城镇化发展对中国大陆近岸海域水环境的影响

亓广志， 王志宝， 李鸿梅， 程 钰

(1. 山东师范大学地理与环境学院， 山东济南 250358； 2. 菏泽医学专科学校， 山东菏泽 274000)

近岸海域是陆地向海洋的过渡地带，受海陆双系统的交互作用，生态环境相对脆弱，是海洋环境防治工作的重点区域。改革开放以来，借助区位优势和历史积累，中国沿海城镇化进程加速，但是近岸海域环境承载力和水环境质量不断受到挑战，严重制约沿海地区社会经济的可持续发展，因此，研究城镇化发展对近岸海域水环境的作用机制等，对于改善近岸海域环境、促进人地协调发展具有重要意义。

环境库兹涅茨曲线(environmental Kuznets curve，EKC)描述了社会经济发展和生态环境的关系，即环境质量随着社会经济的发展，呈现先恶化后改善的倒U型曲线关系[1]，但在不同国家与地区发展过程中并非按照严格的倒U型曲线发展，有时会呈现U型、 倒N型、 N型、 单调上升等多种EKC形态[2-4]。在建立具体的EKC模型过程中，对于表征环境与社会经济发展的指标也不尽相同。环境方面主要选用单一指标或构建综合环境指数代表环境质量[5-7]，不同环境度量指标也会使得曲线形态发生变化，例如二氧化硫排放量、工业固体废弃物排放量呈倒U型曲线，而工业废水排放量呈N型曲线[8-10]。社会经济发展指标大多选用人均国内生产总值(GDP)表征经济发展水平，但在不同研究对象中也存在选取工业人均产值[11]、服务业产值[12]、产业规模[13]等指标。

现有研究多通过构建回归模型[14]探究经济发展与环境质量之间的关系，也有部分研究选用非参数模型[15]、空间计量模型[16]、道格拉斯生产函数[17]等形成扩展的EKC模型进一步研究人力资本[18]、外贸依存[19]、空间相互作用[20]等因素对环境的影响，并从政府政策、对外贸易投资等方面对EKC作用机制进行了研究[21]，但鲜有从城镇化发展的不同侧面分别构建与水环境质量，尤其是与海水环境的EKC模型[14]。本文中以中国大陆近岸海域为研究对象，选取2001—2018年数据，构建城镇化发展与近岸海域水环境的面板回归模型，并对其所处的EKC阶段进行划分，探究沿海各省区城镇化过程中对海水质量影响的主要因素，以期通过完善城镇化策略，来改善近岸海域海水质量。

1 数据来源及预处理

本文中以海水环境代表近岸海域环境。考虑数据的可获得性，海水环境数据主要选取2001—2018年中国大陆11个沿海省份(不包括港、澳、台地区，以下同)近岸海域各类海水比例。近岸海域各类海水比例、单位海岸线工业废水排放量和城镇生活污水排放量指标从《中国近岸海域环境质量公报(2001—2016年)》、《中国海洋生态环境状况公报(2017—2019年)》和各省份统计年鉴整理所得。

社会经济数据主要选取2001—2018年11个沿海省份的人均GDP、 第二产业比例、 第三产业比例、 常住人口城镇化率、 土地城镇化率等指标， 其中： 常住人口城镇化率为各省区常住城镇人口占总人口的比例， 2001—2005年数据采用基于统计数据校正和修补的数据， 2006—2018年数据主要由各省区统计年鉴整理所得； 土地城镇化率2001—2005年数据来源于《中国国土资源年鉴(2002—2006)》， 2006—2018年数据来源于《中国城乡建设统计年鉴(2006—2018)》。 对获得的原始数据进行对数法标准化处理， 个别年份某个数据缺失， 采用均值法处理。

2 中国近岸海域环境演变特征

2.1 中国近岸海域环境现状

中国大陆近岸海域水质被划分为4类， 劣于这4类海水水质标准的称为劣四类海水。 2019年， 中国大陆近岸海域劣四类海水平均比例为11.70%， 面积约为3.05万km2， 海水水质较差。 中国大陆近岸海域污染因子主要是无机氮和活性磷酸盐， 这些污染物过多会引起水体富营养化。水体富营养化是近岸海域环境污染主要表现。 2019年， 中国沿岸海域水体富营养化面积高达4.27万km2， 严重影响近岸海域生态环境系统。 从2018年沿海省份近岸海域各类海水比例(见图1)可以看出， 中国近岸海域环境区域差异较为显著， 其中： 上海、 浙江近岸海域劣四类海水比例高， 水质环境极差； 天津、 福建近岸海域二类以上海水比例较小， 水质状况一般， 近岸海域环境问题严重； 海南、 广西、 河北近岸海域一类海水比例较高， 近岸海域水质状况相对较好。

