基于STIRPAT模型的西安雾霾污染影响因素关系研究论文

导读:近年来,西安雾霾事件频发,通过构造 STIRPAT 模 型,对西安雾霾污染影响因素进行定量研究,结果表明,西安人均 GDP、能耗强度、雾霾含量强度、能源消费结构对雾霾含量有显著 的正向影响,

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摘 要:近年来,西安雾霾事件频发,通过构造 STIRPAT 模 型,对西安雾霾污染影响因素进行定量研究,结果表明,西安人均 GDP、能耗强度、雾霾含量强度、能源消费结构对雾霾含量有显著 的正向影响,西安市人口规模、城镇化水平具有显著的负向影响, 而城市绿化水平对雾霾含量的影响并不显著。根据实证结果提出: 提高人们的环境意识、提倡节能减排可以有效减少雾霾污染物的 排放;加强技术创新、技术进步所带来的能源高效利用可以在一定 程度上抑制雾霾的增加。

关键词:雾霾污染 STIRPAT 模型 城市治理

一、引言

当前西安正处在城市化高速发展的重要阶段,为了在 2035 年 之前基本实现现代化,使西安在“创新、协调、绿色、开放”等方面位 于前列,成为国家中心城市,西安发展不能有丝毫懈怠。 随着西安 市经济的较快发展,城市开发力度不断增大,所消耗能源的速度正 在迅速增长,城市的工业化进程也在加快,资源环境所面临的压力 日益增大,环境问题更是事关人们的健康与生存,环境污染防治工 作任重道远。由于西安地处黄土高原和秦岭山脉之间,冬季时西安 市内排放暖气、工地扬尘增多,所造成的悬浮颗粒物没有扩散到西 安市以外,使得雾霾构成物堆积在西安,极易出现大规模的雾霾现 象。近年来,西安市每到冬季会多次出现重污染的雾霾天气,而且 西安市的雾霾天气天数显著增加,雾霾污染越来越严重。 因此,在 保持西安市经济高速增长的同时如何有效地治理雾霾是必须要面 对的问题。笔者主要研究西安市雾霾变动的主要影响因素并给出 治理建议。


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二、指标选取与模型构建

(一)指标、变量的选取

经济发展便利了人们的生活, 但是其所带来的环境污染问题 影响着人们的日常生活。经济增长往往伴随着大量的经济活动,会 污染我们所处的环境,对环境产生负面影响,但是经济发展会带动 技术进步进而减少环境污染。不仅如此,经济发展还会给人口结构 带来改变。本文根据已有的研究成果,结合西安的实际情况,选取 各变量含义及其描述性统计,见表 1。


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表 1 模型中各变量描述性统计

(二)模型的构建

Ehrlich 和 Holdren(1971)首次提出 IPAT 模型,IPAT 模型是 一个分析人口、社会富裕程度和技术水平对环境压力影响的量化模型。本文采用其拓展后的关于人 口规模、经济发展水平及技术对环境影响的随机形式的回归模型,即 STIRPAT 模型。引入指数可 使该模型用于分析各因素对环境的非等比例影响。该模型表达式 为:

Ii=aPi β1Ai β2Ti β3ei (1)

对模型(1)两边分别取对数,再引入雾霾含量强度(HT)、城市 绿化程度(GC)、城镇化水平(UL)、能源消费结构(EC)等变量对 STIRPAT 模型进行拓展,拓展后的模型为:

InIi= β0+β1InPi+β2InAi+β3InTi+β4InHTi+β5InGCi+β6InULi+β7lnECi+ εi (2)

在分析雾霾含量与其影响因素之间的关系时, 由于各指标的 量纲不同,本文对数据作标准化处理,将处理后的每个变量减去各 自的均值,然后除以其标准差,得到标准化后的数据,再用所得数 据进行回归分析,得到标准化后的回归系数。将(2)式中每个变量 标准化后,就变成了新的模型,即:

InIi*= β 1InPi*+β2InAi*+β3InTi*+β4InHTi*+β5InGCi*+β6InULi*+β7InECi*+ εi (3)

三、实证分析

从图 1 可以看出,空气质量达标天数趋势线呈下降趋势,说明 空气质量达标天数在逐年下降,空气环境污染正在加重。特别是在 2013 年,长达 208 天的污染天气让西安人第一次认识到雾霾的严 重性,之后西安采取了一系列的治理措施,如:整治拆除燃煤锅炉, 工地施行湿法作业,淘汰黄标车,带泥车辆限行等,才使得空气质 量达标天数增加。但是即便这样,2016 年的达标天数依旧在减少, 每年冬天雾霾天气还是反复来袭,限行、限土等措施只是治标不治 本。2017 年,全国开始通过“煤改气、电”等方式推广清洁能源,西 安空气质量得到明显改善。大气环境保护在经济社会发展中具有 重要意义,只有发展低碳经济、促进产业结构升级、降低工业排放 才是治理雾霾的根本途径。


