各位老师，同仁，朋友，大家下午好！

现在开始第520期天则双周学术论坛。今天我们有幸请到了北京大学国家发展研究院副院长胡大源教授。胡老师1995年在美国肯塔基大学获得经济学博士学位，此后长期在北大工作，以前是中国经济研究中心，后来在国家发展研究院，一直致力于环境经济学和土地经济学的研究。

今天胡老师给大家报告的题目是“从沙尘暴到雾霾——我国空气污染治理的观察与反思”。大家知道雾霾问题近期也是一个社会热点，尤其是前中央电视台记者柴静做了一个《苍穹之下》的视频之后，社会反响强烈。环境问题是涉及到大家切身利益的一个话题，雾霾又弥漫在大家每时每刻都要呼吸的空气中，牵涉到大家的切身利益，这个问题即使不是当前社会热点，大家也都始终关注。作为一个地球人，我们每时每刻都在关注地球的环境，关心我们周边的空气质量。我个人粗浅认为，在全球范围内环境总体上在恶化，但是局部有可能在好转，当然这个现象也适用于中国。怎么扭转这样一个局面？我们很期待胡教授待会儿给我们的报告，讲述他的思考和分析。

我们今天还请了三位评议人，一位是中国人民大学的蓝虹教授，另外一位是北京师范大学的陈静教授，还有一位是车延丽专家。首先欢迎胡教授给我们做报告。

胡大源：

现在大家都很关注雾霾的治理。我们在长期观察和研究中发现十多年来沙尘暴研究和治理的经验教训对于我们今天分析雾霾治理会很有帮助。所以我们先来简要回顾沙尘暴治理的认识过程，分析几个常见问题：这几年北京的沙尘天气为什么少了？是不是三北防护林起了作用？沙尘暴到底能不能被制止？帮我们从更为宽广的视角来看待环境经济分析问题的思路。接下来我们通过环境经济学常用的抽样调查方法来看看北京居民如何评价政府改善空气质量所做的努力。然后，我们再来分析北京雾霾和PM2.5的现状和变化趋势。

一、沙尘暴治理研究

沙尘暴的负外部性

今年2月24号，韩国和朝鲜遭遇到五年来最严重的沙尘天气。根据当地媒体报道，首尔的PM10达到1000微克，是2009年以来颗粒物污染最严重的的一天。朝鲜媒体报道，平壤街头许多行人都带了上口罩。据说这次沙尘天气是从蒙古国刮过来的，途经我国，到达韩国和朝鲜。这次沙尘暴发生在我们的春节假期当中，对我国的影响并不很大，只是在内蒙和辽宁的部分地区出现数小时沙尘天气。

根据最新的天气预报，整个甘肃西部地区今天会伴随大风出现沙尘天气，明天这股气流会在东移过程中逐渐减弱，不会影响到北京。沙尘暴一旦刮到北京，媒体和各方面都会非常重视，但过后很快就会淡忘了。其实每年沙尘暴都有可能随着强大的气流重返北京。

大约在30年前，一个偶然的机会使我参与到沙尘暴治理的学术研究之中。当时我在河北农大任教，受到河北省农垦局之邀，到地处内蒙古高原的坝上地区和当地科研人员一起研究如何减少土壤的风蚀。历史上坝上地区曾经是一片“风吹草低见牛羊”的自然景观。然而随着上个世纪该地区人口的迅速增长，特别是在“以粮为纲”的年代，草场被大量开垦，用于种植农作物。草原上的多年形成的牧草对于地表起着重要的保护作用，使由大量细小颗粒构成的表土免受强风的侵袭。一旦开垦，土地失去了牧草的保护，具有生产能力的表层土便“随风而去”，剩下的表土层保水保肥能力差，不再具有经济利用价值，成为典型的沙漠化土地。因此，我们当时认为坝上沙尘暴频繁发生的主要原因就是内蒙古高原的过渡开垦。

