空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下的浙江工業(yè)大氣污染物排放及社會(huì)影響因素*

丁 鐳 刁貝娣

(1.寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院環(huán)杭州灣地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究中心，浙江 寧波 315800;2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 徐州 221000)

大氣污染物的排放和轉(zhuǎn)移對(duì)城市空氣質(zhì)量起著重要作用[1]，其中的工業(yè)大氣污染物又是重中之重[2-3]。在京津冀大氣污染物的主要來(lái)源中，工業(yè)排放的二氧化硫和氮氧化物分別占到了二者總排放量的74%、56%[4]。因此，工業(yè)源大氣污染物控制和減排研究及其影響因素的確定依然是當(dāng)前大氣污染治理工作的關(guān)鍵[5-6]。京津冀及其周邊地區(qū)、長(zhǎng)三角、汾渭平原等重點(diǎn)區(qū)域的大氣污染控制和減排是“十二五”以來(lái)我國(guó)大氣污染防治的一項(xiàng)關(guān)鍵工作和重點(diǎn)任務(wù)[7]。2018年生態(tài)環(huán)境部出臺(tái)了一系列針對(duì)重點(diǎn)區(qū)域的大氣污染綜合治理攻堅(jiān)行動(dòng)方案，對(duì)這些地區(qū)提出工業(yè)產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化、工業(yè)污染治理、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整等整治要求。作為長(zhǎng)三角的重點(diǎn)經(jīng)濟(jì)區(qū)和“兩山”理論的發(fā)源地，同時(shí)也是藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)重點(diǎn)區(qū)域，浙江在推進(jìn)“兩美浙江”建設(shè)和打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的過(guò)程中，探究其工業(yè)大氣污染物排放的主要特征及影響因素，可以挖掘出浙江在大氣污染治理層面的經(jīng)驗(yàn)做法，為區(qū)域乃至全國(guó)的大氣污染防治提供借鑒[8]。

從已有研究來(lái)看，工業(yè)大氣污染物排放及影響因素分解，主要圍繞以下3個(gè)角度展開(kāi)：(1)基于傳統(tǒng)的環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)模型，常常將工業(yè)廢氣排放量作為因變量之一，與廢水排放量、固體廢棄物排放量等一起，探討它們與地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9-11]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[12-13]的關(guān)系和影響，但不能具體分析不同大氣污染物排放量的影響差異；(2)基于對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)的因素分解模型，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技進(jìn)步水平、能源結(jié)構(gòu)等方面對(duì)工業(yè)廢氣中主要污染物(包括廢氣排放總量、二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵)的減排效應(yīng)進(jìn)行解析，但往往缺少區(qū)域間的空間聯(lián)系和相互影響分析[14-19]；(3)基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)特別是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，在EKC模型的框架上對(duì)大氣污染物排放量[20-22]或者環(huán)境空氣質(zhì)量[23],[24]171,[25-29]變化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響機(jī)理進(jìn)行系統(tǒng)揭示。從目前來(lái)看，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以更加科學(xué)地反映大氣污染的溢出效應(yīng)和相關(guān)作用機(jī)理。

綜上分析，本研究以浙江11個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，在分析3種主要工業(yè)大氣污染物(二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵)的排放量變化特征及空間關(guān)系的基礎(chǔ)上，基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)構(gòu)建普通面板和空間計(jì)量面板回歸模型，探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技進(jìn)步水平、能源結(jié)構(gòu)和污染治理水平等社會(huì)影響因素對(duì)工業(yè)大氣污染物排放的影響，為區(qū)域工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、大氣污染治理和減排政策制定提供參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所需的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、工業(yè)增加值、單位工業(yè)增加值的綜合能耗、工業(yè)煤炭消費(fèi)量等數(shù)據(jù)主要來(lái)自2007—2018年的浙江統(tǒng)計(jì)年鑒，個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)參考了浙江11個(gè)地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒。工業(yè)二氧化硫、氮氧化物、煙粉塵排放量和工業(yè)廢氣治理投資金額等數(shù)據(jù)主要來(lái)自2007—2018年的浙江自然資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒、個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)參考了2006—2017年浙江11個(gè)地級(jí)市的環(huán)境質(zhì)量公報(bào)等資料。需要說(shuō)明的是，3類統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù)反映的均為上一年的數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

