杜曉林, 馮相昭, 王敏, 趙夢雪, 梁啟迪, 趙文瑛

(1. 生態(tài)環(huán)境部環(huán)境與經(jīng)濟政策研究中心, 北京 100029;2. 電力規(guī)劃設(shè)計總院, 北京 100011)

2017年國家發(fā)改委、 國家能源局等十部委正式發(fā)布 《北方地區(qū)冬季清潔取暖規(guī)劃(2017—2021年)》 (發(fā)改能源 〔2017〕 2100 號), 國家能源局綜合司發(fā)布 《關(guān)于做好2017—2018年采暖季清潔供暖工作的通知》 (國能綜通電力 〔2017〕 116 號), 北方地區(qū)冬季清潔取暖試點工作全面啟動。中央財政支持北方地區(qū)冬季清潔取暖試點是以京津冀及周邊地區(qū) “2+26” 城市為重點,以城市帶動農(nóng)村, 支持地方加快推進清潔取暖改造工作, 著力解決 “2+26” 城市散煤污染問題。在過去3年中, 中央財政已投入數(shù)百億資金支持北方清潔能源采暖, 按規(guī)劃要求, 2017—2021年為規(guī)劃方案實施年,2016年為基準年。截至2018年采暖季結(jié)束, 規(guī)劃已實施兩年, 2018年是清潔取暖實施的攻堅之年, 這一年的清潔取暖完成情況對整體目標的完成具有重要意義?！?+26” 城市是京津冀大氣傳輸通道城市, 具有重要的地理位置, 是確保完成 《大氣污染防治行動計劃》 的主體, 因此, “2+26” 城市的清潔取暖工作是重中之重,與北方地區(qū)的大氣污染治理成效緊密相關(guān)。本文通過對“2+26” 城市清潔取暖情況的梳理和分析, 得到重點城市清潔取暖工作的影響因素, 并提出相應的對策建議。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn), 很多文獻從居民取暖路徑的選擇上分析影響其清潔取暖方式的因素, 從微觀層面解釋了基礎(chǔ)能源選擇的影響因素：何夢霞[1]對我國中部六省2005—2014年的生活能源消費情況進行研究分析提出無論是城市還是農(nóng)村, 居民收入對中部六省居民的生活能源消費影響都最為顯著, 城鄉(xiāng)的共同顯著因素還有電力占比、 教育支出以及家庭規(guī)模; 滕玉華[2]等運用多元有序Probit 模型對農(nóng)村居民應用和推廣清潔能源意愿研究發(fā)現(xiàn), 農(nóng)村居民的環(huán)境責任感、 行為控制感知、清潔能源知識對應用和推廣清潔能源意愿均有顯著正向影響; 余利娥[3]通過引入中國城鄉(xiāng) “二元” 結(jié)構(gòu), 采用拓展后的對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI), 將中國居民生活能源消費分解為能源強度、 能源供給率等9 大效應, 發(fā)現(xiàn)中國居民生活能源消費與城鎮(zhèn)化之間存在顯著的 “U” 型關(guān)系; 姚建平[4]和張馨[5]等人從城市和鄉(xiāng)村的性質(zhì)劃分角度對消費需求、 消費結(jié)構(gòu)、 節(jié)能意識等之間的量化關(guān)系進行實證研究, 結(jié)果表明, 城鎮(zhèn)和農(nóng)村作為兩個不同人類活動的空間載體, 能源消費和需求都存在著明顯差異; 李國柱[6]等通過單因素方差分析和多元線性回歸分析, 研究了我國城鄉(xiāng)家庭冬季取暖用能行為, 結(jié)果表明：自然條件、 人口特征、 社會經(jīng)濟水平和生活方式對家庭冬季供暖方式選擇和動力燃料選取均有不同程度的影響。還有研究者如Almond D 采取橫截面回歸估計和面板數(shù)據(jù)實驗發(fā)現(xiàn), 以秦嶺—淮河為界, 北方TSP(總懸浮顆粒物)水平顯著提高的重要因素是中國供暖政策的出臺和實施?？偟膩砜? 目前大多文獻從居民采暖角度研究了影響居民能源消費選擇的指標, 但從宏觀層面就城市清潔取暖率的推動因素研究尚不多見。

