EN中文

地理研究  2016 , 35 (10): 1857-1868 https://doi.org/10.11821/dlyj201610005

研究论文

基于LMDI的中国工业污染排放变化影响因素分析

马丽1, 2, 3, 

1. 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
3. 中国科学院大学,北京 100049

Decomposition of China's industrial environmentpollution change based on LMDI

MA Li1, 2, 3, 

1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling of the Chinese Academy ofSciences, Beijing 100101, China
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

收稿日期: 2016-04-20

修回日期:  2016-07-22

网络出版日期:  2016-10-26

版权声明:  2016 《地理研究》编辑部 《地理研究》编辑部

基金资助:  国家自然科学基金项目（41430636,41371142）

作者简介:

作者简介：马丽（1975- ）,女,山西祁县人,博士,副研究员,研究方向为经济地理及产业发展的环境影响。E-mail: mali@igsnrr.ac.cn

展开

摘要

在分析2001-2013年中国工业化特征分析基础上,运用Kaya方程将工业废水和废气排放分解为产值规模、高污染部门比重、产污系数和污染物来源部门结构四个因素,并运用LMDI因素分解法研究四个因素对污染物排放变化的贡献度。研究发现：2001年以来中国工业规模扩张对工业废水和废气排放增长呈正向拉动,单位产值污染物排放量的降低对污染物增长呈负向拉动。高污染部门在工业部门结构及污染物来源部门结构呈现不断增长趋势,其对污染物排放增长皆呈正向拉动,但其绝对值小于产值增长和单位产值污染物排放降低的作用。该现象主要归因于中国的环境治理重末端治理轻源头管控所致,因此建议中国环境管制应注重从产业结构入手,积极促进工业产业结构调整和产业链高级化。

关键词： 工业化 ; 污染物排放 ; 影响因素 ; LMDI因素分解法

Abstract

With joining into global production network and undertaking international industrial transfer, China has become the world manufacture base with its cheaper labor, land and resource, which promotes a gradual increase of industrial output. While, new international division of labor has made China play a role of global basic raw materials and low-ranking equipment manufacturer and producer, which has led to the fact that the heavy industrialization and high proportion of basic sectors are become main characteristics of Chinese industrialization in recent decades. At the same time, huge scale of industrial development has caused serious environmental pollution, such as smog, water pollution, soil pollution and fragility of ecological environment. The discharges of some industrial pollutants have increased gradually with the industrial development. In order to understand the impact of Chinese industrial development on the change of environmental pollution, this paper built the Kaya Equation between Chinese industrial pollutants discharge with industrial scale, industrial structure (the proportion of high-pollutant loaded sectors in gross industrial output), pollution productive efficiency (the waste discharge per unit of gross industrial output) and waste discharge source structure from 2001 to 2013. Then, the contribution rates of four factors to the change of pollutants discharge were calculated with the approach of LMDI. It can be found that: (1) the expansion of Chinese industrial scale and decrease of pollutant discharge per unit of industrial output are two main factors affecting the change of industrial pollutant discharge. Huge increase of industrial output can lead to a distinct increase of industrial pollutants discharge, whose contribution rates to the change of industrial waste water discharge and gas emission are 6440% and 131% respectively. However, the industrial waste water discharge and waste gas emissions per unit of gross industrial output have been decreased greatly and relieved the increase of industrial pollutant discharge caused by scale expansion, whose contribution rates to the change of industrial waste water discharge and gas emissions are -7290% and -46% respectively. (2) End treatment of high pollutant-loaded sectors has made great contribution to the scale control of the total pollutant discharge, especially in the field of industrial waste water treatment. However, industrial restructuring has little contribution to the pollutant reduction, and their contribution rates to the growth of industrial waste water discharge and gas emissions are positive. This phenomenon may be caused by the Chinese government paying more attention to end treatment and technical upgrading than to structural adjustment. (3) So, this paper suggested that Chinese environment governance should put more concerns on industrial restructuring and industrial chain extension, and promote recycling economy of high-pollutant loaded sectors at the same time.

Keywords： industrialization ; environmental pollution discharge ; factor decomposition ; LMDI

0

PDF (3360KB) 元数据 多维度评价 相关文章 收藏文章

本文引用格式 导出 EndNote Ris Bibtex

马丽. 基于LMDI的中国工业污染排放变化影响因素分析[J]. , 2016, 35(10): 1857-1868 https://doi.org/10.11821/dlyj201610005

MA Li. Decomposition of China's industrial environmentpollution change based on LMDI[J]. 地理研究, 2016, 35(10): 1857-1868 https://doi.org/10.11821/dlyj201610005

1 引言

人类活动对于地表资源与环境的影响是地理学的研究重点内容之一,其中工业化和产业活动作为人类作用于“人地关系”地域系统的主要行为,是人类影响资源与环境的重要载体。长期以来,国内外学者对于工业化的环境影响进行了大量研究。20世纪70年代,就有一些经济学家借助经济增长理论模型探讨经济与环境协调发展的条件、过程以及要素的相互关系[1-4]。1991年,美国学者Grossman等最先提出环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve,EKC）[5]。该理论认为经济增长与环境质量之间呈倒“U”型关系,即随着经济发展和收入水平的提高,环境质量先破坏后好转,并有许多学者用EKC模型进行了实证研究[6-9]。之后一些学者对工业化与环境污染的关系进行了定量评价研究工作,主要采用资源环境效率系数[10,11]、灰色系统模型评价[12,13]、一般均衡模型评价[14]、典型相关系数或向量子回归模型[15,16]、空间自相关分析[17]和协调发展度评价[18,19]等方法在工业化水平、产业结构与环境污染规模之间建立定量关联关系。但是,这些方法依然是将产业发展和环境之间的关系看作一个黑箱,只是通过分析产业数据和资源环境数据的分布规律来探索影响二者之间的关系,并没有解释工业的发展规模、技术水平以及产业结构等具体特征与资源要素投入和环境污染排放变化之间的物质关系。近年来,因素分解方法被引入EKC研究,一些学者研究发现经济规模、产业结构、单位产值的污染排放水平、污染物排放控制技术和污染物处理技术以及制度等因素均对能源消耗或环境污染物排放量的变化产生影响,但由于研究年限不同得出的结论也不同[20-26]。

地区工业体系不同,其对环境的影响不同。地区工业体系通过其规模的差异、结构的不同和技术水平的差异,对地区环境污染物排放产生影响。为了研究中国工业化进程对环境的影响,利用中国环境统计年报的数据,在对中国工业结构变动特征进行分析的基础上,运用Kaya方程在工业规模、结构和环境污染物排放之间建立物质联系关系,并运用LMDI法解析工业产值规模、部门结构、单位产值的污染排放和污染物来源的部门结构等因素对工业污染物排放量变化的贡献程度,研究判断2000年以来影响中国工业污染排放变化的主要驱动因素,从而为中国产业的转型升级与资源环境的和谐发展寻找对策方案。

2 研究方法与数据来源

2.1 工业发展与污染物排放量的关系

为建立地区工业发展与环境污染物排放量的数量关系,主要采用了Kaya方程[27,28]来进行分析：

C=PII（1）

P=EPIPI（2）

R=EIEPI（3）

式中：PI为高污染排放载荷工业部门产值;I为工业总产值;C为高污染排放部门工业产值在工业总产值中的比重,由此定义为工业部门结构;EPI为高污染排放部门污染排放量;P是高污染排放部门单位产值的污染排放量,即产污系数;EI为工业污染排放总量;R的倒数就是高污染排放部门的污染排放量在总污染排放量中的比重,也即是污染物来源部门结构。

地区工业污染排放总量EI为：

EI=I×PII×EPIPI×EIEPI=I×C×P×R（4）

由此可见,工业污染排放总量就可以表示为工业总产值规模、工业部门结构、高污染部门的产污系数以及污染物来源部门结构四个因素的乘积。

为定量分析四个因素对工业污染排放量变化的影响程度,选用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI）进行分析。该方法属于指数分解方法（IDA）范畴,适合分解因素少并且包含时间序列需数据的模型,并且Ang的研究表明该方法可以将余项完全分解,不存在不解释的余项,从而使分解结果更具有说服力[29]。因此,选用LMDI方法进一步对影响工业污染排放量变化的因素进行分解。

工业污染物排放量 ∆EI的公式为：

∆EI=EIt-EI0（5）

式中： EIt是t时期工业污染排放量; EI0为基期的工业污染排放量。运用LMDI方法,各分解因素贡献程度表示如下：

∆EI=EIt-EI0=∆EII+∆EIC+∆EIP+∆EIR（6）

∆EII=EIt-EI0lnEIt-lnEI0×lnItI0（7）

∆EIC=EIt-EI0lnEIt-lnEI0×lnCtC0（8）

∆EIP=EIt-EI0lnEIt-lnEI0×lnPtP0（9）

∆EIR=EIt-EI0lnEIt-lnEI0×lnRtR0（10）

式中： ∆EII为工业产值规模因素; ∆EIC为产业结构因素; ∆EIP为产污系数因素; ∆EIR为污染物来源部门结构因素。

2.2 高污染排放工业部门的界定

计算2013年各工业部门在全部工业废气排放量中的比重及其单位产值污染物排放量发现（表1）,化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力热力生产和供应业这几个行业的排放量要占到工业总排放量的60%以上,且单位产值的污染排放量较高;而通过计算各工业部门在工业废水排放量中的比重及单位产值废水排放量发现,煤炭开采和洗选业、农副食品加工业、纺织业、造纸和纸制品业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力热力生产和供应业等行业的排放比重较高,排放总量要占到工业总排放量的65%以上,且单位产值的污染排放量较高。因此,综合工业废水和工业废气两种污染物排放的部门结构,将煤炭开采和洗选业、农副食品加工业、纺织业、造纸和纸制品业、化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力热力生产和供应业界定为高污染排放工业部门。

