1 引言(Introduction)

全球气候变化带来的环境问题引起世界各国的广泛关注, 化石能源消费活动是导致大气污染物上升的主要来源, 氮氧化物不仅作为一次污染物本身会对人体健康产生危害, 同时它是影响空气质量及区域酸沉降的重要因素(Kurvits et al., 1998; Hall et al., 1982).中国伴随经济发展能源消费不断增长, 面临着严峻的氮氧化物减排形势, 中国国家环境保护局在“十二五”期间将氮氧化物新增为约束性减排控制指标, 相较于“十一五”期间注重“脱硫”减排, “十二五”期间“脱硝”成为减排工作的重点.当前在经济转型背景下, 尚未实现经济与环境的协调发展, 经济增长仍然依赖能源消费和氮氧化物排放的增加, 面对日益凸显的资源约束和减排压力, 如何在保持经济适度增长的同时降低能源消费和氮氧化物排放, 逐渐成为学术界及决策者关注的热点.目前学术界对氮氧化物及其研究多关注控制与治理技术、排放总量核算上, 如孙雅丽研究燃煤电厂烟气氮氧化物排放控制技术(孙雅丽等, 2011)；刘大钧针对国家“十二五”氮氧化物减排的紧迫形势, 介绍了我国钢铁企业排放氮氧化物污染现状, 提出烧结工序烟气氮氧化物控制是钢铁生产企业氮氧化物减排的重点(刘大钧等, 2012)；姚芝茂通过我国中小型锅炉的排放特征研究提出采取分阶段可逐步控制的方式减少我国中小型锅炉氮氧化物的排放(姚芝茂等, 2011).对污染物排放进行定量分析是研究区域大气复合污染问题、实施污染防治措施的基础, 因此相当学者通过量化分析研究氮氧化物排放情况, 如张楚莹基于能源相关部门的活动水平和排放因子, 通过建立中国分行业的氮氧化物排放清单来预测其排放趋势(张楚莹等, 2008)；王丽琼采用全局和局部空间相关分析方法研究中国省际氮氧化物排放强度的空间自相关性和空间异质性(王丽琼, 2013)；朱红霞通过5大典型城市大气污染物的浓度水平与分布比较研究不同城市大气污染源, 为环境监管与大气污染控制提出科学依据(朱红霞等, 2014)；崔胜辉、施亚岚通过情景模拟探讨了最终需求结构变化对氮氧化物排放的综合影响和拉动效应(施亚岚等, 2014)；耿静运用排放因子法, 估算海南省“十一五”、“十二五”期间由于淘汰水泥、炼铁、炼钢、造纸和实心黏土砖落后产能带来的多种污染物协同减排效应(耿静等, 2016).但对于氮氧化物排放的影响因素及减排任务区域省域分解和减排途径措施研究仍较为缺乏.因我国幅员辽阔, 各省市在地理环境条件、资源禀赋、经济发展水平、产业结构等方面存在较大的差异性, 减排目标的确定和分解必须遵循“共同但有区别的责任原则”, 在规划污染物总量控制允许排污量或削减量的分解中, 将综合考虑地区当前排放的实际情况和减排实际承受能力, 探讨与地区经济发展实践相结合的氮氧化物减排任务合理分解和减排措施将具有十分重要的理论现实价值.本项目研究借鉴能源消费和温室气减排的研究思路, 首先采用排放因子法在划分不同燃料和行业基础上估算了中国“十二五”期间(2010—2015年)氮氧化物排放量, 其次利用对数平均Divisia指数(LMDI)分解法将“十二五”期间氮氧化物排放变化量分解成排放因子、能源结构、能源强度、经济结构和经济发展5个因素, 通过此模型分解计算经济增长和氮氧化物排放脱钩系数, 最后运用构建的四象限法和“自然间断点”法评价中国氮氧化物排放脱钩系数的空间差异, 分析“十二五”期间在能源消费结构、能源利用效率和经济结构等因素影响下中国30个省市不同经济发展下氮氧化物减排现状、减排潜力和最佳减排途径, 为制定氮氧化物不同省域差异化减排目标和区域减排协调政策提供建议参考.

