基于投影寻踪模型的环境污染时空演变及影响因素

(山东师范大学地理与环境学院， 山东济南250014)

改革开放40年以来，我国经济实现巨大飞跃，2016年国内生产总值(GDP)达到74.01万亿元，已经成为世界第二大经济体，但是，经济快速增长的背后是污染物大量排放，资源过度消耗，生态环境恶化。

同时，由于我国面积广阔，不同省份地理差异较大，各地区资源禀赋、 经济发展水平、产业结构基础等存在区域异质性，造成环境污染也存在着一定的区域差异。环境污染问题不仅制约着我国经济健康、有序的发展，同时已经成为威胁居民健康和社会稳定的重要因素之一。目前我国的二氧化碳排放量已居世界第一，人均二氧化碳排放量远超过世界平均水平，能否遏制环境污染恶化的趋势，控制污染物排放量增加，关乎我国在国际社会中的形象[1]，因此，如何优化资源要素配置，改善生态环境质量，破解生态环境约束，更好地满足广大人民日益增长的物质文化需要和生态环境需要，是新时期建设美丽中国，实现“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念迫切需要解决的问题之一。

自环境库兹涅茨曲线(EKC)[2]提出来之后，因经济发展而带来的环境污染问题引起学者的极大关注[3]，当前研究主要有以下几个方面：

1)环境污染评价指标选取研究，有单一指标和综合指标2种方法。单一指标法通常以某一具体污染物来衡量地区的污染水平，例如，周明生等[4]和杨文芳等[5]用二氧化硫排放总量衡量环境污染程度；陆铭等[6]以工业化学需氧量排放量表示环境污染排放强度；林思宇等[7]以化学需氧量排放总量表示企业排放污染程度。在综合指标法方面，学者们通常利用工业二氧化硫排放量、工业废水排放量和工业固体废弃物产生量等数据，通过计量经济学相关方法来构建环境污染综合指标；从制度变迁、财政分权、环境保护税、空间距离等方面着手，多视角、多维度来评价地区环境污染程度或减排强度[8-11]。

2)环境污染指标评价方法研究，主要有主成分分析法、纵横向拉开档次法、广义熵、灰色关联度、数据包络分析(DEA)模型等。例如，彭文斌等[12]利用主成分分析法研究了我国2011年环境污染排放空间格局并按环境污染程度划分为严重、一般、较轻3个等级； 田时中等[13]利用纵横向拉开档次法对西北六省(区)环境污染排放进行动态评价， 发现6个省(区)环境污染排放整体上均呈现W型波动上升； 陆宇嘉[14]利用广义熵指数对我国3种环境污染物排放的地区差异进行测度分解； 蒋姝睿等[15]运用灰色关联度研究我国各省(区、 市)各行业的综合环境污染影响程度， 发现不同行业对当地环境污染的贡献存在区域差异性； Xiong[16]通过建立熵DEA模型， 从输入和输出的角度评估环境污染控制的有效性。

3)环境污染影响因素研究，主要有产业集聚、能源结构、外商直接投资(FDI)、环境规制等。例如，制造业集聚增加了污染物排放，而生产性服务业集聚能够有效地降低环境污染物排放[17-18]；能源消费量显著地增加本地环境污染物排放，研究[19-20]表明，煤炭消费占比每上升1%，环境污染综合评价指数上升0.013 3%；计志英等[21]利用三阶段最小二乘法研究表明，外商直接投资与污染物排放的EKC呈“倒U”型，污染物排放会随着FDI的流入以递减的速率增加；环境保护规制的实施能够有效减少污染物排放；但是，由于环境保护规制执行力度不足，污染物减排效果往往不尽如人意[22]；此外，市场竞争、人口密度、城市化、工业规模等因素也会对污染物排放产生重要影响[23-27]。