表1   2013年高污染排放部门在工业污染排放总量中的比重及单位产值排放量

Tab. 1   Ratio of pollutant discharges of each industrial sector in total pollution and pollutant per unit of output

行业工业废水排放行业工业废气排放
在排放总量中的比重(%)单位产值排放量(t/万元）在排放总量中的比重（%）单位产值排放量(m3/元)
造纸及纸制品业14.9140.48电力、热力生产和供应33.6812.14
化学原料和化学制品制造13.874.31黑色金属冶炼及压延加工25.853.93
纺织业11.2117.53非金属矿物制品业17.987.77
煤炭开采和洗选业7.4611.26有色金属冶炼及压延加工4.881.72
农副食品加工业7.269.99化学原料和化学制品制造4.710.51
电力、热力生产和供应5.015.17造纸及纸制品业1.000.95
黑色金属冶炼及压延加工4.952.15农副食品加工业0.760.36
有色金属矿采选业2.7626.41纺织业0.430.23
非金属矿物制品业1.521.88煤炭开采和洗选业0.350.19
小计68.965小计89.636

新窗口打开

2.3 数据来源

数据来自2001-2013年的《中国环境统计年报》和《中国统计年鉴》。

3 结果分析

3.1 2000年以来中国工业化特征

随着中国融入经济全球化进程的逐步深入,尤其是2003年加入世贸组织后,中国经济迅速融入全球产业分工体系,并以劳动力、土地和资源成本优势成为全球制造业的生产基地,承担了全球较大份额的能源原材料和装备制造业产品的生产和供应职能,由此促进了工业产值的逐步提高。尤其是2001-2006年,工业增加值的年均增速均超过了GDP的年均增速,促使工业增加值在GDP中的比重不断攀升,从2001年39.74%提高到2006年的42.21%,之后随着经济结构的调整,工业增加值比重缓慢下调至2013年的35.83%。从工业部门结构来看,该时期中国的工业发展主要呈现以下重型化和基础性工业部门比重增高的特征。

首先,工业重型化趋势显著。从2000年起,中国重工业得到了快速发展,发展速度超过了其他行业,其在工业产值中的比重不断上升。1999年重工业在工业总产值中的比重还低于轻工业,但到2000年已比轻工业多出20个百分点;到2004年重工业在工业总产值中的比重为67.6%,比轻工业高出35个百分点。之后,重化工业在工业总产值（2012年后为工业主营业务收入）中的比重不断增高。到2013年,重工业的比重73.3%,比轻工业高出了近45个百分点（图1）。

显示原图| 下载原图ZIP| 生成PPT

图1   2001-2013年中国工业增加值及轻重工业比重变化趋势

Fig. 1   Change of Chinese industrial value-added and proportion of light and heavy industry from 2001 to 2013

其次,基础原材料产业占据较高比重,装备制造业比重保持不变,但其内部基础装备制造比重升高。2001年,煤炭、石化、钢铁、有色冶金、建材、电力等能源基础原材料产业在全国规模以上工业主营业务收入中的比重为37.32%。之后随着中国在全球劳动分工格局中逐步承接了电子、机械等制造产业的职能,拉动了基础原材料产业产品的需求,能源基础原材料产业在工业部门中占据较大的比重且不断增高,2013年该比重已增至39.92%。相对而言,装备制造业的比重则相对较小且有萎缩的趋势。2001年装备制造业主营业务收入在工业总主营业务收入中的比重为31.12%,之后不断提高,到2003年时达到34.1%的高位,但随着能源基础原材料产业的规模扩张,装备制造业比重不断降低,到2013年时其在工业总主营业务收入中的比重仅有32.13%。且在装备制造业内部,以金属制品、通用和专用设备制造以及交通运输设备制造为主的基础装备的比重也逐步升高,从2001年的48.8%提高到2013年的55.3%,而以电子信息产品、仪器仪表等产品为主的高级装备制造部门的比重不断降低（图2）。

显示原图| 下载原图ZIP| 生成PPT

图2   2001年和2013年中国工业部门结构变化

Fig. 2   Change of Chinese industrial structure between 2001 and 2013

3.2 主要工业污染物排放的变化特征

随着中国工业规模的整体扩张,工业污染物的排放规模也逐步增大,但是不同工业污染物排放的变化趋势不同。

首先,工业废水排放的规模增幅较小,化学需氧量和氨氮的排放量甚至有所降低。与2001年相比,2013年中国工业废水排放量的规模仅从202.62亿t增加到209.84亿t,增幅只有45%,而其中化学需氧量和氨氮排放量的规模大大降低。2013年化学需氧量的排放量只有2001年的57%;氨氮排放量只有2001年的62%。相反,工业废气排放量的规模增幅较大。2013年工业废气排放总量是2001年的4.16倍,其中工业SO2的排放量比2001年的1.25倍（图3、图4）。

显示原图| 下载原图ZIP| 生成PPT

图3   2001-2013年中国工业废水、化学需氧量和氨氮排放量

Fig. 3   Change of Chinese industrial waste water, COD and ammona nitrogen discharged from 2001 to 2013

显示原图| 下载原图ZIP| 生成PPT

图4   2001-2013年工业废气和SO2排放量

Fig. 4   Change of Chinese of industrial wastegas and SO2 emissions from 2001 to 2013

其次,工业环境污染物排放规模的增幅小于工业产值规模的增幅,单位产值的污染物排放量大幅度下降。相较于2001年,2013年工业主营业务收入增幅7.01倍,大大超出工业废水和废气的同期增幅。而在单位工业产值的污染物排放量方面,2013年,单位工业主营业务收入的废水排放量为2.38 t/万元,仅为2001年的14.7%;单位工业主营业务收入的废气排放量为1.72 m3/元,为2001年的62.7%。显示出中国工业污染排放效率的大大提高（图5）。

显示原图| 下载原图ZIP| 生成PPT

图5   2001-2013年中国单位工业主营业务收入废水、废气排放量

Fig. 5   Change of waste water discharge and gas emissions per unit of industrial revenue from principal business

3.3 工业废水和废气排放影响因素的指数分解

运用《中国环境统计年鉴》中工业分行业废水、废气排放及分行业工业企业产值数据,通过Kaya方程,对2001-2013年中国工业废水和废气排放进行工业产值规模、部门结构、高污染部门产污系数和污染物来源部门结构的分解,获得最初的分解数据（表2）。

表2   2001-2013年中国工业废水和废气排放的影响因素原始数据

Tab. 2   Original data of composition division of Chinese industrial waste waterdischarge and gas emissions from 2001 to 2013

年份工业产值规模
（万元）		高污染部门
比重（%）		工业废水排放工业废气排放
产污系数
（t/万元）		污染物来源
部门结构倒数		产污系数
（m3/元）		污染物来源
部门结构倒数
200153535.345.0957.51.345.821.08
200260428.643.4052.81.325.801.15
200370794.144.9437.11.405.431.15
200489737.145.9435.71.355.051.14
2005111851.144.8430.81.404.691.14
2006142600.345.6923.11.384.451.14
2007183317.946.2518.91.383.871.18
2008220262.448.7114.61.393.331.13
2009229302.143.8814.81.403.641.19
2010281452.047.0211.41.413.481.13
2011450660.258.325.81.392.281.13
2012368365.346.978.21.443.281.12
2013375719.754.456.31.482.931.12

新窗口打开

（1）以纳入环境统计的典型工业企业数据来看,2001-2013年中国的工业部门结构并没有较大的变化,高污染部门在工业总产值中依然占据较大的比重。十几年中,以煤炭开采和洗选业、农副食品加工业、纺织业、造纸和纸制品业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力热力生产和供应业等部门为代表的高污染工业部门在工业总产值中的比重基本保持在45%以上,并在2011年、2013年等年份还上升到58.32%、54.45%等高位,表明中国工业的重型化、高污染排放部门比重较高的结构特征突出。

（2）将高污染部门的污染物排放量除以高污染行业的产值,即获得高污染部门的产污系数。2001-2013年,高污染部门的工业废水产污系数显著降低,从2001年的57.5 t/万元降低到2013年的6.3 t/万元,整体下降幅度高达89%。高污染部门的工业废气产污系数也呈现同步降低趋势,从2001年的5.82 m3/元降到2013年的2.93 m3/元,下降幅度达50%。表明在过去的十几年中,中国高污染部门的生产工艺有了较大改进,尤其在污染物排放治理方面投入较大,许多末端治理设施投入使用,大大降低了单位产值的污染物排放量。

