中國城市PM2.5污染暴露不平等及其驅(qū)動(dòng)因素
--基于Theil指數(shù)和LMDI分解

馬 本,秦 露,夏天辰(中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

清潔的大氣環(huán)境是人類生存發(fā)展的公共物品,大氣污染對社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、個(gè)體機(jī)會(huì)公平和環(huán)境權(quán)益的沖擊使環(huán)境不平等成為社會(huì)不平等新的來源[1].作為世界第九大健康風(fēng)險(xiǎn)源[2],大氣污染不僅會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的呼吸道和心血管疾病[3],還會(huì)影響與認(rèn)知能力相關(guān)的神經(jīng)系統(tǒng),對學(xué)業(yè)、就業(yè)表現(xiàn)造成長期危害[4-5].研究表明,嬰兒過度暴露于大氣污染會(huì)導(dǎo)致成年后較低的勞動(dòng)參與和收入水平[6];長期暴露于工業(yè)大氣污染會(huì)導(dǎo)致失眠[7]、情緒低落[8].不難發(fā)現(xiàn),大氣污染對健康的危害進(jìn)一步延伸至人力資本,帶來整體勞動(dòng)生產(chǎn)率下滑與長期的經(jīng)濟(jì)損失.2015～2019年,中國因細(xì)顆粒污染物(PM2.5)長期暴露造成的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1 萬億美元[9].值得注意的是,不同社會(huì)人口特征的群體對大氣污染的成本負(fù)擔(dān)不盡相同[10-11],平等的環(huán)境權(quán)益受到區(qū)域性污染暴露的挑戰(zhàn),如何識別并阻斷環(huán)境不平等向社會(huì)不平等的滲透是中國實(shí)現(xiàn)綠色均衡高質(zhì)量發(fā)展的重要問題.

2013年出臺的《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》實(shí)施至今,中國年均 PM2.5濃度由 63μg/m3下降至29μg/m3,降幅達(dá)57%.在此過程中,大氣污染暴露及其不平等如何演進(jìn),背后的驅(qū)動(dòng)因素有哪些,回答這些問題對于深刻理解中國大氣污染治理特征,進(jìn)一步促進(jìn)環(huán)境公平具有重要現(xiàn)實(shí)意義.本文立足中國大氣污染治理實(shí)踐,利用2015～2021年城市PM2.5污染日均濃度和人口數(shù)據(jù)刻畫中國大氣污染暴露水平,揭示大氣污染暴露的空間分異與演變規(guī)律.進(jìn)一步使用基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)定量測度中國PM2.5污染暴露不平等程度,按城市行政層級和省域劃分,識別污染暴露不平等的來源,提供中國環(huán)境不平等事實(shí)的多維視角.而后引入考慮政府支出結(jié)構(gòu)和規(guī)模的卡亞分解等式,剖析中國PM2.5污染暴露及其不平等程度的驅(qū)動(dòng)因素,揭示財(cái)政資金、能源效率等在大氣污染治理中的重要作用,豐富和深化對大氣污染暴露不平等社會(huì)經(jīng)濟(jì)動(dòng)因的理解.

學(xué)術(shù)研究中,大氣污染物濃度常用于評價(jià)空氣污染暴露風(fēng)險(xiǎn),學(xué)者基于不同尺度、不同目的對中國大氣污染進(jìn)行典型事實(shí)描述.Peng 等[12]使用污染物濃度分析了1999～2011年中國PM2.5時(shí)空演變特征,聚焦京津冀、長三角等區(qū)域以突出重點(diǎn)區(qū)域大氣污染治理成效[13-14],識別檢驗(yàn)污染同人體健康、社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失、人口遷移的因果關(guān)系[15-17].大氣污染物濃度為污染時(shí)空特征和效果評估提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),但由于城市間人口和污染的非均勻分布,以城市為單元的監(jiān)測數(shù)據(jù)難以直接、準(zhǔn)確衡量污染暴露水平及其差異性[18],引入人口加權(quán)的污染暴露水平尤為重要.Song 等[19]、Aunan 等[20]在中國城市空氣污染時(shí)空特征的探討中使用人口均值加權(quán)的污染濃度表征污染暴露水平,肖嘉玉等[21]則使用污染暴露相對風(fēng)險(xiǎn)加以衡量.盡管目前尚未形成統(tǒng)一的污染暴露水平測度,但現(xiàn)有研究從時(shí)空污染尺度對污染暴露進(jìn)行了有益的探索[22-23].

大氣污染不僅在總體上增加人群健康損害,污染暴露差異還可能進(jìn)一步加劇貧富差距和社會(huì)不公[24].Heutel 等[25]發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對死亡率的影響存在空氣污染這一傳導(dǎo)機(jī)制,證明大氣污染是生存機(jī)會(huì)不平等的誘因.個(gè)體層面,處于中上社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的人群能夠通過健康醫(yī)療、室內(nèi)辦公等防護(hù)措施,降低污染帶來的負(fù)面影響,而底層人群必須承擔(dān)更多健康代價(jià)[26].城市間由于技術(shù)和財(cái)力差異對環(huán)境污染也可能做出不同應(yīng)對[27].大氣污染暴露使部分群體在資源和機(jī)會(huì)上存在明顯分歧,引起人力資本發(fā)展不均衡,使大氣污染暴露不平等成為環(huán)境公平研究的重要話題.學(xué)者多采用描述性方法展示空間異質(zhì)分布特征[28],而使用泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)的定量分析主要集中在碳排放領(lǐng)域,針對中國大氣污染暴露的不平等尚未得到重視.

