京津冀地区大气污染治理与绿色转型

doi:10.15936/j.cnki.1008-3758.2025.03.007

摘要/Abstract

摘要：

基于多层次视角理论，结合Agent建模技术和系统动力学方法，构建了绿色转型演进模型。运用该模型对京津冀地区大气污染治理与绿色转型过程进行了研究。研究表明：产业结构调整作为新的主导机制替代传统工业源污染治理体制，与区域联防联控、燃煤治理、机动车污染治理、扬尘治理等共同作用促进京津冀地区大气污染治理和绿色转型。治理政策、治理成本，以及产业规模等因素对体制或利基等代理主体的支持度有不同的影响：治理政策与产业结构调整呈正相关性，与区域联防联控治理呈负相关性；治理成本与产业结构调整呈负相关性，与区域联防联控治理呈正相关；产业规模与产业结构调整呈正相关，与燃煤治理存在U型关系，与传统治理体制存在倒U型关系。SO₂排放量、煤炭和汽油消费量等环境因素对产业结构调整和区域联防联控治理影响明显，更加绿色、生态友好的环境对产业结构调整和区域联防联控治理具有较大的促进作用。

关键词: 绿色转型, 多层次视角, 大气污染治理, 京津冀地区

Abstract:

Based on the multi-level perspective theory， the transition and evolution model is constructed by using the Agent modeling technology and system dynamics method to study the governance of air pollution and green transition in the Beijing-Tianjin-Hebei region. The results show that industrial restructuring， as a new leading mechanism， replaces the traditional industrial sources pollution control system， works together with regional collaborative governance， coal combustion control， motor vehicle pollution control， dust control， etc.， to promote air pollution control and green transition in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Factors such as governance policies， governance costs， and industrial scales have different impacts on the support of agent actors such as regime or niches. Governance policies are positively correlated with industrial restructuring， and negatively correlated with regional collaborative governance. Governance costs are negatively correlated with industrial restructuring， and positively correlated with regional collaborative governance. Industrial scales have a positive correlation with industrial restructuring， an U-shaped relationship with coal-fired governance， and an inverted U-shaped relationship with traditional governance systems. Environmental factors such as SO₂ emissions， coal and gasoline consumption have a significant impact on industrial restructuring and regional collaborative governance. More green and friendly environment has a significant promoting effect on industrial restructuring and regional collaborative governance. The findings may provide an analytical tool and method for the process of regional air pollution control and green transition and evolution through model construction and simulation analysis.

Key words: green transition, multi-level perspective （MLP）, air pollution control, Beijing-Tianjin-Hebei region

中图分类号:

F 270

龙吟. 京津冀地区大气污染治理与绿色转型[J]. 东北大学学报（社会科学版）, 2025, 27(3): 58-68.

Jiang WANG. Air Pollution Governance and Green Transition in Beijing-Tianjin-Hebei Region: Multi-level Perspective Analysis[J]. Journal of Northeastern University(Social Science), 2025, 27(3): 58-68.

图/表 11

图1 绿色转型演进模型

图2 二维实践空间的图解

图3 转型模型的流程

表1 模型变量

一级变量	二级变量	内容说明
代理人	治理体制	工业源污染治理，涉及排放浓度控制、消烟除尘、属地管理等
	利基1：燃煤治理	涉及煤烟尘（TSP、PM₁₀、PM_2.5）、SO₂、NO_X等
	利基2：扬尘治理	综合抑尘控制应用于散料生产、加工、运输、装卸等环节
	利基3：机动车污染治理	涉及交通管理（限行）、机动车保有量控制、提升燃油品质等
	利基4：区域联防联控治理	涉及交通限行、错峰生产、限制PM浓度、应急响应、统一监测等
	利基5：产业结构调整	涉及“大气十条”、电（气）代煤、推广新能源汽车以及产能淘汰等
实践空间	x轴	大气质量水平
实践空间	y轴	大气污染治理能力
景观信号	景观信号1	污染物排放效应：降低原有体制的治理能力，1973年规定了排放限值，1998—2000年SO₂总量控制，2012年PM_2.5浓度限值等
	景观信号2	空气污染范围效应：空气质量压力持续增加，1970—1990年局地污染，1990—2000年局地和区域污染，2000—2010年区域性复合型，2010—2020年排放量巨大、区域性、复合型
	景观信号3	雾霾灾害效应：沿x轴、y轴的运动上升，2013—2017年
	景观信号4	秋冬季大气污染综合治理攻坚行动效应：x轴的消费者运动下降，2017—2020年
	景观信号5	技术创新—SO₂：SO₂总量控制治理的价格提高，1990—2000年
	景观信号6	技术创新—区域联防联控：区域控制治理的价格提高，2013—2020年
	景观信号7	技术创新—产业结构优化：PM_2.5治理的价格提高，2000—2020年
	景观信号8	政策影响：《大气污染防治法》提高了代理人的吸引力，1987— 2020年

图4 景观信号强度

表2 模型参数设定

参数项	参数值	参数项	参数值
$C s u$	125.00	$α$	0.05
$d$	0.05	$m$	0.50
$C p$	0.03	$C E p o$	0.15
$C I$	0.03	$C E g$	0.05
$f p$	0.33	$c$	0.05
$f I$	0.33	$I$	175.00

表2 模型参数设定

参数项	参数值	参数项	参数值
$C s u$	125.00	$α$	0.05
$d$	0.05	$m$	0.50
$C p$	0.03	$C E p o$	0.15
$C I$	0.03	$C E g$	0.05
$f p$	0.33	$c$	0.05
$f I$	0.33	$I$	175.00

