我国雾霾的区域差异及与经济增长的脱钩分析

邓光耀 周颖钦

兰州财经大学统计学院 甘肃兰州 730020

改革开放以来，在取得举世瞩目经济成就的同时，由于粗放的经济发展方式，造成了大气污染物的大量排放，以细颗粒物（PM2.5）为主要污染物的雾霾正严重影响人们的身心健康。2016 年，国内雾霾污染的影响范围达到188 万平方公里，全国空气质量达到严重污染的城市一共有24 个，其中19 个位于京津冀及周边地区，石家庄市的PM2.5 浓度更是突破1 000 ug/m3，至2020 年，PM2.5 年均浓度排名前十名的城市有7 个属于河北，3 个属于山东[1]。

减轻雾霾污染带来的影响，正成为经济发展新常态下中国可持续发展面临的重要挑战。为更加有效地治理雾霾问题，2017 年李克强总理将“坚决打好蓝天保卫战”写入政府工作报告。中国雾霾污染表现出持续性强、范围广、浓度高、区域性集聚的特点，受到气象条件的影响，大气污染会在多个城市、地区间传导[2]，靠个别省市单独治理雾霾不切实际，但在当前大气污染联防联控政策实施过程中，部分地区致力于本地区的经济发展，容易忽视环境的保护，从而造成整体雾霾治理效果不佳[3][4]。因此，充分考虑各个地区的经济发展水平、环境治理能力等社会经济因素，提出差异化的雾霾治理措施及治理目标，再进一步寻求区域之间的合作，更具现实意义[5]。

一、文献综述

当前对中国不同时空尺度下雾霾水平的研究主要分为两类。第一类，考虑到雾霾会随着大气环流等原因影响到邻近地区，部分文献对雾霾的空间关联特征或区域差异进行了研究。邵帅等[6]利用空间计量模型研究了中国各省雾霾的影响因素，指出雾霾具有高排放俱乐部集聚的特征，大部分东部地区的污染程度随着经济增长日趋严重。张生玲等[7]对2015—2017 年中国288 个城市的月度空气质量数据进行实证分析，指出中国雾霾污染空间正相关趋势显著，并且雾霾污染与经济增长之间的关系符合环境库兹涅兹假说（EKC）。蔡海亚等[8]研究了中国省域雾霾污染强度的区域差异和收敛性，研究发现区域内发展不平衡是区域差异的主要来源，并且区域差异存在 σ收 敛和 β收敛。安海岗等[9]对京津冀及周边地区雾霾污染的整体网络结构与季节演化情况进行了分析，指出各城市间大气污染关系紧密，不同季节城市间PM2.5 浓度的相关性区别较大，采暖期的雾霾污染关系更加密切，建议根据季节制定不同的雾霾联防措施。Mi 等[10]对黄河中游城市群的时空异质性进行研究，发现该地区PM2.5 浓度空间集聚特征明显，雾霾浓度的季节变化表现为春冬高夏秋低。也有学者对中国雾霾区域协同治理的成效进行了分析[11][12]，认为雾霾区域协同治理已经取得了一定的效果，但仍需要根据实际情况创新雾霾区域协同治理体系。胡庆龙和伍亚[13]研究了与终端能源消费有关PM2.5 排放量的区域差异和行业差异，指出区域内差异是区域差异的主要来源，工业部门是PM2.5 增排的主要部门。

第二类，考虑到雾霾不仅仅是一个气候问题，它与社会经济发展过程中，能源的消耗、产业结构的调整等因素有密切关系，部分学者对雾霾与社会经济之间的关系进行了分析。现阶段针对雾霾污染影响因素的研究较多，普遍认为城市化因素[14]、产业结构[15]、煤炭石油等能源消耗[16][17]、对外贸易[18][19]、经济发展水平[20]、机动车的大量使用[21][22]、城市化与人口规模[23]、环境规制[24]对PM2.5 浓度变化有较大的影响。李德山等[25]测算了中国城市层面的PM2.5 减排效率，结果显示PM2.5 减排效率整体偏低，区域异质性明显，整体而言经济发展水平对减排效率的提升有明显的促进作用。严雅雪[26]等对中国雾霾污染的库兹涅茨曲线进行了分析，结果表明雾霾污染的区域异质性明显，东部地区经济发展水平与雾霾污染呈现脱钩状态，中部地区呈“U”型分布，西部地区呈“N”型分布。

