2. 中国环境监测总站, 北京 100012
2. China National Environmental Monitoring Center, Beijing 100012
大气污染是中国当前最为重要的环境问题之一.大气中的细颗粒物(PM2.5)污染每年可造成中国100万以上人口的过早死亡, 带来了巨大的经济和社会损失(Zheng et al., 2017).以京津冀为代表的高污染地区的大气污染控制是各级政府的重要议题.2013年中国国务院发布了中国历史上最为严格的“大气污染防治行动计划”(后面简称《计划》), 提出采取综合措施降低京津冀、长三角和珠三角地区的大气污染浓度.《计划》执行过程中以末端控制技术为主的行动方案有效的降低了京津冀地区大气污染程度, 其PM2.5污染浓度从2013年的106 μg·m-3降到了2017年的64 μg·m-3, 降幅达40%(中华人民共和国生态环境部, 2018).但当前大气PM2.5浓度距离世界卫生组织规定的一级限额35 μg·m-3仍然有较大差距.为持续加快大气污染控制进程, 2018年国务院又发布了《打赢蓝天保卫战三年行动计划》, 将调整优化产业结构作为行动计划的第一要务.产业系统错综复杂, 区域间、行业间存在大量的产品输入、输出, 这一过程也伴随着大量隐含排放的跨区域和跨行业转移.因此, 厘清区域间、行业间产品流动对区域污染物排放的影响, 对于综合考虑区域产业链中各区域、各行业的作用和影响, 加深区域间合作, 从产业结构调整角度进行污染控制具有重要指导意义.
投入产出模型是研究贸易隐含环境影响的主要方法, 目前该方法在能源消费(Liu et al., 2012; Zhao et al., 2018)、碳排放(计军平等, 2011; Feng et al., 2013)、水资源(Feng et al., 2014; Guan et al., 2014)等环境领域得到广泛应用.近年来随着大气污染问题逐步受到广泛关注, 贸易对污染物排放影响的研究也逐渐增多(Huo et al., 2014; Zhao et al., 2015; Oita et al., 2016).例如冯彤等(2017)依据全球多区域投入产出模型分析了全球10个地区在不同视角下的SO2排放贡献.在国家层面, Liu和Wang(2017)利用中国多区域投入产出模型估算了国际出口引起的全国二氧化硫排放量及分省贡献.Zhao等(2015)采用中国多区域投入产出模型分析了中国区域间贸易隐含的一次PM2.5及其主要前体物排放.在行业层面, Huo等(2014)利用中国投入产出模型分析了中国产业链隐含一次PM2.5及其主要前体物排放.这些研究为指导全球及区域产业合作降低污染排放及影响提供了重要依据.
本研究以目前国家广泛关注的京津冀及周边省份(包含北京、天津、河北、山东、山西和河南)为研究区域, 以具有代表性的常规污染物二氧化硫(SO2)为对象, 采用中国多区域投入产出模型, 分析京津冀及周边六省市之间产品贸易对区域SO2排放的影响, 并识别影响区域重点行业(包括能源动力业、金属冶炼与制品制造业、非金属矿物制品业和石化与化工业)SO2排放的主要产业链, 以期为推进区域产业结构调整, 加强污染控制合作、降低污染排放提供指导.
2 数据与方法(Data and methods) 2.1 中国多区域环境投入产出模型多区域投入产出模型是通过棋盘式表格展示区域间、行业间产品投入和产出平衡关系的经济学模型.本研究采用的MRIO模型是由米志付等(2017)编制的2012年中国30省份(不包含西藏、澳门、香港和台湾)、30行业非竞争型中国多区域投入产出模型.该模型数值平衡关系如下所示.
(1) |
式中, xr表示r区域分行业的经济总产出向量;yr, s表示r区域生产的最终被s区域消费掉的最终产品向量;yr, e表示r区域的国际出口向量;Ar, s为n×n行业的直接消耗系数矩阵, 其元素ai, jr, s指为满足s区域j行业的单位产出需要从r区域i行业进口的直接投入量;m表示模型中的区域数.通过对公式(1)中的x进行求解可得:
(2) |
式中,L=(I-A)-1为完全消耗系数矩阵(也即列昂惕夫逆矩阵), 其元素li, jr, s表示为满足s区域j行业消费所需要的r区域i行业总量.环境拓展的投入产出模型可写为:
(3) |
式中,f(f=e./x)为生产视角下分区域、分行业SO2排放强度向量, ^表示将向量对角化.区域间贸易隐含污染物排放可计算为:
(4) |
式中, es, r表示r区域消费引起的s区域产生的SO2排放量;fs表示为f中保留s区域的SO2排放强度, 其他区域SO2排放强度置零后的向量;yr表示r区域的终端消费向量.
