我国城市空气质量影响因素的实证研究——基于中国31个主要城市面板数据的分析

2016-01-18王斌会,王术

福建农林大学学报（哲学社会科学版） 2015年6期

王斌会1, 王术2

(1.暨南大学管理学院，广东广州 510632; 2.华南农业大学经济管理学院，广东广州 510642)

[摘要]根据2006-2012年我国31个主要城市面板数据，对我国城市空气质量的影响因素进行实证研究。结果表明，PM10与城市空气质量之间存在显著负相关关系，SO2和NO2对城市空气质量的影响不显著；经济发展和公共交通发展与城市空气质量大部分呈正比；城市绿化的发展对城市空气质量的影响不显著。另外，从三大经济区域来看，不同的大气污染物对城市空气质量的影响不同。因此,多途径的减排减污，发展公共交通将会显著地改善城市空气质量，且城市绿地发展的整体性亟待提高。

[关键词]城市空气质量；面板数据；随机效应模型

[中图分类号]F205

[文献标识码]A

[文章编号]1671-6922(2015)06-0029-05

DOI[]10.13322/j.cnki.fjsk.2015.06.007

Abstract：By using the panel data of 31 major cities between 2006 and 2012, the factors affecting China′s urban air quality are investigated. It is illustrated that there are negative correlation between urban air quality and PM10 and not evident correlation about SO2 and NO2 to urban air quality. On the other hand, there is positive correlation in economy development and public transport but not significant correlation in urban greenery. In three major economic zones, different air pollutants have different impacts on urban air quality. In order to improve the urban air quality, the cities should adapt multi-functional methods in decreasing pollution and develop public transport. The layout of greenery in urban areas should be considered in the whole scheme.

[收稿日期]2015-08-19

[作者简介]游碧蓉(1971-)，女，副教授，博士，硕导。研究方向：金融。

通讯作者`*为。

Empirical study on factors affecting China′s urban air quality

——Evidence from the panel data of China′s 31 major cities

WANG Bin-hui1, WANG Shu2

(1.CollegeofManagement,JinanUniversity,Guangzhou,Guangdong510632,China; 2.CollegeofEconomics

andManagement,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou,Guangdong510642,China)

Key words： urban air quality; panel data; random effects model

空气质量的好坏反映了空气的污染程度。当一个地区的空气质量较差，空气污染比较严重时，会影响植物的生长，严重影响城市居民的生活，甚至会严重危害人类的健康[1]。随着物质生活水平的不断提高，人民群众对城市空气质量的要求也逐步提升。党的十八大提出，建设生态文明，是关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计，改善城市空气质量刻不容缓[2]。同时，党的十八大也对改善城市空气质量提出了完善环境监测，优先解决重点区域空气质量问题，及时做好观念与管理方式转变的要求[2]。在这样的背景下，分析城市空气质量的影响因素就越发显得重要。

目前，研究空气质量影响因素主要从污染和治理这2个方向出发。(1)大气污染是空气质量首要的也是最直接的影响因素。国务院2007年12月31日在全国范围内开展了第一次污染源普查，普查历时2年多，2010正式公布数据。第一次污染源普查的主要大气污染物为SO2、烟尘、氮氧化物和粉尘[3]，这些污染源对城市的大气环境造成潜在威胁。(2)空气污染的治理是改善城市空气质量的关键。经济增长对空气质量有显著影响。解释经济增长与环境污染最出名的理论是环境库兹涅茨曲线(EKC)，认为经济增长与部分环境污染物排放量之间的关系呈倒 “U” 形曲线的关系，即环境质量随着经济增长呈现先恶化后改善的趋势[4]。空气污染的治理是改善城市空气质量的关键，城市绿地的建设对城市生态环境与空气质量的改善起着重要作用[5]，且发展公共交通事业，减少私家车使用也能显著减少车辆废气的排放。

尽管对空气质量这一主题的相关研究比以往丰富不少，然而值得注意的是学者们主要采用单维方式来分析影响空气质量的因素，如“空气质量-大气污染”“空气质量-经济增长”“空气质量-公共交通”和“空气质量-城市绿化”等，综合分析空气质量影响因素的文献较少。事实上城市空气环境的影响因素比较复杂，很难只用一个变量或一类变量来解释，需要多个解释变量，如果仅仅从单一指标出发难免会犯模型设定误差中遗漏相关变量的错误。这并不是以往学者考虑不周的问题，而是由于地方政府之前较关注经济发展，一定程度上对环境保护和空气质量的关注较少。因此，囿于相关数据缺乏，许多研究无法展开和深入。随着统计事业的发展和我国政府对环境保护的日益重视，收集空气质量的数据十分便利，因此，将空气污染与空气治理两大类指标与数据结合起来，分析二者对改善空气质量所起的作用富有现实意义。

