我国农村生活污水污染排放及环境治理效率

王俊能， 赵学涛， 蔡 楠*， 陈敏敏， 汪 浩

1.生态环境部华南环境科学研究所， 广东 广州 510530

2.生态环境部环境规划院， 北京 100012

3.中国环境监测总站， 北京 100012

农村生活污水具有产生量大、范围广、处理率低、氮磷排放负荷高等特点，与农村饮用水源安全及环境质量密切相关[1-2]. 农村生活污水主要由厨房炊事、洗漱、洗涤和洗浴等活动产生的污水(俗称“灰水”)和水冲式厕所产生的冲厕污水(俗称“黑水”)组成. 目前我国大部分农村污水仅通过简易的沟渠或经化粪池简单处理后就直接排入河道和农田，对周边环境造成污染[3-4]. 自2008年以来，农村环境综合整治专项虽然取得一定成效，但农村生活污水治理设施不足、治理水平地域分布不均、资金筹措力度不够等问题仍是农村生活污水治理的短板[5-6].

由于长期缺乏对我国农村生活污水处理现状的全面调查，大部分学者在农村生活污水治理效率评价方面主要集中在流域或地区尺度上[7-8]，采用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)模型进行评价，并用Tobit回归模型分析其影响因素[9-13]. 从指标的选取上看，这些方法主要用于测算治理的经济效率，且指标也并非农村生活污水污染物排放指标，而是如卫生厕所普及率、乡镇环保机构人数、农村改水投资、农村自来水比重、水土流失治理面积等间接指标[11-13]，因此难以直接、准确反映农村生活污水的治理效率. 为进一步揭示环境质量和经济增长之间的演进关系，国内外学者多借助环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznets Curve, EKC)开展分析，且多数研究主要在工业污染排放领域，而农村领域则集中在农业环境问题与农业经济增长关系的EKC研究上[14-17]. 此外，在多指标综合评价中，常运用熵值法进行指标赋权[18-19]，该方法根据各项指标观测值的信息熵来测算指标权重，信息熵越小，其信息的效用值越大，指标的权重也相应越大. 为此，该研究将利用第二次全国污染源普查成果，分析我国农村生活污水污染排放情况，并基于熵值法和DEA模型从技术效率、经济效率两个角度对治理效率进行评价，以期为我国实行分区控制、分类指导的农村环境管理，全面提升我国农村污水治理水平，改善农村环境质量提供决策依据.

1 研究方法

1.1 熵值法

该研究采用熵值法确定COD、NH3-N、TN和TP去除率的权重，再将其加权成一个综合技术指标，以反映农村生活污水治理的综合技术效率[18-19]. 首先构建m个评价对象n个评价指标的决策矩阵R：

(1)

由于该研究4项评价指标均为[0,1]的污染物去除率，因此无需进行无量纲化处理. 计算第j个指标的熵值(Hj)为

(2)

(3)

式中，rij为第i个省份第j项指标的去除率，Pij为第j项指标下第i个评价对象的贡献度. 评价指标权重为

(4)

式中：wj为评价指标权重；dj为第j项指标下各评价对象贡献度的一致性程度，即dj=1-Hj.

1.2 DEA模型

DEA模型是以相对效率概念为基础，评价同一类型的组织或部门在多投入、多产出的决策单元下是否有效的非参数前沿效率分析方法[20]. 相对效率在[0,1]区间内分布，处于效率前沿的决策单元的效率值为1. 为描述我国农村生活污水治理的经济效率，该研究将我国31个省(自治区、直辖市)看作决策单元，选取COD、NH3-N、TN和TP人均排放强度作为投入(负产出)，农村居民人均可支配收入作为产出，利用规模报酬可变(VRS)条件下的BCC投入导向型效率模型进行综合分析[9]. 该模型可表示为

minθ

(5)

式中：s.t.表示公式的约束条件；Xi为第i个省份的投入向量(即COD、NH3-N、TN和TP人均排放强度)；Yi为第i个省份的产出向量(即农村居民人均可支配收入)；X0、Y0分别为待评价省份的投入、产出向量；λi为第i个省份的权重向量；S-为投入松弛变量；S+为产出松弛变量；θ为效率值，若θ<1，则决策单元非DEA有效.