当前对全国雾霾水平的研究，主要基于东、中、西部的划分或行政区划，较少根据九大经济区的划分进行研究，这种划分方法充分考虑了不同区域自然条件、能源储备、经济发展水平等方面的差异，更加符合大气污染物区域特征的研究要求[27]。同时中国雾霾污染水平区域间的差异很大，目前对区域差异的研究主要使用Theil 指数，但Dagum 基尼系数法比Theil 指数更具有优势，它不但能解决地区差距的来源问题，也能指出不同区域之间的交错重叠因素对总体差异的影响[28][29]。而雾霾污染与社会经济之间关系的研究主要在国家或行业层面上进行，很少应用于区域层面，在区域层面对雾霾污染与经济的关系进行分析，有助于中国政府制定针对性的“治霾”政策。因此，本文将基于九大综合经济区的划分，分析雾霾的区域差异及其与经济增长的脱钩关系。

二、研究方法及数据来源

(一)Dagum 基尼系数

本文参考Dagum 的研究[30]，采用Dagum 基尼系数对PM2.5 浓度的区域差异进行分解，总体基尼系数可以表示为：

式中，Eji（Ehr）是经济区j(h)内各省份的PM2.5 浓度,E表示经济区PM2.5 浓度总体均值，k表示经济区的总个数，j和h为任意两个不同的经济区，且满足j=1、2、3、…、k，i和r为经济区j(h)内任意两个不同的省份，n是省份个数，nj（nh） 为经济区j(h)内省份总个数，G为中国雾霾的总体基尼系数。

经济区j的基尼系数以及经济区j与经济区h之间的基尼系数可以分别用Gjj和Gjh表示：

总体基尼系数（G）可分解为三部分，也即区域内差异贡献（Gw） 、区域间差异贡献（Gnb）和超变密度贡献（Gt），其中超变密度贡献（Gt）反映了不同区域之间的交互作用对总体差异的影响，相互之间的关系可由下列等式表示：

式中，pj=nj/n表 示经济区j中省份数在全国省份总数中的占比，sj=njEj/nE，j=1, 2, 3…, k；Djh表示经济区j和经济区h之间PM2.5 浓度的相对影响，计算公式为：

式中，djh是 经济区j和h两者之间PM2.5 浓度的差值，可以理解为经济区j和h中所有yji-yhr＞0的样本值的数学期望，同理pjh表 示所有yhr-yji＞0的样本值的数学期望。

(二)脱钩模型及脱钩稳定性指数

脱钩状态可用于反映环境污染与经济增长之间的关系，当经济发展到一定程度，由于技术水平进步等原因，在经济增长的同时，环境污染会呈现下降趋势，这就是理想的脱钩状态。Tapio 提出了弹性指数法[31]，通过计算弹性指数，将脱钩状况分为8 种，能够全面地反映研究对象在一段时间内脱钩状况的变化情况。为衡量雾霾污染与经济增长之间的脱钩关系，本文在借鉴Tapio 脱钩模型的基础上，构建如下模型：

式中，e表示雾霾浓度与经济增长之间的Tapio 脱钩弹性指数， Δpmit是地区i在t时期PM2.5 浓度的变化率，pmT和pmT+1分 别是T期和T+1期的PM2.5 浓度， ΔGit是 地区i在t时期地区生产总值的变化率，GT和GT+1分别为T期和T+1期的地区生产总值。

考虑到中国的经济发展正处于粗放型向集约型转化的过程，各地区雾霾污染与经济发展之间的脱钩关系会出现脱钩、复钩交替出现的现象，为衡量脱钩状态的稳定性，在借鉴韩梦瑶等[32]的研究基础上，构建脱钩状态稳定性指数SD：

式中，i=1,2,3···,N-1，N为样本总数，ei表 示i时期的PM2.5 浓度与经济增长之间的Tapio 脱钩弹性指数，SD越 小表明脱钩稳定性越强，SD越大表明脱钩稳定性越差。