基于此, 本文在分析京津冀大氣傳輸通道城市清潔取暖現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上, 運用相關(guān)性、 主成分、 回歸分析等方法對可能影響清潔取暖率的因素如氣象因素(冬季最高溫和最低溫)、 人口特征因素(城市和農(nóng)村人口密度)、 社會經(jīng)濟因素(GDP、 人均可支配收入、 財政資金投入、 城鎮(zhèn)化率)、 環(huán)境因素(AQI、 二氧化硫、 PM2.5)中的25 個指標進行相關(guān)性分析, 從城市層面探討得出影響清潔取暖率的主要因素及影響程度, 并提出相關(guān)對策建議。

1 研究區(qū)概況

截至2018年取暖季結(jié)束, “2+26” 重點城市城鄉(xiāng)總采暖建筑面積約為59.9 億平方米, 清潔取暖面積達到46.87 億平方米, 總的清潔取暖率達到78.24%。其中, 農(nóng)村地區(qū)采暖戶數(shù)共有2315.52 萬戶、 采暖建筑面積共計22.69 億平方米, 農(nóng)村地區(qū)清潔取暖面積為10.13 億平方米, 清潔取暖率為44.66%。在 “2+26”重點城市中, 第一批納入中央財政支持的12 個試點城市(天津、 石家莊、 唐山、 保定、 廊坊、 衡水、 太原、濟南、 鄭州、 開封、 鶴壁、 新鄉(xiāng))清潔取暖面積共達到23.74 億平方米, 清潔取暖率達到76.55%, 其中農(nóng)村建筑采暖面積為11.58 億平方米, 清潔取暖面積為5.94億平方米, 農(nóng)村地區(qū)清潔取暖率約為51.32%, 清潔取暖率完成情況接近重點城市2021年目標值。

圖1 “2+26” 城市整體清潔取暖概況示意圖

圖2 “2+26” 城市農(nóng)村清潔取暖概況示意圖

(1)第一批試點城市明顯高于其他城市。從北方地區(qū)總體水平來看(清潔取暖率為43%), 截至2018年采暖季結(jié)束, 第一批試點城市清潔取暖率明顯高于其他城市, 整體清潔取暖率和農(nóng)村地區(qū)清潔取暖率完成情況都接近達到重點城市2021年目標值, 提前完成改造任務(wù)。

(2) “2+26” 城市的農(nóng)村地區(qū)平均完成情況已達目標值, 但仍有16 個城市農(nóng)村地區(qū)未達標, 集中在河南、山東、 山西?！? + 26” 城市的整體清潔取暖率為75.27%, 農(nóng)村地區(qū)為46.44%, 根據(jù) 《北方地區(qū)冬季清潔取暖規(guī)劃(2017—2021年)》 目標要求, 到 2019年,農(nóng)村地區(qū)要達到40%以上。雖平均水平已經(jīng)達標, 但仍有16 個城市未達到目標值, 完成率較高的地區(qū)集中在京津冀地區(qū), 其他地區(qū)的完成情況相對較差, 最大相差21.3 個百分點。