1.3 EKC

国内外对经济增长与环境质量演变的EKC假说进行激烈的讨论，一些学者对EKC假说提出了质疑，认为我国的EKC并不是必然存在的，不同环境污染指标与经济发展的关系存在显著差异[21-23]. 因此，EKC除了存在倒“U”型等曲线特征外，还可能存在“N”型、倒“N”型等其他三次曲线关系. 为此，该研究选用三次多项式计量模型进行拟合.

Xij=β0+β1Yi+β2Yi2+β3Yi3+ε

(6)

式中，Xij为第i个省份的第j个指标的人均排放强度，β0、β1、β2、β3为模型参数，ε为随机误差项. 模型参数β1、β2、β3具有重要意义，根据其取值的不同可反映环境质量状况与经济发展之间关系. 当β1≠0、β2=0、β3=0时，环境状况与经济发展之间呈线形关系；当β1>0、β2<0、β3=0时，环境状况与经济发展之间符合倒“U”型EKC；当β1<0、β2>0、β3=0时，环境状况与经济发展之间呈“U”型曲线关系；当β1>0、β2<0、β3>0，则环境状况与经济发展之间呈“N”型曲线；当β1<0、β2>0、β3<0，则环境状况与经济发展之间呈倒“N”型曲线.

1.4 数据来源

该研究基于2017年全国31个省(自治区、直辖市)的统计调查数据，其中农村常住户数、农村常住人口、农村厕所类型、粪尿处理情况、生活污水排放去向、污染物产生与排放量等基础数据来自第二次全国污染源普查成果，农村居民人均可支配收入来源于2018年《中国统计年鉴》.

2 结果与讨论

2.1 农村生活污水污染排放

2.1.1污水排放情况

农村生活污水排放量与村庄饮水条件、卫生设施水平、污水管网系统完善程度以及城乡结构等因素相关. 于法稳等[24]按照生活用水量的40%～90%计算农村生活污水排放量，估算出我国2016年农村生活污水排放量在55.67×108～125.26×108m3之间. 而根据第二次全国污染源普查数据，全国农村生活污水排放量为75.91×108m3，其中广东省排放量最大，为7.15×108m3，占全国的9.4%(见图1).

图1 我国各省份农村生活污水排放情况

2.1.2污染物排放情况

根据第二次全国污染源普查数据，我国农村生活污水COD排放量占生活源排放总量的50.8%，NH3-N、TN和TP排放量分别占生活源排放总量的35.0%、30.5%、38.7%. 由表1可见，农村生活污水普遍缺乏有效治理，各项污染物去除率不足11%，远低于城镇(超过50%). 原因为城镇污水管网较为完善，城镇污水及其污染物收集率高，大部分排向集中式污水处理厂，而城镇集中式污水处理厂平均去除率要大幅高于农村各类污染治理措施. 相比之下，尽管农村无水冲式厕所比例较高，粪尿中的氮磷并未全部排入环境，但由于农村缺少治理设施以及存在管网不完善等因素[25]，导致农村环境质量改善缓慢，农村生活污水的处理形势依然很严峻. 因此，“十四五”期间应统筹城乡，分区管控，加大农村环境治理投入，实现从点源为主转变为点源、面源并举，从以城镇为主转变为城乡并重的格局，全面提升我国农村污水治理水平，改善农村环境质量.

