李 書 娟

一、引 言

黨的十九大提出了加快生態(tài)文明體制改革，建設(shè)美麗中國的戰(zhàn)略目標(biāo)，著力解決突出的環(huán)境問題，實(shí)施大氣污染防治行動(dòng)，打贏藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)成為全民全社會(huì)的共識。而近年來，中國嚴(yán)重的霧霾天氣頻繁出現(xiàn)，“等風(fēng)來”成為霧霾籠罩中人們的迫切愿望，人們的直觀感受是“風(fēng)吹霧霾散”。霧霾隨風(fēng)飄的實(shí)質(zhì)是跨界空氣污染問題?？缃缈諝馕廴臼侵窤地區(qū)的行為對B地區(qū)的大氣環(huán)境造成負(fù)面影響，實(shí)質(zhì)上就是空氣污染物在不同區(qū)域間的擴(kuò)散和遠(yuǎn)距離傳輸*關(guān)于跨界污染(Transboundary Pollution)，通常用在跨國界的污染中，因此又譯為“越境污染”、“跨國界污染”。目前關(guān)于跨界污染的定義大多來自于國際法對于國家責(zé)任認(rèn)定時(shí)所作的界定，最早的是1979年的《遠(yuǎn)程越境空氣污染公約》，目前常用的是1982年國際法協(xié)會(huì)在蒙特利爾通過的《適用跨國界污染的國際法規(guī)則》中的定義，“跨國界污染指污染的全部或局部物質(zhì)來源于一國領(lǐng)土內(nèi)，而對另一國領(lǐng)土產(chǎn)生的后果”。1990年國際法委員會(huì)對其進(jìn)行擴(kuò)展，將公海及兩極區(qū)域也包括在內(nèi)。，是一種超越行政邊界的物理外部性*物理外部性主要是指污染物(工業(yè)煙塵、廢水等)具有物理特性的外部性問題， 與通過價(jià)格或收入等間接效應(yīng)產(chǎn)生影響的方式相對(曾文慧，2008)。這里的行政邊界可以大到國界，也可以具體到省界、市界及州縣界。。本文擬實(shí)證檢驗(yàn)跨界空氣污染的存在性及其程度。

盡管公眾及大眾媒體早已認(rèn)識到跨界空氣污染的存在，但是由于方法論的原因，規(guī)范的實(shí)證文獻(xiàn)并不多見*Zheng Siqi et al.(2014)是個(gè)例外。她們分析了跨界污染與房價(jià)的關(guān)系，采用中國85個(gè)城市2006—2008年的PM10及其他數(shù)據(jù)，利用位于城市上風(fēng)向城市的污染排放作為跨界空氣污染的度量，發(fā)現(xiàn)相鄰城市的污染排放每減少10%，該城市的房價(jià)平均上漲0.67%。James et al.(2017)發(fā)現(xiàn)在聯(lián)邦體制下，政府會(huì)將污染企業(yè)建在城市下風(fēng)向位置。。具體而言，識別跨界空氣污染的關(guān)鍵是尋找外生的空氣污染源。只有當(dāng)污染源是外生的，才能有效排除其他因素及機(jī)制的作用，較為干凈地識別出污染源本身的跨界影響。坦白的說，尋找外生的空氣污染源并不是一件很容易的事情，甚至可遇而不可求，比如東南亞森林大火*每隔幾年就要肆虐一次的東南亞的森林大火，源于印度尼西亞每年干旱季均會(huì)遭遇林火，以1997年8月為最，持續(xù)時(shí)間長、污染范圍廣、損失慘重，使得生態(tài)專家認(rèn)為此場大火為“國際大災(zāi)難”。。Quah Euston(2002)發(fā)現(xiàn)，印度尼西亞1997—1998年的森林大火形成的跨界空氣污染對東南亞其他國家造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。Othman Jamal et al.(2014)收集了馬來西亞四家醫(yī)院與煙霧污染相關(guān)住院病人的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)印度尼西亞的生物體焚燒造成的空氣污染對馬來西亞居民健康有不良影響。

本文找到了一個(gè)新的外生空氣污染源：省委書記、省長的家鄉(xiāng)市。一方面，省委書記、省長家鄉(xiāng)市可以作為一個(gè)空氣污染源。徐現(xiàn)祥和李書娟(2015)發(fā)現(xiàn)，省委書記、省長上任后，其家鄉(xiāng)市的工業(yè)污染顯著加劇*平均而言，家鄉(xiāng)市的人均工業(yè)二氧化硫排放比非家鄉(xiāng)市增長快了約4個(gè)百分點(diǎn)，人均工業(yè)煙塵排放比非家鄉(xiāng)市增長平均快了約18個(gè)百分點(diǎn)。這是因?yàn)槭∥瘯?、省長幫助家鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，主要是通過發(fā)展不清潔生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)的，因此加速了家鄉(xiāng)的環(huán)境污染。主要的檢驗(yàn)結(jié)果在表3，更多檢驗(yàn)結(jié)果可參考徐現(xiàn)祥和李書娟(2015)。。另一方面，省委書記、省長家鄉(xiāng)市具有一定的外生性。中國人事管理是任命制，上級任命考核下級的標(biāo)準(zhǔn)是“德、能、勤、績、廉”，并沒有證據(jù)顯示上級偏愛某一籍貫地的下級官員。對于省委書記、省長而言，其家鄉(xiāng)所在地是自己無法決定的，而且其家鄉(xiāng)市將其運(yùn)作為省級黨政領(lǐng)導(dǎo)的可能性也幾乎為零。另外，也是更為關(guān)鍵的，中國省委書記、省長的任期平均約為4年(王賢彬和徐現(xiàn)祥，2008)，變動(dòng)較為頻繁。顯然，隨著省委書記、省長更替，家鄉(xiāng)市名單也隨之變化。這意味著，對于全國283個(gè)地級市而言*本文以2004年的中華人民共和國行政區(qū)劃為準(zhǔn)，2004年全國共計(jì)283個(gè)地級市，不包括直轄市、州、盟及縣級市。來源：中華人民共和國中央人民政府網(wǎng)站http://www.gov.cn/test/2007-03/23/content_559291.htm。，雖然每年的外生空氣污染源數(shù)量大致不變，但是隨著省委書記、省長家鄉(xiāng)市的更替，污染源本身發(fā)生變動(dòng)。

