摘要
近年来，经济复杂度作为衡量地区经济发展水平的新指标愈发受到学者关注，其中该指标与环境质量的关系是重点讨论话题之一。然而，现有研究主要基于发达国家经验，对其关系机制和在发展中国家、转型经济体适用性的关注仍存在不足。利用2005—2016年中国海关数据库与国家生态环境部网站等数据，描述中国地级市经济复杂度与空气质量的格局演化，构建计量模型探究中国城市经济复杂度与空气质量的关联性，并分析经济复杂度环境效应的潜在机制。结果表明：①经济复杂度与空气质量呈正向关联，城市经济复杂度越高则空气质量越好；②绿色技术对地方空气质量改善存在积极作用，且经济复杂度可以增强绿色技术的改善效应；③产业污染结构是造成空气污染的重要原因之一，但经济复杂度的提升能一定程度上抵消污染产业对空气质量的负面影响；④各因素对空气质量的作用存在明显的区域异质性，不同地区的环境治理手段应有不同侧重。
关键词
经济复杂度; 空气质量; 绿色技术; 产业污染结构; 绿色发展 第一作者
汤慧桢
北京大学
硕士，研究方向为环境经济地理
E-mail: aryatang@163.com
第二作者
任卓然
河海大学
博士，讲师，研究方向为经济地理与产业发展
Email: rzhuoran@126.com
通信作者
贺灿飞
北京大学
博士，教授，博导，研究方向为经济地理、产业与区域经济
E-mail: hecanfei@urban.pku.edu.cn
改革开放以来，中国经历了快速的工业化和城镇化发展，随之而来的环境污染与资源过度开发等生态问题也逐渐凸显。2018年中国338个地级市中仅有121个城市环境空气质量达标，达标率仅为35.8%。空气污染呈现出“东重西轻，北重南轻”的空间特征，污染最为严重的城市多分布在京津冀和山东半岛。当前中国步入新常态发展阶段，在推动产业升级的同时需要加快形成绿色发展模式，因此关于经济与环境问题的思考和探讨显得尤为重要。 在谈到经济因素时，已往研究更多关注经济发展中的数量增长（如GDP、工业产值等），却忽视了对经济发展质量上的衡量与实证探讨。近年来经济地理学界兴起的经济复杂度是评价地区综合生产能力和生产知识网络的指标，也是对地区经济发展质量的一种创新度量。该理论最早由Hidalgo和Hausmann提出，且经实证发现能更为有效地预测地区经济水平及未来增长潜力。已有部分学者开始关注经济复杂度与环境污染的关系，但总体来说相关研究仍不够充分。一方面，以往研究主要关注发达国家，且多采用国家或省级尺度，缺乏在更细尺度上以及在转型经济体中的验证，所得出的结论存在一定分异。另一方面，现有研究在分析经济复杂度与环境关系的过程中对机制的探讨仍有不足。 本文利用中国地级市尺度的数据探究经济复杂度与空气质量之间的关系，并在模型中引入了绿色技术和产业污染结构这两个要素，进一步分析经济复杂度是否能对环境治理中的技术效应和结构效应产生影响。在前人基础之上，文章进一步丰富了经济复杂度与环境关系的实证探讨，从更细致的尺度对转型经济体国家进行研究，并加入了技术和结构的视角，以分析经济复杂度潜在的环境效应机制，试图为地方产业升级与绿色发展提供更多思路。 经济复杂度是演化经济地理近十年来兴起的一种理论内涵，该概念自提出后就受到广泛关注。简而言之，经济复杂度主要衡量一个地区所拥有的生产知识网络和生产能力，并且可以表征为该地区的产业种类或产品结构。一种产品的生产制造需要一系列生产知识和能力的配合，包括资源、基础设施、制度、技术水平等，因而地区所出口的产品反映了该地区拥有的生产知识以及组织这些知识的能力。在产品空间理论中，高度关联的产品聚集在产品空间的核心位置，而关联程度低的产品则分散在网络的边缘部分。国家产品空间的异质性决定了它的发达程度，穷国生产的产品往往处于产品空间的边缘地位，而富国产品则处于核心地位。一个地区的生产能力越高，它就会倾向于生产更复杂、更稀缺的产品，发展多样化的产品结构，换言之就具备更高的经济复杂度。大量实证研究表明，相较于竞争力、管理能力、教育和金融深度等指标，经济复杂度能更有效预测地区的人均收入和增长潜力，并与收入不平等、能源消耗以及温室气体排放等具有一定关联。 到目前为止，学界常用的经济复杂度指标算法主要有三种。