空间视角下工业集聚对雾霾污染的影响——理论与经验研究，本文主要内容关键词为：视角论文,理论论文,经验论文,工业论文,空间论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F061.5 文献标志码：A 文章编号：1002-5766(2015)09-0029-13 一、引言 近年来，以
为主要构成来源的雾霾污染①频频发生，且污染范围不断扩大，污染程度不断加深。根据中国社会科学院和中国气象局发布的《气候变化绿皮书：应对气候变化报告(2013)》，2013年，我国平均雾霾天数为29.9天，长三角、京津冀、珠三角三大城市群出现的雾霾天数达到100天以上(茹少峰、雷振宇，2014)。中国政府对雾霾污染问题高度重视，出台《大气污染防治计划》，提出了大气污染防治的政策措施。众所周知，雾霾污染与不合理的产业结构、能源结构以及粗放型的发展方式有密切关系，但鲜有学者从工业集聚的角度研究雾霾污染的发生与作用关系。我国雾霾污染严重的地区主要分布在长江以北的东中部地区，而这些地区同时又是我国工业经济的集聚区。环保部门测算，造成我国环境污染的所有排放物中，70％来源于制造业。因此，从总体上讲，中国工业排放仍是雾霾污染的重要来源。同时，雾霾污染问题的出现并非个别区域或分散发展，而是成片集中分布于某些区域，这说明，雾霾污染问题具有很强的空间依赖性。那么，工业集聚是否会影响雾霾污染？影响程度有多大？这些问题是学术界关注的热点，也是现实中亟待回答和解决的问题。 国内外学者普遍认为，大气污染与经济集聚之间具有密切关系。Frank等(2001)选取了欧盟地区200个集聚区为研究对象，研究结果发现，经济集聚是造成大气污染的重要原因；Verhoef & Nijkamp(2002)的研究指出，工业集聚会产生负外部性，从而导致大气污染问题。国内学者近些年的研究也普遍认为，集聚是造成大气污染的重要因素(沈能，2014；朱英明等，2012；许和连、邓玉萍，2012)。Grossman & Krueger(1991)最早对“环境库兹涅茨曲线”的作用关系进行了论述，指出经济发展一方面需要更大规模的资源投入；另一方面又促进科技进步，这二者共同作用决定了经济发展与环境质量之间的倒U关系。也有学者指出，经济增长对环境污染的影响并不确定，这取决于指标与估计方法的选取(彭水军、包群，2006)。国内外一些学者从空间溢出角度研究了污染问题，研究普遍认为，大气污染具有显著的空间溢出效应(Rupasingha等，2004；Poon等，2006；Maddison，2007；Hosseini等，2011；马丽梅、张晓，2014a、b)。 直接研究雾霾污染与经济问题关系的文献尚不多见，已有研究大致从雾霾的经济成因、经济效应和防治雾霾的经济手段等角度进行研究。有研究认为，产业转移是导致雾霾污染空间依赖性的重要原因，并指出，随着GDP的增长，雾霾污染程度将继续上升(马丽梅、张晓，2014a)。导致雾霾污染的主要原因是粗放型的发展方式(茹少峰、雷振宇，2014)，由于短期内能源结构无法得到有效调整，使用优质能源是降低雾霾污染程度的有效途径(马丽梅、张晓，2014b)。 综上可知，既有研究尚存在以下不足：一是直接运用
数据进行雾霾污染研究的文献非常少，大多是将
等污染气体排放作为研究对象；二是既有研究较少从理论模型推导入手，剖析雾霾与经济现象之间的作用机制；三是加入中间变量研究二者作用关系变化的文献较少。为解决上述问题，本文拟在以下方面进行扩展和补充：一是从理论模型中推导出雾霾污染与工业集聚之间的作用关系；二是对我国雾霾污染现状进行描述分析；三是运用空间计量方法对雾霾污染与工业集聚的关系进行实证检验，并分析中介变量——工业效率对二者作用关系的影响。 二、理论模型 在已有文献中，大多将环境因素视为一种生产要素纳入生产模型中，以此表示环境投入会带来污染产出。本文认为，在工业生产的过程中，各种工业生产要素的投入不仅会产出工业产品，也会产出工业产品的附产品——环境污染，而最为典型的一种环境污染产出就是雾霾。由此，本文将环境投入作为生产要素之一纳入模型生产环节，将雾霾浓度作为一种工业产出纳入模型产出环节，以此对Ciccone & Hall(1996)的产出密度模型进行适度扩展，推导工业集聚和雾霾污染之间的理论作用机制，模型如下：
