工业SO2 排放空间格局演变及其影响因素分析——以长江三角洲城市群为例

杜威望

（中共福建省委党校闽台研究院， 福建福州350001）

一、问题的提出

改革开放以来，我国经济取得了举世瞩目的发展，但随之而来的是日益凸显的环境问题。作为我国最发达的地区，长江三角洲城市群①在工业化水平快速发展的同时，环境也遭到了严重破坏，特别是区域性灰霾天气日益严重，而二氧化硫（SO2）的过量排放是引起酸雨和雾霾的主要原因。因此，为留住 “绿水青山” 和建设生态文明社会，治理SO2已经刻不容缓。此外，由于SO2主要是工业生产排放的，因此工业SO2减排的顺利实施是关键。

由于SO2特别是工业SO2大量排放引起了环境污染问题，有关SO2和工业SO2排放及减排研究的文献已非常丰富。早期的文献主要集中在SO2排放的环境库兹涅兹曲线研究， Selden 和Song[1]、Grossman 和Krueger[2]、Stern 和Common[3]、Harbaugh等[4]的研究均发现SO2等污染物排放量和经济发展呈现倒 “U” 型的环境库兹涅兹曲线关系。国内学者李文洁等[5]研究发现，我国所有省会城市的工业SO2排放量存在倒 “U” 型的环境库兹涅兹曲线，目前国内的一些特大城市空气质量状况已经达到倒 “U”型曲线的右侧，但大部分城市仍然处于倒 “U” 型曲线的左侧。

一般认为，产业政策特别是产业结构均衡化调整和产业结构优化对工业SO2排放有明显的限制作用[6]，但也有学者得出相反的结论。郭国庆等[7]研究发现，第二产业比重越高，工业SO2排放强度下降越明显。政府干预（环境规制）是促进环境保护和经济发展相协调的重要手段，王锋正等[8]研究表明，环境规制对SO2排放显示出负向的影响作用。然而，与此相反的结论是地方政府的行政干预越多，该地区企业的SO2排放量就越难以控制，SO2排放量也就越大[9]。外资企业拥有比本国企业更先进和更高效的能源使用效率和环保理念，因此外资企业有利于东道国的环境保护，能够减少工业SO2等污染物的排放[10]。然而也有学者认为，当较不发达国家在环境标准较低的情况下，发达国家的企业为规避本国较高环保标准与污染处理费用，会将本国的高污染产业通过外商投资或国际贸易转移到发展中国家，从而导致发展中国家工业SO2等污染物的排放量增加[11]。还有学者研究发现，FDI 对我国城市工业SO2等环境污染具有 “污染光环” 和 “污染天堂” 的双重效应[12]。对外贸易规模的扩大是导致工业SO2排放增加的主要原因[13]，沈利生和唐志[14]、何洁[15]、党玉婷[16]的研究也证实了这一点。

随着空间计量经济学的兴起，也有学者开始研究SO2和工业SO2排放的空间相关性，研究表明，我国省际的SO2排放[17]以及我国285 个城市的工业SO2排放，均存在明显的空间集聚效应[12]。

由以上分析可知，现有研究对工业SO2的排放现状、减排影响因素和空间相关性研究已较为全面。但已有研究仍存在不足之处，如鲜有涉及对工业SO2排放空间格局及其影响因素的研究。因此，本文基于长江三角洲城市群工业产业集聚的现实基础，以工业SO2排放为焦点，研究该地区工业SO2排放的空间格局演变，并研究工业SO2排放的空间格局对其减排的影响，以期弥补现有文献的不足，为长江三角洲城市群工业SO2减排提供新的理论依据和对策建议。

二、长江三角洲城市群工业SO2 排放空间格局分析

（一）全局空间自相关

Sokal 和Oden[18]指出，空间自相关分析是检验一个位置上的一个变量的属性值与邻近位置上同一变量的属性值是否显著相关的有效方法。全局自相关分析可以从整体上衡量整个地区的空间关联性和空间差异水平，其中Global Moran's I 指数是最常用的衡量全局空间自相关程度的指标，其定义如下：