本文根據(jù)外生空氣污染源所在市的風(fēng)向識別跨界空氣污染。根據(jù)污染源的主導(dǎo)風(fēng)向，本文把與其相鄰的地級市分為上風(fēng)向城市、下風(fēng)向城市、緊鄰下風(fēng)向城市和其他風(fēng)向城市等四類地級市，系統(tǒng)性地考察污染源的空氣污染物是否隨風(fēng)飄向與其相鄰的下風(fēng)向地級市及其程度。這是一個(gè)可行的識別策略。當(dāng)存在跨界空氣污染時(shí)，污染源所在地的污染物隨風(fēng)飄入下風(fēng)向地級市，相對于其他風(fēng)向地級市，下風(fēng)向地級市新增加的空氣污染物就可以歸因于跨界空氣污染。另外，風(fēng)作為跨界空氣污染的主要輸送條件顯然是存在的，作為自然界最常見的空氣對流現(xiàn)象，風(fēng)向及風(fēng)速也都是相當(dāng)外生的。這意味著，在本文的識別策略中，空氣污染物的跨界傳播媒介也是外生的。

基于上述識別策略，本文發(fā)現(xiàn)，在2001—2010年間，下風(fēng)向地級市遭受了顯著的跨界空氣污染。具體而言，新的空氣污染源出現(xiàn)后，與位于污染源其他風(fēng)向地級市相比，下風(fēng)向地級市的人均二氧化硫、煙塵增長快了約25%和14%；如果以來自NASA衛(wèi)星的PM2.5數(shù)據(jù)度量空氣污染，那么下風(fēng)向地級市的PM2.5增長快了約2%。另外，本文還發(fā)現(xiàn)，風(fēng)速是促進(jìn)跨界空氣污染的重要因素，風(fēng)速每變動(dòng)一個(gè)百分點(diǎn)，下風(fēng)向地級市所受的跨界污染物人均二氧化硫、煙塵和PM2.5將分別變動(dòng)0.17、0.19和0.06個(gè)百分點(diǎn)。

本文的發(fā)現(xiàn)是相當(dāng)穩(wěn)健的，揭示了導(dǎo)致跨界空氣污染的主要因素是風(fēng)：風(fēng)向決定著空氣污染物的擴(kuò)散方向，風(fēng)速則影響著空氣污染物的擴(kuò)散速度。這與大量媒體報(bào)道是吻合的。截至2018年4月2日，在百度搜索輸入關(guān)鍵詞“霧霾風(fēng)”，可以找到相關(guān)結(jié)果約4,890,000條。北京市環(huán)境保護(hù)局網(wǎng)站報(bào)道，中科院“大氣灰霾溯源”項(xiàng)目組發(fā)布了北京市PM2.5來源解析報(bào)告，2012—2013年區(qū)域傳輸對北京市PM2.5來源的貢獻(xiàn)約為1/5*來源于和訊網(wǎng)網(wǎng)站2013年02月19日報(bào)道：http://news.hexun.com/2013-02-19/151257383.html。。人民網(wǎng)報(bào)道，中國氣象局研究員朱定真在人民網(wǎng)和中國科普研究所主辦的《TALK科學(xué)—2015年度科技熱點(diǎn)追問》年終活動(dòng)上發(fā)表題為《霧霾，只能等風(fēng)嗎？》的演講，認(rèn)為風(fēng)是增加大氣擴(kuò)散條件減輕霧霾的一個(gè)辦法*來源于人民網(wǎng)2015年12月21日報(bào)道：http://scitech.people.com.cn/n1/2015/1221/c1007-27957081.html。。人民政協(xié)網(wǎng)報(bào)道，十二屆全國人大四次會(huì)議后，環(huán)境保護(hù)部部長陳吉寧就“加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)”的相關(guān)問題接受記者采訪，表示風(fēng)速大概與往年相比減少了5%左右，這是不利于霧霾擴(kuò)散的重要?dú)庀笤?還有延邊朝鮮族自治州與哈爾濱市相鄰，鑒于本文的研究對象是地級市，沒有包含州、省直管縣、地區(qū)，因此沒有將延邊朝鮮族自治州包括在內(nèi)。。

本文以下部分的結(jié)構(gòu)安排是：第二部分是樣本與識別策略；第三、四、五部分是實(shí)證分析；最后是結(jié)論性評述。

二、樣本與識別策略

(一)樣本

本文的目的在于考察污染源對與其相鄰的下風(fēng)向城市跨界空氣污染的存在及程度。顯然，實(shí)證分析前需要明確三個(gè)要素，一是空氣污染源，即省級官員*簡便起見，下文將省委書記、省長統(tǒng)稱為省級官員，但必要時(shí)仍采用省委書記、省長的表述。的家鄉(xiāng)市。二是與污染源相鄰的城市，以及與相鄰城市之間的相對方位。三是家鄉(xiāng)市的主導(dǎo)風(fēng)向，并根據(jù)主導(dǎo)風(fēng)向與污染源相鄰城市的相對方位信息，確定位于污染源上、下風(fēng)向以及其他各風(fēng)向上的城市。

1．家鄉(xiāng)市

本文界定的空氣污染源為省委書記、省長的家鄉(xiāng)市。家鄉(xiāng)變量以籍貫地度量，其賦值原則是，在省委書記、省長在任的年份，其籍貫地賦值為1，否則為0。按照我國1991年頒布的《干部檔案工作條例》關(guān)于干部籍貫填寫的規(guī)定，籍貫以本人的祖居地即祖父的長期居住地為準(zhǔn)，另外考慮到行政區(qū)劃變革因素，要求根據(jù)現(xiàn)行的行政區(qū)劃進(jìn)行填寫。根據(jù)我們收集的省委書記、省長簡歷，籍貫地一般都可以落實(shí)到地級市或者縣級層面，本文利用的是地級市層面的籍貫信息。值得說明的是，本文所使用的省委書記、省長籍貫數(shù)據(jù)來自中山大學(xué)嶺南學(xué)院地方官員數(shù)據(jù)庫。根據(jù)我們整理的數(shù)據(jù)信息，從2001至2010年，全國283個(gè)地級及以上城市中，84個(gè)地級市曾經(jīng)是省級官員的家鄉(xiāng)市，199個(gè)地級市在這期間沒有出過省級官員老鄉(xiāng)。

