安徽省交通運(yùn)輸業(yè)對空氣污染的空間影響分析*

周瀚醇，張孝君

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，安徽 合肥 231141)

交通運(yùn)輸業(yè)在促進(jìn)城市空間擴(kuò)張、優(yōu)化城市活動空間、便捷居民出行的同時也帶來了空氣污染、道路擁堵、停車難等諸多問題，它們已然成為了影響人民群眾交通運(yùn)輸幸福感、獲得感的“痛點(diǎn)”。如何在交通運(yùn)輸領(lǐng)域打贏“污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)”特別是“藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”，做到減排治霾，就顯得至關(guān)重要。

梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，多數(shù)學(xué)者從城市化、能源結(jié)構(gòu)、交通模式、交通可達(dá)性等方面探討了交通行業(yè)與霧霾污染的關(guān)系： 眾多學(xué)者在研究交通行業(yè)與霧霾污染的關(guān)系時，將研究視角聚焦到能源結(jié)構(gòu)[1]、城市化[2]、交通模式[3]、交通可達(dá)性[4]等方面；還有部分學(xué)者研究了機(jī)動車限行政策對霧霾污染治理成效的影響[5-7]，以及公共交通、高鐵開通、共享出行等交通方式的改變對空氣污染的影響[8-11]?？臻g計(jì)量分析法[10]、貝葉斯估計(jì)法、社會網(wǎng)絡(luò)分析與連續(xù)雙重差分結(jié)合[12]等多種方法被廣泛運(yùn)用于相關(guān)空氣污染治理的研究中?？梢姡槍煌ㄟ\(yùn)輸和空氣污染的研究多數(shù)較為宏觀，關(guān)注全國層面的多，省域分析的少；研究“交通”的多，偏“運(yùn)輸”的少；衡量空氣污染用PM2.5的多，而我國目前納入空氣污染指數(shù)的項(xiàng)目為二氧化硫、氮氧化物和可吸入顆粒物或總懸浮顆粒物，同時將它們作為空氣污染物納入考慮的少。

以安徽省為研究對象，從公路交通運(yùn)輸業(yè)視角出發(fā)，采用安徽省2017-2021年面板數(shù)據(jù)，對安徽省空氣污染是否存在空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，并對其分布特征予以可視化構(gòu)圖，旨在構(gòu)建空間計(jì)量回歸模型，深度探究公路交通運(yùn)輸業(yè)如何影響空氣污染的空間分布，是否會加劇對空氣的污染？最后通過效應(yīng)分解量化探究公路交通運(yùn)輸業(yè)對空氣污染的影響程度。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)包括全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)和局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)。全局空間自相關(guān)分析常采用全局Moran’sI統(tǒng)計(jì)量，用以反映整個研究區(qū)域內(nèi)各個地域單元與鄰近地域單元之間的相似性。其計(jì)算公式為：

(1)

局部Moran’sI指數(shù)和Moran散點(diǎn)圖通常被用作“局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)”的可視化呈現(xiàn)，能更加直觀地反映局部地區(qū)是否存在變量集聚現(xiàn)象。其計(jì)算公式為：

(2)

式中，正的Ii表示一個高值被高值所包圍(高-高)或一個低值被低值所包圍(低-低)，負(fù)的Ii表示一個低值被高值所包圍(低-高)或者一個高值被低值所包圍(高-低)。

2.空間回歸模型

在空間效應(yīng)存在的條件下，通常所使用的OLS回歸往往存在缺失解釋變量的偏差，導(dǎo)致OLS參數(shù)估計(jì)有偏，故而需要建立空間計(jì)量回歸模型進(jìn)行處理。對于面板數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建具有空間和時間效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)廣義嵌套模型：

αt+εit

(3)

式中ρ、β、θ為特定參數(shù)，通過取值的不同，廣義空間模型可以變形為空間誤差模型(SpatialErrorModel，SEM)、空間滯后模型(SpatialLagModel,SLM)、空間杜賓模型(SpatialDurbinModel,SDM)等；εit為服從正態(tài)分布的擾動項(xiàng)；ci為空間特定效應(yīng)，αt為時間特定效應(yīng)，兩者在具體效應(yīng)處理的時候又分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種。區(qū)別兩種效應(yīng)的辦法是借助經(jīng)典Hausman檢驗(yàn)，看ci是否與Xit相關(guān)：如果兩者相關(guān)，則使用固定效應(yīng)；反之,則使用隨機(jī)效應(yīng)。

