京津冀大气传输通道城市清洁取暖现状及影响因素分析

杜晓林, 冯相昭, 王敏, 赵梦雪, 梁启迪, 赵文瑛

(1. 生态环境部环境与经济政策研究中心, 北京 100029;2. 电力规划设计总院, 北京 100011)

2017年国家发改委、 国家能源局等十部委正式发布 《北方地区冬季清洁取暖规划(2017—2021年)》 (发改能源 〔2017〕 2100 号), 国家能源局综合司发布 《关于做好2017—2018年采暖季清洁供暖工作的通知》 (国能综通电力 〔2017〕 116 号), 北方地区冬季清洁取暖试点工作全面启动。中央财政支持北方地区冬季清洁取暖试点是以京津冀及周边地区 “2+26” 城市为重点,以城市带动农村, 支持地方加快推进清洁取暖改造工作, 着力解决 “2+26” 城市散煤污染问题。在过去3年中, 中央财政已投入数百亿资金支持北方清洁能源采暖, 按规划要求, 2017—2021年为规划方案实施年,2016年为基准年。截至2018年采暖季结束, 规划已实施两年, 2018年是清洁取暖实施的攻坚之年, 这一年的清洁取暖完成情况对整体目标的完成具有重要意义。“2+26” 城市是京津冀大气传输通道城市, 具有重要的地理位置, 是确保完成 《大气污染防治行动计划》 的主体, 因此, “2+26” 城市的清洁取暖工作是重中之重,与北方地区的大气污染治理成效紧密相关。本文通过对“2+26” 城市清洁取暖情况的梳理和分析, 得到重点城市清洁取暖工作的影响因素, 并提出相应的对策建议。

通过文献梳理发现, 很多文献从居民取暖路径的选择上分析影响其清洁取暖方式的因素, 从微观层面解释了基础能源选择的影响因素：何梦霞[1]对我国中部六省2005—2014年的生活能源消费情况进行研究分析提出无论是城市还是农村, 居民收入对中部六省居民的生活能源消费影响都最为显著, 城乡的共同显著因素还有电力占比、 教育支出以及家庭规模; 滕玉华[2]等运用多元有序Probit 模型对农村居民应用和推广清洁能源意愿研究发现, 农村居民的环境责任感、 行为控制感知、清洁能源知识对应用和推广清洁能源意愿均有显著正向影响; 余利娥[3]通过引入中国城乡 “二元” 结构, 采用拓展后的对数平均迪氏指数分解法(LMDI), 将中国居民生活能源消费分解为能源强度、 能源供给率等9 大效应, 发现中国居民生活能源消费与城镇化之间存在显著的 “U” 型关系; 姚建平[4]和张馨[5]等人从城市和乡村的性质划分角度对消费需求、 消费结构、 节能意识等之间的量化关系进行实证研究, 结果表明, 城镇和农村作为两个不同人类活动的空间载体, 能源消费和需求都存在着明显差异; 李国柱[6]等通过单因素方差分析和多元线性回归分析, 研究了我国城乡家庭冬季取暖用能行为, 结果表明：自然条件、 人口特征、 社会经济水平和生活方式对家庭冬季供暖方式选择和动力燃料选取均有不同程度的影响。还有研究者如Almond D 采取横截面回归估计和面板数据实验发现, 以秦岭—淮河为界, 北方TSP(总悬浮颗粒物)水平显著提高的重要因素是中国供暖政策的出台和实施。总的来看, 目前大多文献从居民采暖角度研究了影响居民能源消费选择的指标, 但从宏观层面就城市清洁取暖率的推动因素研究尚不多见。

基于此, 本文在分析京津冀大气传输通道城市清洁取暖现状的基础上, 运用相关性、 主成分、 回归分析等方法对可能影响清洁取暖率的因素如气象因素(冬季最高温和最低温)、 人口特征因素(城市和农村人口密度)、 社会经济因素(GDP、 人均可支配收入、 财政资金投入、 城镇化率)、 环境因素(AQI、 二氧化硫、 PM2.5)中的25 个指标进行相关性分析, 从城市层面探讨得出影响清洁取暖率的主要因素及影响程度, 并提出相关对策建议。