上世纪90年代初期，美国和前苏联的一些学者曾运用遥感等现代化的技术手段在沙尘暴频繁发生的中亚地区从地面和高空对沙尘暴的形成、发展、和降尘过程持续跟踪观测。他们的合作研究结果使人们对沙尘暴的发展过程有了进一步的认识。一般来说，风尘暴的形成离不开强风、干燥的气候、气温变化、以及植被破坏等因素。北京上风地区的春天通常少雨，在持续干旱的情况下，如遇大风天气就有可能形成沙尘暴。

从经济学角度看，沙尘暴是一个典型的负外部效应问题。沙尘暴不但在源头地区侵蚀表土，导致农作物产量的下降，而且随风在所到之处造成空气地面环境的沙尘污染，影响能见度和居民的健康。沙尘降落到京城，虽然只是一两天的事，然而要清除这些沙尘就不那么容易了。这些细微的土壤颗粒遍布大街小巷、室内室外、植物丛中，一有机会，又会再次随风飘舞。特别是京城的机动车越来越多，交通日渐繁忙，提供了土尘再次污染的条件。这种尘起尘落的过程虽然不像沙尘暴发生时那样容易被人们关注，却也足以抬高北京空气污染指数，使其成为世界上空气颗粒物污染最严重的大都市之一。

根据联合国全球监测系统80年代中期的观测，北京市大气中年平均悬浮颗物总量约为每立方米400微克，四倍于世界卫生组织当时制订的正常标准的上限（约为90微克/立方米）。我国环境研究人员发现北京冬春季的沙尘污染与煤烟污染同样可观。这种污染并不局限于北京，对上世纪80年代中国北方若干主要城市的平均估算表明，沙尘约占空气中颗粒物污染总量的40%-60%。

沙尘暴的治理

北京风沙源综合治理是全国防沙治沙工作的重点。由林业部门牵头防沙治沙， 2001至2010年国家投入60多亿元。此后，国家发改委通过了京津风沙源治理二期工程计划，建设期为2013-2022年，总投资达877.92亿元。

要治理沙尘暴就要确认沙尘的来源，然而，各部门对于沙尘源的看法大相径庭。林业部门关注沙漠治理，水利部门认为沙尘暴来源于退化草原区，气象部门则强调沙尘暴来源于境外，农业部门认为主要来源于退化的沙化草原和裸露的耕地。各部门提出的治理途径也各不相同，林业部门主张营造防护林，农业部门强调是草原的保护，水利部是强调水土保持，气象局热衷沙尘天气预报，环保部门关注的是空气中的颗粒物。

为了控制沙尘暴的危害，有关部门在内蒙古高原曾大量投资营造防护林带，形成颇为壮观的“绿色长城”。然而关于风蚀的观测研究表明，防护林带的实际保护距离仅限于树高的20倍，对于树高不足10米的坝上防护林带，其保护作用难以超过林带后面200米的地面。因此，人们很难指望一、两条护林带就能在一望无际的内蒙古高原上束缚住铺天盖地的沙尘暴。事实上，北京地区沙尘暴出现次数的多少在很大程度取决于大风次数和风的强度，尤其取决于每年4、5月间上风地区地表解冻、春耕时节的大风次数。在此期间若上风地区出现大范围干旱天气，则会进一步增大沙尘暴出现的机率。

要想使治理沙尘暴的巨额投资取得成效，就要弄清规律并按规律办事。不按规律办事，早晚要为违反规律付出代价。2005年北京沙尘天气较少，春季空气质量得到改善，于是就有人认为沙尘暴被控制住了。2006年春季，内蒙古高原先后发生7次大规模沙尘暴。4月16-18号，已是北方出现的第10次沙尘天气过程。北京气象部门说降沙尘量达33万吨。这个沙尘降清理起来并非易事，细小的颗粒到处散落，短期内难以清除。

