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中国雾霾集聚的空间动态及经济诱因

作者:admin  来源:佳作论文网 日期:2020-07-28 15:02 人气:

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雾霾.jpg

一、引言

穹顶之下, 雾霾成为中国社会的全民之殇。经济增长与雾霾治理成为中国政策制定者必须面对的问题。然而, 雾霾与增长两者真的具有不可调和的必然矛盾吗 是否存在缓解经济增长与环境恶化困境的可行路径 实际上, 2013 年我国中东部地区大范围雾霾发生以来, 如何在快速城市化与工业化的进程中更好地协调经济发展与能源、环境之间的关系, 已成为学界和政府关注的焦点[ 1 ] 。基于现有资源禀赋、经济增长方式以及城市发展现状, 探寻雾霾形成的根本诱因, 无疑是最现实的雾霾根治之道。因而探究能源资源禀赋、经济结构、城市结构等因素在中国大范围雾霾形成中的作用、影响机制及应对措施, 应有助于增进我们对于我国雾霾治理具体措施和路径的理解, 从而逐步实现绿色可持续发展。

近年来, 国内学者逐渐关注雾霾研究, 并对雾霾的影响因素展开了探索性研究[ 2 - 4 ] , 但尚未有文献研究我国经济转轨过程中的“双重结构转型”特征与雾霾的关系。中国改革开放后30 多年的发展进程中, 各地区的产业结构与城市化结构发生了剧烈转型升级。同时, 中国由计划经济体制向市场经济体制的转型过程中, 也造就了产业结构与城市结构转型升级的特殊性。由此自然会产生这样的疑问: 中国的产业与城市结构“双重转型”到底对各地区的雾霾产生的具体影响 另外, 考虑到中国“一煤独大”的能源结构加大了空气污染程度, 因而还有必要考察各地区因发展方式引致的能源消费对雾霾产生了怎样的影响效应。更为重要的是, 中国雾霾在具体成份、发生强度与形成机制等方面迥异于欧美国家[ 3, 5] , 因此本文将同时考虑各地区产业、城市与能源消费结构转型对雾霾治理的异质性效应, 着力分析结构转型推动雾霾治理的具体效应, 并据此提出相应的适合不同地区特点的治理措施。

从理论上讲, 三类结构转型对地区雾霾的影响主要是基于以下机理: 首先, 随着产业结构的轻型化, 作为单位产出能源消费最大的重工业在第二产业中的比例下降, 有利于减少污染排放水平, 降低地区雾霾程度。而且, 产业升级到后期, 以服务业为主的第三产业将在整个产业中占据最大比重, 而第三产业的单位产出能耗显著低于第二产业, 因此也将改善环境质量[ 5 - 6 ] 。长期以来, 政治竞标赛导致中国各地竞相发展以重工业为主的第二产业, 这种发展方式是形成地区雾霾的重要推力。其次, 城市化对雾霾的影响可能是多方面的。其一, 城市化之后人均能源消费量可能会上升, 这将提高污染排放水平[ 7 ] ; 其二, 城市化之后的生产和生活集聚会导致单位产出排放水平的下降; 其三, 城市人口密度及城市建筑密度的增加均会导致污染物水平的高度集中, 因此极易形成雾霾。当然, 由于中国目前城市化整体仍然处于较低水平, 城市化对雾霾集聚的促进作用可能在城市化密度较高的地区容易观测到, 而在城市化水平较低区域则较难观察到。再次, 粗放型的发展方式下, 中国企业的生产技术和设备主要以高耗能、高排放类型为主。同时, 中国大部分地区能源消费主要以煤炭为主, 而与其他轻质能源相比, 煤炭燃烧排放的污染物更多, 因此如果该地区由于发展方式导致GDP 增长中的能源消耗过高, 也必将加剧该地区的雾霾程度。