PM2.5 浓度与经济增长之间具体的脱钩状态评价标准如表1 所示：

表1 Tapio 脱钩评价标准

续表1

(三)数据来源

本文通过中国空气质量在线监测分析平台①,获取2015—2020 年中国363 个城市的PM2.5 浓度数据，并以此为基础计算得到全国31 个省份（不包括港澳台地区）和九大综合经济区的PM2.5 浓度年度均值。另外，2015—2019 年中国各省的地区生产总值数据来源于历年的《中国统计年鉴》，2020 年的数据则直接来源于各省统计局发布的统计数据。

三、实证分析

国务院发展研究中心2017 年发布的《地区协调发展的战略和政策》报告指出，按照经济发展水平制定的东、中、西部的区域划分欠妥当，因此以空间上的相互毗邻、行政区划的完整性等原则为基础，充分考虑了不同地区的自然地理环境、能源禀赋条件、经济发展水平、区位条件等方面的差异，提出了九大综合经济区的区域划分，目的在于合理地界定各经济区的区域定位及发展方向，充分发挥各区域集聚产业的优势，促进资源的合理配置。

雾霾污染具有较强的区域性聚集特点，大气污染物的形成与社会经济活动密不可分，显然九大经济区的划分更为符合雾霾污染物区域特征的研究要求。考虑到不同产业结构等因素对大气污染物排放的影响较大，而北京近年来产业转移进程较快，经济结构已进入后工业化时代，天津也基本实现技术集约化和产业高端化[33]，和河北、山东两省的产业结构已呈现出较大差异。因此，本文将以九大综合经济区的划分为基础，将原北部沿海经济区进一步拆分并定义为北部沿海地区和京津地区，分析这九大经济区的雾霾污染区域差异及其与经济增长的脱钩情况，具体的区域划分如表2 所示。

表2 九大经济区划分情况

(一)九大经济区PM2.5 浓度变化情况

根据国家环保部发布的《环境空气质量标准》，PM2.5 年平均浓度的二级标准为浓度不超过35 ug/m3②。如表3 所示，2015—2020 年，PM2.5 浓度区域间差异明显，南部沿海经济区整体PM2.5 浓度较低，浓度的变化范围为18.43 ～ 27.32 ug/m3，平均浓度仅为23.76 ug/m3，每一年PM2.5 的年平均浓度均达到了二级标准。而北部沿海地区和京津地区PM2.5 浓度较高，观测期内平均浓度分别达到了54.82 ug/m3和57.14 ug/m3，大大的超过PM2.5 浓度的年平均标准。总体而言，南部、东部、东北、西南、西北经济区的PM2.5 浓度均值低于全国平均水平，北部、黄河中游、长江中游、京津地区的浓度均值高于全国平均水平，中国PM2.5 浓度整体表现出“北高南低”“东高西低”的特点。

表3 2015—2020 年九大经济区PM2.5 浓度年度均值 ug/m3

而从时间序列的角度来看，如图1 所示，2015—2020 年九大经济区PM2.5 年均浓度整体呈下降趋势，雾霾治理效果明显。具体走势为2015—2018 年大幅下降，2018—2019 年小幅上升，2019—2020 年小幅下降。在观测期内，东部沿海、北部沿海地区和京津地区PM2.5 年均浓度下降幅度较大，降幅均超过40%，黄河中游经济区下降幅度最小，降幅为27.4%，其他经济区的降幅均在31.3% ～ 34.1%之间。

图1 2015—2020 年九大经济区PM2.5 浓度变化情况

如图2 所示，观测期内PM2.5 月均浓度数据呈现“U”型分布特征，其中1—5 月PM2.5 浓度逐渐下降，6—9 月变化缓慢，10—12 月则大幅增长。PM2.5 月均浓度呈现出冬季（12—2 月）高、夏季（6—8 月）低的特点，冬季PM2.5 平均浓度为59.15 ug/m3，其中1 月份月均浓度最高，达到65.20 ug/m3，夏季PM2.5 平均浓度为25.75 ug/m3，其中8 月份月均浓度最低，为24.12 ug/m3。

