影响。第六，自贡的关系数最低，为21。它影响了7个城市，被14个城市所影响。总体而言，在成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络中，城市之间的相互影响非常明显。眉山、宜宾、资阳和其他城市的联系最为紧密，自贡和其他城市的关系相对松散。

度数中心度用于测度与某点有直接关系的点的数目。如果与某点有直接关系的点越多，说明该点与其他点的联系越多。换句话说，如果某点具有最高的度数中心度，表明该点居于中心地位，从而拥有最大的权力。从实证结果来看，度数中心度的点入度和点出度的平均值高于90，表明大气污染空间网络中的城市之间联系非常紧密。具体来说，眉山、宜宾、资阳的点入度和点出度最高，自贡的点出度最低，达州的点入度最低。点出度的平均值为91.905，低于该值的地区主要是重庆、自贡、绵阳和内江。这说明在成渝地区双城经济圈大气污染空间网络中，这4个地区的大气污染情况对其他地区的空气质量影响较小。从点入度来看，自贡、内江、眉山、宜宾、乐山等地均为100；达州的点入度最低，仅为57.143。点入度的平均值为91.905，低于该值的有重庆、南充和达州。这说明在大气污染空间网络中，这3个地区的空气质量受其他地区的影响较小。结合城市间的距离发现，重庆、达州、南充等地区离成都都市圈的距离相对较远，因此受相关城市的影响相对较小，这也符合一个地区的大气污染会受到距污染源距离影响的环境学原理。

中间中心度用于测量各点对网络中资源控制的程度。如果某一点处于其他许多点对的最短途径上，该点就具有较高的中间中心度。它具有控制其他点之间联系的能力，它能够通过控制或者曲解信息的传递而影响群体[25]。从大气污染空间网络的实证结果来看，中间中心度的平均值为0.623，表明网络中各点对其他点的控制性一般，即各城市的大气污染相互影响在一定程度上依赖于中介城市。具体来说，眉山、宜宾、资阳的中间中心度最高，均为1.228；重庆和达州的中间中心度最低，均为0。中间中心度的平均值为0.623，高于平均值的地区主要有眉山、宜宾、资阳、遂宁、南充、成都、泸州、德阳、内江，说明这9个地区在成渝地区双城经济圈大气污染的关联网络中主要起着桥梁和中介作用，经济圈内各城市大气污染的相互影响在一定程度上依靠这些城市来“搭桥”；低于平均值的地区包括重庆、达州、绵阳、自贡、乐山、广安，说明这6个地区未处于网络中心，对其他地区大气污染相互影响的调节作用不大。

表3 成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的中心性

度数中心度衡量了在大气污染空间网络中，各地区与其他地区的联系紧密程度；中间中心度刻画了各地区在网络中对其他地区相互影响的控制程度；接近中心度则用于表征各地区不受其他地区影响的程度。具体而言，接近中心度体现为某点与网络中所有其他点的接近程度。如果一个点与网络中所有其他点的“距离”都很短，则表明该点具有较高的接近中心度，其传递信息上较少依赖其他点，它自身就处于网络中心。从实证结果来看，接近中心度的点出度和点入度均超过90，表明该网络中的各地区与其他地区的相互影响主要依靠自己。眉山、宜宾、资阳的出度和入度都是最高，出度最低的是自贡，入度最低的是达州。出度的平均值是93.741，低于该值的地区是重庆、自贡、绵阳、内江，说明这4个地区对其他地区的影响在一定程度上依赖于别的“中介”地区，相对而言它们处于网络非中心的位置。入度的平均值是93.222，低于该值的地区是重庆、南充、达州，说明这3个地区被其他地区的影响在一定程度上依赖于别的地区“牵线”，它们处于网络中相对边缘的位置。

