章恒全，楊 柳，李 陽，張陳俊，孫 瑤

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100； 2.長江生態(tài)環(huán)保集團(tuán)有限公司，湖北 武漢 430014；3.江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100； 4.黑龍江農(nóng)墾職業(yè)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150000)

工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進(jìn)消耗了大量的水資源，同時也排放了更多的廢水[1]。廢水排放量的持續(xù)增加不僅破壞了水環(huán)境，也加劇了地區(qū)缺水程度[2]。根據(jù)《中國水資源公報》顯示，2017年我國廢、污水排放量已增加至約700億t，水環(huán)境質(zhì)量的惡化已逐漸成為限制我國經(jīng)濟(jì)社會健康發(fā)展、居民生活質(zhì)量提高的重要瓶頸[3]。聯(lián)合國《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》指出，要為所有人提供清潔的用水[4]。我國在2013年正式實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度，要求確立水功能區(qū)限制納污紅線，減少廢水排放量，保證水功能區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)率提高到95%以上[5]。我國多次強(qiáng)調(diào)了這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，要求各級政府嚴(yán)格限制排污總量。隨著“綠水青山就是金山銀山”科學(xué)論斷的提出，我國城鎮(zhèn)化發(fā)展逐漸走上了一條更加重視產(chǎn)業(yè)互動、生態(tài)宜居、和諧發(fā)展、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、資源集約的新型城鎮(zhèn)化道路[6]，旨在摒棄過去只強(qiáng)調(diào)速度的發(fā)展方式，降低環(huán)境污染程度，保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量[7]。

長江經(jīng)濟(jì)帶是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵區(qū)域，具有非常重要的戰(zhàn)略地位[8]。長江經(jīng)濟(jì)帶面積雖然僅為全國的21%，但廢水排放總量占全國的40%以上，單位面積的化學(xué)需氧量、氨氮等排放強(qiáng)度是全國平均水平的1.5～2倍[9]。2016年《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出要推行新型城鎮(zhèn)化，促進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程與水環(huán)境保護(hù)協(xié)同發(fā)展，努力提升水環(huán)境和水生態(tài)質(zhì)量，發(fā)揮長江經(jīng)濟(jì)帶在全國經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展中的引領(lǐng)和示范作用[10]。那么，應(yīng)該如何綜合考慮新型城鎮(zhèn)化的內(nèi)涵測度長江經(jīng)濟(jì)帶多種維度的城鎮(zhèn)化水平，長江經(jīng)濟(jì)帶各維度城鎮(zhèn)化進(jìn)程如何，不同維度城鎮(zhèn)化發(fā)展水平是否會對長江經(jīng)濟(jì)帶廢水排放產(chǎn)生不同的影響，本文旨在解決以上3個問題。

1 文獻(xiàn)綜述與理論分析

1.1 文獻(xiàn)綜述

在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境改善的進(jìn)程中，城鎮(zhèn)化對水和空氣等環(huán)境質(zhì)量的影響引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注[11-12]。有學(xué)者認(rèn)為城鎮(zhèn)化與水污染之間存在正相關(guān)關(guān)系[13-14]，在推進(jìn)城鎮(zhèn)化的過程中確實(shí)破壞了生態(tài)環(huán)境[15]。馬海良等[16]通過熵權(quán)法計算工業(yè)廢水污染指數(shù)，研究城鎮(zhèn)化進(jìn)程中工業(yè)廢水污染的排放情況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化發(fā)展速度過快會使工業(yè)廢水污染程度惡化。城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū)，工業(yè)程度也較高，因此工業(yè)廢水排放量也會相應(yīng)上升[17]。也有學(xué)者認(rèn)為，城鎮(zhèn)化的發(fā)展會帶來環(huán)境質(zhì)量的改善。馬青等[18]以2007—2016年為研究窗口期，利用GLS方法和PVAR模型對城鎮(zhèn)化與污染物排放的關(guān)系進(jìn)行檢驗，認(rèn)為在高質(zhì)量外商投資和人力資本的背景下，城鎮(zhèn)化進(jìn)程是推動污染物減排的顯著原因。此外，何舸等[19]、丁翠翠[20]、闞大學(xué)等[21]的研究也均表明在特定時期下，城鎮(zhèn)化進(jìn)程對污染物排放起到了明顯的抑制作用[22]。