图2 2015—2020 年九大经济区PM2.5 月均浓度

2015—2020 年中国雾霾浓度出现上述变化，可能的原因如下。

第一，该结果反映了“十二五”以来，我国出台的一系列环境政策取得了良好的效果。由于2013 年出台的《大气污染防治行动计划》环境政策效应较大，再加上我国经济发展进入新常态，高耗能产业的转出、新能源的开发利用等因素，促使2015—2018 年东部沿海经济区等经济发达地区PM2.5 浓度大幅度回落。2018—2019 年，环境政策效应开始减弱， PM2.5 浓度整体出现微弱上升。为夺取“十三五”期间污染防治攻坚战阶段性胜利，相关部门加大了对环境治理的力度，在2018 年中下旬，陆续出台《打赢蓝天保卫战三年行动计划》《渤海综合治理攻坚战行动计划》等政策，进一步明确了到2020 年底前减少大气污染物排放、降低PM2.5 浓度等目标，从而促使2019—2020 年PM2.5 浓度整体小幅下降。

第二，根据经济增长和环境污染之间“环境库兹涅兹曲线”的倒“U”型假说，以东部沿海、京津地区为代表的区域，都存在随着经济发展，环境问题先恶化然后得到逐步改善的过程。另外，由于重工业产业聚集、以煤炭为主的能源利用方式等原因，北部沿海、京津地区的大气污染物排放量居高不下，成为中国雾霾问题最为严重的地区，尽管PM2.5 浓度相对较高，但随着清洁能源的使用、污染治理标准的提升，这些地区近年来环境状况得到改善，PM2.5 浓度大幅度下降。

第三，长江中游、黄河中游地区正处于追赶沿海发达地区，缩小发展差距的阶段，发达地区产业结构的调整促使高污染产业向这些地区转移，这些地区在大力发展经济的同时往往容易忽视环境保护，粗放的发展方式，造成近年来这些地区PM2.5 浓度处于较高水平。特别是黄河中游经济区，该地区的发展定位与煤炭开采、能源开发、高耗能制造业有关，这样的发展定位，促使该地区近年来PM2.5 浓度下降速度相对缓慢，甚至在2018—2020 年PM2.5 浓度有小幅度的上升。

第四，月度PM2.5 浓度呈现“冬高夏低”的特征，污染物的排放以及大气扩散条件具有一定的季节性特点是产生该现象的主要原因，比如中国北方地区冬季燃煤取暖会排放较多的大气污染物，再加上冬季降雨量较少、植被稀疏等自然条件的影响，使得冬季PM2.5 浓度明显高于其他季节。

(二)PM2.5 浓度区域差异及分解

使用Dagum 基尼系数法对2015—2020 年九大经济区PM2.5 年平均浓度的区域差异进行测度，总体差异、区域内差异以及贡献率的结果如表4 所示，区域间差异如表5 所示。

表4 九大经济区PM2.5 浓度区域总体差异、区域内差异以及贡献率

表5 九大经济区PM2.5 浓度区域间差异

续表5

区域总体差异变化情况如图3 所示。在观测期内，总体差异呈“M”型小幅度波动上升趋势。以2015 年为基期，总体基尼系数先上升后下降，2017 年基尼系数达到最小值0.166 9，此后又呈上升趋势，在2018 年达到最大值，2018—2020 年呈连续下降趋势。总体而言，总体基尼系数由2015 年的0.171 9 上升至2020 年的0.177 7，涨幅为3.37%，该结果表明PM2.5 年均浓度的区域差异有扩大的趋势，尽管2018 年之后总体基尼系数呈下降趋势，但仍明显高于2015 年的水平。

图3 PM2.5 浓度区域总体差异

PM2.5 浓度区域内差异变化情况如图4 所示。

图4 PM2.5 浓度区域内差异

从区域内差异的绝对值大小来看，西北、黄河中游、南部、西南经济区的基尼系数均值较大，分别为0.171 7，0.127 1，0.122 8，0.122 7，其他经济区的基尼系数均值相对较小，在0.043 5 ～ 0.079 2 之间；从区域内差异的变化情况来看，东北、东部、京津地区在区域内差异相对较小的情况下，呈一定程度的扩大趋势，而西北经济区则在区域差异较大的情况下区域差异大幅增加，涨幅达到133.55%。其他经济区区域内差异均呈缩小趋势。

