基于熵权法—PSR模型的重庆市大气污染治理政策效果评价

张峻 万其林 邵景安

收稿日期：2023-08-27

基金项目：国家社会科学基金重大项目（NO.20&ZD096）。

作者简介：张峻（1998-），男，研究方向为土地利用与生态修复。

通信作者：邵景安（1976-），男，研究员，博士。

摘 要：采用PSR模型构建重庆市大气污染治理政策效果评价指标体系，通过熵权法与综合指数法对政策效果综合评价，并引进障碍度模型进行障碍因子判断。结果表明，重庆市大气污染治理政策效果显著提升，大气环境质量得到明显改善，压力、状态、响应层面总体上取得了较满意的效果；工业废气排放持续有效控制尚需加强和人均机动车保有量持续增加，NO2、O3污染物排放控制力度需要加强；缺乏较为完善的大气环境污染协同防治体系，是制约重庆市大气污染治理政策效果的重要障碍因素。因此，加强工业氮氧化物和挥发性有机物的深度治理、加强新生产和在用汽车排放管理和完善“政-企-民”协同防治体系，是进一步提升大气污染治理政策效果主要着力点。

关键词：大气污染治理；PSR模型；障碍度；政策效果评价

中图分类号：X82文献标志码：A文章编号：1673-9655（2024）03-00-08

0 引言

区域性大气环境问题目前已经成为影响人民群众身体健康的重要环境问题之一[1]。国务院自2013年开始，相继颁布了《大气污染防治行动计划》 [2]、《打赢蓝天保卫战三年行动计划》[3]等政策，对大气中各类污染物的浓度提出了严格标准。重庆市从2013—2020年颁发了一系列大气污染治理重点政策，明确了每一个阶段大气污染物的目标浓度，同时从如何控制工业污染、交通污染、生活污染和扬尘污染等方面提出了明确方向 [4-9]。

环境政策效果评估方面，我国学者主要集中于水环境保护 [10-15]、海洋环境保护 [16，17]、耕地保护 [18，19]等具体环境政策，而关于大气污染治理政策效果评估的研究较少。邓亮如[20]、程婷[21]则分别利用PSR、DPSIR模型构建大气污染防治政策评价体系，同时分别采用AHP-模糊综合评价法和熵权-主成分分析法对四川省和湖北省大气污染防治政策效果进行综合评价；刘娣[22]通过分析大气质量的影响因素，采用线性回归分析方法，对京津冀大气污染防治协作政策的效果进行评价；朱治双[23]、

宋德勇[24]和李建呈[25]等采用PSM-DID方法构造准自然实验，对区域大气污染联防联控政策的效果进行了评估。

从目前研究成果看，计算评价指标权重多采用主观性较强的专家打分法，对影响政策效果的实际因素也缺乏较明确的判断。因此本文利用PSR模型构建重庆市大气污染治理政策效果评价指标体系，采用熵权法计算指标权重，对重庆市大气污染治理政策效果进行综合评价，同时引入障碍度模型对影响每年政策效果的因子进行诊断，以期为今后重庆市调整大气污染治理政策提供参考的方向。

1 材料与研究方法

1.1 研究区域概况和政策概况

重庆市位于东经105°17′～110°11′，北纬28°10′～32°13′，地处四川盆地边缘的丘陵低山地貌，地形以丘陵和山地为主，地势起伏较大，由南北向长江谷地逐级降低，地貌类型多样，同时地貌形态组合的地区分异明显。气候属亚热带季风性湿润气候，大雾天气较多，俗称“雾都”。重庆市是中国老工业基地之一，布局了众多类型的工业企业，能源结构以煤油为主，能源消费量巨大。重庆市目前处于经济增长快速期，工业化、城镇化面临快速推进的压力，同时因地理气象条件不利于大气污染物的扩散，污染物出现区域性、复合型污染变化，污染控制难度加大、空气质量改善有限。

