我國(guó)工業(yè)SO2排放趨勢(shì)及影響因素分析

明 星,姚 建,程 歡,王 沛

(四川大學(xué)建筑與環(huán)境學(xué)院，成都 610065)

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· 大氣環(huán)境 ·

我國(guó)工業(yè)SO2排放趨勢(shì)及影響因素分析

明 星,姚 建,程 歡,王 沛

(四川大學(xué)建筑與環(huán)境學(xué)院，成都 610065)

根據(jù)我國(guó)工業(yè)SO2排放特點(diǎn)及排放趨勢(shì)，重點(diǎn)分析了影響工業(yè)SO2排放的相關(guān)因素，結(jié)合1995年～2013年間我國(guó)工業(yè)SO2排放量變化及相關(guān)影響因子數(shù)據(jù)，通過逐步回歸和創(chuàng)建多元回歸模型，運(yùn)用多元線性回歸方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。指出：高能源消耗促進(jìn)工業(yè)SO2排放量增長(zhǎng)，技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)優(yōu)化抑制工業(yè)SO2排放量增長(zhǎng)；單位GDP能耗每減少1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.925%；工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重每增加1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.677%。

工業(yè)SO2；逐步回歸；多元線性回歸；減排

1 引 言

隨著我國(guó)工業(yè)化進(jìn)程的不斷加快，環(huán)境質(zhì)量也不斷惡化，環(huán)境問題逐漸成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。目前，我國(guó)大氣污染排放負(fù)荷巨大，SO2排放量居世界首位，大氣環(huán)境污染十分嚴(yán)重。影響SO2排放量的因素眾多，控制減排的難度較大。研究SO2排放量的變化趨勢(shì)、排放特點(diǎn)及影響SO2排放的因素迫在眉睫，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)此也做了廣泛研究，Grossman和Krueger[1]在1991年研究北美自由貿(mào)易協(xié)定的環(huán)境影響時(shí)，參照經(jīng)濟(jì)學(xué)中的庫(kù)茲涅茨曲線首次提出了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)，指出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)通過3種途徑影響環(huán)境質(zhì)量，即規(guī)模效應(yīng)(scale effects)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)(composition effects)和技術(shù)效應(yīng)(technological effects)；趙細(xì)康等[2]通過對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污染排放的實(shí)證研究，表明中國(guó)污染物排放與人均GDP的關(guān)系或許正處于EKC的上升段，離轉(zhuǎn)折點(diǎn)尚有一段距離。李名升等[3]通過構(gòu)建因素分解模型，定量分析了“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)變化、技術(shù)進(jìn)步”這3個(gè)因素對(duì)工業(yè)SO2排放量變化的貢獻(xiàn)。石廣明等[4]基于生產(chǎn)理論框架，應(yīng)用基于Shephard輸出距離函數(shù)的方法，將我國(guó)SO2排放變化指標(biāo)分解為“技術(shù)效率影響、技術(shù)變化影響、輸入增加影響、輸出結(jié)構(gòu)影響”等5項(xiàng)指標(biāo)，并對(duì)中國(guó)28個(gè)地區(qū)2000年～2006年SO2排放變化面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。曾賢剛[5]利用30個(gè)省市1998年～2007年的有關(guān)數(shù)據(jù)建立了SO2排放量的影響因素面板數(shù)據(jù)模型，分析了我國(guó)工業(yè)SO2排放量與GDP、工業(yè)產(chǎn)值、火電廠發(fā)電量等指標(biāo)的變化關(guān)系。張平淡等[6]采用對(duì)數(shù)平均的迪氏分解法(LMDI)，將二氧化硫(SO2)排放強(qiáng)度降低的技術(shù)效應(yīng)分解為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、能源消耗強(qiáng)度效應(yīng)和污染排放處理效應(yīng)。

本文在綜合前人大量研究的基礎(chǔ)上，選用1995年～2013年我國(guó)工業(yè)SO2排放總量、工業(yè)生產(chǎn)總值、能源消費(fèi)總量及環(huán)保治理投資數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建多元逐步回歸分析模型，對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行回歸分析，力求通過定量分析識(shí)別影響我國(guó)工業(yè)SO2排放量的關(guān)鍵因素，以期較準(zhǔn)確地反映環(huán)境事件的科學(xué)規(guī)律，為我國(guó)SO2的減排工作提供參考依據(jù)。