基于以上认识，本文分析的独特之处在于：(1)将大气污染、经济增长、公共交通发展和城市绿化建设同时纳入研究模型之中，避免单一指标带来模型遗漏相关变量的错误。同时，在变量的选择上，部分文献将“PM10、SO2和NO2”作为空气质量的因变量，而本文将“空气质量达到及好于二级的天数”作为空气质量的因变量，因为二级的天数能直接反应城市空气质量的好坏，使研究结论更加科学合理。(2)结合我国31个主要城市2006-2012年的面板数据进行分析，数据规模大，得出的结果更具代表性。(3)基于我国东部、中部和西部3个地区研究四类指标对空气质量的影响程度，发现四类指标对不同地区城市空气质量的影响不一样，因此，改善城市空气质量需要因地制宜采取策略。

一、文献回顾和研究假设

(一)大气污染与城市空气质量

大气污染是城市空气质量最直接的影响因素，城市空气质量日报是了解城市空气质量变化的最直接途径。管华等根据《河南省主要城市空气质量日报》的数据分析指出，TSP和SO2是城市空气环境的主要污染物，且城市空气质量的年际变化幅度不大[6]。朱玉周等通过监测数据探讨了郑州市空气质量状况，指出郑州以煤烟型污染为主，近年来SO2超标的天数稍有增长[7]。张大元分析了重庆空气质量变化趋势，指出重庆的空气污染与能源结构、污染源排放和气象条件等因素密切相关[8]。通过整理相关文献可以看出，污染物排放能有效解释城市空气质量的变化，故本文提出如下假设，即H1：大气污染与城市空气质量具有相关性。

(二)经济增长与城市空气质量

尽管环境库兹涅茨曲线能够反映经济增长与环境之间的关系，但是直接研究经济增长与城市空气质量关系的文献并不多。张喆等通过对全国46个环境保护重点城市1990-2003年空气质量与人均GDP的数据调查发现，PM10依然是影响城市空气质量的首要污染物，我国重点城市经济发展在一定程度上仍然是建立在环境污染的基础上[9]。张娟等建立人均GDP和主要大气污染物排放量计量模型，得出河南省的空气质量状况和经济增长之间存在较为显著的“三次曲线”关系的结论[10]。池建宇等基于我国31个主要城市的面板数据指出城市的经济发展水平并不决定其空气质量水平，影响城市空气质量最主要的因素是城市工业排放物[11]。那么，经济增长是否与城市空气质量存在相关性有待验证，因此本文提出如下假设，即H2：经济增长与城市空气质量具有相关性。

(三)公共交通与城市空气质量

公共交通的发展可以视为减少机动车尾气污染的替代措施，美国于1991年实施的《联运地面交通效率法案》(ISTEA) 强调公共交通系统对改善空气质量的重大政策意义，卡斯滕·戈茨等指出《联运地面交通效率法案》与《清洁空气法》的结合将会使交通部门更多地承担起改善空气质量的责任[12]。李东序认为城市优先发展公共交通是一项重要战略，对改善城市的生活环境与空气环境, 提高人民群众的生活质量有重要战略意义[13]。胡赛阳认为低碳公共交通可以尽可能减少能源消耗以及温室气体排放，从而有助于改善城市空气质量[14]。因此本文提出如下假设，即H3：公共交通发展与城市空气质量具有相关性。

(四)城市绿化与城市空气质量

绿化建设作为城市基础设施建设的重要组成部分，在空气质量的改善中发挥着重要作用。孙淑萍等通过研究北京城市绿化覆盖情况发现提高总体绿化覆盖率和营造合理的绿地类型能够在一定程度上降低城区空气中PM10的浓度，从而提高空气质量[15]。彭新德等研究长沙市绿地与空气清洁度的关系时发现空气质量与绿地植被面积不存在明显的相关性[16]。俞书傲等分析了北京市绿化对空气质量的贡献程度，得出城市绿化覆盖率与人均公园绿地面积对改善空气质量有较大的影响作用[17]。因此本文提出如下假设，即H4：城市绿化发展与城市空气质量具有相关性。

