導(dǎo)語：工業(yè)廢水治理的空間分異及溢出效應(yīng)一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:運用空間面板數(shù)據(jù)對工業(yè)廢水治理進(jìn)行探索性空間數(shù)據(jù)分析,在拓展STIRPAT模型的基礎(chǔ)上,通過空間杜賓模型對工業(yè)廢水治理的影響因素進(jìn)行實證研究和空間效應(yīng)分解。結(jié)果表明,長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)廢水存在顯著的空間相關(guān)性,且在三大城市群的地區(qū)內(nèi)差異不斷縮小,可見城市群內(nèi)部協(xié)同效果趨好;促排指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口數(shù)、二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度等,減排指標(biāo)有城市化率、三產(chǎn)占比、勞動生產(chǎn)率和治理投資等,且這些指標(biāo)均具有時間滯后效應(yīng);工業(yè)廢水具有顯著的空間溢出效應(yīng),其中直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)均通過顯著性檢驗的指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口數(shù)、二產(chǎn)占比、勞動生產(chǎn)率、排放強(qiáng)度、治理投資等,可為工業(yè)廢水治理的長期性和區(qū)域協(xié)同性提供參考。

關(guān)鍵詞:工業(yè)廢水治理;空間分異;空間溢出效應(yīng);長江經(jīng)濟(jì)帶

1概況

根據(jù)國務(wù)院《關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》,長江經(jīng)濟(jì)帶(圖1)面積約為205×104km2。《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》確立要形成長三角、中游和成渝三個核心城市群,打造增長極。2019年該地區(qū)GDP占全國46.5%,人口占42.9%,建成區(qū)面積占40.2%,表1為2019年長江經(jīng)濟(jì)帶及三大城市群概況。由表1可看出,重要指標(biāo)增長均高于全國平均水平,可見其在全國發(fā)展中地位顯著。由于工業(yè)廢水處理不到位、亂排亂放現(xiàn)象嚴(yán)重,長江經(jīng)濟(jì)帶沿線地區(qū)水環(huán)境保護(hù)與治理面臨巨大挑戰(zhàn)。工業(yè)廢水排放影響因素研究自1980年代就受到關(guān)注,并在各領(lǐng)域取得一些研究成果,如從行政和法制角度提出強(qiáng)行限制污染物排放、傳遞和擴(kuò)散[1];從經(jīng)濟(jì)改革和污染收費制度找出工業(yè)污染強(qiáng)度變化的主要因素[2];從環(huán)境政策和技術(shù)創(chuàng)新視角研究工業(yè)廢水減排行為[3];從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步視角研究工業(yè)廢水排放增多和降低的主導(dǎo)因素[4];從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征[5]和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等視角[6]研究工業(yè)廢水排放的管理政策、環(huán)境法規(guī)及技術(shù)進(jìn)步的門檻效應(yīng)[7]等。本文從空間相關(guān)性視角出發(fā),重點考察工業(yè)廢水直接或間接產(chǎn)生的空間異質(zhì)性及影響因素的空間溢出效應(yīng),并在STIRPAT框架下拓展加入政策規(guī)制因素,系統(tǒng)考察工業(yè)廢水治理的影響因素,為長江經(jīng)濟(jì)帶統(tǒng)籌考慮水污染問題提供借鑒和參考。

2數(shù)據(jù)來源

由于工業(yè)廢水排放指標(biāo)數(shù)據(jù)滯后,選取2009~2018年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市年度數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)來自《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒等統(tǒng)計資料,并對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行口徑調(diào)整,少數(shù)缺失數(shù)據(jù)由平均值或擬合值代替。

3探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析[8](ESDA)憑借數(shù)據(jù)的“空間分異”與“空間依賴”挖掘事物的空間分布特征和區(qū)域間空間關(guān)聯(lián),其中確定空間權(quán)重矩陣為重要環(huán)節(jié),本文采用地理距離法,即以各省會城市地理距離平方的倒數(shù)表示。

