山西省大气污染特征及对公众健康的空间影响

贾艳青,兰 杰,刘秀丽

1.韩山师范学院地理科学与旅游学院,广东 潮州 521041 2.山西省生态环境监测和应急保障中心,山西 太原 030024 3.山西财经大学资源型经济转型发展研究院,山西 太原 030012

由于工业化和城市化的持续推进,城市能源消耗增加的同时,大量污染物向环境中排放,中国面临一定程度的区域性和复合型大气污染问题。研究数据显示,大气颗粒物(PM10和PM2.5)和近地面臭氧(O3)已经成为中国主要的大气污染物[1-2]。2015—2017年,中国大气PM2.5和PM10污染治理取得一定成效,但总体的污染格局并未显著改变,京津冀及周边城市仍属于高污染地区[3-4]。大气环境问题引发的生态环境恶化愈加明显[5-7],且与人类健康紧密关联[8],已成为重要的公共卫生问题。已有环境流行病学研究表明,PM10、PM2.5和O3暴露浓度与呼吸道、心血管急慢性疾病发病人数和死亡人数存在显著相关性[9-12]。谢志祥等[13]研究显示,PM2.5污染与人口总死亡率、循环系统疾病死亡率、呼吸系统疾病死亡率和肺癌死亡率等存在一定暴露反应关系。目前关于O3暴露浓度对人群健康效应的研究较少,YIN等[14]基于中国272个城市的研究发现,O3污染与非意外总死亡及心血管系统疾病死亡具有一定相关性。HUANG等[15]研究发现,中国74个城市中PM2.5导致的健康影响是O3导致健康影响的6.4～7.5倍。实际上,影响人群健康状况的因素比较复杂,很难准确衡量大气污染对健康状况的影响程度。目前的研究主要选择了人口死亡率、老年人和健康人群的健康指数作为衡量大气污染导致公众健康风险的评价指标[16-18]。然而,通过人口死亡率来衡量大气环境质量对公共健康的影响是不科学的,因为空气污染对人群健康的影响相对缓慢,个体的死亡原因通常是多种多样和复杂的。

山西是中国重要的能源与工业基地,煤焦、冶金等支柱产业发展过程中产生大量的有害颗粒物和其他污染物,导致空气污染较为严重。太原、临汾和运城等多次被列入生态环境部公布的大气污染最严重城市名单。2018年1—12月,中国169个重点城市中空气质量较差的20个城市包含山西省的6个城市。2020年,山西省生态环境厅监测数据表明,11个地级市中,除吕梁、朔州、大同外,其余8市环境空气质量综合指数均高于京津冀及周边地区平均水平。环境空气污染程度由重到轻的3个城市依次是太原、临汾、运城。可见,山西省结构性污染问题依然突出,依赖重工业的产业结构及高煤耗占比的能源结构未从根本上扭转。山西作为京津冀大气污染传输通道城市(“2+26”城市)及汾渭平原重点城市最集中的省份,大气污染治理任务比周边地区更为艰巨。因此,评估山西大气污染对公众健康的影响尤为必要。然而,空气污染通常具有很强的区域相关性,空气污染的负外部性和公共卫生资源分配中的区域不协调会对公共健康产生空间效应。鉴于此,该研究利用山西省环境空气PM2.5、PM10和O3浓度监测数据分析空气污染时空分布特征与变化规律,基于格罗斯曼健康模型,综合考虑社会、经济、医疗、教育和其他因素,构建山西省空气污染与公共健康的空间计量模型,分析空气污染对公众健康的空间影响,其结果将为山西各城市空气质量管理以及人体健康管理提供一定参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

