工业废水污染与城镇化进程的动态关系分析

马海良,王若梅,庞庆华

(1.河海大学低碳经济研究所,江苏 常州 213022; 2.江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心,江苏 南京 211100)



工业废水污染与城镇化进程的动态关系分析

马海良1,2,王若梅1,庞庆华1

(1.河海大学低碳经济研究所,江苏 常州 213022; 2.江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心,江苏 南京 211100)

选取2003—2012年中国工业废水中的5类污染物,对工业废水污染物和城镇化率的关系进行库兹涅茨曲线拟合,并在此基础上采用3次指数平滑法对工业废水污染物的排放量进行预测。结果表明:随着城镇化建设的加快,我国工业废水污染物中石油类和铅的排放量呈现先下降后上升的趋势,但化学需氧量、氨氮和挥发酚等污染物却不符合典型的环境库兹涅茨曲线形状。预计到2020年,化学需氧量和氨氮的排放量将呈现负值,而挥发酚、石油类和铅的排放量将急剧增加。

工业废水污染物;城镇化;库兹涅茨曲线;指数平滑法

2014年我国城镇化率水平达到54.77%,发展速度令人瞩目。随着城镇化的推进,在资源被集约化使用的同时,环境污染和资源耗费等新常态问题日益突出[1]。为此,中国共产党第十八次全国代表大会提出要积极稳妥地推进新型城镇化建设,强调节约集约利用土地、水、能源等资源,推进绿色低碳发展。在资源和城镇化的协调发展方面,较多学者做过有益的探索研究:有的学者[2-4]侧重于城镇化过程中资源承载力的研究;有的学者[5-7]主要考虑环境污染,运用各种方法来评价生态恶化对城镇化以及经济发展的制约作用。综合这些文献可以发现,大多研究集中于整体环境污染,以典型地区为例,借助环境库兹涅茨曲线,探讨环境污染和经济发展的关系,对特定领域污染状况缺乏深入的研究。

水资源作为“生命之源,生产之要,生态之基”,其经济作用和生态作用受到人们高度重视。2012年全国用水总量为6 131.2亿m3,工业用水量1 380.7亿m3,工业用水量在用水总量中大约只占23%,但工业污染物排放量却对水资源总体污染物具有决定性影响。城镇化的推进和工业化的发展两者相互促进,密不可分。一方面,城镇化导致了资源的相对集中,促进了工业化水平的发展;另一方面,工业化加快了经济发展步伐,为城镇化的有序规划和推进提供强大支持。但随着城镇化和工业化水平的提升,一系列资源消耗和环境污染问题暴露出来,如:可供耕作的土地资源不断减少,城市热岛效应加剧,大气污染、固体废弃物污染和水环境污染等问题严峻。由于工业用水在促进区域经济发展和推进城镇化进程中承担着基础性战略资源的作用,其引发的过度消耗和环境污染等生态问题需要重点关注。鉴于此,本文利用2003—2012年工业废水污染物中化学需氧量、氨氮、石油类、挥发酚和铅5个指标数据,验证其排放量与城镇化率的关系以及与环境库兹涅茨曲线形状符合程度;借鉴文献[7],着重考察城镇化率和工业废水污染的关系;同时结合《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》,运用3次指数平滑法预测工业废水污染物的变动趋势,为我国未来具体部署新型城镇化建设提供理论依据。

1 理论模型和数据来源

1.1 环境库兹涅茨曲线的选取

环境库兹涅茨曲线主要是研究环境质量状况和经济发展水平两者关系的典型模型。环境库兹涅茨曲线认为,在经济发展初期,环境污染程度随人均GDP的增长而上升;在经济发展达到高水平时,随着人均GDP的增长而下降。环境库兹涅茨曲线主要有线型、2次型、3次型3种类型。模型的选取需要考虑其蕴含的经济学意义、统计意义及现实意义,要能较为准确地反映指标间的关系。根据田禹等[8-9]对环境库兹涅茨曲线的研究,结合我国的实际情况,在拟合的结果中,通过观察各个指标拟合的图形、拟合优度值R2、模型的显著性检验结果,比较选取最优模型。选取模型为

(1)

式中:yi为工业废水中第i种污染物的排放量(i=1,2,…,5);x为城镇化率;b0、b1、b2、b3为模型参数;ε为随机误差。

b0、b1、b2、b3取值不同,反映出指标间的关系不同。模型参数可能取值如下:①b1≠0,b2=0,b3=0时,工业废水中第i种污染物的排放量与城镇化率呈线性关系;②b1>0,b2<0,b3=0时,工业废水中第i种污染物的排放量与城镇化率呈倒U形关系;③b1<0,b2>0,b3=0时,工业废水中第i种污染物的排放量与城镇化率呈正U形关系;④b1>0,b2>0,b3=0时,工业废水中第i种污染物的排放量与城镇化率呈凹函数关系;⑤b1≠0,b2≠0,b3≠0时,工业废水中第i种污染物的排放量与城镇化率呈3次型曲线关系。

