工业废水排放对第二产业的影响——以JS省为例

张克森 李 玲

（1.南京师范大学，江苏 南京 210097；2.北京联合大学，北京 100101）

一、引言

党的十九大报告树起生态文明建设里程碑，提出“美丽中国”的强国目标并制定了明晰的时间表：到2020年，坚决打好污染防治攻坚战。而对环境造成污染的来源主要是工业，解决工业带来的污染的最好方式是对工业转型升级，本文以JS省工业为研究对象，重点研究各细分行业的工业三废的排放效应对产值的影响，JS省作为我国第二大经济省份，其产业的结构变化为其他省份的产业结构调整和升级做出了表率。

二、研究设计

（一）理论基础

20世纪90年代，环境库兹涅茨曲线[1-3]被提出，且被广泛应用于研究环境污染问题。其它的环境污染研究方法还有因素分解分析[4]、投入产出模型[5-10]等。胡志强[11-12]采用空间计量经济模型对2013年中国的286个地市工业三废进行计量分析。陆宇嘉[13]基于广义熵指数测度中国工业污染排放的地区差异。大多数用因素分解法研究环境污染与工业发展关系的文章较多，孙志威[14]等运用对数平均迪氏指数（LMDI）法对天津市2000—2008年能源消费碳排放量和碳排放强度进行分解分析。张利[15]应用对数平均迪氏指数对1952-2008年新疆能源消费的碳排放变化及其影响因素进行定量分析。韩松[16]等利用对数平均迪氏指数方法对中国2001-2013年能源强度进行结构因素分解分析。刘睿劼[17]等基于对数平均迪氏指数法研究中国工业固废排放的影响因素，发现促进减排的动机是规模效应和技术效应，而抑制减排的是治理效应和结构效应。马丽[18]采用对数平均迪氏指数对工业废水研究，发现规模的扩张效应对工业废水排放具有正向作用。李璇[19]基于因子分析法研究了1995—2015年30个省（市、自治区）的工业污染排放面板数据。李长嘉[20]采用LMID方法研究我国1992-2008年工业废水的排放变化效应。刘红光和佟新华等学者利用LIMI方法研究中国工业燃烧能源导致碳排放的因素分解[21-22]。众多学者研究工业整体排放效应的文章较多，但未具体到各行业工业三废对产值的影响效应大小。本文以各细分工业行业为研究对象，通过定量研究更能详尽的看到各个行业的升级情况。

（二）模型与数据

1.方法与数据

（1）废水排放因素分解模型

拉氏因素分解模型于上世纪七十年代被提出，该方法可以有效避免因素相关性的讨论，即可以将残值进行完全分解，又可以解决数据系列中零值存在引起的计算问题，因此得到了广泛的应用，基于其上述优点，本文也采用拉氏因素分解模型，将拉氏因素分解模型中变量直接映射到本文研究的指标名称上，具体模型如下[23-24]：

上式中E为第i个行业废水排放总量（单位：104吨）,G 为工业 GDP（单位：亿元），Ei行业 i的废水排放量（万吨），Gi为第 i个行业的 GDP（单位：亿元），Pi为第i个行业的废水排放强度（万吨/1亿元），Qi为行业i的工业产值占工业总产值的比重。

废水排放与G，Pi及Qi有关，分别反映工业规模的扩大对环境造成的压力、各行业新创造的单位经济价值的环境负荷能力及工业产值比重。

（2）公式表示工业废水排放量在基期和目标年之间的变化，（△Ez）0，t为初期到发生年度发生的工业废水排放总变化量（单位：万吨），（△Ed）0,t、（△Es）0,t、（△Ey）0,t分别是在初期到发生年度期间的规模、结构、技术三大作用的效应值（单位：万吨），（△Er）0,t为残值（单位：万吨），表示以上三种效应的综合作用结果。

按照拉氏加法分解形式如下[25-26]：

（3）-（6）公式中 Ei,t，Ei,0分别代表行业 i目标年和基期的的废水排放量（万吨）；Gt，G0为对应的工业总产值（亿元）；Qi,t，Qi,0为对应的行业i的工业产值比重；Pi,t，Pi,0为相应的行业i的废水排放强度（万吨/亿元）；（△Er）0,t为残值，并且其值为 0。

（3）数据来源

2003-2015年JS省总产出，各行业产值和工业废水排放总量来自2004-2016年的 《江苏省统计年鉴》[27]，其中，所有货币单位变量折算成以2003年为不变价格的可比价。行业来自《JS省统计年鉴》的重点调查工业行业 “三废”排放统计表中所列出的行业，为保持每年年鉴的行业统一性，对相关行业进行归并处理，共整理出33个行业。