3.1空間分異分析

3.1.1長江經(jīng)濟(jì)帶整體的空間分異選擇Theil指數(shù)衡量單位建成區(qū)面積上邊際工業(yè)廢水排放的地區(qū)差異。Theil指數(shù)可進(jìn)行空間分解,揭示地區(qū)內(nèi)和地區(qū)間差異的變動方向與幅度,解釋各自在總差異中的重要性。利用長江經(jīng)濟(jì)帶11省市工業(yè)廢水?dāng)?shù)據(jù)計算Theil指數(shù),結(jié)果見表2。由表2可看出,總指數(shù)隨時間逐漸上升,表明空間差異不斷拉大。以地區(qū)內(nèi)指數(shù)占總指數(shù)比例表征其對差異水平的貢獻(xiàn),則10年間地區(qū)內(nèi)差異貢獻(xiàn)均超過50%,表明整體上工業(yè)廢水差異主要由地區(qū)內(nèi)差異引起。進(jìn)一步分析地區(qū)內(nèi)(within)差異貢獻(xiàn)隨時間下降,地區(qū)間(between)差異上升,截至2018年兩個指數(shù)比例已接近1∶1.3.1.2長江經(jīng)濟(jì)帶城市群的空間分異除整體空間差異外,再研究長三角、中游、成渝三大城市群Theil指數(shù),結(jié)果見圖2。由圖2可看出,長三角工業(yè)廢水Theil指數(shù)大體呈U字型,2009~2015年間逐漸下降,2016~2018年開始上升,這是由于2015年國家頒布“水十條”(稱為最嚴(yán)格的水資源管理制度),加大了水污染防治力度,部分地區(qū)水環(huán)境意識加強(qiáng),擴(kuò)大了地區(qū)間工業(yè)廢水排放的差異性;中游Theil指數(shù)呈小幅上升趨勢,表明隨著“中三角”各省經(jīng)濟(jì)崛起,工業(yè)廢水排放的省際差異不斷加大;成渝Theil指數(shù)卻小幅下降,表明成渝工業(yè)廢水的省際差異不斷縮小。

3.2空間相關(guān)性分析

分析不同地區(qū)某項指標(biāo)值在空間上并非獨立均勻分布,而表現(xiàn)出某種非隨機(jī)的空間集聚或空間分散,通常采用全局Moran’sI測度,取值范圍為[-1,1],當(dāng)Moran’sI>0時,存在空間正相關(guān);當(dāng)Moran’sI<0時,存在空間負(fù)相關(guān);當(dāng)Mo-ran’sI接近0時,不存在空間自相關(guān)。Moran’I絕對值越大,空間相關(guān)性越強(qiáng)。借助Stata15.0軟件測度2009~2018年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市工業(yè)廢水的空間相關(guān)性,結(jié)果見表3。由表3可看出,工業(yè)廢水Moran’sI均為正,且通過1%顯著性水平檢驗,表明該地區(qū)工業(yè)廢水呈顯著的正向空間相關(guān)關(guān)系,即排放較高省市可能與排放較高省市相鄰,排放較低省份可能被排放低省份包圍[9]。且在研究期內(nèi),Moran’sI逐年增加,即從全局看工業(yè)廢水空間相關(guān)效應(yīng)不斷加強(qiáng)。

4空間溢出效應(yīng)分析

4.1基于STIRPAT模型的指標(biāo)體系

STIRPAT模型是有效定量分析人文驅(qū)動力對環(huán)境影響的方法之一,主要包括人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等因素。此外,環(huán)境規(guī)制越來越受關(guān)注[10]?；诖?本文加入規(guī)制因素,形成STIRPAT拓展形式。通過指標(biāo)變量設(shè)計與篩選,形成指標(biāo)體系見表4。