第一种算法由Hidalgo和Hausmann构建，他们利用国家间的贸易数据，构建了一种线性迭代方法计算得到经济复杂度指数（Economic Complexity Index， ECI）。该算法提出后，有部分学者针对其不足之处进行改进，并提出了新的计算方式。Tacchella等提出一种新的非线性迭代方法构建出“适应性复杂度”的指标（Fitness-Complexity，FC）。FC算法重点突出生产小众产品的国家，容易受到几个小众稀缺产品的影响，且迭代的次数会很大程度上影响最终结果。此外，以上两种算法都需要基于显性比较优势（Revealed Comparative Advantages，RCA）的阈值来确定国家出口产品的结构，因此阈值的选择会对结果产生较大影响。第三种算法克服了RCA阈值的局限。Albeaik等用不同产品的出口难度及出口总量对总出口规模进行校正，从而得到新的度量指标ECI+。鉴于地级市的尺度较小，容易出现一个城市只有一种甚至没有优势产品的情况，采用ECI或FC的计算方法会导致结果过于分化，因此本文在衡量城市经济复杂度时选用的是ECI+的计算方式。 已有部分学者探讨了经济复杂度与碳排放、可持续发展的关系，但是由于环境指标和研究区域选择的不同，最终的研究结论仍存在一定差异。地区生产和出口的产品与环境污染存在高度关联性，部分研究也证实了经济复杂度的提升对于环境质量改善能起到一定的积极效果。Can和Gözgör 利用法国的时间序列数据证明了EKC曲线的存在，同时也发现在控制人均GDP之后，经济复杂度的提高能有效抑制二氧化碳的排放。Mealy和Teytelboym仿照ECI的方法构建了绿色复杂度指数GCI，用于衡量一个国家绿色产业的发展水平。他们发现绿色出口产品的复杂度和技术能力要求往往更高，而ECI高的国家倾向于有更高的GCI和更低的二氧化碳排放。从理论上而言，当经济复杂度达到一定水平时，产业结构转型会带来更多的知识密集型产业，能源利用效率也会更高，环境质量会因此得到改善。但也有一部分研究发现，经济复杂度的提高可能会加重某些环境问题，例如提高林火频率与温室气体排放量等。 经济复杂度理论认为，复杂的经济体可以跨越庞大的人际网络将大量相关知识编织在一起，从而产生知识密集型产品的多样化组合。当地区经济复杂度提高时，地区出口高复杂度产品（如机械、化工和金属等）的比例会有所提高，出口低复杂度产品（如原材料、木材、纺织、农产品等）的比例随之下降。Bishop等在研究英国的经济复杂度和经济表现关系时，发现高复杂度地区更容易发展文化创意和数字科技等包含新兴知识技术的经济活动。经济复杂度越高的地区拥有越发达的生产结构和多样化的出口产品，从而倾向于生产稀缺的高附加值产品，因此也具备更强的能力发展低污染的高技术产业。地区出口产品的升级不仅伴随着区域产业重构，也伴随着企业生产效率及能力的进步，从而有助于环境成本下降与环境质量改善。此外，从另一角度来说，在地区生产能力与经济水平相对发达的情况下，其环境规制的执行效率与作用效果往往更好。基于该理论推导，本文提出假设1。 EKC理论认为，经济发展过程中的结构效应和技术效应是降低污染排放的关键因素，清洁的生产技术和污染产业结构调整可以有效改善环境质量。绿色技术创新能够有效降低企业生产过程中的能源消耗并提高生产效率，使得企业可以用更少的污染排放来获得更多的经济产出。另一方面，产业结构的调整尤其是污染产业比重的下降也直接影响到工业污染物的排放水平。过去十几年来，中国经历了大范围的区域产业重构，许多污染产业从东部发达地区迁移到中西部地区，同时也引起了工业污染排放的转移。实证研究表明，技术创新对于EKC“倒U曲线”拐点的到来十分重要，而污染产业结构的调整也是促进经济增长“清洁化”的重要手段。Levinson研究了美国制造业污染降低的影响因素，发现技术进步和污染产业比重的降低对工业污染量减少起到了主要作用；Grether 等利用62个国家的二氧化硫排放数据，将经济增长的影响分解为规模、结构和技术效应，验证了绿色的生产技术和产业结构能够有效地降低二氧化硫排放。