(二)變量選取與說明

安徽省2017—2021年各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自安徽省生態(tài)環(huán)境廳、《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》，并通過取對數(shù)消除變量異方差和共線性問題；數(shù)據(jù)處理采用ArcGis10.2,GeoDa,Matlab2013b等軟件。變量類型和定義說明見表1。

表1 變量說明

空氣污染物由氣態(tài)物質(zhì)、揮發(fā)性物質(zhì)、半揮發(fā)性物質(zhì)和顆粒物質(zhì)的混合物組成。根據(jù)現(xiàn)行空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，空氣污染物包括二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入顆粒物(PM2.5、PM10)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，選取2017—2021年三大空氣污染物的算數(shù)平均值作為被解釋變量“空氣污染物值”(安徽省自2015年開始完整統(tǒng)計(jì)三大空氣污染物值)。

核心解釋變量共有四個，分別為HW、PC、PA和GO。其中HW為公路里程數(shù)，是衡量交通運(yùn)輸業(yè)的重要指標(biāo)[13，14]。PC為私人車輛擁有量。2019年末，全省民用汽車擁有量為912.8萬輛，其中私人車輛為798.3萬輛[15]。汽車銷量尤其是民用汽車消費(fèi)的快速增長，直接導(dǎo)致含有上百種不同化合物的汽車尾氣排放至大氣層，對人體生命健康造成嚴(yán)重危害。PA和GO分別衡量公路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和公路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，從運(yùn)輸量與運(yùn)輸強(qiáng)度反映交通運(yùn)營情況，更能綜合反映交通運(yùn)輸業(yè)的規(guī)模和對空氣污染的排放強(qiáng)度[16]。

控制變量有四個，分別為pGDP、EL、HO、GR。pGDP為人均GDP，表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度。環(huán)境的變遷離不開經(jīng)濟(jì)發(fā)展，粗放式工業(yè)發(fā)展模式尤其是“高能耗、高污染”產(chǎn)業(yè)必然導(dǎo)致環(huán)境污染的加劇，低碳環(huán)保的經(jīng)濟(jì)增長模式有利于經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)同發(fā)展。EL為工業(yè)用電量，反映城市由于電力相比化石能源對空氣排放的污染程度更低，能在一定程度上體現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。HO代表房屋建筑施工面積。施工揚(yáng)塵是房屋建設(shè)施工活動中產(chǎn)生的粉塵顆粒物，在諸多環(huán)境污染源中，揚(yáng)塵對大氣造成的污染最難得到有效控制，引入該變量旨在檢驗(yàn)城市化推進(jìn)中建筑施工產(chǎn)生的揚(yáng)塵對空氣影響是否顯著。GR為城市綠化面積。由于園林綠化能維持空氣中碳氧平衡、隔音降噪、吸附并凈化有害氣體、調(diào)節(jié)氣候緩解熱島效應(yīng)，引入該控制變量后對空氣凈化效果進(jìn)行量化。

二、實(shí)證分析

(一)安徽省霧霾污染的空間分布特征

首先，對安徽省各地區(qū)空氣污染值進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)。選擇“基于空間距離權(quán)重矩陣”，得到如表2所示全局Moran’sI及描述性統(tǒng)計(jì)。2017—2021年各年空氣污染的全局Moran’sI均為正值，P值通過了1%水平下顯著性檢驗(yàn)(其中2017年、2021年在5%水平下顯著)，這意味著安徽省各地區(qū)間空氣污染在空間分布上存在顯著正相關(guān)性；繪制隨時間變化的Moran’sI趨勢圖(見圖1)，可以看出，各年份全局Moran’sI數(shù)值總體呈上升趨勢，表明空氣污染集聚程度在逐漸增強(qiáng)。

