張小波,王建州

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中國區(qū)域能源效率對霾污染的空間效應——基于空間杜賓模型的實證分析

張小波,王建州*

(東北財經(jīng)大學統(tǒng)計學院,遼寧 大連 116025)

以中國29個省市自治區(qū)為研究對象,并以2001~2015年P(guān)M2.5年度均值作為衡量霾污染的指標,構(gòu)建了全要素能源效率對中國霾污染影響的空間杜賓模型.研究表明:中國絕大部分省市的霾污染演變趨勢具有倒“U”的特點,這說明中國的霾污染在2001~2015年間經(jīng)歷了先上升后下降的總體變化趨勢;無論是采用地理相鄰權(quán)重還是經(jīng)濟權(quán)重,中國省際間的霾污染均存在顯著空間集聚效應,這揭示霾污染的治理與控制需要地區(qū)間建立恰當?shù)暮献鳈C制,避免出現(xiàn)“損人利己”現(xiàn)象;在對一系列經(jīng)濟社會因素控制的基礎(chǔ)上,全要素能源效率對霾污染存在顯著的負向影響并且具有顯著的空間溢出效應,這表明全要素能源效率的提高不僅會顯著降低本地區(qū)的霾污染水平,還將對周邊地區(qū)的霾污染產(chǎn)生顯著的負向影響;分解方程結(jié)果顯示,技術(shù)進步和技術(shù)效率對霾污染的負向效應顯著,并且技術(shù)進步的直接效應大于技術(shù)效率,但兩者的間接效應均顯著大于直接效應,這揭示了技術(shù)擴散對霾污染具有重要的潛在促降效應.因此,在治理霾污染的過程中,要通過不斷優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)和開發(fā)新能源技術(shù)以發(fā)揮全要素能源效率的減霾效果,以及通過地區(qū)間的交流與合作發(fā)揮技術(shù)擴散效應在霾污染治理中的作用.

霾污染；全要素能源效率；空間溢出效應；空間杜賓模型

長期以來的粗放式經(jīng)濟發(fā)展模式使得中國現(xiàn)階段面臨能源供需矛盾、環(huán)境污染等突出問題.盡管近幾年節(jié)能減排政策不斷地出臺和實施,環(huán)境污染尤其是霾污染仍然是大面積、高強度、持續(xù)的爆發(fā),而且呈現(xiàn)出顯著的集聚特征[1-3].新時代背景需要中國做出綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略抉擇.根據(jù)《聯(lián)合國氣候變化框架公約》[4],中國在“國家自主決定貢獻”中承諾:到2030年,非化石能源占一次能源消費比重達到20%左右.這意味著中國在維持經(jīng)濟快速增長的同時需要不斷地提高能源利用效率,進而減少化石能源消費和改善環(huán)境質(zhì)量.在此背景下,研究能源效率與霾污染之間的關(guān)系對于優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、建設(shè)綠色生態(tài)文明社會以及協(xié)調(diào)經(jīng)濟與環(huán)境發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義.

