丁文斌，李 君，張 茜(湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，武漢 430068)

為推動(dòng)長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展，充分發(fā)揮黃金水道作用，加快中部地區(qū)全面崛起、探索新型城鎮(zhèn)化道路、促進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展途徑，2015年4月13日國(guó)家發(fā)展改革委印發(fā)《長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》(發(fā)改地區(qū)[2015]738號(hào))。長(zhǎng)江中游城市群是以武漢城市圈、環(huán)長(zhǎng)株潭城市群、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群為主體形成的特大型城市群，規(guī)范范圍包括31個(gè)市，國(guó)土面積約31.7萬(wàn)km2，2014年實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值6萬(wàn)億元，年末總?cè)丝?.21億人，分別約占全國(guó)的3.3%、8.8%、8.8%。長(zhǎng)江中游城市群承東啟西、連南接北，是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分，也是實(shí)施促進(jìn)中部地區(qū)崛起戰(zhàn)略、全方位深化改革開(kāi)放和推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的重點(diǎn)區(qū)域，在我國(guó)區(qū)域發(fā)展格局中占有重要地[1]。長(zhǎng)江中游城市群以黃金水道為凝聚點(diǎn)，多年平均入海水量達(dá)9 616億m3,占全國(guó)河川徑流總量的36%,居全國(guó)第一位 (彭智敏，2013年)。長(zhǎng)江中游城市群水資源豐富，河流眾多，湖泊密布，做好水資源的綜合利用與保護(hù)，不僅有利于其可持續(xù)發(fā)展，對(duì)我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)也具有重要的貢獻(xiàn)。本文從保護(hù)長(zhǎng)江中游城市群水資源的視角，研究該區(qū)域內(nèi)污水排放規(guī)律，探討排放特征，以期為其水資源的可持續(xù)發(fā)展提供參考借鑒。

1 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

水資源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展必不可少的投入要素，限定在污水排放上的文獻(xiàn)相對(duì)較少。在量化分析文獻(xiàn)中，對(duì)污水排放的研究，一是以污染排放為限定條件，研究水資源績(jī)效。以全要素、要素替代為指導(dǎo)思想，構(gòu)建水資源績(jī)效指數(shù)，如基于全局基準(zhǔn)技術(shù)的非徑向方向性距離函數(shù)模型(GBT-NR-DDF)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)等，測(cè)度不同區(qū)域水資源績(jī)效指數(shù)，研究中也發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江中游、西南地區(qū)和西北地區(qū)的水資源績(jī)效最低[2]。二是直接對(duì)污水排放進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型[3,4]，探討行業(yè)排放特征[5-7]。有關(guān)污水排放的研究方法還有博弈模型、環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線、面板數(shù)據(jù)模型等，也被廣泛應(yīng)用[8-10]。

對(duì)于長(zhǎng)江中游城市群的相關(guān)研究，從中國(guó)知網(wǎng)查詢可以發(fā)現(xiàn)，早在2002年，湖北省社科院、武漢大學(xué)、華中科技大學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)者便撰文研究長(zhǎng)江中游城市群(武漢城市群)區(qū)域發(fā)展問(wèn)題。2012年之后，相關(guān)研究迅速豐富了起來(lái)。在學(xué)者們的研究之中，較多的探討區(qū)域協(xié)作，創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)分布規(guī)律等，有關(guān)水資源的研究不多，僅見(jiàn)于文獻(xiàn)[11]-[13]。

長(zhǎng)江中游城市群做為一個(gè)研究整體，從城市構(gòu)成上來(lái)看，既包含省會(huì)城市，也包含地級(jí)市。不同的城市由于發(fā)展歷史的差異及資源稟賦的不同，城市特征也有所差異。因此，要研究長(zhǎng)江中游城市群污水總量排放特征，考慮到歷史數(shù)據(jù)的完整性，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析是一個(gè)較好的途徑，而這方面的研究也是目前相對(duì)缺乏的。鑒于此，本研究以長(zhǎng)江中游城市群面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用多元回歸模型分析污水排放的影響因素，探討長(zhǎng)江中游城市群污水排放特征，認(rèn)識(shí)影響排放的主要因素，為長(zhǎng)江中游城市群水資源治理提出對(duì)策建議，以供決策參考。

2 樣本指標(biāo)的描述性分析

為分析長(zhǎng)江中游城市群經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)污水資源排放的影響，依據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、收入、消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資、金融活動(dòng)、資源稟賦等方面選取了25個(gè)城市(在31個(gè)城市中，湖北省的天門、潛江、仙桃三市的數(shù)據(jù)缺失，考慮到不同的城市定位不同，規(guī)模等指標(biāo)也不同，為相對(duì)合理地進(jìn)行比較分析，將3個(gè)省會(huì)城市剔除)的17個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，見(jiàn)表1。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)csmar、《中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》，部分缺失值使用插值擬合所得。