(五)大气污染空间网络的块模型分析

将最大切分深度设定为2，利用UCINET对成渝地区双城经济圈大气污染的空间网络进行块模型分析，得到4个板块(见表4)。板块一为重庆、内江、自贡和绵阳；板块二为泸州、成都、德阳、乐山和达州；板块三为遂宁、南充和广安；板块四为眉山、宜宾和资阳。从表4可以看出，大气污染空间网络的总关系数为193，其中板块内关系数为40，板块之间的关系数为153，表明4个板块之间的大气污染空间相关非常紧密。根据社会网络分析理论，各板块所处的位置一方面取决于实际内部关系比例和期望内部关系比例的关系，另一方面取决于板块对外的发出和接收程度。板块一的实际内部关系比例为21.96%，期望内部关系比例为21.4%，实际内部关系比例大于期望内部关系比例；同样，板块三的实际内部关系比例为14.63%，期望内部关系比例为14.3%，实际内部关系比例大于期望内部关系比例。但是，板块一的接收程度大于板块三(见表5)，故板块一为净受溢板块，板块三为双向溢出板块。板块一主要集中在重庆及附近城市，在大气污染空间网络中主要体现为接收其他城市污染溢出的影响；板块三主要集中于南遂广城镇密集区，位于重庆和成都之间，这些地区的大气污染既受到别的城市影响，也影响别的城市；但板块内部城市之间的相互影响更突出。同理，板块二的实际内部关系比例为27.54%，期望内部关系比例为28.6%，实际内部关系比例小于期望内部关系比例；板块四的实际内部关系比例为14.29%，期望内部关系比例为14.3%，实际内部关系比例同样小于期望内部关系比例。由于板块二的发出关系总数和板块外关系数均大于板块四(见表5)，板块二为净溢出板块，板块四为经纪人板块。板块二位于成都都市圈附近和离成渝都比较远的达州，此板块的大气污染主要表现为对其他区域的影响，这可能是因为板块中大部分地区的大气污染在网络中处于相对较高水平。板块四位于成渝中间地区或成都都市圈边缘，从地理位置上基本构成一个三角形；该板块广泛地与网络中各城市相互联系，一方面它们接收其他城市大气污染的溢出，另一方面它们对其他城市大气污染产生溢出效应。板块四在成渝地区双城经济圈大气污染空间网络中起着桥梁和中介作用，将大气污染在重庆和成都这两个核心城市及其周边进行传递。

表4 成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的块模型分析

表5 成渝地区双城经济圈大气污染空间网络的板块关系数明细

(六)产业结构、人口密度与空气质量指数

大气污染既可因人类活动造成，也可由自然因素引起。随着人口的剧增及工业化和城市化的快速发展，人类活动成为造成大气污染的主要原因[26]。一般而言，地区研发费用比例反映了地区对新技术的重视程度，也体现了发展思想和特色。在对成渝地区双城经济圈大气污染网络的特征进行描述之后，有必要对成渝地区双城经济圈主要城市的第二产业比重、城镇化率和地区研发费用比例进行分析。图6中的空气质量指数平均值是各城市2018年6月—2020年2月的平均值。基于数据的可得性，选取2018年成渝地区双城经济圈主要城市的第二产业比重进行研究，数据来源于《重庆统计年鉴2018—2019》和《四川统计年鉴2018—2019》，如表6和表7所示。

表6 成渝地区双城经济圈城市第二产业比重和空气质量指数均值

表7 成渝地区双城经济圈城市城镇化率和研发费用比例

在成渝地区双城经济圈中，空气质量指数均值较高的前五位城市分别为达州、成都、宜宾、自贡和重庆。除宜宾和自贡外，达州、成都和重庆的第二产业比重在经济圈内都不算高。但成都、重庆和自贡的城镇化率位居成渝地区双城经济圈的前三位。另外，成都、重庆、宜宾的研发费用比例都在前五位，自贡稍微靠后。这反映出：第一，重庆和成都作为超大城市，较高的城镇化率会影响空气质量。第二，要改善空气质量，不仅需要实现产业结构高度化，更要优化工业内部结构[5]。第三，研发费用比例体现地区发展思想和特色，影响行业治污技术水平[27]，进而影响空气质量。以大气污染指数居首位的达州为例，2018年人均地区生产总值为29 627元，在四川省内几乎垫底，但大气污染指数却居于首位。达州的第二产业比重、城镇化率和研发费用比例都不算高，表明该地在关注产业结构的同时，要特别重视提高治污技术水平。空气质量指数均值较低的5个城市分别为遂宁、内江、广安、资阳和绵阳，除绵阳以外，其他4个城市都属于成渝地区双城经济圈的中部地区。2018年4个城市的人均地区生产总值均低于四川省平均水平，属于“中部塌陷”地区；其城镇化率和研发费用比例都不高。这说明城镇化率、经济发展水平与大气污染排放都存在一定关联性。

