田時中，趙鵬大

(1.安徽大學 經濟學院， 安徽 合肥 230601;2.中國地質大學(武漢) 經管學院，湖北 武漢 430074)

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【統(tǒng)計應用研究】

中部六省霧霾壓力動態(tài)綜合評價模型與實證

田時中1，趙鵬大2

(1.安徽大學 經濟學院， 安徽 合肥 230601;2.中國地質大學(武漢) 經管學院，湖北 武漢 430074)

為了驗證動態(tài)綜合評價模型在霧霾壓力綜合評價中的適用性，利用中部六省2005—2013年的相關數據，考察其霧霾壓力狀況及影響因素。結果發(fā)現：中部六省的霧霾壓力指數呈現動態(tài)上升趨勢，且呈現不同的動態(tài)演變特征，湖北和山西兩省體現為“先改善、再惡化、再改善”的特征，安徽和河南兩省為“先惡化、再改善”，而湖南和江西兩省呈現“波浪式上升”波動特征。資源因素、治理因素、城市化因素和工業(yè)化因素對霧霾的影響依次遞減。根據評價結果，提出了改善霧霾的建議。

霧霾壓力；動態(tài)評價；對稱矩陣；指標權重；影響因素

一、引言與文獻綜述

近年來，霧霾污染在中國愈發(fā)嚴重，嚴重威脅著居民生活和身體健康，甚至成為經濟發(fā)展的阻礙，有損“美麗中國”的國家形象。馬麗梅和張曉指出，中國20多個省份霧霾污染較為嚴重，尤以中部及偏北的東部地區(qū)較為突出，比如山東、河南、江蘇、河北、湖北、安徽等省份均屬于重度污染地區(qū)。如何解決霧霾污染，改善空氣質量，成為當前人們討論的熱點[1]。對霧霾壓力狀況的綜合評價能夠從宏觀上把握霧霾污染狀況，以便采取針對性的治理措施。

國外學者Maradan、Maddison、Hossein等運用空間計量模型研究環(huán)境與經濟發(fā)展的關系，實證研究證實國家間存在著環(huán)境污染及環(huán)境政策上的空間溢出效應[2-4]。在國內，袁加軍運用空間計量方法對環(huán)境庫茲涅茨曲線進行了實證檢驗[5]。冷艷麗、冼國明和杜思正基于省級面板數據實證研究顯示，大氣污染對FDI的擠出效應較強[6]。王星通過面板數據的實證檢驗顯示，中國經濟增長與大氣質量之間尚未實現完全脫鉤[7]。張年和張誠運用線性回歸模型對上海市的環(huán)境污染與霧霾相關性進行格蘭杰因果檢驗，表明污染源之間存在長期均衡關系和單項因果關系[8]。潘媛基于環(huán)境經濟投入產出模型，核算污染物排放系數對經濟的影響[9]。孫曉雨、劉金平和楊賀研究認為，大氣污染存在空間擠出效應[10]。

國內外研究主要集中于對霧霾污染的影響進行實證研究，對霧霾污染綜合指數測度的研究較少，并且，計量方法的選擇還有探討的空間，使得有必要加深如下問題的研究：1.如何建立具有“三維”特征的霧霾壓力動態(tài)綜合評價指標體系；2.對于時序立體數據表的樣本，構建怎樣的動態(tài)綜合評價模型對評價樣本進行縱橫向分析和比較；3.對霧霾壓力影響因素的分析和霧霾治理路徑的選擇等?；诖?，本文選擇霧霾壓力突出的中部六省作為研究樣本，選取2005—2013年的時序立體數據，運用SPSS19.0和Matlab7.0對相關數據進行處理，運用縱橫向拉開檔次法對中部六省霧霾壓力指數進行測算，分析霧霾壓力影響因素，提出改善霧霾的建議。

二、動態(tài)綜合評價模型簡介

針對動態(tài)綜合評價問題的研究，國內學者郭亞軍和屈小娥等較為詳細地論述了基于“縱橫向”拉開檔次法的動態(tài)綜合評價原理及方法，具有“三維”特征的動態(tài)綜合評價方法具有廣泛的應用前景和實用價值[11-12]。在霧霾壓力動態(tài)綜合評價過程中，根據已有數據積累及研究目的，我們既要綜合比較n個省份 Si( i =1，2，…，n) 在某一年份 tk( k=1，2，…，T) 的霧霾污染狀況，又要綜合比較某個省份在不同年份tk的霧霾污染狀況，將這類含有時序特征的多指標綜合評價問題稱為動態(tài)綜合評價。對n個被評價對象(本文指中部六省)S1，S2，…，Sn，取m個評價指標(本文指18個評價指標)x1，x2，…，xm，且按時間順序 t1，t2，…，tT獲得的原始資料(xij( tk))構成一個時序立體數據表見表1。

