山东省SO2排放公平性研究——基于生态承载系数和经济贡献系数视角

李晓燕

(华北水利水电大学 管理与经济学院,河南 郑州 450046)



山东省SO2排放公平性研究
——基于生态承载系数和经济贡献系数视角

李晓燕

(华北水利水电大学 管理与经济学院,河南 郑州 450046)

摘要：文章以山东省排放SO2的公平性作为研究对象，以GDP和SO2大气环境容量作为分配指标，通过计算SO2排放的基尼系数、生态荷载系数、经济贡献系数，分析山东省各市的SO2排放公平性，并针对分析结果，提出了相应的对策措施。

关键词：生态承载；经济贡献；公平性；基尼系数

大气污染危害严重，已成为当今社会普遍面临的难题，国家为了治理大气污染，出台了《大气污染防治行动计划》，并确定了十项具体措施，以改善大气污染的现状。山东省作为东部大省，积极响应国家号召，在全国范围内第一个出台了大气环境质量生态补偿机制，提出以各社区的细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮等污染物季度平均浓度同比变化情况为考核指标，建立考核奖惩和生态补偿机制。但山东省惩罚标准只考虑了主要污染物的平均浓度的同比变化，实际上，在社会主义市场条件下，大气污染排放的公平性是重要研究问题。在公平前提下，如何保证污染物排放分配的科学性和合理性，各个污染单元之间如何进行合理分配，是实施大气污染物总量控制能否成功和大气环境可持续发展的关键。因此，文章基于生态承载系数和经济贡献系数视角分析山东省17个市SO2排放的公平性。

一、SO2总量分配的基尼系数计算方法

(一)评价因子选取

在研究山东省的SO2排放分配公平性时，以山东省各个市为基本单位；在选择评价因子时，依据数据的可得性，选择2013年山东省各市SO2排放量为基尼系数的分配对象；在研究分配指标时，考虑GDP和SO2大气环境容量作为分配指标，所需数据均来源于山东省统计年鉴(2014)，中国统计年鉴(2014)等。

(二)基尼系数简介

意大利经济学家基尼1912年提出了基尼系数。基尼系数是用来综合考察居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标。假设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B，并以A除以A+B的值表示不平等程度，这个数值被称为基尼系数。

目前，基尼系数已经广泛应用于资源、能源消耗公平性评价体系中，为衡量资源、环境、经济的可持续发展提供参考。基尼系数的算法很多，这里采用最常用的梯形面积法，公式为：

G= 1-∑(xi-xi-1)(yi+yi+1)。

(1)

在式(1)中，xi为参考因子的累计百分比，主要涉及GDP和SO2大气环境容量；yi为SO2累计排放百分比；基尼系数的取值范围为0～1。根据国际惯例，基尼系数在0.2以下表示绝对平均；0.2～0.3表示比较平均；0.3～0.4表示相对合理；0.4～0.5表示差距比较大；0.5以上表示差距悬殊，且通常将0.4作为分配差距的“警戒线”[1]。

二、SO2排放的基尼系数和洛伦茨曲线分析

(一)基于GDP的山东省各市SO2排放

以山东省各市为研究单位，依据山东省统计年鉴(2014)和中国统计年鉴(2014)，采用基尼系数和洛伦茨曲线对2013年山东省17个市的SO2总量排放以及2013年山东省各市的GDP进行分析，绘制了山东省17个地市的GDP-SO2洛伦茨曲线(如图1所示)，并依据式(1)算出基尼系数为0.501，超出警戒线，处于差距比较大的水平。说明山东省各地SO2排放呈现出区域排放相对不平衡特征，即经济效益不高城市的SO2排放量占排放总量的比例较高，因此从污染排放的公平性角度考虑,部分城市需要进一步调整污染物排放量。

图1　山东省17个地市SO2-GDP洛伦茨曲线

图1中从左至右依次代表威海、东营、日照、枣庄、莱芜、泰安、滨州、德州、烟台、聊城、菏泽、青岛、济南、临沂、济宁、潍坊、淄博17个地区的GDP累计状况下SO2的累计排放量比例。从图1可以看出：经济发展水平越低的地区，SO2的排放量越多，如日照、莱芜、菏泽这些地区，GDP占山东省整体比例偏低，而SO2的排放比例却较高；经济发展较快的地区，如青岛、烟台、济南，它们是山东经济发展的支撑地带，SO2的排放却相对较低。可以看出山东省各市SO2排放的区域不公平性。

(二)基于SO2大气环境容量的山东省各市SO2排放

图2　SO2大气环境容量-排放洛伦茨曲线

图2中由左至右依次为威海、东营、日照、枣庄、莱芜、泰安、滨州、德州、烟台、聊城、菏泽、青岛、济南、临沂、济宁、潍坊、淄博17个地区，由这17个地区的SO2大气环境容量累计比例分析SO2排放的公平与否。对于烟台、青岛这两个SO2大气环境容量大的地区来讲，SO2的排放量相对较低，说明两地区均协调发展；对于枣庄、莱芜、泰安、滨州这些SO2大气环境容量较小的地区而言，SO2的排放量偏高，这些地区可能会占有其他地区SO2排放量；显现出山东省各市SO2的环境容量与 SO2的排放量之间存在严重的不匹配[3]。

