基于工業產值對二氧化硫排放控制的實證分析

趙俊粟 金圣博（對外經濟貿易大學保險學院，北京 100029）

1 引言

1.1 選定研究對象

作為空氣污染的主要污染物，大氣中的二氧化硫污染，不僅會帶來酸雨等環境問題，如果人體過量攝入，還可能引發過敏反應，出現呼吸困難、嘔吐等癥狀。因此，做好二氧化硫污染的防治非常重要。本文針對我國大氣中二氧化硫污染的主要影響因素進行了實證分析，從技術、政策等方面，提出了相應的解決對策，希望能夠為二氧化硫污染的防治提供一些參考。

1.2 確定被解釋變量與解釋變量

本文引入第二工業產值，道路面積，城市建筑用地面積，機動車擁有量四個變量.其中第二工業產值作為目標變量，剩下三個作為控制變量，分析二氧化硫排放與這些結構性因素的關聯。從各地的數據情況來看，相關性如下：

一是第二工業產值對二氧化硫排放的影響是顯而易見的，作為工業生產的主要廢料之一，工業產值高必然伴隨著二氧化硫排放增加。二是機動車擁有量和道路面積顯然對二氧化硫排放有影響，而這兩個變量本身有一定的相關關系，所以本文會引入一個交互項。三是城市建筑用地面積，城市建筑用地面積大，在一定程度上也會加大工廠的用地面積，二氧化硫排放也會有所增加。

2 數據的收集和整理

本文數據來源于萬得數據庫，以及中國統計年鑒1994——2017年的地級市面板數據。

其中，共有287個地級市數據，年份跨度23年，本文做面板回歸時選取了其中十三年的數據，本文引入第二工業產值，道路面積，城市建筑用地面積，機動車擁有量四個變量.其中第二工業產值作為解釋變量，剩下三個作為控制變量。

3 截面數據回歸結果分析和檢驗

采用的回歸方程是y=β0+β1lnGDP+β2CAR+β3CONST+β4ROAD+β5(ROAD*CAR)

根據截面數據的回歸情況，發現解釋變量是99%顯著的，說明第二工業產值是會顯著影響二氧化硫排放的。同時根據回歸系數，對回歸方程的解釋為：當第二工業產值增加1%元，二氧化硫排放平均增加0.16847千噸。

根據截面數據的回歸情況，發現回歸結果的均方誤差大，但由于截面數據本身的特點，將該數據納入可以接受的范圍內。

（1）根據散點圖的情況，決定采用非線性模型。

原因如下：第一，采用對數的形式可以很好的擬合散點圖的形狀。

第二，由于數據的本身的特性，可以得知，一個城市開始發展的時候必然是先發展工業，二氧化硫的排放主要來源于化石燃料的燃燒，而發展工業的首要步驟就是獲取能源，所以當第二產業產值由0開始增長的時候二氧化硫一定會迅速增加，當其他工業企業形成完整體系的時候，二氧化硫增加量會逐漸變緩慢，非常符合對數函數的圖像。

（2）根據回歸方程，幾個解釋變量與控制變量之間不存在明顯的可以相互表示的情況，根據回歸結果得到了進一步證實。

4 面板回歸分析

（1）采用了加入虛擬變量的方式對個體固定效應進行了回歸，回歸方程為：

回歸結果發現R2顯著接近于1，而且第二工業產值也在1%的顯著性水平下顯著，說明在研究第二產業產值對二氧化硫排放量的影響過程中個體差異比較明顯，而時間差異不太明顯。根據常理也可以推斷，每個城市都有不一樣的城市規劃，城市功能劃分不盡相同，但對于城市化進程來說所有城市基本都遵循工業化帶動第三產業發展的模式，所以在探究這個問題的過程中，個體差異要顯著大于時間差異。

（2）然后采用了stata 自帶的面板數據回歸，得到的結果和個體固定效應回歸差別不大，可以看到，第二產業產值仍然在1%的顯著性水平下顯著，并且第二工業產值每增加1%，二氧化硫的排放平均會增加5.563千噸。

5 模型選擇與評價

5.1 模型評價

5.1.1 遺漏變量偏差

研究目標是為了探尋城市第二工業產值對該城市二氧化硫排放的關系，但是進行回歸研究時，總會存在很多遺漏變量。

為了解決遺漏變量偏差的問題，本文搜集到了道路面積，城市建筑用地面積，機動車擁有量的數據，將它們作為控制變量加入回歸模型，盡可能地充分控制遺漏變量的影響。

5.1.2 回歸函數形式的誤設

觀察散點圖發現，被解釋變量二氧化硫與目標變量第二工業產值的關系，很可能不是線性的。觀察回歸結果，發現采用對數形式的回歸結果的修正R2更大，回歸效果更好。

5.1.3 雙向因果關系

對于本文研究的問題，雙向因果效應不是特別明顯。

工業產值增加會導致二氧化硫排放量增加，工業排放二氧化硫占總二氧化硫污染的百分之九十五以上，而我國主要的能源即化石燃料的燃燒，同時我國的高能源消耗型工業生產，工業產值增加一定會導致能源需求的增加，二氧化硫排放必然會提升。

但二氧化硫排放量上升并不一定導致工業產值增加，有可能是該地區政策原因沒有限制企業的污染排放，企業沒有合適的廢料回收機制，某些無良企業使用劣質原材料導致等等，即解釋變量與被解釋變量之間具有單項因果關系。

5.2 最優模型與結論

最終的回歸結果的模型形式

該模型表明：

截距項：199.7296，

5.56：當第二工業產值增加1%，二氧化硫排放平均增加0.0556千噸

-0.026：汽車擁有量增加一千輛，二氧化硫排放平均減少26噸

-0.003：道路面積增加一百萬平方米，二氧化硫排放平均減少3噸，

-0.7004：建筑面積增加十萬平方米，二氧化硫排放平均減少700.4噸。

（后三個變量，其回歸系數在一定程度上違反常理，但它們作為控制變量，OLS 估計得到的系數是不準確的，因此經濟意義可能不夠有效）

研究結論：

第二工業產值對二氧化硫的排放量有顯著的影響，如果想要控制二氧化硫的排放量，從根本上來說還是應該控制工業生產。

可以從三個方面降低工業產值，進而減少二氧化硫的排放量，打到污染治理的目的。

其一，特大城市進行產業升級和轉型，北京已經將大多數工業企業遷至郊區或者周邊省市，這是減少北京工業產值的一大關鍵舉措。但不意味著僅僅遷移工廠，在遷移的同時，北京這樣的大城市應該注重第三產業的發展，補充第二產業造成的gdp缺口。

其二，工業產業為支柱的省市著重推行能源高效利用，開啟清潔能源試點，盡量從源頭減少二氧化硫的產生，這樣不會減少太多工業產值，同時能達到減少污染的目的。

其三，重污染生產外包，類似稀土開采加工這樣的高污染行業完全可以轉包給其他國家，將污染的負外部性轉嫁給其他國家，即便付出一些成本，也是值得的。