表2 2017—2021年安徽省空氣污染的Moran’s I

圖1 安徽省2017-2021年空氣污染的全局Moran’s I走勢

其次，對比2017年和2021年空氣污染“LISA集聚圖”(見圖2)發(fā)現(xiàn)，2017年安徽省空氣污染“高—高”集聚區(qū)僅有2個城市，至2021年已達(dá)5個城市，且均位于皖北地區(qū)，空氣污染呈明顯的集聚效應(yīng)。故在分析該省空氣污染形成的影響因素時，必須充分考慮空間地理因素及空氣污染的空間溢出效應(yīng)。

圖2 安徽省2017年、2021年空氣污染空間分布特征對比

(二)安徽省霧霾污染影響因素的回歸檢驗(yàn)

1．空間面板數(shù)據(jù)類型選擇判斷

Anselin[17]給出了基于Lagrange乘子檢驗(yàn)機(jī)制，用于判斷空間面板數(shù)據(jù)使用的模型類別。首先進(jìn)行傳統(tǒng)OLS回歸估計(jì)，然后計(jì)算SLM和SEM兩種模型的Lagrange乘數(shù)統(tǒng)計(jì)量。如果兩者均不顯著，則選擇最小二乘回歸法；如果其中之一顯著，則選擇顯著的統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的模型；如果兩者都顯著，則再根據(jù)穩(wěn)健的Lagrange即Robust LM-lag、Robust LM-error作進(jìn)一步判定。

其次，構(gòu)建空間距離權(quán)重矩陣。選取2017—2021年安徽省16個地級市空間面板數(shù)據(jù)，針對OLS面板數(shù)據(jù)和不同時空特定效應(yīng)分別進(jìn)行LM檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示：Hausman檢驗(yàn)中，其p值顯著為0，說明應(yīng)選擇固定效應(yīng)；LMlag和LMerr統(tǒng)計(jì)量顯示，混合OLS、空間固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)等三種模型均通過了相應(yīng)水平的LM檢驗(yàn)；從R-LMlag和R-LMerr統(tǒng)計(jì)量來看， SLM和SEM空間計(jì)量模型均通過檢驗(yàn)。依據(jù)LeSage和Pace[18]模型選擇路徑為“從具體到一般，再從一般到具體”。先選擇空間杜賓模型進(jìn)行分析，再通過Wald和LR檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型是否會退化為SLM或SEM空間計(jì)量模型。LR聯(lián)合檢驗(yàn)中空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)模型的p值均為0.000 0，意即需要考慮建立空間時間雙固定效應(yīng)模型。

表3 基于空間距離權(quán)重矩陣的空間診斷結(jié)果

2．回歸結(jié)果分析

在前述式(3)基礎(chǔ)上，結(jié)合表3的相關(guān)分析，選擇構(gòu)建具有更廣泛意義的空間杜賓模型來分析安徽省交通運(yùn)輸業(yè)對空氣污染的影響趨勢及程度：

(4)

式(4)中，W為空間權(quán)重矩陣，POit代表安徽省第i市在第t時期的空氣污染值，WlnPOit代表被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，反映各時期所有鄰接地區(qū)空氣污染對i地區(qū)空氣污染值的影響；WlnXit代表各解釋變量和控制變量的空間滯后項(xiàng)，反映各時期所有鄰接地區(qū)各自變量對i地區(qū)空氣污染的影響程度；β、θ、ρ為參數(shù)，當(dāng)θ=0時，空間杜賓模型退化為空間滯后模型；當(dāng)θ=-ρβ時，空間杜賓模型退化為空間誤差模型。分別構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的空間時間雙固定效應(yīng)杜賓模型，估計(jì)結(jié)果如表4所示。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示：第一，考慮了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤后，變量系數(shù)依然顯著；第二，表4第三部分中Wald和LR檢驗(yàn)均顯示拒絕空間杜賓模型退化為空間滯后模型或者退化為空間誤差模型，因此后續(xù)所有分析均建立在空間杜賓模型上。表4第二部分中模型修正后的R2和Log-likelihood值表明數(shù)據(jù)擬合結(jié)果良好?？臻g自相關(guān)系數(shù)ρ的P值顯著為0，意味著安徽省空氣污染存在明顯的空間溢出效應(yīng)，且周圍地區(qū)的空氣污染值每增加10%，本地的空氣污染將相應(yīng)增加4.529 0%。這也印證了圖2中空氣污染近五年來逐步呈現(xiàn)出“高—高”集聚趨勢的結(jié)論。

