金仁浩 林慕芳 曾國(guó)靜 王莎

（北京物資學(xué)院信息學(xué)院，北京 101149）

1 引言

自2013 年“空氣污染”成為年度關(guān)鍵詞以來(lái)，空氣質(zhì)量問(wèn)題得到各界廣泛的關(guān)注。在京津冀地區(qū)，空氣污染治理一體化更成為三地協(xié)同發(fā)展的重點(diǎn)任務(wù)。目前，京津冀地區(qū)大氣污染相關(guān)的研究比較豐富，譬如，董芬等［1］、李令軍等［2］和王占山等［3］對(duì)北京的PM10，O3，PM2.5等污染物的時(shí)空分布特征進(jìn)行了研究，都得出了北京地區(qū)空氣污染呈現(xiàn)出南差北好的場(chǎng)景，尤其在秋冬季比較明顯。另有一些學(xué)者對(duì)京津冀地區(qū)霧霾產(chǎn)生的原因進(jìn)行了研究，譬如，王玲芬等對(duì)河北各地市空氣污染情況展開(kāi)分析，得出城市自然因素、工業(yè)污染、冬季燃煤以及城市化進(jìn)程的加快是大氣污染的主因［4］。程雪雁等對(duì)京津冀地區(qū)城市群空氣污染時(shí)空變化特征進(jìn)行研究，得出該地區(qū)空氣污染物在冬季呈現(xiàn)出明顯的空間集聚，且空氣質(zhì)量會(huì)隨地區(qū)政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及自然環(huán)境等因素而發(fā)生時(shí)空變化［5］。李曉燕以京津冀三地空氣污染天數(shù)為因變量建立回歸模型，得出北京和天津的空氣污染主要影響因素為建筑揚(yáng)塵，而河北主要影響因素為汽車尾氣［6］。當(dāng)前，研究全國(guó)和其他地區(qū)空氣質(zhì)量及其影響因素的文獻(xiàn)逐漸增多，主要研究方法與王玲芬等［4］、程雪雁等［5］、李曉燕［6］類似，都以描述性統(tǒng)計(jì)方法和回歸分析為主，僅有洪宇［7］利用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）基于全國(guó)31 個(gè)省市區(qū)2016 年數(shù)據(jù)分析了空氣污染的影響因素，并指出空氣污染本質(zhì)上是受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活所排出的廢氣影響。

通過(guò)SEM 模型研究國(guó)內(nèi)社會(huì)問(wèn)題的文獻(xiàn)自2010 年開(kāi)始明顯增多，主要基于問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析某項(xiàng)滿意度或參與度與其潛在影響因素之間關(guān)系［8-9］。然而，SEM 模型還可以對(duì)非問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在探究潛變量之間影響關(guān)系的同時(shí)，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)［7］。

本文基于京津冀13 個(gè)市2011—2017 年相關(guān)數(shù)據(jù)，在構(gòu)建空氣污染指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，借助SEM模型研究影響空氣質(zhì)量的主要因素；并在SEM 模型擬合結(jié)果上構(gòu)建空氣污染綜合評(píng)價(jià)模型，分析了京津冀地區(qū)空氣污染狀況的時(shí)空變化特征，研究結(jié)果可為政府部門制定相關(guān)政策提供一定的參考。

2 數(shù)據(jù)和方法說(shuō)明

2.1 指標(biāo)體系

為了實(shí)現(xiàn)京津冀地區(qū)空氣污染影響因素分析和綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)空氣污染的主要成分和影響因素建立3 級(jí)指標(biāo)體系。一級(jí)和二級(jí)指標(biāo)是不可測(cè)指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)可作為SEM 模型的潛變量；三級(jí)指標(biāo)是可測(cè)指標(biāo)，作為SEM 模型的顯變量。具體的空氣污染指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)見(jiàn)表1。

表1 空氣污染水平SEM 模型指標(biāo)

