基于DPSIR的長(zhǎng)三角大氣污染治理效果評(píng)估及影響因素研究

田時(shí)中，瞿振鑫

（1.安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601；2. 廈門(mén)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 廈門(mén) 361005）

長(zhǎng)三角一體化發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略以來(lái)[1]，區(qū)域污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)和高質(zhì)量發(fā)展成效顯著，但長(zhǎng)三角區(qū)域能源消耗量巨大、污染物排放密集、大氣復(fù)合污染嚴(yán)重，大氣環(huán)境形勢(shì)依然嚴(yán)峻[2]。2021年11月2日《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見(jiàn)》強(qiáng)調(diào)污染防治要把握好區(qū)域差異。而把握長(zhǎng)三角大氣污染治理現(xiàn)狀，識(shí)別影響因素，能為新發(fā)展階段深入打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)提供理論支撐，為推動(dòng)該區(qū)域生態(tài)綠色一體化，率先實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和宏偉目標(biāo)提供重要指導(dǎo)。

一 研究評(píng)述與理論分析

大氣污染是多方面的原因?qū)е碌模瑢W(xué)術(shù)界對(duì)此進(jìn)行了深入的探討。Alexis[3]指出，受地形和大氣流動(dòng)性影響，大氣顆粒污染物是造成大氣環(huán)境惡化的主要原因。Philip等[4]揭示了人類(lèi)活動(dòng)與大氣污染間的關(guān)鍵潛在因素。與之相互印證的觀點(diǎn)認(rèn)為，大氣污染受人為污染源排放和氣象條件的雙重影響[5-7]。Zhang等[8]進(jìn)一步指出，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放與燃煤混合污染是當(dāng)前大氣污染的主要成因。劉華軍等[9]分析了霧霾污染空間關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵因素。魏毅[10]將地形與氣象、能源結(jié)構(gòu)不合理、治理設(shè)施不完備和移動(dòng)污染源貢獻(xiàn)加大等歸納為大氣污染重要誘因。鄧發(fā)榮等[11]研究發(fā)現(xiàn)，以PM2.5為代表的細(xì)顆粒物是造成長(zhǎng)三角大氣污染的重要因素。

在把握大氣污染成因的基礎(chǔ)上，人類(lèi)進(jìn)行了大氣污染治理實(shí)踐。該實(shí)踐是否有效？為回答這一問(wèn)題，研究人員進(jìn)行了定量分析。李春瑜[12]借助PSR模型，構(gòu)建大氣環(huán)境治理績(jī)效評(píng)價(jià)體系，并采用主成分分析法進(jìn)行實(shí)證分析。張蓉珍等[13]利用熵權(quán)法對(duì)陜西省大氣環(huán)境安全進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。進(jìn)行此類(lèi)研究的還包括鄭建[14]、邵磊等[15]、楊斯悅等[16]、馬國(guó)霞等[17]、謝炳庚等[18]。

為了弄清楚影響大氣污染治理的因素，理論界通過(guò)構(gòu)建模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究顯示，生活污染物排放、城鎮(zhèn)化、人口集聚程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)等因素影響大氣污染治理效果[19-20]。此外，大氣污染治理存在區(qū)域差異，需要完善跨區(qū)協(xié)同治理機(jī)制[21-22]。由此形成了不同的大氣污染治理模式，如發(fā)達(dá)國(guó)家的“多邊聯(lián)合型”“分層復(fù)合型”“三元分工型”模式等[23]。國(guó)內(nèi)以京津冀跨區(qū)污染協(xié)同治理為開(kāi)端，各地開(kāi)展了區(qū)域大氣污染協(xié)同治理的探索[24-25]。趙新峰等[26]指出整體性政策協(xié)調(diào)模式是破解區(qū)域大氣污染“公地悲劇”的良方。蓉倩[27]從高新技術(shù)應(yīng)用出發(fā)，提出構(gòu)建大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)綜合管理平臺(tái)，完善網(wǎng)格化大氣污染防治模式。

弄清楚大氣污染成因是精準(zhǔn)治理大氣污染的前提，現(xiàn)有研究較多關(guān)注特定城市或城市群大氣污染成因及影響因素，對(duì)區(qū)域大氣污染治理效果的探討較少。鑒于此，以長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市面板數(shù)據(jù)為樣本，研究長(zhǎng)三角大氣污染治理效果及其影響因素具有重要研究意義。

本研究基于DPSIR框架構(gòu)建大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系，將豐富大氣污染治理效果評(píng)估相關(guān)理論體系，為長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)治提供創(chuàng)新路徑參考，推動(dòng)長(zhǎng)三角實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和宏偉目標(biāo)。

二 指標(biāo)、數(shù)據(jù)與研究方法

（一）指標(biāo)與內(nèi)涵

楊文培等[28]研究指出，城市大氣環(huán)境發(fā)展指數(shù)是根據(jù)城市大氣環(huán)境發(fā)展水平指標(biāo)通過(guò)某種方法計(jì)算出來(lái)的相對(duì)數(shù)，通過(guò)該相對(duì)數(shù)可以描述和反映某一時(shí)刻城市大氣環(huán)境發(fā)展的現(xiàn)狀，發(fā)展的趨勢(shì)，引發(fā)的原因，與居民生活需求、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境質(zhì)量的協(xié)調(diào)程度等。本文將大氣污染治理效果的內(nèi)涵界定為：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化和工業(yè)化提高的過(guò)程中，環(huán)境治理主體與大氣污染物之間的博弈，用加權(quán)綜合指數(shù)反映環(huán)境治理主體的治理效果。

