河南省煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染互動關系研究

張曉雷，馬 丁

(太原理工大學 經濟管理學院，山西 晉中 030600)

近年來，隨著我國工業(yè)化進程的持續(xù)向前推進，經濟發(fā)展水平不斷提升，然而受生產技術和能源技術限制，規(guī)?；瘮U張是當前工業(yè)發(fā)展的主要方式，而以盲目規(guī)?；瘮U張所形成的粗放式工業(yè)經濟增長模式卻導致環(huán)境污染愈演愈烈，尤其是霧霾污染，它大幅度地降低了人們的健康生活水平，嚴重的霧霾污染也與以傳統(tǒng)煤炭能源主導的能源結構和以第二產業(yè)主要推動經濟增長的產業(yè)結構密切相關。河南省是中部地區(qū)發(fā)展大省，受粗放式的工業(yè)經濟增長模式以及傳統(tǒng)的能源結構和產業(yè)結構的影響，霧霾污染嚴重。監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，河南省在2017年的PM2.5濃度達到59.3μg/m3，相較于2006年的60.3μg/m3有所下降，但遠超出世界衛(wèi)生組織公布的PM2.5建議濃度10μg/m3?！笆濉逼谀?，河南省煤炭消費占能源消耗比重高達76.5%，到2020年，省“十三五”節(jié)能低碳發(fā)展規(guī)劃目標要求煤炭消費占比下降至70%，然而在能源結構中煤炭消費依然保持主導。從產業(yè)結構對經濟增長的貢獻比看，河南省在2017年三次產業(yè)貢獻比依次為0.4、3.5和3.9個百分點，而2006年依次為1.3、9.3和3.9個百分點，2016年第三產業(yè)貢獻比超過第二產業(yè)，但第二產業(yè)仍是河南省經濟發(fā)展的重要推手。面對當前能源結構和產業(yè)結構現(xiàn)狀以及環(huán)境約束，分析和協(xié)調好煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染三者之間的關系對實現(xiàn)河南省綠色發(fā)展具有重要指導意義。

1 文獻綜述

縱覽現(xiàn)有文獻，圍繞能源消耗、產業(yè)結構與環(huán)境污染之間關系的研究已經取得較豐碩成果。從能源消耗與環(huán)境污染關系看，東童童[1]認為霧霾污染程度的降低與不斷提高的工業(yè)能源效率緊密相關，相反，霧霾污染加劇也抑制了工業(yè)能源效率的提升，在空間效應下兩者相互抑制能力下降。唐登莉等[2]認為我國能源消費明顯增加了霧霾污染排放，從地域看，能源消費顯著提高了東部和中部地區(qū)的霧霾污染程度而未顯著促增西部地區(qū)的霧霾污染排放。從產業(yè)結構與環(huán)境污染關系看，馮雪艷等[3]基于我國省域面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)財政分權可以通過影響產業(yè)結構合理化、產業(yè)結構高級化的進程而顯著改善本地和相鄰地區(qū)的環(huán)境狀況，并且收入分權的改善作用更大。程中華等[4]基于我國285個城市數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)產業(yè)結構高級化霧霾減排效應優(yōu)于產業(yè)結構合理化，大城市及工業(yè)化中后期城市霧霾減排主要受益于產業(yè)結構高級化和合理化。從能源消耗與產業(yè)結構關系看，宋寶琳等[5]研究發(fā)現(xiàn)我國能源消耗總量對經濟增長呈倒U型影響，經濟增長與產業(yè)結構升級有效降低能源消耗量。唐曉華和劉相鋒[6]發(fā)現(xiàn)我國制造業(yè)產業(yè)結構高級化與能源消費之間具有由產業(yè)構造合理化、技術與結構效應結合而形成的短期反饋循環(huán)以及由產業(yè)結構高級化與技術效應結合形成的長期反饋循環(huán)，通過長短期循環(huán)的互相影響和推進，構成“∞”型循環(huán)平衡。從能源消耗、產業(yè)結構與環(huán)境污染關系看，馬麗梅和張曉[7]研究認為我國產業(yè)及能源結構與霧霾污染息息相關，周邊相鄰區(qū)域的產業(yè)轉移能短暫的提升環(huán)境質量。降低使用劣質煤、改善能源結構和產業(yè)結構是治理霧霾污染關鍵。田孟和王毅凌[8]研究發(fā)現(xiàn)北京市能源結構改善和能源強度下降是霧霾減排的主因，產業(yè)結構優(yōu)化的減排潛力有待挖掘，煤炭是影響霧霾增減排的主要能源。劉晨躍和尚遠紅[9]基于我國30個主要城市認為加劇我國霧霾污染水平的關鍵影響因素是能源消費結構，而調整產業(yè)結構卻不是緩解當前我國霧霾污染現(xiàn)狀的有效手段。

