影響水污染事件發生的宏觀誘因和時滯性分析

張官兵，安 偉,*，趙 燊

(1.中國科學院生態環境研究中心，環境水質學國家重點實驗室，北京 100085；2.中國科學院大學，北京 100049)

快速發展的經濟不可避免地會對環境帶來一定影響。1995年，經濟學家Grossman等[1]首次提出，環境與經濟增長之間可能存在倒U型曲線，即環境庫茲涅茨曲線(EKC)。EKC揭示出環境質量開始隨著收入增加而退化，收入水平上升到一定程度后隨收入增加而改善。經濟發展和水污染之間的關系密切，人類的經濟活動不可避免要產生污水，而水污染最終會對經濟發展產生負面影響[2-4]，經濟發展雖為GDP總量帶來了貢獻，但隨之就會帶來生態環境的破壞，不斷增加環境治理成本[5-9]。研究經濟發展與水污染關系文獻中，主要有EKC、投入產出模型、GIS空間聚類和灰色關聯等分析環境的研究方法[10-13]，主要探究國內一些省內的經濟效益與水污染的關系，數據取自范圍較小，缺乏對環保投入發揮效益存在的時間差。基于以上的問題，本文通過定量的方法，分別統計分析了2000年—2018年全國各省(直轄市)經濟發展與水污染關系的關聯性，數據覆蓋程度較大，在一定程度上彌補了國內在該研究領域的不足，特別是為環境管理的績效考核提供了新的參考。

1 研究方法

1.1 數據選用

本文收集了全國各省(直轄市)的GDP、工業廢水排放總量、企業注冊單位數、環境污染治理投資總額、突發性水污染事件案例數據，將全國環境污染治理投資總額作為主要的國內經濟發展研究指標，選用國內近幾年各地區突發的水污染事件案例數表示水污染程度，利用水污染事件出現的頻次來確定水污染嚴重程度的指標[14-18]。

通過運算獲得2000年—2018年全國各省(直轄市)的GDP值，以及全國環境污染治理投資總額與國內GDP生產總值的比值，以下稱為環保投入。本文數據均來源于國家統計局官網，通過查找中國知網安全與環境學報的《國內環境事件統計》、第十分冊——城市供水應急案例庫及知識庫系統(課題名稱：水質監測關鍵技術及標準化研究與示范，課題編號：2008ZX07420-001)等文獻，綜合整理得到了國內水污染事件案例以及國內多種指標與水污染數據，結果如表1和表2所示。

表1 2000年—2018年多種指標與全國(除港澳臺、西藏)水污染事件

表2 2000年—2018年各省份多種指標與水污染事件

1.2 分析方法

本文通過Excel軟件統計繪制了散點圖，用線性回歸的方法對國內多種數據指標與水污染頻次之間的關系進行了探究，通過R2的檢驗，找出了最優線性回歸時的數據指標作為研究對象[19-21]。通過SPSS軟件對結果進行分析檢驗，從檢驗的參數值進行判定各類指標對水污染的影響程度和置信程度，檢驗其是否具有顯著相關性。

2 我國經濟發展和水污染的實證分析

2.1 水污染事件發生的時間分布

圖1為2000年—2018年國內主要水污染事件發生頻次。由圖1可知，我國在2004年—2012年水污染事件發生頻次較高，從2000年起，水污染事件呈現逐步增加的態勢，2003年—2004年出現猛增狀態，而在2004年至2006年則保持較為平緩，2006年—2007年走勢略顯下降，但在2007年—2008年，我國水污染事件出現急劇增加的現象，2008年我國水污染事件發生數目最多，水污染事件達250余起，達到這些年的最大值。總體而言，水污染事件發生頻次呈現倒“U”型，2008年，根據我國發生的其他重大事件，導致水污染事件頻發的可能原因與我國部分省份如浙江、江西、安徽、江蘇、廣東、湖南、湖北、河南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、青海、甘肅、新疆等地的自然災害有一定關系，如雪災、“5·12”汶川地震、“9·8”山西襄汾潰壩事件等。2008年之后我國水污染事件總體呈現下滑趨勢，2017年之后略有回升。

圖1 我國2000年—2018年水污染趨勢(不包含港澳臺、西藏)

由表1與表2可知，2000年—2018年，我國GDP總產值和環境污染治理投資總額每年呈現遞增的趨勢，廣東省作為一線發達地區，其GDP總產值處于領先水平，緊隨其后的省份主要有江蘇、山東、浙江等，而海南、寧夏、青海等省份的GDP總產值則相對較低。