首先，分析11個(gè)地級(jí)市的工業(yè)大氣污染物排放量的空間相關(guān)性，本研究選擇全局空間自相關(guān)方法進(jìn)行分析，為空間計(jì)量面板回歸模型選擇提供依據(jù)，反映全局空間自相關(guān)的全局莫蘭指數(shù)計(jì)算公式見(jiàn)式(1)[30]103,[31]。

(1)

然后，分別用地級(jí)市i的人均GDP(Pi，元)、工業(yè)增加值占GDP的比重(Si，%)、單位工業(yè)增加值的綜合能耗(Ti，億元/萬(wàn)t(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)))、工業(yè)煤炭消費(fèi)量(Ei，萬(wàn)t)和工業(yè)廢氣治理投資金額(Gi，萬(wàn)元)表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技進(jìn)步水平、能源結(jié)構(gòu)和環(huán)境污染治理水平，構(gòu)建普通面板回歸模型(見(jiàn)式(2))，總體上判定各個(gè)影響因素對(duì)工業(yè)大氣污染物排放的影響程度。為降低異方差性的影響，對(duì)主要變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換[24]172,[32]。

lnxi=μ+β1lnPi+β2ln2Pi+β3lnSi+β4lnTi+β5lnEi+β6lnGi+ε

(2)

式中：β1～β6為相應(yīng)項(xiàng)的回歸系數(shù)；μ為常數(shù)項(xiàng)；ε為誤差項(xiàng)。

再次，考慮到模型變量存在的空間相關(guān)性，為提高回歸模型的分析精度，進(jìn)行了拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)和沃爾德(Wald)檢驗(yàn)[33-34]，發(fā)現(xiàn)混合效應(yīng)模型、時(shí)期固定效應(yīng)模型和個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)模型都沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因而選擇空間杜賓模型[35]來(lái)構(gòu)建空間計(jì)量面板回歸模型(見(jiàn)式(3))。

lnxi=μ+δWlnxi+β1lnPi+β2ln2Pi+β3lnSi+β4lnTi+β5lnEi+β6lnGi+θ1WlnPi+θ2Wln2Pi+θ3WlnSi+θ4WlnTi+θ5WlnEi+θ6WlnGi+ε

(3)

2 結(jié)果與分析

2.1 浙江主要工業(yè)大氣污染物排放的時(shí)序變化特征分析

3種工業(yè)大氣污染物的排放量時(shí)序變化特征見(jiàn)圖1。從全省總量來(lái)看，二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵排放總量分別從2006年的82.80萬(wàn)、45.79萬(wàn)、30.99萬(wàn)t，降到了2017年的18.24萬(wàn)、21.13萬(wàn)、13.25萬(wàn)t，其中二氧化硫的減排控制效果最好，實(shí)現(xiàn)了年均約7.6%的排放量削減。從各個(gè)地級(jí)市的排放量來(lái)看：(1)11個(gè)地級(jí)市的二氧化硫排放量均有明顯的逐年遞減趨勢(shì)，2006年全省排放量最高的3個(gè)地級(jí)市是寧波、杭州、嘉興，均超過(guò)10萬(wàn)t，2017年11個(gè)地級(jí)市都降到了3萬(wàn)t以下，寧波的降幅最為明顯；舟山和麗水的二氧化硫排放量一直處于較低水平。(2)11個(gè)地級(jí)市的氮氧化物排放量呈現(xiàn)先增加后降低趨勢(shì)，基本在2010—2011年達(dá)到最高峰，之后開(kāi)始逐漸削減；氮氧化物排放量相對(duì)較高的城市是工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的寧波、杭州等，主要受化工、石油、鋼鐵、紡織等污染密集型產(chǎn)業(yè)的影響，而排放量相對(duì)較低的是麗水、舟山。(3)11個(gè)地級(jí)市的煙粉塵排放量呈現(xiàn)波動(dòng)中下降的趨勢(shì)，排放量相對(duì)較高的是衢州、杭州、湖州、金華、寧波，排放量相對(duì)較低的是舟山、臺(tái)州和溫州。

