引言

有效治理大气污染、控制温室气体的排放既是保障公众身体健康，也是建设环境友好型社会必不可少的重要环节。2020年9月，我国明确提出了2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标。习近平总书记在主持中央政治局集体学习时多次强调，强化多污染物协同控制和区域协同治理^[1]，坚持降碳、减污、扩绿、增长协同推进，同时加强政策衔接^[2]。为确保“双碳”目标的落实，生态环境部联合多部门共同印发了《减污降碳协同增效实施方案》（下称《方案》），为降碳减污行动的具体开展提供指导性意见。《方案》提出，环境污染物和碳排放高度同根同源，必须遵循减污降碳内在规律，推动减污降碳协同增效。到2030年，大气污染防治重点区域碳达峰与空气质量改善协同推进应取得显著成效^[3]。

随着减污行动的持续深入，作为对大气状况进行评价的重要手段，大气污染治理绩效审计近年来逐渐成为环境绩效审计的工作重点。目前，我国学者主要利用双重差分模型^[4]、平衡记分卡^[5]、等级评价法^[6]、环境优值模型、层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联度分析法^{[7, 8]}等方法开展环境绩效审计评价研究。在构建环境绩效体系审计评价指标体系时，部分学者从实际角度对指标体系层次进行划分，如从经济、健康等四个层次设计审计评价体系指标^[9]；或从共性、个性两个层面设计投入、产出指标等八个三级指标构建评价指标体系^[10]等。还有一部分学者以现有理论模型为基础，利用5E理论、压力—状态—响应（PSR）模型、驱动力—压力—状态—影响—响应（DPSIR）模型等为基础展开研究，如在PSR模型的基础上加入了合规性层次的指标^[11]；在响应层指标中纳入了法律法规响应指标及项目管理响应指标^[12]。

尽管环境绩效审计方面相关的研究已较为完善，但现有的研究成果仍存在一些不足：学者们开展的具体研究主要集中在水环境、企业环境绩效审计范畴，大气环境的绩效审计领域存在一定盲点，且主要从理论层面进行分析，对指标体系的具体应用较少；在利用PSR模型设计评价指标体系时，学者们通常对PSR及DPSIR模型各层次内的指标划分界限不够明确，在使用这两种模型构建指标体系的过程中，在指标选择的处理上也常常产生混淆。上述问题的存在，不利于大气环境绩效审计理论在实际环境治理评价中的应用。为此，本文对PSR与DPSIR模型中“压力”因素与“驱动力”因素进行了详细区分，并在压力层面中创新性地纳入了碳排放指标进行综合考量，在指标体系的基础上，引入环境优值模型作为后续衡量方法，利用长三角地区2016—2020年的数据开展审计评价，为后续长三角地区大气污染治理绩效审计的开展及对大气污染治理区域协同、减污降碳协同的绩效评价提供参考。

1 长三角大气污染治理绩效审计评价体系构建 1.1 理论基础 1.1.1 PSR模型

加拿大学者David J. Rapport等最先提出了PSR模型的雏形，随后该模型被经济合作与发展组织（OECD）以及联合国环境规划署（UNEP）用来研究环境领域的相关问题，并在该框架基础上建立了指标体系，以评估人类活动对生态环境的影响水平。该模型通过“压力—状态—响应”的传导路径，展现了人类活动和自然环境二者之间循环往复的相互作用及影响。人类通过开发利用自然资源改善自身生活条件、促进经济发展，同时将废弃物排放至自然环境中，对大气、水体和土地状况造成压力，改变其状态和质量。环境的状态变化会对人类社会经济发展进程施加反作用，即加速或延缓经济发展进程；同时恶劣的水质、空气状况以及土地污染等现象也会影响人类的生存质量。若生态环境质量下降，政府和环保相关部门会针对环境质量变化的实际情况制定有效的环境标准、经济政策等，对资源开采及利用、污染排放等行为加以约束，再施以环境保护宣传，倡导绿色生活方式，治理环境污染。人类和自然环境之间的相互作用通过图 1这一动态循环得以体现。

