走向发展中国家的清洁空气：中国和印度减排政策下PM2.5浓度轨迹的比较分析

《Atmospheric Pollution Research》：Toward Clean Air in Developing Countries: A Comparative Analysis of PM 2.5 Trajectories Under Emission-Reduction Policies in China and India

PM2.5污染治理效果对比研究显示，中国通过中央主导的“蓝天”二期计划（2018-2020）使北京PM2.5浓度下降18.71μg/m3（2014-2023期间），上海和广州分别下降13.72和16.38μg/m3，降幅达34%-47.85%。印度NCAP政策下，德里的PM2.5浓度不降反升，孟买仅下降16.25μg/m3（-27.84%）。研究采用调整气象因素和疫情影响的协变量回归断点设计，发现中国集中式治理模式效果显著优于印度分散式模式，关键在于强制性目标与跨部门协同执行。

　　

哈菲兹·胡姆扎·哈利德 | 李泽辉 | 何洪迪 | 哈菲兹·穆罕默德·哈齐布 | 彭仲仁

上海交通大学海洋与土木工程学院海洋工程国家重点实验室ITS与无人机应用研究中心，中国上海200240

摘要

过去十年中，中国和印度都面临着严重的PM_2.5污染问题，这促使两国实施了多项空气质量改善政策。然而，这些政策的实际效果仍存在争议，部分原因在于监测方法和数据可比性的差异。为了解决这一问题，本研究利用美国大使馆监测网络在中国三个城市（北京、上海、广州）和印度三个城市（德里、孟买、金奈）收集的标准化PM_2.5观测数据，涵盖了中国的“蓝天行动计划第二阶段”（2018年）和印度的“国家清洁空气计划”（2019年）实施前后的时期。通过采用考虑气象变化和COVID-19影响的协变量调整的尖锐回归不连续设计（RDD）方法，我们评估了政策实施对每周PM_2.5浓度的因果影响。长期RDD估计结果显示（2014–2023年），北京的PM_2.5浓度显著下降（?18.71 μg/m³，标准误差=7.47），而其他城市的降幅相对较小，如德里为?11.69 μg/m³（标准误差=9.04）。我们的研究结果表明，中国的政策效果显著，北京、上海和广州等城市的PM_2.5浓度分别减少了35.75 μg/m³（47.85%）、13.72 μg/m³（34.55%）和16.38 μg/m³（34.95%）。相比之下，印度城市的改善幅度较小，孟买的PM_2.5浓度仅下降了16.25 μg/m³（?27.84%）。总体而言，中国的中央集权式、多部门政策框架比印度的分散式城市行动计划更有效地降低了PM_2.5浓度，这突显了设定具有约束力的目标、加强执行能力以及协调实施措施对于发展中国家实现持续空气质量改善的重要性。

引言

中国和印度的快速城市化和工业扩张导致了持续的高水平细颗粒物（PM_2.5）污染，对健康和社会产生了深远影响（Ruckelshaus, 1989; Tilt, 2019）。2019年，全球疾病负担评估指出，全球有414万人因PM_2.5暴露而过早死亡，1.182亿人的健康寿命受到影响；其中中国和印度分别占全球PM_2.5相关死亡人数的58%（Murray等人，2020年）。经济损失同样巨大：2019年，印度因空气污染导致的死亡和疾病损失估计为368亿美元（占GDP的1.36%）（Pandey等人，2021年）；而中国同年的PM_2.5相关健康损失约为5230亿美元（占GDP的3.66%）（Song等人，2023年）。作为世界五大经济体之一，中国和印度的人口占全球总人口的约三分之一，因此在控制空气污染方面肩负着重大责任（Yunker, 2024）。这些数据强调了两国实施持续性的跨部门空气质量管理和健康保护政策的紧迫性。

为了减少PM_2.5污染，中国和印度在过去十年中都制定了一系列控制措施，并不断扩展政策范围、提高标准和完善实施机制（Yavuz, 2025）。中国的政策分为两个阶段：第一阶段（2013–2017年）的“大气污染防治行动计划”侧重于电力和重工业领域的末端治理和燃料/技术改进，取得了显著的排放削减和PM_2.5浓度下降；第二阶段（2018–2020年，“蓝天计划”则转向结构性调整和多污染物综合管理，加强了对NO_x、VOC和NH₃的监管（Li等人，2024）。与此同时，印度于2019年启动了“国家清洁空气计划”（NCAP），最初目标是相对于2017年减少20%至30%的污染，后来将目标提高到2025-2026年的40%，并投入约12亿美元用于监测网络建设、城市行动计划和公众宣传（Guttikunda等人，2025）。然而，两国的治理模式有所不同：中国依靠中央制定的目标并自上而下执行（Wang, 2021），而印度的联邦制度将权力分配给各邦和地区，立法和司法监督发挥着重要作用（Du等人，2020）。