从已有研究看，学者们对环境污染的评价指标、评价方法、影响因素等方面进行了大量研究，但仍存在一些不足，例如：环境污染评价多采用单一污染物衡量，难以客观、全面地评价区域污染状况；环境污染的测度方法未形成统一的标准；对环境污染的时空演变和空间分异特征研究较少。为此，本文中以我国30个省(区、市)为研究对象，运用投影寻踪模型、空间自相关、面板数据模型等方法测度我国环境污染排放的时空格局演变、空间差异和空间关联特征，构建计量模型分析影响污染物排放的因素，以期能够在经济新常态下，为推动产业绿色转型升级，提高经济发展质量和效益，实现节约资源和保护环境的双赢提供借鉴和参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 环境污染排放指标选取

以某个具体的污染物指标来评价不同地区的环境污染状况是片面的，任何单个指标都不能全面、客观地表征该地区的环境污染情况，必须综合考虑各类环境污染物指标，因此，选取工业废气排放量、工业二氧化硫排放量、工业化学需氧量、工业废水排放量、工业烟尘排放量、工业固体废弃物排放量6个环境污染排放指标，构建环境污染排放评价指标体系。

1.2 投影寻踪模型

投影寻踪模型的原理是将高维数据投影到低维空间，实现降维，通过极大化某项指标计算最佳投影方向，然后计算出在该投影方向上的最佳值，对处理非线性、非正态的高维数据具有较好的稳定性、较强的抗干扰能力的优点[28-29]，其计算基本步骤如下。

步骤1对环境污染排放评价指标体系所含样本指标进行归一化处理。设各指标值的样本集为{x*(i,j)|i=1,2,…,n;j=1,2,…,p}，其中x*(i,j)为第i个样本第j个指标值，n、p分别为样本容量、指标个数。

正项指标为

(1)

负向指标为

(2)

式中：xmax(j)、xmin(j)分别为第j个指标值的最大值、最小值；x(i,j)为指标特征归一化的序列。

步骤2构造环境污染排放投影指标函数。投影寻踪模型的核心思想是把p维数据{x(i,j)|i=1, 2, …,n;j=1, 2, …,p}综合成以a={a(1),a(2), …,a(p)}为投影方向的一维投影值

(3)

在优化投影指标时，要求Z(i)的分布特征应满足投影点局部尽可能密集，而在整体上尽可能散开。据此可构造环境污染投影函数

(4)

(5)

式中：Sz为投影值Z(i)的标准差；Dz为投影值Z(i)的局部密度；E(z)为序列{z(i)|i=1, 2, …,n}的平均值，z(i)为由投影值Z(i)组成的样本集；R为局部密度的窗口半径；r(i,j)为样本之间的距离,r(i,j)=|z(i)-z(j)|；u[R-r(i,j)]为单位阶跃函数，当R≥r(i,j)时，函数值为1，R

步骤3优化环境污染排放投影指标函数。当各指标的样本集给定时，投影指标函数Q(a)只随着投影方向a的变化而变化。在使投影指标函数取得最大值的情况下获得的投影方向就是最佳投影方向，在该方向上进行投影得到的低维数据对原始数据的特征结构能够进行最佳解释，可以通过求解投影指标函数最大问题来估计最佳投影方向。

最大化目标函数

maxQ(a)=SzDz，

(6)

约束条件为

(7)

步骤4将通过式(6)、(7)得到的最佳投影方向a*代入式(3)，可求得每个省(区、市)的综合评价值Z*(i)，

(8)

1.3 全局莫兰指数

为了分析我国环境污染的空间联系，研究采用全局莫兰指数，其计算公式为

(9)

1.4 局部指数

(10)

(11)

1.5 数据来源

以我国30个省(区、市)为对象(考虑数据的完整性，研究不包含西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)，选取工业废气排放量、工业二氧化硫排放量、工业化学需氧量、工业废水排放量、工业烟尘排放量、工业固体废弃物排放量等指标，数据来源于2001—2016年《中国环境统计年鉴》，相关社会经济数据来源于2001—2016年《中国统计年鉴》及各省(区、市)统计年鉴等。