（3）以高污染部门的污染物排放量除以工业污染物排放总量,获得的比值表明了污染物的部门来源结构。值越高,表明工业总污染物中来自高污染部门的比重越高;反之亦然。通过计算2001-2013年的工业废水排放的来源结构发现,基本上70%的工业废水排放来自于高污染工业部门,但是高污染部门所占的比重有所降低,从2001年的75%降低到2013年的68%。

由此可以看出,在工业废水的排放方面,主要是以由于行业生产工艺的改进,导致行业产污系数的大大降低,而促成了中国工业产值增长而工业废水污染物排放没有显著增长的成效。相比而言,产业结构调整的贡献相对较低。而在工业废气排放方面,由于产污系数的降低幅度不大,显著低于产值规模的扩大幅度,从而导致了工业规模的扩大带动了污染物排放量的增长。

3.4 各因素对工业废水和废气排放变化的贡献度分析

以上述数据为基础,运用LMDI方法,获得2001-2013年不同年份四个因素对工业废水和工业废气排放规模变化的贡献度（表3、表4）。通过分析各因素贡献度大小及其变化,便可识别不同因素对于中国工业污染物排放量变化的贡献程度的方向及其变化。研究发现：

（1）产污系数和产值规模是影响工业废水排放规模变化的主要因素。由于统计口径的变化,2001-2013年间工业废水排放规模的年度变化呈现不规则的增长和降低趋势交错状态。除2012年外,工业产值规模因素贡献度的绝对值均为正值,产污系数因素贡献度的绝对值均为负值,表明工业产值的增长促进了工业废水排放规模的增长,而单位产值废水排放量的降低一直促进了工业废水排放规模的降低。而且就贡献度绝对值而言,大多数年份产污系数因素的贡献度要高于产值规模因素的贡献度。2001-2013年产污系数因素对工业废水排放量的贡献度是-7290%,其绝对值高于工业产值规模因素6440%的贡献度,一度抵消了产业结构重型化对工业废水排放增长的贡献,从而导致2013年工业废水排放规模相较2001年绝对规模增幅较小。正如前文所述,虽然2001年以来中国的工业总产值不断增长,但是工业废水排放已经基本进入稳定阶段,这主要归因于工业技术和污染物治理技术的进步可以大大削减工业污染物排放规模的增长,即单位工业产值的工业废水排放量不断降低,在一定程度上平衡了工业规模扩大导致的工业废水排放增长。自20世纪90年代颁布造纸、船舶、海洋石油开发、纺织印染、肉类加工、合成氨、钢铁等行业水污染排放标准和《污水综合排放标准》之后,中国政府在2006年颁布了《煤炭工业污染物排放标准》（GB 20426-2006）和《皂素工业水污染物排放标准》（GB 20425-2006）对其进行完善和提高,2008年《水污染防治法》颁布实施。这些标准和法律的实施都促进了工业企业改进生产工艺、提高中水回用和终端污水治理,在市场和法律、技术等因素的共同作用下[30],主要高污染部门单位产值的废水排放量的下降,由此驱动工业废水排放在经历2007年的峰值后开始呈缓慢下降趋势。

（2）在工业废气排放变化因素中,工业产值规模是主要影响因素,且产值规模因素的绝对贡献度要大于产污系数的贡献度。2001-2013年,产值规模增长对工业废气排放增长的贡献达到了131%,而产污系数对工业废气排放增长的贡献仅有-46%。这主要是因为工业规模的扩大,尤其是能源、钢铁、石化、有色冶金、建材等行业的规模扩张,对能源消耗的规模也进一步扩大,从而加大了能源燃烧利用后的废气排放量[31]。产污系数是影响工业废气排放的第二因素。1996年,中国政府颁布实施了《大气污染物综合排放标准》（GB 16297-1996）,之后对大气污染问题更为重视。2000年对《大气污染防治法》进行修订,并陆续颁布了《燃煤SO2排放污染防治技术政策》（2003）、《火电厂大气污染物排放标准》（GB 13223-2003,GB 13223-2011）、《煤炭工业污染物排放标准》（GB 20426-2006）、《燃煤发电机组脱硫电价及脱硫设施运行管理办法》（2007）等系列文件,从排放浓度和排放速率等方面,提高了重点行业的污染排放标准;同时还运用经济手段,鼓励电力、钢铁、水泥等行业企业采取节能减排和脱硫脱硝等大气污染综合治理措施,淘汰落后产能和工艺,由此促使单位产值的工业废气排放量不断下降,在一定程度上缓解了工业规模扩张对工业废气排放增长的拉动作用。

（3）无论是工业废水还是废气排放,产业结构因素和污染物来源部门因素都对工业污染物的增长呈现同步正向贡献,表明高污染部门在工业产值与工业污染物来源部门中的比重增高均可以拉动工业污染排放的增高,反之亦然。即是说在近十几年,中国的工业结构调整并没有促进工业污染物排放量的减少,而是拉动了工业污染物排放量的增长。2001-2013年,煤炭开采和洗选业、农副食品加工业、纺织业、造纸和纸制品业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、电力热力生产和供应业等部门为代表的高污染工业部门在中国工业部门中比例从45%增加到54%,产业结构越调整越重,污染性产业部门的比重越来越高了[32-34]。相关研究也表明,中国西南、西北和中部地区的环境污染加重也主要与该地区高污染行业增长趋势有关[35]。但是,也有可能的是在本文分析中结构效应可能会被低估,其在很大程度上被技术效应所取代。在本文分析中所关注的结构只是工业部门结构,而忽视了部门内部的产品或产业链结构。例如钢铁工业,其既包括位于产业链上游的铁矿石采选—冶炼—粗钢过程,还包括下游的合金、压延、管材加工等多种工序。当行业重点发展下游工艺时,其单位产值的环境污染排放相对较低,但在行业结构上却依然呈现相同的比重。因此,尽管文中工业部门结构演进对工业污染物减排的贡献作用较小,但高污染行业的单位产值污染物排放量降低较快。因此,如果要准确评价结构对于地区工业污染减排的作用,最佳的分析方法是采用产业生命周期或产业链的方式,分析不同生产环节的污染物减排规模。

表3   2001-2013年中国工业废水排放的主要影响因素及贡献度

Tab. 3   Contribution rates of four factors to Chinese industrial waste water discharge

年份工业废水排放量变化产值规模因素产业结构因素产污系数因素污染物来源部门因素
绝对值
(万t)		贡献度
(%)		绝对值
(万t)		贡献度
(%)		绝对值
(万t)		贡献度
(%)		绝对值
(万t)		贡献度
(%)		绝对值
(万t)		贡献度
(%)
2001-2002-22860100223559-978-70267307-154077674-2207597
2002-2003-183918100275584-15060374-33-61778133697905-53
2003-20043279581004290361314001712-69113-21-71982-22
2004-2005181401100455493251-49972-28-300299-1667617942
2005-2006-79339100514866-64939746-50-611474771-2247828
2006-20071271261005383644232603520-434323-342-2950-2
2007-2008-33791100402195-1190113362-335-569566168620219-60
2008-2009-8347510085742-103-22243626639320-4713899-17
2009-2010282851004312391525145321514-556799-1969852430
2010-20111045110099978595664574414377-1420114-13588-26662-255
2011-2012-95409100-419603440-450452472701130-73573517-77
2012-2013-11937710039009-33291819-244-50326742253062-44
2001-20135705210036740556440355852624-4159203-7290186348327

新窗口打开

表4   2001-2013年中国工业废气排放的主要影响因素及贡献度

Tab. 4   Contribution rates of four factors to Chinese industrial waste gas emissions

工业废气排放量产值规模因素产业结构因素产污系数因素污染物来源部门因素
年份绝对值
(亿m3)		贡献度
(%)		绝对值
(亿m3)		贡献度
(%)		绝对值
(亿m3)		贡献度
(%)		绝对值
(亿m3)		贡献度
(%)		绝对值
(亿m3)		贡献度
(%)
2001-2002229621001977686-6216-27-533-2993543
2002-20032402410029569123647827-12092-50690
2003-20043813610051584135481113-15820-41-2440-6
2004-20053087110055578180-6097-20-18611-6020
2005-2006629381007247811555959-15533-253981
2006-2007571491009012315843588-50163-881283022
2007-2008157271007269646220490130-59489-378-17969-114
2008-2009321971001688352-43799-136375221172159167
2009-201083104100976261173289940-22387-27-25034-30
2010-201115534210027936918012782282-251749-162-1000
2011-2012-38990100-132037339-141744364238984-613-419311
2012-201333842100128953896462285-72550-214-2964-9
2001-20135173021006801121316587213-238978-46102952

新窗口打开

4 结论与讨论

通过运用因素分解法对2001-2013年中国工业废水排放和废气排放进行了工业产值规模、产业结构、产污系数和污染物来源部门结构的分解,并研究了不同因素对工业污染物排放量变化的作用强度,试图来解析中国工业化发展和工业环境污染排放之间的关联关系。研究发现：