2.2 水污染事件發生的空間分布

圖2為我國各省(直轄市)水污染事件發生頻次，水污染事件高發地區依次出現在廣東、浙江、江蘇、湖北、福建、陜西、四川、湖南、四川、山東、廣西、河南、重慶等地。其中江西、甘肅，貴州、上海、遼寧，寧夏、天津，分別保持持平數據，對于發生污染事件最高的省份廣東，據不完全統計，在過去的近20年內，廣東省在該年限內的水污染事件達209起，位居其他各省首位。以廣東省為例，通過統計相關數據發現，造成廣東水污染事件的主要原因有交通事件、重金屬、管道事件引起的重油類物質、泥沙、工業排放的廢水(包括偷排和處理未達標的廢水)、生活污水和垃圾等，而廣東省作為珠江三角洲工業區的發展中心省份，出現這些情況與其經濟發展帶來的水污染事件的發生具有較好的一致性。其次，浙江、江蘇、湖北、福建、陜西、湖南等地，而寧夏、天津、新疆、青海等地發生的水污染事件頻次較少。

圖2 我國各省(直轄市)水污染事件發生頻次

水污染事件流域分布如圖3所示。我國河流按照水系主要為珠江水系、長江水系、黃河水系、淮河水系、遼河水系、海河水系和松花江水系7大水系。黃河水系起源于我國青海省中部偏南地區巴彥喀拉山，途經四川、甘肅、寧夏、內蒙、山西、陜西、河南、山東等，最終注入山東渤海。黃河途經的9個省份中，結合圖2，通過概略數值計算，水污染頻次依次為陜西132起、山東128起、四川102起、河南96起、甘肅53起、山西31起、內蒙29起、寧夏15起、青海9起，總數為595起。長江水系起始于西藏唐古拉山脈主峰格拉山脈格拉丹東雪山的西南側，是我國的一大水系，長江干流流經我國的地區有青海、西藏、四川、云南、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、上海等地，支流經過貴州、廣西、甘肅、陜西、河南、廣東、浙江、福建等地，污染事件依次分布為青海9起、西藏(無數據)、四川102起、云南56起、湖北118起、湖南97起、江西64起、安徽75起、江蘇178起、上海44起、貴州41起、廣西102起、甘肅53起、陜西132起、河南96起、廣東209起、浙江156起、福建118起，總數為1 650起。珠江水系主要流經我國的湖南、云南、貴州、廣東、江西、廣西6個省份，發源于云貴高原烏蒙山最終流經廣東至南海，污染事件分布依次為廣東209起、廣西102起、湖南97起、江西64起、云南56起、貴州41起，事件總數為569起。海河水系主要分布于我國的華北地區，水污染事件為北京41起、天津21起、河北62起、山西31起、山東128起、河南96起、遼寧60起以及內蒙的部分地區29起，總數為468起。淮河水系主要是在黃河及長江水系之間，干流渠道發源于河南，流經洪澤湖形成雙向支流，一支經過江蘇省境內最終注入長江，另外一條通過江蘇境內以北地區匯入黃海，污染事件依次分布為河南96起、江蘇178起，總數為274起。松花江水系主要分布于我國的東北地區，污染事件依次分布為黑龍江25起、吉林32起、遼寧60起，總數為117起。遼河水系主要分布在我國的東北地區的西南區域，開始于河北省，流經我國的內蒙、吉林、遼寧等地，最終流入渤海，其中內蒙近年的污染事件數為29起、吉林32起、遼寧60起，總數為119起。

圖3 水污染事件流域分布

運用Excel和SPSS軟件統計分析了多種指標與水污染頻次的關系，其線性回歸分析結果如表3所示，水污染事件發生率與各指標的線性回歸關系如圖4～圖8所示。

圖4 2000年—2017年水污染事件發生率與GDP增長率回歸關系

圖5 2004年—2017年各省(直轄市)工業廢水排放總量與水污染事件數回歸關系

圖6 2010年—2017年各省(直轄市)注冊企業法人單位數與污染事件數的回歸關系

圖7 各省(直轄市)GDP與水污染事件的回歸關系

圖8 全國環境污染治理投資總額/GDP與水污染事件的回歸關系(a)時差為0年;(b)時差為2年;(c)時差為4年;(d)時差為6年

表3 多種指標與水污染頻次的線性回歸分析結果

2.3 水污染事件率與GDP增長率線性回歸結果

由圖4與表3可知，水污染事件發生率與GDP增長率具有一定相關性，P=0.002<0.05，R2為0.457。但相關程度不是很高，說明影響水污染事件的發生因素還受到其他因子的影響，GDP增長率不是唯一指標。

2.4 工業廢水排放總量與水污染事件線性回歸結果

我國工業發展較為迅速，水資源利用程度較高，同時近年水污染事件增加，本文對我國2004年—2017年全國各地區的工業廢水排放總量進行了統計，并與該年限內的突發水污染事件建立了聯系。由圖5和表3可知，我國工業廢水排放量較大的省份為廣東、江蘇等工企業較多的地區，與上述論證具有一定的吻合程度。