2 我國(guó)工業(yè)SO2排放趨勢(shì)變化分析

2.1 我國(guó)工業(yè)SO2排放變化趨勢(shì)

1995年到2013年我國(guó)工業(yè)SO2排放量及趨勢(shì)變化見圖1。根據(jù)圖1顯示數(shù)據(jù)，從總體上看我國(guó)工業(yè)SO2排放總量呈上升趨勢(shì)。1995年我國(guó)工業(yè)SO2排放量為1 405萬(wàn)t，到2000年，工業(yè)SO2排放量上升到1 612.5萬(wàn)t，SO2的排放量隨著時(shí)間出現(xiàn)了逐漸增長(zhǎng)的趨勢(shì)。2000年我國(guó)修訂《中華人民共和國(guó)大氣污染防治法》的實(shí)施，推行煤炭洗選加工，限制高硫分煤炭的開采，由于清潔能源的生產(chǎn)、使用和潔凈煤技術(shù)的開發(fā)、推廣，我國(guó)在2001年～2002年的工業(yè)SO2排放量明顯有所下降，但是隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，我國(guó)工業(yè)SO2排放量從2003年開始又出現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)并于2006年達(dá)到頂峰，為2 234.8萬(wàn)t。這是由于“十五”期間能源消耗超常規(guī)增長(zhǎng)，煤炭消費(fèi)量猛增，加之治理項(xiàng)目建設(shè)周期長(zhǎng)，減排效果滯后，導(dǎo)致SO2排放量持續(xù)增加。因此在2008年，國(guó)家頒布了《酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”規(guī)劃》，全國(guó)SO2排放量削減10%的總量控制目標(biāo)為2 294.4萬(wàn)t。此后的2007年～2010年，我國(guó)工業(yè)SO2排放量出現(xiàn)了小幅回落，并且在1 940萬(wàn)t/年的水平附近波動(dòng)。2010年，我國(guó)SO2排放量為2 185.1萬(wàn)t，達(dá)到2008年制定的削減10%的總量控制目標(biāo)，到2013年為1 835.19萬(wàn)t。

圖1 1995年～2013年工業(yè)源SO2排放總量及趨勢(shì)變化Fig.1 The total SO2 emissions from industrial sources and change of trends in 1995～2013

圖2 歷年工業(yè)SO2排放強(qiáng)度Fig.2 The SO2 emission intensity of industrial over the years

圖2顯示了我國(guó)歷年工業(yè)SO2排放強(qiáng)度的變化趨勢(shì)。從圖2可知，我國(guó)早期SO2排放強(qiáng)度不穩(wěn)定，1995年～1999年期間，我國(guó)SO2排放強(qiáng)度在0.05t/萬(wàn)元附近范圍內(nèi)波動(dòng)。從2000年開始，我國(guó)工業(yè)SO2排放強(qiáng)度逐年下降，由2000年的0.040 3t/萬(wàn)元下降至2013年的0.008 7t/萬(wàn)元，總體下降幅度為78.4%。在工業(yè)SO2排放總量上升的基礎(chǔ)上，排放強(qiáng)度大幅度下降，究其原因，主要是我國(guó)工業(yè)技術(shù)進(jìn)步、宏觀技術(shù)調(diào)控等多方面的因素影響，致使我國(guó)工業(yè)SO2排放強(qiáng)度減小。

2.2 各地區(qū)工業(yè)SO2排放情況分析

圖3展示了我國(guó)各地區(qū)工業(yè)SO2排放情況。從圖3的數(shù)據(jù)可以看出，2013年，我國(guó)工業(yè)SO2排放量超過100萬(wàn)噸的省份有5個(gè)，依次為山東、內(nèi)蒙古、河北、山西和河南，5個(gè)省份的SO2排放總量占全國(guó)排放總量的38.3%。低于40萬(wàn)噸的省份有10個(gè)，分別為黑龍江、寧夏、吉林、福建、天津、上海、青海、北京、海南和西藏，各地區(qū)中，工業(yè)SO2排放量最大的是山東。

