中國霧霾成因溯源及其防治研究

戴鈺

摘 要 基于中國31個省、自治區(qū)、直轄市相關(guān)的環(huán)境能源數(shù)據(jù)，從區(qū)域、物理和社會三個方面來研究中國霧霾污染的影響因素.在區(qū)域因素研究上，通過比較分析京津冀、長三角、珠三角三大區(qū)域霧霾污染情況，以及中國南北部、東西中部霧霾污染差異，得出全國霧霾大致污染情況，以及相鄰區(qū)域間霧霾污染存在的相互影響.在物理因素和社會因素的研究上，基于多元回歸分析法對選取的因素指標(biāo)進(jìn)行分析，對相應(yīng)的影響因素作用機理進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國的霧霾污染受到區(qū)域因素、人口密度、氣體排放和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個因素的影響.基于霧霾影響因素的研究結(jié)果，對治理中國霧霾污染的措施提出了針對性的建議.

關(guān)鍵詞 大氣環(huán)境學(xué)；霧霾；PM2.5；生態(tài)環(huán)境治理

中圖分類號 F205 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A

Abstract On the basis of the PM2.5 concentration data of the provinces in China，this paper studied the factors of haze pollution in three aspects： regional factors， physical factors and social factors. In regional factors， through comparative analysis of Beijing， Tianjin， the Yangtze River Delta， Pearl River Delta region and haze pollution difference between North and South， East and West Central， the nationwide situation of haze pollution can be learned and the interaction among the adjacent regions haze pollution can be obtained. In physical and social factors， the multiple regression analysis was used to analyze the factors indicators and factors mechanism. The conclusion is that our haze pollution is affected by regions， population density， emissions， industry structure and so on. Moreover， on the basis of the results of influencing factors， specific recommendations about how to control haze pollution in our country were put forward.

Key words atmospheric environment；haze pollution； PM2.5； ecological environment management

1 引 言

生態(tài)環(huán)境是人類賴以生存發(fā)展的前提和基礎(chǔ).自第一次工業(yè)革命以來，人類社會非理性超速發(fā)展，已經(jīng)使人類活動成了影響地球上各圈層自然環(huán)境穩(wěn)定的主導(dǎo)負(fù)面因子.以煤炭、石油和天然氣為代表的化石能源一直占據(jù)著能源消費的主導(dǎo)地位，在人類經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展進(jìn)步和生產(chǎn)力提升的同時，化石能源在燃燒、使用過程中會產(chǎn)生大量的以二氧化碳為核心成分的溫室氣體及其他污染物，由此引發(fā)的“氣候變暖”、“極端天氣”、“環(huán)境污染”、“霧霾”等現(xiàn)象已經(jīng)成為社會生活中無法回避的話題.面對日益嚴(yán)峻的環(huán)境形勢，人類終于意識到任何以犧牲環(huán)境為代價的發(fā)展都是毫無意義的，在此背景下，能源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長問題日漸成為氣候環(huán)境領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、政治領(lǐng)域的關(guān)注焦點，世界各國以及國際性組織采取了一些措施共同維護(hù)人類賴以生存的地球村，可持續(xù)發(fā)展的政策也逐步深入.“綠色發(fā)展”作為應(yīng)對措施受到國際社會廣泛關(guān)注，已經(jīng)成為人類社會未來的戰(zhàn)略選擇.