由表5 可知，南部沿海经济区与其他经济区的区域间基尼系数均值在0.196 8 ～ 0.399 7 之间，而整体均值为0.189 4，反映出南部沿海经济区与其他地区雾霾污染差异较为明显。而从区域间差异的变化情况可知，有21 组经济区的区域间基尼系数呈下降趋势，其中14 组与北部沿海地区和京津地区有关，由于观测期内各大经济区雾霾浓度均呈下降趋势，该结果表明，以这两地区为代表的雾霾污染严重区域，PM2.5 浓度下降幅度大于浓度较低的地区，雾霾治理效果显著。而长江中游、黄河中游经济区与其他经济区的区域间差异大多呈扩大趋势，其中与东部沿海经济区的区域差异扩大趋势最为明显，2020 年的区域间基尼系数较2015 年的水平分别上涨了84.91%和67.08%。

PM2.5 浓度区域差异贡献率变化情况如图5 所示。在考察期内，PM2.5 浓度区域内差异贡献率在6.28% ～ 7.72%之间，呈平稳上升趋势，区域间差异贡献率在70.99% ～ 81.85%之间，呈波动下降趋势，超变密度差异反映了区域间交错重叠项对总体差异的影响，其贡献率在11.87% ～ 21.28%之间，在考察期内呈波动上升趋势。该结果表明，区域间差异是PM2.5 浓度区域差异的主要来源，但区域间差异贡献率的占比在逐步减少，超变密度贡献率的占比在逐步增加，这可能与雾霾污染的空间溢出效应有关，雾霾污染会随大气环流和社会经济活动等因素扩散至其他地区，近几年来发达地区产业转移等原因带动了雾霾污染在区域间“流动”，造成各个区域间雾霾关联关系更加错综复杂，促成了超变密度差异的上升。

图5 PM2.5 浓度区域差异贡献率

2015—2020 年中国雾霾的区域差异产生上述变化，可能的原因分析如下。

第一，东部沿海经济区对外开放程度较高，在经济发展过程中对能源的消费需求较大，导致雾霾浓度处于相对较高水平，近年来随着污染治理标准的提升、节能环保意识的增强，环境污染问题得到一定程度的改善，促使该地区PM2.5 浓度显著下降。同时，区域内各省份产业结构、经济发展状况相似，使得该经济区雾霾污染区域内差异相对较小。

第二，京津地区整体情况与东部沿海经济区类似，尽管雾霾污染较为严重，但区域内差异较小，可能是区域内各省份环境规制力度的不同，使得雾霾治理效果存在差异，造成区域内差异有所上涨。总体而言，近年来该经济区的雾霾治理效果显著，PM2.5 浓度向低水平区域靠拢，与其它经济区区域间差异显著缩小。

第三，北部沿海地区各省均以重化工业为主导产业，大气污染物排放较多，造成雾霾浓度较高，但区域内差异较小，近年来产业结构的调整促使高耗能、高污染产业向中西部转移，大气污染得到有效改善，逐步缩小了与其他经济区的差异。

第四，南部沿海经济区雾霾污染程度较低，PM2.5 浓度在小范围内波动，但区域内差异处于一个较高水平。以珠江三角洲为代表的局部地区，由于快速地城镇化，机动车保有量持续增加、汽车尾气的大量排放等原因造成大气环境的恶化，从而导致局部地区雾霾问题比较严重，再加上区域内不同省份经济发展方式的差异，造成该区域PM2.5 浓度区域内差异较大。

第五，黄河中游经济区经济发展水平不足，但煤炭等自然资源丰富，从而走上了“先污染后治理，以资源换增长”的道路。国家统计局的统计数据指出，2020 年全国规模以上原煤产量为38.4 亿吨，其中山西和内蒙古产量分别为10.63 亿吨和10.01 亿吨，两省总产量占全国总产量的53.7%。低效率的能源开发利用、低水平的人口聚集以及淡薄的环境保护意识，使得山西、内蒙古造成的大气污染较多，与区域内其他省份形成了对比，造成该经济区区域内差异始终保持较高水平。黄河中游经济区PM2.5 浓度始终保持在较高水平，这与区域内重工业的产业集聚有关，浓度下降幅度小于其它经济区，从而在其他经济区PM2.5 浓度大幅度下降的情况下，造成了与东部等经济区之间区域差异的进一步扩大。

第六，西北综合经济区整体经济发展水平较低，对能源的消耗与利用较少，该地区PM2.5 浓度保持在较低水平。与黄河中游经济区情况类似，近年来随着资本的投入，以新疆为代表的省份开始走上“以资源换发展”的道路，污染程度显著上升，在观测期内，新疆PM2.5 平均浓度为47.75 ug/m3，显著高于区域平均水平，从而造成区域内差异较大。