地区的经济复杂度越高，其所出口产品的专业化水平与技术含量往往也越高，同时也说明该地区有更强的能力整合复杂的生产知识。由此推断，在经济复杂度高的地区，企业会具备更强的学习能力并且更容易产生知识溢出，在此基础上绿色技术就可以得到更高效的转化与应用。换言之，地区的产业发展水平会对绿色技术创新的实际效率产生一定影响，更高的产业集聚水平有助于发挥绿色技术的环境改善作用。另外，地方的产业升级不仅意味着产业结构的变化，同时也包含了地方企业能力与效率的进步。经济复杂度越高的地区，其出口产品的优势就越大，这也代表当地企业的整体竞争能力更强，其在生产过程中会更注重能源、减排等各方面效率的提升。因此，在产业结构转型中，高经济复杂度地区的生态效率的提升会大于其他地区，污染产业的环境外部性更容易得到控制。基于以上思路，本文认为提出以下两个假设：
假设2：绿色技术能有效改善环境空气质量，且其作用效果受到城市经济复杂度水平的影响。
假设3：污染产业结构会降低空气质量水平，但经济复杂度的提高可以抵消部分污染产业的负面影响。
综合以上思路，本文研究绘制了思路框架图（图1）。文章利用中国海关库2005—2016年的出口数据计算城市经济复杂度，并引入绿色技术与产业污染结构两个要素，综合探讨这三者对于环境空气质量的影响及它们的交互关系。本文第二部分主要介绍数据来源与指标构建；第三部分描述了中国的经济复杂度与空气污染格局；第四部分采用计量模型验证本文假设；最后一节对全文进行总结讨论并提出政策建议。
文章利用中国地级市的出口数据计算城市经济复杂度指数，数据来源于中国海关库，统一HS代码到HS07的版本，将产品细分类别精确到HS六位数代码。此外，在计算ECI+时本文还剔除了贸易公司和初级产品部分。城市经济复杂度指标ECI+的计算方法来源于Albeaik等的文章，具体计算过程如下：
首先，令城市c的出口总量为：
其中，产品p的整体出口难度为：
进行多次迭代计算后，得到：
城市c经济复杂度指数ECI+的最后计算公式为：
另外，为了保证该映射的数值的收敛性，在每一步迭代时用 的几何平均值对其进行标准化：
空气质量数据来源于历年中国生态环境部网站数据中心公布的城市空气污染指数及空气质量指数日报，2012年中国颁布新的《环境空气质量标准》（GB3095-2012），将空气质量监测标准由空气污染指数 （Air Pollution Index， API） 改为空气质量指数 （Air Quality Index， AQI）。API和AQI都是用于衡量空气质量状况的无量纲指数，前者在评价标准上考虑了SO2、NO2和PM10三种污染物，后者在此基础上在新增了PM2.5、O3以及CO三种污染物。2005—2011年，该网站只公布86个全国重点城市的空气污染指数API，2012年扩大到120个，2014年的观测数据包含了161个城市的AQI日值，2015年以后扩大到367个城市和地区。鉴于2013年每月提供的城市点数量各不相同，数据信息不全，因此本文在空气质量的研究中剔除了2013年的数据。 此外，为了尽量消除API和AQI评价指标不一所带来的影响，本文借鉴肖悦的回归方程，将2005—2012年的API换算成AQI进行研究，通过计算出2014—2016年的逐日API，将其与AQI进行回归，得出拟合方程。该方程的R2达到0.825，拟合效果较好。为了研究的连续性，后文统一采用换算后的AQI来进行研究。 本文所用到的其他社会经济数据来源于《中国城市统计年鉴》的地级市数据和国家知识产权局专利数据库，自然气象数据来自中国气象科学数据共享服务网的中国地面气候资料日值数据集。
从地区分布上看，东、中、西部的城市经济复杂度排名呈现出逐级下降的格局，排名在前100的城市基本都分布在东部沿海地带，主要是河北、山东、江苏、浙江、福建以及广东等省份（图2）。中部地区的城市多排在100至200名之间，西部地区则大部分排名在200名之后。新疆部分城市因拥有独特丰富的石油天然气资源，在出口能源产品上具有优势，因此经济复杂度的排名也相对靠前。对比2016年与2005年的情况，可以看出整体的不均衡格局没有发生明显改变，部分地区有所调整。其中东北地区城市的经济复杂度排名整体下降，排名前100的城市基本集中在辽东半岛及哈尔滨。此外，2016年中部地区经济复杂度排名前100的城市数量相对2005年有所上升，说明中部地区部分城市的综合生产能力有明显提高。