霾污染雖然是一種氣象問題,但究其根源,在于經(jīng)濟發(fā)展過程中的能源利用效率底下、能源結(jié)構(gòu)欠佳、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等諸多問題.從影響霾污染的經(jīng)濟社會因素著手,學界目前已進行了諸多有益的探索,實證研究多集中于研究環(huán)境庫茨涅茨曲線[5]、“污染避難所”假說[6-7]以及霧霾的時空分布特征[8-11];抑或是研究能源結(jié)構(gòu)[1,12]、能源價格[13]、城市化[14]、財政分權(quán)[15-16]等因素對霾污染的影響.其中,一些文獻從經(jīng)濟社會角度較為系統(tǒng)地考察了影響霾污染的因素[17-20].這些研究深刻地揭示了中國經(jīng)濟發(fā)展中所暴露的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、能源效率欠佳等諸多問題.然而針對全要素能源效率與環(huán)境污染之間的關(guān)系,僅有少量文獻進行研究,如李國璋等[21]對全要素能源效率和環(huán)境污染之間的關(guān)系進行了研究分析,得出的結(jié)論是全要素能源效率與環(huán)境污染之間存在長期均衡關(guān)系;東童童[22]以長江經(jīng)濟帶為例研究了全要素工業(yè)能源效率與霾污染的交互影響,揭示了能源效率的提高有助于降低霾污染.綜合以上研究可以發(fā)現(xiàn):首先,霾污染的空間溢出效應以及集聚特征已經(jīng)被學者所公認,相應的空間計量方法在研究中也占據(jù)主導位置.空間模型能夠從時空維度刻畫霾污染的空間特性,因此較傳統(tǒng)計量模型更為有效;其次,從霾污染指標的選取來看,多數(shù)采用哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和應用中心檢測的全球 PM2.5濃度年均值的柵格數(shù)據(jù)[23];最后,大多數(shù)研究只是將能源結(jié)構(gòu)或能源效率作為解釋變量之一來探討,很少有從全局的角度深入發(fā)掘全要素能源效率對霾污染的空間作用.基于以上分析以及借鑒已有研究,本文通過構(gòu)建空間計量模型來研究能源效率對霾污染的影響.第一,在能源效率的指標選取上,我們利用碳約束下Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測度的全要素能源效率來度量.第二,分別考慮地理與經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣來研究全要素能源效率對霾污染的空間作用.第三,采用哥倫比亞大學社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和應用中心公布的2001~2015年P(guān)M2.5數(shù)據(jù)作為霾污染指標.

1 研究方法和計量模型設(shè)定

1.1 基于Malmqulist-Luenberger指數(shù)的全要素能源效率測度方法

針對全要素能源效率的測度,本研究采用由Chung等[24]提出的基于方向距離函數(shù)D的Malmquist-Luenberger(ML)生產(chǎn)率指數(shù)法.給定期的投入產(chǎn)出向量(x,y),則+1期的ML生產(chǎn)率指數(shù)可表示為:

式中:

基于ML生產(chǎn)率指數(shù)法,本文考慮碳排放約束下全要素能源效率的度量.投入指標包括能源消耗量、資本存量以及人力資本;產(chǎn)出指標包括合意產(chǎn)出GDP和非合意產(chǎn)出二氧化碳.

1.2 計量模型設(shè)定

影響霾污染的因素涵蓋了經(jīng)濟社會的諸多方面,霾本身也呈現(xiàn)出時間維度的非線性和空間維度上的相關(guān)性,因此,空間面板模型在現(xiàn)有的文獻中占據(jù)主導地位.現(xiàn)有的空間面板模型主要包括空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM) 和空間杜賓模型(SDM),其中SDM實質(zhì)上是SEM 和 SLM的綜合[25].基于以上分析,本文采用更具一般化的SDM模型研究全要素能源效率與霾污染之間的空間相關(guān)關(guān)系.

2 變量說明及數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象涉及中國 29個省、自治區(qū)和直轄市(其中將重慶與四川數(shù)據(jù)合并;西藏由于數(shù)據(jù)缺失過多沒有納入研究范圍之內(nèi);2個特別行政區(qū)以及臺灣地區(qū)也不在研究范圍之列).由于中國對PM2.5相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)統(tǒng)計工作開展較晚且不完善,自2012年起大部分城市才開始對PM2.5相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集,并且所得數(shù)據(jù)都是以點代面來反映各地區(qū)的霾污染水平,可靠性較差.因此,本文采用的是由哥倫比亞大學國際地球科學信息網(wǎng)絡(luò)中心(CIESIN)與巴特爾研究所利用衛(wèi)星搭載設(shè)備測定得到的全球2001~ 2015年P(guān)M2.5年度均值,國內(nèi)相關(guān)研究數(shù)據(jù)大多采用于此,具有較高的可信度.

根據(jù)所設(shè)定的空間模型,對本文研究所包含的影響霾的因素作如下說明.