基于此, 我们提出本文的研究假说: 产业结构、产出能源强度与城市结构是诱发地区雾霾的关键因素。具体而言: 地区经济增长的单位产出能源强度过高导致地区雾霾增加; 第二产业比重增加将提高地区雾霾; 城市化高的地区雾霾程度更高。

本文的主要贡献在于: ( 1) 采用由巴特尔纪念研究所( Battelle Memorial Institute) 和哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心( CIESIN) 提供的基础数据, 构建一套独特的中国省级层面的PM2. 5 数据集, 以此分析中国雾霾的动态演进特征。( 2) 基于中国地区能源、产业与城市结构变化的典型事实, 对地区结构化特征与雾霾之间的关系进行经验研究, 提供了一个独特的研究视角。( 3) 从三类结构转型角度对影响雾霾的因素进行探索性实证分析, 拓展已有研究视角, 为探究我国雾霾治理提供了新的解析空间。

本文结构安排如下: 第二部分为相关文献回顾与述评; 第三部分为计量模型与数据说明; 第四部分为中国雾霾集聚的空间特征; 第五部分为实证结果分析; 第六部分为结论和政策建议。

二、文献述评

( ) 发展方式、结构转型与污染排放

受限于计划体制向市场经济的渐进式转轨, 中国的城镇化总体上落后于工业化和地区经济水平。在改革开放初期的1980 年代, 中国各地区城镇化发展水平严重滞后于当地的经济与工业化水平。随着市场化进程的推进, 情况有所改观, 城镇化率也在近几年超过50% 。当前, 中国地区城镇化面临的主要问题在于城镇化质量有待提升[ 8] 。比较突出的问题是: 地区差异较大、发展不平衡。2011 年中国东、中、西部地区的城镇化率分别为61% 47% 43% , 总体上看, 中部和西部的城市都存在规模太小、而东部一些特大城市却呈现出规模超大的特征, 特大城市的城镇结构抑制了城镇总体效益的提高, 同时产生了严重的交通拥挤和其他城市病, 导致超大城镇出现大范围雾霾集聚现象[ 7 - 8] 。中国城镇化进程中的“大跃进”和空间扩展失控状态对资源环境带来了巨大的压力乃至破坏[ 9 ]

中国各地区的产业结构变化仍然离不开由计划体制向市场经济的渐进式转轨。发达国家的工业化历程是先轻工业化( 初期) 、后重工业化( 中期) 、再发达工业化( 后期) ; 而中国走的则是一条重工业优先、然后发展轻工业、再发展重工业的工业路径, 并且目前仍处在一个重新重工业化的阶段[ 10 ] 。现有研究表明, 产业结构变化所带来的结构调整对总体能耗强度的降低效应自20 世纪90 年代中期以来正逐步消失, 甚至产业结构调整加剧了总体能耗强度[ 6 , 1 1] 。毫无疑问, 重工业无论在能耗还是排放方面均比轻工业更为糟糕, 重新重工业化导致了中国总体能耗强度的增强[ 11] 。另外, 从中国各地区一次能源的生产结构来看, 改革开放30 多年来, 我国能源生产“一煤独大”的局面不仅没有改观, 而且煤炭占比持续小幅上升, 能源生产结构失衡也加剧了地区雾霾污染。更为重要的是, 粗放型发展方式导致中国各地区经济增长的单位能耗长期居高不下, 进一步加剧了由于能源结构偏向煤炭所导致的地区雾霾。

( ) 雾霾形成与雾霾治理

雾霾并不是中国特有现象, 历史上西方发达国家在城市化快速发展阶段曾出现过严重的雾霾事件, 比如伦敦烟雾事件和洛杉矶光化学烟雾事件。与西方国家工业化时期相比较, 中国雾霾在化学成份、生成机制、发生强度以及区域分布的广度等方面均有所差异[ 3 ] , 具体表现为雾霾污染时间长、范围广、区域性特征明显。随着2013 年全国大范围雾霾发生以来, 学术界对雾霾的研究日渐增多。