选取PM2.5、PM10和O3浓度数据来评价山西省空气质量,数据源自山西省生态环境厅山西空气质量发布平台(https://sthjt.shanxi.gov.cn/)2015年1月—2021年2月山西11个地级市大气环境监测站PM2.5、PM10和O3浓度数据。考虑到空气污染影响公共健康,该研究从2个维度调查了公众的健康状况(被动的医疗诊断人数和主动的健康检查人数)。选取的指标是每万人中在医院接受治疗的人数和每万人中到医院接受健康检查的人数。其他控制变量主要来自经济、科教和社会层面,具体指标为人均GDP、每万人中医生人数、高中入学率和公共财政支出比例。这里,公共财政支出的比例是指政府公共服务支出、社会医疗保障体系建设、疾病预防控制体系与GDP的比例。数据来源于《山西统计年鉴(2015—2020)》、《山西卫生统计年鉴(2015—2020)》、《中国健康与计划生育统计年鉴》、《山西省医疗卫生机构门诊诊疗人次数和健康检查人数分析报告》、山西省统计局、国家统计局等。

1.2 研究方法

1.2.1 空间自相关

空间自相关可分析同一个变量在不同空间位置上的相关性,是空间域中集聚程度的一种度量[19]。该研究采用全局空间自相关和局部空间自相关识别山西大气污染和公众健康的空间集聚特征。

1)全局空间自相关

在目前的研究中,Moran’sI值通常用于测试全局空间相关性,其方程式为

(1)

2)局部空间自相关

全局空间自相关用来分析有没有空间自相关性存在,而局部空间自相关用来探测每一个空间单元与邻近单元就某一属性的相关程度,能够进一步揭示空间集聚或者离散出现的范围和位置。局部空间自相关一般用Moran散点图反映,Moran散点图的4个象限分别表示高-高、低-高、高-低和低-低4种类型。

1.2.2 健康生产函数

GROSSMAN[20]构建的健康生产函数从微观角度研究了影响公众健康的因素,NEJAT等[21]的研究从传统医学的角度分析了这些因素。该研究综合参考了以上2项研究与LU等[22]、WANG[23]等的研究,选择了影响公众健康的大气环境、经济、科教和公共服务因素。健康生产函数可以表示为

H=F(X)=F(Envi,Eco,Sce,Mc)

(2)

式中:H代表健康水平,Envi、Eco、Sce、Mc代表大气环境、经济、科教和公共服务变量。根据公式(3),可以获得山西宏观健康函数的表达式。

LnH=LnΩ+αLnEnvi+β1LnEco+

β2LnSce+β3LnMc

(3)

式中:α表示核心解释变量β1、β2、β3的弹性系数,Ω表示初始健康状态的估计[20]。

1.2.3 岭回归分析

岭回归是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,能够增强模型预测能力的多元线性回归方式[24]。使用岭回归评估不同因素对公众健康的空间影响,以公众健康水平为因变量,选取大气环境质量、经济水平、科教水平和公共服务4个层面的指标为自变量,进行岭回归分析。

Y=α+βX+γ+μ,β= (XTX+kI)-1XTY

(4)

式中:Y为公众健康水平,X为n×m阶系数矩阵,α、β、γ、μ分别为大气环境质量、经济水平、科教水平、公共服务对公众健康水平的影响系数,k为可调的正数,通常情况下 0

2 结果与分析

2.1 PM2.5、PM10和O3年际变化

图1显示了2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3浓度的年际变化情况。每年PM2.5、PM10年均质量浓度均超过国家二级标准限值(35、70 μg/m3),O3质量浓度均超过国家日最大8 h平均浓度一级标准限值(100 μg/m3)。6年间山西省PM2.5和PM10浓度经历了先升高后降低的趋势,PM2.5质量浓度明显下降,PM10质量浓度下降不明显,见图1(a)和图1(b)。PM2.5和PM10质量浓度在2017年最高,分别为55.09、99.82 μg/m3;2020年最低,分别为44.18、82.82 μg/m3。分析山西省O3浓度年际变化发现,6年间O3浓度总体呈升高趋势,2019、2020年O3日最大8 h平均浓度值较高,分别为179.64、168.55 μg/m3,高于国家二级标准限值,见图1(c)。

