俞會新+郭輝

【摘要】選取環(huán)渤海區(qū)域44個城市作為研究樣本，分析了區(qū)域內(nèi)各地區(qū)的環(huán)境污染現(xiàn)狀，并運用空間探索性分析方法對PM2.5污染情況進行分析。全局MoransI分析表明環(huán)渤海區(qū)域環(huán)境污染聚集現(xiàn)象明顯，熱點分析結(jié)果顯示區(qū)域環(huán)境污染的高、低聚集分別產(chǎn)生在河北山東交界帶和河北遼寧交界帶，分布上具有很強的空間正相關(guān)性。并據(jù)此提出相關(guān)政策建議，協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)各地區(qū)之間合作，綜合治理區(qū)域環(huán)境污染。

【關(guān)鍵詞】PM2.5污染 空間相關(guān)性 溢出效應(yīng)

一、研究背景

近些年來，環(huán)渤海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展迅速、人口密度快速上升，地區(qū)經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的矛盾尤為突出，各地民間和政府都對生態(tài)環(huán)境問題給予了高度的重視，大力探討解決地區(qū)環(huán)境污染問題。在環(huán)境污染問題中，各地區(qū)不是獨立存在的，不同空間單元之間存在著相互作用，區(qū)域內(nèi)某地區(qū)的污染可通過地區(qū)間經(jīng)濟活動直接或間接擴散到其他地區(qū)，區(qū)域外的污染行為也會通過各種傳播途徑直接或間接影響域內(nèi)環(huán)境。環(huán)渤海地區(qū)環(huán)境資源十分緊張，應(yīng)更加重視環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)。因此，將空間因素納入?yún)^(qū)域環(huán)境與經(jīng)濟關(guān)系的分析中，科學測度環(huán)渤海環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)，有助于立足區(qū)域?qū)嶋H情況，充分考慮地區(qū)間污染溢出，合理制定減排措施，促進區(qū)域合作治污減排，為實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的良性循環(huán)提供現(xiàn)實依據(jù)。

二、文獻綜述

污染擴散是研究區(qū)域環(huán)境質(zhì)量，尤其是大氣環(huán)境質(zhì)量的一個熱點問題。在氣象條件、地形等自然條件的作用下，城市間大氣污染往往會產(chǎn)生一種互為因果的內(nèi)在聯(lián)系[1]，跨地區(qū)的廢氣和煙（粉）塵等污染物排放會導致周邊地區(qū)的臭氧消耗和霧霾。薛文博[2]（2014）等運用CAMx空氣質(zhì)量模型對全國大氣污染跨城市傳輸進行數(shù)值模擬，肯定了大氣污染跨界傳輸?shù)拇嬖?。DavidStreets[3]（2007）等研究了北京市奧運會期間大氣污染物來源，得出周邊城市對北京大氣污染物濃度的貢獻率達到了50%～75%。王淑蘭[4]（2005）運用CALPUFF系統(tǒng)模擬污染物傳輸，結(jié)果表明珠江三角洲區(qū)域各市空氣質(zhì)量不僅受到本地污染排放的影響，也受到外地污染源的影響，大氣污染物輸送對區(qū)域環(huán)境質(zhì)量發(fā)揮了顯著影響。

隨著空間計量方法的發(fā)展，自然生態(tài)現(xiàn)象在不同空間尺度上的空間相關(guān)性逐漸引起了學者重視。許多研究發(fā)現(xiàn)地區(qū)環(huán)境污染呈現(xiàn)很強空間聚集特征，污染物的排放也表現(xiàn)出了較高的空間依賴性[5]?？臻g計量專家Anselin[6]（2001）認為將空間因素納入經(jīng)濟問題研究中具有重要意義，推動了空間計量經(jīng)濟學在區(qū)域經(jīng)濟學中的應(yīng)用。Hosseinietal[7]（2011）運用該方法分析1990～2007年亞洲各國的兩大空氣主要污染物CO2和PM10，研究結(jié)果表明CO2和PM10污染在亞洲各國之間都存在顯著的空間溢出效應(yīng)。Poonetal[8]（2006）運用空間計量手段，針對能源、交通以及對外貿(mào)易對中國大氣環(huán)境的影響進行研究，證實了溢出效應(yīng)在中國省域之間確實存在。馬麗梅、張曉[9]（2014）運用空間計量方法，探討中國30個省份本地與異地之間霧霾污染的交互影響問題，同樣證實了中國省域霧霾污染的空間相關(guān)性。劉華軍，劉傳明[10]（2015）等基于2012年中國省際數(shù)據(jù)，通過中國SO2排放的空間溢出關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)圖得出我國的SO2排放均呈現(xiàn)出復雜的、多線程的空間溢出關(guān)系。