中国气象科学研究院张小曳等( 2013) [ 12] 认为, 中国雾霾产生的根本诱因是以燃煤为主的不清洁能源的过量消费。通过分析雾和霾与气溶胶的联系、污染物构成、维持机制及如何治理等问题, 研究者指出, 人为排放导致的气溶胶污染是我国雾霾困境的主因。他们进一步指出, 应该科学准确地判断与居民生活密切相关的各种污染源( 比如燃油和燃煤等) 控制的艰巨性、长期性, 对雾霾治理的艰巨性应有充分的认识, 并建议政府对能源结构调整作出抉择, 加大削减污染源的控制力度[ 13 ] 。同时, 雾霾天气频发与我国传统粗放型城市化方式紧密相关[ 4 ] 。中国雾霾除了具有普遍性特征之外, 还具有一定的特殊性, 广大农村土壤、水源严重污染等问题与工业化进程中的工业污染形成叠加效应, 正是中国严重雾霾形成的特殊之处[ 3 ] 。雾霾还具有空间溢出效应, 各地区污染水平与该地区的产业结构、能源结构息息相关, 因此改变能源结构和优化产业结构是治理雾霾的关键[ 2 ] 。另外, 研究者还从能源结构、经济结构以及经济发展方式等角度分析雾霾形成的经济机制, 提出了城市雾霾治理的经济机制[ 5 ]

综上, 现有文献已经关注到中国在由计划体制向市场经济转轨过程中形成了扭曲的产业结构与城市结构, 以及由此带来的环境后果。对于雾霾形成和治理的研究以气象学为主, 经济学领域则更多的处于定性研究阶段, 已有研究已经开始涉及到城市化、人口以及产业结构和能源结构对雾霾形成的影响, 但多是基于单因素探讨且以定性为主[ 5 ] , 并且缺乏严谨的实证研究。鉴此, 本文将在已有研究的基础上, 全面、系统地分析中国各地区产业结构、城市化进程以及单位产出能源消耗强度对雾霾产生影响的机制及其具体效应, 为雾霾治理提供切实可靠的政策建议。

三、计量模型与数据说明

( ) 计量模型设定

为验证上述理论假说, 本文选取中国29 个省市自治区2001 年~2010 年的面板数据, 采用模型( 1) 对理论假说进行实证检验。

PM25it = β0 + β1 estrit + β2ubstrit + β3 indstrit + β4 pgdpit + β5 carit +β6fdiit +β7 govcit +β8Fac_disit +αi +ξit ( 1)其中, PM2. 5 为被解释变量, 表示地区i t 年的雾霾, 我们采用由巴特尔纪念研究所和哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心提供的基础数据构建一套独特的中国省级层面PM2. 5 数据集作为被解释变量。核心解释变量为三类结构变量, 分别是单位产出能耗强度estr、城市结构ubstr 和产业结构indstrestr 为单位产出能耗强度, 用地区单位产出能耗水平的对数来表示; ubstr 为城市结构, 用城市人口占总人口比例来表示; indstr 为产业结构, 用第二产业比重来表示。其他控制变量参考马丽梅和张晓( 2014) [ 2] 的研究成果。我们使用外商直接投资、政府消费、要素扭曲、人均GDP 等作为解释变量。

