張官兵，安 偉,*，趙 燊

(1.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，環(huán)境水質(zhì)學(xué)國家重點實驗室，北京 100085；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

快速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)不可避免地會對環(huán)境帶來一定影響。1995年，經(jīng)濟(jì)學(xué)家Grossman等[1]首次提出，環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長之間可能存在倒U型曲線，即環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)。EKC揭示出環(huán)境質(zhì)量開始隨著收入增加而退化，收入水平上升到一定程度后隨收入增加而改善。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水污染之間的關(guān)系密切，人類的經(jīng)濟(jì)活動不可避免要產(chǎn)生污水，而水污染最終會對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響[2-4]，經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖為GDP總量帶來了貢獻(xiàn)，但隨之就會帶來生態(tài)環(huán)境的破壞，不斷增加環(huán)境治理成本[5-9]。研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水污染關(guān)系文獻(xiàn)中，主要有EKC、投入產(chǎn)出模型、GIS空間聚類和灰色關(guān)聯(lián)等分析環(huán)境的研究方法[10-13]，主要探究國內(nèi)一些省內(nèi)的經(jīng)濟(jì)效益與水污染的關(guān)系，數(shù)據(jù)取自范圍較小，缺乏對環(huán)保投入發(fā)揮效益存在的時間差?；谝陨系膯栴}，本文通過定量的方法，分別統(tǒng)計分析了2000年—2018年全國各省(直轄市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水污染關(guān)系的關(guān)聯(lián)性，數(shù)據(jù)覆蓋程度較大，在一定程度上彌補(bǔ)了國內(nèi)在該研究領(lǐng)域的不足，特別是為環(huán)境管理的績效考核提供了新的參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)選用

本文收集了全國各省(直轄市)的GDP、工業(yè)廢水排放總量、企業(yè)注冊單位數(shù)、環(huán)境污染治理投資總額、突發(fā)性水污染事件案例數(shù)據(jù)，將全國環(huán)境污染治理投資總額作為主要的國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究指標(biāo)，選用國內(nèi)近幾年各地區(qū)突發(fā)的水污染事件案例數(shù)表示水污染程度，利用水污染事件出現(xiàn)的頻次來確定水污染嚴(yán)重程度的指標(biāo)[14-18]。

通過運(yùn)算獲得2000年—2018年全國各省(直轄市)的GDP值，以及全國環(huán)境污染治理投資總額與國內(nèi)GDP生產(chǎn)總值的比值，以下稱為環(huán)保投入。本文數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，通過查找中國知網(wǎng)安全與環(huán)境學(xué)報的《國內(nèi)環(huán)境事件統(tǒng)計》、第十分冊——城市供水應(yīng)急案例庫及知識庫系統(tǒng)(課題名稱：水質(zhì)監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)化研究與示范，課題編號：2008ZX07420-001)等文獻(xiàn)，綜合整理得到了國內(nèi)水污染事件案例以及國內(nèi)多種指標(biāo)與水污染數(shù)據(jù)，結(jié)果如表1和表2所示。

表1 2000年—2018年多種指標(biāo)與全國(除港澳臺、西藏)水污染事件

表2 2000年—2018年各省份多種指標(biāo)與水污染事件

1.2 分析方法

本文通過Excel軟件統(tǒng)計繪制了散點圖，用線性回歸的方法對國內(nèi)多種數(shù)據(jù)指標(biāo)與水污染頻次之間的關(guān)系進(jìn)行了探究，通過R2的檢驗，找出了最優(yōu)線性回歸時的數(shù)據(jù)指標(biāo)作為研究對象[19-21]。通過SPSS軟件對結(jié)果進(jìn)行分析檢驗，從檢驗的參數(shù)值進(jìn)行判定各類指標(biāo)對水污染的影響程度和置信程度，檢驗其是否具有顯著相關(guān)性。

2 我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水污染的實證分析

2.1 水污染事件發(fā)生的時間分布

圖1為2000年—2018年國內(nèi)主要水污染事件發(fā)生頻次。由圖1可知，我國在2004年—2012年水污染事件發(fā)生頻次較高，從2000年起，水污染事件呈現(xiàn)逐步增加的態(tài)勢，2003年—2004年出現(xiàn)猛增狀態(tài)，而在2004年至2006年則保持較為平緩，2006年—2007年走勢略顯下降，但在2007年—2008年，我國水污染事件出現(xiàn)急劇增加的現(xiàn)象，2008年我國水污染事件發(fā)生數(shù)目最多，水污染事件達(dá)250余起，達(dá)到這些年的最大值?？傮w而言，水污染事件發(fā)生頻次呈現(xiàn)倒“U”型，2008年，根據(jù)我國發(fā)生的其他重大事件，導(dǎo)致水污染事件頻發(fā)的可能原因與我國部分省份如浙江、江西、安徽、江蘇、廣東、湖南、湖北、河南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、寧夏、青海、甘肅、新疆等地的自然災(zāi)害有一定關(guān)系，如雪災(zāi)、“5·12”汶川地震、“9·8”山西襄汾潰壩事件等。2008年之后我國水污染事件總體呈現(xiàn)下滑趨勢，2017年之后略有回升。

