雾霾治理及效率评估研究综述

卓青青 陆道平 杨传明

摘  要：雾霾污染给城市经济、人民健康带来了严重的危害。大量学者就雾霾治理及雾霾效率做出了相关研究，文章在梳理这些文献的基础上，提出了现有文献的一些不足之处，并针对不足给出了具体建议，为以后雾霾治理及雾霾效率研究提供了方向，最终达到加强雾霾治理，提升雾霾效率的目的。

关键词：雾霾治理;效率评估;研究综述

Abstract： Haze pollution has brought serious harm to urban economy and people's health. A large number of scholars have made relevant research on haze governance and haze efficiency. On the basis of these literatures， this paper puts forward some deficiencies in the existing literature， and gives specific suggestions for the deficiencies. The purpose of this paper is to provide a direction for future research on haze control and efficiency， and finally to strengthen haze control and improve haze efficiency.

1 概述

近年來，随着城镇化、工业化的发展，人们在大幅度提升经济的同时，雾霾污染也逐渐呈现出频率高、范围广、控制难等特点，这使得众多地区深受其害。长三角、京津冀、珠三角地区是我国雾霾污染最严重的地区，其雾霾污染天数长达100天以上，这不仅阻碍了城市的经济发展，还严重损害了人们的身体健康。为此，2018年，我国在《打赢蓝天保卫战三年行动计划》中指出大气污染物排放总量要大幅度减少，进一步降低PM2.5等污染因子浓度。在此背景下，众多学者在雾霾治理以及雾霾效率的评估上进行了研究。本文在梳理了相关文献后，对这些文献进行了总结和分析，并提出了一些研究不足和建议，以期为今后的雾霾治理及雾霾效率相关研究提供一些参考，最终达到加强雾霾治理，提升雾霾效率的目的。

2 雾霾治理文献综述

针对严重的雾霾污染状况，大量学者进行了治霾研究。魏巍贤[1]为探索我国雾霾治理路径，采用一般均衡模型模拟出我国技术进步、能源结构调整是雾霾治理的根本手段。程中华[2]等采用动态空间面板模型对我国285个地级市进行了分析，研究得出产业结构的调整与技术进行对雾霾治理具有重要影响。徐鹏杰[3]等从环境规制视角，利用DEA Hybrid Network模型测算我国省域雾霾污染物排放效率，并探索中国式分权下环境规制对雾霾效率的影响机理，其研究表明中国式分权直接促进了雾霾排放，行政规制和社会规制对雾霾治理具有重要作用。Yu[4]等通过分析我国雾霾污染现状，针对重霾城市，提出了一种精确空气污染控制方法（PAPCA），寻找出雾霾污染排放源及优化雾霾排放策略，结果表明该控制方法有可能通过减少大气中污染物的浓度来显著缓解重霾城市的压力。Yi[5]等考虑到技术进步之间潜在的异质性，利用我国30个省的年度数据，构建了一个分析异质性技术进步对雾霾污染影响的理论框架，得出不同类型的技术进步对雾霾治理的不一致影响，从而提出要有针对性的进行雾霾治理。

通过梳理雾霾治理的相关文献，发现现有研究还有以下几点不足：第一，现有文献都是以城市、区域的自身雾霾污染情况进行研究，然而雾霾污染具有流动性特点，单个城市或者区域的雾霾治理已不能满足现实的需要。第二现有文献提出的多为结构调整、技术进步、环境规制等宏观建议，缺乏雾霾治理的具体措施。