1.1.2 DPSIR模型

欧洲环境署于1997年提出DPSIR模型（图 2），并将其定义为“欧洲环境署采用的描述社会和环境之间相互作用的因果框架，包括驱动力、压力、状态、影响、响应这五个层次，是PSR模型的扩展” ^[13]。DPSIR模型在原有模型的基础上进行细化。社会和经济发展驱动力发生变化，从而产生对环境的压力，环境承受的压力过载以致其状态发生变化，从而对人类健康、生态系统功能的正常运行和经济活动等方面产生影响。社会和政治响应直接或间接影响系统的早期部分，改变驱动力，减轻环境压力，改善环境状态。

1.1.3 PSR模型和DPSIR模型的区别

DPSIR模型作为PSR模型的扩展，二者最直观的区别就是前者将“驱动力”“影响”这两个层次纳入自身框架结构内。“驱动力”层次是区别于“压力”层次新增的层次，而“影响”层次更接近于从PSR模型中的“状态”层次拆分细化的产物。影响层指标用于描述环境状况变化的相关性，以及对生态系统、经济和人类福祉与健康的相应影响。驱动力指标描述社会和经济发展、生活方式、生产模式总体的相应变化。PSR模型中的压力指标应与DPSIR模型中的压力指标相同，都反映物质排放、资源使用和土地使用方面的情况，往往表现在环境条件的变化上。但目前国内学者们在利用PSR模型构建指标体系时，仍存在将驱动力层次的指标与压力层次指标混为一谈的情况，如将单位国内生产总值（GDP）这一指标列入压力层指标行列。

1.2 指标体系构建 1.2.1 指标选取原则

（1）可测量性原则。指标可测量是指标选取的基本原则。所选取的指标必须能被可靠测量并且能被反映为真实数值，以满足下一步定量或定性分析的需求。若评价指标不能被测量且不能被量化，则后续指标权重也难以确定，或指标权重的确定过程会过于主观，从而影响整个指标体系的客观构建。

（2）代表性原则。构建的审计评价指标体系所选取的指标必须能准确代表压力层、状态层、响应层这三个准则层的本质，且指标数量也不宜过多，若选取的指标不具有代表性，大气污染治理绩效审计评价指标体系构建及后续数据收集、分析、应用的效率也会有所下降。

（3）时间持续性原则。人类活动对大气环境状况的影响，无论是污染还是治理，往往需要一段时间才能反映出来，具有一定的时间滞后性。因此在大气环境治理绩效审计评价指标体系构建时更应选择具有时间持续性的指标，从而更真实地反映环境状况的变化与政策实施的相关关系。

1.2.2 指标选择

压力型指标主要针对排放废气中存在的常见污染物对大气造成的压力进行设计，包括废气中SO₂排放总量等大气污染物排放指标，为了对减污降碳效果进行综合考量，又加入了CO₂排放总量这一指标。除考虑污染物及温室气体排放的直接因素外，还加入了单位GDP能耗增速这一间接指标，以反映经济活动中的能源消费水平增减状况，以及能源使用效率降低所造成的废气排放增加对大气环境状况造成的压力。虽然OECD将GDP增长列为压力指标的一般指标之一，但联合国可持续发展委员会（UNCSD）将人均GDP作为驱动力指标列示^[14]。本文认为GDP相关指标虽能间接导致大气状态变化，但更接近人类在社会发展过程中开发环境的驱动力因素，故不纳入压力指标范畴。此外，由于废气中颗粒物排放总量这一指标没有国家相关规定作为后续理想值的选取标准，为保证大气污染物排放总量指标的理想值衡量方式的一致性，故不将该指标纳入长三角地区大气污染治理绩效审计评价指标体系。

