張葉雨，李 昂，趙文琪，李璐驥

（1.河海大學(xué)，a.商學(xué)院；b.物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038）

水資源是人類生活、社會發(fā)展不可或缺的重要資源。然而，中國人均水資源僅為世界人均水平的1/4［1］，加上近年來經(jīng)濟社會迅速發(fā)展，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化不斷推進，中國水環(huán)境污染、水資源浪費等問題十分嚴(yán)峻。因此，對水污染進行量化、評價是進一步有效處理水污染問題、促進經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。Hoekstra 等［2］于2008 年提出了灰水足跡概念，即以水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)，將水污染物稀釋至無害所需的淡水體積［3］?；宜阚E用耗水量來衡量水資源污染程度，為實現(xiàn)水污染的治理與水資源的利用提供了新視角。目前中國灰水足跡的研究主要集中在水污染問題比較嚴(yán)重的北方地區(qū)，并且與農(nóng)業(yè)相比，灰水足跡在工業(yè)方面的應(yīng)用較少［4］。而工業(yè)用水又是中國用水結(jié)構(gòu)的重要部分，具有所占比重大、增長速度快的特點［5］。于是，基于灰水足跡視角，進行工業(yè)用水量的相關(guān)研究成為本研究的出發(fā)點。

目前已有不少對于工業(yè)用水與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究，姜明棟等［6］基于2001—2017 年京津冀地區(qū)面板數(shù)據(jù)，量化分析了經(jīng)濟增長與工業(yè)用水之間的脫鉤狀態(tài)及其驅(qū)動效應(yīng)；張兵兵等［7］基于中國31個省份1998—2012 年的面板數(shù)據(jù)，檢驗了工業(yè)水資源利用與工業(yè)經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化之間的因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)三者之間存在著長期均衡關(guān)系；史珍等［8］采用PVAR 模型和VAR 模型分別研究了中國東部地區(qū)整體以及各省份工業(yè)用水與工業(yè)經(jīng)濟增長的互動關(guān)系。

本研究以環(huán)境庫茲涅茨曲線理論為基礎(chǔ)，以湖北省為研究對象，主要研究灰水足跡視角下工業(yè)用水與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。環(huán)境庫茲涅茨曲線是較為常用的解釋模型，時常被用來研究經(jīng)濟增長與環(huán)境指標(biāo)之間的關(guān)系。蔣黎等［9］對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)村環(huán)境之間的關(guān)系進行了環(huán)境庫茲涅茨曲線驗證，發(fā)現(xiàn)二者之間呈倒“U”型關(guān)系。夏勇等［10］基于EKC 假說研究經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者之間呈倒“U”型關(guān)系。王菲等［11］利用中國27個省份6 年數(shù)據(jù)對二氧化碳排放量與人均GDP 之間的關(guān)系進行驗證，發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系變化呈倒“U”型曲線，不過不同的角度拐點并不相同。

不同于傳統(tǒng)的倒“U”型曲線，部分學(xué)者在深入研究中發(fā)現(xiàn)環(huán)境指標(biāo)量與經(jīng)濟增長之間還存在其他更復(fù)雜的關(guān)系形態(tài)。宋麗穎等［12］選取陜西省相關(guān)數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)工業(yè)廢氣、工業(yè)廢水呈現(xiàn)倒“N”型EKC 曲線，工業(yè)固體廢棄物呈現(xiàn)“N”型EKC 曲線。齊紹洲等［13］將中國232 個城市分為4 組，對中國霧霾（PM2.5）EKC 本土化特征進行實證研究，發(fā)現(xiàn)不同城市呈現(xiàn)出倒“U”型、“U”型、弱“U”型曲線以及單調(diào)遞增線性關(guān)系。張陳俊等［14］利用EKC 理論檢驗工業(yè)用水量與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，得出不同指標(biāo)下全國及東中西部組別二者之間的關(guān)系會呈現(xiàn)出“N”型、倒“U”型、倒“N”型和單調(diào)遞增形態(tài)。魯曉東等［15］基于中國八大流域相關(guān)水文數(shù)據(jù)，研究其與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同組別下曲線呈現(xiàn)“S”型、“U”型、弱“S”型。目前對于灰水足跡視角下用水量與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的研究較少。研究二者之間的關(guān)系可以為合理開發(fā)利用湖北省水資源提供較為科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊罁?jù)。

