长江中游城市群工业污水排放总量特征分析

丁文斌，李 君，张 茜(湖北工业大学经济与管理学院，武汉 430068)

为推动长江中游城市群发展，充分发挥黄金水道作用，加快中部地区全面崛起、探索新型城镇化道路、促进区域一体化发展途径，2015年4月13日国家发展改革委印发《长江中游城市群发展规划》(发改地区[2015]738号)。长江中游城市群是以武汉城市圈、环长株潭城市群、环鄱阳湖城市群为主体形成的特大型城市群，规范范围包括31个市，国土面积约31.7万km2，2014年实现地区生产总值6万亿元，年末总人口1.21亿人，分别约占全国的3.3%、8.8%、8.8%。长江中游城市群承东启西、连南接北，是长江经济带的重要组成部分，也是实施促进中部地区崛起战略、全方位深化改革开放和推进新型城镇化的重点区域，在我国区域发展格局中占有重要地[1]。长江中游城市群以黄金水道为凝聚点，多年平均入海水量达9 616亿m3,占全国河川径流总量的36%,居全国第一位 (彭智敏，2013年)。长江中游城市群水资源丰富，河流众多，湖泊密布，做好水资源的综合利用与保护，不仅有利于其可持续发展，对我国生态文明建设也具有重要的贡献。本文从保护长江中游城市群水资源的视角，研究该区域内污水排放规律，探讨排放特征，以期为其水资源的可持续发展提供参考借鉴。

1 相关文献综述

水资源是经济发展必不可少的投入要素，限定在污水排放上的文献相对较少。在量化分析文献中，对污水排放的研究，一是以污染排放为限定条件，研究水资源绩效。以全要素、要素替代为指导思想，构建水资源绩效指数，如基于全局基准技术的非径向方向性距离函数模型(GBT-NR-DDF)、数据包络分析(DEA)等，测度不同区域水资源绩效指数，研究中也发现长江中游、西南地区和西北地区的水资源绩效最低[2]。二是直接对污水排放进行研究，设计最优化数学模型[3,4]，探讨行业排放特征[5-7]。有关污水排放的研究方法还有博弈模型、环境库兹涅茨曲线、面板数据模型等，也被广泛应用[8-10]。

对于长江中游城市群的相关研究，从中国知网查询可以发现，早在2002年，湖北省社科院、武汉大学、华中科技大学相关专业学者便撰文研究长江中游城市群(武汉城市群)区域发展问题。2012年之后，相关研究迅速丰富了起来。在学者们的研究之中，较多的探讨区域协作，创新经济增长点、产业发展、区域内的经济分布规律等，有关水资源的研究不多，仅见于文献[11]-[13]。

长江中游城市群做为一个研究整体，从城市构成上来看，既包含省会城市，也包含地级市。不同的城市由于发展历史的差异及资源禀赋的不同，城市特征也有所差异。因此，要研究长江中游城市群污水总量排放特征，考虑到历史数据的完整性，运用面板数据分析是一个较好的途径，而这方面的研究也是目前相对缺乏的。鉴于此，本研究以长江中游城市群面板数据为样本，运用多元回归模型分析污水排放的影响因素，探讨长江中游城市群污水排放特征，认识影响排放的主要因素，为长江中游城市群水资源治理提出对策建议，以供决策参考。

2 样本指标的描述性分析

为分析长江中游城市群经济活动对污水资源排放的影响，依据数据的可获得性，本文从产业结构、就业结构、收入、消费、固定资产投资、金融活动、资源禀赋等方面选取了25个城市(在31个城市中，湖北省的天门、潜江、仙桃三市的数据缺失，考虑到不同的城市定位不同，规模等指标也不同，为相对合理地进行比较分析，将3个省会城市剔除)的17个指标进行分析，见表1。数据来源于国泰安数据库csmar、《中国经济与社会发展统计数据库》，部分缺失值使用插值拟合所得。

表1 2012年25城市各指标描述统计分析Tab.1 Description of the statistical analysis of 25 urban indicators in 2012

注：“*”表明Jarque Bera、Shapiro-Wilk检验5%显著水平下均呈正态性。

从各市经济指标的简单描述性统计结果来看，2012年25城市的19个经济指标多数呈现出正态分布特征，部分指标呈非正态分布特征。从标准化后的各指标小提琴图来看(图1)，大部分指标间的差距相当，但25个城市中，第二产业从业人员比重、年末金融机构各项贷款余额、工业废水排放量、外商实际投资额这4项指标间的差异偏大，个别城市与其他城市存在明显差异，第二产业从业人员比重偏低，年末金融机构各项贷款余额、工业废水排放量、外商实际投资额显著偏高。

从各城市2005-2012年8年的污水排放数据来看(图2)，污水排放量内部差异呈现减小再扩大的趋势。2010、2011、2012年3年平均污水排放量分别为7 095，7 515，7 013 万t。若去掉排放量最高及最低10%的城市，其他80%的城市3年平均排放量分别为6 973，7 095，6 506 万t，2012年污水排放量下降较明显。但极个别城市的污水排放量较大，如2012年宜昌污水排放量几乎是咸宁、鄂州的10倍。

图1 各指标标准化后2012年Violin图Fig.1 Violin chart of the standardization of indicators in 2012

