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    霧霾天氣綜合評價及比較研究*

    2016-10-18 04:16:16田時中萬夢珺費慧心
    關鍵詞:城市化安徽省天氣

    田時中, 萬夢珺, 費慧心

    ( 安徽大學 經(jīng)濟學院,合肥 230601)

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    霧霾天氣綜合評價及比較研究*

    田時中, 萬夢珺, 費慧心

    ( 安徽大學 經(jīng)濟學院,合肥 230601)

    為準確把握安徽省的霧霾天氣狀況及霧霾影響因素,選取安徽省和中部其他5省2005—2013年的評價數(shù)據(jù),運用熵值法測算安徽省霧霾天氣綜合指數(shù),并與中部其他省份的霧霾污染狀況進行比較;結果顯示,安徽省霧霾天氣呈現(xiàn)“改善—惡化—改善”的動態(tài)變化特征,能源因素指數(shù)逐年下降、工業(yè)化因素指數(shù)梯度上升、城市化因素指數(shù)逐步上升、治理效果呈現(xiàn)“W”型動態(tài)變化趨勢,安徽省的霧霾指數(shù)均高于中部省份霧霾污染的平均指數(shù),安徽省的霧霾程度在中部6省屬于比較嚴重的省份;依據(jù)評價結果,提出了改善霧霾的建議。

    霧霾天氣;綜合評價;熵值法;中部6省

    霧霾的本質(zhì)是環(huán)境污染,是生產(chǎn)、生活過程中排放的污染物在PM2.5上的體現(xiàn),嚴重的霧霾天氣已成為當前全社會倍加關注的焦點之一。近年來,我國霧霾天氣頻次呈現(xiàn)上升態(tài)勢,尤其中部地區(qū)相繼出現(xiàn)的長時間和大范圍的霧霾天氣,不同程度地影響了人民群眾的日常生活。從現(xiàn)有研究成果來看,學者對霧霾的研究角度是多方面的[1-3]、對霧霾問題的研究方法也不一致[4-5]、不同學者為我國霧霾治理提出不同的建議[6-7]。前人的成果為霧霾天氣綜合評價提供了重要的理論參考,盡管我國學者對霧霾天氣的形成及影響展開了廣泛的研究,但大多是對基礎理論的探討,而對霧霾天氣綜合評價方法的探討,而霧霾影響因素的分析較少,針對霧霾天氣多發(fā)地區(qū)的比較研究還有待深入?;诖?,在構建安徽省霧霾天氣綜合評價指標體系的基礎上,以安徽省2005—2013年的時序數(shù)據(jù)為樣本,縱向分析安徽省霧霾天氣演變特征,以中部6省2005—2013年霧霾天氣評價指標值為樣本進行橫向比較,評價安徽省在中部6省中的霧霾污染程度,綜合分析霧霾天氣影響因素,提出改善霧霾的基本路徑,為決策部門提供參考。

    1 評價指標及數(shù)據(jù)

    1.1指標體系

    在文獻研究的基礎上[8-9],對影響霧霾天氣產(chǎn)生的因素進行篩選,依據(jù)系統(tǒng)性、科學性、可操作性和動態(tài)性原則。結合指標出現(xiàn)頻次,優(yōu)選對霧霾產(chǎn)生影響較大的因素構建評價指標體系,指標體系準則層包括能源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和治理因素4個維度,具體指標層由18個指標構成,共同反映霧霾天氣綜合狀況。能源方面影響因素包括煤炭消費量、原油消費量、天然氣消費量、城市燃氣普及率、能源消費彈性系數(shù)、單位GDP耗能等。工業(yè)化方面影響因素包括火力發(fā)電量、電力消費彈性系數(shù)、工業(yè)廢氣排放總量等。城市化方面影響因素包括城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛、道路長度、道路面積、城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車輛等。治理方面影響因素包括治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、城市人均公園綠地、城市綠化覆蓋面積等。