2.2 浙江主要工業(yè)大氣污染物排放的空間相關(guān)性分析

2006—2017年3種工業(yè)大氣污染物的全局莫蘭指數(shù)見(jiàn)表1。3種工業(yè)大氣污染物排放量的全局莫蘭指數(shù)總體呈現(xiàn)由負(fù)(接近于0)轉(zhuǎn)正、逐漸增大的趨勢(shì)，說(shuō)明浙江的工業(yè)大氣污染物排放在空間分布上由隨機(jī)狀態(tài)向集聚狀態(tài)轉(zhuǎn)變，主要集聚在杭州、嘉興和寧波一帶，特別是2010年之后，污染物排放的空間集聚性趨于增強(qiáng)。2010年以后，全局莫蘭指數(shù)的p也越來(lái)越小，表明聚集特征越來(lái)越顯著。

圖1 2006—2017年浙江主要工業(yè)大氣污染物排放量的時(shí)序變化特征Fig.1 Time variation characteristics of major industrial air pollutants emissions in Zhejiang from 2006 to 2017

2.3 普通面板回歸模型結(jié)果

普通面板回歸模型結(jié)果見(jiàn)表2。通過(guò)Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，二氧化硫和煙粉塵排放量的回歸結(jié)果用固定效應(yīng)解釋更合適，而氮氧化物排放量用隨機(jī)效應(yīng)解釋更合適。

(1) 對(duì)于二氧化硫排放量而言，β1為14.064、β2為-0.656(均在1%水平上顯著)，說(shuō)明浙江工業(yè)二氧化硫排放量與人均GDP呈現(xiàn)典型的“倒U型”關(guān)系；β3為2.271、β5為0.366(均在1%水平上顯著)，這意味著工業(yè)增加值占GDP的比重和工業(yè)煤炭消費(fèi)量是導(dǎo)致二氧化硫排放量增多的重要因素，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)是未來(lái)二氧化硫減排的重點(diǎn)任務(wù)；此外，科技進(jìn)步水平和環(huán)境污染治理水平對(duì)二氧化硫排放量有一定的削減作用。

(2) 對(duì)于氮氧化物排放量而言，β1為9.642、β2為-0.446(均在1%水平上顯著)，同二氧化硫排放量的回歸結(jié)果類似，說(shuō)明浙江工業(yè)氮氧化物排放量與人均GDP也呈現(xiàn)典型的“倒U型”關(guān)系；β3為2.512(在1%水平上顯著)、β5為0.409(在5%水平上顯著)，說(shuō)明工業(yè)增加值占GDP比重和工業(yè)煤炭消費(fèi)量與氮氧化物排放量也有顯著的正相關(guān)關(guān)系；β6為-1.603(在5%水平上顯著)，則說(shuō)明環(huán)境污染治理水平對(duì)氮氧化物排放量有顯著的削減作用；而科技進(jìn)步水平的削減作用還沒(méi)有顯現(xiàn)，未來(lái)需要進(jìn)一步加強(qiáng)提升工業(yè)企業(yè)的脫硝水平。

表1 浙江主要工業(yè)大氣污染物排放量的全局莫蘭指數(shù)

表2 普通面板回歸模型結(jié)果1)

(3) 對(duì)于煙粉塵排放量而言，β1為9.519、β2為-0.517(均在1%水平上顯著)，同前兩種污染物一致，煙粉塵排放量與人均GDP也呈現(xiàn)典型的“倒U型”關(guān)系；β4為-1.399(在5%水平上顯著)，說(shuō)明科技進(jìn)步水平對(duì)煙粉塵排放量有顯著的削減作用；其他變量對(duì)煙粉塵排放量影響不顯著。

