长三角雾霾污染的驱动效应及空间演化分析——基于LMDI 分解模型

邵宽耀

（安徽建筑大学经济与管理学院，安徽合肥 230601)

1 引言

改革开放以来，我国经济快速发展，已成为世界第二大经济体，但粗放的经济发展方式也带来了生态破坏、环境污染等问题［1］。2021 年8 月全国城市空气质量报告显示：长三角地区41 个城市平均空气质量优良天数比例为89.9%，同比下降0.2%；PM2.5平均浓度为19 μg/m3，同比持平，环比上升35.7%，同时，在168 个主要城市PM2.5月均浓度空气质量排名中，长三角城市群的省会城市合肥、杭州及南京分别位列第79，79，95 名，上海位居第48 名，而淮南、阜阳并列排到了第120 名。综合来看，长三角地区的空气质量仍与其他空气优良地区有一定的差距。

国内外学者研究成果显示，关于经济与环境之间的关系，学者通常探究是否存在环境库兹涅茨曲线（EKC）关系。在研究社会经济发展与雾霾污染的相互关系中，汪聪聪等采用空间计量模型分析雾霾污染的影响因素，发现雾霾污染与经济增长之间的EKC 曲线关系并不成立［2］。而符合经济发展与空气污染之间呈倒“U”型的EKC 曲线关系是随着经济的发展，环境会先恶化后逐渐改善［3］。还有学者按照国内三大经济分区划分分析城市的经济增长水平与雾霾污染呈现“N”型或者倒“N”型关系［4］。

能源消费是大气污染的重要驱动力［5］。Wang 等分析了能源消费结构对环境空气质量的影响，发现以煤炭为主的能源消费结构助推我国的空气污染［6］。还有学者进一步利用多重指标探讨我国能源消费结构与雾霾污染的关系，结果表明，现有能源消费结构加剧了雾霾污染，虽然煤炭消费占比最高，但其对雾霾污染造成的影响并非最大，我国东部地区对煤炭的依赖性并不高［7］。

讨论影响雾霾污染的另一要素是产业结构调整。一种观点认为，产业结构调整有益于污染治理，如学者分析出优化产业结构是治理雾霾污染的关键因素［8］。Yu 等通过建立新的模型，发现中国若通过优化产业结构能降低约17%的能源强度［9］，进而可以降低雾霾污染。与之不同的观点认为，我国产业结构升级对大气污染治理效果并不显著，李斌等采用2001—2009 年相关工业的数据进行研究发现，产业结构调整反而加剧了空气污染［10］。

综上来看，目前已有的文献对能源消费结构、经济增长、产业结构等与雾霾污染的关系进行了分析，或偏向从两两关系出发取得了一定的成果，并且对雾霾的研究侧重在国家和省级层面上。本文将长三角地区41 个地级及以上城市作为研究对象，对于雾霾污染的时空特征描述及驱动因素考虑多个驱动效应进行综合分析。

2 研究方法和数据来源

2.1 数据来源与处理

PM2.5的数据来自达尔豪斯大学，用ArcGIS 解析得到2005—2018 年长三角城市PM2.5浓度均值，单位为μg/m3。地区的生产总值、第二产业产值、人口总数均来自2005—2018 年的中国城市统计年鉴和长三角各地区的统计年鉴。

2.2 LMDI 分解法

对数迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index Method，LMDI）是根据Kaya 原理构建出的指数分析模型，在众多因素分解方法中，基于LMDI 的分解方法克服了分解过程中数据为0 和负值以及分解结果中存在残差的问题，是最优的因素分解方法。本文中，PM2.5浓度与强度效应、结构效应、增长效应及规模效应等有关，可将这些因素构建成如下关系：

式中，D 表示PM2.5浓度；W 表示第二产业值；G 表示城市生产总值；P 表示城市人口；ine，ste，gre，sce 分别表示强度效应、结构效应、增长效应和规模效应。

LMDI 存在加法和乘法分解形式，采用任何一种形式都有同等的效应，本文采用加法形式，将PM2.5浓度变化的总效应（ΔD）分解为4 种效应：

式（2）～（6）中，ΔD 表示PM2.5浓度变化的总效应，Δine，Δste，Δgre，Δsce 分别表示强度效应、结构效应、增长效应和规模效应；初始时期PM2.5浓度为D0，在T 时期的PM2.5浓度为DT。