3 基于DEA模型的雾霾效率评估综述

3.1 传统DEA模型下的雾霾效率综述

在雾霾效率的评估上，数据包络模型（Data Envelopment Analysis，DEA）[6]是较为常用的方法，其最大的优势在于不用预设投入、产出的权重，避免了主观因素带来的误差。一般情况下，DEA模型只能计算GDP等人们期望的产物，而雾霾在效率的研究中为非期望产出物，为解决这一问题，F■re等[7]于1978年提出了基于非期望产出的DEA模型，众多学者在该模型基础上进行了研究。李廉水[8]等基于长三角城市群26个城市的截面数据，将雾霾污染因子PM2.5作为非期望产出，采用非期望产出的DEA模型，评估了长三角城市群雾霾排放效率，得出长三角城市群外围经济发展较低的城市雾霾效率较高，中心经济发展较高的城市雾霾效率较低。Wu[9]等将我国29省的SO2、NOX等作为非期望产出，采用空间计量模型构建竞合矩阵，而后分别测算传统CCR模型、竞合DEA下我国各省的雾霾排放效率，对比得出二者效率相差较大，经济增长缓慢、气候条件恶劣的内陆省份雾霾效率较高，相对繁荣的东部地区雾霾效率较低。

3.2 SBM模型下的雾霾效率综述

早期DEA模型无法测算因投入和产出的松弛变量带来的影响，导致效率的评估有所偏差，因此Tone[10]在传统DEA模型的基础上提出了包含松弛变量的SBM模型。何枫[11]等基于2001-2012年中国省际面板数据，利用SBM-Undesirable模型，测算出考虑雾霾效应后各地区的环境效率，得出我国总体环境效率不高，环境效率水平还有可提升的空间。祝丽云[12]以京津冀、长三角和珠三角城市圈为例，运用SBM模型测算雾霾约束下三个地区的绿色经济效率，得出绿色经济效率最高的是珠三角，其次是长三角，效率最低的是京津冀地区。冯博[13]等基于SBM模型，测度京津冀地区的全要素生产率，结果表明在雾霾约束下，各个城市的能源效率差异较大，并且随着时间的推移，各城市的能源效率有所上升。Hou[14]等采用我国30个省的人口、经济等数据，通过SBM模型分析出雾霾污染对区域生态经济治理效率的影响较大。Ma[15]等利用我国2001-2012年的省际数据，将PM2.5作为雾霾污染因子，以SBM模型测度环境效率，得出我国总体环境效率得分不高，还存在较大提升空间。

3.3 其他DEA模型下的雾霾效率综述

除了传统DEA模型以及在其后发展的SBM模型外，部分学者在传统DEA模型的基础上考虑动态性、技术异质性等因素，由此测算雾霾效率。东童童[16]通过分析长江经济带雾霾污染现状，运用考虑了动态因素的DEA-Malmquist 指数测算长江经济带全要素工业能源效率，得出其雾霾污染与工业能源效率有着显著关系。Zhao[17]等基于我国2004-2016年的省际面板数据，利用DEA-Malmquist模型测算其全要素生产率，探讨出霾污染对中国全要素生产率具有重要影响。张志雯[18]等以技术异质性为视角，利用SBM的Meta-frontier模型对雾霾约束下我国30个省份的能源效率进行了测度，得出我国东部地区的能源效率水平和能源技术水平明显高于中西部地区。Chen[19]等将SBM与Malmquist结合分别测算我国区域绿色环境效率的演化特征和区域差异，得出我国各地区的区域绿色环境效率不同，表现出较强的空间依赖性和空间分异性。

通过梳理雾霾效率的相关文献，发现现有研究还有以下几点不足：第一，就雾霾效率的空间尺度而言，多数学者从国家或者省级层面进行研究，然而范围较大的省级或国家层面无法刻画小范围城市的具体效率，由此给各城市雾霾治理带来实际困难。第二，在少数地级市层面的研究上，缺乏多区域雾霾效率的对比分析。第三，多数研究是将PM2.5等单污染因子作为雾霾污染物，然而雾霾是包含了PM2.5、SO2、NOX等因子的综合污染物，因此数据的处理上存在一定的缺陷。

