基于LMDI的中国SO2排放驱动因素分解

2018-12-18黄钢

阜阳师范大学学报(自然科学版) 2018年4期

黄钢

（西南财经大学财政税务学院，四川成都610000）

中国作为世界上最大的发展中国家和第二大经济体，由于经济的快速发展，面临着日益严重的环境问题[1]。2014年，中国90%的主要城市都面临着空气质量问题[2]。此外，根据2016年环境保护索引，中国的空气质量在全球128个国家中仅仅排109位[3]。中国严重的环境问题不仅损害了居民的身体健康，还对周边国家造成了一定程度的不良影响[4]。Chen等的研究表明，淮河北岸由于冬季的大量燃煤供暖使得其居民的人均寿命比南岸居民的人均寿命低5.5年[5]。陈仁杰等对我国113个主要城市的大气污染所引起的健康估计发现，2006年大气PM10污染可引起上述城市居民29.97万例过早死亡[6]。

我国目前的空气污染水平相当于西方发达国家五六十年代的水平，大气污染物以烟尘和SO2为主，其中工业SO2排放约占70%。2000年我国SO2排放量为2 184.4万吨，位居全球首位。尽管我国政府采取了一系列保护环境的措施，如建立全国空气质量监测网，关停高污染高能耗企业等，但这些措施所取得的成效一般[7]，因此SO2的减排仍是目前我国面临的主要难题之一。

1 相关文献综述

近年来，对中国SO2排放量变化的驱动因素分解引起来国内学者的广泛关注。[8]高彩玲等利用对数平均迪氏指数分解分析法（logarithmic mean divisia index,LMDI）模型将中国SO2排放变化量分解为规模效应、区域经济结构等六个效应，研究结果表明，规模效应是造成SO2排放量增加的最主要因素，而能源结构效应和产污系数对促进SO2减排效果显著[9]。刘满芝等通过研究发现，经济规模和煤炭污染强度对SO2排放呈正向效应，而末端治理措施对SO2和烟尘的排放量变化的负向效应最大[10]。Fujii等运用LMDI研究了中国各省份的工业SO2排放量变化的驱动因素，并提出了五因素模型[11]。HE JIE研究表明，经济规模是导致我国1991-2001年工业行业SO2增长的主要因素[12]。杨冕等通过对中国制造业SO2排放驱动因素分析得到，规模效应是导致排放量增加的最主要因素，而技术进步是促进减排的重要因素[13]。李荔则认为，能源强度对我国SO2排放强度的下降影响最为显著[14]。程钰等通过对山东省工业经济的研究，发现规模总量是造成排放量增加的主要原因，贡献度达3 707.8%，技术效应则在一定程度上促进了大气污染物排放的减少[15]。

关于经济发展和能源消耗之间的关系，目前研究大多采用计量经济学的技术分析两者的因果联系，但基本没有得出一致的结论。针对SO2影响因素的分解，主要是通过对某些地区或行业的纵向研究，而在末端治理影响因素分解上，主要的驱动因素有投资规模、分布结构和治理技术。SO2排放量变化的主要影响因素有哪些，各因素的贡献度如何？我国31个省市区的SO2治理是否存在差异等问题都有待研究。

本文主要通过LMDI模型，对我国2005-2015年30个省份的SO2排放变化的影响因素分解为规模效应、能源强度效用、能源结构效应、产污系数效应四个因素，将目前大部分研究所分解的三因素扩大为四因素，同时计算各个因素对变化量的贡献率。为制定SO2不同省域差异化减排目标和区域减排协调政策提供参考建议。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究方法

在能源、环境等领域研究中，由于LMDI满足因素可逆，在分解过程中不产生残差，能够进行完全分解，克服了其他方法分解后存在残差的缺点，同时Ang还针对数据中出现的零值和负值进行讨论：一般情况下数据中不会出现负值，而对于零值，可由一个10-20～10-10间的一个极小正值替代，不影响分解结果。这些优点使得LMDI被广泛应用于能源、环境等领域的研究。因此本文选用LMDI方法对我国SO2排放量变化进行因素分解。

本文中的LMDI方法从严格意义上来说是LMDI-I方法。Ang和Liu在其2001年发表的文章《A new energy decomposition method:perfect in decomposition and consistent in aggregation》中严格区分了LMDI-I和LMDI-II两种方法，并证明了LMDI-I的乘法形式和加法形式都满足加总一致性，而LMDI-II不具备加总一致性，认为I方法更具有优势性。事实上，目前国内外学者采用的LMDI方法多为LMDI-I法。