第七，长江中游经济区汇集了大量的钢铁、汽车、电子等现代工业企业，区域一体化程度较高，使得区域内差异较小，但高耗能、高污染企业的聚集造成大气污染物的大量排放，PM2.5 浓度整体水平较高，雾霾治理效果一般，与其他治理效果较好的经济区的区域间差异呈扩大趋势。

第八，东北综合经济区作为中国的老工业基地，近年来部分地区面临资源枯竭、人口大量流失等问题，能源使用量的减少、人口密度的下降、产业的转型促使该区域PM2.5 浓度显著下降，但当前传统产业衰退、新兴产业发展缓慢的发展困境，也给过度依赖资源发展的地区敲响了警钟，摆脱资源依赖走向技术创新才是区域发展的可持续道路。

第九，西南综合经济区整体污染水平较低，近年来川渝两地政府，加强了在大气污染联防联控方面的合作，进一步有效地降低了四川、重庆PM2.5 浓度，使得区域内差异缩小。

(三)雾霾水平与经济增长的脱钩分析

为反映雾霾污染与经济增长之间的关系，本研究使用Tapio 弹性系数法计算了全国31 个省份和九大经济区PM2.5 浓度与经济增长的脱钩指数及脱钩稳定性指数，结果如表6、表7 所示。

表6 各省份雾霾与经济增长脱钩趋势

表7 九大经济区雾霾与经济增长脱钩趋势

如表6 所示，2015—2020 年省域层面的PM2.5 浓度与经济增长脱钩情况呈现出较多的变化，大致可以分为以下几种情况。

①强脱钩状态：仅北京、河北、江苏、浙江四个省份始终保持强脱钩状态，这些省份呈现出经济增长与雾霾污染水平下降的双赢局面。

②强脱钩→弱脱钩→强脱钩状态：广西、四川、重庆、上海、福建，广东，海南表现出强脱钩→弱脱钩→强脱钩的变化过程，江西省表现为弱脱钩→强脱钩的变化，而贵州和安徽则出现强脱钩、弱脱钩交替出现的现象。这些省份保持了较好的可持续发展势头，尽管在部分年份，PM2.5 浓度有所上升，但仍小于经济增长速度。

③强脱钩→扩张负脱钩→强脱钩状态：山东、甘肃、青海、吉林、辽宁、云南6 个省份在2018—2019 年均呈现出扩张负脱钩状态，表现为PM2.5 浓度的增长率大于经济增长率，显示出经济发展对环境有较大的影响。

④强脱钩→扩张性连接→强脱钩状态：天津、湖南、河南3 个省份在2018—2019 年均呈现出扩张性连接状态，反映出该年份PM2.5 浓度随着经济的发展而增长的现象。

⑤强脱钩→扩张负脱钩状态：宁夏和内蒙古在2018—2019、2019—2020 连续两年显示出扩张负脱钩的状态，在观测期内整体脱钩状态由强脱钩向扩张负脱钩转化，观测后期大气污染加重，PM2.5 浓度持续上升。

⑥强脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩交替出现：黑龙江、山西、新疆3 个省份强脱钩、弱脱钩以及扩张负脱钩交替出现，脱钩状态极不稳定。类似的还有陕西省，观测期内经历了扩张性连接→强脱钩→扩张负脱钩→强脱钩的变化过程，反映出雾霾水平一直呈波动趋势。

⑦西藏的脱钩状态由最初的扩张负脱钩变为强脱钩，并保持到最后，在雾霾初始水平较低的情况下，PM2.5 浓度在进一步下降。而湖北省由于受新冠疫情的影响，2020 年经济呈下降趋势，在2019—2020 年呈衰退性脱钩状态，但整体大气污染水平下降趋势明显，经济发展质量较高。

综合来看，在大部分时间段内，多数省份的PM2.5 浓度与经济增长之间呈现出强脱钩状态，反映了经济增长但雾霾浓度在下降的良好发展势头。但有学者认为真正意义上的强脱钩应表现为经济增长条件下污染浓度的绝对下降，并且这种下降趋势是可持续的[34]。也就是说，脱钩状态应在一段时间内保持相对稳定，才能被认为是有效的脱钩状态，但在观测期内，仅北京、河北、江苏、浙江四个省份始终保持强脱钩的状态，大部分省份均呈波动变化趋势，显然脱钩状态不太稳定。

