第 4 章 雾霾污染与产业结构的空间效应分析
4.1 数据来源
我国 2012 年 2 月 29 日通过了新的《环境空气质量标准》GB3095-2012,新标准中首次增设了对于颗粒物（直径小于 2.5 微米）的浓度限值，此标准的正式生效日期为 2016 年 1 月 1 日，所以对于雾霾数据的获取渠道产生了很大的影响，国内之前缺乏相关 PM2.5数据的检测和积累，所以文章采用 NASA 全球 PM2.5 浓度数据进行分析；Donkelaar 等人与 2010 年 10 月份首次运用卫星检测数据制作了首张全球 PM2.5浓度地图 4-1:
如图4-1显示，PM2.5的高浓度地区主要集中在东亚的我国和南亚印度以及中东、北非等地区，而我国的东中部地区尤为明显，西部地区相对而言，雾霾污染较轻，我国相较于北非以及中东地区而言，最大的不同在于北非的 PM2.5是由于多发的沙尘天气，而我国则是污染性较大的有毒可吸入颗粒物，我们也可以看到，颜色最深的地区位于我国华北的北京、天津、河北、河南、江苏等地，这与我国的现实情况以及我国近几年对于雾霾的检测数据相吻合，所以数据来源具有可信性；巴特利研究所以及哥伦比亚大学 CIESIN 借助 Donkelaar 等人的研究思路及方法，利用美国国家航空航天局（NASA）的卫星，测度了全球 2001-2010 年的 PM2.5浓度数据，而这一数据与我国环保部对于 2011 年之前我国的雾霾污染形势的估计相一致，具有很高的可信度，文章所利用的雾霾数据均来源于哥伦比亚大学的相关数据库，同时特别注明，该 PM2.5数据为人口加权值，初始数据为栅格数据，利用 ARCGIS 软件进行进一步处理后得出我们所需的各省年均 PM2.5浓度值，人口加权年均 PM2.5浓度值可以充分的考虑我国西部地区地广人稀以及东部地区人口稠密等一系列我国现存状况。对于卫星数据的处理，我们将重庆和四川合并为同一地区，而西藏自治区由于统计年鉴数据极为不全，在此将其略去，所以文章数据包含我国大陆地区 29 个省级区域（香港、澳门、台湾地区除外）。除PM2.5之外的其他数据来源为各年《中国统计年鉴》《、中国工业经济统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及各省市、自治区、直辖市的统计年鉴。
4.2 模型相关指标选取与解释
前文提到，我国雾霾的影响可能是由于产业结构的极为不合理，能源过度消耗等一系列因素，所以在我国雾霾污染是一个综合的问题，不能由单一因素进行解释，而文章目的正是从经济学的视角出发，去探寻我国雾霾污染的原因，并进而找出治理雾霾的相关策略。所以选取以下指标进行综合的测度：
4.2.1 核心解释变量的选取与解释
（1）霍夫曼（HFM）比例
工业作为雾霾污染的重要来源，被广大民众所诟病，而重工业作为 PM2.5的主要所以我们直接来源，其发展情况是我们所必须关注的，因此，引入 HFM 系数作为衡量产业结构的变量。为了更加容易解释，文章采用 HFM 的倒数作为衡量产业结构的核心变量，即重工业产值是轻工业的倍数这一概念来衡量工业结构。
（2）人均 GDP
文章根据 EKC 理论，力图寻求我国雾霾污染，主要标志为 PM2.5浓度与经济发展之间是否存在 U 型关系，所以在此选择人均 GDP 作为一个阶段，社会经济发展水平的衡量标准。
（3）原煤消耗强度
文章中采用原煤消耗强度这一指标来衡量单位 GDP 的煤炭消耗量，用来验证我国煤炭消费强度对于雾霾污染的影响程度。
4.2.2 控制变量的选取与解释
（1）空间汽车密度
2000 年以来，我国汽车拥有量迅速增长，在极大的提升居民出现便利的同时，也带来的大量的石油燃料的消耗，而这些燃料的消耗无疑也加重了大气污染，现阶段我国各主要城市在上下班高峰期出现大规模的拥堵现象，在提高了通勤成本的同时，也进一步提高了石油燃料的消耗，加剧了雾霾污染，对于这一指标，文章中采用：