2.2 SEM 模型

SEM 模型由結(jié)構(gòu)模型和測(cè)量模型組成，通過(guò)設(shè)定一些可測(cè)變量（顯變量）來(lái)反映不可測(cè)的潛變量，并可研究潛變量間的因果結(jié)構(gòu)關(guān)系。SEM 模型中有潛變量和顯變量2 種。潛變量是真實(shí)存在但又無(wú)法觀測(cè)和測(cè)量的變量，譬如本文中的“空氣污染”“居民生活”“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”；顯變量是可以觀測(cè)和測(cè)量的變量，是對(duì)應(yīng)潛變量的外在體現(xiàn)，如本文中的“二氧化硫排放量”“煙（粉）塵排放量”“第二產(chǎn)業(yè)增加值”等指標(biāo)。在SEM 模型因果結(jié)構(gòu)路徑圖中，只影響其他變量而不受其他變量影響的變量稱為外生變量，一般表示為只有箭頭指向其他變量，而沒(méi)有其他變量指向它；內(nèi)生變量是可影響其他變量也可被其他變量所影響，在路徑圖中既有指向它的箭頭也有它指向其他變量的箭頭。SEM 模型既能夠分析潛變量間的因果影響關(guān)系，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)研究對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)，非常適合本文的研究目的。

SEM 模型的估計(jì)方法通常分為2 類：基于協(xié)方差矩陣的估計(jì)方法（CB－SEM）和基于方差的偏最小二乘法（PLS－SEM）。常用的極大似然（ML）、加權(quán)最小二乘（WLS）、廣義最小二乘（GLS）等估計(jì)方法都屬于CB－SEM 類方法，此類方法適用于樣本量較大且數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布情形。PLS－SEM 是CB－SEM 估計(jì)的候補(bǔ)方法，適用性較廣，尤其在樣本量較小和顯變量數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布情形時(shí)。在非問(wèn)卷調(diào)查的研究中，數(shù)據(jù)往往會(huì)出現(xiàn)不符合正態(tài)分布現(xiàn)象，故應(yīng)采用PLS－SEM 估計(jì)方法［14］。本文所涉及的樣本量較小，且經(jīng)Shapiro－Wilk 和Kolmogorov－Smirnov 正態(tài)性檢驗(yàn)可知，表1 中9 個(gè)顯變量都不服從正態(tài)分布，因此選用PLS－SEM 估計(jì)方法作為本文模型的估計(jì)方法，并使用SmartPLS3 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。由于各顯變量指標(biāo)不服從正態(tài)性假設(shè)，本文采用極差變換法實(shí)現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值的無(wú)量綱化處理。

3 SEM 模型實(shí)證分析

3.1 模型設(shè)定

如表1 所示，本文設(shè)定“空氣污染”“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”“居民生活”是SEM 模型的潛變量，“空氣污染”是模型的內(nèi)生潛變量，而“居民生活”和“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”是造成“空氣污染”的外生潛變量。表1 中所示的9 個(gè)顯變量是SEM 模型的觀察變量，其中，“二氧化硫排放量”和“煙（粉）塵排放量”是內(nèi)生顯變量，直接反映空氣污染程度，其他7 個(gè)觀測(cè)變量是模型的外生顯變量，間接影響空氣污染的發(fā)生程度?；谶@些設(shè)定，建立如下模型分析空氣污染程度：

式（1）表示測(cè)量模型，Vij表示潛變量LVi對(duì)應(yīng)的第j個(gè)測(cè)量變量；εij為對(duì)應(yīng)的隨機(jī)誤差項(xiàng)。式（2）為結(jié)構(gòu)方程模型，表明內(nèi)生潛變量LV1與外生潛變量LV2和LV3之間的線性影響關(guān)系；ε 表示不能由模型解釋的誤差項(xiàng)。

3.2 模型擬合結(jié)果

基于模型假設(shè)H01，H02和相關(guān)設(shè)定，最終建立了“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“居民生活”對(duì)“空氣污染”影響的SEM 模型，結(jié)果如圖1 所示。本文還考慮了“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“居民生活”之間相互影響的路徑情形，但模型部分參數(shù)估計(jì)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；而且從經(jīng)濟(jì)和社會(huì)角度分析，“居民生活”水平主要受到“第三產(chǎn)業(yè)”的影響，受“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”影響較少，因此最終建立的模型未考慮兩個(gè)外生潛變量之間相互影響的情形。

圖1 空氣污染影響的SEM 模型（標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)及P 值）

3.2.1 模型效果評(píng)價(jià)

SEM 模型的解釋能力通常通過(guò)擬合優(yōu)度指標(biāo)R2衡量，該指標(biāo)大于0.66 時(shí)，模型擬合程度良好；大于0.35 時(shí)，模型擬合程度中等；大于0.19 時(shí)，模型擬合程度較差［5］。本文建立模型的R2值為0.459，表明模型具有中等解釋能力，可對(duì)潛變量間的影響關(guān)系做進(jìn)一步分析。

