鄧光耀 周穎欽

蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院 甘肅蘭州 730020

改革開放以來(lái)，在取得舉世矚目經(jīng)濟(jì)成就的同時(shí)，由于粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，造成了大氣污染物的大量排放，以細(xì)顆粒物（PM2.5）為主要污染物的霧霾正嚴(yán)重影響人們的身心健康。2016 年，國(guó)內(nèi)霧霾污染的影響范圍達(dá)到188 萬(wàn)平方公里，全國(guó)空氣質(zhì)量達(dá)到嚴(yán)重污染的城市一共有24 個(gè)，其中19 個(gè)位于京津冀及周邊地區(qū)，石家莊市的PM2.5 濃度更是突破1 000 ug/m3，至2020 年，PM2.5 年均濃度排名前十名的城市有7 個(gè)屬于河北，3 個(gè)屬于山東[1]。

減輕霧霾污染帶來(lái)的影響，正成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下中國(guó)可持續(xù)發(fā)展面臨的重要挑戰(zhàn)。為更加有效地治理霧霾問(wèn)題，2017 年李克強(qiáng)總理將“堅(jiān)決打好藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”寫入政府工作報(bào)告。中國(guó)霧霾污染表現(xiàn)出持續(xù)性強(qiáng)、范圍廣、濃度高、區(qū)域性集聚的特點(diǎn)，受到氣象條件的影響，大氣污染會(huì)在多個(gè)城市、地區(qū)間傳導(dǎo)[2]，靠個(gè)別省市單獨(dú)治理霧霾不切實(shí)際，但在當(dāng)前大氣污染聯(lián)防聯(lián)控政策實(shí)施過(guò)程中，部分地區(qū)致力于本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，容易忽視環(huán)境的保護(hù)，從而造成整體霧霾治理效果不佳[3][4]。因此，充分考慮各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、環(huán)境治理能力等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，提出差異化的霧霾治理措施及治理目標(biāo)，再進(jìn)一步尋求區(qū)域之間的合作，更具現(xiàn)實(shí)意義[5]。

一、文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前對(duì)中國(guó)不同時(shí)空尺度下霧霾水平的研究主要分為兩類。第一類，考慮到霧霾會(huì)隨著大氣環(huán)流等原因影響到鄰近地區(qū)，部分文獻(xiàn)對(duì)霧霾的空間關(guān)聯(lián)特征或區(qū)域差異進(jìn)行了研究。邵帥等[6]利用空間計(jì)量模型研究了中國(guó)各省霧霾的影響因素，指出霧霾具有高排放俱樂(lè)部集聚的特征，大部分東部地區(qū)的污染程度隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)日趨嚴(yán)重。張生玲等[7]對(duì)2015—2017 年中國(guó)288 個(gè)城市的月度空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，指出中國(guó)霧霾污染空間正相關(guān)趨勢(shì)顯著，并且霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系符合環(huán)境庫(kù)茲涅茲假說(shuō)（EKC）。蔡海亞等[8]研究了中國(guó)省域霧霾污染強(qiáng)度的區(qū)域差異和收斂性，研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)發(fā)展不平衡是區(qū)域差異的主要來(lái)源，并且區(qū)域差異存在 σ收 斂和 β收斂。安海崗等[9]對(duì)京津冀及周邊地區(qū)霧霾污染的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與季節(jié)演化情況進(jìn)行了分析，指出各城市間大氣污染關(guān)系緊密，不同季節(jié)城市間PM2.5 濃度的相關(guān)性區(qū)別較大，采暖期的霧霾污染關(guān)系更加密切，建議根據(jù)季節(jié)制定不同的霧霾聯(lián)防措施。Mi 等[10]對(duì)黃河中游城市群的時(shí)空異質(zhì)性進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)PM2.5 濃度空間集聚特征明顯，霧霾濃度的季節(jié)變化表現(xiàn)為春冬高夏秋低。也有學(xué)者對(duì)中國(guó)霧霾區(qū)域協(xié)同治理的成效進(jìn)行了分析[11][12]，認(rèn)為霧霾區(qū)域協(xié)同治理已經(jīng)取得了一定的效果，但仍需要根據(jù)實(shí)際情況創(chuàng)新霧霾區(qū)域協(xié)同治理體系。胡慶龍和伍亞[13]研究了與終端能源消費(fèi)有關(guān)PM2.5 排放量的區(qū)域差異和行業(yè)差異，指出區(qū)域內(nèi)差異是區(qū)域差異的主要來(lái)源，工業(yè)部門是PM2.5 增排的主要部門。

第二類，考慮到霧霾不僅僅是一個(gè)氣候問(wèn)題，它與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，能源的消耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整等因素有密切關(guān)系，部分學(xué)者對(duì)霧霾與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行了分析?，F(xiàn)階段針對(duì)霧霾污染影響因素的研究較多，普遍認(rèn)為城市化因素[14]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[15]、煤炭石油等能源消耗[16][17]、對(duì)外貿(mào)易[18][19]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[20]、機(jī)動(dòng)車的大量使用[21][22]、城市化與人口規(guī)模[23]、環(huán)境規(guī)制[24]對(duì)PM2.5 濃度變化有較大的影響。李德山等[25]測(cè)算了中國(guó)城市層面的PM2.5 減排效率，結(jié)果顯示PM2.5 減排效率整體偏低，區(qū)域異質(zhì)性明顯，整體而言經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)減排效率的提升有明顯的促進(jìn)作用。嚴(yán)雅雪[26]等對(duì)中國(guó)霧霾污染的庫(kù)茲涅茨曲線進(jìn)行了分析，結(jié)果表明霧霾污染的區(qū)域異質(zhì)性明顯，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與霧霾污染呈現(xiàn)脫鉤狀態(tài)，中部地區(qū)呈“U”型分布，西部地區(qū)呈“N”型分布。

