淮河流域水环境污染与经济增长的关系研究

朱霞林

(安徽大学 人口研究所 农村社会发展研究中心，安徽 合肥 230601)

绿色健康的生态环境是人们赖以生存发展的前提和基础，其中水体质量的好坏直接影响人类的生存。近几年，经济的高速增长使得GDP 总量连年攀升，但是不可否认的是，任何地区物质财富的创造无不是以环境的透支为代价。淮河流域主要包括豫、皖、苏、鲁4 省35 个地市，流域面积占国土面积的2.8%，而流域人口占全国总人口的16.2%［1］。由于地理位置优越，自然资源丰富，淮河流域在我国的社会发展和生态环境保护中有着举足轻重的地位。但随着区域经济迅猛发展，废水排放量的增加和化肥农药的使用，该区域水环境状况急剧恶化。根据2018年中国生态环境状况公报，淮河流域的水质距离“水十条”规定目标差距还较远，污/废水、化学需氧量(COD)和氨氮等入淮排放量均未达到《全国水资源保护规划(2016－2030年)》中的限制要求［2］。淮河流域水环境污染的原因: 一是重要支流水污染问题不断发生，部分河流水质尚未达到相应水功能区目标，加上污染防控技术落后，化学需氧量(COD)和氨氮等污染物的入河量仍超过水体自身纳污能力，导致污染加剧;二是四省沿淮地区产业结构整体层次较低，工业结构偏重，不可避免地增加了工业结构型污染。在未来一段时间内如何实现淮河流域经济和水资源环境和谐共赢发展，就成为沿淮各地区面临的主要问题。

随着经济增长和环境质量的矛盾日益突出，经济与环境关系的研究作为一个重要的社会科学问题受到不同领域学者的广泛关注。在经济发展与环境污染关系的研究方面，环境库兹涅茨曲线(EKC)理论假说首次被提到。Grossman 和Kruger 利用某些地区环境指标与经济指标数据进行研究分析，结果表明:经济发展与环境质量呈倒U 型曲线关系，随着经济增长，环境质量会表现出先恶化后改善的过程①。国内外学者对这一理论进行大量实证检验并证实了倒U 型曲线存在的结论，例如Galeott［3］、黄炎［4］等。但后来相关学者经过大量研究发现，受地区经济状况、污染物类型、数据形式等影响，环境库兹涅茨曲线不仅仅表现倒U 型，还可能表现正U型［5］、N 型［6］等。在研究内容上，多数学者重点关注不同的地区EKC 曲线是否存在，Sinha［7］等通过对印度不同经济状况城市的SO2排放情况进行分析，发现了不同形式的EKC 曲线，李佳佳［8］等发现我国中部地区的EKC 曲线表现为“U”型，而其他地区则呈现倒“U”型。在研究污染物类型上，同一或不同的污染物与收入间曲线形式存在较大差异。刘艺［9］等在对山东省水环境污染排放量的调查分析中得出了同一污染物存在多种不同形式的环境库兹涅茨曲线;刘磊［10］等指出不同污染物的EKC 曲线并不一定是单纯的倒U 型，有时可能会呈现倒N型、直线型。

在研究方法上，目前多数研究采用人均收入与环境的简化模型，但仍旧没有形成统一标准。杨林［11］等以空间滞后模型(SLM)为基础，对2000－2010年31 个省市工业三废综合污染指数与人均GDP 关系分析，发现环境污染存在明显空间相关性。沈永昌［12］等基于非线性的面板平滑转换模型，发现人均工业废气与人均GDP 不存在倒“U”型关系。

综上所述，污染物与人均收入的曲线形式取决于地区的经济发展状况、污染物类型、指标的选取以及研究方法。同时，也可以说明EKC 的关系检验具有不稳定性。EKC 曲线的基本思想是“先污染，后治理”，在这一理念下，粗放的经济增长和发展模式恶化了环境质量，导致污染治理工作形势严峻而紧迫。

目前，淮河流域处于经济快速发展和产业转型的重要时期，既面临巨大的经济发展压力又面临严峻的水污染问题。纵观文献，鲜有关于库兹涅茨曲线在淮河流域区域间表现出来的差异性和规律性研究。因此，本研究针对江河流经的主要省份的实际经济发展状况，以流域水环境污染问题为中心，构建模型研究淮河流域是否符合“EKC”假说，再确定其EKC 曲线的具体形态，估计不同地区的EKC 曲线拐点，判断该地区未来水质变化并为当地的经济和环境的协调发展提供参考与建议。