綜上所述，首先，現(xiàn)有文獻少數(shù)分析能源消費、產業(yè)結構與霧霾污染三者之間的互動關系；其次，多數(shù)從地區(qū)層面或省域層面，少數(shù)基于城市視角分析，針對性較弱。因此，本文借助PVAR模型，研究河南省18個地級市的煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染之間的關聯(lián)，為河南省提供針對性的能源結構和產業(yè)結構調整以及霧霾污染治理新途徑。

2 模型構建與數(shù)據(jù)說明

2.1 模型構建

由于煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染之間存在復雜的內生依存關系，本文選取PVAR模型構建三者之間關聯(lián)模型。該模型集成面板數(shù)據(jù)估計方法和VAR模型優(yōu)點，放松傳統(tǒng)VAR模型需要大樣本觀測值限制，并能捕獲差別化的樣本單元對模型參數(shù)的影響[10]。

式中，i、t分別為地區(qū)和年份；yi，t包含煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染，yi，t-j為yi，t滯后j期；ηi、φt、εi，t分別為地區(qū)效應、時間效應、誤差項。

2.2 數(shù)據(jù)說明

本文研究河南省18個地級市煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染的互動關系，鑒于數(shù)據(jù)可獲得性、可靠性和準確性，2006—2017年煤炭消費和產業(yè)結構數(shù)據(jù)源自《河南省統(tǒng)計年鑒》和河南統(tǒng)計局，其中產業(yè)結構以各地級市的第二產業(yè)產值占總產值的比重表示，并消除價格影響換算成以2006年為基期的可比值。霧霾污染以PM2.5平均濃度表示，2006—2016年數(shù)據(jù)源自哥倫比亞大學社會經濟數(shù)據(jù)和應用中心發(fā)布的全球衛(wèi)星監(jiān)測PM2.5濃度柵格數(shù)據(jù)[11]，2017年數(shù)據(jù)源自河南省生態(tài)環(huán)境廳和空氣質量在線監(jiān)測平臺。為了緩解異方差，將煤炭消費、產業(yè)結構與PM2.5平均濃度對數(shù)化處理，并分別用MT、IS與PM表示[12-14]。

3 實證檢驗

3.1 單位根檢驗

變量回歸的前提是必須保證變量序列的平穩(wěn)性，以免出現(xiàn)偽回歸狀況。本文通過Eviews10軟件對煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染進行LLC、Breitung和PP-Fisher單位根檢驗，結果見表1。從表1中知MT、IS與PM除了LLC原序列平穩(wěn)，其余均不平穩(wěn)，而一階差分后三種檢驗方法均平穩(wěn)。

表1 單位根檢驗結果

注：t、chi-square為檢驗系數(shù)；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

3.2 確定最佳滯后階數(shù)

估計PVAR模型，需要通過AIC、BIC和HQIC三個檢驗準則以確定最佳滯后階數(shù)，檢驗結果見表2。根據(jù)表2得知最優(yōu)滯后階數(shù)為滯后3階。

表2 PVAR最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

注：*為相應檢驗準則下的最優(yōu)滯后階數(shù)。

3.3 PVAR模型穩(wěn)定性檢驗

變量的面板矩估計、脈沖分析和方差分解必須建立在PVAR模型自身穩(wěn)定的基礎上，而穩(wěn)定的PVAR模型需要確保特征根均落在單位圓內，特征根分布如圖1所示。通過圖1可知，PVAR模型是穩(wěn)定的。

4 實證分析

PVAR模型實證分析包括面板矩估計、脈沖響應分析和方差分解。面板矩估計是采用動態(tài)GMM估計變量之間的相關性。脈沖響應分析是揭示變量受其他變量單位沖擊時，其在當期和將來所呈現(xiàn)的響應度，以此判斷變量之間的長期關系。方差分解是將均方差誤差分解為各沖擊變量的貢獻度，以判斷沖擊變量的相對權重。

圖1 特征根分布

4.1 面板矩估計

本文運用Stata/SE 15.1軟件的對變量進行PVAR估計，為了消除均值差分導致的偏差，對各變量進行Helmert轉換。PVAR模型回歸結果見表3。

表3 PVAR模型回歸結果

注：b為系數(shù)；L(1/2/3)表示滯后階數(shù)；h為Helmert轉換符號；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