三、实证结果及分析

（一）JS省行业废水排放总量变化趋势

2003-2015年JS省行业废水排放整体上呈先上升后下降再上升再下降的倒U形趋势（见图1），由图1可知，2003-2009年变化有较大起伏。

图1 2003-2015年JS省重点工业行业废水排放总量变化趋势

（二）工业废水排放变化的成因

为更好分析各行业废水的排放效应，本文参照依照《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2011）将JS省产业细分为资源依附型产业和非资源依附型产业2个子类（参见表 3）[28]。

研究期间，JS省总产出的平均增长率为12.35%，其工业总产值的平均增长率16.32%（见图2），说明经济增长和工业总产值变化是有些差距的。

图2 2003-2015年JS省总产出、工业总产值变化趋势

2003-2009年工业废水排放量达到总排放量4%以上的行业有5个如图3所示，其总排放量占总排放量的60%-80%。位居前两名的是非资源依附型产业，依次是化学原料和化学制品制造业和纺织业，两者排名在2009-2015年期间相反。

图3 重污染行业工业废水排放量比例分布

2003-2015年非资源依附型产业中的化学原料和化学制品制造业和资源依附型产业中的电力、热力生产和供应业以及黑色金属冶炼和压延加工业的废水排放量整体呈下降趋势；纺织业行业却呈先上升后下降趋势，但下降程度较小；造纸和纸制品业废水排放量比较平稳。

（三）工业产值比重变化趋势

2003-2015年各行业工业产值比重占当年工业总产值4%以上的8个重点行业见图4。由图4可见，这8个行业GDP总量占工业GDP的60%以上。这一比例分布在2003-2015年间大致相同，按照产值比重依次说明八个产业变化趋势，首先，计算机、通信和其他电子设备制造业所占比例整体呈下降趋势但产值比例一直保持第一；其次是化学原料和化学制品制造业，电气机械和器材制造业，交通运输设备制造业，整体呈现上升趋势依次二、三、四位；黑色金属冶炼和压延加工业、金属制品业及通用设备制造业变化趋势较为平稳，纺织业呈下降趋势。

图4 JS省重点行业工业产值比例分布

由废水排放量变化和产值比重变化说明：JS省非资源依附型产业产值贡献大的同时，污水排放量也大，资源依附型产业在产值和污水排放方面的贡献都较小，为了更直观的比较这两类产业在2003-2015年表现在结构、技术及规模上的变化特征，下文第5部分将从分解的三大效应分析这两类产业。

（四）工业废水三大效应变化的分析

表1 2003-2015年JS省工业废水排放总量变化

由表1可见，规模效应对工业废水排放的正向作用很大；结构效应在2003—2005年增加废水排放13,600万吨；而在 2005—2007年、2007—2009年及2009—2015年分别降低废水排放量为10,091万吨、15,706万吨、16,231万吨，表明JS省在工业结构调整方面下了很大功夫，取得良好效果；在研究期内技术效表现为负，且绝对数较大，说明技术进步的抑制作用抵消了由其他两种效应引起的废水排放的增加，为减轻环境的压力发挥了关键作用。

图5 2003—2015年JS省逐年工业废水排放效应

由图5可知规模效应是促进JS省工业废水排放总量增加的第一要素，以基年（2003年）为可比价计算，JS省工业GDP从2003年的38,729亿元迅速增至2015年的154,668亿元，平均增长率为12.35%（见图2）。研究期内工业总产值在迅速增长，而由规模效应导致的工业废水排放总量却在逐年减少。

技术效应除2008-2009年外均表现为负值，表明其对减少废水排放，发挥着主要作用，其减排作用要远大于结构效应的减排作用（如图5）。2003—2015年技术效应共减少工业废水排放328,586万吨，年均减少27,382万吨。

图6 JS省工业废水排放总量分阶段效应变化量

结构效应呈现出先增加后减少的趋势，2005-2010年，减少工业废水排放，且逐年增大，产业结构的调整对工业废水排放的减少效应起增加效应贡献较大；2010—2015年结构效应表现为减少工业废水排放，且逐年减小。产业结构的调整对工业废水排放减排的增向效应越来越小[29]。说明JS省经济结构越来越高级化，由污染密集型产业向技术型产业和结构高级化产业转变的效果日益显著。