为了便于在文章结果部分进行展示, 我们根据行业性质将利用中国多区域投入产出模型计算所得的30个行业结果合并为12个行业.两组行业对应关系如表 1所示.
公式(3)和(4)中所使用的京津冀及周边地区六省份分行业SO2排放数据是由清华大学编制的中国多尺度污染物排放清单MEIC(http://www.meicmodel.org/)模型经过处理转化后获得(苏昕等, 2013).MEIC模型采用了基于技术的、自下向上的污染物编制方法, 覆盖了中国大陆31个省份和直辖市的10种污染物(SO2、NOx、PM2.5、PM10、NH3、BC、OC、CO、VOC、和CO2)、700多类源的排放分布情况.目前, MEIC模型已经被广泛应用于研究国内、国外贸易隐含的大气污染物排放问题(Huo et al., 2014; Lin et al., 2014;Jiang et al., 2015; Zhao et al., 2017).
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 京津冀及周边地区间贸易隐含SO2排放区域工业生产活动主要是为满足本地区和区域外地区产品和服务的消费.在本研究中, 根据产品的最终服务对象将京津冀及周边6省市生产活动所产生的SO2污染物排放归分为3个部分的贡献:本区域消费、国内其他省份消费以及国际出口.图 1展示了京津冀及周边地区6省市SO2的排放的归因占比.2012年京津冀及周边地区共排放SO2 888.8万t;其中, 有62.2%的排放是因区域内六省市的消费引起, 20.3%排放是由国内其他省份消费引起, 17.5%是由国际出口引起.京津冀及周边地区内部贸易及消费活动是导致区域SO2排放的主要原因.为此, 本研究主要针对京津冀及周边地区内部贸易活动隐含SO2排放进行解析.后续章节所述京津冀及周边地区六省市生产/消费SO2排放仅包含为满足区域内部消费所引起的京津冀及周边地区六省市产业生产活动相关的SO2排放.
图 2对比了京津冀及周边地区6省市生产/消费视角下SO2排放量及区域贡献.如图所示, 河北和山西省的生产端排放显著高于其消费端排放贡献, 是隐含排放净调出省份.北京、天津和河南省的消费端排放显著高于其生产端排放贡献, 是隐含排放净调入省份;其中, 北京和天津消费端排放分别是生产端排放的3.2倍和1.4倍, 表明北京和天津对周边省份的依赖程度较高.其中, 北京对河北和山西的依赖程度最高, 其消费端排放总量中分别有6.2×104 t和4.0×104 t来自河北和山西, 占其消费端排放总量的30%和20%, 高于本省贡献.天津对区域内部的依赖程度弱于北京, 但依然占本省消费端SO2排放总量的49%;其中, 河北和山西分别贡献了4.0×104 t和3.1×104 t, 分别占天津市消费端排放总量的16%和12%.山东省在区域间调入、调出隐含SO2排放基本持平, 其生产端排放量与消费端排放贡献接近.从京津冀及周边地区内部贸易影响来看, 作为中国工业大省, 河北、山西、山东和河南消费主要来源于本省内部, 本省生产、本省消费引起排放占各自消费排放总量的73%~93%.
区域间产品贸易隐含SO2排放转移主要由区域内各行业之间产品贸易活动引起.图 3展示了京津冀及周边地区12个行业生产端和消费端SO2排放量对比及行业和区域贡献.如图所示, 2012年, 能源动力行业、金属冶炼与制品制造业、非金属矿物制品业以及石化与化工业是京津冀及周边地区SO2排放的主要行业来源, 分别产生了186.1×104、86.1×104、45.1×104和103.2×104 t的SO2排放, 占区域排放总量的33.7%、15.6%、8.2%和18.7%.然而, 这些重点排放行业主要是为其他行业提供原材料和动力支持, 处于产业链的最上游.据估算, 这4个行业的生产端排放中分别仅有26.5×104、16.5×104、8.2和22.4×104 t的排放是其行业自身消费引起, 有159.6×104、69.6×104、36.9 ×104和80.8×104 t的排放是为其他行业提供中间产品引起, 且装备制造业、建筑业和服务业是重点行业排放的主要驱动来源.从区域贡献来看, 山东省主导了4个重点行业排放, 分别贡献各行业总量的32.3%~40.5%;山西对石化与化工业的贡献较突出, 占其总量的35.9%;河北省对金属冶炼与制品制造业贡献较大, 占其总量的30.4%.