为了更好地改善PM2.5、PM10、NO2、O3年均浓度，增加空气质量优良天数，重庆市在2013年颁发了《重庆市蓝天行动实施方案（2013—2017年）》，对各区县在控制燃煤及工业废气污染、控制城市扬尘污染、控制机动车排气污染、控制餐饮油烟及挥发性有机物污染等方面提出了具体针对性治理措施；同年，重庆市颁发了《重庆市人民政府关于贯彻落实大气污染防治行动计划的实施意见》，以“蓝天行动”为基础，在优化产业结构和布局、调整能源结构和提高能源利用效率、移动源污染防治、面源污染、环境执法力度和建立联防联控体系等方面提出了强化工作措施；为了应对2016—2017年NO2、O3年均浓度逐年提高和加快PM2.5、PM10年均浓度达国家二级标准，2018年重庆市颁发了《重庆市贯彻国务院打赢蓝天保卫战三年行动计划实施方案》和《重庆市污染防治攻坚战方案》，两项方案都对空气质量优良天数、PM2.5、NO2、O3年均浓度和二氧化硫等污染物排放总量提出了新的要求，同时提出了以车辆改造和油品提升为重点来控制交通污染、以降低臭氧污染和火电水泥深度治理为重点来控制工业污染等四项重点污染控制措施；

2019年重庆市为扭转部分区县PM2.5浓度同比上升、空气质量优良天数同比减少的趋势，颁发了《重庆市深化工业大气污染防治打赢蓝天保卫战的通知》，从汽车配套、印刷、火电、水泥等行业和煤炉、工业窑炉改造升级方面进行挥发性有机物、工业氮氧化物综合整治。总的来说，2013—2020年颁发的防治政策在重庆市大力发展经济的条件下为大气环境的改善提供了政策的保障。

1.2 数据来源

本研究中所采用的大气质量状况数据主要来源于重庆市历年《生态环境公报》和中国空气质量在线监测分析平台所提供的重庆市2014—2017年空气质量指数日统计历史数据；经济社会数据主要来源于《重庆市统计年鉴》《重庆市国民经济和社会发展统计公报》和通过互动交流写信咨询的方式咨询重庆市生态环境局。

1.3 研究方法

1.3.1 熵权法和指标权重的确定

熵权法能客观准确的得到各项指标权重，提取到反映大气污染治理政策效果的具体指标。将18个指标分为正向和负向指标，正向指标越大表明治理政策效果越好，负向指标越大表明治理政策效果越差。借鉴孙小祥[26]和陈楠等[27]的方法，为了方便指标间进行比较和消出量纲差，则需将数据标准化：

正向效果：

（1）

负向效果：

（2）

式中：Xij—第i年第j项指标的初始值；maxXj和minXj—第j项指标的最大值和最小值。

下一步为确定指标权重，其步骤公式为：

（3）

其中，计算第j项评价指标的权重：

（4）

计算综合评价值：

（5）

式中：S—大气污染治理政策效果综合指数；Wi—指标的权重；Xij—该指标标准化后的值。

1.3.2 PSR模型和指标体系的构建

PSR模型具有“原因-过程-响应”的逻辑思维，可以很好地突出人与外部环境之间的因果关系，帮助决策者去理解经济、环境和其他问题之间的相互关系，协助决策者去制定环境政策[28]。在本文中，压力指标主要是反映人类活动引起的大气环境污染问题的原因，状态指标侧重于反映因人类行为而导致大气污染物的浓度和大气环境质量的状态变化情况，响应指标则反映人类为治理、预防大气环境过度污染而做出的响应对策和措施。本文构架的PSR模型在大气污染治理政策效果评估的逻辑链条：如果制定和执行大气污染治理政策是科学、有效的，将会使大气环境降低来自于社会经济环境等各方面的压力（降低P），同时在大气污染治理政策执行过程中大气环境的状态表现是正向的（增强S），则将会继续执行大气污染治理政策中的响应措施（增强R）[29]。

在借鉴相关研究成果的基础上并结合重庆市大气污染治理政策的实际情况，基于上文构架的逻辑链条，构建了重庆市大气污染治理政策效果评价体系（表1）。

重庆市是中国的重要工业基地之一，布局了众多的工业企业，工业对重庆市的生产总值有着较高的贡献率和对生产总值增长有较强的拉动力[30]，

但重庆市工业终端能耗和大气污染物排放量相较于交通、服务业等行业始终处于主导地位[31]，

因此压力层指标的选择从增产减排、增产节能两个方面切入，选取单位工业增加值工业废气排放强度、单位工业增加值工业二氧化硫排放强度、单位工业增加值工业烟（粉）尘排放强度、单位工业增加值能耗和工业产值比重，可以较为有效地反映改善大气环境受到的经济增长压力；随着人民可支配收人的逐步提高，重庆市人均汽车保有量呈现逐年增加的趋势，汽车尾气排放成为治理大气污染的主要压力之一[32]。