三、基于生态承载负荷和经济贡献系数的公平性分析

(一)经济贡献系数和生态荷载系数计算

依据SO2排放的基尼系数内涵，以经济贡献系数作为评价内部单元污染物排放资源消耗公平性的指标，经济贡献系数用公式表示为：

ECC=(Gi/G)/(Pi/P)，

(2)

式中,Gi为某区域的GDP，G为全国的GDP，Pi为某区域的SO2排放量，P为全国的SO2排放量。如果ECC<1，说明GDP的贡献率小于SO2排放率，该地区体现为高污染性的生产力，属于不公平性的主要贡献因子，表现为不可持续的发展模式；如果ECC>1，则说明GDP的贡献率大于SO2排放率，该地区表现出较高的生产力，属于公平性的贡献因子，表现为可持续的发展模式。

生态负荷系数是反映SO2排放和SO2大气环境容量分配的公平性，在此基础上构建了SO2排放生态承载负荷系数ESC，用公式表示为：

ESC=(Wi/W)/(Pi/P)，

(3)

式中,Wi为某区域SO2大气环境容量，W为全国的SO2大气环境容量，Pi为某区域的SO2排放量，P为全国的SO2排放量。如果ESC>1，表明大气环境容量比率大于该市的SO2排放率，属于未消耗其他区域SO2分配的公平性，体现出较为协调的发展模式；反之ESC<1， 则说明是不协调的发展模式[4]。

(二)山东省各市绿色贡献系数和生态承载负荷系数

依据公式(2)和公式(3)，分别计算出山东省2013年各市的经济贡献系数和生态荷载系数(见表1)。

表1　山东省各市的经济贡献系数和生态荷载系数(2013年)

四、综合分析

从表1可以看出，2013年山东省各市的SO2经济贡献率悬殊不大，最大值出现在青岛市(2.97)，最小值出现在莱芜市(0.31)，山东省17个市的经济贡献率平均值为1.28；而生态荷载系数则是悬殊很大，最大值出现在威海市(12.38)，最小值出现在淄博市(0.86)，平均值为4.09，下面依次从基尼系数、生态荷载系数、经济贡献系数分析山东省各市SO2排放的公平性。

(一) SO2排放基尼系数

以山东省17个市为评价单元，分别计算出SO2大气容量-SO2排放的基尼系数和GDP-SO2排放的基尼系数。计算得出SO2大气容量-SO2排放的基尼系数为0.435，差距比较大，从生态承载角度看，生态承载系数大于1的有15个地市，这15个城市的大气容量占山东省大气容量的95.5%，排放的SO2只占全省SO2排放的78%；而淄博市、莱芜市的大气容量只占山东省大气环境容量的4.5%，却产生了约22%的SO2，显示出SO2排放区域的不公平性。

SO2排放经济效率模型的基尼系数为0.501，超出警戒线，处于差距悬殊的状态，从经济发展角度看，2013年山东省SO2的排放和经济发展处于不协调状态，经济贡献率大于1的8个城市贡献了68%的GDP，只排放了51%的SO2；而经济贡献率小于1的9个城市SO2排放量占全省排放量的49%，却只贡献了32%的GDP。总体而言，山东省的大气容量-SO2出排放和GDP-SO2排放均超过了警戒线，均显现山东省各地市的SO2排放的区域不公平性。

(二) SO2排放的生态承载系数和经济贡献系数分析

从表1可以看出：威海市的生态承载系数为12.38，位居山东省第一，其次是烟台(9.20)、青岛(8.79)，说明这些城市的SO2大气环境容量比率远远大于该市SO2排放率，体现出协调的发展模式；排名第四—第十五的分别为：东营市(6.45)、日照市(5.70)、聊城市(4.40)、潍坊市(3.26)、济南市(2.82)、临沂市(2.72)、德州市(2.50)、滨州市(2.37)、菏泽市(2.05)、枣庄市(1.90)、泰安市(1.56)、济宁市(1.54)。这些城市生态承载系数均大于1，说明这些城市的SO2大气环境容量比率大于该市SO2排放率，体现出较为协调的发展模式。生态承载系数最差的是淄博市、莱芜市，均小于1，SO2大气环境容量比率小于这些城市的SO2排放率，体现出不协调的发展模式。

山东省各市经济贡献率最大的是青岛市(2.97)，其次为烟台市(2.30)、东营市(2.14)、威海市(2.05)、济南市(1.75)、泰安市(1.26)、潍坊市(1.13)、临沂市(1.02)、德州市(1.01)，这些城市的经济贡献率均大于1 ，说明这些城市的GDP贡献率大于SO2污染排放率，该地区表现出较高的生产力，属于发展可持续模式；聊 城 市(0.94 )、滨 州 市(0.92 )、济 宁 市(0.92)、枣 庄 市(0.89)、日 照 市(0.83)、菏 泽 市(0.81)、淄 博 市(0.65)、莱 芜 市(0.31)经济贡献率均小于1，说明这些城市GDP的贡献率小于SO2污染排放率，该地区体现为高污染性生产力，属于发展不可持续模式[5]。