1.2 预测模型的选取

指数平滑法常用来对时间序列进行预测,一般包含1次指数平滑法、2次指数平滑法和3次指数平滑法。根据阎善郁等[10]的研究,运用3次指数平滑法能够保证具有明显趋势时间序列的预测效果,相对科学准确。因此,选取3次指数平滑法,使预测值尽可能接近实际值。3次指数平滑法一般先对原始数据进行处理,计算出原始数据的1次指数平滑值、2次指数平滑值和3次指数平滑值,然后再进行计算和预测。设时间序列为X1,X2,…,Xn,整个计算过程如下:

(2)

(3)

(4)

3次指数平滑法的预测模型为

(5)

式中:yt+T表示以t期为基期,以T为预测周期的指标预测值;α为预测系数;at,bt,ct均为平滑系数,其计算公式为

(6)

(7)

(8)

1.3 指标选取和数据来源

工业废水中的污染物主要包括化学需氧量、氨氮、总氮、总磷、石油类、挥发酚、铅、汞、氰化物等。鉴于《中国环境统计年鉴》对工业废水污染物排放量和污染物种类的统计较以前年份发生变化,为统一度量尺度,保证2003—2012年工业废水污染物排放量统计数据的连续性和可比性,同时考虑到各种污染物的排放量在工业废水污染物排放量中所占的比例,本文选择化学需氧量、氨氮、石油类、挥发酚和铅这5种工业废水中的主要污染物,反映工业废水污染的状况。城镇化率指标采用根据全国人口普查得到的常住人口城镇化率数据。工业废水污染物排放数据来源于《中国环境统计年鉴(2004—2013)》,城镇化率数据和经济社会数据来源于《中国统计年鉴(2004—2013)》。其中,由于《2012年中国环境统计年鉴》和《2013年中国环境统计年鉴》关于工业废水污染物排放量的统计口径较以往发生变化,笔者采用移动平均法,估算了2011年和2012年工业废水中石油类、挥发酚和铅3种污染物的排放量。

2 城镇化水平和工业废水污染关系模拟

2.1 拟合方程的选择和分析

分别以2003—2012年中国工业废水污染物的5个指标作为被解释变量,城镇化率作为解释变量,进行线性、2次型、3次型等5种函数模型拟合,各种函数类型拟合结果见表1。其中,y1、y2、y3、y4、y5分别代表工业废水中化学需氧量、氨氮、石油类、挥发酚和铅的排放量。表1表明,不同指标和城镇化率拟合的模型不同,差异较大。

a. 5个指标的组间比较:通过比较5个指标调整后的R2和模型的F检验结果,发现关于城镇化率的回归模型效果y5最好,y4最差。

b. 指标本身组内比较:y2、y5这两个指标关于城镇化率的回归模型效果最好的都是3次型,且解释变量的参数t检验和模型的F检验均显著。为了便于进一步的对比和分析,可以将2次型模型看作特殊的3次型模型,归类到3次型模型中。y1关于城镇化率的回归模型调整后的R2最大为2次型,其次是3次型,但这两种模型解释变量的参数t检验均不显著,且F检验的P值不如Growth模型;y2、y4关于城镇化率的回归模型调整后的R2都较低,其中y2以S型拟合效果最好,y4调整后的R2很低。5种常见曲线模型中拟合效果最好的是Growth模型,但调整后的R2=0.317,拟合效果比较差。

c. 通过比较各个指标拟合结果,尤其是调整后的R2和F检验的结果可以看出,工业废水污染物中氨氮排放量和挥发酚排放量的线性、2次型、3次型曲线这3种基本形式的拟合效果均不理想,因此初步推测这2个工业废水污染物排放量指标与城镇化率两者之间的EKC曲线不存在。

表1 模型拟合和检验结果

图1 各工业污染物指标排放量与城镇化率的模拟曲线

通过表1的拟合结果可以看出,只有y3、y5符合主要模型,即式(1)。函数模型如下:

y3=299 929.5-852 830.2x+1.092×106x3

(9)

y5=9 986.7-39 049.3x+38 789.9x2

(10)

2.2 拟合图像的分析

为了进一步明确工业废水污染物排放量与城镇化率之间的关系,各个指标拟合效果见图1。基于环境库兹涅茨曲线原理,结合图1拟合检验结果,得出5种指标和城镇化率的关系,见表2。

