北方地區(qū)清潔取暖的影響因素及污染物減排貢獻(xiàn)分析

杜曉林，馮相昭，王敏，趙夢(mèng)雪，王鵬，梁?jiǎn)⒌?/p>

(生態(tài)環(huán)境部環(huán)境與經(jīng)濟(jì)政策研究中心，北京 100029)

1 研究區(qū)概況

1.1 北方地區(qū)清潔取暖工作總體開展較好，中期目標(biāo)基本實(shí)現(xiàn)

為貫徹落實(shí)《北方地區(qū)冬季清潔取暖規(guī)劃(2017—2021年)》(以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》)的目標(biāo)任務(wù)要求，我國(guó)北方地區(qū)自2017年以來(lái)積極推進(jìn)冬季取暖清潔化改造工作。截至2018年采暖季結(jié)束，北方地區(qū)15個(gè)省區(qū)市清潔取暖面積較2016年增加了36億平方米，清潔取暖率從38%提高到50.7%，增加了12.7個(gè)百分點(diǎn)。北方地區(qū)總體情況如下[1]：北方地區(qū)15個(gè)省區(qū)市城鄉(xiāng)總采暖建筑面積約為199億平方米，清潔取暖面積達(dá)到101億平方米，總的清潔取暖率達(dá)到50.7%。其中，城鎮(zhèn)地區(qū)采暖建筑面積共計(jì)127億平方米，清潔取暖面積約為87億平方米，清潔取暖率69%；農(nóng)村地區(qū)采暖戶數(shù)共有6529萬(wàn)戶、采暖建筑面積共計(jì)72億平方米，清潔取暖戶數(shù)為1583萬(wàn)戶，清潔取暖率為24%。

1.2 不同地區(qū)清潔取暖率差異較大

作為大氣污染防治重點(diǎn)區(qū)域，京津冀及周邊地區(qū)的清潔取暖率高達(dá)64%，西北地區(qū)為49%，東北地區(qū)最低，為35%，因此清潔取暖率情況為：京津冀及周邊地區(qū)>全國(guó)平均>西北地區(qū)>東北地區(qū)。各省區(qū)市農(nóng)村地區(qū)的清潔取暖率京津冀及周邊地區(qū)各省市完成情況最好，其次是河南、陜西，西北地區(qū)的內(nèi)蒙古、新疆、青海、寧夏增長(zhǎng)率幾乎為零?！?+26”通道城市和第一批試點(diǎn)城市清潔取暖率已達(dá)到72%，明顯高于其他地區(qū)；其次是汾渭平原，清潔取暖率為51%，與北方地區(qū)總體水平基本持平。清潔取暖率一般城市主要集中在東北和西北地區(qū)，平均值低于北方地區(qū)平均水平。城鎮(zhèn)和農(nóng)村清潔取暖率差距較大，城鎮(zhèn)清潔取暖率顯著高于農(nóng)村地區(qū)。農(nóng)村地區(qū)2019年度清潔取暖目標(biāo)完成率高于城鎮(zhèn)地區(qū)，北方城鎮(zhèn)清潔取暖率總體為69%，農(nóng)村地區(qū)為24%，各地區(qū)城鎮(zhèn)與農(nóng)村的取暖率差值為35%～57%，其中第一批試點(diǎn)城市的城鄉(xiāng)差距最小，西北地區(qū)城鄉(xiāng)差距最大。城鎮(zhèn)地區(qū)的清潔取暖率均未達(dá)到2019年采暖季結(jié)束的目標(biāo)值，但接近目標(biāo)值，差距較?。弧?2+26”城市和第一批試點(diǎn)城市的農(nóng)村地區(qū)已完成2019年度目標(biāo)值，但不同地區(qū)的完成情況差距較大。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究中所用的北方地區(qū)清潔取暖數(shù)據(jù)來(lái)源于“北方地區(qū)冬季清潔取暖規(guī)劃中期評(píng)估調(diào)研組”，各省區(qū)市的GDP及其增長(zhǎng)率、人口密度、人均可支配收入、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等各項(xiàng)指標(biāo)分別來(lái)源于各省區(qū)市年鑒、2018年城市《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、各省區(qū)市《生態(tài)環(huán)境質(zhì)量公報(bào)》以及國(guó)家氣象信息中心等。

