長三角霧霾污染的驅動效應及空間演化分析
——基于LMDI 分解模型

邵寬耀

（安徽建筑大學經濟與管理學院，安徽合肥 230601)

1 引言

改革開放以來，我國經濟快速發展，已成為世界第二大經濟體，但粗放的經濟發展方式也帶來了生態破壞、環境污染等問題［1］。2021 年8 月全國城市空氣質量報告顯示：長三角地區41 個城市平均空氣質量優良天數比例為89.9%，同比下降0.2%；PM2.5平均濃度為19 μg/m3，同比持平，環比上升35.7%，同時，在168 個主要城市PM2.5月均濃度空氣質量排名中，長三角城市群的省會城市合肥、杭州及南京分別位列第79，79，95 名，上海位居第48 名，而淮南、阜陽并列排到了第120 名。綜合來看，長三角地區的空氣質量仍與其他空氣優良地區有一定的差距。

國內外學者研究成果顯示，關于經濟與環境之間的關系，學者通常探究是否存在環境庫茲涅茨曲線（EKC）關系。在研究社會經濟發展與霧霾污染的相互關系中，汪聰聰等采用空間計量模型分析霧霾污染的影響因素，發現霧霾污染與經濟增長之間的EKC 曲線關系并不成立［2］。而符合經濟發展與空氣污染之間呈倒“U”型的EKC 曲線關系是隨著經濟的發展，環境會先惡化后逐漸改善［3］。還有學者按照國內三大經濟分區劃分分析城市的經濟增長水平與霧霾污染呈現“N”型或者倒“N”型關系［4］。

能源消費是大氣污染的重要驅動力［5］。Wang 等分析了能源消費結構對環境空氣質量的影響，發現以煤炭為主的能源消費結構助推我國的空氣污染［6］。還有學者進一步利用多重指標探討我國能源消費結構與霧霾污染的關系，結果表明，現有能源消費結構加劇了霧霾污染，雖然煤炭消費占比最高，但其對霧霾污染造成的影響并非最大，我國東部地區對煤炭的依賴性并不高［7］。

討論影響霧霾污染的另一要素是產業結構調整。一種觀點認為，產業結構調整有益于污染治理，如學者分析出優化產業結構是治理霧霾污染的關鍵因素［8］。Yu 等通過建立新的模型，發現中國若通過優化產業結構能降低約17%的能源強度［9］，進而可以降低霧霾污染。與之不同的觀點認為，我國產業結構升級對大氣污染治理效果并不顯著，李斌等采用2001—2009 年相關工業的數據進行研究發現，產業結構調整反而加劇了空氣污染［10］。

綜上來看，目前已有的文獻對能源消費結構、經濟增長、產業結構等與霧霾污染的關系進行了分析，或偏向從兩兩關系出發取得了一定的成果，并且對霧霾的研究側重在國家和省級層面上。本文將長三角地區41 個地級及以上城市作為研究對象，對于霧霾污染的時空特征描述及驅動因素考慮多個驅動效應進行綜合分析。

2 研究方法和數據來源

2.1 數據來源與處理

PM2.5的數據來自達爾豪斯大學，用ArcGIS 解析得到2005—2018 年長三角城市PM2.5濃度均值，單位為μg/m3。地區的生產總值、第二產業產值、人口總數均來自2005—2018 年的中國城市統計年鑒和長三角各地區的統計年鑒。

2.2 LMDI 分解法

對數迪氏指數分解法（Logarithmic Mean Divisia Index Method，LMDI）是根據Kaya 原理構建出的指數分析模型，在眾多因素分解方法中，基于LMDI 的分解方法克服了分解過程中數據為0 和負值以及分解結果中存在殘差的問題，是最優的因素分解方法。本文中，PM2.5濃度與強度效應、結構效應、增長效應及規模效應等有關，可將這些因素構建成如下關系：

式中，D 表示PM2.5濃度；W 表示第二產業值；G 表示城市生產總值；P 表示城市人口；ine，ste，gre，sce 分別表示強度效應、結構效應、增長效應和規模效應。

LMDI 存在加法和乘法分解形式，采用任何一種形式都有同等的效應，本文采用加法形式，將PM2.5濃度變化的總效應（ΔD）分解為4 種效應：

式（2）～（6）中，ΔD 表示PM2.5濃度變化的總效應，Δine，Δste，Δgre，Δsce 分別表示強度效應、結構效應、增長效應和規模效應；初始時期PM2.5濃度為D0，在T 時期的PM2.5濃度為DT。