表1　時序立體數據表

由時序立體數據表支持的動態(tài)綜合評價問題可表示為：yi(tk)=f(λ1(tk),λ2(tk),…,λm(tk);xi1(tk),xi2(tk),…,xim(tk))，k=1,2,…,T;i=1,2,…,n

(1)

式(1)中，yi(tk)為Si在時刻tk處的綜合評價值。計算步驟如下：

首先，對原始數據進行無量綱化處理，以保證數據口徑的統(tǒng)一和可比，計算公式為：

(2)

其次，計算評價指標權重系數wj。確定權重系數的原則是在時序立體數據表上最大可能地體現出各被評價對象之間的差異，計算公式為：

(3)

(4)

(5)

再次，計算綜合評價函數：

k=1,2,…,T;i=1,2,…,n

(6)

最后，進行綜合評價。根據評價結果大小對樣本進行排序，在此基礎上計算序差的方差：

(7)

根據方差大小反映評價對象排名的波動性，進而分析它們的變化趨勢。利用“厚今薄古”思想，對被評價對象歷年的評價值進行時間加權，設hk為第tk期綜合評價值的權重系數，計算總體評價值和排名，則評價對象在評價時間區(qū)間內的總體綜合評價值為：

(8)

(9)

據此，依據總體排名進行綜合評價和分析，綜合指數越大，霧霾壓力越大，空氣質量越差。若樣本排序方差越大，霧霾壓力指數波動較小，方差越大，波動越大。

三、評價指標及數據選取

本文借鑒何為、戴小文、何楓等人的研究成果，對霧霾壓力影響因素進行篩選[13-15]。結果顯示，可以將影響霧霾壓力的主要因素歸為四個方面，即資源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和霧霾治理因素，依據系統(tǒng)性、科學性、可操作性和動態(tài)性原則，結合指標出現頻次，優(yōu)選最能體現霧霾壓力綜合指數動態(tài)變化的因素構建評價指標體系，其中，準則層包括資源因素、工業(yè)化因素、城市化因素和治理因素4個維度，具體指標層由18個指標構成，共同反映中部六省霧霾壓力狀態(tài)，如表2所示。

表2　中部六省霧霾壓力動態(tài)綜合評價指標體系

所有評價指標的數據均具有可獲得性，全部數據來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《安徽省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、安徽省統(tǒng)計局及中部其他省份的統(tǒng)計年鑒等。列出安徽省2005—2013年的縱向數據和中部六省2013年的評價數據，如表3和表4所示。因篇幅所限，中部其他五省2005—2013年評價指標原始數值和中部六省2005—2012年評價指標原始數值不再一一列出。

表3　安徽省霧霾壓力縱向評價指標值

注：數據來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》等。

表4　2013年中部六省霧霾壓力橫向評價指標值

注：數據來源：中部六省統(tǒng)計年鑒(2006—2014)、《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》和《中國統(tǒng)計年鑒(2006—2014)》等。

四、實證評價及結果分析

(一)評價過程

1.依據評價指標體系和評價指標值建立時序立體數據表，如表5所示。

由此可見，T=9，m=18，n=6。

2.對原始指標值進行標準化處理。運用式(2)分別對各年份的評價指標值進行無量綱處理，得到9組無量綱數據矩陣，構建對稱矩陣。

3.計算對稱矩陣的權重系數向量。運用matlab7.0計算對稱矩陣，運用SPSS19.0進行相關數據處理。其計算公式為：Hk=(Xk)τXk(k=1,2,…,9) ，得到H1，H2，…,H9。在此基礎上求出Hk對應的最大特征值及其所對應的(歸一化后的)特征向量，即權重系數向量分別為：

