中国大气污染防治政策与空气污染治理——基于城市级面板数据的实证研究

李兰兰，梁雪，李晶晶，焦建玲

（合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230009）

近年来，中国大气污染呈现出由局部单一的城市空气污染向区域复合型大气污染转变的态势[1]。2013 年9月发布的为期五年《大气污染防治行动计划》（以下简称“大气十条”）开启了现代污染防治和环境保护的新征程。然而，《2017 中国环境状况公报》显示，全国338 个地级及以上城市中环境空气质量超标的城市占比70.7%，空气污染防控工作依然任重道远。为实现全国空气质量持续稳定改善，在巩固深化“大气十条”行之有效的措施和政策基础上，2018 年国务院出台了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》（以下简称“蓝天保卫战”）。相比“大气十条”政策，“蓝天保卫战”强调精准的战略实施、污染源控制和长效机制建设。本文试图回答：①“大气十条”和“蓝天保卫战”在多大程度上改善了大气质量？由于政策设计上的差异，两者在不同大气污染物的治理效应是否存在差异？②“大气十条”和“蓝天保卫战”都聚焦秋冬季污染防控，集中力量减少重污染天气，政策治理在时间上具有针对性；同时两阶段污染防治政策对重点管控区域做出污染物下降比例的量化要求，并大力调整能源结构，政策治理在区域上存在差异。那么，“大气十条”和“蓝天保卫战”的政策效果在时间和空间尺度上是否存在显著异质性？

通过对文献的梳理，发现已有研究主要存在两方面问题：一是聚焦在典型区域的空气污染治理效果，忽略了空气污染协同治理的整体性和系统性。中国目前正面临由污染物跨行政区域扩散造成的区域性空气污染[2]，京津冀、长三角、珠三角三大城市群的空气污染具有明显的空间集聚特征，不同城市之间存在不同的空间溢出效应[3]。对此，学者们通常采用计量经济模型检验典型区域空气污染治理效果，结果表明京津冀[4-5]、长三角[6-7]和珠三角[8]的空气污染治理能够有效降低当地污染物浓度，环境政策在各个城市群中效率差异明显[9]。因此，有必要从国家层面整体上对空气污染防治政策的实施效果进行有效评估，并分析政策效果在空间尺度上的异质性，为制定差异化政策提供理论基础。

二是文献集中在评估“大气十条”的空气污染治理效果，将“大气十条”和“蓝天保卫战”进行对比分析的文献还很鲜见。关于“大气十条”的政策效应，学者们从环境效益、健康效益和经济效益等角度展开了多维度的分析。在环境效益方面，众多研究显示“大气十条”政策能够降低大气污染，显著改善空气质量[10]，但同时也导致了O3浓度上升。在健康效益方面，无论是采用宏观数据，还是微观数据，已有研究均显示“大气十条”带来了显著了健康效益[11]，其作用机理主要是政策显著降低了PM2.5浓度进而改善了公众健康[12]。在经济效益方面，从全国来看，实施“大气十条”带来的净效益为8 180 亿元，空气质量改善给公众健康带来的好处是全国实施“大气十条”所需成本的1.5 倍[13]；从区域来看，有学者基于大气污染导致的疾病负担模型和投入产出模型得出成渝地区实施“大气十条”对GDP 拉动效应为1 004.7 亿元，增加就业5.24 万人，有一定的社会经济拉动效益。目前，关于“蓝天保卫战”政策评估的研究成果相对有限[14-15]，对于“大气十条”和“蓝天保卫战”政策效果差异化比较的研究更是缺乏。

当前，我国生态文明建设已经进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。在此阶段，总结和分析“大气十条”和“蓝天保卫战”的政策效应及其异质性特征有助于科学谋划多污染物协同控制和区域协同治理，为新时期深入打好污染防治攻坚战提供科学依据。基于此，本文利用2013—2020 年全国258 个地级城市日度空气质量数据，研究“大气十条”和“蓝天保卫战”两阶段空气污染防治政策对空气质量的影响。高频率的日尺度监测点数据和高分辨率的地理数据可以更加准确地识别政策效果，全国范围内评估较长时间跨度的环境政策效果进一步增加了结果的准确性。