沙尘暴的变化趋势

对于沙尘暴的变化趋势，一个合情合理的看法是：“由于人为因素的作用，沙漠化的发展是一个恶性循环过程。随着土地沙漠化的大面积扩展和程度的逐渐加剧，作为沙漠化主要标志和突发事件的沙尘暴的强度也在不断加大”。

2000年，国家环保局长在中科院创新论坛上谈到沙尘暴发生的频繁程度时说：50年代是每3、4年一次，60年代、70年代是每两年一次，到90年代每年一次，2000年一年就发生了10次。这种说法的准确性很快受到质疑，中科院沙漠化过程及其治理研究专家认为：“从有关统计资料来看，近五十年来我国北方地区沙尘暴年均发生次数呈逐渐增加之势，50年代共发生过5次，60年代为8次，70年代13次，80年代发生过14次，而90年代至2000年初已发生过20多次，并且波及的范围愈来愈广，造成的损失愈来愈重”（ 新华网兰州2001年2月1日，记者韩传号 茆琛）。与此同时，中科院钱正安教授的提出截然不同看法，认为自50～90年代，我国北方沙尘暴频数呈波动减少之势。

沙尘暴比以前多了还是少了？周自江、王锡稳、牛若芸利用1954至2000年中国681个站的气象实测资料，分析了近47年我国沙尘暴和扬沙天气的时空分布特征。结果表明：“除青海、内蒙古和新疆的小部分地区沙尘暴和扬沙日数呈增长趋势外，我国北方大部分地区沙尘暴和扬沙日数在减少”。曾庆存教授带领的研究团队在分析我国北方沙尘区1961至2003年165个站的气象记录的基础上绘制出三幅图表，令人信服地展示：自上世纪60年代以来，无论是沙尘暴、扬沙，还是浮尘天气，其频数均呈下降趋势。

应该怎样来看待沙尘暴发生频数的下降趋势呢？在理论上讲，草原开垦等人为因素确实会造成土壤沙化，从而加剧沙尘暴的危害。但是，沙尘暴的发生是多因素共同作用的结果，与自然界中能量巨大的气象因素相比，人为活动的影响并不是决定性的。钱正安等学者认为，土地荒漠化只是沙尘暴形成的一个重要因素，真正让沙尘天气增多或减少的决定因素是大气环流的变化。

看来单凭印象和常理做出判断是靠不住的，对于重大决策还是需要做深入细致的调查研究，才能通过观察现象之间的联系来把握事物内在的规律。2007年，原中国气象局局长秦大河先生曾谈到：按照自然界的规律，沙尘暴不可能被制止。由于我国是在最大的大陆和最大的海洋之间的季风天气，许多北方城市处于干旱沙漠化地区的下风区，即便没有人为活动空气中的细颗粒物浓度也会比南方城市高，北方城市细颗粒物的本底值约为60-80微克。南方城市约在30-40微克。欧美主要发达国家得天独厚，自然条件较好，本底值在10-20微克左右。

二、外在负效应评价研究

北京居民住户抽样调查

沙尘天气在下风地区造成的空气颗粒物污染是典型的外在负效应问题。沙尘污染的不利影响包括：危害呼吸道健康，污染室内外环境，降低能见度，影响市容和交通，损害北京的国际形象。本世纪初的研究成果表明，在我国若干主要城市，影响健康的空气污染物依次为：可吸入颗粒物、二氧化硫、氮氧化物。

那么，进一步改善空气质量，给北京市居民究竟能带来多少收益？带着这个问题，北京大学中国经济研究中心在1996年到2005年的十年间，先后完成了三次北京市居民问卷调查。 通过调查北京市居民为控制颗粒物污染的支付意愿，评估了北京市空气质量改善的经济价值。三次调查均采取分层随机抽样的方法和入户调查的方式，由经过培训的北大研究生和本科生担任调查员，在北京城近郊区走访了数千户北京居民，该地区集中了北京市80%以上的城市人口及2/3的工业产值，燃煤量大，机动车出行密集，空气污染比较严重。

