京津冀地区雾霾污染影响因素分析

2020-10-13 14:27玲,牛
宿州学院学报 2020年9期
关键词:人口密度产业结构京津冀

李 玲,牛 晖

1.安徽工商职业学院会计学院,安徽合肥,231131;

2.安徽国信检测技术有限公司,安徽合肥, 231141

1 问题提出

党的十九大以来,各地区、各部门以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面落实习近平生态文明思想和全国生态环境保护大会要求,按照党中央、国务院决策部署,坚持以改善生态环境质量为核心,推动污染防治攻坚战。中央及各级政府秉承“绿水青山就是金山银山”的思想理念,高度重视京津冀地区的雾霾污染治理问题。2015年03月23日,中央颁布《京津冀协同发展规划纲要》,强调环保是京津冀协同发展的三个重点领域之一。当前京津冀一体化协同发展已成为国家重大战略决策,注重环境资源的保护和可持续发展,是该地区发展的首要任务,当地政府将大气污染治理当作重大民生工程来抓。在各级政府的努力下,京津冀地区的雾霾污染治理取得了一定成效,《2019年生态环境状况公报》显示,京津冀及其周边的“2+26”城市优良天数比例范围为41.1%~65.8%,平均为53.1%,其中,16个城市优良天数比例在50%~80%之间。整体而言京津冀地区雾霾污染治理颇有成效。

雾霾污染问题涉及多种因素。如,外商直接投资(FDI)会影响雾霾污染水平,并且对雾霾污染的影响方向是不确定的,可以通过不良的产业结构加剧雾霾污染,也可通过环境技术与经济发展水平降低雾霾污染[1];此外人口数量[2]、产业结构[3]、经济发展水平[4]、大众环保意识的缺乏[5]也是导雾霾污染的重要因素。因此,本文借鉴学者们对雾霾污染的研究[6-7],主要从雾霾的影响因素角度出发,在分析京津冀的雾霾污染特点的基础上,尝试吸取京津冀地区治霾经验。

2 京津冀地区雾霾污染分析

根据2014—2018年京津冀地区各市环境状况公报数据分析,2014—2018年京津冀地区的雾霾污染情况变化趋势如图1所示。

图1 京津冀地区雾霾污染情况

由图1可知,近年来京津冀地区雾霾污染情况有以下几个特征:(1)总体上京津冀13个城市的污染情况呈好转的状态。(2)京津冀地区大部分城市的雾霾污染情况在2015年出现大幅度降低。(3)13个城市中,石家庄、保定、衡水的污染状况较严重,秦皇岛、张家口、承德空气质量较好。下面将使用面板模型分析京津冀地区雾霾污染的影响因素。

3 研究设计

3.1 变量选取及数据来源

参考仇怡、马芸芸、姜克隽等的观点[8-10],从人口密度、产业结构、绿化水平、平均降水量、FDI、经济发展水平影响因素选取6个解释变量(见表1)。考虑到数据可得性与研究针对性,其指标数据选取2014—2018年京津冀地区13个地级市(北京市、天津市、保定市、唐山市、廊坊市、石家庄市、邯郸市、秦皇岛市、张家口市、承德市、沧州市、邢台市、衡水市)各市的统计年鉴、水资源公报数据为样本;将雾霾污染(PM)作为被解释变量,其数据采用13个地级市的PM2.5数据衡量。

表1 变量选取

3.2 模型设置

考虑到数据的可靠性与可得性,对以上变量,选择这13个地级市2014—2018年的生态环境状况公报数据为研究样本。为得到6个指标与各地区雾霾污染的关系,本文建立以下模型对其进行面板分析,首先采用进行F检验,结果其p值为0.000 0,故强烈拒绝原假设,即认为固定效应模型优于混合回归模型。再进行豪斯曼检验,其p值为0.321 2,故认为随机效应模型优于固定效应模型。应选用随机效应模型,结构如下:

PMij=β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6+ij

其中,PM表示雾霾污染指数;x1、x2、x3、x4、x5、x6分别表示人口密度、绿化水平、经济发展水平、平均降水量、FDI、产业结构6个解释变量,i表示城市,j表示年份,ij表示随机误差项。

4 实证分析

为便于研究6个影响因素对雾霾污染的影响效果,采用逐步加入解释变量的方式进行回归检验,结果如表2所示。

回归(1)只考虑人口密度因素对雾霾污染的影响,可以看出,人口密度在1%的显著性水平上加重污染;回归(2)在回归(1)的基础上加入绿化水平,绿化水平在5%的显著性水平上减少霾污染,人口密度的显著性没有发生变化;回归(3)在回归(2)的基础上加入经济发展水平,发现经济发展水平在1%的显著性水平上能减轻雾霾污染,人口密度和绿化水平的显著性没有发生变化;回归(4)在回归(3)的基础上加入平均降水量,得到平均降水量对雾霾污染的影响不显著;回归(5)在回归(4)的基础上加入FDI,而FDI对雾霾污染的影响不显著,其余变量显著性未发生变化;回归(6)在回归(5)的基础上加入产业结构,人口密度、产业结构、绿化水平和经济发展水平对雾霾污染影响非常显著,而平均降水量、FDI对雾霾污染不明显。