2 数据来源整理与分解模型(Data source sorting and decomposition models) 2.1 数据来源

本研究只将化石燃料所产生的氮氧化物排放列入清单, 将能源消费划分农业、能源(火力发电、炼焦、炼油和制气)、工业(制造业和建筑业)、交通(终端消费)、商业和其他经济系统6大部门, 8种能源类型有原煤、焦炭、原油、煤油、燃料油、柴油、汽油和天然气, 查阅2011—2016年中国能源统计年鉴根据因子排放法(施亚岚等, 2014)核算各省市不同产业部门、不同能源类型能源消费氮氧化物排放量.经济系统6大部门中农业、工业、交通、商业和其他产业国内生产总值查阅2011—2016年中国统计年鉴经济数值, 且查阅2011—2016年中国能源统计年鉴中根据火力发电量、焦炭生产量、油品生产量(汽油、煤油、柴油和燃料油)和天然气生产量折算成经济价值来衡量能源部门的国内生产总值.

2.2 LMDI因素分解模型

对数平均Divisia指数(LMDI)分解法(Kang et al., 2012; Diakoulaki, 2007)的基本思想是把一个目标变量(如能源消耗或污染物排放量等)的变化分解成若干影响因素的组合, 从而定量辨别各个因素影响程度的大小, 进而确定出对目标变量影响最大的关键因素.

1) Kaya恒等式扩展模型(王乃举等, 2016)

(1)

式中, i为产业类型, j为能源类型, N为氮氧化物排放量, EM为能源消费量, GDP为国内生产总值.且

(2)

则Kaya扩展模型表述为：

(3)

式中, F_ij为不同产业中不同能源类型的氮氧化物排放系数, S_ij为不同产业中不同能源类型消费比重, I_ij为第i产业的能源强度, U_ij为第i产业GDP所占百分比；G-GDP.

2) LMDI因素分解模型(王喜等, 2016)

(4)

式中, N⁰, N^t分别为基期和t期氮氧化物排放总量, ΔN_F为氮氧化物排放因子效应, ΔN_S为能源结构效应, ΔN_I为能源强度效应, ΔN_U为经济结构效应, ΔN_G为经济发展效应；

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

由于能源的氮氧化物排放系数的实际应用中为常量, 因此进行因素分解时不作为考虑因素.

故计算公式简化成式(10).

(10)

不同省市不同经济增长下氮氧化物排放增加量见式(11),

(11)

脱钩理论(De Bruyn et al., 1997)最早由经济合作和发展组织(OECD)提出, 实际反映了经济发展与资源消耗、环境冲击的非同步变化状况, OECD认为(Anton, 2001)：在某个时期, 当环境压力的增长比它的经济驱动因素的增长慢时, 就是环境退化与经济增长的脱钩.国家规划目标中重点提出保持经济适度增长的同时降低能源消费和氮氧化物排放, 也就是如何从经济增长方式(能源结构、能源强度、经济结构等驱动因素)中寻求氮氧化物大气污染物的减排, 成了集约经济增长和走可持续发展的关键.本研究将LMDI因素分解法中通过其他经济驱动因素导致氮氧化物排放增加来量化氮氧化物排放与经济增长脱钩系数(马丽等, 2016), 有利于分析氮氧化物减排现状及减排潜力, 同时通过其他各驱动因素脱钩贡献计量, 也可较好对总脱钩系数进行因果链分解, 这样能清楚地看出不同影响因素对脱钩指标变化的作用, 寻求后续相对性且差异化减排措施.通过LMDI模型推导出氮氧化物排放与经济增长脱钩系数表示为式(12).

(12)

式中, m为30个不同省市, 其中环境压力增长(ΔN^m)小于经济驱动因素增长(ΔN_G^m)时, 则小于1, 即D_m大于0, 且越大反映经济增长与氮氧化物脱钩越显著, 也表明经济发展中越重视对氮氧化物的减排.