2.2 SO2排放量的LMDI分解模型

根据Kaya恒等式进行SO2排放量分析：

其中：i表示省份，t表示年份；S表示SO2排放总量，Sit为第i省第t年SO2排放量。由于我国SO2排放主要由煤炭和燃料油消耗造成用Qit表示i省t年煤炭和燃料油两种能源使用量之和；Eit为总能源消耗量。本文采用了八种能源：原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气。Yit为i省t年的GDP总量。模型的其他指标解释如下：

依据LMDI-I，i省从基期到t期的SO2排放量的驱动因素可分解为：

对方程（2）两边同时取对数，将其转化为：

其中

角标tot表示SO2排放的增量，而角标e,str,int和sca分别表示产污系数、能源结构、能源强度和经济规模的变化对SO2排放量变化的影响，分别对应着末端治理效应、产污系数效应、能源结构效应、能源强度效应和经济规模效应。因此，SO2排放量的变化可以分解为以上5个部分引起的变化。公式（4）两端同除以Si0得到5个因素对SO2排放量变化率的贡献度。

2.3 SO2去除量的LMDI模型构建

根据刘满芝等对大气污染物去除量的LMDI分解模型的构建，本文将模型构建为：

其中：R为SO2去除量，用以衡量末端治理水平，I为投资，本文选用能源工业的投资额作为此项指标的衡量，G为经济发展规模。RI为投资效率，IG为投资力度。

2.4 数据来源及处理

本文通过对比“十一五”期间和“十二五”期间SO2排放量的变化情况及其各影响因素的贡献度，并通过构建四象限法评价地区差异，并在分解了SO2排放量变化的基础上对各地SO2去除量进行深度分解，为制定差异性的政策提供一定的理论依据。本文所有的统计数据均来自《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和《能源统计年鉴》。其中，全国30个省市区的GDP数据来自《中国统计年鉴》（2006-2016），由于西藏地区数据的缺失，本文不对西藏进行分析，并且为了剔除价格因素的影响，各省各年的GDP均以2010年可比价计算。各地区能源使用总量和原煤，燃料油使用量均来自《能源统计年鉴》（2006-2016），本文只收录了《中国能源统计年鉴》地区能源平衡表中的8种能源：原煤、焦炭、原油、汽油、燃料油、柴油、煤油和天然气。为了方便比较和研究，本文参考《中国能源统计年鉴》中有关的各种能源折算标准煤系数将各种能源实物消费量折算成标准煤消费量（标准煤折算系数如表1所示）。

各地SO2排放量和去除量均来自《中国环境统计年鉴》，其中，SO2产生量为排放量加去除量的总和计算得到。用以衡量SO2去除量的投资额则选用各地的能源工业投资额度，并以2010为基期剔除价格因素的影响。同时对于基础数据中出现的零值用10-15代替。

3 全国及其各省市SO2排放量变化情况

本文首先分析了“十一五”和“十二五”期间全国SO2排放量的变化情况，从图1可以看出，近十年，全国SO2排放量总体上呈逐年下降趋势，最高年份为2006年，排放量达到2 586.6万吨，而最低年份为2015年，其排放量为1 858.59万吨。从变化率上来看，除2005和2011年为，其余年份变化率均为负数，“十一五”期间，全国SO2排放量减少364.7万吨，减少率为14.3%，“十二五”期间，我国SO2排放量减少了325.81万吨，减少率为14.91%，表明我国在SO2减排方面取得了一定成绩且“十二五”比“十一五”减排效果要更好。

表1 八种能源的折标准煤系数

图1 全国S02排放量及其变化率

由图2可以看出，在“十一五”期间，除新疆、青海和海南外，其余27个省份SO2排放量均有所下降，其中，下降总量排名前四的分别是：山东（46.4万吨），江苏（32.3万吨），河南（28.5万吨），山西（26.7万吨）。而新疆的SO2排放量则增加得最多，达6.9万吨，海南和青海则分别增加了0.7万吨和1.9万吨，从增长率角度来看，全国只有2个省出现正增长，海南（31.82%），新疆（13.29%），其余28个省份均出现负增长，其中北京市的负增长幅度最大，高达41.05%，这表明北京、山东等省份较早开始治理SO2排放，这可能和2008年北京奥运会的开展有着密切的关联。在“十二五”期间，全国有7个省份的排放量增加，从高到低依次为新疆（19.03万吨）、云南（8.27万吨）、宁夏（4.76万吨）、甘肃（1.96万吨）、青海（0.78万吨）、吉林（0.59万吨）、海南（0.33万吨），相比较“十一五”时期，全国SO2排放量增加的省份增加了4个，且其中6个省份地处我国西北部，尤其是新疆，其SO2排放量从2005年到2015年共增加了25.93万吨，增长率高达49.96%。究其原因，可能和西北地区近年来大力发展经济，而忽视了环境的保护和其煤炭在总能源使用量的占比过大有关，2005年，其煤炭和燃料油使用量（折算成标准煤）占总能源使用量41.7%，2015年这个比例高达62.1%。从变化率角度看，全国有7个省份出现正增长，23个省份出现负增长，其中减少率最高的两个省份为广西（53.41%）和上海（52.29%）。总体来看，“十二五”时期全国SO2排放量低于“十一五”时期，这说明国家越来越重视环境的保护，但同时有不少省份忽视了对排放量的控制，出现了排放量的增长。

