党的十九届五中全会为创新环境政策、更好服务“十四五”时期国民经济绿色发展新目标与大格局提出了新挑战。全面治理大气污染势在必行。PM2.5协同防控是大气污染治理的重点。面对空气污染PM2.5空间溢出的复杂特征,加快创新PM2.5污染的联防联控和跨区域协同治理显得尤为重要。本文基于2004-2019年我国各省、自治区、直辖市PM2.5空气质量数据,以及2019年长三角、京津冀、大珠三角和中原城市群的85个城市PM2.5空气质量数据,分别利用修正的引力模型和皮尔逊相关系数,识别我国各省以及四大城市群空气污染PM2.5的空间关联关系。采用复杂网络分析方法解构空气污染PM2.5空间关联性,并分析出主要污染城市。在此基础上,采用二次指派程序（QAP）深入剖析我国空气污染PM2.5的影响因素。研究表明:（1）我国的PM2.5污染在空间分布上呈东高西低、北高南低的格局。东西、南北差距逐渐缩小。空气污染PM2.5空间异质性特征逐步强化,不再局限于地理的“邻近”,呈现复杂的、多线程的空间溢出特征。山东、北京、浙江、广东、江苏等东部发达地区占据网络主导位置,发挥着重要的中介和枢纽作用。西部偏远地区如广西、贵州等省份位于网络边缘,对整体PM2.5排放空间关联性影响力趋弱。（2）四大城市群内部空气污染PM2.5空间关联网络更稳定性,呈现明显的小世界特征。杭州、滁州、无锡、东莞、廊坊、天津、漯河等是主要污染城市。（3）显示QAP相关分析结果,空间邻接关系、产业聚集差异、经济发展差异与人口结构差异均对PM2.5空间溢出有显著的正影响。（4）QAP回归结果显示,产业聚集差异、空间邻接差异、经济发展差异及人口结构差异系数均是正数,可以解释空气污染PM2.5空间溢出的53%。人口结构差异对PM2.5污染空间溢出的影响在统计上并不显著。基于上述结论,本文提出树立全局意识,跳出狭窄的地区视角,充分重视省间PM2.5污染的空间溢出。创新PM2.5污染联防联控的体系,构建局部以主要污染来源城市为中心,整体以城市群为中心,区域边界不断扩大的PM2.5污染跨区域协同防控体系。