2.2 中国近岸海域环境时空演变

2001—2018年中国近岸海域各类海水分布如表1所示。2001年中国大陆近岸海域水质状况较差，劣四类海水比例高，一类海水比例低，其中：广东、浙江、上海海域水质状况最差，劣四类海水比例超过50%；江苏海域四类海水比例较高；广西、海南海域以二类海水为主，相较于其他省份，水质状况较好。从2007年的整体来看，近岸海域水质状况有所改善，一、 二类海水比例上升，部分省区劣四类海水比例下降，其中：广西、海南海域二类海水比例降低，一类海水比例增加；广东、山东、福建海域劣四类海水比例减小，一、二类海水比例增大。2013年，近岸海域水质状况有所波动，其中：天津海域劣四类海水比例下降；广东、福建海域一、二类海水比例减小，劣四类海水比例增大；上海海域劣四类海水比例居高不下；山东海域一、二类海水比例上升，三、四类海水比例下降。2018年，各省份近海海域一、二类海水比例上升，水质状况有所好转，但不同地区海水水质状况差异明显，其中：海南、广西、河北、山东海域一类海水比例上升，水质状况良好且趋于稳定；辽宁海域三、四类海水比例减小，二类海水比例增大，水质状况有所改善；天津海域劣四类海水比例减小，三类海水比例增大；广东、福建海域劣四类海水比例下降，福建海域二类海水比例上升，广东海域一类海水比例大幅度上升；浙江、上海近岸海域劣四类海水比例依然较高。

图1 2018年中国大陆沿海省份(不包括港、澳、台地区)近岸海域各类海水比例

表1 2001—2018年中国大陆沿海省份(不包括港、澳、台地区)近岸海域各类海水比例 %

从整体来看，中国大陆近岸海域水质恶化的趋势有所遏制，其中：2001—2007年，近岸海域劣四类海水比例下降，二类海水比例上升，水质明显好转；2007—2018年，近岸海域各类海水比例波动不大，相对较稳定，环境没有明显改善。不同省份近岸海域水质状况变动有所差异，其中：上海、浙江海域劣四类海水比例高，水质状况较差，环境问题严重；海南、广西海域一类海水比例较高，水质状况较其他省份海域要好；广东、福建、辽宁、山东海域劣四类海水比例下降，二类海水比例上升，近岸海域水质状况有所改善。

2.3 中国近岸海域EKC阶段特征

伴随着城镇化的发展，近岸海域海水环境将处于EKC的不同发展阶段。一般来说，在城镇化发展初期，人口不断向城市集聚，用地规模逐渐扩大，第二产业所占比例大幅度上升。此时，经济发展以要素投入为主，资源消耗的同时，废气、废水、固体废弃物(简称三废)排放增加，污染物处理技术亟待完善，近岸海域水环境不断恶化，即EKC前期阶段。城镇化过程中伴随着科技要素的向心集中，生产效率不断提高，生产要素的消耗大幅减少。同时，污水处理能力得到增强，生产、生活废水量保持相对稳定，近岸海域水环境恶化得到遏制，环境改善拐点开始出现，即EKC中期阶段。

城镇化水平进一步提高后，建设用地变得更加集约高效，产业结构调整优化，技术、知识密集型产业发展。在技术效应和结构效应的共同作用下，工业废水中污染成分大幅度降低，生活废水的循环利用使得生活污水排放量大大降低，劣四类海水逐渐消失，近岸海域水环境质量逐渐改善，即EKC后期阶段[22]。根据2001—2018年沿海各省份近岸海域各类海水比例变化，对应EKC的3个阶段，中国近岸海域各海水环境质量状况大致分为3类(见图2)。整体来看，中国近岸海域水环境恶化趋势得到遏制并呈现好转的趋势，但不同省份近岸海域环境变化特征不同。