圖3 各地區(qū)工業(yè)SO2排放情況Fig.3 Each regional industrial SO2 emissions

總體來看，我國(guó)工業(yè)SO2排放大省主要集中在北方及中部地區(qū)，這主要與我的國(guó)工業(yè)布局、能源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模以及技術(shù)水平等因素相關(guān)。

3 我國(guó)工業(yè)SO2排放的影響因素分析

3.1 研究方法

本文采用逐步回歸分析[7]對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放量與相關(guān)影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，回歸分析模型目前已應(yīng)用于環(huán)境領(lǐng)域的多個(gè)方面，并在實(shí)際應(yīng)用中證實(shí)了其準(zhǔn)確性和可行性。逐步回歸是回歸分析中建立最優(yōu)回歸方程的方法之一，其基本思想是將多種因素(自變量)逐個(gè)引入模型，每引入一個(gè)解釋變量后都要進(jìn)行F檢驗(yàn)，并對(duì)已經(jīng)選入的解釋變量逐個(gè)進(jìn)行t檢驗(yàn)，當(dāng)原來引入的解釋變量由于后面解釋變量的引入變得不再顯著時(shí)，則將其刪除。以確保每次引入新的變量之前回歸方程中只包含先主動(dòng)變量，重復(fù)該過程，直到既沒有顯著的解釋變量選入回歸方程，也沒有不顯著的解釋變量從回歸方程中剔除為止。以保證最后所得到的解釋變量集是最優(yōu)的，則可建立自變量與因變量之間的多元逐步回歸模型如下：

y=b0+b1*x1+b2×x2+…+bn*xn+ε

式中：

y—因變量(預(yù)測(cè)目標(biāo))；

x1、x2、…、xn—自變量(影響預(yù)測(cè)目標(biāo)的諸因素)；

b0—回歸常數(shù)；

b1、b2、...、bn—回歸系數(shù)；

ε—隨機(jī)誤差。

3.2 影響因子分析及數(shù)據(jù)選取

選取1995年～2013年間的工業(yè)SO2排放量作為研究對(duì)象，探索相關(guān)影響因素對(duì)工業(yè)SO2排放量的影響程度。采用逐步回歸方法對(duì)所選取的相關(guān)影響因子進(jìn)行篩選，剔除引起多重共線性的變量，確保最后所得的回歸子集是最優(yōu)回歸子集。根據(jù)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線中對(duì)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系分析可知，規(guī)模效應(yīng)即經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，造成經(jīng)濟(jì)大幅增長(zhǎng)的同時(shí)，能源消耗及污染物的排放量也相應(yīng)增長(zhǎng)。生產(chǎn)總值是國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的一項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)，由此可以看出工業(yè)生產(chǎn)總值及能源消耗總量可作為影響工業(yè)SO2排放的重要因子；結(jié)構(gòu)效應(yīng)即調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將能源密集型為主的重工業(yè)向第一和第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，使污染物排放量減少，工業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的百分比越小，工業(yè)SO2排放量就越少，本文選用工業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的百分比作為影響因子，能夠反映結(jié)構(gòu)效應(yīng)在工業(yè)SO2排放的影響程度；技術(shù)效應(yīng)即通過技術(shù)進(jìn)步，提高能源與資源的利用效率，使用清潔能源并采用清潔生產(chǎn)工藝來控制并削減污染物的排放，本文選用清潔能源消耗量占總能源消耗量的百分比、單位GDP能耗及環(huán)境治理投資作為影響因子，在一定程度上能夠反映技術(shù)效應(yīng)對(duì)工業(yè)SO2減排的影響。

3.3 模型的建立及檢驗(yàn)

設(shè)y為工業(yè)SO2排放量，X1為工業(yè)生產(chǎn)總值(億元)，X2為能源消費(fèi)總量(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)，X3為工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重(%)，X4為清潔能源消耗量占總能源消耗量的比重(%)，X5為廢氣治理投資(萬(wàn)元)，X6為工業(yè)SO2排放強(qiáng)度(t/萬(wàn)元);X7為單位GDP能耗(t/萬(wàn)元)。數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2014》[8]《環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》[9]及歷年《全國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)公報(bào)》[10]，數(shù)據(jù)整理見表1，本文逐步回歸的計(jì)算過程利用spss軟件在計(jì)算機(jī)上自動(dòng)模擬完成。