表4 基于面板數(shù)據(jù)的“空間時間雙固定效應(yīng)”杜賓模型

第三，在表4第一部分四個核心解釋變量中，私人車輛擁有量(PC)和運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量(GO)在5%和10%置信水平下對空氣污染的影響顯著為正。據(jù)《中國移動源環(huán)境管理年報(bào)(2020)》數(shù)據(jù)顯示，我國目前全國機(jī)動車保有量達(dá)3.48億輛[19]，已經(jīng)連續(xù)十年成為世界機(jī)動車產(chǎn)銷第一大國，機(jī)動車污染已成為我國大氣污染的重要來源，因此加大機(jī)動車污染防治力度迫在眉睫。公路里程數(shù)(HW)在1%的置信水平下能顯著降低空氣污染，這與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷不符?？赡艿慕忉尀?，安徽省在近年公路的修建和運(yùn)營中，不斷改進(jìn)新型路面材料、提升公路施工工藝，積極探索載重汽車按“計(jì)重模式”收通行費(fèi)模式，已取得初步成效。運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量(PA)雖和空氣污染正相關(guān)，但影響不顯著，這意味著客運(yùn)周轉(zhuǎn)量的上升并不必然導(dǎo)致空氣污染的加劇。以公路運(yùn)輸為例，貨物運(yùn)輸通常載重量較大且運(yùn)輸距離較長，通常使用柴油，相對較多使用汽油的客運(yùn)，貨運(yùn)的尾氣排放量及污染程度更甚。

第四，在4個控制變量中，代表能源結(jié)構(gòu)的工業(yè)用電量(EL)和城市綠化程度的綠化覆蓋面積(GR)，其系數(shù)為負(fù)且顯著。這說明一方面安徽省能源結(jié)構(gòu)總體正趨于優(yōu)化，在能源使用過程中逐漸用電力、水力、新能源等清潔能源代替污染較重的化石能源，但另一方面，皖北地區(qū)是安徽省傳統(tǒng)的重工業(yè)區(qū)，能源升級、更迭速度較慢，因而會呈現(xiàn)出圖2(b)中空氣污染“高—高”空間聚集特征。城市綠化覆蓋率高，已經(jīng)從過濾有害氣體、減少噪聲、調(diào)節(jié)氣候等方面顯著抑制了空氣污染。 房屋建筑施工面積(HO)雖正向影響空氣污染但不顯著?？赡艿脑蚴?，安徽省至2021年平均城鎮(zhèn)化率已逾56%，舊房改造與拆遷力度相較于前些年略低，新開工項(xiàng)嚴(yán)格按照環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行審批；此外，2015年新《環(huán)保法》的實(shí)施，更是針對各類建筑施工企業(yè)環(huán)境的污染排放行為提出了更高、更嚴(yán)的懲治要求。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、人均GDP(pGDP)的提高能降低空氣污染值。說明安徽省經(jīng)濟(jì)增長與空氣污染關(guān)系間的“拐點(diǎn)”已然出現(xiàn)，現(xiàn)進(jìn)入追求經(jīng)濟(jì)—環(huán)境高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展的綠色增長時期，但該影響尚不明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對降低空氣污染的作用機(jī)制仍有待進(jìn)一步提升。

