蔣姝睿,王 玥,王 萌,石 磊*,馬 中,陸根法

?

區(qū)域視角下中國(guó)工業(yè)行業(yè)與工業(yè)污染關(guān)系

蔣姝睿1,王 玥1,王 萌1,石 磊1*,馬 中1,陸根法2

(1.中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872；2.南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院,污染控制與資源化研究國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京210023)

基于2005~2014年31個(gè)省市25個(gè)工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)值和各省工業(yè)廢氣、廢水、固體廢棄物排放量,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析各省各行業(yè)的綜合環(huán)境污染影響程度.按各行業(yè)在各省污染貢獻(xiàn)排名前10位的出現(xiàn)頻次,識(shí)別中國(guó)高、中高、中低和低頻次污染行業(yè);按照生產(chǎn)要素將行業(yè)歸類為勞動(dòng)密集型、資本密集型和技術(shù)密集型,并探究各區(qū)域污染貢獻(xiàn)的主導(dǎo)行業(yè)類型.研究表明,中國(guó)省際間不同行業(yè)對(duì)該省工業(yè)污染的貢獻(xiàn)差異明顯,電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)在31個(gè)省出現(xiàn)頻度最高,需要從全國(guó)層面予以重點(diǎn)監(jiān)控;各省綜合污染影響度排名前10的行業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)匚廴矩暙I(xiàn)均超過0.66,需要地方結(jié)合實(shí)際進(jìn)行有針對(duì)性的防治.勞動(dòng)、資本密集型工業(yè)污染主導(dǎo)的區(qū)域應(yīng)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)同時(shí)促進(jìn)工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化,淘汰落后產(chǎn)能,提升技術(shù)實(shí)力;技術(shù)密集型工業(yè)污染主導(dǎo)的區(qū)域應(yīng)加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級(jí),發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展.

工業(yè)行業(yè)；污染；灰色關(guān)聯(lián)度；區(qū)域

2015年,我國(guó)第二產(chǎn)業(yè)比重占全年國(guó)民生產(chǎn)總值的40.93%,表示在我國(guó),工業(yè)仍然在GDP中占有重要部分.工業(yè)化發(fā)展的同時(shí),其污染物排放依然巨大,2015年,我國(guó)工業(yè)廢氣排放總量達(dá)到685190億m3,工業(yè)廢水排放量達(dá)到199.50億t,工業(yè)固體廢棄物達(dá)到55.8萬(wàn)t.關(guān)于工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污染方面的研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了廣泛研究[1-4].環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線(EKC)作為表征經(jīng)濟(jì)與環(huán)境之間關(guān)系的經(jīng)典假說,成為該領(lǐng)域重要的一個(gè)研究方向[5].閆蘭玲等[6]、Zhao等[7]和張明志[8]分別從城市、區(qū)域和國(guó)家的層面,探究了工業(yè)污染物排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的EKC表征;一些學(xué)者則著重探究工業(yè)經(jīng)濟(jì)與污染之間的內(nèi)在聯(lián)系及其影響因素[9-10],例如張同斌等[11]運(yùn)用時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型分析了國(guó)家層面三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與工業(yè)三廢之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于污染物排放具有差異化影響,二產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)于工業(yè)三廢排放具有較強(qiáng)的沖擊作用.就研究方法而言,目前所運(yùn)用的方法主要涉及面板數(shù)據(jù)計(jì)量[12-13]、空間計(jì)量[14-15]、因素分解[16-17]等,但貧信息、數(shù)據(jù)不足會(huì)導(dǎo)致計(jì)量和統(tǒng)計(jì)方法難以施展,而適用于信息不完備情況的灰色關(guān)聯(lián)理論被引入到工業(yè)發(fā)展與污染關(guān)系分析領(lǐng)域[18-19].例如韓楠[20]運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)中國(guó)工業(yè)細(xì)分行業(yè)的環(huán)境污染物排放強(qiáng)度進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),并依據(jù)結(jié)果劃分了行業(yè)類型,提出有針對(duì)性的優(yōu)化調(diào)整.晉盛武等[21]選取安徽6座城市驗(yàn)證EKC曲線,并用灰色關(guān)聯(lián)度分析研究環(huán)境污染的影響因素,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平等與環(huán)境污染密不可分.康曉風(fēng)等[22]采用灰色關(guān)聯(lián)分析法,對(duì)京津冀地區(qū)PM10與多項(xiàng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行了分析,研究表明與PM10關(guān)聯(lián)最大的指標(biāo)在各市有一定差異,北京市、天津市為煤炭消費(fèi)總量,河北省為鋼鐵產(chǎn)量.

