本文摘要：摘要：基于20082017年黃河流域工業(yè)SO2和PM2.5兩類典型空氣污染物數(shù)據(jù)，首先刻畫了兩者的空間演化格局，并運用空間面板杜賓模型(SPDM)從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩方面對兩者的影響因素進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：①工業(yè)SO2和PM2.5污染均存在顯著的空間集聚特征，從東南至西北
摘要：基于2008—2017年黃河流域工業(yè)SO2和PM2.5兩類典型空氣污染物數(shù)據(jù)，首先刻畫了兩者的空間演化格局，并運用空間面板杜賓模型(SPDM)從直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩方面對兩者的影響因素進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明：①工業(yè)SO2和PM2.5污染均存在顯著的空間集聚特征，從東南至西北方向呈現(xiàn)梯度遞減趨勢;二者在城市尺度均存在顯著的正向空間關(guān)聯(lián)性，但PM2.5污染的空間關(guān)聯(lián)性比工業(yè)SO2更強;②2008—2017年，工業(yè)SO2和PM2.5污染有所緩解，其中工業(yè)SO2排放強度迅速下降;而PM2.5質(zhì)量濃度下降相對緩慢，仍是黃河流域主要的空氣污染源。③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、能源效率、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)規(guī)模等是影響黃河流域空氣污染的主要因素，但PM2.5的影響因素更加復(fù)雜多樣化。其中，技術(shù)創(chuàng)新能力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升雖然在研究期內(nèi)加劇了本地工業(yè)SO2污染的排放強度，但卻能緩解周邊城市的工業(yè)SO2和PM2.5污染;工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大會加劇本地和鄰近城市的PM2.5污染。
關(guān)鍵詞：工業(yè)SO2;PM2.5;空間杜賓模型;黃河流域
黃河流域橫跨中國東中西三大戰(zhàn)略區(qū)域，是中國重要的生態(tài)保護(hù)地帶，同時又是中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要空間載體[1]。2019年9月，習(xí)近平同志在河南考察時指出治理黃河，重在保護(hù)，要在治理，并要求堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的高質(zhì)量發(fā)展之路[2]。然而，中國長期粗放式的發(fā)展模式產(chǎn)生了一系列的環(huán)境問題，其中空氣污染問題尤為嚴(yán)峻[3]。黃河流域也面臨著較為嚴(yán)峻的空氣污染問題，山西、陜西、甘肅、寧夏是中國工業(yè)SO2排放的高強度區(qū)域[4]，山東半島、中原城市群區(qū)域是中國PM2.5污染的熱點區(qū)[5]。
在此背景下，開展黃河流域空氣污染的時空演變規(guī)律與影響因素探究，對推動黃河流域大氣污染協(xié)同治理，改善環(huán)境空氣質(zhì)量具有重要的現(xiàn)實意義。空氣污染是環(huán)境經(jīng)濟(jì)地理學(xué)者的重要研究對象。在空氣污染源方面，普遍認(rèn)為SO2和PM2.5是中國空氣污染的主要類型[6]。近年來，中國的霧霾問題也引起了極大關(guān)注，成為當(dāng)下學(xué)術(shù)界、政府和公眾面臨的主要環(huán)境問題[7]。在大氣污染格局及影響因素研究方面，一般認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模等是影響空氣污染的重要因素[8~10]。
一些研究以中國長江經(jīng)濟(jì)帶為對象，探究了空氣質(zhì)量的空間格局與其驅(qū)動因素[11,12]。對于黃河流域來說，在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、水資源等生態(tài)環(huán)境方面已有較多的研究[13~15]，但空氣污染的研究主要集中在霧霾等單一污染源類型[16,17]。綜上，國內(nèi)外研究對中國空氣污染問題給予了極大的關(guān)注，但研究大多集中于單一類污染物或AQI等綜合污染指數(shù)的研究，尤其是近年來對PM2.5問題的極大關(guān)注，缺少對多類型空氣污染物的空間格局及影響因素的對比分析。
此外，以往黃河流域的研究更多聚焦于水土生態(tài)環(huán)境污染，對空氣污染長時間序列、全流域尺度的針對性研究仍需進(jìn)一步深化。因此，本文結(jié)合中國空氣污染的主要類型，選擇地級市尺度的工業(yè)SO2和PM2.5數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)，然后通過探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)和空間計量模型等方法分析黃河流域城市空氣污染的空間集聚格局演化，并進(jìn)一步探究其影響因素及其異同點。研究能夠認(rèn)識黃河流域不同大氣污染物的格局演變規(guī)律，從而為科學(xué)治理流域空氣污染問題提供一定的參考。
1研究設(shè)計
1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源