1 研究區(qū)域概況

本研究以湖北省為研究對象。湖北省位于中國中部偏南、長江中游，長江和漢江兩條河流穿城而過。湖北省三面環(huán)山，中間低平，略呈向南敞開的不完整盆地，中部為有“魚米之鄉(xiāng)”之稱的江漢平原。全省除高山地區(qū)外，大部分為亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，光能充足，熱量豐富，無霜期長，降水充沛，雨熱同期。

湖北省是中國近代工業(yè)的發(fā)祥地，是中國三大鋼鐵基地之一，中國最大的中、厚、薄板和特種鋼生產(chǎn)基地。湖北省工業(yè)以重工業(yè)為主，重工業(yè)在企業(yè)數(shù)量和產(chǎn)值上都遠(yuǎn)大于輕工業(yè)。湖北省有大量的工業(yè)企業(yè)，排污大戶眾多，高效能、高污染的“兩高”行業(yè)占比較大，工業(yè)廢水排放主要來自這些高污染企業(yè)。長期以來，湖北省各城市將長江、漢江當(dāng)作天然的大排污溝，有的將污染重的企業(yè)安排在長江、漢江下游。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 灰水足跡核算

本研究中灰水足跡的核算以《水足跡評價手冊》［3］為依據(jù)，其公式為：

式中，WFg為湖北省工業(yè)灰水足跡（m3/年）；L為污染物排放負(fù)荷（kg/年）；Cmax為達(dá)到相應(yīng)水質(zhì)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)下的污染物的最高質(zhì)量濃度（kg/m3）；Cnat為受納水體的自然本底質(zhì)量濃度（kg/m3），在自然條件、無人為影響下的水體中某種污染物的質(zhì)量濃度即為受納水體的自然本底質(zhì)量濃度［16］。

工業(yè)源廢水直接排放到水中，所以對其灰水足跡的計算可以采取測算點源污染所排污水中的主要污染物的量來進行，本研究中將最關(guān)鍵的污染物化學(xué)需氧量（Chemical oxygen demand，COD）作為評價指標(biāo)。

以《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 3838—2002）［17］為水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)，使用Ⅲ類水的污染物濃度為環(huán)境最大容許濃度，其中COD 的濃度標(biāo)準(zhǔn)為20 mg/L，自然本底濃度以0 計［3］。選擇Ⅲ類水COD 標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量濃度（即Cmax=0.02 kg/m3）作為依據(jù)。COD 排放量數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《湖北省統(tǒng)計年鑒》。

通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的計算，得到2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡的計算結(jié)果，如圖1 所示。

圖1 2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡

2.2 環(huán)境庫茲涅茨曲線模型

目前主流的模型設(shè)定形式有以下幾種：二次多項式、三次多項式、四次多項式和前3 種的對數(shù)形式。取對數(shù)可以降低時間序列數(shù)據(jù)的波動性，增強模型的穩(wěn)定性。若原始數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，則會導(dǎo)致二次模型有較大誤差，取對數(shù)可以有效解決這一問題。故本研究選用三次多項式與對數(shù)相結(jié)合的形式，模型具體形式如下：

式中，Yt為湖北省第t年的工業(yè)灰水足跡；Xt為湖北省第t年的人均GDP，lnYt、lnXt分別是工業(yè)灰水足跡、人均GDP 的對數(shù)形式。αt是截距項，μt是模型的隨機擾動項。β1、β2、β3為解釋變量的系數(shù)。

在模型（2）中，解釋變量的系數(shù)取值不同，湖北省灰水足跡視角下的工業(yè)用水與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系曲線會呈現(xiàn)不同的形狀：①β1=β2=β3=0，二者之間沒有關(guān)系；②β1＜0 且β2=β3=0，二者之間存在單調(diào)遞減的關(guān)系；③β1＞0 且β2=β3=0，二者之間存在單調(diào)遞增的關(guān)系；④β1＜0、β2＞0 且β3=0，二者之間存在“U”型曲線關(guān)系；⑤β1＞0、β2＜0 且β3=0，二者之間存在倒“U”型曲線關(guān)系；⑥β1＞0、β2＜0 且β3＞0，二者之間存在“N”型曲線關(guān)系；⑦β1＜0、β2＞0 且β3＜0，二者之間存在倒“N”型曲線關(guān)系。