(3)農(nóng)村地區(qū)在路徑選擇上呈現(xiàn)出明顯的省域特征。農(nóng)村地區(qū)采取的清潔取暖路徑, 以 “煤改氣” 和 “煤改電” 為主。不同城市選擇的路徑改造方式不同, 同一省份選擇趨同。北京、 河南的城市 “煤改電” 路徑是清潔取暖路徑的最主要措施, 天津、 河北、 山東、 山西的大部分城市都以 “煤改氣” 作為主要清潔取暖路徑選擇。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究中所用的京津冀大氣傳輸通道城市的清潔取暖數(shù)據(jù)來源于 “北方地區(qū)冬季清潔取暖規(guī)劃中期評估調(diào)研組”, 通過調(diào)研收集 “2+26” 城市采暖建筑面積、 清潔取暖面積, 得到全市的清潔取暖率; 通過統(tǒng)計每個地級市農(nóng)村地區(qū)的采暖建筑面積、 采暖戶數(shù)和戶均面積,得到農(nóng)村地區(qū)的清潔取暖率; 根據(jù) “煤改氣” “煤改電”和 “散煤燃燒” 的戶數(shù)統(tǒng)計得到清潔取暖路徑的比例。本文通過查閱 “2+26” 城市的城市年鑒、 2018年城市《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》、 各城市的 《生態(tài)環(huán)境質(zhì)量公報》 以及國家氣象信息中心數(shù)據(jù), 得到各城市的GDP、 增長率、 人口密度、人均可支配收入、 空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、 氣象數(shù)據(jù)等各項指標, 用SPSS 進行相關(guān)性分析、 主成分分析和回歸分析, 得到影響各城市清潔取暖率的相關(guān)系數(shù)、 檢驗統(tǒng)計量和對應的概率值。

2.2 研究方法

本研究通過調(diào)查分析 “2+26” 城市清潔取暖的基本情況, 研究在眾多影響清潔取暖率的指標中, 哪些指標是主要因素, 以及各指標對清潔取暖率的影響程度。本研究的分析思路如下：首先利用SPSS23.0 版本對各個指標進行相關(guān)性檢驗, 以便對各指標的數(shù)據(jù)特征有一個概括的認識, 同時篩選出具有相關(guān)性的指標, 然后利用主成分分析找出可以明顯描述清潔取暖率的指標, 找出對清潔取暖率影響較為明顯的成分因素, 分析影響清潔取暖發(fā)展的決定因素, 最后用回歸分析法確定這些因素對清潔取暖發(fā)展的影響方向和強弱。

(1)數(shù)據(jù)標準化處理。SPSS 描述指令中采用Z 標準化, 即標準差標準化, 是將變量中的原數(shù)據(jù)減去該變量的平均值, 然后除以該變量的標準差, 即均值為0, 標準差為1, 即得到運行的標準化變量。

(2)相關(guān)性分析。通過分析, 選取與全市清潔取暖相關(guān)的參考指標共25 個, 涵蓋經(jīng)濟、 人口、 社會、 環(huán)境、 氣象等方面內(nèi)容的指標參數(shù), 并抽選出與全市清潔取暖率具有相關(guān)性的指標。

(3)主成分分析。選擇與全市清潔取暖率具有相關(guān)性的指標設(shè)定參數(shù)順序和符號, 首先進行相關(guān)性檢驗,通過變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以直觀地看到KMO 值和巴特利特球形度檢驗P 值, 由此判斷變量之間是否存在相關(guān)性, 是否可以進行因子分析。其次提取主成分和公因子, 選擇特征值大于1 的主成分, 它們合計是否能解釋85%以上的方差, 若可以, 則將其余成分舍去。最后根據(jù)特征值和特征向量寫出主成分回歸方程。

(4)聚類分析。根據(jù)提取的主成分得分進行聚類分析, 將28 個城市得分進行歸類, 得出影響不同城市清潔取暖率的主要因素。

3 研究結(jié)論

3.1 SPSS 結(jié)果分析

通過SPSS 輸出結(jié)果可以看出, 所有指標中共有10個與全市清潔取暖率具有顯著相關(guān)性, 分別是農(nóng)村清潔取暖率、 農(nóng)村煤改氣戶數(shù)、 資金投入、 GDP、 人均可支配收入、 城鎮(zhèn)化率、 AQI、 PM2.5、 冬季日均最高溫和最低溫。因此選取這10 個指標進行主成分分析, 其余不相關(guān)指標舍去, 如表1 所示。

