文章选择了合适的变量和优秀的模型，接下来得出的结论便可顺其自然。

——写在开头

我们之前依次讲到了选题、文献、数据和模型，本次我们来讲结论。结论看似复杂，但只要我们把前期工作做扎实，之后只要结合数据和现实情况进行分析，就能得到很有意义的结论。首先结论要围绕计量模型的结果进行初步分析，那么模型中的变量就是关键因素。如何选择变量呢？我当时广泛阅读，多查资料，在结合文献综述、PM2.5源解析和现状分析的基础上，经过科学分析和反复筛选，而且必须要在数据可得的情况下选取指标，因此在本文中我选取了“工业增加值占地区GDP比重、房屋建筑施工面积、煤炭消费占能源消费比重和民用汽车保有量”这4个解释变量，并预期其系数均为正。

此外，为全面考察雾霾与经济增长的关系，还选择了“人均GDP”指标代表经济增长情况，并引入一、二、三次项。结合非空间面板计量模型回归结果以及空间计量模型估计等等之前上一篇中提到的数据分析结果，我们可以分不同变量得出结论:

第一个变量是人均GDP，我们用此变量来衡量经济发展的程度和方式。计量模型的结果显示，人均GDP的一、二、三次项系数的正负符号表明，京津冀“经济增长-雾霾污染”关系表现为“倒N型”曲线轨迹，即随着地区经济增长，雾霾会呈现“减轻—加重—减轻”的特征，而京津冀目前还未迈过第二个拐点。2015年京津两地人均GDP均超过10万元，而河北平均仅达4万元，可见10年来京津冀经济发展“极化”现象愈加明显，逐步形成“核心—边缘”的空间结构。京津冀普遍存在的“老大优先”思路使得一市的经济增长以临近城市的环境受损为代价，整体结果只能是“零和博弈”。  

第二个变量是工业增加值比重，我们用该变量来科学地反应地区产业结构。我们发现工业增加值比重与PM_2.5存在显著正相关关系，即工业增加值比重每增加1%，该市PM_2.5年均浓度平均上升0.2860%，京津冀其它城市的PM_2.5平均上升0.2013%。2015年北京产业结构和工业结构已十分优化，但天津、河北经济的重要支柱还是工业。2015年河北轻工业有5118家，重工业有10177家，后者对当年工业总产值的贡献率为79.6%，可见河北省的经济发展大多依靠高污染的重化工业，这类企业燃煤污染、排放三废等加剧了一次及二次PM_2.5的形成，无论对本地还是周围均存在雾霾污染的溢出效应。

      第三个变量是房屋建筑施工面积，可以侧面反映建筑的施工扬尘。计量结果表明房屋建筑施工面积与PM_2.5存在显著正相关关系，即房屋建筑施工面积每增加1%，该城市的PM_2.5年均浓度值平均上升0.0793%，京津冀其它城市的PM_2.5值平均上升0.0581%。京津冀多数城市在2006-2015年进行“摊大饼”式扩张，城市空间无序蔓延；加上大规模、长时间的房屋拆迁，使得地区建筑扬尘问题日趋严重。裸露工地上的漫飞扬尘相对颗粒较大、容易沉降，只要及时应对，就能快速减少扬尘形成的PM_2.5。因此与其他自变量相比，房屋建筑施工面积对PM_2.5的直接和间接影响程度相对较小。

      第四个变量是煤炭消费比重，该变量也是为了衡量区域能源消费结构。我们发现煤炭消费比重与PM_2.5存在显著正相关关系，即煤炭消费比重每增加1%，该城市的PM_2.5年均浓度值平均上升0.3781%，京津冀其它城市PM_2.5平均上升0.2728%，该变量对PM2.5的影响程度较大。2015年北京、天津和河北的煤炭消费比重分别为17%、56.18%和98.46%，形成一条“环京津燃煤带”，而当年三地的天然气消费量之比为52：23：25，清洁能源供应分配严重倾向首都北京。根据前文空间分析结果，当“污染的外溢效应”大于其自身“能源结构优化效应”时，北京亦很难独自享有良好的大气环境。

最后一个变量是民用车拥有量，可用于衡量机动车尾气排放状况。结果表明民用车拥有量与PM_2.5存在显著正相关关系，即民用车拥有量每增加1%，该城市的PM_2.5年均浓度值平均上升0.5493%，京津冀其它城市PM_2.5平均上升0.3484%，其直接效应和空间溢出效应最大。从“油品标准”可见京津冀各地对尾气管理的环保基数差距很大，整体大气质量难以提升。此外，京津冀各地公共交通建设很不平衡，截至2015年末，京津能通过公共交通分别承载73亿和18.6亿的客运总量，而河北公共交通却只能承担22.77亿人次客流，不能很好地满足7425万常住人口的日常出行要求。

至此，我们依次讲解了在空间杜宾模型中出现的每一个变量所延伸出的结论。综上，在分析结论时，关键是要结合数据分析的结果和区域经济发展等各方面的实际情况，进而都可以给予很好的解释，让读者看懂，让评委赞同，给我们的文章增添亮点，并为下一步给政府和有关机构提出建议打下基础。希望对各位有所帮助~