我国工业SO2排放趋势及影响因素分析
摘要:分析了我国工业SO2排放量的变化趋势，以及其与GDP、工业产值、火电厂发电量等指标的变化关系；利用30个省市1998-2007年的有关数据建立了SO2排放量的影响因素面板数据模型，力求通过定量分析识别影响我国工业SO2排放量的关键因素。研究表明，我国工业SO2排放量与第二产业比重、火力发电比重并无明显关系，而与GDP、发电量、一次能源转化效率、SO2去除率存在显著关系，对SO2工业实际排放量起决定作用的是SO2的去除率。
关键词:工业SO2排放,影响因素,变化趋势
2007年，国家发布了《酸雨和二氧化硫污染防治“十一五”规划》，总体目标是显著削减二氧化硫排放总量，到2010年，有效降低硫沉降强度，减少重度酸沉降区面积，减轻区域大气细颗粒物污染，降低城市空气二氧化硫浓度。为了对我国工业SO2的减排提供一些决策支持，本文根据1997-2008年的《中国统计年鉴》、《中国电力年鉴》、国家电监会和中国电力企业联合会联合开展的统计调查等各种数据，利用全国各省市的SO2工业排放量、总发电量、火力发电量比重、国内生产总值、工业生产总值比重、能源利用效率、废气治理项目等指标，通过建立面板数据模型，对我国工业SO2排放趋势及影响因素进行具体分析。
1 我国工业SO2排放特征及趋势分析
1.1 我国工业SO2排放变动趋势分析
1996-2007年我国SO2排放量趋势见图1。
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由图1可知，我国工业SO2排放量总体上自1996年以来呈现逐步上升趋势。2002年之前，工业SO2排放基本稳定，在1500万吨/年的水平附近波动。2002年之后，则呈现较快的上升趋势，至2006年达到2586.8万吨。而2007年，则又出现了下降趋势，为2468.1万吨。相比而言，我国生活SO2排放量呈现初步下降的变化趋势，自2003年的366万吨降到2007年的328万吨。
1.2 我国工业SO2排放量的来源分析
国内重点行业SO2污染贡献率见表1。
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由表1可以看出，工业SO2排放的主要行业是电力业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼业、化学原料和制品制造业、有色金属冶炼业和石油炼焦业。2007年这6个重污染行业共排放SO21737万吨，占统计工业行业SO2排放量的88.10%，其中电力行业依旧是我国SO2的排放大户，占整个工业排放量的58.16%。并且污染贡献率仍然有逐步增加的趋势，从1998年的占工业总排放量的43.92%上升至2007年的58.16%。
此外，黑色金属冶炼业以及焦化行业SO2污染比重也在逐步加强，其中黑色金属冶炼业增长幅度最快，由1998年的1.77%升至2007年的3.32%；非金属矿物制品业和有色金属冶炼业SO2污染比重持续下降，化学原料和制品制造业污染比重稳中有降。
1.3 我国SO2工业排放量与经济变量变化趋势的比较
图2为我国1996-2007年工业SO2排放量与经济增长、第二产业产值、发电量变化趋势等的比较折线图。
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由图2可见，这些指标均大体呈上升态势，2003年后各指标增长趋势开始显著。
以2003年后的趋势做比较，工业SO2去除量增长速度较快，由2003年的749万吨增至2007年的1942万吨，增长160%；GDP、第二产业产值增长相对较慢，分别增长52%和59%；而总发电量、火力发电量的增长速度均要快于产值的增长，分别增长71%和72%。需要注意的是工业SO2排放量2003-2007年间仅增长19%，且在2007年出现拐点，呈现出下降的趋势，这应该是SO2去除量的大幅上升造成的。如果进一步观察工业SO2产生量（削减量和排放量之和）的变化情况，其数值由2003年的2782万吨增至2007年的4082万吨，增速为61%，和GDP、第二产业产值的增长基本持平。工业SO2排放量增速降低，而总量增速却未下降，这反映出我国工业SO2治理效果得到了显著提高。
2 我国各地区工业SO2排放情况比较分析