DPSIR（Driving forces-Pressure-State-Impact-Response）框架由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）提出，是對(duì)PSR框架和DSR框架的完善，對(duì)于厘清復(fù)雜的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題和反映經(jīng)濟(jì)與環(huán)境間因果關(guān)系具有良好的適用性，為評(píng)估環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r和制定生態(tài)環(huán)保政策提供理論依據(jù)[28]。基于DPSIR框架，從“驅(qū)動(dòng)力—壓力—狀態(tài)—影響—響應(yīng)”五個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)建大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系，科學(xué)、客觀評(píng)估長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果。綜合前人的研究和本次測(cè)量實(shí)際，依據(jù)DPSIR框架區(qū)分大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系的驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)、壓力指標(biāo)、狀態(tài)指標(biāo)、影響指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)，形成多維指標(biāo)體系的準(zhǔn)則層（子系統(tǒng)），根據(jù)簡(jiǎn)潔性、可操作性、科學(xué)性和數(shù)據(jù)可得性原則，優(yōu)選具體測(cè)量指標(biāo)，構(gòu)建大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系（表1）。

表1 大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系

根據(jù)五類(lèi)指標(biāo)的特定含義，將對(duì)大氣環(huán)境形成威脅和負(fù)面影響的資源利用效率歸類(lèi)為壓力指標(biāo)，將空氣質(zhì)量狀況和改善狀況歸類(lèi)為狀態(tài)指標(biāo)，壓力指標(biāo)和狀態(tài)指標(biāo)屬于逆向指標(biāo)，指標(biāo)正向變動(dòng)時(shí)大氣污染惡化，將會(huì)加重大氣污染治理壓力；將引發(fā)大氣環(huán)境治理的誘因即根本動(dòng)力歸類(lèi)為驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)，將反映大氣污染治理后的成果歸類(lèi)為影響指標(biāo)，將政府對(duì)大氣污染治理投入歸類(lèi)為響應(yīng)指標(biāo)。驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)有正有負(fù)，正向指標(biāo)激勵(lì)地方政府推動(dòng)污染治理，負(fù)向指標(biāo)“倒逼”地方政府加強(qiáng)污染治理；影響指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)屬于正向指標(biāo)，其正向變化意味著公共部門(mén)積極響應(yīng)政策號(hào)召，增加廢氣治理投資，大力推進(jìn)綠色環(huán)保事業(yè)，有利于提升大氣污染治理效果。

（二）測(cè)量數(shù)據(jù)

選取長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市2008—2018年的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、影響、響應(yīng)子系統(tǒng)水平進(jìn)行定量測(cè)評(píng)。17個(gè)測(cè)量指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2009—2019年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)財(cái)政統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省、市統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)，部分指標(biāo)值經(jīng)過(guò)二次計(jì)算得到，缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

（三）評(píng)估方法

主成分分析是利用降維思想將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成少數(shù)幾個(gè)主成分，通過(guò)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用主成分上的指標(biāo)載荷和方差貢獻(xiàn)率計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)，適用于多層次多目標(biāo)分析，該方法比較成熟，已被廣泛應(yīng)用到自然科學(xué)與人文社會(huì)科學(xué)等研究領(lǐng)域。過(guò)程如下：

采用模糊隸屬度函數(shù)對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

式中：xij為指標(biāo)原值；sij為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；i為樣本；j為指標(biāo)；xijmin為極小值；xijmax為極大值。

計(jì)算相關(guān)矩陣R:R＝(rij)m×n，其中，rij是xi和xj的相關(guān)系數(shù)：

式中：m表示樣本數(shù)；n表示指標(biāo)數(shù)；、分別為第i，j個(gè)樣本均值；xki、xkj分別表示第k個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的第i、j指標(biāo)的原值。

確定主成分個(gè)數(shù)：

式中，E(m)為累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，λ為樣本矩陣特征根。

計(jì)算指標(biāo)權(quán)重：

式中：Wj為指標(biāo)權(quán)重；Yj為第j個(gè)載荷值；λj為第j個(gè)特征根；Ek為第k個(gè)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。

計(jì)算樣本綜合指數(shù)：

式中：Yit表示大氣污染治理效果綜合指數(shù)；xij為指標(biāo)原值；Wj為指標(biāo)權(quán)重；Sij為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；i為樣本；j為指標(biāo)；t為時(shí)間。綜合指數(shù)越大，大氣污染治理效果越好，反之，效果欠佳。

三 評(píng)估過(guò)程及結(jié)果分析

（一）評(píng)估過(guò)程

根據(jù)前文構(gòu)建的指標(biāo)體系及指標(biāo)值，采用模糊隸屬度函數(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，測(cè)算中使用的軟件為SPSS22.0。由于面板數(shù)據(jù)量較大，此處僅以2013年為例，演示數(shù)據(jù)處理過(guò)程。通過(guò)計(jì)算KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)值（表2），可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)矩陣適合采用PCA分析，按計(jì)算步驟，列出初始特征值和方差貢獻(xiàn)率（表3），據(jù)此計(jì)算具體指標(biāo)權(quán)重值（表4）。

表2 KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)

表3 初始特征值

表4 權(quán)重值

根據(jù)線性加權(quán)求和公式（6），即可得到2013年長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市，江蘇省、浙江省、安徽省，以及長(zhǎng)三角地區(qū)大氣污染治理效果綜合指數(shù)，如表5所示。

表5 2008—2018年長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果評(píng)估綜合指數(shù)