(1) MLE:在經(jīng)濟高速發(fā)展階段,社會各個方面都表現(xiàn)出能源需求的急速增加,提高能源利用效率即是減少污染排放進而改善環(huán)境污染的根本途徑,也是實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要手段.本文與大多數(shù)現(xiàn)有研究(采用實際GDP與能源使用量的比值)不同,利用ML生產(chǎn)率指數(shù)來度量碳約束下的全要素能源效率,該指標能夠綜合評價能源利用效率,其值越高,能源利用效率越高,因此預期其系數(shù)為負.(2)經(jīng)濟增長(pgdp):研究表明,不同的國家經(jīng)濟發(fā)展都要經(jīng)歷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級的過程,經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境之間都會呈現(xiàn)出一定的發(fā)展規(guī)律,經(jīng)典的EKC假說在研究人均GDP與環(huán)境污染之間的關(guān)系時,刻畫了這種發(fā)展規(guī)律的倒“U”特征.本文參照已有的研究,用人均GDP衡量經(jīng)濟增長,并采用其一次項和二次項形式.(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(industry):以高能耗、高污染、高排放的工業(yè)為主導第二產(chǎn)業(yè)是PM2.5的重要來源.近些年,中國工業(yè)化進程加速,工業(yè)能源消耗巨大,經(jīng)濟發(fā)展表現(xiàn)出對自然資源的依賴性過強,個體經(jīng)濟利益與自然資源之間的矛盾、環(huán)境保護與公共健康之間的沖突逐漸凸顯.本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加入到霾污染的影響因素中,取值為第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重.(4)政府財政支出(gov):由于霾污染屬于環(huán)境領(lǐng)域問題,具有公共性特征,因此政府在霾污染的治理和控制方面扮演著重要角色,本文用地方財政支出占地區(qū)GDP的比重來衡量財政支出力度.(5)人口密度(pdensity):人口密度是衡量人類經(jīng)濟社會活動頻繁程度的指標之一,該指標可能對環(huán)境污染存在正的影響.本文采用單位平方公里上的人口數(shù)衡量人口密度.(6)交通運輸(road):公路交通的機動車是產(chǎn)生城市霾污染的一個重要來源.公路交通網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達程度在一定程度上能夠反映一個地區(qū)的城市化程度,公路建設(shè)加強從一定程度上也會導致機動車擁有量的增加,進而加重霾污染.本文用單位土地面積公路里程來研究交通運輸對霾污染的影響.

本文的數(shù)據(jù)樣本由中國29個省、自治區(qū)和直轄市的面板數(shù)據(jù)構(gòu)成.除PM2.5數(shù)據(jù)外,其余數(shù)據(jù)整理于《中國統(tǒng)計年鑒》(2002~2016)[26]《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2002~2016)[27],《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2002~2016)[28],《中國能源統(tǒng)計年鑒》(2002~2016)[29],《中國經(jīng)濟普查年鑒》(2002~2016)[30]及各地區(qū)各年統(tǒng)計年鑒.

3 實證檢驗與結(jié)果分析

3.1 空間相關(guān)性分析與模型選擇

為了進一步驗證中國霾污染的空間集聚特征和空間相關(guān)性,本文采用常用的空間Moran’s指數(shù)來刻畫中國霾污染的全局空間相關(guān)程度和局部分布特點.并基于所建立的空間模型以及Elhorst[31]的建議,本文采用極大似然估計法并運用MATLAB軟件對模型進行估計.

表1給出了在地理空間權(quán)重下全局空間相關(guān)檢驗結(jié)果,從中可以看出,Moran’s指數(shù)大于零且均在1%的水平上顯著;在經(jīng)濟空間權(quán)重下,Moran’s指數(shù)大于零且在10%的水平上顯著,表明中國的霾污染呈現(xiàn)出明顯的正向相關(guān)性空間特征.為了分析霾污染的局域空間相關(guān)性,基于局部Moran’s指數(shù)本文繪制了Moran散點圖來刻畫霾污染的局域空間集聚特征和相關(guān)性.以地理權(quán)重為例,圖1給出了代表性年份的Moran散點圖,圖中顯示絕大部分省份落入第一、三象限,進一步說明正向空間溢出效應的存在.