用脱钩稳定性指数进一步分析脱钩状态的稳定情况，整体而言，多数省份的PM2.5 浓度与经济增长的脱钩关系仍处于变化阶段，还未达到稳定状态。大部分省份由于都经历了多种脱钩状态的变化，稳定性系数较大，稳定性系数集中在2 ～ 3 之间，安徽、江西、天津等个别省市稳定性系数大于5，小部分省份稳定性指数在1 左右，相对其他省份处于一个较为稳定的状态。稳定性指数最小的为北京，但也达到0.91，处于强脱钩状态，西藏由扩张负脱钩变为强脱钩状态，稳定性系数为1.03，处于相对稳定的状态，内蒙古由强脱钩变为扩张性负脱钩，稳定性系数为1.02，一定程度上反映了该地区经济发展质量较差。

表7 反映了2015—2020 年九大经济区脱钩状态的变化情况，整体情况与各省份的情况保持一致，各经济区PM2.5 浓度与经济增长之间的关系在较多时间段内表现为脱钩，但稳定性系数比较高，脱钩状态不稳定。变化主要集中在2018—2019 年，由于全国各地区PM2.5 浓度普遍有不同程度的上升，脱钩状态出现了弱脱钩、扩张负脱钩、扩张性连接等变化。北部、南部、长江中游、西南经济区经历了强脱钩→弱脱钩→强脱钩的变化趋势，和全国总体的脱钩状态变化趋势保持一致，稳定性系数在2.98 ～ 10.68 之间。京津地区、东部沿海经济区始终保持强脱钩状态，但脱钩稳定性较差，脱钩稳定性系数分别为3.77 和2.09。东北、黄河中游、西北经济区都经历了比较复杂的脱钩状态变化过程，部分年份区域PM2.5 浓度增长速度高于经济增长速度，显示出经济发展对环境造成了较大的影响。

四、结论与建议

(一)结论

本研究从区域性污染的角度出发，基于2015—2020 年中国363 个城市的PM2.5 浓度数据，使用Dagum 基尼系数法对九大经济区雾霾水平的区域差异进行了研究，并就雾霾与经济增长之间的脱钩关系进行分析，探究大气污染问题背后的经济原因，主要得出以下结论。

第一，从PM2.5 浓度变化情况来看，九大经济区PM2.5 年均浓度均有较大幅度的下降，但区域间差异显著，其中东部、北部、京津地区由于产业结构的调整、清洁能源的使用等原因，雾霾浓度下降幅度最大；而黄河中游综合经济区受限于粗放的经济发展方式，下降幅度最小。PM2.5 浓度表现出“北高南低，东高西低”的特征，季节性变化呈现出“冬高夏低”的特点。

第二，从区域差异的变化情况来看，2015—2020 年九大经济区PM2.5 浓度的总体区域差异有扩大的趋势，涨幅为3.37%。总体区域差异的扩大，反映了各经济区在雾霾治理方面步调和治理成效的不一致，各经济区雾霾污染程度不同、经济发展状况不同、相关政策要求也不同，从而造成PM2.5 绝对浓度整体显著下降，但各经济区治理的相对效果有一定差异。就区域内差异而言，西北经济区扩大趋势最明显，涨幅达到133.55%，长江中游经济区缩小趋势最明显，降幅达到44.32%。北部沿海地区和京津地区，雾霾治理效果明显，与其他经济区的区域间差异缩小趋势明显，而长江中游、黄河中游经济区与其他经济区的区域间差异大多呈扩大趋势。此外，区域间差异是PM2.5 浓度区域差异的主要来源，观测期内区域间差异贡献率在70.99% ～ 81.85%之间，反映了中国雾霾的分布具有较强的空间异质性，但区域间差异的占比在逐步缩小，PM2.5 高浓度区域和低浓度区域间的差异正在逐步缩小。