二、模型构建与数据来源

(一)模型构建

考虑到我国城市空气质量受到多种因素影响，笔者在借鉴池建宇等做法的基础上[11]，添加了公共交通与城市绿化等因素，构建模型如下：

Dit=α0+α1Pit+α2Sit+α3Nit+α4ln(GDP)it+α5lnTit+α6lnGit

其中，下标i和t表示第i个城市第t年的数据。自变量D为一年中空气质量达到及好于二级的天数，它可以反映城市的空气质量程度，二级质量天数越多，空气质量越好。Pit、Sit和Nit分别代表PM10含量、SO2和NO2的排放量，这3类污染物主要由工业生产或交通造成，这些因素是影响空气质量的主要原因。GDP为城市年人均国内生产总值，反映了城市发展水平。T反映城市公共交通的状况，本研究用年末实有公共(汽)电车营运车辆数的数据，一般认为，公共交通的使用有助于改善城市的空气质量。G为城市绿化程度，本研究用人均绿地面积来表示。

(二)数据来源

笔者选取的研究对象包括中国31个省会城市和直辖市，研究区间为2006-2012 年。以空气质量达到及好于二级的天数表示空气质量，人均实际GDP表示经济发展水平，数据来源于历年《中国统计年鉴》。空气中NO2、SO2和PM含量的数据来源于历年《中国统计年鉴》。年末实有公共(汽)电车营运车辆数的数据来源于中国交通数据库。人均绿地面积来源于《中国城市统计年鉴》。

三、实证结果分析

(一)模型的确定

在进行面板模型分析之前，需要确定具体模型类型才能进行分析，因此，需要根据Hausman test(豪斯曼检验)从随机效应模型和固定效应模型中选出1种模型进行分析，其原假设H0为随机效应模型，检验结果如表1所示。

从表1可以看出，概率为0.3412，在10%的显著性水平下拒绝原假设，因此选择固定效应面板模型进行研究。

表1　豪斯曼检验 Table 1　Hausman test

(二)实证结果

本研究分两步对城市空气质量模型进行分析，首先是对全国31个省会城市和直辖市的面板数据进行分析，探讨我国城市空气质量多种影响因素之间的关系，然后按东部、中部和西部3个区域进行分析，具体的全国面板数据的分析结果如表2所示。

表2　全国固定效应面板模型的分析结果 Table 2　Analysis result of fixed effects panel model in China

从表2可知，6个解释变量中PM10通过了显著性水平为1%的检验，lnT和ln(GDP)通过了显著性水平为5%的检验。在大气污染中，只有PM10对城市空气质量的影响是显著负相关，SO2和NO2虽然和城市空气质量呈负相关关系，然而却不显著。这主要是因为，一方面，PM10主要反映了交通污染的状况，近年来我国机动车数量迅速增长，城市交通尾气排放成为城市大气污染最大的污染源，因此PM10的排放会对城市空气质量造成严重影响；另一方面，近年来重化工业工厂的搬迁在主要省会城市十分普遍，这既解决了城市工业污染的问题，又提升了土地价值，因此主要反映工业污染的SO2和NO2并不显著影响城市的空气质量。

公共交通的发展能显著改善空气质量，在其他变量不变的情况下，年末实有公共(汽)电车营运车辆数每增加1%，空气质量达到及好于二级的天数将增加5.622天，这也是主要城市越来越重视发展公共交通的原因，也符合交通服务创新发展与提高人民健康水平的要求。

城市经济发展水平对城市空气质量有显著的正向影响。在其他变量不变的情况下，人均实际GDP每增加1%，空气质量达到及好于二级的天数将增加3.637天。这一点可以用环境库兹涅茨曲线进行很好的解释，初期的经济增长会带来城市空气质量的恶化，当经济增长越过“峰值”之后经济增长将会带来空气质量的改善，同时经济增长也会为城市带来丰厚且稳定的财政收入。因此，政府通过相关政策补贴环保事业的发展，进一步促使高收入水平的城市提出更高的节能减排要求，且大多数情况下我国各个地区往往省会城市的经济最为发达，综合因素影响下其城市的空气质量也较好。

然而人均绿地面积这一自变量在回归结果中并不显著，甚至与空气质量呈现负相关关系，因此可以认为，城市绿地的发展对空气质量的影响不显著，这可能与地理环境和位置相关。另外，现阶段关于城市绿化的研究主要着眼于“微观”“个体”的研究，如研究某一绿化带对空气质量的净化能力，缺乏对整个城市绿化带净化能力的全局考虑，因此城市绿化建设可能存在“局部有效、整体不显著”的现象。

