集锦
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SO现状及空间相关性分析2中国大陆30个省份。
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基于扩展的STIRPAT模型和空间经济计量模型，对环境污染的影响因素进行了研究。
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分析七个社会经济因素和七个政策工具对空气污染的影响。
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选择环境监管工具，构建监管机制。
1.简介
随着工业化和城市化进程的加快，空气污染已成为一个全球性问题，严重影响了人类的生活和健康。2015年5月，世界卫生组织一致通过了一项关于空气污染与健康的决议，呼吁将健康问题纳入国家、区域和地方的空气污染政策。根据世卫组织发布的最新报告，全世界每10个人中就有9人吸入高浓度的污染物。空气污染不仅是一个环境问题，也是一个社会问题。像许多其他公共问题一样，空气污染将阻碍国家经济和社会发展[1]. 在加速工业化的同时，发展中国家面临着更加严重的环境问题，特别是在人口众多的发展中国家，如中国和印度。近年来，中国的空气污染已经非常严重，为了经济和社会的可持续发展，需要大大改善。然而，中国是一个幅员辽阔、省份众多的国家。城市的地理特征、社会经济发展水平和空间分布明显不同。不同省份和地区的空气污染也有一定的差异[2]. 在经济发达地区，如京津冀地区、长三角地区、珠三角地区和山东城市群，细颗粒物、臭氧等大气环境问题十分突出。这些复杂污染区被确定为关键控制区。有鉴于此，研究我国各省大气污染的时空分布特征、影响因素和监管机制具有重要意义。 自21世纪初以来，中国政府高度重视控制空气污染问题。2000年4月29日修订的《大气污染防治法》在法律层面确立了多种监管手段。2007年，《环境保护“十一五”规划》确定了主要大气污染物二氧化硫排放控制目标。2008年底和2010年底，对“规划”阶段的实施情况进行了中期和最终评估，并将评估结果作为各级地方人民政府绩效评估的重要组成部分。2012年，中国国务院批准了《重点地区大气污染防治法第十二个五年规划》，确定了13个大气污染防治重点领域。大气污染防治工作逐步从以目标为导向的大气污染总量控制转变为以目标为取向的环境质量改善。本规划考虑了区域内大气污染物的传播特征和环境空气质量，结合行政区划和城市空间分布，确定了二氧化硫、氮氧化物、工业烟尘等大气污染物的控制目标。
2013年6月，中国国务院确定了10项大气污染防治措施，包括减少污染物排放；严格控制高能耗、高污染行业新增能耗；大力推进清洁生产；加快能源结构调整；加强节能环保指标的约束；实施既有激励又有约束的节能减排新机制；增加排污费征收。2013年9月，国务院发布大气污染防治行动计划建立可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM 2.5）的控制目标。他们鼓励在完善法律法规、提高环境监管能力、加强环境信息公开等方面进行宏观规划。因此，研究各种法规的效果及其对不同污染物的控制具有重要意义。2006年至2015年是中国“十一五”（2006年至2010年）和“十二五”（2011年至2015）规划的实施期，中国经济进入快速发展阶段，环境监管力度逐步加大。因此，本文将利用2006-2015年的面板数据分析中国30个省份大气污染物的时空分布特征，并研究各种监管模式的有效性。本研究不仅可以掌握我国各地区大气污染的演变趋势，还可以为今后的污染控制工作提供一些建议。
2.文献综述
2.1. 空气污染及其影响因素