表1 全局空間相關(guān)性Moran’s I檢驗結(jié)果

注:E()表示的期望值;sd()表示值的方差;z為的z檢驗值;值為伴隨概率值.

圖1 2001, 2007及2013年各地區(qū)PM2.5的Moran’s I散點圖

圖2 2001~2015年各省份PM2.5以及ML指數(shù)的變化趨勢

圖2中的(A)和(B)分別為本文利用提取的各省市PM2.5和基于Malmqulist-Luenberger指數(shù)所計算的全要素能源效率所繪制的趨勢變化圖,為了更為明顯地反應兩者的趨勢變化,通過二次方程對散點進行曲線擬合,其中虛線為實際值,實線為擬合值.從中可以看出,無論是PM2.5還是全要素能源效率,大部分省份都呈現(xiàn)出集中的變化趨勢.以2010年為分界點,中國各省市的PM2.5濃度大體呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢,具有倒“U”型的變化特點,只有極個別省份表現(xiàn)一度上升態(tài)勢;反觀ML指數(shù),絕大部分省份在2010年以后呈現(xiàn)上升態(tài)勢,具有“U”型變化特點,同時也有部分省份的趨勢變化在2010以后表現(xiàn)出收斂且下降態(tài)勢.由此可以粗略判斷,雖然近幾年來中國霾事件頻發(fā)突發(fā),但總體霾污染水平是呈現(xiàn)緩慢下降趨勢的,這一方面要歸功于中國近5年來霾污染控制與治理政策的頒布與實施,另一方也得益于中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整,進而從根本上限制了霾污染的大面積惡化;同時,根據(jù)霾污染與全要素能源效率的變化趨勢,可基本預判全要素能源效率的提高有助于降低霾污染水平,因此預期估計系數(shù)為負.

3.2 全要素能源效率對中國霾污染的影響

基于模型(6)的非空間面板形式,并根據(jù) Elhorst[25,31]關(guān)于空間模型選擇的做法,對空間面板模型的形式進行擇優(yōu)選擇,采用極大似然估計法進行估計,具體而言,按照非空間面板模型的做法,通過構(gòu)造Hausman 檢驗統(tǒng)計量來確定固定效應和隨機效應哪個更為合適,通過LR test 確定固定效應的顯著性,并通過Wald Test 檢驗來判斷空間杜賓模型能否轉(zhuǎn)換為空間滯后和空間誤差模型,最終確定時間空間固定效應杜賓模型.結(jié)果如表2(總體效應方程)所示.

表2中的估計結(jié)果顯示,空間模型無論是采用地理權(quán)重矩陣還是經(jīng)濟權(quán)重矩陣,霾污染空間滯后項(×PM)的系數(shù)估計在1%顯著性水平上都顯著為正;MLE以及×MLE在5%顯著性水平上均顯著.表明:在本文所選樣本區(qū)間內(nèi),中國的霾污染存在著顯著的正向空間溢出效應,即霾污染表現(xiàn)出明顯的空間集聚特征,地理相鄰地區(qū)的霾污染加劇也會加重本地區(qū)的霾污染,具體而言:以地理權(quán)重為例,相鄰地區(qū)的霾污染水平每上升1%,會導致本地區(qū)的霾污染水平增加0.228%;全要素能源效率對霾污染的影響顯著為負,由此可以粗略判斷, 全要素能源效率的提高有助于改善本地區(qū)的霾污染狀況,同時,全要素能源效率的空間滯后項系數(shù)在地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟權(quán)重矩陣下均顯著為負,這說明全要素能源效率對霾污染的影響存在顯著的負向空間相關(guān),這暗示著能源效率的提高不僅會改善本地區(qū)的霾污染,同時也會對周邊地區(qū)產(chǎn)生顯著的正外部性.為了進一步解釋全要素能源效率對霾污染的作用效果,我們對所得到的結(jié)果進行了進一步的分解和分析.

