顧及跨域影響的省域大氣環(huán)境治理效率分析

胡石元 賀 妍 唐 旭 趙 林 耿 紅

1武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢，430079

2武漢大學(xué)地理信息系統(tǒng)教育部重點實驗室，湖北 武漢，430079

3武漢大學(xué)數(shù)字制圖與國土信息應(yīng)用工程國家地理信息局重點實驗室，湖北 武漢，430079

2014年國務(wù)院正式印發(fā)《大氣污染防治行動計劃實施情況考核辦法（試行）》（以下簡稱“考核辦法”）［1］，對各省區(qū)級政府的大氣環(huán)境治理工作進行績效考核。當(dāng)前我國的相關(guān)工作尚處于探索階段［2］。從“排放源頭、治理措施和結(jié)果狀態(tài)”的系統(tǒng)關(guān)系來看，現(xiàn)階段大氣環(huán)境治理績效評價主要包括3種方法思路：一是以大氣環(huán)境狀況為直接指標(biāo)的黑箱評價思想，以反映空氣污染物濃度的PM2.5、PM10計算空氣質(zhì)量指數(shù)及其年均指標(biāo)下降比例等作為早期治理效率評價［3］和采用文獻［1］的考核指標(biāo)；二是運用變異系數(shù)法［4］、模糊綜合評判法［5］、主成分分析法［6］、回歸分析［7］等方法線性度量排放管理、污染治理對大氣環(huán)境的雙向影響，進而評價治理貢獻；三是借 鑒 壓 力-狀 態(tài)-響 應(yīng)（pressure-state-response，PSR）系統(tǒng)動力學(xué)模型，構(gòu)建了大氣環(huán)境PSR［8，9］及拓展“狀態(tài)-趨勢”的S-T（state-trend）分析框架［10］等，以此為基礎(chǔ)度量治理效率。這些研究多數(shù)將評價區(qū)域大氣環(huán)境作為一個封閉系統(tǒng)，忽略了空氣污染跨域影響［11］的客觀事實，不利于定量分析污染排放和提升地方治理積極性。

綜上所述，本文在PSR框架基礎(chǔ)上構(gòu)建影響大氣環(huán)境的指標(biāo)體系，利用DEA（data envelopment anaylysis）模型分析排放壓力P和治理措施R兩類輸入變量對省級區(qū)域的大氣環(huán)境狀況S的影響貢獻度量治理效率，再根據(jù)其異常狀況及指標(biāo)空間相關(guān)性特征甄別分析各單元大氣環(huán)境的治理真實效率，并以2014—2017年31個省級行政區(qū)的數(shù)據(jù)進行了實例驗證。

1 大氣環(huán)境治理效率分析方法

1.1 大氣環(huán)境治理效率的關(guān)系界定

1.1.1 大氣環(huán)境的PSR關(guān)系

環(huán)境系統(tǒng)的PSR模型描述了人類經(jīng)濟社會活動對環(huán)境造成的排放壓力P、人類為避免環(huán)境惡化采取的治理措施R和前兩者綜合作用下的環(huán)境狀況S等三維變量之間的因果驅(qū)動關(guān)系［12］。壓力P、響應(yīng)R與狀態(tài)S變量有如下解釋：①P表示區(qū)域內(nèi)人類社會經(jīng)濟活動或其他自然地理現(xiàn)象向空氣中排放廢物量，是造成大氣污染的根源，但由于季風(fēng)、地形和溫度等因素導(dǎo)致大氣環(huán)流，區(qū)域大氣污染物存在向鄰域溢出或鄰域輸入（記為ΔP）；②R表示人類通過節(jié)能減排、設(shè)備凈化、植被恢復(fù)等治理措施降低污染排放量來改善大氣狀況；③S表示在P和R增減綜合作用下的區(qū)域大氣環(huán)境狀況，受ΔP影響的狀態(tài)改變值記為ΔS。