廢水排放量的大量增加首先出現(xiàn)在高耗水的工業(yè)企業(yè)，同時農(nóng)村居民進(jìn)入城鎮(zhèn)生活也帶來更多生活污水的排放，總廢水排放量呈現(xiàn)持續(xù)增加的趨勢；隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的政府環(huán)境政策的實(shí)施及用水技術(shù)提升等，廢水排放量逐漸下降，即城鎮(zhèn)化與廢水排放量之間遵循環(huán)境庫茲涅茲曲線，二者呈現(xiàn)非線性關(guān)系[23]。尹慶民等[24]通過STIRPAT模型分析長江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化對工業(yè)廢水排放的影響，發(fā)現(xiàn)長江中上游地區(qū)二者呈現(xiàn)倒“U”形關(guān)系，而長江下游則為倒“N”形。杜江等[25]同樣也發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與包括廢水在內(nèi)的四類污染物的排放量存在倒“U”形曲線關(guān)系。然而對于拐點(diǎn)學(xué)者們尚存在不同的看法，靖學(xué)青[26]從產(chǎn)業(yè)、人口、地域景觀、生活方式4個方面構(gòu)建了城鎮(zhèn)化水平綜合指數(shù)，認(rèn)為拐點(diǎn)出現(xiàn)在51.38%。王家庭等[23]認(rèn)為當(dāng)城鎮(zhèn)化率超過41.27%后，對環(huán)境的影響就會由負(fù)面轉(zhuǎn)為正面。何禹霆等[27]則發(fā)現(xiàn)在考慮外商直接投資的條件下，這一拐點(diǎn)約為62.05%左右。

總攬國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)者們從不同角度深入探討了城鎮(zhèn)化對水污染物排放的影響，并已取得豐碩成果，為后續(xù)研究提供了良好的參考價值和重要的邏輯起點(diǎn)，但仍然存在以下改進(jìn)空間：一是城鎮(zhèn)化的測度方式較為固定。多數(shù)研究只考慮了人口或經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化對自然環(huán)境的影響，用城鎮(zhèn)人口占比和二、三產(chǎn)業(yè)比重表征城鎮(zhèn)化水平，忽視了城鎮(zhèn)化的發(fā)展質(zhì)量和其他維度。為彌補(bǔ)這一缺陷，不少學(xué)者采用綜合指標(biāo)體系對城鎮(zhèn)化進(jìn)行評價，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、空間建設(shè)、社會進(jìn)步、生態(tài)環(huán)境也納入考核范圍之內(nèi)，以期求得城鎮(zhèn)化的綜合發(fā)展指數(shù)。但總指數(shù)概括性過強(qiáng)，無法精準(zhǔn)體現(xiàn)各地區(qū)在人口、土地、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度上的差異。目前還少有研究結(jié)合上述兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，從人口、經(jīng)濟(jì)、土地、社會、生態(tài)等維度分別甄選指標(biāo)，精準(zhǔn)測度出不同維度下的城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)。二是有關(guān)城鎮(zhèn)化與水污染的研究視角較為單一。現(xiàn)有研究多從國家、區(qū)域或省市的單一層面構(gòu)建窗口期線性回歸模型，以期擬合城鎮(zhèn)化對水污染造成的長期影響。囿于該思路限制，實(shí)證結(jié)論不僅忽視了不同地理尺度、不同時間窗口可能存在的分異，還忽視了城鎮(zhèn)化對水污染的短期動態(tài)作用。目前還少有研究整合全域和省域等多個分析視角，分別從長期擬合和短期作用兩個維度探究城鎮(zhèn)化對水污染的綜合影響。

基于此，本文利用熵值法計算長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2001—2019年多維度城鎮(zhèn)化指數(shù)，采用門檻模型研究新型城鎮(zhèn)化發(fā)展對廢水排放的影響。

1.2 理論分析

基于對以往文獻(xiàn)的分析，本文認(rèn)為城鎮(zhèn)化的推進(jìn)究竟是抑制了廢水的排放還是加劇了水環(huán)境污染取決于規(guī)模效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)之間的抗衡。城鎮(zhèn)作為人口、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的聚集地，消耗了大量的資源[28]。隨著城鎮(zhèn)規(guī)模的擴(kuò)大和城市工業(yè)進(jìn)程的推進(jìn)，城市人口的大量增加加劇了生活用水的消耗，工業(yè)企業(yè)也需要水做原料[29]，這使得生活污水和工業(yè)廢水排放量逐年升高。另一方面，得益于人口和生產(chǎn)的聚集，產(chǎn)業(yè)規(guī)?；⒓夹g(shù)革命化和制度創(chuàng)新化更容易在城鎮(zhèn)實(shí)現(xiàn)[30]，技術(shù)進(jìn)步帶來更加高效的生產(chǎn)技術(shù)和監(jiān)督平臺，抑制污染物的排放[31]。總體上，在大量生產(chǎn)要素聚集、人口遷移和政府政策干預(yù)等綜合作用下，城鎮(zhèn)化進(jìn)程對廢水排放影響呈現(xiàn)非線性特征[32]。