當(dāng)前對(duì)全國(guó)霧霾水平的研究，主要基于東、中、西部的劃分或行政區(qū)劃，較少根據(jù)九大經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分進(jìn)行研究，這種劃分方法充分考慮了不同區(qū)域自然條件、能源儲(chǔ)備、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等方面的差異，更加符合大氣污染物區(qū)域特征的研究要求[27]。同時(shí)中國(guó)霧霾污染水平區(qū)域間的差異很大，目前對(duì)區(qū)域差異的研究主要使用Theil 指數(shù)，但Dagum 基尼系數(shù)法比Theil 指數(shù)更具有優(yōu)勢(shì)，它不但能解決地區(qū)差距的來(lái)源問(wèn)題，也能指出不同區(qū)域之間的交錯(cuò)重疊因素對(duì)總體差異的影響[28][29]。而霧霾污染與社會(huì)經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的研究主要在國(guó)家或行業(yè)層面上進(jìn)行，很少應(yīng)用于區(qū)域?qū)用?，在區(qū)域?qū)用鎸?duì)霧霾污染與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系進(jìn)行分析，有助于中國(guó)政府制定針對(duì)性的“治霾”政策。因此，本文將基于九大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分，分析霧霾的區(qū)域差異及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系。

二、研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)Dagum 基尼系數(shù)

本文參考Dagum 的研究[30]，采用Dagum 基尼系數(shù)對(duì)PM2.5 濃度的區(qū)域差異進(jìn)行分解，總體基尼系數(shù)可以表示為：

式中，Eji（Ehr）是經(jīng)濟(jì)區(qū)j(h)內(nèi)各省份的PM2.5 濃度,E表示經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度總體均值，k表示經(jīng)濟(jì)區(qū)的總個(gè)數(shù)，j和h為任意兩個(gè)不同的經(jīng)濟(jì)區(qū)，且滿足j=1、2、3、…、k，i和r為經(jīng)濟(jì)區(qū)j(h)內(nèi)任意兩個(gè)不同的省份，n是省份個(gè)數(shù)，nj（nh） 為經(jīng)濟(jì)區(qū)j(h)內(nèi)省份總個(gè)數(shù)，G為中國(guó)霧霾的總體基尼系數(shù)。

經(jīng)濟(jì)區(qū)j的基尼系數(shù)以及經(jīng)濟(jì)區(qū)j與經(jīng)濟(jì)區(qū)h之間的基尼系數(shù)可以分別用Gjj和Gjh表示：

總體基尼系數(shù)（G）可分解為三部分，也即區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)（Gw） 、區(qū)域間差異貢獻(xiàn)（Gnb）和超變密度貢獻(xiàn)（Gt），其中超變密度貢獻(xiàn)（Gt）反映了不同區(qū)域之間的交互作用對(duì)總體差異的影響，相互之間的關(guān)系可由下列等式表示：

式中，pj=nj/n表 示經(jīng)濟(jì)區(qū)j中省份數(shù)在全國(guó)省份總數(shù)中的占比，sj=njEj/nE，j=1, 2, 3…, k；Djh表示經(jīng)濟(jì)區(qū)j和經(jīng)濟(jì)區(qū)h之間PM2.5 濃度的相對(duì)影響，計(jì)算公式為：

式中，djh是 經(jīng)濟(jì)區(qū)j和h兩者之間PM2.5 濃度的差值，可以理解為經(jīng)濟(jì)區(qū)j和h中所有yji-yhr＞0的樣本值的數(shù)學(xué)期望，同理pjh表 示所有yhr-yji＞0的樣本值的數(shù)學(xué)期望。

(二)脫鉤模型及脫鉤穩(wěn)定性指數(shù)

脫鉤狀態(tài)可用于反映環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度，由于技術(shù)水平進(jìn)步等原因，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，環(huán)境污染會(huì)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，這就是理想的脫鉤狀態(tài)。Tapio 提出了彈性指數(shù)法[31]，通過(guò)計(jì)算彈性指數(shù)，將脫鉤狀況分為8 種，能夠全面地反映研究對(duì)象在一段時(shí)間內(nèi)脫鉤狀況的變化情況。為衡量霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系，本文在借鑒Tapio 脫鉤模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建如下模型：

式中，e表示霧霾濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的Tapio 脫鉤彈性指數(shù)， Δpmit是地區(qū)i在t時(shí)期PM2.5 濃度的變化率，pmT和pmT+1分 別是T期和T+1期的PM2.5 濃度， ΔGit是 地區(qū)i在t時(shí)期地區(qū)生產(chǎn)總值的變化率，GT和GT+1分別為T期和T+1期的地區(qū)生產(chǎn)總值。

考慮到中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展正處于粗放型向集約型轉(zhuǎn)化的過(guò)程，各地區(qū)霧霾污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系會(huì)出現(xiàn)脫鉤、復(fù)鉤交替出現(xiàn)的現(xiàn)象，為衡量脫鉤狀態(tài)的穩(wěn)定性，在借鑒韓夢(mèng)瑤等[32]的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建脫鉤狀態(tài)穩(wěn)定性指數(shù)SD：