从消费视角来看, 装备制造业、建筑业和服务业是京津冀及周边地区SO2排放的主要行业来源, 分别贡献了121.6×104、177.8×104和94.2×104 t的SO2排放, 占区域排放总量的22.0%、32.2%和17.1%.装备制造业的消费端排放主要来源于能源动力行业、金属冶炼与制品制造业以及石化和化工行业, 分别占其总量的35.3%、28.3%和14.4%.建筑业消费端排放主要来源于能源动力行业、金属冶炼与制品制造业、非金属矿物制品和石化和化工行业, 分别占其总量的29.8%、20.5%、19.5%和18.1%.服务业消费端排放主要来源于其自身以及能源动力行业和石化和化工行业, 分别占其总量的30.6%、30.7%和16.2%.从区域贡献来看, 山东省主导了3个重点消费行业排放, 分别贡献各行业总量的35.4%~54.3%;山西和河北对建筑业需求及排放贡献较为突出, 占其总量的26.0%和19.6%;北京和天津对服务业需求及贡献较为突出, 占其总量的6.7%和5.6%.
3.3 京津冀及周边地区六省市之间产品贸易对重点行业SO2排放影响京津冀及周边地区产业系统交流与合作是区域大气污染控制的重要内容.本节以3.2节展示的四大重点行业(能源动力行业、金属冶炼和制品制造业、非金属矿物制品业和石化和化工业)为研究对象, 解析京津冀及周边地区六省市之间行业产业贸易对重点行业SO2排放影响.
3.3.1 能源动力行业图 4a展示了京津冀及周边地区六省市之间产品贸易引起的能源动力行业SO2排放及关键贸易产业链.2012年, 京津冀及周边地区六省份之间贸易引起的能源动力行业排放为35.2×104 t, 占区域内该行业总排放量的12%.山西省煤炭资源较为丰富, 在京津冀及周边地区内部, 其承担着重要的能源供应角色;据核算, 山西能源动力行业17×104 t的SO2排放是由其他区域消费引起, 贡献了区域间贸易隐含能源动力行业SO2排放总量的48%, 且主要是为满足区域内其他省市装备制造业、建筑业和服务业消费.北京、天津、河北、山东和河南消费引起的区域内其他省份能源动力行业排放(图 4a中的第3列)远高于其他区域消费引起的本区域能源动力行业排放(图 4a中的第1列), 前者分别为后者的3.5、2.4、1.6、1.5和1.5倍.其中, 北京对其他区域能源动力行业排放贡献主要是由服务业和建筑业消费活动引起, 河北、山东对其他省市能源动力行业排放贡献主要是由装备制造业及建筑业消费活动引起.
金属冶炼与制品制造业是工业精加工及建筑业等行业的重要原材料供应行业, 也是区域间产品贸易的重要行业.图 4b展示了京津冀及周边地区之间贸易引起的金属冶炼与制品制造业SO2排放及关键贸易产业链.2012年, 京津冀及周边地区六省市之间贸易引起的金属冶炼与制品制造业SO2排放为13.4×104 t, 占区域内该行业排放总量的10%.河北省是我国主要钢铁基地, 2012年粗钢产量占全国总量的23%(中华人民共和国国家统计局, 2013), 承担着重要的钢铁基地角色.因此, 在京津冀及周边地区内部, 区域间贸易引起的金属冶炼与制品制造业排放有61%来源于河北(8.2×104 t).钢铁等金属产品主要流向区域内建筑业、装备制造业进行终端产品的生产并被各区域消费.从消费区域来看, 北京、山东和河南消费引起的区域内其他省市金属冶炼与制品制造业排放(图 4b中的第3列)远高于其他区域消费引起的本区域金属冶炼与制品制造业排放(图 4b中的第1列), 前者分别为后者的233.4倍、2.1倍和2.7倍.从产业链来看, 北京地区建筑业发展, 河南、山东和山西等省市的装备制造业生产是驱动区域内钢铁生产、贸易及排放的主要因素.