倒“U”形理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中城鎮(zhèn)化對生態(tài)環(huán)境所產(chǎn)生的影響具有階段性[33-34]：在初始階段(圖1中M點(diǎn))，城鎮(zhèn)化率處于較低水平，廢水的排放主要來自居民生活污水和少量工業(yè)廢水[35]。起步階段(M→N)，城鎮(zhèn)建設(shè)較為緩慢，人口流動意愿不強(qiáng)，廢水排放相對穩(wěn)定。隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展(N→T)，人口和資源逐漸流入城市，不僅通過集聚效應(yīng)使得城鎮(zhèn)生活廢水排放增多，也通過工業(yè)化的發(fā)展促進(jìn)工業(yè)廢水的排放[36]。這一階段，城鎮(zhèn)成為人口和資源集聚地，規(guī)模效應(yīng)強(qiáng)于技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，因此這一階段城鎮(zhèn)化對廢水排放量表現(xiàn)為促進(jìn)作用。人口流動到城市，有利于創(chuàng)造出更多創(chuàng)新性的成果[37]。面對廢水排放過多帶來的環(huán)境污染，政府監(jiān)管部門也會出臺相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)政策，對無限制的廢水排放加以約束[38]。假設(shè)城鎮(zhèn)化率提高到T點(diǎn)，廢水排放量達(dá)到最大，但城鎮(zhèn)化進(jìn)程仍處于快速推進(jìn)時期。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越過特定“拐點(diǎn)”后，城鎮(zhèn)對于人口和資源的吸引力開始逐漸降低，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)超過規(guī)模效應(yīng)成為主導(dǎo)廢水排放量的因素，環(huán)境污染會隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而有所改善。在技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)逐漸發(fā)力時期(T→P)，廢水排放量逐漸減少[39]，這一趨勢會持續(xù)到城鎮(zhèn)化發(fā)展穩(wěn)定期(P)。此后在清潔生產(chǎn)技術(shù)推廣和環(huán)境保護(hù)政策的實(shí)施下，廢水排放量逐漸趨于穩(wěn)定。

圖1 城鎮(zhèn)化與廢水排放量演變關(guān)系

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國東中西三大區(qū)域，匯聚了超過全國40%的人口和GDP，11個省市城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝谄骄戎卦?001—2019年間增長近1倍。長江經(jīng)濟(jì)帶廢水排放總量于2015年達(dá)到318.55億t，此后開始逐漸下降。因此，本文利用門檻模型，檢驗倒“U”形理論是否適用于長江經(jīng)濟(jì)帶。

2 研究方法和數(shù)據(jù)

利用熵值法構(gòu)建城鎮(zhèn)化發(fā)展評價指標(biāo)體系，對長江經(jīng)濟(jì)帶各省市5個維度城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行測度，并利用空間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析各維度城鎮(zhèn)化的空間特征；最后通過構(gòu)建面板數(shù)據(jù)門檻模型，分析各維度城鎮(zhèn)化可能對廢水排放量存在的長期門檻效應(yīng)。

2.1 熵值法

本文采用加入時間變量的熵值法對5個維度的城鎮(zhèn)化發(fā)展分別進(jìn)行測度，該方法利用指標(biāo)的固有信息判斷各項指標(biāo)的效用價值，可以在很大程度上避免主觀評價帶來的偏差[40]。主要包括以下步驟：

a.對于正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)，分別采用式(1)和式(2)對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

x′θij=xθij/max{xθij}

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;θ=1,2,…,r)

(1)

x′θij=min{xθij}/xθij
(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;θ=1,2,…,r)

(2)

式中:x′θij為第θ年i省市第j個指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值；xθij為i省市第j個新型城鎮(zhèn)化指標(biāo)值；n為省份數(shù)量；m為指標(biāo)數(shù)量；r為年份。

(3)

gj=1-ej(j=1,2,…,m)

(4)