2 结果分析

2.1 环境污染排放的时序演变特征

通过投影寻踪模型计算得出2000—2015年我国30个省(区、市)的环境污染综合指数，绘制出全国环境污染综合指数变化趋势图(见图1)。2000—2015年，全国环境污染综合指数总体上呈现增加态势，从2000年的0.482增加到2015年的0.586， 增加21.622%。根据我国环境污染变化趋势，大致可以将其分为3个阶段：第1个阶段是2000—2006年。该阶段我国环境污染增速相对较快，污染对环境造成的破坏逐渐加重，环境污染综合指数由2000年的0.482增加到2006年的0.597， 年均增长率为3.617%。自21世纪初我国加入世界贸易组织(WTO)以来，工业获得飞速发展，其年均增长率超过同期GDP增长率，工业规模不断扩大，但工业行业内部严重畸形，以化工、钢铁、有色金属、水泥、造纸等高耗能、高污染、高排放产业为主，工业过度重型化，加上传统的粗放式的发展模式，忽视环境保护，片面追求经济的高速增长，造成各类工业污染物排放量巨大，环境污染日益严重。第2个阶段是2006—2011年。这个阶段环境污染综合指数呈现较大的波动状态，先减小、后增大，说明环境状况先好转、后恶化。一方面，国家日益重视由环境污染造成的环境问题，制定并实施严格的环境保护和“节能减排”政策，例如2007年修订的《节约能源法》，以加强环境污染治理，生态环境得到一定改善；另一方面，为了应对2008年国际金融危机对经济增长造成的下行影响，国家加大了对铁路、公路等基础设施的投资，拉动了水泥、钢材等高耗能产业的发展，致使环境污染出现一定程度反弹，环境质量状况出现恶化。第3个阶段是2011—2015年。环境污染综合指数整体呈下降趋势，由2011年的0.650下降到2015年的0.586。 该阶段我国逐渐步入工业化中后期， 工业经济增速逐渐放缓， 环境污染物排放增速趋于降低； 随着政府与公众环境意识的不断增强和环境价值观念的转变，改善环境质量和人居环境逐渐得到国家高度重视，生态文明建设被纳入到“五位一体”的总体布局当中；由于产业结构不断优化升级，工业内部结构趋于合理，高耗能、高污染产业所占工业产值比例逐渐下降，高新技术产业和清洁产业所占工业产值比例逐渐上升，使得该阶段节能减排效果显著，环境质量状况逐渐好转。

图1 2000—2015年我国环境污染指数

2.2 我国环境污染排放的空间分异特征

为了更好地反映我国环境污染排放的空间格局特征，采用ArcGIS10.3软件中的自然断点法将全国30个省(区、市)的环境污染综合指数划分为低污染、较低污染、中度污染、较高污染、高污染共5个等级(见图2)，并选取2000、2005、2010、2015年这4个时间节点对环境污染排放空间演变格局进行分析。总体来看，2000—2015年我国环境污染程度存在明显的空间差异现象，呈现“西-中-东”3级阶梯逐级加重的空间分布格局。2000年，全国省域环境污染程度相对较轻，低污染和高污染省域在空间分布上较分散，其中海南、 青海、 北京、 新疆、 天津、 宁夏等省(区、市)为低污染区域，河南、 广西、 江苏、 河北、 四川、 山东等省(区)为高污染区域，甘肃、 福建、 上海、 江西、 吉林、 云南等省(市)为较低污染区域，黑龙江、 内蒙古、 安徽、 贵州、 陕西、 重庆等省(区、市)为中等污染区域，其他省(区、市)为较高污染区域。2005年，全国省域环境污染程度整体加重，低污染省(区、市)数量减少，有海南、北京、青海3个省(市)，只占10%，较低污染省份由2000年的6个增加到8个，中等污染省份数量有7个，较高污染和高污染省份数量未发生变化。2010年，天津和上海由较低污染区域变为低污染区域，较低污染省份数量没有发生变化，湖南由较高污染省份转变为中等污染省份，较高污染省份数量为7个，高污染省份数量减少到4个， 广东、 广西由高污染区域转变为较高污染区域。 随着生态文明建设和国家环境管制不断加强，相对于2010年， 2015年环境污染程度得到一定程度缓解，以较低污染和中等污染为主，所占比例达到66.667%，低污染省份只有海南，较高污染和高污染省份所占比例由2010年36.667%下降到30.000%。 从环境污染空间格局演变来看，全国环境污染整体趋于加重，低污染和较低污染区域省份数量减少并集中于东北和西北地区，中度污染区域主要集中于长江以南地区，较高污染和高污染区域由分散态势逐渐向京津冀城市群周围集中。