在（1）式中，n 为研究区域中单元的数量，wij是空间权重（若单元i 和单元j 空间相邻则设为1，反之为0），xi和xj为单元i 和单元j 的属性值，为属性值的方差[19]。

Moran's I 系数的取值范围为- 1 到1，1 表示该区域各个单元的属性值之间存在强的正空间相关性，0 表示该区域各个单元的属性值之间是随机的，- 1表示该区域各个单元的属性值之间存在强的负空间相关性。在应用中通常用一个标准化的Z 统计量对Moran's I 系数进行显著性检验，Z 统计量定义如式（2）。

在式（2）中，I为Global Moran's I 指数，E（I）和V（I）分别为其均值和标准差。

（二）长江三角洲城市群工业SO2 排放空间格局

空间计量经济学中的Moran'I 可用来衡量集聚程度，若Moran'I 为正值，表明有正的集聚现象，即临近地区呈现高- 高或低- 低的状态；若Moran'I 为负值，表明有负的集聚现象，即临近地区呈现高- 低或低- 高的状态。本部分通过计算历年长江三角洲城市群工业SO2排放量的Moran'I 来研究该地区工业SO2排放的空间格局。本文选取1985—2016年度数据，数据来源于中国城市统计年鉴和各地市统计年鉴以及国民经济和社会发展统计公报，个别缺失的数据利用插值法补齐（下同）。采用公式（1）和（2）计算得到1985年至2016年工业SO2排放量Moran'I 及其Z 值（见表1）。从表1 可知，1985年到1991年的Moran'I 均小于0.1 且Z 统计量不显著，表明这几年该地区工业SO2排放并没有表现出空间集聚，甚至1985年和1986年的Moran'I 为负值，也即是说这两个年份的工业SO2排放空间格局具有负的空间集聚效应。从1992年开始，各年份的Moran'I 均大于0.1 且Z 统计量显著，表明该地区工业SO2排放空间格局具有正的空间集聚效应，即邻近地区的工业SO2排放呈现高- 高或低- 低的排放格局。改革开放以来，特别是1992年市场化改革以来，长江三角洲城市群第一产业比重下降，第二产业比重上升，工业产业集聚显著[20]，并且城市群内部各个城市之间的空间作用和区域间经济联系不断增强，导致该地区工业SO2排放量具有越来越高的关联度[21]。

表1 1985—2016年工业SO2 排放量Moran'I 及其Z 值②

为了更好地展现历年工业SO2排放空间格局Moran'I 的动态变化过程，绘制Moran'I 趋势变化如图1 所示。从图1 中可以看出，Moran'I 变化趋势大体可分为三个阶段：

图1 1985—2016年工业SO2 排放量Moran'I 趋势图

第一阶段为1985 至1991年，即工业SO2排放空间格局的集聚效应不显著阶段。在该阶段中，我国改革开放处于初始发展阶段，市场化进程相对缓慢，且该时期长江三角洲对外开放力度较小、出口产品少、工业发展水平相对较低，因此工业SO2排放量较少，并且该阶段交通系统不发达，地区间的经济联系较弱，从而导致该阶段长江三角洲城市群的工业SO2排放空间格局的空间集聚效应不显著。

第二阶段为1992 至2004年，即工业SO2排放空间格局集聚效应持续上升阶段。1992年我国进行市场化改革，大量吸引外资，出口持续增加，工业化进程加快。在此阶段，长江三角洲城市群凭借其良好的投资环境和丰富的劳动力资源大力发展出口加工工业。该阶段也是我国大力发展公路铁路等基础设施的重要时期，交通设施的便捷性大大增强了地区间的经济联系，进而导致该时期工业SO2排放量和空间集聚效应持续上升。从图1 中还可以看出，受1997年亚洲金融危机的影响和2001年底加入世贸组织对中国经济的冲击，工业SO2排放空间格局的集聚效应在1997年和2002年有所回落。

