基于空間計(jì)量模型的京津冀城市群霧霾污染的影響因素研究

摘 要：在分析京津冀城市群霧霾現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，對(duì)京津冀城市群霧霾污染進(jìn)行了空間自相關(guān)檢驗(yàn)，運(yùn)用空間滯后和空間杜賓模型分析了霧霾污染的空間溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：京津冀城市群霧霾污染具有明顯的空間集聚特征，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、人均GDP低可增加霧霾污染物，而外商實(shí)際投資增加、綠化覆蓋率高以及平均氣壓和平均風(fēng)速高可減少霧霾污染。

關(guān)鍵詞：京津冀；霧霾污染；空間效應(yīng)；影響因素

中圖分類號(hào)：X513 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2024）08–0-03

京津冀城市群作為我國(guó)特大級(jí)城市群之一，特別是國(guó)家級(jí)新區(qū)雄安新區(qū)的設(shè)立，更加凸顯出京津冀城市群作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)核心區(qū)的重要性，同時(shí)，京津冀城市群也被定位于協(xié)同發(fā)展改革引領(lǐng)區(qū)、生態(tài)修復(fù)環(huán)境改善示范區(qū)[1]。但該區(qū)域也是中國(guó)生態(tài)環(huán)境最嚴(yán)重、大氣污染最集中的地區(qū)。《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》中指出要在生態(tài)環(huán)境協(xié)同治理方面率先突破，表明大氣污染問(wèn)題已經(jīng)引起政府、公眾的廣泛關(guān)注，京津冀三地共同出臺(tái)了《京津冀及周邊地區(qū)深化大氣污染控制中長(zhǎng)期規(guī)劃》，打破行政框架，共同治理霧霾污染[2]。

然而，這些措施并沒(méi)有從根本上扭轉(zhuǎn)霧霾污染的形勢(shì)。為此，研究京津冀城市群霧霾的時(shí)空分布、霧霾污染的影響因素對(duì)京津冀城市群大氣污染防控具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

中國(guó)科學(xué)院地理所方創(chuàng)琳研究員團(tuán)隊(duì)對(duì)此進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。劉海猛等[3]基于京津冀縣級(jí)數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量模型研究了京津冀霧霾污染的影響因素；崔學(xué)剛等[4]以京津冀城市群13個(gè)地級(jí)以上城市為例，研究了環(huán)境規(guī)制對(duì)城市生態(tài)環(huán)境的影響；王振波等[5]以2000—2015年京津冀城市群面板數(shù)據(jù)為研究樣本，構(gòu)建了“壓力—狀態(tài)—響應(yīng)（PSR）”城市群生態(tài)安全指標(biāo)體系，對(duì)京津冀生態(tài)安全進(jìn)行了評(píng)價(jià)。此外，王一辰等[6]利用京津冀2006—2015年13個(gè)城市面板數(shù)據(jù)利用ARCGIS軟件對(duì)霧霾的影響因素進(jìn)行了研究。

1 模型構(gòu)建和變量選擇

1.1 模型構(gòu)建

空間計(jì)量方法能夠克服傳統(tǒng)計(jì)量方法的不足，把變量的空間變量納入模型，空間計(jì)量模型包括空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）以及后續(xù)發(fā)展的包含解釋變量空間滯后項(xiàng)的空間杜賓模型（Spatial Dubin Model，SDM）等形式。

1.2 變量選擇

變量選取方面，在參考文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，主要選取社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然因素2個(gè)方面，其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP、外商直接投資和綠化覆蓋率，自然因素主要選取平均氣壓和平均風(fēng)速[7-10]。

2 實(shí)證分析

2.1 空間自相關(guān)

使用Moran’s I檢驗(yàn)京津冀地區(qū)霧霾污染的空間相關(guān)性。從表1可以看出，京津冀城市群的霧霾污染在空間上具有很強(qiáng)的相關(guān)性，所有年份的Moran’s I值都通過(guò)了5%的檢驗(yàn)，均＜0.05，Z值均＞3.0。

2.2 空間計(jì)量檢驗(yàn)

將京津冀城市群的霧霾污染程度的PM2.5作為被解釋變量，影響霧霾的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和自然因素作為解釋變量，利用空間計(jì)量模型對(duì)京津冀PM2.5進(jìn)行檢驗(yàn)。