3 各省市氮氧化物排放影响因素分析(Analysis of influencing factors of nitrogen oxides emission in different provinces)

根据分解公式对中国30省市不同影响因素进行LMDI分解, 得出经济产出、能源强度、经济结构和能源结构因素对氮氧化物增排贡献基于基期氮氧化物排放值比率, 由图 1中看出：中国30个省份2010—2011年、2011—2013年和2013—2015年氮氧化物排放增长率呈递减趋势, 表明“十二五”期间三阶段减排效果越来越好, 对大气污染物氮氧化物减排和治理日益受到重视.

经济增长是促进中国各省市氮氧化物增排的决定因素, 2010—2015年不同阶段经济产出对氮氧化物排放贡献比率均为正数, 对氮氧化物排放起到了持续推动作用.2010—2011年经济产出贡献比率高值有宁夏(27.10)、重庆(24.96)、内蒙古(23.70), 低值有上海(11.30)、北京(13.83)、广东(15.36)；2011—2013年、2013—2015贵州分别以18.96和15.18居最高值, 上海和山西以4.92和3.98为两阶段最低值.经济的高速发展是驱动能源消耗增长的重要因素, 未来一段时期内经济发展中将积极降低能源消耗和削减氮氧化物排放, 自“十二五”期间国家环保政策性文件明确规定了主要污染物总量减排目标, 2010—2011年、2011—2013年、2013—2015年三阶段中国省区经济产出对氮氧化物的增排贡献比率呈现逐年递减变化, 说明国家已在迫切寻求保持经济适度增长的同时降低能源消耗和氮氧化物排放的可持续发展途径, 特别在经济较为落后地区重视转变粗放型为集约型经济发展模式.

能源强度对氮氧化物排放的增加呈现显著的负效应, 如2010—2011年四川(-17.56)、2011—2013年河南(-12.21)、湖南(-11.13) 和2013—2015年湖北(-21.77)、重庆(-24.36)、贵州(-18.68)、内蒙古(-15.72).通过技术进步可有效提高能源效率, 而能源效率的提高是氮氧化物减排的重要手段, “十二五”期间推广节能技术, 持续推进能效水平提高, 3个不同阶段大多数省区能源强度对氮氧化物增排起到了抑制作用, 其中内蒙古、江苏、海南、贵州等能源强度因素对氮氧化物增排更是由推动转为抑制作用.

经济结构因素2010—2015年期间大部分省区对氮氧化物呈现减排作用, 其中以2011—2013年期间减排贡献更为显著, 这由于“十二五”期间国家重视优化产业结构, 大力发展第三产业, 扶持高新技术产业, 降低高耗能、好排放、高污染产业比重以利于氮氧化物减排.但2010—2011年宁夏(25.73) 和甘肃(9.12) 和2011—2013、2013—2015年新疆(12.86、8.46) 等经济结构对氮氧化物排放出现正效应, 经济结构很不理想, 需要重视产业结构的优化调整以利于氮氧化物减排工作.

能源结构对氮氧化物减排相比于经济发展、能源强度和经济结构效应小, 且三阶段均有正负值波动.2010—2011年海南(-3.22) 和青海(-3.20)、2011—2013年湖北(-2.60) 和北京(-2.59)、2013—2015年湖北(-6.11) 和福建(-5.57) 反映了“十二五”期间能源结构呈现优化的趋势, 积极创建多元化的能源供应体系, 增加天然气等清洁能源比重, 同时燃煤电厂通过脱硝技术实现氮氧化物减排.相反, 黑龙江(5.34)、吉林(3.64)、辽宁(3.54) 和内蒙古(2.02) 以煤炭为主要的能源消费结构在未来还长时间存在, 成为氮氧化物最重要的排放源, 这些省市交通部门的石油消耗量也大, 在现有的技术水平下氮氧化物排放未能得到有效控制, 对氮氧化物增排仍起到了助推的作用.

