徐斯伊白

(河海大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210000)

1 廣東省水環(huán)境污染與經(jīng)濟增長概況

近年來，廣東省水環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，主要表現(xiàn)為工業(yè)廢水排放量以及城鎮(zhèn)生活污水排放量的持續(xù)增加，如圖1所示。其中工業(yè)廢水排放量在2000年為1.141×109t，截止到2014年，增長到1.776×109t，其增長率為55.65%，在此期間，工業(yè)廢水排放量分為兩個階段，2000-2007年，工業(yè)廢水排放量逐年遞增，但增長速度較為緩慢；2007-2014年，工業(yè)廢水排放量波動幅度較大，經(jīng)歷了先減再增再減的復(fù)雜過程。而城鎮(zhèn)生活污水排放量在2000年為3.335 億t，截止到2014年，增長到7.268 億t，增長率為117.93%，在此期間，城鎮(zhèn)生活污水排放量同樣分為兩個階段，2000-2004年，城鎮(zhèn)生活污水排放量處于波動狀態(tài)，時而遞增，時而遞減；2005-2014年，城鎮(zhèn)生活污水排放量總體呈現(xiàn)急劇上升的趨勢。

圖1 2000-2014年工業(yè)廢水及城鎮(zhèn)生活污水排放量Fig.1 Industrial waste and urban sewage emissions in 2000-2014

廣東省是我國的經(jīng)濟大省，2000-2014年間，GDP總量一直位居全國首位(不含港澳臺)，從2000年的10 741.25億元增至2014年的67 809.85億元，增長率為531.30%，GDP總量總體呈現(xiàn)上升趨勢。與此同時，廣東省人均GDP也呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢，2000年廣東省人均GDP為12 736元，到2014年時，其人均GDP已達(dá)63 469元，增長率為398.34%。

2 水環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間關(guān)系模型的構(gòu)建

2.1 模型構(gòu)建的理論基礎(chǔ)

本文的模型構(gòu)建是基于環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environment Kuznets Curve，簡稱EKC)，該曲線在1991年被Grossman和Krueger提出，他們通過收集大量的數(shù)據(jù)，并且進行實證分析，得出結(jié)論：SO2、煙塵等環(huán)境污染物的排放與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)倒“U”型，該曲線可以解釋為，在經(jīng)濟發(fā)展的初級階段，經(jīng)濟的增長可能帶來嚴(yán)重的環(huán)境問題，但是隨著經(jīng)濟水平到達(dá)一個飽和狀態(tài)，經(jīng)濟的持續(xù)上升反而會有助于環(huán)境質(zhì)量的改善[1]。當(dāng)然，隨著環(huán)境的復(fù)雜化，其他的因素也會影響曲線的變化，如地區(qū)因素、政策因素等，因此，在現(xiàn)實生活中，環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系不是一成不變的，它們之間的曲線圖也可能表現(xiàn)為正“U”型、“N”型、倒“N”型等形式[2]。

2.2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

選取環(huán)境和經(jīng)濟2類指標(biāo)。其中環(huán)境指標(biāo)選取的是工業(yè)廢水排放量及城鎮(zhèn)生活污水排放量，經(jīng)濟指標(biāo)則用的是人均GDP，即GDP總量/總?cè)丝?，工業(yè)廢水、城鎮(zhèn)生活污水和人均GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)均截取2000-2014年的指標(biāo)，具體統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示[3,4]。

表1 2000-2014年工業(yè)廢水排放量和城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.1 Statistics of industrial waste emissions, urban sewage emissions and per capita GDP in 2000-2014

2.3 計量模型的構(gòu)建

對于每一個X的取值，都有Y的條件期望E(Y/X)與之對應(yīng)，即E(Y/X)=F(X)具體表現(xiàn)為式(1)：

Yi=β1+β2Xi+ui,i=1,2,…,n

(1)