    1.2數(shù)據(jù)來源

    選擇安徽省和中部其他省份的2005—2014年的數(shù)據(jù)進行綜合評價。全部數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒(2005—2014)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2005—2014)》、《中國統(tǒng)計年鑒(2005—2014)》、《安徽省統(tǒng)計年鑒(2005—2014)》、安徽省統(tǒng)計局及中部其他省份的統(tǒng)計年鑒等。因篇幅所限,安徽省2005—2013年評價指標原始數(shù)值和中部6省2013年評價指標原始數(shù)值不再一一列出。

    2 評價方法與過程

    2.1數(shù)據(jù)標準化函數(shù)

    對于正向指標,采用半升梯形模糊隸屬度函數(shù)量化;對于逆向指標,采用半降梯形模糊隸屬度函數(shù)量化。如式(1)和式(2)所示

    (1)

    (2)

    其中,A(cij)表示評價指標實際值的隸屬度值;Cij是指標評價年的實際值。

    2.2確定指標權重

    用熵值法[10]確定評價指標的權重,步驟如下:

    計算第i項指標下第j個方案占該指標的比重:

    (3)

    計算第i項指標的熵值:

    (4)

    計算第i項指標的差異系數(shù):

    (5)

    求權數(shù):

    (6)

    2.3計算綜合評價指數(shù)

    通過計算由各個指標的權數(shù)及相應數(shù)值的“標準量化值”組成的線性加權和函數(shù),就可以得到“安徽省霧霾水平總目標指數(shù)”和“各個子系統(tǒng)水平指數(shù)”。公式如下:

    (7)

    (8)

    式(7)中,F(xiàn)A為安徽省霧霾水平總目標指數(shù),f(Ei)為第i個指標的標準量化值,(WZ)i為第i個指標的權重。以此類推,F(xiàn)B1、FB2、FB3、FB4分別為能源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和治理因素四個子系統(tǒng)的指數(shù)。考慮0~1之間的相對數(shù)不符合人們百分制比較習慣,求出評價指數(shù)后,將綜合指數(shù)和各子系統(tǒng)指數(shù)擴大100倍。

    3 實證分析

    3.1安徽省霧霾天氣狀況綜合評價

    3.1.1指標無量處理

    運用SPSS 19.0對評價指標值進行描述統(tǒng)計,求出極大值、極小值和均方差,通過模糊隸屬度函數(shù)式,求出2005—2013年間18個評價指標的標準量化值A(cij),具體計算由Excel和SPSS 19.0完成,過程省略。

    3.1.2確定指標權重

    運用熵值法計算權數(shù),各層次指標權重計算結果如表1所示。相應地,可以求出準則層的權重,分別為0.214 1、0.104 6、0.282 1和0.399 2。

    表1 評價指標權重

    從表1可以看出,對安徽省霧霾天氣狀況影響較大的前四大因素為:治理廢氣投入、城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車輛、天然氣消費量、污染治理項目本年完成投資額;其次是工業(yè)廢氣排放總量、火力發(fā)電量、原油消費量;再次是道路面積、單位GDP耗能、城市人均公園綠地、城市綠化覆蓋面積、煤炭消費量;最后5個因素為道路長度、城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛、電力消費彈性系數(shù)、城鎮(zhèn)化率、城市燃氣普及率、能源消費彈性系數(shù)。

    3.1.3評價結果及分析

    計算出安徽省霧霾天氣綜合評價指標得分、綜合指數(shù)和子系統(tǒng)安全指數(shù)。如表2、表3和圖1所示。

    表2 安徽省霧霾天氣綜合評價指數(shù)

    表3 綜合指數(shù)與子系統(tǒng)評價指數(shù)比較

    圖1 安徽省霧霾天氣評價綜合指數(shù)和子系統(tǒng)指數(shù)變化Fig.1 The variation diagram of comprehensive index and subsystem evaluation index in Anhui province

    在建立安徽省霧霾指數(shù)測度指標體系的基礎上,運用熵值法-模糊隸屬度函數(shù),測算了2005—2013年安徽省霧霾指數(shù),對評價結果做如下分析:

    (1) 綜合指數(shù)分析??傮w上看,安徽省霧霾天氣呈現(xiàn)“改善—惡化—改善”的動態(tài)變化特征。從霧霾天氣動態(tài)變化過程來看,第一階段,2005—2008年霧霾指數(shù)下降,霧霾天氣有所好轉,并且 2008年霧霾天氣綜合指數(shù)是樣本評價期間內(nèi)的最小值,為50.73。第二階段,2009—2011年霧霾綜合指數(shù)持續(xù)上升,空氣質(zhì)量再次惡化,2011年綜合指數(shù)是樣本評價期間內(nèi)的最大值,為69.07,比2008年增長了36.15%。第三階段,2012年以來,安徽省霧霾天氣綜合指數(shù)有所下降,霧霾狀況有所好轉,2013年綜合指數(shù)比2011年下降了16.13%,但是仍比2008年高出14.19%,表明安徽省霧霾天氣壓力仍然較大。

    (2) 子系統(tǒng)指數(shù)分析。第一,能源因素對霧霾程度的影響取決于煤炭消費量、原油消費量、天然氣消費量、城市燃氣普及率、能源消費彈性系數(shù)、單位GDP能耗的共同作用。從評價結果可以看出,能源因素指數(shù)逐年下降,2005年能源因素指數(shù)最高,為83.58,2013年能源因素指數(shù)最低,為16.76,峰谷差66.82,能源影響力越來越低,對霧霾狀況的改善就越來越高,能源因素指數(shù)的降低是天然氣代替不清潔能源的消費、城市燃氣普及率上升和單位GDP能耗的秩序降低等因素導致的。

    第二,工業(yè)化因素對霧霾程度的影響取決于火力發(fā)電量、電力消費彈性系數(shù)和工業(yè)廢氣排放總量共同作用,評價結果表明工業(yè)化因素指數(shù)呈梯度上升態(tài)勢,2013年工業(yè)化因素指數(shù)最高,為94.35,2005年,工業(yè)化指數(shù)最低,為2.59,波動幅度大。在工業(yè)化因素中,工業(yè)廢氣排放總量所占比重最大,說明造成安徽省霧霾天氣惡化的主要原因是工業(yè)化因素。

    第三,城市化因素對霧霾程度的影響取決于城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛、道路長度、道路面積、城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車輛的共同作用,除了2007年城市化因素指數(shù)有所降低,其他年份均呈逐步上升態(tài)勢,其中2010—2011年增長幅度較大。2013年城市化因素指數(shù)最高,達到98.10,2005年城市化因素指數(shù)最低,為2.45,表明隨著安徽省城市化進程的加快,安徽省霧霾天氣惡化速度逐年上升。此外,城市化因素中城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車輛權重最大,2005年安徽省城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車輛為12.03輛,2013年已達到23.21輛,增長率高達92.93%,而安徽省2005年城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛為10.93,2013年反而下降到8.9??梢?,私家車輛的增加會導致污染排放量增加,導致霧霾天氣惡化。

    第四,治理因素對霧霾程度的影響取決于治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、城市人均公園綠地、城市綠化覆蓋面積的共同作用,2005—2008年霧霾治理效果下降,2009—2010年有所上升,2011—2012年急劇下降,2013年以來,有所上升,表明安徽省霧霾治理效果呈現(xiàn)“W”型動態(tài)變化趨勢,安徽省的霧霾治理壓力較大。

    3.2中部六省霧霾天氣狀況比較

    在安徽省霧霾天氣綜合評價指標體系的基礎上,收集中部其他5省的評價數(shù)據(jù),運用熵值法測算2005—2013年中部其他5省的霧霾指數(shù),在此基礎上,比較中部6省的霧霾天氣整體狀況,把握安徽省在中部的霧霾污染形勢,為霧霾治理和創(chuàng)建“生態(tài)安徽”提供決策參考。以2005—2013年中部6省霧霾指數(shù)平均值為比較對象,中部6省:安徽、河南、湖南、湖北、江西、山西9年來霧霾指數(shù)測度情況如圖2、3、4、5、6、7所示。