2．樣本描述性統(tǒng)計(jì)

在2001—2010年間，以84個(gè)省級官員家鄉(xiāng)市作為外生空氣污染源時(shí)，有上風(fēng)向城市共計(jì)43個(gè)，下風(fēng)向城市共計(jì)33個(gè)，緊鄰下風(fēng)向城市91個(gè)，其他風(fēng)向城市125個(gè)。其中上、下風(fēng)向城市分別占16%和12%，緊鄰下風(fēng)向城市占32%，其他風(fēng)向城市占44%。

表1 樣本組成情況

(二)識別策略

本文采用倍差法(Difference in Differences)識別空氣污染源對其下風(fēng)向城市的跨界空氣污染。理論上，識別空氣污染源對下風(fēng)向城市環(huán)境的影響程度就是比較下風(fēng)向城市與“如果不處于家鄉(xiāng)市的下風(fēng)向”時(shí)的空氣污染差異。實(shí)際識別過程中，一個(gè)位于污染源下風(fēng)向的城市，只能夠觀察到它是下風(fēng)向城市時(shí)的空氣污染情況，無法同時(shí)觀察到它不是污染源下風(fēng)向城市時(shí)的空氣污染影響程度；相應(yīng)地，對一個(gè)不處于污染源下風(fēng)向的城市樣本而言，則無法同時(shí)觀察到它位于下風(fēng)向時(shí)受到的污染影響。倍差法能夠解決上述問題，在政策評估方面得到廣泛應(yīng)用(Meyer，1995)。一方面，省級官員對其家鄉(xiāng)的空氣污染影響是外生的，這對于省級官員家鄉(xiāng)的周邊城市來說，意味著發(fā)生跨界空氣污染的污染源是外生的。另一方面，主導(dǎo)風(fēng)向?qū)τ谝粋€(gè)城市來說，由地理大環(huán)境決定，一個(gè)城市無法通過改變局部小地理環(huán)境改變一個(gè)城市的主導(dǎo)風(fēng)向，這也就意味著一個(gè)城市是否位于省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向也是外生的。這兩方面說明，對于家鄉(xiāng)的下風(fēng)向城市來說，不僅發(fā)生跨界空氣污染的污染源是外生的，而且污染物的傳播媒介也相對外生，這恰好與倍差法有效識別的前提相符，倍差法的應(yīng)用要求決定處理分配(Treatment Assignment)的因變量外生。

對照組的選擇對于倍差法估計(jì)的結(jié)果至關(guān)重要。從相對位置上來看，上風(fēng)向城市似乎是最理想的對照組，但不容忽略的是，污染源上風(fēng)向城市的污染物存在隨風(fēng)擴(kuò)散經(jīng)污染源到下風(fēng)向城市的可能性。為了識別的干凈起見，不宜選擇上風(fēng)向城市作為對照組。緊鄰下風(fēng)向的城市因?yàn)槲恢门c下風(fēng)向城市相似，也不是理想的對照組，因?yàn)槿绻麛U(kuò)大風(fēng)向角的范圍，很可能緊鄰下風(fēng)向的城市也是下風(fēng)向城市，很可能也會(huì)受到污染源的影響。其他風(fēng)向城市存在上述問題的可能性最小，在各風(fēng)向城市中是對照組的最佳選擇。

根據(jù)倍差法的識別策略，本文設(shè)定的具體的計(jì)量模型為：

lnpolluit=α+β1LocationiTjt+BlnXit+αi+αt+εit

(1)

下標(biāo)i代表位于省級官員家鄉(xiāng)以外的城市，下標(biāo)j代表省級官員的家鄉(xiāng)市。關(guān)鍵變量(Locationi×Tjt)由兩部分構(gòu)成： Locationi是一個(gè)代表位置的二值虛擬變量，如果一個(gè)城市是家鄉(xiāng)市的下風(fēng)向城市，則記為1，否則為0；Tjt代表與省級官員家鄉(xiāng)市相鄰i城市的虛擬變量，官員在任年份賦值為1，否則為0。由此可知，如果一個(gè)地級市關(guān)鍵變量賦值為1代表這個(gè)地級市是時(shí)任省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向城市。被解釋變量為對數(shù)形式的人均大氣污染物(polluit)，具體為工業(yè)二氧化硫排放(記為so2)和工業(yè)煙塵排放(記為soot)。β1度量省級官員對家鄉(xiāng)下風(fēng)向城市環(huán)境的跨界空氣污染程度，是我們最為關(guān)心的系數(shù)，預(yù)計(jì)顯著為正。αi代表城市固定效應(yīng)、αt代表年份固定效應(yīng)，εit則為誤差項(xiàng)。根據(jù)現(xiàn)有環(huán)境污染文獻(xiàn)的做法，本文在回歸過程中加入了7個(gè)控制變量： lnpgdp為人均實(shí)際GDP的對數(shù)，lnpgdp2為人均實(shí)際GDP對數(shù)的二次項(xiàng)；lnpop為人口密度的對數(shù)，人口密度以年末總?cè)丝?轄區(qū)面積進(jìn)行度量；stru為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量，用工業(yè)產(chǎn)值/GDP度量；FDI為實(shí)際利用外資額(以當(dāng)年平均匯率換算)/GDP的比重，代表當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)開放水平；trade為貨物進(jìn)出口總額(以當(dāng)年平均匯率換算)/GDP，是另外一個(gè)經(jīng)濟(jì)開放度的度量指標(biāo)；gov等于當(dāng)年污染源治理投資總額/GDP，代表當(dāng)?shù)貙Νh(huán)境污染的治理水平。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

注：表2為文中所用到的主要回歸變量的全樣本、本文樣本、下風(fēng)向城市及其他風(fēng)向城市的描述性統(tǒng)計(jì)。全樣本包括283個(gè)地級市；本文樣本包括26個(gè)下風(fēng)向城市及65個(gè)其他風(fēng)向城市；處理組即為26個(gè)下風(fēng)向城市，對照組為65個(gè)其他風(fēng)向城市。數(shù)據(jù)來源為歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分城市在部分年份觀測值缺失。最后一列是指“下風(fēng)向城市-其他風(fēng)向城市”即“處理組的均值-對照組的均值”。***、**和*分別代表通過顯著水平為1%、5%和10%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，下表同。

