大氣污染全球不平等的時空格局與演進趨勢

劉華軍 吉元夢

摘要 掌握大氣污染全球不平等的時空格局及演進趨勢對解決全球不平等問題具有重要意義。文章以PM2.5濃度表征大氣污染程度，基于地理位置和收入水平分組，選取192個國家2 529個省級行政區，運用二階段嵌套Theil指數和Kernel密度估計等方法，從時空分布格局、時空差異格局及分布動態演進三個層面揭示大氣污染全球不平等的時空格局與演進趨勢。結果表明：①1998—2016年，全球大氣污染呈加重態勢，大致體現為“亞洲污染程度最重、大洋洲污染程度最輕，中等收入地區污染程度最重、高收入地區污染程度最輕”的空間非均衡特征。②大氣污染全球差異比較穩定，Theil指數圍繞0.3上下波動。國家間差異是大氣污染全球差異的主要來源，其貢獻率超過50%。③按地理位置分組，亞洲大氣污染的分布形態始終為單峰分布，非洲兩極分化程度逐漸弱化，歐洲、北美洲、南美洲和大洋洲兩極分化程度增強，梯度效應愈加顯著;按收入水平分組，低收入地區極化程度有所減弱，中等收入地區單極化趨勢加強，高收入地區大氣污染由多峰分布向雙峰演變，俱樂部收斂特征更加明顯。基于對大氣污染全球不平等現狀的認識，作者提出三點啟示：①各國應認清大氣污染全球不平等的客觀事實，彼此尊重發展模式和發展階段。②各國可以根據自身情況打造大氣污染區域聯防聯控機制，同時加強國家間在大氣污染治理經驗、人才及技術等方面的交流與合作。③在聯合國框架下，世界各國應秉持人類命運共同體理念，互聯互通、團結協作，攜手共建以“大氣污染治理”為主題的人類命運共同體。

關鍵詞 大氣污染;PM2.5濃度;時空格局;全球不平等;人類命運共同體

中圖分類號 X51? 文獻標識碼 A? 文章編號 1002-2104（2021）06-0039-06? DOI：10.12062/cpre.20201217

“促進所有人良好健康和福祉”是聯合國《2030可持續發展議程》中確定的第三個可持續發展目標。目前，大氣污染是導致疾病和死亡的最大的風險之一。作為大氣污染的主要污染物，細顆粒物（簡稱“PM2.5”，下同）長期以來嚴重地威脅著人類的生命健康安全。然而，大氣污染問題并非一國獨有，世界各國都不同程度地曾經經歷或正在經歷著大氣污染的侵襲。大氣污染是人類社會面臨的共同挑戰，逐漸成為社會正義和全球不平等問題的核心。因此，研究大氣污染全球不平等的時空格局及演進趨勢不僅有利于各國認清大氣污染國家內和國家間的差異，而且對加強國家間大氣污染合作治理，重建可持續發展的全球伙伴關系具有重要意義。

1 文獻綜述

目前，世界主要有三所機構、一個組織研究全球大氣污染問題。一是伯克利地球（Berkeley Earth）（伯克利地球網址：http：//berkeleyearth.org/）。該機構是美國一個獨立的非政府科研組織，專注于環境數據科學，自2014年4月起，從全球數千個地面監測站點獲取全球國家及城市的PM2.5時間序列數據。二是哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心（國際地球科學信息網絡中心網址：https：//beta.sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/sdei-global-annual-gwr-pm2-5-modis-misr-seawifs-aod）。基于衛星遙感監測，該機構結合美國航空航天局中分辨率成像光譜輻射計（MODIS）、多角度成像光譜輻射計（MISR）和海洋觀測寬視場傳感器（SeaWiFS）等多種衛星儀器的AOD檢索，對外公布了全球 PM2.5濃度年均值的柵格數據。在此基礎上，三是加拿大達爾豪斯大學大氣成分分析團隊Van Donkelaar等[1-3]結合地球化學傳輸模型 GEOS-CHEM 和地理加權回歸模型，對哥倫比亞發布的PM2.5濃度數據進行了校正。四是世界衛生組織（WHO）。通過匯集世界各國政府、公司及個人地面監測站提供的PM2.5實時數據，采用可視化分析，WHO每年發布《世界空氣質量報告》[4]，致力于提高人們對全球大氣污染的空間格局的認識。盡管上述機構已經分析了全球大氣污染的空間分布特征，卻沒有進一步考察全球大氣污染的差異來源及演進趨勢。此外，縱觀國內研究，現有文獻的研究范圍局限于中國國家層面以及地區層面，對于全球視角下大氣污染問題的探究仍是空白。