表1 我国城乡生活污水污染排放情况

2.1.3排放去向

根据第二次全国污染源普查数据，我国农村生活污水及污染物的排放去向占比大小依次为其他途径>直排入水体>直排入农田>进入农村集中式处理设施>进入市政管网>排入户用污水处理设备(见图2). 个别指标因厕所类型、粪污处理情况的差异稍有差别，如COD排放去向中直排入农田>直排入水体，NH3-N排放去向中直排入水体>其他途径. 总体上，我国农村生活污水及污染物排放去向以直排入水体、直排入农田和其他途径为主，三者占80%以上. 根据2016年《中国城乡建设统计年鉴》，2016年年末全国开展生活污水处理的行政村比例仅为20%. 因此，我国农村生活污水整体处理水平较低，污水治理仍有待规范化[26]，存在很大的减排潜力.

图2 我国农村生活污水及污染物排放去向构成

2.2 农村生活污水治理效率

该研究从污染物治理的技术效率和经济效率两个角度来考察农村生活污水的治理效率. 技术效率和经济效率都是生产效率问题，但前者是从生产技术的角度考虑技术的可达性问题，而后者则是从投入产出的关系来衡量是否“值得投入”.

2.2.1技术效率

由图3可见：全国农村生活污水治理的平均技术效率仅为8.6%，各地区技术效率差异较大. 其中浙江省最高，达到46.6%；上海市次之，为30.6%；部分地区如北京市、江苏省、天津市、广东省、青海省、福建省的技术效率分别为18.8%、18.0%、16.2%、11.3%、10.9%、10.0%，均高于10%；而其余23个省份均小于10%，技术效率普遍较低.

图3 我国各省份农村生活污水治理技术效率

污染物去除率与厕所类型、粪污处理情况以及污水治理水平有关[27]. 根据第二次全国污染源普查数据，农村生活污水有效治理途径包括进入市政管网、进入农村集中式处理设施和排入户用污水处理设备. 其中浙江省、上海市、北京市、江苏省、天津市、福建省和广东省的农村生活污水有效治理比例分别为86.2%、51.0%、32.7%、24.2%、23.0%、20.4%和17.8%，其余24个省份普遍在9%以下，全国平均仅为11.0%. 根据2016年《中国城乡建设统计年鉴》，东部地区开展生活污水处理的行政村比例为28%，高于中部地区(15%)和西部地区(14%). 这反映了我国农村生活污水治理水平区域差异显著，且与经济发展水平密切相关[16]. 因此，应因地制宜选取处理技术和模式[28-29]，梯次推进农村生活污水治理.

厕所类型可分为水冲式厕所和无水冲式厕所两大类，其中无水冲式厕所的粪污不产生污水，因此农村生活污水产生量与厕所类型密切相关[30-31]. 由图4可见，农村生活污水人均污染物产生强度与水冲式厕所比例呈正相关，但随着水冲式厕所比例的增加，农村生活污水人均污染物产生强度的离散程度增加，即受其他因素如人口规模、经济水平等因素的干扰越大，空间异质性越加显著[23]. 根据2018年《中国卫生健康统计年鉴》，我国卫生厕所中水冲式厕所比例为62.3%，沿海及经济发达地区水冲式厕所比例较高，而东北地区气候寒冷、西北地区干旱则较少选择水冲式厕所[32]. 由图5可见，上海市、浙江省、广东省、福建省、广西壮族自治区、海南省等沿海用水量较大的地区水冲式厕所比例均超过80%. 这些地区水系发达、河流密布，水域周边村庄分布广泛，因此加强农村生活污水的整治对于保持和改善流域生态环境具有重要的意义.