过去，学者们对大气污染状况进行了很多研究，但对其影响因素的研究却很少。此外，主要研究能源消耗和社会经济因素。He等人对面板数据进行了回归分析，以探讨城市化对工业SO的影响2并发现，与农村地区相比，中小城市的空气污染更为严重，而城市化是加剧空气污染的主要因素[三]. Guan等人发现，中国东部、印度、北美和北非的人口密度与烟尘显著相关[4]. 李和孙使用STIRPAT模型研究了1990年至2013年北京的大气污染状况，通过实证分析发现，人口、城市化和产业结构等社会经济因素对大气污染物有影响[5]. Yang等人研究了能源消耗、能源结构和处理技术对SO的影响2基于LMDI分解方法[6]. 一般来说，研究影响空气污染的因素有两种常见的研究方法：STIRPAT方法和LMDI方法。Tursun H.等人分别使用这两种方法研究了人口、富裕程度和技术等因素对工业COD和SO的影响2他们发现，两种方法的分析结果是一致的，水污染和空气污染都受到人口、经济发展和技术进步的影响[7]. 以往学者在分析影响因素时，更多地关注人口、城市化、经济发展、技术进步等社会经济因素，而很少有学者关注政府监管因素。在中国这样一个中央集权国家，环境污染控制受到政府的强有力监督。因此，研究环境监管工具对大气污染的影响是非常必要的。在此背景下，本文将通过扩展STIRPAT模型，综合分析经济社会因素和政府监管因素对大气污染的影响。 2.2. 政府监督的分类及其治理效果
政府通过一套非常多样化的工具实施环境监管。环境监管工具可分为三类：经济激励、法律工具和信息工具[8]. Huang等人[9]将环境监管工具分为三类：指令控制型、市场激励型和公众参与型。迈克尔[10]将环境监管工具分为四类：信息环境监管（说服性环境监管）、合作性环境监管、监管性环境监管和经济环境监管。王[11]将环境规制工具分为四类：指令控制型、市场激励型、公众参与型和自愿行动型。指挥控制工具是指国家行政部门通过制定和实施相关标准，对生产行为进行直接管理和强制监督。例如，如果生产条件不符合国家有关污水技术标准，则必须关闭企业的生产条件。如果投资项目设计标准不符合国家基本环保技术标准，将拒绝开工许可。市场激励工具提供了明确的经济激励，对被迫在排污成本和收益之间进行独立选择的企业进行收费或补贴，并根据这些激励确定生产技术水平和污水排放量。公众参与的工具主要集中在社会舆论、道德压力、说服和其他措施上，以间接促进相关环境法律法规和技术标准的实施和执行。自愿行动工具主要是指居民企业和民间组织根据自身对可持续发展的理解，为减少生产和日常生活中自然资源的消耗和浪费而采取的一系列自愿环境保护行动。不同的环境监管工具有不同的机制。指挥控制环境调节工具具有操作简单、见效快等特点，但实施成本相对较高[12]. Malueg等人[13]发现以市场为导向的环境规制工具可以避免信息不对称，降低规制成本。Tietenberg公司[14]认为建立排污权交易制度可以鼓励企业减少排放，实现良好的治理效果。 在中国大陆，法律和立法是顶级宏观监管工具。2014年《环境保护法》（EPL）弥补了中国早期环境公益诉讼（ENVPIL）的不足。近年来，国务院、地方人大和政府制定了一系列规章制度[15]. 指挥控制工具主要包括环境标准体系、“三同时”项目、排放许可制度等。市场激励工具主要包括对污染罚款的惩罚性措施和对生态环保项目进行补偿补贴的积极激励。公众参与工具包括政府发布环境监测信息，举行公众听证会，通过信函和访问、社交媒体和其他方式听取公众意见和公众自身，以反映他们的环境需求[16]. 资源行动工具主要包括由社会公益组织和行业协会赞助的标准环境管理体系，如环境标签、ISO14000环境管理体系认证等，中国政府也直接投入了大量的人力、物力和财力，因此环境治理的投入也将直接影响空气污染的变化[17]. 此外，政协和人大作为两个具有中国特色的政治组织，也将在环境治理过程中发挥重要作用[18]. 因此，本文将重点研究环境治理投资、指挥控制、市场激励、公众参与、法律监管、政治建议（PA）、第三方监督（TS）等环境监管工具的影响。 近年来，煤炭一直是中国最大的能源消耗方式，这意味着空气污染物主要是灰尘和二氧化硫2由于SO的巨大危害2，的评估方法 主要污染物减排早在有数据支持的时候（2007年）就发布了。中国政府增加了减少SO的任务2各省环境保护评估中的排放量。因此，在所有大气污染物中，SO2受到最强有力的政府监管。在此背景下，本文采用SO2排放量作为衡量大气污染的指标，并将其作为因变量进行研究。