1 政策背景和研究假设

1.1 政策背景

面对日益突出的大气污染环境问题，2013 年国务院发布了《大气污染防治行动计划》，提出了10 项重点行动和35 项具体措施，内容主要涵盖调整优化产业结构、增加清洁能源供应、建立区域统筹管理机制、建立监测预警应急体系和动员全民参与环境保护等诸多方面[10]。该政策将空气质量改善和排放控制目标纳入政府绩效和晋升考核体系，大大增强了地方官员关注空气污染控制措施实施的动机[16]。

尽管近些年来，大气污染治理成效逐步显现，但改善空气质量的任务依然艰巨。在这样的背景下，2018 年7 月国务院印发了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》。“蓝天保卫战”延续“大气十条”以降低颗粒物浓度为主要目标、同时降低重污染天数的思路，促进空气质量的总体改善。“大气十条”和“蓝天保卫战”的相关信息见表1。

表1 “大气十条”和“蓝天保卫战”政策详细对比

1.2 研究假设

“大气十条”和“蓝天保卫战”结合了我国行政管理制度特点，明确并落实地方党委、政府和部门责任，全面建立合作共治的大气环境管理格局。一是作为环境政策制定者的中央政府，依靠行政命令、控制与激励引导地方政府完成设定的环境目标。二是作为环境政策实施者的地方政府，随着生态环境指标被纳入综合性绩效考核之中，过去“唯GDP 英雄论”的晋升竞争机制逐渐淡化。单一的经济增长目标管理逐步转变为经济增长目标和环境约束目标的双重目标管理，地方政府的经济行为决策受到环境约束目标的影响[17]。中央政府监管下的地方政府横向协作模式大大提高了我国跨区域环境治理效率[18]。三是“大气十条”和“蓝天保卫战”提升了公众对空气污染治理的关注度，公众是环境政策执行的监督者和政策效果的受益者[19]。政府“自上而下”的压力传导与公众“自下而上”的诉求反馈机制相结合，通过政府直接治理与公众间接施压，发挥环境责任主体的内部协同，进一步增强环境治理效率[20]。因此，本文提出假设1：“大气十条”和“蓝天保卫战”均显著降低了空气污染，改善了空气质量。

近年来，我国空气污染呈现局部加重、范围扩大、类型多样化的特点。PM2.5、PM10、O3、SO2、NO2、CO、O3都已成为对空气质量影响严重的污染物。“大气十条”将排放控制重点放在SO2和初级颗粒物（PM2.5、PM10）上，仅规定PM10和PM2.5的降低标准和相应措施，这不足以应对当前复杂的环境状况。“蓝天保卫战”在标准方面新增了SO2和氮氧化物的降低标准，在措施方面，针对移动源污染新增“公转铁”措施，氮氧化物作为交通指示剂，这一措施必将更加有效地降低NO2浓度。两阶段政策差异，如表1 所示。此外，臭氧已经成为影响空气质量达标的重要因素，但“大气十条”并未做出相应措施，在“蓝天保卫战”政策制定过程中，政府更加注重PM2.5和O3协同治理的相应措施。基于此，本文提出假设2：相比“大气十条”，“蓝天保卫战”因政策更具针对性，从而能更显著地降低了空气污染物，并提高了不同大气污染物的协同治理。

大气污染状况在时间分布上存在显著差异，冬季PM2.5浓度约为夏季的3 倍，冬季供暖通常被认为是造成PM2.5严重污染的主要原因[21]。“大气十条”和“蓝天保卫战”均强调秋冬季雾霾污染治理，着重减少重污染天气，将“煤改气”“煤改电”政策放在首要位置。由此可见，供暖期与非供暖期空气污染水平和气候条件不同，且环境政策更侧重于秋冬季雾霾治理，故“大气十条”和“蓝天保卫战”的政策效果在供暖期与非供暖期存在差异。我国能源消费结构、能源强度和能源效率等都存在着较显著、长期的地区差异。刘晓红等[22]的研究显示，能源消费结构与雾霾污染同方向变动。在能源消费结构不同的各区域间不同污染物的空间分布也不尽相同，对于能源输入型的东、中部地区,雾霾污染物主要表现为PM2.5，而对于能源输出型的中、西部地区主要表现为PM10、SO2和NO2。基于此，本文提出假设3：“大气十条”和“蓝天保卫战”政策效果在供暖期与非供暖期以及能源消费结构不同的地区之间存在显著的异质性。