3.3.3 非金属矿物制品业非金属矿物制品业主要包括玻璃、石灰、砖瓦和水泥等建材产品, 是建筑业生产和建设的重要原材料.图 4c展示了京津冀及周边地区六省市之间产品贸易引起的非金属矿物制品业SO2排放及关键贸易产业链.相较于其他行业, 区域间贸易引起的非金属矿物制品业排放占区域内该行业排放总量相对较低, 为4.3×104 t(占总量的7%).在京津冀及周边地区, 河北和河南是贸易隐含非金属矿物制品业SO2排放的主要区域来源, 分别为1.8×104 t和1.3×104 t, 占贸易总量的41.9%和30.2%.从贸易流向来看, 京津冀及周边地区内部贸易隐含非金属矿物制品业SO2排放相对集中, 主要来源于北京和天津建筑业发展对河北和河南的非金属矿物制品生产的需求驱动.从消费端来看, 北京和天津消费引起的区域内非金属矿物制品业SO2排放(图 4c中的第3列)是其他区域消费引起的本区域非金属矿物制品业排放(图 4c中的第一列)的6倍和15倍.产生这一差距的主要原因是人口集聚的北京、天津建筑业快速发展需要大量的建材投入, 但因为污染调控或产业升级等因素这两个城市关闭或转移了区域内相关产能, 导致自身供给不足, 需要大量从周边省份调入水泥、砖瓦等建材, 进而引起河北和河南等邻近省份大量非金属矿物制品行业的生产及排放.
3.3.4 石化与化工业石化与化工业主要包括以石油、天然气、煤炭、化学矿和生物质等为原料进行化学加工的产业.图 4d展示了京津冀及周边地区之间六省市贸易引起的石化和化工业SO2排放及关键贸易产业链.2012年京津冀及周边地区6省份之间贸易引起的石化和化工业排放为21.3×104 t, 占区域内该行业总排放量的20.6%.从区域贡献来看, 山西、河北和山东是主要的输出区域, 分别有8.2×104、5.6×104和4.2×104 t排放是由其他区域消费引起, 占该行业贸易总排放的84.4%.从贸易流向来看, 石化和化工行业隐含SO2排放主要流向其他区域的装备制造业、建筑业和服务业;这些行业分别贡献了石化和化工行业贸易总排放的23.4%、31.2%和16.9%.从消费区域贡献来看, 北京、天津和河南是主要的输入区域, 其消费引起的区域内其他省份石化与化工业SO2排放(图 4d中的第3列)分别是其他区域消费引起的本省市石化与化工业排放(图 4d中的第1列)的24.3倍、3.4和2.0倍.河北和河南省的建筑业发展以及山东省的装备制造业生产是驱动山西省石化和化工行业SO2排放的主要因素, 分别贡献了山西省石化和化工行业SO2排放总量的1.1×104、0.5×104和0.7×104 t, 占山西省该行业调出总排放的13.4%、6.2%和8.6%.
4 结论(Conclusions)1) 2012年京津冀及周边地区工业生产排放共产生了SO2 888.8×104 t, 区域内部消费贡献了62.2%, 国内其他省份消费和国际出口产品和服务贡献了20.3%和17.5%.在区域内部贸易中, 河北和山西是主要的隐含排放输出区域, 分别有27.1×104和29.5×104 t SO2排放是由区域内其他省份消费引起;北京和天津是主要的隐含排放输入区域, 其消费引起的区域内其他省市SO2排放是其他区域消费引起本区域生产排放的5.5倍和2.6倍.
2) 从行业贡献来看, 能源动力行业、金属冶炼和制品制造业、非金属矿物制品业和石化与化工业是京津冀及周边地区污染排放的主要行业, 分别贡献了186.1×104、86.1×104、45.1×104和103.2×104 t的SO2.由于处于产业链的的最上游, 这4类重点行业分别有159.6×104、69.6×104、36.9×104和80.8×104 t的排放是由产业链下游的装备制造业、建筑业和服务业消费需求引起.基于消费视角, 装备制造业、建筑业和服务业分别贡献了121.6×104、177.8×104和94.2×104 t.
3) 在京津冀及周边地区六省市之间的贸易中, 山西省是主要的能源输出区域, 其能源动力行业17×104 t的SO2排放是由区域内其他省市消费引起;河北省是主要的金属冶炼和制品业排放输出区域, 其有8.2×104 t的SO2排放是由区域内其他省份消费引起, 主要是为满足区域内其他省市的装备制造业及建筑业发展需求;河北和河南是主要的非金属矿物制品业排放输出区域, 分别有1.8×104 t和1.3×104 t SO2排放是由其他区域消费引起, 主要是为满足北京和天津地区的建筑发展需求;山西、河北和山东是主要的石化与化工业输出区域, 分别有81.5×104、55.8×104和42.0×104 t SO2排放是由其他区域消费引起.北京和天津则依赖区域内其他省份多种产品供给.