（1）2001年以来,中国工业规模的扩张以及单位产值污染物排放量的减小是影响中国工业污染物排放量变化的主要因素。工业规模的扩张导致了工业污染物排放量的增长,产污系数的不断降低在一定程度上缓解了规模扩张带来的污染排放增长。

（2）高污染工业部门的污染治理对于整体污染物排放具有较大促进作用。其中工业废水产污系数的大幅度降低更是促进了工业废水在过去十几年中规模没有较大的变化;而高污染部门工业废气产污系数的降低幅度小于工业规模扩张对工业废气排放的拉动作用,从而导致了工业废气排放规模的不断增长。产业结构的变化对于工业环境污染减排的贡献大大小于产污系数。因此而言,目前中国环境污染的减排和治理主要归功于淘汰落后产能和生产工艺的改进,部门结构的调整发挥作用相对有限。中国虽投入了大量资金进行环境治理,但存在重末端治理轻源头预防,重被动治理轻主动防治的现象。

在未来时期内,中国的工业污染治理应在继续巩固工艺调整、加强末端治理的同时,要积极挖掘工业部门结构调整对工业污染治理的潜能,扩大装备制造业部门产值比重,尽可能降低能源、钢铁、石化等基础原材料部门比重,并积极进行产业链调整,积极发展高附加值、低能耗产业的末端产品加工环节,尽可能压缩初级冶炼加工产能。另一方面要加强高污染工业部门的循环产业链建设,尤其是冶金、化工、有色、建材、酿造、食品和机械等部门的节能降耗、节材降耗、节水降耗、清洁生产、废弃物再生循环与综合利用,降低其在工业污染排放量中的比例。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

[1] Solow R M.

Intergenerational equity and exhaustible resources.

Review of Economic Studies, 1974, 41: 29-45.

[本文引用: 1]     

[2] Stiglitz J.

Growth with exhaustible natural resources: Efficient and optimal growth paths.

Review of Economic Studies, 1974, 41(5): 23-137.

[3] Cumberland J H.

A regional industry model for analysis of development objectives.

Regional Science Association Paper, 1966, 17(1): 65-94.

[4] Wassily W.

Leontief. Environmental repercussions to the economic structure: An input- output approach.

The Review of Economics and Statistics, 1970, 52(3): 262-271.

https://doi.org/10.2307/1926294      URL      [本文引用: 1]     

[5] Grossman M, Krueger A B.

Economic growth and the environment.

The Quarterly Journal of Economics, 1995, 110(2):353-377.

[本文引用: 1]     

[6] Panayotou T.Environment Degradation at Different Stages of Economic Development Live Hoods in the Third World. London: Macmillan Press, 1995.

https://doi.org/10.1007/978-1-349-24245-0_2      URL      [本文引用: 1]      摘要

We present a two-country OLG economy in which international capital mobility exists in the presence of moral hazard in financial contracts. The difference in the extent of asymmetric information is a source of capital movement and capital flows from the South to the North. Even though there exists a unique steady state under autarky, multiple locally stable steady states may emerge in a world economy with an integrated capital market. However, the integration may drive the South down to further impoverishment. The South's government therefore should take into account seriously the timing of capital market liberalization as a conduit of economic development.
[7] Copeland B, Taylor M S.

Trade, growth, and the environment.

Journal of Economic Literature, 2004, 42(1): 7-71.

[8] Dinda S.

Environmental Kuznets curve hypothesis: A survey.

Ecological Economics, 2004, 49(4): 431-455.

https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2004.02.011      URL      摘要

The Environmental Kuznets Curve ( EKC ) hypothesis postulates an inverted-U-shaped relationship between different pollutants and per capita income, i.e., environmental pressure increases up to a certain level as income goes up; after that, it decreases. An EKC actually reveals how a technically specified measurement of environmental quality changes as the fortunes of a country change. A sizeable literature on EKC has grown in recent period. The common point of all the studies is the assertion that the environmental quality deteriorates at the early stages of economic development/growth and subsequently improves at the later stages. In other words, environmental pressure increases faster than income at early stages of development and slows down relative to GDP growth at higher income levels. This paper reviews some theoretical developments and empirical studies dealing with EKC phenomenon. Possible explanations for this EKC are seen in (i) the progress of economic development, from clean agrarian economy to polluting industrial economy to clean service economy; (ii) tendency of people with higher income having higher preference for environmental quality, etc. Evidence of the existence of the EKC has been questioned from several corners. Only some air quality indicators, especially local pollutants, show the evidence of an EKC. However, an EKC is empirically observed, till there is no agreement in the literature on the income level at which environmental degradation starts declining. This paper provides an overview of the EKC literature, background history, conceptual insights, policy and the conceptual and methodological critique.
[9] 吴玉鸣, 田斌.

省域环境库兹涅茨曲线的扩展及其决定因素: 空间计量经济学模型实证

. 地理研究, 2012, 31(4): 627-640.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

基于扩展的传统环境库茨涅茨曲线(EKC),利用2008年中国31个省域截面数据和空间计量经济学模型,分析省域环境污染的空间相关性、EKC的形状及决定因素。结果发现:我国省域环境污染存在明显空间依赖性和空间溢出效应,高—高和低—低集聚区居主导地位;全域截面数据模拟的EKC形状为"U+倒U"型,其中30个省域的EKC曲线为"倒U"型,EKC假说在省域尺度得到了证实;29个省域的人均GDP位于"倒U"型曲线左侧区域,表明省域人均收入越高,环境污染越严重;上海已率先跨过"倒U"型曲线拐点,其人均收入的提高与环境保护较为协调;人口规模、城市化水平及中等级人力资本,与环境污染损失成正相关;升级产业结构、积累高等级人力资本及提高对外开放程度,有利于控制环境污染。

[Wu Yuming, Tian Bin.

The extension of regional environmental Kuznets Curve and its determinants: An empirical research based on spatial econometrics model.

Geographical Research, 2012, 31(4): 627-640.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

基于扩展的传统环境库茨涅茨曲线(EKC),利用2008年中国31个省域截面数据和空间计量经济学模型,分析省域环境污染的空间相关性、EKC的形状及决定因素。结果发现:我国省域环境污染存在明显空间依赖性和空间溢出效应,高—高和低—低集聚区居主导地位;全域截面数据模拟的EKC形状为"U+倒U"型,其中30个省域的EKC曲线为"倒U"型,EKC假说在省域尺度得到了证实;29个省域的人均GDP位于"倒U"型曲线左侧区域,表明省域人均收入越高,环境污染越严重;上海已率先跨过"倒U"型曲线拐点,其人均收入的提高与环境保护较为协调;人口规模、城市化水平及中等级人力资本,与环境污染损失成正相关;升级产业结构、积累高等级人力资本及提高对外开放程度,有利于控制环境污染。
[10] 许旭, 金凤君, 刘鹤.

产业发展的资源环境效率研究进展

. 地理科学进展, 2010, 29(12): 1509-1517.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.12.006      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>产业发展的资源环境效率研究对于建设资源节约和环境友好型社会，实现&ldquo;效率国土&rdquo;具有重要意义。本文总结了该领域研究在理论、方法和实践等方面取得的最新进展，指出了当前研究的薄弱环节和空白领域，并展望了未来的研究方向。研究认为，目前资源环境效率问题已经引起足够关注。对资源环境的内涵、指标体系、计算方法、应用实践层面进行了系统分析；已经从产业结构变动、产业布局、产业集群等多角度对产业发展与资源环境的关系及作用机理进行探讨，初步探讨了资源环境效率的影响因素，尚未从资源环境效率的角度揭示产业发展与资源环境的关系及作用规律；研究方法上，以多指标综合评价法、数据包络分析法、火用、能值、生态足迹、物质流等生态热力学方法为主的定量分析方法开始应用于资源环境效率的评价之中。未来应加强系统的理论研究，加强对资源环境效率的机制的分析，在计算方法上需进一步的探索和改进。</p>

[Xu Xu, Jin Fengjun, Liu He.

Research progress on the resource and environment efficiency of industrial development.

Progress in Geography, 2010, 29(12): 1509-1517.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.12.006      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>产业发展的资源环境效率研究对于建设资源节约和环境友好型社会，实现&ldquo;效率国土&rdquo;具有重要意义。本文总结了该领域研究在理论、方法和实践等方面取得的最新进展，指出了当前研究的薄弱环节和空白领域，并展望了未来的研究方向。研究认为，目前资源环境效率问题已经引起足够关注。对资源环境的内涵、指标体系、计算方法、应用实践层面进行了系统分析；已经从产业结构变动、产业布局、产业集群等多角度对产业发展与资源环境的关系及作用机理进行探讨，初步探讨了资源环境效率的影响因素，尚未从资源环境效率的角度揭示产业发展与资源环境的关系及作用规律；研究方法上，以多指标综合评价法、数据包络分析法、火用、能值、生态足迹、物质流等生态热力学方法为主的定量分析方法开始应用于资源环境效率的评价之中。未来应加强系统的理论研究，加强对资源环境效率的机制的分析，在计算方法上需进一步的探索和改进。</p>
[11] 彭建, 王仰麟, 叶敏婷, 等.