4 各省市不同经济发展下氮氧化物减排现状(Current situation of nitrogen oxides emission reduction in different provinces and cities under different economic development) 4.1 各省市氮氧化物排放脱钩系数分析

表 1中脱钩系数D_m计算结果反映了“十二五”期间中国30个省市经济发展中通过提高能源利用效率、优化经济结构和能源消费结构使得氮氧化物减排现状存在差异.以下将其划分为4大类：

强脱钩(∑D_m>3) 的省区包括北京、上海、山东、河南、湖北、重庆、湖南、云南, 这些省市经济发展中通过提高能源利用效率使得氮氧化物减排效果明显, 尤其2013—2015年山东(2.40)、湖北(2.32) 和重庆(2.56) 能源强度减排作用显著, 经济结构和能源结构起到了一定的增排抑制作用, 但2013—2015年湖南(-0.11) 和云南(-0.14) 能源消费结构及湖北(-0.30) 和河南(-0.07) 经济结构不太理想, 可通过调整能源消费结构和产业结构为后续减排做进一步贡献.

中脱钩(2 < ∑D_m < 3) 的省区包括天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、浙江、福建、广东、广西、四川和贵州, 这些省市经济发展中能源强度减排作用仍然显著, 经济结构较为合理具有转变为促进氮氧化物减排的潜力.但天津(-0.04、-0.03)、河北(-0.06)、内蒙古(-0.02、-0.18、-0.36)、辽宁(-0.16、-0.42)、吉林(-0.45)、黑龙江(-0.31、-0.09、-1.17)、浙江(-0.01、-0.04、-0.07) 和广东(-0.29、-0.06、-0.06) 能源消费结构存在极大的不合理现象不利于氮氧化物减排, 所以这些省市在经济发展中一方面应继续提升能源利用的技术效率、加强节能管理和优化产业结构, 另一方面更应重视煤炭等高氮能源的削减和天然气等清洁能源的推广使用.

弱脱钩(1 < ∑D_m < 2) 的省区包括山西、江苏、安徽、江西、海南、陕西和甘肃, 这些省市经济发展中能源强度减排作用已不太显著, 且经济结构和能源消费结构不合理还对氮氧化物增排起到了微弱的助推作用, 使得三阶段经济发展与氮氧化物排放脱钩不明显, 这些省市应保持能源强度对氮氧化物排放增加的抑制作用, 积极优化经济结构和能源消费结构从而实现氮氧化物有效减排.

无脱钩(∑D_m < 1) 的省市包括青海、宁夏和新疆, 此三省市在三阶段经济发展中经济结构和能源结构明显不合理, 极大地助推氮氧化物增排, 而能源强度对增排抑制作用微弱, 抵不过经济结构因素和能源结构因素的推动作用, 使得“十二五”期间三省市经济发展与氮氧化物排放难以脱钩.

4.2 氮氧化物排放脱钩贡献度的差异比较

表 1中也运用全距、平均值、极大值、极小值标准差等统计指标分析了“十二五”期间中国30个省市经济发展中能源利用效率、经济结构和能源消费结构对氮氧化物排放脱钩贡献程度的差异.2010—2011年、2011—2013年、2013—2015年3个时期, 能源利用效率贡献度的均值分别为0.25、0.37和1.04, 表明正向效应增强, 提高能源利用效率可有效促使经济发展中氮氧化物减排, 且全距和标准差指标增大, 表明各省市能源利用效率对氮氧化物排放脱钩贡献差异增大；经济结构对氮氧化物减排也呈现正向效应, 对氮氧化物排放脱钩的贡献度均值由0.11升为0.48后降为0.10, 且全距和标准差指标也是先增后降, 表明各省市该指标的贡献度差异先增大后缩小；能源消费结构对氮氧化物排放脱钩呈现正负向波动作用, 3时期均值分别为0.01、-0.01和0.01, 全距和标准差指标是先降后增, 各省市能源消费结构的贡献度差异先缩小后增大.