但現(xiàn)有研究仍然存在一些問題,研究主體較為單一,主要還是集中在單個(gè)區(qū)域、省份或國(guó)家層面[23-24],缺乏對(duì)不同區(qū)域間的比較研究.即使有針對(duì)多個(gè)區(qū)域工業(yè)行業(yè)的研究,研究對(duì)象也主要在碳排放與減排方面[19,25-26];由于缺乏相關(guān)數(shù)據(jù),研究的視角還主要是以宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為主,對(duì)于工業(yè)各細(xì)分行業(yè)導(dǎo)致工業(yè)三廢污染情況的研究較少.探究全國(guó)各省的不同工業(yè)行業(yè)與污染的相關(guān)性,識(shí)別各地區(qū)污染的主要貢獻(xiàn)行業(yè),進(jìn)而開展省際之間的比較,不僅有助于掌握全國(guó)整體工業(yè)行業(yè)污染情況,還能對(duì)從工業(yè)細(xì)分行業(yè)的視角有針對(duì)性地制定各省污染物削減政策起到重要參考價(jià)值.為此,本文基于2005~2014年全國(guó)31個(gè)省市工業(yè)行業(yè)與工業(yè)污染相關(guān)數(shù)據(jù),從分省份和分區(qū)域兩個(gè)層次,利用灰色關(guān)聯(lián)度方法探討了各工業(yè)行業(yè)對(duì)污染的貢獻(xiàn)程度,以期為污染防治提供政策建議.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

由于我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)在2011年進(jìn)行了修訂,導(dǎo)致工業(yè)細(xì)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)口徑在2012年發(fā)生變動(dòng);為保障研究時(shí)間范圍(2005~2014年)內(nèi)數(shù)據(jù)的一致性,最終選取了2005~2014年間保持?jǐn)?shù)據(jù)連續(xù)可觀的22個(gè)行業(yè),并將行業(yè)名稱發(fā)生變化、但涵蓋內(nèi)容一致的3個(gè)行業(yè)(酒、飲料和精制茶制造業(yè),計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),儀器儀表制造業(yè))納入研究范圍,最終確定25個(gè)行業(yè)作為研究的行業(yè)對(duì)象,即煤炭開采和洗選業(yè),石油和天然氣開采業(yè),黑色金屬礦采選業(yè),有色金屬礦采選業(yè),非金屬礦采選業(yè),農(nóng)副食品加工業(yè),食品制造業(yè),酒、飲料和精制茶制造業(yè),煙草制造業(yè),紡織業(yè),造紙及紙制品業(yè),石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè),電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè),化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè),醫(yī)藥制造業(yè),化學(xué)纖維制造業(yè),非金屬礦物制品業(yè),黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè),有色金屬冶煉及壓延加工業(yè),金屬制品業(yè),通用設(shè)備制造業(yè),專用設(shè)備制造業(yè),電氣機(jī)械及器材制造業(yè),計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),儀器儀表制造業(yè).

31個(gè)省級(jí)單元2005~2014年工業(yè)三廢(工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水、工業(yè)固廢)排放量、名義GDP以及各省級(jí)單元25個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自2006~2015年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》.經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均已折算成以2005年為基年的可比價(jià)格.

1.2 計(jì)算方法

1.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法 灰色關(guān)聯(lián)度是根據(jù)2個(gè)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的異同來衡量因素間關(guān)系的方法,便于通過已知信息來研究未知數(shù)據(jù).通過灰色關(guān)聯(lián)度分析,可以直觀反映各省各行業(yè)對(duì)工業(yè)污染的貢獻(xiàn)程度,從而彌補(bǔ)了現(xiàn)有年鑒中各省行業(yè)污染排放數(shù)據(jù)難以獲取的不足.