五、研究结论

本文基于中国环境监测总站发布的2018年6月—2020年2月的环境空气质量综合指数，利用社会网络分析方法对成渝地区双城经济圈的大气污染空间相关性进行分析，得到如下结论：

第一，从大气污染空间网络的密度和关联性来看，网络密度高达0.919，表明区域内城市的大气污染水平受整体网络的影响水平相当高；网络关联度为1，表明经济圈内所有城市之间都存在大气污染的空间相关，没有独立于网络的城市存在；网络等级为0，说明网络不具有明显的等级结构，城市之间的空间污染关联表现为相互影响，而非单向影响；网络效率为0，说明经济圈内各城市的关联存在多重叠加效应，相互关系错综复杂。

第二，根据大气污染空间网络的中心性分析，无论是溢出关系还是接收关系，经济圈内各城市之间的关系数都在平均值12.867以上，城市大气污染的关联性突出；度数中心度的平均值高达91.905，说明在成渝地区双城经济圈大气污染空间网络中各城市之间的联动明显，较低的区域主要集中在重庆、达州、南充等离成都都市圈稍远的城市，这在一定程度上体现了大气污染扩散与地理距离的关系。中间中心度的平均值为0.623，预示着成渝地区双城经济圈大气污染空间网络中的各城市对其他城市有一定的控制力，部分城市之间的大气污染关联依赖于桥梁或中介城市，呈现出间接联动的特点。接近中心度的均值超过90，说明除个别城市外，网络中大部分地区的大气污染都是依靠自身与其他城市产生直接关联。

第三，根据大气污染空间网络的块模型分析，成渝地区双城经济圈由于在网络中地位和作用的不同，可以划分为4类板块：净受溢板块、双向溢出板块、净溢出板块和经纪人板块。净受溢板块集中在重庆及其附近城市，在网络中主要接收其他城市大气污染溢出影响，双向溢出板块主要集中在南遂广城镇密集区，受到影响的同时也对外产生影响。净溢出板块主要集中在成都都市圈和达州，板块内的城市大气污染水平普遍较高。经纪人板块主要位于成渝中间区域和成都都市圈边缘的个别地区，这些地区在网络中发挥着中介作用，使大气污染在成渝地区双城经济圈内传递和不断扩散。

第四，联系产业结构、城镇化率和研发费用比例对大气污染空间相关进行分析，发现重庆和成都这两个超大城市第二产业比例不高，城镇化率和研发费用占比较高，空气质量指数在成渝地区双城经济圈中也较高。这意味着大气质量改善是一个综合工程，在城镇化率不断上升的进程中，不仅要着眼于优化工业结构，更要提升治污技术水平。成渝地区双城经济圈中空气质量指数较低的城市主要集中在城镇化率较低的“中部塌陷”地区，表明城镇化率和经济发展水平会影响大气污染的排放量。随着成渝地区双城经济圈战略的推进、中部地区的崛起、城镇化率的提高，这些地区的空气质量指数也会相应提高。达州的经济发展水平在成渝地区双城经济圈中较为靠后，第二产业结构比例、城镇化率和研发费用比例都较低，空气质量指数却很高，说明该地大气污染治理应从优化工业结构、提高治污技术水平着手。

以上的分析表明，成渝地区双城经济圈的大气污染空间相关性明显，无论是通过直接方式还是间接方式，经济圈内各城市之间的大气污染都会相互影响。在大气污染治理中必须坚持区域一盘棋思想，树立协同治理理念，实行联防联控才能有效改善成渝地区双城经济圈的空气质量。结合产业结构、城镇化率和研发比例来看，无论是相对发达的成渝两地，还是相对落后的“中部塌陷”地区，大气污染治理都离不开优化工业结构，提高行业治污技术。