2.1 各地区工业SO2排放绝对值比较
图3为2007年我国31个省市第二产业产值SO2的排放量柱状图。
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由图3可见，河北、内蒙古、山东、河南等省市的工业SO2排放量位居全国前列，分别为129万吨、128万吨、158万吨、141万吨，年排放量均超过120万吨；其他省份如山西、辽宁、江苏、广东、四川等，也是排放量较大的省份，年排放量均超过100万吨。而年排放量低于40万吨的省市则有8个，为：北京、天津、吉林、上海、海南、西藏、青海、宁夏。大体看来，我国工业SO2排放量呈现出“东高西低”的现象，即东、中部地区排放量明显高于西部地区。这是由东西部的工业规模、经济发展水平、人口、地理条件等多种因素决定的。
2.2 各地区工业SO2排放强度比较
本文采用第二产业单位产值的SO2排放量作为指标，其计算公式为：第二产业单位产值的SO2排放量=工业SO2排放量÷第二产业产值。
图4为2007年我国31个省市第二产业单位产值SO2的排放量柱状图。
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比较图3和图4，不难发现，31个省市的工业SO2排放强度特征与排放总量特征存在着非常显著的差异。与图3所表明的“东高西低”特征不同，图4表明的工业SO2排放强度呈现“西高东低”的特征，即总量排放较低的西部地区其排放强度要高于东部地区，尤其是贵州、宁夏等省区，第二产业单位产值SO2排放量分别为106kg/万元、117kg/万元，为全国平均水平（19kg/万元）的5倍以上，削减压力很大。究其原因可能与西部地区燃煤含硫率高、脱硫设施运行效率低等直接相关。
3 我国各地区工业SO2排放的影响因素分析
为了对各省市工业SO2排放的影响因素进行分析，本文利用全国30个省市（西藏自治区由于数据不全，未包括在内）1998年-2007年的数据建立Panel Data模型。而且为了分析总体情况下的各变量指标对因变量的影响，进一步建立了固定效应变截距模型：
LOG(Y) = C(1)+C(2)×X1+C(3)×X2+C(4)×X3+C(5)×LOG(X4)+C(6)×LOG(X5)+C(7)×LOG(X6)
其中：Y为工业SO2排放量；X1为第二产业产值在全部GDP中所占的比重；X2为火力发电在总发电量中所占的比重；X3为供电效率{供电效率=3600（kJ/kW·h）÷[供电煤耗（kg/kW·h）×29,270(kJ/kg)] ，其中3600kJ/kW·h是电力当量，即每千瓦时的电功当量为3600kJ；29,270kJ/kg是我国通常采用的标准煤的热值，即每千克标准煤可产生热量29,270kJ，该公式利用能量转换的原理，将产生每千瓦时电量所需的理论热值和实际热值相比，得到发供电效率}；X4为总发电量；X5为国内生产总值（GDP）；X6为废气治理设施数。
通过Eviews软件，利用30个省市数据得到的结果如表2所示。结果表明，X1、X2都不显著，X3、X4、X5显著。
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具体来看，第二产业比重、火电比重的P值分别为0.013、0.76，表明SO2工业排放量与产业结构和发电结构没有明显的关系，与一般认为产业结构和发电结构对其有重要影响的结论相悖。供电效率系数为-3.95，表明其与SO2排放量成相反关系，即供电效率提高，工业SO2排放量下降。总发电量的估计系数为0.76，表明工业SO2排放量与总发电量成正关系。进一步分析，国内生产总值的估计系数为-0.31，可认为随着经济水平、技术水平的提高，工业SO2排放量会逐步降低。另外，废气治理设施数的估计系数为0.78，表明废气治理设施数与工业SO2排放量成正相关，初看似乎不符合逻辑，但笔者认为这是对数据的真实反映。通过对废气治理设施原始数据的分析，可以发现，工业SO2排放量多的地区，废气治理设施数量也越多，两者确实成一定正比关系，这也与我国国情相符合，即污染重的地区治理设施多，污染轻的地区治理设施少。