2.2 空間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

空間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法(standard deviational ellipse，SDE)是一種通過求解分析對象離散點(diǎn)集平均中心點(diǎn)和其他點(diǎn)位之間的標(biāo)準(zhǔn)距離，進(jìn)而測量分析對象離散點(diǎn)分布和方位的經(jīng)典空間統(tǒng)計方法，能夠精準(zhǔn)揭示各類型變量的空間分布特征，被廣泛運(yùn)用于社會學(xué)、生態(tài)學(xué)、人口學(xué)、地質(zhì)學(xué)等領(lǐng)域[41]，SDE主要通過方位角、中心點(diǎn)、長軸、短軸等參數(shù)來描繪變量的空間分布特征，使用SDE對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)行研究，可直觀反映城鎮(zhèn)化發(fā)展的空間分布特征和重心移動趨勢，從時間、空間兩個維度揭示各省份存在的差異及演變趨勢，具體而言：長軸表示城鎮(zhèn)化發(fā)展的分布方向，短軸表示城鎮(zhèn)化發(fā)展的分布范圍，橢圓越扁，表明方向性越明顯。計算求得的平均中心即為城鎮(zhèn)化發(fā)展的空間重心，重心位置的移動和分布可揭示城鎮(zhèn)發(fā)展的變化特征和均衡性。

2.3 門檻模型

門檻效應(yīng)是指當(dāng)一個經(jīng)濟(jì)參數(shù)越過某一特定數(shù)值后，導(dǎo)致另一參數(shù)突然轉(zhuǎn)向不同發(fā)展形勢的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。本文借助Hansen[42]的研究思想，建立門檻回歸模型如下：

lnFit=μit+β1UitIit(Uit≤γ1)+
β2UitIit(Uit>γ2)+θCit+εit

(5)

式中：Fit為i省市第t年廢水排放量總量；Uit為i省市第t年城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)，包括人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化和生態(tài)城鎮(zhèn)化；γ為模型中可能存在的門檻值；β為不同門檻值下各維度城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)對廢水排放的影響；Cit為控制變量組，包括地區(qū)常住人口總量、技術(shù)發(fā)展水平、外商投資水平、對外投資水平；θ為模型中各控制變量的系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動項；μit為個體效應(yīng)；I(·)為取值為1或者0的示性函數(shù)。

2.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

本文研究多維度城鎮(zhèn)化對廢水排放量可能存在的門檻效應(yīng)影響，核心被解釋變量為地區(qū)廢水排放總量，核心解釋變量為5種城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)。從人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化、生態(tài)城鎮(zhèn)化5個維度，甄選23項單項指標(biāo)分別衡量長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的城鎮(zhèn)化5個維度的綜合發(fā)展情況，如圖2所示(括號內(nèi)為指標(biāo)權(quán)重)。23個評價指標(biāo)中，除城鄉(xiāng)居民人均可支配收入水平比值和文盲率為負(fù)向指標(biāo)外，其余評價指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶多維度城鎮(zhèn)化發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系

本文加入的控制變量包括：①人口規(guī)模。隨著人口數(shù)量逐漸增加，人與資源環(huán)境的矛盾日益尖銳，水環(huán)境受到的壓力也隨之上升[43]。采用地區(qū)年末常住人口表征人口規(guī)模大小。②科技發(fā)展水平?？萍紕?chuàng)新可以促進(jìn)資源利用效率的提高，使水資源得到充分利用。此外，科技進(jìn)步也可以為保護(hù)水環(huán)境提供更強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)，提升城市環(huán)境保護(hù)水平[44]。采用能源強(qiáng)度(萬元GDP標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量)的倒數(shù)表征科技發(fā)展水平，該指標(biāo)越大，表明科技發(fā)展水平越高。③外商投資水平。FDI的流入可能帶來更清潔的生產(chǎn)技術(shù)手段改善水生態(tài)環(huán)境，但也有可能帶來外國的污染行業(yè)加劇廢水排放。本文將外商直接投資納入控制變量，并采用IFDI流量來表征外商直接投資水平[45]。④對外投資水平。作為資本流動的方式之一，OFDI具有顯著的逆向技術(shù)溢出效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，對水環(huán)境的影響同樣重要。本文采用OFDI流量表征對外直接投資水平大小[46]。

本文以長江經(jīng)濟(jì)帶11省市作為研究對象，以2001—2019年作為時間窗口，各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計局、統(tǒng)計年鑒等，少量缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊。為消除通貨膨脹影響，以貨幣為單位的數(shù)據(jù)均以2001年為研究基期做平減處理。特別地，針對生態(tài)城鎮(zhèn)化“工業(yè)污染治理完成投資”指標(biāo)項，參照朱平芳等[47]做法，將“0.55×消費(fèi)物價指數(shù)+0.45×固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)”作為平減指數(shù)，對該指標(biāo)進(jìn)行平減處理。

