制造業污染排放強度影響因素分解及減排策略
——基于我國制造業行業數據的實證分析

龔本剛，張孝琪，郭丹丹

（1.復旦大學管理學院，上海200433；2.安徽工程大學管理工程學院，安徽蕪湖241000）

●經濟觀察

制造業污染排放強度影響因素分解及減排策略
——基于我國制造業行業數據的實證分析

龔本剛1，2，張孝琪2，郭丹丹2

（1.復旦大學管理學院，上海200433；2.安徽工程大學管理工程學院，安徽蕪湖241000）

為了實現節能減排的目標，降低制造業污染排放強度是亟待解決的問題。文章對我國29個制造行業污染程度進行分層聚類，根據聚類結果，將我國制造業劃分為重度污染行業、中度污染行業和低度污染行業三大類；然后運用污染排放強度影響因素分解模型對我國2005-2014年三類制造業的污染排放強度進行分解，揭示技術效率與結構效率對污染排放強度的影響，并從產業結構優化視角給出不同污染類型制造業減排策略。研究表明：技術效率均能引起不同污染類型的制造業污染排放強度的降低，而產業結構對不同污染類型的制造業影響表現各異且相對于技術效應影響較小。關鍵詞：分層聚類方法；制造業分類；污染排放強度；減排策略

一、引言

我國是世界制造業大國，2010年我國制造業產出占世界的比重為19.8%，超過美國成為全球制造業第一大國。但我國制造企業的高增長、高產值是以高能耗和高排放為代價的，制造業的迅速發展與環境污染并存［1］。降低污染排放強度對制造業實現節能減排至關重要，目前國內外學者展開了相關研究。主要成果如下：①對制造業污染排放強度的影響因素進行分解研究。如Bruyn認為污染排放強度可以分解為產業結構變化造成的結構效應和各行業污染排放強度變化導致的技術效應［2］。Fan et al.采用AWD方法對中國物質生產部門終端碳排放強度進行分解，認為能源強度下降是碳排放下降的主要貢獻者［3］。Levinson以美國工業為例，運用數學分解模型對1972-2001年間污染排放量進行實證研究，認為技術效應是下降的主要原因，結構效應是次要原因［4］。He等采用對數平均Divisia指數分解方法將中國工業SO2排放量分解為規模效應、結構效應和技術效應，并分析對外貿易是如何通過這3種效應來影響環境變化［5］。②對降低制造業污染排放路徑進行研究。如Paul等通過對1980-1996年印度主要經濟部門調查，實證研究認為提高能源效率可以降低工業污染排放［6］。Wang等通過對1992-2007年中國紡織業的數據分析，認為產業結構調整和技術進步對降低紡織業的污染排放有重要作用［7］。

通過國內外文獻分析看出，大部分研究主要從行業整體視角去分析企業污染排放強度的影響因素，從污染排放強度角度對制造業進行分類，并在分類基礎上刻畫不同類型制造業污染排放強度的影響因素及減排路徑問題的文獻較少。

為此，為了有針對性地刻畫不同類型制造業污染排放強度的影響因素，提出有效的減排路徑與策略，本文從以下兩個方面進行進一步研究：①在制造業分類的基礎上，將污染排放強度分解為結構效應和技術效應，并采用我國2005-2014年制造業面板數據進行實證分析，探討技術效應和結構效應在不同污染物、不同污染類型制造行業間的差異。②在分層聚類分析基礎上，進一步構建基于工業總產值與污染排放強度的區域類型劃分矩陣，給出不同污染類型的制造業減排的策略。

二、污染程度系數測算與制造業分類

本文依據行業污染程度系數對中國制造業（行業代碼：C13-C43）進行分類，在分類基礎上研究上述問題。

（一）污染程度系數測算

由于污染行業劃分方法和指標體系尚未統一，學者們對制造行業劃分結果存在差異。為了科學地對制造業進行分類，本文在相關研究成果的基礎上，綜合考慮污染排放強度E和污染排放規模P兩個指標構建行業污染程度系數［8，9］。其公式如下：

