基于灰色投影关联模型的工业结构、环境管制与大气污染关系研究——以福州市为例

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[福州大学 福州 350116]

一、文献综述

回顾我国相关研究，在工业结构与环境污染关系方面，研究者多采用回归分析、灰色关联分析、LMDI分解法、耦合协调模型、计量经济学模型等方法对二者关系进行界定。郑爱榕等以晋江市为例，比较了晋江市主要污染行业五种调整方案的污染物排放量得出经济效益和环境效益较优的工业结构调整方案[1]。赵海霞等分析了工业结构调整对环境效应的影响机理，并通过江苏省的实例验证该影响机理和重污染行业结构变动对环境效应的效果[2]。刘希宋和李果通过多维标度法对哈尔滨市的工业结构和环境影响的内在联系进行分析[3]。黄菁利用对数平均Divisia指数方法对我国四种主要工业污染物进行分析发现，规模效应是环境污染增加的主要原因，技术效应是减少污染的重要力量，结构效应在一定程度上增加了我国的环境污染[4]。符鹏等用灰色关联法分析了广州市不同工业企业规模和类型与工业三废排放量之间的关联度[5]。嘉蓉梅指出，工业结构对四川省产业结构的生态化起了负面作用，但负面效应在逐步缩小，政府应该按照循环经济的要求优化工业结构[6]。马丽等运用耦合协调度模型分析了中国350个地级单元的经济发展与环境污染的关系，根据耦合协调计算结果将全国划分为经济环境和谐区、磨合区、拮抗区和低耦合区，并对这四种类型区的工业结构进行解析[7]。任志安、徐业明采用空间面板数据模型对淮海流域38个地级市的大气污染和工业能源效应进行时空分析，结果表明大气污染与工业能源消费之间存在显著的空间集聚效应[8]。王岩松等从行业污染程度的视角分析了农村工业结构的时空分异特征，并定量评价了农业工业结构演进的环境污染效应[9]。程钰等运用LMDI分解法研究了山东省工业经济增长的环境规模效应、结构效应和技术效应，以及污染密集型产业结构变动带来的大气污染效应[10]。王菲等对中国经济增长与环境变化进行脱钩分析，对工业结构与环境变化之间的关系进行定量分析，并构建了地区环境污染强度影响因素的回归模型[11]。王勇等用面板VRA模型分析了中国工业绿色转型的减排效应[12]。虽然已有学者对工业结构与环境污染的关系进行研究，且大部分学者认为二者存在一定的关联性，但鲜有研究采用灰色投影关联度模型对二者的关联性进行分析。