3 長江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化指數(shù)測度及對廢水排放的門檻效應(yīng)

3.1 重心遷移與離散趨勢分析

利用熵值法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，分別得出長江經(jīng)濟(jì)帶11省市人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化、生態(tài)城鎮(zhèn)化各項指標(biāo)的客觀權(quán)重，進(jìn)而求出2001—2019年各省市的城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)。各維度城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)變化趨勢如圖3所示。

(a) 人口城鎮(zhèn)化

利用ArcGis軟件對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市5個維度的城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)進(jìn)行分析，探究城鎮(zhèn)化進(jìn)程在空間上的差異。

圖4為2001—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓圖，從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)來看，長軸變化區(qū)間為1 033.53～1 062.60，短軸變化區(qū)間為284.31～298.86，整體呈現(xiàn)為“東西長、南北短”。在研究期內(nèi)，橢圓逐年向西南方向遷移。如圖5所示，橢圓長半軸表現(xiàn)出“先變短、后增長”的變化趨勢。2001—2004年，長軸從1 039 km縮短至1 033 km，說明指數(shù)分布范圍變小，集中程度更高；2004—2019年穩(wěn)定上升至1 063 km。短軸相比長軸變化更趨穩(wěn)定，整個研究期內(nèi)呈穩(wěn)定增長趨勢，年均變化0.81 km，說明人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)范圍逐年變廣，數(shù)據(jù)的離散程度有所增大。

(a)人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

圖5 2001—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市人口城鎮(zhèn)化指數(shù)橢圓長短軸變化

從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓重心遷移情況來看，從2003年至研究期末，重心一直向西南移動，說明上游和中游地區(qū)的人口城鎮(zhèn)化進(jìn)程正加速推進(jìn)，東西方位差距逐年縮小。如表1所示，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)重心在東西方向上共移動129.47 km，且除2002—2003年向東移動1.198 km外，其余17年均向西移動，說明整體來看上游地區(qū)的城鎮(zhèn)化推進(jìn)速度快于下游地區(qū)。2010—2011年移動距離最遠(yuǎn)，重心向西邊移動了17.79 km，說明在整個研究期內(nèi)，該年份上游地區(qū)與下游地區(qū)城鎮(zhèn)化推進(jìn)速度之差達(dá)到最大，重心向地理區(qū)位的上游省份遷移。與之相反，2001—2002年移動幅度最小，重心僅向西移動了0.620 km。就南北方向而言，重心共有16次向南移動。與南北方向遷移情況相同，2001—2002年的移動距離最短，僅向北移動了0.064 km。2010—2011年移動距離達(dá)到最大，向南移動了3.35 km，說明貴州、云南等南方省市城鎮(zhèn)化進(jìn)程逐漸提速。

表1 長江經(jīng)濟(jì)帶人口城鎮(zhèn)化指數(shù)橢圓重心移動距離 單位：km

3.2 門檻效應(yīng)檢驗與置信區(qū)間估計

采用300次Bootstrap自抽樣法對模型中的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗，以探究5個維度城鎮(zhèn)化對廢水排放影響的門檻點(diǎn)個數(shù)，同時，對模型中可能存在的門檻值和置信區(qū)間進(jìn)行估計，結(jié)果如表2所示。

表2 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果與置信區(qū)間估計

綜上，人口城鎮(zhèn)化模型、社會城鎮(zhèn)化模型和生態(tài)城鎮(zhèn)化模型均存在顯著的雙門檻效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化模型和空間城鎮(zhèn)化模型僅存在單門檻效應(yīng)。這說明，在人口、社會和生態(tài)城鎮(zhèn)化推進(jìn)過程中，廢水排放量會跨越兩次門檻值，轉(zhuǎn)換兩次發(fā)展趨勢；而在經(jīng)濟(jì)和空間城鎮(zhèn)化推進(jìn)過程中，廢水排放量只會跨越一次門檻值，轉(zhuǎn)換一次發(fā)展趨勢。

3.3 門檻模型回歸結(jié)果分析

本文對各模型中的指標(biāo)變量進(jìn)行門檻效應(yīng)回歸，結(jié)果如表3所示，列(1)～(5)分別為人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化、生態(tài)城鎮(zhèn)化對廢水排放量的影響。