图1 2015—2020年山西省PM2.5、PM10和O3浓度年际变化Fig.1 Annual mean concentration of PM2.5,PM10 and O3 in Shanxi from 2015 to 2020

大气污染物的年际变化表明,自2017年以来,山西针对不同重点领域持续推进大气污染防治工作,使区域大气污染有所缓解,空气质量总体改善,但有的年份污染物浓度反弹明显。这一时期实施了一系列污染减排的措施和办法,2014年,山西省人民政府出台的《山西省大气污染防治行动计划实施情况考核暂行办法》为严格落实大气污染防治工作责任、改善空气质量提供了依据;2018年9月,汾渭平原大气污染防治协作小组成立,晋、陕、豫3省11个市(区)成为联防联控区域;2020年,山西省在秋冬季大气污染综合治理攻坚行动中,进一步强化太原及周边“1+30”区域大气污染联防联控,制定的一系列大气重污染治理攻关政策和措施为颗粒物污染治理提供了重要保障。

2.2 PM2.5、PM10和O3月变化

图2为2015—2020年山西省主要大气污染物月变化特征。PM2.5和PM10在1—12月的平均质量浓度呈先下降后上升的趋势。

图2 2015—2020年山西PM2.5、PM10和O3月变化Fig.2 Monthly mean concentrations of PM2.5,PM10 and O3 in Shanxi from 2015 to 2020

PM2.5在1—4、10—12月的平均质量浓度均高于国家二级标准限值(35 μg/m3),PM10在1—5、11—12月的平均质量浓度均高于国家二级标准限值(70 μg/m3)。8月PM2.5和PM10月均浓度值最低,分别为29.52、55.08 μg/m3;1月月均值最高,PM2.5浓度均值为95.29 μg/m3,PM10浓度均值为144.97 μg/m3。统计得知,山西冬季PM2.5和PM10平均质量浓度分别为78.22、126.67 μg/m3。詹建益等[4]研究发现,华北冬季颗粒物浓度最高,冬季PM2.5和PM10平均质量浓度分别为74.50、136.47 μg/m3,可见山西冬季颗粒物污染较严重。冬季颗粒物污染严重主要与污染排放、气象条件和化学转化密切相关[25]。冬季采暖使燃煤活动增强,加之低温导致静稳天气增多,使冬季成为PM2.5和PM10污染最严重的季节,这也是冬季灰霾高发的主要原因[26]。

图2(c)是山西省环境监测站点3—11月O3日最大8 h平均浓度值变化情况。O3浓度在3—11月的月均值呈单峰曲线分布,自3月开始,O3浓度值升高,6月达到最高值,之后开始降低。6月O3浓度值为188.89 μg/m3,高于O3日最大8 h平均浓度二级标准限值(160 μg/m3)。夏季O3浓度值较高,平均值为173.74 μg/m3,秋季O3浓度平均值为105.71 μg/m3,均高于一级标准限值(100 μg/m3)。通过对山西省冬季O3浓度变化的分析发现,冬季O3浓度均值为44.08 μg/m3,冬季O3浓度低于人体健康风险阈值。研究发现,O3已成为影响山西夏季优良天数的首要污染物[27],而挥发性有机物是形成O3污染的重要前体物,必须加强挥发性有机物的排放管控,以期实现O3削峰和空气质量改善的目标。

2.3 大气污染达标率

统计2015—2020年山西省各地级市PM2.5、PM10和O3不同污染等级占比,如图3所示。

图3 山西省2015—2020年各市PM2.5、PM10和O3不同污染等级占比Fig.3 Proportion of PM2.5,PM10 and O3 exceeding the standard in Shanxi from 2015 to 2020