自改革開放以來，中國國民經(jīng)濟(jì)一直保持著高速增長態(tài)勢，然而這種增長態(tài)勢主要是以粗放型發(fā)展模式維持的，中國在工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程中出現(xiàn)了能源過度消耗和嚴(yán)重的環(huán)境問題，然而環(huán)境治理能力趕不上環(huán)境破壞速度，生態(tài)環(huán)境赤字呈現(xiàn)不斷擴大的趨勢，而且這一問題將在未來很長一段時間內(nèi)持續(xù)，中國環(huán)境問題已成為21世紀(jì)中國社會面臨的最為復(fù)雜和困難的問題.據(jù)耶魯大學(xué)環(huán)境學(xué)院的相關(guān)測算，中國2006～2014年間的環(huán)境績效指數(shù)排名所有國家和地區(qū)的后列，而空氣質(zhì)量更是排名倒數(shù)第二，其得分為18.81，較10年前下降了14.15%.2014年世界衛(wèi)生組織發(fā)布的全球城市空氣質(zhì)量調(diào)查報告顯示，中國只有9個城市空氣質(zhì)量進(jìn)入前100個達(dá)標(biāo)城市行列.綠色和平組織公布的數(shù)據(jù)顯示，2011～2013年中國120個城市按人口加權(quán)平均的PM10年均值為92.7.馬駿和李治國（2014）[1]研究數(shù)據(jù)顯示，2013年全年全國71個主要城市的PM2.5指數(shù)的算術(shù)平均值值為71.如表1所示，中國經(jīng)濟(jì)總量排名與環(huán)境績效指數(shù)排名形成強烈反差.

在空氣質(zhì)量問題中，霧霾污染對人體健康、交通環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響都為社會所關(guān)注.霧霾是霧和霾的統(tǒng)稱，是目前全球的主要災(zāi)害性天氣，多數(shù)出現(xiàn)在秋冬季節(jié)，它也是一種因大氣中顆粒物質(zhì)聚集從而降低能見度的特殊氣象災(zāi)害.老百姓對于霧霾的直觀感受就是“一片灰色”、“看不見藍(lán)天”.縱觀國際歷史上，1952年的倫敦、1943年的洛杉磯、1930年的比利時都曾發(fā)生因嚴(yán)重的霧霾天氣導(dǎo)致人員死于呼吸道疾病的事件.霧霾現(xiàn)象持續(xù)為各國所關(guān)注，英、美、日等國都相繼頒布了法律，采取相應(yīng)措施應(yīng)對這一環(huán)境現(xiàn)象.中國對于霧霾天氣的認(rèn)識及防治起步相對較晚，2013年年初全國大范圍的持久的的嚴(yán)重的霧霾天氣喚醒了社會各界對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的質(zhì)疑.在此背景下，《大氣污染防治計劃》正式開始于2013年出臺實施. “加強霧霾等大氣污染的治理”甚至位居2014年國務(wù)院對年度十大政策評選中第二位.尋求有效的方法治理霧霾及其污染，減少其帶來的負(fù)面影響已經(jīng)成為中國建設(shè)生態(tài)文明的重要任務(wù).空氣中大量不同形態(tài)的污染物的聚集是造成霧霾的主要原因.大氣中的污染物排放受到眾多因素的影響，這些影響因素往往與人類日常生活相關(guān).對造成霧霾污染的影響因素進(jìn)行分析，可以更加系統(tǒng)深入地了解霧霾天氣的形成，制定相對應(yīng)的政策防治體系，有效改善生活環(huán)境.endprint