4) 以上研究结果表明, 产品贸易是引起京津冀及周边地区六省市各生产排放的重要来源.京津冀及周边地区应加快产业合作, 提高区域内整体产业结构升级.此外, 我国政府应当制定相应激励政策, 鼓励各区域先进生产和污染控制技术向其他省市转移, 进而降低生产排放.
Feng K, Davis S J, Sun L, et al. 2013. Outsourcing CO2 within China[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(28): 11654–11659.
DOI:10.1073/pnas.1219918110
|
Feng K, Hubacek K, Pfister S, et al. 2014. Virtual scarce water in China[J]. Environmental Science & Technology, 48(14): 7704–7713.
|
冯彤, 赵红艳, 张强. 2017. 基于环境投入产出的多视角全球二氧化硫排放[J]. 环境科学学报, 2017, 37(4): 1209–1215.
|
Guan D, Hubacek K, Tillotson M, et al. 2014. Lifting China's water spell[J]. Environmental Science & Technology, 48(19): 11048–11056.
|
Huo H, Zhang Q, Guan D, et al. 2014. Examining air pollution in china using production-and consumption-based emissions accounting approaches[J]. Environmental Science & Technology, 48(24): 14139–14147.
|
Jiang X, Zhang Q, Zhao H, et al. 2015. Revealing the hidden health costs embodied in Chinese exports[J]. Environmental Science & Technology, 49(7): 4381–4388.
|
计军平, 刘磊, 马晓明. 2011. 基于EIO-LCA模型的中国部门温室气体排放结构研究[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2011, 47(4): 741–749.
|
Lin J, Pan D, Davis S J, et al. 2014. China's international trade and air pollution in the United States[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(5): 1736–1741.
DOI:10.1073/pnas.1312860111
|
Liu Q, Wang Q. 2017. Sources and flows of China's virtual SO2 emission transfers embodied in interprovincial trade:A multiregional input-output analysis[J]. Journal of Cleaner Production, 161: 735–747.
DOI:10.1016/j.jclepro.2017.05.003
|
Liu Z, Geng Y, Lindner S, et al. 2012. Embodied energy use in China's industrial sectors[J]. Energy Policy, 49: 751–758.
DOI:10.1016/j.enpol.2012.07.016
|
Mi Z, Meng J, Guan D, et al. 2017. Chinese CO2 emission flows have reversed since the global financial crisis[J]. Nature Communications, 8(1): 1712.
DOI:10.1038/s41467-017-01820-w
|
Oita A, Malik A, Kanemoto K, et al. 2016. Substantial nitrogen pollution embedded in international trade[J]. Nature Geoscience, 9(2): 111–115.
DOI:10.1038/ngeo2635
|
苏昕, 贺克斌, 张强. 2013. 中美贸易间隐含的大气污染物排放估算[J]. 环境科学研究, 2013, 26(9): 1022–1028.
|
Zhao H, Li X, Zhang Q, et al. 2017. Effects of atmospheric transport and trade on air pollution mortality in China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 17(17): 10367–10381.
DOI:10.5194/acp-17-10367-2017
|
Zhao H, Zhang Q, Guan D, et al. 2015. Assessment of China's virtual air pollution transport embodied in trade by using a consumption-based emission inventory[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 15(10): 5443–5456.
DOI:10.5194/acp-15-5443-2015
|
Zhao N, Xu L, Malik A, et al. 2018. Inter-provincial trade driving energy consumption in China[J]. Resources, Conservation and Recycling, 134: 329–335.
DOI:10.1016/j.resconrec.2017.09.009
|
Zheng Y, Xue T, Zhang Q, et al. 2017. Air quality improvements and health benefits from China's clean air action since 2013[J]. Environmental Research Letters, 12(11): 114020.
DOI:10.1088/1748-9326/aa8a32
|
中华人民共和国国家统计局. 2013. 2013中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社.
|
中华人民共和国生态环境部.2018.2017中国生态环境状况公报[R]. URL: http://www.mee.gov.cn/hjzl/zghjzkgb/lnzghjzkgb/201805/P020180531534645032372.pdf
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