各地级市PM2.5达标率(达到国家二级标准)平均值为34%。PM2.5达标率较高的地级市为大同、朔州、吕梁、忻州,均超过40%;晋城、阳泉、太原的PM2.5达标率较低,在25%以下,其中太原PM2.5达标率最低(14%),见图3(a)。2015—2020年各市PM10达标率(达到国家二级标准)平均值为32%,见图3(b),其中达到国家一级标准的市占12.5%。PM10达标率较高的地级市为忻州、大同,超过45%;晋城、太原、阳泉的PM10达标率较低,均在21%以下,其中晋城的PM10达标率最低(14%)。2015—2020年各市O3达标率均超过65%,各城市平均达标率为73%,其中国家一级标准达标率为39%,国家二级标准达标率为34%,高于PM2.5和PM10的达标率,见图3(c)。O3达标率较高的城市有吕梁、朔州、晋中和太原,达标率较低的城市有阳泉、长治和晋城。由此可见,山西PM2.5和PM10质量浓度具有下降趋势,但各地级市的PM2.5和PM10平均浓度未达标的月份占比较高。2015—2020年山西省O3浓度虽有升高,但很多城市的O3浓度平均值未超过国家二级标准浓度限值,全省地级市O3达标率较高。

通过开展大气环境质量治理,山西省PM2.5和PM10的污染状况有所改善,但全省大部分地级市的空气质量达标率(颗粒物水平达到国家二级标准)比较低;2015—2020年O3浓度有所升高,未来发展形势仍然严峻。

2.4 PM2.5、PM10和O3空间分布特征

因山西秋冬季PM2.5和PM10污染严重,春夏季O3污染较严重,所以主要分析秋冬季PM2.5和PM10污染状况及3—11月O3污染状况。表1为2015、2019、2020年山西省秋冬季PM2.5、PM10和3—11月O3的空间分布特征。

表1 山西省地级市2015、2019、2020年秋冬PM2.5、PM10平均质量浓度和3—11月O3日最大8 h平均浓度Table 1 Annual mean concentration of PM2.5,PM10 in autumn and winter and O3daily maximum 8 h mean concentration between March and November in Shanxi in 2015,2019 and 2020 μg/m3

2015、2019、2020年全省PM2.5秋冬季平均质量浓度分别为59.44、58.71、48.56 μg/m3,3个年份中全省平均质量浓度和各市PM2.5秋冬季浓度均值均高于国家二级标准(35 μg/m3)。2015年,PM2.5浓度较高的3个城市为运城、长治和临汾(按照PM2.5浓度由高到低排序);2019、2020年,PM2.5浓度较高的3个城市为运城、临汾和太原(按照PM2.5浓度由高到低排序)。相较2015年,2020年各市PM2.5年均浓度均降低,2020年长治的PM2.5浓度下降幅度较大,由2015年的74.67 μg/m3下降至2020年的47.83 μg/m3,表明长治PM2.5污染治理效果最好。2019、2020年运城和临汾PM2.5浓度虽有所下降,但仍居全省高位。

2015、2019、2020年山西省所有地级市秋冬季PM10质量浓度值均高于国家二级标准(70 μg/m3)。与2015年相比,2019年全省11个地级市中,4个城市(长治、阳泉、晋城、运城)PM10污染改善,7个城市PM10污染加重。2020年6个城市(长治、阳泉、晋城、晋中、临汾、运城)PM10污染改善,5个城市PM10污染加重。2020年,长治、晋城、阳泉PM10质量浓度下降明显,分别下降了32.00、21.17、19.83 μg/m3。2019年和2020年大同、朔州、忻州、吕梁PM10浓度明显升高,PM10污染较严重。

2015年山西省8个地级市(除晋城、临汾、吕梁外)3—11月O3浓度高于国家日最大8 h平均浓度一级标准限值(100 μg/m3),2019、2020年11个地级市O3浓度均高于一级标准限值。2015年3—11月,朔州、长治的O3浓度较高,吕梁和晋城的O3浓度较低。2019、2020年3—11月,除了朔州的O3浓度降低之外,其他城市的O3浓度均增加,其中晋城和临汾的O3浓度增加明显,2020年较2015年分别增加86.00、66.56 μg/m3。