國內(nèi)外學(xué)者對霧霾的成因及其防治已經(jīng)進(jìn)行了大量卓有成效的研究，取得了較好的研究效應(yīng).Rupasingha等（2004） [2]最早運用空間計量方法，從人均國民收入的因素考慮，基于美國3 029個縣的人均國民收入數(shù)據(jù)，討論該因素對霧霾污染的影響，提高了霧霾污染影響因素分析的準(zhǔn)確度.Maddison（2007）[3]則是對歐洲各國大氣污染影響因素進(jìn)行了分析，以二氧化硫、二氧化氮等污染物作為衡量環(huán)境污染的指標(biāo)，通過研究國與國之間的相互影響，來反映區(qū)域影響因素的作用.Hosseini等（2011）[4]以PM10作為觀測大氣污染的指標(biāo)，從空間影響因素著手，分析了1990～2007年間亞洲各國的空間因素對于PM10的影響.Poudyal等（2013）[5]研究了霧霾對能見度產(chǎn)生嚴(yán)重危害，進(jìn)而影響旅游者的出游決策.Owoade等（2016）[6]對尼日利亞西南城市地區(qū)PM2.5和PM2.5-10的顆粒物源進(jìn)行了解析.Shakya等（2017）[7]對尼泊爾城市居民點的TSP，PM10，PM2.5，BC和PM化學(xué)成分進(jìn)行了測定.近年來，外國學(xué)者也逐漸對中國大氣污染情況予以關(guān)注，如Poon等（2006）[8]在研究中選取二氧化硫和煙塵來衡量大氣污染，以能源、交通以及對外貿(mào)易作為因素研究其對中國大氣污染的影響，證實了中國大氣污染的區(qū)域影響因素的確存在.中國學(xué)者對于霧霾的認(rèn)識也在逐漸加深，目前國內(nèi)相關(guān)研究主要集中在氣象學(xué)和環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域.周濤和汝小龍（2012）[9]對北京地區(qū)霧霾演變特征及成因進(jìn)行了研究，王自力和何小鋼（2016）[10]研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)因素是長三角與京津冀地區(qū)霧霾的主要誘因，對此馬麗梅和張曉（2014）[11]，何楓和馬棟棟（2015）[12]等人研究也得到了類似觀點，也有學(xué)者對人口稠密、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、重視工業(yè)發(fā)展的京津冀地區(qū)霧霾現(xiàn)象的原因進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)高濕、逆溫、低壓、靜風(fēng)等天氣條件會導(dǎo)致霧霾的形成（李江波等，2010）[13].也有學(xué)者提出，人們對霧霾的災(zāi)害風(fēng)險認(rèn)知意識正逐漸提高，并初步開展了針對城市承災(zāi)體的霧霾災(zāi)害風(fēng)險評估研究（如韓琭，2017）[14].此外，謝靖和陳靜（2017）[15]還基于2007～2016年CSSCI數(shù)據(jù)，從研究熱點、科研合作等多個角度分析了中國霧霾人文研究動態(tài).

黨的“十九大”明確指出新時代中國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，人民在環(huán)境等的要求日益增長，綠色發(fā)展和“美麗中國”建設(shè)已成為中國“十三五”規(guī)劃和黨的十八大以來黨和國家領(lǐng)導(dǎo)以及各部委非常關(guān)注的主題，更成為各行業(yè)適應(yīng)新時代新形勢新發(fā)展的戰(zhàn)略議題.在此背景下，根治霧霾成為整個社會一致呼聲，而探尋中國霧霾的天氣特征及影響因素是根治霧霾天氣的首要問題.由于中國霧霾天氣是在2013年年初大范圍爆發(fā)，且霧霾天氣的爆發(fā)是一個污染物排放累積的結(jié)果，鑒于此，選取中國歷史數(shù)據(jù)（2001～2010年），以中國31個省、自治區(qū)、直轄市 PM2.5年均濃度值作為衡量中國霧霾污染的指標(biāo)，在影響因素的選取上，除了對區(qū)域因素的考慮外，增加人口密度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市化進(jìn)程，以及生活、工業(yè)中能源消耗等多個指標(biāo)作為影響因素.研究中國霧霾污染的影響因素，以期為中國的霧霾污染治理提出有效的解決方法，推進(jìn)中國生態(tài)文明建設(shè).

2 中國典型區(qū)域霧霾污染的歷史統(tǒng)計考察

王自力和何小鋼（2016）[10]研究發(fā)現(xiàn)中國霧霾主要集中于長三角與京津冀地區(qū).因此，選擇人口稠密、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、重視工業(yè)發(fā)展的區(qū)域作為中國霧霾污染的統(tǒng)計考察對象.在對各省份進(jìn)行區(qū)域劃分時，考慮以經(jīng)濟(jì)區(qū)域進(jìn)行劃分.各省份地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的工業(yè)排放，會在一定程度上對霧霾污染程度造成影響，并且經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)人類日常活動產(chǎn)生的生活排放，對霧霾也會產(chǎn)生一定程度的影響.以京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)作為經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分的代表，其中京津冀地區(qū)包括北京市、天津市和河北省三個省市、長三角地區(qū)包括上海市、江蘇省和浙江省三個省市、而珠三角地區(qū)則以廣東省數(shù)據(jù)代替.