描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示，本文樣本具有代表性，處理組與對照組在空氣污染方面的確存在顯著差異。本文樣本各項(xiàng)指標(biāo)的均值和顯著性與全樣本相比，相差不大，基本能夠代表全樣本的情況。處理組在人均二氧化硫及煙塵排放方面比對照組顯著要高，在其他經(jīng)濟(jì)變量方面，除了人均實(shí)際GDP與工業(yè)占比在處理組與對照組之間存在差異外，其他指標(biāo)均沒有顯著區(qū)別。

三、基本結(jié)果

(一)外生空氣污染源

對非家鄉(xiāng)市而言，省級官員的家鄉(xiāng)可以視為外生的空氣污染源。表3的回歸結(jié)果顯示，與非省級官員家鄉(xiāng)市相比，省級官員家鄉(xiāng)的工業(yè)污染更為嚴(yán)重。第(1)列省級官員家鄉(xiāng)虛擬變量(DitTit)的回歸系數(shù)為0.04，通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，這意味著，平均而言，在省級官員在任的年份，家鄉(xiāng)市的工業(yè)二氧化硫人均排放比非家鄉(xiāng)市增長快了約4個(gè)百分點(diǎn)。第(2)列省級官員家鄉(xiāng)虛擬變量的回歸系數(shù)為0.18，能通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表示省級官員家鄉(xiāng)市的工業(yè)煙塵人均排放比非家鄉(xiāng)市增長平均快了約18個(gè)百分點(diǎn)。以上檢驗(yàn)結(jié)果表明省級官員家鄉(xiāng)市的污染較非家鄉(xiāng)市嚴(yán)重(徐現(xiàn)祥和李書娟，2015)*關(guān)于省級官員家鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)增長及空氣污染的更多檢驗(yàn)結(jié)果可參考徐現(xiàn)祥和李書娟(2015)、李書娟和徐現(xiàn)祥(2016)。。

值得強(qiáng)調(diào)的是，對非家鄉(xiāng)市而言，省級官員家鄉(xiāng)不僅是空氣污染源，而且還是外生的空氣污染源。首先，省級官員家鄉(xiāng)本身的分布就較為外生。一個(gè)人無法決定自己的家鄉(xiāng)所在地。就一個(gè)城市來說，是否省級官員的家鄉(xiāng)不會(huì)是這個(gè)城市主動(dòng)選擇的結(jié)果，一個(gè)人的家鄉(xiāng)既無力也不會(huì)有意將其運(yùn)作為省級官員。因此對非家鄉(xiāng)市來說，省級官員的家鄉(xiāng)分布也是外生的，由外生的家鄉(xiāng)產(chǎn)生的環(huán)境污染同樣也是外生的。

進(jìn)一步的回歸結(jié)果顯示，省級官員家鄉(xiāng)擁有額外的經(jīng)濟(jì)增長，且主要體現(xiàn)在制造業(yè)的增長方面，這揭示了省級官員家鄉(xiāng)更為嚴(yán)重的空氣污染可能來源于其偏重工業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。

表3 外生空氣污染源的基本實(shí)證結(jié)果

注：第(1)(2)的列被解釋變量分別為工業(yè)二氧化硫及煙塵人均排放的對數(shù)值，控制變量有人均實(shí)際GDP的對數(shù)及人均實(shí)際GDP對數(shù)的二次項(xiàng)、對數(shù)形式的人口密度、工業(yè)產(chǎn)值/GDP、實(shí)際利用外資額(以當(dāng)年平均匯率換算)/GDP、貿(mào)易依存度、環(huán)境治理力度。第(3)列被解釋變量為地級市經(jīng)濟(jì)增長速度，控制變量有期初人均市級GDP、投資率的對數(shù)及人口增長率和技術(shù)進(jìn)步率之和的對數(shù)；第(4)—(7)列被解釋變量為制造業(yè)的有關(guān)指標(biāo)，分別為制造業(yè)的資本增長率、制造業(yè)企業(yè)數(shù)目的對數(shù)值及制造業(yè)企業(yè)的進(jìn)入率、退出率，控制變量為上述各被解釋變量的滯后一期。DitTit是省級官員家鄉(xiāng)的虛擬變量，即當(dāng)某地級市是在任省級官員的家鄉(xiāng)， DitTit=1；否則， DitTit=0。所有7列的回歸均采用的地級市層面數(shù)據(jù)。第(1)—(3)列數(shù)據(jù)跨度為2001—2010年，第(4)—(7)列采用的是地級市層面的制造業(yè)數(shù)據(jù)，根據(jù)1998—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫加總得到。所有7列回歸的處理組均為省級官員家鄉(xiāng)市，對照組為非家鄉(xiāng)市。第(1)—(3)列列采用的面板估計(jì)方法，第(4)—(7)列采用的GMM估計(jì)方法。所有回歸均控制了城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤；沒有報(bào)告控制變量、常數(shù)項(xiàng)，下表同。

首先，省級官員家鄉(xiāng)市比非家鄉(xiāng)市獲得了更快的經(jīng)濟(jì)增長。第(3)列省級官員家鄉(xiāng)變量的回歸系數(shù)為0.0057，通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這意味著在省級官員在任期間，平均而言，家鄉(xiāng)市比非家鄉(xiāng)市的經(jīng)濟(jì)增長快了約0.6個(gè)百分點(diǎn)。其次，省級官員家鄉(xiāng)的制造業(yè)比非家鄉(xiāng)市發(fā)展更快。第(4)列省級官員家鄉(xiāng)變量的回歸系數(shù)為0.0045，通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，顯示省級官員家鄉(xiāng)的制造業(yè)投資增長比非家鄉(xiāng)市快了約5個(gè)百分點(diǎn)。第(5)列對企業(yè)數(shù)目的回歸進(jìn)一步揭示了制造業(yè)投資的增長主要通過企業(yè)數(shù)目的增長實(shí)現(xiàn)的，省級官員家鄉(xiāng)變量的回歸系數(shù)為0.0599，通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明，在省級官員在任期間，家鄉(xiāng)市的制造業(yè)企業(yè)數(shù)目增長較非家鄉(xiāng)市快了約6個(gè)百分點(diǎn)。第(6)列、第(7)列對制造業(yè)企業(yè)進(jìn)入率、退出率做了進(jìn)一步的檢驗(yàn)，省級官員家鄉(xiāng)變量的回