图2 中国大陆沿海省份(不包括港、澳、台地区) 近岸海域环境库兹涅茨曲线(EKC)阶段划分

3 城镇化对近岸海域水环境影响的机理分析

基于现有研究[14]，本文中从人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化3个维度来分析城镇化对中国大陆近岸海域海水质量的影响，并确定各主导因素对其联动效应。

3.1 影响近岸海域水环境的社会经济因素分析

3.1.1 产业结构升级

21世纪以来， 中国近岸海域水环境每况愈下， 与长期以来依靠传统重、 化工业拉动GDP增长所形成的路径依赖以及“先污染后治理”的粗放型经济发展理念直接相关。 从产业结构来看， 2001—2018年中国沿海省区第二、 三产业占据绝对优势。 产业结构非农化推动了经济高速增长。 同时， 生产过程中排放了大量污染物， 对海洋环境造成了严重破坏， 近岸海域生态系统濒临失调。 利用统计产品与服务解决方案软件SPSS 25.0进行Pearson相关性分析， 结果见表2。 由表可以看出： 非农产业比例与一类海水比例呈现明显负相关， 与四类海水与劣四类海水呈现正相关； 作为产业结构调整升级所带来的产物， 人均GDP与一类海水比例呈现负相关， 与劣四类海水比例呈现正相关。

表2 2001—2018年中国大陆沿海地区(不包括港、 澳、 台地区)社会经济发展与近岸海域环境相关分析

产业非农化过程中，尤其是污染产业生产过程中排放了大量的污染物，对近岸海域发展造成了极大的危害。2001—2018年，直排海工业污染源呈增加趋势，其中2018年直排海工业污染源废水排放量38.76亿t，比2016年增加了82.94%。改革开放以来，沿海地区发展势头迅猛增长，第一产业占比急速下降，但随着产业结构的不断升级，第二产业占比增速放缓，部分省份出现下降趋势，第三产业占比逐步反超第二产业。在新旧动能转换过程中，传统重、 化工业占比降低，近岸海域污染得到一定程度的控制，但是，长期以来所形成的路径锁定，无法短时间内抵消长期以来的污染累积性问题。与此同时，餐饮、交通运输等与居民生活密切相关的第三产业也对近岸海域水环境造成一定程度的污染。

3.1.2 人口城镇化和土地城镇化

近岸海域是沿海地区城镇化发展的重要依托。在城镇化过程中，人口不断向城市集聚，建设用地面积不断增加。伴随着沿海地区经济快速发展，用水需求和三废排放量日益增大，对近岸海域海水质量造成严重影响。Pearson相关性分析结果显示：人口城镇化率与一类、二类海水比例负相关，与劣四类海水比例正相关；土地城镇化率也与一类、二类海水比例负相关，与劣四类海水比例正相关(见表2)。

除传统重、 化工业对近岸海域造成的影响外，近些年来城镇生活污水的排放也对近岸海域水质造成严重破坏。加之城市处理污水能力有限，对近岸海域水环境造成的负面效应日愈凸显。以往工业企业污染被视为影响环境的主要原因，也是环境防治的重点。随着城镇化的快速推进，城镇人口不断增加，城镇居民生活质量改善，城镇生活污水排放不断增加，而城市污水处理率低，处理效果不理想。2019年中国大陆沿海地区直排海洋污水总量为80.10亿t， 其中工业污水排放量25.85亿t，城镇生活污水排放量12.60万t，工业污水和城镇生活污水排放量占比达到47.94%。由于缺乏有效的规制与管控，因此许多城市发展处于无序化阶段，建设用地面积肆意扩张，土地利用效率极低。同时，逐渐兴起的填海造陆运动使得沿海地区海岸线收缩，近岸海域生态系统遭到严重破坏，环境承载力持续下降。

3.2 近岸海域水环境影响机制模型

3.2.1 模型构建

根据中国大陆近岸海域海水质量的时空演变特征，探究城镇化发展对近岸海域水环境的影响。结合指标选取原则，并考虑城镇化发展的不同维度以及数据的可获取性，分析多因素下近岸海域水质格局演变的影响机理。选取优良水质比例rg、 劣等水质比例rp作为被解释变量，人口城镇化率rpu、 土地城镇化率rlu、 非农产业比例rna作为解释变量。此外，近岸海域水质与当地经济发展水平密切相关，增加人均GDPVGDP作为控制变量解释近岸海域水质变化。将模型中选取的被解释变量和解释变量进行相关性检验发现，多数变量之间呈现比较明显的相关性，但还需要进一步建立模型来分析具体的影响系数和方向。本文中对近岸海域水质及城镇化对近岸海域水环境的影响因素变量进行描述性统计(见表3)，更系统、直观地了解样本数据的基本情况。