根據(jù)2001～2010年數(shù)據(jù)顯示，長三角、珠三角地區(qū)PM2.5年均濃度波動較平緩，較京津冀地區(qū)的PM2.5濃度總體偏低；兩區(qū)域之間相比，珠三角地區(qū)PM2.5年均濃度降低速度比長三角地區(qū)快.京津冀地區(qū)的PM2.5濃度波動較為明顯，并且在2004年P(guān)M2.5有明顯下降，這可能與當(dāng)年發(fā)改委正式啟動京津冀一體化來破解環(huán)境問題，使部分重工業(yè)污染企業(yè)搬遷臨時停工相關(guān)，因此當(dāng)年該地區(qū)大氣污染程度明顯降低，恢復(fù)生產(chǎn)后又恢復(fù)原水平.在經(jīng)歷2008年北京奧運會期間全國對大氣污染實施區(qū)域聯(lián)動治理后，三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的PM2.5濃度均有不同程度的降低，全國霧霾污染的治理取得了一定成效（見圖1）.

2001年到2010年間，作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展代表區(qū)域的京津冀、長三角、珠三角地區(qū)PM2.5年均濃度值分別為36.63，31.32和 27.32（微克/立方米），可見三大區(qū)域之間的霧霾污染程度差異不大；但與其他區(qū)域的同期PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)相比，霧霾污染水平明顯偏高.這說明區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染是存在一定影響的.

長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)兩省一市的PM2.5數(shù)據(jù)顯示，上海、江蘇、浙江三地10年間PM2.5年均濃度值變化趨勢大體相同.三地的PM2.5年均濃度在2002～2005年間有緩慢下降，上海和江蘇兩地在2007年后又呈現(xiàn)出污染程度小幅度上升，而浙江省呈現(xiàn)的上升趨勢相對較小，但上升趨勢持續(xù)到2008年，之后長三角地區(qū)三地又再次出現(xiàn)PM2.5濃度下降的趨勢（見圖2）.由此發(fā)現(xiàn)，位于同一區(qū)域內(nèi)地理位置相互臨近的各省份之間，霧霾污染存在一定程度的相互影響.這也證明影響中國霧霾污染的影響因素中，存在相鄰區(qū)域相互影響這一因素.

對中國29個省份（除海南、西藏）按照地理分布進(jìn)行區(qū)域劃分，根據(jù)不同區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)PM2.5年均濃度值存在北高南低的區(qū)域性差異，這與李小飛等（2012）[16]以不同城市劃分區(qū)域為案例的分析結(jié)果相似.而在東西部劃分的區(qū)域中，PM2.5呈現(xiàn)出中部最高，其次為東部，西部最低的分布特征.從2004年至2010年，北部區(qū)域和南部區(qū)域的 PM2.5平均值分別為28.43和23.09（微克/立方米），可以發(fā)現(xiàn)霧霾污染確實存在北部較南部嚴(yán)重的現(xiàn)象，并且南北方污染濃度差異有逐年增大趨勢（見圖3（a））.在東西中部PM2.5年均濃度比較上，2003年至2010年間東西中部的PM2.5年均濃度值分別為31.59，35.06和23.50（微克/立方米），并且地區(qū)間PM2.5濃度差異也有逐年增加的趨勢（見圖3（b））.endprint

3 中國霧霾污染歷史成因的實證研究

3.1 指標(biāo)選取

對中國霧霾影響因素的統(tǒng)計分析，主要基于多元回歸分析法，從物理和社會兩方面選取影響因素指標(biāo)進(jìn)行研究.選取的物理因素包括：人口密度、能源燃燒排放、機動車尾氣排放；社會因素包括：建筑施工排放、區(qū)域能源結(jié)構(gòu)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府治理調(diào)控以及區(qū)域綠化覆蓋.