表1 全國(guó)分地區(qū)清潔取暖率 單位：億平方米

2.2 影響因素研究方法

本研究通過(guò)對(duì)北方15省區(qū)市清潔取暖的基本情況進(jìn)行分析，在眾多影響清潔取暖率的指標(biāo)中找出主要因素，并確定各指標(biāo)對(duì)清潔取暖率的影響程度。研究分析思路如下：首先利用SPSS 23.0版本相關(guān)性分析軟件對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，以便對(duì)各指標(biāo)的數(shù)據(jù)特征有一個(gè)概括的認(rèn)識(shí)，同時(shí)篩選出具有相關(guān)性的指標(biāo)；然后用主成分分析法找出可以明顯描述清潔取暖率的指標(biāo)，找出對(duì)清潔取暖率影響較為明顯的因素，分析影響清潔取暖發(fā)展的決定因素；最后用回歸分析法確定這些因素對(duì)清潔取暖發(fā)展的影響方向和強(qiáng)弱。

(1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

目前數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有多種，SPSS描述指令中采用Z標(biāo)準(zhǔn)化，即標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化。經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，其轉(zhuǎn)化函數(shù)為：

其中μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

(2)相關(guān)性分析

相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient)是反映變量之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)的取值區(qū)間在1到-1之間。1表示兩個(gè)變量完全線性相關(guān)，-1表示兩個(gè)變量完全負(fù)相關(guān)，0表示兩個(gè)變量不相關(guān)。數(shù)據(jù)越趨近于0表示相關(guān)關(guān)系越弱。以下是相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式。

其中γ表示樣本相關(guān)系數(shù)，Sxy表示樣本協(xié)方差，Sx表示x的樣本標(biāo)準(zhǔn)差，Sy表示y的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。下面分別是Sxy協(xié)方差、Sx和Sy標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式。由于是樣本協(xié)方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差，因此分母使用的是n-1。

Sxy樣本協(xié)方差計(jì)算公式：

Sx樣本標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：

Sy樣本標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：

通過(guò)分析，選取與清潔取暖相關(guān)的參考指標(biāo)共25個(gè)[2]，涵蓋經(jīng)濟(jì)、人口、社會(huì)、環(huán)境、氣象等指標(biāo)參數(shù)。抽選出與研究區(qū)域清潔取暖率具有相關(guān)性的指標(biāo)。

(3)主成分分析

選擇與研究區(qū)域清潔取暖率具有相關(guān)性的指標(biāo)并設(shè)定參數(shù)順序和符號(hào)。首先進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，通過(guò)變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以直觀地看到KMO值和巴特利特球形度檢驗(yàn)ρ值，由此判斷變量之間是否存在相關(guān)性，是否可以進(jìn)行因子分析。然后提取主成分和公因子，選擇特征值大于1的主成分，他們合計(jì)能解釋85%以上的方差，若可以進(jìn)行有效分析，則將其余成分舍去。最后根據(jù)特征值和特征向量寫出主成分回歸方程。

(4)聚類分析

根據(jù)所提取的主成分得分進(jìn)行聚類分析，將15個(gè)省區(qū)市得分進(jìn)行歸類，得出影響不同省區(qū)市清潔取暖率的主要因素。

2.3 污染物減排貢獻(xiàn)分析方法

采用排放系數(shù)法建立民用煤大氣污染物清單，公式來(lái)源于《民用煤大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》(以下簡(jiǎn)稱《指南》)。具體公式為：

式中：Ei為排放量(t)；Am為排放源活動(dòng)水平(t)；EFi，EFi，m為排放系數(shù)(kg/t)；i為某種大氣污染物；m為煤的類型。

根據(jù)顏丙磊等[3]的研究，民用煤主要包括原煤、洗選精煤、型煤及焦炭。近13年來(lái)，民用煤中原煤平均占比超過(guò)81%，洗選精煤占9%左右，型煤和焦炭占比總共不超過(guò)10%。從煤種看，民用煤以煙煤為主，部分地區(qū)使用少量褐煤。從煤質(zhì)情況分析，我國(guó)民用煤煤質(zhì)干燥基灰分(Ad)為10.16%～26.69%，干燥無(wú)灰基揮發(fā)分(Vdaf)為11.7%～33.56%，干燥無(wú)灰基硫分(St，daf)為0.39%～2.2%。本研究界定散煤類型為煙煤，最終確定具體排放系數(shù)見(jiàn)表2。所涉及的煤炭類型排放系數(shù)為《指南》中推薦的排放系數(shù)。