第三，从雾霾水平与经济增长的脱钩情况来看，无论是省份层面还是分区域考虑，在大部分时间段内大多数地区都表现为强脱钩状态，表现出经济增长同时雾霾水平在下降的良好趋势，特别是东部沿海、京津地区为代表的重点区域，雾霾污染与经济增长之间的脱钩程度较高，但整体脱钩状态不具有持续性，脱钩稳定性比较差，观测期内雾霾水平与经济增长之间的关系仍处于变化过程，还未达到稳定状态，中国仍需加大大气污染防治力度，进一步降低雾霾浓度。

(二)建议

中国雾霾污染问题已有了极大的改善，雾霾浓度显著下降，但其与经济发展之间的脱钩状态仍不太稳定，部分省份、区域在观测后期雾霾浓度出现持续上升趋势。京津冀、川渝等地区近年来在雾霾治理、大气污染联防联控等方面的成功经验已经反映了区域协作能有效地降低雾霾水平，中国应在现有经验的基础上进一步贯彻雾霾区域协同治理措施，杜绝雾霾污染卷土重来，同时各区域应根据自身经济发展状况以及当前雾霾治理的实际情况，实行差异化的分区治理措施。

东部沿海、京津地区发展状况类似，经济发展水平高，雾霾污染已有了大幅度改善，雾霾水平与经济发展保持强脱钩状态。经济发达地区先行脱钩，对全国雾霾治理及区域经济高质量发展有重要意义。这两个地区人口稠密、城镇化水平较高，应实行合理的人才引进政策，减少因高人口密度、汽车尾气的过度排放等因素对大气环境产生的影响，维持现有雾霾治理强度，逐步提高雾霾与经济发展脱钩的稳定性。

北部沿海地区应重点解决自身产能过剩的根本性问题，一方面加快衰退产业的对外转移，逐步淘汰工业生产中高污染、高耗能的老旧设施，另一方面重新配置劳动力、能源等各类生产要素，充分发挥自身区位优势，通过招商引资，促进产业结构的优化，同时继续加大对污染治理的投资，巩固当前雾霾治理良好的发展势头。

南部沿海经济区始终保持弱脱钩、强脱钩的良好状态，但脱钩状态不稳定，或与区域内部分省份经济快速发展造成污染物大量排放，从而导致雾霾污染反复有关。该经济区应发挥经济发达的优势，充分利用深圳及周边城市高新技术产业聚集的特点，在新能源的开发和利用上寻求突破，减小社会经济快速发展对大气环境造成的负担，带动其他地区经济高质量发展，有效控制珠三角地区的雾霾水平，缩小雾霾污染的区域内差异。

西南综合经济区近年来经济发展迅速，已成为我国经济增长速度最快的地区之一。四川、重庆虽然雾霾浓度下降幅度较大，但仍显著高于区域内其他省份，同时雾霾水平与经济发展的脱钩稳定性较差，在追求经济快速发展同时应继续推进川渝大气污染联防联控的实施，进一步缩小区域内差异，吸取前人的教训，不走“先污染后治理”道路。

长江中游经济区雾霾污染程度偏高，各省份脱钩状态的变化比较频繁，经济发展质量一般。该地区应积极推进污染物减排技术的开发与应用，减少经济发展对环境的影响。同时结合地处长江流域，农业的发展具有天然的优势，未来的发展应重视开发农业的优势，发展高端特色品牌农业，逐步摆脱经济发展对工业企业的过度依赖，实现经济与环境的可持续发展。

东北综合经济区应抓住转型的机遇，彻底摆脱经济发展对资源的依赖，通过制定有吸引力的人才引进政策、创造良好的投资环境，促进产业结构的升级，摆脱当前发展的困境。

黄河中游、西北综合经济区脱钩状态较差，特别是区域内以内蒙古、宁夏为代表的省份，在考察期后期，雾霾浓度呈现上升趋势，甚至污染物的增速超过经济发展速度。该经济区应积极引导部分省份加快经济发展方式的转型、产业结构的调整，避免对煤炭等重污染资源的过度开发利用，努力缩小雾霾污染区域内差异的同时，学习其他经济区的先进经验，制定合理的高质量发展措施，雾霾治理、经济发展水平进一步向发达地区看齐，同时提高植被覆盖率，切实响应“绿水青山就是金山银山”的号召。

注释：

① 中国空气质量在线监测分析平台：https://www.aqistudy.cn/historydata/。

② 详见2016 年1 月1 日开始实施的《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》。