在环境管制与污染排放方面的研究也较为丰富，但环境管制的污染减排效果仍存在较大争议[13]。有的学者认为环境管制的减排效果显著，如Wang认为中国的污染收费政策对排污型企业起到了显著的抑制作用，这比命令-控制手段更为有效[14]。Condliffe和Ashton[15]，List和McHone[16]，Dasgupta等[17]研究了环境规制对污染型企业布局与治理的影响。赵新华等运用联立方程模型证明环境管制抑制了FDI和污染排放，对环境质量产生了积极作用[18]。刘国安等以中国工业废水排放治理为例进行实证分析，结果表明环境政策和环境技术创新对工业企业废水减排具有显著的正向作用[19]。张卫东和汪海则认为，环境政策的实施并没有明显改善经济增长加剧环境污染以及环境污染抑制经济增长的总体关系，这主要是由于环境政策没有得到充分执行，以及环境政策实施的方式主要是以事后治理为主[20]。郭红燕和韩立岩认为，宽松的环境管制是吸引外商直接投资一个重要因素，并已经显现出一定“污染避难所”效应，但中国尚未成为“污染避难所”[21]。而侯伟丽等利用1996～2010年的省际面板数据验证了“污染避难所”效应的存在，且环境规制的强度越强，该效应则越强[22]。夏永久等对兰州市的实证研究表明，兰州市基于自身优势所实施的环境政策，一方面使经济保持快速增长，另一方面显著提升了环境质量，阻止了环境质量恶化的趋势[23]。张红凤等发现山东省的环境规制效率高于全国平均水平，其EKC曲线比全国更加扁平，而且曲线位置更低，相同GDP水平下，山东人均污染排放量要低于全国人均污染排放量[24]。何小钢和张耀辉基于“污染排放需求-供给”拓展模型，从环境规制的角度考察工业二氧化碳排放的影响因素，得出正式规制变量与二氧化碳的排放强度关系显著且负相关，非正规规制变量的回归结果不稳定[25]。贾瑞跃和赵定涛基于2003～2010年中国30个省区市的工业污染数据检验表明，命令控制型规制的作用不显著，市场激励型规制作用显著，非正式规制对工业污染控制具有积极作用[26]。然而，也有学者质疑环境管制的减排效果。张永安和邬龙梳理了1988～2014年我国大气污染治理相关政策，逐年计量分析政策发布的数量、政策类型、政策机构分布，发现政策数量逐年增多、政策类型以污染物标准居多、政策失灵在大气污染治理上也同样存在，未来应注重政府间协同治理[27]。高明等[28]运用STIRPAT模型，对中国2001～2013年的数据分析了环境管制与大气污染的关系，研究发现，环境规制总体上没有起到积极的减排作用，且环境规制的大气污染减排效果存在差异性，东部地区表现的最为敏感。张可等通过空间联立式发现了空气污染的溢出效应与政府间环境治理竞争相互影响的证据，溢出效应的存在使得跨行政区污染更加严重[29]。对于环境管制失效的原因以及如何发挥环境管制效果，李鹏通过构建经济增长、环境管制与污染排放的动态模型表明，政府环境管制越严越有利于稳态下的经济增长速度的提高和污染排放的减少[30]。包群等基于中国各省份地方人大通过的环保立法的视角，采用倍差法分析了地方环境立法监管的实际效果，研究表明，单纯的环保立法并无法显著地抑制污染排放，而环保执法力度对污染排放的抑制具有关键作用[31]。贺灿飞等利用空气污染指数数据验证了环境规制执行动力因素与执行效果的关系，结果表明环境规制的执行阻力和执行能力均对其执行效果产生显著影响，进而影响城市空气污染[32]。卢宁指出，由不同指标构成的多种环境管制强度的变化幅度并不一致，这与污染治理的模式有关[33]。张可等指出，政府在跨界污染治理中，尤其是环保投入方面往往偏好采取“搭便车”的策略。这种“搭便车”倾向是阻碍环境污染治理的重要原因[29]。Zhang等认为中国式分权下导致地方政府之间的环境规制策略竞争，其结果是大气污染物的提高，进而导致“绿色悖论”[34]。

已有的相关研究表明，基于中国国情，大部分研究认为工业结构与环境污染之间具有相关关系，工业结构的优化对环境质量的提高具有正向作用；而环境管制是否有助于缓解污染排放，相关研究结论并不一致。基于此，本文以福州市为例，采用灰色投影关联度模型分析工业结构、环境管制与大气污染之间的关联程度。灰色投影关联度模型是近些年提出的一种新的分析方法，当前的相关应用研究较少。相较于传统的灰色关联度模型，灰色投影关联模型考虑了时间序列的序列相关性与整体趋势，以及避免了序列数据无量纲化后的扭曲变形[35]。

二、研究方法与指标选取

（一）研究方法

灰色关联分析是灰色系统理论中一个活跃的分支，主要用来分析系统中母因素和子因素的密切程度，其基本思想是根据序列曲线几何形状判断不同序列之间的联系是否紧密。灰色关联分析的思路是通过线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的折线，进而根据折线的几何特征构造测度关联程度的模型[36]。灰色关联分析方法相对于回归分析、主成分分析等其它数理统计分析方法，对样本的数量和规律性都没有严格的要求[37]。近年来，灰色关联分析模型在理论方面得到不断发展的同时，发展的灰色关联分析模型也广泛应用于实际问题。在现有的灰色关联度量化定义中，在处理序列数据时，大多关联度将序列的时点作为对象，以点与点之间的距离或者凹凸程度来度量关联性。考虑到本文的研究内容，结合当前灰色关联分析的研究进展，本文采用灰色投影关联度模型对福州市工业结构、环境管制与大气污染的关系进行分析。除了具备灰色关联分析的优势外，灰色关联投影模型的主要优点在于：第一，当系统因素序列数据比较分散时，传统的灰色关联分析可能会存在偏差；第二，宏观的时间序列数据通常存在序列相关，当期数据会受到上一期数据的影响，投影法比较客观地反映了时间序列变化的整体趋势；第三，灰色投影关联度计算方法简明清晰，且序列中数据的意义、量纲均不影响关联度的大小，避免了传统灰色关联分析中无量纲化导致的不满足规范性问题；第四，灰色投影关联度模型能够处理序列因子为速度矢量和力矢量的数据序列[38]。

