李淑煥

摘? 要：水資源對(duì)人類的重要性是不言而喻的。水污染問(wèn)題的日益加重，既降低了各類環(huán)境資源的價(jià)值，又對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類健康提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。該文基于2008—2017年間我國(guó)30個(gè)省份的廢水排放量的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行空間相關(guān)性分析來(lái)探討我國(guó)省際間廢水排放的空間效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)省際間的廢水排放存在顯著的空間相關(guān)性。并在此基礎(chǔ)上為合理利用水資源，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展提出建議。

關(guān)鍵詞：廢水排放? Moran's I? 空間相關(guān)性分析? 可持續(xù)發(fā)展

中圖分類號(hào)： X703? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791（2021）06（a）-0054-05

Analysis of the Inter-provincial Spatial Effect of Wastewater Discharge

LI Shuhuan

（Basic Teaching Department， Zhengzhou University of Industry Technology， Zhengzhou， Henan Province， 451150 China）

Abstract： The importance of water resources to mankind is self-evident. The increasing problem of water pollution not only reduces the value of various kinds of environmental resources， but also poses a serious challenge to economic development and human health. Based on the data of wastewater discharge in 30 provinces in China from 2008 to 2017， this paper analyzes the spatial correlation to explore the spatial effect of wastewater discharge between provinces in China. The results show that there is a significant spatial correlation between the discharge of wastewater between provinces in China. On this basis， some suggestions for rational utilization of water resources and sustainable development are put forward.

Key Words： Wastewater discharge; Moran's I; Spatial correlation analysis; Sustainable development

環(huán)境問(wèn)題在當(dāng)今已越來(lái)越受到重視，2021年4月，習(xí)近平總書(shū)記在領(lǐng)導(dǎo)人氣候峰會(huì)上發(fā)表講話，指出了堅(jiān)持人與自然和諧共生，“萬(wàn)物各得其和以生，各得其養(yǎng)以成”。大自然孕育撫養(yǎng)了人類，人類應(yīng)該以自然為根，尊重自然、順應(yīng)自然、保護(hù)自然。要堅(jiān)持綠色發(fā)展，綠水青山就是金山銀山，保護(hù)生態(tài)環(huán)境就是保護(hù)生產(chǎn)力，改善生態(tài)環(huán)境就是發(fā)展生產(chǎn)力，讓良好的生態(tài)環(huán)境成為全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的支撐。而實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展中，提高水資源的集約節(jié)約利用水平也尤為重要，因此研究廢水排放的影響因素，針對(duì)問(wèn)題進(jìn)行調(diào)整改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)水資源的合理利用，以保證經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展。

我國(guó)學(xué)者在此方面也進(jìn)行了許多研究，其中我國(guó)學(xué)者劉瑩等利用超效率SBM模型和面板Tobit模型研究了“十二五”時(shí)期我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)工業(yè)廢水治理效率的時(shí)空特征以及影響因素[1]。陳傳龍等人利用乘性空間結(jié)構(gòu)分解分析方法對(duì)我國(guó)2021年31個(gè)省份的工業(yè)廢水排放差異的影響因素進(jìn)行了分析[2]。鐘明春通過(guò)利用1995—2017年間我國(guó)省際間面板數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型，對(duì)省際間工業(yè)廢水的排放因素進(jìn)行分析[3]。

該文在前人的研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)上，在廢水排放中將生活廢水也考慮在內(nèi)，所以從工業(yè)廢水和生活廢水的總量考慮，同時(shí)將時(shí)空因素考慮在內(nèi)，分析我國(guó)廢水排放的空間效應(yīng)。