4.3 氮氧化物排放脱钩的空间差异

运用四象限法(刘满芝等, 2015)评价各省份氮氧化物排放脱钩系数所处象限, 以2010—2011年NO_x排放脱钩系数为横轴2011—2013年NO_x排放脱钩系数为纵轴, 以及以2011—2013年NO_x排放脱钩系数为横轴、2013—2015年NO_x排放脱钩系数为纵轴, 以两阶段全国NO_x排放脱钩系数作为横坐标和纵坐标的交叉点(0.378, 0.839) 和(0.839, 1.148), 将各省份NO_x排放脱钩系数的表现分成落后、问题、最佳和积极4个象限, 得出30个省份NO_x排放脱钩系数所属的象限(图 2).各省份氮氧化物排放脱钩系数差异较大, 每个省份的表现用散点表示, 从2011—2013年和2013—2015年两阶段看, 湖北、重庆、福建、广东、湖南、云南、北京和辽宁落在第Ⅰ最佳象限, 表示两阶段氮氧化物排放脱钩系数均高于全国平均水平, 表明其表现均优于全国平均水平；其次山东、黑龙江、内蒙古、贵州、四川和天津落在Ⅱ象限, 称之为积极象限, 表示2013—2015年期间表现高于全国平均水平, 但2011—2013年期间低于全国平均水平；落在Ⅳ问题象限有河北、浙江、吉林、上海、河南、宁夏和江西, 2011—2013年期间表现较好、但2013—2015年期间表现较差；Ⅲ象限为落后象限, 2011—2013年和2013—2015年期间表现均低于全国平均水平, 表明广西、陕西、江苏、甘肃、海南、安徽、山西和新疆这些省份在排放脱钩均落后于全国平均水平.

从2010—2011年、2011—2013年和2013—2015年3阶段看, 首先, 福建、广东、湖北由积极象限向最佳象限转移, 减排效果日益显著, 河南、吉林、宁夏从积极象限转移到问题象限, 说明2011—2013年积极减排后2013—2015年减排效果变差；其次, 贵州、天津、山东、四川由问题象限转向积极象限, 说明2011—2013年减排不佳后2013—2015年积极减排, 而安徽、广西、陕西、山西、青海脱钩系数持续走低进入落后象限；再次, 上海、江西、浙江和河北2013—2015年由于排放脱钩不佳由最佳象限进入问题象限, 北京、重庆、云南、辽宁、湖南由于持续向好继续留在最佳象限, 优于全国平均水平；最后, 内蒙古和黑龙江2013—2015年积极减排, 由落后象限进入积极象限, 而新疆、海南、甘肃和江苏始终落在落后象限, 低于全国平均水平.