灰色投影关联度模型的基本原理为：若X0=｛x0(1)，x0(2)，x0(3)，···，x0(n)｝为参考序列，Xi=｛xi(1)，xi(2)，xi(3)，···，xi(n)｝为比较序列，将序列中相邻时点的数据相连，构成一个二维向量，向量α在向量β上的投影为向量α的模乘以2个向量的夹角余弦θ。因此，就序列的几何形状上的相似程度而言，X0与Xi在同一时间段内变化趋势接近，比较序列向量Xi在参考序列向量X0上的投影值与参考序列X0的模就越接近，反之差距则越大[39]。

灰色投影关联模型的计算步骤如下：

1. 选择参考序列和比较序列

参考序列为：

比较序列为：

2. 计算灰色投影关联系数

3. 计算灰色关联度

（二）指标选取与数据描述

本文以2001～2013年福州市的时间序列数据，基于指标选取的代表性、准确性、简洁性和可操作性，以废气排放总量反映大气污染程度。选取三组工业结构指标反映福州市工业结构状况，分别是轻、重工业产值；大、中、小型工业企业产值；内资、港澳台商投资和外资工业企业产值。同时，参考环境管制相关研究，从环境投入管制和环境产出管制，即单位工业产值的废气治理费用和单位工业产值的废气排放量，反映大气环境的管制强度。相关指标的描述性统计见表1。

表1 相关指标描述性统计

图1描述了福州市2001～2013年工业生产总值及占全市GDP比重，工业生产总值持续增长，由2001年的787.44亿元增长至2013年的6 785.33亿元，年均增长率达到63.5%，工业生产总值占全市GDP比重保持在35%至40%。从工业结构看，福州市轻重工业比例大致均衡，以重工业为主，轻工业比重呈现稳步增加趋势，2013年轻工业比重为45.9%（图2）。2001～2013年，福州市工业企业类型变动较大，小型企业产值比重波动下降，中型企业产值比重大幅度提升，而大型企业产值比重呈现先下降后上升的趋势，近几年，大中型工业企业大致呈现“三足鼎立”的态势，大型企业比重略高于中型和小型企业（图3）。从工业企业的投资来源看，内资企业比重占有主要优势，并且逐年上升，2013年，内资企业比重达到55.9%；港澳台商投资企业比例其次，但比重由2001年的43.4%逐年下降至2013年的23.3%；外资企业比重大致稳定，约占整体比重的1/4（图4）。

2001～2007年在大气污染排放和管制方面，福州市废气排放总量每年小幅上升，年均增长率为22.2%；2007年后，废气排放总量大幅上升，年均增长率达43.1%。而福州市治理废气费用在2001～2013年呈现较大波动，最低至时年仅377万元，最高值为2013年的40 315万元。总体上看，废气治理费用随着废气排放总量的快速上升而迅猛增加（图5）。

三、灰色投影关联分析

在工业结构与大气污染关系方面，本文从轻重工业比重、工业企业规模、工业企业投资来源三个方面来反映福州市工业结构情况，分别与废气排放总量进行灰色投影关联分析；在环境管制与大气污染关系方面，分别以福州市环境投入管制、环境产出管制与废气排放总量进行灰色投影关联分析。

（一）工业结构与大气污染灰色投影关联分析

选择福州市废气排放总量作为参考序列X0，轻、重工业产值数据序列作为比较序列X1、X2；大、中、小型工业企业产值数据序列作为比较序列X3、X4、X5；内资、港澳台投资、外资企业产值数据序列作为比较序列X6、X7、X8。按照灰色投影关联度模型步骤，分别计算比较序列与参考序列之间的灰色投影关联系数和灰色投影关联度。福州市工业结构与大气污染灰色关联系数与灰色关联度如表2所示。

表2 工业结构与大气污染灰色投影关联系数与关联度

计算结果表明，在轻重工业与大气污染方面，r（X0，X1）=0.021 6，r（X0，X2）=0.007 8，即r（X0，X1）＞r（X0，X2），说明福州市轻工业与大气污染的关联度要大于重工业；在工业企业规模与大气污染方面，r（X0，X3）=0.008 9，r（X0，X4）=0.046 2，r（X0，X5）=0.020 3，即r（X0，X4）＞r（X0，X3）＞r（X0，X5），说明中型企业与大气污染的关系最为紧密，其次为大型企业，小型企业与大气污染的关系最弱；从工业企业投资来源与大气污染关系看，r（X0，X6）=0.011 7，r（X0，X7）=0.007 1，r（X0，X8）=0.008 4，即r（X0，X6）＞r（X0，X8）＞r（X0，X7），说明福州市的内资企业与大气污染的关系最强，外资企业和港澳台商投资企业与大气污染的关系相近。