表3 新型城鎮(zhèn)化門檻模型估計結(jié)果

根據(jù)各門檻模型的回歸結(jié)果，可得出如下分析：

a.人口城鎮(zhèn)化。長江經(jīng)濟(jì)帶11省市廢水排放量存在基于人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)水平的雙門檻特征，不同人口城鎮(zhèn)化水平對水污染的影響存在顯著差異，且整體呈現(xiàn)為倒“U”形的影響關(guān)系。具體而言，當(dāng)人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)低于0.237 8時，發(fā)展指數(shù)的彈性系數(shù)β1為-1.084 9，表現(xiàn)出抑制作用。當(dāng)發(fā)展指數(shù)介于0.237 8～0.310 6時，彈性系數(shù)β2符號發(fā)生改變，此時人口城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)每增加一個單位，將促進(jìn)廢水排放量相關(guān)指標(biāo)多增加0.490 6。當(dāng)發(fā)展指數(shù)越過第二門檻值后，彈性系數(shù)β3恢復(fù)至-1.169 0，且抑制作用更加明顯。不難理解，在人口城鎮(zhèn)化建設(shè)初期，人口遷移和產(chǎn)業(yè)聚集極易形成規(guī)模效應(yīng)，生活和生產(chǎn)的用水方式更加集中，節(jié)水設(shè)施的建設(shè)降低了管網(wǎng)漏損率，使用水總量和廢水排放量一同降低。但是，當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展至中期，人口的涌入速度遠(yuǎn)超過技術(shù)的發(fā)展速度，城鎮(zhèn)人口激增導(dǎo)致用水量和廢水排放量也隨之上升。同時，城鎮(zhèn)對農(nóng)村人口具有較強(qiáng)的引力，勞動力聚集促進(jìn)社會和經(jīng)濟(jì)更快地發(fā)展，進(jìn)而導(dǎo)致生活和工業(yè)廢水排放總量持續(xù)上升。當(dāng)人口城鎮(zhèn)化發(fā)展至一定階段后，人力資本和優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)資源產(chǎn)生巨大的集聚效應(yīng)，進(jìn)一步抑制了廢水的排放。

b.經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化。不同經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)水平對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市廢水排放量具有相反的影響，且表現(xiàn)為“促進(jìn)”到“抑制”的變化過程。當(dāng)經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)低于門檻值0.393 7時，城鎮(zhèn)化彈性系數(shù)β1為3.128 8，表現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用。當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展越過門檻值之后，經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)的彈性系數(shù)β2降低至-1.630 5，說明當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)每增加一個單位，廢水排放量相關(guān)指標(biāo)隨之減少1.630 5。這可能是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型升級所帶來的結(jié)果。發(fā)展之初，長江經(jīng)濟(jì)帶各省市囿于“唯GDP論英雄”，大批重污染工業(yè)加速發(fā)展，助力各省市經(jīng)濟(jì)騰飛。但是，這些企業(yè)具有極強(qiáng)的破壞力，給水環(huán)境帶來的壓力與日俱增。隨著國家一系列“節(jié)能減排”政策的出臺，經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸由“粗獷式”增長向“環(huán)境友好型”增長轉(zhuǎn)型，長江經(jīng)濟(jì)帶各省市大力優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，重污染企業(yè)淘汰或轉(zhuǎn)型，二、三產(chǎn)業(yè)比重逐漸提高。各企業(yè)對資源環(huán)境的依賴性呈弱化跡象，從而隨著經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化發(fā)展的提速，廢水排放量持續(xù)減少。

c.空間城鎮(zhèn)化。當(dāng)發(fā)展指數(shù)低于0.552 9時，空間城鎮(zhèn)化彈性系數(shù)β1為-1.627 4，對廢水排放量表現(xiàn)出顯著的抑制性。當(dāng)發(fā)展指數(shù)越過0.552 9時，空間城鎮(zhèn)化對廢水排放的抑制作用進(jìn)一步突顯，彈性系數(shù)β2降低至-2.009 2，說明每當(dāng)空間城鎮(zhèn)化系數(shù)增長1個單位，廢水排放量相關(guān)指標(biāo)將隨之降低2.009 2個單位。如此結(jié)果，可能是空間城鎮(zhèn)化的加速發(fā)展突顯了城鎮(zhèn)化的聚集效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)。一方面，城市是知識水平和科學(xué)技術(shù)的主要聚集地，空間城鎮(zhèn)發(fā)達(dá)的地區(qū)，往往聚集更多的高水平學(xué)校、科研中心和高新科技企業(yè)，使得人力資本、創(chuàng)新科技和節(jié)能減排技術(shù)存在明顯優(yōu)勢，更好地實(shí)現(xiàn)水資源的有效利用，導(dǎo)致廢水排放也隨之減少。另一方面，空間城鎮(zhèn)化的發(fā)展也體現(xiàn)在城市基礎(chǔ)設(shè)施的日益完善，節(jié)水系統(tǒng)、凈水設(shè)施、污水處理的規(guī)模更趨龐大，對水污染物排放起到更加明顯的抑制作用，表現(xiàn)出城鎮(zhèn)化發(fā)展與廢水排放呈動態(tài)演進(jìn)的相反趨勢。