    圖2  安徽省霧霾天氣狀況及比較Fig.2 Haze weather and its comparison in Anhui province

    圖3 河南省霧霾天氣狀況及比較Fig.3 Haze weather and its comparison in Henan province

    圖5 湖北省霧霾天氣狀況及比較Fig.5 Haze weather and its comparison in Hubei province

    圖6 江西省霧霾天氣狀況及比較Fig.6 Haze weather and its comparison in Jiangxi province

    圖7 山西省霧霾天氣狀況及比較Fig.7 Haze weather and its comparison in Shanxi province

    從安徽省霧霾污染程度與中部其他5省的比較來看,安徽省和河南省霧霾污染在中部6省處于中等,而煤炭大省山西省霧霾程度相較較輕。具體的說,除2013年以外,樣本評價期間內(nèi),安徽省的霧霾指數(shù)均高于中部省份霧霾污染的平均指數(shù),河南省的霧霾指數(shù)除2005年和2006年低于平均值,其余年份均高于中部平均水平。江西省、湖南省和湖北省的霧霾指數(shù)接近中部霧霾指數(shù)的平均值,并且3個省份的霧霾指數(shù)在2009年之后出現(xiàn)較大的提高,空氣質(zhì)量加速下降,直到2011年以后,霧霾天氣才有所好轉,因而,總的來說,安徽省的霧霾程度在中部6省屬于比較嚴重的省份。

    從中部6省霧霾演變趨勢上看,安徽、河南、湖北和江西4省的霧霾綜合指數(shù)均于2011年達到峰值,分別為0.690 7、0.714 1、0.655 2、0.602 2。河南省霧霾綜合指數(shù)于2013年達到峰值,為0.610 4,山西省峰值出現(xiàn)在2005年,為0.757 3。其中霧霾綜合指數(shù)極差最大的省份是山西省,為0.618 6,極差最小的江西省,為0.194 0,安徽省霧霾綜合指數(shù)極差為0.279 3,處于中部6省的第5位。但總體來看,湖南、湖北、江西3個省份9年來霧霾狀況波動較大,尤其與山西省相比,沒有極速改善的跡象,盡管安徽省霧霾程度起伏不大,但各年份內(nèi)的霧霾指數(shù)值高于中部6省的平均值,安徽省面臨較大的霧霾治理壓力。

    4 結論與政策建議

    4.1結論

    第一,樣本評價期內(nèi),安徽省霧霾天氣呈現(xiàn)“改善-惡化-改善”的動態(tài)變化特征。從霧霾天氣動態(tài)變化過程來看,第一階段,2005—2008年霧霾指數(shù)下降,霧霾天氣有所好轉;第二階段,2009—2011年霧霾綜合指數(shù)持續(xù)上升,空氣質(zhì)量再次惡化;第三階段,2012年以來,安徽省霧霾天氣綜合指數(shù)有所下降,霧霾狀況有所好轉,但霧霾天氣壓力仍然較大。

    第二,樣本評價期內(nèi)能源因素指數(shù)逐年下降、工業(yè)化因素指數(shù)梯度上升、城市化因素指數(shù)逐步上升、治理效果呈現(xiàn)“W”型動態(tài)變化趨勢。表明城市化和工業(yè)化是影響安徽省霧霾天氣治理的主要因素,隨著國家實施能源消費總量控制政策和高科技對能源使用效率的影響,使得能源因素對霧霾天氣的影響逐漸減弱。伴隨著新型城鎮(zhèn)化和新型工業(yè)化的推進,地方政府霧霾的治理力度和治理效果,將對霧霾天氣的改善和空氣質(zhì)量的好轉起到至關重要的作用。

    第三,樣本評價期間內(nèi),安徽省的霧霾指數(shù)均高于中部省份霧霾污染的平均指數(shù),安徽省的霧霾程度在中部6省屬于比較嚴重的省份。盡管安徽省霧霾程度起伏不大,但各年份內(nèi)的霧霾指數(shù)值高于中部6省的平均值,安徽省面臨較大的霧霾治理壓力。