表3 近岸海域水环境的影响因素变量的描述性统计

为了防止在回归过程中出现伪回归现象，保证数据测算模型结果的有效性，本文中利用增强的Dickey-Fuller和Levin-Lin-Chu这2种方法对各面板序列单位根的平稳性进行检验，结果见表4。由表可知，所有数据都通过了显著性及平稳性检验。

表4 面板数据的平稳性检验

3.2.2 整体结果分析

对2001—2018年中国大陆近岸海域海水质量的影响因素进行回归分析，为避免异方差性的存在而对指标数据进行取对数处理，使用统计学软件Stata 16进行固定效应模型和随机效应模型的回归，并通过Hausman检验确定最优解释模型。通过结合Hausman检验并对回归结果进行比较发现随机效应模型更优于其他模型，因此，选用随机效应模型的回归结果进行影响因素分析。

对于优良水质的影响因素中，城镇化水平具有明显的负向作用，其影响系数为-3.616，说明沿海地区城镇化水平每提高1%，近岸海域优良等次水质所占比例将下降3.616%(见表5)。21世纪以来，城镇化水平得到了较大程度的提升，大量人口向城镇聚集，消耗了大量的工业制成品并产生了大量的生活垃圾，生活污水排放量逐年增加。与此同时，各类工业企业发展规模日益壮大，尤其是化工企业数量大幅增加，工业污水排放总量也有大幅度提高。

表5 近岸海域海水质量影响因素面板回归结果

在劣等水质的影响因素中，土地城镇化水平与非农产业比例具有明显的正向作用，分别在显著性水平为0.05、 0.01时显著，影响系数分别为0.354和9.303，表明沿海地区土地城镇化与非农产业每提高1%，近岸海域劣等水质所占比例将提高0.354%和9.303%(见表5)。城镇化发展过程中具有明显的建成区面积扩展以及人口产业集聚效应和空间溢出扩散效应。建设用地规模扩增使得钢筋、水泥等建筑材料使用量加大，从而对近岸海域水环境造成的一定负面影响。城镇化的发展加速了工业企业的集聚，增加了各类能源消耗需求，获取更多的工业产出。与此同时，三废污染大量增加，尤其工业废水成为近岸海域水污染的主要来源，因此，非农产业比例对近岸海域水质的影响举足轻重。许多企业非法倾倒工业污水的做法更是对近岸海域水环境造成了严重影响。大量的农村人口涌入城市，城市建成区面积不断扩大，建设用地不断增加，对基础设施建设、房地产等需求加大，钢筋、水泥等原材料用量加大，导致能源消耗和污染排放增加，进而对近岸海域水环境造成严重污染。

根据近岸海域EKC可以得出，现阶段中国经济发展对近岸海域水质的影响处于中后期阶段，已过临界点(见图2)。沿海地区人均GDP对优良水质具有明显的正向作用，对劣等水质具有明显的负向作用，且均通过了水平为0.01的显著性检验。人均GDP每增加1%，优良水质比例将上升1.109%，而劣等水质比例将下降1.083%(见表5)。随着经济发展水平的提高，治理污染的支出也大幅度增加，近岸海域水质呈现明显改善的趋势。人均GDP的提高使得污染企业有足够的资金发展清洁生产，降低工业污染的排放，进一步改善近岸海域水环境，形成良性循环。

3.2.3 分区结果分析

对近岸海域水环境的研究应侧重于分析劣等水质的影响因素， 本文中主要探究城镇化过程中对近岸海域劣等水质的影响， 将中国大陆沿海11个省份按照城镇化水平划分成2类： 城镇化水平高值区(上海、 天津、 广东、 浙江、 江苏)和城镇化水平中值区(辽宁、 河北、 山东、 福建、 广西、 海南)。城镇化水平中、 高值区内各省份在经济发展和产业结构等方面处于不同的发展阶段， 存在比较明显的空间差异。 本文中将分析上述各指标(人口城镇化率rpu、土地城镇化率rlu、 非农产业比例rna、人均GDPVGDP)对中、 高值区的影响程度， 分别对城镇化水平中、 高值区进行固定效应模型、 随机效应模型的面板数据回归， 结合Hausman检验选用随机效应模型的回归结果进行影响因素分析(见表6)。