將表1的數(shù)據(jù)輸入spss軟件，點(diǎn)擊“分析-回歸-線性”，將“工業(yè)SO2排放量”作因變量，其他7個(gè)變量作自變量，然后再作逐步回歸, 得到的變量選剔表“輸入/移去的變量”，見表2。在這7個(gè)變量中，選取了2個(gè)變量即工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的百分比X3和單位GDP能耗X7，其選剔的標(biāo)準(zhǔn)為表1中變量剔除表中的第5列，F(xiàn)檢驗(yàn)若顯著性≤0.05則被選入，若顯著性≥0.1則被剔除。

表1 1995年～2013年我國(guó)工業(yè)SO2排放影響因素分析Tab.1 The industrial SO2 Emissions Factors of china in 1995～2013

表2 輸入/移去的變量Tab.2 Input / remove variables

根據(jù)逐步回歸模型輸出的系數(shù)表，如表3所示，建立回歸模型：

Y=-2 690.302+128.907X3-550.782X7

表3 系數(shù)Tab.3 Coefficient

F檢驗(yàn)：通過spss軟件逐步回歸輸出結(jié)果，查看方差表4(ANOVA)，其中方差表F=23.810， 查F分布表，F(xiàn)0.05(2，19-2-1)=3.63，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于F值，說明在=0.05 的水平下有顯著性意義；sig為顯著性P值，有P值=0.000(近似值)可知其回歸方程高度顯著，可以以99%以上的概率斷言自變量工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重X3，單位GDP能耗X7整體上對(duì)因變量工業(yè)SO2排放量Y有高度顯著線性影響。

表4 方差分析Tab.4 Anova

R檢驗(yàn)：查模型匯總表5，復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.865，決定系數(shù)R2=0.749，由決定系數(shù)表明回歸方程總體顯著性較高。DW檢驗(yàn)：本文樣本容量為19，解釋變量(包括常數(shù)項(xiàng))數(shù)目為3，查DW分布表，dL=1.08，du=1.53，本模型檢驗(yàn)DW值為1.825，du<1.825<4- du，模型不存在序列的自相關(guān)性。

表5 模型匯總Tab.5 Model Summary

3.4 結(jié)果分析

依據(jù)1995年～2013年我國(guó)工業(yè)SO2排放及相關(guān)因素指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用spss逐步回歸程序進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果表明，我國(guó)工業(yè)SO2排放量與所選擇的2個(gè)因素顯著相關(guān)。工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重和單位GDP能耗對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放量具有顯著影響，工業(yè)生產(chǎn)總值、能源消費(fèi)總量、廢氣治理投資、清潔能源消耗量占總能源消耗量的比重以及工業(yè)SO2排放強(qiáng)度對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放量的影響不大而被排除在模型之外。

在分析中GDP及能源消費(fèi)總量和工業(yè)SO2排放量之間的關(guān)系不是很密切，可能的原因是：

第一，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的因素[11]。工業(yè)產(chǎn)值在國(guó)民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值中的比重較小，我國(guó)屬于農(nóng)業(yè)大國(guó)，工業(yè)還處于逐步發(fā)展階段，加之，選取的數(shù)據(jù)較少，難以準(zhǔn)確表達(dá)出我國(guó)經(jīng)濟(jì)與工業(yè)SO2排放量的關(guān)系。

第二，技術(shù)水平的因素。我國(guó)注重技術(shù)進(jìn)步，積極推廣采用先進(jìn)的脫硫技術(shù)去除大量的SO2，并且政府也加大了環(huán)保治理力度和投入，在一定程度上影響了工業(yè)SO2的排放量。

由于模型中的變量具有不同的計(jì)量單位, 因此回歸系數(shù)的大小并不說明對(duì)因變量的影響程度。為了能定量分析變量之間的關(guān)系，將回歸系數(shù)b變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)b*進(jìn)行比較分析(表3第4列)。標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)b*絕對(duì)值的大小代表著不同影響因素對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放量影響程度的大小。