總體來說，已有文獻在考察地區(qū)大氣環(huán)境問題時大多以污染物排放量表征環(huán)境質(zhì)量，指標選取缺乏代表性，削弱了結(jié)果的解釋力。從研究方法看，已有文獻中標準的計量經(jīng)濟模型難以處理和回答涉及空間相關(guān)性的問題?；诖?，本研究運用空間計量方法，針對目前環(huán)境污染最為嚴重、經(jīng)濟發(fā)展水平相近的環(huán)渤海區(qū)域進行研究。在傳統(tǒng)環(huán)境庫茲涅茨假說的基礎(chǔ)上進行拓展，直接表征地區(qū)環(huán)境質(zhì)量，采用空間杜賓模型對地區(qū)環(huán)境質(zhì)量與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行實證分析，估計地區(qū)間污染溢出。

三、環(huán)渤海區(qū)域環(huán)境污染現(xiàn)狀

“環(huán)渤海地區(qū)”又稱是“環(huán)渤海經(jīng)濟圈”，指京津冀、遼東半島、山東半島環(huán)渤海濱海經(jīng)濟帶。區(qū)域內(nèi)包括“三省兩市”，具體含有北京、天津、唐山、石家莊、秦皇島、沈陽、大連、鞍山、濟南、煙臺、青島等44個城市。區(qū)域各部擁有不同的經(jīng)濟地理條件，環(huán)境狀況因地而異。

本研究采集了環(huán)渤海區(qū)域44個城市的污染物排放數(shù)據(jù)，整理得出2009～2015年環(huán)渤海區(qū)域內(nèi)各市工業(yè)煙（粉）塵排放的時空分布（如圖1）。橫軸表示地區(qū)序號，依次是北京、天津、石家莊、唐山等地，順序與《中國城市統(tǒng)計年鑒》公布的地區(qū)順序一致（見表1）。

從圖1可以看出，時間跨度上2009～2011年環(huán)渤海大部分地區(qū)的工業(yè)煙（粉）塵排放還處于一個相對較低的水平，之后區(qū)域工業(yè)煙（粉）塵排放呈逐年增加趨勢，以津冀地區(qū)排放增長最為陡峭?？臻g分布上，京津冀地區(qū)中的石家莊、唐山、邯鄲、邢臺（圖中序號2～8，10～11部分區(qū)域）構(gòu)成了環(huán)渤海區(qū)域工業(yè)煙（粉）塵排放的第一梯隊；第二梯隊包含山東省的臨沂、淄博、棗莊、濟寧等地（圖中25～37部分區(qū)域），這些地區(qū)的工業(yè)煙（粉）塵排放量也處于較高水平；第三梯隊城市大多位于遼寧省，以沈陽、本溪、鞍山（圖中序號14～16部分區(qū)域）為代表。由圖1可知，工業(yè)煙（粉）塵的排放具有明顯的空間集聚特征，環(huán)境污染具有較強的空間依賴性，連片污染特征明顯。

將以上數(shù)據(jù)與環(huán)渤海區(qū)域PM2.5污染濃度（見圖2）進行對照，可以發(fā)現(xiàn)近年P(guān)M2.5污染較嚴重的地區(qū)與工業(yè)煙（粉）塵排放量較高的地區(qū)落點基本一致，也表現(xiàn)出較強的空間依賴性。

就環(huán)渤海各地區(qū)污染程度而言，京津冀PM2.5污染最為嚴重，燃煤、機動車和工業(yè)污染等是主要污染因素。京津冀各地區(qū)擁有不同的空氣環(huán)境污染源。河北省在三地中大氣污染程度最重，主要污染源是燃煤消耗，煤炭消費排放出大量二氧化硫和煙（粉）塵，嚴重影響大氣環(huán)境，2014年，河北煤炭消費量占全省能源消費總量的88.46%，遠遠高于北京的25.44%和天津的61.72%，2015年，河北省工業(yè)二氧化硫排放量占三地二氧化硫排放總量的81.56%，工業(yè)煙（粉）塵排放量占比89.5%，國家重點監(jiān)控的廢氣類企業(yè)中，煤炭、鋼鐵、火電、化工等排放量大的行業(yè)，密集分布于石家莊、唐山、邢臺、邯鄲等地；天津環(huán)境空氣污染類型仍然屬于典型的煤煙型，作為我國北方的大型城市和重要工業(yè)區(qū)，工業(yè)污染已成為天津環(huán)境空氣污染的最大污染源。天津地區(qū)各污染物占比中工業(yè)二氧化硫、氮氧化物占比持續(xù)高速增長，2016年首次超過了北京和河北。工業(yè)消耗中煤炭、電力、原油及其制品和熱力等仍占主導地位；北京機動車尾氣排放對大氣影響最明顯，相關(guān)分析指出，在北京重污染天氣過程中，硝酸鹽是PM2.5的最主要組分，表明機動車尾氣排放仍是北京主要污染來源之一，若在重大活動或重污染期間采取機動車限行等綜合措施，可以使污染物的減排比例降低30%左右，降幅十分明顯。有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2015年北京一氧化碳（CO）、氮氧化物（NOx）、碳氫化合物（HC）總量排行榜中，來自機動車的污染排放分別占到了86%、56%和32%，遠高于河北和天津。2016年中國主要城市汽車保有量排行榜中，北京以548萬輛的汽車保有數(shù)量穩(wěn)居第一，年排放污染物70多萬噸。endprint