区域产业结构变化及其生态环境效应: 以云南省丽江市为例

. 地理学报, 2005, 60(5): 798-806.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>作为人类社会经济活动的集中体现,区域产业结构变化是土地利用变化的重要驱动力,同时其对生态环境的影响也发生了显著的变化。因此,区域产业结构变化生态环境效应研究,是可持续发展、人地关系及全球变化区域响应研究的重要内容,也是对土地利用变化研究的有益补充。本文在定性分析不同产业发展对生态环境影响的基础上,构建不同产业类型的生态环境影响系数与区域产业结构的总体生态环境影响指数,并以云南省丽江市为例,定量评价丽江市1992~2003年产业结构变化及其对生态环境的综合影响。研究结果表明,研究时段内丽江市的产业结构发生了较大变动,经历了两次产业结构转型;但产业结构的生态环境影响整体属于中等,且逐年降低,区域产业结构变化带来了较好的生态环境效应。</p>

[Peng Jian, Wang Yanglin, Ye Minting, et al.

Research on the change of regional industrial structure and its eco-environmental effect: A case study of Lijiang city, Yunan province.

Acta Geographica Sinica, 2005, 60(5): 798-806.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>作为人类社会经济活动的集中体现,区域产业结构变化是土地利用变化的重要驱动力,同时其对生态环境的影响也发生了显著的变化。因此,区域产业结构变化生态环境效应研究,是可持续发展、人地关系及全球变化区域响应研究的重要内容,也是对土地利用变化研究的有益补充。本文在定性分析不同产业发展对生态环境影响的基础上,构建不同产业类型的生态环境影响系数与区域产业结构的总体生态环境影响指数,并以云南省丽江市为例,定量评价丽江市1992~2003年产业结构变化及其对生态环境的综合影响。研究结果表明,研究时段内丽江市的产业结构发生了较大变动,经历了两次产业结构转型;但产业结构的生态环境影响整体属于中等,且逐年降低,区域产业结构变化带来了较好的生态环境效应。</p>
[12] 张明媛, 袁永博, 周晶, 等.

基于灰色系统模型的城市承灾经济协调性分析

. 系统工程理论与实践, 2008, 28(3): 171-175.

Magsci      [本文引用: 1]     

[Zhang Mingyuan, Yuan Yongbo, Zhou Jing, et al.

Analysis of economic coordination of urban disaster-carrying based on grey systems model.

Systems Engineering: Theory & Practice, 2008, 28(3): 171-175.]

Magsci      [本文引用: 1]     

[13] 张晓东, 朱德海.

中国区域经济与环境协调度预测分析

. 资源科学, 2003, 25(2): 1-6.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

经济发展与环境之间的关系已经成为全世界特别是发展中国家关心的问题，但有关的定量研究比较缺乏。该文首先解释了经济与环境协调度基本概念与模型内涵，并介绍了灰色系统在贫信息系统中进行预测的基本原理。通过灰色系统GM(1,1)模型对90年代我国省级区域的经济与环境协调度进行了计算，经过检验，模型模拟精度较高。因此运用此模型对2005年与2010年的区域协调度进行了预测。结果表明，我国大部分地区的经济与环境关系基本处于调和状态，即经济的增长是以牺牲环境为代价的。未来10a的协调度空间分布仍然呈现“U”型特征。处于转折点附近的省区协调度波动比较大，包括广大的中部地区。尽量减少波动并尽快实现协调度的转折是这些地区在经济发展过程中要注意的问题；西部大部分地区如果继续沿用90年代的发展策略，对经济发展政策和手段不作宏观的调控，在西部开发过程中出现的环境问题将会越来越严重。

[Zhang Xiaodong, Zhu Dehai.

Forecast and analysis of coordinated index between regional economic development and environment in China.

Resource Science, 2003, 25(2): 1-6.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

经济发展与环境之间的关系已经成为全世界特别是发展中国家关心的问题，但有关的定量研究比较缺乏。该文首先解释了经济与环境协调度基本概念与模型内涵，并介绍了灰色系统在贫信息系统中进行预测的基本原理。通过灰色系统GM(1,1)模型对90年代我国省级区域的经济与环境协调度进行了计算，经过检验，模型模拟精度较高。因此运用此模型对2005年与2010年的区域协调度进行了预测。结果表明，我国大部分地区的经济与环境关系基本处于调和状态，即经济的增长是以牺牲环境为代价的。未来10a的协调度空间分布仍然呈现“U”型特征。处于转折点附近的省区协调度波动比较大，包括广大的中部地区。尽量减少波动并尽快实现协调度的转折是这些地区在经济发展过程中要注意的问题；西部大部分地区如果继续沿用90年代的发展策略，对经济发展政策和手段不作宏观的调控，在西部开发过程中出现的环境问题将会越来越严重。
[14] Dubey B, Upadhyay R K, Hussain J.

Effects of industrialization and pollution on resource biomass: A mathematical model.

Ecological Modelling, 2003, 167(1-2): 83-95.

https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00168-6      URL      [本文引用: 1]      摘要

In this paper, a mathematical model is proposed and analyzed to study the depletion of resource biomass (plant/tree) due to industrialization and pollution. Industrialization dependent, constant, instantaneous, and periodic emissions of pollutant into the environment are taken into consideration. Criteria for local stability, instability, and global stability of non-negative equilibria are obtained. Numerical simulations are carried out to investigate the dynamics of the system. It is found that in the case of small periodic influx of pollutant into the environment, the resource biomass has a periodic behavior if the depletion rate coefficient of environmental pollutant is small. However, if this coefficient increases beyond a threshold value, then resource biomass converges towards its equilibrium.
[15] 刘宇, 黄继忠.

辽宁省产业结构演变的环境效应分析

. 资源与产业, 2013, 15(2): 110-116.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-2464.2013.02.019      URL      [本文引用: 1]      摘要

产业结构作为各类经济活动和生态环境的重要连接体,不同的产业结 构对经济增长的促进作用和对生态环境质量的影响力各不相同.在环境约束日益加大的今天,研究产业结构演变的环境效应,对于促进产业结构转型有重要的现实意 义.首先,从演变的视角对辽宁省三次产业结构和环境质量的变化特征进行分析；然后通过典型相关分析方法分析了辽宁省1985-2010年产业结构演变的环 境效应,认为辽宁省产业结构演变的环境效应显著；最后,采用时间序列方法,对产业结构和环境质量之间进行协整检验,不但进一步证明了典型相关性得出的结 论,还证明了产业结构与环境质量之间的关系是长期稳定的,产业结构的演变对环境质量的影响是长期存在的.

[Liu Yu, Huang Jizhong.

Environmental effect of Liaoning's industrial structure evolution.

Resource & Industries, 2013, 15(2): 110-116.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-2464.2013.02.019      URL      [本文引用: 1]      摘要

产业结构作为各类经济活动和生态环境的重要连接体,不同的产业结 构对经济增长的促进作用和对生态环境质量的影响力各不相同.在环境约束日益加大的今天,研究产业结构演变的环境效应,对于促进产业结构转型有重要的现实意 义.首先,从演变的视角对辽宁省三次产业结构和环境质量的变化特征进行分析；然后通过典型相关分析方法分析了辽宁省1985-2010年产业结构演变的环 境效应,认为辽宁省产业结构演变的环境效应显著；最后,采用时间序列方法,对产业结构和环境质量之间进行协整检验,不但进一步证明了典型相关性得出的结 论,还证明了产业结构与环境质量之间的关系是长期稳定的,产业结构的演变对环境质量的影响是长期存在的.
[16] Xu B, Lin B Q.

Carbon dioxide emissions reduction in China's transport sector: A dynamic VAR approach.

Energy, 2015, 83: 486-495.

https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.02.052      URL      [本文引用: 1]      摘要

Energy saving and carbon dioxide emission reduction in China is attracting increasing attention worldwide. At present, China is in the phase of rapid urbanization and industrialization, which is characterized by rapid growth of energy consumption. China's transport sector is highly energy-consuming and pollution-intensive. Between 1980 and 2012, the carbon dioxide emissions in China's transport sector increased approximately 9.7 times, with an average annual growth rate of 7.4%. Identifying the driving forces of the increase in carbon dioxide emissions in the transport sector is vital to developing effective environmental policies. This study uses Vector Autoregressive model to analyze the influencing factors of the changes in carbon dioxide emissions in the sector. The results show that energy efficiency plays a dominant role in reducing carbon dioxide emissions. Private vehicles have more impact on emission reduction than cargo turnover due to the surge in private car population and its low energy efficiency. Urbanization also has significant effect on carbon dioxide emissions because of large-scale population movements and the transformation of the industrial structure. These findings are important for the relevant authorities in China in developing appropriate energy policy and planning for the transport sector.
[17] 高爽, 魏也华, 陈雯, 等.