式(1)稱為簡單線性回歸模型，其中β1和β2為回歸模型系數(shù)，u表示個體偏差，下標(biāo)i表示觀測值的序號，當(dāng)數(shù)據(jù)為時間序列時，一般用下標(biāo)t代替,式(1)變成：

Yt=β1+β2Xt+ut,t=1,2,…,n

(2)

對于X的一定值，取得Y的樣本觀測值，可計算其條件均值，具體表現(xiàn)為式(3)：

(3)

(4)

(6)

本文主要借助SPSS軟件經(jīng)過多種曲線回歸模擬分析，結(jié)合sig、R2以及F值三項參數(shù)的對比，分別為工業(yè)廢水排放量和人均GDP之間以及城鎮(zhèn)生活污水排放量和人均GDP之間選擇最優(yōu)的模型[5]。其中sig代表顯著性水平，并且只有當(dāng)sig<0.05時，回歸方程才能通過檢驗，即表明差異是顯著的；R2是衡量估計的模型對觀測值的擬合程度，當(dāng)R2>0.85時，可以說明回歸曲線擬合比較好，有較強的相關(guān)性，回歸方程式可進行預(yù)測，總而言之，R2越接近1，模型越符合；F值是用來檢驗總體回歸模型是否有效，并且F值越大，說明差異越顯著。

通過對比分析SPSS軟件得出的各項曲線回歸模擬結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢水排放量與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系與三次回歸曲線擬合最優(yōu)，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的模型，如公式(7)所示:

Yit=β0it+β1Xit+β2X2it+β3X3it+uit

(7)

式中：i表示廣東??；t表示時間，為X人均GDP；Y為工業(yè)廢水排放量，β0、β1、β2、β3為模型參數(shù)；u為隨機誤差項。

當(dāng)β3>0時曲線呈“N”型；當(dāng)β3<0時曲線呈倒“N”型；通常有極大點、極小點和拐點各一個，β3值大于零和小于零時極大點和極小點的先后順序相反。

與此同時，我們發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)生活污水排放量與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系與二次回歸曲線擬合最優(yōu)，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間的模型，如公式(8)所示：

Yit=β0it+β1Xit+β2X2it+uit

(8)

式中：i表示廣東??；t表示時間，為X人均GDP；Y為城鎮(zhèn)生活污水廢水排放量；β0、β1、β2為模型參數(shù)；u為隨機誤差項。

2.4 工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的關(guān)系模型

在上述模型及表1數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用SPSS軟件，對工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間分別進行了線性(Linear)、二次(Quadratic)以及三次(Cubic)回歸曲線模擬，回歸模擬的各項可決系數(shù)結(jié)果如表2所示。首先我們觀察sig值，分別是0.196、0.002、0，當(dāng)sig<0.05時，回歸方程才能通過檢驗，通過將3個sig值與0.05比較，得出：0<0.002<0.05<0.196，經(jīng)分析Linear的sig值大于0.05，所以線性回歸方程沒有通過檢驗，不能使用，而Quadratic和Cubic的sig值均通過了顯著性檢驗，因此我們將進一步探討二次和三次型曲線誰最優(yōu)；其次，我們觀察Quadratic和Cubic的R2值，分別為0.661和0.859，比較得出：0.661<0.85<0.859<1，因此，三次型曲線擬合效果優(yōu)于二次型曲線擬合效果，且三次型曲線擬合比較好，有較強的相關(guān)性；最后，我們觀察Quadratic和Cubic的F值，分別為11.689和22.282，比較得出：11.689<22.282，F(xiàn)值越大，差異越顯著，同樣三次型曲線更優(yōu)。

綜上，工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的關(guān)系與三次回歸曲線更匹配，便于更直觀的了解，我們借助SPSS軟件畫出了兩者之間的三次回歸曲線，具體如圖2所示。

表2 工業(yè)廢水排放量和人均GDP之間的模擬模型結(jié)果Tab.2 Simulation results between industrial waste emissions and per capita GDP