表1 2012年25城市各指標(biāo)描述統(tǒng)計(jì)分析Tab.1 Description of the statistical analysis of 25 urban indicators in 2012

注：“*”表明Jarque Bera、Shapiro-Wilk檢驗(yàn)5%顯著水平下均呈正態(tài)性。

從各市經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的簡(jiǎn)單描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，2012年25城市的19個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)多數(shù)呈現(xiàn)出正態(tài)分布特征，部分指標(biāo)呈非正態(tài)分布特征。從標(biāo)準(zhǔn)化后的各指標(biāo)小提琴圖來(lái)看(圖1)，大部分指標(biāo)間的差距相當(dāng)，但25個(gè)城市中，第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重、年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額、工業(yè)廢水排放量、外商實(shí)際投資額這4項(xiàng)指標(biāo)間的差異偏大，個(gè)別城市與其他城市存在明顯差異，第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重偏低，年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額、工業(yè)廢水排放量、外商實(shí)際投資額顯著偏高。

從各城市2005-2012年8年的污水排放數(shù)據(jù)來(lái)看(圖2)，污水排放量?jī)?nèi)部差異呈現(xiàn)減小再擴(kuò)大的趨勢(shì)。2010、2011、2012年3年平均污水排放量分別為7 095，7 515，7 013 萬(wàn)t。若去掉排放量最高及最低10%的城市，其他80%的城市3年平均排放量分別為6 973，7 095，6 506 萬(wàn)t，2012年污水排放量下降較明顯。但極個(gè)別城市的污水排放量較大，如2012年宜昌污水排放量幾乎是咸寧、鄂州的10倍。

圖1 各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后2012年Violin圖Fig.1 Violin chart of the standardization of indicators in 2012

圖2 25城市2005-2012年污水排放量Violin圖Fig.2 Violin chart of urban sewage discharge in 2005-2012

3 計(jì)量模型分析

依前文所述，考慮到不同的城市定位不同，規(guī)模等指標(biāo)不同，為相對(duì)合理地進(jìn)行比較分析，本文分析時(shí)將3個(gè)省會(huì)城市剔除，選取25個(gè)非省會(huì)城市放在一起比較。選取的指標(biāo)中有少許年份出現(xiàn)空值，本文采用距離缺失值最近的10個(gè)鄰居，權(quán)重用高斯核函數(shù)從距離獲得，依此進(jìn)行插值。完成缺失值填充后，再進(jìn)行人均化，以削弱城市規(guī)模的差異，在相對(duì)統(tǒng)一的指標(biāo)下對(duì)比分析。對(duì)人均化后的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，消除量綱的影響，以便進(jìn)行后續(xù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。數(shù)據(jù)的計(jì)量分析使用R 3.2.2軟件完成。

依據(jù)學(xué)者的研究成果，本文構(gòu)建面板數(shù)據(jù)回歸模型，其計(jì)量經(jīng)濟(jì)一般隨機(jī)模型如下:

yit=X′itβ+uit,i=1,…,N;t=1,…,T

式中：i表示各市；t表示時(shí)間；橫截面的N是個(gè)體數(shù)；T為時(shí)間維度；Xit為K個(gè)解釋變量的第i個(gè)個(gè)體第t時(shí)期的觀測(cè)值；uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.1 面板效應(yīng)檢驗(yàn)

本文使用面板數(shù)據(jù)分析各城市廢水排放問(wèn)題，首先檢驗(yàn)是否存在面板效應(yīng)，若不存在，則使用簡(jiǎn)單最小二乘法估算。運(yùn)用Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，chisq=94.7，對(duì)應(yīng)的概率值小于0.001，檢驗(yàn)結(jié)果表明，本文使用的數(shù)據(jù)存在面板效應(yīng)，應(yīng)該選用面板分析模型。

3.2 固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型選擇

從Breusch-Pagan LM檢驗(yàn)可知長(zhǎng)江中游城市群存在面板效應(yīng)，為確定選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，使用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判別。通過(guò)計(jì)量分析得chisq=15.608，df=16，p=0.48，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

3.3 序列相關(guān)與異方差檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的序列相關(guān)性，本文選用Breusch-Godfrey/Wooldridge test方法，計(jì)量得到chisq=46.256,對(duì)應(yīng)的概率值小于0.001，表明模型存在序列相關(guān)問(wèn)題。選用studentized Breusch-Pagan test，計(jì)量等到BP=7.674 9，P=0.262 9，表明模型不存在異方差問(wèn)題。