图4 农村生活污水污染物产生强度与水冲式厕所比例的关系

图5 我国各省份农村水冲式厕所比例

无水冲式厕所和有效治理措施分别是从源头减量和末端治理两方面减少农村生活污水污染物的主要途径，为此综合考虑厕所类型和有效治理水平，绘制农村生活污水治理评价矩阵(见图6). 由图6可见：我国各地区农村生活污水治理状况主要集中在“低旱厕-低治理”和“高旱厕-低治理”，仅浙江省、上海市处于“低旱厕-高治理”；对于“低旱厕-低治理”地区，如北京市、江苏省、天津市、福建省、广东省等经济发达地区，其有效治理比例与浙江省相比，仍存在较大差距. 因此，在推进“厕所革命”时，不能只放在“改”上，一味强调卫生厕所数量以及卫生厕所普及率，忽视厕所粪污的“治”[33]，而应将改厕与粪污处理作为系统来考虑[34]，构建改厕-粪污处理-资源化的系统[35-36]，才能真正改善农村生态环境和人居环境. 而对于“高旱厕-低治理”地区，其有效治理比例较低，可能是无水冲厕比例较高，粪污产生量较少，或是对农村生活污水治理不够重视，治理水平较低导致.

图6 农村生活污水治理评价矩阵

2.2.2经济效率

通过DEA模型计算得到2017年我国各地区农村生活污水治理的经济效率如图7所示. 由图7可见：浙江省、上海市、山西省、内蒙古自治区、青海省、西藏自治区处于前沿面上，即经济效率均为1；其他地区经济效率均小于1，其中经济效率在0.85～0.95之间的有10个省份，占比为32.3%；经济效率在0.65～0.85之间的有7个省份，占比为22.6%；而山东省、广东省、湖南省、湖北省、海南省、四川省、广西壮族自治区和重庆市经济效率均在0.65以下，有很大改善空间[10]. 上述农村生活污水治理的经济效率测算的是决策单元之间的相对效率，是投入产出比，与地区经济发展程度并不完全对应，也并不意味着各地区农村水环境状况的优劣[37].

图7 我国各省份农村生活污水治理经济效率

经济效率高的地区可分为两类，一类是“低收入-低排放”地区，如青海省、西藏自治区等地，其农村居民人均可支配收入在31个省(自治区、直辖市)中位列第29位、第26位，但由于这些地区以无水冲式厕所为主，人均污染物排放强度较低，因此其经济效率相对较高；另一类是“高收入-低排放”地区，如浙江省人均可支配收入为 24 956 元，位居全国第2位，但其人均COD和NH3-N排放强度分别位列第26位、第13位，因此经济效率也相对较高. 经济效率较低的地区中一类是“高收入-高排放”地区，如广东省人均可支配收入为位居第7位，但其人均COD和NH3-N排放强度则分别位列第6位、第1位；另一类是“低收入-高排放”地区，如广西壮族自治区人均可支配收入位列第22位，但其人均COD和NH3-N排放强度分别位列第4位、第2位.

由图8可见，农村生活污水中人均COD排放强度、人均NH3-N排放强度与农村居民人均可支配收入之间的EKC均呈一定的倒“U”型关系，人均TN排放强度、人均TP排放强度与农村居民人均可支配收入之间的EKC则均呈“N”型特征. 生活水平对农村污染物排放量的影响并非是单向的，如生活水平的提高既可因资源消耗多，导致污染物排放量增加，也可因受教育程度高，环保意识增强，导致污染物排放量减少，因此居民生活消费模式是影响环境质量的一个重要方面[38]. 目前我国农村居民以吃、穿等基本生存需求为主的消费结构正逐步向注重生活质量的享受型和发展型的新型消费模式过渡，因此应提高公众的环保意识，促进消费观念的转变，倡导可持续消费[39]. 环境质量是一种公共物品，具有外部性，污染物排放受政府管制影响比较显著[4,23,34]. 我国政府管制中最有代表性的2个制度是总量控制制度和排污许可证制度. COD、NH3-N是“十二五”和“十三五”期间污染排放总量控制的约束性指标，各地区多措并举全力推进污染物减排工作，COD、NH3-N两项指标的EKC特征在一定程度上体现了我国总量控制取得的成效. 而“十三五”期间，TN、TP两项指标仅在部分流域、区域展开总量控制[40]. 从TN、TP两项指标的EKC特征看，农村生活污水中人均TN排放强度、人均TP排放强度均随农村居民人均可支配收入的增加有波动上升趋势，应引起重视.