1.1.2 大氣環(huán)境治理效率的定義

一般意義的效率是對投入與產(chǎn)出關(guān)系的評價和測度，關(guān)注的是資源配置的有效性或投入產(chǎn)出的經(jīng)濟性等問題［13］。大氣環(huán)境治理效率則是反映在減排（使P減少）和降污（使S增加）兩方面的大氣環(huán)境治理措施R解決污染問題的有效程度［14］?？蓮腟指標(biāo)與環(huán)境容量的差距、或P和R兩類指標(biāo)對S的貢獻來綜合度量。

由于空氣污染跨域輸入、輸出指標(biāo)ΔP及其造成區(qū)域空氣質(zhì)量影響的ΔS難以調(diào)查測度，基于區(qū)域大氣環(huán)境真實關(guān)系E 1=F（P，R，S-ΔS）或E 2=F（P+ΔP，R，S）進行治理效率的評價不現(xiàn)實。因此，從數(shù)據(jù)可獲得性的角度，基于不完備對應(yīng)關(guān)系E=F（P，R，S）分析大氣環(huán)境的系統(tǒng)關(guān)系、并甄別ΔS對空氣質(zhì)量狀態(tài)S的影響，以此進行真實治理效率的定量分析是唯一可行的評價途徑。

1.1.3 大氣環(huán)境的PSR描述指標(biāo)

參考已有研究［15-17］，分別選取區(qū)域內(nèi)的7項污染物排放統(tǒng)計指標(biāo)［15］度量“壓力P”，從污染物排放控制角度選取3項指標(biāo)［16］度量“響應(yīng)R”，選取涵蓋PM10、PM2.5濃度指標(biāo)的空氣優(yōu)良天數(shù)比率來度量“狀態(tài)S”［17］。指標(biāo)體系如表1所示。

1.2 大氣環(huán)境治理效率的DEA模型

大氣環(huán)境治理效率的系統(tǒng)關(guān)系E=F（P，R，S）可以看作以P、R為自變量，S為因變量的函數(shù)?？紤]各個區(qū)域單元的關(guān)系有以下特征：①由于空氣跨域影響ΔP有正負，故S中包含的ΔS則亦有負正之分；②自變量P｛pi｝、R｛r j｝對因變量s1的貢獻或影響的權(quán)重不一致。

對此，本文選擇能自動賦權(quán)減少主觀因素影響［18］、不受量綱影響［19］、不需預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系即可進行相對效率評價［20］的DEA模型，借鑒其在區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)［21］、環(huán)境管理［22］等相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用思路，構(gòu)建基于表1大氣環(huán)境PSR關(guān)系的DEA模型來度量大氣環(huán)境治理的相對效率，并依據(jù)效率結(jié)果甄別ΔP的影響ΔS。

表1 大氣環(huán)境的PSR系統(tǒng)指標(biāo)Table 1 Index System of PSR for Air Quality

1.3 大氣環(huán)境治理效率的分析過程

應(yīng)用ArcGIS和Max DEA Pro 6軟件工具進行大氣環(huán)境治理效率的分析，包括以下4個步驟。

1）效率評價數(shù)據(jù)庫建立。利用ArcGIS和Personal-database格式文件AQCE.mdb，建立包含區(qū)域代碼（Key）、區(qū)域名稱等字段的面圖層Unit，存儲u個評價區(qū)域的多邊形；建立包含區(qū)域代碼（Key）、區(qū)域名稱、年份、11個輸入變量（pi和r j）、1個輸出變量（s1）以及技術(shù)效率、PRS關(guān)系類型、效率類型等字段的屬性表Attri，存儲各評價區(qū)域的年度截面信息。其中Unit與Attri通過Key實現(xiàn)圖形和屬性的鏈接。

2）DEA模型的效率計算。將屬性表Attri數(shù)據(jù)分年度導(dǎo)入MaxDEA Pro 6軟件，計算各決策單元（decision making unit，DMU）年度截面的效率值E，并判定效率類型（E≥1有效/E＜1無效），按時序統(tǒng)計各區(qū)域單元治理效率的變化趨勢［23-25］。