2 樣本數據

相比地面監測的PM2.5濃度數據，衛星監測數據的監測范圍更廣，監測時間跨度更久，具有更好的空間連續性[5]，故文章選用哥倫比亞公布的PM2.5濃度年度柵格衛星數據，并借助ArcGIS技術進一步提取。根據數據的可得性，文章選取192個國家2 529個省級行政區作為研究樣本，并進行分組分析。第一，按地理位置劃分為亞洲、歐洲、非洲、北美洲、南美洲和大洋洲，分別包括46、44、53、23、12和14個主權國家。文章未考慮南極洲的大氣污染，原因是南極洲無常住人口、數據缺乏。第二，根據世界銀行的劃分標準，分為高收入（國民人均收入大于12 055美元）、中等收入（國民人均收入在3 896～12 055美元）、低收入（國民人均收入小于3 896美元）地區，分別包含59、103和30個主權國家。

3 大氣污染的時空分布格局

3.1 總體分布特征

作者按地理位置和收入水平分組，繪制1998—2016年平均PM2.5濃度（圖1）。樣本考察期內，全球平均PM2.5濃度先下降后增長。1998—2001年，全球平均PM2.5濃度由10.72 μg/m3下降到10.38 μg/m3，大氣污染程度處于小幅度下降階段。2001—2016年，全球平均PM2.5濃度持續上升到11.51 μg/m3，表明全球大氣污染在此期間呈加重態勢。

如圖1（a）所示，樣本考察期內，亞洲平均PM2.5濃度得到快速增長，成為大氣污染最嚴重的大洲，可能因為亞洲大多為發展中國家，經濟處于犧牲環境質量的發展階段。1998—2007年，歐洲環境治理見效，平均PM2.5濃度持續下降，低于全球平均水平，2008—2016年圍繞11 μg/m3波動變化。南美洲平均PM2.5濃度由1998年的5.03μg/m3上升到2010年的6.65 μg/m3，而后穩定在5.7 μg/m3左右，低于全球水平。非洲和北美洲平均PM2.5濃度低于全球平均水平，呈現“北美洲圍繞6.5 μg/m3、非洲圍繞9 μg/m3波動變化”的特征。大洋洲地理位置相對獨立，大氣環境受其他地區影響較小，平均PM2.5濃度呈現微小的增長態勢，但要注意大氣污染繼續加重的可能。

如圖1（b）所示，1998年，高收入地區平均PM2.5濃度最高，其次是中等收入地區，低收入地區濃度最低。 1998—2001年，各收入組平均PM2.5濃度均下降，中等收入地區下降幅度最小，成為大氣污染最嚴重的地區。2001—2016年中等收入地區平均PM2.5濃度持續上升，始終是大氣污染最嚴重的地區。高收入地區PM2.5濃度由2001年的10.52 μg/m3波動下降至2016年的9.57 μg/m3，成為大氣污染最輕的地區。低收入地區則體現為波動上升態勢，2013年大氣污染程度超過高收入地區。

3.2 空間重心移動特征及標準差橢圓分析

文章選取1998、2004、2010、2016年4個特征時點，使用標準差橢圓方法，以重心、轉角θ、x軸標準差及 y軸標準差等參數考察全球大氣污染的空間分布特征（表1）。具體計算公式參見劉華軍等[6]。

從重心分布來看，重心在29.98°～41.78°E、22.87°～24.52°N間變動，說明東半球大氣污染程度要高于西半球地區，北半球大氣污染程度要高于南半球。從重心移動軌跡來看，1998—2004年，大氣污染分布重心的移動距離和速度最大，以108.82 km/a的速度向東南方向移動652.91 km，重心由埃及新河谷省移動到紅海西海岸。與2004年相比，2010年分布重心移動速度最慢，重心移動至沙特阿拉伯麥地那區。2016年分布重心移動距離的速度有所增加，最終移動至沙特阿拉伯的麥加區。

