廣東省水環境污染與經濟增長的關系研究

徐斯伊白

(河海大學公共管理學院，南京 210000)

1 廣東省水環境污染與經濟增長概況

近年來，廣東省水環境問題日益嚴峻，主要表現為工業廢水排放量以及城鎮生活污水排放量的持續增加，如圖1所示。其中工業廢水排放量在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，工業廢水排放量分為兩個階段，2000-2007年，工業廢水排放量逐年遞增，但增長速度較為緩慢；2007-2014年，工業廢水排放量波動幅度較大，經歷了先減再增再減的復雜過程。而城鎮生活污水排放量在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，城鎮生活污水排放量同樣分為兩個階段，2000-2004年，城鎮生活污水排放量處于波動狀態，時而遞增，時而遞減；2005-2014年，城鎮生活污水排放量總體呈現急劇上升的趨勢。

圖1 2000-2014年工業廢水及城鎮生活污水排放量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總量總體呈現上升趨勢。與此同時，廣東省人均GDP也呈現持續上升態勢，2000年廣東省人均GDP為12 736元，到2014年時，其人均GDP已達63 469元，增長率為398.34%。

2 水環境污染與經濟增長之間關系模型的構建

2.1 模型構建的理論基礎

本文的模型構建是基于環境庫茲涅茨曲線(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據，并且進行實證分析，得出結論：SO2、煙塵等環境污染物的排放與經濟增長之間呈現倒“U”型，該曲線可以解釋為，在經濟發展的初級階段，經濟的增長可能帶來嚴重的環境問題，但是隨著經濟水平到達一個飽和狀態，經濟的持續上升反而會有助于環境質量的改善[1]。當然，隨著環境的復雜化，其他的因素也會影響曲線的變化，如地區因素、政策因素等，因此，在現實生活中，環境污染與經濟增長之間的關系不是一成不變的，它們之間的曲線圖也可能表現為正“U”型、“N”型、倒“N”型等形式[2]。

2.2 指標選取和數據來源

選取環境和經濟2類指標。其中環境指標選取的是工業廢水排放量及城鎮生活污水排放量，經濟指標則用的是人均GDP，即GDP總量/總人口，工業廢水、城鎮生活污水和人均GDP統計數據均截取2000-2014年的指標，具體統計數據如表1所示[3,4]。

表1 2000-2014年工業廢水排放量和城鎮生活污水排放量與人均GDP統計數據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，即E(Y/X)=F(X)具體表現為式(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，u表示個體偏差，下標i表示觀測值的序號，當數據為時間序列時，一般用下標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，具體表現為式(3)：

(3)

(4)

(6)

本文主要借助SPSS軟件經過多種曲線回歸模擬分析，結合sig、R2以及F值三項參數的對比，分別為工業廢水排放量和人均GDP之間以及城鎮生活污水排放量和人均GDP之間選擇最優的模型[5]。其中sig代表顯著性水平，并且只有當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R2>0.85時，可以說明回歸曲線擬合比較好，有較強的相關性，回歸方程式可進行預測，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果，我們發現工業廢水排放量與經濟增長之間的關系與三次回歸曲線擬合最優，在此基礎上，構建工業廢水排放量與人均GDP之間的模型，如公式(7)所示:

Yit=β0it+β1Xit+β2X2it+β3X3it+uit

(7)

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

當β3>0時曲線呈“N”型；當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，我們發現城鎮生活污水排放量與經濟增長之間的關系與二次回歸曲線擬合最優，在此基礎上，構建城鎮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為城鎮生活污水廢水排放量；β0、β1、β2為模型參數；u為隨機誤差項。

2.4 工業廢水排放量與人均GDP之間的關系模型

在上述模型及表1數據的基礎上，利用SPSS軟件，對工業廢水排放量與人均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結果如表2所示。首先我們觀察sig值，分別是0.196、0.002、0，當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；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值越大，差異越顯著，同樣三次型曲線更優。

綜上，工業廢水排放量與人均GDP之間的關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 工業廢水排放量和人均GDP之間的模擬模型結果Tab.2 Simulation results between industrial waste emissions and per capita GDP

注：應變量為工業廢水排放量。

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

圖2亦可稱為工業廢水排放量與人均GDP之間的環境庫茲涅茨曲線圖，根據表2中三次回歸曲線模擬的各項參數，我們可得工業廢水排放量與人均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，與之相應的曲線圖呈現為N型，這與傳統的倒“U”型環境庫茲涅茨曲線(EKC)完全不符。從圖2我們可以觀察到該方程有兩個拐點，通過數據分析，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X<33 272，工業廢水排放量與人均GDP之間呈現正比例關系，即人均GDP的上升加劇工業廢水的排放量；當33 27258 833時，兩者之間依舊呈現正比例關系，即工業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，所以廣東省未來幾年的工業廢水排放量會隨著人均GDP的上升而不斷增加，因此，我們應提前做好預防措施，促進經濟增長與水環境的良性互動。