    第四,實證研究表明建立的評價指標和選取的評價方法具有較強的適用性和可操作性。

    4.2政策建議

    (1) 推動能源供給側改革,提高能源使用效率。鑒于安徽省資源稟賦現(xiàn)狀,煤炭和原油仍會維持能源供給的絕對比重,需要進一步加大天然氣在工業(yè)和生活中消費的絕對比例,切實推廣天然氣能源的普及利用,推動能源供給側改革,促進清潔能源使用比例,實現(xiàn)清潔生產(chǎn)。提高煤炭和原油的利用效率,激勵煤炭和原油行業(yè)采取技術創(chuàng)新的動力,降低轉換的耗損,降低單位GDP能耗。注重對新能源,特別是可再生能源的利用,不僅要注重技術研發(fā)的投入,還需加強引進和吸收國外先進生產(chǎn)技術的能力,加快安徽省能源結構的優(yōu)化。

    (2) 切實推進新型工業(yè)化和新型城市化。傳統(tǒng)的城市化進程較大程度的關注城市化的功能劃分,是一種單方面的強調(diào)對經(jīng)濟發(fā)展有利性的粗放型城市化,忽視了城市化進程中人的流動帶來環(huán)境問題。在安徽省城市經(jīng)濟發(fā)展中,應注重協(xié)調(diào)人與環(huán)境的和諧發(fā)展,建立新型城市化的關系,逐步建立資源節(jié)約型和環(huán)境友好型的新型工業(yè)體系,協(xié)調(diào)好工業(yè)化和環(huán)境保護、新型城鎮(zhèn)化的關系,發(fā)揮高科技在新型工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化建設中的推動作用,實現(xiàn)低污染、低排放的發(fā)展目標。

    (3) 調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。一是應取締不符合產(chǎn)業(yè)政策的污染大、耗能高的產(chǎn)業(yè),加快結構調(diào)整,有效減少城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展中污染物總量的排放,促進空氣質(zhì)量的改善,從而達到治理城市霧霾的目的。二是應重視優(yōu)化產(chǎn)業(yè)投入結構,調(diào)整和優(yōu)化勞動密集型、資本密集型和技術密集型行業(yè)的比例,加大節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的財政扶持力度,加快節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。三是應該促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,優(yōu)化產(chǎn)出結構。通過發(fā)揮競爭優(yōu)勢,轉變利用比較優(yōu)勢進行產(chǎn)業(yè)發(fā)展的思路,利用高新技術對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術進行改造,突破安徽省在產(chǎn)業(yè)格局中低端鎖定的困境,促進新興產(chǎn)業(yè)和清潔產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

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    責任編輯:田靜

    The Comparative Study on Comprehensive Evaluation of Haze Weather

    TIAN Shi-zhong, WAN Meng-jun, FEI Hui-xin

    (School of Economics, Anhui University, Hefei 230601, China)

    InordertoaccuratelygraspthehazeweatherconditionanditsinfluencefactorsofAnhuiprovince,weselectedtheevaluationdataofAnhuiprovinceandtheotherfivecentralprovincesfrom2005to2013,usedtheentropymethodtocalculatethecomprehensiveindexofhazeweatherandcomparedthehazepollutionsituationwithothercentralprovinces.Theresultsshowthatthehazeweathershowsadynamicevolutionprocesslike“strengthen-weaken-strengthen”duringthesampleevaluationperiodofAnhuiprovince.Theenergyfactorindexdecreasesyearbyyear,theindustrialfactorindexrisesintheformofgradient,theurbanizationfactorindexrisesgradually,andtheeffectivenessinitstreatmentpresentsthetrendof“W”typedynamicchange.ThehazeindexofAnhuiprovinceishigherthantheaverageindexofthecentralprovinces,whichisthemostseriousinthesixcentralprovinces.Weputforwardsuggestionstoimprovethehazeweatherbasedontheevaluationresults.

    hazeweather;comprehensiveevaluation;entropymethod;sixcentralprovinces

    10.16055/j.issn.1672-058X.2016.0005.014

    2016-04-12 ;

    2016-05-04.

    安徽大學教研項目(ZLTS2015074);大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(J18515527).

    田時中(1984-),男,安徽岳西人,講師,博士,從事生態(tài)經(jīng)濟與績效評價研究.

    P427.2

    A

    1672-058X(2016)05-0078-07

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