1? 研究方法及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用

在1974年5月荷蘭統(tǒng)計(jì)協(xié)會(huì)年會(huì)大會(huì)致辭時(shí)，Jean Paelinck最早提出空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Spatial Econometrics）這個(gè)名詞。它是計(jì)量經(jīng)濟(jì)的一個(gè)分支，研究的是如何在橫截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的回歸模型中分析空間的相關(guān)性。其實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域也尤為廣泛。陸文聰?shù)热诉\(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論說(shuō)明了我國(guó)各省的糧食產(chǎn)量存在空間效應(yīng)，并進(jìn)一步分析了引起糧食生產(chǎn)區(qū)空間結(jié)構(gòu)變化的原因[4]。于江霞采用空間計(jì)量模型來(lái)分析我國(guó)公路設(shè)施的空間相關(guān)性[5]。任曉怡利用傳統(tǒng)的計(jì)量模型和空間計(jì)量模型基于2003—2012年間我國(guó)中部地區(qū)80個(gè)城市的數(shù)據(jù)，對(duì)其金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)發(fā)展之的關(guān)系進(jìn)行分析，可以看到金融發(fā)展對(duì)中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用[6]。趙磊等人通過(guò)空間相關(guān)性分析和空間面板模型發(fā)現(xiàn)旅游的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有顯著的空間相關(guān)性[7]。高魏利用空間計(jì)量模型分析了建設(shè)用地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間顯著的空間相關(guān)性，并且也說(shuō)明了一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)的建設(shè)用地的增長(zhǎng)存在溢出效應(yīng)[8]。劉秉鐮等人利用空間面板模型研究了我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間的關(guān)系[9]。LEE J等人利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論對(duì)考察分析韓國(guó)首爾老年駕駛員發(fā)生交通事故的特點(diǎn)[10]。未來(lái)我國(guó)的發(fā)展中，會(huì)涉及到大量應(yīng)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)建模的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題[11]。

1.2 空間效應(yīng)

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本特征是空間效應(yīng)，可以分為空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性?？臻g相關(guān)性是變量間相關(guān)性在空間結(jié)構(gòu)上的體現(xiàn)，空間異質(zhì)性是描述個(gè)體間存在的差異，并指出這一差異是由于空間分布或結(jié)構(gòu)特點(diǎn)導(dǎo)致的。

1.2.1 全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)

全局空間自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量主要有Moran's I統(tǒng)計(jì)量和Geary's C統(tǒng)計(jì)量， 該文利用Moran's I統(tǒng)計(jì)量。

全局Moran's I統(tǒng)計(jì)量定義如下：

（1）

其中，，，即，分別為觀測(cè)值的樣本方差和樣本均值;為空間權(quán)重矩陣W中的元。

Moran's I的值在-1～+1，值大于0表示存在正相關(guān)，越接近1表示正相關(guān)的程度越強(qiáng);值小于0表示存在負(fù)相關(guān)，等于0表示空間無(wú)關(guān)。

標(biāo)準(zhǔn)化后的Moran's I統(tǒng)計(jì)量為：

（2）

其中，為矩陣中行空間權(quán)重的總和，為矩陣中列空間權(quán)重的總和。

1.2.2 局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)

空間聯(lián)系的局部指標(biāo)，它包括局部Moran's I統(tǒng)計(jì)量、局部Geary's C統(tǒng)計(jì)量。該文利用Moran's I統(tǒng)計(jì)量。

局部Moran's I統(tǒng)計(jì)量定義如下：

，（3）

其中，zi、zj分別為鄰近空間單元i和j的xi和xj的標(biāo)準(zhǔn)化觀測(cè)值，wij為空間權(quán)重矩陣，ii為觀測(cè)單元的i的Moran's I的計(jì)算值;，表示該觀測(cè)區(qū)域與鄰近區(qū)域具有“高-高”或“低-低”的集聚特征;，表示在觀測(cè)區(qū)域與鄰近區(qū)域具有“高-低”或“低-高”的集聚特征[12]。

1.2.3 空間權(quán)值矩陣

空間權(quán)重矩陣用來(lái)表示不同位置的空間單元的鄰近關(guān)系。其常規(guī)設(shè)定有兩種，一種是簡(jiǎn)單的二進(jìn)制鄰接矩陣，另一種是基于距離的二進(jìn)制空間權(quán)重矩陣。其中基于距離的空間權(quán)重矩陣一般有兩種計(jì)算方法，即Rook賦權(quán)法和Queen賦權(quán)法。

2? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2.1 數(shù)據(jù)的選取和處理

該文選取我國(guó)內(nèi)陸30個(gè)省市的數(shù)據(jù)，來(lái)研究廢水排放的省際空間效應(yīng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《國(guó)家數(shù)據(jù)》，研究的時(shí)間為2008—2017年之間，在前人的研究基礎(chǔ)上，該文選取各地區(qū)人均廢水排放量（PJPF），運(yùn)用ArcGIS、GeoDa軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。為了更好地反映變量間的關(guān)系，將數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，以消除異方差的影響。

2.2 全局空間自相關(guān)分析

計(jì)算全局Moran's I，對(duì)我國(guó)30個(gè)省市的人均廢水排放進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，得到表1數(shù)據(jù)。