综上所述，在分析影响空气污染因素的过程中，本文对IPAT模型进行了扩展。在分析人口、富裕程度和技术水平（PAT）的基础上，将七个社会经济因素和七个政府管制因素加入到模型中。此变量模型如所示图1. 3.研究设计
3.1. 描述性统计方法
描述性统计是使用平均值或标准偏差等指标汇总样本数据的方法。在本文中，我们将计算SO的平均值、标准差、最小值和最大值2各省排放量第一。根据公约，30个省分为东部、中部和西部地区[2]，并计算每个区域的平均值、标准偏差、最小值和最大值。 3.2. 探索性空间数据分析（ESDA）
一个地区的地理或经济属性值通常与其相邻地区的相同属性值相关。利用探索性空间数据分析（ESDA）方法进行空间自相关分析，可以定量测量各区域空气污染随空间演变过程的相关性。这主要包括全局空间自相关分析和局部空间自相关性分析。全球Moran’s I指数可以反映各省空气污染物的平均空间相关性。公式如下：在这个公式中，,，N代表省份数，代表SO2各省的排放量，是空间权重矩阵的一个元素，表示两个省之间的地理关系（如果两个地区相邻，则值为1，否则值为0）。本文采用最近K点关系法确定空间权重，K值为4，确保每个省至少有一个相邻区域[19]. 莫兰I指数的范围为[−1,1]。Moran的I<0表明，不同省份的空气污染之间存在着负的空间相关性。当Moran的I>0时，表示存在正的空间相关性，而Moran的I=0表示不存在空间相关性。本文通过测量标准化Z值来衡量全球莫兰I指数的显著性水平。公式如下： 其中E（I）和VAR（I）分别表示莫兰I指数的期望值和方差。由于正态分布函数的临界值在0.05水平下为1.96，如果|Z|≥1.96且第页<0.05，区域间存在显著的空间自相关。如果|Z|≥2.58且第页<0.01，区域之间存在显著的空间自相关。
局部空间自相关分析是为了进一步揭示空气污染在局部空间位置上的相关程度和分布格局。本文采用局部指数（空间关联、空间关系的局部指标LISA）来衡量各省及其周边省份的空气污染空间浓度[20]在Geoda软件的帮助下绘制了当地Moran的I散点图。公式为 其中X代表SO的金额2各省的排放量。的正值表示该省的污染水平与相邻省份相似（当值为“高-高”（H–H）或“低-低”（L–L）时）。如果为负值，表明该省的污染状况与邻省不相似（“高-低”（H–L）或“低-高”（L–H））。Moran’s I的散点图由四个象限组成，对应于一个空间单元与其相邻单元之间的四种局部空间连接形式。第一个象限是H–H象限，表示周边地区是水污染严重的省份。第二个象限是L–H象限，这意味着低污染度省份被高污染度省份包围。第三象限是L–L象限，表明周边地区是污染程度较低的省份。第四象限是H–L象限，这意味着高污染度省份被低污染度省份包围(表1). 3.3. STIRPAT模型的扩展
IPAT身份被广泛用于衡量人口增长、经济发展和科技进步对环境压力的影响[21]. 使用原始的IPAT模型，Dietz和Rosa[22]利用以下公式构建了环境压力的随机回归影响因素模型STIRPAT模型：哪里我代表环境压力（影响，本文中通过SO量测量2排放），对表示人口，A类代表经济发展（富裕）的程度T型代表了技术水平。我和t吨分别代表省份和年份，一是方程式的系数；b条,c（c）和d日分别是人口指数、富裕指数和技术指数；和是错误项。本文将社会经济（SE）因素和政府监管（GR）因素添加到STIRPAT模型中，以扩展和改进模型。表达式可以写成 对于扩展的STIRPAT模型，公式（6）用于记录公式（5）的两侧。其中，是随机错误项，是一个常数项，并且,, …,是代表SO变化的弹性系数2每单位排放量变化引起的各种影响因素。 在空间计量分析过程中，社会经济因素包括：总能耗（EC）、产业发展水平（ID）、产业结构（IS）、城市化水平（UL）、外商直接投资（FDI）、固定资产投资（FAI）和市场化程度（MD）。政府监管因素包括：环境治理投入（投入）、指挥控制（CC）、市场激励（MI）、公众参与（PP）、法律监管（法律）、政治建议（PA）和第三方监督（TS）。研究变量的代码和测量值列于表2如下所示。这些数据摘自中国政府出版的官方统计年鉴。 4.数据分析结果