第三阶段为2005 至2016年，即工业SO2排放空间格局集聚效应处于调整阶段。一方面，我国经济经过多年高速发展，到2004年已出现经济过热的现象，国家开始对经济进行宏观调控；另一方面，多年来以牺牲环境为代价换取经济发展的模式导致环境受到极大破坏，人们的环保意识越来越强。这两方面的原因共同迫使长江三角洲城市群进行产业结构调整，淘汰落后产能，大力发展环保事业，因此工业SO2排放量开始下降，工业SO2排放空间格局集聚效应增长的趋势得到缓解，并出现回落趋势。

三、工业产业比重对工业SO2 排放空间格局的影响模式研究

工业SO2主要来源于工业生产，工业产业比重（地区工业增加值/ 地区生产总值）是影响工业SO2排放及其空间格局的主要影响因素。现有研究发现第二产业的产业结构对工业SO2排放的影响模式依赖于各地区不同的产业结构，如北京呈 “N” 型，河北呈倒 “U” 型[22]。因此，通过构建式（3）的模型来确定长江三角洲工业产业比重对工业SO2排放空间格局的影响方式，其中工业SO2排放空间格局Moran'I（Moran_I）为被解释变量，解释变量有工业产业比重（IND，该地区各市的地区工业增加值总额/ 该地区各市的地区生产总值总额）、工业产业比重的平方（IND2）。

模型（3）的估计结果如表2 所示，工业产业比重（IND）的系数为正，其平方（IND2）的系数为负，表明工业产业比重对工业SO2排放空间格局集聚效应存在倒 “U” 型的影响模式，即随着工业产业比重的上升，工业SO2排放空间格局集聚效应提高，当工业产业比重达到临界值时，工业SO2排放空间格局集聚效应会随着工业产业比重的上升而下降。此外，还可以根据表2 的回归结果列出式（4）来求解工业产业比重对工业SO2排放空间格局集聚效应倒 “U” 型影响模式的拐点（即临界值），将等式（4）两边对IND求导得式（5）。

表2 工业产业比重对工业SO2 排放空间格局集聚效应的影响方式估计结果

通过求解式（5）可得出工业产业比重影响工业SO2排放空间格局集聚效应的拐点为IND_gd=0.4224，据此可以认为当长江三角洲城市群工业产业比重小于0.4224 时，工业产业比重的增加会提高工业SO2排放的空间集聚效应；当大于0.4224 时，工业SO2排放的空间集聚效应会随着工业产业比重的上升而减小。但这个解释是否合理、是否符合长江三角洲城市群工业发展的实际情况呢？为进一步验证该结论，根据长江三角洲城市群历年的整体工业产业比重数据和式（5）得到的工业SO2排放空间格局集聚效应的拐点绘制图2，从图2 中可以看出在1985年到2012年之间的工业产业比重均大于拐点值，2013年到2016年的工业产业比重才开始略小于拐点值，所以工业产业比重在2013年达到拐点。

图2 1985—2016年工业产业比重变化趋势图

综合上面的分析，将工业SO2排放空间格局集聚效应（Moran_I）作为Y轴，工业产业比重（IND）作为X轴，形成如图3 工业产业比重和工业SO2排放空间格局集聚效应的倒 “U” 型关系曲线，并利用长江三角洲城市群工业产业比重的演化过程进行总结分析。该地区工业产业比重在1985年达到了0.4993，其间几经反复，但都没有超过1985年的数值，整体呈现震荡递减的趋势，在2016年达到最低值0.3768。因此在分析图3 的X横轴时，要从右往左进行分析，X轴和Y轴的交叉点为X轴的1 值（假设工业增加值占地区生产总值为100%），交叉点为Y轴的0 值（工业SO2排放空间格局集聚效应为0）。1985年到2012年之间，工业产业比重均大于拐点0.4224，所以该阶段位于图3 倒 “U” 型曲线的右侧，即工业产业比重的降低导致工业SO2排放空间格局集聚效应增大。这有可能是因为虽然该地区的工业增加值和地区生产总值都快速增长，但随着产业结构的升级工业增加值的增长幅度整体小于地区生产总值，所以工业产业比重呈现下降趋势。又由于该阶段中国开始成为“世界加工厂”，主要出口高能耗高污染的产品，排放的工业SO2增加，长江三角洲城市群作为我国对外贸易最为活跃的地区也是这种局面，因此该阶段随着工业产业比重的降低，工业SO2排放空间格局集聚效应增大。2013年到2016年之间，工业产业比重均小于拐点0.4224，该阶段位于图3 倒 “U” 型曲线的左侧，即工业产业比重的降低导致工业SO2排放空间格局集聚效应下降。该阶段我国经济进入新常态，开始转型升级，淘汰落后产能，降低环境污染，工业SO2减排初见成效，因此随着工业产业比重的降低，工业SO2排放空间格局集聚效应也下降。