(W2005)τ=(0.049 8,0.067 4,0.082 8,0.080 7,0.025 1,0.0 038 5,0.050 0,0.047 3,0.056 3,0.064 2,0.066 1,0.041 9,0.049 1,0.041 3,0.062 0,0.061 7,0.060 7,0,055 2)τ

(W2006)τ=(0.050 1,0.067 2,0.086 0,0.043 2,0.022 7,0.047 3,0.054 4,0.062 2,0.055 0,0.068 2,0.056 6,0.048 2,0.057 5,0.039 7,0.064 9,0.067 1,0.057 1,0.052 7)τ

……

(W2013)τ=( 0.042 6,0.061 4,0.086 1,0.040 2,0.021 1,0.084 9,0.056 8,0.065 4,0.050 7,0.060 1,0.020 2,0.046 8,0.061 8,0.055 8,0.056 8,0.058 0,0.080 0,0.051 4)τ

λmax=249.395

Wτ=(0.049 6,0.064 2,0.082 4,0.040 3,0.026 1,0.068 3,0.051 8,0.057 7,0.050 6,0.062 2,0.054 3,0.045 5,0.057 4,0.041 1,0.066 4,0.065 6,0.067 1,0.049 4)τ

4.計算綜合評價函數值。根據式(6)計算yi(tk)，并對樣本結果進行排序，在此基礎上計算樣本排序的方差，結果如表6和表7所示。

表6　2005—2013年中部六省霧霾壓力指數測算結果

表7　2005—2013年中部六省霧霾壓力綜合指數排序及方差結果

(二)結果分析

1.從整體上看。在樣本考察期內，中部六省的霧霾壓力綜合指數從大到小的排序依次為河南(0.529 3)>江西(0.528 4)>安徽(0.519 4)>山西(0.503 2)>湖南(0.488 0)>湖北(0.462 8)，表明河南省霧霾壓力最大，而湖北省的霧霾壓力最小。不過中部六省的霧霾壓力指數極差為0.066 5，霧霾壓力平均指數為0.505 2，只有湖南省和湖北省的霧霾壓力指數低于平均值，其他省份的霧霾壓力指數均高于平均值，表明中部六省霧霾壓力較大，在“十三五”時期需要采取針對性的減排措施，降低空氣污染指數，實現“美麗中部”建設目標。

圖1　2005—2013年中部六省霧霾壓力指數演變趨勢

2.從霧霾壓力指數縱向的動態(tài)變化過程看(如圖1所示)。安徽、河南、湖北和湖南四省的霧霾壓力指數在2011年達到頂峰，之后空氣質量有所提高，霧霾壓力指數有所下降，但末點值都高于首點值，其中湖北省呈現“V”型變化，波谷值出現在2009年。而江西和山西兩省的霧霾壓力指數自2005年以來(除山西省2008年低于首點值)處于上升趨勢，兩省同時在2013年達到霧霾壓力歷史最高點，并且江西省的霧霾壓力指數上升速度快于山西省?？梢姡瑥恼麄€變動過程看，中部六省霧霾壓力指數呈現動態(tài)上升趨勢。

3.從霧霾壓力指數動態(tài)演變特征看。表7數據顯示，中部六省霧霾壓力指數的方差大小依次為河南(1.500 0)<安徽(2.000)<湖北(2.694 4)<山西(2.750 0)<江西(3.111 1)<湖南(4.111 1)，表明河南省霧霾壓力指數波動最小，湖南省的霧霾壓力指數波動最大，安徽、湖北、山西和江西四省的霧霾壓力指數的離散程度各不相同。湖北和山西兩省的空氣質量經歷了“先改善、再惡化、再改善”的變化過程，其霧霾壓力分別在2009年和2008年有所緩解，但之后又出現上升勢頭。安徽和河南兩省空氣質量經歷了“先惡化、再改善”的變化過程，拐點都為2011年。而湖南和江西兩省呈現“波浪式上升”波動過程。受“次貸危機”的影響，市場對煤炭等一次能源的需求量下降，污染物的排放量有所降低，導致部分省份污染物排放量下降。

4.從霧霾治理壓力來看。結合霧霾壓力指數綜合排名和霧霾壓力指數方差大小，以及當前霧霾壓力集中的現實，中部六省面臨較大的霧霾治理壓力。霧霾壓力指數波動較小的省份如河南省和安徽省，其霧霾壓力指數一直處在上升勢頭，治理難度較大，需要采取更為有效的節(jié)能減排措施緩解霧霾壓力。對于霧霾壓力指數波動較大的省份如湖北、山西、江西和湖南四省，需要找出霧霾改善和惡化的根本原因，總結霧霾壓力指數下降的經驗，改革霧霾治理機制，切實改善環(huán)境。