状态指标的选择从重庆市实施大气污染治理政策后的实施效果对大气环境状态的改变来切

入[20]。通过查阅重庆市2014—2020年生态环境公报发现PM2.5、PM10、NO2、O3是影响重庆市大气环境的主要污染物，所以选取PM2.5、PM10、NO2、O3年均浓度，反映重庆市大气污染治理的效果。酸雨主要是人为向大气中排放大量酸性物质所造成的，对土壤、建筑材料表面等有一定程度的危害，重庆市位于西南酸雨区，其发生频率也是大气环境好坏的一个重要反应指标。

大气污染的治理需要社会各方面的共同努力，采取多种方式来积极响应，而政府可以起到一个组织带头作用，可以通过制定政策、实施具体措施对大气污染进行响应，并引导社会各方积极参与污染治理。受理每万人大气污染信访案件数可以通过群众对大气环境质量好坏的感知侧面来反应大气污染治理政策的效果，当年治理废气项目完成投资站投资比、当年工业污染治理施工数所占比、查处超标和冒烟车辆、重点调查工业废气排放企业数和每年发放排污许可证个数都是重庆市政府为了治理大气污染而实施的具体响应措施。

1.3.3 障碍度模型

障碍度模型可以计算影响大气污染治理政策效果的障碍度，科学识别其障碍因子，有利于针对性地继续制定和调整大气污染治理政策。借助孙小祥[26]

的障碍度公式进行计算，其计算公式如下：

指标偏移度（Dij）：

（6）

单指标障碍度（Hi）：

（7）

子系统障碍度（Mi）：

（8）

式中：Wi—各指标的权重；Xij—第i个指标在第j年标准化后的值。

2 结果与分析

2.1 综合指数

由图1可知，2014—2020年重庆市大气污染治理政策效果综合指数总体呈上升趋势，从2014年的0.3573上升到了2020年的0.7807，这说明7年间重庆市大气污染治理政策效果持续提高。特别是2019—2020年综合指数增长幅度达到了32.93%，重庆市大气污染治理政策效果得到明显改善。主要原因是颁发的大气污染治理政策进入到平稳阶段，前期实施的积极响应措施带来的改善效果逐步释放，有效地减少了大气污染治理的压力，大气环境质量得到明显的提高（环境空气六项主要污染物浓度均达到国家空气质量二级标准、2020年

冬季优良天数相比2019年增加了12 d）。

2.2 压力（P）指数

由图2可知，2014—2020年大气污染治理政策效果的压力指数呈持续上升的趋势，从2014年的0.0575增长到2020年的0.2494，这说明重庆市提升大气治理政策效果所受到的社会经济环境方面的压力持续减小。特别是2016—2017年压力指数增长幅度最大，达到了51.27%。这与重庆市自2013年开始实行严控高污染、高耗能行业新增产能，重点压缩中小型水泥企业过剩产能，推进煤炭消费总量控制与清洁利用，以及分阶段分地区的淘汰并禁止燃煤锅炉，加快重点行业脱硫和除尘设施改造升级等治理措施密不可分。经过前几年政策治理措施效果的累积，2017年单位工业增加值工业废气排放强度、单位工业增加值工业二氧化硫排放强度、单位工业增加值工业烟（粉）尘排放强度和单位工业增加值能源消耗强度相比于2016年分别下降了22.45%、13.93%、13.03%和6.64%，政策治理成效显著。

如图2所示，2019—2020年压力指数增长斜率最低，这与2020年单位工业增加值工业废气排放强度相较于2019年增强了4.88%有一定关系，说明重庆市工业废气治理政策尚需进一步落实，如加快完成分地区、分功效的燃煤小锅炉淘汰与工业窑炉的升级改造工作；加强火电、水泥行业的超低排放改造；汽车、印刷等行业高效治理挥发性有机物技术改革，使氨氧化物、挥发性有机物在达标基础上得到深度治理，减少工业废气的排放。