2.4 空間杜賓模型結(jié)果

空間杜賓模型的空間固定效應(yīng)的似然比檢驗(yàn)值(LR)為271.654(p<1%)，時(shí)期固定效應(yīng)的LR為69.832(p<1%)，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這表明需要采用個(gè)體時(shí)期雙固定的空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析。同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)值為7.23(p>10%)，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，進(jìn)一步表明個(gè)體時(shí)期雙固定的空間隨機(jī)效應(yīng)模型更適合。最終空間杜賓模型結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可見(jiàn)，二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵排放量的δ分別為0.287、0.192、0.302(均在1%水平上顯著)，均為正值，表明浙江工業(yè)大氣污染物排放總體存在空間集聚特征和空間溢出效應(yīng)，說(shuō)明快速的工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅對(duì)區(qū)域內(nèi)部工業(yè)污染物集聚帶來(lái)影響，也對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生溢出效應(yīng)。

從表3的β1、β2、θ1、θ2數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)3種工業(yè)大氣污染物的排放量起著先增加后減少的直接影響，但是其空間溢出效應(yīng)不顯著，即對(duì)鄰近城市的影響較小。已有研究指出，高速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響城市環(huán)境空氣質(zhì)量的“幕后推手”[30]106。隨著“美麗浙江”等生態(tài)文明建設(shè)的推進(jìn)，浙江為保護(hù)生態(tài)環(huán)境，控制了經(jīng)濟(jì)增速，調(diào)整了政府投資導(dǎo)向，使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)工業(yè)大氣污染物排放的作用由增加轉(zhuǎn)為減少。

表3 空間杜賓模型結(jié)果

表4 各社會(huì)影響因素的直接影響和溢出效應(yīng)分解

從表3的β3和θ3數(shù)據(jù)可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)3種工業(yè)大氣污染物的排放量有顯著增加的直接影響，其中對(duì)氮氧化物和煙粉塵排放而言還具有一定的空間溢出效應(yīng)。值得注意的是，工業(yè)增加值占GDP比重的提升會(huì)增加本地的污染物排放，但在一定程度上能緩解鄰近地區(qū)的污染物排放量，這主要是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的污染物排放轉(zhuǎn)移。從當(dāng)前現(xiàn)狀來(lái)看，浙江的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)問(wèn)題仍然突出，局部地區(qū)高污染、高能耗和“低小散”企業(yè)比重仍然較大[36]14。未來(lái)，浙江需加快淘汰這些企業(yè)，優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu)，特別是需強(qiáng)化規(guī)劃環(huán)評(píng)，引導(dǎo)重點(diǎn)企業(yè)的合理布局，以實(shí)現(xiàn)生態(tài)化、綠色化的發(fā)展。

從表3的β5和θ5數(shù)據(jù)可以看出，能源結(jié)構(gòu)對(duì)3種工業(yè)大氣污染物的排放量也有一定的直接影響，會(huì)起到增加污染物排放的作用，但其空間溢出效應(yīng)不顯著。目前，浙江煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比重依然較高，2015年煤炭消費(fèi)量為1.38億t，占一次能源消費(fèi)總量的比例達(dá)52.4%。未來(lái)，浙江應(yīng)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，提高清潔能源的使用比例。

從表3的β4和θ4數(shù)據(jù)可以看出，科技進(jìn)步水平有利于直接減少3種工業(yè)大氣污染物的排放量，并且存在空間溢出效應(yīng)，可以聯(lián)動(dòng)周邊區(qū)域?qū)崿F(xiàn)共同減排。特別是“十三五”以來(lái)，杭州、寧波等科技發(fā)達(dá)的地級(jí)市推廣使用高效、成熟的脫硝技術(shù)和除塵技術(shù)，逐漸帶動(dòng)了全省二氧化硫、氮氧化物和煙粉塵的持續(xù)減排[36]15。