（二）結(jié)果分析

1.整體時(shí)空演變特征

整體上看，樣本考察期內(nèi)，長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果呈階段式“先降后升”的變化趨勢(shì)，綜合指數(shù)在0.570 0上下浮動(dòng)（圖1）。

圖1 長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果時(shí)序演變特征

2008—2009年，長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果綜合指數(shù)小幅上升，年均提升0.001 1；2009—2015年，綜合指數(shù)有所下降，即自2009年的0.594 0下降到2015年的0.546 4，年均下降0.009 8；2015—2018年，綜合指數(shù)小幅提升，即自2015年的0.546 4提升到2018年的0.570 4，年均變化0.011 3。這與環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線是一致的，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提高，大氣污染程度呈倒“U”型變化趨勢(shì)，而治理效果呈階段式“先降后升”的變化趨勢(shì)，表明長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果越來(lái)越好。

從截面上看（均值），長(zhǎng)三角各城市大氣污染治理效果截面差異顯著（圖2）。

圖2 長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果截面演變趨勢(shì)及波動(dòng)方差

從極值看，黃山市的大氣污染治理效果綜合指數(shù)最大（0.729 3），淮南最?。?.320 7），極差為0.408 6。采用系統(tǒng)聚類(lèi)方式對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市大氣污染治理效果進(jìn)行聚類(lèi)分析發(fā)現(xiàn)：41個(gè)城市大氣污染治理效果可分為五類(lèi)：淮安、安慶、連云港、衢州、鹽城、蚌埠、泰州、蕪湖、六安、宣城、宿遷、滁州、銅陵、池州、徐州、亳州屬于第一類(lèi)，綜合指數(shù)介于[0.5000，0.5800）；金華、合肥、南通、嘉興、無(wú)錫、溫州、紹興、寧波、揚(yáng)州、南京、湖州、常州、鎮(zhèn)江、上海、蘇州、杭州、臺(tái)州屬于第二類(lèi)，綜合指數(shù)介于[0.5800，0.6500）；舟山、黃山、麗水屬于第三類(lèi)，綜合指數(shù)高于0.6500；馬鞍山、淮北、宿州、阜陽(yáng)屬于第四類(lèi)，綜合指數(shù)介于[0.4300，0.5000）；淮南屬于第五類(lèi)，綜合指數(shù)低于0.430 0，其值為0.320 7?？梢钥闯?，第一類(lèi)、二類(lèi)城市處于大氣污染治理效果的中間水平，33個(gè)城市均位于此區(qū)間，大氣污染治理效果比較顯著，但仍有較大提升空間；第四類(lèi)、五類(lèi)城市處于大氣污染治理效果的較低水平，大氣污染治理效果不佳，需要公共部門(mén)加快大氣污染協(xié)同治理體系建設(shè)；第三類(lèi)城市處在大氣污染治理效果的較高水平，大氣污染治理效果較優(yōu)。第三類(lèi)、五類(lèi)城市大氣污染治理效果差距較大，原因在于黃山、舟山、麗水等城市的生態(tài)基礎(chǔ)較好，大氣污染治理響應(yīng)機(jī)制較為成熟，治理效率較高。而淮南在樣本考察期內(nèi)，起始年份大氣污染較嚴(yán)重，在長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中，承接了部分高能耗、高污染、高排放企業(yè)，影響了該市大氣污染治理效果。

為進(jìn)一步考察長(zhǎng)三角41個(gè)城市大氣污染治理效果的差異性，以41個(gè)城市大氣污染治理效果評(píng)估綜合指數(shù)方差（表5，圖2）來(lái)反映大氣污染治理效果的波動(dòng)情況。可以看出，2008年以來(lái)，長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市大氣污染治理效果均有一定程度的波動(dòng)，但波動(dòng)幅度不同。大氣污染治理效果波動(dòng)不明顯的城市包括：上海、南京、無(wú)錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、宿遷、杭州、湖州、嘉興、金華、臺(tái)州、舟山、合肥、蚌埠、淮南、淮北、安慶、黃山和池州。這些城市需加大污染治理力度。大氣污染治理效果波動(dòng)居中的城市包括：寧波、溫州、紹興、麗水、銅陵、阜陽(yáng)、滁州、六安和宣城，不同的是，寧波、溫州、紹興和麗水的大氣污染治理效果綜合指數(shù)在樣本考察期內(nèi)穩(wěn)步提升，而銅陵、阜陽(yáng)、滁州、六安和宣城的大氣污染治理效果綜合指數(shù)波動(dòng)下降，大氣污染治理水平區(qū)域差異顯著，需要加強(qiáng)城市間的交流與合作，實(shí)現(xiàn)資源要素的優(yōu)化配置，共筑生態(tài)屏障。大氣污染治理效果波動(dòng)明顯的城市包括：衢州、蕪湖、馬鞍山、宿州和亳州，帶有“先污染，后治理”的顯著特征。

分省市看（均值），樣本考察期內(nèi)，浙江省大氣污染治理效果最佳，其他地區(qū)高低次序?yàn)樯虾８哂诮K，而江蘇高于安徽，三省一市大氣污染治理效果的非均衡性特征明顯，且上海、浙江、江蘇高于長(zhǎng)三角均值，安徽低于長(zhǎng)三角均值（圖3）。