式中，i=1,2,3···,N-1，N為樣本總數(shù)，ei表 示i時(shí)期的PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的Tapio 脫鉤彈性指數(shù)，SD越 小表明脫鉤穩(wěn)定性越強(qiáng)，SD越大表明脫鉤穩(wěn)定性越差。

PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具體的脫鉤狀態(tài)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示：

表1 Tapio 脫鉤評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

續(xù)表1

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文通過(guò)中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)①,獲取2015—2020 年中國(guó)363 個(gè)城市的PM2.5 濃度數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)計(jì)算得到全國(guó)31 個(gè)省份（不包括港澳臺(tái)地區(qū)）和九大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的PM2.5 濃度年度均值。另外，2015—2019 年中國(guó)各省的地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，2020 年的數(shù)據(jù)則直接來(lái)源于各省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證分析

國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心2017 年發(fā)布的《地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略和政策》報(bào)告指出，按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平制定的東、中、西部的區(qū)域劃分欠妥當(dāng)，因此以空間上的相互毗鄰、行政區(qū)劃的完整性等原則為基礎(chǔ)，充分考慮了不同地區(qū)的自然地理環(huán)境、能源稟賦條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)位條件等方面的差異，提出了九大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域劃分，目的在于合理地界定各經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域定位及發(fā)展方向，充分發(fā)揮各區(qū)域集聚產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)資源的合理配置。

霧霾污染具有較強(qiáng)的區(qū)域性聚集特點(diǎn)，大氣污染物的形成與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密不可分，顯然九大經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分更為符合霧霾污染物區(qū)域特征的研究要求。考慮到不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對(duì)大氣污染物排放的影響較大，而北京近年來(lái)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移進(jìn)程較快，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)已進(jìn)入后工業(yè)化時(shí)代，天津也基本實(shí)現(xiàn)技術(shù)集約化和產(chǎn)業(yè)高端化[33]，和河北、山東兩省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已呈現(xiàn)出較大差異。因此，本文將以九大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的劃分為基礎(chǔ)，將原北部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)一步拆分并定義為北部沿海地區(qū)和京津地區(qū)，分析這九大經(jīng)濟(jì)區(qū)的霧霾污染區(qū)域差異及其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤情況，具體的區(qū)域劃分如表2 所示。

表2 九大經(jīng)濟(jì)區(qū)劃分情況

(一)九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度變化情況

根據(jù)國(guó)家環(huán)保部發(fā)布的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》，PM2.5 年平均濃度的二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為濃度不超過(guò)35 ug/m3②。如表3 所示，2015—2020 年，PM2.5 濃度區(qū)域間差異明顯，南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)整體PM2.5 濃度較低，濃度的變化范圍為18.43 ～ 27.32 ug/m3，平均濃度僅為23.76 ug/m3，每一年P(guān)M2.5 的年平均濃度均達(dá)到了二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。而北部沿海地區(qū)和京津地區(qū)PM2.5 濃度較高，觀測(cè)期內(nèi)平均濃度分別達(dá)到了54.82 ug/m3和57.14 ug/m3，大大的超過(guò)PM2.5 濃度的年平均標(biāo)準(zhǔn)?？傮w而言，南部、東部、東北、西南、西北經(jīng)濟(jì)區(qū)的PM2.5 濃度均值低于全國(guó)平均水平，北部、黃河中游、長(zhǎng)江中游、京津地區(qū)的濃度均值高于全國(guó)平均水平，中國(guó)PM2.5 濃度整體表現(xiàn)出“北高南低”“東高西低”的特點(diǎn)。

表3 2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度年度均值 ug/m3

而從時(shí)間序列的角度來(lái)看，如圖1 所示，2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 年均濃度整體呈下降趨勢(shì)，霧霾治理效果明顯。具體走勢(shì)為2015—2018 年大幅下降，2018—2019 年小幅上升，2019—2020 年小幅下降。在觀測(cè)期內(nèi)，東部沿海、北部沿海地區(qū)和京津地區(qū)PM2.5 年均濃度下降幅度較大，降幅均超過(guò)40%，黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)下降幅度最小，降幅為27.4%，其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的降幅均在31.3% ～ 34.1%之間。

圖1 2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度變化情況

如圖2 所示，觀測(cè)期內(nèi)PM2.5 月均濃度數(shù)據(jù)呈現(xiàn)“U”型分布特征，其中1—5 月PM2.5 濃度逐漸下降，6—9 月變化緩慢，10—12 月則大幅增長(zhǎng)。PM2.5 月均濃度呈現(xiàn)出冬季（12—2 月）高、夏季（6—8 月）低的特點(diǎn)，冬季PM2.5 平均濃度為59.15 ug/m3，其中1 月份月均濃度最高，達(dá)到65.20 ug/m3，夏季PM2.5 平均濃度為25.75 ug/m3，其中8 月份月均濃度最低，為24.12 ug/m3。