就原因而言，福州市轻工业的比重呈现逐年递增的趋势，轻工业包含了造纸、制革、塑料制品、食品工业等，以造纸工业为代表的轻工业具有很强的污染性。由于轻工业相较于重工业规模相对较小，存在企业设备陈旧，单位能耗高，生产技术薄弱，环保措施少等劣势，所以，轻工业比重的上升直接影响了福州市的废气排放量的增加。从工业企业规模看，中小型企业与大气污染的关联度远大于大型企业，一方面，中小企业单位大气污染治理成本高，生产工艺落后，浪费严重，而企业经营者的文化水平往往较低，环保意识不足[40]；另一方面，中小企业数量多，分布范围广，生产方式灵活，对其的环境管制难度大。因此，中小工业企业的生产活动成为大气污染物排放的重灾区，其直接关系到大气环境的质量水平。最后，从工业企业的投资来源看，福州市内资企业与大气污染的关联度最高。近年来，福州市的内资企业产值大幅上升，占所有工业企业产值的一半以上，相比外资和港澳台商投资企业，内资企业在环保理念、环保技术和环保管理上比较薄弱[41]，内资企业的壮大与大气污染具有密切关系。

（二）环境管制与大气污染灰色关联分析

福州市废气排放总量依然作为参考序列X0，环境投入管制和环境产出管制数据序列作为比较序列X9、X10，同理进行灰色投影关联度计算。表3描述了福州市环境管制与大气污染灰色投影关联系数与灰色投影关联度。结果表明，r（X0，X9）=0.009 5，r（X0，X10）=0.008 0，即r（X0，X9）＞r（X0，X10），说明福州市的环境投入管制与大气污染的关联度大于环境产出管制。另一方面，基于灰色投影关联度模型的可比性原则，环境管制和大气污染的关联度整体上低于工业结构与大气污染的关联度，说明环境管制对大气环境的影响较弱，环境管制无法有效形成抑制大气污染的阻力。这主要是由于我国的环境管制多以“事后治理”和“末端治理”的形式展开，相比工业污染排放，环境管制面临亦步亦趋的被动局面。

表3 环境管制与大气污染灰色投影关联系数与关联度

四、结论与建议

基于灰色投影关联模型，本文研究了福州市工业结构、环境管制与大气污染的关系。结果表明，轻工业、中小型工业企业、内资工业企业与大气污染之间具有密切关系，福州市应重点关注这三类企业的大气污染防治工作。另外，福州市环境投入管制与大气污染的关联度高于环境产出管制，但整体的环境管制强度不足，环境管制无法有效扼制废气排放的增加。为此，福州市的大气污染防治应重点从优化工业结构和加强环境管制入手，具体为：

第一，推进企业绿色生产，规范工业生产活动。加强绿色制造技术的创新和应用，推行工业企业的清洁生产，淘汰分散型工业燃煤锅炉，严格企业生产操作程序。同时，对装备水平低、环保设施落后的中小型工业企业进行全面排查，制定并执行综合整改方案，实施分类治理。加快落后产能淘汰步伐，调整合并传统高能耗产业，提高产业集中度，通过规模效应促使传统产业向更高技术含量、更高附加值、更低排放的方向演化。

第二，优化工业生产布局，提高企业准入标准。设置中小企业工业园区，加强中小企业的集聚效应，集中建设和实施污染治理设施和清洁燃料替代工程，降低企业污染治理单位成本；制定并严格执行更加有利于大气环境的生产技术指标体系和产品标准体系，整顿与淘汰不符合污染排放的企业，倒逼企业加快技术创新和产业升级。

第三，加大环保政策优惠，改变事后治理模式。发挥政策调节效用，加大资金和政策支持，设立大气污染企业防治专项资金，奖励企业防治大气污染成效。加大对落后企业的惩处，加强在源头上的大气污染物排放控制工作。同时，采用经济和行政方法鼓励全民参与到大气环境治理的过程当中，增强全社会共同治霾的凝聚力。

第四，完善环境管理体制，加强跨部门协同合作机制。加强环境执法，健全环保系统内部执法约束机制，同时强化环境执法的外部监督机制，在内部约束和外部监督的双重作用下，逐渐实现环境执法的程序化和规范化。不断提高环境执法人员的执法能力，加强环境部门的人力资源配置，提高环境执法水平。建立跨部门的环境管理协调机构和完善部门联防联控机制，促进环保工作中各部门的协同作用，形成治污合力。