2009年以前，上海、浙江和江蘇大氣污染治理效果差距較小，而安徽大氣污染治理效果距長(zhǎng)三角平均水平仍有差距。2009—2017年，安徽大氣污染治理效果持續(xù)走低，與長(zhǎng)三角其他地區(qū)大氣污染治理效果的差距愈發(fā)明顯，可能的原因是安徽省經(jīng)濟(jì)總量落后于江蘇、浙江、上海，受粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式影響，重化工業(yè)比重過(guò)高，大氣污染環(huán)保投資力度不夠，區(qū)域間協(xié)同治理體系不完備等；浙江大氣污染治理效果呈波浪式上升，并在2015年趕超上海；江蘇大氣污染治理效果稍遜色于上海和浙江，總體上貼近于長(zhǎng)三角均值；上海大氣污染治理效果的波動(dòng)幅度不斷減小，整體優(yōu)于江蘇和安徽。2017以后，除上海之外，其他三省大氣污染治理效果都出現(xiàn)小幅提升，但區(qū)域間差距依然明顯。

圖3 長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果差異比較

2.子系統(tǒng)時(shí)空演變特征

對(duì)大氣污染治理效果綜合指進(jìn)行層次加總，得到大氣污染治理效果準(zhǔn)則層指數(shù)，取時(shí)序和截面均值，對(duì)大氣污染治理效果驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)五大子系統(tǒng)進(jìn)行縱橫向比較（圖4）。

圖4 長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理子系統(tǒng)時(shí)序演變特征

從時(shí)序上看，樣本考察期內(nèi)，長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果子系統(tǒng)指數(shù)大小排序?yàn)椋簤毫ο到y(tǒng)＞驅(qū)動(dòng)力系統(tǒng)＞響應(yīng)系統(tǒng)＞狀態(tài)系統(tǒng)＞影響系統(tǒng)。

壓力指數(shù)是負(fù)向指標(biāo)的線性加權(quán)，壓力指數(shù)越小，則大氣污染治理壓力越大。2008—2017年，壓力指數(shù)逐年下降，2018年，壓力指數(shù)上升，表明2008—2017年，大氣污染治理壓力逐年上升，到2018年，大氣污染治理壓力轉(zhuǎn)向緩解。

驅(qū)動(dòng)力指數(shù)呈逐年下降的波動(dòng)特征，表明長(zhǎng)三角區(qū)域能源清潔化利用取得一定成效，人們對(duì)優(yōu)質(zhì)大氣環(huán)境公共產(chǎn)品的強(qiáng)烈需求較空氣重度污染時(shí)期有所減弱，這是長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理取得階段性成效的體現(xiàn)。

響應(yīng)指數(shù)除2012年有所下降之外，整體呈平穩(wěn)增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，表明自2012年重度霧霾污染天氣爆發(fā)以來(lái)，地方政府積極響應(yīng)，運(yùn)用多項(xiàng)政策工具，積極治理大氣污染，取得了一定效果。

狀態(tài)指數(shù)呈“波浪式”升降變動(dòng)趨勢(shì)，由于大氣污染治理狀態(tài)指數(shù)是負(fù)向指標(biāo)的線性加權(quán)，狀態(tài)指數(shù)越小，則大氣污染狀態(tài)越嚴(yán)重，樣本考察期末污染狀態(tài)指數(shù)不斷降低，治理形勢(shì)依然嚴(yán)峻。

影響指數(shù)呈穩(wěn)步擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)，面對(duì)嚴(yán)峻的大氣污染防治形勢(shì)，地方政府積極行動(dòng)，取得了一定的成效，影響力呈穩(wěn)步擴(kuò)大的發(fā)展趨勢(shì)，但正向影響力提升幅度較小。

從截面上看，長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果壓力系統(tǒng)與驅(qū)動(dòng)力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)子系統(tǒng)的指數(shù)差距較大，各城市子系統(tǒng)指數(shù)差異比較明顯（圖5）。

圖5 長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理子系統(tǒng)截面演變特征

省級(jí)層面，樣本考察期內(nèi)，三省一市壓力系統(tǒng)指數(shù)均值大小次序?yàn)椋荷虾＃窘K＞浙江＞安徽，上海、江蘇、浙江大氣污染治理壓力較小，安徽大氣污染治理壓力最大；江蘇影響系統(tǒng)指數(shù)高于其他省市；而浙江驅(qū)動(dòng)力、狀態(tài)、響應(yīng)系統(tǒng)指數(shù)均高于上海、江蘇和安徽。

城市層面，黃山壓力系統(tǒng)指數(shù)居于首位，淮南、馬鞍山、淮北、銅陵、池州、衢州居于末尾，其余城市間壓力指數(shù)差距較小。無(wú)錫、常州、蘇州影響系統(tǒng)指數(shù)較高，宿遷、淮南、阜陽(yáng)、宿州、六安、亳州較低，其余城市分布較為集中。此外，五大子系統(tǒng)指數(shù)呈部分平行分布特征。如淮南大氣污染治理壓力、驅(qū)動(dòng)力、治理系統(tǒng)指數(shù)基本處于末尾，且狀態(tài)和響應(yīng)系統(tǒng)指數(shù)較其他城市并無(wú)顯著優(yōu)勢(shì)，多個(gè)子系統(tǒng)可能產(chǎn)生“乘數(shù)”效應(yīng)，加劇了大氣污染，增加了大氣污染治理難度，不利于區(qū)域大氣污染治理效果的提升。