從轉角θ來看，轉角呈“縮小再擴大”特征，轉角變動很小，總體看來，大氣污染的全球空間分布呈現東—西格局，分布格局基本保持穩定態勢。從半軸長度來看，長半軸長度由1998年的8 235 km縮小至2016年的7 720 km，短半軸長度由2 991 km縮小至2 957 km，橢圓面積逐漸收縮，這說明大氣污染在東—西方向、南—北方向上均出現空間集聚現象，與其他地區的大氣污染差異逐漸增大。

4 大氣污染的時空差異格局

作者依據Shorrocks[7]、Akita[8]采用的方法，以省級行政區作為基本空間單元構建大氣污染二階段嵌套Theil指數，識別大氣污染在地區間差異、地區內國家間差異和地區內國家內差異，從而揭示全球大氣污染空間差異的主要來源（圖2、表2）。

圖2顯示，樣本考察期內，大氣污染的全球總體空間差異呈波動變化特征。Theil指數圍繞0.30波動，波動幅度控制在0.08左右。由此看來，大氣污染的全球總體空間差異未出現下降向好的發展趨勢，可能是因為PM2.5濃度較高、大氣污染較重的地區對大氣污染沒有足夠的重視，也可能采取了大氣污染的治理措施，但污染未得到有效的改善。

結合表2，樣本考察期內，國家間Theil指數始終對總體Theil指數的貢獻最高，是大氣污染全球總體空間差異最主要的來源。按地理位置分組，國家間Theil指數變化較平緩，基本穩定在0.10～0.14之間，對總體Theil指數的貢獻率約44%～52%。按收入水平分組，國家間Theil指數在0.17～0.24之間波動，對總體的貢獻率超過三分之二，且與全球Theil指數有相同的變化趨勢，這說明國家間差異成為主導因素，影響著全球總體空間差異的走向。

大洲間和國家內差異對總體空間差異的貢獻也不容忽視。按地理位置分組，樣本考察期內，國家內與大洲間Theil指數大致相當。國家內Theil指數基本穩定在0.06，但貢獻率由1998年的29.93%下降到2016年的25.09%。大洲間Theil指數波動上升，2006年之后成為大氣污染全球總體空間差異的第二來源。按收入水平分組，國家內部差異較穩定，是大氣污染全球空間差異的第二來源。收入組間差異表現為微小上升，但貢獻率始終未達到1%，成為總體差異的最小來源。

根據Theil指數的大小，將Theil指數劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等級，等級越高則差異越大。圖3描述了1998年和2016年大氣污染的國家內差異。總體來看，全球大多數國家的國內差異處于Ⅰ級和Ⅱ級水平，國家內差異相對較小。少數國家的國家內差異處在較高水平，具體來看，1998年，位于南美洲的巴西和阿根廷、非洲的納米比亞和南非及阿拉伯半島的也門的國內差異為Ⅲ級水平。大氣污染國內差異Ⅳ級水平在全球主要有三處分布，其中菲律賓、馬來西亞和印度尼西亞等東南亞國家覆蓋范圍最廣，其次是位于南美洲北部的委內瑞拉，最后一處為南美洲西海岸的智利。這些國家都有一個明顯的特征，除智利為高收入國家外均為中等收入國家。

與1998年相比，委內瑞拉國內差異由Ⅳ級降為Ⅲ級;巴西和阿根廷國內差異由Ⅲ級降為Ⅱ級;美國、哥倫比亞、秘魯和玻利維亞等美洲國家、阿爾及利亞、乍得和索馬里等非洲國家國內差異由Ⅱ級降為Ⅰ級，這些國家對大氣污染較重的地區采取了污染治理的有效措施。俄羅斯、哈薩克斯坦、蒙古、加拿大及部分非洲國家國內差異一直處于Ⅰ級水平，國內差異保持在較低水平。相反，納米比亞、南非及東南亞國家國內差異仍處于Ⅲ級、Ⅳ級水平，國內差異依舊很大，這些國家應重點關注國家內大氣污染的差異，加強區域之間的聯防聯控。

5 大氣污染的分布動態演進

作者采用高斯核函數報告了全球總體、地理位置分組及收入水平分組下大氣污染的分布位置、態勢、延展性、極化程度（限于篇幅，作者未給出全球及各地區PM2.5濃度的Kernel核密度圖，如有需要請向作者索取），具體公式參見楊騫等[9]。

全球總體PM2.5 濃度始終呈現典型的單峰分布，主峰呈現“右移—左移”的變化，存在狹長的右拖尾現象，表明全球大部分省級行政區的大氣質量在經過一段時間的惡化后，污染程度下降，表現出向好發展趨勢。波峰極為陡峭，高度上升、寬度縮小，說明全球大氣污染存在很強的收斂性，但少數省級行政區的污染程度遠高于整體污染水平。