3）PRS關(guān)系類型的劃分。以各截面區(qū)域單元的變量平均值為界限，將P、S、R分別劃分為“+/－”兩類，其中類型“+”為排放（P）少、措施（R）多、狀況（S）好，類型“－”則反之。根據(jù)區(qū)域單元三元組｛P，R，S｝類型組合將PRS關(guān)系分為如表2所示的8類，每類存在綜合效率值E≥1或E＜1兩種狀態(tài)。

4）效率的跨域影響甄別?；赑SR模型三者的關(guān)系，甄別跨域影響效率的步驟如下：①如果區(qū)域單元為狀態(tài)類別2：“排放（P）少、措施（R）多、狀況（S）差”，可推斷其大氣環(huán)境狀況S的跨域影響ΔP＞0，即ΔS＜0；②如果區(qū)域單元為狀態(tài)類別7：“排放（P）多、措施（R）少、狀況（S）好”，可推斷其大氣環(huán)境質(zhì)量S的跨域影響ΔP＜0，即ΔS＞0；③以狀態(tài)類別2和狀態(tài)類別7的區(qū)域單元為初始中心，根據(jù)P值與鄰域P值大小，判斷鄰域的ΔP正負；④根據(jù)各評價單元ΔP與ΔS關(guān)系，綜合分析跨域影響對模型計算效率E的正負影響，由此可推斷出傳統(tǒng)方法評價結(jié)果的異常。

效率計算與分析過程的數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 大氣環(huán)境治理效率計算分析的過程數(shù)據(jù)Table 2 Process Data of Air Quality Control Efficiency Calculation and Analysis

2 實例驗證

2.1 研究范圍與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文選擇2014—2017年31個省級行政區(qū)的數(shù)據(jù)為實例進行研究。其中，排放壓力P（p1～p7）和響應(yīng)措施R（r1～r3）指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和各省級行政區(qū)統(tǒng)計年鑒；大氣狀況指標(biāo)S（s1）相關(guān)數(shù)據(jù)來源于各省級行政區(qū)統(tǒng)計年鑒及環(huán)境狀況公報；參與計算的土地、人口指標(biāo)數(shù)據(jù)則通過EPS（economy prediction system）全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫［26］采集獲取。

建立數(shù)據(jù)庫后，對31個省級行政區(qū)劃單元的指標(biāo)消除量綱后加和，分別繪制2014—2017年的P、R、S分布圖，如圖1所示。

圖1 2014—2017年省域大氣環(huán)境PSR狀況Fig.1 State of Provincial Air Quality in 2014 to 2017

2.2 治理效率的計算結(jié)果

1）治理效率結(jié)果。對31個省級行政區(qū)2014—2017年的實例數(shù)據(jù)計算處理，得到各年治理效率結(jié)果，效率分布曲線如圖2所示。

圖2 2014—2017年省域大氣環(huán)境治理效率E分布曲線Fig.2 E Distribution Curve of Provincial Air Quality Control Efficiency in 2014 to 2017

2）關(guān)系類型結(jié)果。對31個省級行政區(qū)2014—2017年的三元組｛P，R，S｝分別進行分類。關(guān)系類型結(jié)果統(tǒng)計如圖3所示。

圖3 2014—2017年省域大氣環(huán)境PRS關(guān)系類型Fig.3 T ypes of Provincial Air Quality PRS Relationships in 2014 to 2017