在近岸海域劣等水质的影响因素中， 人口城镇化率对中值区具有显著的正向影响， 且通过了水平为0.01的显著性检验。 人口城镇化率每提高1%， 中值区近岸海域劣等水质比例将上升2.71%(见表6)。 中值区正处于城镇化发展的加速阶段， 大量农村人口向城镇迁移， 大量人口所产生的生活污水以及所消耗工业制成品产生的工业废水使得城镇化发展过程中对近岸海域生态环境造成了严重破坏。 高值区恰恰相反， 城镇化对近岸海域劣等水质呈现负相关关系， 城镇化率越高， 近岸海域水质越佳。 高值区模型表明： 当城镇化发展达到一定水平后， 城镇化将对近岸海域水环境呈现良好的负反馈作用。 大量人口向城镇集中， 人力资本逐渐累积， 有助于推动技术升级， 提高能源利用率以及清洁化的生产技术革新。 与此同时， 高新技术企业开始占据较高比例， 有助于减少污染源， 从而改善环境状况。

土地城镇化率对近岸海域劣等水质的影响在中值区通过了水平为0.01的显著性检验，具有负向作用，土地城镇化率每提高1%，近岸海域劣等水质比例降低0.335%(见表6)。高值区土地城镇化率对近岸海域水质具有正向影响，土地城镇化率每提高1%，近岸海域劣等水质比例将提升0.338%(见表6)。土地城镇化率不断提升，建设用地面积不断扩展导致路面硬化现象严重，对各类生活废水、工业废水的自净能力明显下降，城市生态系统自我调节功能降低，从而致使近岸海域水环境遭到严重破坏。

非农产业比例对近岸海域劣等水质的影响在中值区与高值区均通过了水平为0.01的显著性检验，且具有明显的正向作用。非农产业比例每提升1%，中值区和高值区近岸海域劣等水质比例将分别提高9.792%和33.862%(见表6)。高值区非农产业比例对近岸海域劣等水质的影响明显较中值区有较大程度的提升，表明城镇化水平高值区的人口产业均得到了较高程度的集聚后，清洁化生产的技术得到改进，污染治理水平也有较大幅度提升，近岸海域水质得到改善，但高值区近岸海域水质受到非农产业比例的影响将更加敏感，一旦出现工业企业或污染企业的过度集聚将会导致生态环境受到严重破坏，劣等水质比例急剧增加。

人均GDP对近岸海域水质的污染具有负向效应，人均GDP每增加1%，中值区和高值区近岸海域劣等水质比例将分别下降1.443%和1.053%(见表6)。通过中高值区的稳健性检验发现，沿海省份处于近岸海域水质EKC的中后期，若长期处于牺牲环境效益而换取经济利益的路径下，近岸海域水污染将日益加重，水质将受到严重破坏。近些年来，伴随着环渤海地区与长江三角洲地区经济发展水平的提升，近岸海域水质日益得到改善。广西、海南等省份劣等水质比例有所上升，需要防微杜渐，谨防原有的粗放经济发展方式再次出现，重点关注高值区工业发展所带来的过量污水处理与排放。

4 结论与展望

4.1 结论

在分析中国东部沿海地区近岸海域水环境演变特征的基础上，本文中从城镇化发展的不同维度构建面板回归模型，探究不同因素对近岸海域水环境影响机制，得到以下主要结论：

1)2001—2018年，中国沿海各省份近岸海域一、二类海水比例波动上升，劣四类海水比例下降，水环境呈现向好趋势发展。海南、广西海域水质一直处于优良状态，广东、福建、辽宁、山东海域劣等水质比例逐渐降低，浙江、上海海域劣等水质仍保持较高比例，但有小幅度下降。

2)整体来看，城镇化对优良水质比例与劣等水质比例的驱动因素有较大差异。人口城镇化率对近岸海域优良水质有着明显的抑制作用，而对劣等水质为促进作用。非农产业比例对近岸海域劣等水质有着最为明显的促进作用，成为了近岸海域水环境演变的主导驱动因素。