3.4 模型的修正

由于該面板模型存在序列相關(guān)，需要對(duì)模型進(jìn)行修正。本文采用arellano方法，獲得穩(wěn)健T值。所得最終模型如表2。

3.5 計(jì)量結(jié)果分析

(1)對(duì)解釋變量的顯著性分析。實(shí)證結(jié)果表明，對(duì)于長(zhǎng)江中游城市群工業(yè)廢水的排放影響因素而言，5%的顯著水平下，僅第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資總額、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資總額通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，與工業(yè)廢水排放量呈線性關(guān)系，而外商實(shí)際投資額在10%顯著水平下可表現(xiàn)為與工業(yè)廢水排放量呈線性關(guān)系。在線性回歸框架下，其他影響因素與工業(yè)廢水排放量無(wú)關(guān)。在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著的因素中，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值影響作用最大，長(zhǎng)江中游城市群水資源豐富，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，也伴隨著水資源的消耗，廢水排放總量湖南、湖北、江西三省的平均水平稍高于全國(guó)。

表2 面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型穩(wěn)健回歸修改Tab.2 Robust regression of Panel data random effects model

(2)解釋變量的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)影響因素分析。從就業(yè)結(jié)構(gòu)上看，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重對(duì)工業(yè)廢水排放有顯著的正相關(guān)，表明就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對(duì)工業(yè)廢水有一定的相關(guān)性，提高第三產(chǎn)業(yè)比重，工業(yè)廢水排放量有所增加，可能的原因是就業(yè)結(jié)構(gòu)的改變帶來(lái)收入消費(fèi)的改變，影響工業(yè)生產(chǎn)。而第二、三產(chǎn)業(yè)占GDP比重對(duì)工業(yè)廢水排放不存在顯著的線性相關(guān)特征，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)工業(yè)廢水排放量減少難以呈現(xiàn)線性相關(guān)特征，長(zhǎng)江流域工業(yè)污水排放量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整間的關(guān)系需要進(jìn)步深度挖掘。

(3)解釋變量的經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素分析。消費(fèi)、金融領(lǐng)域的變量在回歸分析中未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明長(zhǎng)江流域城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，金融政策支持考慮污水減排還不夠，消費(fèi)中對(duì)污水減排意識(shí)尚不足。從資源稟賦上看，人均國(guó)土面積對(duì)工業(yè)污染排放不顯著，人口密度不是城市工業(yè)污水排放量的重要因素，認(rèn)識(shí)城市工業(yè)廢水排放量更多的需從經(jīng)濟(jì)因素考量。投資領(lǐng)域類變量對(duì)城市工業(yè)污水排放量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，固定資產(chǎn)投資表現(xiàn)出資源節(jié)約集約利用，污水排放較少，同樣的特征在外商實(shí)際投資因素中也表現(xiàn)了出來(lái)。

4 結(jié) 語(yǔ)

長(zhǎng)江中游城市群以黃金水道為凝聚點(diǎn)，水資源是其生命核心要素之一。該區(qū)域中工業(yè)廢水排放量2005-2012年，差異先減少后擴(kuò)大，呈U型特征。通過(guò)面板數(shù)據(jù)回歸模型計(jì)量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、投資、消費(fèi)、金融、土地資源等因素對(duì)長(zhǎng)江中游城市群工業(yè)污水排放總量的影響效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)工業(yè)污水排放總量有影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整無(wú)影響。投資類因素對(duì)工業(yè)污水排放有顯著抑制作用，而消費(fèi)沒(méi)有表現(xiàn)出該特征。另外，金融等支撐領(lǐng)域并沒(méi)有表現(xiàn)出相關(guān)特征。這說(shuō)明長(zhǎng)江中游城市群污水減排治理更多的是從產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，投資項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)行源頭控制，而對(duì)消費(fèi)終端控制上還不夠。經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的金融支持等領(lǐng)域還未表現(xiàn)污水排放減排的理念。在將來(lái)的污水環(huán)境治理上，需要更好地進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，既考慮源頭控制，也重視終端控制，經(jīng)濟(jì)發(fā)展支撐條件等輔助環(huán)節(jié)也一并考慮，才能更有效地實(shí)現(xiàn)減排的目標(biāo)。

□

[1] 國(guó)家發(fā)展改革委.國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于印發(fā)長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃的通知[EB/OL]. http:∥www.sdpc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201504/t20150416_688229.html,2015-04-13/2016-03-03.

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