從表3的參數(shù)回歸結果看，在煤炭消費的對數(shù)方程中，滯后1期的產業(yè)結構和霧霾污染分別負向和正向影響煤炭消費但不顯著，而滯后2和3期的產業(yè)結構卻正向影響煤炭消費，且第3期在10%水平下顯著，主要因為伴隨著河南省不斷加快的工業(yè)化進程，城市工業(yè)對能源消耗需求力度逐漸增大，煤炭消費量持續(xù)增長。霧霾污染在滯后2和3期后顯著抑制了煤炭消費，在1%水平下顯著，由于前期省內城市霧霾污染程度低且未受到重視，而后期城市環(huán)境壓力迫使能源結構進行調整，降低了煤炭消費。在產業(yè)結構的對數(shù)方程中，煤炭消費由滯后1和2期的正向影響產業(yè)結構轉變?yōu)闇?期的負向影響，滯后1和3期分別在1%和10%水平下顯著，主要是因為城市工業(yè)發(fā)展不再依靠單一煤炭消費總量的增加，而是依靠技術提升改善能源效率和采用清潔能源進行工業(yè)生產。霧霾污染同樣抑制了第二產業(yè)比重的增加，對產業(yè)結構優(yōu)化產生積極影響。環(huán)境污染會使地方政府采取環(huán)境規(guī)制措施，強制要求工業(yè)企業(yè)增加環(huán)境治理投資，增加企業(yè)環(huán)境成本。同時，通過宏觀調整產業(yè)結構，拉低第二產業(yè)比重。在霧霾污染的結構方程中，煤炭消費的滯后1期促增了霧霾污染，且在1%水平下顯著，滯后2和3期影響為負而不顯著。短期內煤炭消費增加了霧霾排放，隨著能源結構優(yōu)化，煤炭比重下降和綠色能源使用一定程度減少了霧霾污染排放。產業(yè)結構顯著促增了霧霾污染排放，在滯后1期系數(shù)達4.02，且影響力度隨著滯后階數(shù)的增大而減小，主要是隨著城市深入發(fā)展，單一工業(yè)結構已經無法驅動經濟快速增長以及加劇環(huán)境負效應，致使依靠服務業(yè)增長的“雙輪驅動”協(xié)同發(fā)展模式日益重要，再者是由于能源技術和環(huán)保技術的開發(fā)和應用，單位能耗比和單位產排比下降。

4.2 脈沖響應分析

通過脈沖分析，使煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染之間關聯(lián)更加直觀。設定脈沖周期長度為10期，并通過Monte Carlo模擬2000次得到各變量的沖擊響應。dMT、dIS與dPM三者之間的脈沖響應圖如圖2所示，滯后階數(shù)為3，其中(a)至(f)分別是每兩個變量之間的沖擊反應圖。圖中實線為脈沖響應線，虛線為95%置信區(qū)間。

圖2 dMT、dIS與dPM三者之間的脈沖響應圖

由圖2(a)可知，產業(yè)結構一個標準差沖擊整體上對煤炭消費產生“M”型影響，煤炭消費在第1期達到最大值0.001，之后一直呈現(xiàn)負響應，在第4期達到最小值-0.015。這是因為前期省內產業(yè)結構中工業(yè)占比大增加了煤炭消耗，后期隨著產業(yè)結構調整、能源技術提高和新能源使用，使煤炭消費量逐漸減小，而產業(yè)結構調整后，一定生產技術水平下工業(yè)生產總值的提高又需要大量能源支持，使對煤炭需求抑制力度下降。由圖2(b)可知，霧霾污染一個標準差沖擊對煤炭消費產生“正-負-正”影響，在第2期時為-0.03，其為最小值。前期霧霾污染沒有受到重視，煤炭消費并沒有減少，第1.5期之后霧霾污染抑制了煤炭消費，環(huán)境污染使得人們開始通過使用清潔能源來替代傳統(tǒng)一次能源，煤炭消費量下降，第4期之后隨著霧霾污染治理使環(huán)境不斷改善，致使對煤炭消費限制放松，煤炭需求回升。由圖2(c)和(e)可知，煤炭消費一個標準差沖擊分別對產業(yè)結構和霧霾污染產生先正后負、先降后升的波浪式影響，從產業(yè)結構和霧霾污染響應值看，第1期分別降至最小值-0.01和-0.05，第2期又回升至0.001和0.01，第10期收斂至0。期初煤炭消費增加了地區(qū)第二產業(yè)產值，而大量煤炭消費直接和間接的加劇了霧霾污染，然后人們意識到環(huán)境污染問題的嚴重性，政府通過環(huán)境規(guī)制和新能源補貼手段督促地區(qū)產業(yè)調整能源結構和產業(yè)結構，利用新能源以及新技術提高煤炭效率，這使得煤炭消費量的提升對工業(yè)產值和霧霾污染的促增力度下降。由圖2(d)可知，霧霾污染一個標準差沖擊對產業(yè)結構產生負向效應，第1期降至最小值-0.03。霧霾污染的加劇使地區(qū)政府通過制定更嚴格的環(huán)境標準來迫使地區(qū)高污染和低效率工業(yè)企業(yè)退出而發(fā)展新型服務業(yè)，新的環(huán)境標準務必增加工業(yè)企業(yè)生產成本，抑制了工業(yè)經濟增長，之后隨著霧霾污染的改善和工業(yè)企業(yè)整體生產和環(huán)保技術水平的提升，霧霾污染對工業(yè)經濟發(fā)展的抑制力度下降。圖2(f)顯示產業(yè)結構一個標準差沖擊對霧霾污染產生正向影響，且呈下降趨勢。期初產業(yè)結構增加大量的霧霾污染，歸因于工業(yè)企業(yè)占比較高，且生產方式粗放和結構單一，霧霾污染排放嚴重。之后在新能源技術和生產技術革新的推進下，單位產值帶來的霧霾污染不斷下降。