1 淮河流域水环境与经济增长的关系

研究对象。以沿淮四省(河南、安徽、江苏、山东)水质指标数据，以及相应各省份社会经济发展数据，分析经济增长与水质关系是否符合EKC 曲线。

模型指标的选取与数据来源。根据数据的可获取性以及可靠性，参照相关文献［13］，选取废水排放量、化学需氧量(COD)排放量、氨氮排放量作为衡量淮河流域水环境污染指标，人均GDP 作为经济指标。文中所使用的数据来源于《中国统计年鉴》以及《淮河片水资源公报》(2004－2018)。

计量模型的建立及步骤。在众多研究中，学者发现经济增长与环境状况受多种因素的影响，环境库兹涅茨曲线出现不同的形状，而计量模型的形式一般有:线性方程、二次多项式、三次多项式。模型曲线呈如下形式:

式子中i和t代表不同省份和年份，Eit为水环境污染指标，Xit是人均GDP 水平，β0、β1、β2、β3为模型的系数项，反映人均收入增长指标与水环境质量指标之间的关系。对于上述的计量模型，使用SPSS22．0 进行曲线拟合，并根据曲线拟合优度统计值R2选择最优的曲线模型，之后进行图形绘制，更加直观地分析环境库兹涅茨曲线。

2 结果分析

2．1 废水排放总量的方程拟合

结合表1 中的三种拟合方程结果可知，回归模型方差分析F检验显著性为0.000，一般来说，判定系数R2越大，F检验值越大，sig 越小，曲线拟合效果越好。

表1 淮河流域废水排放量与人均GDP 的方程拟合结果

根据以上原则，可以得出淮河流域各区域间的经济指标与水环境指标的关系: 淮河流域各区域间废水排放量的EKC 曲线表现出较强的异质性，其中江苏、山东的EKC 模型均为“单调递增”的正线性相关关系，拟合度均小于0.9，曲线大致表现为递增趋势。

江苏、山东废水排放量方程表达式分别为:

Eit=10．489 +(5．758E－05)Xit

Eit=6．374 +(6．800E－05)Xit

安徽、河南EKC 曲线呈现“U”型，R2为0.930、0.782，其废水排放总量最优模型的函数表达式为:

但江苏、山东废水排放量与人均GDP 之间呈现线性递增关系，而安徽、河南废水排放量与人均GDP 符合“U”的EKC 曲线关系，表明随着人均收入水平的提高，废水排放量先持续下降，然后出现反弹不断增长。当人均GDP 处于10000－20000 元时，废水排放量最少，然后出现反弹迅速增加，目前呈现上升趋势。

对比四个区域的回归结果，并根据交点的位置情况判断各区域环境质量的优劣。经过一系列的计算比较，发现江苏、山东线性回归方程存在交点(人均GDP 为394913.6 元)，在研究期间废水排放量的情况:山东优于江苏。对比安徽与河南的废水排放情况，两曲线存在两个交点，正值交点(人均GDP 为50938 元)，在研究期间河南的废水排放量明显高于安徽。再次对比江苏与安徽废水排放情况，两曲线存在两个交点，其中正值交点人均GDP 为12200元，当人均GDP 小于12200 元时，江苏废水排放量大于安徽，之后与此相反。安徽废水排放量远高于江苏。

总之，根据流域废水排放量曲线的走势(见图1)可以看出，随着流域经济增长、废水排放量仍然在增加，增长速度比经济增长速度快，表现出较大的水环境压力，未来经济增长可能会导致水环境质量持续恶化。

图1 淮河流域废水排放量与人均GDP 曲线模型拟合图形

流域四省中废水排放量: 河南最高，安徽次之，江苏较低，山东最低。究其原因，淮河流域所在各省的经济发展水平差距较大，河南和安徽作为农业大省，经济结构转型较慢，尚未完成工业化的进程; 而山东和江苏虽已进入工业化进程的后级阶段，但以工业化为核心的第二产业仍旧是经济增长的主要推动力量，产业结构配置不合理，这种状况都不可避免地对淮河流域生态环境产生负面影响。近年来随着经济发展，城镇人口剧增、居民的环保意识不强，随意排放未处理过的生活废水，造成水体污染严重。淮河流域内分布众多村庄，由于经济发展水平有限，生活污水处理设施薄弱，废水处理难度大，导致水环境质量进一步恶化。与此同时，U 型EKC 曲线的存在，说明环境与经济的协调发展需要积极的人为努力，污染物排放量不会单纯地随着经济增长而进入持续下降通道，若相关部门未能警惕到拐点的到来，加大治理力度，污染物浓度可能出现反复。