2.3 状态（S）指数

由图2可知，重庆市大气污染治理政策效果的状态指数总体呈上升的趋势，从2014年的0.1374增长到2020年的0.2824。其中2014—2015年呈上升的趋势，这与2013年密集出台了大气污染治理相关的政策具有重要关系，2014—2015年处于政策实施初期，在政策重压下初期效果具有显著性，一定程度上改善了重庆市大气环境质量。

2016—2017年状态指数呈下降趋势，主要原因是状态层占最大权重的大气污染物NO2的年均浓度在2016年和2017年达到了最大值（46 μg/m3），超过空气质量国家二级标准，同时第二大权重的O3年平均浓度在2017年也高于空气质量国家二级标准。这与重庆市人均机动车保有量逐年增加，工业氮氧化物和挥发性有机物治理处于初期阶段，以及受到上风向合川能源基地发电厂、广安发电厂发展的影响有一定关系[7]。

2018—2020年状态指数呈上升趋势且增长幅度达到最大（77.86%），这与重庆市在2018年对2017年年均浓度超标的PM2.5、NO2和O3污染物从主要污染源头实施了重点治理措施有一定关系。如采取依法依规加快淘汰老旧柴油货车和提升油品质量等重点治理措施控制交通污染，实施挥发性有机物排放达标专项整治和火电水泥行业超低排放改造等重点治理措施控制工业污染等。这些针对性措施对大气环境状态的改善发挥了重要作用，2018—2020年PM2.5、NO2和O3污染物的年均浓度均呈下降的趋势，并在2020年都达到了空气质量国家二级标准[33]。

2.4 响应（R）指数

由图2可知，2014—2020年重庆市大气污染治理政策效果的响应指数是波动变化的，这与政府当年大气污染治理投入有一定关系。其中2015—2017年和2019—2020年呈增长的趋势，增加值分别达到了0.0719和0.1391，特别是2019—2020年增长幅度达到了最大的126.95%，主要原因是2020年在治理废气项目完成的投资占当年污染治理总投资的97.49%，并且2020年工业废气污染治理施工数其所占比也达到了84.12%，这两项指标相比于2019其增长幅度分别为95.88%和57.74%，这与重庆市为了扭转部分区县PM2.5同比上升、空气质量优良天数同比减少的趋势，在2019年颁布的《重庆市深化工业大气污染防治打赢蓝天保卫战的通知》中，要求进一步深化工业大气污染物防治有一定关系；在群众环保意识不断提高下，2020年受理每万人信访投诉案件数相比于2019年下降幅度达到了15.41%，很大程度上提高了响应指数的分值。

重庆市2013年颁布了一系列大气污染治理政策，实行了多种治理措施，但是效果的状态曲线并没有得到很明显的提升，到2017年才呈现大斜率提升，直到2020年，重庆市PM2.5年均浓度、PM10年均浓度、NO2年均浓度和O3浓度才首次全部达到国家二级标准。说明大气污染治理是一个长时间的过程，政府制定的大气污染治理政策效应具有一定的时滞性。

2.5 障碍因子判断分析

2.5.1 指标层障碍因子分析

在上述分析的基础上，引入障碍度模型，计算得到重庆市2014—2020年大气污染治理政策效果各评价指标的障碍度，并列出障碍度前五的障碍因素（表2）。

从整体上看，影响重庆市大气污染治理政策效果的障碍因子在时间层面呈现动态变化。综合出现频率和障碍度排序来看，2014—2020年影响重庆市大气污染治理政策效果的主要障碍因子依次是受理每万人信访投诉大气污染案件数

（6次）、NO2年均浓度（5次）、工业产值所占比重（4次）、O3年均浓度（4次）、当年工业废气污染治理施工数所占比例（3次），分别平均障碍度为12.95%、15.67%、13.01%、16.11%、8.48%。