发达地区制造业集聚和水污染的空间关联: 以无锡市区为例

. 地理研究, 2011, 30(5): 902-912.

https://doi.org/10.11821/yj2011050014      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

制造业集聚是城市发展的重要动力, 同时也可能对生态环境产生负效应。论文拟以无锡市区为例, 利用核密度函数(Kernel Density Distribution)对污染密集型制造业集聚程度进行评价, 按照河流自然综合特征划分的环境单元进行污染物分布格局评价, 在此基础上构建污染企业分布密度&mdash;COD排放量的双变量空间自相关模型, 探讨制造业与河道污染物分布格局的定量关系, 揭示制造业集聚和水污染的空间关联性。模型分析表明:无锡市区的污染密集型制造业呈现向郊区和环境非敏感区集聚的趋势, 污染强度以主要运河为轴线向两翼地区逐渐衰减, 二者空间格局的关联性存在行业差异性, 污染物分布与纺织、石油化工业以及冶金业集聚和扩散格局的空间关联性较为显著, 而与食品制造业和造纸印刷业的空间关联性则不显著。论文进一步根据产业集聚与污染格局的空间关联模式, 将研究区域划分为高集聚&mdash;高污染、低集聚&mdash;低污染、低集聚&mdash;高污染、高集聚&mdash;低污染四种类型区, 并提出相应的产业准入导向。本研究从空间效应角度为产业集聚与生态环境之间关联机理探讨提供新的视角, 也可以作为制造业布局调整的科学依据。

[Gao Shuang, Wei Yehua, Chen Wen, et al.

Study on spacial-correlation between water pollution and industrial agglomeration in the developed region of China: A case study of Wuxi city.

Geographical Research, 2011, 30(5): 902-912.]

https://doi.org/10.11821/yj2011050014      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

制造业集聚是城市发展的重要动力, 同时也可能对生态环境产生负效应。论文拟以无锡市区为例, 利用核密度函数(Kernel Density Distribution)对污染密集型制造业集聚程度进行评价, 按照河流自然综合特征划分的环境单元进行污染物分布格局评价, 在此基础上构建污染企业分布密度&mdash;COD排放量的双变量空间自相关模型, 探讨制造业与河道污染物分布格局的定量关系, 揭示制造业集聚和水污染的空间关联性。模型分析表明:无锡市区的污染密集型制造业呈现向郊区和环境非敏感区集聚的趋势, 污染强度以主要运河为轴线向两翼地区逐渐衰减, 二者空间格局的关联性存在行业差异性, 污染物分布与纺织、石油化工业以及冶金业集聚和扩散格局的空间关联性较为显著, 而与食品制造业和造纸印刷业的空间关联性则不显著。论文进一步根据产业集聚与污染格局的空间关联模式, 将研究区域划分为高集聚&mdash;高污染、低集聚&mdash;低污染、低集聚&mdash;高污染、高集聚&mdash;低污染四种类型区, 并提出相应的产业准入导向。本研究从空间效应角度为产业集聚与生态环境之间关联机理探讨提供新的视角, 也可以作为制造业布局调整的科学依据。
[18] 廖重斌.

环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系: 以珠江三角洲城市群为例

. 热带地理, 1999, 19(2): 171-177.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

环境与经济的协调发展是实现可持续发展的重要途径.文中通过对协调、发展及协调发展这3个概念的定义和论述,分别推导出协调度和协调发展度的计算模型,并用协调度和协调发展度的大小等作为评判标准,将环境与经济协调发展状况划分为从简洁到详细不同的 3个层次,共30种基本类型.最后还以珠江三角洲城市群为评价对象,给出了上述计算方法和分类体系的应用实例,同时证明其可靠性.

[Liao Chongbing.

Quantitative judgement and classification system for coordinated development of environment and economy: A case study of the city group in the Pearl River Delta.

Tropical Geography, 1999, 19(2): 171-177.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

环境与经济的协调发展是实现可持续发展的重要途径.文中通过对协调、发展及协调发展这3个概念的定义和论述,分别推导出协调度和协调发展度的计算模型,并用协调度和协调发展度的大小等作为评判标准,将环境与经济协调发展状况划分为从简洁到详细不同的 3个层次,共30种基本类型.最后还以珠江三角洲城市群为评价对象,给出了上述计算方法和分类体系的应用实例,同时证明其可靠性.
[19] 关伟, 刘勇凤.

辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度的时空演变

. 地理研究, 2012, 31(11): 2044-2054.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

经济与环境协调发展度是衡量一个地区可持续发展能力的重要定量指标。本文构建了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度评价指标体系,运用协调发展度模型对研究区域2000～2009年的协调发展度进行计算及时空演变分析。研究发现:在时间演变方面,辽宁沿海经济带经济与环境区域综合协调度呈&ldquo;V&rdquo;型发展趋势,区域综合协调发展度呈稳步上升趋势,且各城市协调发展度所属类型层次较高,整体上达到中级协调发展类水平;在空间演变方面,辽宁沿海经济带六大城市大致可分为三大类型,且东部、南部城市较西部、北部城市发展更为协调,但各城市空间差异逐步缩小。本研究还分别从宏观政策调控、产业结构升级、区域布局优化及环保门槛提高等方面,分析了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度时空演变机理,指出辽宁沿海经济带在上述因素的驱动下,经济综合发展水平和环境综合承载能力均有所提高,但由于产业同构、海岸带生态脆弱等现象的存在,转变经济增长方式,推动区域经济与环境协调发展仍然是未来发展的主要任务。

[Guan Wei, Liu Yongfeng.

The analysis of spatiotemporal evolution of economic and environmental coordination development degree in Liaoning coastal economic belt.

Geographical Research, 2012, 31(11): 2044-2054.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

经济与环境协调发展度是衡量一个地区可持续发展能力的重要定量指标。本文构建了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度评价指标体系,运用协调发展度模型对研究区域2000～2009年的协调发展度进行计算及时空演变分析。研究发现:在时间演变方面,辽宁沿海经济带经济与环境区域综合协调度呈&ldquo;V&rdquo;型发展趋势,区域综合协调发展度呈稳步上升趋势,且各城市协调发展度所属类型层次较高,整体上达到中级协调发展类水平;在空间演变方面,辽宁沿海经济带六大城市大致可分为三大类型,且东部、南部城市较西部、北部城市发展更为协调,但各城市空间差异逐步缩小。本研究还分别从宏观政策调控、产业结构升级、区域布局优化及环保门槛提高等方面,分析了辽宁沿海经济带经济与环境协调发展度时空演变机理,指出辽宁沿海经济带在上述因素的驱动下,经济综合发展水平和环境综合承载能力均有所提高,但由于产业同构、海岸带生态脆弱等现象的存在,转变经济增长方式,推动区域经济与环境协调发展仍然是未来发展的主要任务。
[20] 范俊韬, 李俊生, 罗建武, 等.

我国环境污染与经济发展空间格局分析

. 环境科学研究, 2009, 22(6): 742-746.

URL      [本文引用: 1]      摘要

以2006年我国31个省(市、自治区)的环境和经济统计数据为基础,利用三次曲线拟合了各地区人均污染物指标与人均GDP的相关性,同时利用系统聚类分析方法,将不同省(市、自治区)按人均污染物指标和人均GDP的相关性分为5类,并通过计算各类别相关指标的空间自相关系数,揭示了不同类别中各省(市、自治区)环境污染和经济发展的空间相关性.结果表明:在空间尺度上,我国没有出现环境库兹涅茨曲线特征,经济越发达地区的环境污染越严重;在人均污染物指标和人均GDP的空间关系上,东南沿海经济较发达地区为正相关,广大中西部地区为随机分布,少数经济落后地区为负相关.

[Fan Juntao, Li Junsheng,

Luo Jianwu, et, al. Spatial patterns of environmental pollution and economic development in China.

Research of Environmental Sciences, 2009, 22(6): 742-746.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

以2006年我国31个省(市、自治区)的环境和经济统计数据为基础,利用三次曲线拟合了各地区人均污染物指标与人均GDP的相关性,同时利用系统聚类分析方法,将不同省(市、自治区)按人均污染物指标和人均GDP的相关性分为5类,并通过计算各类别相关指标的空间自相关系数,揭示了不同类别中各省(市、自治区)环境污染和经济发展的空间相关性.结果表明:在空间尺度上,我国没有出现环境库兹涅茨曲线特征,经济越发达地区的环境污染越严重;在人均污染物指标和人均GDP的空间关系上,东南沿海经济较发达地区为正相关,广大中西部地区为随机分布,少数经济落后地区为负相关.
[21] Cherniwchan J.

Economic growth, industrialization, and the environment.

Resource and Energy Economics, 2012, 34(4): 442-467.

https://doi.org/10.1016/j.reseneeco.2012.04.004      Magsci      摘要

In this paper, I argue the compositional shift from agricultural to industrial production - industrialization - is a central determinant of changes in environmental quality as economies develop. I develop a simple two-sector model of neoclassical growth and the environment in a small open economy to examine how industrialization affects the environment. The model is estimated using sulfur emissions data for 157 countries over the period 1970-2000. The results show the process of industrialization is a significant determinant of observed changes in emissions: a 1% increase in industry's share of total output is associated with an 11.8% increase in the level of emissions per capita. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.
[22] 刘舒生, 李慧颖, 杜晓明, 等.