基于Elhorst[25]的做法,對表2中的總效應方程結(jié)果進行各影響因素的直接效應、間接效應以及總體效應的估計,結(jié)果如表3所示.從直接效應看,無論空間權(quán)重為地理相鄰權(quán)重W1還是經(jīng)濟權(quán)重W2,在1%的顯著水平上為負,這表明本地區(qū)全要素能源效率的提高將直接降低本地區(qū)的霾污染水平;進一步對比表3中的直接效應值(-1.269和-1.006)和表2中的系數(shù)估計值(-1.182和-0.579)可以發(fā)現(xiàn),若不采用空間面板模型,全要素能源效率對霾污染的負直接效應將被低估.從間接效應看,2種空間權(quán)重下的系數(shù)也均顯著,即全要素能源效率在省際間呈現(xiàn)出明顯的空間溢出效應,這與東童童[22]等人的結(jié)果相似.從全國范圍內(nèi)來看,全要素能源效率雖然存在區(qū)域性的差異,但這種差異在各地區(qū)間逐漸縮小且有著共同的發(fā)展趨勢[32];近些年,中國經(jīng)濟發(fā)展方式不斷轉(zhuǎn)變,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,產(chǎn)業(yè)集聚特征明顯,區(qū)域間在能源利用技術(shù)上的交流與合作不斷增進,進而加速了能源利用技術(shù)的擴散,因此,對霾污染的影響也就可能存在總體顯著的空間溢出行為.

近些年,中國經(jīng)濟發(fā)展方式不斷轉(zhuǎn)變,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,產(chǎn)業(yè)集聚特征明顯,區(qū)域間在能源利用技術(shù)上的交流與合作不斷增進,進而加速了能源利用技術(shù)的擴散,因此,對霾污染的影響也就可能存在總體顯著的空間溢出行為.總體來看,2種空間權(quán)重矩陣下的總效應均在1%的顯著水平上顯著,由此可以得出全要素能源效率的提高會顯著改善霾污染,這與李國璋等[21]的研究結(jié)論有相似之處,能源的生產(chǎn)和利用是環(huán)境問題的核心內(nèi)容,能源效率的提高意味著等量的產(chǎn)出需要的能源投入就更少,進而降低了顆粒物的排放,緩解霾污染所造成的影響.綜合全要素能源效率對霾污染的直接和間接效應可以得出,提高全要素能源效率不僅會降低本地區(qū)的霾污染水平,而且還會顯著改善周邊地區(qū)的霾污染;空間權(quán)重矩陣的存在可以更為有效地度量能源效率的直接效應,從而確定了納入空間權(quán)重的必要性.

表2 TFEE對霾污染影響的空間模型估計結(jié)果

注:*、**、***分別代表10%、5%、1%的顯著性水平,下同.

表3 TFEE對霾污染的影響效應分解:直接效應、間接效應和總效應

3.3 全要素能源效率對中國霾污染影響的分解

為了進一步考察全要素能源效率對霾污染的影響,根據(jù)式(2)將全要素能源效率指數(shù)分解為技術(shù)進步和技術(shù)效率指數(shù),并進行空間方程估計,結(jié)果如表4所示.與此同時,為了進一步分析兩者對霾污染的影響,依據(jù)總效應方程的做法,將技術(shù)進步和技術(shù)效率方程結(jié)果進行直接效應、間接效應以及總體效應的估計,結(jié)果如表4所示.