表4 跨界污染的基本結(jié)果

注：第(1)、(2)列被解釋變量分別為工業(yè)二氧化硫及煙塵人均排放的對數(shù)值。Locationi×Tjt代表省級官員家鄉(xiāng)下風(fēng)向城市虛擬變量，其中Locationi代表城市的風(fēng)向位置，如果該城市位于省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向位置則Locationi=1, 否則Locationi=0;Tjt代表省級官員在任的變量，如果省級官員在任則Tjt=1, 否則Tjt=0。所有兩列回歸樣本均剔除了省級官員家鄉(xiāng)市；處理組為26個(gè)下風(fēng)向城市，對照組為65個(gè)其他風(fēng)向城市。括號內(nèi)是經(jīng)過異方差和序列相關(guān)修正的Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤。

歸系數(shù)分別為0.0141和-0.0087，分別通過顯著性水平為5%和1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，意味著省級官員家鄉(xiāng)市的制造業(yè)企業(yè)數(shù)目的增加主要源于家鄉(xiāng)市企業(yè)進(jìn)入率的提高和企業(yè)退出率的降低。

綜上所述，對于非家鄉(xiāng)市而言，省級官員家鄉(xiāng)市的空氣污染可以視為外生。省級官員家鄉(xiāng)市獲得了額外的經(jīng)濟(jì)增長，在制造業(yè)生產(chǎn)方面體現(xiàn)得尤為突出，這揭示了省級官員家鄉(xiāng)更為嚴(yán)重的空氣污染可能來源于其偏重工業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。

(二)跨界污染

表4報(bào)告了采用倍差法對式(1)的估計(jì)結(jié)果，處理組為33個(gè)位于空氣污染源下風(fēng)向的城市，對照組為65個(gè)其他風(fēng)向城市。關(guān)于回歸樣本，值得說明的是，首先剔除了84個(gè)家鄉(xiāng)市，排除了空氣污染源自身的影響，以下風(fēng)向城市作為處理組的理由也比較充分。對照組的選取則主要基于干凈識別方面的考慮。理論上講，除了緊鄰下風(fēng)向城市的空氣質(zhì)量可能受污染源的影響，基本可以排除污染源的污染物逆風(fēng)擴(kuò)散至上風(fēng)向城市及其他風(fēng)向城市的可能性，上風(fēng)向城市及其他風(fēng)向城市都可以作為理想的對照組，但考慮到空氣污染物可能從污染源的上風(fēng)向城市隨風(fēng)擴(kuò)散至其下風(fēng)向城市的可能性，只選取其他風(fēng)向城市作為對照組能夠更干凈地識別跨界空氣污染。

空氣污染源對位于其下風(fēng)向的城市存在跨界空氣污染。表4的回歸結(jié)果顯示，空氣污染源加劇了下風(fēng)向城市的環(huán)境污染，相對于其他風(fēng)向上的城市，位于空氣污染源下風(fēng)向城市的人均二氧化硫及人均煙塵增長速度更快。第(1)列報(bào)告了以對數(shù)形式的人均工業(yè)二氧化硫?yàn)楸唤忉屪兞康幕貧w結(jié)果，關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)大小為0.2478，符號為正，能通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明在2001—2010年，與其他相鄰城市相比，位于空氣污染源下風(fēng)向城市的人均工業(yè)二氧化硫增長平均快了約25個(gè)百分點(diǎn)。對控制變量來說，回歸系數(shù)的符號與現(xiàn)有環(huán)境污染文獻(xiàn)的結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)差別。就人均實(shí)際GDP的一次項(xiàng)與二次項(xiàng)的系數(shù)符號來看，人均工業(yè)二氧化硫與人均收入水平之間存在倒“U”形曲線關(guān)系。這說明當(dāng)以人均二氧化硫作為環(huán)境污染的代理變量時(shí)，存在環(huán)境庫茲涅茨曲線。以進(jìn)出口總額占GDP比重度量的外貿(mào)依存度的回歸系數(shù)顯著為正；以FDI所占比重進(jìn)行度量時(shí)，回歸系數(shù)為負(fù)，但不顯著。這意味著，在中國以二氧化硫度量環(huán)境污染時(shí)，實(shí)證結(jié)果不一定支持“污染天堂假說”。另外，人均工業(yè)二氧化硫排放量與工業(yè)化和人口密度因素正相關(guān)，與環(huán)境治理水平負(fù)相關(guān)。

第(2)列報(bào)告了以對數(shù)形式的人均工業(yè)煙塵為被解釋變量的回歸結(jié)果，關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)為0.1391，能通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這表明，在2001—2010年，位于空氣污染源下風(fēng)向城市的人均煙塵增長平均快了約14個(gè)百分點(diǎn)。此時(shí)控制變量的回歸系數(shù)和顯著性略微發(fā)生了變化，表現(xiàn)在環(huán)境庫茲涅茨曲線不再存在，以進(jìn)出口貿(mào)易額比重作為外貿(mào)依存度的度量時(shí)，結(jié)果不再支持“污染天堂假說”。工業(yè)占比和環(huán)境治理力度的回歸系數(shù)符號和顯著性基本保持不變。人口密度的回歸系數(shù)依然顯著為正。

以上結(jié)果表明，空氣污染源對位于其下風(fēng)向的城市存在跨界空氣污染，污染源向下風(fēng)向城市輸送了空氣污染物。具體而言，與其他風(fēng)向上的城市相比，下風(fēng)向城市的空氣污染物增長速度明顯加快，人均二氧化硫增長速度快了約25個(gè)百分點(diǎn)，人均煙塵增長速度快了約14個(gè)百分點(diǎn)。