中国生产能力与知识网络最优越的城市集中分布在长三角、珠三角以及京津地区，这些城市也是驱动全国创新的“排头兵”。为了进一步观察2005年以来排名前列的城市分布变化（图3），本文选取2005—2016年中排名进入前10不少于4次的城市共11个，画出名次变化轨迹。可以看出，北京、上海、深圳这三个排名最靠前的城市波动幅度很小，苏州的排名也基本稳定在前五名，其他城市尽管在排名上有一定波动，但基本稳定在全国前20以内。北京在2015年之前一直稳居第一，2015年开始落后于上海，这是因为2015年后随着非首都功能疏解和环境整治，北京许多制造业外迁，随之引起出口贸易下降。杭州市在这十几年内依托科技创新能力的大幅提升，经济复杂度排名不断上升，并在2011年以后跻身全国前十。
首先，从历年的空气质量变化可以看出，不论是AQI还是API，其年均值都呈现出逐年下降的趋势，说明全国平均空气质量是逐年向好的发展（图4）。2014年的AQI相对于API以及换算过后的AQI指数有明显的增高，在2015年指标值又出现了较大的下降，随后逐年降低。2014年出现的空气质量指数增高，有一部分可能是因为2012年与2014年空气质量指标不一致的影响没有被完全消除，AQI相对于API来说考虑了更多污染物，评价标准更严格。此外，也有可能是因为在扩大监测数量之后，监测数据包含了更多污染较高的城市。另外，也不排除是因为空气污染的积累本身就在2013—2014期间达到峰值，中央气象台在2013年1月才第一次专门针对霾发布预警，随后空气污染问题才得到了更多的关注和治理。 选取2016年的城市环境空气质量数据绘制空间分布图，观察中国空气质量的空间格局（图5）。年均AQI达到100~150的城市集中在河北、河南、山东以及山西等省份，这些省份大多为人口和工业大省，工业以及生活污染严重，空气质量总体不高。另外，新疆地区也出现了多个污染严重的城市，这与新疆的能源结构、城市建设乃至地形气候等因素都有很大关系。西北地区气候干旱，植被稀少，风沙灾害频发，因此空气质量不佳。另一方面，年均空气质量较优的城市主要分布在中国的西南地区、东北部分地区以及福建和广东的部分城市。其中，西南地区的工业发展与经济水平在全国来说相对落后，人为开发造成的污染排放较少，因此空气质量较高；而东部地区空气质量较优的城市，一方面可能是因为城市的生产结构有所优化，另一方面其自然条件也有利于气体污染物的扩散。
本文构建了两个计量模型来探究验证前文提到的三个假设。以空气质量指数AQI作为因变量，模型1引入经济复杂度、绿色技术及产业污染结构三个核心自变量。模型2在模型1的基础上引入经济复杂度分别与绿色技术及产业污染结构的交叉项，分析经济复杂度是否会影响绿色技术和结构调整的作用效果。综合考虑空气质量和经济复杂度等数据的可得性，本文选取2005—2016年（不包括2013年）的中国城市空气质量AQI和经济复杂度指数构建非均衡面板数据。鉴于随机效应无法通过豪斯曼检验，本文采用固定效应模型进行回归分析，对所有仅与城市个体有关的影响城市空气质量的因素进行固定，模型设定如下：
式中：被解释变量 为当期各个城市的空气质量指数。核心自变量中：① 表示i城市在t年的经济复杂度指数（ECI+）；② 表示城市的绿色技术创新水平，文章通过整合国家知识产权局专利数据库的信息，并按世界知识产权组织（WIPO）在2010年发布的《绿色专利清单》进一步识别绿色专利，得出各城市绿色专利申请量用以衡量绿色技术创新水平；③ 表示产业污染结构，文中借鉴潘圆圆等的方法，定义25个SITC三位数的出口产品为污染产品（表1），利用海关库数据计算得出污染产品出口产值的比重作为污染结构。④ 代表经济复杂度与绿色技术创新的交叉项， 表示经济复杂度与产业污染结构的交叉项。在构建交叉项之前，所涉及变量均进行了去中心化处理。
