【摘 要】
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为探讨空气中 ρ(PM2.5)的空间集聚特征和气候、大气成分变量对空气中 ρ(PM2.5)的影响，该研究利用首批纳入 PM2.5监测的 74 个城市的 ρ(PM2.5)数据计算 Moran’I 指数，并选取
【机 构】
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东北财经大学统计学院,东北财经大学出版社
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目(No.12CTJ013)~~
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为探讨空气中 ρ(PM2.5)的空间集聚特征和气候、大气成分变量对空气中 ρ(PM2.5)的影响，该研究利用首批纳入 PM2.5监测的 74 个城市的 ρ(PM2.5)数据计算 Moran’I 指数，并选取其中 38 个典型城市进行计量分析. 在基于引力模型的空间权重矩阵基础上，构建面板数据 SDM 模型. 结果表明：PM10、SO2、CO、O3、RH (relative humidity，相对湿度)与城市 ρ(PM2.5)呈正相关关系，而 T (temperature，温度)和 WS (wind speed，风速)与城市 ρ(PM2.5)呈负相关关系；PM10、CO、RH 是位于前三位影响城市 ρ(PM2.5)的关键性因素，其总效应分别为 0.720 1、0.241 7、0.133 9；地理上邻近城市 ρ(PM2.5)具有明显的外部空间溢出效应，即邻近城市 ρ(PM2.5)每增加 10 百分点，将导致该地区 ρ(PM2.5)增长 6.12 百分点；300 km 左右是保证 PM2.5区域“联防联控”最佳效果的最大门槛距离，超过这一门槛距离，区域“联防联控”的力度和效果会随着距离的增加而逐渐减弱；门槛距离达到 500 km 以上时，ρ(PM2.5)的空间自相关性不显著. 研究显示，关注单一地区或单一因素(气候或大气成分)不能有效地控制 PM2.5污染. 在保持经济稳定增长的前提下，各地治理 PM2.5应该从调整产业结构、优化能源结构、完善防控机制等多个维度共同推进，促使经济增长方式早日从“粗放型”向“集约型”转变.
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