2.3 空間相關分析

2.3.1 全局自相關

全局自相關主要用來判斷地理事物或屬性的分布是否具有集聚現象，因此本文運用此方法揭示長三角PM2.5的空間演變，選取莫蘭（Moran's I）指數來測度不同城市間PM2.5污染排放量的空間關系。

由表1 可知，2005—2018 年的Moran's I 值均通過了1%水平下的顯著性檢驗，表明長三角PM2.5呈顯著的空間正自相關特征。PM2.5的Moran's I 指數值均在0.6 以上，最大值出現在2015 年，為0.89，空間相關程度達到最大。2005—2014 年，PM2.5的Moran's I均值為0.69，而2015—2018 年Moran's I 均值增加至0.81，較前期明顯上升。從2015 年開始，PM2.5的空間正自相關性明顯增強，說明相鄰城市在空間上的PM2.5呈現聚集性加強。

2.3.2 局部自相關

圖1 為長三角地區PM2.5分別在2005 年、2014年以及2018 年的空間集聚分布圖。觀察發現，大部分城市均集中分布在高—高集聚與低—低集聚狀態；南通、黃山、鹽城始終處于低—高集聚狀態；同時，池州市由高—高集聚逐漸轉變為低—高集聚；無錫、馬鞍山、揚州、蚌埠始終處于高—低集聚分布狀態；隨著時間的推移，湖州與嘉興由高—低集聚逐漸轉變為低—低集聚。

圖1 長三角41 個城市PM2.5 在2005 年、2014 年、2018 年的空間集聚分布

3 長三角PM2.5 驅動因素：四大效應

借鑒王秋紅等［11］的研究，把2000—2013 年長三角按照城市化發展階段劃分為工業化初期、中期、后期。同時考慮到2013 年我國出臺了嚴厲的霧霾治理政策，再分為2005—2013 年、2013—2018 年2 個時間段進行分析。為了增加結果的可靠性，計算了相鄰年份的分解效應，具體的分解結果見表2。

表2 長三角霧霾污染驅動效應及貢獻率

（1）全部研究期內，總效應表現出由正效應轉向負效應，呈現波動下降的趨勢。2005—2013 年總效應呈現出微弱的正效應，這一時期長三角經濟總體保持高速發展，導致增長效應對PM2.5濃度的促進作用顯著提高，并在2007 年達到最高，由于2007 年修訂的《節約能源法》的實施，限制了高耗能、高污染行業的發展，鼓勵發展節能環保型產業，促使能源消費結構優化和能源利用效率提高，加上2008 年國際金融危機，長三角經濟增長的速度放緩，霧霾污染相應得到緩解。

2013—2018 年總效應表現出明顯的負效應，由于增長效應和強度效應的明顯減弱，而結構效應由正轉負?！吨攸c區域大氣污染防治“十二五”規劃》等政策落實，推進了清潔能源的使用，落后產能的加速淘汰，推動區域經濟與環境的綠色發展，極大改善了大氣環境質量。近年來，長三角霧霾污染防治取得了一定的成果，調整后的產業結構和能源利用的優化不僅可以提升地區經濟水平，還能有效解決污染排放問題，這與賀斌等［12］學者的觀點類似。

（2）強度效應對PM2.5濃度變化基本呈現負效應，強度效應是促進PM2.5排放量變化的關鍵因素，促進了PM2.5濃度的下降。從貢獻率可知，強度效應是促進PM2.5濃度變化的關鍵因素，這與門丹等［13］研究結論相符。傳統的化石能源仍舊在長三角地區的能源消耗中占主導，能源使用效率還有提升空間，應當繼續加大新型能源的開發［14］。說明高效利用能源及清潔能源的大力推廣使用是改善長三角區域霧霾污染現狀的關鍵因素。

（3）增長效應對PM2.5濃度變化始終保持為正效應，是導致霧霾污染的主要原因。2005—2013 年，增長效應的貢獻率達1 041%，貢獻相對較大，在此階段增長效應對PM2.5濃度增加作用明顯，只注重經濟高速增長的粗放型經濟往往會造成環境污染日益嚴重，與王班班等［15］學者討論長三角城市化發展與霧霾暴露降低的結論相一致。治理霧霾污染還需考慮政府政策對經濟綠色發展的落實，實現經濟發展與環境之間的平衡。