為進(jìn)一步揭示大氣污染暴露的誘因,污染暴露背后的驅(qū)動(dòng)因素備受學(xué)界關(guān)注,形成了大氣污染驅(qū)動(dòng)因素的共識--大氣污染是眾多自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素綜合作用的結(jié)果[29].研究采用的方法涉及結(jié)構(gòu)分解[30]、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型[31],而因素分解基于數(shù)學(xué)邏輯關(guān)系,廣泛應(yīng)用于能源與碳排放領(lǐng)域[32-33].

卡亞恒等式較早地將社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、能源、排放等宏觀因子之間的關(guān)系加以定量描述,Lyu 等[34]借鑒并利用對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI)分析了1997～2012年中國PM2.5濃度變化的驅(qū)動(dòng)因素,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長和能耗強(qiáng)度是其中的關(guān)鍵因素.但中國的體制特點(diǎn)決定了政府在大氣污染物治理中的重要角色,政府能夠通過行政管制、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)兩大路徑對大氣污染物排放產(chǎn)生重要影響[35-36],在傳統(tǒng)分解等式中識別整合政府因素有助于深化對中國體制的認(rèn)識.此外,不平等量化指標(biāo)泰爾指數(shù)具備LMDI 分解的獨(dú)特性質(zhì),對指數(shù)進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分解能夠揭示不平等背后的驅(qū)動(dòng)因素及其演變特征[37-38].鑒于大氣污染物與碳在產(chǎn)生與治理方面較為相似,將碳不平等的因素分解借鑒到PM2.5等污染物領(lǐng)域,是對已有相關(guān)文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充,能夠深化對空氣污染暴露及其不平等的認(rèn)識.

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 實(shí)證方法

考慮到人口是大氣污染暴露的主要受體,在衡量全國或重點(diǎn)地區(qū)污染暴露不平等時(shí)需考慮城市人口規(guī)模的異質(zhì)性.空氣質(zhì)量監(jiān)測得到的PM2.5日均或年均濃度僅是轄區(qū)的平均濃度,未考慮人口分布特征,因而無法反映污染受體的暴露程度.“暴露”的產(chǎn)生來自環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和人口分布在時(shí)空上的重疊,參考流行病學(xué)劑量-反應(yīng)函數(shù),在疾病死亡率一定的情況下,人口越多、PM2.5濃度越高意味著歸因于大氣污染的人群健康風(fēng)險(xiǎn)越大[39].因此,考慮城市人口特征后,PM2.5污染暴露水平如式(1)所示.由于中國PM2.5監(jiān)測濃度以地級市為基本單元,EPMi假設(shè)城市轄區(qū)內(nèi)污染同質(zhì),且個(gè)體不采取污染防護(hù)措施.大氣污染暴露指標(biāo)構(gòu)建與Song 等[19]、Aunan 等[20]基本一致,僅將分母總體人口數(shù)替換為總體人口均值,一方面將數(shù)值同比例放大,不影響評價(jià)結(jié)果的前提下便于橫向比較,另一方面能夠?qū)⒏鞯厝丝谂c人口均值的差異信息納入分析.

式中:PMi為i 城市PM2.5平均監(jiān)測濃度;Pi、分別為i 城市人口和全國城市平均人口;EPMi為i 城市PM2.5污染暴露水平,μg/m3.

1.1.1 PM2.5暴露不平等的測度 基尼系數(shù)是測度不平等的主要方法.根據(jù)洛倫茲曲線,基尼系數(shù)數(shù)值等于曲線和完全相等線之間面積的兩倍.計(jì)算公式如下

式中:Pi是人口的累積比例,Yi是PM2.5污染暴露的累積比例.從計(jì)算過程來看,基尼系數(shù)獨(dú)立于個(gè)體的絕對值,并未將個(gè)體值與平均值進(jìn)行比較,難以對數(shù)值進(jìn)行分組解釋[40].對于數(shù)據(jù)分布的敏感性,基尼系數(shù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分布中間位置發(fā)生的分布變化[41].

泰爾指數(shù)是信息論中熵概念在不平等測度中的重要應(yīng)用,通過比較個(gè)體與總體均值準(zhǔn)確刻畫樣本和完全公平情景的偏離程度[42],并由Shorrocks(1980)推廣形成廣義熵指數(shù)族(GE),表示如下:

式中:w 為計(jì)算所需權(quán)重,一般使用人口或經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo);wi/w 為觀測個(gè)體在總體中的權(quán)重份額;是觀測指標(biāo)的算數(shù)平均數(shù);α反映不平等指標(biāo)對總體分布變化的敏感程度,α越大GE(α)對極大值越敏感,反之對極小值越敏感.當(dāng)α=0 或1 時(shí),GE(0)和GE(1)為泰爾指數(shù)的一般形式,泰爾指數(shù)以0 為下限,接近于0意味著樣本趨于完全公平,指數(shù)越大越不公平.