2014年对重庆市大气污染治理政策效果影响最大的因素是工业产值所占比重，障碍度为13.08%，因为重庆市是西南地区重要的工业基地，众多工业企业布局在重庆，而且在“十二五”期间重庆市仍将处于经济快速增长期，工业化面临快速推进的压力，给重庆市大气污染治理带来了一定的压力，一定程度上影响重庆市大气污染治理政策的效果。2015—2018年影响最大的因素是NO2年均浓度，四年平均障碍度为17.57%，其中在2017年达到了最高值24.81%，主要原因是机动车保有量逐年快速增加（2015—2018年人均民用汽车每年增长率分别为3.91%、8.95%、10.03%和10.63%），同时少部分超标和冒烟机动车继续行驶，造成一定程度的交通污染，加之工业氮氧化物治理尚在开始阶段，还受到上风向合川能源基地发电厂、广安发电厂发展的影响，一定程度上影响了重庆市大气污染治理政策对NO2年均浓度的改善效果；2019年影响最大的因素是受理每万人信访投诉大气污染案件数，说明政策监管因素对大气污染治理政策效果影响较大，政府需要加快完善环境污染协同防治体系；2020年影响最大的因素是人均民用汽车拥有量，说明随着人们物质生活消费水平的提高，人均汽车拥有量也逐步提高，汽车尾气排放控制难度加大，并且交通源是大气污染物的重要源头，因此控制汽车尾气排放仍是今后大气污染治理的重点方向之一。

自重庆市开始产业结构转型后，工业产值所占比重的障碍度从2014年开始逐步降低，并成为不是影响大气污染治理政策效果的主要障碍度因子，同时我们也可以看出，从2017年开始，O3年均浓度的障碍度一直处于前列，加强大气环境中O3浓度的治理是重庆市今后大气环境治理的工作重点之一。

2.5.2 准则层障碍因子分析

由图3可知，压力、状态和响应子系统的障碍度都呈波动变化趋势。压力系统的障碍度从2014—2019年逐年降低，年均降低3.75%，但2020年

障碍度上升了14.49%，与人均民用汽车拥有量达到了这7年间的最高值有一定关系；状态子系统的障碍度整体上经历了阶段性的变化特征，2014—2015年和2017—2019年呈现下降的趋势，其中2017—2019年降幅达到了51.29%，与PM2.5、NO2、O3年均浓度均下降有关；响应子系统的障碍度经历了复杂变化过程，其中2014—2015年和2017—2019年呈上升的趋势，特别是2017—2019年呈直线上升的趋势，增幅达到了72.81%，与当年政府受理群众信访投诉大气污染案件数增多，以及政府的当年治理废气项目完成投资比和当年工业废气污染治理施工数所占比均较低有一定关系。从子系统障碍度具体数值分析可知，状态子系统障碍度最大，均值为36.35%，后面则是响应和压力子系统，均值分别为33.79%和29.84%，这表明状态和响应子系统是影响重庆市大气污染治理政策效果的主要子系统。因此，如果要继续提高大气污染治理政策效果，应该重点关注状态和响应系统，政府需加强大气污染治理政策的响应措施和监管措施，落实治理大气污染的项目，时刻监控大气环境状态，从系统论视角促进重庆市大气污染治理政策的效果整体提高。

3 结论与建议

3.1 结论

（1）重庆市2014—2020年大气污染治理政策的效果总体上呈上升的趋势，重庆市大气环境质量得到明显地改善。在大气污染治理政策推动下，压力、状态和响应指数经历了波动起伏上升的过程，总体上取得了较为满意的效果。

（2）障碍度模型真实反映制约重庆市大气污染治理政策效果的障碍因子。工业废气排放持续有效控制尚需加强和人均机动车保有量持续增加，NO2、O3污染物排放控制力度需要加强，以及缺乏较为完善的大气环境污染协同防治体系，是制约重庆市大气污染治理政策效果的重要障碍因素。

（3）政府制定的大气污染治理政策的效果具有一定的时滞性，其效果也是一个不断积累和延续的过程，因此基于2014—2020年政策效果评价的综合指数变化，随着大气污染治理政策前期积累的治理效果进一步释放，同时政府会继续为降低PM2.5、NO2、O3年均浓度在重点控制工业污染和交通污染方面发布新的政策，预计重庆市未来大气污染治理效果还会继续提升。

3.2 对策与建议

（1）加强工业氮氧化物和挥发性有机物的深度治理，进一步降低NO2、O3浓度。政府进一步增加治理废气项目的投资，加快工业废气污染治理施工项目的建设，对高能耗、高排放和高污染工业企业采取更严格的污染控制奖惩制度；政府加强执法监督，从污染源头来限制各类污染物的排放，严格监管工业窑炉、锅炉的氮氧化物排污设施升级改造，严格要求汽车配套、印刷、家具制造等行业采用低（无）挥发性有机物的原料进行生产制造。