4.1. 大气污染的时空特征
表3显示了排放量最大的省份是山东，而排放量最小的省份是海南。这两个省都位于东部地区，但10年期间的平均排放值差异很大，是海南的59倍。西部地区排放量最高的是内蒙古，最低的是青海，两者的平均差值为124.83万吨。中部地区流量最大的是河南，最小的是吉林，两者的平均差值为97.39万吨。总的来说，SO的平均值2东部地区的排放量最小，其次是西部的平均值，中部地区的平均值最大。然而，东部地区的标准差远大于西部和中部地区，这表明东部地区各省的排放量存在明显差异。根据计算，中国30个省的总体平均值为73.28万吨，全国的总体标准误差大于中西部地区，小于东部地区，这进一步表明，东部地区各省之间的差异最为明显。 图2显示了SO的总体变化趋势22006年至2015年各省的排放量，这与表3（1代表北京，2代表天津……30代表新疆）。就数量而言，各省的排放量存在明显差异。从时间变化趋势来看，SO2大多数省份的排放量呈波动下降趋势。这表明，总的来说，中国的空气污染治理仍然有效2排放正在得到有效控制。然而，我国不同省区大气污染演变趋势具有一定的空间异质性。这就需要我们进一步进行空间相关性分析，以了解各省的空气污染是否具有地理相关性，并分析影响因素，为未来的管理和监督工作提供有针对性的对策和建议22010年排放量大幅下降，2011年大幅增加。这可能是因为2010年是第十一个五年计划的最后一年，2011年是第十二个五年规划的第一年[23]. 2010年是中国中央政府实现“十一五”节能减排目标的最后一年。一些省份为减少SO做出了巨大努力2以实现评估目标。 4.2. 大气污染的空间相关性分析
4.2.1. 全球空间自相关分析
使用Geoda软件对SO进行全球空间自相关分析230个省份的排放量，以及每年的全球莫兰I指数，如所示表4总体而言，全球莫兰I指数为正，这表明2006年至2015年中国各省的空气污染表现出明显的空间正相关。也就是说，高污染程度区域和高污染程度地区在空间上聚集在一起。空间依赖和溢出效应非常明显。全球Moran’s I在这10年中的价值和重要性逐年下降，表明空间集的程度逐渐降低。 4.2.2. 局部空间自相关分析
图3是SO的莫兰散点图22006年和2015年的排放量。图中显示，中国大多数省份位于第一象限（H–H）和第三象限（L–L）。这表明SO2中国大多数省份的排放量表现出与周边省份相似的特点。空气污染程度高的省份被SO含量高的相邻省份包围2排放，而空气污染程度较低的省份往往被SO含量较低的邻近省份包围2排放。随着第一象限和第三象限省份数量的减少，聚集度也逐渐降低，这与表3. 图4反映了2006年和2015年空气污染的时空转换矩阵。2006年和2015年，山东、河北、河南和山西这四个省份表现出明显的氢-氢集聚。这些省份位于东部和中部地区，那里有大量的城市人口和工业基地。工业的快速发展、人们生活需求的增加以及煤炭和其他燃料的大量使用都导致了严重的大气污染。2006年，新疆表现出显著的L–L型集聚特征，与周边省份相比，其空气污染水平相对较低，但2015年表现出明显的H-L特征，此时其空气污染程度高于周边省份。这一现象与新疆的经济发展、能源发展和工业化密切相关。新疆近年来发展迅速，能源消费以传统化石能源为主，导致大气污染加剧。2006年没有L–H型省份，但到2015年，安徽省表现出显著的L–H特征，表明安徽省的空气污染得到了很好的控制。 4.3. 各种监督方法的影响因素和有效性