4 研究建议

针对以上雾霾治理及雾霾效率所提出的一些不足之处，具体给出如下建议：雾霾治理方面，根据雾霾的流动性特点，研究者应考虑到地区以及周边城市的雾霾污染情况，为城市地區的联合治霾措施提供有效建议。在雾霾治理的政策措施上应能提出具体建议，能够将措施落到实际中。雾霾效率方面：由于省级层面的研究较多，以后的研究者可以从地级市着手研究雾霾效率。并且，在地级市雾霾效率的研究中可比对多区域雾霾效率，由此得出的结论更有实际意义。此外，在数据的处理中应将SO2、NOX等种多污染因子纳入雾霾效率的评估，以实现数据的完整性。

参考文献：

[1]魏巍贤，马喜立.能源结构调整与雾霾治理的最优政策选择[J].中国人口·资源与环境，2015（07）：8-16.

[2]程中华，刘军，李廉水.产业结构调整与技术进步对雾霾减排的影响效应研究[J].中国软科学，2019，337（01）：151-159.

[3]徐鹏杰，卢娟.异质性环境规制对雾霾污染物排放绩效的影响——基于中国式分权视角的动态杜宾与分位数检验[J].科学决策，2018（01）：48-74.

[4]Yu S C， Li P F， Wang L Q， etal. Mitigation of severe urban haze pollution by a precision air pollution control approach[J]. Scientific Reports， 2018，8（1）：8151.

[5]Yi M， Wang Y Q， Sheng M Y， etal. Effects of heterogeneous technological progress on haze pollution： Evidence from China[J]. Ecological Economics，2020，169.

[6]Charnes A， Cooper W W， Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978，2（6）：429-444.

[7]Fre R， Lovell C A K. Measuring the technical efficiency of production[J]. Journal of Economic Theory， 1978，19（1）：150-162.

[8]李廉水，王长源，石喜爱.长三角城市群雾霾排放效率分析与提升策略[J].管理现代化，2018，38（05）：122-127.

[9]Wu X， Chen Y， Zhao P， etal. Study of haze emission efficiency based on new co-opetition data envelopment analysis[J]. Expert Systems， 2019（3）：e12466.

[10]Tone K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis[J]. European Journal of Operational Research， 2001，130（03）：498-509.

[11]何枫，马栋栋，祝丽云.雾霾约束下中国环境技术效率测度及影响因素研究——基于SBM-Undesirable的省际面板数据[J].研究与发展管理，2016，28（05）：34-43.

[12]祝丽云，李彤，马丽岩，等.雾霾约束下我国城市绿色经济效率评价研究——以京津冀、长三角和珠三角城市圈为例[J].科技管理研究，2018，38（22）：58-63.

[13]冯博，王雪青.考虑雾霾效应的京津冀地区能源效率实证研究[J].干旱区资源与环境，2015（10）：3-9.

[14]Hou J， An Y F， Song H F， etal. The Impact of Haze Pollution on Regional Eco-Economic Treatment Efficiency in China： An Environmental Regulation Perspective[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health， 2019，16（21）：4059.

[15]Ma D D， He F， Li G F， etal. Estimation and Comparative Analysis of Environmental Efficiency in China， with and without Consideration of Haze[J]. Polish Journal of Environmental Studies， 2018，27（01）：201-211.

[16]东童童.全要素工业能源效率与雾霾污染的交互影响——以长江经济带为例[J].城市问题，2017（11）：87-95.

[17]Zhao Q， Yuan Q H. Did Haze Pollution Harm the Quality of Economic Development？-An Empirical Study Based on China's PM2.5 Concentrations[J]. Sustainability， 2020，12（04）：1607.

[18]张志雯，王子龙.技术异质与雾霾约束下能源效率空间分异测度研究[J].华东经济管理，2018，32（07）：67-76.

[19]Chen L L， Zhang X D， He F. Runsong Yuan. Regional green development level and its spatial relationship under the constraints of haze in China[J]. Journal of Cleaner Production，2019，210：376-387.