六、基于全周期思想的成渝地区双城经济圈大气污染协同治理对策

成渝地区双城经济圈大气污染的明显空间相关性，意味着区域内的大气污染不能分散治理，必须是贯穿事前、事中、事后的全过程合作，全周期协同，具体包括：

第一，突出重点区域。根据社会网络分析法的实证结果，成渝地区双城经济圈的大气污染空间相关性很强，且不同地区在网络中扮演着不同的角色。在网络中起着中介或传递作用的主要是成渝中间地区，因此在以重庆和成都为重点的大气污染联防联控中，一定不能忽视双城之间的大气治理。在经济圈整体空气质量改善的同时，要特别关注污染水平较高的地区。这意味着在成渝地区双城经济圈大气污染协同治理中，既要体现整体推进，又要加强重点突破。在成渝地区双城经济圈建设中，既要实现经济发展，又要兼顾环境保护；既要优化工业结构，更要提升行业治污技术。

第二，事前规划协同。建立成渝地区双城经济圈生态环境治理领导小组，下设大气污染联防联治工作组。生态环境治理领导小组作为主要的协调机构，大气污染联防联治工作组是主要的执行机构，由两地的生态环境局牵头，其他相关部门协同生态环境局，将工作组的协同工作成绩纳入部门考核指标体系，作为年度考评的重要依据。通过定期召开成渝地区双城经济圈生态环境治理工作联席会议，交流各城市大气污染的治理进展，动态调整治理任务。对于经济圈内的相邻城市建立大气污染治理定期会商机制，推动建立成渝地区双城经济圈大气污染治理的双边、多边协作机制。厘清司法协作主体，完善程序制度衔接，明确协作运行规则，建立长江经济带生态司法协作机制[28]。

第三，事中实施同步。首先，制定成渝地区双城经济圈生态环境保护规划，明确大气污染治理的主要目标和重点项目。统一大气污染物排放标准，保障两地大气污染联合执法顺利开展，防止高排放企业向区域内环境标准“洼地”转移。其次，共同治理成渝地区双城经济圈大气污染。探索形成经济圈生态环境保护联合立法机制，推进区域内大气污染治理司法合作。在川渝签订《深化川渝两地大气污染联合防治协议》的基础上，制定成渝地区双城经济圈大气污染防治条例，建立一体化的产业准入和负面清单。再次，搭建统一的信息平台。推进成渝地区双城经济圈大气污染数据库建设，实现统一采集、统一标准、统一数据、统一公开。推进两地大气污染监测系统建设，共同监测重点区域和重点污染企业的实时信息，共同管理超标排放行为。推进两地大气污染应急管理系统建设，共享大气污染舆情信息，共同应对大气污染突发事件，集中调度应急物资。最后，共同研发大气污染防治技术。充分利用重庆四川共建中国西部科技城的机遇，加强双方在大气污染防治技术的联合攻关，对区域内大气污染的成因、溯源和防治等重大问题进行深入研究，为大气污染联防联控提供重要的理论支撑，共同推广大气污染防治新技术应用，持续推进区域空气质量改善。

第四，事后整体评估。建立成渝地区双城经济圈大气污染治理总目标年度考核制度，对区域内的大气污染治理效果进行全面考核。在充分考虑川渝两地产业结构差异的前提下，合理设定约束性目标和预期性目标，制定统一的大气污染治理评价指标体系，全面跟踪分析治理成效，查找制约因素，为进一步改善空气质量提供方向。采用平行审计方式，对两地大气污染协同治理中的机制运行、执行力度、治理效果等方面进行审计监督，客观评价两地协同治理，为进一步完善协同机制提供政策依据。构建成渝地区双城经济圈联合督导检查机制，形成例行督察—专项督察—督察整改的闭环管理；成立成渝地区双城经济圈大气污染治理联合督察小组，开展跨区域联合督察，实现督察问责追责一体化。

综上所述，针对成渝地区双城经济圈大气污染呈现出的空间相关性，经济圈的大气污染治理只有从整体出发，突出重点区域，构建事前规划协同、事中实施同步、事后整体评估的全周期协同治理体系，才能实现区域内大气污染治理的全过程、全要素深度融合。