1）人口密度.鑒于在對2001～2010年省域PM2.5濃度值原始數(shù)據(jù)處理過程中，已經(jīng)考慮了人口密度因素對霧霾污染的影響，即利用人口加權(quán)計算方法.

2）能源燃燒排放.日常生活及工業(yè)生產(chǎn)中能源種類較多，但作為影響因素考慮的是指燃燒后會產(chǎn)生大量氣體排放物的污染性能源，如煤炭和石油.由于清潔能源產(chǎn)生的污染排放相對較少，故不作考慮.選取各省每年煤炭石油消耗量占總能源消耗量的比重，作為衡量能源燃燒排放影響因素的指標(biāo)，記為X1.

3）機動車尾氣排放.機動車運行過程中燃燒石油產(chǎn)生大量尾氣，這些尾氣包含了大量的二氧化硫及顆粒物，對霧霾污染造成了極大的影響.而尾氣排放所消耗的能源屬于煤炭和石油類，則將其納入上文考慮過的影響因素中，故同樣選取X1作為衡量這一影響因素的指標(biāo).

4）建筑施工排放.建筑施工過程產(chǎn)生的粉塵彌漫到空氣中，使得大氣中懸浮的微小顆粒物增多，這也是造成霧霾污染的污染源之一，故選取省域年施工面積作為衡量建筑施工排放這一影響因素的指標(biāo).考慮到該指標(biāo)的數(shù)據(jù)位絕對值，為使分析結(jié)果更加直觀明了，以（原始數(shù)據(jù)/100）作為研究數(shù)據(jù)，記為X2.

5）區(qū)域能源結(jié)構(gòu).衡量這一因素的指標(biāo)同樣可以用煤炭石油消耗占總消耗的比重表示，即選取X1作為衡量這一影響因素的指標(biāo).

6）區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).對霧霾污染造成影響的因素往往和第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展有關(guān)，區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向于第二產(chǎn)業(yè)，則工業(yè)、建筑業(yè)相對發(fā)達(dá)，發(fā)展過程中產(chǎn)生大量工業(yè)廢氣，造成霧霾污染的可能性增大.因此，為體現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對霧霾污染的影響，選取第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占產(chǎn)業(yè)總值的比重，作為衡量這一影響因素的指標(biāo)，記為X3.

7）政府治理調(diào)控.政府的治理調(diào)控會對霧霾污染產(chǎn)生一定的影響.政府頒布相關(guān)法律法規(guī)治理霧霾污染，加大對污染行為的嚴(yán)懲力度，調(diào)整區(qū)域的能源結(jié)構(gòu)或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，都會間接對霧霾污染產(chǎn)生影響.所以，衡量政府治理調(diào)控因素指標(biāo)的選取，在上述影響因素指標(biāo)X1，X2，X3中都有涉及.

8）區(qū)域綠化管理.加強區(qū)域綠化管理，增加區(qū)域綠色植被的種植，依靠植被對大氣污染的清潔作用，從而一定程度上降低霧霾污染的程度.因此，選取省域綠化覆蓋面積，作為衡量區(qū)域綠化管理的指標(biāo)，此處指標(biāo)原始數(shù)據(jù)為絕對數(shù)，為使分析結(jié)果更加直觀明了，以（原始數(shù)據(jù)/100）作為研究數(shù)據(jù)，記為X4.

3.2 實證研究

選取2001～2010年中國31個省、自治區(qū)、直轄市 PM2.5年均濃度值作為衡量中國霧霾污染的指標(biāo)，記為Y；選取各影響因素指標(biāo)為自變量，記為X1，X2，X3，X4，則模型初步設(shè)定為：

通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到模型計算結(jié)果如表2所示.