第五，因“空間因素”的存在，周圍參數(shù)的變化也會影響本地空氣污染值。表4第一部分右側(cè)顯示：周圍地區(qū)的私人車輛擁有量(PC)、運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量(GO)、房屋建筑施工面積(HO)會對本地空氣污染產(chǎn)生顯著的正相關(guān)作用，說明汽車尾氣、建筑揚(yáng)塵等污染物會在大氣滿足一定的風(fēng)速、高程、溫度條件時向周邊擴(kuò)散，由此可以看出污染治理需要“群防群控”、建立應(yīng)急聯(lián)動機(jī)制。周邊城市工業(yè)用電量(EL)和城市綠化程度(GR)的提高同樣會顯著降低本地空氣污染，這表明，單獨(dú)區(qū)域在面對空氣污染時無法“獨(dú)善其身”，自身的節(jié)能減排、城市園林綠化建設(shè)會在時空上對周邊產(chǎn)生積極作用。值得一提的是，和前述“本地人均GDP提高未能顯著降低本地空氣污染”不同，周邊地區(qū)人均GDP(pGDP)的增長會顯著導(dǎo)致本地空氣污染下降。當(dāng)周邊經(jīng)濟(jì)增長達(dá)到一定程度時，當(dāng)?shù)卣畷诮?jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)、環(huán)境保護(hù)之間尋求平衡，將環(huán)境效益和社會效益擺在與經(jīng)濟(jì)效益同等重要位置來看待，使得本地環(huán)境治理受益于周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。周邊地區(qū)的高速公路里程(HW)和房屋建筑施工面積(GO)對本地空氣污染影響有限。

3．效應(yīng)分解

前述回歸結(jié)果定性地分析了各解釋變量對霧霾的影響變化趨勢，但在空間回歸模型里，各空間單元不再獨(dú)立，解釋變量對空氣污染的影響值并非簡單等于表4中β、θ等回歸系數(shù)，必須進(jìn)行效應(yīng)分解才能進(jìn)行定量分析?？傂?yīng)共分為兩部分：一部分為直接效應(yīng)，即解釋變量引起本地的空氣污染變化，這部分也包括“反饋效應(yīng)”，即對其他地區(qū)的影響又會反過來影響該地區(qū)，故而從數(shù)值上看，直接效應(yīng)等于空間杜賓模型系數(shù)與反饋效應(yīng)之和；另一部分為間接效應(yīng)，也即空間溢出效應(yīng)，用于度量“鄰近”地區(qū)某解釋變量對本地區(qū)空氣污染的影響。

結(jié)合表5可以看出，在空間地理權(quán)重矩陣下，公路里程數(shù)(HW)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為負(fù)，本、外地公路里程數(shù)每增加10%，空氣污染將分別減少1.46%和1.33%；私人車輛擁有量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，意味著本、外地私人車輛(PC)保有量每上升10%，本地空氣污染值將增加0.42%和0.21%；運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量(GO)的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)不明顯，表明該解釋變量每上升10%會引起空氣污染值增加0.15%；運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量(PA)的直接和間接效應(yīng)則均不顯著，說明客運(yùn)量的變化暫不對空氣污染有明顯作用。綜上可見，交通運(yùn)輸業(yè)中的私人車輛數(shù)、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量是造成安徽省空氣污染的重要原因，而公路里程能在一定程度上抑制空氣污染的加重。

表5 空間杜賓模型的效應(yīng)分解

三、結(jié)論與建議

使用2017—2021年安徽省16個地級市的面板數(shù)據(jù)，分析安徽省空氣污染的空間分布特征，并采用空間計(jì)量回歸模型重點(diǎn)研究交通運(yùn)輸業(yè)對空氣污染程度的影響，得到如下結(jié)論：第一，安徽省各地區(qū)的空氣污染在空間上呈正相關(guān)性；近5年來，空氣污染集聚程度在逐漸增強(qiáng)，“高—高”聚集區(qū)集中在皖北地區(qū)，“低—低”聚集區(qū)集中在皖南地區(qū)。第二，采用時空雙固定的空間杜賓模型(SDM)能更好解釋交通運(yùn)輸業(yè)對安徽省空氣污染的影響。第三，安徽省空氣污染值具有明顯的空間溢出效應(yīng)：周圍地區(qū)的空氣污染值每增加10%，本地的空氣污染將對應(yīng)增加4.529 0%。第四，從定性角度分析，交通運(yùn)輸業(yè)中的私人車輛擁有量、運(yùn)輸貨物周轉(zhuǎn)量因素與空氣污染顯著正相關(guān)，公路里程數(shù)的增加會抑制空氣污染，運(yùn)輸旅客周轉(zhuǎn)量對空氣污染的正向影響不明顯。周邊地區(qū)的公路里程數(shù)、私人車輛擁有量會對本地空氣污染狀況產(chǎn)生間接效應(yīng)。第五，從定量角度分析，本、外地公路里程數(shù)每增加10%，空氣污染將分別減少1.46%和1.33%；本、外地私人車輛(PC)保有量每上升10%，本地空氣污染值將對應(yīng)增加0.42%和0.21%；本地運(yùn)輸貨物量每上升10%，會引起空氣污染值增加0.15%；客運(yùn)量的變化暫不對空氣污染有明顯作用。第六，經(jīng)濟(jì)的增長、能源結(jié)構(gòu)的改善、綠化覆蓋面積的增加會減弱空氣污染程度，并和周邊地區(qū)形成聯(lián)動，有助于形成經(jīng)濟(jì)—環(huán)境—生態(tài)協(xié)同發(fā)展的增長模式。