(三)霧霾壓力變動的決定因素分析

從指標重要性角度來說，在建立時序立體數據表的基礎上，運用縱橫向拉開檔次法測算中部六省霧霾壓力指數過程中，求得實對稱矩陣的最大特征值及其所對應的(歸一化后的)特征向量，特征向量用來衡量評價指標的重要性，權重排序如圖2所示。

圖2　評價指標權重排序

由圖2可見，霧霾壓力指數18項評價指標中，對霧霾壓力指數產生影響的前7項指標分別是天然氣消費量、單位GDP能耗、城市人均公園綠地、治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、原油消費量和城鎮(zhèn)化率，其權重值分別為0.082 4、0.068 3、0.067 1、0.066 4、0.065 6、0.064 2和0.062 2。其中，天然氣消費量、城市人均公園綠地、治理廢氣投入和污染治理項目本年完成投資額為逆向指標。其他11項指標的重要性排序如下：電力消費彈性系數、道路面積、城鎮(zhèn)萬人擁有公交車輛、火力發(fā)電量、工業(yè)廢氣排放總量、煤炭消費量、城市綠化覆蓋面積、道路長度、城鎮(zhèn)居民每百戶家用汽車量、城市燃氣普及率和能源消費彈性系數，其權重值分別為：0.057 7、0.057 4、0.054 3、0.051 8、0.050 6、0.049 6、0.049 4、0.045 5、0.041 1、0.040 3和0.026 1。其中，城市綠化覆蓋面積和城市燃氣普及率為逆向指標。

從評價維度角度來說，依據評價指標權重，可以計算出中部六省霧霾壓力指數動態(tài)綜合評價指標體系準則層四個維度和治理因素的權重系數，計作wbj，其值分別為0.330 9(wb1)、0.160 1(wb2)、0.260 5(wb3)和0.248 5(wb4)，重要性排序為wb1>wb3>wb4>wb2。不難看出，霧霾壓力指數的改善與惡化，首先受資源因素的影響，其次是治理因素，然后是城市化因素，最后是工業(yè)化因素。

五、結　論

在理論模型部分，本文從四個維度構建了霧霾壓力綜合評價指標體系，運用動態(tài)綜合評價模型進行了實證分析，驗證了方法的適用性和指標體系的可操作性。實證研究表明，說明中部六省的霧霾壓力大小各不相同，但六省份霧霾壓力指數極差較小，并且霧霾壓力指數呈現動態(tài)上升趨勢，中部地區(qū)面臨較大的霧霾治理壓力。同時，中部六省霧霾壓力指數呈現不同的動態(tài)演變特征。研究還發(fā)現天然氣消費量、單位GDP能耗、城市人均公園綠地、治理廢氣投入、污染治理項目本年完成投資額、原油消費量和城鎮(zhèn)化率是影響霧霾指數動態(tài)變化的主要因素。從評價維度上說，霧霾壓力指數的改善與惡化，首先受資源因素的影響，其次是治理因素，然后是城市化因素，最后是工業(yè)化因素。

本文針對上述實證結果，提出如下政策建議：第一，在全面建成小康社會進程中，要結合資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會建設目標和“十三五”經濟社會發(fā)展與環(huán)境保護規(guī)劃，堅決摒棄“先污染后治理”的傳統(tǒng)發(fā)展道路，妥善處理資源、生態(tài)環(huán)境、經濟社會可持續(xù)發(fā)展的關系，在保證資源節(jié)約和經濟可持續(xù)發(fā)展的基礎上，堅持走新型工業(yè)化和新型城鎮(zhèn)化道路，倡導清潔生產，實現清潔增長。第二，進一步推廣和普及天然氣的使用，降低煤炭、石油等化石能源的消費比重，從源頭上控制污染排放；進一步擴大城市人均公園綠地面積，加快城市基礎設施建設進程，倡導公共交通；堅持保護生態(tài)環(huán)境的基本國策，對于破壞生態(tài)的行為，要加大處罰力度。第三，政府需要頒布霧霾治理的相關法規(guī)，加強地方政府間的財政合作。加大霧霾治理專項資金的投入，推進環(huán)境稅制改革，完善生態(tài)補償機制，以實現財稅政策在霧霾治理中的促進作用。

[1]馬麗梅,張曉.區(qū)域大氣污染空間效應及產業(yè)結構影響[J].中國人口·資源與環(huán)境,2014,24(7).