從分布位置來看，按地理位置分組，亞洲、非洲、南美洲及大洋洲主峰位置表現為右移，表明這些地區大氣污染水平處于上升狀態，大氣質量變差。歐洲和北美洲表現為左移，這些地區大氣污染程度得到緩解;按收入水平分組，低收入地區主峰先左移后右移，這些地區大氣質量在短暫緩解之后又出現加重態勢。相反，中等收入地區主峰沿 “右移—左移”的路徑變化，地區內大氣污染水平表現為先上升后下降的過程。高收入地區表現為左移，表明地區內大氣質量不斷向好發展。

從分布形態來看，按地理位置分組，亞洲、非洲、北美洲和南美洲的主峰均表現為高度提升、寬度縮小，意味著這些地區省級行政區大氣污染水平收斂性增強。雖然歐洲峰值也在上升但寬度擴大，說明歐洲整體上大氣污染收斂性增強，但與少數省級行政區的絕對差異拉大。大洋洲主峰的高度下降、寬度擴大，說明大洋洲大氣污染的絕對差異增大。按收入水平分組，各收入水平地區均表現為主峰高度提升、寬度縮小，意味著收入水平內部收斂性增強，地區內絕對差異減小。

從極化趨勢特征來看，按地理位置分組，亞洲始終呈現典型的單峰分布，歐洲、北美洲和南美洲分布由不明顯雙峰向雙峰演變，而大洋洲由多峰向雙峰演變，說明這些地區大氣污染具有一定的梯度效應，兩極分化逐漸加強。非洲側峰逐漸消失，呈現不明顯的雙峰向單峰轉變的特征，表明地區內空間非均衡狀況緩解。按收入水平分組，低收入地區由不明顯的雙峰向單峰轉變，說明地區內兩級分化格局逐漸弱化、消失。中等收入地區表現為單峰分布，單極化特征顯著。高收入地區由多峰向雙峰演變，說明這些地區大氣污染兩極分化程度及梯度效應均加強。

從分布延展性來看，按地理位置分組，亞洲、非洲和南美洲表現為右拖尾延展拓寬，說明這些地區中某些省級行政區大氣污染程度極為嚴重，遠高于整體水平。北美洲右拖尾延展收斂，即地區內某些大氣污染較嚴重的省份大氣污染程度逐漸下降。按收入水平劃分，中等收入及低收入地區右拖尾延展拓寬，說明這兩個地區內某些省級行政區大氣污染程度與整體水平差距較大，需要特別關注。高收入地區右拖尾延展收斂，表明地區內大氣污染嚴重的省級行政區污染治理有效。

6 結論與啟示

作者依據1996—2016年全球2 529個省級行政區的PM2.5濃度數據，基于地理位置分組和收入水平分組，借助二階段嵌套Theil指數、Kernel密度估計等方法，對大氣污染的全球時空分布格局、空間差異格局及分布動態演進展開了深入分析。結論如下：

（1）從分布格局來看，全球大氣污染存在明顯的空間非均衡特征。亞洲是大氣污染最嚴重的大洲，特別是南亞、東南亞國家，如孟加拉國、印度、泰國和老撾。大洋洲大氣污染程度最低，是大氣質量最好的大洲。從收入水平來看，中等收入地區PM2.5濃度逐漸上升，是大氣污染程度最高的地區。高收入地區PM2.5濃度得到下降，是目前大氣污染程度最低的地區。

（2）從差異格局來看，大氣污染的全球總體空間差異較穩定。國家間差異是全球大氣污染全球差異最主要的空間來源。其次是國家內差異。大多數國家的國家內差異處于較低水平，但納米比亞、南非及東南亞地區國家的國內差異保持在較高水平，這些國家下一步應重點關注國內污染的差異。

（3）不同空間大氣污染分布動態演進存在較大差異。按地理位置分組，亞洲呈現典型的單峰分布，大氣污染收斂性很強。歐洲、北美洲和南美洲地區大氣污染形成“俱樂部收斂”的兩極分化格局。非洲呈不明顯雙峰向單峰分布轉變，兩極分化現象得到緩解。大洋洲兩極分化特征加強。按收入水平分組，低收入地區呈現不明顯雙峰向單峰分布轉變，極化特征逐漸弱化、消失。中等收入地區單極化趨勢顯著，并伴有極長的右拖尾特征，存在少部分高污染地區。高收入地區呈多峰向雙峰變化的分布特征，梯度效應更為明顯。

