人口規(guī)模與產業(yè)結構對黃河流域霧霾變化的影響

徐 陽 陳聞君 張旭東

新疆財經大學

科學進步與技術發(fā)展不斷強化了人類征服與改造自然的能力，現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展同樣帶來了一系列的自然生態(tài)問題。近年來，資源與環(huán)境的問題不僅影響了人民生產和日常生活，更加制約了我國經濟新舊動能的順利轉換。尤其是目前新冠疫情在全球范圍內的肆虐，更需要我們尋求能與生態(tài)環(huán)境和諧相處的發(fā)展模式。在諸多環(huán)境問題中，大氣環(huán)境質量和空氣污染問題與我們的生活密切相關，自2008年美國領事館公開北京PM2．5數(shù)據(jù)后，霧霾問題逐步受到社會各界的廣泛關注。作為中華文明主要發(fā)祥地的黃河流域，資源能源型城市眾多，大氣污染形勢嚴峻。2019年9月，習近平總書記為黃河流域提出了高質量發(fā)展的道路，也使黃河流域的高質量發(fā)展正式具有了極為重要的戰(zhàn)略地位。考慮到地區(qū)產業(yè)結構導致的工業(yè)污染物的排放和居民生活在內的有機物揮發(fā)是其形成的兩大主要原因[1]，本文將以城市產業(yè)結構以及人口規(guī)模為出發(fā)點，探求黃河流域霧霾污染的成因以及各個因素對黃河流域城市霧霾產生變化的影響，提出降低黃河流域霧霾濃度的建議，以期促進黃河流域整體的高質量發(fā)展。

0 文獻綜述

環(huán)境庫茲涅茨曲線（簡稱環(huán)境EKC）開創(chuàng)了環(huán)境經濟經驗分析的先河，也被廣泛應用于中國環(huán)境的研究中。早在1995 年，Grossman 和Krueger 提出了規(guī)模效應、結構效應和技術效應三大影響環(huán)境的效應理論，他們認為這三者共同決定了經濟對環(huán)境的影響，這也在之后被大量學者廣泛地應用[2]。Enrlich 和Holdren[3]提出了IPAT 模型分析經濟因素與環(huán)境的關系，模型表達式為I=PAT，其中用I( Impact)代表環(huán)境壓力，P( Population)代表人口數(shù)量，A（Affluence）代表富裕程度，T(Technology)代表技術水平。Dietz 和Rosa[4]在IPAT 模型的基礎之上，構建了改進的STIRPAT 模型，這也是目前大多數(shù)學者研究環(huán)境影響因素時使用的主流模型之一。該模型在保留原有的人口、技術、經濟等因素外，考慮了更為全面的隨機因素，改善了原有模型與環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）沖突的局限。

國內主要將霧霾與城市、產業(yè)、貿易以及政府治理等主題相結合，具體影響因素包含了城鎮(zhèn)化率、人口規(guī)模、產業(yè)結構等變量[5-7]。冷艷麗和杜思正（2015）通過產業(yè)結構及城市化，對霧霾影響展開了分析，證實了這兩者如何影響霧霾的排放[8]。蔡海亞（2018）等人考慮了貿易開放對霧霾污染的影響，對中國推動外貿由規(guī)模型擴張向質量效益型轉變給出了建議[9]。從研究的范圍來看，受制于數(shù)據(jù)可得性，對霧霾研究主要分為全國性和區(qū)域性兩個層面，如馬麗梅（2014）等人通過研究全國31個省份本地與異地之間的霧霾交互影響，探討了能源結構與霧霾之間的關系，認為只有每個地區(qū)嚴格進行環(huán)境規(guī)制才能有效控制污染的蔓延[10]。彭迪云（2015）等人通過長江經濟帶的省級數(shù)據(jù)，以居民消費為門檻變量，從居民消費水平的視角探求了城鎮(zhèn)化對于霧霾的影響[11]。此外，展云逸（2017）等人以2005-2014年全國135個旅游城市的面板數(shù)據(jù)來分析環(huán)境對我國旅游業(yè)產生的影響，探討了地區(qū)旅游業(yè)健康發(fā)展的途徑[12]。就研究方法而言，動態(tài)GMM估計、門檻模型和空間計量是學者們使用的主要方法，如邵帥利用1998-2012 年中國省域PM2．5濃度數(shù)據(jù)，采用動態(tài)空間面板模型和系統(tǒng)廣義矩估計方法尋求影響霧霾最重要的因素，對控制霧霾的具體政策給予了思考[13]。劉耀彬（2020）等人利用門檻回歸和空間分區(qū)的方法，對城市化、人口集聚和霧霾變化之間的關系做了探討，這是為數(shù)不多考慮人口規(guī)模對霧霾變化影響的研究[14]。