表1 清潔取暖指標參數(shù)表

通過變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以直觀地看到兩個指標值：KMO 值是0.679, 巴特利特球形度檢驗P 值小于0.001。說明變量之間存在相關(guān)性, 可以進行因子分析。提取主成分分析, 成分1～3 的特征值大于1, 它們合計能解釋85.326%的方差, 所以可以提取1 ～3 作為主成分, 其余成分信息舍去。根據(jù)輸出提取的成分矩陣, 通過因子旋轉(zhuǎn)得到輸出結(jié)果可以看出, 3 個主成分中起主導作用的影響因素各不相同。成分1 具有顯著相關(guān)的因子是人均可支配收入、 GDP、 城鎮(zhèn)化率等, 代表的是城市的現(xiàn)階段經(jīng)濟水平; 成分2 具有顯著相關(guān)的因子是冬季日均最高溫和最低溫、 AQI、 PM2.5濃度等,代表的是氣象和環(huán)境因素; 成分3 具有顯著影響因子的是農(nóng)村煤改氣戶數(shù)和農(nóng)村清潔取暖率, 代表的是農(nóng)村清潔取暖改造情況。通過對主成分進行回歸分析, 輸入第一、 第二、 第三主成分得分作為自變量, 全市清潔取暖率作為因變量, 進行回歸模型的優(yōu)劣檢驗(R 檢驗, R表示擬合優(yōu)度, 用來衡量估計模型對觀測值的擬合程度, R 值越接近1 說明模型越好), 調(diào)整之后的 R2為0.619, 說明擬合程度較好。通過F 檢驗和 T 檢驗, 顯著性水平均小于0.05, 則拒絕原假設(shè), 即認為列入模型的各個解釋變量聯(lián)合起來對清潔取暖率有顯著影響。3個主成分對各個城市的影響如圖3 所示。

為更好地區(qū)分每個城市的主要影響因素和影響程度, 進一步通過主成分的得分進行聚類分析, 得到 “2+26” 城市的主要影響因素和指標值, 如表2 所示。

圖3 “2+26” 城市清潔取暖影響因素分布空間圖

由表2 可以得出, 有2 個城市(北京, 天津)的主要驅(qū)動因素是經(jīng)濟水平, 有9 個城市(濟南、 淄博、 濟寧、鄭州、 開封、 安陽、 鶴壁、 新鄉(xiāng)、 焦作)是氣象和環(huán)境因素, 有17 個城市(河北、 山西和山東部分城市)的主要影響因素是農(nóng)村地區(qū)的清潔取暖工作推進狀況。經(jīng)濟水平本身較好的地區(qū), 如北京和天津清潔取暖工作開展較為順利, 在經(jīng)濟水平相對均衡的地區(qū), 山東和河南是氣象和環(huán)境為主要影響因素。進一步分析可知, 山東和河南2018年冬季平均氣溫高于河北和山西, 山東、 河南2018年冬季最低溫平均為3.57℃和4.57℃, 河北和山西的冬季最低溫均值為1.88℃和0℃。由此可知氣溫越高, 居民對采暖的需求度越低, 清潔取暖改造越不易進行; 相反, 氣溫越低, 居民要保障溫暖過冬, 對于新型取暖方式越會選擇積極面對, 從而推進改造工作的進行。河北、 山西和山東的部分城市的主要影響因素是農(nóng)村地區(qū)的改造進程, 這些省份的農(nóng)村清潔取暖改造工作相對較好, 提升了清潔取暖率的整體水平。

表2 “2+26” 城市主要影響因素和指標值

3.2 結(jié)果討論

3.2.1 影響因素成分構(gòu)成

由主成分分析可以看出, 清潔取暖率的影響因子主要有3 個主成分, 成分1 具有顯著相關(guān)的因子是人均可支配收入、 GDP、 城鎮(zhèn)化率等, 代表的是城市現(xiàn)階段的經(jīng)濟水平; 成分2 具有顯著相關(guān)的因子是冬季日均最高溫和最低溫、 AQI、 PM2.5濃度等, 代表的是氣象和環(huán)境因素; 成分3 具有顯著相關(guān)因子的是農(nóng)村煤改氣戶數(shù)和農(nóng)村清潔取暖率, 代表的是農(nóng)村清潔取暖改造情況。這三個主成分是影響城市清潔取暖工作的主要因素。