表2 面板回归结果

进一步分析回归(6):首先人口密度在1%的显著性水平上加重雾霾污染,即人口密度每增加一个标准误,空气污染水平上升0.339 4。其原因在于人口的增长和劳动人口的增多,会使基础设施建设、消费和工业产出增多,且城市人口的增多和城区面积的扩张都会直接引起雾霾相关污染物排放的增加,进而导致大气环境恶化。比如,因为人口增多而滋生的住房需求会带来房产建筑激增;滋生的车辆需求会扩大汽车尾气排放等。这些都会导致雾霾污染越来越严重。产业结构在10%的显著性水平上减少雾霾污染,也就是说,雾霾污染程度随着产业结构优化而好转,因为产业结构采用的是第二产业占总产业产值衡量,其值越小,第二产业占比越低,而又因为第二产业主要是高污染工业,是雾霾污染的主要成因,因此当产业结构水平降低时,雾霾污染程度也会减轻。绿化水平减轻雾霾污染,会随着绿化水平提高而降低。绿色植物一方面吸收地面扬尘,并且降低风速,拦截飞过树干、枝丫的颗粒物,另一方面,其叶片在呼吸和进行光合作用时能吸收飘尘和二氧化碳,从而起到对雾霾的“吸附作用”,降低了雾霾污染水平。经济发展水平减轻了雾霾污染,说明随着国家经济发展水平提高,政府开始重视环境污染治理水平,并加大环境污染治理的投入。

平均降水量、FDI虽然对雾霾污染影响不显著,不代表该变量对雾霾污染就没有影响,只能说目前影响并没有体现出来,但是其影响符号都与预期相同:降水能够通过吸附地面扬尘而降低空气污染;FDI不显著是因为所研究的地区特征导致的,京津冀地区的雾霾污染主要来源于人口密度过多与产业结构优化升级有限,因此FDI对雾霾污染的影响相对而言不显著。

5 结 语

本文根据环境经济学相关理论,选取京津冀地区13个地级市2014—2018年环境污染相关数据,对变量进行面板数据分析,研究京津冀地区雾霾污染的影响因素,得出的主要结论是:人口密度和产业结构正向影响雾霾污染,绿化水平和经济发展水平负向影响雾霾污染。针对上述结果,参考其他学者以及国家政策方针,在城市雾霾污染治理方面可得到如下启示:

第一,做好城市规划,合理控制人口密度。人口密度是影响地区空气质量的一个重要因素之一。人口密度过大容易造成绿植减少、交通拥堵,城市副热带低压加剧,同时汽车尾气排放也会增加。因此对于新建小区建设要注重人口密度,合理布局住宅小区建设;人口密集的老区改造,住宅尽量考虑改建绿植公园或运动场所;在城区设立无烟区,禁止使用产生烟雾的燃料;发电厂和重工业等煤烟污染大户迁往郊区;拓展地铁和增开公共汽车线路,完善公交覆盖网,或建设有轨电车;对主干道采取交通限流,对重点车辆进行限行,禁止排放不符合标准的车辆上路;监测空气中污染物浓度,向公众提供空气质量信息,便于地方政府采取应急措施等。

第二,加强产业经济调整,向低碳经济转型。第二产业比重过高会加剧地区雾霾污染,因此需大力发展高科技产业,对传统生产的工艺进行改进,逐步降低工业增加值在GDP中的比重。严格控制高能耗、高污染和高排放产业的发展,如水泥、钢铁、火电厂等;引进高端技术人才实施技术创新推广节能减排技术,如:对煤炭进行脱硫处理或发展新型替代,缩减工业燃煤和火电;发展新型低碳产业,逐步建立起低碳的技术体系和低碳的产业结构;加强政策引导,加大对低碳技术的投资,建立科技投入专项资金,以推动低碳经济的快速发展。

第三,加大绿化绿地建设,提升城市环境质量。应加大对绿地建设的资金投入,逐步提升人均绿地面积。在城市与郊区之间建立绿色生态长廊,将郊区凉爽、洁净的空气引入市内;新区建设和老区拆迁后应加大绿化和公园建设;增加城市道路隔离带绿化面积,对污染物有阻碍效应,以减少城市道路污染向两侧横向扩散;在绿化面积不断提升的同时也要注重绿地质量的建设,并加强后期绿化建设的管护,重视城市建设与绿化的协调发展,进而实现绿化水平改善雾霾污染的生态效应。

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