行業污染程度系數：

相關數據來自2005-2014年《中國統計年鑒》和《中國環境統計年鑒》。本文以2005年為基期的價格指數對工業總產值進行平減。由于國民經濟行業分類標準在2012年前后發生變化，因此需要對相關行業前后分類進行合并與處理。根據最新國民經濟行業分類（GB/T4754-2011）將2012年以前年份中橡膠制品業和塑料制品業合并成橡膠和塑料制品業；2012年后的汽車制造業合并到交通運輸設備制造業；2012年以前缺乏金屬制品、機械和設備修理業的統計數據，因此本文暫不考慮這個行業，最后得到29個制造業行業。

根據公式（1）、（2）、（3）和行業數據，本文對29個制造行業的污染程度系數進行計算，見表1所列。

表1 分行業污染程度系數計算結果

續表1

（二）基于分層聚類方法的制造業分類

目前有些學者對基于污染程度系數的制造業分類，主要通過污染程度系數大小進行排序，這種劃分口徑不相統一，存在較大的主觀性。本文運用分層聚類方法對制造業污染程度進行分類［10］。其基本思想：若現有N個行業，采用Euclidean距離計算N個行業間的距離，采用Ward聚類法進行聚類，每層中如果兩個行業的距離最短，則將這兩個行業合并成一類，直至所有行業合并為更大聚類［10］。本文利用SPSS17.0軟件對29個制造業污染程度系數進行聚類，即把污染程度系數最為接近行業劃分到一類。聚類結果顯示：第一類行業：C30、C31；第二類行業：C22、C25、C26、C32；第三類行業：C13、C14、C15、C17、C27、C28；第四類行業：C16、C18、C19、C20、C21、C23、C24、C29、C33、C34、C35、C37、C38、C39、C40、C41、C42。考慮到前兩類行業污染程度系數很高，本文將第一類行業和第二類行業并稱為重度污染行業，第三類行業的污染程度系數處于中等水平，稱之為中度污染行業，第四類行業污染系數較低，稱之為低度污染行業。具體結果見表2所列。

表2 制造行業按照污染程度系數劃分結果

根據表1數據和表2劃分結果，刻畫出三類不同污染行業的污染強度歷年趨勢（見圖1-3）。

圖1 不同污染程度行業廢氣排放強度的歷年趨勢

圖2 不同污染程度行業廢水排放強度的歷年趨勢

圖3 不同污染程度行業固體廢棄物排放強度的歷年趨勢

由圖1-3可知，制造行業廢氣、廢水、固體廢棄物在2005-2014年間污染排放強度除了個別年份以外總體呈下降趨勢，其中廢水和固體廢棄物下降趨勢尤為明顯。而重度污染行業廢氣污染排放強度下降較為緩慢，甚至在個別年份有所上升，原因是C25、C31、C32行業屬于重工業行業，對化石能源需求量大，產生的廢氣未得到很好的治理。

三、制造業污染排放強度的影響因素分解模型

常用的分解方法有三種：投入產出分解法、非參數距離函數分解法和指數分解法，本文運用指數分解法建立分解模型，分解出制造業污染排放強度的影響因素，并分析這些因素對污染排放強度變動的影響程度［11］。具體分析如下：

污染排放強度E表示為：

其中：etij為第t年份第i行業j種污染物排放強度，表示技術效應對污染排放貢獻的變化；yit為第t年份第i行業總產值占制造業總產值的比重，表示產業結構效應對污染排放貢獻的變化。本文根據Sun提出來的“共同產生、平均分擔”思想來處理分解的殘余項［12］。

污染物排放強度在［0，t］時間內變化量為：

則兩個因素的變化量為：

四、實證分析

本文基于2005-2014年統計年鑒數據，根據公式（4）-（6），分別計算出三類制造行業中技術效率和產業結構對不同污染物排放強度的貢獻率（見表3）。

表3 三類制造行業中技術效率和產業結構的貢獻率%

由表3看出，制造業污染排放強度的降低主要由技術效率引起的，而產業結構對污染排放強度的影響在不同污染類型行業表現不同，其總體影響程度相對于技術效應較小。具體來看：

（1）重度污染行業：技術效應均能引起三種污染物排放強度的降低，其貢獻率都保持在81%以上；相對而言，產業結構效應的貢獻率均較低，在三種污染物上，對廢氣排放強度降低的貢獻率遠比其他兩種廢棄物大。