此外，本文的控制变量包含了社会经济与自然因素两个方面。在社会经济因素上，本文引进了各个城市的人均GDP水平 、固定资产投资总额 与环境规制强度 作为控制变量，其中环境规制强度采用城市工业二氧化硫排放密度作为指标。鉴于空气质量也会受到气象因素的较大影响，文章在自然方面控制了年降水量 、温度 以及湿度 三个变量。 δ 1 i 、 δ 2 i 代表个体固定效应， ε 1 it 、 ε 2 it 表示误差项。为了避免部分变量分布差异过大所引起的回归偏误，本文对大部分原有指标进行了对数化处理，其中由于ECI+的计算结果包含负数且变动范围较小，因此保持原数值不变。 4.2 实证结果分析 4.2.1 经济复杂度、绿色技术与产业结构的环境作用 文章模型的回归结果如表2所示。在控制人均GDP的情况下，ECI+的回归系数显著为负，代表城市经济复杂度越高，AQI指数越低，即空气质量越优。该结果验证了假设1，表明复杂的生产知识网络或者更高的生产能力会对城市空气质量改善产生一定的正面作用。当地区的经济发展水平与生产能力愈加发达，地方政府会更多考虑到经济发展的环境代价从而逐步提高地区环境规制水平，一些缺乏竞争力的低效率污染企业就会面临自我整改与被动退出的压力。不仅如此，地区经济复杂度的提升代表了当地综合生产知识与能力的进步，包含了人才资源、生产技术、企业效率、政府组织等各个方面，这些因素都有可能成为地区环境治理的推动力。
为了进一步探究经济复杂度与AQI之间是否存在非线性关系，模型中引入了ECI+的平方项ECI+2进行回归验证。从模型4的结果来看，经济复杂度二次项系数显著，说明经济复杂度与AQI呈现倒U形关系且其下行拐点出现在ECI+=－32.3的位置。然而，根据ECI+变量的统计情况（表3），约有99%的样本经济复杂度指数大于拐点值，这表示绝大多数样本均处于倒U曲线的右侧下行阶段。因此，文章认为中国的城市经济复杂度与空气质量整体仍是一种正相关关系，故而在此不对非线性关系作主要探讨。 绿色技术的回归系数为负，且在0.01的水平上显著，这说明绿色创新对于提高城市空气质量具有积极作用。从交叉项模型的回归结果看，经济复杂度与绿色技术创新的关联项对AQI的影响显著为负，表明经济复杂度可以增强绿色技术对空气质量的改善效应，证实了假设2。绿色技术必须经过消化、吸收和改造，才能真正对区域污染治理产生积极作用，而地区生产结构的发展有助于绿色技术在实际生产中得到高效利用。经济复杂度的提升意味着地区生产能力的进步与生产知识网络的复杂化，也说明区域内企业的学习能力随之提高。因此，高复杂度地区更有利于绿色创新技术在企业生产过程的吸收、转化与应用，进一步发挥绿色创新对环境的改善作用。
为了更进一步探究各因素对环境影响的区域异质性，文章基于主效应模型，进一步将样本划分为东部、中部和西部地区进行回归。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南这11个省市，中部地区为山西、吉林、黑龙江、安徽、湖南、湖北、河南、江西、广西、内蒙古，共10个省（市、自治区），西部地区为新疆、宁夏、陕西、甘肃、青海、云南、四川、西藏、重庆、贵州，共10个省（市、自治区）（表4）。
从结果来看，各因素对于空气质量的作用存在明显的区域异质性。首先，东部和中部经济复杂度的回归系数均显著为负，说明生产知识网络升级在东部和中部地区都能对空气质量改善产生积极作用。再者，东部地区的产业结构系数不显著，绿色技术的回归系数显著为负；中部地区的结果则恰好相反，污染结构系数显著而绿色技术水平的系数并不显著。该结果说明，在研究时段内中国东部地区空气污染的下降更多依赖于绿色环保技术的应用而不是大规模的污染产业结构调整。中部地区发展较为落后，绿色技术所起到的作用有限，产业污染比重则是影响空气污染的重要因素。随着中国污染密集型产业的空间布局调整，许多东部地区产业升级所挤出的污染产业向内陆迁移，对迁入地的生态环境带来了严重的负面影响。最后，从西部地区的回归结果看，社会经济要素的系数均不显著，反而是自然要素中的温度和湿度影响显著。空气质量很容易受到自然气候条件的影响。西部地区经济发展水平整体较低且自然环境差异大，尤其西北干旱地区多风沙导致空气质量恶劣，因此，相较于自然因素，人文因素对于西部地区空气质量的扰动作用较小。