辽宁省工业污染源数量变化及驱动因素分析

. 环境科学研究, 2007, 20(6): 142-147.

URL      摘要

以1998-2005年辽宁省14个城市工业污染源数量数据为基 础,分析了工业污染源在省、市、区域3个层面上数量变化的特征;指出造成差异的2个主要影响因素,即经济发展和国家政策;讨论了工业污染源数量变化与废水 排放量之间的关系.结果表明:辽宁省工业污染源数量区域差异变小,但仍然集中在沈阳、大连和抚顺等城市,营口工业污染源数量增加较快;污染源空间分布与经 济发展区域特征有较好的相关性,哈尔滨-大连产业带也成了"污染密集带";经济发展是污染源数量变化的重要影响因素;国家产业政策通过影响经济从而间接影 响污染源数量和质量,而环保政策则直接影响环境保护的方向和环境治理的力度.

[Liu Shusheng, Li Huiying, Du Xiaoming, et al.

Vatiation of industrial pollution sources and driving factor analysis in Liaoning province.

Research of Environmental Sciences, 2007, 20(6): 142-147.]

URL      摘要

以1998-2005年辽宁省14个城市工业污染源数量数据为基 础,分析了工业污染源在省、市、区域3个层面上数量变化的特征;指出造成差异的2个主要影响因素,即经济发展和国家政策;讨论了工业污染源数量变化与废水 排放量之间的关系.结果表明:辽宁省工业污染源数量区域差异变小,但仍然集中在沈阳、大连和抚顺等城市,营口工业污染源数量增加较快;污染源空间分布与经 济发展区域特征有较好的相关性,哈尔滨-大连产业带也成了"污染密集带";经济发展是污染源数量变化的重要影响因素;国家产业政策通过影响经济从而间接影 响污染源数量和质量,而环保政策则直接影响环境保护的方向和环境治理的力度.
[23] 李长嘉, 潘成忠, 雷宏军, 等.

1992-2008年我国工业废水排放变化效应

. 环境科学研究, 2013, 26(5): 569-575.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-5508.2014.05.011      URL      摘要

工业废水排放使我国水环境受到严重威胁,为剖析工业废水排放变化 驱动机制,应用LMDI(对数平均迪氏指数)法将其分解为规模、结构和技术3种效应.结果表明:1992-2008年我国工业废水排放整体上呈先降后升的 二次抛物线趋势.其中,1992-2002年工业废水减排498 583×104t,由工业规模效应、结构效应和技术效应产生的贡献值分别为1 829988×104、206807 ×104和-2 535 378×104 t;2002-2008年工业废水排放增加了333 826×104t,相应地,3种效应的贡献值分别为1 470 045 ×104、-66 094×104、-1 070 126×104 t.规模效应是造成工业废水排放增加的主要原因,技术效应是工业废水排放减少的关键因素,结构效应多表现为绝对值较小的负值,表明工业经济结构调整倾向于 减小污染但贡献不大.规模效应的主要影响行业是化工原料及化学制品制造业,造纸及纸制品业和食品、烟草及饮料制造业,为减少这些部门的废水排放,可通过政 策减缓经济规模的扩张趋势；结构效应的主要影响行业是电气、煤气及水的生产供应业,黑色金属冶炼及延压业和非金属矿物制造业,可通过鼓励重组促使产业结构 升级,达到减排工业废水的目标；技术效应的主要影响行业是皮革、毛皮、羽绒及其制品业,为实现工业废水减排,应加大技术投入、提高生产水平.

[Li Changjia, Pan Chengzhong, Lei Hongjun, et al.

Decomposition analysis on China's industrial wastewater discharge in 1992-2008.

Research of Environmental Sciences, 2013, 26(5): 569-575.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-5508.2014.05.011      URL      摘要

工业废水排放使我国水环境受到严重威胁,为剖析工业废水排放变化 驱动机制,应用LMDI(对数平均迪氏指数)法将其分解为规模、结构和技术3种效应.结果表明:1992-2008年我国工业废水排放整体上呈先降后升的 二次抛物线趋势.其中,1992-2002年工业废水减排498 583×104t,由工业规模效应、结构效应和技术效应产生的贡献值分别为1 829988×104、206807 ×104和-2 535 378×104 t;2002-2008年工业废水排放增加了333 826×104t,相应地,3种效应的贡献值分别为1 470 045 ×104、-66 094×104、-1 070 126×104 t.规模效应是造成工业废水排放增加的主要原因,技术效应是工业废水排放减少的关键因素,结构效应多表现为绝对值较小的负值,表明工业经济结构调整倾向于 减小污染但贡献不大.规模效应的主要影响行业是化工原料及化学制品制造业,造纸及纸制品业和食品、烟草及饮料制造业,为减少这些部门的废水排放,可通过政 策减缓经济规模的扩张趋势；结构效应的主要影响行业是电气、煤气及水的生产供应业,黑色金属冶炼及延压业和非金属矿物制造业,可通过鼓励重组促使产业结构 升级,达到减排工业废水的目标；技术效应的主要影响行业是皮革、毛皮、羽绒及其制品业,为实现工业废水减排,应加大技术投入、提高生产水平.
[24] Yao L, Li J R, Zhou T, et al.

An analysis of the driving forces behind pollutant emission reduction in Chinese industry.

Journal of Cleaner Production, 2016, 112: 1-6

[25] 陈六君, 王大辉, 方福康.

中国污染变化的主要因素: 分解模型与实证分析

. 北京师范大学学报: 自然科学版, 2004, 40(4): 561-570.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0476-0301.2004.04.025      URL      摘要

利用分解分析方法将中国工业污 染变化分解为规模效应、结构效应、清洁技术效应和污染治理效应 ,并通过计量回归模型分析收入水平与这些因素之间的关系 .分解分析表明 :1992—2 0 0 0年期间 ,规模效应与结构效应增加工业污染 ,其中规模效应占主要部分 ;清洁技术效应与污染治理效应减少工业污染 ,其中清洁技术效应占主要部分 .计量模型的结果是 :结构因子与人均GDP之间存在倒“U”形曲线关系 ,广义技术因子与人均GDP之间存在对数线性关系 ,人均污染与人均GDP之间不存在倒“U”形曲线关系

[Chen Liujun, Wang Dahui, Fang Fukang.

The main factors of pollution change in China: decomposition model and economic analysis.

Journal of Beijing Normal University: Natural Sciences, 2004, 40(4): 561-570.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0476-0301.2004.04.025      URL      摘要

利用分解分析方法将中国工业污 染变化分解为规模效应、结构效应、清洁技术效应和污染治理效应 ,并通过计量回归模型分析收入水平与这些因素之间的关系 .分解分析表明 :1992—2 0 0 0年期间 ,规模效应与结构效应增加工业污染 ,其中规模效应占主要部分 ;清洁技术效应与污染治理效应减少工业污染 ,其中清洁技术效应占主要部分 .计量模型的结果是 :结构因子与人均GDP之间存在倒“U”形曲线关系 ,广义技术因子与人均GDP之间存在对数线性关系 ,人均污染与人均GDP之间不存在倒“U”形曲线关系
[26] Hu Y A, Cheng H F.

Water pollution during China's industrial transition.

Environmental Development, 2013, 8(1): 57-73.

https://doi.org/10.1016/j.envdev.2013.06.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

The ever increasing water demands arising from population and economic growth during China's industrial transition exerts significant stress on the country's limited freshwater resources. Meanwhile, widespread water pollution that occurred during the course of industrialization exacerbates the water shortages. This work presents an overview on the water shortages and water pollution in China, and analyzes the root causes of water pollution&mdash;increased pollutant discharges from industrial, municipal and agricultural sources, excessive water abstraction from the environment, and poor water resources management and enforcement of pollution control regulations. The three key drivers of long-term water quality improvement, namely, economic transformation, technological innovation, and institutional and policy reforms, are then discussed in details. The trend of China's surface water quality over the last two decades supports that China is approaching the critical point in its industrial transition where reduction of pollution and improvement of environmental quality are going to occur. Policy measures and institutional reforms are also recommended to accelerate the reversal of surface water quality in China.
[27] Paga E, Gurer N.

Reassessing energy intensities: A quest for new realism.

OPEC Review, 1996, 20(1): 47-86.

https://doi.org/10.1111/j.1468-0076.1996.tb00012.x      URL      [本文引用: 1]      摘要

First page of article
[28] Ogaway.

Factor analysis of regional and sectoral differences in energy consumption and CO2 emissions.

Geneva: WG3 of IPCC, 1991.

[本文引用: 1]     

[29] Ang B W.

Decomposition analysis for policymaking in energy: Which is the preferred method?.