灰色關(guān)聯(lián)度分析基于參考數(shù)據(jù)列和比較數(shù)據(jù)列.依據(jù)Deng[27-28]、以及以往文獻(xiàn)中提出的灰色關(guān)聯(lián)計(jì)算方式[29-33],記參考數(shù)據(jù)列和比較數(shù)據(jù)列分別為

0={0(1),0(2),…,0()},=1,2,…,(1)

X={X(1),X(2),…,X()},=1,2,…,(2)

式中:為時(shí)間,為比較數(shù)列個(gè)數(shù),為時(shí)間最大值,為比較數(shù)列總數(shù).

(1)數(shù)據(jù)的無量綱化處理,得到參考數(shù)據(jù)列和比較數(shù)據(jù)列

0={0(1),0(2),…,0()},=1,2,…,(3)

x={x(1),x(2),…,x()},=1,2,…,(4)

(2)參考數(shù)列與比較數(shù)列作差,得到新數(shù)據(jù)列并取絕對(duì)值,得到

|0-x|={|0()-1()|,|0()-2()|,…,|0()-x()|},

=1,2,…,(5)

(3)計(jì)算參考數(shù)列與比較數(shù)列在每個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)

式中:為分辨系數(shù),取值范圍為0~1.按照通常取值,以0.5計(jì)算.

(4)求得灰色關(guān)聯(lián)度,比較數(shù)列x()各時(shí)刻(=1,2,…,)關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值即為該比較數(shù)列對(duì)參考數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度,即

1.2.2 綜合污染影響程度計(jì)算過程 (1)計(jì)算31個(gè)省市25個(gè)工業(yè)行業(yè)與對(duì)應(yīng)省份工業(yè)三廢排放量的灰色關(guān)聯(lián)度(=1,2,3;=1,2,…25),其中表示工業(yè)三廢種類,表示工業(yè)行業(yè)種類.

(2)計(jì)算各省三廢排放量與對(duì)應(yīng)省份實(shí)際GDP的灰色關(guān)聯(lián)度.根據(jù)關(guān)聯(lián)度大小,計(jì)算出工業(yè)三廢的關(guān)聯(lián)度權(quán)重(=1,2,3).

2 研究結(jié)果

不考慮部分省份由于不存在該行業(yè)而形成的異常零值,根據(jù)結(jié)果得出31個(gè)省市內(nèi)部各工業(yè)行業(yè)綜合污染影響程度,如圖1所示.

圖1 31個(gè)省市25個(gè)工業(yè)行業(yè)綜合污染影響程度

橫坐標(biāo)1~31省份依次為:安徽、北京、福建、甘肅、廣東、廣西、貴州、海南、河北、河南、黑龍江、湖北、湖南、吉林、江蘇、江西、遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、青海、山東、山西、陜西、上海、四川、天津、西藏、新疆、云南、浙江、重慶,下同

從各省內(nèi)部來看,各個(gè)行業(yè)均對(duì)污染有較為顯著的影響.所有省份各行業(yè)的綜合污染影響程度都在0.55以上,表明工業(yè)生產(chǎn)與工業(yè)污染之間存在較高相關(guān)性.同時(shí),各省市工業(yè)行業(yè)污染影響程度的浮動(dòng)范圍為0.55~0.95,表明各行業(yè)之間對(duì)污染影響程度的差異較為明顯.而研究各行業(yè)的污染影響程度高低,對(duì)于了解各省行業(yè)污染情況的差異性具有重要意義.

在截取各省污染綜合影響程度最高的前10個(gè)行業(yè)作為重點(diǎn)污染行業(yè),如圖2所示.各省綜合污染影響程度排名前10的各行業(yè),其綜合污染影響程度均高于0.66,部分省份如黑龍江、遼寧等,達(dá)到0.90以上,表明這些行業(yè)對(duì)環(huán)境污染存在很高的關(guān)聯(lián)度.

各省對(duì)污染影響程度高的行業(yè)間差異也較為明顯.這表現(xiàn)在對(duì)環(huán)境污染貢獻(xiàn)高的行業(yè)存在著極大差異,例如對(duì)于北京市污染貢獻(xiàn)最高的行業(yè)是通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè),而對(duì)于重慶市污染貢獻(xiàn)最高的行業(yè)是黑色金屬礦采選業(yè)工業(yè),對(duì)于其他省市污染貢獻(xiàn)最高的行業(yè)又各有不同.這是各省資源稟賦、技術(shù)條件和經(jīng)濟(jì)水平的區(qū)別,發(fā)展行業(yè)側(cè)重點(diǎn)有所不同所導(dǎo)致的.常規(guī)來說,隨著一個(gè)行業(yè)工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大,污染量的排放也會(huì)隨之增加.正是由于各省之間行業(yè)發(fā)展差異性,導(dǎo)致了各省主要污染貢獻(xiàn)行業(yè)的區(qū)別,這就要求在控制工業(yè)行業(yè)污染時(shí),各省應(yīng)根據(jù)自身具體情況,采取差異性措施.