通過文獻梳理，霧霾作為目前地區(qū)空氣質量的重要衡量因素，受到了廣泛關注，而因其存在較強的動態(tài)累積效應，故多數(shù)學者利用動態(tài)面板數(shù)據(jù)結合其他因素對霧霾的排放進行研究。此外，霧霾在空間上具有較強的溢出效應，包括空間杜賓模型在內的空間計量也是研究區(qū)域霧霾變化的重要工具。但是目前對全國范圍的研究較多，缺乏區(qū)域研究的針對性，黃河流域擁有眾多的資源型與能源型城市，大氣污染問題不容樂觀，且目前黃河流域霧霾研究甚少，對黃河流域城市的霧霾變化做相應的原因探索，為黃河流域高質量發(fā)展提出一定的建議。

1 數(shù)據(jù)來源、指標設計與研究方法

1.1 模型設定與變量解釋說明

1.1.1 核心變量設定

核心變量的選擇以產業(yè)高級化和產業(yè)的合理化表示產業(yè)結構變動，以地區(qū)的單位土地人口數(shù)量表示人口規(guī)模。采用干春暉（2011）等[15]使用的方法來衡量黃河流域各個城市產業(yè)的高級化和合理化程度，探討人口規(guī)模和產業(yè)結構對黃河流域霧霾變化的影響。其中，產業(yè)高級化（TRit）通過第三產業(yè)產值與第二產業(yè)產值的比率表示。若第三產業(yè)產值越高，則表示產業(yè)結構越高級。利用泰爾指數(shù)方法計算產業(yè)結構的偏離度，以定義產業(yè)結構的合理化(TUit)，需要注意的是產業(yè)結構的數(shù)值越低，產業(yè)結構越合理。具體計算方式如下：

式中，Qitt表示t時期內i地區(qū)第三產業(yè)總產值，Qits為t時期內i地區(qū)第二產業(yè)總產值。Qitj為i區(qū)t時期內j產業(yè)的產值，Pitj為i區(qū)t時期內j產業(yè)的就業(yè)人數(shù)，Qit為i區(qū)t時期內所有產業(yè)的總產值，Pit為i區(qū)t時期內所有產業(yè)的就業(yè)總人數(shù)，n一般取值為3。IUit值越高，產業(yè)結構越不合理，當IUit為0時，說明了城市的產業(yè)結構最合理。

1.1.2 基準模型選擇

為研究城市人口和產業(yè)對黃河流域霧霾產生和變化的影響，核心變量為流域內各個城市的產業(yè)結構和人口規(guī)模，并對技術研發(fā)力量、生態(tài)自然環(huán)境、基礎設施建設、外資使用效率等影響環(huán)境的相關變量進行控制，盡可能減少變量遺漏的影響。在參考已有經驗的基礎上設定基準模型如下：

式（3）中各城市歷年的PM2．5的數(shù)值為因變量，iuit、irit、podit為模型的核心解釋變量。Lntit代表了創(chuàng)新與研發(fā)能力，gcit為建成區(qū)的綠化覆蓋率，afdiit表示城市對外開放的水平，rodit為人均道路建設面積，反映地區(qū)的基礎設施建設水平高低，busit為城市的公共交通水平，以每萬人擁有公共汽車數(shù)量來表示。

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標設計

文章選取黃河流域主要的50個城市，通過各個城市歷年的產業(yè)結構調整指數(shù)和城市的其他發(fā)展數(shù)據(jù)，結合流域內城市2001-2016年16年的霧霾變化展開分析，尋求城市的創(chuàng)新對于霧霾排放的影響，以及不同地區(qū)的創(chuàng)新能力所能帶來的霧霾變化。其中，霧霾數(shù)據(jù)來源于耶魯、哥倫比亞等大學的團隊基于衛(wèi)星監(jiān)測的全球PM2．5濃度年均值，通過柵格處理得出黃河流域主要城市的年均PM2．5濃度數(shù)據(jù),城市創(chuàng)新指數(shù)來源于復旦大學產業(yè)發(fā)展研究中心公布的中國城市創(chuàng)新指數(shù)[16]。流域內主要城市的各經濟發(fā)展數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、城市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，部分缺失值通過平滑和插補等方法補充，對各個變量進行描述性統(tǒng)計，結果見表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計