1 研究区概况

截至2018年取暖季结束, “2+26” 重点城市城乡总采暖建筑面积约为59.9 亿平方米, 清洁取暖面积达到46.87 亿平方米, 总的清洁取暖率达到78.24%。其中, 农村地区采暖户数共有2315.52 万户、 采暖建筑面积共计22.69 亿平方米, 农村地区清洁取暖面积为10.13 亿平方米, 清洁取暖率为44.66%。在 “2+26”重点城市中, 第一批纳入中央财政支持的12 个试点城市(天津、 石家庄、 唐山、 保定、 廊坊、 衡水、 太原、济南、 郑州、 开封、 鹤壁、 新乡)清洁取暖面积共达到23.74 亿平方米, 清洁取暖率达到76.55%, 其中农村建筑采暖面积为11.58 亿平方米, 清洁取暖面积为5.94亿平方米, 农村地区清洁取暖率约为51.32%, 清洁取暖率完成情况接近重点城市2021年目标值。

图1 “2+26” 城市整体清洁取暖概况示意图

图2 “2+26” 城市农村清洁取暖概况示意图

(1)第一批试点城市明显高于其他城市。从北方地区总体水平来看(清洁取暖率为43%), 截至2018年采暖季结束, 第一批试点城市清洁取暖率明显高于其他城市, 整体清洁取暖率和农村地区清洁取暖率完成情况都接近达到重点城市2021年目标值, 提前完成改造任务。

(2) “2+26” 城市的农村地区平均完成情况已达目标值, 但仍有16 个城市农村地区未达标, 集中在河南、山东、 山西。“2 + 26” 城市的整体清洁取暖率为75.27%, 农村地区为46.44%, 根据 《北方地区冬季清洁取暖规划(2017—2021年)》 目标要求, 到 2019年,农村地区要达到40%以上。虽平均水平已经达标, 但仍有16 个城市未达到目标值, 完成率较高的地区集中在京津冀地区, 其他地区的完成情况相对较差, 最大相差21.3 个百分点。

(3)农村地区在路径选择上呈现出明显的省域特征。农村地区采取的清洁取暖路径, 以 “煤改气” 和 “煤改电” 为主。不同城市选择的路径改造方式不同, 同一省份选择趋同。北京、 河南的城市 “煤改电” 路径是清洁取暖路径的最主要措施, 天津、 河北、 山东、 山西的大部分城市都以 “煤改气” 作为主要清洁取暖路径选择。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究中所用的京津冀大气传输通道城市的清洁取暖数据来源于 “北方地区冬季清洁取暖规划中期评估调研组”, 通过调研收集 “2+26” 城市采暖建筑面积、 清洁取暖面积, 得到全市的清洁取暖率; 通过统计每个地级市农村地区的采暖建筑面积、 采暖户数和户均面积,得到农村地区的清洁取暖率; 根据 “煤改气” “煤改电”和 “散煤燃烧” 的户数统计得到清洁取暖路径的比例。本文通过查阅 “2+26” 城市的城市年鉴、 2018年城市《国民经济和社会发展统计公报》、 各城市的 《生态环境质量公报》 以及国家气象信息中心数据, 得到各城市的GDP、 增长率、 人口密度、人均可支配收入、 空气质量数据、 气象数据等各项指标, 用SPSS 进行相关性分析、 主成分分析和回归分析, 得到影响各城市清洁取暖率的相关系数、 检验统计量和对应的概率值。

2.2 研究方法

本研究通过调查分析 “2+26” 城市清洁取暖的基本情况, 研究在众多影响清洁取暖率的指标中, 哪些指标是主要因素, 以及各指标对清洁取暖率的影响程度。本研究的分析思路如下：首先利用SPSS23.0 版本对各个指标进行相关性检验, 以便对各指标的数据特征有一个概括的认识, 同时筛选出具有相关性的指标, 然后利用主成分分析找出可以明显描述清洁取暖率的指标, 找出对清洁取暖率影响较为明显的成分因素, 分析影响清洁取暖发展的决定因素, 最后用回归分析法确定这些因素对清洁取暖发展的影响方向和强弱。