根據(jù)以上結(jié)論提出如下建議：

第一，控制機(jī)動車數(shù)量、調(diào)整交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)能有效降低空氣污染問題。具體來說，在控制機(jī)動車數(shù)量方面，可以采用行政調(diào)控和市場調(diào)節(jié)相結(jié)合的方式：在行政調(diào)控方面，鼓勵新能源汽車代替?zhèn)鹘y(tǒng)車，在購買、置換、通行等方面予以優(yōu)惠；通過限購、限號出行、征收“柴油稅”等手段對高能耗汽車進(jìn)行限制；在市場調(diào)節(jié)方面，可以通過提高停車費(fèi)、征收擁堵費(fèi)、排污費(fèi)等手段增加車主成本，把治污引起的社會成本進(jìn)行轉(zhuǎn)嫁。采用雙管齊下措施倒逼企業(yè)技術(shù)進(jìn)步，支持企業(yè)按照標(biāo)準(zhǔn)化、節(jié)能化、清潔化要求，淘汰技術(shù)落后、高耗低效的運(yùn)輸裝備，加快運(yùn)輸裝備技術(shù)更新。在調(diào)整交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)方面，大力發(fā)展規(guī)?；⒓s化、網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)輸，注重發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)，鼓勵發(fā)展集裝箱多式聯(lián)運(yùn)，提升鐵路貨運(yùn)能力。

第二，根據(jù)公路在修建、運(yùn)營過程中產(chǎn)生空氣污染的不同原因，有針對性地完善污染治理機(jī)制。一方面，公路、房屋建設(shè)等建筑項(xiàng)目在修建過程中，對大氣質(zhì)量的影響主要源自施工期間產(chǎn)生的揚(yáng)塵，故可以在招投標(biāo)階段設(shè)置環(huán)境保護(hù)條款，竣工和交付使用階段進(jìn)行環(huán)境保護(hù)設(shè)施驗(yàn)收及環(huán)境后評價。另一方面，針對運(yùn)營過程中行駛車輛排放尾氣引起的空氣污染，可以通過對過往車輛“計(jì)重收費(fèi)”、加征排污費(fèi)等措施予以有效控制。

第三，推廣綠色出行理念、構(gòu)建生態(tài)城市是解決交通擁堵、大氣污染的重要方法。當(dāng)前人民群眾對美好生活空間的向往已經(jīng)從快節(jié)奏轉(zhuǎn)向連續(xù)、舒適的慢行環(huán)境。推廣綠色出行是轉(zhuǎn)變城市交通發(fā)展模式、建設(shè)綠色交通體系，增強(qiáng)城市可持續(xù)發(fā)展能力的重要契機(jī)。借鑒新加坡和中國香港地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)，加快城市“垂直綠化”建設(shè)，增加綠色出行系統(tǒng)供給，貫以生態(tài)理念布局城市自然環(huán)境，為城市居民提供更多的活動空間，使人們主動從車上走下來，達(dá)到既減少空氣污染，又能帶動城市發(fā)展的目的。