表2 民用煤排放系數(shù)推薦值 單位：kg/t-煤

3 結(jié)果與分析

3.1 清潔取暖影響因素分析

由SPSS輸出結(jié)果可以看出，所有指標(biāo)中共有11個(gè)指標(biāo)與研究區(qū)域清潔取暖率具有顯著相關(guān)性，如表1所示。因此選取這11個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，其余不相關(guān)指標(biāo)舍去。

表3 清潔取暖指標(biāo)參數(shù)表

由變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以直觀地看到，兩個(gè)指標(biāo)值KMO值是0.532，巴特利特球形度檢驗(yàn)ρ值小于0.001，說(shuō)明變量之間存在相關(guān)性，可以進(jìn)行因子分析。成分1-3的特征值大于1，它們合計(jì)能解釋88.59%的方差，所以可以提取1-3作為主成分，其余成分信息舍去。

根據(jù)輸出提取的成分矩陣，從因子旋轉(zhuǎn)得到的輸出結(jié)果可以看出，3個(gè)主成分中起主導(dǎo)作用的影響因素各不相同，成分1具有顯著相關(guān)的因子是人均GDP、城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均可支配收入、鄉(xiāng)村人口的比重等，其所代表的是城市現(xiàn)階段的經(jīng)濟(jì)水平；成分2具有顯著相關(guān)的因子是城區(qū)建成區(qū)面積、城市集中供熱管道長(zhǎng)度、農(nóng)村用電量等，代表的是社會(huì)因素；成分3具有顯著影響因子的是采暖季平均氣溫和城市人口密度，代表的是氣象因素。

通過(guò)對(duì)主成分進(jìn)行回歸分析，分別輸入第一、第二、第三主成分得分作為自變量，研究區(qū)域清潔取暖率作為因變量，進(jìn)行回歸模型的優(yōu)劣檢驗(yàn)(R檢驗(yàn)，R表示擬合優(yōu)度，用來(lái)衡量估計(jì)模型對(duì)觀測(cè)值的擬合程度，R值越接近1說(shuō)明模型越好)。調(diào)整之后的R2為0.561，說(shuō)明擬合程度較好。通過(guò)F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)，顯著性水平均小于0.05，則拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為列入模型的各個(gè)解釋變量聯(lián)合起來(lái)對(duì)清潔取暖率有顯著影響。

為更好地區(qū)分每個(gè)城市的主要影響因素和影響程度，進(jìn)一步通過(guò)主成分得分進(jìn)行聚類分析，得到不同省份的主要影響因素和指標(biāo)值，如表4所示。在成果顯著性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)下得到各省份的聚類和距離以及各省份距離的量化分析，如表4所示。

表4 不同省區(qū)市影響指標(biāo)和影響程度

由表4可以看出，有2個(gè)城市(北京和天津)的主要驅(qū)動(dòng)因素是經(jīng)濟(jì)水平，有10個(gè)省份(河南、陜西、吉林、山西、黑龍江、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、新疆、青海)的主要影響因素是社會(huì)因素，有3個(gè)省份(河北、山東、遼寧)的主要影響因素是氣象因素。清潔取暖影響因素的構(gòu)成主要是農(nóng)村清潔取暖工作進(jìn)展、資金投入、氣象因素、社會(huì)因素和環(huán)境因素。

對(duì)地方清潔取暖率影響較為明顯的成分因素是農(nóng)村清潔取暖工作進(jìn)展(煤改氣、農(nóng)村清潔取暖率)、經(jīng)濟(jì)水平(GDP、人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率等)、氣象因素(冬季最高溫和最低溫)和環(huán)境因素(AQI、PM2.5)。在所有影響因素中，農(nóng)村地區(qū)清潔取暖工作的進(jìn)展是影響研究區(qū)域清潔取暖率的最主要因素；其次是資金投入，即財(cái)政支持越高，清潔取暖率完成度越好；第三是氣象因素，各地區(qū)冬季氣溫越低，越有助于推動(dòng)清潔取暖工作；第四是社會(huì)因素，城鎮(zhèn)化率和經(jīng)濟(jì)水平越高，清潔取暖率越高；第五是環(huán)境因素，環(huán)境質(zhì)量相對(duì)較差的城市清潔取暖工作推進(jìn)較為積極。