图5 转型过程的消费者空间支持画布散点图（a）—1970年；（b）—1995年；（c）—2010年；（d）—2020年

图6 治理政策、治理成本（价格）以及产业规模等因素对代理人的支持度的影响（t=2020）

图7 代理人的支持度曲线（CEg=0，基础对照组）

图8 环境因素比率曲线（实际值）

图9 SO2排放量以及煤炭、汽油消费量对代理人的支持度的影响（模拟值，CEg=0.10）

参考文献 28

1	杨学智，苏永军. 京津冀地区大气污染成因及治理对策——以河北沧州为例［J］. 资源节约与环保，2020（8）：11-12.
2	Smith R A. Air and rain， the beginning of a chemical climatology［M］. London： Longmans， Green，and Co.， 1872.
3	Stredling D， Thorsheim P. The smoke of great cities， British and American efforts to control air pollution， 1860 —1914 ［J］. Environmental History， 1999， 4 （1）： 6-31.
4	Devinny J S， Deshusses M A， Webster T S. Biofiltration for air pollution control［M］. Bocaraton： CRC Press， 1998．
5	Pigou A C. The economics of welfare［M］. London： MacMillan， 1920.
6	Kidd C V. The evolution of sustainability ［J］. Journal of Agricultural and Environmental Ethics， 1992， 5 ： 1-26．
7	杨立华，刘宏福. 绿色治理：建设美丽中国的必由之路［J］. 中国行政管理， 2014（11）： 6-12．
8	Dobson A. Green political thought： an introduction［M］．London： Routledge， 2000．
9	Ostrom E. Governing the commons： the evolution of institutions for collective action［M］. Cambridge： Cambridge University Press，1990.
10	王振波，梁龙武，林雄斌，等. 京津冀城市群空气污染的模式总结与治理效果评估［J］. 环境科学，2017，38（10）：4005-4014.
11	魏孟举，肖金成，高远. 打造京津冀绿色协同发展新高地［J］.中国战略新兴产业， 2022（3）： 45-48.
12	王韵杰，张少君，郝吉明.中国大气污染治理：进展·挑战·路径［J］. 环境科学研究， 2019（10）： 1755-1762.
13	Kemp R， Schot J， Hoogma R. Regime shifts to sustainability through processes of niche formation. the approach of strategic niche management［J］. Technology Analysis and Strategic Management， 1998，10（2）： 175-195.
14	Schot J， Kanger L. Deep transitions： emergence， acceleration， stabilization and directionality ［J］. Research Policy， 2018， 47（6）： 1045-1059.
15	McClellan III J E， Dorn H. Science and technology in world history： an introduction ［M］. Baltimore：Johns Hopkins University Press， 1994.
16	郭丕斌，李繁荣，吕文栋，等. 社会—技术变迁驱动能源转型研究框架与述评［J］. 科技进步与对策， 2019，36（10）： 153-160.
17	Hodson M， Marvin S. Can cities shape socio-technical transitions and how would we know if they were？［J］. Research Policy， 2010， 39（4）：477-485.
18	Van Driel H， Schot J. Radical innovation as a multilevel process： introducing floating grain elevators in the Port of Rotterdam ［J］. Technology and Culture， 2005， 46 （1）： 51-76.
19	Kanger L， Schot J. User-made immobilities： a transitions perspective ［J］. Mobilities， 2016， 11（4）： 598-613.
20	Haxeltine A， Whitmarsh L， Bergman N， et al. A conceptual framework for transition modelling［J］. International Journal of Innovation and Sustainable Development， 2008， 3（1）：93-114.
21	Berkhout F， Angel D， Wieczorek A J. Sustainability transitions in developing Asia： are alternative development pathways likely？［J］. Technological Forecasting and Social Change， 2009， 76（2）：215-217.
22	Kohler J， Grubb M， Popp D， et al. The transition to endogenous technical change in climate-economy models： a technical overview to the innovation modeling comparison project ［J］. Energy Journal， 2006， 27（S1）： 17-55.
23	Schwoon M. Simulating the adoption of fuel cell vehicles［J］. Journal of Evolutionary Economics，2006， 16（4）： 435-472.
24	王江，张翔. 可持续能源转型：模型构建与分析［J］. 中国人口·资源与环境，2020， 30（3）： 74-82.
25	Loorbach D， Rotmans J. Managing transitions for sustainable development ［M］//Olshoorn X， Wieczorek A J. Understanding Industrial Transformation： Views from Different Disciplines. Dordrecht： Springer， 2006.
26	Geels F W， Schot J. Typology of sociotechnical transition pathways［J］. Research Policy， 2007， 36（3）： 399-417.
27	Geels F W. From sectoral systems of innovation to socio-technical systems： insights about dynamics and change from sociology and institutional theory ［J］. Research Policy， 2004， 33（6）： 897-920.
28	Giddens A. The constitution of society ［M］. Cambridge： Polity Press， 1984.

[1]	王江，王丽娟. 惯例转移要素分析:来自京津冀地区大气污染治理利基项目间学习的实证研究[J]. 东北大学学报（社会科学版）, 2024, 26(2): 48-58.
[2]	杨丽娟，郑泽宇. 我国区域大气污染治理法律责任机制探析——以均衡责任机制为进路[J]. 东北大学学报（社会科学版）, 2017, 19(4): 410-416.
[3]	贺璇，王冰. 京津冀大气污染治理模式演进:构建一种可持续合作机制[J]. 东北大学学报（社会科学版）, 2016, 18(1): 56-62.