尽管已有许多研究评估了中国的“清洁空气行动计划”第一阶段（2013–2017年）和第二阶段（“蓝天计划”，2018–2020年）（Ding等人，2019；Geng等人，2019；Bo Zheng等人，2018；B. Zheng等人，2018）以及印度的“国家清洁空气计划”（2019年至今）（Bera等人，2024；Ganguly等人，2020；Guttikunda等人，2025；A. Kawano等人，2025），但目前仍缺乏一个统一的跨国评估框架，该框架能够将PM_2.5趋势、政策强度和实际效果纳入统一的分析框架。此外，关于中国第二阶段和印度NCAP的直接可比的长期和短期数据仍然稀缺。鉴于两国巨大的PM_2.5污染问题及其不同的治理结构，它们构成了一个自然的政策实验场，其经验可以为其他寻求持续减少污染的经济体提供借鉴。本研究采用了回归不连续设计（RDD）方法，不仅识别了政策实施前的短期浓度变化，还分析了政策实施后的长期趋势变化，同时考虑了气象因素的影响并排除了COVID-19封锁对PM_2.5空气质量的影响。这种方法将两种不同的政策路径整合为一个可比较的证据基础，为可扩展和持久的PM_2.5污染减排提供了依据。分析方法、模型和数据集的详细信息见“方法”部分。

由于两国在采样时间表、仪器设备和数据质量方面的差异，跨国比较存在困难。本研究利用美国大使馆在两国设置的连续高频率（每小时一次）PM_2.5监测数据，确保了测量标准的一致性。基于这一标准化数据集，本研究做出了三项重要贡献：（1）在一致的测量条件下系统地比较了中国和印度PM_2.5的长期变化；（2）使用稳健的RDD方法估计了国家清洁空气政策的因果效应，区分了浓度变化和趋势变化；（3）在考虑气象因素和疫情相关出行限制后，分解了观测到的变化，得出了适用于跨国比较的效果量和不确定性区间。总之，通过结合一致的测量方法和准实验识别策略，本研究提供了关于当前清洁空气政策下即时效果和长期动态的政策相关证据，为快速工业化的经济体提供了关于如何实现持续PM_2.5污染减排的实用指导。

数据和研究区域

要了解PM_2.5污染的演变情况并评估空气质量干预措施的有效性，需要精心选择具有代表性的研究地点并使用可靠的数据来源。本研究选择了六个城市作为分析重点：中国的北京、上海和广州，以及印度的德里、孟买和金奈。这些大都市地区是人口和经济的中心。

中国和印度PM_2.5浓度的变化

主要城市中心的空气质量监测为污染控制策略的有效性提供了重要证据。对中国（2014–2023年）和印度（2015–2023年）的PM_2.5浓度数据的分析显示，两国城市之间存在明显差异（见补充图S1）。中国城市的PM_2.5浓度显著且持续下降，而印度城市的改善幅度相对较小，仍有部分城市超过

结论

本研究全面评估了中国和印度空气质量政策的有效性，重点关注中国的“蓝天行动计划第二阶段”（2018–2020年）和印度的“国家清洁空气计划”（NCAP）（2019年）。通过利用美国大使馆在两国六个主要城市设置的连续高频率（每小时一次）PM_2.5监测数据，本研究比较了长期趋势，使用回归不连续设计（RDD）估计了政策效应，并分析了

作者贡献声明

彭仲仁：撰写、审稿与编辑、监督、概念设计。穆罕默德·哈齐布·哈菲兹：数据可视化、方法论。何洪迪：撰写、审稿与编辑、项目管理、概念设计。李泽辉：撰写、审稿与编辑、验证、项目管理。胡姆扎·哈利德·哈菲兹：初稿撰写、资源获取、调查、数据整理

未引用的参考文献

Guttikunda等人，2014；Kawano等人，2025；Mee，2024；Peng等人，2020；Shi等人，2022；Zheng等人，2018。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号：72471148）和上海交通大学的海洋跨学科项目（编号：SL2023MS013）的支持