2 研究设计

本文利用中国258 个地级城市日度空气质量数据，基准分析回答“大气十条”和“蓝天保卫战”是否都能够显著降低空气污染，以及对不同空气污染物的降低效益是否存在差异。异质性分析试图回答“大气十条”和“蓝天保卫战”对各污染物浓度的影响是否取决于集中供暖、能源禀赋结构、主要城市群异质性特征。

2.1 数据来源

本文使用空气质量指数（AQI）和我国官方空气质量监测中涵盖的6 种主要污染物浓度来衡量城市空气污染水平，分别为：PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO 和O3。“大气十条”和“蓝天保卫战”的政策期限分别为2013—2017年和2018—2020 年，因此本文选取全国31 个省级行政区（不包括港澳台地区）共258 个地级市2013 年1 月1 日至2020 年9 月30 日的面板数据作为样本数据。其中，AQI 和PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3浓度来自中国空气质量在线监测分析平台（https://www.aqistudy.cn/historydata/）；日度最高（最低）气温、平均相对湿度、最大风速、降雨量等气象数据来自国家气象科学数据中心（http://data.cma.cn/）。另外，根据国务院办公厅发布的节假日通知，整理法定节假日、工作日以及调休日数据。

2.2 模型设定

本文构建的双向固定效应模型如下：

式中：Pollutioncd为被解释变量，表示d时期c城市的空气污染程度，分别用AQI、PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3的浓度来表示；AIRcd为政策虚拟变量，当c城市在d时期实施“大气十条”（AIRONEcd）或“蓝天保卫战”（AIRTWOcd）时取值为1，否则取值为0；Xcd为控制变量的集合，其中包括气象因素，有最高（低）气温、相对湿度、最大风速、降雨量，以及节假日效应；λd表示月份固定效应；ρc为城市固定效应；εcd为随机扰动项。

2.3 描述性统计

由表2 统计分析结果可知，2013—2017 年“大气十条”实施期间空气质量指数AQI 均值为84.03，2018—2020 年“蓝天保卫战”实施期间空气质量指数AQI 均值为70.11，第二阶段空气质量相比于第一阶段有所提升。除AQI 外，PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3主要污染物浓度在两阶段政策实施期间均有所差异。

表2 变量的描述性统计分析

3 实证结果

3.1 基本结果

由表3 中的模型（1）可知，仅控制天气变量，“大气十条”使AQI 显著降低了8.24；同时控制天气变量、时间和城市效应后，“大气十条”使空气质量指数AQI 显著降低了11.81，这相当于2013 年AQI 均值的8.84%。由表3 中模型（3）～（6）可知，同时加入天气、城市和时间控制变量后，“大气十条”使PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO 分别显著降低了9.22 µg/m3、16.58 µg/m3、10.52µg/m3、1.77 µg/m3和1.43 mg/m3。换言之，“大气十条”的实施使得PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO 的平均浓度相比2013 年平均下降了11.60%、11.31%、17.75%、3.58%和19.73%。然而，表3 中模型（8）显示，“大气十条”显著增加了O3浓度。表4 是针对“蓝天保卫战”政策效应的估计结果。类似于“大气十条”，在控制城市和时间效应后，“蓝天保卫战”也显著降低了AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO。平均而言，“蓝天保卫战”使得它们同比2013 年下降了6.48（4.85%）、7.16 µg/m3（9.00%）、11.97 µg/m3（8.19%）、8.22 µg/m3（13.86%）、3.81 µg/m3（7.72%）和0.21 mg/m3（2.89%）。尽管“蓝天保卫战”对O3有增加效应，但在统计上不显著。

表4 “蓝天保卫战”政策对空气质量的影响

综上分析，“大气十条”和“蓝天保卫战”都能显著降低城市空气质量指数AQI，说明两阶段空气污染防治政策都能够改善空气质量。但是从各污染物浓度的下降比例来看，与其他污染物相比，“蓝天保卫战”使得NO2下降的比例大于“大气十条”，且“大气十条”使得O3显著增加，“蓝天保卫战”对O3无显著影响。这说明“大气十条”和“蓝天保卫战”在NO2、O3治理效果上存在明显差异，从而支持假设1 和假设2。