图3 工业产业比重和工业SO2 排放空间格局集聚效应的倒“U” 型关系

由以上的分析可知，工业产业比重对工业SO2排放空间格局呈现倒 “U” 型的影响关系，该倒“U” 型曲线在2013年达到拐点，因此在下文的模型构建中要考虑该倒 “U” 型的影响关系，以减少模型设定偏误。

四、实证分析

（一）变量选取与模型设定

1.变量选取

为进一步量化该地区工业产业比重及其他影响因素对工业SO2排放空间格局的影响，本部分通过构建计量模型进行深入研究。被解释变量为工业SO2排放空间相关指数Moran'I（Moran_I），解释变量除工业产业比重（IND）之外，本文还选取以下解释变量：

政府干预（GOV）是环境保护与环境治理的重要手段，政府干预力度的加强一般会降低工业SO2的排放量，进而降低工业SO2的空间集聚度。借鉴已有文献的做法，本文以该地区各市的财政一般预算支出总额占该地区的地区生产总值百分比来表征政府干预力度。长三角地区是我国对外出口和外商投资的重地，对外出口（EXP）会增加工业SO2排放量，本文以地区出口总额来表征对外出口。外商投资（FDI）既可能具有“污染光环” 效应也有可能具有 “污染天堂” 效应，因此外商投资也会对所在地的工业SO2的排放产生影响。本文以该地区各市的实际利用外资总额来表征外商投资。考虑到当期的工业SO2排放空间格局会受前一期的影响，本文还选择工业SO2排放空间相关指数Moran'I滞后一期（Moran_It-1）作为控制变量。

根据上文分析，1992年之前的Moran'I均小于0.1 且Z统计量不显著，因此该回归选取1992 到2016 的年度数据，数据来源于历年各省市的统计年鉴和统计公报。由于本文数据涉及的城市较多和年份跨度长，囿于少部分数据的缺失，因此使用插值法将数据补全。另外，在模型的估计时，为消除数据不同量纲的影响和减少模型中数据的异方差性，对所有变量进行取对数变换，取完对数后分别用lnMoran_I、lnIND、lnGOV、lnEXP、lnFDI、lnMoran_It-1表示。

2.模型设定

由前文的分析知，1992—2016年期间，工业产业比重对工业SO2排放的空间格局影响模式处于倒“U” 型曲线的右半部分，2013—2016年期间，工业产业比重对工业SO2排放的空间格局影响模式处于倒 “U” 型曲线的左半部分，其中工业产业比重的拐点值为IND_gd=0.4224。鉴于此，为了减少模型设定偏误，本文通过建立临界指标的虚拟变量模型来反映工业产业比重在拐点前后对工业SO2排放空间格局的不同影响模式。以t*=2013 为转折期，以工业产业比重的拐点值IND_gd=0.4224 为临界值，设置如下虚拟变量：