2．2 COD 排放量的方程拟合

由表2 可以看出三种拟合方程结果。

表2 淮河流域COD 排放量与人均GDP 的方程拟合结果

回归模型方差分析F检验显著性为0.000，二次多项式函数和三次多项式函数的拟合优度和F检验均优于线性曲线，而且三次多项式的R2、F检验值很高，均大于二次多项式，说明三次多项式在人均GDP 与COD 排放量的拟合结果中，拟合效果更加理想。江苏、安徽、山东、河南的COD 排放量与人均GDP 的拟合方程分别为:

由图2 可以看出，江苏、安徽、山东、河南COD排放量与人均GDP 之间呈现显著的倒“N”型关系，随着经济增长，COD 排放量剧烈上下波动，具体表现为下降、上升、再下降。但江苏、安徽、山东存在明显的拐点，通过一系列的计算可知，在其他保持不变的情况下，江苏COD 排放量首先随着人均GDP 的增加而减少，但当2011年越过第一个拐点(人均GDP 为66721.76 元)后，COD 的排放量又开始上升;2013年越过第二个转折点(人均GDP 为81680.44 元)，COD 与人均GDP 正相关趋势未能持续，又呈现出负相关趋势。安徽COD 排放量与人均GDP 呈倒“N”型关系，但仅存在一个拐点(人均GDP 为25967.29 元)，这说明COD 排放量先呈现下降趋势，在2011年越过转折点后，下降速度减缓，之后下降速度进一步加大。根据拟合方程计算，山东COD 排放量与人均GDP 曲线的第一个拐点大约在2008年(人均GDP 为33389.45 元)，目前暂时未越过第二个拐点(人均GDP 为92171.71 元)。河南COD 排放量与人均GDP 关系呈倒“N”型曲线，COD排放量随经济水平提高呈现出快速－缓慢－继续减少的变化趋势，当2011年越过第一个拐点(人均GDP 为27088.75 元)，COD 排放量进入缓慢减少期，2016年越过第二拐点(人均GDP 为42815.84元)，将脱离缓减期，开始进一步减少。

图2 淮河流域COD 排放量与人均GDP 曲线模型拟合图形

研究表明:沿淮四省COD 排放量呈下降趋势，但各省份之间曲线走势及COD 含量差异显著。从淮河流域内部来看，除安徽只有一个拐点外，其他三省COD 排放量指标均有两个拐点。其中，在跨越第一个拐点上，山东最早，江苏、河南随后;在跨越第二个拐点上，江苏最早，河南次之，山东在研究期间尚未跨越。值得注意的是，国家虽然已实行排放水污染物总量核定制度并重点控制COD 和氨氮排放量，十多年来淮河流域COD 排放量明显下降，但其排放量总量并未达到限定标准。流域内COD 排放量呈现下降趋势主要是各级政府和社会公众的高度重视以及环境治理工作的执行，而非由人均GDP 的增加和经济的发展带来环境质量的改善。

2．3 氨氮排放量的方程拟合

三种拟合方程分析结果，如表3 所示，氨氮排放量曲线模型的F检验值小于0.05，说明所选用的回归模型具有统计学意义。

表3 淮河流域氨氮排放量与人均GDP 的方程拟合结果

续表表3 淮河流域氨氮排放量与人均GDP 的方程拟合结果

各个省份都不是“U”型形状，其中，江苏、河南的氨氮排放量的EKC 模型均为“单调递减”负线性相关关系，模型拟合程度较高，R2值分别为0.933、0.911，江苏、河南的氨氮排放量方程表达式分别为:

Eit=3．151－(2．488E－05)Xit Eit=4．304－(7．372E－05)Xit;

安徽、山东的氨氮排放量产生量EKC 模型为倒“N”型，模型拟合程度非常好，R2分别为0.947、0.970。安徽、山东的氨氮排放量公式分别为:

Eit=6．854－0．0004Xit+(6．687E－09)Xit2－(4.022E－14)Xit3

结合方程拟合结果和图3 可以看出，江苏、安徽、山东、河南氨氮排放量与人均GDP 呈负相关关系，氨氮排放量随着流域经济发展呈不断下降态势。但江苏、河南氨氮排放量与人均GDP 呈直线分布关系，随着经济增长呈现逐步递减; 而安徽、山东氨氮排放量与人均GDP 呈倒“N”型曲线关系，随着人均GDP 的提高，氨氮排放量呈现下降、上升、再下降。

图3 淮河流域氨氮排放量与人均GDP 曲线模型拟合图形

通过比较计算，发现江苏、河南的线性回归方程存在拐点即人均GDP 为23607.69 元，当人均GDP小于23607.69 元时，在氨氮排放量中河南大于江苏，随后，江苏氨氮排放量大于河南。安徽、山东氨氮排放量与人均GDP 符合倒“N”型EKC 曲线关系，表明随着人均收入水平的提高，氨氮排放量并非一直持续下降，而是出现减缓趋势，之后再持续下降。安徽氨氮排放量与人均GDP 呈现倒“N”型，但不存在拐点。在2010年人均GDP 突破20000 元时，氨氮排放量进入缓减期，在2016年突破40000 元后，开始进一步减少。当人均GDP 介于20000 元和40000 元之间时，经济增长将导致水质的恶化，这主要是由于安徽地处淮河流域中下游地区，该期间内河南省开闸泄洪，工农业生产过程中随水流失的污染团滞留，造成安徽境内水污染事故。山东氨氮排放量呈现先下降、后增长、再下降的倒“N”型变化特征，氨氮排放量先呈现下降趋势，此后呈现短暂平衡状态，2013年达到拐点(人均GDP 为55420.18元)，在进入“十三五”时期后，山东加大了对废水排放的监管力度，氨氮排放治理效果大幅度提高，呈现持续下降趋势。

综上所述，氨氮排放量与人均GDP 关系说明不同的地区的同一环境污染物与收入间EKC 曲线的表现形式存在较大差异，不同的EKC 曲线拐点有其自身的特点。淮河流域内氨氮排放量整体上好转，说明政府重视污染物排放量治理工作，实施的政策和管理手段初见成效，并有持续好转的趋势。

3 结论与建议

基于上述研究结论，为了减少水环境污染对经济增长的负面效应，维持淮河流域污染物与经济发展的良好关系，政府和企业应摒弃先污染后治理的思想，结合淮河流域四省的工农业生产模式的实际状况、污染防控管理制度，提出以下建议:

降低废水的排放。综合上文分析可知，流域废水排放量对环境的影响随着经济的增长而加剧，为缓解环境压力，各级地方政府要完善环境标准、地方性法规，严格环境执法。加强现有工业企业治理，确保污染物含量稳定达标排放，缓解工业废水排放压力;加大对生活污水排放的监管力度，设立必要的惩处机制，对违反者实施刑事、民事等法律措施; 对广大农村地区要加强宣传并做好农村环境综合整治工作，特别是要加大农村生活污水的收集处理力度，以利于淮河流域水环境质量的改善。

加强水资源生态管理。河流具有连续性、跨区域性特点，而中国现行以中央统一管理和地方分级分部门管理相结合的模式不利于水资源保护，地区之间缺乏统一的规划建设目标，信息与基础数据共享难，在环境保护上问题突出。因此，应当强化淮河水利委员会的作用，建立水环境质量联合防治体系，深化“谁污染谁治理”的污染防治责任制度，并实施跨界水环境生态补偿机制，设立生态补偿专项资金，提高流域周边各地区废水治理的积极性。

强化社会环保意识。淮河流域人口密集，而人口聚集的地方往往水污染情况较严重。各级政府部门需要推进流域生态文明建设，经常组织地方干部和居民学习环境保护的相关政策方针，加强环境保护法律法规的宣讲和教育，向居民和企业传递可持续发展环保意识，提高他们的环保责任意识和社会道德意识，积极鼓励民众及企业管理者参与环境保护行动，促使政府与民众及企业管理者在水环境污染的防治及环境保护的进程中实现良好的互动和反馈。

注释:

① 在经济发展初期，环境质量随着经济发展的进程而容易恶化，但当经济发展到一定水平时，环境恶化将达到顶峰，之后，随着人均GDP 的增加和经济的发展，由于结构效应和技术效应，环境污染将得到缓解，然后环境质量将逐步改善。