4 排放量分解结果

无论从 2010年 VS2005年，还是 2015年VS2010年来看，经济规模都是促进各省市SO2增排的决定因素。这与国内众多学者的研究结果相一致。2005-2010年经济规模贡献比率高的省份有海南（41.8）、青海（38.34）、新疆（37.99）、黑龙江（35.03），低值有上海（29.96）。2010-2015年贡献率高的省份有新疆（43.68）、云南（40.89）、宁夏（40.68）、海南（39.96），上海以 29.96和26.74分别为两阶段最低值。经济的高速发展是促使排放量增加的主要因素，因此未来一段时间内应积极降低经济发展过程中所产生的大气污染物，由粗放型经济转向集约型经济。

图2 中国各省份SO2排放变化量和变化率

表2 中国30个省份的SO2排放量变化率的四因素贡献度

能源强度效应驱使我国2010-2015年SO2排放量减少，如云南（56.97）、黑龙江（30.96）、上海（29.64），但该期间也有几个省份的能源强度效应使得排放量增加，如宁夏、新疆，这可能与经济发展落后和能源的大量使用有关。而“十一五”期间，能源强度普遍对30个省份的SO2排放起到推动作用，但“十二五”期间则由正向作用转向负向作用，如安徽（10.9，-13.03），福建（19.94，-14.74），这说明可以通过一定的技术手段提高能源效率，从而对SO2的增排起到抑制作用。

能源结构效应对SO2减排相对于其他效应来说较小，且两阶段均有正负值的波动。2005-2010年陕西（-113.66）、北京（-27.53）、海南（-51.74），2010-2015年北京（-65.04）、广西（-20.38），反应了这些省份的能源结构逐渐优化，降低了煤炭、燃料油等化石能源的比重，增加天然气等清洁能源的比重。以北京为例，其在2015年煤炭和燃料油的使用量为839.30万吨，占总能源使用比例为14%，而这一比例在2005年为45%。同时也有一些省份的能源结构效应为正向作用，如山西、新疆、黑龙江，而这些省份均是以煤炭为主要能源消耗的省，这种不合理的能源使用结构成为SO2排放的重要源。

无论“十一五”，还是“十二五”期间，产污系数效应都是各省SO2减排的最主要贡献因素（除北京、甘肃和云南外）。如广西（-61.79，-51.36）、内蒙（-68.61，-39.98），而北京市在 2010-2015年间产污系数对排放量的正向作用可能为我国开始重视烟气脱硫工程，使得低硫能源的选用不在作为SO2减排的首要目标，从而产污系数效用成为排放量增长的因素。

5 末端治理分解结果

运用公式（7），将SO2去除量变化分解为经济规模效应，投资效率和投资力度效应三个方面。30个省份的2005-2010年SO2去除量变化的分解结果如图3所示。从个因素的贡献率角度来看，经济规模效应均为正值，均值为36.36%，贡献度最大的为海南（41.08%），贡献度最小的为北京（28.2%），表明经济规模能在一定程度上促进SO2排放量的去除。投资力度效应有正有负，但普遍为正值，除北京（-17.66%）、江苏（-44.99%）、浙江（-41.16%）和海南（-76.55%）外，均值为33.82%，表明在环境方面的投入占GDP比重越高，则可以有效增加SO2去除量。投资效率有正有负，均值为49.9%，贡献率最大的为海南，最低的为辽宁（-67.49%）。从总体来看，各省份之间的经济规模效应差别较小，投资力度和效率差距较大。从全国SO2去除量来看，2005年为1 090.5万吨，2010年为3 303.8万吨，增长率为203.1%，说明我国正越来越重视环境的保护，对SO2的去除成效显著。