本研究選取湖北省人均GDP 代表經(jīng)濟增長，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《湖北省統(tǒng)計年鑒》。

3 實證分析

3.1 平穩(wěn)性檢驗

在進行回歸分析之前，需要檢驗時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，以避免出現(xiàn)“偽回歸”。首先進行ADF 單位根檢驗，以確保選取的數(shù)據(jù)是合適的。表1 為單位根檢驗結(jié)果。由表1 可知，lnXt和lnYt只有在二階差分的條件下才同時通過了1%和5%顯著性水平下的檢驗，為二階單整序列，即二階差分后可以使其變?yōu)槠椒€(wěn)序列。

表1 ADF 單位根檢驗結(jié)果

3.2 協(xié)整關(guān)系檢驗

若變量在同階數(shù)差分條件下的線性組合能夠形成平穩(wěn)的時間序列，則稱它們之間存在著協(xié)整關(guān)系。利用EViews軟件對數(shù)據(jù)進行檢驗，得到P為0.040 0，通過了5%的顯著水平，說明lnXt和lnYt之間存在一定的協(xié)整關(guān)系，即2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡和經(jīng)濟增長之間具有長期相對穩(wěn)定的關(guān)系，相關(guān)數(shù)據(jù)可以進行回歸。

3.3 回歸結(jié)果分析

根據(jù)以上分析，回歸結(jié)果如表2 所示。所有解釋變量的t統(tǒng)計量都通過了1%顯著性水平檢驗，并且R2也較大，為0.942 3，說明模型的擬合效果較好，符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的假定。得到的方程如下：

表2 經(jīng)濟增長對工業(yè)灰水足跡的影響分析

由此可知，β1＜0，β2＞0，β3＜0，2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡與人均GDP 之間呈現(xiàn)出倒“N”型曲線。對符合EKC 特征的湖北省工業(yè)灰水足跡進行拐點估計。所謂拐點，指的是工業(yè)灰水足跡增長幅度變化的點（由遞增趨勢轉(zhuǎn)為遞減趨勢或由遞減趨勢轉(zhuǎn)為遞增趨勢的轉(zhuǎn)折點）。對式（3）進行一階求導(dǎo)，得到如下公式：

由于式（4）的“Δ”小于0，所以雖然2003—2019年湖北省工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)出倒“N”型關(guān)系形態(tài)，且系數(shù)通過了顯著性檢驗，但是因為方程沒有實數(shù)解，無法進一步得出曲線變化的拐點，可以近似地認(rèn)為工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)單調(diào)遞減的關(guān)系，隨著經(jīng)濟的增長，湖北省工業(yè)灰水足跡將會下降。

3.4 倒“N”型曲線形成原因分析

對EKC 關(guān)系形態(tài)的解釋有很多，從需求的收入彈性角度［18］、規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)［19］等，可以將部分解釋用于分析工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。本研究采用規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)解釋工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)倒“N”型關(guān)系曲線的原因。規(guī)模效應(yīng)是指隨著經(jīng)濟的增長，企業(yè)耗水量會普遍增加，從而增加工業(yè)用水，間接導(dǎo)致工業(yè)灰水足跡增加。結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指在經(jīng)濟增長的過程中，通過調(diào)整不同行業(yè)所占比重，逐步向技術(shù)密集型企業(yè)和服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，減少工業(yè)廢水的排放，提高水資源利用效率。自20 世紀(jì)90 年代市場經(jīng)濟體制改革以來，湖北省重工業(yè)一直占據(jù)主導(dǎo)地位，工業(yè)用水消耗較大，但是自2004 年八大工業(yè)行業(yè)實施戰(zhàn)略性調(diào)整以來，湖北省大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，致力于推進循環(huán)經(jīng)濟、環(huán)保產(chǎn)業(yè)，實施清潔生產(chǎn)，改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。對比發(fā)達(dá)國家，第一產(chǎn)業(yè)占比下降至10%以下，第二產(chǎn)業(yè)比重在GDP 中占比最大，進入工業(yè)化中后期階段，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重在“十一五”期間占1/3，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)成為新的發(fā)展增長點。同時由于水價提高與水權(quán)交易，用水效率低的部門逐漸向用水效率高的部門轉(zhuǎn)移，工業(yè)灰水足跡隨之下降。技術(shù)效應(yīng)是指技術(shù)進步，工業(yè)用水循環(huán)率會提高，促使工業(yè)灰水足跡下降。近年來，湖北省省級財政支持中小企業(yè)發(fā)展的資金不斷增加，建立相關(guān)服務(wù)體系，致力于改善技術(shù)進步環(huán)境，支持中小企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新；民營關(guān)聯(lián)企業(yè)進行技術(shù)聯(lián)合，實現(xiàn)集群，形成技術(shù)經(jīng)濟群體；在政府與企業(yè)的共同努力下，技術(shù)快速進步。規(guī)模效應(yīng)會增加工業(yè)灰水足跡，而結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)會減少工業(yè)灰水足跡，當(dāng)規(guī)模效應(yīng)強于結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)時，工業(yè)灰水足跡就會隨著經(jīng)濟的增長而增加，反之，工業(yè)灰水足跡隨著經(jīng)濟的增長而減少。就本研究的數(shù)據(jù)來看，湖北省結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)強于規(guī)模效應(yīng)，因此，隨著經(jīng)濟的增長，工業(yè)灰水足跡隨之下降，EKC 曲線呈現(xiàn)倒“N”型形態(tài)，且近似呈現(xiàn)單調(diào)遞減趨勢。此外，湖北省近年來大力推進節(jié)能減排，實施主要污染物減排，化學(xué)需氧量是主要減排目標(biāo)之一，因此工業(yè)灰水足跡逐年下降，證明減排實施成果顯著。