其中，
分别代表区域i的雾霾总量、工业就业规模、工业资本规模和工业能源消费量；
分别为区域i单位面积雾霾浓度、工业劳动密度、工业资本密度、工业能源消费密度；
为区域i生产效率；
为i区域总面积；α为区域i单位面积工业劳动、资本和能源的规模报酬，当0＜α＜1时，表示规模报酬递减；当α=1时，表示规模报酬不变；当α＞1时，表示规模报酬递增；β为区域i单位面积工业劳动产出贡献率；γ为区域i单位面积工业资本产出贡献率，0＜β≤1，0＜γ≤1；λ为雾霾污染浓度参数，当λ＞1时，表示雾霾污染对区域经济产生外部性。对(1)式整理得到：
(3)式可变换为：
(6)式中，
代表雾霾浓度；
代表工业生产效率；
代表工业资源使用效率；
代表工业劳动集聚。工业劳动集聚是描述工业集聚的良好指标(Ciccone，2002)，工业生产效率和工业资源使用效率是描述工业效率的有效指标(涂正革、刘磊珂，2011)。由以上模型推导可以看出，雾霾污染浓度与工业效率和工业集聚存在相互作用关系，这与已有研究认为工业集聚和工业效率与环境问题之间存在密切联系(Frank等，2001；Verhoef & Nijkamp，2002；马丽梅、张晓，2014a、b)这一观点相一致。 三、模型、变量与特征事实 1.模型设定与变量说明 (1)模型构建。本文拟采用空间计量方法检验工业集聚对雾霾污染的影响作用，常用的空间分析方法有空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。SLM主要探讨各变量在一个地区是否存在空间溢出效应。SEM测度存在于误差扰动项中的空间依赖性，主要探讨临近地区因变量的误差冲击对本地区因变量经济行为的影响程度。SDM用于考察因变量受到本地区自变量和临近地区因变量和自变量的影响。三个模型如下： Y=α+ρWY+βX+ε (8) Y=βX+ε=λWε+μ (9)
其中，X和Y分别为自变量和因变量；
为自变量；
为其他解释变量；ρ为空间回归系数；λ表示空间误差系数；θ为解释变量的空间回归系数；W为空间权重矩阵；ε和μ为误差项；α为常数项。 为了考察工业集聚对雾霾污染的影响及空间溢出效应，本文构建了相应的空间计量模型SLM、SEM和SDM，分别如下：
其中，
表示雾霾浓度；
表示工业集聚；
表示一系列控制变量；
表示误差项；
为空间权重矩阵；ρ为空间回归系数；λ表示空间误差系数；
为控制变量
的回归系数。其中，
包括工业产出集聚(ind)、工业劳动集聚(lab)、工业资本集聚(cap)；
包括工业劳动产出效率(y)、工业资本利用率(k)、工业能源消费率(ener)、相对规模经济(firm)、对外开放水平(open)、科技进步水平(tech)、相对经济发展水平(gdp)、相对城市化水平(urb)、东部地区(east)、西部地区(west)。 空间计量方法是考察地区间空间依赖性的计量方法，其核心之一是空间权重矩阵的确定。本文采用空间反距离权重矩阵来考察变量之间的空间依赖性，矩阵元素
。其中，
表示以欧式距离测度的省际距离。当省际间距离越大，则权重越小，地区间的相互影响作用会随着空间距离的扩大而减小。 (2)变量说明。本文雾霾数据来源于巴特尔研究所、哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心。该机构在Van Donkelaar et al.(2010)方法基础上，将中分辨率成像光谱仪(MODIS)和多角度成像光谱仪(MISR)测得的气溶胶光学厚度(AOD)转化为2001-2010年栅格数据形式的全球