注：應(yīng)變量為工業(yè)廢水排放量。

圖2 工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的回歸曲線Fig.2 Regression curve between industrial waste emissions and per capita GDP

圖2亦可稱為工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線圖，根據(jù)表2中三次回歸曲線模擬的各項參數(shù)，我們可得工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間的EKC模型擬合方程，方程具體為：y=-1.956-8.001×10-9x2+5.980×10-14x3，與之相應(yīng)的曲線圖呈現(xiàn)為N型，這與傳統(tǒng)的倒“U”型環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)完全不符。從圖2我們可以觀察到該方程有兩個拐點，通過數(shù)據(jù)分析，我們得知這兩個拐點所處的人均GDP值分別是33 272元和58 833元，其中當(dāng)X<33 272，工業(yè)廢水排放量與人均GDP之間呈現(xiàn)正比例關(guān)系，即人均GDP的上升加劇工業(yè)廢水的排放量；當(dāng)33 27258 833時，兩者之間依舊呈現(xiàn)正比例關(guān)系，即工業(yè)廢水排放量隨著人均GDP的上升而再次增加，目前，廣東省正處于拐點的右側(cè)，所以廣東省未來幾年的工業(yè)廢水排放量會隨著人均GDP的上升而不斷增加，因此，我們應(yīng)提前做好預(yù)防措施，促進經(jīng)濟增長與水環(huán)境的良性互動。

2.5 城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間的關(guān)系模型

在上述模型及表1數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用SPSS軟件，對城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間分別進行了線性(Linear)、二次(Quadratic)以及三次(Cubic)回歸曲線模擬，回歸模擬的各項可決系數(shù)結(jié)果如表3所示。首先我們觀察sig值，均為0，當(dāng)sig<0.05時，回歸方程才能通過檢驗，通過將3個sig值與0.05比較，得出：0﹤0.05，因此3種模型均通過顯著性檢驗；其次，我們觀察R2值，分別為0.948、0.981、0.982，比較得出：0.85<0.948<0.981<0.982<1，3種模型的擬合程度都比較好，其中二次型曲線和三次型曲線擬合效果更優(yōu)，可以將這兩種模型作為備選方案；最后，比較Quadratic和Cubic的F值，得出314.287>198.126，F(xiàn)值越大，差異越顯著，因此二次型曲線最優(yōu)。

表3 城鎮(zhèn)生活污水排放量和人均GDP之間的模擬模型結(jié)果Tab.3 Simulation results between urban sewage emissions and per capita GDP

注：應(yīng)變量為城鎮(zhèn)生活污水排放量。

綜上，城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間的關(guān)系與二次回歸曲線更匹配，便于更直觀的了解，我們借助SPSS軟件畫出了兩者之間的二次回歸曲線，具體如圖3所示。

圖3 城鎮(zhèn)污水排放量與人均GDP之間的回歸曲線Fig.3 Regression curve between urban sewage emissions and per capita GDP

圖3亦可稱為城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線圖，根據(jù)表3中二次回歸曲線模擬的各項參數(shù)，我們可得城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP之間的EKC模型擬合方程，方程具體為：y=3.445-1.354×10-6x+1.010×10-9x2，與之相應(yīng)的曲線圖呈現(xiàn)為正“U”型，這與傳統(tǒng)的倒“U”型環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)正好相反，由于數(shù)據(jù)有限，該曲線無法完整反映出正“U”型全貌，也無法明確極小值，但我們可以發(fā)現(xiàn)，目前廣東省城鎮(zhèn)生活污水排放量與人均GDP的變化趨勢處于正“U”型曲線的右側(cè)，兩者之間呈現(xiàn)正比例關(guān)系，即城鎮(zhèn)生活污水排放量會隨著經(jīng)濟增長而持續(xù)上升，而且未來幾年這種形勢依舊存在。因此，隨著水環(huán)境污染問題日益嚴(yán)峻化，我們應(yīng)盡快尋求有效的治理路徑，協(xié)調(diào)經(jīng)濟增長與水環(huán)境保護之間的關(guān)系，杜絕以犧牲環(huán)境而片面追求經(jīng)濟發(fā)展的行為。