此外，氣候和地理條件也是京津冀地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量低下的又一重要原因。相對于環(huán)渤海其他地區(qū)而言，河北省石家莊、邢臺等地和北京多面環(huán)山，污染物一旦產(chǎn)生極不容易擴散，污染跨區(qū)傳輸相互影響明顯，周邊的污染排放和北京本地污染物相疊加，使PM2.5污染物濃度水平進一步升高，空氣污染隨之加重。

山東地區(qū)霧霾嚴重程度在環(huán)渤海地區(qū)僅次于京津冀，西北方向的濟南、淄博、德州、聊城、濱州更是首當其沖，究其原因仍然是工業(yè)污染，洗煤率低、偷排等。無凈化裝置的企業(yè)把污染物直接排放，尤其在晚上排放量更大，有凈化裝置的企業(yè)大多為了節(jié)省成本并不使用，或者白天用晚上不用，鉆監(jiān)管督導的空子；地區(qū)油品整體質(zhì)量低下，貨車缺乏尾氣凈化裝置；冬季取暖分散燃煤，集中供暖率低等典型問題是導致山東省部分地區(qū)空氣環(huán)境質(zhì)量低下的主要原因。結(jié)合上文關(guān)于京津冀地區(qū)空氣污染的分析可知，上述地區(qū)地勢南高北低，環(huán)渤海區(qū)域北部的霧霾被向南吹，尤其在冬季常在山前淤積，使地區(qū)大氣環(huán)境雪上加霜。

隨著城市化的發(fā)展，遼寧省部分地區(qū)紛紛形成了規(guī)模較大的城市聚集區(qū)[13]，這些地區(qū)的大氣污染疊加明顯，城市間的交互影響不僅加重了內(nèi)部局地汚染，也使得整個區(qū)域環(huán)境質(zhì)量低下。2010～2015年遼寧城市群中沈陽、撫順和本溪三城市大氣可吸入顆粒物和細顆粒物污染總體表現(xiàn)嚴重。從污染源上看，除了風沙揚塵等自然影響因子外，還與當?shù)氐墓まr(nóng)業(yè)生產(chǎn)等人類活動密切相關(guān)，例如本溪和大連的城市都有大量煙花爆竹生產(chǎn)廠，本溪的污染還有相當一部分是自化工廠、柴油廠和汽車廠的排放，沈陽的主要污染源則是燃煤或垃圾燃燒，鞍山則體現(xiàn)了其鋼鐵工業(yè)城市的特征。從各污染物年均濃度變化上看，最近五年上述地區(qū)污染物PM10，SO2濃度基本維持穩(wěn)定或略有減少，NO2年均濃度則略有上升，說明這些地區(qū)的環(huán)境狀況有向燃煤和機動車尾氣復合型污染轉(zhuǎn)化的趨勢。

四、環(huán)渤海區(qū)域環(huán)境污染探索性空間分析

首先采用MoransI指數(shù)對區(qū)域環(huán)境污染空間相關(guān)性進行分析，公式如下：

若地區(qū)i和j地區(qū)有公共邊界或頂點，則Wij=1，否則Wij=0。因此，空間權(quán)重矩陣W是n*n階矩陣（n為地區(qū)數(shù)），且對角線上的元素全部為0，為了減少區(qū)域間的外在影響，權(quán)重矩陣被標準化，使得行元素之和為1。