数据年均值。该数据指标运用卫星数据转化得到，可信度较高，与马丽梅、张晓(2014a、b)文章的数据来源一致。 本文样本期间为2001-2010年，样本个体为中国31个省、直辖市和自治区(除港、澳、台地区)。本文所用数据(除雾霾数据外)来源于2002-2011年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省份相应年份的统计年鉴。各变量选取和说明如表1所示。
雾霾污染程度
采用单位空间内
含量进行测度。工业产出集聚(ind)采用单位面积工业产出规模进行测度。集聚经济的外部性来自经济活动的密度，经济活动分布密度即每单位面积土地上承载的经济活动量能够有效衡量经济活动的集聚程度(Ciccone & Hall，1996)。工业劳动集聚(lab)采用单位面积工业从业人员数进行测度，工业资本集聚(cap)采用单位面积工业资本规模进行测度。很多研究都已经证明，生产要素对产业集聚的发展产生了重要影响，而劳动力和资本正是众多生产要素中最为重要的要素(柯善咨、姚德龙，2008；沈能，2014)。 工业劳动产出效率(y)采用劳均工业产出规模进行测度。工业资本利用率(k)采用劳均工业资本规模进行测度。很多研究都已经证实，劳动力与资本的有效组合可以提高产业效率(Graff & Neidell，2012)。工业能源消费率(ener)采用劳均能源消费量进行测度。单位面积工业资本投入和能源消费量是工业集聚的重要因素(刘修岩、陈至人，2010)。相对规模经济(firm)采用地区规模以上工业企业数与全国均值之比进行测度。规模经济是集聚经济的重要表现(傅十和、洪俊杰，2008)，对环境污染可能产生重要影响。对外开放水平(open)采用外商投资占GDP比重进行测度。FDI是影响大气污染的重要因素(Kirkulak等，2010)，外商投资或对外开放能够有效促进工业集聚提升(Fujita & Hu，2001；董春、梁银鹤，2014)。科技进步水平(tech)采用科技事业费占一般财政支出比重进行测度。现有研究普遍认为，科学技术投入可以加大清洁环保技术的应用，从而降低污染程度(Prakash & Potoski，2006；Wang & Jin，2007)。也有研究指出，科技进步并未有效改善环境污染现状，反而加剧了环境污染(宋马林、王淑鸿，2013)。相对经济发展水平(gdp)采用地区人均GDP与全国均值之比进行测度。相对城市化水平(urb)采用地区城市化率与全国均值之比进行测度。许多研究都已证实，环境污染与经济发展之间存在显著关系(Grossman & Krueger，1991)，城市化发展也是造成环境污染的重要原因之一(江笑云、汪冲，2013)。 2.雾霾污染的描述性分析 (1)雾霾污染的总体变化情况。表2报告的数据显示，
浓度均值总体在25～28微克/立方米附近波动，在2004年、2009年和2010年有小幅下降，其余年份均呈现逐年增长趋势。标准差和最大值的变动情况与均值变动情况基本吻合，在逐年上升中呈现小幅波动态势。最大值分布省份集中在山东、江苏和河南三省。这三个省份均以工业产业为主导产业，并且多为劳动力密集型和资源密集型产业。世界卫生组织(WHO)在2005年颁布的《空气质量准则》中规定，
年均值小于10微克/立方米是安全值。中国则采用WHO《空气质量准则》中过渡期目标1的标准作为中国空气质量标准。2012年中国环境保护部颁布的《环境空气质量标准》中规定，
年均值小于35微克/立方米是安全值。由此可见，在2001-2010年的十年间，我国
浓度平均值均处于国家标准的安全范围内，但最大值均高于安全值，空气质量情况不容乐观。
(2)雾霾污染的分布特征。本文使用空间地图来展示我国2001-2010年
浓度空间分布变化趋势。本文将
浓度分为五个等级。
浓度位于最低20分位的省份为第一等级，以此类推，位于最高20分位的省份为第五等级。图中颜色由浅至深的五种颜色代表第一等级～第五等级的
浓度。由于篇幅所限，本文仅选取了2001-2010年的偶数年作为描述对象，如图1～图5所示。
图1 2002年
浓度空间分布图
图2 2004年
浓度空间分布图
图3 2006年
