長江經濟帶工業廢水排放量時空演變特征研究

龔江琳

（中南民族大學 經濟學院，武漢 430074）

1 引言

長江經濟帶戰略以長江流域為依托，是關乎我國經濟社會發展的重大戰略之一。隨著長江經濟帶的不斷發展，生態環境與經濟發展的矛盾日益凸顯，工業污染的增長為長江經濟帶的發展帶來了阻力。自2014年9月起，國家對長江經濟帶的發展作出一系列重大戰略部署，以“共抓大保護、不搞大開發”為導向，推動長江經濟帶高質量綠色發展。歷經多年建設，長江經濟帶在經濟、社會和生態文明建設等領域取得了顯著成果，但在工業廢水治理方面仍面臨一定的挑戰。

有關污染和經濟發展關系的研究一直是學術界關注的焦點。在影響因素方面，早期學術界聚焦單一因素下經濟增長與環境污染的實證研究，發現兩者之間的關系呈倒U型曲線，并構建了環境庫茨涅茲曲線假說[1]。外國學者側重對大氣污染物[2]進行環境庫茨涅茲曲線的模型檢驗；周靜等[3]發現部分省級的工業廢水排放與經濟增長呈倒U型曲線。但單一的經濟增長無法很好地解釋復雜的環境污染問題，故引入人口因素、政策因素、經濟結構和貿易因素等，以便全面分析污染物的影響因素[4]。劉安國等[5]認為環境技術創新能促進工業廢水減排。陳昆侖等[6]研究表明技術進步和經濟發展效應是影響工業廢水排放減少和增多的主要因素。常玉苗等[7]認為第二產業占比、城鎮人口等是促排指標，第三產業占比、城市化率等是減排指標。在研究方法方面，應用較廣的有投入產出模型[8]、LMDI分解[9]和STIRPAT模型[10]等。在污染物時空特征方面，秦亞情[11]發現長江經濟帶工業廢水空間分布呈現東高西低的特點。

本文以長江經濟帶108個城市為研究區域，結合STIRPAT模型和空間計量經濟模型，分析2005—2019年工業廢水排放的時空演化特征和影響因素，為進一步推進長江經濟帶區域協調發展和污染協同治理工作提供決策參考。

2 模型構建與數據來源

2.1 變量選取與模型構建

本研究中同時考慮該城市和鄰近城市解釋變量對該城市工業廢水排放的影響。在借鑒Anselin、Pace 和Lesage的空間計量模型的基礎上，結合STIRPAT分別構建空間杜賓模型（見式1）、空間誤差模型（見式2）。

表1 變量定義與解釋

2.2 數據來源

由于部分城市數據缺失嚴重，選取長江經濟帶2005—2019年108個地市的相關數據作為樣本，參考《長江經濟帶生態環境保護規劃》的分區標準，下游地區包括上海、浙江、江蘇和安徽四省市，共41個城市；中游地區包括江西、湖南、湖北三省，共36個城市；上游地區包括重慶、四川、貴州和云南四省市，共31個城市。數據來源為《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》和各地市統計年鑒。

3 實證分析

3.1 時間分布特征

長江經濟帶的全流域以及上游、中游和下游的工業廢水排放均呈下降趨勢（見圖1），可以細分為2005—2014年和2015—2019年兩個階段。第一個階段是緩慢下降期，在此期間國家致力于構建“資源節約型、環境友好型”社會，對工業廢水提出了處理后排放或循環利用的治理要求，使長江經濟帶的工業廢水排放得到較好的控制，全流域排放量從1 099 159萬t降低到825 316萬t；第二個階段是快速下降期，自2014年9月起，國家先后印發《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》《長江經濟帶生態環境保護規劃》等文件，明確“長江大保護”和“生態優先、綠色發展”的方向，對污染嚴重的企業規定清潔化改造任務，推動水污染集中治理工作，全流域工業廢水排放量從854 007萬t下降到542 335萬t，政策效果顯著。從空間上看，下游地區工業廢水排放總量較大，約占總排放量的50%～60%，主要原因是下游各城市的整體發展較快，污染型產業相對密集。