3.2 稳健性检验

3.2.1 删除直辖市样本

我国直辖市居住人口较多，且通常在全国的经济、政治、文化等方面上具有重要地位，为了排除直辖市对估计结果的影响，本文将样本数据中的直辖市（北京市、上海市、天津市、重庆市）剔除后估计以进行稳健性检验。由表5 中的结果可知，删除直辖市样本之后，两阶段空气污染防治政策都显著降低AQI、PM2.5、PM10、SO2和CO；另外，“大气十条”使得NO2显著降低1.80 μg/m3，相当于2013 年NO2均值的3.66%，“蓝天保卫战”使得NO2显著降低3.76 μg/m3，相当于2013 年NO2均值的7.61%；“大气十条”使得O3显著上升，“蓝天保卫战”对O3无显著影响。因此，基准分析中得出的两阶段空气污染防治政策都能显著改善空气质量，但对NO2和O3的影响具有差异性的结果具有稳健性。

表5 删除直辖市样本稳健性检验回归结果

3.2.2 剔除可能存在“数据治霾”的干扰样本

一些学者认为部分相关单位为了达到“蓝天”的目的会伪造AQI 数据，且“数据治霾”情况通常发生在AQI小于 100 的较小区间样本。同时，PM2.5日均浓度一旦超过500 µg/m3，不管PM2.5数值再怎么升高，AQI 数值仍显示为500[23]。为此，本文综合考虑“蓝天”和“爆表”问题，删除可能存在的“数据治霾”样本，具体为AQI 处在95 ～100、90 ～100、85 ～100 以及AQI=500 的样本[24]，对两阶段政策对空气污染的改善效应进行稳健性检验。由表6 模型（1）～（3）可知，在同时控制天气变量、时间和城市效应的情况下，剔除“数据治霾”样本和“爆表”样本后，“大气十条”和“蓝天保卫战”依旧能够显著降低AQI、PM2.5、PM10、NO2、CO，并且“蓝天保卫战”期间NO2较基准年的下降百分比仍大于“大气十条”阶段；“大气十条”显著增加了O3，“蓝天保卫战”对O3污染没有显著的降低效果，进一步验证了结果的稳健性。

表6 删除可能存在的“干扰样本”后稳健性检验回归结果

3.3 异质性分析

3.3.1 供暖时期异质性

李金珂等[25]的研究发现，造成中国空气污染的首要污染物PM2.5浓度在供暖开始后增加近三成。为验证“大气十条”与“蓝天保卫战”对空气污染的影响与城市是否处于集中供暖期有关，本文详尽收集了秦岭—淮河以北各供暖城市冬季集中供暖时间，根据各供暖时间进行分样本回归。

由表7 可知，当城市处于供暖期，“大气十条”显著降低了AQI、PM2.5、PM10和SO2，对CO、NO2的影响不显著，并且显著增加了O3；当城市处于非供暖期，“大气十条”显著降低了AQI、PM10、SO2。不论城市是否处于供暖期，“大气十条”对CO 和NO2均无明显的改善作用，可能原因是“大气十条”期间“煤改气”措施的超额完成[26]。方春香等[27]的研究表明，“煤改气”措施对烟尘尤其是对SO2的减排效果尤为显著，但是在提供相同热量的条件下，燃气热电联产比燃煤热电联产排放出更多的氮氧化物[28]。

表7 两阶段空气污染防治政策对城市是否处于供暖期的影响

进一步地，本部分实证检验了“蓝天保卫战”对空气污染的影响是否取决于城市集中供暖期（表7）。与第一阶段回归结果不同的是，第二阶段不管在供暖期还是在非供暖期都能显著降低NO2和CO，并且“蓝天保卫战”显著降低了城市非供暖期的O3。原因在于，在“大气十条”五年治理之路中，中央政府和地方政府已经形成了一套完备且可行的治理和监督体系，“蓝天保卫战”相比“大气十条”治理范围更广、监督更严，强化考核问责，深入推进联防联控工作。因此，不论地级市是否集中处于供暖期，“蓝天保卫战”都能显著降低AQI、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2。由于O3形成的原因较为复杂，“蓝天保卫战”也仅对城市非供暖期的臭氧污染治理做出贡献。

3.3.2 地区能源资源禀赋的异质性

统筹能源结构是“大气十条”和“蓝天保卫战”的重要措施，同样也是我国实现“双碳”目标的有力举措。各区域在能源生产、消费、输入和输出等方面存在显著差异，故本部分将实证检验两阶段空气污染防治政策对各污染物浓度影响在区域能源资源禀赋上是否存在异质性。具体而言，根据各区域一次能源生产总量和终端能源消费总量的情况对比[29-30]，将对象城市分为三类：第一类是能源输出型区域，如能源富集的新疆、宁夏、内蒙古、陕西等；第二类是基本自给自足型区域，如四川、重庆、云南、贵州、西藏等，能源自给率接近100%；第三类是能源输入型区域，如长三角、珠三角、京津冀和中部地区，能源自给率均低于35%。