圖2 2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 月均濃度

2015—2020 年中國(guó)霧霾濃度出現(xiàn)上述變化，可能的原因如下。

第一，該結(jié)果反映了“十二五”以來(lái)，我國(guó)出臺(tái)的一系列環(huán)境政策取得了良好的效果。由于2013 年出臺(tái)的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》環(huán)境政策效應(yīng)較大，再加上我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，高耗能產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出、新能源的開發(fā)利用等因素，促使2015—2018 年?yáng)|部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)PM2.5 濃度大幅度回落。2018—2019 年，環(huán)境政策效應(yīng)開始減弱， PM2.5 濃度整體出現(xiàn)微弱上升。為奪取“十三五”期間污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)階段性勝利，相關(guān)部門加大了對(duì)環(huán)境治理的力度，在2018 年中下旬，陸續(xù)出臺(tái)《打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動(dòng)計(jì)劃》《渤海綜合治理攻堅(jiān)戰(zhàn)行動(dòng)計(jì)劃》等政策，進(jìn)一步明確了到2020 年底前減少大氣污染物排放、降低PM2.5 濃度等目標(biāo)，從而促使2019—2020 年P(guān)M2.5 濃度整體小幅下降。

第二，根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境污染之間“環(huán)境庫(kù)茲涅茲曲線”的倒“U”型假說(shuō)，以東部沿海、京津地區(qū)為代表的區(qū)域，都存在隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，環(huán)境問(wèn)題先惡化然后得到逐步改善的過(guò)程。另外，由于重工業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集、以煤炭為主的能源利用方式等原因，北部沿海、京津地區(qū)的大氣污染物排放量居高不下，成為中國(guó)霧霾問(wèn)題最為嚴(yán)重的地區(qū)，盡管PM2.5 濃度相對(duì)較高，但隨著清潔能源的使用、污染治理標(biāo)準(zhǔn)的提升，這些地區(qū)近年來(lái)環(huán)境狀況得到改善，PM2.5 濃度大幅度下降。

第三，長(zhǎng)江中游、黃河中游地區(qū)正處于追趕沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，縮小發(fā)展差距的階段，發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整促使高污染產(chǎn)業(yè)向這些地區(qū)轉(zhuǎn)移，這些地區(qū)在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)往往容易忽視環(huán)境保護(hù)，粗放的發(fā)展方式，造成近年來(lái)這些地區(qū)PM2.5 濃度處于較高水平。特別是黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)，該地區(qū)的發(fā)展定位與煤炭開采、能源開發(fā)、高耗能制造業(yè)有關(guān)，這樣的發(fā)展定位，促使該地區(qū)近年來(lái)PM2.5 濃度下降速度相對(duì)緩慢，甚至在2018—2020 年P(guān)M2.5 濃度有小幅度的上升。

第四，月度PM2.5 濃度呈現(xiàn)“冬高夏低”的特征，污染物的排放以及大氣擴(kuò)散條件具有一定的季節(jié)性特點(diǎn)是產(chǎn)生該現(xiàn)象的主要原因，比如中國(guó)北方地區(qū)冬季燃煤取暖會(huì)排放較多的大氣污染物，再加上冬季降雨量較少、植被稀疏等自然條件的影響，使得冬季PM2.5 濃度明顯高于其他季節(jié)。

(二)PM2.5 濃度區(qū)域差異及分解

使用Dagum 基尼系數(shù)法對(duì)2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 年平均濃度的區(qū)域差異進(jìn)行測(cè)度，總體差異、區(qū)域內(nèi)差異以及貢獻(xiàn)率的結(jié)果如表4 所示，區(qū)域間差異如表5 所示。

表4 九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度區(qū)域總體差異、區(qū)域內(nèi)差異以及貢獻(xiàn)率

表5 九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度區(qū)域間差異

續(xù)表5

區(qū)域總體差異變化情況如圖3 所示。在觀測(cè)期內(nèi)，總體差異呈“M”型小幅度波動(dòng)上升趨勢(shì)。以2015 年為基期，總體基尼系數(shù)先上升后下降，2017 年基尼系數(shù)達(dá)到最小值0.166 9，此后又呈上升趨勢(shì)，在2018 年達(dá)到最大值，2018—2020 年呈連續(xù)下降趨勢(shì)?？傮w而言，總體基尼系數(shù)由2015 年的0.171 9 上升至2020 年的0.177 7，漲幅為3.37%，該結(jié)果表明PM2.5 年均濃度的區(qū)域差異有擴(kuò)大的趨勢(shì)，盡管2018 年之后總體基尼系數(shù)呈下降趨勢(shì)，但仍明顯高于2015 年的水平。

圖3 PM2.5 濃度區(qū)域總體差異

PM2.5 濃度區(qū)域內(nèi)差異變化情況如圖4 所示。

圖4 PM2.5 濃度區(qū)域內(nèi)差異

從區(qū)域內(nèi)差異的絕對(duì)值大小來(lái)看，西北、黃河中游、南部、西南經(jīng)濟(jì)區(qū)的基尼系數(shù)均值較大，分別為0.171 7，0.127 1，0.122 8，0.122 7，其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的基尼系數(shù)均值相對(duì)較小，在0.043 5 ～ 0.079 2 之間；從區(qū)域內(nèi)差異的變化情況來(lái)看，東北、東部、京津地區(qū)在區(qū)域內(nèi)差異相對(duì)較小的情況下，呈一定程度的擴(kuò)大趨勢(shì)，而西北經(jīng)濟(jì)區(qū)則在區(qū)域差異較大的情況下區(qū)域差異大幅增加，漲幅達(dá)到133.55%。其他經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域內(nèi)差異均呈縮小趨勢(shì)。

