基于熵權法的廣西地級市工業和生活污染物排放綜合評價

周子元，伍偉煜，樊海微

(桂林理工大學 商學院，廣西 桂林 541004)

減少工業和生活污染排放是協調地區工業化城鎮化與當地生態環境承載力關系的重要方面，是生態文明的具體體現。工業污水和生活污水中含有的污染物排放量，主要用化學需氧量和氨氮排放量來衡量；工業和生活廢氣中含有的污染物排放量，主要用二氧化硫和氮氧化物排放量來衡量，再加上城鎮生活煙塵排放量，一共有9個指標，結合在一起形成綜合評價指標體系。進行綜合評價的關鍵步驟是要對體系中的評價指標進行賦權，常見的主觀賦權法有層次分析法等，客觀賦權方法有因子分析法和熵權法。應用因子分析法時要求觀測對象個數遠大于指標個數，應用熵權法時并無此要求。由于本研究采用的數據是廣西14個地級市層面的數據，采用的評價指標有9個，觀測對象數目與指標數量之比不滿足使用因子分析法的條件，但不影響熵權法的使用，所以筆者用熵權法來給9個評價指標賦權，并計算加權后的綜合分值，用來反映和比較14個地級市的工業和生活污染物排放水平。所用的污染物排放量數據來自《廣西壯族自治區環境統計年報》，其他指標數據來自《廣西統計年鑒》。

1 工業和生活污染物排放量的地區差異及變化

從廣西全區合計來看，2018年與2015年相比，4種工業污染物的排放量都有大幅度的下降，化學需氧量從14.64萬t減少到2.5萬t，下降了82.9%；氨氮從0.63萬t減少到0.18萬t，下降了71%；二氧化硫從38.55萬t減少到10.44萬t，下降了72.9%；氮氧化物從24.04萬t減少到16.04萬t，下降了33.3%。5種生活污染物的排放量有增有減：化學需氧量從36.03萬t增加到41.13萬t，增加了14.2%；氨氮從4.56萬t增加到4.8萬t，增加了5.4%；二氧化硫從3.56萬t減少到3.13萬t，下降了12%；氮氧化物從0.39萬t減少到0.35萬t，下降了10%；煙塵從1.38萬t減少到0.67萬t，下降了51.1%。

表1 廣西14個地級市2015年污染物排放量 單位：萬t

從表1和表2的合計數據看到，生活污水中的污染物(化學需氧量和氨氮)排放量比工業污水大得多。在2015年，生活污水化學需氧量排放是工業污水的2.5倍，氨氮排放量是工業污水的7.2倍。到2018年，這兩個倍數分別是16.5倍和26.2倍。倍數擴大的原因是生活污水中污染物的排放量增加，而工業污水中污染物的排放量減少，所以差距變大。對廢氣中的污染物排放量進行比較發現，工業廢氣中的污染物(二氧化硫和氮氧化物)排放量比生活廢氣大得多。在2015年，工業廢氣二氧化硫排放量是生活廢氣的10.8倍，氮氧化物排放量是生活廢氣的62.2倍；到2018年，這兩個倍數分別是3.3倍和46.1倍。倍數變小的原因是雖然工業和生活廢氣中的污染物排放量都減少了，但工業廢氣污染物排放量減少幅度大，分別減少了72.9%和33.3%，生活廢氣的污染物排放量減少幅度不大，只減少了12%和10%，所以差距變小。

表2 廣西14個地級市2018年污染物排放量 單位：萬t

分地級市來看，表中的標準差反映地區間絕對差異，離散系數反映地區間相對差異。2018年與2015年相比，4種工業污染物排放量的標準差變小，說明地區間工業污染物排放量的絕對差異變小；但是離散系數變大，說明地區間工業污染物排放量的相對差異變大。在5種生活污染物中，化學需氧量和二氧化硫排放量的標準差變大，說明這兩種污染物排放量的地區絕對差異增大，氨氮和煙塵排放量的標準差變小，說明這兩種污染物排放量的地區絕對差異變小。生活污染中的化學需氧量，二氧化硫和氮氧化物排放量離散系數變大，說明地區相對差異增加；氨氮和煙塵排放量的離散系數下降，說明地區相對差異變小。