从1996年到2005年，我们进行的三次北京居民住户抽样调查中都应用了CV直接调查法，在问卷中采用开放性问题来直接询问北京居民对于降低颗粒物污染的支付意愿：“北京市空气中颗粒物（煤烟、粉尘等）含量居世界各大城市前列，为改善北京地区的空气质量，多年来有关部门一直在为减少煤烟污染做努力，并通过北京上风地区的植树造林来降低北京风沙污染。市有关部门正在考虑通过天然气进京工程来进一步改善北京的空气质量。如果可以将北京空气中颗粒物污染含量降低一半，您的家庭每年最多愿意支付____元？”。

从三次入户调查得到的数据来看，对于空气改善的支付意愿逐渐提高，每户北京居民的年平均愿付值从1996年的157元增长到2005年的223元。北京城近郊区当时居民约为220万户，如果按最近一期的调查结果进行估计，北京居民年平均支付意愿的总和将超过4.9亿元，而陕京输气管道建设一期工程投资约33亿元。相比之下，这项工程除气费以外的环境收益约七年可以超过输气管道建设投资。因此，天然气进京工程具有非常好的成本效益比。但是研究结果得出后并没有成为相关决策的依据。这种国外常见的成本效益分析方法尚未成为我国重大问题科学决策过程中的必要组成部分。

北京机动车保有量增长的预测

根据2000年的北京居民调查结果中的购车意愿进行推算，然后了解五年间北京机动车销售的实际情况，对比分析表明，购车意愿和实际购买的总数都在60万左右，误差很小。但是，在2005年调查显示，私家车购买意愿迅速上涨，北京居民的购车行为发生了很大的变化。

根据2005年的北京居民调查结果中的购车意愿，我们推算接下来四五年间北京会增加86万辆车，实际情况是2005至2006年北京机动车平均每年增长18万辆，若继续按照这个数量推算5年约为90万辆，相差并不很多。然而2007年以后北京购车条件放宽，常住人口也可以购车，机动车购买出现突飞猛进：2007年25万，2008年38万辆，2009年51万辆车，2010年75万辆车。对于预测，再好的数学模型也会有局限性，在理论上我们经常假设数学模型的参数是不变的，但是在现实世界，随着改革开放的不断深化，许多经济分析或预测模型的参数都会发生变化，从而导致模型结果出现严重的偏差。模型也要与时俱进，不断学习适应新情况，才会有生命力。

CCTV中国经济生活大调查

CCTV中国经济生活大调查是从2006年开始的，在国家统计局的指导下，每年年底以随机抽样的方式通过中国邮政集团负责投递，对全国10万人做问卷调查。最近这次调查是去年年底进行的，今年2月完成数据录入和统计分析。经济生活大调查关注民生话题，每年都会根据百姓关注的热点在问卷中设一些新问题，最近这次调查问卷中的新问题包括环境污染问题和交通出行方式与通勤时间等。

从调查结果来看，百姓最关心的还是空气质量，接下来是自来水质量、城市绿化、垃圾清运等生态环境问题。根据调查结果制作成地图，可以清楚地看到民众希望优先改善空气质量呼声最高的地区是华北外加辽宁，与这几年的环境部门的空气质量检测结果是一致的。再来看看美国宇航局通过遥感技术制作的2008-10年我国PM2.5浓度分布图，尽管仍存在水汽和天空云量等技术问题，但基本上和经济生活大调查得出的结果相差不大，符合民众的感受。

2011年10月，美国驻华大使馆在网上公布了他们在北京等城市所做的PM2.5监测结果，认为北京的空气有害，媒体竞相报道。次年3月，我国环保部长谈及此事时说PM2.5是老问题，不是新问题，更不是新发现，劝媒体不要大惊小怪。既然是老问题，那么为什么民众不了解真实情况？从依法治国的角度考虑，民众应该有这个知情权。北京的空气质量到底怎样？这些年发生了哪些变化？