4.3 方差分解分析

為了進一步度量煤炭消費、產業(yè)結構和霧霾污染之間的相互影響比例構成，采用方差分解考察它們之間的關聯(lián)，分解結果如圖3所示。

圖3 dMT、dIS和dPM方差分解圖

由圖3可知，除自身影響外，dMT的方差分解中第4期產業(yè)結構和霧霾污染分別對其貢獻度為2%和10.2%，在第10期，它們的貢獻度均分別上升至8.9%和11.4%，即使產業(yè)結構的貢獻度增長幅度大于霧霾污染，但霧霾污染仍是影響煤炭消費的關鍵因素。從dIS的方差分解預測看，第2期時煤炭消費和霧霾污染對其貢獻度已經趨于穩(wěn)定，且從第7期至第10期之間的貢獻度一致，分別為7%和40.6%，可見霧霾污染主要影響產業(yè)結構。從dPM的方差分解中知，煤炭消費和產業(yè)結構對其貢獻度在第3期趨于穩(wěn)定，分別在7.5%和34.2%左右變化，與煤炭消費相比，產業(yè)結構是影響霧霾污染的主導因素，地區(qū)以工業(yè)企業(yè)為主的產業(yè)結構使煤炭消費總量高居不下，間接影響著霧霾污染。

5 結論與建議

本文基于2006—2017年河南省18個地級市的面板數(shù)據(jù)，采用PVAR模型實證分析了煤炭消費、產業(yè)結構與霧霾污染之間的互動關聯(lián)。結果表明：①從回歸模型可知，煤炭消費和產業(yè)結構整體上促增霧霾污染，即使煤炭消費在第1期之后對霧霾污染產生負向效應，但促降力度小且不顯著。與之相反，霧霾污染不僅降低了煤炭消費增長速度，而且還減少了第二產業(yè)占地區(qū)三次產業(yè)結構的比重；②脈沖響應圖顯示產業(yè)結構對霧霾污染的沖擊影響長期為正，但整體呈下降趨勢，而霧霾污染對煤炭消費的沖擊影響表現(xiàn)為“正—負—正”的趨勢；③從方差分解可知，加劇霧霾污染的主導因素是產業(yè)結構。

河南省為了實現(xiàn)2020年低碳發(fā)展目標，務必做好以下工作：首先，通過制定和落實高而嚴的污染排放標準以遏制霧霾污染源頭排放；其次，給予積極從事生產及環(huán)保技術研發(fā)的工業(yè)企業(yè)補貼，使企業(yè)科研成本和風險降低，實現(xiàn)整體行業(yè)綠色生產技術效率的提升；再者，以稅收和土地紅利吸引新興產業(yè)入駐，以環(huán)境規(guī)制促使傳統(tǒng)工業(yè)退出，實現(xiàn)區(qū)域產業(yè)結構調整；最后，以定價機制來調整傳統(tǒng)能源與新能源價格，推動綠色能源發(fā)展，以風能、水能、太陽能和核能來替代傳統(tǒng)化石能源。