2 實證結果與分析

2.1 相關性及平穩(wěn)性檢驗

利用散點圖描述霧霾和產業(yè)高級化、產業(yè)合理化以及人口規(guī)模三個核心變量之間的偏相關的關系，從圖1可以看出，產業(yè)合理化以及人口規(guī)模與霧霾之間主要呈現(xiàn)正向的相關關系，產業(yè)的高級化與霧霾之間呈現(xiàn)負向的相關關系，且人口規(guī)模與霧霾之間的關聯(lián)性較強。各個核心解釋變量與被解釋變量有著相關關系，可以做面板數(shù)據(jù)進一步的回歸分析。

面板數(shù)據(jù)減輕了數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性，可以使變量的相關性降低，但不能保證數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，仍有可能存在單位根。另外，文章使用的雖然是面板數(shù)據(jù)，但由于是16年的數(shù)據(jù)，時間跨度較長，為了避免偽回歸的出現(xiàn)，保證每個變量的平穩(wěn)性和有效性，在進行回歸分析之前進行單位根的檢驗，使用HT 和IPS 的檢驗方法。如表2 所示，使用HT 檢驗和IPS 檢驗之后，包括控制變量在內的所有變量結果均顯著地拒絕了數(shù)據(jù)存在單位根的假設，即所有的變量數(shù)據(jù)均為零階單整的，可以做進一步的分析。具體結果見表2。

表2 變量單位根檢驗

圖1 變量偏相關的關系圖

2.2 靜態(tài)模型回歸結果匯總

若從時間上和截面上看，不同個體以及截面之間不存在顯著性差異，可以使用普通最小二乘法（OLS）直接將面板數(shù)據(jù)混合進行參數(shù)估計。若模型截距在不同的截面或不同時間序列上有差異，則可以使用固定效應模型（FE），而固定效應模型中的截距項包括了截面隨機誤差項和時間隨機誤差項的平均效應，且這隨機誤差均為正態(tài)分布時，則應該使用隨機效應模型（RE）。借鑒已有的文獻，大部分的學者一般采用F 檢驗決定混合模型或固定效應模型的使用，然后使用豪斯曼檢驗選擇隨機效應模型或固定效應模型的使用。

首先在不考慮滯后項的情況下通過上述的幾種方法對影響黃河流域城市霧霾變化的因素進行綜合分析，具體結果見表3。

如表3所示，整體而言，除投資利用率，其余的變量在利用普通最小二乘法時均高估了變量對霧霾的影響。而隨機和固定效應模型的rho 值均在0．8 以上，這說明混合擾動項的方差主要來自個體效應變動，這也使普通最小二乘法并不適應模型的分析，容易高估各因素對霧霾產生的影響。在隨機和固定效應的選擇中使用Huasman檢驗，最終W 統(tǒng)計量大于臨界值，拒絕了隨機影響模型中個體影響與解釋變量不相關的原假設，最終選擇固定效應模型。

表3 靜態(tài)面板回歸結果

在固定效應模型下，產業(yè)的高級化是影響黃河流域城市霧霾變化的主要因素，產業(yè)結構高級化對霧霾產生了較大的抑制性作用，無論是否加入控制變量，產業(yè)高級化程度每提升1 個百分點，霧霾減少0．8%左右。產業(yè)結構的合理化和高級化在各模型中均顯著，但在僅存在當期因素的影響情況下，產業(yè)結構的合理性減弱反而降低了地區(qū)的霧霾，在三個核心因素中對霧霾的影響程度最小，這可能在于產業(yè)結構合理化是一個長期過程，短期內可能不能降低霧霾濃度，甚至在產業(yè)合理化到達一定程度前還會增加霧霾的產生。人口規(guī)模的增加會帶來霧霾的增加，隨著控制變量的加入，這種關系變化并不顯著。控制變量中，外資的利用率對霧霾污染的影響最大，其次建成區(qū)的綠化覆蓋率、公共汽車保有量提升都會降低城市的霧霾污染，而人均道路鋪裝面積和技術研發(fā)人員的增加與霧霾變化的顯著性并不強。從以上分析可知，霧霾變化主要與工業(yè)生產相關，產業(yè)結構的調整對黃河流域的霧霾變化起到了最為重要的作用，且產業(yè)結構的高級化影響程度要大于合理化。此外，人口規(guī)模對黃河流域城市的霧霾變化影響的顯著性不強，相似的還包括技術的提升、人均鋪裝道路和公共汽車數(shù)量的增加，均未直接對霧霾產生顯著影響。可能的原因是由于一些變量的變動具有長期的累積效應，使個體當期的變化會受到過去因素產生的影響，因此使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)對各因素之間的關系做進一步的探討。