（2）中度污染行業：技術效應和產業結構均可引起三種污染物污染排放強度的降低，技術效應在中度污染行業中起重要作用，貢獻率分別保持在74%以上，而產業結構對廢水和廢氣污染排放的貢獻率在13%以上，遠遠大于固體廢棄物。

（3）低度污染行業：技術效應能引起三種污染物排放強度的降低，在不同污染物間有差別，與其他二種污染物來說給廢水污染物帶來的影響較大；而產業結構效應導致了廢水和固體廢棄物污染排放強度的上升，對廢氣排放強度的降低有顯著作用。

通過上述分析看出，產業結構對不同污染類型制造業的影響有差異，且對節能減排的貢獻并不高，甚至是負貢獻，而產業結構對環境污染排放、經濟可持續發展有重要影響［13］。因此需要對我國制造行業內部結構進行優化。采取上述的聚類方法將29個制造行業按工業總產值進行聚類分析，得到高產值、中產值、低產值三類。具體來看，高產值類：C26、C31、C37、C38、C39；中產值類：C13、C17、C25、C29、C30、C32、C33、C34、C35；低產值類：C14、C15、C16、C18、C19、C20、C21、C22、C23、C24、C27、C28、C40、C41、C42。本文以污染排放強度和分行業工業總產值為變量，對我國29個制造行業進行類型劃分，如下圖4所示。

圖4 基于污染排放強度和工業總產值的類型劃分矩陣

從圖4來看，本文認為制造業行業結構可以進行如下調整：①重點發展如下行業。其中有：C29、C33、C34、C35、C37、C38、C39，這類行業具有工業總產值較高、污染排放強度低的特點，應該集中優勢資源積極推動其發展。②約束和監督的行業。主要是C14、C15、C22、C27、C28，這類行業的工業總產值低且污染排放量較大，應該逐步完善法律法規，重點監督其污染排放過程。③指導發展的行業。像C13、C17，這類行業污染程度處于中等水平，需要制定環境政策、產業規劃指導行業的發展，防止這類行業成為污染的主力軍。④需要升級優化的行業。像C25、C26、C30、C31、C32，這類行業對化石能源需求量較大，是經濟發展的主要貢獻行業，在拉動經濟增長的同時排放大量的污染物，處于環境庫茲涅茨倒U曲線右側，應該加強清潔技術的研發與使用，提高能源的利用率，提高管理水平，注重提高企業微觀主體的低碳生產行為，在行業發展的同時盡可能降低其污染排放。⑤積極推動發展的行業。像C16、C18、C19等。這類行業對化石能源的需求量較少，工業總產值和污染排放強度都處于較低的水平。應該積極擴大其行業的規模，形成規模效益，并充分利用其行業的集聚效應，推動經濟的發展，為制造業可持續發展提供動力。

五、結束語

本文基于2005-2014年我國29個制造業分行業數據，采用聚類分析法對制造業分類，探討了技術效應和結構效應在不同污染類型、不同污染間的差異，并在分析基礎上給出結構調整的建議。實證研究表明：技術效應對三種類型制造業污染排放強度的降低均有顯著作用，產業結構的貢獻相對較小，在三種污染物中，產業結構引起了廢氣排放強度的降低，對廢水和固體廢棄物的作用較低，甚至在低度污染行業中是負貢獻。整體來看，技術效應對污染排放強度的降低比結構效應貢獻大。因此應該加快產業的升級與結構的優化，加快對重度污染行業整合，完善相應的法律法規，盡可能地淘汰污染嚴重且產值低的企業，從而減少污染排放強度在不同污染物、不同污染類型制造行業間的差異，進而實現節能減排目標。

［1］Poveda A C，Martínez C I P.CO2emissions in German，Swedish and Colombian manufacturing industries［J］.Regional Envi? ronmental Change，2013，13（5）：979-988.

［2］De Bruyn S M.Explaining the environmental kuznets curve: structural change and international agreements in reducing sulphur emissions［J］.Environment and Development Eco?nomics，1997，2（4）：485-503.