由表5 可知，南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)與其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)均值在0.196 8 ～ 0.399 7 之間，而整體均值為0.189 4，反映出南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)與其他地區(qū)霧霾污染差異較為明顯。而從區(qū)域間差異的變化情況可知，有21 組經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)呈下降趨勢(shì)，其中14 組與北部沿海地區(qū)和京津地區(qū)有關(guān)，由于觀測(cè)期內(nèi)各大經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾濃度均呈下降趨勢(shì)，該結(jié)果表明，以這兩地區(qū)為代表的霧霾污染嚴(yán)重區(qū)域，PM2.5 濃度下降幅度大于濃度較低的地區(qū)，霧霾治理效果顯著。而長(zhǎng)江中游、黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)與其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間差異大多呈擴(kuò)大趨勢(shì)，其中與東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域差異擴(kuò)大趨勢(shì)最為明顯，2020 年的區(qū)域間基尼系數(shù)較2015 年的水平分別上漲了84.91%和67.08%。

PM2.5 濃度區(qū)域差異貢獻(xiàn)率變化情況如圖5 所示。在考察期內(nèi)，PM2.5 濃度區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率在6.28% ～ 7.72%之間，呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率在70.99% ～ 81.85%之間，呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，超變密度差異反映了區(qū)域間交錯(cuò)重疊項(xiàng)對(duì)總體差異的影響，其貢獻(xiàn)率在11.87% ～ 21.28%之間，在考察期內(nèi)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。該結(jié)果表明，區(qū)域間差異是PM2.5 濃度區(qū)域差異的主要來(lái)源，但區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率的占比在逐步減少，超變密度貢獻(xiàn)率的占比在逐步增加，這可能與霧霾污染的空間溢出效應(yīng)有關(guān)，霧霾污染會(huì)隨大氣環(huán)流和社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等因素?cái)U(kuò)散至其他地區(qū)，近幾年來(lái)發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等原因帶動(dòng)了霧霾污染在區(qū)域間“流動(dòng)”，造成各個(gè)區(qū)域間霧霾關(guān)聯(lián)關(guān)系更加錯(cuò)綜復(fù)雜，促成了超變密度差異的上升。

圖5 PM2.5 濃度區(qū)域差異貢獻(xiàn)率

2015—2020 年中國(guó)霧霾的區(qū)域差異產(chǎn)生上述變化，可能的原因分析如下。

第一，東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)對(duì)外開放程度較高，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中對(duì)能源的消費(fèi)需求較大，導(dǎo)致霧霾濃度處于相對(duì)較高水平，近年來(lái)隨著污染治理標(biāo)準(zhǔn)的提升、節(jié)能環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，環(huán)境污染問(wèn)題得到一定程度的改善，促使該地區(qū)PM2.5 濃度顯著下降。同時(shí)，區(qū)域內(nèi)各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相似，使得該經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾污染區(qū)域內(nèi)差異相對(duì)較小。

第二，京津地區(qū)整體情況與東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)類似，盡管霧霾污染較為嚴(yán)重，但區(qū)域內(nèi)差異較小，可能是區(qū)域內(nèi)各省份環(huán)境規(guī)制力度的不同，使得霧霾治理效果存在差異，造成區(qū)域內(nèi)差異有所上漲。總體而言，近年來(lái)該經(jīng)濟(jì)區(qū)的霧霾治理效果顯著，PM2.5 濃度向低水平區(qū)域靠攏，與其它經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域間差異顯著縮小。

第三，北部沿海地區(qū)各省均以重化工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，大氣污染物排放較多，造成霧霾濃度較高，但區(qū)域內(nèi)差異較小，近年來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整促使高耗能、高污染產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，大氣污染得到有效改善，逐步縮小了與其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的差異。

第四，南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾污染程度較低，PM2.5 濃度在小范圍內(nèi)波動(dòng)，但區(qū)域內(nèi)差異處于一個(gè)較高水平。以珠江三角洲為代表的局部地區(qū)，由于快速地城鎮(zhèn)化，機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增加、汽車尾氣的大量排放等原因造成大氣環(huán)境的惡化，從而導(dǎo)致局部地區(qū)霧霾問(wèn)題比較嚴(yán)重，再加上區(qū)域內(nèi)不同省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的差異，造成該區(qū)域PM2.5 濃度區(qū)域內(nèi)差異較大。

第五，黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不足，但煤炭等自然資源豐富，從而走上了“先污染后治理，以資源換增長(zhǎng)”的道路。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指出，2020 年全國(guó)規(guī)模以上原煤產(chǎn)量為38.4 億噸，其中山西和內(nèi)蒙古產(chǎn)量分別為10.63 億噸和10.01 億噸，兩省總產(chǎn)量占全國(guó)總產(chǎn)量的53.7%。低效率的能源開發(fā)利用、低水平的人口聚集以及淡薄的環(huán)境保護(hù)意識(shí)，使得山西、內(nèi)蒙古造成的大氣污染較多，與區(qū)域內(nèi)其他省份形成了對(duì)比，造成該經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域內(nèi)差異始終保持較高水平。黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度始終保持在較高水平，這與區(qū)域內(nèi)重工業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚有關(guān)，濃度下降幅度小于其它經(jīng)濟(jì)區(qū)，從而在其他經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度大幅度下降的情況下，造成了與東部等經(jīng)濟(jì)區(qū)之間區(qū)域差異的進(jìn)一步擴(kuò)大。

第六，西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，對(duì)能源的消耗與利用較少，該地區(qū)PM2.5 濃度保持在較低水平。與黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)情況類似，近年來(lái)隨著資本的投入，以新疆為代表的省份開始走上“以資源換發(fā)展”的道路，污染程度顯著上升，在觀測(cè)期內(nèi)，新疆PM2.5 平均濃度為47.75 ug/m3，顯著高于區(qū)域平均水平，從而造成區(qū)域內(nèi)差異較大。