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图 1 2003—2018 年空气质量达标天数变动情况

图 2 显示,能耗强度的增长率一直是负数,而且其趋势线呈现 下降趋势,这表明单位 GDP 所消耗的能源处于负增长状态,能耗 强度逐年减弱。2000—2018 年西安市能源消费总量和雾霾含量不 断增加,能源消费总量由2000 年的 749.511 万吨标准煤增加到 2018 年的 2716.797 万吨标准煤, 增加了 3.62 倍, 年均增长率0.074%。西安市生产总值由 2000 年的 646.13 亿元增加到 20 18 年 的 8349.86 亿元,增加了 12.9 倍,年均增长率为 0.153%,西安人均 GDP 在 2000 年到 2018 年由 9484 元增长到 85114 元, 增加了 8.97 倍, 年均增长率为 0.13%。可以看出西安市生产总值与人均 GDP 的年均增长率高于能源消费量的年均增长率,这也说明了能 耗强度不断减弱,在一定程度上减少了雾霾构成物的排放。


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表 2 雾霾含量影响因素的回归结果

为了防止虚假回归的产生, 笔者先对各变量数据进行单位根 检验,若为非平稳的同阶单整时间序列,则需要进行协整检验。经 计算,各个变量时间序列均为非平稳、二阶单整序列,因此可以做 协整检验。本文运用 Eviews10 软件处理数据,得到回归结果(见表 2)。表 2 中剔除前与剔除后的回归结果的残差均为平稳序列,即各 变量间存在协整关系。

由表 2 数据可以得出该回归方程为:

InIi*=-0.7512InPi*+7.7776InAi*+1.7821InTi*+2.8378InHTi*- 2.2282InULi*+0.3723InECi*

可以看出,除了城市绿化水平外,其他变量都通过了显著性检 验。其中,西安人均 GDP、能耗强度、雾霾含量强度、能源消费结构 对西安雾霾含量具有显著正向影响,西安人口规模、城镇化水平对 雾霾含量具有负向影响, 而城市绿化水平对雾霾含量的影响不显 著。从剔除后的模型结果可以看出,人均 GDP 弹性、雾霾含量强度 弹性 、 能耗强度弹性 、 能源消费结构弹性, 依次为 7.777609、 2.837827、1.782129 和 0.372329,即实际人均 GDP、雾霾含量强度、能耗强度和能源消费结构每提高 1%, 雾霾含量将依次增长 7.777609%、2.837827%、1.782129%和 0.372329%; 人口规模弹性、 城镇化水平弹性分别为 -0.751198 和 -2.228206,即总人口每增加 1%,雾霾含量将依次减少 0.751198%和 2.228206%。 因此,在对雾 霾含量正向影响的因素中, 经济发展水平即人均 GDP 影响最大, 雾霾含量强度和能耗强度影响较大,能源消费结构的影响最小;在 对雾霾含量负向影响的因素中,城镇化水平影响最大,人口规模影 响较小。

四、结论与建议

笔者在模型的基础上,对西安市 2000—2018 年雾霾含量变动 的各影响因素进行了分析,得出以下结论及建议:

一是人均 GDP、能耗强度、雾霾含量强度和能源消费结构对雾 霾含量有显著的正向影响。人口规模和城镇化水平对雾霾含量有 显著的负向影响,说明人口的增加,会使雾霾含量减少,因为越来 越多的民众注重环境保护,节能减排;城市绿化程度对雾霾含量影 响不显著。二是提高全社会生态环境意识。越来越多的人口往城市 迁移,这一过程会伴随着城市化一直持续下去,人口规模和城镇化 水平对雾霾含量具有负向影响的必要条件是必须大范围提高民众 的环境意识,具有节能减排思想,大力倡导绿色生活的理念。否则, 单纯的城市人口增多会加大对资源和环境的压力, 会促使雾霾的 增加。三是加强技术创新,促进技术进步,推进能源结构调整。技术 进步如研究新的清洁能源可以优化改善能源消费结构,降低煤炭、 石油等能源的消费比例,削减规模以上工业燃料煤的使用,对燃煤 热源厂进行改造,能有效减少雾霾的产生。

西安市雾霾治理是一个长期的过程, 在西安经济快速发展的 今天,为了保障在生产总值增长的同时减少对环境造成的破坏,实 现雾霾含量减少,管理部门仍需要坚持行之有效的污染防治措施, 对雾霾物质排放主要来源的煤炭、石油等能源消费做出优化,最终 实现经济与环境的协调可持续发展。

参考文献:

[1] 孙敬水,陈稚蕊,李志坚. 中国发展低碳经济的影响因素研究—基 于扩展的 STIRPAT 模型分析[J].审计与经济研究,2011,26(04):85-93.
[2] 戴小文,唐宏,朱琳.城市雾霾治理实证研究—以成都市为例[J].财 经科学,2016(02):123-132.
[3] 钟兴菊,龙少波.环境影响的IPAT 模型再认识[J]. 中国人口·资源与 环境,2016,26(03):61-68.
[4] Ehrlich P R, Holden J P. Impact of Population Growth [J]. Science, 1971(171): 1212-1217.


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来源:SCI论文网

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