则长江三角洲城市群工业SO2排放空间格局影响因素的回归模型如下：

利用普通最小二乘法估计得到模型（7）的回归方程如下：

由（8）式可以得出两个时期长江三角洲城市群工业SO2排放空间格局影响因素的函数分别为：

当t＜t*=2013 时，

当t≥t*=2013 时，

（二）估计结果解释

长江三角洲工业SO2排放空间格局的实证回归结果如表3 所示，从中可看出模型的拟合优度达到了0.8800，虽然除出口总额、实际利用外资和控制变量工业SO2排放空间相关Moran'I滞后一期系数在10%水平以内显著外，其余解释变量系数均未通过10%显著性水平检验，但模型估计系数的正负值均符合预期，具体分析如下：

表3 工业SO2 排放空间格局集聚效应影响因素分析估计结果

1992—2016年工业产业比重的估计系数为- 5.0498，长江三角洲城市群工业产业占比呈现逐年下降的趋势，因此在该时间段中保持其他条件不变的情况下，工业产业比重降低1%会导致工业SO2排放空间格局集聚效应上升5.0498%。2013—2016年工业产业比重的估计系数为5.9891 （11.0389- 5.0498），表明在该时间段中保持其他条件不变的情况下，工业产业比重降低1%会导致工业SO2排放空间格局集聚效应下降5.9891%。这两个时间段的系数分别解释了图3 中倒 “U” 型曲线的右半部分和左半部分，即在1992—2012年期间，随着工业产业比重的降低，工业SO2排放空间格局集聚效应上升； 在2013—2016年期间，随着工业产业比重的降低，工业SO2排放空间格局集聚效应下降。

政府干预的估计系数为- 2.3264，即在其他条件不变的情况下，政府干预力度每提高1%会导致工业SO2排放空间格局集聚效应下降2.3264%。政府可以通过制定政策法规、税收调节、财政金融支持等手段来干预经济的运行。为了促进工业SO2减排，近年来有关部门相继出台了《酸雨控制区和二氧化硫污染控制区划分方案》 《中华人民共和国环境保护法》 《中华人民共和国大气污染防治法》 等法律法规，关停高污染高能耗企业或提高这些企业的税收、加大脱硫技术的财政补贴力度和研发经费的投入，这些措施对工业SO2减排工作的实施起到了积极作用，进而降低了工业SO2排放空间格局集聚效应。

出口总额的估计系数为1.2940，表明在其他条件不变的情况下，出口总额每提高1%会导致工业SO2排放空间格局集聚效应上升1.2940%。作为我国生产出口产品的集聚区，长江三角洲城市群长期以来的出口总额在全国出口额中的比重呈连年上升趋势，从1985年的10%左右上升至2016年的53%以上。出口增加会扩大国内生产规模，随之导致SO2排放量增加，又由于贸易会导致产业结构变迁，进而加速产业集聚，因此出口总额增加会提高长江三角洲城市群工业SO2排放空间格局集聚效应。

实际利用外资的估计系数为- 1.2511，说明在其他条件不变的情况下，实际利用外资总额每提高1%会导致工业SO2排放空间格局集聚效应下降1.2511%。凭借完善的工业基础设施和丰富的人力资源以及便利的交通网络，长江三角洲城市群已成为我国吸引外商直接投资最多的地区，由于发达国家将先进技术和严格的环境标准带到长三角城市群，促使长三角城市群环境污染减少，进而降低了长三角城市群工业SO2排放的空间集聚效应。

（三）进一步研究：工业SO2 排放空间格局对工业SO2 排放的影响研究

为了将研究落到实处，进一步探讨工业SO2排放空间格局对工业SO2排放的影响。鉴于工业产业占比对工业SO2排放空间格局的倒 “U” 型影响模式，本节依然构建临界指标的虚拟变量模型，如式（11）所示，式中IND_SO2 为长江三角洲城市群历年的工业SO2排放总量，其余变量同前文。

从表4 的估计结果可知，工业SO2排放的空间集聚效应与工业SO2排放呈现显著的正相关性，在其他变量保持不变的情况下，工业SO2排放的空间集聚效应每下降1%可以促使工业SO2排放降低0.0677%。在1992—2012年期间，工业产业比重与工业SO2排放呈现负相关，2013—2016年期间，工业产业比重与工业SO2排放呈现正相关。政府干预和利用外资可以抑制工业SO2的排放，出口会增加工业SO2的排放。