根据联合国全球环境监测系统的观测数据，1980-1984年北京年平均颗粒物浓度是399微克/立方米，远远超过当时世界卫生组织的建议的60-90微克/立方米的年平均标准。在20世纪80年代至90年代，北京曾是世界上悬浮颗粒物污染最严重的大城市之一。当时科威特、新德里悬浮颗粒物污染程度比北京更高，这与自然地理环境和经济发展水平有关。发达国家的大城市，如纽约、东京、哥本哈根、法兰克福等基本达标。当时北京每年约有四分之三的天数处于颗粒物污染超标状态。其实像我们这个年龄段的人就是从那种环境中生存下来的。90年代北京的空气颗粒物污染程度即便和东京70-80年代相比，也要高出8倍。

长期以来，我国环境和资源统计数据的公开程度较低，在一定程度上不利于学术界对环境和资源问题的深入分析和充分讨论。与定期发布的经济统计数据相比，环境和资源数据的可靠性也更差一些。以1993和2001年两次申办奥运会为契机，经过多方努力，北京空气污染物排放量不断降低，颗粒物年平均浓度得到持续改善。但政府主管部门有关生态环境的信息公开化程度较低，民众对政府各项改善环境措施的认同度也相应较低。

三、雾霾与空气颗粒物污染治理

北京空气质量变好了？还是变坏了？

根据前些年环境监测学术讨论会上提交的论文，1982-1997年全国总悬浮颗粒物从729微克/立方米下降到了291微克/立方米。北方城市由950微克/立方米降低到381微克/立方米。环境监测信息若及时公开出来，不但有利于民众和媒体的了解我国城市空气质量的不断改善，配合各项措施的实施，而且可以在很大程度上降低特殊天气引发民众恐慌的概率。

北京空气质量评价不单单是测量指标的问题，还与公众的感受、信任和信息传递途径有关。准确评价北京空气质量涉及到概念、现状、变化趋势、影响因素、成分和来源，危害和标准，目前许多问题仍处于研究探讨过程中。发达国家已观察和研究了几十年，他们取得的经验是否可以照搬，直接用于发展中国家仍有待检验。

怎样看待雾霾？长期研究空气颗粒物控制的环境专家白志鹏教授认为国内外对霾的认识没有十分确切统一的说法。霾是从Haze翻译过来的，Haze的本义是指空气中气溶胶对能见度的影响，但气溶胶有些成分是纯粹的自然现象，并非有害。而我们需要表述人为空气污染带来的不利影响，姑且借“霾”字一用。霾在古汉中就用到过，“风而雨土曰霾”，讲的就是现在的扬沙、扬尘，的确不是什么新问题。将西方科学知识引入中国的意大利传教士利玛窦，400多年前就对当时的北京到处都落满尘埃感触颇深。

世界气象组织对灰霾的定义是能见度降到5公里之内，相对湿度低于80%。空气湿度在95%以上叫雾，中间这段称为灰霾或薄雾。但薄雾对公众的危害程度到底有多大，仍在研究过程中。谈霾色变是否会造成民众不必要的恐慌？

气象观测经验丰富的吴兑教授根据从上世纪50年代以来的气象数据整理出北京雾霾出现天数的长期变化图，霾日与轻雾日相比变化幅度要大得多，上世纪50到60年代天数下降，60年代后期最少，此后回升；上世纪80至90年代，是霾出现天数的高发期；从本世纪开始持续下降，在2010年前后形成低谷。这与许多人的印象未必一致。

印象的形成是人们长期生活感受的积累。对于空气质量的感受，通常来自能见度的变化。根据国家气象信息中心余予、中国环境监测总站孟晓艳和张欣的研究成果，1980-2012年北京各气象台站的能见度变化趋势并不完全相同。城区基本上持平，北京观象台、朝阳、丰台站的能见度都呈改善态势，只有海淀和石景山能见度有所下降。总的来看，北京地区的能见度是有升有降，升多降少。从不同季节来看，除了夏季下降外，春秋冬三季能见度均都在上升。