3.2.2 影響因素程度排序

根據(jù)最終的回歸方程可以看出, 在所有影響因素中, 農(nóng)村地區(qū)的煤改氣和清潔取暖情況是影響全市清潔取暖率的最主要因素, 農(nóng)村地區(qū)是清潔取暖工作的重中之重; 其次是資金投入, 即財政支持越高, 清潔取暖率完成度越好; 第三是氣象因素, 各地區(qū)冬季氣溫越低,越有助于推動清潔取暖工作的進展, 居民進行清潔取暖改造意愿越強烈; 第四是社會因素, 城鎮(zhèn)化率和經(jīng)濟水平越高, 清潔取暖率越高; 第五是環(huán)境因素, 環(huán)境較差的城市清潔取暖工作推進較為積極。將影響因素量化指標進行排序, 結(jié)果如表3。

表3 影響清潔取暖量化指標排序

3.2.3 各城市影響因素劃分

通過聚類分析可以明顯看出, 北京和天津的經(jīng)濟因素對清潔取暖工作開展具有重要的驅(qū)動作用, 經(jīng)濟水平較高的地區(qū)財政支持力度較大, 推動清潔取暖實施貢獻較高; 山東和河南的大部分城市清潔取暖工作開展與氣象和環(huán)境因素有關(guān), 采暖季溫度越低, 越刺激當?shù)鼐用窦涌焱苿忧鍧嵢∨ぷ鞯拈_展。環(huán)境質(zhì)量越差, 當?shù)卣闹卫韷毫υ酱? 清潔取暖工作推動越快; 河北和山西的重點城市的城鎮(zhèn)化率相對較低, 農(nóng)村地區(qū)是推動清潔取暖工作的重要部分, 也是影響整個城市清潔取暖率的關(guān)鍵因素。

4 建 議

一是重點關(guān)注農(nóng)村地區(qū)清潔取暖改造情況。清潔取暖改造重點在農(nóng)村, 農(nóng)村地區(qū)的改造戶數(shù)直接影響整個地區(qū)清潔取暖工作的整體進展。農(nóng)村地區(qū)具有居住分散、 農(nóng)房多樣、 改造復雜等特點, 需要因地制宜進行改造, 不可 “一刀切”。應因地制宜考慮生物質(zhì)取暖、 地熱、 太陽能等除 “煤改氣” “煤改電” 之外的清潔取暖改造路徑, 結(jié)合鄉(xiāng)村振興、 美麗鄉(xiāng)村建設(shè)以及城鎮(zhèn)化發(fā)展, 鼓勵農(nóng)民通過 “進城上樓” 等多種方式改善農(nóng)村清潔取暖問題, 同時加大農(nóng)房建筑節(jié)能改造力度, 節(jié)約能源, 逐步建立清潔取暖觀念。

二是在試點資金退出機制下考慮成本的分攤和下一步可持續(xù)運行方式。清潔取暖的推動是在資金大力支持的情況下開展的, 從中央、 省級、 市級到社會資金, 投入了大量的資金支持。第一批試點城市資金已經(jīng)撥付80%, 也取得了顯著成效, 有試點資金支持的城市改造工作進行順暢。但目前階段需考慮資金退出機制, 在資金慢慢減少甚至退出支持的情境下, 尚未完成的清潔取暖改造工作應該如何進行, 是亟須解決的問題。

三是完善地方環(huán)境質(zhì)量考核評價機制。清潔取暖受環(huán)境和氣象因素的刺激影響, 在冬季氣溫較低和環(huán)境較差時, 清潔取暖改造意愿強烈, 這與大氣環(huán)境質(zhì)量改善程度、 地方環(huán)境質(zhì)量考核評價機制有關(guān)。建議將清潔取暖工作納入考核指標, 健全完善考核體系和獎懲機制。