圖2 各省市污染綜合影響程度最高的前10個(gè)行業(yè)

對(duì)圖2進(jìn)行省際間橫向比較發(fā)現(xiàn),一些行業(yè)出現(xiàn)頻率較高,諸如紡織業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等;此外,結(jié)合我國(guó)各省地理位置對(duì)圖2分析,得出有一些地緣上相近的省份綜合污染影響程度前10的行業(yè)當(dāng)中出現(xiàn)了超過半數(shù)的相同行業(yè),如在遼寧省、黑龍江省與吉林省綜合污染影響程度排名前10位的行業(yè)均出現(xiàn)了電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)工業(yè),石油和天然氣開采業(yè)工業(yè),石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè),有色金屬冶煉及壓延加工業(yè);將3個(gè)省中任意2個(gè)進(jìn)行比較,遼寧省和吉林省綜合污染影響程度排名前10位的行業(yè)重合率達(dá)到80%,黑龍江省和吉林省、遼寧省綜合污染影響程度排名前10位的行業(yè)重合率分別都達(dá)到50%.以下將對(duì)此現(xiàn)象進(jìn)行進(jìn)一步探討.

3 討論

3.1 全國(guó)性視角下的分析

將各行業(yè)出現(xiàn)頻次劃分為4個(gè)類別:出現(xiàn)頻次10次及以下、11~15次、16~20次、21~31次,依次記為低頻次、中低頻次、中高頻次以及高頻次污染行業(yè);各行業(yè)在各省污染綜合影響程度最高的前10個(gè)行業(yè)出現(xiàn)的頻次,見圖3.

各省高頻次污染行業(yè)主要分布在電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)工業(yè)(25次)與紡織業(yè)(21次);中高頻次行業(yè)則集中于有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(20次)、造紙及紙制品工業(yè)(20次)、黑色金屬礦采選業(yè)工業(yè)(18次)、煙草制造業(yè)(18次)等4個(gè)行業(yè);中低頻次行業(yè)為石油和天然氣開采工業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)等8個(gè)行業(yè);低頻次污染行業(yè)為化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)等11個(gè)行業(yè).從全國(guó)范圍角度看,根據(jù)各行業(yè)在各省污染綜合影響程度最高的前10個(gè)行業(yè)中出現(xiàn)頻次的高低,應(yīng)結(jié)合情況采取有針對(duì)性的污染防治舉措.高頻次(2個(gè))和中高頻次(4個(gè))污染行業(yè)對(duì)國(guó)內(nèi)半數(shù)以上省份的污染都貢獻(xiàn)了較大水平,因此應(yīng)當(dāng)按全國(guó)重點(diǎn)污染行業(yè)進(jìn)行監(jiān)管,尤其需了解行業(yè)污染治理技術(shù)現(xiàn)狀和排污情況,從而實(shí)施監(jiān)督和減排激勵(lì)措施,嚴(yán)格控制行業(yè)的污染排放.國(guó)家應(yīng)加大對(duì)以上重點(diǎn)污染行業(yè)治污的資金投入,引導(dǎo)企業(yè)增強(qiáng)技術(shù)改造和創(chuàng)新能力,淘汰落后產(chǎn)能,實(shí)施可持續(xù)綠色發(fā)展戰(zhàn)略.對(duì)于中低頻次污染行業(yè),首先各相關(guān)省份應(yīng)當(dāng)將其列為地方重點(diǎn)污染行業(yè)進(jìn)行防控監(jiān)督,并在全國(guó)范圍內(nèi)加以重點(diǎn)關(guān)注,防止這些行業(yè)污染出現(xiàn)進(jìn)一步擴(kuò)大趨勢(shì).對(duì)于低頻次污染行業(yè),所在省份應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)丨h(huán)境質(zhì)量,制定相應(yīng)污染防治政策,同時(shí)中央制定相應(yīng)巡查考核機(jī)制,對(duì)地方予以監(jiān)督,以保證地方政府治污積極性和合法性.各地方應(yīng)加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)污染行業(yè)的監(jiān)管,并結(jié)合當(dāng)?shù)丨h(huán)境狀況,大力督促本地污染嚴(yán)重行業(yè)進(jìn)行整改、治理.