3）跨域影響特征結(jié)果。綜合2014—2017年31個省級行政區(qū)的PRS關(guān)系類型及鄰域確定跨域ΔP的影響特征。

2.3 評價結(jié)果分析與討論

2.3.1 PSR系統(tǒng)指標(biāo)分析

圖1的2014—2017年31個省級行政區(qū)PSR指標(biāo)特征統(tǒng)計如下：

1）排放壓力（P）指標(biāo)，P（－）類型的區(qū)域單元頻次為42，占總頻次近1/3，大氣排放總體形勢依舊嚴峻。4年中單位排放均高于平均值的有河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、貴州、陜西、青海、寧夏和新疆9個省級行政區(qū)。其中河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江和陜西主要源于工業(yè)和冬季采暖排放量大；貴州、青海和寧夏則是因能源清潔利用程度較低，造成單位工業(yè)和生活排放較大；新疆則是生活排放較大。

2）響應(yīng)措施（R）指標(biāo)，4年中R（－）類型頻次最多，且R與各省域的經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)出一定的正相關(guān)性。其中北京、天津、上海、浙江、江蘇和廣東等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)治理投入R較高，江西、貴州和西藏等經(jīng)濟相對滯后地區(qū)R治理投入較少。

3）大氣環(huán)境狀況（S）指標(biāo)，含S（+）類型多于S（－）類型，全國總體的大氣狀況較好。S較高的省域集中于南部沿海，如浙江、福建、廣東、廣西和海南等。S較低的省域主要位于華北平原及其周邊，如北京、天津、河北、山西和山東等。大部分省域在治理期S保持增長態(tài)勢，說明各省域在治理期內(nèi)不斷加強大氣生態(tài)保護措施。

2.3.2 PRS關(guān)系類型分析

圖3為2014—2017年31個省級行政區(qū)的PRS關(guān)系類型，統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 PRS關(guān)系類型頻次Table 3 Frequency of PRS Relationship Types

根據(jù)大氣環(huán)境治理系統(tǒng)指標(biāo)的相互關(guān)系，將PRS關(guān)系類型分為符合邏輯推理、邏輯推理矛盾和邏輯推理不確定3類，各類型情況如下。

1）符合邏輯推理的類型，共29頻次。包括類型1、類型8兩類。其中：類型1（+，+，+）為“排放少、措施多、狀況好”，總頻次為15，涉及浙江、廣東和海南等；類型8（－，－，－）為“排放多、措施少、狀況差”，總頻次為14，涉及河北、山西、陜西和新疆等。

2）邏輯推理矛盾的類型，共30頻次。包括類型2、類型7兩類。其中：類型7（－，－，+）為“排放多、措施少、狀況好”，總頻次為11，包括內(nèi)蒙古、貴州、甘肅和青海，自身ΔP＜0，是鄰域ΔP＞0的輸出中心。類型2（+，+，－）為“排放少、措施多、狀況差”，總頻次為19，包括北京、天津、山東、吉林、遼寧、河南、江蘇和上海，自身ΔP＞0，是ΔP＜0鄰域的輸入?yún)^(qū)域。

3）邏輯推理不確定類型，共65頻次。包括類型3、類型4、類型5和類型6共4類，其中：類型3（+，－，+）為“排放少、措施少、狀況好”，總頻次為35，涉及西藏、四川、重慶、云南、廣西、湖北、湖南、安徽、福建和江西等；類型4（+，－，－）為“排放少、措施少、狀況差”，總頻次為13，涉及河南、湖北、安徽和遼寧等；類型5（－，+，+）為“排放多、措施多、狀況好”，總頻次為8，主要為黑龍江；類型6（－，+，－）為“排放多、措施多、狀況差”，總頻次為9，主要包括寧夏和山東。

2.3.3 效率跨域影響分析

邏輯推理矛盾的類型2和類型7的頻次高達30，說明這兩類省級行政區(qū)的大氣環(huán)境治理結(jié)果受跨域輸出影響顯著。如表4所示，引入空間相關(guān)性模型，運用全局Moran′sI指數(shù)和Local Moran′sI指數(shù)對S進行空間相關(guān)性測算，將4期S的截面數(shù)據(jù)（2014年、2015年、2016年、2017年）代入得到的全局Moran′sI指數(shù)均通過99%的置信度檢驗。運用局部Local Moran′sI指數(shù)和LISA集聚圖清晰呈現(xiàn)各省級行政區(qū)形成的集聚區(qū)，4期截面數(shù)據(jù)的LISA集聚圖主要呈現(xiàn)出高-高聚集和低-低聚集兩種集聚類型。高-高集聚區(qū)主要位于南部沿海各省級行政區(qū)，低-低聚集主要以北京、天津、河北、山西、河南和山東為中心，并且呈現(xiàn)向東南延伸的趨勢。