针对产业结构和发电结构的不显著，笔者认为有以下两方面原因：一方面，工业SO2排放量明显受削减量的影响。由于各地区间SO2削减率不同，即使该地区的工业比重大、火力发电比重高，只要削减量大，削减率高，工业SO2排放量仍旧会呈现下降趋势。另一方面，火电结构不显著的另一原因可能是由于数据本身特点决定的。由于我国大都是以火力发电为主，所以火电比例变化区间很小，因此模型回归效果不好。
综合上面的分析，可得知我国SO2排放量受去除量的影响较大，下面剔除工业SO2去除量的影响，考虑对工业SO2的产生量（产生量=排放量+去除量）与相关变量的分析，对模型进行改进。选取以下指标：Y为工业SO2产生量；X1～X5不变，X6删去。建立模型如下：
LOG(Y) =C(1)+C(2)×X1+C(3)×X2+C(4)×X3+C(5)×LOG(X4)+C(6)×LOG(X5)
通过Eviews软件，同样利用30个省市的数据，估计结果如表3所示。
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表3显示仅有X3（供电效率）和X4（发电量）显著，C、X1（第二产业比重）、X2（火力比重）、X5（国内生产总值）都不显著。
继续逐渐排除不显著的变量，模型的回归结果见表4～表6。表4显示排除了X2、X5后，C、X1不显著；表5显示排除C后，X1的P值为0.0012<0.01，可以认为X1显著，模型有可能就是数据本身的限制；表6显示的是将X1排除后对模型回归的结果。
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联系表4～表6可以得知，当自变量为X1、X3、X4时，模型才能取得较好的结果。当自变量只取X3、X4时，模型回归效果最好。结果表明：工业SO2产生量与供电煤耗和总发电量具有明显的线性关系，这与前面分析的工业SO2排放主要来自电力业相吻合。而X1（第二产业比重）虽能通过检验，但其估计系数为-2.37（见表5），与实际理论不符，故也删去。最终得出模型如下：
LOG(Y)=-7.80X3+1.06LOG(X5)
由于截距项已不存在，X3的意义已经发生了改变，其代表了一个影响工业SO2产生量的综合因素，可能成为技术、政策等诸多因素的集合。故其系数大小也不再具有指导意义。
4 结论与建议
工业SO2排放是多种因素综合作用的结果，一般认为产业结构和发电结构对其有重要影响。但根据我国30省市的面板数据模型分析，产业结构和发电结构的影响并不显著，影响比较显著的是总发电量、供电效率等指标。回归结果与实际经验和理论的矛盾，反映了我国工业SO2排放的独特性。
（1）废气治理设施数不能真实反映治理水平和削减总量。由于我国废气治理设施存在利用效率低、治理效率低等问题，治理设施数量无法真实地反映废气的削减能力和削减量。相对于工业SO2去除量，废气治理设施数更明显地表现出与工业SO2排放量的正相关性。
（2）工业SO2排放量的关键性影响因素为工业SO2产生量和去除量。SO2的排放不同于CO2排放，在理论上它具有零排放的可能。由于SO2的主要来源是燃煤，而不是有氧呼吸的必须产物，因此当脱硫设施的覆盖面足够广，脱硫效果足够高时，SO2的去除率将可能达到100%，即所有的SO2均在排入大气前已得到治理，排放量为零。进一步推测：即使某地区的产业全部为重工业，且全靠火力发电，但如果治理效果足够好，它的SO2排放量依旧可以处于很低的水平。这也是模型中产业结构和发电结构对SO2排放影响不显著的原因。
（3）发电结构并非是影响SO2产生量的因素，这是与中国的事实相符的，但不具有普遍性。一般认为，模型中的某个变量其自身变动越小，则其越容易出现不显著的回归结果。由于火力发电的比重在我国很多地区普遍高于80%，而近十年的数据变动区间又很小，故在回归结果中表现为不显著。由我国的“以煤为主”的能源利用结构决定的火力发电比重大的特点在短期内难以改变。
根据上述分析结果和工业SO2排放影响因素的特点，我国在减排工业SO2时，应充分考虑东、中、西部不同的排放特点，在“以煤为主”的能源利用结构短期难以改变的情况下，重点应从两方面进行努力：一方面是提高能源转化效率、倡导节能，从而降低火力发电量和燃煤消耗量；另一方面是继续加大对SO2的治理投入，提高治理效率和削减技术，从而提高工业SO2的削减率。
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