安徽省空氣質量影響因素的計量分析

牛希璨

工業化、城市化的進程伴隨著資源環境的不斷惡化，近年來霧霾天氣的頻發更是嚴重妨礙企業的生產活動，危害居民的身體健康。對此，安徽省出臺《安徽省打贏藍天保衛戰三年行動計劃實施方案》，2018 年實現空氣質量“兩降一提高”。關于城市空氣質量的研究，周少甫等（2019）[1]通過熵權法分析新型城鎮化對城市空氣污染的影響，發現兩者存在正向協同性。李健等（2019）[2]利用面板數據對京津冀空氣質量影響因素進行研究，發現產業結構、人口密度、城市化進程等因素對空氣質量均有顯著影響。柏玲等（2018）[3]通過滯后模型對長江經濟帶城市的研究，發現空氣質量存在空間溢出效應。姜磊等（2018）[4]利用衰減效應發現人均GDP是環境惡化的重要原因，而外商直接投資、環保意識促進空氣質量改善。明確空氣質量的顯著影響因素，進而對癥下藥提高空氣質量，為此本文通過建立標準化多元回歸模型探究安徽省空氣質量影響因素，以期為實現經濟增長與環境保護的協調發展提供可行參考意見。

一、指標選取

區域的空氣質量與社會因素、經濟因素均有關，結合安徽省的實際情況，選取空氣質量，以空氣質量達到及好于二級的天數來表示；外商直接投資，以實際利用外資；經濟增長，以國內生產總值來表示；城市化率，以各年份的城鎮化率表示；產業結構，以第二產業以及第三產業所占比重表示；進出口貿易，以進出口總額來表示；人口因素，以人口數量表示。本文數據來源于2005-2018年安徽省統計年鑒，數據來源可靠，從而保證了結果的準確性。

二、基于多元逐步回歸法的指標篩選

由于指標眾多，指標間易出現嚴重多重共線性問題。為此選擇多元逐步回歸的方法，對指標進行篩選。多元逐步回歸模型的思路是，在動態性的將變量引入進入模型，將新的變量加入模型時，都需要對該變量進行顯著性檢驗，同時對整個模型整體的顯著性進行F 檢驗。

借助SPSS22.0 軟件進行多元逐步回歸操作，設引入新自變量的顯著性水平的閾值為0.05，刪除方程原有自變量的顯著性水平為0.1。最終選擇保留實際利用外資和第二產業占比兩個變量對安徽省空氣質量進行解釋，調整后的R2 達到了0.95，說明擬合效果相對較好。

三、安徽省空氣質量影響因素的標準化多元回歸模型

（一）研究方法

多元線性回歸模型主要用于分析多個解釋變量與被解釋變量之間的數量關系，由于量綱的不同，為此需要建立標準化多元回歸模型：

（二）模型求解與檢驗

1.因變量正態性檢驗

因變量的正態性檢驗的原假設為空氣質量指標數值服從正態分布，檢驗對應的P 值高于0.01，在顯著性水平為0.01 的情況下無法拒絕原假設，從而認為該指標服從正態分布。

2.模型的多重共線性、異方差、自相關檢驗

對于多重共線性，采取方差膨脹因子法進行檢驗。變量整體的VIF 值為1.36，遠低于10，說明模型不存在嚴重的多重共線性。

異方差是指模型的殘差大小隨著因變量的改變而出現一定的變動趨勢，說明模型可能出現遺漏了重要變量的可能性，采取B-P檢驗來判斷本模型是否存在異方差，檢驗值為0.10，在0.01 的顯著性水平下無法拒絕原假設，在99%的置信度下認為模型不存在異方差。

用BG 檢驗法對模型的自相關進行檢驗，得到的檢驗值的LM統計量對應的P值為0.04，從而在顯著性水平為0.01 的情況下可以接受原假設，認為模型殘差不存在一階自相關。

3.模型的結果分析

利用STATA 軟件，得到標準化后的多元回歸模型表達式：

觀察表1，模型所有解釋變量的t 檢驗所對應的P 值均小于0.001，說明解釋變量均是高度顯著的。同時模型整體的顯著性檢驗的F值為122.85，對應的P 值也小于0.001，遠小于給定的顯著性水平0.01，從而在99.9%的置信度下均可認為模型整體是十分顯著的(見表1)。

表1 模型結果

（三）模型結果分析

在實際利用外資上，平均提高一萬美元的實際利用外資，則會造成空氣質量達到及好于二級的天數平均下降0.000078 天；而對于第二產業占比，平均第二產業占比提高百分之一，則會造成空氣質量達到及好于二級的天數平均增加4.61 天。同時標準化回歸方程的系數表明，實際利用外資額對于安徽省的空氣質量影響最大。綜上所述，可以發現，增加第二產業比重，降低實際利用外資額，可以起到改善安徽省空氣質量的效果。

四、政策建議

（1）實現產業結構優化調整。文中所建立的多元回歸模型表明第二產業占比對空氣質量具有一定的正向促進作用，因此調整經濟發展方式具有現實意義。提高第二產業中對環境污染較小的輕工業的比重，加快高污染產業的升級速度，加大落后產能的淘汰力度。

（2）提高外資引進的質量。在引進外資時必須將環境因素作為巨大的成本考慮在內，引進高質量的資本，發揮外資對技術、創新的拉動作用，限制高消耗、高污染產業的進入。積極發揮外商投資對空氣質量的技術效應，降低規模效應[5]。

（3）加強污染物排放的治理。企業的生產活動是產生空氣污染物的最主要原因，因此加強對企業排污的治理勢在必行。

一方面可通過激勵機制鼓勵減排，對污染物排放達標的企業實行稅收優惠或通過財政補貼幫助企業升級生產設備和污染物處理設備。

另一方通過嚴厲的懲處機制迫使企業減排，提高污染排放超標企業的稅率甚至對高污染的企業實行強制停改。

五、結束語

本文利用安徽省2004-2017年統計數據，采用多元回歸模型探究安徽省空氣質量的影響因素。將空氣質量達到及好于二級的天數作為因變量，將國內生產總值、城鎮化率、產業結構等作為自變量，首先通過多元逐步回歸法篩選變量，在將引入自變量的顯著性水平閾值設置為0.05 時最終篩選出外商投資額、第二產業占比兩個自變量。然后建立標準化多元回歸模型量化自變量對空氣質量影響程度。最后對所建多元回歸模型進行多重共線性、異方差和自相關檢驗，以確保模型的準確性。最終發現第二產業比重對改善空氣質量具有正向促進作用，實際利用外資額對改善空氣質量表現出負面影響。