为什么很多人会认为现在北京的能见度越来越差呢？蓝天远不如雾霾天更容易引起媒体和公众的关注，从而给人们留下生动深刻的印象。哈佛心理学教授Bazeman的研究表明：现实生活中人们的许多决策都会受到信息生动性的影响。人们常会根据自己记忆某一事件发生情况来推断这一事件的普遍性，从而造成经验判断偏差。

TSP、 PM10和PM2.5的监测及标准

雾霾是气象部门术语，环境科学研究关注的则是不同空气动力学直径的颗粒物污染，如TSP、 PM10和PM2.5。发达国家的环境质量标准是在其特定法律制度环境下，经过长期研究和社会不同利益群体广泛讨论、反复协商的基础上逐步形成的，与其特定的自然条件、污染状况和民众需求密切结合，根据学术研究和媒体报道不断调整改进。我国幅员辽阔，受季风气候的影响许多气象因素在变化幅度和地域分布上都与欧美发达国家存在很大差异。此外，改革开放30多年来，全国各地的经济发展程度和民众当前亟待解决的问题也各不相同。因此，环境质量标准的制定不应当作纯粹的技术质量标准来来看待，大可不必照搬紧跟欧美标准，而应以开放的心态和务实的作风，深入开展与标准制定相关的社会经济调查研究，取得相关部门和不同利益群体的广泛谅解与配合。发达国家的科研成果、政策措施以及世界卫生组织的建议都值得借鉴，但何时采取何种措施应根据我国的实际情况来决定。反应迟钝、过于保守当然是错误的，但反应过激、脱离当时当地的实际情况造成的危害和损失往往更为严重。

2014年，中国科学院大气物理所和新疆环境监测总站的郭宏宇等研究人员，在分析2005-2008、2011 年TSP和PM10监测指标数据的基础上，研究了TSP 与PM10监测指标对应的API 污染指数分布和空气质量等级，发现TSP 作为评价指标更能如实反映当地空气质量的真实状况，建议在新疆城市开展PM10监测的同时不应简单废弃TSP监测指标。实际上，我国西北和华北的许多城市都不同程度的受沙尘天气的影响，空气颗粒物质量浓度存在较高的本底值。简单照搬国际标准制定的环境质量目标，不但脱离实际、难以实现，还有可能助长弄虚作假之风，进一步损害政府信誉，更有甚者，可能对经济发展造成不必要的损失，从而伤害广大民众的根本利益。

从统计和监测数据看北京空气质量变化

从北京市环保局公布的自2000年以来空气污染监测结果来看，无论是可吸入颗粒物PM10，还是二氧化硫都呈现持续下降态势。二氧化硫现在已经达标了，反映了城近郊区煤改气/煤改电和积极促进产业转型取得的成效。然而，氮氧化物从2008年奥运结束到现在并没有下降，这也表明北京正经历污染类型的转变，从煤烟/土尘污染转变为机动车等复合污染，多种污染物形成的复杂化学变化过程，其中占比较高的二次细颗粒物污染问题尚未弄清楚，预示着北京空气污染进一步改善的难度将会不断增大。

首先来看公开发布的空气颗粒物监测数据，从北京市统计年鉴和中国环保年鉴中只能查到从1997年到2003年的北京总悬浮颗粒物TSP的年均浓度，自2004年起TSP指标废弃。北京可吸入颗粒物PM10的年均浓度从2000年开始发布。2012年美国大使馆发布了PM2.5检测记录后，北京从2013年起开始同时公布PM2.5（细颗粒物）。

2000年北京年均PM10质量浓度为162微克/立方米，2003年一度下降至141微克/立方米。2006年受春节沙尘天气频发的影响，PM10反弹至161微克/立方米。2007年以来PM10持续下降，至2013年最低到108微克/立方米，2014年小幅回升至115.8微克/立方米。利用仅有的14个年均浓度数据可以做一个非常简单的时间序列回归分析，参数估计的统计检验高度显著，表明13年来北京PM10浓度每年平均下降4.37微克/立方米，可决系数R2为0.8267。但2014年PM10年均年度的反弹预示着未来每年4.4微克的下降速度将会面临越来越大的挑战。