表4 技術(shù)效率和技術(shù)進步對霾污染的影響效應分解:直接效應、間接效應和總效應

表4中的估計結(jié)果顯示,技術(shù)進步和技術(shù)效率以及相應的空間滯后項(除了經(jīng)濟權(quán)重下的技術(shù)效率的估計系數(shù))的回歸系數(shù)均在1%顯著性水平上顯著為負,這表明,技術(shù)進步和技術(shù)效率的提高有助于降低霾污染水平.進一步考察表4中的結(jié)果發(fā)現(xiàn):技術(shù)進步和技術(shù)效率對霾污染的直接效應都顯著,但技術(shù)進步的直接效應明顯大于技術(shù)效率,這一方面反映了中國在能源利用技術(shù)的進步及其有效性在環(huán)境保護和治理中的潛在作用,同時也暗示,隨著技術(shù)進步的收斂,技術(shù)效率在霾污染的長期治理中的角色應該受到重視.無論是技術(shù)進步還是技術(shù)效率,其間接效應的估計都在1%水平上顯著為負并且明顯大于直接效應,這表明,能源利用技術(shù)的革新不僅會影響到本地的霾污染,還將改善周邊地區(qū)的霾污染,即能源效率對霾污染的影響具有顯著地空間溢出效應.從實際來看,能源利用技術(shù)的革新會顯著提高煤炭等化石能源的利用率,從而通過能源利用技術(shù)的擴散作用,會進一步強化能源效率在改善霾污染過程的潛在作用.

3.4 其他因素對霾污染的影響

以總效應方程為例,分析其他變量對霾污染的影響.

考慮地理相鄰空間權(quán)重,人均pgdp的一次項顯著為負,二次項系數(shù)為正不顯著;當空間權(quán)重為經(jīng)濟權(quán)重時,一次項系數(shù)為顯著正,二次項回歸系數(shù)為正且不顯著,說明在本文研究的樣本期間內(nèi),霾污染與經(jīng)濟發(fā)展水平之間不存在顯著倒“U”型特征,這一結(jié)論與黃壽峰[15]、李小勝等[33]及朱平輝等[34]的研究基本一致;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(instructure)在2種空間權(quán)重矩陣下的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正,這說明第二產(chǎn)業(yè)占比增加會顯著性地加劇霾污染;另一方面,在地理權(quán)重下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間滯后項系數(shù)以及間接效應顯著為負,說明本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理一方面會加劇本地區(qū)的霾污染,另一方面可能會對周邊地區(qū)的霾污染有一定的改善作用,當產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移負效應大于霾污染的空間溢出效應時,本地區(qū)霾污染就可能會得到改善,這暗示著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整可能存在著“損人利己”效應[1,35];政府財政支出及其空間滯后項系數(shù)分別顯著為負和正,這說明政府在霾的控制和治理中扮演著重要的角色,一方面政府可以通過加大財政支出力度來防霾治霾,另一方面政府對本地區(qū)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整的干預可能會對周邊地區(qū)的霾污染產(chǎn)生正向作用;人口密度(pdensity)的系數(shù)在地理權(quán)重意義上顯著為正,說明人口集聚的區(qū)域社會活動越頻繁,進而對霾污染產(chǎn)生正向及溢出作用,但這種效應在經(jīng)濟意義上并不顯著,近些年,中國大部分地區(qū)人口都呈現(xiàn)出收斂態(tài)勢,霾污染的健康效應也使得近幾年中國對人口密集區(qū)的環(huán)境規(guī)制強度加強,人口對霾污染的效應會逐漸減弱;交通運輸(road)的各種效應(除了地理權(quán)重下的間接效應)均在1%水平上顯著為正,這表明公路交通里程增加從一定程度上促進機動車的擁有量,會直接加劇本地區(qū)的霾污染.

4 結(jié)論

4.1 中國的霾污染水平呈現(xiàn)出不斷收斂且有緩慢下降趨勢,各省市的霾污染演變趨勢具有倒“U”的特點.

4.2 中國的霾污染存在顯著的空間溢出效應.在控制了經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等變量之后,發(fā)現(xiàn)全要素能源效率的提高不僅會顯著降低本地區(qū)的霾污染水平,還將對周邊地區(qū)的霾污染產(chǎn)生顯著的影響.