这一指标来表示，较之前人研究，文章更注重探讨单位面积上的汽车拥有量，是因为雾霾是一个跟国土面积有着重要联系的指标，如果只是单一的考察某一个地区的汽车拥有量而忽视其面积的大小，无疑是不准确的，单位国土面积上的汽车承载量是影响雾霾污染的重要指标，诸如我国的长三角、珠三角和京津冀三个区域，汽车拥有量可能与某些省份相同，如果不考虑国土面积的影响，对于雾霾的影响就会很不显着，但是一旦用土地面积作为权重进行处理以后，就会发现这些城市化程度较高的地区单位面积汽车拥有量就很高。
如表 4-1 所示，只从汽车拥有量这一指标来看，内蒙古总量与天津相似，但是从单位国土面积拥有量上来看，天津市拥有量是 83.94 倍，这也是导致了天津市的雾霾污染现状较之内蒙古有巨大的差异。国土面积代表着环境承载量，所以我们必须将汽车拥有量进行加权计算，才能计算出对于雾霾污染有解释效力的指标。
（2）heat 供热量
冬季我国北方雾霾污染比南方更为严重的一个重要诱因就是供暖，我国自建国以来实行北方供暖，南方不供暖的政策，而大部分地区的供暖热源采用燃煤方式，这就会产生大量的废气，而这些废气无疑是城市雾霾的重要来源，而部分地区在锅炉燃煤质量上没有做出很大的质量改进，这也导致更多的污染物的排放，进一步加重了 PM2.5颗粒物的形成，如图 4-1 和图 4-2 所示，我国南北方空气质量污染程度严重不同，尤其是在冬季，南方相较于北方拥有更好的空气质量，这也预示着供暖对于雾霾污染存在正向效应。
近几年，南方冬季供暖的呼声越来越大，所以为防止南方步北方后尘，被更严重的雾霾污染所困扰，文章在此引入此变量，来考察供暖量是否对雾霾形成具有显着影响，以及究竟是何种影响，以期对于供暖提供一些数据上的建议。数据来源于2002-2015 年《中国统计年鉴》，单位为“万吉焦”.
（3）FDI 国外直接投资
如图 4-3 所示，我国国外直接投资在 2000 年以后有巨大的增长，从 2001 年 496.72亿美元增加到 2014 年的 1197.05 亿美元，年均增长 10%以上，如此之多的国外投资究竟给我过雾霾污染带来了何种作用，这是文章需要进行进一步的探究对象，因此文章中引入 FDI 这样一个变量，具体指标用“实际外资使用金额”数据，单位为亿美元，数据来源为 2001-2015 年《中国统计年鉴》，来具体考察我国的雾霾污染与国外投资之间是处于哪样一种阶段，以及用哪一种假说解释更为妥切。
（4）治理废气投资完成额（invest）以及排污费收入（regulation）
随着雾霾污染的日益扩大，我国近几年加大了对于大气治理投资力度，来不断缓解这一危局，废气作为工业化生产的一种“副产品”,必须有人为这一副产品买单，所以文章设计了两个变量为其进行分析，一个是从国家及社会角度，就是治理废气投资完成额，另一个从企业角度进行购买，就是排污费收入。
治理废气投资直接作用于废气污染物的处理，对于减少废气排放进而减轻雾霾污染具有直接作用，而排污费的收取对于雾霾污染治理的作用更为间接，这也是基于“科斯定理”（Coase theorem,1960,Ronald H. Coase）的一个考虑。
科斯定理在我国的一个重要应用就是对排污企业征收排污费，排污费在我国作为一项规制企业排污的重要手段，其收入的变化可以被视作一个地区环境规制强度的衡量标准，一个地区所征收的排污费越高，说明此地区的环境规制越强，为了平衡各地区的不同工业产值，我们用以下指标来表示不同地区的环境规制强度：
我国目前的排污费收入主要来源于第二产业，主要污染源也是源于第二产业，所以我们用这个指标来衡量地区环境规制强度，排污费和废气治理投资的数据来源于2002-2011 年《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》以及各省市相应年份的统计年鉴。