單位GDP能耗對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放的影響是呈負(fù)相關(guān)的，根據(jù)我國(guó)實(shí)際情況分析，我國(guó)單位GDP能耗逐年降低，說明我國(guó)生產(chǎn)技術(shù)水平在不斷提高，但是我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)較快，能源消費(fèi)量較大，導(dǎo)致我國(guó)工業(yè)SO2排放的總量較大。根據(jù)模型分析，在一定時(shí)期內(nèi)，我國(guó)工業(yè)SO2排放量和單位GDP能耗的關(guān)系很可能會(huì)一直呈負(fù)相關(guān)，單位GDP能耗每減少1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.925%。

工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重對(duì)我國(guó)工業(yè)SO2排放的影響較大，且呈正相關(guān)關(guān)系，工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重每增加1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.677%。工業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重越大，說明第二產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)總量中比重最高，根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)理論，第二產(chǎn)業(yè)在三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的污染強(qiáng)度最大，當(dāng)經(jīng)濟(jì)從高能耗高污染的工業(yè)轉(zhuǎn)向低污染高產(chǎn)出的服務(wù)業(yè)、信息業(yè)時(shí)，工業(yè)SO2排放量將逐漸降低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境的壓力也會(huì)相應(yīng)降低。

4 結(jié) 論

(1)從總體上看，我國(guó)SO2減排目標(biāo)順利實(shí)現(xiàn)，但工業(yè)SO2的排放量仍呈上升趨勢(shì)，基于總量控制、技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的多方作用，上升趨勢(shì)比較平穩(wěn)，波動(dòng)性較小。

(2)從全國(guó)范圍來看，我國(guó)工業(yè)SO2排放量呈北高南低，中西部高于東部地區(qū)。

(3)我國(guó)工業(yè)SO2排放強(qiáng)度可以反映出我國(guó)對(duì)SO2的綜合控制技術(shù)水平。我國(guó)工業(yè)SO2排放強(qiáng)度總體呈下降趨勢(shì)，且下降幅度較大，說明我國(guó)對(duì)SO2的綜合控制水平明顯提高，對(duì)抑制SO2排放量的增長(zhǎng)起到了積極作用。

(4)通過對(duì)相關(guān)因素的逐步回歸分析結(jié)果來看，單位GDP能耗在一定時(shí)期內(nèi)和我國(guó)工業(yè)SO2排放量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，單位GDP能耗每減少1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.925%；工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重與我國(guó)工業(yè)SO2排放量呈正相關(guān)關(guān)系，工業(yè)產(chǎn)值占GDP比重每增加1%，我國(guó)工業(yè)SO2排放量會(huì)增加0.677%。

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[10] 中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)部.全國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)公報(bào)[M].北京:中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 1995-2013.

[11] 趙云君,文啟湘.環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線及其在我國(guó)的修正[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2004,(5):69-75.

Analysis of Industrial SO2Emission Trends and Impact Factors in China

MING Xing, YAO Jian, CHENG Huan,WANG Pei

(CollegeofArchitecture&Environment,SichuanUniversity,Chengdu610065,China)

According to the industrial SO2emission characteristics and emission trends of China, this article had emphatically analyzed relevant influencing factors. Combined with the industrial SO2emissions changes and related data of impact factors from 1995 to 2013, the article has utilized multiple linear regression methods to analyze the data through stepwise regression and multiple regression model. And also proposed that high energy consumption would promote the growth of industrial SO2emissions, technological progress and structural optimization would restrain the emissions growth; when energy consumption of per unit of GDP reduce 1%, the industrial SO2emissions will increase 0.925%; when industrial output increase 1% of GDP proportion, the industrial SO2emissions will increase 0.677%.

Industrial SO2; regression; multiple linear regression; reduction

2016-03-01

明 星(1991-)，女，四川安岳人，四川大學(xué)環(huán)境工程專業(yè)2014級(jí)在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境影響評(píng)價(jià)與規(guī)劃。

姚 建,yaoj95@163.com。

X701

A

1001-3644(2016)03-0077-06