（1）空間滯后模型?？臻g計(jì)量基本模型主要分為空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型，空間誤差模型和空間滯后模型主要依據(jù)LM檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行判斷。從表2可以看出，空間滯后模型的LM檢驗(yàn)結(jié)果顯著，并且穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)空間滯后模型也比空間誤差模型顯著，因此空間滯后模型要優(yōu)于空間誤差模型。

從表3可以看出，京津冀地區(qū)霧霾污染的影響系數(shù)顯著，空間溢出效應(yīng)明顯。京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)分布比較集中，在某些城市高耗能產(chǎn)業(yè)比例較高，導(dǎo)致如唐山、衡水、邢臺(tái)等城市霧霾污染較為嚴(yán)重，處于霧霾污染環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線拐點(diǎn)之前，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)每下降1%，會(huì)造成霧霾污染提高2%～3%。人均GDP和外商實(shí)際投資額對(duì)霧霾污染影響呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)人均GDP增加，帶動(dòng)能源消費(fèi)增加，并且隨著人們生活水平不斷提高，交通和建筑物密度增加，從而使霧霾污染物集聚，導(dǎo)致空氣污染[11]。與人均GDP相反，外商實(shí)際投資額增加會(huì)導(dǎo)致霧霾污染程度降低，這主要是由于近年來(lái)，各地雖然一直在加大招商引資力度，但是外商投資會(huì)重點(diǎn)向高科技、低耗能產(chǎn)業(yè)傾斜。同時(shí)，外商投資增加會(huì)增加政府稅收，從而增加環(huán)境污染治理投資，因此外商實(shí)際投資增加在一定程度上緩解了霧霾污染。綠化率的系數(shù)為負(fù)，表明綠化率的增加會(huì)降低空氣中霧霾的含量，是提高空氣質(zhì)量的重要舉措。從自然因素看，平均氣壓和平均風(fēng)速對(duì)霧霾有著顯著的影響，系數(shù)都為負(fù)值，表明氣壓和風(fēng)速越高，越有利于污染物的擴(kuò)散，降低空氣中霧霾濃度。

（2）空間杜賓模型。空間杜賓模型考慮了自變量空間滯后性與因變量之間的關(guān)系，此方面空間杜賓模型要優(yōu)于空間滯后面板模型和空間誤差面板模型。從表4可以看出，空間杜賓模型結(jié)果表明，京津冀城市群霧霾污染的溢出效應(yīng)較為明顯，各個(gè)樣本城市的霧霾污染不僅與當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)，還受到其他區(qū)域的影響。各類模型的空間滯后系數(shù)為正值，說(shuō)明京津冀城市群的霧霾污染在時(shí)空上具有一定的持續(xù)性和區(qū)域性的特征。

（3）空間效應(yīng)分解。由空間滯后模型和空間杜賓模型可知，霧霾污染存在著空間溢出效應(yīng)，即一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP等不僅影響該地區(qū)的霧霾，也會(huì)對(duì)其他地區(qū)產(chǎn)生影響，同時(shí)，霧霾污染物具有流動(dòng)性的特征，也會(huì)對(duì)其他地區(qū)產(chǎn)生影響。從表5可以看出，在時(shí)間和空間2個(gè)維度下，各種影響因素對(duì)霧霾的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)比較明顯，表明各種因素對(duì)霧霾的影響不僅在時(shí)間上具有累積性，而且在空間上具有關(guān)聯(lián)性。

3 結(jié)論

（1）京津冀城市群霧霾污染具有集聚特征。通過(guò)對(duì)京津冀城市群霧霾進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，表明PM2.5在京津冀13個(gè)城市的集聚性和區(qū)域性特征較為明顯，并且從時(shí)間維度看變化不大。霧霾污染較重的主要集中在石家莊、保定、邢臺(tái)、邯鄲和衡水等平原型城市，霧霾污染較輕的主要集中在承德、張家口等城市。

（2）京津冀城市群空間效應(yīng)顯著。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行LM檢驗(yàn)，表明空間計(jì)量模型中固定效應(yīng)和空間滯后模型擬合效果較好，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、人均GDP低可增加霧霾污染物，而外商實(shí)際投資增加、綠化覆蓋率高以及平均氣壓和平均風(fēng)速大可減少霧霾污染。

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