3 水環(huán)境污染的治理路徑

水環(huán)境污染有著重大危害，不僅損壞了水體原本的使用功能，而且隨著污染程度的加深，它還將嚴(yán)重威脅到人們的飲水安全，從長遠(yuǎn)來看，同樣不利于子孫后代的生存。為實現(xiàn)廣東省的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，以及水環(huán)境和經(jīng)濟增長的和諧一致，應(yīng)及時采取有效的措施對水環(huán)境污染進行全面的整治。[6]本文主張從源頭控制、治理技術(shù)、運行管理、環(huán)保意識4個方面著手，如圖4所示。

圖4 水環(huán)境污染的治理路徑Fig.4 Governance path of water environment pollution

3.1 對污染源實施源頭控制

源頭控制是水環(huán)境污染治理的首要環(huán)節(jié)。首先，應(yīng)當(dāng)大力推行清潔產(chǎn)品，一方面，提升生產(chǎn)工藝，減少因技術(shù)不過關(guān)而導(dǎo)致污染物的過量排放；另一方面，減少控制質(zhì)量不達(dá)標(biāo)的生活用品的使用，如含磷過高的洗衣粉等；其次，提高水資源的重復(fù)利用率，主要表現(xiàn)為廢水的回收利用，即將廢水按相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)處理后，回用為沖廁及城市綠化、洗車等，從而大大減少廢水的排放量[7]；最后，建立統(tǒng)一的廢水管道系統(tǒng)，目前，廣東省各個城市的廢水管道呈現(xiàn)碎片化特征，主要存在系統(tǒng)陳舊、監(jiān)管困難等問題，統(tǒng)一的廢水管道系統(tǒng)不僅可以減少廢水的亂排現(xiàn)象，同時有助于廢水的集中處置。

3.2 改進污水治理技術(shù)

治理技術(shù)的改善為水環(huán)境污染治理提供了良好的技術(shù)保障。首先，對污染物性質(zhì)進行歸類，不同性質(zhì)的污水應(yīng)采取不同的方法，如低濃度有機廢水常用好氧生物處理技術(shù)，而高濃度有機廢水常采用厭氧生物處理法與好氧生物處理法結(jié)合處理，酸、堿廢水用中和法處理，重金屬廢水用離子交換、吸附法等物化法處理[8]；其次，對水環(huán)境污染的地區(qū)進行歸類，廣東省各個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、地理特征有很大差異，因此，在進行水環(huán)境污染治理的時候，應(yīng)因地制宜，充分發(fā)揮地方政府的自主性，鼓勵他們針對地方實際進行污水治理技術(shù)創(chuàng)新。

3.3 健全運行管理系統(tǒng)

健全的運行管理系統(tǒng)為水環(huán)境污染治理提供了制度保證。首先，建立健全的考核制度，目前，廣東省這方面的法律法規(guī)仍舊處于空白階段，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)結(jié)合國家“水十條”和《廣東省水污染防治行動計劃實施方案》，盡快出臺廣東省水污染防治考核辦法，從而部署新一輪治水行動，當(dāng)好綠色發(fā)展排頭兵，并爭取到2020年基本消除黑臭水體；其次，建立健全的獎懲制度，將環(huán)保工作與地方政府績效掛鉤，目前，廣東省各地區(qū)水污染情況存在兩極化現(xiàn)象，因此，在實施水污染治理的時候，應(yīng)避免“一刀切”[9]。對于達(dá)標(biāo)的縣市，政府應(yīng)給與相應(yīng)財政補貼，從而調(diào)動其積極性；對于超標(biāo)的縣市，政府應(yīng)收取超標(biāo)排污費，從而提高它們對環(huán)保的重視，實現(xiàn)節(jié)能減排。