圖1 2005—2019年長江經濟帶工業廢水排放變化

由圖2可知，各年度核密度曲線呈“單峰”右偏分布，右側有拖尾，說明長江經濟帶工業廢水排放量在較低水平上集中；2005—2019年曲線整體左移，波峰對應的排放量不斷減小；曲線峰高上升、寬度變窄，說明城市間工業廢水排放差異越來越小，存在明顯的收斂趨勢。尤其在2015—2019年間，核密度曲線位置與形態差異較大，說明大保護政策對流域工業廢水治理效果顯著。

圖2 長江經濟帶工業廢水排放量的核密度

3.2 空間分布特征

利用ArcGIS將2005年、2011年、2015年和2019年工業廢水排放量按0～5 000（低排放）、5 000～15 000（中低排放）、15 000～40 000（中排放）、40 000～60 000（中高排放）和60 000～90 000（高排放）進行分級，結果如圖3所示。

圖3 長江經濟帶工業排放量空間分布

可知，2005—2019年長江經濟帶各城市工業廢水均有不同程度的減排，2019年沒有高排放和中高排放的城市；下游的長三角地區和上游的成渝經濟區是高排放區，中游城市群是中低排放區，上游云貴地區是低排放區，上中下游呈現較明顯的分化格局。從城市維度來看，工業廢水減排效果最好的是重慶市、杭州市和蘇州市，從高排放區降為中排放區；六盤水市、貴陽市、贛州市、宿遷市、臺州市和上饒市等從低排放區上升為中低排放區；寧波市從中低排放區上升為中排放區。工業廢水排放呈現從大城市向中小城市擴散的態勢，2019年，絕大部分城市處于低排放區和中低排放區。從分布格局來看，上游整體的工業廢水排放一直保持在較低的水平；對比2015和2019年，中游和下游工業廢水排放分布差異較大，可能是由于大保護和綠色發展政策的實施，中、下游城市的工業廢水治理成效顯著。

長江經濟帶各年工業廢水的全局Moran指數在0.119～0.447，均通過顯著性檢驗，表明長江經濟帶工業廢水排放量在2005—2019年呈現空間正相關和集聚狀態；研究期間內工業廢水的全局Moran指數波動增加，表明長江經濟帶工業廢水排放量的空間集聚態勢日益加強。

3.3 長江經濟帶工業廢水排放影響因素分析

基于空間反距離權重矩陣，進行LM、Wald、LR、Hausman檢驗，長江經濟帶全流域、上游、下游地區應構建雙向固定空間杜賓模型（SDM），中游地區應構建雙向固定空間誤差模型（SEM）。

3.3.1 全流域影響因素分析

從全流域來看，人口規模方面，人口密度及其滯后項的系數不顯著，說明工業廢水排放量不受本地或鄰近地區人口規模的影響。社會富裕程度方面，人均GDP與工業廢水排放呈顯著負相關，說明長江經濟帶的廢水排放已經越過環境庫茲涅茨曲線峰值，排放量隨著經濟規模增大而下降；人均GDP的滯后因子對工業廢水排放的正向作用也非常顯著，鄰近城市人均GDP提高1%，該城市的工業廢水排放量會增加0.604%。科技水平方面，工業廢水排放與科技支出關系不顯著。產業結構方面，第二、三產業占比的提升均會使該城市的工業廢水排放增加，且第三產業比第二產業對工業廢水排放的正向作用程度大，這意味著第三產業比重提高所帶來的結構效應小于經濟規模效應，單純的推動產業結構向第三產業調整的優化策略效果不佳，這與文獻[4]的研究結論一致；鄰近城市的第二、三產業占比的提升會顯著抑制該城市的工業廢水排放，原因是經濟水平較發達的鄰近地區會吸引更多的企業，本地污染型企業也會發生轉移，工業廢水排放就會減少。利用外資水平方面，利用外資額與工業廢水排放呈顯著負相關，利用外資額每增加1%，工業廢水會減排0.033%，說明“污染避難所”現象在長江經濟帶是不存在的，外資的進駐降低了區域的污染。

3.3.2 分流域影響因素分析

與全流域平均水平相比，分流域研究能降低區域異質性帶來的偏誤，精準挖掘長江經濟帶工業廢水排放的影響因素和空間效應。表2給出了分區域的工業廢水排放映像空間面板估計結果，由表可知。