2.3 空间相关分析

2.3.1 全局自相关

全局自相关主要用来判断地理事物或属性的分布是否具有集聚现象，因此本文运用此方法揭示长三角PM2.5的空间演变，选取莫兰（Moran's I）指数来测度不同城市间PM2.5污染排放量的空间关系。

由表1 可知，2005—2018 年的Moran's I 值均通过了1%水平下的显著性检验，表明长三角PM2.5呈显著的空间正自相关特征。PM2.5的Moran's I 指数值均在0.6 以上，最大值出现在2015 年，为0.89，空间相关程度达到最大。2005—2014 年，PM2.5的Moran's I均值为0.69，而2015—2018 年Moran's I 均值增加至0.81，较前期明显上升。从2015 年开始，PM2.5的空间正自相关性明显增强，说明相邻城市在空间上的PM2.5呈现聚集性加强。

2.3.2 局部自相关

图1 为长三角地区PM2.5分别在2005 年、2014年以及2018 年的空间集聚分布图。观察发现，大部分城市均集中分布在高—高集聚与低—低集聚状态；南通、黄山、盐城始终处于低—高集聚状态；同时，池州市由高—高集聚逐渐转变为低—高集聚；无锡、马鞍山、扬州、蚌埠始终处于高—低集聚分布状态；随着时间的推移，湖州与嘉兴由高—低集聚逐渐转变为低—低集聚。

图1 长三角41 个城市PM2.5 在2005 年、2014 年、2018 年的空间集聚分布

3 长三角PM2.5 驱动因素：四大效应

借鉴王秋红等［11］的研究，把2000—2013 年长三角按照城市化发展阶段划分为工业化初期、中期、后期。同时考虑到2013 年我国出台了严厉的雾霾治理政策，再分为2005—2013 年、2013—2018 年2 个时间段进行分析。为了增加结果的可靠性，计算了相邻年份的分解效应，具体的分解结果见表2。

表2 长三角雾霾污染驱动效应及贡献率

（1）全部研究期内，总效应表现出由正效应转向负效应，呈现波动下降的趋势。2005—2013 年总效应呈现出微弱的正效应，这一时期长三角经济总体保持高速发展，导致增长效应对PM2.5浓度的促进作用显著提高，并在2007 年达到最高，由于2007 年修订的《节约能源法》的实施，限制了高耗能、高污染行业的发展，鼓励发展节能环保型产业，促使能源消费结构优化和能源利用效率提高，加上2008 年国际金融危机，长三角经济增长的速度放缓，雾霾污染相应得到缓解。

2013—2018 年总效应表现出明显的负效应，由于增长效应和强度效应的明显减弱，而结构效应由正转负。《重点区域大气污染防治“十二五”规划》等政策落实，推进了清洁能源的使用，落后产能的加速淘汰，推动区域经济与环境的绿色发展，极大改善了大气环境质量。近年来，长三角雾霾污染防治取得了一定的成果，调整后的产业结构和能源利用的优化不仅可以提升地区经济水平，还能有效解决污染排放问题，这与贺斌等［12］学者的观点类似。

（2）强度效应对PM2.5浓度变化基本呈现负效应，强度效应是促进PM2.5排放量变化的关键因素，促进了PM2.5浓度的下降。从贡献率可知，强度效应是促进PM2.5浓度变化的关键因素，这与门丹等［13］研究结论相符。传统的化石能源仍旧在长三角地区的能源消耗中占主导，能源使用效率还有提升空间，应当继续加大新型能源的开发［14］。说明高效利用能源及清洁能源的大力推广使用是改善长三角区域雾霾污染现状的关键因素。

（3）增长效应对PM2.5浓度变化始终保持为正效应，是导致雾霾污染的主要原因。2005—2013 年，增长效应的贡献率达1 041%，贡献相对较大，在此阶段增长效应对PM2.5浓度增加作用明显，只注重经济高速增长的粗放型经济往往会造成环境污染日益严重，与王班班等［15］学者讨论长三角城市化发展与雾霾暴露降低的结论相一致。治理雾霾污染还需考虑政府政策对经济绿色发展的落实，实现经济发展与环境之间的平衡。