（五）JS省工业废水排放变化的行业效应

由表2可知，2003—2015年所有行业整体排放效应是减少废水排放28,860万吨，共24个行业工业废水排放量增加（共增加51,000万吨）。从表2中，非资源依附型产业中：计算机、通信和其他电子设备制造业占比27.25%，纺织业占比20.59%，酒、饮料和精制茶制造业占比8.74%，农副食品加工业占比8.20%这三个产业对工业废水排放量的增加占据了半壁江山，达到64.78%，与此截然相反的是资源依附型产业中金属制品业占比7.67%和石油加工、炼焦和核燃料加工业占比6.56%，两者对总废水排放量的增加只有14.23%，远远低于非资源依附产业的64.78%，非资源依附性产业门类相对于非资源依附性产业较多，基数大可能导致的废水增加效应也大，所以JS省对资源依附型产业保持现有环境管控强度的同时需要重点对上述几类非资源型依附产业的加强环境规制力度；剩余行业减少工业废水排放量共79860万吨，非资源依附型产业中化学原料和化学制品制造业减少废水排放34,975万吨，占总减少量的43.8%，资源依附型产业中电力、热力生产和供应业占比36.71%，黑色金属冶炼和压延加工业占比13.85%，以上两个行业占减少废水排放量的50.56%，可见这三个行业减排治理成效显著。

此部分从结构、规模及技术效应对资源依附型产业和非资源依附型产业分别进行分析。首先，所有产业的规模效应均会引起工业废水的增加，增量为332,956万吨。非资源依附性产业中化学原料和化学制品制造业占26.65%，纺织业占20.69%以及造纸和纸制品业占8.90%，对规模效应增加的废水占比达56.24%，资源依附型产业中黑色金属冶炼和压延加工业占8.27%和电力、热力生产和供应业占6.88%，这两者对规模效应导致的废水增加只有15.15%。相比较，非资源依附性产业比资源型产业对在规模效应上对废水增加做出的贡献大。建议在限制上述两类资源依附型产业规模的同时适当重点限制以上三类非资源依附型产业的行业规模。

其次，研究期间,结构效应的总贡献值为-33,230万吨，14个行业的工业废水排量有所增加。其中，非资源依附型产业中化学原料和化学制品制造业占比62.52%和医药制造业占比10.32%增加的废水排放量占14个产业的72.84%．因此，需要继续对这2个产业进行结构优化，以此带动制造业整体污染排放的好转[30]；但更多令人鼓舞的是其余19个行业废水排放量有所增减少，其中，非资源行业中纺织业占比60.33%与造纸和纸制品业占比16.21%减少的废水排放量占19个行业总减少量的76.54%，可见这两个传统行业结构调整效果显著，资源依附型产业11个行业中之中只有三个行业的结构效应是增加废水排放的，且影响微乎其微，说明资源依附型产业结构调整总体强于非资源依附型产业。

整体工业的技术效应减少废水排放量为328,586万吨，表现较为突出的非资源依附型产业是化学原料和化学制品制造业，独自的技术效应减少量占总技术减少量的40.65%，而所有的资源依附型产业技术效应均为负值，占总体技术效应减少废水排放量的31.60%。技术效应增加废水排放量的是非资源型依附型产业中的计算机、通信和其他电子设备制造业，其他制造业，家具制造业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业的等四个行业对总量变化贡献为1.68%，但计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业的技术效应工业废水排放增加量占4个行业技术效应废水排放总增加量的98.84%因此，对计算机、通信和其他电子设备制造业和仪器仪表制造业应制订严格的排放标准[31]。

表2 JS省工业分行业废水排放变化量及各因素贡献值

四、结论与建议

（一）2003—2015年JS省工业废水排放总量整体上呈先上升后下降的二次抛物线趋势，且工业废水的对数与工业GDP的对数呈现倒u型，工业废水排放总量变化量为-28,860万吨，规模、结构及技术效应分别对应的贡献值为332,956万吨、-33,230万吨和-328,586万吨。

JS省工业规模效应是造成工业废水排放总量增加的主要原因，2003—2015年规模效应致工业废水排放总量年均增加为25，612万吨t，非资源依附性产业比资源依附型产业对在规模效应上对废水增加做出的负向贡献大。结构效应则表现为数值相对较小的负值，表明其减小污染贡献不大，资源依附型产业结构调整总体强于非资源依附型产业。技术效应是降低工业废水排放总量的关键因素，2003—2015年技术效应年均减少工业废水排放量达27，382万吨，非资源依附型产业的技术效应总体强于非资源依附型产业，所有资源依附型产业的技术效应均为负值，占总体技术效应减少废水排放量的31.60%，非资源依附型产业中的化学原料和化学制品制造业的技术效应减少量占总技术减少量的40.65%。

（二）规模效应的主要影响的非资源依附型产业有化学原料和化学制品制造业 ，纺织业，造纸和纸制品业，资源依附型产业有黑色金属冶炼和压延加工业，电力、热力生产和供应业，减少这些行业的废水排放措施是控制这些行业的生产规模；结构效应的主要影响行业是化学原料和化学制品制造业，医药制造业，减少这些行业的废水排放措施是鼓励重组促使产业结构升级；技术效应的主要影响行业是计算机、通信和其他电子设备制造业及仪器仪表制造业，应加大技术投入、提高生产水平。