進(jìn)一步分析首要影響因素即農(nóng)村清潔取暖率的影響指標(biāo)。由調(diào)研數(shù)據(jù)可知，農(nóng)村地區(qū)清潔取暖路徑以天然氣取暖和電采暖為主，農(nóng)村累計(jì)“煤改氣”約825萬(wàn)戶，占總清潔取暖比例的52%；“煤改電”約為623萬(wàn)戶，占總清潔取暖比例的39%；生物質(zhì)能、地?zé)帷⑻?yáng)能、工業(yè)余熱等其他清潔能源取暖戶數(shù)為142萬(wàn)戶，占比9%。進(jìn)一步分析可知，農(nóng)村“煤改氣”是影響清潔取暖率的關(guān)鍵因素。影響農(nóng)村地區(qū)“煤改氣”進(jìn)展的主要因素：一是居民的消費(fèi)水平：李秋波等[4]在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，有61.43%的人認(rèn)為“煤改氣”后取暖費(fèi)用增加。農(nóng)村大多數(shù)群體處于中低收入水平，因此影響群眾實(shí)施“煤改氣”的積極性；二是政府的“煤改氣”財(cái)政補(bǔ)貼：當(dāng)?shù)卣畬?duì)于設(shè)計(jì)費(fèi)、改造費(fèi)、管網(wǎng)建設(shè)費(fèi)、設(shè)備購(gòu)置費(fèi)以及氣價(jià)運(yùn)行補(bǔ)貼等方面財(cái)政投入的支出能力成為影響“煤改氣”進(jìn)展的第二大因素，這直接影響到“煤改氣”工程的推進(jìn)和實(shí)施；三是農(nóng)村環(huán)境的復(fù)雜性使得部分地區(qū)管道難以通達(dá)[5]：農(nóng)村供氣方式主要是由燃?xì)夤緩妮敋夤艿郎祥_口接通天然氣管網(wǎng)對(duì)用戶供氣。在部分地區(qū)，采用管道供氣需要穿越鐵路、河流、高速公路、國(guó)防光纜等復(fù)雜地形，管道供氣難度很大且成本較高，加之鄉(xiāng)村房屋建筑布局較為分散，無(wú)整體規(guī)劃，通信線路、供電線路與燃?xì)夤艿来嬖诮徊?、并行現(xiàn)象，情況復(fù)雜多樣且存在安全隱患，影響“煤改氣”工程進(jìn)展。

3.2 污染物減排貢獻(xiàn)

3.2.1 實(shí)現(xiàn)散煤削減

北方地區(qū)清潔取暖對(duì)減少大氣污染物排放起到了顯著作用。2017—2018年北方地區(qū)15個(gè)省區(qū)市通過(guò)推動(dòng)清潔取暖共削減散煤約1.18億噸，“2+26”重點(diǎn)城市2017—2018年通過(guò)推動(dòng)清潔取暖共削減散煤5147萬(wàn)噸，其中完成散煤治理約1300萬(wàn)戶，削減散煤1947萬(wàn)噸；拆除低效供熱小鍋爐約8萬(wàn)蒸噸(蒸噸為熱力計(jì)量單位，1蒸噸=0.7MW)，削減煤炭消費(fèi)3200萬(wàn)噸，占同期北方地區(qū)散煤燃燒大氣污染物減排量的43.62%。

3.2.2 污染物減排貢獻(xiàn)

清潔取暖對(duì)煙(粉)塵減排占比19.23%，貢獻(xiàn)最為顯著；對(duì)二氧化硫減排占比5.33%，也比較突出；對(duì)氮氧化物減排貢獻(xiàn)較為一般，減排量占比0.8%。

截至2018年采暖季結(jié)束，北方15省區(qū)市清潔取暖的實(shí)施共減少大氣污染物排放二氧化硫87.32萬(wàn)噸、氮氧化物18.88萬(wàn)噸、一氧化碳1653.18萬(wàn)噸、揮發(fā)性有機(jī)物VOCs 47.2萬(wàn)噸、PM10159.3萬(wàn)噸和PM2.5127.44萬(wàn)噸?！?+26”重點(diǎn)城市共減少大氣污染物排放二氧化硫38.09萬(wàn)噸、氮氧化物8.23萬(wàn)噸、一氧化碳721.09萬(wàn)噸、揮發(fā)性有機(jī)物VOCs 20.59萬(wàn)噸、PM1069.48萬(wàn)噸和PM2.555.59萬(wàn)噸，占同期全國(guó)散煤燃燒大氣污染物減排量的40.85%。