表2 拟合效果最优模型的参数估计值及曲线形状

从实际曲线形状出发,以城镇化率为自变量进行分析,结果显示:

a.y1、y2、y4的曲线均没有呈现EKC曲线应有的基本形状,而是呈现非线性下降趋势,说明近些年随着城镇化率的不断提高,这3种工业废水污染物的排放量得到一定控制,城镇化率的提高促进了污染状况的改善。可以发现,这一良好态势与国家在这一时期城镇化推进过程中实施的宏观政策关系密切。《国家环境保护“十一五”规划》提出,要把防治污染作为重中之重,加大污染治理力度。数据表明,“十一五”期间,我国的万元工业增加值用水量从2005年的169 m3下降到105 m3,工业废水污染物的排放得到一定控制。城镇化的推进并没有使工业废水污染物排放量呈现先上升后下降或先下降后上升等趋势,没有呈现出典型EKC曲线的形状。

b.y3、y5呈现近U型,说明随着城镇化水平的提高,总体上石油类和铅的排放量呈现先下降后上升趋势。说明城镇化率的不断提高并没有主动促进工业废水污染物排放状况改善。2010年前,石油类和铅排放量的下降可能与这一阶段国家强有力的宏观政策的约束和驱动有关,而2010年后的反弹主要与2008年“4万亿增发”的负面作用有关,为确保经济增长,各地区对污染防控的力度有所松懈,一些高耗能、高污染的产业乘机扩大生产规模,造成工业废水中石油类和铅的排放量大大提高。

上述结果表明,我国的城镇化率和5种工业废水污染物排放量的关系并不完全符合环境库兹涅茨曲线的形状。通过5个指标的变化可以发现,我国近10年来随着城镇化率的提高,工业废水污染物排放量总体上呈现下降趋势,但有些指标,如石油类和铅的排放量出现反弹恶化趋势。这表明仅仅依靠城镇化率的提高自发促进我国工业废水污染状况的改善是不可行的,工业废水污染状况的改善仍需要强有力的国家政策的约束和驱动。由于这5个指标和城镇化率拟合后最优模型的曲线形状大多不符合规范的EKC曲线,无法通过现有的图像走势把握其未来变化,并且石油类和铅的排放量有反弹恶化趋势,未来污染物的排放状况令人堪忧。

3 工业废水污染物排放预测

指数平滑法的预测精度取决于α的选择。为了尽可能保证预测结果的正确性,有必要对α不同取值时的预测结果进行比较。表3为α在不同条件下化学需氧量排放的预测结果。

表3 y1在α取不同值时的预测结果比较(t=2007年)

上述结果表明,α=0.6时,均方差Er0.6较小,预测值与实际值偏差较小,预测效果好。所以y1的平滑系数取0.6。

以2012年为第t期,根据式(6)、式(7)、式(8)计算平滑系数at、bt、ct:

at=354 937.33

bt=-376 370.57ct=-8 867.91

将at、bt、ct的值带入式(5)得到预测方程:

yt1=3 354 937.33-376 370.57T-

8 867.910 021T2

(11)

同理对氨氮、石油类、挥发酚和铅的排放量展开预测,对应的预测方程分别为:

yt2=264 475.76-15 970.30T-3 170.28T2

(12)

yt3=10 353.90+348.13T+242.67T2

(13)

yt4=1 203.16-5.05T+27.00T2

(14)

yt5=172.47+6.08T+4.20T2

(15)

由此可以推算出2015—2020年工业废水中5种污染物排放量的预测值,见表4。

表4 工业废水中5种污染物排放量的预测值

2014年3月16日,中共中央、国务院颁发的《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》明确指出,到2020年,常住人口城镇化率将达到60%。按照本文拟合结果来看,y3、y5的拟合效果最理想,由此根据式(9)和式(10)分别预测、计算得出:到2020年,石油类的排放量将达到24 103.38 t,铅为521.43 t。根据表4,可以发现环境库滋涅茨曲线法和指数平滑法两种预测方法得到的结果比较接近,预测效果理想。可以推断到2020年,随着城镇化率提高到60%,我国的工业废水污染物中石油类的排放量约为26 386.75 t,铅的排放量约为505.62 t,两者的排放量将有较大幅度的上升,工业废水污染物中石油类和铅的排放量前景堪忧。而根据预测结果,2020年化学需氧量和氨氮的排放量将分别达到-223 573.50 t和-66 184.63 t,这意味着在不考虑其他因素的影响下,以目前城镇化率的提高促使化学需氧量和氨氮排放量减少的趋势计算,到2020年工业废水中化学需氧量和氨氮这两种污染物的排放量将逐渐减少直至负值。根据环境库兹涅茨曲线假说推测,可以认为随着我国城镇化的进一步发展,工业废水中化学需氧量和氨氮的排放量会呈逐年下降的趋势。预测结果为负值同样说明,目前城镇化的发展促使工业废水中化学需氧量和氨氮排放量呈现下降的良好态势。当然,未来城镇化的推进对工业废水污染物排放量减少的促进作用是否明显,需要综合考虑多方面的因素,其中政策的约束和驱动尤为重要。