状态型指标参考了OECD的指标要求，为尽量反映大气状况随时间的发展，因此初步选择了二氧化硫年平均浓度、年平均气温、二氧化氮年平均浓度、可吸入颗粒物年平均浓度、酸雨频率以及环境空气质量优良率等6个指标。年平均气温这一指标虽可以用于大气状况的直接评价，但若要代入数据模型中对大气污染状况进行衡量则会出现一些困难，且受地理位置等客观因素影响，难以与其他地区的数据理想值进行横向比较。

响应型指标主要反映个人和社会缓解、适应或防止人类对环境造成进一步负面影响的行动，扭转已经造成的环境损害^[15]。因此在社会响应层面选择了城市绿地面积、工业废气治理投入资金、工业废弃物综合利用率这三个指标，在个人响应层面选择公共交通人均出行次数这一指标作为评价标准。由于长三角地区各省（市）经济状况、财政支出分配、大气环境状况均有一定程度的差异，仅以资金投入多少作为实际值来进行评价有些片面，所以工业废气治理投入资金最后未纳入指标体系。

1.2.3 指标体系

参考部分学者的研究成果^{[8, 16]}，同时结合上述指标选取原则，共选取了三个层次共13项指标。所选取的指标在评价长三角地区大气污染治理审计绩效方面均具有客观性、直观性、横纵向可比性，故在此指标体系基础上进行后续数据收集和整理，建立长三角地区大气污染治理绩效审计评价指标体系。

1.2.4 数据来源

为了开展长三角地区大气污染治理审计绩效评价，选取上海市、江苏省、浙江省、安徽省2016— 2020年的相应数据^{①[17, 18]}。由于部分省份存在数据缺失的问题，但又需要保证数据的横向可比性，故烟尘排放总量、环境空气质量优良率、SO₂年平均浓度、NOx年平均浓度、可吸入颗粒物年平均浓度、工业废弃物综合利用率等6个指标的数据均使用各省会城市数据替代。

① 数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《上海市统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《上海市生态环境状况公报》、中国碳核算数据库（CEADs）及相关部门网站。

1.2.5 评价指标权重确定

为了能最大限度地反映指标间的差异程度，同时避免人为主观因素干扰，对各项指标进行较为客观的赋权，本文采用极值熵权法来确定评价指标的权重。

（1）指标的标准化处理。由于各评价指标正负属性存在差异，所以分别对正、逆向指标对应的数据进行正向标准化处理。

设x_ij（i=1, 2, …, n；j=1, 2, …, m）为第i个被评价对象的第j个指标的观测数据，若评价指标x_j为正向指标，则

(1)

若评价指标x_j为负向指标，则

(2)

（2）平移。为避免在指标处理过程中有ln0的出现，在上一步的基础上对x_ij进行平移。令 ，A为平移幅度，本文中平移幅度定为0.001。

若评价指标x_j为正向指标，则

(3)

若评价指标x_j为负向指标，则

(4)

（3）计算信息熵。

(5)

(6)

（4）计算差异系数。

(7)

（5）计算权重。

[19]

(8)

指标属性及权重计算结果见表 1。

1.3 评价方法 1.3.1 环境优值模型

长三角大气污染治理绩效审计评价的过程需要引入环境优值模型。李山梅最早构建了环境优值模型，提出“环境优值是对生态环境系统已有的环境监测值的优化，是一种综合的环境绩效评价指标”。环境优值U的计算公式如下：

(9)

为防止指标数值正负相互抵消，故用权重、加平方改进了式（9）：

(10)

其中，F_i为每类环境质量评价指标监测数；V_i为理想标准值；B_i为可取值上下限范围；ω_i为指标权重。当环境优值持续为“0”时，则环境友好、环境最佳^[20]。