2.5 城鎮生活污水排放量與人均GDP之間的關系模型

在上述模型及表1數據的基礎上，利用SPSS軟件，對城鎮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結果如表3所示。首先我們觀察sig值，均為0，當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，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值越大，差異越顯著，因此二次型曲線最優。

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

注：應變量為城鎮生活污水排放量。

綜上，城鎮生活污水排放量與人均GDP之間的關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亦可稱為城鎮生活污水排放量與人均GDP之間的環境庫茲涅茨曲線圖，根據表3中二次回歸曲線模擬的各項參數，我們可得城鎮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，與之相應的曲線圖呈現為正“U”型，這與傳統的倒“U”型環境庫茲涅茨曲線(EKC)正好相反，由于數據有限，該曲線無法完整反映出正“U”型全貌，也無法明確極小值，但我們可以發現，目前廣東省城鎮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，兩者之間呈現正比例關系，即城鎮生活污水排放量會隨著經濟增長而持續上升，而且未來幾年這種形勢依舊存在。因此，隨著水環境污染問題日益嚴峻化，我們應盡快尋求有效的治理路徑，協調經濟增長與水環境保護之間的關系，杜絕以犧牲環境而片面追求經濟發展的行為。

3 水環境污染的治理路徑

水環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，它還將嚴重威脅到人們的飲水安全，從長遠來看，同樣不利于子孫后代的生存。為實現廣東省的可持續發展戰略，以及水環境和經濟增長的和諧一致，應及時采取有效的措施對水環境污染進行全面的整治。[6]本文主張從源頭控制、治理技術、運行管理、環保意識4個方面著手，如圖4所示。

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

3.1 對污染源實施源頭控制

源頭控制是水環境污染治理的首要環節。首先，應當大力推行清潔產品，一方面，提升生產工藝，減少因技術不過關而導致污染物的過量排放；另一方面，減少控制質量不達標的生活用品的使用，如含磷過高的洗衣粉等；其次，提高水資源的重復利用率，主要表現為廢水的回收利用，即將廢水按相關標準處理后，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，建立統一的廢水管道系統，目前，廣東省各個城市的廢水管道呈現碎片化特征，主要存在系統陳舊、監管困難等問題，統一的廢水管道系統不僅可以減少廢水的亂排現象，同時有助于廢水的集中處置。

3.2 改進污水治理技術

治理技術的改善為水環境污染治理提供了良好的技術保障。首先，對污染物性質進行歸類，不同性質的污水應采取不同的方法，如低濃度有機廢水常用好氧生物處理技術，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，對水環境污染的地區進行歸類，廣東省各個地區的經濟發展水平、地理特征有很大差異，因此，在進行水環境污染治理的時候，應因地制宜，充分發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創新。

3.3 健全運行管理系統

健全的運行管理系統為水環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仍舊處于空白階段，當地政府應結合國家“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，當好綠色發展排頭兵，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，將環保工作與地方政府績效掛鉤，目前，廣東省各地區水污染情況存在兩極化現象，因此，在實施水污染治理的時候，應避免“一刀切”[9]。對于達標的縣市，政府應給與相應財政補貼，從而調動其積極性；對于超標的縣市，政府應收取超標排污費，從而提高它們對環保的重視，實現節能減排。

3.4 提高環保參與意識

企業和居民對環保的參與程度取決于其環保意識的強弱，因此在建立和完善企業和居民參與機制的同時，還應當培養相應的環保參與意識[10]。企業方面，企業作為工業廢水的主要排污單位，是水環境保護的重要主體，但其受自身條件影響以及追求利益最大化的特點，總會影響著其環保行為和環保決策，因此，環保部門應引導企業建立綠色環保的企業文化，實現綠色經濟發展；居民方面，居民作為城鎮生活污水的主要排污主體，具有主體基數大、難監管、分散性等特征，因而加大了城鎮生活污水的治理難度，因此，環保部門應采取多樣的宣傳方式，如環保公益廣告的宣傳、定期舉辦社區環保活動等，使他們清楚地認識到人與自然、人與環境的依存關系，自覺并主動參與環境保護。

4 結 語

通過多種曲線回歸模擬，我們發現廣東省 水環境污染與經濟增長之間并未呈現倒“U”型曲線，由此可知，環境庫茲涅茨曲線只是一種可能并非必然，根據地區、指標數量等的差異，模擬曲線也會呈現不同形式。另外，根據實證分析，預測到未來幾年廣東省的工業廢水排放量以及城鎮生活污水排放量將會隨著經濟增長而持續上升，因此，應從源頭控制、治理技術、運行管理、環保意識4個方面對水環境污染進行全面整治，促進經濟增長與水環境的良性互動。最后，需要指出的是，由于此次研究統計數據的時間跨度較短(2000-2014年)，因此，結果可能存在一定的局限性，不能全面反映廣東省水環境污染與經濟增長的關系，這是今后需要改善的。

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