第七，長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)匯集了大量的鋼鐵、汽車、電子等現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)，區(qū)域一體化程度較高，使得區(qū)域內(nèi)差異較小，但高耗能、高污染企業(yè)的聚集造成大氣污染物的大量排放，PM2.5 濃度整體水平較高，霧霾治理效果一般，與其他治理效果較好的經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)。

第八，東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)作為中國(guó)的老工業(yè)基地，近年來(lái)部分地區(qū)面臨資源枯竭、人口大量流失等問(wèn)題，能源使用量的減少、人口密度的下降、產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型促使該區(qū)域PM2.5 濃度顯著下降，但當(dāng)前傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)衰退、新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢的發(fā)展困境，也給過(guò)度依賴資源發(fā)展的地區(qū)敲響了警鐘，擺脫資源依賴走向技術(shù)創(chuàng)新才是區(qū)域發(fā)展的可持續(xù)道路。

第九，西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)整體污染水平較低，近年來(lái)川渝兩地政府，加強(qiáng)了在大氣污染聯(lián)防聯(lián)控方面的合作，進(jìn)一步有效地降低了四川、重慶PM2.5 濃度，使得區(qū)域內(nèi)差異縮小。

(三)霧霾水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤分析

為反映霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，本研究使用Tapio 彈性系數(shù)法計(jì)算了全國(guó)31 個(gè)省份和九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤指數(shù)及脫鉤穩(wěn)定性指數(shù)，結(jié)果如表6、表7 所示。

表6 各省份霧霾與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤趨勢(shì)

表7 九大經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤趨勢(shì)

如表6 所示，2015—2020 年省域?qū)用娴腜M2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤情況呈現(xiàn)出較多的變化，大致可以分為以下幾種情況。

①?gòu)?qiáng)脫鉤狀態(tài)：僅北京、河北、江蘇、浙江四個(gè)省份始終保持強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，這些省份呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與霧霾污染水平下降的雙贏局面。

②強(qiáng)脫鉤→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤狀態(tài)：廣西、四川、重慶、上海、福建，廣東，海南表現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤的變化過(guò)程，江西省表現(xiàn)為弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤的變化，而貴州和安徽則出現(xiàn)強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤交替出現(xiàn)的現(xiàn)象。這些省份保持了較好的可持續(xù)發(fā)展勢(shì)頭，盡管在部分年份，PM2.5 濃度有所上升，但仍小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。

③強(qiáng)脫鉤→擴(kuò)張負(fù)脫鉤→強(qiáng)脫鉤狀態(tài)：山東、甘肅、青海、吉林、遼寧、云南6 個(gè)省份在2018—2019 年均呈現(xiàn)出擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)，表現(xiàn)為PM2.5 濃度的增長(zhǎng)率大于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，顯示出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境有較大的影響。

④強(qiáng)脫鉤→擴(kuò)張性連接→強(qiáng)脫鉤狀態(tài)：天津、湖南、河南3 個(gè)省份在2018—2019 年均呈現(xiàn)出擴(kuò)張性連接狀態(tài)，反映出該年份PM2.5 濃度隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而增長(zhǎng)的現(xiàn)象。

⑤強(qiáng)脫鉤→擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài)：寧夏和內(nèi)蒙古在2018—2019、2019—2020 連續(xù)兩年顯示出擴(kuò)張負(fù)脫鉤的狀態(tài)，在觀測(cè)期內(nèi)整體脫鉤狀態(tài)由強(qiáng)脫鉤向擴(kuò)張負(fù)脫鉤轉(zhuǎn)化，觀測(cè)后期大氣污染加重，PM2.5 濃度持續(xù)上升。

⑥強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤交替出現(xiàn)：黑龍江、山西、新疆3 個(gè)省份強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤以及擴(kuò)張負(fù)脫鉤交替出現(xiàn)，脫鉤狀態(tài)極不穩(wěn)定。類似的還有陜西省，觀測(cè)期內(nèi)經(jīng)歷了擴(kuò)張性連接→強(qiáng)脫鉤→擴(kuò)張負(fù)脫鉤→強(qiáng)脫鉤的變化過(guò)程，反映出霧霾水平一直呈波動(dòng)趨勢(shì)。

⑦西藏的脫鉤狀態(tài)由最初的擴(kuò)張負(fù)脫鉤變?yōu)閺?qiáng)脫鉤，并保持到最后，在霧霾初始水平較低的情況下，PM2.5 濃度在進(jìn)一步下降。而湖北省由于受新冠疫情的影響，2020 年經(jīng)濟(jì)呈下降趨勢(shì)，在2019—2020 年呈衰退性脫鉤狀態(tài)，但整體大氣污染水平下降趨勢(shì)明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較高。

綜合來(lái)看，在大部分時(shí)間段內(nèi)，多數(shù)省份的PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)出強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)但霧霾濃度在下降的良好發(fā)展勢(shì)頭。但有學(xué)者認(rèn)為真正意義上的強(qiáng)脫鉤應(yīng)表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)條件下污染濃度的絕對(duì)下降，并且這種下降趨勢(shì)是可持續(xù)的[34]。也就是說(shuō)，脫鉤狀態(tài)應(yīng)在一段時(shí)間內(nèi)保持相對(duì)穩(wěn)定，才能被認(rèn)為是有效的脫鉤狀態(tài)，但在觀測(cè)期內(nèi)，僅北京、河北、江蘇、浙江四個(gè)省份始終保持強(qiáng)脫鉤的狀態(tài)，大部分省份均呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，顯然脫鉤狀態(tài)不太穩(wěn)定。