（2）加强交通污染控制，进一步降低PM2.5、NO2年均浓度。加强柴油货车环保达标监管，完善柴油货车从新车生产-道路运行-维修保养-超标报废一体化的环保达标信息监测，保证柴油货车达到排放达标才能上路行驶的标准，同时加强机动车尾气污染控制装置安装工作和国三及以下排放标准汽车的道路检查。

（3）完善“政-企-民”协同防治体系，进一步改善大气环境质量，减少大气污染信访案件数；政府人员接到信访投诉大气污染案件时，应根据信访提供的污染内容，政府采取积极主动的措施，进入污染地进行实地调查，做出精准和有效的污染治理措施，同时将受理案件内容和采取如何的处理措施进行信息公开。

参考文献：

[1] 罗锦程，丁问薇.40年我国大气污染问题的回顾与展望——访中国工程院院士、北京大学环境科学与工程学院教授唐孝炎[J].环境保护，2018，46（20）：11-13.

[2] 国务院.大气污染防治行动计划[EB/OL].http：//www.gov.cn/gongbao/content/2013/content_2496394.htm，2013-09-10.

[3] 国务院.打赢蓝天保卫战三年行动计划[EB/OL].http：//www.gov.cn/gongbao/content/2018/content_5306820.htm，2018-06-27.

[4] 重庆市人民政府.重庆市人民政府关于印发重庆市环境保护“五大行动实施方案”（2013―2017年）的通知[EB/OL].https：//www.cq.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/szfwj/fzhsxgz/fzhsxxzgfxwj/201306/W020210206177038116484.pdf，2013-06-07.

[5] 重庆市人民政府.重庆市人民政府关于贯彻落实大气污染防治行动计划的实施意见[EB/OL]. http：//www.cq.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/szfwj/fzhsxgz/fzhsxxzgfxwj/201401/W020210206179670860704.pdf.

[6] 重庆市人民代表大会.重庆市大气污染防治条例[EB/OL].http：//www.cqrd.gov.cn/article？id=249390.2017-03-29.

[7] 重庆市人民政府.重庆市贯彻国务院打赢蓝天保卫战三年行动计划实施方案[EB/OL].http：//www.cq.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/zdlyxxgk/shgysy/hjbh/201809/t20180930_8807523.html.

[8] 重庆市人民政府.重庆市污染防治攻坚战实施方案（2018―2020年）[EB/OL].http：//www.cq.gov.cn/zwgk/zfxxgkml/zdlyxxgk/shgysy/hjbh/201808/t20180810_8807509.html.2018-08-10.

[9] 重庆市生态环境局.重庆市深化工业大气污染防治打赢蓝天保卫战的通知[EB/OL].https：//sthjj.cq.gov.cn/zwgk_249/zfxxgkml/zcwj/xzgfxwj/201911/t20191129_5219462.html.

[10] 杨俊，刘艳玲，周靖承，等.水环境保护政策实施效果评价的指标体系构建与实证研究[J].中国环境管理，2018（4）：61-67.

[11] 徐恩燕.太湖流域环境政策的实施效果及对技术创新的影响[D].南京：南京林业大学，2012.

[12] 关劲峤，黄贤金，刘红明，等.太湖流域水环境变化的货币化成本及环境治理政策实施效果分析——以江苏省为例[J].湖泊科学，2003（3）：275-279.

[13] 王慧杰，毕粉粉，董战峰.基于AHP-模糊综合评价法的新安江流域生态补偿政策绩效评估[J].生态学报，2020（20）：7493-7506.

[14] 连洁.基于河流健康和生态系统服务的河流环境政策评估[D].厦门：厦门大学，2017.

[15] 邵帅，刘丽雯.中国水污染治理的政策效果评估——来自水生态文明城市建设试点的证据[J].改革，2023（2）：75-92.

[16] 于小芹，马云瑞，余静.基于熵权TOPSIS模型的山东省海岸带生态修复政策效果评价研究[J].海洋环境科学，2022，41（1）：74-79.

