城市群雾霾污染：地区差异及分解方式分析

为了研究十大城市群雾霾污染的区域差异及其来源，本篇采用Dagum基尼系数及其分解方法，分别测算了2006—2015年十大城市群PM2.5浓度的基尼系数，结果如表6.2所示。

(1)十大城市群PM2.5浓度总体区域差异由表6.2可知，十大城市群PM2.5浓度的总体基尼系数均值为0.207。在样本期间内，PM2.5浓度均值总体差异呈现先下降后上升的趋势，2006—2012年基尼系数呈下降趋势，由2006年的0.210下降到2012年的0.194，下降了1.6个百分点，在2012年达到了样本期间的最小值。随后在2013—2015年，基尼系数呈上升趋势，在2015年达到了样本期间的最大值。总体而言，基尼系数波动范围不大，从2006年的0.210上升到2015年的0.236，年均上升率为1.29%，表明十大城市群PM2.5浓度总体差异有所增大。

表6.2　样本期十大城市群PM2.5浓度基尼系数测算结果

续表

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注:“1”“2”“3”“4”“5”“6”“7”“8”“9”“10”分别代表长三角、京津冀、珠三角、长江中游、成渝、中原、关中、呼包鄂榆、兰西、哈长城市群。

(2)十大城市群PM2.5浓度区域内差异

由表6.2可知，从整体来看十大城市群PM2.5浓度区域内差异分别处于不同的水平，且呈现出不同的波动趋势。在样本期间内，兰西城市群区域内的差异最大，为0.224；其次为京津冀、哈长、呼包鄂榆、长三角、中原、长江中游、成渝以及关中城市群，区域内差异分别为0.172、0.157、0.142、0.126、0.123、0.109、0.106、0.089；珠三角城市群的区域内差异最小，为0.084。由图6.1可以看出十大城市群PM2.5浓度总体基尼系数，图6.2可以看出十大城市群PM2.5浓度区域内差异的演变趋势。从演变过程来看，京津冀、成渝、关中、兰西、呼包鄂榆城市群PM2.5浓度的区域内差异在波动中呈下降趋势，长江中游和中原城市群PM2.5浓度的区域内差异在波动中呈上升趋势，珠三角、哈长、长三角城市群PM2.5浓度的区域内差异在样本期间内的波动幅度较为平缓。具体来看，京津冀城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降－上升的态势，年均下降率为1.18%。成渝城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现下降－上升－下降的趋势，年均下降率为3.21%。关中城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现下降－上升的变化趋势，年均下降率为1.16%。兰西城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降－上升的波动趋势，2011—2013年基尼系数一直保持在0.22左右，以2006年为基年，年均下降率为0.08%，兰西城市群基尼系数从2006年的0.240上升到2007年的0.278，之后迅速下降到2010年的0.163，2007—2010年的年均下降率达到19.477%，但之后又开始缓慢上升。呼包鄂榆城市群区域内差异的变化呈现上升－下降－上升的波动趋势，年均下降率为2.82%。长江中游城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降－上升的变化趋势，从2006年的0.092持续缓慢上升到2010年的0.125，上升了3.3个百分点，然后又下降到2012年的0.088，下降了3.7个百分点，之后又持续上升到2015年的0.131，以2006年为基期，年均上升率为4.04%。中原城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降－上升的变化趋势，在2011年下降到最小值0.102，之后又持续上升，年均上升率为2.29%。珠三角城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降－上升－下降的波动态势，在2008—2011年基尼系数一直保持在0.08左右，之后从2012年的0.086下降到2015年的0.077，下降了0.9个百分点，以2006年为基期，年均下降率为0.198%，珠三角城市群PM2.5浓度区域内差异在样本期间内虽然有波动，但波动幅度较为平缓。哈长城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现上升－下降的趋势，哈长城市群PM2.5浓度区域内差异虽波动次数较多，但是整体的波动幅度是很小的，年均下降率仅有0.06%。长三角城市群PM2.5浓度区域内差异的变化呈现下降－上升－下降－上升的趋势，长三角城市群的基尼系数虽然波动幅度较大，但年均上升率仅有0.09%。

图6.1　样本期十大城市群PM2.5浓度总体基尼系数(www.xing528.com)

图6.2　样本期十大城市群PM2.5浓度基尼系数

(3)十大城市群PM2.5浓度区域间差异

由表6.2可知，十大城市群PM2.5浓度区域间差异的均值为0.283。具体来看，珠三角与京津冀区域间差异的均值，关中与中原区域间差异的均值，呼包鄂榆与长三角、京津冀、珠三角、长江中游、成渝、中原、关中城市群区域间差异的均值，兰西与长三角、京津冀、珠三角、长江中游、成渝、中原城市群区域间差异的均值，以及哈长与京津冀、呼包鄂榆和兰西城市群区域间差异的均值，均高于十大城市群总体区域差异的平均水平；而其他城市群区域间差异的均值都低于十大城市群总体区域差异的平均水平。其中，京津冀与呼包鄂榆城市群区域间差异的均值最高，为0.580；珠三角与成渝城市群区域间差异的均值最低，为0.116。分阶段来看，在2006、2008—2009、2011—2014年，京津冀与呼包鄂榆城市群区域间差异最大，差异介于0.540～0.610；而在2007年和2010年，中原与呼包鄂榆城市群区域间差异最大，差异介于0.557～0.561，在2015年京津冀与兰西城市群区域间差异最大，为0.616。在2007—2009年以及2014—2015年，珠三角与成渝城市群区域间差异最小，差异介于0.090～0.106，在样本期间的其他年份珠三角与关中城市群区域间差异最小，差异介于0.092～0.108。因此，当前应该重点降低京津冀、呼包鄂榆、中原城市群之间PM2.5浓度的差异。

(4)十大城市群PM2.5浓度区域差异来源及其贡献。表6.3描述了十大城市群PM2.5浓度区域差异来源及其贡献率的大小。区域间差异、超变密度及区域内差异的来源与贡献率变化规律基本一致。从差异来源的大小来看，区域间差异来源在0.134到0.167之间变化，是主要来源；超变密度差异来源在0.035到0.050之间变化，是次要来源；而区域内差异来源在0.016～0.019之间变化，是最小的来源。从差异贡献率的大小来看，在样本期间内，区域内差异贡献率均值为8.08%，区域间差异贡献率均值为71.34%，超密度贡献率均值为20.38%，因此区域间差异是十大城市群PM2.5浓度总体差异产生的主要来源。

表6.3　样本期十大城市群PM2.5浓度区域差异来源及其贡献率

图6.3　样本期十大城市群PM2.5浓度区域差异来源及分解

图6.3描绘了十大城市群PM2.5浓度区域差异来源及其贡献率的演变趋势。具体来看，区域间差异贡献率从2007年的75.97%下降到2008年的66.66%，下降了9.31个百分点，之后又从2010年的67.97%上升到2013年的75.15%，上升了7.18个百分点，以2006年为基期，年均下降率为0.442%。区域内差异贡献率的波动幅度较小，贡献率始终保持在7.63%～8.65%，但总体上呈小幅上升趋势，年均上升率为0.127%。超变密度差异贡献率揭示了十大城市群子群间因交叉项的统计对总体PM2.5浓度差异产生的影响，反映区域间差异与区域内差异的交互作用对总体PM2.5浓度差异的贡献，超变密度贡献率从2007年的16.28%上升到2008年的25%，上升了8.72个百分点，之后又缓慢下降到2013年的16.80%，下降了8.2个百分点，以2006年为基期，年均上升率为1.574%，表明区域间差异与区域内差异的交互作用增强。