3.4 提高環(huán)保參與意識

企業(yè)和居民對環(huán)保的參與程度取決于其環(huán)保意識的強弱，因此在建立和完善企業(yè)和居民參與機制的同時，還應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)相應(yīng)的環(huán)保參與意識[10]。企業(yè)方面，企業(yè)作為工業(yè)廢水的主要排污單位，是水環(huán)境保護的重要主體，但其受自身條件影響以及追求利益最大化的特點，總會影響著其環(huán)保行為和環(huán)保決策，因此，環(huán)保部門應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)建立綠色環(huán)保的企業(yè)文化，實現(xiàn)綠色經(jīng)濟發(fā)展；居民方面，居民作為城鎮(zhèn)生活污水的主要排污主體，具有主體基數(shù)大、難監(jiān)管、分散性等特征，因而加大了城鎮(zhèn)生活污水的治理難度，因此，環(huán)保部門應(yīng)采取多樣的宣傳方式，如環(huán)保公益廣告的宣傳、定期舉辦社區(qū)環(huán)保活動等，使他們清楚地認(rèn)識到人與自然、人與環(huán)境的依存關(guān)系，自覺并主動參與環(huán)境保護。

4 結(jié) 語

通過多種曲線回歸模擬，我們發(fā)現(xiàn)廣東省 水環(huán)境污染與經(jīng)濟增長之間并未呈現(xiàn)倒“U”型曲線，由此可知，環(huán)境庫茲涅茨曲線只是一種可能并非必然，根據(jù)地區(qū)、指標(biāo)數(shù)量等的差異，模擬曲線也會呈現(xiàn)不同形式。另外，根據(jù)實證分析，預(yù)測到未來幾年廣東省的工業(yè)廢水排放量以及城鎮(zhèn)生活污水排放量將會隨著經(jīng)濟增長而持續(xù)上升，因此，應(yīng)從源頭控制、治理技術(shù)、運行管理、環(huán)保意識4個方面對水環(huán)境污染進行全面整治，促進經(jīng)濟增長與水環(huán)境的良性互動。最后，需要指出的是，由于此次研究統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時間跨度較短(2000-2014年)，因此，結(jié)果可能存在一定的局限性，不能全面反映廣東省水環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的關(guān)系，這是今后需要改善的。

[1] 沈 鋒.上海市經(jīng)濟增長與環(huán)境污染關(guān)系的研究----基于環(huán)境庫茲涅茨理論的實證分析[J]. 財經(jīng)研究,2008,34(9):81-90.

[2] 賀彩霞,冉茂盛. 環(huán)境污染與經(jīng)濟增長----基于省際面板數(shù)據(jù)的區(qū)域差異研究[J]. 中國人口.資源與環(huán)境,2009,19(2):56-62.

[3] 廣東省環(huán)境狀況公報(2000-2014)[EB/OL].廣東省環(huán)境保護廳，http:∥www.gdep.gov.cn/hjjce/gb/.

[4] 中國統(tǒng)計年鑒(2000-2014)[EB/OL]中華人民共和國國家統(tǒng)計局，http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/.

[5] 張靜中,李 華.江蘇省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的關(guān)系[J]. 河海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2009,37(1):119-124.

[6] 吳開亞,陳曉劍.安徽省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染水平的關(guān)系研究 [J].重慶環(huán)境科學(xué)，2003, 25 (6):9-11.

[7] 閆凌云. 提高水資源利用率的措施[J]. 河南農(nóng)業(yè)科學(xué),2001,(5):8.

[8] 全向春,劉佐才,范廣裕.生物強化技術(shù)及其在廢水治理中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)研究,1999,12(3):22-27.

[9] 沈 競,林振山.大中城市水污染狀況及治理措施研究[J].自然資源學(xué)報,2010,25(12):2 165-2 170.

[10] 張 棟. 我國環(huán)境保護中公眾參與制度研究[J].安全與環(huán)境工程,2012,19(4):8-11,26.