圖3 各行業(yè)在各省市前10個(gè)污染貢獻(xiàn)行業(yè)出現(xiàn)頻次

3.2 區(qū)域視角下的分析

秉承每個(gè)區(qū)域內(nèi)省份地緣空間相鄰、資源稟賦相似等原則,將各省市按地緣進(jìn)行劃分,結(jié)合國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心中提出的將3大經(jīng)濟(jì)地帶細(xì)分以適應(yīng)新情況的觀點(diǎn)[34],并根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)[35],將我國(guó)除港澳臺(tái)以外31個(gè)省市從地域上劃分為包括北部沿海地區(qū)、東部沿海地區(qū)、南部沿海地區(qū)、東北地區(qū)、黃河中游地區(qū)、長(zhǎng)江中游地區(qū)、西南地區(qū)和大西北地區(qū)在內(nèi)的8大區(qū)域,具體劃分見圖4.

圖4 我國(guó)8大區(qū)域劃分

表1 25個(gè)工業(yè)行業(yè)按類型劃分

勞動(dòng)、資本和技術(shù)在工業(yè)升級(jí)、轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮了不可替代的作用,也反映了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化.同時(shí),根據(jù)以往研究表明,勞動(dòng)、資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)帶給環(huán)境的影響是不同的[36],因此,探究不同要素主導(dǎo)下行業(yè)類型的綜合污染影響程度,對(duì)于制定更為有針對(duì)性的環(huán)境管制政策具有重要價(jià)值.依據(jù)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合產(chǎn)業(yè)分類[36-37],將選取的25個(gè)工業(yè)行業(yè)劃分為勞動(dòng)密集型、技術(shù)密集型、資本密集型共3類,具體劃分情況如表1所示.

為了便于比較不同區(qū)域的污染情況,計(jì)算出各區(qū)域內(nèi)省份各行業(yè)綜合污染影響程度的平均值,記為該區(qū)域行業(yè)綜合污染影響程度,8大區(qū)域的行業(yè)綜合污染影響程度見表2.根據(jù)表2中數(shù)值,得出這8大區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)污染較多的工業(yè)行業(yè)污染類型.

3.2.1 勞動(dòng)密集型工業(yè)主導(dǎo) 該類型的區(qū)域影響工業(yè)污染關(guān)聯(lián)程度最高的是勞動(dòng)密集型行業(yè),其次是資本密集型行業(yè),主要集中在大西北地區(qū).大西北地區(qū)由于發(fā)展起步晚,經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后,在資金和技術(shù)都相對(duì)短缺的情況下,首先發(fā)展勞動(dòng)密集型工業(yè)行業(yè),再加上東部和中部地區(qū)不斷進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,使得勞動(dòng)密集型行業(yè)成為該區(qū)域環(huán)境污染的主因.考慮到該區(qū)域各省自然條件惡劣,生態(tài)環(huán)境較為脆弱,應(yīng)該要因地制宜發(fā)展產(chǎn)業(yè),不能過分追求經(jīng)濟(jì)建設(shè)而承接一些對(duì)環(huán)境破壞嚴(yán)重的工業(yè).考慮進(jìn)行工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí),積極向資本、技術(shù)密集型工業(yè)轉(zhuǎn)變,同時(shí)適時(shí)發(fā)展符合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的第三產(chǎn)業(yè).

表2 按區(qū)域劃分的各類型行業(yè)綜合污染影響程度

3.2.2 資本密集型工業(yè)主導(dǎo) 該類型的區(qū)域影響工業(yè)污染關(guān)聯(lián)程度最高的是資本密集型行業(yè),其次是技術(shù)密集型行業(yè).主要包括北部沿海地區(qū)、東北地區(qū)和黃河中游地區(qū).這3塊區(qū)域同屬國(guó)內(nèi)偏北部地區(qū),該地區(qū)長(zhǎng)期以來以重工業(yè)為發(fā)展重點(diǎn),對(duì)于資本和技術(shù)要求較高.該地區(qū)應(yīng)當(dāng)要注意在發(fā)展傳統(tǒng)工業(yè)行業(yè)時(shí),進(jìn)一步提升技術(shù)實(shí)力,特別注意引進(jìn)環(huán)境友好型工業(yè),避免高能耗、高污染行業(yè)對(duì)環(huán)境造成損害.