PM2.5季度数据模型

接下来看看PM2.5监测数据。北京环保局发布的监测数据从2013年开始，目前仅有两年，样本太小，难以做统计分析。公开发表的学术研究成果中北京PM2.5监测数据可以追溯到上世纪90年代中后期，但不同项目研究的监测时间长短不一，地点各异。因此，需要做大量数据收集整理工作，尽可能提高数据的可比性。此外，还收集了美国大使馆公布的PM2.5浓度监测数据，这一长期连续监测数据，最早可上溯到2008年北京奥运会期间。除去用于对照分析的背景站监测值，经过整理后基本可用的季度数据样本容量扩展到88个。

PM2.5浓度不仅变化频繁而且变化幅度大，数小时之内就有可能飙升或骤降数倍甚至十几倍，在经济生活中难以找到与之密切关联并且监测如此频繁的解释变量。长期连续观察可见，对PM2.5浓度变化影响最大的主要是天气因素。

北京天气因素（尤其是风速风向）的变化，又与季节紧密相关。因此需要在计量经济模型中用哑变量（Dummy Variable）控制不同季节的影响。回归分析结果显示：北京PM2.5的趋势仍然呈微弱的下降趋势，平均每年下降1.5微克。从统计上看，这一参数估计在5%的水平上显著。

2014年北京PM2.5年均浓度为85.9微克，与上年同比下降4.0％，约3.6微克。2015年北京市制定的目标是“力争使PM2.5年均浓度同比下降5%左右”，约4.3微克。现在看来，要实现这一目标，除了人努力以外，还希望天帮忙。如果秦大河先生的看法正确，北方城市细颗粒物的本底值约为60-80微克，那么，北京PM2.5要保持每年4%至5%的下降幅度将越来越难。2014年PM10年均浓度7.1%的回升或许是一个值得警觉的信号。

计量经济模型还分析了各个季节的PM2.5情况，夏季PM2.5浓度最低，春秋冬三季分别比夏季高出13微克,15.5微克,53.4微克。但在参数估计的假设检验中，只有冬季为高度显著，春秋两季均未达到10%的显著性水平。

PM2.5月度数据模型

加入社会经济活动变量是我们的研究兴趣之一。北京日均天然气消费从上世纪90年代中期不足30万立米发展到2014年将近3000万立米，20年间增张近百倍。煤改气在北京的空气颗粒物污染治理中扮演了举足轻重的角色。此外，多年环境统计数据表明，自1981年以来，北京的烟尘粉尘排放整体上呈现持续下降的态势。在多年环境统计指标中，这是与空气颗粒物浓度最密切相关的指标。在月度数据模型中，解释变量包括日均天然气消费和烟粉尘排放，用平均风速来控制主要气象因素的影响，在季节变化的基础上进行线性回归分析。 在大气污染控制角度看，“风和湍流是决定污染物在大气中扩散状态的最直接和最本质的因子,是决定污染物扩散的决定因素”。此外，常用气象变量风力、相对湿度及温度之间往往存在较强的相关性，对于并不很大的样本容量（n=140），解释变量之间的多重共线性极易影响参数估计的显著性检验。因此，在这个简单的回归模型中仅用平均风速这一决定性气象因素作为控制变量。

模型结果表明：季节因素中，与此前的季度回归分析结果符号一致，春秋冬三季分别比夏季高出24.3微克,13.4微克, 43微克。冬季和春季的参数估计在统计上均高度显著。风速增大会促进颗粒物污染的扩散，平均风速提高1米/秒，颗粒物浓度下降22微克。经济因素中日均天然气消费只有年度数据，作为解释变量加入月度数据模型后得到的结果高度显著，验证了天然气代替燃煤，减少细颗粒物排放，从而降低PM2.5质量浓度。烟尘粉尘排放的参数估计符号是正号，与预期相符，烟尘粉尘排放越多则PM2.5浓度越高，但统计检验表明显著性程度不够高。统计上不显著并不能就此认为这个变量无关紧要，不显著的原因可能来自统计加总误差大，也可能由于于日均天然气消费相比，烟尘粉尘排放解释PM2.5浓度变化的能力相对较弱。