根据图1曲线的形状,并结合3次指数平滑法得到的各指标预测值的走向,发现环境库滋涅茨曲线法和指数平滑法两种结果相互印证,走势基本相符。由此可以推断:未来工业废水污染物中化学需氧量、氨氮的排放量将保持下降趋势;而石油类和铅的排放量将呈上升趋势。然而根据现有数据,环境库滋涅茨曲线法显示出挥发酚的指标值随着城镇化率的增长保持下降趋势,而通过指数平滑法预测,未来挥发酚的排放量将呈上升趋势,由此可以推断,该曲线可能已经渡过拐点,拐点可能为2012—2013年,未来的排放量可能增加,挥发酚的污染状况恶化。当然,这一相反的结果也说明对这5种工业废水污染物排放量进行预测是必要的。根据预测结果,着力加强对工业废水中挥发酚、石油类和铅这几种污染物的治理和减排工作十分必要;同时加强对化学需氧量和氨氮的监控,警惕其变化态势,极力遏制目前污染严重的污染物继续恶化。

4 结 语

利用2003—2012年工业废水污染物排放量数据,选取5种典型工业废水污染物,利用SPSS进行拟合,分析我国工业废水污染物排放量与城镇化率的关系,发现城镇化率的提高在一定程度上促进了工业废水污染物排放状况的改善。但我国的城镇化率和工业废水污染物排放的关系并没有呈现出规范的环境库兹涅茨曲线形状,城镇化率的提高并没有促进工业废水污染物排放状况自发改善,需要国家宏观政策的约束和驱动。为了准确把握5种指标的未来变化态势,采用3次指数平滑法预测,预测结果与环境库滋涅茨曲线形状基本相互映证,表明工业废水中挥发酚、石油类和铅的排放量有反弹恶化趋势,化学需氧量和氨氮的排放量保持下降态势。根据本文研究结论,提出以下建议:

a. 在推进新型城镇化建设过程中,国家必须通过政策的约束和驱动,将城镇化建设和工业废水污染物治理有机结合起来。城镇化率与工业废水中5种污染物排放量的关系没有呈现环境库兹涅茨曲线的规范形状,城镇化率的提高并不能促进5种工业废水污染物排放量自发减少。随着城镇化率的上升,工业废水中有些污染物指标如石油类和铅的排放量不降反升,因此必须结合政策这一外界驱动力,通过两者的结合控制工业废水污染物的排放量。着重减少甚至关闭排放石油类和铅等污染物较多的企业,提高这类高污染企业的准入门槛,严格规范环境评价程序,从源头出发减少工业废水污染。

b. 建立预警监控系统,遏制和改善某些指标的反弹趋势,积极稳妥地推进新型城镇化进程,实现绿色可持续发展。基于3次指数平滑法的预测结果,发现石油类、挥发酚和铅的排放量预测结果呈上升趋势,前景令人担忧。国家要制定针对性措施,着力降低工业废水中石油类、挥发酚和铅的排放量,严格监控工业废水中化学需氧量和氨氮的排放量,处理并协调好城镇化进程和工业废水污染的关系。

c. 国家需要对工业废水污染物排放量较多的产业进行重点整治,尤其是与工业废水污染物中石油类和铅的排放关系密切的产业。①大力整治铅冶炼产业、含铅蓄电池产业、采选业、化学原料及化学制品制造业等产业,制定更为严格的铅排放标准,从污染物排放量和排放浓度两个方面削减排污量。②加大力度治理石油和天然气生产、石油加工、炼焦、核燃料加工业等产业,把加大处罚力度和建立有效的激励机制结合起来,提高企业处理工业废水污染物的积极性。③密切关注化学需氧量和氨氮排放较多的行业,如纺织印染业、化肥行业、有色金属冶炼业、造纸业等,避免污染企业周边水体环境。④全面监控治理工业废水污染物中的其他污染物,重视环境保护立法工作,落实执法监督工作,努力使污染物排放量的下降趋势更为明显,全面减排治污,倡导循环经济发展方式,落实绿色低碳发展。

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国家自然科学基金(41301620);江苏省高校哲学社会科学基金(2012SJD790023);河海大学中央高校基金(2013B09414)

马海良(1979—),男,江苏武进人,副教授,博士，主要从事水资源经济与环境规制研究。E-mail:hilima@vip.sina.com

10.3880/j.issn.1003-9511.2015.06.012

F062.1

A

1003-9511(2015)06-0050-05

2015-06-14 编辑：胡新宇)