3.2.3 技術(shù)密集型工業(yè)主導(dǎo) 該類型的區(qū)域影響工業(yè)污染關(guān)聯(lián)程度最高的是技術(shù)密集型行業(yè),主要包括東部、南部沿海地區(qū)、長(zhǎng)江中游地區(qū)和西南地區(qū).一個(gè)地區(qū)的工業(yè)污染排放水平往往由該地區(qū)的工業(yè)規(guī)模、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、管理能力等有關(guān).偏南部地區(qū)的工業(yè)污染更多地來自需要較多技術(shù)投入的行業(yè).東南部沿海地區(qū)工業(yè)起步早,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,技術(shù)進(jìn)步快.有研究表明,工業(yè)規(guī)模對(duì)環(huán)境污染的影響會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而增長(zhǎng)[38].因此,在提高工業(yè)排放技術(shù)水平,追求生產(chǎn)效率提升和擴(kuò)大資金投入的同時(shí),還應(yīng)關(guān)注相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來的污染問題,推動(dòng)工業(yè)行業(yè)整體往低污染、低能耗、高收益的方向發(fā)展.此外,加快產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),也是提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展能力,減少產(chǎn)業(yè)發(fā)展所致污染的重要舉措之一.包括長(zhǎng)江中游地區(qū)和西南地區(qū)在內(nèi)的南部非沿海地區(qū)除了技術(shù)密集型工業(yè)污染以外,由于長(zhǎng)期發(fā)展的輕工業(yè)多屬于勞動(dòng)密集型行業(yè),發(fā)展時(shí)間長(zhǎng)規(guī)模也大,因此對(duì)環(huán)境污染的影響水平也比較高.應(yīng)當(dāng)在積極監(jiān)督技術(shù)密集型行業(yè)帶來污染的同時(shí),促進(jìn)當(dāng)?shù)貏趧?dòng)密集型工業(yè)向資金、技術(shù)密集型工業(yè)轉(zhuǎn)變.

4 結(jié)論

4.1 應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度分析顯示,所有省份各行業(yè)的綜合污染影響程度都在0.55以上,所有省份綜合污染影響程度排名前10的各行業(yè)綜合污染影響程度均高于0.66,這表示工業(yè)行業(yè)與污染存在較高關(guān)聯(lián).

4.2 各省污染行業(yè)情況差異明顯,政策制定需要根據(jù)具體情況有所側(cè)重.需要全國(guó)層面重點(diǎn)監(jiān)控的重點(diǎn)污染行業(yè)是電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)工業(yè)、紡織業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、造紙及紙制品工業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)工業(yè)、煙草制造業(yè).

4.3 我國(guó)大西北地區(qū)的工業(yè)污染主要是由勞動(dòng)密集型工業(yè)所產(chǎn)生的;北部沿海地區(qū)、東北地區(qū)和黃河中游地區(qū)則主要是由資本密集型工業(yè)所產(chǎn)生的;東南沿海地區(qū)、長(zhǎng)江中游地區(qū)和西南地區(qū)則是主要由技術(shù)密集型工業(yè)所產(chǎn)生的.考慮到污染主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的區(qū)域差異性,地方政府應(yīng)基于不同主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型,采取有針對(duì)性的污染防治舉措.

[1] He J. What is the role of openness for China's aggregate industrial SO2emission?: A structural analysis based on the Divisia decomposition method [J]. Ecological Economics, 2010,69(4): 868-886.

[2] Mamun M A, Sohag K, Mia M A H, et al. Regional differences in the dynamic linkage between CO2, emissions, sectoral output and economic growth [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014,38(5):1-11.

[3] 劉輝煌,王紫薇.中國(guó)工業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)有利于環(huán)境污染治理嗎?——基于動(dòng)態(tài)最小二乘法和面板門檻模型的實(shí)證研究[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究, 2016(5):100-110.

[4] 石敏俊,鄭 丹,雷 平,袁靜沛.中國(guó)工業(yè)水污染排放的空間格局及結(jié)構(gòu)演變研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2017,27(5):1-7.