d.社會城鎮(zhèn)化。長江經(jīng)濟(jì)帶各省市廢水排放量存在基于社會城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)水平的雙門檻特征，不同社會城鎮(zhèn)化水平對水污染的影響存在顯著差異，且隨著指數(shù)的提高，影響系數(shù)發(fā)生了從“促進(jìn)”、“抑制”向“更抑制”的逐步轉(zhuǎn)變。具體而言，當(dāng)社會城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)低于0.414 0時，彈性系數(shù)β1為2.289 5，城鎮(zhèn)化對廢水排放表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用。當(dāng)城鎮(zhèn)化系數(shù)介于0.414 0和0.641 5時，彈性系數(shù)β2降低至-1.036 7，說明該階段的城鎮(zhèn)化對廢水排放起到了抑制作用。進(jìn)一步地，當(dāng)社會城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)越過0.641 5后，彈性系數(shù)β3繼續(xù)降低至-1.678 6，表明發(fā)展指數(shù)每增加一個單位，可抑制廢水排放相關(guān)指標(biāo)減少1.678 6個單位，出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因可能在于人口素質(zhì)和消費(fèi)對象的轉(zhuǎn)變。一方面，在社會城鎮(zhèn)化發(fā)展早期，隨著人們生活水平的逐漸提高，對水資源的依賴與消耗也呈強(qiáng)化趨勢。但是，當(dāng)社會城鎮(zhèn)化發(fā)展至一定階段后，人們的消費(fèi)對象再次向服務(wù)型產(chǎn)品發(fā)生轉(zhuǎn)變。服務(wù)型產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中的水資源消耗量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于衣、食、住、行的水資源消耗量，污染物排放也隨之減少。另一方面，當(dāng)進(jìn)入較高層次的社會城鎮(zhèn)化階段后，家庭節(jié)水系統(tǒng)也逐漸普及，智能化的設(shè)備幫助家庭提高水資源利用效率，進(jìn)而減少了廢水的排放。

e.生態(tài)城鎮(zhèn)化。生態(tài)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)對長江經(jīng)濟(jì)帶各省市廢水排放存在顯著的雙門檻影響，但始終保持為抑制作用。當(dāng)生態(tài)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)低于0.467 9時，彈性系數(shù)β1為-0.615 8，表明生態(tài)城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)每增加一個單位，廢水排放量相關(guān)指標(biāo)將降低0.615 8個單位。當(dāng)城鎮(zhèn)化介于0.467 9和0.563 6時，社會城鎮(zhèn)化對廢水排放的抑制作用有所減弱，彈性系數(shù)β2表現(xiàn)為-0.347 3，但不顯著。當(dāng)社會城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)越過0.563 6時，抑制作用進(jìn)一步突顯，彈性系數(shù)β3表現(xiàn)為-0.658 4。不難理解，在城鎮(zhèn)化發(fā)展早期，長江經(jīng)濟(jì)帶各省市聚集了大量的鋼鐵、化工、煤炭、造紙、金屬、藥業(yè)等企業(yè)，這些企業(yè)在早期并沒有受到過多的約束。隨著當(dāng)?shù)卣诠I(yè)污染治理等方面的生態(tài)投入，這些資金很快起到了“立竿見影”的效果，顯著抑制了廢水的排放。當(dāng)城鎮(zhèn)化發(fā)展至一定階段后，受限于科技進(jìn)步發(fā)展速度的相對滯后，政府的治理投資沒有從根源上解決污染治理的技術(shù)難題，導(dǎo)致對水污染的抑制作用有所減弱。進(jìn)一步地，隨著水環(huán)境問題的日益突顯，政府以更大的決心和財力加大對水污染治理的投資力度，相關(guān)技術(shù)快速發(fā)展，“工業(yè)污染治理完成投資”和“城市污水日處理能力”等生態(tài)城鎮(zhèn)化指標(biāo)加速推進(jìn)，更有效地抑制了廢水排放。

f.其他控制變量。人口規(guī)模在各模型中都體現(xiàn)出對廢水排放的促進(jìn)作用，在經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化模型彈性系數(shù)達(dá)到0.235 9。一方面，人口數(shù)量激增會加大對生活用水的需求量，進(jìn)而導(dǎo)致廢水排放量上升。另一方面，人口數(shù)量增多積累了大量的優(yōu)質(zhì)人力資本，是工業(yè)發(fā)展的“助推器”，促使更多的工廠和企業(yè)蓬勃發(fā)展，對水資源的需求進(jìn)一步強(qiáng)化，更多的工業(yè)廢水隨之排放。