根据环境保护部对大气污染源解析的最新结果发现, 杭州、北京、深圳、广州4 个城市的首要污染来源是机动车, 因此引入私人汽车拥有量作为控制变量。Fac_disit代表要素市场扭曲, 参照林伯强和杜克锐( 2013) [ 13 ] 的方法, 采用各地区要素市场发育程度与样本中要素市场发育程度最高值之间的相对差距来度量该地区的要素市场扭曲。具体而言, 我们构造的要素市场扭曲指标为: Fac _dis = [ max( factor_dis) - factor_dis] /max( factor_dis) * 100。其中, factor_dis 为地区要素市场发育程度指数。通过上式构建的要素扭曲指标, 体现了地区间要素市场扭曲程度的相对差异, 同时也反映了地区要素市场扭曲本身随时间变化的演进特征。要素市场发育程度( factor_dis) 数据来自樊纲等( 2011) [ 14 ] 的研究成果。pgdp 代表经济发展水平, 采用地区人均GDP 来反映; fdi 代表外商直接投资, 用来检验外资的污染天堂效应, 用实际外商直接投资占GDP 比重表示; govc 代表政府消费率, 用各地区政府消费占GDP 的比重来度量; αi 用于控制地区效应, ξit为随机误差项。

需要特别说明的是, 模型( 1) 隐含了一个假设, : 地区雾霾会随着式( 1) 右边的解释变量( 比如要素市场扭曲) 变动而即时变动, 雾霾与各解释变量之间没有滞后效应。实际上, 任何经济变量本身都具有一定惯性, 经济变量的后一期结果会受前一期结果的影响。雾霾的产生以及形成极有可能存在着滞后效应, 其具体原因可以总结为如下两方面: 首先, 雾霾从根本上来说是对能源消费与产业结构依赖程度的一种反映, 而能源消费和产业结构本身显然就是一种具有较大“惯性”的经济变量, 比如上期较高的能源消费可能会带动下一期的能源消费随之走高。其次, 影响雾霾的一些重要因素, 如产业结构、能源结构以及城市结构调整等变量也属于“惯性”较大的经济变量, 其调整也是长期而缓慢的。因此, 需要考虑雾霾的滞后效应, 在动态面板模型中引入被解释变量的滞后项可以较好地控制这些因素。因此, 构建以下动态调整模型进行检验:PM25it = β0 + λPM25it - 1 + β1 estrit + β2ubstrit + β3 indstrit + β4 pgdpit +β5 carit + β6 fdiit + β7 govcit + β8Fac_disit + αi + ξit ( 2)其中, PM2. 5i t - 1是被解释变量PM2. 5it的一阶滞后项。调整系数λ刻画了上一期雾霾的大小对本期雾霾的影响, 不仅体现了居民、企业能源消费与排放行为习惯的变化, 而且同时反映了雾霾对产业结构、城市结构等宏观因素的敏感程度, 因此是一个综合性系数。

值得指出的是, 对于动态面板模型( 2) 来说, 由于存在潜在的内生性问题, 固定效应和随机效应估计量都是有偏的, 因此必须使用工具变量( IV) 进行估计。而且, 核心解释变量estrubstr indstr 自身有可能存在内生性问题, 被解释变量( 地区雾霾) 和核心解释变量( 要素市场扭曲) 之间还可能存在潜在的反向因果关系等。Arellano Bond( 1991) [ 15 ] Arellano Bove ( 1995) [ 16] Blundell Bond( 1998) [ 17 ] 等提出的广义矩估计即GMM方法可以对上述内生性问题及反向因果问题等进行处理。广义矩估计方法有两种, 一种是Arellano Bond( 1991) [ 15 ] 提出的差分广义矩估计( Difference-GMM) , 一种是Arellano Bove( 1995) [ 16 ] Blundell Bond( 1998) [ 17 ] 通过在差分GMM中引入水平方程, 修正差分广义矩估计( Difference-GMM) 而形成的系统广义矩估计( System-GMM) System-GMM的有效性取决于工具变量选取的有效性和残差差分项的序列相关性, 可以通过Hansen 过度识别检验以及Arellano-Bond AR( 2) 检验进行识别。

( ) 变量及数据说明

为考察模型的多重共线性, 我们考察了模型中各解释变量之间的相关系数, 1 为各解释变量的Pearson 相关系数矩阵。相关系数表明各解释变量之间不存在高度的相关性, 尤其是核心解释变量estrindstrubstr 与各控制变量之间的相关系数都在可接受的范围之内, 不至于对实证检验造成影响。