根據(jù)國家水利部黃河水利委員會的定義，自然黃河流域包含青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省(自治區(qū))。由于空氣污染相較其他類型污染具有更大的蔓延性，加之考慮到各地級單元間經(jīng)濟(jì)、社會、創(chuàng)新要素等的關(guān)聯(lián)性，本文在保持省級行政區(qū)劃完整、數(shù)據(jù)可獲得性的前提下將研究對象范圍設(shè)定為青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省(自治區(qū))。
進(jìn)一步考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文最終選擇100個地級單元作為研究對象，并將研究區(qū)域劃分東中西三大區(qū)域，東部地區(qū)包括山東的17個城市，中部地區(qū)包括山西、河南的28個城市，西部地區(qū)包括青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古和陜西的55個城市。 本文表征空氣污染的SO2數(shù)據(jù)來源于2009—2018年《中國城市統(tǒng)計年鑒》[18]，PM2.5數(shù)據(jù)來源于NASA托管在哥倫比亞大學(xué)的地球數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心 與大氣成分分析組。技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)主要來自于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利檢索和分析數(shù)據(jù)庫，其他變量的原始數(shù)據(jù)均來源于2009—2018年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》[18]。其中，個別城市的部分缺失數(shù)值采用插值法補齊。
1.2 研究方法
1.2.1探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)
為了檢驗空氣污染集聚是否存在空間自相關(guān)，本文采用Moran’sI指數(shù)分析黃河流域工業(yè)空氣污染的空間集聚關(guān)聯(lián)效應(yīng)。
1.2.2空間面板杜賓模型(SPDM)
黃河流域地級市之間空氣污染集聚格局的形成具有較強的空間交互效應(yīng)，如果忽略其影響因素之間的這種空間相關(guān)性會導(dǎo)致模型估計結(jié)果與實際情況誤差較大。
1.3 變量選擇
綜合理論和以往研究基礎(chǔ)，選定2個被解釋變量和7個自變量因素，各變量如下：本文選擇城市工業(yè)SO2和PM2.5質(zhì)量濃度作為被解釋變量。其主要原因是工業(yè)SO2在中國城市SO2污染中占有很高的比重，該指標(biāo)有較強的代表性[6]，同時PM2.5也是近年來中國主要的空氣污染類型。①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級能夠抑制城市空氣污染[19]，本文用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度來表征。
�、谀茉葱�。李斌等通過對中國空氣污染庫茲涅茨曲線的實證研究發(fā)現(xiàn)能源效率對中國空氣污染的影響顯著[20]，且能源效率直接影響黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展[21]。③技術(shù)創(chuàng)新。人們普遍認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步在減少空氣污染中起著重要作用[22]，專利數(shù)據(jù)可反映技術(shù)創(chuàng)新的應(yīng)用價值和技術(shù)創(chuàng)新的實際水平[23]。
�、芙�(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。環(huán)境庫茲涅茨曲線理論認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和污染之間存在緊密關(guān)聯(lián)，且一般呈倒“U”型關(guān)系[24]。⑤人口規(guī)模。人口集聚的擴(kuò)大能夠引起消費需求的增加，從而增加能源等資源的消耗[25]。⑥工業(yè)規(guī)模。工業(yè)SO2在工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生，工業(yè)集聚是引起工業(yè)SO2污染的重要原因[4]。⑦外商直接投資。FDI可以發(fā)揮技術(shù)溢出效應(yīng)，從而改善所在區(qū)域的環(huán)境污染;同時，F(xiàn)DI的進(jìn)入也可能加重欠發(fā)達(dá)地區(qū)的空氣污染[25]。
2黃河流域空氣污染的時空演變格局
利用ArcGIS10.6軟件分別對2008年和2017年工業(yè)SO2和PM2.5污染濃度值進(jìn)行空間可視化。利用自然斷裂法，本文將城市工業(yè)SO2和PM2.5質(zhì)量濃度值分為4個空氣污染等級，從低到高依次定義為低污染、中低污染、中高污染和高污染城市。黃河流域城市工業(yè)SO2污染呈現(xiàn)空間集聚性。與2008年相比，2017年城市工業(yè)SO2污染強度快速下降。2008年工業(yè)SO2污染質(zhì)量濃度為8.83t/km2，處于中高和高污染等級的城市數(shù)量最多，占到黃河流域所有城市的50%，其中東部、中部和西部地區(qū)的城市依次有14個、17個和19個、