浓度空间分布图
图4 2008年
浓度空间分布图
图5 2010年
浓度空间分布图 从全国范围看，
浓度总体呈现先增后降的倒“U”型趋势。2002年第一等级省份
浓度为8.23～9.40微克/立方米，第五等级省份
浓度为35.22～50.18微克/立方米。在2008年和2006年，第一等级省份和第五等级省份分别达到了9.18～9.93微克/立方米和41.95～57.61微克/立方米。到2010年，
浓度有所下降，第一等级与第五等级省份
浓度分别达到7.10～9.59微克/立方米和35.29～54.72微克/立方米。 从分布范围看，空气污染范围扩大。到2010年，我国东部和中部地区除了辽宁省和福建省外，其余各省份
浓度均位于第四和第五等级，空气污染严重省份范围扩大到几乎整个东中部地区。随着经济发展程度的提高，区域之间的经济合作也愈来愈密切，区域之间在空间分布上的彼此依赖性，不仅促进了经济发展的联动，更带来了环境污染在空间上的扩散和溢出。 从区域范围看，
浓度最低省份为黑龙江省、内蒙古自治区、青海省以及西藏自治区，
浓度最高省份基本分布于山东省、江苏省、上海市、河南省、安徽省。这样一个分布现状与我国区域经济发展状况以及工业经济发展程度具有很大的关联性。
浓度最低的省份除黑龙江省外，均分布于我国西部地区，相对于东部和中部地区，该区域经济活动密度较低，环境污染情况并不严重。
浓度最高省份分布于我国经济发展水平较高的上海和江苏，以及工业经济活动密度较高的山东、河南和安徽。这些省份不仅经济活动密度高，并且在空间分布上彼此相邻，环境污染程度具有明显的相互依赖性，呈现出“一荣俱荣，一损俱损”的状态。 (3)雾霾污染的空间自相关检验。本文对空间相关的描述性统计从全局空间自相关和局域空间自相关两个方面进行描述。局域自相关可以更进一步分析区域单元对于空间自相关的贡献程度，同时，可以弥补全局空间自相关存在的潜在不稳定性。 全局空间自相关采用Moran's I指数和G统计量进行描述，选取距离的倒数作为空间权重矩阵。表3报告了
空间相关性检验结果。从表3中数据可以看出，无论，值还是G值，
浓度均在1％的显著性水平下表现出空间相关性。这充分表明，雾霾污染具有明显的空间溢出效应，区域间的空气质量表现出明显的相互关联相互依赖作用。
局域空间自相关分别选取局域Moran'I指数和局域G统计量加以描述，选取距离的倒数为空间权重矩阵。图6和图7为2001年和2010年
浓度局域空间自相关的Moran'I分布图。图6和图7划分为五个区域：HH区域、HL区域、LL区域、LH区域以及不显著区域。从图中可以看出，2001年和2010年，较高值省份集中分布区域(HH区域)均位于山东省、江苏省、上海市、河南省、安徽省和河北省六省份；而较低值集中分布区域(LL区域)在2001年分布于黑龙江省、青海省和西藏自治区，在2010年分布于西藏自治区；其余省份为不显著区域。这说明，在HH区域分布的六省份是
浓度高集聚区域，LL区域分布的省份是
浓度低集聚区域。这与前述对
浓度的空间分布描述结论基本一致。HH区域正是我国经济发展水平较高且工业经济活动集聚程度较高的地区，这些地区在经济空间上的高度相关性导致了其空气污染的高度相关和依赖，从而使该区域成为
浓度高集聚区。
图6 2001年
浓度局域Moran'I分布图
图7 2010年
浓度局域Moran'I分布图 四、实证结果与分析 为了避免多重共线性对估计结果造成影响，首先对方程的解释变量进行了多重共线性检验。各变量之间的相关系数均小于0.8，各变量的VIF值均小于6且VIF均值小于3。这说明，各变量之间不存在明显的多重共线性。结果显示，LM-Lag和LM-Error统计量均通过显著性检验，表明模型中存在明显的空间依赖性，需要加入空间滞后项来消除空间依赖性。空间依赖性可能来源于被解释变量、解释变量以及误差项，因此，本文分别采用空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)进行实证分析。