Theil T 和L 指數(shù)是泰爾指數(shù)的常用形式,均滿足不平等測度的公理化性質(zhì).區(qū)別在于T 指數(shù)使用經(jīng)濟(jì)份額作為權(quán)重,對極大值更敏感;L 指數(shù)使用人口份額作為權(quán)重,能夠基于生產(chǎn)理論進(jìn)行指數(shù)分解[43],便于挖掘指數(shù)變化的驅(qū)動(dòng)因素.鑒于本研究中全國PM2.5污染暴露水平在T 指數(shù)和L 指數(shù)上具有幾乎一致的數(shù)值表現(xiàn)(圖3),后續(xù)以L 指數(shù)作為評價(jià)不平等程度的主要測度指標(biāo).

相較于基尼系數(shù)分解不完全的不足,泰爾指數(shù)可以無殘差地分解為組內(nèi)差異和組間差異,用于分析總體不平等的貢獻(xiàn)來源.L 指數(shù)的分解公式如下:

式中:Lw為組內(nèi)差異,Lb為組間差異,pi、pk與p 分別代表個(gè)體i、第k 組以及總體的人口數(shù).

1.1.2 PM2.5暴露的因素分解 參考Lyu 等[34]和Fan 等[44]的研究,在卡亞恒等式基礎(chǔ)上擴(kuò)展政府因素對環(huán)境污染的影響.鑒于政府行政管制難以直接融入傳統(tǒng)卡亞恒等式,且政府財(cái)政支出調(diào)整是目前各級政府干預(yù)節(jié)能減排的核心途徑[45],本文通過政府節(jié)能環(huán)保支出刻畫政府對污染暴露的影響,分解方法如下

式中:EPMi、Ei、EEi、FEi、GDPi、Pi分別表示PM2.5污染暴露水平(μg/m3)、能源消耗(萬kW·h)、政府節(jié)能環(huán)保支出(萬元)、政府一般預(yù)算支出(萬元)、地區(qū)生產(chǎn)總值(萬元)和人口(人);i 表示城市.換言之,可從以下六方面理解污染暴露水平的變化:

(1)EPMIi反映單位能耗對地區(qū)PM2.5污染暴露水平的影響;

(2)EIi反映能源消耗與節(jié)能環(huán)保支出的比值,即政府綠色支出的能耗強(qiáng)度;

(3)ESi反映環(huán)境保護(hù)支出占政府支出的份額,即地方政府支出結(jié)構(gòu);

(4)EYi反映政府支出占GDP 的份額,即地方政府支出規(guī)模;

(5)PYi反映地區(qū)人均經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,即地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;

(6)Pi,反映人口變化,即人口規(guī)模效應(yīng).

根據(jù)LMDI 和式分解法,令EPMio、EPMit分別為基期和t 期的PM2.5污染暴露水平,從基期到t 期的變化(ΔEPMi)可分解為六種動(dòng)態(tài)效應(yīng):

式中:

據(jù)此,污染暴露水平的變化(ΔEPMi)可以被單位能源的污染暴露乘數(shù)變化(ΔEPMIi)、綠色支出能耗強(qiáng)度變化(ΔEIi)、政府支出結(jié)構(gòu)變化(ΔFSi)、政府支出規(guī)模變化(ΔFYi)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化(ΔPYi)和人口變化(ΔPi)解釋,并可計(jì)算每個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)度.

1.1.3 PM2.5不平等的因素分解 在暴露水平因素分解基礎(chǔ)上,將式(7)代入泰爾L 指數(shù)公式可實(shí)現(xiàn)對泰爾指數(shù)的分解,從而識別導(dǎo)致不平等變化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素[37].主要步驟如下:

為分析不同年份間不平等的變化,對泰爾指數(shù)的絕對變化進(jìn)行分解:

式中:ΔIEMPI、ΔIEI、ΔIES、ΔIEY、ΔIPY、ΔIP分別反映能源污染暴露乘數(shù)變化、政府綠色支出能耗強(qiáng)度變化、政府支出結(jié)構(gòu)變化、政府支出規(guī)模差異和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化、人口變化對全國PM2.5污染暴露不平等的影響.人口因素雖未參與泰爾指數(shù)的靜態(tài)分解,但就不同期間而言,人口因素的影響依然會(huì)導(dǎo)致不平等變化.

1.2 數(shù)據(jù)說明

本文使用2015～2021年334 個(gè)城市日PM2.5濃度數(shù)據(jù)(中國香港、澳門、臺灣資料暫缺),該數(shù)據(jù)源于中國環(huán)境監(jiān)測總站,計(jì)算得到城市年平均PM2.5濃度.由于缺少城市能源消費(fèi)量數(shù)據(jù),用全社會(huì)用電量進(jìn)行近似,2017、2019年數(shù)據(jù)源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》,2015年數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,統(tǒng)計(jì)口徑一致;城市一般預(yù)算支出、地區(qū)生產(chǎn)總值來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》;常住人口來源各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、地方國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)公報(bào),其中東北三省常住人口按人均GDP 和GDP 總量倒推;節(jié)能環(huán)保支出主要來自各市統(tǒng)計(jì)年鑒,少數(shù)通過向市統(tǒng)計(jì)局、財(cái)政局申請信息公開方式獲取.由于部分城市全社會(huì)用電量不可得,剔除數(shù)據(jù)不完整的城市后,對190 個(gè)城市進(jìn)行因素分解.樣本城市包括104 個(gè)南方城市,86 個(gè)北方城市,分別占南、北方城市57.5%和56.2%.從行政層級看,城市覆蓋直轄市、副省級城市、非副省級省會(huì)城市、地級市,包含各層級75%的樣本.因此,無論從地理還是行政層級角度,所選樣本對全國具有較好的代表性.