[5] Liddle B, Messinis G. Revisiting sulfur Kuznets curves with endogenous breaks modeling: Substantial evidence of inverted-Us/Vs for individual OECD countries [J]. Economic Modelling, 2015,49:278-285.

[6] 閆蘭玲,徐海嵐,唐 偉,等.城市大氣污染物排放與產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)系研究——基于杭州市EKC曲線的實(shí)證分析[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2014,24(5):147-150.

[7] Zhao Y, Wang S, Zhou C. Understanding the relation between urbanization and the eco-environment in China's Yangtze River Delta using an improved EKC model and coupling analysis [J]. Science of the Total Environment, 2016,571:862-875.

[8] 張明志.我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的碳排放測(cè)算——兼論EKC在制造業(yè)的存在性[J]. 軟科學(xué), 2015,29(9):113-116.

[9] Xu B, Lin B. What cause a surge in China's CO2emissions? A dynamic vector autoregression analysis [J]. Journal of Cleaner Production, 2017,143:17-26.

[10] 陳桂月,李海濤,梁 濤.內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染之間關(guān)系的檢驗(yàn)[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2012,27(11):1845-1859.

[11] 張同斌,李金凱,程立燕.經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、增長(zhǎng)方式與環(huán)境污染的內(nèi)在關(guān)聯(lián)研究——基于時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型的實(shí)證分析[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2016,36(7):2230-2240.

[12] Dogan E, Turkekul B. CO2emissions, real output, energy consumption, trade, urbanization and financial development: testing the EKC hypothesis for the USA [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2016,23(2):1203-1213.

[13] 袁程煒,張 得.能源消費(fèi)、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)——基于四川省1991-2010年樣本數(shù)據(jù) [J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué), 2015(7):132- 140.

[14] 丁 鐳,劉 超,黃亞林,等.湖北省城市環(huán)境空氣質(zhì)量時(shí)空演化格局及影響因素 [J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2016,36(3):170-178.

[15] 王曉碩,宇超逸.空間集聚對(duì)中國(guó)工業(yè)污染排放強(qiáng)度的影響[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2017,37(4):1562-1570.

[16] 馬 麗.基于LMDI的中國(guó)工業(yè)污染排放變化影響因素分析[J]. 地理研究, 2016,35(10):1857-1868.

[17] 何維達(dá),張 凱.我國(guó)鋼鐵工業(yè)碳排放影響因素分解分析[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2013,32(1):3-10.

[18] 于鳳玲,陳建宏.基于灰色關(guān)聯(lián)與優(yōu)勢(shì)分析的能源消費(fèi)與工業(yè)環(huán)境污染的實(shí)證研究[J]. 環(huán)境污染與防治, 2012,34(11):93-97.

[19] 龔新蜀,李 龍.西北五省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放量的關(guān)聯(lián)分析 [J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2014,33(4):154-160.

[20] 韓 楠.環(huán)境約束下的工業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整研究 [J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2016,35(1):98-104.

[21] 晉盛武,吳 鵬,金菊良.安徽典型城市環(huán)境K線形態(tài)及灰色關(guān)聯(lián)度分析 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2013,33(7):2068-2077.

[22] 康曉風(fēng),王 光,張明華,等.京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與PM10濃度變化的灰色關(guān)聯(lián)分析[J]. 中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè), 2015,31(5):1-6.

[23] 賀 祥,林振山,劉會(huì)玉,等.基于灰色關(guān)聯(lián)模型對(duì)江蘇省PM2.5濃度影響因素的分析 [J]. 地理學(xué)報(bào), 2016,71(7):1119-1129.

[24] 閆蘭玲.杭州市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染間的灰色關(guān)聯(lián)度分析研究 [J]. 環(huán)境科學(xué)與管理, 2013,38(10):112-115.

[25] 王文舉,李 峰.中國(guó)工業(yè)碳減排成熟度研究 [J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2015,(8):20-34.

[26] 佟 昕,陳 凱,李 剛.中國(guó)碳排放與影響因素的實(shí)證研究——基于2000~2011年中國(guó)以及30個(gè)省域的灰色關(guān)聯(lián)分析 [J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2015,34(3):66-78.

[27] Deng J L. Control problems of grey systems [J]. Systems & Control Letters, 1982,1(5):288-294.