PM2.5小时数据模型

PM2.5小时数据模型的数据收集与整理工作非常耗时费力，刚刚过去的这个冬季四个多月的PM2.5浓度和相关气象因素有2800多个观测值，涉及数以万计的数据收集、录入和处理。从北京市2014年11月1月到2015年2月28日的小时数据的描述性统计分析来看，在一天24小时内PM2.5浓度变化为U型分布，最低点在白天11至12点附近，浓度接近80微克；最高点在夜晚24点到1点附近，浓度超过120微克。简单相关分析表明，PM2.5浓度变化与风速、温度呈负相关关系，与相对湿度呈正相关关系。这些假设均可在多元回归模型中在0.01的显著性水平上得到验证。有趣的是，在这些重要的气象因素得到控制后，在计量经济模型中通过设置哑变量得到的PM2.5峰谷与此前的描述性统计分析结果截然不同。低谷出现在凌晨4-6点钟，最高峰出现在下午13-15点钟。显然这与一天中人们的社会经济活动的活跃程度有关，反映了人为活动对空气颗粒物污染浓度的影响。

此外我们还在上述模型分析的基础上，添加哑变量以便分析节假日与工作日PM2.5浓度变化。结果发现节假日比工作日的PM2.5浓度平均降低14.9微克。这一统计上高度显著的分析结果从不同的角度表明北京人为活动对北京空气颗粒物污染的影响，在某种程度上反映了机动车出行对PM2.5浓度的影响。

这个模型还可以用于分析风向对北京PM2.5浓度的影响。在过去的这个冬季，最有利于北京空气颗粒物污染扩散的是东北风和西北风，最不利于北京空气颗粒物污染扩散的是东风、无风和不定风，南风和西南风较为不利于北京的污染扩散。

结束语

经济学常用计量经济模型来验证关于人们行为的假设。上述几个模型要说明的问题其实很简单。PM2.5年度数据模型说明：以这两年发布的数据为出发点，未来PM2.5的持续下降会比PM10更难。若当初保留下来TSP作为参照，北京颗粒物的持续改善或许更容易得到民众和媒体的认同。PM2.5季度数据模型尝试用经济变量来解释PM2.5的变化，发现便于验证的经济指标如天然气消费与层层统计汇总的烟粉尘减排更能说明PM2.5的变化。PM2.5小时数据模型说明：统计描述和简单相关分析展现的往往只是事物的表面现象，可能造成决策者的判断偏差。多变量计量经济分析可以帮助我们在控制部分因素的同时分析另外一些影响因素，从而透过现象揭示事物内在的规律。

研究环境污染治理我们应以敬畏之心来看待客观存在的规律。学者最重要的职责，就是要弄清楚事情内在的规律，不能轻易就出于常理或某种信仰而轻易下结论，而是不断根据新的证据来调整自己的看法。

随着科技水平的不断提高，人们观察周边事物的精细程度也越来越高。随着收入的增长，人们对于高质量生活的需求也不断提高。看待空气颗粒物污染，从TSP到PM10，再到PM2.5，就好比从肉眼到放大镜，再到显微镜来看世界，，可以看到的有害物质越来越多，也越来越复杂了。因而如何判断孰重孰轻就越发重要了。上世纪80年代系统工程最活跃的时期就有学者注意到：系统越复杂，数学模型越大，就越有可能产生较大的误差。在经济和金融领域，对解决现实问题帮助最大的并不是复杂的数学模型，而是通过深入调查研究找出决定事物发展的决定性因素，从而以较少的投入取得较高的收益。