鑒于中國1436 個(gè)國控大氣質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)位分布在各城市市轄區(qū),污染數(shù)據(jù)無法充分考慮地級市內(nèi)區(qū)縣間污染的異質(zhì)性特征.但大氣污染具有典型的空間外溢性,能夠通過氣流運(yùn)動(dòng)使污染濃度在地級市內(nèi)基本達(dá)到一致的水平.除此之外,市轄區(qū)占城市人口比重較高,是城市污染排放的主要源頭,較多文獻(xiàn)均采用市轄區(qū)監(jiān)測點(diǎn)位數(shù)據(jù)來衡量全市空氣質(zhì)量[46-48].根據(jù)對空氣污染特征的判斷及對監(jiān)測技術(shù)規(guī)范的理解,以市轄區(qū)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)近似代表地級市具有合理性.

2 中國城市大氣污染暴露及其不平等

2.1 PM2.5 污染暴露水平

中國人口集中分布在“胡煥庸線”以東,而華北、新疆西部、川渝城市群為PM2.5高污染區(qū)域[21],人口與大氣污染具有不同的空間分布特征.圖1 展示了PM2.5污染濃度與累計(jì)暴露人口數(shù)量的關(guān)系曲線,2015～2021年的演變表明中國人口PM2.5污染暴露的總體趨勢.2015年,中國有接近11.5 億人暴露在2012年《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》設(shè)定的年均PM2.5二級濃度限值(35μg/m3)以上的環(huán)境之中,占全國人口84.0%.2016～2021年該比例逐年下降,2021年全國僅39.0%的人口暴露在超出二級濃度限值的大氣環(huán)境中.從總體暴露水平看,中國大氣污染治理大幅降低了暴露在PM2.5超標(biāo)環(huán)境的人口比例.當(dāng)然,與世界衛(wèi)生組織設(shè)定的PM2.5年均濃度指導(dǎo)值(5μg/m3)相比,全國城市均未達(dá)標(biāo),大氣污染治理仍任重道遠(yuǎn).

圖1 中國PM2.5 濃度影響人口累計(jì)分布Fig.1 Cumulative distribution of annual average mean of PM2.5 and ratios in China

進(jìn)一步基于式(1)分析PM2.5污染暴露水平的時(shí)空演變特征.2015年城市PM2.5污染暴露水平覆蓋0.46～421μg/m3,至2021年全國PM2.5污染暴露水平總體下降,最低為西藏阿里地區(qū)0.21μg/m3最高為重慶市的266.7μg/m3.以秦嶺淮河為界,2015年北方PM2.5污染暴露水平高于南方2.3%,而2021年北方較南方低12.8%.圖2 展示了2015年和2021年城市PM2.5污染暴露水平的分布,可以發(fā)現(xiàn)污染暴露以“胡煥庸線”為界存在明顯的地域性,高污染暴露集中在京津冀、長江經(jīng)濟(jì)帶、新疆西部與東北三省部分地區(qū).這些地區(qū)或者人口相對集中,或者PM2.5污染相對嚴(yán)重,或者兩因素兼具,比如京津冀人口密集,且污染相對嚴(yán)重,污染暴露水平較高.由于人口相對較少,西部地區(qū)除新疆外均處于PM2.5污染暴露相對較低的水平.與2015年相比,雖然各地人口總量呈增加趨勢,2021年污染暴露水平卻顯著下降,主要得益于區(qū)域PM2.5污染的大幅改善,而重點(diǎn)區(qū)域,如京津冀、川渝城市群仍是中國改善PM2.5大氣污染的管理重心.

圖2 2015 和2021年全國PM2.5 污染暴露水平分布Fig.2 Spatial distribution of PM2.5 exposure levels in 2015 and 2021

2.2 PM2.5污染暴露不平等

2.2.1 總體情況 圖3 顯示,2015～2021年中國PM2.5污染暴露不平等呈明顯下降趨勢,其中2016和2020年略有反彈,2021年不平等下降幅度較大.從數(shù)值上看,基尼系數(shù)位于0.2 以內(nèi),表明中國在污染暴露水平分布上的不平等相對溫和,泰爾L與T指數(shù)在數(shù)值和趨勢上基本一致,故以L 指數(shù)為準(zhǔn)的分析不失一般性.與2015年相比,2021年基尼系數(shù)、L 指數(shù)累計(jì)下降21.1%和37.4%,變化幅度差異的原因在于指數(shù)對數(shù)據(jù)分布變化的敏感度不同,基尼系數(shù)對中間位置的變化更敏感[41,49].考慮到污染較嚴(yán)重城市的改善幅度是本文關(guān)注重點(diǎn),泰爾指數(shù)在PM2.5暴露水平不平等測度上更具優(yōu)勢.