由表1中結(jié)果顯示，每個(gè)年份的Moran's I均大于0小于1，并且均通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明省際之間的廢水排放存在正的空間相關(guān)性，也即我國(guó)內(nèi)陸30省市的廢水排放量的空間分布并不是獨(dú)立的或隨機(jī)的。同時(shí)從表中數(shù)據(jù)還可以看到，在2008—2012年間Moran's I呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，2012—2015年間趨于平穩(wěn)，在2015年后不斷下降，因此選取分?jǐn)帱c(diǎn)處的相應(yīng)年份即2008年、2012年、2015年和2017年的數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析，用Moran's I散點(diǎn)圖說(shuō)明局部空間特征。

2.3 局部空間自相關(guān)分析

Moran's I散點(diǎn)圖常用作衡量局部的空間特征，數(shù)據(jù)落在Moran's I散點(diǎn)圖的1、3象限時(shí)說(shuō)明觀測(cè)區(qū)域之間具有正的空間相關(guān)性，數(shù)據(jù)落在第2象限、第4象限時(shí)說(shuō)明觀測(cè)區(qū)域之間具有負(fù)的空間相關(guān)性。并且在第1象限說(shuō)明觀測(cè)值高的區(qū)域被高值區(qū)域所包圍（高-高），第2象限說(shuō)明觀測(cè)值低的區(qū)域被高值區(qū)域所包圍（低-高），在第3象限說(shuō)明觀測(cè)值低的區(qū)域被低值區(qū)域包圍（低-低），第4象限說(shuō)明觀測(cè)值高的區(qū)域被低值區(qū)域所包圍（高-低）。

觀察散點(diǎn)從圖1到圖4可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)30個(gè)省市的散點(diǎn)大落在第1象限、第3象限，說(shuō)明我國(guó)省際之間廢水排放量存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。并且在這4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上江蘇、上海、浙江、福建等數(shù)據(jù)落在第1象限，說(shuō)明這些地區(qū)的廢水排放量較高，并且被高值所包圍。新疆、青海、四川、云南等省份落在第3象限，說(shuō)明其廢水排放量相對(duì)較低，并且被低值所包圍。

現(xiàn)對(duì)2008年、2012年、2015年和2017年分別進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，分別給出了圖5到圖8的LISA聚類圖。

從LISA聚類圖可以看到，我國(guó)大部分省域的廢水排放之間的局部空間效應(yīng)并不顯著。在通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的地區(qū)，江蘇、上海、浙江、福建這些地區(qū)呈現(xiàn)出顯著的高-高的空間集聚，新疆、青海、四川、云南這些地區(qū)呈現(xiàn)出顯著的低-低的空間集聚，這也與散點(diǎn)圖觀察得出的結(jié)論相一致。也表明了我國(guó)部分省域廢水排放的局部空間效應(yīng)影響著全國(guó)的空間效應(yīng)，其局部效應(yīng)只存在少數(shù)部分地區(qū)。

3? 結(jié)語(yǔ)

該文基于2008—2017年這一期間我國(guó)30個(gè)省市的人均廢水排放量，對(duì)其進(jìn)行全局空間相關(guān)性和局部空間相關(guān)性分析，可以發(fā)現(xiàn)，這一時(shí)期我國(guó)30個(gè)省市間的廢水排放量存在空間正相關(guān)。并且在進(jìn)一步的局部空間相關(guān)性檢驗(yàn)中，可以發(fā)現(xiàn)部分省域的廢水排放呈現(xiàn)出高-高和低-低的空間集聚，其中出現(xiàn)高-高的集聚地區(qū)，其主要為東部沿海地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，城市化水平較高，人口密集，生活廢水及工業(yè)廢水排放量較大，廢水排放量存在很強(qiáng)的空間正相關(guān)，低-低的集聚地區(qū)主要集中在我國(guó)西部地區(qū)，這些地區(qū)大都經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，城市化水平相對(duì)較低，加之部分地區(qū)氣候干旱降水稀少等特點(diǎn)，也使得廢水排放相對(duì)較少。總之城市在發(fā)展時(shí)，既要兼顧經(jīng)濟(jì)又要保護(hù)環(huán)境，各城市之間要加強(qiáng)互動(dòng)合作，注重節(jié)能清潔產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加大廢水凈化設(shè)備的投入。該文只進(jìn)行了省際之間的廢水排放的空間效應(yīng)分析，并沒(méi)有進(jìn)一步討論影響廢水排放的具體因素，今后可在此基礎(chǔ)之上，建立空間劑量計(jì)學(xué)中的相關(guān)模型做進(jìn)一步分析。

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