2 列出了解释变量、被解释变量的描述性统计。样本数据包括我国29 个省市自治区2001 年~2010 年的观察记录, 样本总观察次数达到290 次。相关的分省数据来自各年度《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《新中国五十年统计资料汇编》、《中国工业经济统计年鉴》, 部分数据来自中经网数据库。表2 描述性统计中的最大值、最小值和标准差表明, 各变量的观察值之间具有较大变差。

四、中国地区雾霾集聚的空间特征

2013 , 巴特尔纪念研究所和哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心公布了利用卫星搭载设备测度的气溶胶光学厚度( AOD) 栅格数据( Grids) , 包括2001 年~2010 年全球地球表面PM2. 5 栅格值, 这些数据给全球环境和健康问题研究者提供了极大便利。本文的雾霾数据即以此为基础, 同时基于Arcgis 软件获得分年度省级PM2. 5 数值, 采用地理信息软件得到中国地区雾霾2001 年~2010 年地区雾霾浓度数据。为更好地考察中国雾霾的区域演进动态, 我们分别选取2001 年、2007 年以及2010 年的雾霾数据制作图1 3。图1 显示, 2001 年中国地区雾霾处于形成初期, 分布散乱、块状特征不明显, 主要集中于中东部地区的河北、河南、安徽、湖北一带, 西部则主要集中于四川省。图2 显示,进入2007 , 雾霾形成了明显的带状特征, 东部的山东、江苏、河北、北京、天津形成了较为严重的雾霾( 深色区域) , 同时中部的安徽、河南、河北、江西雾霾也有所加重, 中东部联结成片状形成了大范围雾霾地带。这可能与2000 年后中国重工业过度发展有关。2000 年以后中国形成了新的重工业化趋势, 以中东部地区为主的各省加大了对重工业的投资规模, 这些投资在几年以后逐步形成产能, 产生了巨量污染排放。图3 显示, 2010 , 雾霾仍然主要集中在中东部区域, 雾霾严重程度有所缓和。另外, 考虑到雾霾是由气象、地理以及人类活动等综合形成, 因此雾霾具有较强的空间相关性。

判断PM2. 5 在地区间的空间相关性, 可通过测算全局Morans I 指数以及局域Morans I 指数来检验。根据局域Morans I 指数, Ii > 0 , 表明i 地区与周围其他地区呈正相关特征, 即相似特征的地区集聚在一起, 具体表现为高- 高集聚或者低- 低集聚特征。当Ii <0, 表明i 地区与周围其他地区呈负相关特征, 即相异特征的地区集聚在一起, 具体表现为高- 低集聚或者低- 高集聚特征。如图4 6 所示, 雾霾低- 低集聚区主要分布在西藏、新疆、甘肃、青海、黑龙江、吉林以及内蒙古地区; 雾霾高- 高集聚区主要分布在江苏、山东、浙江、河南、安徽、湖北、北京、天津、河北、湖南等中东部省份。

其中江苏、山东、浙江、河南、安徽在2001 年~2010 年出现的频次为8, 北京、天津和河北出现了2 次。

湖南、山西则出现在部分区域。总体上, 中国PM2. 5 主要集中于京津冀和长三角地区, 时与长三角毗邻的中部各省也是雾霾高发区域。

五、实证结果分析

3 和表4 报告了回归方程( 1) 的估计结果。为了考察模型的多重共线性问题, 除了如表1 计算的各解释变量的相关系数之外( 发现相关系数均较小) , 还进一步考察了方差膨胀因子VIF, 得到VIF均小于5. 1, 其中最大为5. 06, 最小的为1. 71, 均值为2. 63, 因此多重共线性问题并不严重。