［3］Fan Y，Liu L C，Wu G，et al.Changes in carbon intensity in China:Empirical findings from 1980-2003［J］.Ecological Economics，2007，62（3/4）：683-691.

［4］Levinson A.Technology，International trade，and pollution from U.S.manufacturing［J］.American Economic Review，2007，99（5）：2177-2192.

［5］He J.What is the role of openness for China's aggregate in?dustrial SO2emission?:A structural analysis based on the Divisia decomposition method［J］.Ecological Economics，2010，69（4）：868-886.

［6］Paul S，Bhattacharya R N.CO2emission from energy use in India:a decomposition analysis［J］.Energy Policy，2004，32（5）：585-593.

［7］Wang L L，Ding X M，Wu X Y.Environmental Kuznets curve for pollutants emissions in China's textile industry:an empirical investigation［J］.International Journal of Environ?mental Technology and Management，2014，17（1）：14-29.

［8］傅京燕，李麗莎.環境規制、要素稟賦與產業國際競爭力的實證研究——基于中國制造業的面板數據［J］.管理世界，2010，（10）：87-98，187.

［9］李玲，陶鋒.中國制造業最優環境規制強度的選擇——基于綠色全要素生產率的視角［J］.中國工業經濟，2012（5）：70-82.

［10］Gelbarda R，Goldmanb O，Spieglerb I.Investigating diversi?ty of clustering methods：An empirical comparison［J］.Da?ta&Knowledge Engineering，2007，63（1）：155-166.

［11］Tan Z F，Li L，Wang J J，et al.Examining the driving forc?es for improving China’s CO2emission intensity using the decomposing method［J］.Applied Energy，2011，88（12）：4496-4504.

［12］Sun J W.Changes in energy consumption and energy inten?sity：a complete decomposition model［J］.Energy Econom?ics，1998，20（1）：85-100.

［13］馬麗梅，張曉.區域大氣污染空間效應及產業結構影響［J］.中國人口·資源與環境，2014，24（7）：157-164.

［責任編輯：張兵］

Factors Decomposition of Pollution Emissions Intensity and Emissions Reduction Strategy of Manufacturing Industry—An Empirical Study Based on the Data of China’s Manufacturing Sector

GONG Ben-gang1，2，ZHANG Xiao-qi2，GUO Dan-dan2
（1.School of Management，Fudan University，Shanghai 200433，China；2.School of Management Engineering，Anhui Polytechnic University，Wuhu 241000，China）

In order to achieve the goal of energy conservation and emissions reduction，reducing pollution emissions intensity of manufacturing industry is an urgent problem to be solved.The hierarchical clustering method（HCM）is performed on the pollution degree of China’s 29 manufacturing industries.According to the results of clustering analysis，China’s 29 manufac?turing industries are divided into three categories：the high-polluting industry，the moderate-polluting industry and the lowpolluting industry.This paper decomposes the pollution emissions intensity of three categories manufacturing between 2005 and 2014 by using decomposition model of influential factors，and analyzes the effect of technical efficiency and structural effi?ciency on pollution emissions intensity，and then proposes the emissions reduction strategies of different pollution types from the perspective of industrial structure optimization.The results show that technical efficiency leads to the reduction of pollu?tion emissions intensity for the manufacturing industries with different types of pollution，and structural efficiency has differ?ent effects on various pollutants of three categories of manufacturing industries.Comparing with technical efficiency，the influ?ence of structural efficiency is weaker.

hierarchical clustering method（HCM）；manufacturing industry classification；pollution emissions intensity；emissions reduction strategy

F124.5；F424.1

A

1007-5097（2016）11-0096-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.11.014

2016-07-06

國家自然科學基金項目(71171002)；中國博士后科學基金項目（2014M551335）

龔本剛（1973-），男，安徽金寨人，教授，博士，復旦大學管理學院博士后，研究方向：低碳經濟，物流系統優化；張孝琪（1990-），男，安徽六安人，助教，碩士，研究方向：資源與環境管理；郭丹丹（1991-），女，安徽阜陽人，碩士研究生，研究方向：低碳經濟與管理。