圖3 PM2.5污染暴露不平等的年度變化Fig.3 Trends of the Gini coefficient and Theil index

2.2.2 差異分解 城市的行政層級是經(jīng)濟(jì)資源配置的重要考量,由于大氣污染治理由中央自上而下推動(dòng)實(shí)施,城市級別越高、與中央的行政距離越近,可能對污染治理更為重視[50];行政級別高的城市,人口更多聚集也可能加劇空氣污染暴露風(fēng)險(xiǎn).借鑒江艇等[51]的研究,本文將樣本城市劃分為直轄市、副省級城市、非副省級省會(huì)城市與一般地級市,分析不同城市級別的大氣污染暴露不平等.

根據(jù)式(6),表1 報(bào)告了按行政層級分組后泰爾指數(shù)的分解結(jié)果.2015～2021年,四類城市組間PM2.5污染暴露差異僅貢獻(xiàn)總差異的0.4%～1.7%,表明PM2.5污染在不同行政級別城市間相對均等,未出現(xiàn)明顯的環(huán)境不平等.城市內(nèi)部的差異對總體差異的貢獻(xiàn)高達(dá)98.3%～99.6%,同一行政層級城市間PM2.5的暴露水平存在較大差異.從變化趨勢看,組內(nèi)和組間差異均下降,組間差異累計(jì)下降80.4%,遠(yuǎn)高于組內(nèi)差異的累計(jì)降幅37.3%;組間差異的貢獻(xiàn)率波動(dòng)下降至0.5%,表明四類城市間的污染暴露差異進(jìn)一步縮小.中國PM2.5污染呈現(xiàn)區(qū)域特征,而同一行政級別的城市在地理上相對分散,PM2.5污染暴露情況差異較大,從而導(dǎo)致組內(nèi)差異大、組間差異小.

表1 泰爾指數(shù)分解(按行政層級)Table 1 Decomposition of Theil index in administrative levels

省級是國家環(huán)保政策上傳下達(dá)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),各省在經(jīng)濟(jì)社會(huì)和污染狀態(tài)上存在較大差異,進(jìn)一步按照省份對PM2.5污染暴露水平泰爾指數(shù)進(jìn)行分解.表2 報(bào)告了按省份分組后的分解結(jié)果,圖4 展示了各省內(nèi)城市泰爾指數(shù)隨時(shí)間的變化.

表2 泰爾指數(shù)分解(按省份)Table 2 Decomposition of Theil index in provinces

圖4 各省內(nèi)城市泰爾指數(shù)的年度變化Fig.4 Trend of Theil index in each province

2015～2021年,各省間PM2.5污染暴露不平等呈下降趨勢,由0.0475降至0.028,但對總差異的貢獻(xiàn)維持在70%左右.與表1 相比,大氣污染的區(qū)域性特征更多受到地區(qū)自身稟賦與發(fā)展模式的影響,行政等級反映的政治支持與資源傾斜并非環(huán)境不平等的主要原因.在中國自上而下的多層級行政體制下,省級是環(huán)保政策自上而下實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[52],進(jìn)一步規(guī)范各省政策執(zhí)行與發(fā)展路徑是優(yōu)化國家資源調(diào)配的先決問題.

針對省內(nèi)差異,圖4 反映了污染暴露不平等較突出的省包括河北、四川、黑龍江等工業(yè)大省,西部地區(qū)最為明顯.隨著污染治理的深入,2015～2021年各省城市PM2.5暴露不平等不斷降低,但內(nèi)蒙古、黑龍江等在2020年均出現(xiàn)不平等反彈,青海更呈現(xiàn)不平等加劇態(tài)勢.2021年東、中、西部平均省內(nèi)泰爾指數(shù)依次為0.0083、0.013、0.0277,其中東、西部較2015年下降38.9%和18.1%,而中部平均增長3.5%.因此,有必要持續(xù)關(guān)注重點(diǎn)省份大氣污染治理的均衡性,在大幅降低總體污染暴露的同時(shí),應(yīng)注重各省間、省內(nèi)城市間污染暴露不平等的持續(xù)改善.

3 中國城市大氣污染暴露及其不平等的因素分解

3.1 污染暴露水平的驅(qū)動(dòng)因素

3.1.1 總體情況 根據(jù)LMDI 分解方法,將數(shù)據(jù)完整的190 個(gè)城市的PM2.5污染暴露水平分解為六個(gè)因素:單位能源的污染暴露乘數(shù)(EPMI)、政府綠色支出能耗強(qiáng)度(EI)、政府支出結(jié)構(gòu)(ES)、政府支出規(guī)模(EY)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PY)和人口規(guī)模(P).圖5 展示了2015～2019年因素分解的結(jié)果,六大因素分別貢獻(xiàn)-39.6%、-21.5%、16.7%、2.9%、17.2%和2.0%.

圖5 2015～2019年城市PM2.5 污染暴露水平驅(qū)動(dòng)因素分解結(jié)果Fig.5 Driving factors of PM2.5 exposure in China from 2015 to 2019

EMPI、EI 是PM2.5污染暴露水平主要的抑制因素,在190 個(gè)城市中分別對188 個(gè)、131 個(gè)城市(占比分別為99.0%、69.0%)PM2.5污染暴露降低產(chǎn)生了積極影響.自十八大提出“推動(dòng)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命”以來,中國在能源結(jié)構(gòu)、能源清潔利用、污染源排放控制方面多措并舉,有效發(fā)揮能源低碳轉(zhuǎn)型的前端減污作用[53],能源利用效率與末端治理技術(shù)革新極大促進(jìn)大氣污染水平降低.