MoransI指數(shù)介于-1到1之間，指數(shù)大于0判定地區(qū)屬性分布具有正相關(guān)性，說明相鄰地區(qū)的屬性值相近，指數(shù)越大表示空間分布的正相關(guān)性越大，空間聚集現(xiàn)象越明顯；指數(shù)小于0判定地區(qū)屬性分布具有負相關(guān)性，即屬性高值排斥高值、低值排斥低值，整體呈分散分布特征；當指數(shù)趨近于0時，則說明地區(qū)屬性分布幾乎不具有空間相關(guān)性，屬性高值或低值呈無規(guī)律的隨機分布狀態(tài)，此時空間分布呈現(xiàn)隨機分布的情形。由于我國2012年才確認了PM2.5的標準定義，因此搜集到的數(shù)據(jù)是自2013年起。

由表2可得，2013～2015年環(huán)渤海區(qū)域PM2.5年均濃度的z值分別為6.4774、5.0837、4.5695，絕對值大于2.58對應(yīng)顯著性水平，說明隨機產(chǎn)生此聚類模式的可能性小于1%，數(shù)據(jù)已經(jīng)高度聚集。各年份指標數(shù)據(jù)的標準差分別為0.011167、0.010962、0.011064，指標值之間差異很小。由此看出，2013～2015年環(huán)渤海市域各地區(qū)PM2.5濃度在空間分布上具有顯著的正相關(guān)性，區(qū)域污染存在明顯的空間聚集現(xiàn)象，這一測算結(jié)果也與上文第三部分圖形所示的直觀觀測結(jié)果一致，符合環(huán)渤海區(qū)域連片污染的特征，Moran'sI指數(shù)的下降趨勢表明區(qū)域污染的空間聚集性正在減弱，相鄰區(qū)域的空間影響正在得到控制。

全局自相關(guān)反映了環(huán)渤海區(qū)域污染聚集整體狀況，接下來采用局部自相關(guān)檢驗（AnselinLocalMoran'sI）和熱點分析（Getis-OrdGi*）來考察聚集的種類和范圍。在局部MoransI檢驗中，如果要素z值為正且較大，則表示周圍的要素擁有相似的屬性值，相應(yīng)的高屬性值聚類表示為HH，低屬性值聚類表示為LL。若z值為負值且較小，則表示有一個具有統(tǒng)計顯著性的空間異常值，若高屬性值要素四周圍繞的是低屬性值要素，則表示為HL，若低屬性值要素四周圍繞的是高屬性值要素，則表示為LH。局部自相關(guān)檢驗可作為熱點分析的基礎(chǔ)，Getis-OrdGi*檢驗則對具有統(tǒng)計顯著性的熱點（高屬性值的空間聚類）和冷點（低屬性值的空間聚類）進行識別。

結(jié)合局域Moran'sI檢驗和熱點分析結(jié)果（圖3）發(fā)現(xiàn)，環(huán)渤海區(qū)域環(huán)境污染高值聚集（熱點）主要發(fā)生在河北衡水、邢臺及山東德州、聊城等地，這些地區(qū)全部地處內(nèi)陸，屬于污染物集聚區(qū)；低值聚集（冷點）則主要發(fā)生在河北承德、秦皇島和臨近的遼寧朝陽、阜新等地，這些地區(qū)的工業(yè)相對欠發(fā)達，地形較為平坦，又臨近渤海，受季風影響污染易于疏散。

五、結(jié)論及建議

環(huán)渤海區(qū)域的PM2.5污染呈現(xiàn)很強的聚集特征，其中高值聚集主要發(fā)生在衡水、邢臺及德州、聊城等地，低值聚集則主要發(fā)生在承德、秦皇島和朝陽、阜新等地。城市PM2.5濃度主要受各地區(qū)污染物排放的影響，地形、氣候等因素也發(fā)揮一定作用。

基于上文結(jié)論，為改善環(huán)渤海區(qū)域環(huán)境質(zhì)量提出以下建議：

第一，持續(xù)加大地區(qū)環(huán)保投入，同時積極完善地區(qū)經(jīng)濟環(huán)境傳導機制，由政府主導環(huán)境治理，實施“市場+行政”混合環(huán)境規(guī)制政策，充分發(fā)揮政策配套的組合功效，對地區(qū)能源消費結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，提高資源利用效率。

第二，區(qū)域環(huán)境治理要統(tǒng)籌兼顧，建立城市環(huán)境污染治理聯(lián)動機制，綜合治理區(qū)域環(huán)境污染。一方面從區(qū)域?qū)用孢M行制度設(shè)計，探討建立區(qū)域內(nèi)環(huán)境治理基金，統(tǒng)一協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)地區(qū)之間合作。另一方面設(shè)計合理的制度或通過技術(shù)手段控制減少地區(qū)污染溢出。

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作者簡介：俞會新（1966-），女，教授，研究方向：生態(tài)經(jīng)濟；郭輝，在讀碩士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟學。endprint