通過線性回歸模擬發現，我國的工業廢水排放總量與水污染事件具有較好的回歸效果，R2為0.778 4，P<0.05，相關性顯著。說明我國各省(直轄市)水污染事件的發生很大程度受到當地廢水排放的影響。

2.5 企業注冊數與水污染事件線性回歸結果

由表2可知，我國在2010年—2017年注冊企業單位數量最多的省份是江蘇省，占據全國之首，其次為廣東省、浙江省、山東省等，青海、海南、寧夏等地注冊企業數量較少，其余省份注冊數量總體較為均衡。從水污染事發頻數來看，事件發生最多的省份在廣東省、江蘇省、陜西省等地，水污染事件較低的省份有青海、寧夏、新疆等地，我國各地區水污染事件發生頻次與當地注冊企業單位數量具有一定的吻合性。

由圖6與表3可知，二者線性關系較好，相關性顯著，P<0.05，R2為0.667，具有較好的回歸效果。說明我國各省(直轄市)的水污染事件的發生頻次一定程度上受到當地的國內企業注冊程度的影響。

2.6 各省GDP增長和水污染事件的線性回歸結果

運用Excel和SPSS軟件統計繪制了自2000年—2018年全國30個省(直轄市)國內生產總值GDP和水污染事件的回歸分析結果(圖7)。

由表2與圖7可知，水污染事件隨著各省(直轄市)GDP的增加而增加，在一定程度上說明我國近年經濟不斷提升的同時，水污染事件發生頻率也顯著升高。因此，建議加大相關法律體系及執法力度，加強水污染事件的管控[22-23]。

2.7 我國環保投入和水污染事件的線性回歸結果

通常環保投入會降低環境污染的風險，進一步降低事件發生率，考慮到環保投入發揮作用，可能存在時間的延遲。根據環境與經濟增長之間可能存在倒U型曲線，將每年環保投入和事件發生率按每2年進行時差回歸分析。2000年—2017年環保投入GDP占比與2000年—2017年水污染事件頻數發生率回歸關系如圖8(a)所示(時差為0年)，該曲線關系擬合度并不高，R2為0.087 8，但呈現出正相關。在經濟發展的快速發展初期，由于經濟增長很快，環保投入占比很少，導致水污染事件率很高，雖然環保投入比例持續加大，但仍未達到遏制水污染事件發生快速增長趨勢的效果，水污染事件發生并未明顯下降。

2000年—2015年環保投入GDP占比與2002年—2017年污染事件頻數發生率回歸關系如圖8(b)所示(時差為2年)，該曲線關系回歸效果并不是很好，R2為0.099 6，但呈現出負相關，意味著環保投入開始抑制事件增長的趨勢[24-25]。

2000年—2013年環保投入GDP占比與2004年—2017年水污染事件頻數發生率回歸關系如圖8(c)所示(時差為4年)，該年限內環保投入和水污染事件發生頻次呈線性關系，R2為0.619 1，呈現較好的負相關，表明環保投入持續增加可阻止水污染事件持續增長。

2000年—2011年環保投入GDP占比與2006年—2017年水污染事件頻數發生率回歸關系如圖8(d)所示(時差為6年)，該年限內環保投入和水污染事件發生頻次呈線性關系，R2為0.594 1，呈現負相關，但是相關性較時差為4年時變差。因此，在一定時間范圍內，國內環境污染治理投資比例持續增加對水污染事件的發生有顯著的影響，但存在著時間上的延遲[26-27]。

3 結論

鑒于國內該方面的研究短板，為增加水污染源誘因分析，進而更好地預防水污染事件，本文通過收集大量的水污染事件案例，結合多種研究指標數據，通過回歸分析的方法，選用近年全國及各省(直轄市)的多種數據，分析了其與水污染事件發生的關聯性，數據覆蓋程度較大，在一定程度上彌補了國內在該研究領域的不足，為環境領域的績效考核提供一定技術參考。

(1)我國各省(直轄市)經濟發展與其當地水污染事件發生率具有顯著性的關系，隨著各省(直轄市)經濟的增長，其水污染事件也出現頻次增加的趨勢。

(2)我國的水污染事件發生率與工業廢水排放量以及注冊企業單位數有較好的回歸關系，污染類型主要以工業廢水為主，污染性質主要表現為重金屬污染，表明在很大程度上受到上述兩種因素的影響，應注重從這些方面加以預防。

(3)經濟發展初期環保投入比例不足導致水污染事件發生頻數偏高。

(4)全國環境污染治理投資GDP占比對水污染事件的發生具有顯著的影響，但存在時間上的后延，具有時滯性。