结果显示，Wald检验结果的P值均小于0.05，说明SDM要优于SLM和SEM。 表4报告了三组模型的估计结果，表4中的模型2是在模型1的基础上增加了工业劳动集聚与工业劳动产出效率的交互项以及工业资本集聚与工业资本利用率的交互项，模型3是在模型1的基础上增加了工业产出集聚、工业劳动集聚和工业资本集聚的平方项。 1.工业集聚对雾霾污染的影响作用分析 表4中的模型1的估计结果显示，工业产出集聚估计系数为负且在1％的统计水平下显著，工业劳动集聚和工业资本集聚的估计系数均为正且均通过了显著性检验。这说明，工业劳动集聚和工业资本集聚会加重雾霾污染程度，而工业产出集聚会降低雾霾污染程度。可以看出，工业集聚对雾霾污染的负外部性主要体现在工业劳动和工业资本集聚上，充分证明我国工业劳动和资本集聚效率低下。我国工业依然以劳动密集型工业为主，其中，低端工业从业者比重较大且相对集中，使得清洁技术的应用推广度较低。另外，尽管工业资本规模增长速度很快，但大规模的工业资本并没有得到有效开发利用，浪费程度较高，同时，先进技术和清洁能源在工业资本中占比较低。这些都造成工业劳动和资本集聚效率低下，从而产生环境污染问题。空间杜宾模型估计结果中，工业劳动产出效率和工业资本利用率的估计结果均为负，且通过显著性检验。这说明，工业劳动产出效率和工业资本利用率的提高可以有效降低雾霾污染程度。 表4中的模型2的估计结果显示，SDM估计结果中，工业劳动集聚与工业劳动产出效率的交互项系数为负但不显著；工业资本集聚与工业资本利用率的交互项为负，且在10％的统计水平下显著。尽管结果的显著性较低，但在一定程度上说明，工业劳动产出效率和工业资本利用率可以分别作用于工业劳动集聚和工业资本集聚，从而降低工业劳动集聚和工业资本集聚所带来的雾霾污染程度。 表4中的模型3中增加了工业产出集聚、工业劳动集聚和工业资本集聚的平方项。SDM估计结果显示，增加平方项后，工业产出集聚估计系数依然为负且显著，工业劳动集聚和工业资本集聚估计系数保持为正，但显著性有所降低。同时，工业产出集聚的平方项为正但不显著，工业劳动集聚平方项为负且在10％的统计水平下显著，工业资本集聚平方项为负且不显著。这说明，工业劳动集聚与雾霾污染之间呈现倒U型变化关系，并且目前正处于倒U型的上升阶段，工业劳动集聚与雾霾污染之间存在库兹涅兹曲线关系。 三组模型中SDM估计结果显示，各控制变量估计结果系数和显著性均未发生显著变化。劳均能源消费率和相对规模经济的估计系数均为负，且通过显著性检验。说明工业生产中的能源消费确实增加了雾霾污染程度，同时，规模以上工业企业集聚也会带来一定程度的污染加重。科技进步水平、相对经济发展水平和相对城市化水平的估计系数为负但不显著，说明科技进步、经济发展、城镇化对减缓雾霾污染的作用力较弱。地区虚拟变量，东部地区估计系数为负但不显著，西部地区估计系数显著为负，代表中部地区的常数项为正但显著性较低。这表明，相比而言，东部和西部地区雾霾污染程度较低，而中部地区雾霾污染程度较高。 2.空间相关性估计结果分析 续表报告的数据显示，SLM和SDM中的空间相关系数ρ以及SEM中的空间相关系数λ均为正，且均在1％的统计水平下显著，说明雾霾污染确实存在显著的空间溢出效应。一个地区雾霾污染状况不仅仅受到该地区工业集聚的影响作用，同时，也受到于周边地区雾霾污染的影响。 三组模型中SDM所报告的解释变量和控制变量的空间滞后项及显著性没有发生明显变化。工业产出集聚的空间滞后项显著为正，工业劳动集聚的空间滞后项显著为负，工业资本集聚的空间滞后项为负但显著性较低。这表明，工业产出集聚具有显著的正空间溢出效应，而工业劳动集聚和资本集聚具有负的空间溢出效应。这说明，一个地区工业劳动和资本集聚程度越高，反而周边地区的工业和资本集聚程度越低，工业劳动力和资本的集聚更表现为一种极化效应而未显现出扩散效应。这与现有研究认为中国劳动力尚未表现出明显的正的空间溢出效应这一结论相一致(张浩然，2014)。工业劳动产出效率和工业资本利用率的空间滞后项均显著为正，说明地区的工业效率在很大程度上受到周边地区工业效率的正向溢出影响，工业效率在区域间产生了扩散效应。值得一提的是，对外开放水平和相对城市化水平的空间滞后项显著为负，说明对外开放水平和城市化水平较高的区域仅分布于一些中心地区，尚未对周边地区产生扩散效应，说明我国对外开放水平和城市化水平依然不高，需要进一步发展。