表4 動態(tài)面板SGMM估計

2.3 模型改進

結合各個變量的描述性統(tǒng)計結果，為消除異方差以及獲得因變量和自變量之間的關系，根據(jù)對式（3）中技術與研發(fā)取對數(shù)，又由于某些因素的變動自身存在慣性，前一期的結果將對后一期產生一定的影響，而黃河流域各城市的霧霾變化很可能存在動態(tài)的累積效應，從而產生滯后性，因此在式（3）模型的基礎上做進一步改進，得出改進模型，具體公式如式（4）：

采用Arellano 等（1995）[17]人使用廣義矩估計(GMM)處理動態(tài)面板數(shù)據(jù)的方法，動態(tài)面板GMM估計的優(yōu)勢在于可以借助差分或使用工具變量控制未觀測到的時間和個體效應。考慮到兩步GMM估計的權重矩陣依賴于估計參數(shù)且標準差存在向下偏倚，且沒有帶來明顯效率改善，因此采用一步GMM 估計的方法分析動態(tài)面板數(shù)據(jù)。為了盡可能解決內生性和弱工具變量的問題，使用相比于差分GMM 估計偏差更小，效率更高，且估計結果更加有效的系統(tǒng)廣義矩估計SGMM 展開分析，具體結果見表4。

如表4所示，加入霧霾濃度的滯后項，通過進行SGMM估計可以看出，各模型中的AR(1)檢驗擾動項均在1%的顯著性水平下顯著，故拒絕了不存在一階自相關的假設，AR(2)檢驗擾動項均未通過顯著性水平檢驗，即不存在二階自相關，Hansen test不能拒絕工具變量有效的原假設，可以認為各模型設定是有效的，霧霾污染滯后一期的彈性系數(shù)均顯著為正，表明黃河流域霧霾污染存在動態(tài)累積效應。具體來看，人口規(guī)模的變動對黃河流域霧霾濃度變化的影響最大，其次是產業(yè)結構的高級化，產業(yè)結構的合理化對霧霾濃度的影響相對最小。另外，產業(yè)結構的高級化和合理化對霧霾產生的是顯著的抑制性作用，人口規(guī)模對霧霾產生的是顯著的促進作用。在逐步增加核心及控制變量的過程中，三大因素系數(shù)的大小、顯著性和方向均較為穩(wěn)定，未出現(xiàn)大的變動，說明了模型較為穩(wěn)健。土壤揚塵、燃煤、生物質燃燒、機動車尾氣、垃圾焚燒、工業(yè)污染和二次無機氣溶膠是霧霾產生的幾大主要來源，城市人口規(guī)模的增加將直接提高機動車的使用數(shù)量，另外也會帶來土壤的揚塵和垃圾焚燒量的增加，多個因素的疊加也使黃河流域霧霾變化與人口規(guī)模的相關性最強。霧霾產生的另一重要原因是工業(yè)污染物的排放，從分析可知，產業(yè)結構的高級化和合理化均可以降低霧霾的產生，但是相對于產業(yè)結構的合理化，產業(yè)結構高級化的提升更能夠抑制霧霾的濃度。產業(yè)結構的合理化強調了各產業(yè)產值和就業(yè)人口之間的協(xié)調關系，而產業(yè)高級化的提高則直接反映了地區(qū)第三產業(yè)比重的上升，三產的比重提升意味著地區(qū)工業(yè)比重下降，這直接影響了霧霾產生的源頭。

控制變量中，外資利用同樣會帶來霧霾的增加，黃河流域多資源型城市，大量外來資本進入投資設廠，加大了本地資源和能源的消耗，從而提升地區(qū)的霧霾濃度。而技術研發(fā)水平和公共交通的提升則會帶來霧霾濃度的降低，建成區(qū)綠地面積和人均道路鋪裝面積的增加與霧霾濃度的變化并不明顯。技術與研發(fā)投入的增加可以改進地區(qū)工業(yè)生產的效率，提高資源和能源的利用率，如通過富氧燃燒等技術實現(xiàn)污染排放的最小化。各城市需要完善公共交通，公共交通的完善可以減少居民的通勤成本，也有利于城市私家車的使用率，從而降低霧霾排放。最后，人均鋪裝道路會隨著城市規(guī)模的擴大、人口的增加而增加，但是其與城市綠化面積建設周期長，影響霧霾變動需要從長期看，因此可以看到兩者與霧霾濃度的變化在大部分的模型設定下均不顯著。