1.3.2 长三角大气污染治理绩效审计评价

本文采用式（10），计算环境优值，首先需确定各参数的数值或取值范围。

（1）确定理想标准值V_i。废气中SO₂、NOx、烟尘排放总量这三个指标的理想标准值的确定参考了2018年国务院公布的《打赢蓝天保卫战三年行动计划》^{[21] ①}。二氧化碳排放量的理想标准值设定为各省份单位GDP二氧化碳排放比2015年下降40% 后的数值。SO₂年平均浓度、NO₂年平均浓度及可吸入颗粒物年平均浓度等状态指标的理想标准值参考了2016年1月1日起我国实施的《环境空气质量标准》（GB 3095—2012），理想标准值分别为20 μg/m³、40 μg/m³和40 μg/m³。

①《打赢蓝天保卫战三年行动计划》是继2016年“大气十条”之后第二个国家级的大气污染防治行动计划，该计划提出，“到2020年二氧化硫、氮氧化物排放总量分别比2015年下降15% 以上”。

将0及100% 分别作为酸雨频率、环境空气质量优良率、工业废弃物综合利用率等正负向指标的理想值。其余指标则由我国各省（区、市）平均值作为指标的理想值（表 2）。

（2）确定可取值上下限范围。可取值上下限范围的具体数据选取2016—2020年我国各省（区、市）相关指标的最大值和最小值作为上限及下限，二者差值定为B的取值^[22]；由于酸雨频率、环境空气质量优良率、工业废弃物综合利用率这三个指标将0% 和100% 分别作为理想标准值，所以将100% 和0% 作为上下限，B值取100%。由此确定的可取上下限范围B值见表 3。

（3）计算环境优值。根据式（10），计算出的长三角地区环境优值U的结果见表 4和图 3。

（4）对环境优值进行评级。参考王如燕^[23]的方法，根据表 5对长三角环境优值的进行评级，评级结果见表 6。

2 评价结果分析

从整体上看，长三角地区评级结果前四年始终处于“良好”等级，在2020年首次达到“优”的水平。结合三省一市的具体评级趋势来看，长三角地区整体环境质量有所上升，环境优值呈逐年下降趋势，U值由0.0656降至0.0478，整体上更趋近于环境最佳状态。

三省一市环境优值变动主要影响指标及其对应的具体环境优值见表 7至表 10。

上海市的环境优值一直略高于长三角其他省份，2020年环境优值下降使得上海市环境质量在长三角区域的排名有所提升。上海市近5年的环境优值由0.0926降至0.0468，呈波动下降趋势。早在2018年上海市就发布了《上海市大气污染防治条例》（下称《条例》），对各类废气排放做出了具体规定，在此基础上又印发了《关于加强本市机动车定期检验机构排放检验环境监管的通知》，加大了对机动车废气排放的检验力度。由于废气排放是酸雨形成的主要来源之一，在此监管措施的有效落实下，酸雨频率由53.8% 降低至40.2%，对应的环境优值也下降了0.0104。此外，上海市人口密度在全国范围内排名第三，人口密度越大意味着交通通勤的强度也会越大，交通通勤过程中产生的废气对环境的压力相比其他城市来说也更强，因此大力发展公共交通事业十分必要。《条例》第四十九条明确指出“市和区人民政府应当优先发展公共交通，倡导和鼓励公众使用公共交通”，在上海市相关政策的支持下，公共交通人均出行次数所对应的环境优值下降明显，2018—2020年共下降了0.0376。上述因素共同导致了上海市大气环境质量由良好到优的转变。

江苏省环境优值整体趋势较为平缓，波动幅度相对较小，2016—2019年大气环境状态一直处于长三角前列，但2020年数值有所升高。浙江省大气环境优值呈持续下降趋势，下降幅度为32.1%，整体下降速度处在长三角第二位。两个省份虽然环境优值变动趋势不尽相同，但其大气环境质量主要影响因素也有很大程度的相似。江苏省是工业大省，因此工业污染排放十分严重。近年来，江苏省努力落实“双随机、一公开”监管机制，在控制企业大气污染物排放的监管上取得了一定成效，其工业废气二氧化硫年排放量5年间下降了45.65万t^{[24, 25]}。

