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中国大气污染物排放量变动影响因素分析与精准减排

刘阳荷  
【摘要】:大气污染是中国面临的最严峻的环境问题之一。社会各界对大气污染关注程度日益提高,各级环保部门对全国空气质量进行实时发布,社会公众对企业的排污行为、政府的环境监管行为进行着全面有效的监督。政府部门也把防污治霾作为不容忽视的工作任务,产业结构调整、重污染行业去产能、新环境保护税法出台等,都成为"蓝天保卫战"的重要举措。大气污染作为一个全球性的环境问题,在已经完成工业化革命的发达国家出现时间较早,比如1952年的"伦敦烟雾事件"就被列入二十世纪十大环境公害事件之一。处于工业化进程中的国家也在尽力避免"先污染后治理",努力平衡经济发展与环境保护的关系。学术界对大气污染现象的研究内容不断丰富与深入,论证愈发严谨。自然科学领域对各类大气污染物的来源进行探索分析,社会科学领域力图研究各类社会经济因素对大气污染的影响,交叉学科的分析使得对大气污染的相关研究更加完善与精确。这为大气污染的进一步研究提供了详实的素材案例,也为防治大气污染环境政策的制定提供了很好的借鉴。但是,单从大气污染呈现出的严重性与危害性来认识这一环境问题是不够的。在分析美国大气污染的文献中,Levinson(2009)和Shapiro and Walker(2015)等的研究发现,美国制造业产出的持续增长并没有恶化其空气质量,相反大气污染物的排放量呈现出下降趋势。受到这一研究结果的启发,本篇论文对中国主要大气污染物排放量的相关统计内容进行了整合与计算,发现工业二氧化硫、工业烟尘、工业粉尘、可吸入颗粒物PM10和细颗粒物PM2.5等在全国层面、省份层面以及城市层面,均呈现出不同程度的波动下降趋势,这一现象也得到了其他文献的证实(Dean and Lovely 2010;Liu and Wang 2015;Zhang 2003)。因此,"大气污染物排放量呈现波动下降趋势"是本篇论文强调的重要事实,这一特点与"大气污染严重"这一现状相比非常容易被忽视。大气污染物排放量的下降就意味着空气质量的提高,尽管此结论与中国正在经受的严重大气污染并无冲突,却不如美国大气污染物排放量的下降趋势容易理解与接受:美国的情况符合环境库兹涅茨曲线假说,即在经济获得长足发展之后,环境质量会在跨过某个临界点后开始好转;虽然环境库兹涅茨曲线是否在中国存在并无定论,但中国是如何在经济高速发展的同时实现了大气环境的改善?同样是对影响中国大气污染的因素进行分析,本篇论文提出了一个新的论点来支持相关研究:中国大气污染严重并不能掩盖空气质量好转这一事实,立足于大气污染物排放量的实际变动情况,识别出促成中国大气污染减排的因素,既是对中国过去防污治霾工作的肯定,也可以为中国大气污染的进一步减排提供更有针对性的政策建议。从整体框架来讲,本篇论文对中国大气污染物排放量变动影响因素的分析共包括了九个章节内容,章与章之间的逻辑思路以及每章的具体内容如下:第一章是导论部分。在这一章对中国主要大气污染物排放量的实际数据进行了整合,基于此引出了本篇论文的研究背景,并对本篇论文的研究意义进行阐述,进而从研究思路和研究方法出发,对整个文章进行了概括性的介绍。除此之外还提出了本篇论文的潜在创新点与不足。第二章的文献综述对污染物排放量影响因素、作用机制和分析方法等进行梳理,这一章为本篇论文待研究问题提供了重要基础与借鉴。统筹考虑了数据的可获得性以及与已有研究的延续性,本篇论文选择了三种大气污染物进行分析:工业二氧化硫、工业烟尘和工业粉尘,而且限定以上工业废气均来自于制造业行业。从2001年到2010年,工业二氧化硫排放量上升了 34.48%,但是在2007年达到最高值,之后呈现出下降趋势;工业烟尘和工业粉尘则分别下降了 11.43%和43.10%,哪些因素直接影响了这三种大气污染物排放量的变动是本篇论文首先研究的问题。根据 Copeland and Taylor(1994),Grossman and Krueger(1995)和Levinson(2009)的研究结果,规模效应、结构效应、技术效应和国际贸易效应是直接影响到大气污染物排放量的四个因素。基于此,本篇论文在第三章结合了 Levinson(2009)的统计性分解方法和Miller and Blair(2009)的投入产出分析框架,对上述三种大气污染物在2001-2010年间的实际排放量进行统计性分解,测算规模效应、结构效应、技术效应和国际贸易效应这四个直接来源渠道对其排放量变动的影响程度。统计性分解结果显示,通过污染排放强度衡量的技术效应是这三种大气污染物排放量在这十年间呈现出波动下降趋势的主要原因,产量扩张代表的规模效应、不同行业占比代表的结构效应以及国际贸易可能带来的污染转移并没有明显的促进大气污染减排。统计性分解的结果为下文分析提供了方向和思路:既然技术效应在大气污染减排中发挥了主导作用,那又是由哪些社会经济因素推动了污染排放强度的下降?