按照我国经济区域的划分，将全国31个省会城市(直辖市)划分为东部、中部、西部等3个区域。东部地区城市包括北京、天津、石家庄、沈阳、上海、南京、杭州、福州、济南、广州和海口；中部地区城市包括太原、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉和长沙；西部地区城市包括拉萨、呼和浩特、南宁、成都、重庆、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川和乌鲁木齐。笔者仍采用固定效应面板模型进行分析，结果如表3所示，得出以下结论。

1.PM10与城市空气质量之间存在显著负相关关系。大气污染物方面，PM10对3个地区城市的影响均通过1%水平的假设检验，呈现出非常显著的负相关关系；东部和中部地区城市的空气质量受SO2的影响比较显著，而受NO2的影响并不显著，西部地区城市正好相反。这一情况需要结合这3个地区城市的工业结构和工厂类型做进一步的分析，现阶段可以认为由交通污染形成的PM10是影响城市空气质量的重要因素。

2.经济发展和公共交通发展与城市空气质量大部分呈正比。公共交通方面，发展公共交通可以显著改善东部地区和西部地区城市的空气质量，对中部地区城市空气质量的改善影响并不显著，这可能是因为公共(汽)电车营运车辆数并不能完全代表公共交通的情况，地铁、渡轮等公共交通工具也发挥着重要作用。另外，在经济发展方面，中部地区城市经济发展与空气质量的关系未通过假设检验。其中，东部地区城市经济发展与空气质量呈现负相关关系，这可能是因为“东部地区城市”涵盖的范围过大，如海口等城市存在空气质量较好而经济发展较差的情况，这会极大影响统计分析结果；而西部地区城市经济发展与空气质量呈现正相关关系，这主要是因为西部地区城市本身空气质量较好，如拉萨2006-2012年的6年间只有几天空气质量低于二级，且由于西部大开发政策的实行经济发展较快，从而形成了正相关关系。

表3　分地区的固定效应面板模型的分析结果 Table 3　Analysis results of fixed effects panel model divided by regions

3.城市绿化的发展对城市空气质量的影响不显著。城市绿化方面，3个地区城市的人均绿地面积与城市空气质量均无关。这主要是因为随着经济的发展和政府的日益重视，主要城市的空气质量均有上升的趋势，然而城市的人均绿地面积非但不增反而减少，如广州空气质量达到及好于二级的天数由2006年334天增加到2012年360天，然而人均绿地面积由2006年184.48 m2降到2012年158.75 m2。因此，若要发挥城市绿化提升城市空气质量的作用，提升人均绿地面积十分必要。

四、总结与展望

本研究对我国城市空气质量进行了系统分析，构建了我国31个省会城市(直辖市)城市空气质量影响因素的实证分析模型，利用2006-2012年的面板数据进行分析，结果发现：PM10与城市空气质量之间存在显著负相关关系，SO2和NO2对城市空气质量的影响不显著。经济发展和公共交通发展与城市空气质量大部分呈正比，年末实有公共(汽)电车营运车辆数每增加1%，则空气质量达到及好于二级的天数将增加5.622天；人均实际GDP每增加1%，则空气质量达到及好于二级的天数将增加3.637天。城市绿化的发展对城市空气质量的影响不显著。

按照城市所属的地区将全国31个省会城市(直辖市)划分为东部、中部、西部等3个区域，交通污染对各个城市空气质量的危害普遍存在，而工业污染的影响情况存在差异。同时，经济发展和公共交通发展对3个区域的城市空气质量的影响不同，对东部地区和西部地区存在显著影响，而对中部地区影响不显著。各个地区的城市绿化发展对城市空气质量的影响也不显著。

通过本文的研究揭示出控制和减少交通污染(PM10的排放)将显著提升城市空气质量，这一结论为城市控制机动车数量，实施限牌、限号等政策提供了很好的支持。另外，不同地区的工业污染对城市空气质量的影响不同，因此只有因地制宜，根据地区的污染物情况实行减排减污政策才能实现更好的效果。城市经济发展的同时绿化发展也不能缺位，要宏观系统地扩大城市绿化覆盖率，发挥其整体性作用，只有这样才能更好地实现改善城市空气质量以及提高人民健康水平的目标。

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