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        霧霾對產業影響模型相關指標選取與解釋

        時間:2017-02-08 來源:未知 作者:陳賽楠 本文字數:2967字
          第 4 章 霧霾污染與產業結構的空間效應分析
          
          4.1 數據來源
          
          我國 2012 年 2 月 29 日通過了新的《環境空氣質量標準》GB3095-2012,新標準中首次增設了對于顆粒物(直徑小于 2.5 微米)的濃度限值,此標準的正式生效日期為 2016 年 1 月 1 日,所以對于霧霾數據的獲取渠道產生了很大的影響,國內之前缺乏相關 PM2.5數據的檢測和積累,所以文章采用 NASA 全球 PM2.5 濃度數據進行分析;Donkelaar 等人與 2010 年 10 月份首次運用衛星檢測數據制作了首張全球 PM2.5濃度地圖 4-1:
          
          如圖4-1顯示,PM2.5的高濃度地區主要集中在東亞的我國和南亞印度以及中東、北非等地區,而我國的東中部地區尤為明顯,西部地區相對而言,霧霾污染較輕,我國相較于北非以及中東地區而言,最大的不同在于北非的 PM2.5是由于多發的沙塵天氣,而我國則是污染性較大的有毒可吸入顆粒物,我們也可以看到,顏色最深的地區位于我國華北的北京、天津、河北、河南、江蘇等地,這與我國的現實情況以及我國近幾年對于霧霾的檢測數據相吻合,所以數據來源具有可信性;巴特利研究所以及哥倫比亞大學 CIESIN 借助 Donkelaar 等人的研究思路及方法,利用美國國家航空航天局(NASA)的衛星,測度了全球 2001-2010 年的 PM2.5濃度數據,而這一數據與我國環保部對于 2011 年之前我國的霧霾污染形勢的估計相一致,具有很高的可信度,文章所利用的霧霾數據均來源于哥倫比亞大學的相關數據庫,同時特別注明,該 PM2.5數據為人口加權值,初始數據為柵格數據,利用 ARCGIS 軟件進行進一步處理后得出我們所需的各省年均 PM2.5濃度值,人口加權年均 PM2.5濃度值可以充分的考慮我國西部地區地廣人稀以及東部地區人口稠密等一系列我國現存狀況。對于衛星數據的處理,我們將重慶和四川合并為同一地區,而西藏自治區由于統計年鑒數據極為不全,在此將其略去,所以文章數據包含我國大陸地區 29 個省級區域(香港、澳門、臺灣地區除外)。除PM2.5之外的其他數據來源為各年《中國統計年鑒》《、中國工業經濟統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》以及各省市、自治區、直轄市的統計年鑒。
          
          4.2 模型相關指標選取與解釋

                前文提到,我國霧霾的影響可能是由于產業結構的極為不合理,能源過度消耗等一系列因素,所以在我國霧霾污染是一個綜合的問題,不能由單一因素進行解釋,而文章目的正是從經濟學的視角出發,去探尋我國霧霾污染的原因,并進而找出治理霧霾的相關策略。所以選取以下指標進行綜合的測度:
          
          4.2.1 核心解釋變量的選取與解釋
          
          (1)霍夫曼(HFM)比例
          
          工業作為霧霾污染的重要來源,被廣大民眾所詬病,而重工業作為 PM2.5的主要所以我們直接來源,其發展情況是我們所必須關注的,因此,引入 HFM 系數作為衡量產業結構的變量。為了更加容易解釋,文章采用 HFM 的倒數作為衡量產業結構的核心變量,即重工業產值是輕工業的倍數這一概念來衡量工業結構。
          
          (2)人均 GDP
          
          文章根據 EKC 理論,力圖尋求我國霧霾污染,主要標志為 PM2.5濃度與經濟發展之間是否存在 U 型關系,所以在此選擇人均 GDP 作為一個階段,社會經濟發展水平的衡量標準。
          
          (3)原煤消耗強度
          
          文章中采用原煤消耗強度這一指標來衡量單位 GDP 的煤炭消耗量,用來驗證我國煤炭消費強度對于霧霾污染的影響程度。
          
          4.2.2 控制變量的選取與解釋
          
          (1)空間汽車密度
          
          2000 年以來,我國汽車擁有量迅速增長,在極大的提升居民出現便利的同時,也帶來的大量的石油燃料的消耗,而這些燃料的消耗無疑也加重了大氣污染,現階段我國各主要城市在上下班高峰期出現大規模的擁堵現象,在提高了通勤成本的同時,也進一步提高了石油燃料的消耗,加劇了霧霾污染,對于這一指標,文章中采用:
          