由表8 ～表10 面板A 可知，“大气十条”对能源输入型区域的空气质量的改善效果最好，其次是基本自给自足型区域，最后是能源输出型区域。原因在于能源输入型区域为我国空气污染防治计划的重点管控区域，“大气十条”明确指出禁止在长三角、珠三角、京津冀等地区新建燃煤电站，逐步提高接受外输电比例。江智军等[31]的研究指出，电能外送会增加送端地区的环境污染，减少受端地区的环境污染。故对输入型区域的空气质量改善效果要好于能源输出型区域。这是因为在空气污染防治措施的治理下，增加送端地区的可再生能源利用[32]和受端地区清洁能源替代措施[33]使得空气污染得到显著遏制。需要指出的是，不管能源消费结构如何，臭氧浓度都显著上升，这说明区域间的能源调配可能加剧了臭氧污染。

表8 两阶段政策对能源输出型区域空气质量的影响

表9 两阶段政策对基本自给自足型区域空气质量的影响

表10 两阶段政策对能源输入型区域空气质量的影响

由表8 ～表10 面板B 可知，“蓝天保卫战”对能源输出，基本自给自足和能源输入型区域的AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO 浓度都有显著的降低效应，这是因为在“蓝天保卫战”政策的作用下能源输入型区域外用电量相比于2017 年显著提升。随着特高压输电技术的成熟，大容量、长距离输电成为可能以更少的损耗传输电力正变得可行，大大减少了能源输入型区域的煤炭发电带来的空气污染。此外，特高压可以促进能源输出型区域使用清洁能源（如风能和水电）发电，从而减少火车、卡车或船舶运输煤炭时的空气污染物排放[34]。臭氧污染在这一阶段仍未得到显著改善，并且在能源输入型区域，臭氧浓度显著上升。

4 结论与政策启示

4.1 研究结论

本文利用中国258 个地级城市2013 年1 月1 日至2020 年9 月30 日的日度AQI 以及PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 和O3数据，研究了“大气十条”和“蓝天保卫战”政策对空气污染的影响，以及对各种污染物的影响差异；进一步地，本文还探讨了两阶段政策对空气污染影响在供暖时期和区域能源资源禀赋的异质性。研究结果表明：

（1）在控制天气、城市、节假日等变量的情况下，“大气十条”和“蓝天保卫战”显著降低了大气污染物，改善了空气质量。

（2）两阶段政策在NO2和O3治理效果上存在差异，“蓝天保卫战”对NO2污染治理效果要强于“大气十条”，且“大气十条”显著增加了臭氧浓度，而“蓝天保卫战”对臭氧污染有降低效应，但结果不显著。

（3）“大气十条”和“蓝天保卫战”对空气污染的治理效应具有较强的异质性特征。其中，两阶段政策对供暖地区的空气污染降低效应强于非供暖地区；对地区能源资源禀赋异质性检验显示，对能源输入型地区的治理效果最强。

4.2 政策启示

基于上述研究结论，本文的政策启示如下：

（1）“大气十条”和“蓝天保卫战”政策的实施并未使得臭氧污染得到显著改善，反而在“大气十条”期间出现了不降反增的现象，接下来的环保工作要制定协同控制PM2.5和臭氧的减排路径，切实采取有效措施降低PM2.5浓度，有力遏制臭氧污染物上升趋势。做好臭氧污染防治需要从制定综合战略、加强来源解析、协同监测，以及跨区域合作等方面综合施策。

（2）中央政府应加强对地方政府环境规制的监督，引导地方政府在环境规制中进行良性竞争。此外，由于各地区环境承载力的差异，应制定相应的环境规制强度。不同城市要根据当地实际情况，制定实施差别化的大气污染防治规划，即“一城一策”。此外，将更多的城市纳入重点环境保护城市的名单，可能有助于改善其他城市的空气质量。加快实施运输结构调整政策、促进大宗货物“公转铁”，提升替代公路运输产品的优势竞争力，真正实现并确保运输结构优化调整长期有效。