Energy Policy, 2004, 32(9): 1131-1139.

https://doi.org/10.1016/S0301-4215(03)00076-4      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Although a large number of energy decomposition analysis studies have been reported in the last 25 years, there is still a lack of consensus among researchers and analysts as to which is the &ldquo;best&rdquo; decomposition method. As the usefulness of decomposition analysis has now been firmly established in energy studies and its scope for policymaking has expanded greatly, there is a need to have a common understanding among practitioners and consistency on the choice of decomposition methods in empirical studies. After an overview of the application and methodology development of decomposition analysis, the paper attempts to address the above-mentioned issues and provide recommendations.</p>
[30] Zhao N, Liu Y. Chen J N.

Regional industrial production's spatial distribution and water pollution control: A plant-level aggregation method for the case of a small region in China.

Science of the Total Environment, 2009, 407(17): 4946-4953.

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2009.05.023      URL      PMID: 19505711      [本文引用: 1]      摘要

With fast economic growth, industrial water pollution has been a serious problem ubiquitously in China. More threatening is that lots of economic developing regions still strategically depend on fast industrialization, neglecting the relationship between production's spatial distribution and regional water environmental carrying capacity. As a small region, Deyang City is the objective case. We propose a plant-level aggregation method to estimate the spatial distribution of industrial water pollution pressure in the future five years. Based on discrete event simulation, newly added industrial projects' sizes and location choices (refer to industrial location theory) are regionally aggregated. COD (Chemical Oxygen Demand) emission into every river reach in the region is calculated respectively. In order to recover the water environmental function, the strategy aims at controlling emission within the carrying capacity of each river reach. And the strategy is assessed on its regional effects and spatial equity, from the perspective of government and industry. The results quantitatively show the diversified uncertain bounds of river reaches' COD adoptions which will aggravate the water pollution. And the pollution control strategy's effect indicates a large different level of spatial equity for industry and government respectively.
[31] Zhang Y X, Wang H K, Liang S, et al.

A dual strategy for controlling energy consumption and air pollution in China's metropolis of Beijing.

Energy, 2015, 81: 294-303.

https://doi.org/10.1016/j.energy.2014.12.041      URL      [本文引用: 1]      摘要

It is critical to alleviate problems of energy and air pollutants emissions in the metropolis because these areas serve as economic engines and have large and dense populations. Drivers of fossil fuel use and air pollutants emissions were analyzed in metropolis of Beijing during 1997–2010. The analyses were conducted from both a bottom-up and a top-down perspective based on the sectoral inventories and structural decomposition analysis (SDA). From a bottom-up perspective, the key energy-intensive industrial sectors directly caused the variations in Beijing's air pollution by means of a series of energy and economic policies. From a top-down perspective, variations in production structures caused increases in most materials during 2000–2010, but there were decreases in PM10 and PM2.5 emissions during 2005–2010. Population growth was found to be the largest driver of energy consumption and air pollutants emissions during 1997–2010. This finding suggests that avoiding rapid population growth in Beijing could simultaneously control energy consumptions and air pollutants emissions. Mitigation policies should consider not only the key industrial sectors but also socioeconomic drivers to co-reduce energy consumption and air pollutions in China's metropolis.
[32] Chen S Y.

Environmental pollution emission, regional productivity growth and ecological economic development in China.

China Economic Review, 2015, 35: 171-182.

https://doi.org/10.1016/j.chieco.2014.08.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

Environmental pollution emissions have become an extremely serious problem in China that makes its rapid economic growth unsustainable. This paper estimates the energy and emission adjusted total factor productivity (TFP) and reveals the ecological economic transition by province in the light of their contributions to output. The results indicate that China's ecological development fluctuated before 1992, then turned to improve, and peaked between 1999 and 2002. Due to the reappearance of heavy industrialization, China's ecological development process has reversed course since the beginning of this century.
[33] Zheng S M, Yi H T, Li H.

The impacts of provincial energy and environmental policies on air pollution control in China.

Renewable and Sustainable Energy Review, 2015, 49: 386-394.

[34] 谢守红, 王利霞, 邵珠龙.

中国碳排放强度的行业差异与动因分析

. 环境科学研究, 2013, 26(11): 1252-1258.

https://doi.org/10.1007/s11802-014-2294-1      URL      [本文引用: 1]      摘要

测算了1995--2010年中国各行业的碳排放强度，并采用行业分解方法分析了各行业对中国碳排放强度的影响．结果表明：工业碳排放对总体碳排放强度下降起主导作用，对其下降的贡献率为73．35％；其他服务业次之，贡献率为22．68％；农业、交通运输业、商业和建筑业贡献率较低，分别为1．38％、1．22％、1．17％、0．20％．采用泰尔指数对中国碳排放强度进行行业差异分析发现，1995--2010年中国各行业碳排放强度泰尔指数从0．3927升至0．4889，行业间碳排放强度的差异呈扩大趋势．运用差值因素分解模型分析中国碳排放强度变化动因发现，在1995--2010年中国碳排放强度的下降中，技术效应具有促进作用，贡献率为104．64％；结构效应具有抑制作用，贡献率为-4．64％．未来宜从优化产业结构、加快技术研发和应用等方面降低碳排放强度．

[Xie Shouhong, Wang Lixia, Shao Zhulong.

Analysis on industrial difference and motivation factor of carbon emission intensity.

Research of Environmental Sciences, 2013, 26(11): 1252-1258.]

https://doi.org/10.1007/s11802-014-2294-1      URL      [本文引用: 1]      摘要

测算了1995--2010年中国各行业的碳排放强度，并采用行业分解方法分析了各行业对中国碳排放强度的影响．结果表明：工业碳排放对总体碳排放强度下降起主导作用，对其下降的贡献率为73．35％；其他服务业次之，贡献率为22．68％；农业、交通运输业、商业和建筑业贡献率较低，分别为1．38％、1．22％、1．17％、0．20％．采用泰尔指数对中国碳排放强度进行行业差异分析发现，1995--2010年中国各行业碳排放强度泰尔指数从0．3927升至0．4889，行业间碳排放强度的差异呈扩大趋势．运用差值因素分解模型分析中国碳排放强度变化动因发现，在1995--2010年中国碳排放强度的下降中，技术效应具有促进作用，贡献率为104．64％；结构效应具有抑制作用，贡献率为-4．64％．未来宜从优化产业结构、加快技术研发和应用等方面降低碳排放强度．
[35] 王菲, 董锁成, 毛琦梁.

中国工业结构演变及其环境效应时空分异

. 地理研究, 2014, 33(10): 1793-1806.

https://doi.org/10.11821/dlyj201410001      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在对中国经济增长与环境变化的脱钩状态进行分析的基础上,利用工业结构特征偏向指数和1995-2010年各省29个制造业行业的相关数据,对工业结构演变与环境变化之间的关系进行定量分析,重点描述了各省工业结构的废水排放强度特征、SO<sub>2</sub>排放强度特征、固体废弃物排放强度特征的差异及变化趋势,对8大区域工业内部各行业的增长、衰退状况进行了分析,构建了地区环境污染强度影响因素的回归分析模型。结果表明：工业结构是影响区域环境质量的重要因素;1995-2010年西北及中部大部分地区工业结构废水排放强度降低的趋势在不断减弱,西南和东南部分地区工业结构的SO<sub>2</sub>排放强度有所增强,固体废弃物排放强度也一直处于较高水平。从各区域不同污染性质的行业发展差异来看,西北、西南地区、中部部分地区近十几年来高污染行业增长趋势较为明显。各地区在今后的产业结构调整及升级过程中,一方面要不断促进高附加值、高加工度、高技术产业的发展,另一方面要加强对传统&#x0201c;三高&#x0201d;产业的改造升级。

[Wang Fei, Dong Suocheng, Mao Qiliang.

Evolution of China's industrial structure and spatial-temporal differentiation in environmental effect.

Geographical Research, 2014, 33(10): 1793-1806.]

https://doi.org/10.11821/dlyj201410001      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在对中国经济增长与环境变化的脱钩状态进行分析的基础上,利用工业结构特征偏向指数和1995-2010年各省29个制造业行业的相关数据,对工业结构演变与环境变化之间的关系进行定量分析,重点描述了各省工业结构的废水排放强度特征、SO<sub>2</sub>排放强度特征、固体废弃物排放强度特征的差异及变化趋势,对8大区域工业内部各行业的增长、衰退状况进行了分析,构建了地区环境污染强度影响因素的回归分析模型。结果表明：工业结构是影响区域环境质量的重要因素;1995-2010年西北及中部大部分地区工业结构废水排放强度降低的趋势在不断减弱,西南和东南部分地区工业结构的SO<sub>2</sub>排放强度有所增强,固体废弃物排放强度也一直处于较高水平。从各区域不同污染性质的行业发展差异来看,西北、西南地区、中部部分地区近十几年来高污染行业增长趋势较为明显。各地区在今后的产业结构调整及升级过程中,一方面要不断促进高附加值、高加工度、高技术产业的发展,另一方面要加强对传统&#x0201c;三高&#x0201d;产业的改造升级。

网站版权 © 《地理研究》编辑部
地址：北京市朝阳区大屯路甲11号，　
邮编：100101
电话：010 64889584,010 64889591　
E-mail：dlyj@igsnrr.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发

/

〈 〉