由表2可知，模型初步估計的可決系數(shù)較高，F(xiàn)檢驗值較顯著，但其中能源燃燒排放和建筑施工排放的系數(shù)t檢驗不顯著，并且能源燃燒排放的系數(shù)符號與實際經(jīng)濟(jì)意義不符，這說明該模型可能存在多重共線性問題.所以，對初步估計模型進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗及修正.

采用逐步回歸法來解決多重共線性問題，分別作出因變量Y對自變量X1，X2，X3和X4的一元回歸.結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與自變量X1的回歸方程可決系數(shù)最大，且各方面檢驗值都較顯著，則以X1為基礎(chǔ)，順次引入其他自變量逐步回歸.

在已有自變量X1的基礎(chǔ)上，通過最小二乘法并結(jié)合各變量的經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計檢驗，得出擬合效果最好的2個自變量為X1，X4.經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)，新加入X4的回歸方程可絕系數(shù)改進(jìn)最大，且各系數(shù)與實際經(jīng)濟(jì)意義相符.但X4的檢驗值t不是太顯著，則先考慮保留X4，再作進(jìn)一步的逐步回歸.在X1，X4的基礎(chǔ)上，引入自變量X3，得到參數(shù)估計結(jié)果如表3所示.

采用ARCH檢驗法檢驗其異方差性，得到統(tǒng)計量Obs*R-squared的值為0.172 9，而在給定5%的顯著性水平下，臨界值為3.841 5，則統(tǒng)計量值小于臨界值，表明模型中的隨機誤差項不存在異方差性.進(jìn)一步將滯后期數(shù)設(shè)定為2，即自由度為2；此時得到統(tǒng)計量的值為1.674 3，小于顯著性水平下的臨界值5.991 5，同樣表明模型中的隨機誤差項不存在異方差性.

使用最小二乘法對模型進(jìn)行自相關(guān)性檢驗，得到模型的DW檢驗值為2.411 6，D.W值接近于2，則表明模型不存在自相關(guān).利用協(xié)整回歸D.W檢驗，得到殘差數(shù)據(jù)計算D.W=1.970 6，與檢驗D.W=0的臨界值進(jìn)行比較，當(dāng)D.W=1.970 6>0.322時，即在10%的顯著水平上能拒絕原假設(shè)D.W=0，即拒絕非協(xié)整假設(shè).最終建立的回歸模型為：

式（4）結(jié)果表明：中國的區(qū)域人口密度、能源結(jié)構(gòu)偏向、工業(yè)生活中煤炭石油的燃燒排放、機動車尾氣的排放、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的偏向、區(qū)域的綠化覆蓋面積以及政府的宏觀治理調(diào)控等因素，都會對中國霧霾污染產(chǎn)生影響，并且區(qū)域之間也是存在相互影響的.在中國，如河南、山東和山西等人口大省，所產(chǎn)生的生活廢氣排放會加重當(dāng)?shù)氐撵F霾污染.京津冀地區(qū)以及一些沿海工業(yè)城市，其區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向于第二產(chǎn)業(yè)，則生產(chǎn)過程中大量的工業(yè)污染氣體排放到大氣中，也會加劇霧霾污染，因此這些省份的霧霾程度往往較其它地區(qū)更嚴(yán)重.而能源燃燒以及機動車運行都是在消耗煤炭、石油，能源消耗產(chǎn)生的二氧化硫及顆粒物排放到大氣，也是加劇霧霾污染的重要原因.而政府的政策調(diào)控以及區(qū)域的綠化管理，則在一定程度上改善霧霾污染問題.政府通過制定相關(guān)政策，以相關(guān)機制驅(qū)使各行各業(yè)重視霧霾污染問題，同時加大對污染行為的懲處力度，減少霧霾污染發(fā)生的可能.區(qū)域綠化管理對霧霾污染也有重要的影響，綠化覆蓋面積較大的區(qū)域，植被覆蓋率較廣，植被對大氣污染存在一定的凈化作用，可以改善大氣環(huán)境，降低霧霾頻發(fā)的可能.endprint