图中的全国地图从国家标准地图网站下载，地图审批编号为GS(2016)2889号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/jsp/searchMap.jsp?superclassName=%25E4%25B8%25AD%25E5%259B%25BD%25E5%2585%25A8%25E5%259B%25BE)，经过ArcGIS 10.3软件数字化处理后得到。图2 2000—2015年我国环境污染空间分布

通过测算2000—2015年全国环境污染强度全局莫兰指数，研究2000—2015年我国环境污染强度的空间集聚情况和演变特征，结果见表1。从全国环境污染强度2000—2015年莫兰指数的变动趋势来看，莫兰指数从2000年的0.121增加到2015年的0.198，表明我国环境污染在空间分布上具有明显的正相关性，环境污染强度的空间集聚态势不断强化。

表1 我国环境污染全局自相关情况

图中的全国地图从国家标准地图网站下载，地图审批编号为GS(2016)2889号(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/jsp/searchMap.jsp?superclassName=%25E4%25B8%25AD%25E5%259B%25BD%25E5%2585%25A8%25E5%259B%25BE)，经过ArcGIS10.3软件数字化处理后得到。图3 2000—2015年我国环境污染排放冷、热点分布

3 我国环境污染影响因素分析

3.1 指标选取

利用中国2000—2015年全国30个省(区、市)面板数据为基础，构建我国环境污染影响因素模型，探讨我国环境污染强度变化的影响因素和驱动机理，以环境污染综合指数为被解释变量，产业结构、城镇化率、环境治理、经济发展、外商直接投资、技术创新等作为解释变量，具体指标选取见表2。

表2 解释变量指标

3.2 模型构建

根据选取变量，本研究构建如下模型探讨我国环境污染排放的影响因素，

lnPolit=αit+β1lnIndit+β2lnUrbit+β3lnGovit+β4lnGdpit+

β5lnFdiit+β6lnTecit+β7(lnGdp it)2+εit，

(12)

式中：Pol为环境污染变量；Ind为产业结构变量;Urb为城镇化率变量;Gov为环境治理变量;Gdp为经济发展变量;Fdi为外商直接投资变量;Tec为技术创新变量；α为截距项；β1—β7为各变量的回归系数；εit为随机扰动项；i、t分别为区域、时间。同时考虑到面板数据可能存在异方差性，研究将所有变量取自然对数以消除异方差现象。

3.3 结果分析

运用Stata14.0软件对模型进行估计，经豪斯曼检验，所有模型均选用固定效应，结果见表3。

从产业结构来看，全国及三大区域系数检验显著，全国、中部和西部系数为正，东部系数为负，说明东部地区的产业结构减轻了环境污染，而中西部地区的产业结构对环境污染排放起到促进作用。造成这种差异的原因在于，进入21世纪以来，中、西部的产业结构主要以煤炭、冶金、建材、有色金属、石油化工等高耗能和高污染产业为主， 这些行业发展方式粗放，产能利用率和附加值明显偏低，消耗大量的原材料和能源资源，造成污染物集中大量排放，环境污染严重；而东部地区拥有雄厚的资金、人才等优势完成产业的转型升级，环境污染处理技术和清洁生产技术发达，自然资源利用效率和污染治理能力显著提高，有效地推动了节能减排和工业绿色转型。

表3 我国及三大区域面板模型结果估计

从城镇化水平来看，全国及三大区域系数检验不显著，说明当前我国城镇化水平未能有效降低环境污染排放。城镇化水平的提高，一方面能够使人才、技术等生产要素向城镇集中，逐渐实现资源的循环利用以及企业内部的清洁生产；另一方面能够优化产业结构，提高服务业比例，降低重化工业比例，提升污染治理和节能减排能力。当前，在我国快速的城镇化进程中存在着城镇基础设施建设落后、资源消耗和环境污染严重、城市污染物的处理能力与环境污染的治理需求之间差距较大等问题，这是造成我国城镇化水平未能有效降低环境污染排放的主要原因。