图8 农村生活污水污染物排放强度与人均可支配收入的EKC特征

2.2.3综合分析

综合考虑技术效率和经济效率，绘制农村生活污水治理效率评价矩阵(见图9). 由图9可见：我国各省份都集中在“低技术-高经济”象限. 青海省、山西省、内蒙古自治区、西藏自治区虽然经济效率均趋于1，但技术效率却很低；而北京市、江苏省、天津市、广东省、福建省等经济发达地区虽然技术效率比大部分省份高，但与浙江省等地区仍有较大差距，并且这些地区的经济效率也并不高，仍有较大提升空间，应注重经济发展与环境保护双重目标协调发展，结合实际情况进一步挖掘潜力，确保既抓好农村经济发展又推进污染治理.

图9 农村生活污水治理效率评价矩阵

为了探索农村生活污水治理效率改进途径，根据各地区厕所类型、有效治理比例、人均可支配收入和人均污染物排放强度的排序大小，对我国农村生活污水治理进行初步分区(见表2). 以“高收入-低排放”和“低收入-低排放”的经济效率高的地区为改进目标，本着环境优先的原则，对于江西省、湖北省、湖南省、广西壮族自治区、海南省、重庆市等“低收入-高排放”地区以及北京市、天津市、江苏省、福建省、山东省、广东省等“高收入-高排放”地区，应优先减少污染排放，而这些区域属于“低旱厕-低治理”，因此可以源头减量、分类处理、循环利用为导向，因地制宜采取纳管、集中、分散处理模式，同时鼓励农村黑、灰水分别处理回用，优先选择资源化与尾水利用技术，充分利用坑塘沟渠、湿地、农田等自然处理系统，让污水自然净化、循环利用、变废为宝[41]. 而对于安徽省、四川省、陕西省、新疆维吾尔自治区等“低收入-高排放”地区，因其属于“高旱厕-低治理”，则应着力强化污水治理，科学选取处理技术和工艺，按照“一村一策”的要求，推进农村生活污水治理工程.

表2 我国农村生活污水治理分区

3 结论

a) 我国农村生活污水中COD排放量占生活源排放总量的50.8%，NH3-N、TN和TP排放量分别占生活源排放总量的35.0%、30.5%、38.7%；污水及污染物排放去向以直排入水体、直排入农田和其他途径为主，三者占80%以上，污水处理水平较低，农村污水治理形势仍然严峻，问题依然突出.

b) 我国农村生活污水治理的技术效率仅为8.6%，且区域差异较大，其中有23个省份均小于10%，技术效率普遍较低. 主要原因是我国农村生活污水普遍缺乏有效治理，全国有效治理比例仅为11.0%，同时沿海用水量较大的地区如上海市、浙江省、广东省、福建省、广西壮族自治区等水冲式厕所比例超过80%.

c) 相比浙江省、上海市、山西省、内蒙古自治区、青海省、西藏自治区等地区(经济效率均为1)，我国其他省份农村生活污水治理的经济效率较低，有很大改善空间. 农村生活污水中人均COD排放强度、人均NH3-N排放强度与农村居民人均可支配收入之间的EKC均呈一定的倒“U”型关系，人均TN排放强度、人均TP排放强度与农村居民人均可支配收入之间的EKC则均呈“N”型特征，有波动上升趋势，应引起重视.

d) 为进一步改进农村生活污水治理效率，我国农村地区应从提升技术效率入手，协同改进经济效率，立足当地农村实际，以源头减量、分类处理、循环利用为导向，加强统筹规划，梯次推进，突出重点区域，选择适宜模式，强化管护机制，加快补齐农村污染治理基础设施“短板”，推进农村生活污水治理，改善农村环境质量.