4 結(jié) 論

基于多元回歸分析構(gòu)建相關(guān)模型，對2001～2010年中國31個?。ㄊ?、區(qū)）霧霾污染影響因素進(jìn)行研究.研究發(fā)現(xiàn)霧霾污染與區(qū)域能源結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生結(jié)構(gòu)等物理、社會因素相關(guān).面臨空氣質(zhì)量的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，中國應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)國家先進(jìn)治理經(jīng)驗，探討各影響因素對霧霾污染的作用機理，尋求治理改善生態(tài)環(huán)境的有效方法，制定更加健康、綠色的全國發(fā)展目標(biāo).鑒于上述結(jié)論分析，為中國的霧霾治理提出以下相關(guān)建議.

一是減少中國燃煤、燃油以及與各種工業(yè)、生活污染源.霧霾污染歸根結(jié)底有三類來源：燃煤、燃油、工業(yè)和生活排放.在減少燃煤方面，最重要的是調(diào)整現(xiàn)有的能源結(jié)構(gòu)，目前中國一次性消費能源中煤炭占到70%.對于能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整還得看政府的抉擇，這一工程任重道遠(yuǎn)，必須長期不懈.在減少燃油方面，控制機動車的尾氣排放是減輕霧霾污染的關(guān)鍵，這同樣需要政府的相關(guān)調(diào)控.控制機動車增量，嚴(yán)格規(guī)定尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵大眾交通出行方式，實行私家車單雙號限行等，都是目前可以采取的控制方法.而在工業(yè)、生活污染源的治理上，面對全國大中小城市的各大企業(yè)，數(shù)10億的人口，治理任務(wù)相當(dāng)嚴(yán)峻.因此，開發(fā)新型清潔能源，實現(xiàn)清潔能源對傳統(tǒng)能源的替代，需要更深層長久的探索實踐.

二是強化區(qū)域霧霾聯(lián)動治理.各級政府可以對相鄰區(qū)域?qū)嵭袇^(qū)域劃分，鼓勵同一區(qū)域內(nèi)的各省市聯(lián)合治理環(huán)境污染問題.在聯(lián)動治理環(huán)境污染的同時，也可以實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)各省市經(jīng)濟(jì)相互推動發(fā)展.

三是治理霧霾的同時，也要解決水污染及土壤污染.目前中國的現(xiàn)狀是三方面污染都沒有得到很好地治理，所以政府僅僅對霧霾污染采取措施治理并沒有取得好的成效，理應(yīng)對霧霾污染、水污染、土壤污染實行同時治理.在2013年政府發(fā)布的工作報告中，明確把大氣污染、水污染和土壤污染等重大環(huán)境問題同時納入治理的范圍，這是一個正確的決定.

四是加強PM2.5治理.政府理應(yīng)制定一套完善的大氣污染監(jiān)管體系制度，嚴(yán)格規(guī)范各行各業(yè)的大氣排放標(biāo)準(zhǔn)，以行政手段嚴(yán)加管制，加大對不標(biāo)準(zhǔn)排放行為的懲治力度.積極改善能源結(jié)構(gòu)，減少污染排放.一些企業(yè)產(chǎn)業(yè)耗能高，對能源的利用率卻低，并且利用不可再生能源的比重也較大，這樣的能源結(jié)構(gòu)嚴(yán)重不合理.為了解決這一問題，政府應(yīng)強制要求一些高耗能、高污染的企業(yè)調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，嚴(yán)格工業(yè)廢氣的排放標(biāo)準(zhǔn)，抑制大氣中PM2.5濃度的繼續(xù)增加.加強城市綠化建設(shè).增加城市綠化，是防止大氣中PM2.5濃度增加的有效方法.增加裸地的植被覆蓋，建設(shè)綠化帶，種植防護(hù)林，利用綠色植被對大氣中粉塵的吸附作用來凈化空氣環(huán)境，從而提高全國的空氣質(zhì)量.同時，綠色植被因自身的光合作用，也會增加大氣環(huán)境的濕度，可以降低空氣中顆粒物的凝結(jié)，形成一道綠色生態(tài)屏障.倡導(dǎo)綠色生活，發(fā)動全民參與.政府應(yīng)大力倡導(dǎo)一種綠色的生活方式，引起全民對環(huán)境保護(hù)的重視并積極參與其中.全民以低碳綠色的生活方式積極投入環(huán)保事業(yè)中，才是真正為節(jié)能減排，治理霧霾污染，改善生態(tài)環(huán)境盡一份力.