基于對大氣污染全球不平等現狀的認識，提出三點啟示。①清楚地認識到大氣污染全球空間非均衡的客觀事實。一方面，因所處發展階段不同，發達國家大氣污染狀況一般要優于發展中國家，不能強求發展中國家的大氣質量在短時間內趕上發達國家。②首先要縮小國家內差異，加快實現國家大氣質量區域平衡發展。進一步要縮小國家間差異，在各國對大氣污染問題的應對能力不盡相同背景下，要堅持共擔但有區別的責任原則。大氣污染治理較落后的國家應吸取成熟國的經驗，積極發展清潔生產。大氣污染治理較先進的國家應樹立責任意識，加大對高污染國家在資金、技術和能力建設等方面的支持。③全球人民生活在同一片藍天下，同呼吸、共命運，沒有哪個國家能獨立應對人類面臨的挑戰[10]。因此，面對大氣污染的全球不平等，我們呼吁，世界各國應積極地開展大氣污染治理的合作與交流，開創互利共贏的大氣污染全球治理新局面，形成各盡所能的全球大氣污染治理新體系，在聯合國框架下，攜手共建以大氣污染治理為主題的人類命運共同體。

參考文獻

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Spatial-temporal patterns and evolution trend

of global air pollution inequality

LIU Huajun JI Yuanmeng

（School of Economics， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014， China）

Abstract It is of great significance to understand the spatial-temporal patterns and evolution trend of global air pollution inequality. The PM2.5 concentration was used to characterize the degree of air pollution. Based on geographical location and income level， 2，529 provincial administrative regions in 192 countries were selected. The two-stage nested Theil index and Kernel density estimation were used to reveal the spatial-temporal pattern and evolution trend of global air pollution inequality from three aspects： spatial-temporal distribution pattern， spatial-temporal difference pattern and distribution dynamic evolution. The results showed that： ① From 1998 to 2016， the global air pollution showed a trend of aggravation， showing the spatial imbalance characteristics of ‘the most polluted being in Asia， the least polluted in Oceania， the most polluted in middle-income areas， and the least polluted in high-income areas. ② The differences of air pollution were relatively stable globally， and the Theil index fluctuated around 0.3. The differences between countries were the main source of air pollution differences globally， and their contribution rate was more than 50%. ③ According to geographical location， the distribution pattern of air pollution in Asia was always unimodal， the degree of polarization in Africa was gradually weakening， and the polarization degree in Europe， North America， South America and Oceania was enhanced， and the gradient effect was more significant. According to the income level， the polarization degree of low-income areas was weakened， the trend of single polarization in middle-income areas was strengthened， and air pollution in high-income areas changed from multi-peak distribution to bimodal distribution， and the club convergence was more obvious. Based on the understanding of the status quo of global inequality in air pollution， we put forward the following suggestions to improve global air quality： ① Countries should recognize the objective facts of global inequality in air pollution and respect each others development model and stage. ② Countries can build regional joint prevention and control mechanisms of air pollution according to their own situation， and strengthen the exchange and cooperation in air pollution control experience， talents and technology. ③ Under the framework of the United Nations， all countries in the world should uphold the concept of a community of shared future for mankind， and work together to build such a community with the theme of air pollution control.

Key words air pollution; PM2.5 concentration; temporal and spatial pattern; global inequality; community of shared future for mankind

（責任編輯：于 杰）

收稿日期：2020-09-28? 修回日期：2020-12-20

作者簡介：劉華軍，博士，教授，博導，主要研究方向為資源環境經濟。E-mail：huajun99382@163.com。

基金項目：教育部人文社會科學研究項目“中國大范圍霧霾污染的空間動態關聯效應及防控政策優化研究”（批準號：17YJA790054）;山東省自然科學基金“京津冀及周邊地區‘2+26城市霧霾污染的空間動態交互影響及其驅動因素研究”（批準號：ZR2019MG007），“空間關聯視角下山東省霧霾污染的社會經濟影響因素及防控政策優化研究”（批準號：ZR2018MG010）;山東省高等學校青創科技支持計劃“霧霾污染的全球交互影響網絡及協同治理戰略研究”（批準號：2020RWE001）。