科技發(fā)展水平在各模型中都表現(xiàn)出對廢水排放的抑制作用。一方面，科技水平的提升帶來了先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步和擴(kuò)散，隨著企業(yè)生產(chǎn)效率逐漸提高，在生產(chǎn)相同產(chǎn)量產(chǎn)品的背景下，水資源的循環(huán)次數(shù)更多、利用量更低，企業(yè)對資源的依賴和消耗強(qiáng)度有所減弱，導(dǎo)致污、廢水排放量也隨之減少。另一方面，科技的進(jìn)步也提升了對污染物的處理和凈化能力，減緩了水環(huán)境所面臨的壓力。

IFDI在經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化模型中表現(xiàn)出顯著的“污染天堂”效應(yīng)，彈性系數(shù)為0.748 2。一個可能的解釋是，目前我國的外商引資模式仍然以“資源尋求型”為主，這類企業(yè)雖然對長江經(jīng)濟(jì)帶各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新的活力，但同時也對環(huán)境帶來額外的壓力和負(fù)擔(dān)，促使污染物排放量增加[48]。在其他模型中，IFDI的彈性系數(shù)表現(xiàn)為負(fù)，但不顯著。這說明IFDI的流入也帶來了一定的先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和科學(xué)管理經(jīng)驗，對我國企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級具有促進(jìn)作用，進(jìn)而可能抑制廢水排放量的增加。

OFDI在各模型中主要體現(xiàn)為顯著的“污染光環(huán)”效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)、生態(tài)城鎮(zhèn)化模型中彈性系數(shù)分別為-0.033 2和-0.020 8，顯著地抑制了廢水排放的增加。究其原因，隨著長江經(jīng)濟(jì)帶各省市城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)，部分企業(yè)會在成本較低的東道國進(jìn)行對外直接投資，一方面，OFDI將一部分高污染企業(yè)轉(zhuǎn)移至國外，延緩了本地重污染工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張；另一方面，OFDI也將一部分過剩的產(chǎn)能轉(zhuǎn)移至國外，降低了污染物的排放[49]。但同時，OFDI的彈性系數(shù)數(shù)值較小，這可能是因為目前我國的OFDI主要集中于采礦業(yè)、零售業(yè)、租賃業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)，很少涉及信息傳輸、科技服務(wù)等高新行業(yè)，且投資多集中在亞、非、拉等國家，難以從海外獲取足夠的先進(jìn)科技技術(shù)的溢出效應(yīng)，對污染的抑制作用較為有限。

4 結(jié) 論

本文以人口、經(jīng)濟(jì)、空間、社會、生態(tài)5個維度城鎮(zhèn)化發(fā)展作為切入點(diǎn)，運(yùn)用熵值法對城鎮(zhèn)化指數(shù)進(jìn)行測算，然后基于長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2001—2019年的面板數(shù)據(jù)，利用門檻模型探究多視角城鎮(zhèn)化發(fā)展對廢水排放量的影響方向及作用大小，結(jié)果表明：長江經(jīng)濟(jì)帶5種城鎮(zhèn)化指數(shù)均呈現(xiàn)為逐年波動上升的態(tài)勢，各維度城鎮(zhèn)化大體呈現(xiàn)出“下游高、中游次之、上游低”的分布格局，各維度城鎮(zhèn)化標(biāo)準(zhǔn)差橢圓均呈現(xiàn)出由“東北”向“西南”的移動趨勢，表明上游地區(qū)與其他地區(qū)的發(fā)展差距有所減小。研究長江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化發(fā)展對廢水排放影響的門檻效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，人口城鎮(zhèn)化發(fā)展對廢水排放量存在“抑制—促進(jìn)—抑制”的雙門檻效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化存在“促進(jìn)—抑制”的單門檻效應(yīng)，空間城鎮(zhèn)化存在“抑制—更抑制”的單門檻效應(yīng)，社會城鎮(zhèn)化存在“促進(jìn)—抑制—更抑制”的雙門檻效應(yīng)，生態(tài)城鎮(zhèn)化存在“強(qiáng)抑制—弱抑制—強(qiáng)抑制的”雙門檻效應(yīng)。