浙江省环境保护厅在2017年印发了《浙江省2017年大气污染防治实施计划》，对能源结构、机动车污染等方面的废气排放做出了严格规定。该计划的逐步落实使得浙江大气污染物排放量逐年下降，其环境空气质量优良率在2020年增长了12.7%，也是浙江省大气环境质量提升的直观证明。另外，浙江省受地理因素影响，酸雨频繁^[26]，对大气环境造成较大威胁，但通过政策干预人为因素对酸雨的影响，如大力推广清洁能源等，从人类活动方面控制污染物排放，在一定程度上改善了酸雨情况，使得酸雨频率对应的U值五年间共下降了0.0172。

五年来安徽省环境优值先升后降，共下降了0.0103，下降幅度为22.84%，由于其整体大气环境质量一直较为良好，安徽省大气环境质量5年中有4年均排在长三角区域的首位。

安徽省由于冬季大气污染扩散能力差，可吸入颗粒物浓度一直较高。为此，安徽省持续开展秋冬季大气污染防治行动，对主要扬尘污染源进行重点督查，并对其整改情况进行抽查。在安徽省的不懈努力下，可吸入颗粒物年平均浓度下降了32.5%，环境优值下降幅度达86.15%。2017—2018年安徽省大气环境优值下降幅度最大，下降了0.0091，下降幅度达17.69%。其中二氧化硫年平均浓度下降了41.67%，也是安徽省5年中首次达到国家标准。

总体来说，在2016—2020年，长三角地区的大气环境优值下降趋势明显。三省一市在废气中污染物排放总量上均完成了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的减排目标，江苏、浙江省在控制二氧化硫排放上收效显著。尽管2020年度各省（市）在可吸入颗粒物年平均浓度这一指标上均未达标，但其他两项大气污染物年平均浓度都已达到理想标准值。无论从污染物及温室气体排放量上看，还是从各项状态指标、响应指标的整体变化趋势来看，长三角地区大气环境均有所好转。

3 结论及政策建议

本文运用PSR模型建立了长三角地区大气污染治理绩效审计评价指标体系，并利用环境优值模型对2016—2020年长三角地区大气污染治理绩效进行审计评价，得出的主要结论为：① 2016—2020年长三角地区大气污染治理绩效具有明显提升趋势，环境优值由0.0656降至0.0478，整体下降了0.0178，逐渐趋近于大气环境最优状态，下降幅度达27.16%。②上海市大气环境改善效果最佳，环境优值下降幅度为49.5%，位于长三角第一位。③各省（市）完成了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的废气污染物减排目标，针对影响大气环境的主要指标推出的各项监管政策得到了有效落实。

基于上述分析，针对大气污染防治绩效审计及大气污染治理和后续监管提出如下三点政策建议：

完善大气污染治理绩效评价模式。减污降碳是一个动态性、持续性的过程，并且存在一定的时间滞后性。而且，政策制度实行的有效性也往往需要通过客观科学的评价方法才能得以证明，这也有助于后续减污降碳措施的改进完善。合理设定大气污染治理绩效评价周期范围、建立健全相应评价指标体系、形成完善的治理效应反馈机制，对提高污染治理措施实施的效果性、保障治理措施制定的科学性必不可少。

加强地方大气污染防治制度体系建设，促进减污降碳协同。为实现“双碳”目标，各省（市）应参考本省份大气环境绩效审计结果，抓住影响大气环境质量的关键因素，结合当地的地理位置、工业生产模式、人口等因素综合治理，建设个性化的减污降碳制度体系，从制度层次上保障大气污染治理、控制温室气体排放目标的实现，提高大气污染治理效率，增强减污降碳协同效应。

建立健全联合大气污染治理监督机制。大气污染具有流动性，且区域间大气污染成因也存在一定的相似性。长三角地区应继续加强大气污染联防联治的机制建设，制定统一的环境标准、打造统一的大气污染监测体系，交流治污经验，增强减污降碳的区域协同效应。