3 和表4 , 从模型1 到模型16, 分别是用固定效应模型和随机效应模型估计了静态回归方程( 1) , 首先加入三个结构转型为主的核心解释变量进行回归, 为了验证核心解释变量结果的稳健性, 我们逐个引入控制变量。随机效应和固定效应模型结果的选择通过Hausman 检验结果来进行, 因此我们同时报告了随机效应模型、固定效应模型以及Hausman 检验结果, 以供选择和对比。实证检验结果基本符合我们的理论预期, : 地区的第二产业比重以及地区发展方式导致的产出能耗强度对地区雾霾的发生具有正向效应, 而且大部分能通过10% 以上的显著性水平检验。这说明,随着产业结构中第二产业比重增加以及第二产业中重工业比重的增加, 该地区的雾霾也会增强; 而地区经济增长中能源消耗强度越大, 地区雾霾程度越严重。城市人口比重的增加也在一定程度上提升了雾霾发生的概率与雾霾浓度, 但是未能通过10% 的显著性水平检验, 这可能与城市结构度量有关,使用城市人口可能未准确捕捉到城市结构导致的雾霾加重效应。从模型1 至模型16, 在逐个引入控制变量的情况下, 前两类结构变量的系数始终显著为正, 说明这一结果具有较强的稳健性, 产业结构中第二产业的比例及产出能耗强度确实对地区雾霾具有促进作用。

实际上, 中国雾霾与国外不同的特殊性正在于中国的发展方式[ 3, 5 , 13 ] , 发展方式导致的结构性扭曲是中国雾霾呈现复合特征以及不同于欧美国家的特殊性的主要诱因。

从发展方式导致的产业结构扭曲来看, 长期以来, 中国的重工业偏向发展战略导致重工业比重一直较高, 而且目前我国仍处于重工业主导的工业化中后期阶段, 重工业比重长期居高不下以及基础设施产业发展过快, 必然导致能源消耗与各种排放物的规模不断扩大。在发展方式形成城市结构方面,ó于早期城市化进程较慢、历史欠账较多, 近年来城市化进程加快, 同时城市空间布局和结构不尽合理也导致了能耗和排放聚集于城镇区域, 形成了雾霾大量集聚于中东部城镇地区的现象。在能源结构方面, 由于资源禀赋、投资和消费习惯等原因, 我国长期以煤炭为主的能源消费结构持续了近半个世纪, 加之东部地区以燃煤为动力的电力生产基地产生的排放量长期集聚, 更加剧了东部城镇连绵区域的雾霾集聚[ 5 ] 。从图7 可以看出, 东部9 省市第二产业在整个经济中的占比2010 年比1997 年明显高很多, 其中山东和福建两省上升趋势最为明显, 山东省上升7% 以上, 而福建省上升9% 以上。中部和东部省市第二产业比例的提升, 特别是第二产业中重工业( 比如化工、采掘业等) 比重的进一步提高, 高能耗、高排放和低效率产业( 如水泥、冶金和钢铁等) 的迅速发展, 增加了中东部地区的能源消耗量以及污染排放量, 最终形成了重度雾霾。

7 东部地区1997 年与2010 年第二产业比重变动趋势图从地区经济增长的能源消耗强度与结构来看, 粗放式增长方式下, 我国各地区单位GDP 能耗水平长期以来居高不下, 是发达国家的数倍甚至数十倍。从中国各地区一次能源的生产结构来看, 改革开放30 多年来, 我国能源生产仍然维持着“一煤独大”的趋势, 不仅没有改观, 而且煤炭占比持续小幅上升, 并且煤炭进口量也呈高速增长趋势, 对煤炭消费的长期依赖加剧了地区雾霾。从地区能源消费量来看, 东部、中部、西部3 个区域的能源消费总量依次递减。统计结果表明, 山东、浙江、广东、江苏和河北等东部地区省份的能源消费总量比中西部地区能源消费总量高出很多, 这导致了它们多为雾霾严重区域。而且, 山西、河南等紧邻东部地区的中部省份的能源消费量同样很大。综合来看, 东部地区各省的超高能源消耗以及临近省份的高能源消费水平导致的污染排放集中, 直接诱发了中东部地区自2013 年以来大范围的持续性雾霾。因此, 必须转变发展方式实现结构转型, 以缓解“雾霾锁国”的困境, 要通过主动的宏观政策引导产业转移, 对能源生产与消费结构进行调整等, 以推动环境治理并实现经济增长和环境质量提升的“双重红利”。