到2017年，工業(yè)SO2的污染現(xiàn)象有了極大的改善，工業(yè)SO2質(zhì)量濃度下降為2.52t/km2，處于高污染等級的城市數(shù)量僅為2個，而低污染等級的城市數(shù)量超過半數(shù)，占到黃河流域城市總數(shù)的71%，其中西部地區(qū)城市有46個，可見西部地區(qū)在工業(yè)SO2污染排放治理方面取得了顯著的成效�？傮w來看，黃河流域城市工業(yè)SO2主要集聚在中東部地區(qū)，而西部呈散點狀分布，主要集聚在嘉峪關(guān)、西寧、石嘴山、攀枝花等城市。與城市工業(yè)SO2污染相比，黃河流域城市PM2.5污染集聚區(qū)范圍更大，仍是黃河流域重要的空氣污染物。
2008年，黃河流域PM2.5質(zhì)量濃度為40.79μg/m3，70%的城市PM2.5污染處于中高和高空氣污染等級，中東部地區(qū)是PM2.5污染集聚的高地;2017年，PM2.5污染總體程度有所緩解，PM2.5質(zhì)量濃度下降為33μg/m3，處于中高與高污染城市的數(shù)量仍有44個，其中34個城市都集中在中東部地區(qū)，尤其是東部地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度仍高達(dá)64.09μg/m3。
進(jìn)一步通過全局莫蘭指數(shù)分析可知，黃河流域城市工業(yè)SO2和PM2.5存在顯著的正向空間依賴性，且PM2.5的空間依賴性更強。2008—2017年城市空氣污染的Moran’sI指數(shù)均為正值，說明黃河流域空氣污染的格局在整體上呈現(xiàn)出高−高集聚、低−低集聚的態(tài)勢。
城市工業(yè)SO2污染Moran’sI值總體呈增強的態(tài)勢，從2008年的0.21增長到2017年的0.26，空間關(guān)聯(lián)性強度有所上升;而城市PM2.5的Moran’sI值一直保持在0.78以上，其空間關(guān)聯(lián)性更強�？傮w而言，黃河流域空氣污染程度呈“東南−西北”向梯度遞減，這與黃河流域各類開發(fā)區(qū)的空間集聚格局具有高度一致性[28]。黃河流域中西部較多城市由于地形等原因不利于大規(guī)模工業(yè)活動的開展，而黃河流域中東部平原地區(qū)工業(yè)化起步早、基礎(chǔ)好，大規(guī)模工業(yè)活動較多[4];另一方面，關(guān)中地區(qū)在秦嶺山脈和黃土高原的包圍下形成的喇叭口形的河谷盆地，地形地貌不利于污染物的擴(kuò)散[29]，因此也形成了連綿集聚的空氣污染格局。
3黃河流域空氣污染的影響因素實證分析
3.1 描述性統(tǒng)計與模型選擇
為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、減小異方差、序列的共線性所帶來的數(shù)據(jù)分析問題，本文對部分較大數(shù)值的變量進(jìn)行了對數(shù)化處理。顯示了各個城市變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，可知所有指標(biāo)沒有出現(xiàn)異常值的情況，平穩(wěn)性較好且所有變量的方差膨脹因子(VIF)均沒超過7，故不存在明顯共線性的問題。由于城市工業(yè)SO2和PM2.5的空間相關(guān)性檢驗均表明其在空間上具有明顯的關(guān)聯(lián)性，因此在探究黃河流域空氣污染的影響因素時不可忽視地理空間要素。故在進(jìn)行空間計量估計之前，先后經(jīng)過拉格朗日乘子(LM)、穩(wěn)健性拉格朗日乘子(RobustLM)、似然比(LR)和Hausman檢驗，本文最終選擇城市和時間雙固定效應(yīng)SPDM進(jìn)行回歸估計。
4結(jié)論與啟示
4.1 結(jié)論
1)黃河流域空氣污染存在顯著的集聚關(guān)聯(lián)特征，相比于SO2污染，PM2.5污染的分布范圍更廣、空間關(guān)聯(lián)性更強。黃河流域工業(yè)SO2和PM2.5污染從東南至西北方向呈現(xiàn)梯度遞減的集聚格局，全局Moran’sI值穩(wěn)定在0.21以上，中東部地區(qū)工業(yè)SO2污染呈現(xiàn)連綿集聚態(tài)勢;而PM2.5污染主要集聚于黃河流域東部地區(qū)，但中西部地區(qū)也呈現(xiàn)局部集聚現(xiàn)象，全局Moran’sI值穩(wěn)定在0.78以上，故其空間關(guān)聯(lián)性更強。
2)2008—2017年，黃河流域工業(yè)SO2和PM2.5污染程度均有所緩解，其中PM2.5仍是黃河流域重要的空氣污染源。10a間，工業(yè)SO2地均排放強度快速下降，且位于中高和高污染等級的城市數(shù)量也從50個縮減到2個;而2017年P(guān)M2.5污染程度處于中高和高等級的城市仍有44個，占比達(dá)44%，相比于2008年僅減少了26個城市，PM2.5仍是黃河流域主要的空氣污染源。
3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、能源效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)規(guī)模等是引起黃河流域本地空氣污染的主要因素，且其對本地工業(yè)SO2和PM2.5污染的影響存在差異。從直接效應(yīng)來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級度、技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展加劇了本地SO2污染的排放強度，而技術(shù)創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠抑制本地PM2.5濃度上升。另外，能源效率的提升能夠抑制本地工業(yè)SO2污染，而工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大則會引起本地PM2.5污染。