參考文獻(xiàn)

[1] 馬駿，李治國. PM2.5減排的經(jīng)濟(jì)政策[M]. 北京：中國經(jīng)濟(jì)出版社，2014.

[2] RUPASINGHA A，STEPHAN J G， DAVID L.Debertin， angelos pagoulatos.the environmental kuznets curve for US countries：a spatial econometric analysis with extensions[J].Papers in Regional Science，2004，83 （4）：407-424.

[3] MADDISON D.Modelling sulphur emissions in europe：a spatial econometric approach[J].Oxford Economic Papers，2007，59，（10）：726-743.

[4] HOSSEINI H M， RAHBAR F. Spatial environmental kuznets curve for asian countries：study of and [J].Journal of Environmental Studies，2011，37（58）：1-3.

[5] POUDYAL N C，PAUDEL B，GREEN G T.Estimating the impact of impaired visibility on the demand for visits to national parks[J].Tourism Economics，2013，19（2）：433-452.

[6] OWOADE K O， HOPKE P K，OLISE F S， et al.Source apportionment analyses for fine （PM2.5） and coarse （PM2.5–10） mode particulate matter （PM） measured in an urban area in southwestern Nigeria[J]. Atmospheric Pollution Research， 2016， 7（5）：843-857.

[7] SHAKYA K M， PELTIER R E， SHRESTHA H，et al. Measurements of TSP， PM10， PM2.5， BC， and PM chemical composition from an urban residential location in Nepal[J]. Atmospheric Pollution Research， 2017， 8（6）： 1123-1131.

[8] POON J P H，CASAS I， HE C.JESSIE P H. The impact of energy，transport， and trade on air pollution in China[J].Eurasian Geography and Economics，2006，47 （5） ：568-584.

[9] 周濤，汝小龍.北京市霧霾天氣成因及治理措施研究[J].華北電力大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2012（2）：12-16.

[10]王自力，何小鋼.中國霧霾集聚的空間動態(tài)及經(jīng)濟(jì)誘因[J].廣東財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2016，31（4）：31-41.

[11]馬麗梅，張曉.中國霧霾污染的空間效應(yīng)及經(jīng)濟(jì)、能源結(jié)構(gòu)影響[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2014（4）：19-31.

[12]何楓，馬棟棟.霧霾與工業(yè)化發(fā)展的關(guān)聯(lián)研究——中國74個城市的實證研究[J].軟科學(xué)，2015，29（5）：110-114.

[13]李江波，趙玉廣，孔凡超，等.華北平原連續(xù)性大霧的特征分析[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2010，40（7）：15-23.

[14]韓琭.霧霾災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)的構(gòu)建與測度[J].統(tǒng)計與決策，2017（2）：28-32.

[15]謝靖，陳靜.人文視角下我國霧霾研究的文獻(xiàn)計量分析——基于CSSCI（2007～2016）數(shù)據(jù)[J].西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社科版），2017（11）：230-233.

[16]李小飛，張明軍，王圣杰，等.中國空氣污染指數(shù)變化特征及影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué)，2012，33（6）：1936-1943.endprint