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)不同對照組

對照組的選取對倍差法的估計(jì)結(jié)果起著決定性作用，為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本節(jié)將保持處理組不變、變換對照組對跨界空氣污染的存在及程度重新進(jìn)行檢驗(yàn)。表4采用的對照組為其他風(fēng)向城市，本節(jié)將首先以上風(fēng)向城市、緊鄰下風(fēng)向城市為對照組，再將上述這些作為對照組的城市在相鄰的基礎(chǔ)上進(jìn)行組合，得到新的對照組重新回歸，比如“上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市”、“上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市+緊鄰下風(fēng)向城市”。如果變換對照組后回歸基本結(jié)果仍然存在，則進(jìn)一步加強(qiáng)了空氣污染源對下風(fēng)向城市存在跨界空氣污染的結(jié)論。

以上風(fēng)向城市為對照組時(shí)，位于污染源下風(fēng)向城市的空氣污染仍然加劇，跨界空氣污染依然存在。表5第(1)、(2)列報(bào)告了以污染源下風(fēng)向城市為處理組、以上風(fēng)向城市為對照組的回歸結(jié)果，不論以人均二氧化硫還是煙塵作為空氣污染代理變量，都顯示下風(fēng)向城市的空氣污染加劇。第1列報(bào)告了以對數(shù)形式的人均二氧化硫?yàn)楸唤忉屪兞康臋z驗(yàn)結(jié)果，關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)為0.1889，系數(shù)大小與表4的相應(yīng)系數(shù)略有差別，但在顯著性方面，同樣通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這意味著，與上風(fēng)向城市相比，位于污染源下風(fēng)向的城市人均二氧化硫增長速度快了約19個(gè)百分點(diǎn)。第(2)列報(bào)告了以對數(shù)形式的人均煙塵為被解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果，關(guān)鍵變量的系數(shù)大小較表4的相應(yīng)系數(shù)增大，能通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這說明，以煙塵為空氣污染的代理變量時(shí)，下風(fēng)向城市比上風(fēng)向城市增長快了約40個(gè)百分點(diǎn)。

以“上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市”城市組合為對照組的回歸結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了跨界空氣污染的存在。表5第(3)、(4)列顯示，當(dāng)以“上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市”作為對照組時(shí)，下風(fēng)向城市的二氧化硫及煙塵增長速度顯著加快了約17和20個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)值大小變化不大，介于以其他風(fēng)向城市及上風(fēng)向城市為對照組的回歸系數(shù)中間。

以緊鄰下風(fēng)向城市為對照組時(shí)，下風(fēng)向城市仍然表現(xiàn)出更突出的空氣污染。緊鄰下風(fēng)向城市因?yàn)槲恢孟鄬μ厥猓竟?jié)將其作為單獨(dú)的對照組進(jìn)行檢驗(yàn)。緊鄰下風(fēng)向城市因?yàn)榕c下風(fēng)向城市相鄰，有可能也會(huì)受到污染源的影響，這取決于空氣污染物的隨風(fēng)擴(kuò)散的角度范圍。表5第(5)、(6)列報(bào)告了以緊鄰下風(fēng)向城市為對照組的回歸結(jié)果。在以人均二氧化硫和煙塵代理空氣污染時(shí)，關(guān)鍵變量的系數(shù)分別為0.0606和0.2952，均通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這說明，與緊鄰下風(fēng)向的城市相比，下風(fēng)向城市受到污染源更為嚴(yán)重的跨界空氣污染。

表5 跨界污染效應(yīng)的存在：不同對照組

注：第(1)(3)(5)(7)列和第(2)(4)(6)(8)被解釋變量分別為工業(yè)二氧化硫及煙塵人均排放的對數(shù)值。2、Locationi×Tjt代表省級官員家鄉(xiāng)下風(fēng)向城市虛擬變量，其中Locationi代表城市的風(fēng)向位置，如果該城市位于省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向位置，則Locationi=1，否則Locationi=0；Tjt代表省級官員在任的變量，如果省級官員在任則Tjt=1，否則為0。2、表中所有回歸樣本處理組為26個(gè)下風(fēng)向城市；第(1)、(2)列回歸的對照組為20個(gè)上風(fēng)向城市，第(3)、(4)列回歸的對照組為49個(gè)城市(上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市)，第(5)、(6)列回歸的對照組為56個(gè)緊鄰下風(fēng)向城市，第(7)、(8)列回歸的對照組為101個(gè)城市(上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市+緊鄰下風(fēng)向城市)；以上所有回歸樣本均不包括省級官員家鄉(xiāng)市?？刂谱兞颗c表4相同，沒有報(bào)告控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)。括號內(nèi)是經(jīng)過異方差和序列相關(guān)修正的Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤。

以“上風(fēng)向城市+其他風(fēng)向城市+緊鄰下風(fēng)向城市”城市組合為對照組的檢驗(yàn)結(jié)果再次驗(yàn)證跨界空氣污染的存在。上述回歸結(jié)果表明不論以其他風(fēng)向城市相比，還是以上風(fēng)向城市或者緊鄰下風(fēng)向的城市相比，位于污染源下風(fēng)向的城市受到跨界空氣污染最嚴(yán)重，為此本節(jié)將以上述三類城市合并作為對照組對跨界空氣污染重新進(jìn)行檢驗(yàn)。理論上推斷，以上述三類城市合并為對照組時(shí)，跨界空氣污染仍然會(huì)存在。第(7)、(8)列的回歸結(jié)果驗(yàn)證了這一點(diǎn)，以對數(shù)形式的人均二氧化硫?yàn)楸唤忉屪兞康臋z驗(yàn)中關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)為0.1734，通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。以對數(shù)形式的人均煙塵為被解釋變量的檢驗(yàn)中關(guān)鍵變量的系數(shù)為0.3067，能通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這說明，不論以二氧化硫還是以煙塵作為空氣污染的度量，下風(fēng)向城市比下風(fēng)向以外的城市增長速度都要快。

變換對照組、保持處理組不變的檢驗(yàn)結(jié)果表明，污染源對位于其下風(fēng)向的城市存在跨界空氣污染。不論是單獨(dú)以其他風(fēng)向城市、上風(fēng)向城市還是緊鄰下風(fēng)向城市為對照組，還是將上述三類相鄰城市合并，跨界空氣污染都存在*本文采用四分位風(fēng)向，結(jié)論依然成立。另外，本文采用上風(fēng)向城市為處理組就“沒有風(fēng)就沒有跨界污染”，采用人為提前省級官員老鄉(xiāng)上任的方式就“沒有污染源就沒有跨界污染”進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)，本文的基本結(jié)論依然成立。。