(1)数据标准化处理。SPSS 描述指令中采用Z 标准化, 即标准差标准化, 是将变量中的原数据减去该变量的平均值, 然后除以该变量的标准差, 即均值为0, 标准差为1, 即得到运行的标准化变量。

(2)相关性分析。通过分析, 选取与全市清洁取暖相关的参考指标共25 个, 涵盖经济、 人口、 社会、 环境、 气象等方面内容的指标参数, 并抽选出与全市清洁取暖率具有相关性的指标。

(3)主成分分析。选择与全市清洁取暖率具有相关性的指标设定参数顺序和符号, 首先进行相关性检验,通过变量之间的相关系数矩阵可以直观地看到KMO 值和巴特利特球形度检验P 值, 由此判断变量之间是否存在相关性, 是否可以进行因子分析。其次提取主成分和公因子, 选择特征值大于1 的主成分, 它们合计是否能解释85%以上的方差, 若可以, 则将其余成分舍去。最后根据特征值和特征向量写出主成分回归方程。

(4)聚类分析。根据提取的主成分得分进行聚类分析, 将28 个城市得分进行归类, 得出影响不同城市清洁取暖率的主要因素。

3 研究结论

3.1 SPSS 结果分析

通过SPSS 输出结果可以看出, 所有指标中共有10个与全市清洁取暖率具有显著相关性, 分别是农村清洁取暖率、 农村煤改气户数、 资金投入、 GDP、 人均可支配收入、 城镇化率、 AQI、 PM2.5、 冬季日均最高温和最低温。因此选取这10 个指标进行主成分分析, 其余不相关指标舍去, 如表1 所示。

表1 清洁取暖指标参数表

通过变量之间的相关系数矩阵可以直观地看到两个指标值：KMO 值是0.679, 巴特利特球形度检验P 值小于0.001。说明变量之间存在相关性, 可以进行因子分析。提取主成分分析, 成分1～3 的特征值大于1, 它们合计能解释85.326%的方差, 所以可以提取1 ～3 作为主成分, 其余成分信息舍去。根据输出提取的成分矩阵, 通过因子旋转得到输出结果可以看出, 3 个主成分中起主导作用的影响因素各不相同。成分1 具有显著相关的因子是人均可支配收入、 GDP、 城镇化率等, 代表的是城市的现阶段经济水平; 成分2 具有显著相关的因子是冬季日均最高温和最低温、 AQI、 PM2.5浓度等,代表的是气象和环境因素; 成分3 具有显著影响因子的是农村煤改气户数和农村清洁取暖率, 代表的是农村清洁取暖改造情况。通过对主成分进行回归分析, 输入第一、 第二、 第三主成分得分作为自变量, 全市清洁取暖率作为因变量, 进行回归模型的优劣检验(R 检验, R表示拟合优度, 用来衡量估计模型对观测值的拟合程度, R 值越接近1 说明模型越好), 调整之后的 R2为0.619, 说明拟合程度较好。通过F 检验和 T 检验, 显著性水平均小于0.05, 则拒绝原假设, 即认为列入模型的各个解释变量联合起来对清洁取暖率有显著影响。3个主成分对各个城市的影响如图3 所示。

为更好地区分每个城市的主要影响因素和影响程度, 进一步通过主成分的得分进行聚类分析, 得到 “2+26” 城市的主要影响因素和指标值, 如表2 所示。

图3 “2+26” 城市清洁取暖影响因素分布空间图

由表2 可以得出, 有2 个城市(北京, 天津)的主要驱动因素是经济水平, 有9 个城市(济南、 淄博、 济宁、郑州、 开封、 安阳、 鹤壁、 新乡、 焦作)是气象和环境因素, 有17 个城市(河北、 山西和山东部分城市)的主要影响因素是农村地区的清洁取暖工作推进状况。经济水平本身较好的地区, 如北京和天津清洁取暖工作开展较为顺利, 在经济水平相对均衡的地区, 山东和河南是气象和环境为主要影响因素。进一步分析可知, 山东和河南2018年冬季平均气温高于河北和山西, 山东、 河南2018年冬季最低温平均为3.57℃和4.57℃, 河北和山西的冬季最低温均值为1.88℃和0℃。由此可知气温越高, 居民对采暖的需求度越低, 清洁取暖改造越不易进行; 相反, 气温越低, 居民要保障温暖过冬, 对于新型取暖方式越会选择积极面对, 从而推进改造工作的进行。河北、 山西和山东的部分城市的主要影响因素是农村地区的改造进程, 这些省份的农村清洁取暖改造工作相对较好, 提升了清洁取暖率的整体水平。