五、结论与政策启示 1.主要结论 本文将Ciccone & Hall的产出密度理论模型进行扩展，构建了雾霾污染、工业集聚与工业效率之间作用关系的理论模型。据此，采用中国31个省份2001-2010年的数据，运用空间计量方法对理论模型进行了验证。根据结果，本文得到了以下研究结论：一是工业劳动和资本集聚会加重雾霾污染程度，而工业产出集聚则会降低雾霾污染程度；二是当工业劳均产出效率和工业资本利用率作为交互项加入计量模型后，工业劳动和资本集聚对雾霾污染程度有所降低；三是工业劳动集聚与雾霾污染之间呈现倒U型变化关系，并且目前正处于倒U型的上升阶段；四是雾霾污染和工业产出集聚均表现出显著的空间溢出效应；五是我国雾霾污染严重地区分布在东中部省份，但相对于东部和西部地区，中部地区的雾霾污染最为严重。 2.政策启示 (1)我国新型工业化发展应权衡集聚、效率与环境之间的关系。中国新型工业化的内容之一是实现增长方式的集约化，提高工业集聚程度是工业集约化发展的重要体现。同时，提高工业经济效率是新型工业化的效率原则之一。工业集聚程度和工业经济效率的提高将有利于新技术的推广应用，能源和资源的有效利用，以及人力资源的集聚和优势的发挥。二者相辅相成、相互作用，共同推动新型工业化的发展。同时，新型工业化发展的重要原则之一是减少环境污染。但是，从目前情况来看，工业劳动和资本集聚会加剧了雾霾污染程度，产生了负的环境效应。因此，权衡集聚、效率和环境之间的关系，应当在提高劳动力技术水平、提升资源能源利用度以及科技应用和推广方面加大力度，保证从微观企业生产行为、中观产业结构调整和宏观地方政策这三方面同时入手，多管齐下，使集聚、效率与环境实现协调发展。 (2)工业化发展道路与雾霾治理工作应当建立区域协调机制，实现共同发展、共同治理模式。本研究表明，工业产出集聚与雾霾污染均存在空间溢出效应，即地区间的工业集聚水平和雾霾污染程度存在相互作用和相互影响。中国地区间依然存在着市场分割和行政区分割，这一方面造成地区之间由于利益驱使存在大量产业同构现象，从而造成资源利用效率低下；另一方面，造成地区间环境污染治理分割。而工业集聚与雾霾污染本就存在显著的空间依赖相应，这要求地区之间必须建立起协调机制，共同规划布局产业发展格局、共同面对环境污染治理工作。当然，区域间有效协作不仅存在于政府层面，更需要行业间和企业间的通力协作，从宏观、中观、微观三个层面建立起区域协调机制，才能实现共同发展、共同治理的有效模式。 (3)工业集聚与环境治理过程中应重视地区产业结构调整和产业转移的质量。随着我国对中部崛起的重视和支持，京津冀、长三角等经济发达的东部地区便将很多高能耗、高污染的产业向与之邻接的中部地区转移。中部一些地区在承接产业转移过程中，为了抢占能够尽快增加产值的项目，便放松了环境管制力度，以牺牲环境为代价换取GDP的增长和个人政绩的提升。要改善中部地区面临的现状，必须采取以下几方面的措施：一是中部地区在承接东部产业转移的过程中，应提高环境标准，尽量多引进低能耗、低污染的工业项目；二是对中部地区现有的污染产业，要加强环境管制，鼓励企业采用清洁产品和技术；三是要逐步建立和完善东中部地区污染防治的联动机制，建立污染治理的生态补偿机制。 收稿日期：2015-05-16 注释： ①
，即细颗粒物，指环境空气中空气动力学当量直径小于2.5微米的颗粒物。雾霾是大气中各种悬浮颗粒物含量超标的笼统表述，其主要组成部分包括二氧化硫、氮氧化物以及可吸入颗粒物，如
。以
为代表的可吸入颗粒物可谓是加剧雾霾污染的元凶。本文所讲的雾霾污染主要指
污染。
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