(二)來自衛(wèi)星PM2.5濃度的證據(jù)

本節(jié)將利用衛(wèi)星采集處理得到的PM2.5濃度數(shù)據(jù)對基本結(jié)論進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證，美國國家宇航局(NASA)提供的氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth，AOD)數(shù)據(jù)是計(jì)算PM2.5濃度的良好來源。AOD是一個(gè)以介質(zhì)的消光系數(shù)在垂直方向上的積分度量的系數(shù)，可以描述氣溶膠對光的衰減作用。NASA利用地球觀測系統(tǒng)計(jì)劃(EOS)衛(wèi)星Terra和Aqua所搭載MODIS 儀器對地球進(jìn)行多光譜高分辨率觀測，Terra衛(wèi)星和Aqua衛(wèi)星是兩顆極軌衛(wèi)星，每天同一時(shí)間兩次飛越地球表面的某一點(diǎn)。中分辨率成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)裝載其上，具有高空間分辨率，提供全球氣溶膠光學(xué)特性探測資料，其中就包括大氣氣溶膠厚度(AOD)。AOD是對大氣柱總的測量，不能直接提供污染物的垂直分布信息，但可以用來估算PM2.5*假設(shè)地球表面為均勻朗伯表面，大氣在豎直方向上均勻分布，不考慮氣體吸收，那么氣溶膠總的消系數(shù)AOD與地面消光系數(shù)成線性關(guān)系，而地面消光系數(shù)與地面污染物，特別是顆粒物成一定的關(guān)系，所以可以計(jì)算并校正得到AOD與顆粒物濃度比如PM2.5的一定關(guān)系。。

本文使用NASA建立的MODIS資料業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)中提供的分辨率為10 km × 10 km的氣溶膠光學(xué)厚度(AOD) Level2轉(zhuǎn)化的PM2.5濃度數(shù)據(jù)產(chǎn)品度量空氣污染程度。Van Donkelaar et al.(2010)通過專業(yè)技術(shù)手段提取了全球PM2.5年均濃度。Van Donkelaar等的這一PM2.5數(shù)據(jù)被NASA采用，作為官方數(shù)據(jù)以供下載*http://www.nasa.gov/topics/earth/features/health-sapping.html。。本文以ArcGIS軟件借助行政區(qū)劃矢量圖提取了2001—2010年中國地級市層面的PM2.5數(shù)據(jù)。

來自NASA的PM2.5濃度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)表明，污染源對其下風(fēng)向城市存在跨界空氣污染。表6第(1)列報(bào)告了以對數(shù)形式的地級市年均PM2.5為被解釋變量，以下風(fēng)向城市為處理組，以其他風(fēng)向城市為對照組的回歸結(jié)果。關(guān)鍵變量的回歸系數(shù)為0.0163，能通過顯著性水平為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這說明，與其他風(fēng)向城市相比，下風(fēng)向城市的PM2.5濃度增長快了約2個(gè)百分點(diǎn)。表6第(2)、(3)列分別報(bào)告了，保持處理組不變，變換對照組為上風(fēng)向城市與(上風(fēng)向+其他風(fēng)向+緊鄰下風(fēng)向城市)組合的檢驗(yàn)結(jié)果。與第(1)列的結(jié)果一致，對照組的變化沒有影響本文的基本結(jié)論，下風(fēng)向城市的PM2.5增長率相較上風(fēng)向及下風(fēng)向以外城市也顯著地快了約2個(gè)百分點(diǎn)。

表6 來自衛(wèi)星PM2.5濃度的證據(jù)

注：被解釋變量為地級市層面年度PM2.5的對數(shù)值。Locationi×Tjt代表省級官員家鄉(xiāng)下風(fēng)向城市虛擬變量，其中Locationi代表城市的風(fēng)向位置，如果該城市位于省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向位置，則Locationi=1，否則Locationi=0；Tjt代表省級官員在任的變量，如果省級官員在任則Tjt=1，否則為0。所有兩列回歸樣本均剔除了省級官員家鄉(xiāng)市；所有三列回歸處理組均為26個(gè)下風(fēng)向城市，對照組分別為65個(gè)其他風(fēng)向城市、20個(gè)上風(fēng)向城市和101個(gè)城市(上風(fēng)向+其他風(fēng)向+緊鄰下風(fēng)向城市)?？刂谱兞颗c表4相同，沒有報(bào)告控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)。括號內(nèi)是經(jīng)過異方差和序列相關(guān)修正的Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤。

衛(wèi)星數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果與二氧化硫及煙塵的檢驗(yàn)結(jié)果一致，再次驗(yàn)證了污染源對下風(fēng)向城市跨界空氣污染的存在。具體而言，與其他風(fēng)向城市、上風(fēng)向城市或者下風(fēng)向以外城市(即“上風(fēng)向+其他風(fēng)向+緊鄰下風(fēng)向城市”)相比，下風(fēng)向的PM2.5濃度增長快了約2個(gè)百分點(diǎn)?；貧w系數(shù)大小上與以二氧化硫與煙塵的回歸系數(shù)存在差別，這可能跟PM2.5濃度與二氧化硫、煙塵的形成及擴(kuò)散條件不完全相同有關(guān)。

五、風(fēng)速的影響

上述檢驗(yàn)均圍繞著風(fēng)向位置對跨界空氣污染的影響展開，本節(jié)將考慮風(fēng)速對跨界空氣污染的作用。根據(jù)氣象學(xué)的研究，風(fēng)是影響空氣污染物擴(kuò)散的最主要因素。具體而言主要是通過風(fēng)向及風(fēng)速產(chǎn)生作用，一般認(rèn)為，風(fēng)向影響空氣污染物的傳輸方向，風(fēng)速影響空氣污染物的擴(kuò)散速度。張人文、范紹佳(2011)基于2006—2008 年珠三角11 個(gè)地面氣象站逐日風(fēng)場資料(14:00時(shí))與粵港珠三角區(qū)域空氣監(jiān)控網(wǎng)11個(gè)監(jiān)測子站的區(qū)域空氣質(zhì)量指數(shù)( RAQI) 數(shù)據(jù)，分析研究風(fēng)場對空氣質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)風(fēng)速對珠江三角洲地區(qū)域污染輸送有重要影響，區(qū)域平均風(fēng)速大于2.6 米/秒時(shí)不會(huì)出現(xiàn)區(qū)域性空氣污染，區(qū)域平均風(fēng)速大于3.2 米/秒時(shí)空氣非常清潔，區(qū)域平均風(fēng)速小于1.8米/秒時(shí)區(qū)域空氣污染嚴(yán)重。