从环境治理来看，全国、东部、中部及西部地区回归系数显著为正，说明当前环境治理水平不能降低环境污染排放强度。我国传统的以GDP为标准的政绩考核标准，使得各级政府在实施环境治理或制定环境规制的相关政策过程中存在着“逐底竞争”现象，造成环境规制强度不力、污染执法不严、相关部门互相推诿等问题，未能提高当地的环境治理效率，改善环境质量，因此需要逐渐提升环境规制强度，提高污染治理投资力度，同时促使企业更新污染治理设备和工艺，提升污染治理水平，使环境成本内部化，降低环境污染的负外部性。

从经济发展水平来看，全国及东部、中部地区人均GDP与环境污染存在“倒U”型EKC曲线关系，即随着经济水平的发展，环境污染水平会先增高后降低，而西部地区未达到拐点值，环境污染仍然随着经济增长逐渐加重。在经济发展水平较低的阶段，经济的增长离不开工业发展的带动，而工业的增长必然会导致资源、能源的大量开发和利用，这会带来一定程度的环境污染。当达到拐点值后，经济发展水平增长会推动技术的更新和进步，从而为环境污染的治理提供技术与资金保障，提高污染治理能力，降低环境污染水平。

从外商直接投资来看，全国及东部、中部和西部地区系数检验显著，并且与环境污染排放强度呈负相关，即外商投资的增加能够降低我国环境污染排放强度。FDI企业与国内企业相比，有一定的制造技术和污染治理技术方面的优势，先进的制造技术会减少生产过程中产生的污染物，先进的污染治理技术也有利于环境的保护和改善。FDI企业受相关法律规定的制约，不断发展技术，产生技术和环境溢出双重效应，改善我国的环境质量。

从科技创新来看，全国及东部、中部和西部地区系数检验显著，说明科技创新能够有效地降低污染排放强度。科技创新一方面能够推动技术进步，提高要素生产能力，转变企业生产方式，优化工业内部结构，增强企业生产活力，提升产品附加值，降低企业进步市场的环境成本，改变企业传统的高投入、高能耗、高污染和低产出的“三高一低”的发展方式；另一方面，技术创新能够督促企业采用相关污染控制、清洁生产、末端处理的技术、工艺和设备，增强企业环境污染物排放治理能力和废弃物的循环利用水平，改善区域生态环境质量。

4 结论与讨论

4.1 结论

通过构建工业污染排放指标体系，利用投影寻踪模型、空间探索性分析等方法刻画了2000—2015年我国30个省(区、市)的环境污染排放时空演变和空间分异特征，运用面板数据模型，探讨了影响我国环境污染排放格局时空演变的相关因素， 分析发现： 1)从时间演变特征看， 2000—2015年， 我国环境污染综合指数总体上呈现增加态势， 从0.482上升到0.586； 2)从空间分布特征看， 全国环境污染空间差异现象明显， 呈现“东-中-西”3级阶梯逐级递减的空间分布格局；从空间关联特征看，环境污染综合指数在空间分布上呈现空间集聚现象，环境污染综合指数的热点区和冷点区的数量发生显著变化； 3)影响我国环境污染的相关因素存在着较大的区域异质性，科技创新能力的提升、外商直接投资的增加、经济发展水平的提高等有利于降低环境污染程度，环境治理水平和城镇化水平未能有效降低环境污染程度。

4.2 讨论

虽然我国“三高一低”和“先污染、后治理”传统的粗放式经济发展模式带动了经济增长，但同时也带来诸多问题，如资源过度消耗，能源利用效率低下，环境污染日益加重，低端产能供给过剩，高端产能供给严重不足等，因此，在处于经济增长换挡期、经济结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期“三期叠加”的经济新常态下，必须改变以人力资本和物质要素投入驱动的工业发展方式，转而向以知识、技能等为主的创新驱动型发展方式转变。同时也应注意到我国不断进行跨区域的产业结构优化和生产要素交换，东部地区将污染密集型产业逐渐向中、西部转移，在承接产业过程的同时中、西部地区也接纳了由产业转移带来的环境污染，逐渐成为“污染避难所”，造成中、西部地区污染物排放量增加，生态环境形成较大压力。