總體上,支出結(jié)構(gòu)效應(yīng)、支出規(guī)模效應(yīng)是導(dǎo)致PM2.5污染暴露增加的因素,分別對61.6%、57.9%的樣本城市PM2.5污染暴露產(chǎn)生正向驅(qū)動(dòng),可見政府支出是影響環(huán)境質(zhì)量的重要因素[35].Gholipour 等[36]指出政府支出與環(huán)境保護(hù)間的互動(dòng)機(jī)制包括(1)規(guī)模效應(yīng).政府支出導(dǎo)致GDP 擴(kuò)張,加劇環(huán)境污染;(2)結(jié)構(gòu)效應(yīng).政府支出使生產(chǎn)構(gòu)成轉(zhuǎn)向清潔能源產(chǎn)業(yè),從而減少污染;(3)技術(shù)效應(yīng).促進(jìn)研發(fā)投資和知識傳播,從而可能導(dǎo)致環(huán)境清潔技術(shù)的發(fā)展.可見政府支出對環(huán)保的影響方向不能先驗(yàn)確定.節(jié)能環(huán)保支出占財(cái)政支出的比重反映地方政府財(cái)政資源配置的環(huán)保偏好,而其總體表現(xiàn)為規(guī)模促增效應(yīng),可能原因在于部分地區(qū)節(jié)能環(huán)保資金使用效率較低,影響污染治理效果[54].當(dāng)然,盡管節(jié)能環(huán)保支出結(jié)構(gòu)對PM2.5污染暴露的貢獻(xiàn)為正,但節(jié)能環(huán)保支出能耗強(qiáng)度的負(fù)向貢獻(xiàn)程度始終高于結(jié)構(gòu)因素,政府環(huán)境規(guī)制的貢獻(xiàn)總和為負(fù).

經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)對PM2.5污染暴露的增加呈正向作用,分別貢獻(xiàn)17.2%、2.0%,經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)大氣污染暴露增加較多.城市化和工業(yè)化進(jìn)程大量消耗環(huán)境容量資源,人均消費(fèi)水平提高與人口規(guī)模擴(kuò)大刺激能源產(chǎn)品需求,使大氣環(huán)境遭到破壞,加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的綠色轉(zhuǎn)型對于抑制經(jīng)濟(jì)增長的促增作用至關(guān)重要.

3.1.2 差異分解 按照行政級別將樣本城市分為直轄市、副省級城市、非副省級省會(huì)城市、地級市四類,對不同層級的城市樣本進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分解.為消除各組城市數(shù)量差異對加總結(jié)果的干擾,計(jì)算各組內(nèi)城市的平均效應(yīng),結(jié)果如圖6所示.

圖6 2015～2019年P(guān)M2.5 污染暴露水平驅(qū)動(dòng)因素分解效應(yīng)(按行政層級)Fig.6 Driving factors of PM2.5 exposure in administrative levels from 2015～2019

四類城市EMPI、EI 的抑制作用與前文一致,且 EMPI 從直轄市到地級市依次遞減,平均為-176.9,-62.0,-41.0 與-28.9μg/m3.直轄市的經(jīng)濟(jì)資源與政治影響可能通過能源清潔化(如煤改氣、煤改電、跨地區(qū)購電等)降低污染暴露水平,但在EI 上直轄市略低于副省級城市.分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),直轄市EI 僅為副省級城市的一半,因此其通過綠色支出降低能耗的政策空間可能較小.

財(cái)政支出規(guī)模效應(yīng)平均降低直轄市PM2.5污染暴露水平39.5μg/m3,而對其他城市的貢獻(xiàn)為正,一定程度反映了不同發(fā)展階段下城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)間的非線性耦合關(guān)系.在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū),居民對優(yōu)美生態(tài)環(huán)境的需求引致高質(zhì)量的污染治理政府投入,而經(jīng)濟(jì)相對落后的地區(qū)在多目標(biāo)委托代理機(jī)制和“晉升錦標(biāo)賽”的驅(qū)使下傾向于把經(jīng)濟(jì)增長置于首位,降低政府支出的生態(tài)環(huán)境導(dǎo)向[55];政府支出結(jié)構(gòu)的促增效果意味著城市在資金使用效率方面可能有進(jìn)一步提升空間.

經(jīng)濟(jì)發(fā)展在各組均為正值,且直轄市為其他城市的四倍,平均達(dá)到69.6μg/m3.盡管直轄市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型上具有優(yōu)勢,但必須考慮到大規(guī)模人口聚集帶來城市交通、能源消費(fèi)的挑戰(zhàn)[56];人口規(guī)模對四類城市PM2.5污染暴露水平的影響呈現(xiàn)“兩頭少,中間多”的特征.從人口流動(dòng)特征看,伴隨特大城市人口飽和,人口向中、小型城市回流[57],同時(shí)小城市、農(nóng)村人口向中型城市集中,副省級城市和省會(huì)城市面臨人口凈流入的壓力,為環(huán)境治理增加新的挑戰(zhàn).