4.2空間面板模型與效應(yīng)分解

4.2.1空間杜賓模型設(shè)定測量溢出效應(yīng)最廣泛地使用空間計量模型,空間杜賓模型(SDM)同時具有空間自相關(guān)和空間交互效應(yīng)的優(yōu)點,因此采用空間杜賓模型作為基本研究模型。,βi(i=1,2,…,8)為彈性系數(shù)。4.2.2空間杜賓模型回歸結(jié)果與分析根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果,選擇隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型。將空間權(quán)重矩陣及各指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)導(dǎo)入stata15.0軟件中,估計結(jié)果見表5.由表5可看出,從模型擬合效果看,擬合系數(shù)為0.9879,表示模型的擬合結(jié)果較好,回歸結(jié)果具有可信性。各類因素分析如下:①人口因素分析。城鎮(zhèn)人口數(shù)(lnppop)回歸系數(shù)為正,說明擴(kuò)大人口規(guī)模會提高工業(yè)廢水排放[11]。城市化率(uurb)回歸系數(shù)為負(fù),該結(jié)論與城市化率對工業(yè)廢水排放呈反向影響[12]的研究結(jié)果一致,隨著城鎮(zhèn)化推進(jìn)城市發(fā)展更加集約及城鎮(zhèn)居民環(huán)保意識不斷加強(qiáng),工業(yè)水污染逐漸降低。②經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析。經(jīng)濟(jì)發(fā)展(lnggdp)回歸系數(shù)在模型中存在三次項顯著,且β31為負(fù)數(shù)、β32為正數(shù)、β33為負(fù)數(shù),表明工業(yè)廢水與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈倒N型曲線,這與尹希果等[13]的研究結(jié)論一致,表明初期人均收入水平低,工業(yè)廢水排放高,當(dāng)越過第一個臨界點后,經(jīng)濟(jì)快速增長、規(guī)模效應(yīng)大于技術(shù)進(jìn)步的減排效應(yīng),工業(yè)廢水排放隨人均GDP增加而上升,當(dāng)超過第二個臨界點后,經(jīng)濟(jì)增長由粗放型過渡為集約型,高附加值、低污染產(chǎn)業(yè)比重增加,工業(yè)廢水排放開始下降。模型中二產(chǎn)占比(ssec)和三產(chǎn)占比(ttre)系數(shù)分別為正、負(fù),因此降低二產(chǎn)占比、提高三產(chǎn)占比具有降排作用,在滯后變量中二產(chǎn)占比系數(shù)依然為負(fù),可見第二產(chǎn)業(yè)對工業(yè)廢水具有長期減排效應(yīng)。③技術(shù)水平分析。雖然勞動生產(chǎn)率(lnppro)系數(shù)為負(fù),卻未通過顯著性檢驗,但滯后項系數(shù)絕對值變大,且通過顯著性檢驗,表明勞動生產(chǎn)率的減排作用在當(dāng)期效果不明顯,但后期影響顯著。污水處理能力(lnttre)系數(shù)為正,滯后系數(shù)為負(fù),未通過顯著性檢驗,表明污水處理能力提升對于工業(yè)廢水減排影響不明顯。④政策規(guī)制分析。雖然排放強(qiáng)度(iint)和治理投資(iinv)系數(shù)均為正,排放強(qiáng)度通過顯著性檢驗,治理投資未通過,表明前者有顯著影響。滯后系數(shù)均為負(fù),且通過5%顯著性檢驗,表明兩個指標(biāo)對工業(yè)廢水影響具有時滯效應(yīng),要考慮政策規(guī)制的長期效應(yīng)。4.2.3空間效應(yīng)分解LESAGEJP等[14]利用偏微分法將空間總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng),其中直接效應(yīng)是解釋變量對被解釋變量地區(qū)內(nèi)溢出,間接效應(yīng)是地區(qū)間溢出,兩者之和為總效應(yīng),是總體空間溢出。本文計算結(jié)果見表6。由表6可看出:①從直接效應(yīng)看。系數(shù)為正且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口數(shù)、二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度等,系數(shù)為負(fù)且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有城市化率、三產(chǎn)占比、勞動生產(chǎn)率、治理投資等,其他指標(biāo)未通過顯著性檢驗,表明控制城鎮(zhèn)人口數(shù)、降低二產(chǎn)占比和廢水排放強(qiáng)度及提高城市化率、三產(chǎn)占比、勞動生產(chǎn)率、治理投資等均是減少工業(yè)廢水排放的重要影響因素。②從間接效應(yīng)看。系數(shù)為正且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有人均GDP、二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度等,表明這些指標(biāo)對鄰近地區(qū)具有顯著溢出效應(yīng)。系數(shù)為負(fù)且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口數(shù)、勞動生產(chǎn)率、治理投資等,表明這些指標(biāo)對鄰近地區(qū)具有顯著的負(fù)向溢出效應(yīng),即在城鎮(zhèn)人口數(shù)、勞動生產(chǎn)率、治理投資等方面需本地區(qū)與鄰近地區(qū)協(xié)同進(jìn)行,才能產(chǎn)生更好效果。③從總效應(yīng)看。系數(shù)為正且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度等,系數(shù)為負(fù)且通過顯著性檢驗的指標(biāo)有城鎮(zhèn)人口數(shù)、勞動生產(chǎn)率、治理投資等,表明控制二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度及提高城鎮(zhèn)人口數(shù)、勞動生產(chǎn)率、治理投資等指標(biāo)為長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)廢水整體治理的重要因素。

5結(jié)論

a.長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)廢水治理具有較強(qiáng)的空間相關(guān)性,經(jīng)過10年發(fā)展,城市群內(nèi)部抱團(tuán)取暖效應(yīng)明顯。b.在工業(yè)廢水治理中,城鎮(zhèn)人口、二產(chǎn)占比、排放強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率、三產(chǎn)占比、勞動生產(chǎn)率等影響因素具有時間滯后和區(qū)域協(xié)同效應(yīng),為長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)廢水治理主抓關(guān)鍵因素。c.本文僅研究單個影響因素但未綜合分析,缺乏與其他研究的對比分析等,未來尚需對多影響因素進(jìn)行研究。

作者：常玉苗 朱九龍 陶曉燕 單位：鹽城師范學(xué)院商學(xué)院 南陽理工學(xué)院商學(xué)院