表5 燃煤削減污染物減排量

根據(jù)2019年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，2017年全國(guó)二氧化硫總排放量為875.42萬(wàn)噸，氮氧化物總排放量為1258.84萬(wàn)噸，煙(粉)塵總排放量為796.27萬(wàn)噸；北方15省區(qū)市二氧化硫排放量為492.87萬(wàn)噸，氮氧化物排放量為663.56萬(wàn)噸，煙(粉)塵排放量為502.02萬(wàn)噸。本研究開展期間，2018年排放數(shù)據(jù)尚未公布。為便于對(duì)比分析，本研究假設(shè)2018年污染物排放量等同于2017年排放量，保守計(jì)算得出清潔取暖污染物減排量對(duì)全國(guó)污染物總排放量的占比。由于這些都是低矮面源，實(shí)際散煤燃燒替代對(duì)空氣質(zhì)量影響比減排量影響更大。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表6。

由表6可以看出，清潔取暖對(duì)煙(粉)塵減排貢獻(xiàn)最為顯著，排放量減少了19.23%。對(duì)二氧化硫減排量也比較突出，占全國(guó)總排放量的5.33%，對(duì)氮氧化物減排貢獻(xiàn)較為一般，排放量減少0.8%。其中北方15省區(qū)市減排貢獻(xiàn)占比較高，二氧化硫、氮氧化物和煙(粉)塵減排占比分別為8.86%、1.42%和28.56%。以上數(shù)據(jù)均為保守計(jì)算，實(shí)際貢獻(xiàn)值會(huì)更高一些。

表6 清潔取暖污染物減排量占污染物排放量的比例

4 討 論

要重點(diǎn)關(guān)注農(nóng)村地區(qū)清潔取暖改造。清潔取暖重點(diǎn)在農(nóng)村，農(nóng)村地區(qū)的改造直接影響城市清潔取暖整體進(jìn)展。但農(nóng)村地區(qū)具有居住分散性、農(nóng)房多樣性、改造復(fù)雜性等特點(diǎn)，需要因地制宜進(jìn)行改造?？筛鶕?jù)資源稟賦和條件考慮生物質(zhì)取暖、地?zé)?、太?yáng)能等除“煤改氣”“煤改電”之外的清潔取暖改造路徑[6]，結(jié)合鄉(xiāng)村振興、美麗農(nóng)村建設(shè)以及城鎮(zhèn)化發(fā)展，鼓勵(lì)農(nóng)民通過(guò)“進(jìn)城上樓”等多種方式改善農(nóng)村清潔取暖問(wèn)題，同時(shí)加大農(nóng)房建筑節(jié)能改造力度，節(jié)約能源，逐步建立清潔取暖觀念。

經(jīng)濟(jì)成本是清潔取暖的首要影響因素，如何在現(xiàn)有資金條件下考慮可持續(xù)性效果是重中之重。要實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的清潔取暖，需要“百姓用得起、政府補(bǔ)得起”。農(nóng)村清潔取暖改造應(yīng)審慎把握，并基于農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)承受能力，綜合考慮地方財(cái)政和資源稟賦等因素，遵循用戶可承受、政府可支撐、運(yùn)行可持續(xù)的原則，制定科學(xué)的招標(biāo)采購(gòu)、補(bǔ)貼與評(píng)估機(jī)制[7]，保障企業(yè)服務(wù)質(zhì)量及用戶利益，盡量降低因經(jīng)濟(jì)影響帶來(lái)的散煤復(fù)燒風(fēng)險(xiǎn)。

建議進(jìn)一步完善地方環(huán)境質(zhì)量考核評(píng)價(jià)機(jī)制。清潔取暖受環(huán)境和氣象因素的刺激影響，在冬季氣溫較低和大氣環(huán)境較差時(shí)，人民群眾清潔取暖改造意愿強(qiáng)烈[8]，這與大氣環(huán)境質(zhì)量改善程度、地方環(huán)境質(zhì)量考核評(píng)價(jià)機(jī)制有關(guān)。因此，可將清潔取暖工作成效納入考核指標(biāo)，建立健全完整的考核體系和獎(jiǎng)懲機(jī)制。