四 影響因素識(shí)別

（一）模型設(shè)定

在測(cè)算和評(píng)估長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果的基礎(chǔ)上，借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果[19-23]，綜合選取可能對(duì)大氣污染治理效果產(chǎn)生影響的變量共9個(gè)：環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重、財(cái)政自給率、科技創(chuàng)新水平、廢氣治理設(shè)施數(shù)、對(duì)外開(kāi)放水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化水平、城鎮(zhèn)化水平和人口密度，衡量不同因素對(duì)大氣污染治理效果的影響程度，探尋提高大氣污染治理效果的最佳路徑。因此，以大氣污染治理效果綜合指數(shù)為被解釋變量，構(gòu)建多元回歸模型，并采用廣義最小二乘法（GLS）修正模型可能存在的異方差和自相關(guān)問(wèn)題，檢驗(yàn)上述因素對(duì)大氣污染治理效果是否存在促進(jìn)或抑制作用，模型如下：

式中：Yit為被解釋變量，即大氣污染治理效果綜合指數(shù)；α0是常數(shù)項(xiàng)；βk是變量系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，其他變量含義見(jiàn)下文所述。

（二）變量含義及數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.被解釋變量

以主成分分析法測(cè)量的長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果綜合指數(shù)（表5）作為被解釋變量，來(lái)反映大氣污染治理效果。

2.解釋變量

依據(jù)上文理論分析和長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理實(shí)際效果，對(duì)9個(gè)變量含義做如下闡述：環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重（tax）以消費(fèi)稅、資源稅、城建稅、車(chē)船稅、城鎮(zhèn)土地使用稅、耕地占用稅和環(huán)保稅之和占財(cái)政收入比重予以衡量；財(cái)政自給率（fin）以地方財(cái)政收入占財(cái)政支出比重來(lái)衡量；科技創(chuàng)新水平（tec）以專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量予以衡量；廢氣治理設(shè)施數(shù)（gas）采用廢氣治理設(shè)施具體數(shù)量來(lái)衡量政府在大氣污染治理方面的投入情況；對(duì)外開(kāi)放水平（open）采用各城市的實(shí)際利用外資金額占GDP比重來(lái)衡量；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp）選取人均GDP予以衡量；工業(yè)化水平（ind）以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重來(lái)衡量；城鎮(zhèn)化水平（urban）采用城鎮(zhèn)常住人口占常住總?cè)丝诒戎貋?lái)衡量；人口密度（pden）采用單位行政區(qū)域面積內(nèi)的人口數(shù)來(lái)衡量，反映各城市人口在地理空間上的集聚程度。

3.數(shù)據(jù)說(shuō)明

采用的2008—2018年長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市面板數(shù)據(jù)，來(lái)源于2009—2019年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江自然資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和41個(gè)城市統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報(bào)等官方統(tǒng)計(jì)資料，少量缺失值采用線性插值法處理，為確保數(shù)據(jù)穩(wěn)健性，對(duì)原始數(shù)據(jù)部分對(duì)數(shù)化處理，運(yùn)用Stata15.0估計(jì)參數(shù)。

（三）回歸結(jié)果分析

依據(jù)上文分析，運(yùn)用廣義最小二乘法可以解決模型的異方差帶來(lái)的估計(jì)誤差，修正變量自相關(guān)問(wèn)題，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 GLS回歸結(jié)果

對(duì)變量參數(shù)結(jié)果做如下分析。

從環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重來(lái)看，環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為-0.557 4，且在1%水平下顯著，表明環(huán)境保護(hù)稅占比高，并沒(méi)有促進(jìn)大氣污染治理效果的提升?？赡艿脑蚴牵环矫?，當(dāng)前環(huán)境保護(hù)稅的稅目種類(lèi)較少，就大氣污染物而言，未將揮發(fā)性有機(jī)物、二氧化碳等污染性氣體在征稅科目下列支，導(dǎo)致出現(xiàn)污染物排放的“替代效應(yīng)”，一些重污染企業(yè)不嚴(yán)格執(zhí)行減排要求，導(dǎo)致未列支污染物排放劇增，形成稅收扭曲，一定程度上削弱了環(huán)境保護(hù)稅在大氣污染治理上的協(xié)調(diào)作用；另一方面，稅務(wù)部門(mén)在環(huán)境保護(hù)稅的具體征收過(guò)程中，通過(guò)制定更精細(xì)化的污染物排放標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)高污染企業(yè)應(yīng)稅污染物排放進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，導(dǎo)致環(huán)境保護(hù)稅的征收成本增大，一定程度上影響了政府治理大氣污染的效率。因此，我們認(rèn)為環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重越高，越不利于大氣污染治理效果的提升。

從財(cái)政自給率來(lái)看，財(cái)政自給率反映地方政府財(cái)政收入占財(cái)政支出的比重，該變量對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為-0.236 8，且在1%水平下顯著，表明財(cái)政自給率越高，并不利于提升大氣污染治理效果。究其原因，財(cái)政分權(quán)體制下，地方政府為獲取更多的稅收收入，提高財(cái)政收入水平，壯大經(jīng)濟(jì)總量，通常會(huì)通過(guò)放松環(huán)境管制來(lái)吸引一些能帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重化工業(yè)，這些企業(yè)往往帶有高能耗和高排放特征，導(dǎo)致污染加劇，導(dǎo)致大氣污染治理壓力上升；地方政府依靠招商引資等行為促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)總量和財(cái)政收入的提高，而經(jīng)驗(yàn)研究表明，財(cái)政支出結(jié)構(gòu)通常存在結(jié)構(gòu)性偏向，即生產(chǎn)性支出比重較大，而環(huán)境治理等公共服務(wù)支出比例偏低，因此，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展也伴隨著環(huán)境污染加劇的問(wèn)題，加大了污染治理難度。故而，我們認(rèn)為財(cái)政自給率的提高，并未明顯提升大氣污染治理效果。