自党的十八大以来，生态文明建设与绿色发展理念得到了党和国家的高度重视，经济建设与环境质量的互动关系更加受到关注。本文分析了中国城市经济复杂度和环境空气质量的分布及演化，通过构建计量模型探究中国城市经济复杂度与环境空气质量的关系，并从技术和结构的视角探究其潜在机制。中国东、中、西部的经济复杂度排名呈现出明显的分化态势，经济复杂度排名前列的城市主要集中于长三角、珠三角以及京津地区。在空气质量上，2005年以来中国整体的环境空气质量有所改善，污染较为严重的城市集中在河北、河南、山东等工业大省以及新疆地区。文章进一步通过计量模型验证了前文假设并得出以下结论：第一，经济复杂度与空气质量呈正向关联，城市经济复杂度越高则空气质量越好；第二，绿色技术对地方空气质量改善存在积极作用，且经济复杂度可以增强绿色技术的改善效应，表明高经济复杂度更有利于绿色创新技术在企业生产过程的吸收、转化与应用；第三，产业污染结构是造成空气污染的重要原因之一，但经济复杂度的提升能一定程度抵消污染产业对空气质量的负面影响，侧面说明污染产业布局对低复杂度地区生态环境的破坏程度可能更大；第四，不同因素对空气质量的作用存在明显的区域异质性，不同地区的环境治理手段应有不同侧重。绿色技术和产业污染结构各自分别对东部和中部地区有重要影响；西部地区的空气质量则更多受自然条件影响，人文要素的扰动反而较小。 经济复杂度反映了地区所掌握的生产知识丰富度以及对这些知识的组织能力，是地区经济综合发展素质的一种体现。在中国过去几十年的经济建设中，GDP增长成了地方官员政绩考核的重要指标，这导致部分地区在追求经济发展时过于关注“数量”而忽视了“质量”。当地方过度依赖于单一的产业结构而缺乏多样化生产能力时，一些高污染、高消耗但高收入的企业很难得到大力整改或被清退，这将给生态环境造成很大压力。因此，经济发展“质量”不仅决定了地区是否具有可持续的发展动力和知识创新环境，也会影响其环境治理能力。在经济转型的大背景下，绿色发展与生态文明建设成为指导地方规划的重要方针，“绿水青山”也变成了评价地方发展质量的关键指标。中央与各级政府均出台了相关文件指导地方的生态环境保护，但各地的发展阶段与自然条件各有特点，“一刀切”的政策难以“对症下药”，这就要求地方政府在政策实施中有了更多结合当地实情的思考。基于以上研究结论，本文对于地区发展与环境空气质量优化提出以下建议： 首先，地方在追求经济发展时，不能只关注经济总量大小，也应关注产品竞争力与产业多样化水平。城市在推动产业转型升级与结构多样化的过程中，其实就是在不断积累新的生产知识与塑造多方面的生产能力，其中也包括了环境治理的相关能力，例如企业效率、政府规制、减排技术等。因此，产业多样化、高质化转型也是城市打造高质量与绿色化经济的有效路径。 其次，绿色技术是空气污染防治的重要手段，政府除了加大对绿色技术的研发投入与企业补贴外，更要注重技术成果在企业生产中的实际推广应用，增强知识溢出效应。对发展较为落后的地区而言，企业自主的绿色技术学习能力或知识溢出较弱，因此需要地方政府的政策推动，绿色技术才能更好地发挥作用。对于创新能力较低的地区，政府可以通过引进外部绿色技术来提高本地能源利用与污染减排效率。 最后，环境空气污染的防治需要因地制宜，同时考虑自然与人为要素的影响，采取综合性的治理手段。东部地区整体经济水平较高，绿色技术创新对空气污染防治贡献更大，应当继续促进绿色生产工艺与废弃处理技术的普及应用，同时也要培养人们的环保意识，倡导绿色出行、生活减排等理念。中部地区环境治理能力相对较弱，污染产业迁入对其空气质量冲击明显，中部城市在承接外来企业的时需要有一定的环境规制门槛，避免沦为东部企业的“污染避难所”，同时应督促本地污染产业加快绿色生产转型。西部部分地区生态环境脆弱，西北干旱地区的地形及气候条件是其空气状况不佳的重要原因，因此对这些地区来说，除了控制工业污染排放外，风沙防治工程等生态改造手段对改善空气质量也具有重大意义。 汤慧桢，任卓然，贺灿飞.城市经济复杂度与空气质量的关联性探究.世界地理研究，2023，32（7）：88-101. TANG Huizhen, REN Zhuoran, HE Canfei. Exploration on the correlation of economic complexity and air quality. World Regional Studies, 2023,32(7): 88-101. DOI：10.3969/j.issn.1004-9479.2023.07.2021176 《世界地理研究》2023年第七期目次
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