探索性空间数据分析（ESDA）结果显示，30个省和地区的空气污染存在显著的空间自相关。因此，在分析影响因素的过程中，本文没有使用传统的面板数据回归分析方法，而是采用了更适合的空间测量模型——空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。首先，使用Stata软件进行豪斯曼检验，结果P=0.347，因此随机效应模型不能被拒绝。在空间相关性测试中，如果Lm-误差在统计上比Lm-滞后更显著，并且鲁棒Lm-错误在统计上显著，则应使用空间误差模型。相反，则应使用空间滞后模型。空间相关拉格朗日乘子（LM）测试结果如下表5结果表明，Lm滞后显著，Lm误差不显著，鲁棒Lm滞后明显，鲁棒Lm-误差不显著。因此，SLM模型比SEM模型更合适。 本文采用SLM模型对大气污染的影响因素进行了分析。估计结果如所示表6.空间滞后模型的值为正且显著，这表明中国大气污染的空间依赖性和正的空间溢出效应已经形成。实证结果表明，人口和经济发展都会导致SO增加2排放，认为技术可以有效地减少它们，但认为经济发展的重要性和系数都高于技术水平。这表明，中国目前的技术进步还无法有效消除经济发展过程中的空气污染。在七个社会经济因素中，能源消费、产业发展水平、产业结构、城市化水平和市场化水平都对SO有显著的正向影响2排放。产业发展水平、产业结构、城镇化的重要性高于能源消费和市场化。这表明工业化和城市化进程将继续加快大气污染程度。 在七个政府监管因素中，只有环境治理投资额、三同时项目合格率、企业排污费金额和地方环保法规数量对SO有显著的负面影响2排放，这表明只有环境投资，才能指挥控制手段。目前，市场激励性监管工具和法律规制对大气污染治理效果明显，但其他三种监管方法效果不显著。行政控制的明显监督方式高于市场激励方式，这意味着中国的空气污染治理始终依赖于政府的有力干预。公众参与和第三方力量仍然较弱，因此对空气污染控制的影响不明显。人大和政协的环保提案数量没有受到重大影响，因为许多环保提案没有得到实质性的响应和答复，一些好的建议也没有得到落实。可以看出，中国的空气污染控制主要是由政府利用强有力的行政手段来推动的，而公众的权力并未得到有效发挥。
5.结论、讨论与环境监督机制建设
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我国大气污染具有明显的空间正相关性，因此有必要建立区域合作治理机制。
虽然中国不同省份的空气污染有所不同2各省的排放量和时空变化各有特点。然而，总体上存在较强的空间溢出效应和空间积累特征。在工业产值高的地区，显示出“高污染-高污染”聚集特征，而在工业产值低的地区，则显示出“低污染-低污染”聚集特性。因此，有必要根据各省、区空气污染现状进行环境控制，重点建设区域协同控制体系。在污染严重的地区，应加强处理，以防止空气污染扩散到其他地区。重点是加强省际合作，建立有效的竞争合作机制。
- (2)
空气污染与各种社会经济因素密切相关，治理过程中需要考虑外部社会环境。
除了人口规模、经济发展程度和技术水平外，大气污染还可能受到各种社会经济因素的影响。人口众多、经济规模大、工业产值高、城市化率高的地区往往是空气污染相对严重的地区。目前，中国正处于社会转型期，随着人口的增长、经济总量的增长以及工业化和城市化进程的加快，污染治理面临着越来越严峻的挑战。尽管如此，技术的改进可以在一定程度上抑制空气污染的加剧。因此，未来可以通过优化产业结构和提升技术水平来发展绿色经济，从而减少大气污染物的排放，实现经济和社会的可持续发展。
- (3)
我国目前的空气污染控制主要是由命令控制政策工具推动的，监管机制有待完善。
实证分析结果表明，在我国治理大气污染的过程中，市场化监管的效果远远小于法律规制型和行政命令型。中国的SO2减排在很大程度上是由大量强有力的基于行政命令的监管措施推动的。空气污染治理就像一场政府主导的政治运动，市场力量薄弱，社会力量尚未得到有效利用。未来应综合运用多种监管工具，建立综合监管机制，鼓励公众参与，加强第三方监管，有效发挥市场和社会作用。这将使大气污染控制工作成为一项全国性的社会活动，建立一个多元化、综合性的监管体系。