2 各市工業和生活污染物排放的綜合評價

前文對9個反映規上工業企業發展水平的指標分別進行了地區間的差異比較，下面將綜合9個指標的信息進行綜合評價。在綜合評價中，9個指標要按照重要程度進行賦權。筆者采用熵權法賦權。基本步驟為：①對指標觀測值進行極差標準化，由于9個指標都是反向指標，所以計算標準化值時要采用算法：標準化值=(最大值-觀測值)/(最大值-最小值)。計算出的標準化值的取值在0到1之間，數值接近于1說明污染物排放量接近于同期最小值，屬于低排污城市；指標值接近于0說明污染物排放量接近于同期最大值，屬于高排污城市。②用同一年度14個城市的同一個指標的標準化值計算該指標的信息熵。③匯總各指標的信息熵，計算各指標的權重，信息熵大的指標被賦予小的權重。各指標權重的計算結果見表3。

表3 各指標在綜合評價中的權重

表4 各市工業和生活污染排放綜合情況及變動

表3中的權重值反映了各指標的重要性，權重值越大，表示該指標的信息含量越多，對評價越重要。根據權重值可以把9個指標劃分為重要指標、一般指標和非重要指標3類，劃分的標準是與1/9做比較。1/9是對9個指標進行簡單算數平均時所使用的權重，因此權重明顯大于1/9的是重要指標，和1/9接近的是一般指標，明顯小于1/9的是非重要指標。根據此劃分方法，在2015年，工業二氧化硫和氮氧化物排放量，以及生活化學需氧量和氨氮排放量，這4個是重要指標；其他5個指標都是非重要指標。到了2018年，所有的工業排污指標都不再是重要指標，生活化學需氧量和氨氮排放量及煙塵排放量是重要指標。表3的最后一行是對2015年和2018年的權重進行簡單平均得到的。計算這兩年各城市污染物排放的綜合水平值時，使用相同的權重乘以各年指標的標準值，然后相加，可以得到具有可比性的評價結果(見表4)。

表4中的綜合分值是該城市的9項污染物排放量與14個城市中9項污染物最大排放量的相對差距乘以9個指標的權重，然后相加得到的反映是與各項污染物排放最多的城市的加權綜合差距，差距越大說明該城市的污染物相對排放量越小。以南寧市為例，在2015年，南寧市有6項污染物的排放量位居廣西第一。這是導致其綜合分值最低的最主要原因。到2018年，南寧市依然有4項污染物的排放量位居廣西第一，所以其分值依然是全區最低，但相對2015年有很大的改善，所以分值從0.104上升到0.273；再以北海市為例，在2015年，北海市有3項污染物排放量是廣西最少的，另外6項污染物排放量接近于廣西各市的最低排放量，所以北海的綜合分是廣西各市中最高的。

整體來看，2018年與2015年相比，14個城市的綜合分的平均值從0.661上升到0.7，說明污染物相對排放量是下降的。有8個城市的綜合分是上升的，說明這些城市的綜合排污情況在改善。其中南寧市的改善程度最大，分值上升了161.9%。另外6個城市的綜合分有所下降，說明這些城市的綜合排污情況變差了，其中下降最大的是玉林市，分值下降了25.1%。除了柳州市和玉林市的分值下降程度較大之外，其他4個城市的下降比例都比較小。

從位次變化來看，分值排名前三和最后兩位的城市沒有發生變化，比較穩定。其他9個城市中，位次上升最大的是百色市，排名上升了3位，位次下降最大的是玉林市，排名下降了4位。位次上升的城市有5個，比位次下降的城市多1個。

3 研究結論

2018年與2015年相比，廣西14個地級市污染物綜合排放情況得到改善的城市多于情況變差的城市，并且改善的程度普遍大于變差的程度，廣西全區的污染物排放整體情況是改善的。

2018年與2015年相比，廣西14個地級市間工業污染物排放的相對差異變小，生活污染物排放的相對差異變大，工業污染在評價城市污染物排放情況中的重要性下降，生活污染在評價中的重要性上升。