由圖1 可知，每個(gè)顯變量與其潛變量的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)都大于0.7，P 值均小于0.05，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明顯變量與潛變量之間相關(guān)性較高，顯變量是相應(yīng)潛變量的代表性變量且歸屬性較強(qiáng)，顯變量具有較好的信度。另外，分別對(duì)“空氣污染”“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”“居民生活”這3 個(gè)潛變量所對(duì)應(yīng)的測(cè)量模型進(jìn)行效果評(píng)價(jià)，相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)見(jiàn)表2。這3 個(gè)潛變量的克朗巴哈信度系數(shù)（Cronbach′s Alpha）都大于0.55，“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“居民生活”的信度系數(shù)值大于0.9，說(shuō)明測(cè)量結(jié)果的一致性較好，每個(gè)潛變量所對(duì)應(yīng)的顯變量指標(biāo)測(cè)量一致的潛變量特質(zhì)。這3個(gè)潛變量的組合信度（CR）都大于0.7，也反映了每個(gè)潛變量所對(duì)應(yīng)的顯變量指標(biāo)一致性地解釋了該潛變量，表明每個(gè)潛變量都具有較好的建構(gòu)信度。平均抽取方差值（AVE）是聚合效度（收斂效度）的一種衡量標(biāo)準(zhǔn)，表示潛變量解釋其所對(duì)應(yīng)顯變量指標(biāo)變異的程度。這3 個(gè)潛變量的AVE 依次為0.646，0.882，0.949，均大于0.5，每個(gè)潛變量都具有較好的收斂效度，表明每個(gè)潛變量都較好地解釋了各自所對(duì)應(yīng)的顯變量指標(biāo)。

表2 測(cè)量模型評(píng)價(jià)結(jié)果

區(qū)分效度是指某潛變量構(gòu)面根據(jù)實(shí)證標(biāo)準(zhǔn)真正區(qū)別于其他潛變量構(gòu)面的程度。

Fornell－Larcker 標(biāo)準(zhǔn)是評(píng)估區(qū)分效度的常用方法之一，其結(jié)果見(jiàn)表3。主對(duì)角線上數(shù)據(jù)為表2 中每個(gè)潛變量AVE 的平方根；非主對(duì)角線上數(shù)據(jù)為潛變量之間的相關(guān)系數(shù)，代表潛變量解釋彼此間的變異程度。當(dāng)潛變量的AVE 值平方根大于其與其他潛變量的相關(guān)系數(shù)，表明該潛變量與其下轄顯變量指標(biāo)分享了更多的變異，也說(shuō)明該潛變量區(qū)別于其他潛變量程度較大。由表3 可知，主對(duì)角線上數(shù)值均大于所在行和列其他數(shù)值，表明本文所設(shè)潛變量區(qū)分度較好。綜合上述相關(guān)模型檢驗(yàn)結(jié)果可知，本文所建的模型具有較高的科學(xué)合理性。

表3 基于Fornell－Larcker 標(biāo)準(zhǔn)的區(qū)別效度分析

3.2.2 路徑分析

由圖1 可知，顯變量“二氧化硫排放量”和“煙（粉）塵排放量”的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)分別為0.961 和0.708，且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，符合SEM 模型設(shè)定條件（2），說(shuō)明這2 個(gè)指標(biāo)對(duì)“空氣污染”有較大的正向影響。另外，“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”對(duì)“空氣污染”的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.859，“居民生活”對(duì)“空氣污染”的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.669，這2 個(gè)路徑系數(shù)都足夠大且有較高的顯著性，說(shuō)明這2 個(gè)外生潛變量對(duì)“空氣污染”有較高的解釋性，同時(shí)還表明“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”造成的“空氣污染”要比“居民生活”的影響更嚴(yán)重。該結(jié)果符合結(jié)構(gòu)方程假定條件，且模型假設(shè)H01和H02均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“居民生活”對(duì)“空氣污染”都有顯著的正向影響。

顯變量“第二產(chǎn)業(yè)增加值”“第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)單位數(shù)”和“第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)”的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)依次為0.979，0.867，0.968，影響力都較大，符合SEM 模型設(shè)定條件（1）。說(shuō)明這些指標(biāo)因素盡管對(duì)地區(qū)“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”有著促進(jìn)作用，但也會(huì)帶來(lái)地區(qū)空氣質(zhì)量的下降。從實(shí)際角度分析，包含工業(yè)、建筑業(yè)在內(nèi)的第二產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的廢氣和煙粉塵會(huì)造成空氣污染。