与2015年相比,2020年山西省所有城市空气PM2.5污染程度均有所改善,长治、阳泉、晋城、运城的PM10污染有明显改善,其中长治PM2.5和PM10污染改善效果最好。相较于2015年,2020年仅有吕梁的O3污染程度有所减轻。除大同、朔州和忻州外,其他地级市O3平均浓度均在一级标准限值以上。

2.5 山西省大气污染空间自相关

2.5.1 全局空间自相关

图4为2015—2020年山西省医疗机构诊疗人数、健康体检人数、PM2.5、PM10和O3浓度的全局Moran’sI指数。

图4 山西省医疗机构诊疗人数、健康体检人数、PM2.5、PM10和O3的全局自相关变化Fig.4 Global autocorrelation changes in the number of people diagnosed and treated in medical institutions,the number of people undergoing physical examination,PM2.5, PM10 and O3 in Shanxi Province

医疗机构诊疗人数和健康体检人数具有明显的空间离散特征。2015—2020年,全局Moran’sI指数为负值并通过0.05的显著性检验,说明11个地级市的医疗机构诊疗人数和健康体检人数具有较强的负向空间自相关特征,即医疗机构诊疗人数和健康体检人数多的城市与少的城市相邻。2015—2020年Moran’sI值先升高再降低,总体变化平稳,2017年医疗机构诊疗人数和健康体检人数各自的空间差异最小。

PM10的空间相关性发生了较明显的变化。2015—2016年,PM10空间集聚特征增强,即PM10浓度较高的城市和浓度较低的城市分别呈现集聚态势。自2017年开始,全局Moran’sI指数下降并在0.05的显著性水平下为负,11个地级市的PM10浓度具有较强的负向空间自相关特征,即PM10浓度高的城市与PM10浓度低的城市相邻,表明山西省PM10污染的治理成效开始显现。结合图1发现,PM10的空间集聚程度随着其浓度的时间变化而变化,浓度越高,集聚特征越明显。2017年PM10浓度最高,集聚特征最明显。

PM2.5与O3的空间相关性一致,自2017年起具有明显的空间集聚特征,2018年PM2.5与O3的空间集聚程度最高,2019—2020年,空间集聚格局减弱。2016—2020年,PM2.5与O3的Moran’sI指数都在0.05的显著性水平下为正,说明11个地级市的PM2.5与O3浓度具有较强的空间自相关特征,即高浓度的城市和低浓度的城市分别集聚。同样,PM2.5与O3浓度越高,空间聚集特征越明显。

2.5.2 局部空间自相关

图5为2015—2020年山西省11个地级市医疗机构诊疗人数、健康体检人数、PM2.5、PM10和O3浓度的局部关联特征。图5中4个象限分别识别一个地区与相邻地区4种形式的空间关系。其中第一象限表示高属性值的区域被其他高属性值的区域包围,第二象限表示低属性值的区域被其他高属性值的区域包围,第三象限表示低属性值的区域被其他低属性值的区域包围,第四象限表示高属性值的区域被其他低属性值的区域包围。

图5 山西省公众健康水平和PM2.5、PM10、O3浓度Moran散点图Fig.5 Moran scatter plot of public health and PM2.5,PM10,O3 concentrations in Shanxi Province

由图5(a)和图5(b)可知,2015—2020年,医疗机构诊疗人数和健康体检人数的空间离散特征主要体现在第二、四象限,即晋城、晋中、阳泉、吕梁、忻州的就医和体检人数较少,且被就医和体检人数较多的城市包围;临汾、太原、大同、运城的就医和体检人数较多,且周边城市就医和体检人数较少;长治和朔州的就医和体检人数较少,并在空间上呈现集聚分布。