2.4 黃河流域不同區(qū)域的動態(tài)面板分析

表5是在所有黃河流域主要城市基礎上所做的回歸計算，通過變量的逐步加入，考察產業(yè)結構與人口規(guī)模對地區(qū)霧霾污染變化作用的大小與顯著性。由于黃河流域各個城市的產業(yè)結構特征、人口規(guī)模以及城市發(fā)展有較大的差異性，為了更有針對性地分析，在全流域全樣本分析基礎上，進一步將黃河全流域劃分為上游、中游和下游地區(qū)，進行SGMM 估計，估計結果見表5。

由表5所示，黃河流域上、中、下游三大區(qū)域霧霾污染滯后一期的彈性系數(shù)同樣均顯著為正，這說明黃河流域霧霾的產生存在著較強路徑依賴。首先是上游地區(qū)，三大核心解釋變量中，產業(yè)的高級化較人口規(guī)模和產業(yè)合理化對霧霾影響的程度更大，但三者對于霧霾影響的程度并不顯著。黃河上游主要囊括了青海、甘肅、內蒙古等省份的大部分城市，也集中了全流域霧霾的低值區(qū)。通過黃河流域上游的霧霾數(shù)據(jù)可知，黃河上游地區(qū)集中了全流域霧霾低值區(qū)，另外由于這些地區(qū)常年處于人口流出區(qū)，整體經濟實力弱，產業(yè)結構相對不合理，這也使在分區(qū)域分析后，包括人口規(guī)模在內的產業(yè)結構調整對霧霾的影響并不顯著。中游城市囊括了山西、陜西、河南等大部分城市，人口眾多，因而人口規(guī)模對黃河流域中游地區(qū)霧霾變化的影響也高于產業(yè)結構調整對霧霾的影響，而技術研發(fā)、建成區(qū)綠地覆蓋率、公共汽車數(shù)量都對霧霾起著抑制性作用。黃河流域的下游區(qū)域主要包括了山東全部和河南的部分城市，在黃河流域生態(tài)經濟帶規(guī)劃中，山東半島城市群將在黃河流域經濟發(fā)展中承擔著領頭羊的角色。在下游城市中，產業(yè)結構優(yōu)化程度每上升1 個百分點，流域內霧霾濃度將下降3．101個百分點，產業(yè)的高級化成為抑制黃河流域下游城市霧霾變化的最主要因素。其次，人口規(guī)模與霧霾呈現(xiàn)顯著相關的正向關系，人口每增加1個百分點，霧霾將增加0．745個百分點。此外，人均道路的鋪裝面積增加也會帶來霧霾的增加，而建成區(qū)的綠化率提高將抑制霧霾的濃度。

結合表5的全流域樣本模型，基于不同地區(qū)城市的模型結果可知，各模型結果之間總體而言較為類似，可以認為實證結果具有穩(wěn)健性。檢驗擾動項的AR（1）拒絕無自相關原假設，AR（2）無法拒絕無自相關原假設，hansen檢驗結果也證明了模型不存在過度識別的情況。從具體的變量回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，分地區(qū)單獨看，產業(yè)合理化與各個地區(qū)的霧霾關聯(lián)強度小于產業(yè)的高級化，產業(yè)高級化對霧霾的濃度有抑制性作用，且對黃河下游城市的影響更為明顯。人口對黃河中游地區(qū)的影響最大，其次是下游和上游地區(qū)，主要起著正向推動的作用。產業(yè)高級化和人口規(guī)模是影響地區(qū)霧霾變化的主要因素，且在存在滯后項的條件下，短期都對霧霾濃度的提高產生了正向影響。技術和公共交通建設也能夠抑制地區(qū)霧霾的濃度，但是城市綠化面積覆蓋率、人均道路鋪裝面積和外資利用則提高了地區(qū)的霧霾濃度。