3.2 污染暴露不平等的驅(qū)動(dòng)因素

3.2.1 PM2.5污染暴露不平等的分解 進(jìn)一步將PM2.5污染暴露的泰爾指數(shù)經(jīng)LMDI 無殘差分解,得到單位能源的污染暴露乘數(shù)、政府綠色支出能耗強(qiáng)度、政府支出結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平五個(gè)因素,其中人口因素于人口加權(quán)運(yùn)算消去.圖7以2015、2017 和2019年為例展示各要素對不平等的貢獻(xiàn):能源的污染暴露乘數(shù)、政府綠色支出能耗強(qiáng)度和政府支出規(guī)模系數(shù)為負(fù),即驅(qū)動(dòng)PM2.5污染暴露更加公平,而政府支出結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平加劇了污染暴露不平等,與Fan 對碳排放不平等分解的結(jié)果一致[44].

圖7 PM2.5污染暴露不平等驅(qū)動(dòng)因素分解Fig.7 Driving factors of PM2.5 exposure inequality in China at 2015,2017,2019

除政府支出規(guī)模外,其他因素對污染暴露不平等的影響較大.政府支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對不平等起促增作用,本文認(rèn)為,節(jié)能環(huán)保支出占比反映地方政府綠色發(fā)展偏好,不同發(fā)展階段的城市在環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的優(yōu)先序上不同,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱的地區(qū),對政府支出的環(huán)保取向重視不足,可能擴(kuò)大地區(qū)間的環(huán)境要素稟賦差異[58];其次,環(huán)保偏好往往反映在地方環(huán)境規(guī)制力度上,越重視環(huán)保的城市將實(shí)施更嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制,而發(fā)展滯后的城市可能將環(huán)境規(guī)制“競次”作為吸引資本的手段[59],導(dǎo)致區(qū)域間大氣污染暴露呈兩極分化趨勢.單位能源的污染暴露乘數(shù)與綠色支出能耗強(qiáng)度對環(huán)境不平等產(chǎn)生明顯抑制作用,通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新以及推動(dòng)能源效率提升,實(shí)現(xiàn)環(huán)境不平等問題的逐步緩解和改善.

3.2.2 PM2.5污染暴露不平等變化的分解 圖7 中各因素在2017年前后數(shù)值上存在波動(dòng),為進(jìn)一步體現(xiàn)不平等驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)變化,根據(jù)Δ L=ΔIEMPI+Δ IEI+Δ IES+Δ IEY+ΔIPY+ΔIP,對PM2.5污染暴露不平等的變化值進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素的動(dòng)態(tài)分解,分解情況見圖8.

圖8 PM2.5污染暴露不平等變化的驅(qū)動(dòng)因素動(dòng)態(tài)分解Fig.8 Dynamic decomposition of driving factors of PM2.5 exposure inequality in China

就PM2.5污染暴露不平等改善趨勢而言,能源污染暴露乘數(shù)、政府支出規(guī)模持續(xù)改善污染暴露不平等,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人口規(guī)模的貢獻(xiàn)相對穩(wěn)定,而政府綠色支出的能耗強(qiáng)度和支出結(jié)構(gòu)在2017年前后波動(dòng)較大.從數(shù)值貢獻(xiàn)上看,隨著能源結(jié)構(gòu)清潔化,進(jìn)一步增加低碳能源比例意味著對當(dāng)前以化石能源為主體的能源供需體系的革命,這是一個(gè)長期過程.因此,能源清潔化的治污效應(yīng)可能出現(xiàn)衰減,反映為單位能源暴露乘數(shù)的影響逐漸縮小,由-0.014 降至-0.005.而同期政府支出的抑制作用更為明顯,伴隨低碳綠色發(fā)展轉(zhuǎn)化為越來越多地方政府的行動(dòng),政府支出的綠色化為新時(shí)期污染暴露向更低水平收斂提供驅(qū)動(dòng)力;其次,盡管政府綠色支出能耗強(qiáng)度、支出結(jié)構(gòu)對總體不平等的影響方向沒有改變(見圖7),但2017年前后因素?cái)?shù)值上的變化體現(xiàn)中國環(huán)境治理思路的調(diào)整.2018年,財(cái)政部與原環(huán)境保護(hù)部印發(fā)《大氣污染防治資金管理辦法》,針對環(huán)保資金違法濫用、效率低下的情況作出警示,各級部門必須按照項(xiàng)目實(shí)施方案督促資金使用合規(guī)有效.同時(shí),地方節(jié)能環(huán)保支出的功能定位日益清晰,從企業(yè)“節(jié)能技改”補(bǔ)貼向環(huán)保職能更好發(fā)揮、生態(tài)政策更好落實(shí)、環(huán)境效益更加普惠轉(zhuǎn)變.例如福建為建立生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償長效機(jī)制下達(dá)5 億環(huán)保資金,西藏為落實(shí)生態(tài)保護(hù)崗補(bǔ)助15.7 億元.因此,圖8 中政府綠色支出能耗強(qiáng)度變化趨緩可能在其他渠道得到補(bǔ)償,政府支出結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化亦在總體上減弱對PM2.5污染暴露不平等的負(fù)面影響.