表2 “2+26” 城市主要影响因素和指标值

3.2 结果讨论

3.2.1 影响因素成分构成

由主成分分析可以看出, 清洁取暖率的影响因子主要有3 个主成分, 成分1 具有显著相关的因子是人均可支配收入、 GDP、 城镇化率等, 代表的是城市现阶段的经济水平; 成分2 具有显著相关的因子是冬季日均最高温和最低温、 AQI、 PM2.5浓度等, 代表的是气象和环境因素; 成分3 具有显著相关因子的是农村煤改气户数和农村清洁取暖率, 代表的是农村清洁取暖改造情况。这三个主成分是影响城市清洁取暖工作的主要因素。

3.2.2 影响因素程度排序

根据最终的回归方程可以看出, 在所有影响因素中, 农村地区的煤改气和清洁取暖情况是影响全市清洁取暖率的最主要因素, 农村地区是清洁取暖工作的重中之重; 其次是资金投入, 即财政支持越高, 清洁取暖率完成度越好; 第三是气象因素, 各地区冬季气温越低,越有助于推动清洁取暖工作的进展, 居民进行清洁取暖改造意愿越强烈; 第四是社会因素, 城镇化率和经济水平越高, 清洁取暖率越高; 第五是环境因素, 环境较差的城市清洁取暖工作推进较为积极。将影响因素量化指标进行排序, 结果如表3。

表3 影响清洁取暖量化指标排序

3.2.3 各城市影响因素划分

通过聚类分析可以明显看出, 北京和天津的经济因素对清洁取暖工作开展具有重要的驱动作用, 经济水平较高的地区财政支持力度较大, 推动清洁取暖实施贡献较高; 山东和河南的大部分城市清洁取暖工作开展与气象和环境因素有关, 采暖季温度越低, 越刺激当地居民加快推动清洁取暖工作的开展。环境质量越差, 当地政府的治理压力越大, 清洁取暖工作推动越快; 河北和山西的重点城市的城镇化率相对较低, 农村地区是推动清洁取暖工作的重要部分, 也是影响整个城市清洁取暖率的关键因素。

4 建 议

一是重点关注农村地区清洁取暖改造情况。清洁取暖改造重点在农村, 农村地区的改造户数直接影响整个地区清洁取暖工作的整体进展。农村地区具有居住分散、 农房多样、 改造复杂等特点, 需要因地制宜进行改造, 不可 “一刀切”。应因地制宜考虑生物质取暖、 地热、 太阳能等除 “煤改气” “煤改电” 之外的清洁取暖改造路径, 结合乡村振兴、 美丽乡村建设以及城镇化发展, 鼓励农民通过 “进城上楼” 等多种方式改善农村清洁取暖问题, 同时加大农房建筑节能改造力度, 节约能源, 逐步建立清洁取暖观念。

二是在试点资金退出机制下考虑成本的分摊和下一步可持续运行方式。清洁取暖的推动是在资金大力支持的情况下开展的, 从中央、 省级、 市级到社会资金, 投入了大量的资金支持。第一批试点城市资金已经拨付80%, 也取得了显著成效, 有试点资金支持的城市改造工作进行顺畅。但目前阶段需考虑资金退出机制, 在资金慢慢减少甚至退出支持的情境下, 尚未完成的清洁取暖改造工作应该如何进行, 是亟须解决的问题。

三是完善地方环境质量考核评价机制。清洁取暖受环境和气象因素的刺激影响, 在冬季气温较低和环境较差时, 清洁取暖改造意愿强烈, 这与大气环境质量改善程度、 地方环境质量考核评价机制有关。建议将清洁取暖工作纳入考核指标, 健全完善考核体系和奖惩机制。