（4）结构效应对长三角PM2.5浓度由促进作用转向抑制作用。2005—2013 年结构效应呈现出微弱的正效应，此时期结构效应对PM2.5浓度变化整体贡献不明显。2013—2018 年结构效应出现明显的负效应。据相关统计年鉴数据计算得出长三角地区2018年相比于2013 年第三产业平均增速为15%，而第二产业平均增速为7%。长三角地区注重产业转型升级，减少了第二产业的增长规模占比，逐步扩大了第三产业的发展，这对减少雾霾污染是大有裨益的。

（5）规模效应对PM2.5浓度变化一直表现为微弱的正向驱动效应，虽然数值整体偏小，但是始终促进PM2.5浓度增加。可能与长三角城镇化发展规模中存在“重速度、轻质量”有关，还需注重提升城镇化发展质量，未来有待进一步改善。

4 结论与启示

本文以长三角地区2005—2018 年PM2.5浓度为样本，运用LMDI 指数分解法首先对2 个时间段的驱动效应进行研究，再逐年分解分析并增加验证结果的可靠性。实证结果表明，各种驱动效应对PM2.5浓度具有明显的正负效应和异质性，雾霾污染空间分布具有正相关性特征。

（1）强度效应整体为负向驱动效应且是抑制PM2.5浓度的关键因素。除2013—2014 年强度效应对应的贡献率为7%，其余所研究年份贡献率均为负数且占总贡献率比值偏大。

（2）增长效应与规模效应表现为正向驱动效应，增长效应是促进PM2.5浓度增加的主要因素。特别是2005—2013 年期间，增长效应的贡献率数值偏大，与此同时，PM2.5浓度升高较明显。规模效应对PM2.5浓度变化贡献率较小，这可能与研究期内长三角新型城镇化规模处在不断快速发展的阶段有关。

（3）结构效应在2005—2013 年产生正向驱动效应，而在2013—2018 年则转向负向驱动效应，这说明长三角地区结构改革卓有成效；此外，相对第二产业占比较大的城市，结构效应表现出促进PM2.5浓度的作用，而第三产业占比较大的城市起相反的作用。

（4）PM2.5在长三角的西北部城市主要处于高—高集聚状态，而在长三角的东南部城市主要处于低—低集聚状态。近年来，PM2.5的低—低集聚城市呈现增长趋势，而高—高集聚城市有所下降。

根据本文主要结论，提出以下政策建议：

（1）优化能源结构，提高能源效率。强度效应是遏制长三角地区雾霾污染的主要因素之一。长三角地区传统能源消费仍占主导地位，要因地制宜发展推广风电、水电等清洁能源，逐步减少煤炭使用量，降低工业发展对煤炭的依赖，改善能源使用结构。抓好煤炭的清洁高效利用，提高重点行业和领域能源利用效率。

（2）政府积极引导，加快产业转型。长三角地区结构效应对雾霾污染表现出明显的抑制作用。要加快推进产业转型，开辟产业发展新路径，鼓励发展第三产业，扶持高新技术企业，加强第三产业对经济高质量发展的支撑力度。政府应积极调控，逐步取代高污染、高耗能产业，引导企业绿色转型，践行产业数字化，寻求数据生产要素，创新经济发展新业态、新模式，实现创新发展、可持续发展，持续有效促进长三角地区产业结构优化升级。

（3）摒弃“粗犷”发展，加强协同治理。增长效应是导致雾霾污染的主要原因，长期以来，经济发展与环境之间的平衡问题是可持续发展所面临的重大挑战之一。当前，长三角地区要降低经济高速发展的环境成本，加强经济合作，摒弃“粗犷”式的发展模式，激发传统生产要素在技术经济条件下的新活力，实现集约型增长，促进经济的可持续发展。各级政府加大环境整治力度，强化区域环保协作，完善区域联防联控。

（4）完善城市建设，提高发展质量。长三角地区城镇化率不断提高，人口不断地集聚增长是城镇化发展的外部表现，同时也给城市治理带来了新的挑战。当前，我国新型城镇化建设正处于关键时期，各地政府要合理控制城市规模，避免盲目扩张，完善城市基础配套设施建设，妥善规划城市布局，持续提升新型城镇化发展质量。