最后, 从城镇化趋势来看, 2013 年东部重度雾霾各省市( 京津冀、苏浙沪皖) 的城镇化推进速度一直较快, 城镇化水平持续攀升。其中, 北京、上海、河北、江苏的城镇化速度更是在2004 年出现了较为明显的跳跃式上升。总体上, 近年来雾霾集聚区省份的城镇化水平明显提高了较多, 雾霾核心区城镇化水平更普遍在60% 以上。城镇化水平提升了城市人口密度和建筑密度, 载客、载货以及民用汽车成倍增长, 非常不利于雾霾的扩散。根据《中国汽车工业年鉴》统计, 东部地区各类汽车的保有存量( 总量) 远远超过中西部地区。具体地, 2012 年河北、广东、江苏、浙江、北京和山东等地载客汽车和民用汽车保有总量大大高于其他省份; 北京的民用和载客汽车保有总量为800 万辆左右, 相当于一个省份的保有规模, 而北京城区的面积则远远小于一个省份, 单位城区面积汽车保有密度成倍增长、汽车密度过大, 成为北京长期雾霾的重要诱因之一。

其他变量中, 要素扭曲Fac _dis 加剧了雾霾, 虽然结果不显著但其对雾霾起着促进作用。要素扭曲通过扰乱能源与其他要素的价格, 导致生产和生活中消费了更多能源从而引发雾霾水平提高。政府干预与地方经济发展水平与地区雾霾的关系不明显, 可能与我国雾霾形成的机制相对复杂有关。

由于发展阶段以及城市结构等原因, 雾霾还受到一些与直接经济活动不相关因素的影响。外商直接投资则显著地提高了地区雾霾水平, 这说明各地区引进外资实际上是“逐底竞争”, 引进大量处于低端技术水平的外资大大强化了本地区的雾霾。

为更好控制内生性和潜在反向因果关系并基于雾霾的动态演变特征, 我们采用系统广义矩估计模型对模型2 进行估计( 见表5) , 5 显示, Hansen 检验的p 值均在0. 6 以上, 表明所采用的计量模型均不能拒绝“选取的工具变量不存在过度识别”的原假设, 即说明我们选取的工具变量是合理的。

Arellano-Bond AR( 2) 检验结果则表明, 差分后的残差项不存在二阶序列相关, 渐进服从标准正态分布。系统广义矩估计的估计结果在逐步引入控制变量的情况下, 核心解释变量在系数大小和符号方向上均取得了较为一致的结论, 因此这一结果具有较强的稳健性。由于系统GMM有效控制了内生性, 因而可以这个结果为依据对雾霾的动态特征及解释变量的经济意义进行简要阐释。表5 中滞后项体现了上期雾霾对当期的影响, 滞后项系数为正, 说明前期的雾霾和当期雾霾正相关, 雾霾是一个连续、累积的动态调整过程。与表3 和表4 的结果一致, 核心解释变量中的两个结构变量仍然显著地提高了地区雾霾水平, 并且在逐个引入控制变量的条件下, 大部分都能通过10% 的显著性水平检验。其中, 产业结构与产出能源强度变量多数能够通过5% 的显著性水平检验, 而城市结构变量则能部分通过10% 的显著性水平检验。这表明, 由于发展方式引致产出能源消耗强度过高导致了地区雾霾增加, 第二产业比重增加将提高地区雾霾水平, 而城市化高的地区雾霾水平更高, 这一结论具有较强的稳健性。