從環(huán)境保護(hù)稅占比與財(cái)政自給率的交互項(xiàng)來(lái)看，環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重和財(cái)政自給率的交互作用對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為0.119 7，且在1%水平下顯著，表明環(huán)境保護(hù)稅占比和財(cái)政自給率的提高，將有利于提升大氣污染治理效果?；谥袊?guó)不斷完善的財(cái)政分權(quán)體制以及分稅制改革實(shí)踐，整體財(cái)政收入不斷提高，確保中央將更多的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付資金用到環(huán)境治理上，且隨著環(huán)境保護(hù)稅的開(kāi)征，財(cái)稅政策對(duì)大氣污染治理的激勵(lì)協(xié)調(diào)作用得到有效體現(xiàn)。表現(xiàn)在：一方面，隨著縱向財(cái)政轉(zhuǎn)移支付比例和地方環(huán)境污染治理投資的增加，確保地方政府在治理大氣污染時(shí)，擁有充足的資金保障；另一方面，環(huán)境保護(hù)稅在約束企業(yè)嚴(yán)格執(zhí)行排污標(biāo)準(zhǔn)和激勵(lì)地方政府加強(qiáng)監(jiān)管方面，發(fā)揮了重要的協(xié)調(diào)作用。因此，我們認(rèn)為環(huán)境保護(hù)稅占比與財(cái)政自給率的交互作用，有利于提升大氣污染治理效果。

從科技創(chuàng)新水平來(lái)看，專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)量對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為0.004 7，表明專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)量的增加，能促進(jìn)大氣污染治理效果的提升，不過(guò)，計(jì)量結(jié)果未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，可能存在抽樣誤差，該變量正向影響的顯著性問(wèn)題，還有待更大的樣本加以驗(yàn)證。結(jié)合既有的經(jīng)驗(yàn)研究成果可知，較高的科技創(chuàng)新水平是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)力，更是推動(dòng)污染治理水平提升和加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要推手。近年來(lái)，以霧霾等細(xì)小顆粒物為特征的大氣污染痼疾難治，一方面囿于遲遲未能找到大氣重污染的成因，另一方面，有效的大氣污染治理技術(shù)有待更新。隨著京津冀區(qū)域大氣重污染成因被找到，利用先進(jìn)的科技手段，加快大氣污染治理進(jìn)程，提升空氣質(zhì)量，成為當(dāng)前迫切需要解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。因此，我們認(rèn)為科技創(chuàng)新水平越高，越有利于提升大氣污染治理效果。

從廢氣治理設(shè)施數(shù)來(lái)看，計(jì)量結(jié)果顯示，廢氣治理設(shè)施數(shù)對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為-0.026 6，且在1%水平下顯著，表明廢氣治理設(shè)施數(shù)量的增加，并沒(méi)有顯著推動(dòng)大氣污染治理效果的提升。究其原因，可能存在經(jīng)濟(jì)學(xué)上的規(guī)模報(bào)酬遞減效應(yīng)，體現(xiàn)在：當(dāng)前投入的廢氣治理設(shè)施，雖然規(guī)模大，數(shù)量多，且運(yùn)行費(fèi)用和資本投入低，但廢氣治理設(shè)施科技含量低，使得廢氣治理效率低下，并未達(dá)到預(yù)期的大氣污染治理目標(biāo)；此外，在企業(yè)同政府博弈過(guò)程中，為追求利潤(rùn)最大化和成本最小化，存在高污染企業(yè)廢氣治理設(shè)施運(yùn)轉(zhuǎn)效率低下甚至設(shè)施不運(yùn)轉(zhuǎn)的情形，一定程度上形成了廢氣治理設(shè)施的浪費(fèi)，出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減現(xiàn)象。因此，我們認(rèn)為廢氣治理設(shè)施數(shù)量越多，可能不利于大氣污染治理效果的提升，但隨著科技創(chuàng)新水平的提升以及治理機(jī)制的改進(jìn)，這種不利局面有望改善。

從對(duì)外開(kāi)放水平來(lái)看，實(shí)際利用外資額占比對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為0.000 8，表明實(shí)際利用外資額占比越高，越有利于大氣污染治理效果的提升，但系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這是因?yàn)殚L(zhǎng)三角區(qū)域?qū)ν忾_(kāi)放機(jī)制靈活，對(duì)外開(kāi)放程度較高，且長(zhǎng)三角區(qū)域的外商投資企業(yè)環(huán)境準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)高，營(yíng)商環(huán)境較為透明，成熟的市場(chǎng)、健全的法制和暢通的國(guó)際交流，使得長(zhǎng)三角區(qū)域在應(yīng)對(duì)大氣污染治理時(shí)快速而高效，因而，對(duì)外開(kāi)放水平越高，越有利于提升大氣污染治理效果。

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)看，人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為0.006 5，且在1%水平下顯著，表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值的增加顯著促進(jìn)了大氣污染治理效果的提升，進(jìn)一步說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響大氣污染治理效果的重要因素。隨著長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷壯大以及“打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”的實(shí)施，各城市加大空氣污染治理力度，加速淘汰高污染、高能耗、高排放的工業(yè)企業(yè)，不斷降低各類(lèi)污染物排放量，提升長(zhǎng)三角區(qū)域環(huán)境承載力，增強(qiáng)大氣污染治理效果。從供給角度來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展使得大氣污染防控的技術(shù)手段得到進(jìn)一步優(yōu)化和升級(jí)，有利于提升大氣污染治理效率；從需求角度來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致人民生活水平提高，使得人們對(duì)改善空氣質(zhì)量有著更高的要求和期待，這成為長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理的長(zhǎng)效需求動(dòng)力。