空氣污染源所在城市風(fēng)速越大，其下風(fēng)向城市的跨界空氣污染越嚴(yán)重。表7報(bào)告了控制污染源城市風(fēng)速變量及風(fēng)速與風(fēng)向交互項(xiàng)的回歸結(jié)果，風(fēng)速加快了污染物向下風(fēng)向城市的擴(kuò)散。第(1)列報(bào)告了以對數(shù)形式的人均二氧化硫作為被解釋變量時(shí)的回歸結(jié)果，下風(fēng)向城市虛擬變量(Locationi×Tjt)的回歸系數(shù)仍然顯著為正。我們關(guān)注的風(fēng)速與風(fēng)向交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.1686，能通過顯著性水平為10%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這意味著污染源城市的風(fēng)速增加1個(gè)百分點(diǎn)，其下風(fēng)向城市的二氧化硫增長將加快約0.2個(gè)百分點(diǎn)。第(2)列以對數(shù)形式的人均煙塵排放作為被解釋變量時(shí)，回歸結(jié)果與第1列類似，風(fēng)速與風(fēng)向交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.1902，能通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。第(3)列以PM2.5度量空氣污染時(shí)，也得到類似的結(jié)論。下風(fēng)向城市虛擬變量(Locationi×Tjt)的回歸系數(shù)也依然顯著為正，風(fēng)速與風(fēng)向交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.0622，能通過顯著性水平為1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。這意味著，污染源城市的風(fēng)速增加1個(gè)百分點(diǎn)，其下風(fēng)向城市的PM2.5增長將加快約0.1個(gè)百分點(diǎn)。

表7 風(fēng)速的影響

注：第(1)、第(2)列被解釋變量為地級市層面年均工業(yè)二氧化硫及煙塵人均排放的對數(shù)值，第(3)列被解釋變量為地級市層面年度PM2.5的對數(shù)值。windspeedjt代表污染源的風(fēng)速，單位米/秒；Locationi×Tjt代表省級官員家鄉(xiāng)下風(fēng)向城市虛擬變量，其中Locationi代表城市的風(fēng)向位置，如果該城市位于省級官員家鄉(xiāng)的下風(fēng)向位置，則Locationi=1，否則Locationi=0；Tjt代表省級官員在任的變量，如果省級官員在任則Tjt=1，否則為0。所有兩列回歸樣本均剔除了省級官員家鄉(xiāng)市；處理組為26個(gè)下風(fēng)向城市，對照組分別為65個(gè)其他風(fēng)向城市?？刂谱兞砍吮?的控制變量外，還控制了下風(fēng)向城市的風(fēng)速，沒有報(bào)告控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)。括號內(nèi)是經(jīng)過異方差和序列相關(guān)修正的Driscoll-Kraay標(biāo)準(zhǔn)誤。風(fēng)速數(shù)據(jù)與封箱數(shù)據(jù)同樣來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

綜上所述，不論以工業(yè)污染的二氧化硫、煙塵還是以衛(wèi)星監(jiān)測的PM2.5衡量空氣污染，都發(fā)現(xiàn)當(dāng)處于污染源下風(fēng)向時(shí)，污染源所在城市的風(fēng)速越大，下風(fēng)向城市受到的跨界空氣污染程度越嚴(yán)重。

六、結(jié)論性評述

本文對中國地級市層面的跨界空氣污染存在及影響程度進(jìn)行了考察，同時(shí)也檢驗(yàn)了風(fēng)在跨界空氣污染中的重要作用。本文找到省委書記、省長的家鄉(xiāng)作為一個(gè)較為外生的空氣污染源，利用污染源下風(fēng)向城市與其他風(fēng)向城市的空氣污染差異來識別跨界空氣污染的存在及風(fēng)在污染物擴(kuò)散過程中所起的作用。

通過倍差法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，空氣污染源對位于其下風(fēng)向城市存在跨界空氣污染。具體而言，在2001—2010年間，在人均二氧化硫、人均煙塵排放，下風(fēng)向城市的相應(yīng)增長率都比其他風(fēng)向城市快了約25%和14%，在PM2.5方面，下風(fēng)向城市的增長率也比其他風(fēng)向城市快了約2個(gè)百分點(diǎn)。另外，本文還發(fā)現(xiàn)，風(fēng)速是影響污染物向下風(fēng)向城市擴(kuò)散的重要因素，風(fēng)速越大，下風(fēng)向城市所受的跨界空氣污染越嚴(yán)重。

本文的發(fā)現(xiàn)是穩(wěn)健的，揭示了跨界空氣污染是城市環(huán)境污染的重要來源，為制定協(xié)同治理大氣污染政策提供了重要的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。在霧霾籠罩之時(shí)，若干城市提出建設(shè)風(fēng)道改善城市空氣質(zhì)量*北京市擬建六條城市風(fēng)道減少城市熱島效應(yīng)及污染物沉積，借風(fēng)吹霾(來自人民網(wǎng)報(bào)道http://society.people.com.cn/n/2014/1121/c1008-26065706.html)。《南京生態(tài)市建設(shè)規(guī)劃》確定了六條生態(tài)廊道，形成“四橫兩縱”生態(tài)網(wǎng)架，其中江北兩條將是江北化工園片區(qū)重要的通風(fēng)通道和污染隔離通道(來自人民網(wǎng)報(bào)道http://js.people.com.cn/html/2014/03/12/294640_2.html)。。從本文的研究結(jié)果來看，風(fēng)道建設(shè)治標(biāo)不治本，只能促使空氣污染物從一個(gè)城市擴(kuò)散到另一個(gè)城市，并不能從根本上解決環(huán)境治理問題，而跨區(qū)協(xié)同治理才是治理大氣污染的根本政策。當(dāng)然從長遠(yuǎn)來看，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型才是改善生態(tài)環(huán)境的根本途徑。