图2 25城市2005-2012年污水排放量Violin图Fig.2 Violin chart of urban sewage discharge in 2005-2012

3 计量模型分析

依前文所述，考虑到不同的城市定位不同，规模等指标不同，为相对合理地进行比较分析，本文分析时将3个省会城市剔除，选取25个非省会城市放在一起比较。选取的指标中有少许年份出现空值，本文采用距离缺失值最近的10个邻居，权重用高斯核函数从距离获得，依此进行插值。完成缺失值填充后，再进行人均化，以削弱城市规模的差异，在相对统一的指标下对比分析。对人均化后的指标进行标准化，消除量纲的影响，以便进行后续计量经济分析。数据的计量分析使用R 3.2.2软件完成。

依据学者的研究成果，本文构建面板数据回归模型，其计量经济一般随机模型如下:

yit=X′itβ+uit,i=1,…,N;t=1,…,T

式中：i表示各市；t表示时间；横截面的N是个体数；T为时间维度；Xit为K个解释变量的第i个个体第t时期的观测值；uit为随机扰动项。

3.1 面板效应检验

本文使用面板数据分析各城市废水排放问题，首先检验是否存在面板效应，若不存在，则使用简单最小二乘法估算。运用Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Test检验发现，chisq=94.7，对应的概率值小于0.001，检验结果表明，本文使用的数据存在面板效应，应该选用面板分析模型。

3.2 固定效应与随机效应模型选择

从Breusch-Pagan LM检验可知长江中游城市群存在面板效应，为确定选择固定效应还是随机效应，使用Hausman检验进行判别。通过计量分析得chisq=15.608，df=16，p=0.48，选择随机效应模型。

3.3 序列相关与异方差检验

为检验面板数据的序列相关性，本文选用Breusch-Godfrey/Wooldridge test方法，计量得到chisq=46.256,对应的概率值小于0.001，表明模型存在序列相关问题。选用studentized Breusch-Pagan test，计量等到BP=7.674 9，P=0.262 9，表明模型不存在异方差问题。

3.4 模型的修正

由于该面板模型存在序列相关，需要对模型进行修正。本文采用arellano方法，获得稳健T值。所得最终模型如表2。

3.5 计量结果分析

(1)对解释变量的显著性分析。实证结果表明，对于长江中游城市群工业废水的排放影响因素而言，5%的显著水平下，仅第三产业从业人员比重、国内生产总值、固定资产投资总额、房地产开发投资总额通过显著性检验，与工业废水排放量呈线性关系，而外商实际投资额在10%显著水平下可表现为与工业废水排放量呈线性关系。在线性回归框架下，其他影响因素与工业废水排放量无关。在统计检验显著的因素中，国内生产总值影响作用最大，长江中游城市群水资源丰富，在经济增长中，也伴随着水资源的消耗，废水排放总量湖南、湖北、江西三省的平均水平稍高于全国。

表2 面板数据随机效应模型稳健回归修改Tab.2 Robust regression of Panel data random effects model

(2)解释变量的经济结构影响因素分析。从就业结构上看，第三产业就业人员比重对工业废水排放有显著的正相关，表明就业结构的调整对工业废水有一定的相关性，提高第三产业比重，工业废水排放量有所增加，可能的原因是就业结构的改变带来收入消费的改变，影响工业生产。而第二、三产业占GDP比重对工业废水排放不存在显著的线性相关特征，说明产业结构调整对工业废水排放量减少难以呈现线性相关特征，长江流域工业污水排放量与产业结构调整间的关系需要进步深度挖掘。

(3)解释变量的经济驱动因素分析。消费、金融领域的变量在回归分析中未能通过显著性检验，说明长江流域城市群经济发展中，金融政策支持考虑污水减排还不够，消费中对污水减排意识尚不足。从资源禀赋上看，人均国土面积对工业污染排放不显著，人口密度不是城市工业污水排放量的重要因素，认识城市工业废水排放量更多的需从经济因素考量。投资领域类变量对城市工业污水排放量呈现负相关，固定资产投资表现出资源节约集约利用，污水排放较少，同样的特征在外商实际投资因素中也表现了出来。

4 结 语

长江中游城市群以黄金水道为凝聚点，水资源是其生命核心要素之一。该区域中工业废水排放量2005-2012年，差异先减少后扩大，呈U型特征。通过面板数据回归模型计量产业结构、就业结构、投资、消费、金融、土地资源等因素对长江中游城市群工业污水排放总量的影响效应，发现就业结构对工业污水排放总量有影响，产业结构调整无影响。投资类因素对工业污水排放有显著抑制作用，而消费没有表现出该特征。另外，金融等支撑领域并没有表现出相关特征。这说明长江中游城市群污水减排治理更多的是从产业规划，投资项目实施进行源头控制，而对消费终端控制上还不够。经济发展中的金融支持等领域还未表现污水排放减排的理念。在将来的污水环境治理上，需要更好地进行顶层设计，既考虑源头控制，也重视终端控制，经济发展支撑条件等辅助环节也一并考虑，才能更有效地实现减排的目标。

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[1] 国家发展改革委.国家发展改革委关于印发长江中游城市群发展规划的通知[EB/OL]. http:∥www.sdpc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201504/t20150416_688229.html,2015-04-13/2016-03-03.

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