（4）結構效應對長三角PM2.5濃度由促進作用轉向抑制作用。2005—2013 年結構效應呈現出微弱的正效應，此時期結構效應對PM2.5濃度變化整體貢獻不明顯。2013—2018 年結構效應出現明顯的負效應。據相關統計年鑒數據計算得出長三角地區2018年相比于2013 年第三產業平均增速為15%，而第二產業平均增速為7%。長三角地區注重產業轉型升級，減少了第二產業的增長規模占比，逐步擴大了第三產業的發展，這對減少霧霾污染是大有裨益的。

（5）規模效應對PM2.5濃度變化一直表現為微弱的正向驅動效應，雖然數值整體偏小，但是始終促進PM2.5濃度增加?？赡芘c長三角城鎮化發展規模中存在“重速度、輕質量”有關，還需注重提升城鎮化發展質量，未來有待進一步改善。

4 結論與啟示

本文以長三角地區2005—2018 年PM2.5濃度為樣本，運用LMDI 指數分解法首先對2 個時間段的驅動效應進行研究，再逐年分解分析并增加驗證結果的可靠性。實證結果表明，各種驅動效應對PM2.5濃度具有明顯的正負效應和異質性，霧霾污染空間分布具有正相關性特征。

（1）強度效應整體為負向驅動效應且是抑制PM2.5濃度的關鍵因素。除2013—2014 年強度效應對應的貢獻率為7%，其余所研究年份貢獻率均為負數且占總貢獻率比值偏大。

（2）增長效應與規模效應表現為正向驅動效應，增長效應是促進PM2.5濃度增加的主要因素。特別是2005—2013 年期間，增長效應的貢獻率數值偏大，與此同時，PM2.5濃度升高較明顯。規模效應對PM2.5濃度變化貢獻率較小，這可能與研究期內長三角新型城鎮化規模處在不斷快速發展的階段有關。

（3）結構效應在2005—2013 年產生正向驅動效應，而在2013—2018 年則轉向負向驅動效應，這說明長三角地區結構改革卓有成效；此外，相對第二產業占比較大的城市，結構效應表現出促進PM2.5濃度的作用，而第三產業占比較大的城市起相反的作用。

（4）PM2.5在長三角的西北部城市主要處于高—高集聚狀態，而在長三角的東南部城市主要處于低—低集聚狀態。近年來，PM2.5的低—低集聚城市呈現增長趨勢，而高—高集聚城市有所下降。

根據本文主要結論，提出以下政策建議：

（1）優化能源結構，提高能源效率。強度效應是遏制長三角地區霧霾污染的主要因素之一。長三角地區傳統能源消費仍占主導地位，要因地制宜發展推廣風電、水電等清潔能源，逐步減少煤炭使用量，降低工業發展對煤炭的依賴，改善能源使用結構。抓好煤炭的清潔高效利用，提高重點行業和領域能源利用效率。

（2）政府積極引導，加快產業轉型。長三角地區結構效應對霧霾污染表現出明顯的抑制作用。要加快推進產業轉型，開辟產業發展新路徑，鼓勵發展第三產業，扶持高新技術企業，加強第三產業對經濟高質量發展的支撐力度。政府應積極調控，逐步取代高污染、高耗能產業，引導企業綠色轉型，踐行產業數字化，尋求數據生產要素，創新經濟發展新業態、新模式，實現創新發展、可持續發展，持續有效促進長三角地區產業結構優化升級。

（3）摒棄“粗獷”發展，加強協同治理。增長效應是導致霧霾污染的主要原因，長期以來，經濟發展與環境之間的平衡問題是可持續發展所面臨的重大挑戰之一。當前，長三角地區要降低經濟高速發展的環境成本，加強經濟合作，摒棄“粗獷”式的發展模式，激發傳統生產要素在技術經濟條件下的新活力，實現集約型增長，促進經濟的可持續發展。各級政府加大環境整治力度，強化區域環保協作，完善區域聯防聯控。

（4）完善城市建設，提高發展質量。長三角地區城鎮化率不斷提高，人口不斷地集聚增長是城鎮化發展的外部表現，同時也給城市治理帶來了新的挑戰。當前，我國新型城鎮化建設正處于關鍵時期，各地政府要合理控制城市規模，避免盲目擴張，完善城市基礎配套設施建設，妥善規劃城市布局，持續提升新型城鎮化發展質量。