[2]Maradan D,Vassiliev A.Marginal Casts of Carbon Dioxide Abetement:Empirical Evidence from Cross-country Analysis[J].Swiss Journal of Economics and Statistics,2005,141(3).

[3]Maddison D.Modelling Sulphur Emissions in Europe:A Spatial Econometeic Approach[J].Oxford Economic Papers,2007，59(4).

[4]Hossein H M,Kaneko S.Can Environmental Quality Spread Through Institutions[J].Energy Policy,2013,56(2).

[5]袁加軍.環(huán)境庫茲涅茨曲線研究——基于生活污染和空間計量方法[J].統(tǒng)計與信息論壇,2010,25(4).

[6]冷艷麗,冼國明,杜思正.外商直接投資與霧霾污染——基于中國省際面板數據的實證分析[J].國際貿易問題,2015(12).

[7]王星.霧霾與經濟發(fā)展——基于脫鉤與EKC理論的實證分析[J].蘭州學刊,2015(12).

[8]張年,張誠.工業(yè)固體廢物處理與城市霧霾相關性的實證分析——以上海為例[J].生態(tài)經濟,2015,31(8).

[9]潘媛.環(huán)境—經濟投入產出模型設計核算研究[J].統(tǒng)計與決策,2015(16).

[10]孫曉雨,劉金平,楊賀.中國城市大氣污染區(qū)域影響空間溢出效應研究[J].統(tǒng)計與信息論壇,2015,30(5).

[11]郭亞軍.一種新的動態(tài)綜合評價方法[J].管理科學學報,2002(2).

[12]屈小娥.1990—2009年中國省際環(huán)境污染綜合評價[J].中國人口·資源與環(huán)境,2012,22(5).

[13]何為,劉昌義,郭樹龍.天津大氣環(huán)境效率及影響因素實證分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2016,30(1).

[14]戴小文,唐宏,朱琳.城市霧霾治理實證研究——以成都市為例[J].財經科學,2016(2).

[15]何楓,馬棟棟.霧霾與工業(yè)化發(fā)展的關聯研究——中國74個城市的實證研究[J].軟科學,2015,29(6).

(責任編輯：張治國)

An Empirical Study on the Dynamic Comprehensive Evaluation Model of Six Central Provinces' Haze Pressure in China

TIAN Shi-zhong1, ZHAO Peng-da2

(1.Economics School, Anhui University,Hefei 230601,China;2.School of Economics and Management,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China.)

In order to verify the applicability of dynamic comprehensive evaluation model in the haze pressure comprehensive evaluation,using the data of six central provinces from 2005 to 2013, inspects the haze stress status and influencing factors. The results show that: the haze pressure index of six central provinces is dynamic rising, and present different dynamic evolution characteristics,Hubei and Shanxi present the characteristic of "improve-deteriorate-improve",Anhui and Henan show"deteriorate first and improve further",Hunan and Jiangxi take on a fluctuate characteristic of the wave type.Resources factor, management factor, urbanization and industrialization factors on the influence of the haze decline in turn.Finally this study provides some suggestions on how to alleviate the haze according to the research results.

haze pressure; dynamic evaluation; symmetric matrix; index weights; influencing factors

2016-03-22；修復日期：2016-06-02

安徽大學博士科研啟動經費項目《生態(tài)文明視角下縣域生態(tài)經濟建設績效評價》(J01001319)；安徽大學教研項目《財稅專業(yè)課程定量評價方法教學探索與實踐》(ZLTS2015074)

田時中，男，安徽岳西人，資源產業(yè)經濟博士，講師，研究方向：氣候政策與績效評價；

X51∶F224.0

A

1007-3116(2016)09-0056-06

趙鵬大，男，遼寧清原人，數學地質學家，礦產普查勘探學家，中國科學院院士，俄羅斯自然科學院院士，教授，博士生導師，研究方向：數學地質、礦產普查與勘探、資源產業(yè)經濟。