從表3的β6和θ6數(shù)據(jù)可以看出，環(huán)境污染治理水平也起到直接減少3種工業(yè)大氣污染物排放量的作用，同時(shí)存在空間溢出效應(yīng)。環(huán)境污染治理水平的空間溢出效應(yīng)體現(xiàn)在提高了周邊地區(qū)公眾、社會(huì)對(duì)環(huán)境污染治理的認(rèn)知水平，從而引發(fā)更高的環(huán)保訴求，另一方面也影響了周邊地區(qū)環(huán)保督察的懲治力度和考核標(biāo)準(zhǔn)。相比科技進(jìn)步水平，環(huán)境污染治理水平的減排作用總體偏低。

參照LESAGE等[37]的偏微分解析方法，將以上社會(huì)影響因素對(duì)工業(yè)大氣污染物排放量的直接影響和溢出效應(yīng)進(jìn)行進(jìn)一步分解，結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可見(jiàn)，各社會(huì)影響因素的直接影響與溢出效應(yīng)分析結(jié)果與空間杜賓模型一致。對(duì)于同時(shí)存在直接影響和溢出效應(yīng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技進(jìn)步水平和環(huán)境污染治理水平，基本上都是直接影響大于溢出效應(yīng)。

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié) 論

(1) 2006—2017年，浙江3種主要工業(yè)大氣污染物排放量均呈現(xiàn)出總體削減的趨勢(shì)。全局莫蘭指數(shù)分析表明，2010年以后污染物排放量的空間集聚性趨于增強(qiáng)，主要集聚在杭州、嘉興、寧波一帶。

(2) 普通面板回歸模型分析結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)3種工業(yè)大氣污染物的排放影響呈“倒U型”趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)對(duì)二氧化硫和氮氧化物的排放具有促進(jìn)作用，環(huán)境污染治理水平具有削減作用，而科技進(jìn)步水平對(duì)二氧化硫和煙粉塵排放量具有削減作用。

(3) 空間杜賓模型分析結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和能源結(jié)構(gòu)對(duì)3種工業(yè)大氣污染物的排放主要體現(xiàn)為直接影響；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)除直接影響外，對(duì)氮氧化物和煙粉塵排放還具有溢出效應(yīng)；科技進(jìn)步水平和環(huán)境污染治理水平同時(shí)存在直接影響和溢出效應(yīng)。

3.2 啟 示

首先，需實(shí)施重點(diǎn)地區(qū)重點(diǎn)控制和聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理“兩手抓”策略。結(jié)合各地級(jí)市“十三五”工業(yè)大氣污染物減排目標(biāo)，應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)寧波、杭州、嘉興等高污染物排放量地區(qū)的監(jiān)管和環(huán)保督察，科學(xué)確定上述地區(qū)“十四五”工業(yè)大氣污染物減排量。同時(shí)，采取聯(lián)防聯(lián)控協(xié)同治理策略，做到污染物排放清單、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、嚴(yán)重失信企業(yè)名單的共享，廣泛開(kāi)展工業(yè)污染治理的聯(lián)動(dòng)執(zhí)法檢查。此外，要嚴(yán)格把控產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中帶來(lái)的污染轉(zhuǎn)移。

其次，積極發(fā)揮工業(yè)企業(yè)的科技進(jìn)步水平和環(huán)境污染治理水平等的削減作用及其空間溢出效應(yīng)。因此，未來(lái)需要重視環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新和環(huán)保新產(chǎn)品的推廣和輸出。比如，可以考慮取消鋼鐵行業(yè)燒結(jié)機(jī)和球團(tuán)生產(chǎn)設(shè)備脫硫旁路，推廣使用高效、成熟的脫硝技術(shù)和除塵技術(shù)，以技術(shù)共享的方式推進(jìn)整個(gè)區(qū)域二氧化硫、氮氧化物排放量持續(xù)減少；還可以加快工業(yè)園區(qū)內(nèi)的集中供熱，發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢(shì)，提高能源使用效率。