顯變量“城市集中供熱總量”“城市液化石油氣供氣總量”“居民電力消費(fèi)量”和“民用汽車擁有量”的 標(biāo) 準(zhǔn) 化 載 荷 系 數(shù) 分 別 為0.983，0.978，0.974，0.963，影響力都較大，符合SEM 模型設(shè)定條件（1）。說(shuō)明這些指標(biāo)因素盡管能反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活狀況，但同樣也會(huì)帶來(lái)地區(qū)空氣質(zhì)量的下降。從實(shí)際角度分析，燃煤供熱和火力發(fā)電所產(chǎn)生的硫和氮的氧化物及粉塵會(huì)對(duì)城市空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響。

4 空氣質(zhì)量綜合評(píng)分

根據(jù)SEM 模型擬合結(jié)果，可對(duì)京津冀地區(qū)13個(gè)市空氣污染水平建立綜合得分模型，模型如下：

式（3）中，Vji是表1 中所對(duì)應(yīng)的顯變量，并通過(guò)極差變換進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理；wji為表1 中3 個(gè)潛變量的權(quán)重系數(shù)；fji為9 個(gè)顯變量的權(quán)重系數(shù)。第j 個(gè)潛變量對(duì)應(yīng)的權(quán)重wji是根據(jù)3 個(gè)潛變量的路徑系數(shù)進(jìn)行歸一化處理所得，并假定“空氣污染”自身的路徑系數(shù)為1。第j 個(gè)潛變量所屬顯變量Vji的權(quán)重fji是對(duì)同一潛變量下的顯變量載荷系數(shù)進(jìn)行歸一化處理所得。

京津冀地區(qū)13 個(gè)市2011—2017 年空氣污染水平綜合得分如圖2 所示，得分越高空氣污染程度越大。

圖2 京津冀地區(qū)13 個(gè)市2011—2017 年空氣污染水平綜合得分

由圖2 可知，2011—2017 年，京津冀13 個(gè)市空氣污染水平整體上呈現(xiàn)下降的態(tài)勢(shì)，說(shuō)明三地政府空氣污染治理一體化工作取得顯著成效。其中，北京、天津和唐山空氣污染相對(duì)嚴(yán)重，得分明顯高于其他城市，但下降幅度較大。北京和天津是該地區(qū)的大城市，雖然最近幾年陸續(xù)完成了產(chǎn)業(yè)優(yōu)化和轉(zhuǎn)型升級(jí)，淘汰了大量高污染低效率的制造業(yè)、化工業(yè)、建材業(yè)等行業(yè)企業(yè)，但居住著較多的人口，居民生活所帶來(lái)的空氣污染依舊相對(duì)比較重。唐山是河北重要的經(jīng)濟(jì)和工業(yè)城市，居住人口和第二產(chǎn)業(yè)企業(yè)較多，因而空氣污染程度明顯高于其他城市。石家莊、邯鄲和保定的空氣污染得分處于中間水平，空氣污染水平偏高。這主要是因?yàn)槭仪f作為河北省省會(huì)城市，居住人口多且第二產(chǎn)業(yè)在省內(nèi)也位居前列；邯鄲是典型的工業(yè)城市、鋼鐵城市，氮硫化物和煙粉塵排放量較大；保定是河北較大城市，且承接了大量北京外遷企業(yè)。邢臺(tái)市的空氣污染水平在2014 年之前和保定綜合得分相差很小，但從2015 年開(kāi)始綜合得分下降幅度較大，2017 年已達(dá)到較低水平，表明邢臺(tái)市政府在淘汰落后產(chǎn)能、降低居民取暖和工業(yè)生產(chǎn)對(duì)煤炭依賴方面的工作取得了積極成效。

5 結(jié)論與建議

北京及其周邊地區(qū)的空氣質(zhì)量一直受到國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注，本文在構(gòu)建空氣污染指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，通過(guò)SEM 模型對(duì)京津冀地區(qū)空氣污染的影響因素進(jìn)行分析，對(duì)京津冀三地13 個(gè)市近幾年的空氣質(zhì)量進(jìn)行了綜合評(píng)分。