表4 工业SO2 排放空间格局对工业SO2 排放影响实证分析结果

（四）稳健性检验

为了验证模型（7）和模型（11）的稳健性，利用1992 到2012年度数据，对工业产业占比对工业SO2排放空间格局倒“U” 型影响曲线的右半部分进行验证，分别构建式（12）和式（13）两个模型。估计结果如表5 和表6 所示，从估计结果可以看出，模型估计系数的正负值与表3 和表4 一致，均符合预期，说明在1992—2012年期间这两个模型是稳健的。

表5 工业SO2 排放空间格局集聚效应影响因素估计

表6 工业SO2排放空间格局对工业SO2排放影响实证分析结果

六、结论和对策建议

本文在对长江三角洲城市群工业SO2排放空间格局演变的分析以及对工业产业比重对工业SO2排放空间格局影响模式研究的基础上，通过构建临界指标的虚拟变量模型，实证检验了不同时间段中该地区工业SO2排放空间格局的影响因素，得出以下结论：

（1）长江三角洲城市群工业SO2排放存在正的空间集聚效应，并且这种集聚效应的演变趋势大致可分为三个阶段：第一阶段，1985 至1991年，即工业SO2排放空间格局集聚效应不显著阶段；第二阶段，1992 至2004年，即工业SO2排放空间格局集聚效应持续上升阶段；第三阶段，2005 至2016年，即工业SO2排放空间格局集聚效应调整阶段。

（2）工业产业比重的变动对长江三角洲城市群工业SO2排放空间格局集聚效应的影响模式为倒“U” 型，1992年至2012年处于倒“U” 型的右半部分，2013年以后处于倒 “U” 型的左半部分，即随着工业产业比重的降低，工业SO2排放空间格局集聚效应下降。

（3）临界指标虚拟变量模型的实证研究表明，工业产业比重是工业SO2排放空间格局最重要的影响因素。1992—2012年工业产业比重与工业SO2排放空间格局集聚呈现负相关关系，2013—2016年工业产业比重与工业SO2排放空间格局集聚呈现正相关关系，符合倒 “U” 型影响模式；政府干预力度的提高会降低其集聚效应；出口总额的增加会提高其集聚效应；外商直接投资额的增加会降低其集聚效应。

（4）工业SO2排放空间集聚效应的降低有利于促进工业SO2减排。

结合上述结论，提出如下对策建议：

（1）长江三角洲城市群工业SO2的减排需要各个地区的协同工作。可通过加大政府干预力度，建立以长江三角洲城市群为整体的区域工业SO2减排协调机制，各个地市联合执法、通力合作，从整体上降低其集聚效应，从而实现工业SO2减排。

（2）要以产业转型升级为契机，通过科技进步、劳动者素质提升和管理创新等方式优化工业产业比重以降低该地区的工业SO2排放，进而降低该地区工业SO2排放空间格局的集聚效应。

（3）因为我国出口商品中高污染、高能耗产品居多，因此，要尽可能鼓励企业出口低能耗、低污染的高新技术产品。这样一方面可减少企业在生产过程中的工业SO2排放，进而降低该地区SO2排放的空间集聚效应，另一方面也通过提升商品生产的环境标准来增加我国出口商品的国际竞争力。

（4）外商直接投资以其先进的生产技术和严格的环境标准，对长江三角洲城市群的SO2减排工作起到了正面促进作用，因此，在吸引外资来该地区进行投资的同时，也要鼓励当地产能过剩的企业实现产业的国际转移。

注释：

①本文所选取长江三角洲城市群共有26 个城市，包括上海，江苏省的南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州，浙江省的杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省的合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城等26 个市。

②由于2017年开始个别地区没有公布工业二氧化硫排放数据，因此本文使用的工业二氧化硫数据截止2016年，下同。