從工業(yè)化水平來(lái)看，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為-0.139 5，且在1%水平下顯著，表明第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比的增加，不利于大氣污染治理效果的提升。這是因?yàn)?，一方面，長(zhǎng)三角區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)中重化工業(yè)占比較高，部分高污染產(chǎn)業(yè)仍是個(gè)別城市支柱性產(chǎn)業(yè)，導(dǎo)致長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染形勢(shì)依然嚴(yán)峻；另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和升級(jí)過(guò)程中，一些高能耗和高排放企業(yè)能源利用效率較低，急需加快產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程，推動(dòng)綠色化發(fā)展。因此，我們認(rèn)為工業(yè)化水平越高，越不利于大氣污染治理效果的提升。

從城鎮(zhèn)化水平來(lái)看，計(jì)量結(jié)果顯示，城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诒戎貙?duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為-0.031 2，表明城鎮(zhèn)化水平越高，越不利于空氣質(zhì)量的改善，但系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。可能的原因是長(zhǎng)三角區(qū)域交通便利，區(qū)域內(nèi)人口流動(dòng)性強(qiáng)，出現(xiàn)人口集聚的負(fù)外部性，加劇了大氣污染，但隨著經(jīng)濟(jì)水平提升，人們對(duì)優(yōu)質(zhì)空氣質(zhì)量的需求更大，會(huì)倒逼地方政府加快大氣污染治理進(jìn)程。體現(xiàn)在：一方面，城鎮(zhèn)化水平提高促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)集聚和工業(yè)集聚，進(jìn)一步提高了生產(chǎn)要素產(chǎn)出效率，也帶來(lái)較為突出的污染問(wèn)題；另一方面，計(jì)量結(jié)果系數(shù)不顯著，其原因可能是隨著人口集聚和人口素質(zhì)的提升，特別是新型城鎮(zhèn)化強(qiáng)調(diào)的“以人為本”的實(shí)施策略，使得人們對(duì)居住和生態(tài)環(huán)境提出更高的要求，促使政府加大廢氣治理投資和環(huán)保督察力度，從而推動(dòng)大氣污染治理。因此，城鎮(zhèn)化水平的提高會(huì)加劇大氣污染，隨著新型城鎮(zhèn)化的深入，則會(huì)促進(jìn)大氣污染治理效果的提升。

從人口密度來(lái)看，人口密度對(duì)大氣污染治理效果的影響系數(shù)為負(fù)-0.030 8，且在1%水平下顯著，表明單位行政區(qū)域面積內(nèi)的人口密度越高，越不利于大氣污染治理效果的提升，進(jìn)一步說(shuō)明人口密度與大氣污染治理效果之間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。隨著長(zhǎng)三角一體化戰(zhàn)略的貫徹實(shí)施，區(qū)域內(nèi)人口流動(dòng)更為頻繁，且人口凈流入的趨勢(shì)將不斷擴(kuò)大，人口密度進(jìn)一步提高，伴隨而來(lái)的是持續(xù)擴(kuò)大的生產(chǎn)規(guī)模、繁忙的交通流量以及快速增長(zhǎng)廢氣排放量，長(zhǎng)三角區(qū)域“熱島”效應(yīng)將更顯著，空氣污染存在持續(xù)加劇的可能。因此，我們認(rèn)為人口密度越高，越不利于大氣污染治理效果的提升。

五 結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

基于DPSIR框架，構(gòu)建大氣污染治理效果評(píng)估指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析方法，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域41個(gè)城市大氣污染治理效果進(jìn)行定量測(cè)評(píng)；基于多元回歸模型和廣義最小二乘法，識(shí)別影響長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果的關(guān)鍵因素，得到了如下結(jié)論。

（1）樣本考察期內(nèi)，長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果綜合指數(shù)呈“先降后升”的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，并聚類(lèi)為五個(gè)類(lèi)別，區(qū)域非均衡性特征顯著；省級(jí)層面上，浙江大氣污染治理效果綜合指數(shù)最大，安徽最小，上海和江蘇居中。

（2）子系統(tǒng)指數(shù)大小次序?yàn)椋簤毫χ笖?shù)＞驅(qū)動(dòng)力指數(shù)＞響應(yīng)指數(shù)＞狀態(tài)指數(shù)＞影響指數(shù)，且長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理呈現(xiàn)壓力逐年上升（2018年轉(zhuǎn)為下降）、驅(qū)動(dòng)力逐年下降、響應(yīng)水平平穩(wěn)增強(qiáng)、治理狀態(tài)“波浪式”升降和影響力逐步擴(kuò)大的不同演變特征。截面上，壓力系統(tǒng)和影響系統(tǒng)大氣污染治理效果差距較大，而驅(qū)動(dòng)力、響應(yīng)、狀態(tài)三大子系統(tǒng)差距較小。

（3）對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果影響因素的探究顯示，科技創(chuàng)新、對(duì)外開(kāi)放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境保護(hù)稅占比與財(cái)政自給率的交互項(xiàng)等均能提升大氣污染治理效果，而環(huán)境保護(hù)稅占財(cái)政收入比重、財(cái)政自給率、廢氣治理設(shè)施數(shù)、工業(yè)化水平、人口密度的作用相反。

