随着我国经济的快速发展以及城镇化率的不断提升,环境污染的问题也变得更加严峻,特别是各大城市的大气污染问题。为了能够为改善我国的空气质量提出有效的措施,本文以2008—2018年我国31个主要城市的面板数据为研究基础,从全国和城市异质性两个视角建立固定效应面板数据模型、面板数据分位数回归模型以及空间误差模型来分析经济发展（人均GDP）、空气质量污染指标（NO2浓度）和公共交通（公共汽电车运营数）对空气质量造成的具体影响。首先,建立固定效应面板数据模型和面板数据分位数回归模型分析了我国人均GDP、NO2浓度和公共交通对空气质量造成的具体影响,研究结果表明:从整体来看,NO2浓度和经济发展都会对空气质量造成显著的抑制效应,而公共交通对空气质量的负向作用并不明显;从不同分位点来看,在低分位点时NO2浓度对空气质量的抑制作用大于高分位点,而在高分位点时人均GDP对空气质量的抑制作用和公共交通对空气质量的改善作用大于低分位点。其次,利用分位数回归从城市异质性的角度进行分析,随着分位点的增加,在二三四线城市NO2浓度对空气质量的抑制作用逐渐减弱,在一线城市是先增强后减弱;而公共交通随着分位点的增加在一三四线城市对空气质量的改善作用逐渐减弱,在二线城市是先减弱后增强;在低分位点时,经济发展对空气质量的负向作用在三四线城市最强,在一线城市最弱,在高分位点时,经济发展对空气质量的负向作用在二线城市最强,在三四线城市最弱。最后,纳入空间相关性建立空间误差模型进行实证分析,研究结果表明:我国的空气质量存在显著的空间正相关性;NO2浓度和公共交通会对空气质量产生显著的负向影响,而人均GDP对空气质量的负向作用并不明显。