用脫鉤穩(wěn)定性指數(shù)進(jìn)一步分析脫鉤狀態(tài)的穩(wěn)定情況，整體而言，多數(shù)省份的PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系仍處于變化階段，還未達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。大部分省份由于都經(jīng)歷了多種脫鉤狀態(tài)的變化，穩(wěn)定性系數(shù)較大，穩(wěn)定性系數(shù)集中在2 ～ 3 之間，安徽、江西、天津等個(gè)別省市穩(wěn)定性系數(shù)大于5，小部分省份穩(wěn)定性指數(shù)在1 左右，相對(duì)其他省份處于一個(gè)較為穩(wěn)定的狀態(tài)。穩(wěn)定性指數(shù)最小的為北京，但也達(dá)到0.91，處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，西藏由擴(kuò)張負(fù)脫鉤變?yōu)閺?qiáng)脫鉤狀態(tài)，穩(wěn)定性系數(shù)為1.03，處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，內(nèi)蒙古由強(qiáng)脫鉤變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤，穩(wěn)定性系數(shù)為1.02，一定程度上反映了該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量較差。

表7 反映了2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)脫鉤狀態(tài)的變化情況，整體情況與各省份的情況保持一致，各經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系在較多時(shí)間段內(nèi)表現(xiàn)為脫鉤，但穩(wěn)定性系數(shù)比較高，脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定。變化主要集中在2018—2019 年，由于全國(guó)各地區(qū)PM2.5 濃度普遍有不同程度的上升，脫鉤狀態(tài)出現(xiàn)了弱脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤、擴(kuò)張性連接等變化。北部、南部、長(zhǎng)江中游、西南經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)歷了強(qiáng)脫鉤→弱脫鉤→強(qiáng)脫鉤的變化趨勢(shì)，和全國(guó)總體的脫鉤狀態(tài)變化趨勢(shì)保持一致，穩(wěn)定性系數(shù)在2.98 ～ 10.68 之間。京津地區(qū)、東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)始終保持強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，但脫鉤穩(wěn)定性較差，脫鉤穩(wěn)定性系數(shù)分別為3.77 和2.09。東北、黃河中游、西北經(jīng)濟(jì)區(qū)都經(jīng)歷了比較復(fù)雜的脫鉤狀態(tài)變化過(guò)程，部分年份區(qū)域PM2.5 濃度增長(zhǎng)速度高于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，顯示出經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境造成了較大的影響。

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本研究從區(qū)域性污染的角度出發(fā)，基于2015—2020 年中國(guó)363 個(gè)城市的PM2.5 濃度數(shù)據(jù)，使用Dagum 基尼系數(shù)法對(duì)九大經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾水平的區(qū)域差異進(jìn)行了研究，并就霧霾與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤關(guān)系進(jìn)行分析，探究大氣污染問(wèn)題背后的經(jīng)濟(jì)原因，主要得出以下結(jié)論。

第一，從PM2.5 濃度變化情況來(lái)看，九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 年均濃度均有較大幅度的下降，但區(qū)域間差異顯著，其中東部、北部、京津地區(qū)由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、清潔能源的使用等原因，霧霾濃度下降幅度最大；而黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)受限于粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，下降幅度最小。PM2.5 濃度表現(xiàn)出“北高南低，東高西低”的特征，季節(jié)性變化呈現(xiàn)出“冬高夏低”的特點(diǎn)。

第二，從區(qū)域差異的變化情況來(lái)看，2015—2020 年九大經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度的總體區(qū)域差異有擴(kuò)大的趨勢(shì)，漲幅為3.37%?？傮w區(qū)域差異的擴(kuò)大，反映了各經(jīng)濟(jì)區(qū)在霧霾治理方面步調(diào)和治理成效的不一致，各經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾污染程度不同、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不同、相關(guān)政策要求也不同，從而造成PM2.5 絕對(duì)濃度整體顯著下降，但各經(jīng)濟(jì)區(qū)治理的相對(duì)效果有一定差異。就區(qū)域內(nèi)差異而言，西北經(jīng)濟(jì)區(qū)擴(kuò)大趨勢(shì)最明顯，漲幅達(dá)到133.55%，長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)縮小趨勢(shì)最明顯，降幅達(dá)到44.32%。北部沿海地區(qū)和京津地區(qū)，霧霾治理效果明顯，與其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間差異縮小趨勢(shì)明顯，而長(zhǎng)江中游、黃河中游經(jīng)濟(jì)區(qū)與其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的區(qū)域間差異大多呈擴(kuò)大趨勢(shì)。此外，區(qū)域間差異是PM2.5 濃度區(qū)域差異的主要來(lái)源，觀測(cè)期內(nèi)區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率在70.99% ～ 81.85%之間，反映了中國(guó)霧霾的分布具有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性，但區(qū)域間差異的占比在逐步縮小，PM2.5 高濃度區(qū)域和低濃度區(qū)域間的差異正在逐步縮小。