4)技術(shù)創(chuàng)新、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)規(guī)模等能通過間接效應(yīng)影響鄰近地區(qū)的空氣質(zhì)量，且其對鄰近城市工業(yè)SO2和PM2.5污染的影響存在差異。技術(shù)創(chuàng)新能力提升均能抑制周邊城市的工業(yè)SO2和PM2.5污染，而城市人口規(guī)模作用方向正好相反。另外，PM2.5的影響因素更加復(fù)雜多樣化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠抑制周邊城市PM2.5污染，而工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大則是引起PM2.5污染的主要原因之一。
4.2 政策啟示
1)提升技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是緩解黃河流域空氣污染的關(guān)鍵抓手。由于存在技術(shù)創(chuàng)新的“回彈效應(yīng)”，技術(shù)創(chuàng)新和大氣污染一般呈“U”型關(guān)系[31]。對于黃河流域來說，應(yīng)進(jìn)一步強化技術(shù)創(chuàng)新能力，當(dāng)其跨過“U”型拐點進(jìn)入右側(cè)發(fā)展階段，將有助于大氣環(huán)境的改善。另外，針對黃河流域中西部地區(qū)能源型產(chǎn)業(yè)比重高[32]、東部區(qū)域資本密集型產(chǎn)業(yè)規(guī)模大等造成的空氣污染難題，應(yīng)加快推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，充分運用技術(shù)創(chuàng)新改造傳統(tǒng)污染密集型產(chǎn)業(yè)。
2)相比于工業(yè)SO2污染，應(yīng)重點加強對黃河流域PM2.5污染的聯(lián)防聯(lián)控治理。根據(jù)中國2016年1月1日正式實施的《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3095-2012)規(guī)定，居住區(qū)、工業(yè)區(qū)和農(nóng)村地區(qū)等二類環(huán)境空氣功能區(qū)的PM2.5年質(zhì)量濃度限值為35μg/m3[33],而2017年黃河流域仍有32個城市的PM2.5年濃度大于這一限值。相比于工業(yè)SO2污染，黃河流域PM2.5污染的地域范圍更廣，空間關(guān)聯(lián)性更強，且影響因素更加復(fù)雜，對PM2.5污染的治理需通過區(qū)域的產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新和管理機制等全方位協(xié)同來實現(xiàn)。
參考文獻(xiàn)(References)：
陸大道,孫東琪.黃河流域的綜合治理與可持續(xù)發(fā)展[J].地理學(xué)報,2019,74(12):2431-2436.[LuDadao,SunDongqi.DevelopmentandmanagementtasksoftheYellowRiverBasin:Apreliminaryunderstandingandsuggestion.ActaGeographicaSinica,2019,74(12):2431-2436.]
[1]習(xí)近平.在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會上的講話[J].求是,2019(20):1-5.[XiJinping.Speechatthesymposiumonecologicalprotectionandhigh-qualitydevelopmentintheYellowRiverBasin.Qiushi,2019(20):1-5.]
[2]WangZB,LiangLW,SunZetal.SpatiotemporaldifferentiationandthefactorsinfluencingurbanizationandecologicalenvironmentsynergisticeffectswithintheBeijing-Tianjin-Hebeiurbanagglomeration[J].JournalofEnvironmentalManagement,2019,243:227-239.
[3]胡志強,苗長虹,袁豐.集聚空間組織型式對中國地市尺度工業(yè)SO2排放的影響[J].地理學(xué)報,2019,74(10):2045-2061.
[HuZhiqiang,MiaoChanghong,YuanFeng.ImpactofindustrialspatialandorganizationalagglomerationpatternsonindustrialSO2emissionsofprefecture-levelcitiesinChina.ActaGeographicaSinica,2019,74(10):2045-2061.]
作者：滕堂偉，諶丹華，胡森林
轉(zhuǎn)載請注明來自發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng)：http:///nylw/28531.html