（二）建議

本文的研究可為提升長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果，推動(dòng)長(zhǎng)三角區(qū)域生態(tài)綠色一體化和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)，提供針對(duì)性的改革思路和實(shí)施路徑，建議如下。

（1）推進(jìn)科技創(chuàng)新提速，加快成果轉(zhuǎn)化。前文實(shí)證結(jié)果表明科技創(chuàng)新水平與長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果之間呈正相關(guān)關(guān)系，而廢氣治理設(shè)施數(shù)的作用相反，進(jìn)一步表明廢氣治理設(shè)施科技含量低，會(huì)導(dǎo)致污染治理效率低下。那么，運(yùn)用科技創(chuàng)新成果驅(qū)動(dòng)大氣污染治理，顯然是提升治理效果的重要路徑。一方面，長(zhǎng)三角區(qū)域要加快科技創(chuàng)新進(jìn)程，促進(jìn)一大批新興科技創(chuàng)新成果問(wèn)世。鑒于科技創(chuàng)新投資周期長(zhǎng)、見(jiàn)效慢的特點(diǎn)，要求長(zhǎng)三角區(qū)域地方政府和企業(yè)注重科技創(chuàng)新研發(fā)投入，政府可在科技創(chuàng)新方面給予更多的預(yù)算傾斜，鼓勵(lì)企業(yè)引進(jìn)高端技術(shù)人才，進(jìn)行科技創(chuàng)新研發(fā)等基礎(chǔ)研究，推動(dòng)科技創(chuàng)新進(jìn)程，而企業(yè)通過(guò)不斷革新科技創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制，提高科技創(chuàng)新效率，促使發(fā)明和專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量大幅增長(zhǎng)。另一方面，長(zhǎng)三角區(qū)域要加快科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化速度，促進(jìn)污染治理“技術(shù)端”升級(jí)。如工業(yè)煙氣、揮發(fā)性有機(jī)工業(yè)廢氣和柴油機(jī)尾氣污染防治等技術(shù)，是否能提升長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果，則需結(jié)合實(shí)踐加快成果轉(zhuǎn)化速度，通過(guò)新興技術(shù)的加持，推動(dòng)長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理。

（2）深化能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。長(zhǎng)三角區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)和煤炭消費(fèi)占比較高，直接導(dǎo)致該區(qū)域污染物排放量居高不下，要實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化和高質(zhì)量發(fā)展美好愿景，仍需深入調(diào)整區(qū)域能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。第一，除了繼續(xù)貫徹國(guó)家節(jié)能減排政策，加強(qiáng)能源清潔利用和節(jié)約利用之外，還要結(jié)合長(zhǎng)三角區(qū)域能源資源稟賦和消費(fèi)需求，著力開(kāi)發(fā)利用新能源，推動(dòng)能源消費(fèi)模式向以可再生能源、清潔能源為主導(dǎo)的模式轉(zhuǎn)變，逐步降低對(duì)煤炭等化石能源的依賴程度，促進(jìn)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)更加合理化。第二，近年來(lái)的改革開(kāi)放實(shí)踐，長(zhǎng)三角區(qū)域已部分實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移目標(biāo)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到了一定的優(yōu)化，但在一體化戰(zhàn)略目標(biāo)下，長(zhǎng)三角區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還需從結(jié)構(gòu)合理向更高質(zhì)量轉(zhuǎn)變，這就需要實(shí)施產(chǎn)業(yè)綠色升級(jí)。一方面，長(zhǎng)三角區(qū)域地方政府可通過(guò)擴(kuò)大綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)規(guī)模，為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)綠色化“加碼”；另一方面，通過(guò)綠色科技創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化利用，作為產(chǎn)業(yè)綠色升級(jí)的“催化劑”，從而提高長(zhǎng)三角區(qū)域產(chǎn)業(yè)綠色化水平。

（3）推進(jìn)財(cái)政合作，強(qiáng)化稅收協(xié)調(diào)。依據(jù)前文計(jì)量分析結(jié)果，環(huán)境保護(hù)稅占比與財(cái)政自給率的交互作用顯著提升長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理效果。為打贏污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)，長(zhǎng)三角區(qū)域地方政府之間可加強(qiáng)財(cái)政合作，強(qiáng)化環(huán)境保護(hù)稅在大氣污染治理中的協(xié)調(diào)作用。一方面，在長(zhǎng)三角聯(lián)防聯(lián)控共享機(jī)制內(nèi)，不斷創(chuàng)新大氣污染治理機(jī)制，總結(jié)和效仿新安江水資源保護(hù)和環(huán)境治理模式，建立和完善長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染治理財(cái)政合作機(jī)制，嘗試在財(cái)政實(shí)力較強(qiáng)的城市和財(cái)政基礎(chǔ)薄弱的城市之間試點(diǎn)橫向財(cái)政轉(zhuǎn)移支付，緩解大氣污染治理的資金壓力，優(yōu)化長(zhǎng)三角區(qū)域大氣污染協(xié)同治理機(jī)制，推動(dòng)大氣污染治理效果提升。另一方面，完善環(huán)境保護(hù)稅法，將揮發(fā)性有機(jī)物和二氧化碳等危害人體健康或生態(tài)環(huán)境的污染物統(tǒng)一納入環(huán)境保護(hù)稅征收范圍，倒逼高污染企業(yè)嚴(yán)格執(zhí)行排污標(biāo)準(zhǔn)，提高減排水平，強(qiáng)化環(huán)境保護(hù)稅的協(xié)調(diào)作用。