3)分区来看，城镇化发展的各个方面对中值区与高值区的影响效应存在差异性。一方面，不同样本区域整体样本存在差异，人口城镇化率对整体模型以及中值区的影响效果为显著正向，在对高值区则为负向影响；土地城镇化率对整体及高值区为显著正向作用，而对中值区则为负向效应；非农产业比例对高值区的影响远远高于中值区与整体。另一方面，不同驱动因素对不同样本区的影响效果也存在差异，非农产业比例和人均GDP水平对中值区和高值区均有显著的促进效应或抑制效应，人口城镇化率对中值区有明显促进效果，而土地城镇化率对中值区有明显抑制作用。

4.2 对策与展望

近岸海域地区城镇化与水生态环境质量是一个相互影响的过程。近岸海域劣等水质比例过高会导致生态环境恶化，严重阻碍沿海地区城市的经济与社会发展。目前，中国沿海地区大部分省份污染物排放仍呈现逐渐增加的趋势，而城镇化发展也不会停滞不前，基础设施建设还会有大幅度增加，工业发展也不可或缺，因此，需要寻求沿海地区城镇化发展与近岸海域水环境之间的平衡点，提出以下几点建议：

1)工业废水作为对近岸海域水环境污染的直接来源，随着产业规模的扩大，废水排放量与日俱增。辽宁、浙江等工业比例较高的省份，劣四类水质比例常常伴随着当地产业结构的变动而变动，当第二产业比例尤其是重、 化工业比例上升时，四类海水与劣四类海水比例将大幅度增加，因此，需要牢牢把握好“一带一路”建设机遇，推动产业机构调整升级，不断推动产业结构高级化，重点扶持高新技术产业与环保产业的发展。在今后推进城镇化的过程中，中值区要在保持经济发展与城镇化水平稳步推进的过程中，逐步提高第三产业比例，适当减低工业尤其是传统重、 化工业比例。高值区要注重立足本地区经济发展现状，保证产业结构的合理化，改善能源消费结构，将高耗能、高污染的工业生产方式向清洁型、绿色化转变。

2)人口向城市大量迁移的过程中伴随着建设用地不断扩张，建筑垃圾与生活污水的排放大幅增加，尤其是中值区人口城镇化对近岸海域水质有着显著的负面作用。广西、海南等省份处于EKC曲线的后期阶段，城镇化起步较晚，近岸海域较好；但由于人口城镇化率的不断提高，水质呈现小范围的负向波动，因此应该积极利用人口城镇化所带来的技术效应，改善近岸海域生态环境。城镇化可以增加居民受教育的机会与层次，积累人力资本可以提供更多的绿色可循环技术[23]，加快清洁生产技术研发。与此同时，城镇化所带来的公共交通快速发展，可缓解能源消费和环境污染压力，以改善近岸海域水环境。

3)目前中国城市用地“摊大饼式”扩张，集约化程度低的现象严重[24]。河北、江苏等省份处于EKC曲线前期，近岸海域水环境受土地城镇化所带来的负面影响严重。基础设施建设不断完善，路面硬化现象也与日俱增，使得城市生态系统的净化功能与降解功能受到严重的破坏。在今后的发展中，应该加快海绵城市的建设，遵循生态优先的原则，建设绿色基础设施。对原有粗放模式下破坏的自然环境进行修复，保留足够涵养水源的林地、草地。合理控制开发强度，严格控制城市不透水面积比例，最大限度地减少对城市原有水生态环境的破坏，增强城市生态系统的自我修复功能，降低污染物进入海洋的可能，从而改善近岸海域水环境。土地城镇化需要尽快完成转型以避免在高值区中受到负面效应的影响，不断提高中国城市用地效率[25]，促进新型城镇化的快速发展。

4)经济发展对近岸海域水环境改善具有显著的促进作用，因此，需要加大对近岸海域水环境治理的投资，提高环境治理投入占GDP的比例。同时，近岸海域水污染存在较强的空间溢出效应，环渤海等相对封闭的区域海水污染不易扩散，亟待做好相邻省份的协同治理工作。开展城市自身承载力的评估，设立环境治理共同基金和横向的转移支付制度实现区域间协作共同治污[26]。