表4 大氣環(huán)境狀況的全局Moran's ITable 4 Moran′s I of Atmospheric Environment

由類型2和類型7的省級行政區(qū)為輸入、輸出中心，結(jié)合現(xiàn)狀數(shù)據(jù)p值和空間相關(guān)性結(jié)果，同時考慮與大氣污染密切相關(guān)的氣候、地理環(huán)境等因素［27］，判定大氣的擴散集聚路徑，按照鄰域空間相關(guān)性進行跨域影響的分析。

1）類型7的省級行政區(qū)污染物濃度高，狀態(tài)S較好的原因是空間擴散致鄰域，ΔP＞0。主要輸出路徑有：①內(nèi)蒙古→遼寧、吉林，4年中內(nèi)蒙古的排放壓力P值高，因海拔較高和風(fēng)沙揚塵向遼寧和吉林輸出污染物，但由于受大興安嶺阻隔，對黑龍江影響??；②甘肅、青?！拇ā貞c，甘肅和青海位于我國第二海拔階梯，與相鄰的四川高差大，污染物擴散至盆地易聚集，緊鄰四川的重慶西部也受到影響，ΔP＞0；③貴州→湖南、廣西，貴州位于云貴高原東北部，污染物易向鄰域海拔低的湖南、廣西轉(zhuǎn)移，而海拔較高的云南影響小。

2）類型2省域污染物濃度低，狀態(tài)S較差的原因是鄰域擴散輸入致自身ΔP＞0。主要輸入路徑有：①遼寧、吉林←河北、內(nèi)蒙古，近幾年東北工業(yè)生產(chǎn)活動大為減少，污染較華北平原輕，因此受內(nèi)蒙古的擴散輸出影響外，遼寧、吉林還受緊鄰的河北污染輸出影響；②北京、天津←河北←山西，北京、天津、河北與山西同屬于大陸季風(fēng)氣候區(qū)，其中，處于上風(fēng)向的山西是煤炭生產(chǎn)和消耗大省，排放壓力P值高，河北、北京和天津地區(qū)受其污染擴散影響；③上?！?、安徽、江蘇←山東、河南←河北，因華北平原和長江中下游平原之間地勢平坦、無山脈阻隔，山西、河北的高濃度污染物沿路徑方向擴散直至上海，污染擴散ΔP梯度遞減，而秦嶺、南嶺分別阻斷了向湖北和重慶、廣州和福建的上游向污染擴散；④新疆、內(nèi)蒙古、甘肅、陜西、山西等北方地區(qū)冬季供暖的污染排放，因西伯利亞和蒙古一帶高壓控制的西北風(fēng)和北風(fēng)加重鄰近的北京、天津的污染外，也使得東南部省域的大氣輸入ΔP＞0。

綜上所述，由于受到污染輸入的影響，有14個ΔP＞0的省級行政區(qū)：吉林、遼寧、北京、天津、山東、河南、安徽、湖北、江蘇、上海、四川、重慶、湖南和廣西。受到污染輸出影響，有7個ΔP＜0的省級行政區(qū)：內(nèi)蒙古、河北、山西、山東、甘肅、青海和貴州。