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

4.1.1 PM2.5污染暴露集中在工業(yè)大省與經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省,以“胡煥庸線”為界東西分布差異明顯.2015年后中國PM2.5污染暴露水平明顯降低;中國PM2.5污染暴露不平等總體較低,基尼系數(shù)保持在0.2 以內(nèi),且隨著污染改善呈遞減趨勢.不同行政級別城市間未表現(xiàn)出明顯的環(huán)境不平等,而在以區(qū)域劃分的省際間差異較為突出;西部地區(qū)省內(nèi)城市污染暴露不平等問題較嚴(yán)重,個(gè)別省份所轄城市污染暴露不平等反彈,這些地區(qū)在大氣污染治理時(shí)應(yīng)更注重均衡性.

4.1.2 總體上能源的污染暴露乘數(shù)、綠色支出能耗強(qiáng)度是PM2.5污染暴露水平主要的抑制因素,對PM2.5污染暴露水平的驅(qū)動(dòng)貢獻(xiàn)達(dá)到61.1%;政府支出結(jié)構(gòu)、支出規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口因素對PM2.5污染暴露有促增作用,但各因素在不同層級的城市間具有異質(zhì)性.直轄市的經(jīng)濟(jì)資源與政治影響可能通過能源利用效率影響地方污染暴露水平,但綠色支出的能耗強(qiáng)度較高.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)具有更強(qiáng)的污染治理激勵(lì),而相對落后地區(qū)環(huán)境治理導(dǎo)向的政府支出不足.

4.1.3 能源的污染暴露乘數(shù)、綠色支出能耗強(qiáng)度和政府支出規(guī)模驅(qū)動(dòng)PM2.5污染暴露更加公平,而政府支出結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作用相反.中國大氣污染應(yīng)對呈現(xiàn)新特征,依靠能源低碳轉(zhuǎn)型的治污策略面臨效應(yīng)衰減的挑戰(zhàn),體現(xiàn)為能源的污染暴露乘數(shù)、政府綠色支出能耗強(qiáng)度對不平等的作用減弱.政府支出的抑制作用逐漸增強(qiáng),通過廣泛調(diào)動(dòng)社會(huì)資源為污染暴露向更低水平收斂提供動(dòng)力.因此隨著中國的藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)步入攻堅(jiān)期,大氣污染治理的措施應(yīng)更具包容性與系統(tǒng)性.

4.2 政策啟示

4.2.1 從PM2.5污染暴露水平及其不平等測度看,中國大氣質(zhì)量大幅改善的同時(shí),環(huán)境不平等持續(xù)改善.但中國的污染暴露呈現(xiàn)區(qū)域性特征,省際污染暴露差異是環(huán)境不平等的主要貢獻(xiàn)源.對于重污染地區(qū),應(yīng)因地制宜調(diào)整發(fā)展思路,通過大氣污染溯源、整頓和技術(shù)升級,從根本上保障居民生存發(fā)展權(quán)利.中、東部發(fā)達(dá)地區(qū),應(yīng)在預(yù)防大氣污染反彈基礎(chǔ)上,適度向落后地區(qū)進(jìn)行技術(shù)幫扶,加強(qiáng)省際間污染治理的橫向協(xié)作,實(shí)現(xiàn)中國大氣污染持續(xù)均衡改善.考慮到PM2.5污染的跨地區(qū)性,在深度污染治理過程中應(yīng)加大省級政府對污染治理的統(tǒng)籌,特別是加強(qiáng)西部省份對轄區(qū)內(nèi)污染治理的統(tǒng)籌,實(shí)現(xiàn)省內(nèi)城市大氣污染均衡性改善.

4.2.2 從PM2.5污染暴露水平的驅(qū)動(dòng)因素看,能源的單位污染暴露乘數(shù)是降低污染暴露的重要因素,持續(xù)推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)清潔化、能源效率提升,繼續(xù)發(fā)揮其減污降碳協(xié)同效應(yīng)對于綠色轉(zhuǎn)型至關(guān)重要.從政府支出上看,行政層級越高,政府支出的綠色化程度越明顯,應(yīng)進(jìn)一步明確地方黨委、政府環(huán)境保護(hù)責(zé)任主體地位,壓緊壓實(shí)地方環(huán)保責(zé)任.從人口因素上來說,鑒于大量潛在人口流入會(huì)帶來較大的環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn),大中城市應(yīng)成為未來一段時(shí)期大氣污染防治的重點(diǎn)對象.

4.2.3 從PM2.5污染暴露不平等的驅(qū)動(dòng)因素看,政府支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平共同導(dǎo)致樣本城市PM2.5污染暴露不平等,發(fā)展滯后易引起環(huán)保政策執(zhí)行的弱化,環(huán)境產(chǎn)品奢侈品的屬性使環(huán)境不平等的化解必須依賴政策干預(yù).政府綠色支出能耗強(qiáng)度、政府支出結(jié)構(gòu)和規(guī)模均對暴露不平等有重要影響,但也需關(guān)注能源邊際效益的動(dòng)態(tài)衰減,調(diào)動(dòng)政府、市場、社會(huì)共同參與城市大氣環(huán)境治理,豐富污染治理新思路.同時(shí),中央和省級財(cái)政應(yīng)加大對污染較重地區(qū)的支持力度,進(jìn)一步促進(jìn)大氣污染的均衡改善,扎實(shí)推進(jìn)中國環(huán)境公共服務(wù)的均等化進(jìn)程.