[28] 鄧聚龍.社會(huì)經(jīng)濟(jì)灰色系統(tǒng)的理論與方法 [J]. 中國(guó)社會(huì)科學(xué), 1984,(6):47-60.

[29] 劉思峰,黨耀國(guó).灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用(第五版) [M]. 北京:科學(xué)出版社, 2010:169-175.

[30] Huang M, Wang B. Factors influencing CO2emissions in China based on grey relational analysis [J]. Energy Sources Part A- Recovery Utilization & Environmental Effects, 2016,38(4):555- 561.

[31] Shuen-Chin Chang, Tzu-Yi Pai, Hsin-Hsien Ho, et al. Evaluating Taiwan's air quality variation trends using grey system theory [J]. Journal of the Chinese Institute of Engineers, 2007,30(2):361- 367.

[32] 張鳳太,王臘春,蘇維詞.基于DPSIRM概念框架模型的巖溶區(qū)水資源安全評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2015,35(11):3511-3520.

[33] 梁 偉,張慧穎,朱孔來.基于模糊數(shù)學(xué)和灰色理論的城市生態(tài)環(huán)境競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2013,33(5):945-951.

[34] 王夢(mèng)奎,謝伏瞻,李劍閣,等.實(shí)現(xiàn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的戰(zhàn)略思路和政策措施 [J]. 調(diào)查研究報(bào)告, 2005,(40):1-17.

[35] 沈 鐳,劉立濤.中國(guó)能源可持續(xù)發(fā)展區(qū)域差異及其因素分析 [J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2010,20(1):17-24.

[36] 唐德才.工業(yè)化進(jìn)程、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境污染——基于制造業(yè)行業(yè)和區(qū)域的面板數(shù)據(jù)模型 [J]. 軟科學(xué), 2009,23(10):6-11.

[37] 羅 勇,曹麗莉.中國(guó)制造業(yè)集聚程度變動(dòng)趨勢(shì)實(shí)證研究 [J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2005,22(8):106-115.

[38] 梁流濤,郭子萍,王海榮.工業(yè)發(fā)展與環(huán)境污染關(guān)系的區(qū)域差異分析基于江蘇省的實(shí)證研究 [J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2010,19(2): 415-418.

Industrial sectors and pollution in China based on the regional perspective.

JIANG Shu-rui1, WANG Yue1, WANG Meng1, SHI Lei1*, MA Zhong1, LU Gen-fa2

(1.School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China；2.State Key Laboratory of Pollution Control and Resources Reuse, School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210046, China)., 2017,37(11)：4380~4387

This paper, based on industrial gross output and the emission of industrial waste gas, wastewater and solid waste of 25 industrial sectors in 31 provinces during 2005~2014, explores the general environmental pollution score by grey correlation analysis. According to frequencies of top 10 industrial sectors contributing to regional pollution, this paper classifies the industrial sectors into 4 levels: high-frequency, medium-high frequency, medium-low frequency, and low-frequency. We classify industrial sectors, based on principal factors of production, into labor-intensive industry, capital-intensive industry and technology-intensive industry, and distinguish the main type of main local pollution industry in all regions. The result shows that the contribution to industrial pollution of different sectors varies greatly among provinces. Production and supply of electric power and heat power has the highest frequency in 31 provinces, which needs special monitoring at the national level; Since the top 10 general-environmental-pollution industries have more than 0.66 contribution degree to local pollution, the local government should take targeted measures to prevent and control pollution. Regions with labor-intensive and capital-intensive industrial pollution should promote the optimization of the internal industrial structure and eliminate backward production capacity when developing economy; regions with technology-intensive industrial pollution should accelerate the industry upgrading and develop tertiary industry to achieve green and sustainable development.

industrial sector；pollution；grey correlation；region

X196

A

1000-6923(2017)11-4380-08

蔣姝睿(1994-),女,江蘇南通人,中國(guó)人民大學(xué)碩士研究生,研究方向?yàn)榄h(huán)境經(jīng)濟(jì)與管理.

2017-05-10

國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目(12CGL069);國(guó)家社科基金重大招標(biāo)項(xiàng)目(09&ZD052);國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃專項(xiàng)(2016YFC0209204)

* 責(zé)任作者, 副教授, shil@ruc.edu.cn