2.3.4 治理效率結(jié)果分析

總計124個單元頻次中，模型效率E≥1的有效頻次為66，E＜1的無效頻次為58。其中受ΔP的影響統(tǒng)計如下。

1）ΔP＞0，致使省域大氣狀況變差及ΔS＜0，模型效率E低于實際效率。涉及2014年的四川、重慶、北京、天津、吉林、遼寧和山東［28］；2015年包括全部受到污染輸入影響的14個省級行政區(qū)；2016年包括剔除北京和山東受到污染輸入影響的12個省級行政區(qū)；2017年包括剔除廣西和山東受到污染輸入影響的12個省級行政區(qū)?？傆?8個無效（E＜1）頻次中，受到污染輸入影響的頻次為39，占比67.2%。

2）ΔP＜0，致使省域大氣狀況變好及ΔS＞0，模型效率E高于實際效率。涉及2014年的青海、甘肅、內(nèi)蒙古、山西和河北；2015年的青海、甘肅、貴州、內(nèi)蒙古、山西和河北；2016年的內(nèi)蒙古、山西、河北、貴州和山東；2017年的青海、內(nèi)蒙古、山西、河北、貴州和山東?？傆?6個有效（E≥1）頻次中，受影響的頻次為20，占比30.3%。

3）新疆、西藏、寧夏、云南、廣東、海南、福建、浙江、江西和黑龍江等10個省級行政區(qū)的模型效率E受ΔP的影響小，基本上與實際效率相符。

2.3.5 治理措施改進建議

從最近2017年評價結(jié)果可知，目前我國大氣環(huán)境治理及績效考核工作中仍存在較多不足，本文提出以下改進建議：①浙江、廣東、海南和吉林為類型1，治理工作最優(yōu)，應(yīng)持續(xù)保持優(yōu)勢。②黑龍江以及寧夏、山東分別屬于“排放多、措施多”的類型5和類型6，污染排放較大，改進治理措施從源頭的負向排放減少效果最為顯著，要調(diào)節(jié)能源消費結(jié)構(gòu)，改進能源消費制度，嚴格控制工業(yè)和生活的煤炭消費總量，明確生態(tài)補償制度，提高污染排放成本，并合理制定響應(yīng)措施。③湖北、湖南、廣西、四川、重慶、江西、云南、西藏、甘肅、福建以及遼寧、河南、安徽分別屬于“排放少、措施少”的類型3和類型4，治理措施配置不足阻礙了治理效果，應(yīng)因地制宜設(shè)計治理計劃，完善環(huán)境績效審計，運用差異化的考核獎懲手段推動治理工作，引進先進的清潔生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，降低有害物質(zhì)的排放。④河北、山西、陜西、新疆為類型8，各方面狀況都較差，除在排放和措施工作上改善外，還應(yīng)宣傳倡導(dǎo)全民參與環(huán)保，提高整體環(huán)保意識。⑤針對受跨域影響顯著的省級行政區(qū)，包括含內(nèi)蒙古、貴州和青海的類型2，含北京、天津、江蘇和上海的類型7，其在治理的頂層設(shè)計上應(yīng)打破行政區(qū)域限制，各地聯(lián)動、全民共治，以重點污染區(qū)域為核心，協(xié)同規(guī)劃制定大氣治理計劃，遏制污染擴散趨勢，共同推動大氣環(huán)境質(zhì)量改善。

3 結(jié)束語

空氣污染的跨域影響會對區(qū)域大氣環(huán)境的治理效率產(chǎn)生影響。本文基于PSR系統(tǒng)機理和跨域理論構(gòu)建的大氣環(huán)境治理效率的DEA模型，計算與分析了31個省級行政區(qū)在《大氣污染防治行動計劃》期間的大氣環(huán)境治理效率，結(jié)合現(xiàn)狀數(shù)據(jù)和效率變化對跨域影響大的省域進行類型甄別，并對各省域?qū)嶋H治理效率進行診斷，為切實提升大氣環(huán)境治理效率、改善大氣環(huán)境提供參考，具有一定的現(xiàn)實意義。針對跨域影響，結(jié)合DEA模型參數(shù)進行定量化的研究有待進一步拓展。