PM2.5浓度在空间上呈现“南部高,北部低”的分布态势。图5(c)中,临汾、晋城、长治、阳泉、运城处于第一象限,是高-高集聚区,表明这3个地级市PM2.5浓度高,其周边地区PM2.5浓度也较高,即山西南部是PM2.5高污染集聚区域;第三象限为忻州、朔州、大同,是低-低集聚区,表明晋北是山西省PM2.5浓度低值区;晋中、吕梁分布在第二象限,说明这2个城市PM2.5浓度低,周围城市PM2.5浓度高;第四象限为太原,表明太原是PM2.5高浓度集聚区域,周围城市PM2.5污染程度较轻。

PM10浓度分布呈“南部高,北部低”态势,与PM2.5的局部自相关特征高度一致,见图5(d)。高-高集聚区包括临汾、晋城、阳泉和运城,低-低集聚区有忻州、朔州和大同;PM10浓度离散区分布在长治、晋中、吕梁、太原4个城市,PM10浓度空间差异较大。

O3浓度分布呈“东南部高,北部低”的态势,见图5(e)。O3浓度高值区集聚在晋城、长治、运城、晋中、阳泉;低值区在大同、朔州、忻州。即东南部是山西省O3污染的集聚区域,北部地区是O3污染的低浓度集聚区域,临汾、太原、吕梁3个城市的O3高、低浓度值呈现离散分布。

2.6 空间面板回归分析

由图4可知,山西大气污染与公众健康的全局自相关变化趋势存在一定的差异,表明公众健康的自相关水平并不完全归因于大气污染。参考已有文献[28],结合山西省实际情况,以健康水平作为因变量,选取了大气环境因素、经济水平、科教水平和公共服务4个维度的7个影响因素指标,在对各个指标标准化处理后,运用SPSSAU对2015—2020年各个影响因素的标准化结果与公众健康(医疗机构就诊人数和健康体检人数)进行岭回归分析。

根据岭回归分析结果(表2),模型拟合优度(R2)为0.826,表明大气环境因素、经济水平、科教水平和公共服务可以解释公共健康82.6%的变化原因。模型通过了F检验(F=4.253,P=0.021<0.05),说明大气环境质量、人均GDP、每万人卫生技术人员数量、每万人高中以上入学率和公共财政支出比例中至少有一项会对公众健康产生影响。

表2 公共健康影响因素的岭回归结果Table 2 Ridge regression results of public health influencing factors

在大气环境质量方面,PM2.5、PM10、O3与公众健康呈现显著的正相关关系,说明大气污染对就医人数和健康体检人数的增加存在明显的正向影响。其中,晋南和晋中地区大气环境质量对医疗机构就诊人数和每万人卫生技术人员数量影响较大(回归系数>0.300,P<0.001),说明这2个区域大气环境质量的改善可以对公众健康产生积极的影响。特别自2018年,山西省空气质量有所改善,同时就医人数和健康体检人数也表现出明显减少的趋势。在经济水平方面,人均GDP与公众健康之间也呈现显著的正相关关系。3个分区中,经济水平对公众健康的影响程度排序为晋中>晋南>晋北(医疗机构就诊人数回归系数分别为0.556、0.523、0.377,健康体检回归系数分别为0.543、0.464、0.379,P<0.001)。人均GDP越高,说明人群应对疾病的能力越强,越有助于减轻大气污染对公众身体健康的影响。

每万名卫生技术人员对医疗机构就诊人数有显著的负向影响,说明卫生技术人员的增加对减少公众的健康困扰会产生积极的作用。3个分区中每万人卫生技术人员数对医疗机构就诊人数的影响最显著的是晋北地区,对健康体检人数影响最显著的是晋中地区。高中以上入学率对医疗机构就诊人数影响不显著,对健康体检人数有显著的正向影响,影响程度大小排序为晋中>晋南>晋北(回归系数分别为0.118、0.062、0.051,P<0.001)。