5.1 結(jié)論分析

由SEM 模型的結(jié)果可知，“第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展”和“居民生活”對(duì)京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量有正向的影響，且前者的影響更大，說(shuō)明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活都會(huì)導(dǎo)致空氣質(zhì)量的下降。

從實(shí)際情況分析，第二產(chǎn)業(yè)所包含的工業(yè)、建筑等行業(yè)在生產(chǎn)活動(dòng)中，易產(chǎn)生大量廢氣、揚(yáng)塵等顆粒物污染空氣環(huán)境，本研究結(jié)果還表明，第二產(chǎn)業(yè)仍是造成京津冀地區(qū)空氣污染的主要因素。北京和天津通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和低端產(chǎn)業(yè)外遷等方式降低了第二產(chǎn)業(yè)的比重，但河北省仍未擺脫主要通過(guò)第二產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況，以第二產(chǎn)業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)所帶來(lái)的空氣污染不容忽視。

居民生活也是造成京津冀地區(qū)空氣污染的重要因素，在實(shí)行清潔能源政策以前，京津冀地區(qū)冬季主要靠燃煤取暖，目前河北省仍有不少地區(qū)使用該取暖方式，燃煤取暖是造成冬季霧霾天氣的因素之一。另外，京津冀地區(qū)人口基數(shù)大，每年對(duì)用電量的需求都保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，而該地區(qū)主要通過(guò)火電站進(jìn)行供電，這將帶來(lái)大量碳排放和粉塵污染。居民汽車保有量也呈現(xiàn)逐年增多的趨勢(shì)，汽車尾氣中含有大量的固體懸浮微粒、氮氧化物及硫氧化合物等，也是空氣污染的重要影響因素之一。

通過(guò)京津冀地區(qū)2011—2017 年空氣污染水平綜合得分可知，該地區(qū)空氣污染治理總體上取得較好的效果，空氣污染水平不同程度地下降，其中，北京、天津、唐山、邯鄲下降幅度較大。這4 個(gè)城市實(shí)現(xiàn)污染程度大幅下降的方式主要是通過(guò)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、轉(zhuǎn)型升級(jí)和降低第二產(chǎn)業(yè)污染物排放量，這進(jìn)一步說(shuō)明第二產(chǎn)業(yè)是造成該地區(qū)空氣污染的主要因素。

5.2 相關(guān)建議

在上述研究結(jié)果分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)京津冀地區(qū)未來(lái)空氣污染的治理提出以下3 點(diǎn)建議：

（1）推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是京津冀地區(qū)空氣污染治理的關(guān)鍵所在。各地政府應(yīng)不斷推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)，淘汰落后產(chǎn)能，努力提高第三產(chǎn)業(yè)在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展中的比重，通過(guò)積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)來(lái)彌補(bǔ)限制第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展所帶來(lái)的損失。目前河北省大部分城市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面的工作較北京和天津有較大不足，但存在著一定的潛力，京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量仍有較大的提升空間。

（2）不斷推動(dòng)清潔能源在日常生產(chǎn)和生活中的應(yīng)用。煤炭和石油類等能源在燃燒過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量污染物，是空氣污染的主要成因。各地政府要多方協(xié)調(diào)、積極發(fā)展清潔能源，制定相應(yīng)政策鼓勵(lì)企業(yè)和民眾用清潔能源代替污染性能源在生產(chǎn)和生活中的應(yīng)用。河北省政府要借鑒北京和天津的成功經(jīng)驗(yàn)，積極推進(jìn)清潔取暖“煤改”工程，并加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)“煤改”補(bǔ)貼力度。京津冀三地政府還要加大對(duì)民眾綠色出行的宣傳，鼓勵(lì)民眾優(yōu)先乘坐公共交通工具出行，并積極發(fā)展新能源汽車，提高新能源汽車的保有率。

（3）完善應(yīng)對(duì)秋冬季重污染天氣的政策措施。雖然第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展是造成京津冀地區(qū)空氣污染的主要因素，但政府在應(yīng)對(duì)重污染天氣時(shí)應(yīng)進(jìn)行科學(xué)合理有效的管理，避免“一刀切”對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)造成影響。應(yīng)根據(jù)污染嚴(yán)重程度分級(jí)進(jìn)行工業(yè)停限產(chǎn)，針對(duì)環(huán)境污染企業(yè)采取有效管理措施，定期監(jiān)督污染物排放情況。