表5 分地區(qū)GMM估計

3 結論與政策啟示

3.1 主要結論

通過實證分析，得出以下結論：

1）在不考慮滯后因素的影響下，通過固定與隨機的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)分析可知，產業(yè)的高級化是影響黃河流域城市霧霾變化的主要因素，產業(yè)結構高級化對霧霾產生了較大的抑制性作用，人口規(guī)模的增加會帶來霧霾濃度的增加。其他因素中，外資的利用率、建成區(qū)的綠化覆蓋率、公共汽車保有量提升都會降低城市的霧霾污染，而人均道路鋪裝面積和技術研發(fā)人員的增加短期內與霧霾變化的相關性并不強。

2）考慮到霧霾產生的長期性影響，在加入霧霾滯后期后，人口和產業(yè)對于霧霾的影響顯著加強，其中人口和產業(yè)的高級化尤為明顯。三者中人口規(guī)模的變動對黃河流域霧霾濃度變化的影響最大，其次是產業(yè)結構的高級化，產業(yè)結構的合理化對霧霾濃度的影響相對最小。另外，產業(yè)結構的高級化和合理化對霧霾產生的是顯著的抑制性作用。人口增加帶來的機動車尾氣、土壤揚塵和垃圾焚燒均會產生大量的霧霾，產業(yè)高級化則大幅降低了能源的消耗和工業(yè)污染物的排放，能夠有效減少霧霾。

3）分地區(qū)看，產業(yè)合理化、產業(yè)高級化以及人口規(guī)模對不同地區(qū)范圍內的城市影響不同。黃河上游整體而言空氣質量好，霧霾歷年的變化幅度很小，但地區(qū)經濟發(fā)展較差，產業(yè)較落后，加之地區(qū)常年以人口流出城市為主，使產業(yè)和人口的變動對于霧霾濃度的影響并不大。中游地區(qū)多為人口密集城市，人口規(guī)模對該地區(qū)的霧霾濃度影響較大，同時技術提高和生態(tài)環(huán)境的改善也抑制了霧霾的排放。對于下游城市而言，整體經濟實力較強，但同樣也是犧牲了大量的生態(tài)環(huán)境造成的，近年來的產業(yè)結構調整使環(huán)境得以改善，如山東省2010 年后勞動力主要流向服務員，產業(yè)結構的高級化也大大降低了霧霾的濃度。但人口規(guī)模相較于黃河流域中上游城市對霧霾增加的影響仍比較大，需要進一步將產業(yè)的發(fā)展與人口規(guī)模相協(xié)調。

3.2 相應建議

1）人口規(guī)模和產業(yè)結構是城市霧霾變化的重要影響因素，其中人口規(guī)模是影響城市霧霾濃度最主要的原因之一。黃河流域各個城市在鼓勵城市化的同時，應該順應人口變化的規(guī)律，實施差異化人口策略，對人口進行合理規(guī)劃分流，最大限度地降低人口規(guī)模對霧霾污染的增加。另外要控制好產業(yè)結構與人口規(guī)模的適配性，產業(yè)發(fā)展的同時要注重對環(huán)境的保護。

2）從整體上看，產業(yè)的高級化對霧霾的抑制作用要高于產業(yè)結構的合理化，這說明了黃河流域工業(yè)生產的能耗高、污染大，因此要制定資源型行業(yè)的準入條件，加快落后以及過剩產能的淘汰。另一方面需要培育和發(fā)展綠色環(huán)保產業(yè)，針對黃河流域城市發(fā)展的特點，可以有針對性地發(fā)展技術含量高的勞動密集型產業(yè)，吸納低端勞動力就業(yè)，不斷提高產業(yè)結構和勞動力結構的配置效率，注重要素投入結構和產出結構的耦合發(fā)展。

3）產業(yè)結構調整在不同城市對霧霾所起到的抑制性作用有明顯差異，大城市在產業(yè)高級化發(fā)展的同時應該培育與產業(yè)結構相匹配的人力資本結構，中小城市要與大城市建立霧霾治理的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控協(xié)作機制，統(tǒng)一環(huán)境規(guī)制行動，強化區(qū)域霧霾治理的合力。另外，要根據(jù)不同區(qū)域城市霧霾污染程度的異質性,有的放矢地制定針對性和差異化的治霾方法和政策。

4）借助“一帶一路”倡議的契機，更多引進外資技術，堅定全流域綠色發(fā)展的理念，在全球范圍內實現(xiàn)要素的最佳組合和資源的最優(yōu)利用，實現(xiàn)黃河流域的高質量發(fā)展。