公共财政支出比例对医疗机构就诊人数和健康体检人数存在显著的负向影响,影响程度大小排序为晋南>晋中>晋北,说明增加公共财政支出后就诊人数和健康体检人数下降。对比回归系数可知,各个影响因素对公众健康的影响程度排序为经济水平>大气环境质量>每万人卫生技术人员数量>公共财政>入学率,经济水平和大气环境质量对公众健康影响的显著性明显高于其他4项因素,因此提高山西人民的健康水平,应该从提高经济发展质量和改善大气环境质量入手。

3 结论与建议

3.1 结论

1)2015—2020年,山西省PM2.5和PM10质量浓度经历了先升高后降低的变化趋势。PM2.5明显下降,PM10下降不明显,PM2.5和PM10浓度在2017年最高,2020年最低(但仍高于国家二级标准限值)。O3浓度总体呈升高趋势,2019年3—11月O3日最大8 h平均浓度值最高,高于国家二级标准限值。

2)在月尺度上,山西冬季12月及1月PM2.5和PM10污染严重,夏季6月O3污染较严重。2015—2020年,各地级市PM2.5达标率平均值为34%,PM10达标率平均值为32%,O3达标率平均值为73%。全省大部分城市PM2.5和PM10质量浓度达到国家二级标准的比例较低,全省城市O3污染达标率较高。

3)空间分布上,医疗机构就诊人数和健康体检人数具有明显的空间离散特征,PM10的空间集聚特征自2017年由集聚态势转变为离散态势。PM2.5与O3的全局空间相关性一致,自2017年起具有明显的空间集聚特征。PM2.5和PM10浓度的局部空间自相关特征高度一致,高-高集聚都出现在晋南和晋东南地区,低-低集聚都分布在晋北地区,在空间上呈现“南部高,北部低”的分布态势。O3浓度分布呈“南部高,中北部低”的态势。

4)大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均起负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响更为显著。

3.2 建议

大气环境质量和公众健康具有典型的空间相关特征。该研究发现,山西省公众健康状况与大气颗粒物污染的空间分布格局同中有异。相同之处是高-高集聚区都出现在晋南和晋中地区,不同之处是两者的低-低集聚区分布存在较大差异。影响公众健康的因素比较复杂,大气环境质量在社会经济因素的综合影响下对公众健康产生影响。研究发现,由于山西省大气污染具有广泛性和持续性,公众健康与大气污染的空间集聚性在时间变化上存在一定相关性。同时,区域公共健康具有趋同效应并与经济水平、科教水平和公共服务空间集聚密切相关。与不考虑空间相关性的传统计量经济模型相比,该研究中的空气污染物浓度对公众健康的负面影响更大。这意味着,忽略空间自相关的存在可能会导致对公众健康估计的偏差。

山西空气污染对公众健康的影响在3个分区都比较显著。晋南地区空气污染对公众健康的影响最为显著,其次是晋中地区。晋南和晋中工业较发达,在地方政府大力推动环境空气质量治理行动之前,煤炭重化工产业的发展造成了严重的空气污染。现阶段,需要持续推动环境空气质量治理,以改善晋南和晋中地区的公共健康水平。在晋北地区,政府需要增加公共服务、医疗等方面的投入,逐步改善公众的健康状况。研究结果也表明,山西各地级市的空气污染与其空间位置及经济发展水平有关。因此,各级政府不仅要从源头上控制污染物的排放,而且要打破各自为营的行政垄断,实现跨区域的环境治理合作。总之,公众健康状况与区域经济发展程度、环境质量关联密切,未来公共卫生健康状况的改善有赖于区域整体经济社会的发展和生态环境的改善。受到数据来源和研究方法的限制,该研究中大气环境质量相关数据和经济社会相关数据均来源于观测数据和统计年鉴数据,缺乏通过社会调研得到的包括大气污染在内的多种因素对个体健康影响的分析数据,有待今后进一步研究。