4 小結(jié)與討論

本研究通過實證分析研究了2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，得出以下結(jié)論。

第一，2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡總體呈逐年減少趨勢，由2003 年的9.42×109m3/年到2019年的0.99×109m3/年，降幅超過80%。其中，只是在2010 年出現(xiàn)反彈式增長，隨后持續(xù)下降，在2016 年出現(xiàn)較大降幅，降幅超過50%，可能的原因是近些年來人們環(huán)境保護的意識越來越強烈，國家方面也在不斷推出各項政策幫助環(huán)境保護相關(guān)工作進行落實，采取了革新技術(shù)、淘汰落后機械、注重水資源循環(huán)利用、抓好工業(yè)節(jié)水、推廣示范適用技術(shù)等一系列措施以保障國家水安全，湖北省積極響應(yīng)國家政策，努力落實，取得了較好的成效。

第二，湖北省工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間符合環(huán)境庫茲涅茨曲線理論的假說，二者呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)的倒“U”型曲線不同的倒“N”型曲線。但是進一步研究發(fā)現(xiàn)，曲線無法判斷拐點，工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間近似呈現(xiàn)單調(diào)遞減關(guān)系，即隨著經(jīng)濟的增長，工業(yè)灰水足跡會呈持續(xù)下降趨勢。說明湖北省在積極發(fā)展經(jīng)濟的同時，工業(yè)治理工作也開展得有聲有色。

第三，衡量工業(yè)用水的指標(biāo)和用于測定的變量是復(fù)雜多變的，選取的指標(biāo)變化或時間跨度改變，環(huán)境庫茲涅茨曲線的形態(tài)可能發(fā)生變化，依舊要警惕工業(yè)灰水足跡發(fā)生的變化，切不可放松工業(yè)廢水的治理。但是基于本研究模型設(shè)定和樣本數(shù)據(jù)所得出的湖北省工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系還是具有一定的理論與實踐意義。環(huán)境庫茲涅茨曲線的研究為工業(yè)水污染治理與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的研究帶來重要的思路，有助于更有效地平衡二者關(guān)系。

本研究通過實證分析研究了2003—2019 年湖北省工業(yè)灰水足跡與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，但考慮到數(shù)據(jù)的可獲性、指標(biāo)選取的限制性、實際情況的復(fù)雜性等因素，研究結(jié)果具有一定的局限性，今后還可以進行更詳細(xì)、更精確的分析，如研究內(nèi)容上可以更加豐富。工業(yè)灰水足跡呈總體下降趨勢并不能絕對說明水資源情況，若灰水足跡超過水資源量，說明現(xiàn)有水資源無法有效稀釋水體污染，故還可以對水資源量、用水量等進行分析，深入評價湖北省工業(yè)灰水足跡。在探討環(huán)境庫茲涅茨曲線時，可拓展到面板數(shù)據(jù)分析，從局部到整體，使分析更為全面、立體。