[17] 周莹.广东省海洋环境政策绩效评价研究[D].湛江：广东海洋大学，2014.

[18] 邸国平.山西省耕地保护政策实施绩效评价及其区域差异研究[D].太原：山西财经大学，2017.

[19] 余亮亮，蔡银莺.基于农户满意度的耕地保护经济补偿政策绩效评价及障碍因子诊断[J].自然资源学报，2015，30（7）：1092-1103.

[20] 邓亮如.基于PSR模型的四川省大气污染防治政策评价[D].成都：西南交通大学，2016.

[21] 程婷.湖北省大气污染防治政策绩效评估与优化策略研究[D].武汉：华中科技大学，2021.

[22] 刘娣.京津冀大气污染防治协作政策效果评估[D].厦门：厦门大学，2018.

[23] 朱治双，廖华.京津冀及周边大气污染联防联控政策实施效果评估—基于多期差分的实证研究[J].中国地质大学学报（社会科学版），2022，22（2）：142-156.

[24] 宋德勇，林蕊.区域大气污染联防联控政策绩效研究—基于城市群的准自然实验[J].生态经济，2022，38（9）：188-194，227.

[25] 李建呈，王洛忠.区域大气污染联防联控的政策效果评估——基于京津冀及周边地区“2+26”城市的准自然实验[J].中国行政管理，2023，（1）：75-83.

[26] 孙小祥，秦艺娟.基于PSR模型的城市土地集约利用评价研究——以苏州市为例[J].西南大学学报（自然科学版），2021， 43（4）：100-108.

[27] 陈楠，郝庆升.基于PSR模型和熵权法的家庭农场创业环境综合评价—以吉林省为例[J].中国农业资源与区划，2018，39（8）：176-183，229.

[28] 钱婧.基于SPSS模型的陕西省大气污染物PSR指标体系情景预测[D].西安：西安建筑科技大学，2014.

[29] 陈涵玉.基于PSR模型的产业扶贫政策落实跟踪审计评价指标构建研究[D].重庆：西南政法大学，2018.

[30] 重庆市统计局.2021年重庆统计年鉴[EB/OL].http：//tjj.cq.gov.cn/zwgk_233/tjnj/tjnj.html？url=http：//tjj.cq.gov.cn/zwgk_233/tjnj/2021/indexch.htm.

[31] 楚英豪，李京，王鹏，等.区域减污降碳协同控制研究——以重庆为例[J/OL].工程科学与技术：1-15.

[32] 杨帆.重庆市机动车排放污染管理对策研究[D].重庆：重庆大学，2016.

[33] 重庆市生态环境局.2020年重庆市生态环境公报[EB/OL].https：//sthjj.cq.gov.cn/hjzl_249/hjzkgb/202106/t20210607_9378321_wap.html.

Evaluation of the Effectiveness of Air Pollution Control Policies in Chongqing Based on the Entropy-PSR Model

ZHANG Jun1， WAN Qi-lin1， SHAO Jing-an1，2

（1.School of Geography and Tourism， Chongqing Normal University， Chongqing 401331， China）

Abstract： This article used pressure-state-response （PSR） model to construct an index system for evaluating the effects of air pollution control policies in Chongqing， China. The entropy weight method and the aggregative index method were adopted to provide a comprehensive evaluation of policies effects， and obstacle degree model was used as well to determine obstruction factor. It has concluded as follows： the effectiveness of Chongqing's air pollution control policies has been significantly improved. The quality of the atmospheric environment has been greatly improved. At aspects of pressure， state， and response， in general， it has achieved a relatively satisfactory effect. It remained necessary to strengthen the effective control of industrial exhaust emissions and NO2 and O3 pollutants emissions. Per capita motor vehicle ownership continued to rise. An important factor that constrained the effectiveness of Chongqing's air pollution control policies was the lack of a comprehensive system for control and prevention of air environmental pollution. To summarize， the focus of further enhancing the effectiveness of air pollution control policies is to strengthen the in-depth control of industrial nitrogen oxides and volatile organic compounds， to intensify the management of emissions from newly produced and in-use vehicles， and to improve the "government-business-citizen" collaborative prevention and control system.

Key words： atmospheric pollution control; PSR model; obstacle degree; policy effectiveness evaluation