六、结论与政策建议

本文首先就产业结构、产出能耗强度与城市结构对地区雾霾的影响机理进行了简要分析, 并提出研究假说: 产出能耗强度高将导致地区雾霾增加; 第二产业比重上升将提高地区雾霾水平; 城市化高的地区雾霾水平更高; 产出能耗强度、产业结构与城市结构是诱发地区雾霾的关键因素。接着, 基于巴特尔纪念研究所和哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心提供的基础数据, 构建了一套独特的中国省级层面的PM2. 5 数据集, 分别采用静态和动态面板模型, 有效控制和克服了不可观测的个体异质性以及潜在的内生性问题, 对三类结构特征影响雾霾的具体机制和效应进行了系统性、探索性实证检验。得到以下几个主要结论: ( 1) 中国雾霾的地区与时间分布均呈现出较强的异质性动态特征。其中, 2001 年中国地区雾霾处于形成初期, 分布散乱、块状特征不明显, 2005 年起出现明显的带状特征,并主要集聚于长三角( 及其相邻中部省份) 和京津冀地区。( 2) 产业结构轻型化有利于减少污染排放水平, 显著降低地区雾霾程度; ( 3) 城市人口密度增加及城市化水平提高将显著加重该地区的雾霾程度; ( 4) 地区经济发展中, 单位产出能耗强度越高越容易诱发雾霾。由此可见, 有必要转变发展方式实现结构转型, 以缓解“雾霾锁国”的困境, 通过主动的宏观政策引导产业转移、调整能源生产与消费结构等, 推动环境治理实现经济增长和环境质量提升的“双重红利”。

基于以上实证研究结论, 提出如下以结构转型推动雾霾治理的政策建议:( 1) 实施特大城市、中等城市和小城镇均衡、协调发展战略。具体而言, 应加强对北京、上海等特大城市的功能疏导, 引导经济活动向周边卫星城市转移、集中。推进特大城市的卫星市镇的公共服务和基础设施建设, 有效减少城市内部通勤频次, 实现特大城市与卫星城市的良性互动。建立雾霾集聚地区城市群之间的雾霾协调治理机制, 在长三角、京津冀地区设立常设机构, 使雾霾治理由局部治理走向区域一体化治理, 形成多部门多行业联控、多区域协同、多种手段相互配合的体制与机制, 强化雾霾治理效果[ 5]

( 2) 推动产业结构优化与产业转移并举。以“互联网+ ”“中国制造2025”为契机, 在东部地区内部率先推动产业结构转型升级, 构建新的产业竞争力。推动东部地区从资源依赖型转向科技、教育和高素质人力资源推动型, 构建新型现代产业体系, 在发展中解决雾霾, 实现经济持续增长和环境质量不断改善的“双重红利”。同时, 要针对我国幅员辽阔、地区资源禀赋差异较大的特点, 有序推进东部与中西部地区互动发展, 综合利用产业政策、财税政策以及地区准入等配套政策, 合理引导东部产业向中西部转移。中西部地区在产业转移承接过程中, 要加强环境规制, 强化环境标准的实施, 切实保护好环境。

( 3) 优化能源供给结构, 重新配置能源生产的区域分布。具体而言, 应加快光伏发电、风能以及天然气等低碳、高效能源的开发力度和进度, 推进能源供给结构的多元化、低碳化、清洁化进程; 实施切实有效的综合性配套政策, 加大与新能源推广应用配套的基础设施投入力度, 加快关键技术攻关, 推进天然气、核电以及新能源在我国的应用和发展; 加大对分布式可再生能源的开发与利用力度, 分步骤支持分布式太阳能发电并率先建立一批示范城市; 应依托特高压输变电、智能电网等技术的发展,改革电源建设就地平衡的燃煤电厂发展模式, 推进电力生产向能源富集地区集中, 增强能源的跨区域优化配置[ 18]

参考文献:

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