4.3 通過對全要素能源效率的分解發(fā)現(xiàn),技術(shù)進步和技術(shù)效率對霾污染的影響都顯著,并且間接效應的影響明顯大于直接效應,暗示了技術(shù)的空間溢出效應在治理霾污染過程中有著重要的促降效應.

5 建議

5.1 推進綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展.要不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),對于高污染高排放產(chǎn)業(yè)要通過績效考核和制度來倒逼其經(jīng)濟發(fā)展方式,削弱其對自然資源的過度依賴.倡導綠色發(fā)展理念,積極引導企業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型升級;通過完善綠色產(chǎn)業(yè)的幫扶激勵政策,鼓勵企業(yè)加大對煤炭等化石能源利用技術(shù)的研發(fā)投入和推廣利用,進一步提高對能源的利用效率,從根本上減少顆粒物的排放.另外,通過促進區(qū)域間的經(jīng)濟發(fā)展合作交流,能源效率低的地區(qū)可以通過技術(shù)引進改善本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)能源利用效率.

5.2 發(fā)展綠色清潔能源,優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu).大力發(fā)展光伏、風能等為代表的可再生能源產(chǎn)業(yè),提高清潔能源的消費比重,減少污染氣體的排放,穩(wěn)步推進可持續(xù)和綠色發(fā)展.加大清潔可再生能源在城市機動車輛中的利用,進一步通過交通運輸結(jié)構(gòu)的調(diào)整,提高綠色可持續(xù)發(fā)展的正外部性和質(zhì)量.

5.3 建立區(qū)域利益協(xié)調(diào)和區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制.要統(tǒng)籌規(guī)劃各利益主體,達成利益共享與責任擔當相掛鉤的共識,既要加快經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變,又要防止產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化調(diào)整中出現(xiàn)“損人利己”效應,從根本上實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型.同時,霾污染具有空間溢出效應,霾污染的治理也應該打破地理界限,區(qū)域間應該制定共同霾污染監(jiān)督和執(zhí)法體制,構(gòu)建統(tǒng)一的霾污染治理體系平臺,從而實現(xiàn)經(jīng)濟利益共享的同時也能共享治理的成果.

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The spatial effect of region energy efficiency on haze pollution—Empirical analysis based on the Spatial Durbin Model.

ZHANG Xiao-bo, WANG Jian-zhou*

(School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China)., 2019,39(4)：1371~1379

A new spatial Durbin model was built to study the impact of total factor energy efficiency (TFEE) on haze pollution in China. The built model was utilized to analyze the PM2.5data of 29 provinces in China during 2001~2015. The results showed that the haze pollution in most of provinces presented a reverse “U” shape and the development trend of the haze pollution was decreasing. No matter the geographical neighboring weights or the economic weights were considered, there existed a significant spatial agglomeration effect in the haze pollution between the provinces of China. In addition, when controlling other factors, the TFEE was found to have a significant negative and spatial spillover effect on the haze pollution. It showed that improving the TFEE would not only reduce the haze pollution of local regions but also had a significantly negative impact on the haze pollution of their neighbors. From the results of decomposition of the TFEE, it was found that the technical progress and the technical efficiency both have significantly negative impacts on the haze pollution. It was also observed that the technological progress had greater direct effect than the technological efficiency, but the indirect effects of both were significantly greater than the direct effects of both. This revealed that technology diffusion played an important potential role for the haze pollution. In conclusion, to promote the potential effect of the TFEE in tackling the haze pollution, it would be very important to optimize industrial structure, explore new energy technology and strengthen the exchanges and cooperation in technology among regions.

haze pollution；total factor energy efficiency；spatial spillover Effect；Spatial Durbin Model

X24

A

1000-6923(2019)04-1371-09

2018-09-30

國家社科基金重大項目(17ZDA093)

*責任作者, 教授, wangjz@dufe.edu.cn

張小波(1988-),男,河南周口人,東北財經(jīng)大學統(tǒng)計學院博士研究生,研究方向為資源與環(huán)境綜合評價、能源市場建模與預測.發(fā)表論文3篇.