(三)山东省SO2排放的公平性矩阵聚类分析

基于生态承载系数、经济贡献系数的差异，可以将山东省的17个地市划分为三个区域：高-高，即ESC > 1且ECC > 1；低-高，即ESC < 1且ECC > 1；低-低，即ESC < 1且ECC < 1。

表2　山东省17个城市生态荷载系数和经济贡献系数矩阵

表2显示：泰安市、德州市、临沂市、济南市、潍坊市、东营市、青岛市、烟台市、威海市属于“高-高”型地区，这些城市的生态荷载系数和经济贡献系数均大于1， 生态系数较大于1，说明SO2大气环境容量比率大于其城市SO2排放率，说明这些城市SO2污染物排放小于其SO2环境容量，是公平性重要贡献因子；这9个城市的经济效率系数值较高，表明这9个城市的SO2排放比率小于GDP贡献比率，单位GDP所创造的SO2排放量低于山东省其他地市，属于公平性重要贡献因子。究其原因，这些城市经济发展阶段接近成熟阶段，第三产业较为发达，经济发展水平、工业技术水平都位居山东省高层次，环境逐步得以改善，经济环境趋于良性发展。

济宁市、枣庄市、菏泽市、滨州市、聊城市、日照市属于“低-高”型城市，这些城市有着较高的生态荷载系数，但有较低的经济贡献系数。较高的生态荷载系数，说明这些城市的SO2排放量小于SO2环境容量，是公平性重要贡献因子，但是这些城市的经济贡献系数较低。究其原因，这些城市主要是山东省重要的农业大市，在发展中所产生的污染较少，同时这些城市因农业发展，对经济贡献较小，因此，这些城市需要加大农业科技含量，增加农产品附加值；可发展生态农业、生态农业旅游，促进农业增效、农民增收，促进经济的可持续发展。

淄博市、莱芜市属于“低-低”型地区，这2个城市的生态荷载系数较小，经济贡献系数较小。这2城市生态荷载系数较小，意味着这2个城市的SO2的排放量大于SO2大气环境容量，发展模式不可持续；这2个城市经济贡献系数值较低，说明 SO2排放率小于其GDP贡献率，究其原因主要是淄博市和莱芜市处于工业发展的初期，产业发展以冶金、陶瓷、钢铁、建材、化工等为主体，工业污染严重，科技含量不高。因此这2个城市应该调整产业结构，提高资源的利用效率，提高科技含量，实施清洁燃烧技术改造，减少环境污染，减少SO2排放，减少大气环境容量负荷压力。

参考文献：

[1] 田云,张俊飚.中国省级区域农业碳排放公平性研究[J].中国人口资源环境,2013(11)：36-44.

[2] 张红,王绪龙 .基于大气环境容量的山东省最优经济规模的测算[J].统计与决策，2008(12)：40-42．

[3] 刘耀,吴仁海,廖瑞雪.大气污染物总量分配公平性评价研究 [J]．环境科学与管理，2007(9)：159-162．

[4] 王丽琼．基于公平性的水污染物总量分配基尼系数分析[J]．生态环境，2008(5)：1796-1801．

[5] 黄和平．基于多角度基尼系数的江西省资源环境公平性研究[J]．生态学报，2012(10)：6432-6439．

(责任编辑：蔡洪涛)

收稿日期：2016-04-03

基金项目：河南省教育厅规划项目“郑州航空港经济综合实验区高端产业集群发展策略研究”(2015-GH-267)；河南省高等学校重点科研项目“中原经济区生态文明发展空间差异及趋同性研究” (16A790012)；河南省教育技术装备和实践教育项目“三维视角下的综合实践活动课程评价研究”(GZS285)；河南省教育技术装备和实践教育项目“专业化水情教育资源库的构建与共享问题研究”(GZS204)；四川大学博士后校内特助项目“基于空间均衡的中原经济区生态文明发展差异性及对策研究”阶段性成果

作者简介：李晓燕(1982—)，女，江苏淮安人，华北水利水电大学管理与经济学院讲师，博士， 研究方向为区域经济、环境经济。

中图分类号：F224

文献标识码：A

文章编号：1008—4444(2016)04—0064—04

Fairness Research of SO2Emissions in Shandong Province— Based on Eco-Carrying Capacity and Economic Contribution Coefficient

LI Xiaoyan

(School of Management and Economics, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450046, China)

Abstract:The article mainly studies the fairness of SO2 emissions in Shangdonog Province, taking GDP and SO2 atmospheric capacity as distribution indicators, by analyzing the Gini coefficient, eco-carrying capacity, the economic contribution of SO2 emissions, finally put forward the countermeasures according to the analysis.

Key words:eco-carrying capacity; economic contribution; fairness; Gini coefficient