从第四章到第七章均为对中国大气污染物排放量呈现出的下降趋势以及污染排放强度变动原因的讨论与分析,其中第四章的一般均衡分析框架是第五章至第七章的理论基础,第五章和第六章实证分析的参数估计又是第七章反事实分析的基础。借鉴Shapiro and Walker(2015)的思路,第四章从消费者效用最大化、生产者利润最大化等经济学基本假设出发,把政府的环境规制、企业在出口活动中承担的贸易成本纳入分析框架,构建了一个可以反映企业层面和行业层面污染物排放量决定的理论模型。这一理论分析框架很好的反映了企业生产行为、政府环境监管和国际贸易在污染物排放量变动中的机制:企业生产活动所带来的污染物排放受到其生产力水平、环境规制强度和贸易成本的影响,因此这三者都会影响到污染排放强度;行业层面的污染物排放又会因为高污染行业和低污染行业占比的不同影响到污染物总排放量。根据第三章统计性分解的结论,污染排放强度代表的技术效应是中国制造业大气污染物排放量呈现波动下降趋势的主要原因,第四章的理论模型又显示污染排放强度受到生产力水平、环境规制强度和贸易成本的影响,因此对这三者在大气污染物排放量变动中的作用程度进行比较,就可以分析出中国制造业大气污染物排放量呈现波动下降趋势的主导因素。基于中国工业企业数据库2001-2007年企业层面的微观数据,第五章是对理论模型中污染排放强度和污染减排强度弹性系数的测算,这一弹性系数也代表了单位产出的大气污染减排支出,因此可以对不同行业的环境保护税进行测算。借鉴Hsieh and Ossa(2011)的研究结果,第六章得到不同行业产品间的替代弹性以及服从帕累托分布的生产力水平的参数。第五章和第六章的研究结果提供了理论模型所需的关键参数,第七章把这些参数估计结果带入到理论分析框架所得的均衡条件中,使用行业层面的数据对生产力水平、环境规制强度和国际贸易构建反事实情景值,应用反事实分析的方法估计三者在中国制造业2001-2007年大气污染物排放量变动中的影响程度。反事实分析的结果显示,环境规制足污染排放强度下降的主要原因,因此来自中国制造业的大气污染排放量在这七年间呈现出的减排趋势得益于环境规制。第八章之前的分析框架考虑了国家层面、行业层面以及企业层面的情景,除了在第三章的统计性分解中对中国不同省份污染排放强度的简单分析,并没有把中国地域间的差异考虑在内,而中国地域辽阔,不同地区的自然地理和社会经济状况千差万别,基于全国层面的分析并不能完整的反映中国大气污染实际情况。第八章对此进行了补充,通过构建一个两区域的共同代理模型,在环境负担公平的框架内,分析社会经济因素中的一个点—收入因素—对不同区域环境规制强度的影响。研究结果显示,不同地区经济发展水平的不同会对大气污染源的分布产生影响,因此收入因素会使得环境政策的实施有偏。最后一章是结论与政策建议。本篇论文的研究结果着重强调了两个方面。一方面,社会经济因素对中国大气污染物排放量变动产生影响的微观作用机制。能够对大气污染物排放量变动产生影响的因素非常多,厘清各个因素发挥作用的途径是至关重要的。对影响机制的分析既可以为经验分析提供因果逻辑,避免单纯的相关性分析;也可以为大气污染减排政策提供更加准确的方向。另一方面,异质性对大气污染物排放量变动产生的影响。不同国家、不同区域、不同时间段、不同行业、不同污染物等,都会对大气污染物排放量影响因素的分析结果产生影响,如果不对上述因素进行区分来研究大气污染必然会造成一定的偏误,基于这样的研究结果提出的防污治霾政策会有偏、无效甚至造成不利影响。本篇论文潜在的创新点包括以下三方面:第一,强调中国大气污染物排放量呈现出波动下降趋势的事实,以此作为研究的出发点。研究过程中,基于大气污染物实际排放量数据分析变动原因,注意区分了不同行业、不同地区和不同大气污染物对大气污染物排放量变动产生的异质性影响。基于研究结果为空气质量改善提出针对不同行业、不同地区和不同大气污染物的建议,即"精准减排",有利于提高大气污染进一步减排的效率。第二,理论分析从消费者效用最大化、生产者利润最大化的基本假设出发,把环境规制与贸易成本纳入同一框架之内,可以反映出企业污染物排放的典型特点,实现了对污染物排放量变动影响因素的综合考量,也有助于厘清各个因素在大气污染物排放量变动中的微观作用机制,这为实证分析部分提供了必要的理论基础;同时,实证分析的具体问题也实现了与中国当前环境政策的对接。研究发现,环境规制既直接影响到污染排放强度,也可以通过价格机制作用于生产力水平和贸易成本间接的影响到污染排放强度;污染排放强度下降又是中国大气污染物排放量呈现波动下降趋势的主导因素。第三,运用反事实分析法对各个因素在中国大气污染物排放量变动中的影响程度进行测算。大气污染物排放量的变动受到社会经济系统中多重因素的影响,此方法强调各个因素在截面上的相关性,因此在保持其他因素不变的情况下,把某一因素的反事实情景值带入到实际数据估计所得一般均衡模型中,就可以基于过去的数据推测这一因素对大气污染物排放产生的影响;因果关系相对明确,实证结果相对稳健。


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