4.4 氮氧化物排放脱钩空间分异特征

根据各阶段省域氮氧化物排放脱钩系数大小, 采用“自然间断点”法(关伟等, 2015)展现空间分异特征, 此将中国30省区依次划分为5个层次, 分别代表“弱脱钩”、“较弱脱钩”、“中脱钩”、“较强脱钩”和“强脱钩”(图 3).由图 3a可知, 2010—2011年只有北京和四川两省市属于较强脱钩区；辽宁、天津、山东、上海、浙江、山西、安徽、重庆、云南和青海省市属于中脱钩区；较弱脱钩区主要包含吉林、黑龙江、河北、陕西、河南、湖北、湖南、江苏、江西、广东、广西、海南、贵州和甘肃省市；弱脱钩则分布在新疆、宁夏、内蒙古、福建省市.由图 3b可知, 2011—2013年吉林、北京、上海、浙江、福建、江西、广东、河南、湖北、湖南、重庆、云南和宁夏属于较强脱钩区；内蒙古、辽宁、黑龙江、河北、天津、江苏、广西、安徽、贵州和甘肃省市属于中脱钩区；较弱脱钩区主要包含山西、陕西、山东、海南、四川省市；弱脱钩则分布在新疆、青海西部两省区.由图 3c可知, 2013—2015年湖北、重庆、山东和黑龙江属于强脱钩区；辽宁、北京、天津、河北、内蒙古、陕西、湖南、福建、广东、广西、四川、贵州、云南省市属于较强脱钩区, 与湖北、山东、重庆、内蒙古共同形成氮氧化物排放强脱钩外围圈；中脱钩区主要包含吉林、河南、安徽、上海、江苏、浙江、海南、甘肃省市；较弱脱钩区和弱脱钩则分布在山西、江西和西部的新疆、青海、宁夏省区, 其脱钩系数0.5以下.纵观图 3a、图 3b、图 3c中2010—2011年、2011—2013年和2013—2015年3阶段各省区氮氧化物排放脱钩的变化, 可以发现省域间2010—2011年氮氧化物排放以较弱脱钩和中脱钩为主, 分别有14个省市和10个省市, 各占47%和33.3%, 主要分布在中南部地区；2011—2013年氮氧化物排放则以中脱钩和较强脱钩为主, 分别有10个和13个省市, 各占33.3%和43.3%, 主要分布在东南、东北地区；2013—2015年以较强脱钩为主, 13个省市占43.3%, 主要分布在北部沿海和西南地区, 3阶段由多个连片小区域转变为相对集中连片分布格局再演变多个连片小区域.总体来看, 中国氮氧化物排放脱钩空间分布由较弱、中脱钩为主至中、较强脱钩为主再到较强脱钩为主, 且区域间“异质化”和区域内“均质化”的趋势较为明显.

5 总结(Conclusions)

通过LMDI分解结果的分析, 发现“十二五”期间经济发展是促使各省域氮氧化物排放量增加的最主要因素, 能源消耗强度和经济结构是抑制氮氧化物排放增加的主要因素, 而能源消费结构是氮氧化物排放量相对弱的影响因素.经济发展与氮氧化物排放脱钩系数三阶段均有较为明显的提升趋势, 表明经济发展中愈来愈重视对氮氧化物的减排, 通过构建的四象限评价法评价各省份氮氧化物排放脱钩系数差异, 分别分布在落后、问题、最佳和积极4个象限, “自然间断点”法空间可视化展现了氮氧化物排放与经济增长脱钩区域间“异质化”和区域内“均质化”的趋势显现, 地区间氮氧化物排放脱钩的“分化”与“极化”的现象较为严重. “十二五”期间在能源消费结构、能源利用效率和经济结构等因素影响下中国30个省市经济发展中氮氧化物减排表现(脱钩系数空间差异)及各驱动因素影响(脱钩贡献系数)研究, 为制定氮氧化物不同省域差异化减排目标和减排路径差异化选择提供有益参考.

1) 由于不同省区经济发展中减排现状和减排潜力差异, 应把减排目标有区别进行分解, 强脱钩省市经济发展中减排贡献相对大, 已进入瓶颈期, 后续减排潜力小, 应把减排任务多放在中脱钩或弱脱钩省市, 这些省市还具有一定的减排潜力；且氮氧化物排放与经济增长脱钩区域间“异质化”和区域内“均质化”现象, 可提出区域氮氧化物协调减排和省域差异化减排相结合对策, 要分区域、分省域因地制宜制定合理的减排目标, 对相邻的省份制定协同减排计划.

2) 由于不同省区现有的能源强度、经济结构和能源结构因素对氮氧化物减排贡献度差异, 应选择后续

多样化的减排途径, 能源强度的贡献度大, 各省间差异也增大, 大部分省区由于能源强度因素对经济发展中氮氧化物减排作用显著, 应积极提高能源利用效率为后续氮氧化物减排继续做出贡献；经济结构和能源消费结构对氮氧化物减排贡献相对小, 经济结构和能源消费结构合理利于氮氧化物减排, 且减排效果各省市间存在差异, 如吉林、辽宁、黑龙江和内蒙古等能源消费结构不合理区域应积极优化, 新疆、宁夏和青海则需重视调整产业结构来促进氮氧化物减排.