表2 空間面板估計結果

人口規模方面，僅下游地區人口密度滯后項系數顯著為正，表明人口密度對廢水排放的影響具有擴散效應，下游是人口密集區，隨著本地人口密度的擴大，本地城市的生產規模會擴大，對鄰近城市產生明顯的空間溢出效應。

社會富裕程度方面，上游地區人均GDP及其滯后因子系數均顯著為負，且本地區人均GDP的增加對鄰近城市工業廢水的減排效果較好；上游地區固定資產投資及滯后項的回歸系數顯著為正，說明本地的固定投資不僅會增加當地的工業廢水排放，還會增加鄰近城市工業廢水排放。中游地區固定資產投資系數的回歸結果顯著為負，每增加1%的固定資產投資會減少0.273%的工業廢水排放。下游地區人均GDP和滯后項的固定資產投資回歸系數顯著為負，社會富裕程度在下游地區發揮著重要的減排作用。

科技水平方面，上游地區科技水平滯后項的回歸系數顯著為負。中游地區科技水平的回歸系數顯著為正，說明科技水平具有促排作用。下游地區科技水平及其滯后項的回歸系數均顯著，科技水平每提升1%會使本地區工業廢水減排0.123%、使鄰近地區工業廢水增排0.089%，故應合理調整下游城市的科技水平，使工業廢水減排效果最大化。

產業結構方面，上游地區第二、第三產業占比及其滯后因子的增加會抑制本地區的工業廢水排放，且第二產業發揮的作用更大，表明在經濟發展的同時上游地區工業廢水得到有效的控制。中游地區的第二、第三產業占比每提升1%，本地區工業廢水排放分別增加0.541%、1.015%。可能的原因是，在產業結構調整中，湖南、湖北、江西等作為產業轉移接收地，接受大量高耗能高污染的產業落戶，使工業廢水排放增多。下游地區第二、第三產業占比的回歸系數顯著為正，滯后因子回歸系數顯著為負，說明各城市仍處于工業化發展時期，第二、三產業占比的增大會增加城市工業廢水排放，粗放型的發展模式有待轉變。

外資利用水平方面，上游地區利用外資額對工業廢水排放量無顯著影響。中游地區利用外資額是工業廢水的減排因子，外資利用額每上升1%，當地工業廢水減排0.14%。下游地區利用外資額滯后因子的回歸系數顯著為正，有空間溢出正效應，本地區利用外資額增加1%會使鄰近地區工業廢水排放增加0.196%，說明外資進駐加劇了該區域污染，下游地區工業廢水排放的協同治理還有較大的發展潛力。

4 結論與建議

（1）時間上，工業廢水排放總量整體呈下降趨勢，因2014年長江大保護戰略的實施，工業廢水排放量下降明顯；工業廢水的排放量自上游向下游依次遞增。

（2）空間上，工業廢水排放分布呈現明顯的空間集聚和分異狀態，研究期內下游的長三角地區和上游的成渝經濟區是高排放區，中游城市群是中低排放區，上游云貴地區是低排放區。

（3）影響因素方面，從全流域來看，第二、三產業占比的增大會使工業廢水排放量增加，人均GDP和利用外資額則發揮減排作用。分流域來看，人口規模、社會富裕程度、科技水平、產業結構和利用外資水平對工業廢水的影響在上中下游差異較大，空間溢出效應也各不相同，回歸結果呈現明顯的空間異質性。

長江經濟帶是我國重要的資源貯藏區、人口密集區和產業承載區。目前，長江經濟帶工業廢水排放總量正在逐步降低。由于沿江地區間發展條件差異明顯，上中下游產業同構現象突出，長江經濟帶依然面臨區域協同發展和產業結構優化的壓力。因此，長江經濟帶各城市應提高產業的生產工藝，而非簡單地采取第二產業向第三產業轉變的發展思路；應努力推動上中下游城市的區域協同發展，使工業廢水整體減排效果最大化；同時制定合適的外資利用計劃，加大對清潔行業、環保行業的投資，為工業廢水減排創造內生動力。