第三，從霧霾水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤情況來(lái)看，無(wú)論是省份層面還是分區(qū)域考慮，在大部分時(shí)間段內(nèi)大多數(shù)地區(qū)都表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)霧霾水平在下降的良好趨勢(shì)，特別是東部沿海、京津地區(qū)為代表的重點(diǎn)區(qū)域，霧霾污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的脫鉤程度較高，但整體脫鉤狀態(tài)不具有持續(xù)性，脫鉤穩(wěn)定性比較差，觀測(cè)期內(nèi)霧霾水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系仍處于變化過(guò)程，還未達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，中國(guó)仍需加大大氣污染防治力度，進(jìn)一步降低霧霾濃度。

(二)建議

中國(guó)霧霾污染問(wèn)題已有了極大的改善，霧霾濃度顯著下降，但其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤狀態(tài)仍不太穩(wěn)定，部分省份、區(qū)域在觀測(cè)后期霧霾濃度出現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)。京津冀、川渝等地區(qū)近年來(lái)在霧霾治理、大氣污染聯(lián)防聯(lián)控等方面的成功經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)反映了區(qū)域協(xié)作能有效地降低霧霾水平，中國(guó)應(yīng)在現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步貫徹霧霾區(qū)域協(xié)同治理措施，杜絕霧霾污染卷土重來(lái)，同時(shí)各區(qū)域應(yīng)根據(jù)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及當(dāng)前霧霾治理的實(shí)際情況，實(shí)行差異化的分區(qū)治理措施。

東部沿海、京津地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r類似，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，霧霾污染已有了大幅度改善，霧霾水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)先行脫鉤，對(duì)全國(guó)霧霾治理及區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有重要意義。這兩個(gè)地區(qū)人口稠密、城鎮(zhèn)化水平較高，應(yīng)實(shí)行合理的人才引進(jìn)政策，減少因高人口密度、汽車尾氣的過(guò)度排放等因素對(duì)大氣環(huán)境產(chǎn)生的影響，維持現(xiàn)有霧霾治理強(qiáng)度，逐步提高霧霾與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤的穩(wěn)定性。

北部沿海地區(qū)應(yīng)重點(diǎn)解決自身產(chǎn)能過(guò)剩的根本性問(wèn)題，一方面加快衰退產(chǎn)業(yè)的對(duì)外轉(zhuǎn)移，逐步淘汰工業(yè)生產(chǎn)中高污染、高耗能的老舊設(shè)施，另一方面重新配置勞動(dòng)力、能源等各類生產(chǎn)要素，充分發(fā)揮自身區(qū)位優(yōu)勢(shì)，通過(guò)招商引資，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，同時(shí)繼續(xù)加大對(duì)污染治理的投資，鞏固當(dāng)前霧霾治理良好的發(fā)展勢(shì)頭。

南部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)始終保持弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤的良好狀態(tài)，但脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定，或與區(qū)域內(nèi)部分省份經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展造成污染物大量排放，從而導(dǎo)致霧霾污染反復(fù)有關(guān)。該經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)發(fā)揮經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的優(yōu)勢(shì)，充分利用深圳及周邊城市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集的特點(diǎn)，在新能源的開發(fā)和利用上尋求突破，減小社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展對(duì)大氣環(huán)境造成的負(fù)擔(dān)，帶動(dòng)其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，有效控制珠三角地區(qū)的霧霾水平，縮小霧霾污染的區(qū)域內(nèi)差異。

西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度最快的地區(qū)之一。四川、重慶雖然霧霾濃度下降幅度較大，但仍顯著高于區(qū)域內(nèi)其他省份，同時(shí)霧霾水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤穩(wěn)定性較差，在追求經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展同時(shí)應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)川渝大氣污染聯(lián)防聯(lián)控的實(shí)施，進(jìn)一步縮小區(qū)域內(nèi)差異，吸取前人的教訓(xùn)，不走“先污染后治理”道路。

長(zhǎng)江中游經(jīng)濟(jì)區(qū)霧霾污染程度偏高，各省份脫鉤狀態(tài)的變化比較頻繁，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量一般。該地區(qū)應(yīng)積極推進(jìn)污染物減排技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的影響。同時(shí)結(jié)合地處長(zhǎng)江流域，農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有天然的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)的發(fā)展應(yīng)重視開發(fā)農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)，發(fā)展高端特色品牌農(nóng)業(yè)，逐步擺脫經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)工業(yè)企業(yè)的過(guò)度依賴，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)抓住轉(zhuǎn)型的機(jī)遇，徹底擺脫經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源的依賴，通過(guò)制定有吸引力的人才引進(jìn)政策、創(chuàng)造良好的投資環(huán)境，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，擺脫當(dāng)前發(fā)展的困境。

黃河中游、西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)脫鉤狀態(tài)較差，特別是區(qū)域內(nèi)以內(nèi)蒙古、寧夏為代表的省份，在考察期后期，霧霾濃度呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，甚至污染物的增速超過(guò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度。該經(jīng)濟(jì)區(qū)應(yīng)積極引導(dǎo)部分省份加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，避免對(duì)煤炭等重污染資源的過(guò)度開發(fā)利用，努力縮小霧霾污染區(qū)域內(nèi)差異的同時(shí)，學(xué)習(xí)其他經(jīng)濟(jì)區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，制定合理的高質(zhì)量發(fā)展措施，霧霾治理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)一步向發(fā)達(dá)地區(qū)看齊，同時(shí)提高植被覆蓋率，切實(shí)響應(yīng)“綠水青山就是金山銀山”的號(hào)召。

注釋：

① 中國(guó)空氣質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)分析平臺(tái)：https://www.aqistudy.cn/historydata/。

② 詳見2016 年1 月1 日開始實(shí)施的《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》。