                這一指標來表示,較之前人研究,文章更注重探討單位面積上的汽車擁有量,是因為霧霾是一個跟國土面積有著重要聯系的指標,如果只是單一的考察某一個地區的汽車擁有量而忽視其面積的大小,無疑是不準確的,單位國土面積上的汽車承載量是影響霧霾污染的重要指標,諸如我國的長三角、珠三角和京津冀三個區域,汽車擁有量可能與某些省份相同,如果不考慮國土面積的影響,對于霧霾的影響就會很不顯著,但是一旦用土地面積作為權重進行處理以后,就會發現這些城市化程度較高的地區單位面積汽車擁有量就很高。
          
          如表 4-1 所示,只從汽車擁有量這一指標來看,內蒙古總量與天津相似,但是從單位國土面積擁有量上來看,天津市擁有量是 83.94 倍,這也是導致了天津市的霧霾污染現狀較之內蒙古有巨大的差異。國土面積代表著環境承載量,所以我們必須將汽車擁有量進行加權計算,才能計算出對于霧霾污染有解釋效力的指標。
          
          (2)heat 供熱量
          
          冬季我國北方霧霾污染比南方更為嚴重的一個重要誘因就是供暖,我國自建國以來實行北方供暖,南方不供暖的政策,而大部分地區的供暖熱源采用燃煤方式,這就會產生大量的廢氣,而這些廢氣無疑是城市霧霾的重要來源,而部分地區在鍋爐燃煤質量上沒有做出很大的質量改進,這也導致更多的污染物的排放,進一步加重了 PM2.5顆粒物的形成,如圖 4-1 和圖 4-2 所示,我國南北方空氣質量污染程度嚴重不同,尤其是在冬季,南方相較于北方擁有更好的空氣質量,這也預示著供暖對于霧霾污染存在正向效應。
          
          近幾年,南方冬季供暖的呼聲越來越大,所以為防止南方步北方后塵,被更嚴重的霧霾污染所困擾,文章在此引入此變量,來考察供暖量是否對霧霾形成具有顯著影響,以及究竟是何種影響,以期對于供暖提供一些數據上的建議。數據來源于2002-2015 年《中國統計年鑒》,單位為“萬吉焦”.
          
          (3)FDI 國外直接投資
          
          如圖 4-3 所示,我國國外直接投資在 2000 年以后有巨大的增長,從 2001 年 496.72億美元增加到 2014 年的 1197.05 億美元,年均增長 10%以上,如此之多的國外投資究竟給我過霧霾污染帶來了何種作用,這是文章需要進行進一步的探究對象,因此文章中引入 FDI 這樣一個變量,具體指標用“實際外資使用金額”數據,單位為億美元,數據來源為 2001-2015 年《中國統計年鑒》,來具體考察我國的霧霾污染與國外投資之間是處于哪樣一種階段,以及用哪一種假說解釋更為妥切。
          
          (4)治理廢氣投資完成額(invest)以及排污費收入(regulation)
          
          隨著霧霾污染的日益擴大,我國近幾年加大了對于大氣治理投資力度,來不斷緩解這一危局,廢氣作為工業化生產的一種“副產品”,必須有人為這一副產品買單,所以文章設計了兩個變量為其進行分析,一個是從國家及社會角度,就是治理廢氣投資完成額,另一個從企業角度進行購買,就是排污費收入。
          
          治理廢氣投資直接作用于廢氣污染物的處理,對于減少廢氣排放進而減輕霧霾污染具有直接作用,而排污費的收取對于霧霾污染治理的作用更為間接,這也是基于“科斯定理”(Coase theorem,1960,Ronald H. Coase)的一個考慮。
          
          科斯定理在我國的一個重要應用就是對排污企業征收排污費,排污費在我國作為一項規制企業排污的重要手段,其收入的變化可以被視作一個地區環境規制強度的衡量標準,一個地區所征收的排污費越高,說明此地區的環境規制越強,為了平衡各地區的不同工業產值,我們用以下指標來表示不同地區的環境規制強度:
          
         
          
          我國目前的排污費收入主要來源于第二產業,主要污染源也是源于第二產業,所以我們用這個指標來衡量地區環境規制強度,排污費和廢氣治理投資的數據來源于2002-2011 年《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》以及各省市相應年份的統計年鑒。
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