圖1 我國2000年—2018年水污染趨勢(不包含港澳臺、西藏)

由表1與表2可知，2000年—2018年，我國GDP總產(chǎn)值和環(huán)境污染治理投資總額每年呈現(xiàn)遞增的趨勢，廣東省作為一線發(fā)達(dá)地區(qū)，其GDP總產(chǎn)值處于領(lǐng)先水平，緊隨其后的省份主要有江蘇、山東、浙江等，而海南、寧夏、青海等省份的GDP總產(chǎn)值則相對較低。

2.2 水污染事件發(fā)生的空間分布

圖2為我國各省(直轄市)水污染事件發(fā)生頻次，水污染事件高發(fā)地區(qū)依次出現(xiàn)在廣東、浙江、江蘇、湖北、福建、陜西、四川、湖南、四川、山東、廣西、河南、重慶等地。其中江西、甘肅，貴州、上海、遼寧，寧夏、天津，分別保持持平數(shù)據(jù)，對于發(fā)生污染事件最高的省份廣東，據(jù)不完全統(tǒng)計，在過去的近20年內(nèi)，廣東省在該年限內(nèi)的水污染事件達(dá)209起，位居其他各省首位。以廣東省為例，通過統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，造成廣東水污染事件的主要原因有交通事件、重金屬、管道事件引起的重油類物質(zhì)、泥沙、工業(yè)排放的廢水(包括偷排和處理未達(dá)標(biāo)的廢水)、生活污水和垃圾等，而廣東省作為珠江三角洲工業(yè)區(qū)的發(fā)展中心省份，出現(xiàn)這些情況與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的水污染事件的發(fā)生具有較好的一致性。其次，浙江、江蘇、湖北、福建、陜西、湖南等地，而寧夏、天津、新疆、青海等地發(fā)生的水污染事件頻次較少。

圖2 我國各省(直轄市)水污染事件發(fā)生頻次

水污染事件流域分布如圖3所示。我國河流按照水系主要為珠江水系、長江水系、黃河水系、淮河水系、遼河水系、海河水系和松花江水系7大水系。黃河水系起源于我國青海省中部偏南地區(qū)巴彥喀拉山，途經(jīng)四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙、山西、陜西、河南、山東等，最終注入山東渤海。黃河途經(jīng)的9個省份中，結(jié)合圖2，通過概略數(shù)值計算，水污染頻次依次為陜西132起、山東128起、四川102起、河南96起、甘肅53起、山西31起、內(nèi)蒙29起、寧夏15起、青海9起，總數(shù)為595起。長江水系起始于西藏唐古拉山脈主峰格拉山脈格拉丹東雪山的西南側(cè)，是我國的一大水系，長江干流流經(jīng)我國的地區(qū)有青海、西藏、四川、云南、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、上海等地，支流經(jīng)過貴州、廣西、甘肅、陜西、河南、廣東、浙江、福建等地，污染事件依次分布為青海9起、西藏(無數(shù)據(jù))、四川102起、云南56起、湖北118起、湖南97起、江西64起、安徽75起、江蘇178起、上海44起、貴州41起、廣西102起、甘肅53起、陜西132起、河南96起、廣東209起、浙江156起、福建118起，總數(shù)為1 650起。珠江水系主要流經(jīng)我國的湖南、云南、貴州、廣東、江西、廣西6個省份，發(fā)源于云貴高原烏蒙山最終流經(jīng)廣東至南海，污染事件分布依次為廣東209起、廣西102起、湖南97起、江西64起、云南56起、貴州41起，事件總數(shù)為569起。海河水系主要分布于我國的華北地區(qū)，水污染事件為北京41起、天津21起、河北62起、山西31起、山東128起、河南96起、遼寧60起以及內(nèi)蒙的部分地區(qū)29起，總數(shù)為468起。淮河水系主要是在黃河及長江水系之間，干流渠道發(fā)源于河南，流經(jīng)洪澤湖形成雙向支流，一支經(jīng)過江蘇省境內(nèi)最終注入長江，另外一條通過江蘇境內(nèi)以北地區(qū)匯入黃海，污染事件依次分布為河南96起、江蘇178起，總數(shù)為274起。松花江水系主要分布于我國的東北地區(qū)，污染事件依次分布為黑龍江25起、吉林32起、遼寧60起，總數(shù)為117起。遼河水系主要分布在我國的東北地區(qū)的西南區(qū)域，開始于河北省，流經(jīng)我國的內(nèi)蒙、吉林、遼寧等地，最終流入渤海，其中內(nèi)蒙近年的污染事件數(shù)為29起、吉林32起、遼寧60起，總數(shù)為119起。

圖3 水污染事件流域分布

運(yùn)用Excel和SPSS軟件統(tǒng)計分析了多種指標(biāo)與水污染頻次的關(guān)系，其線性回歸分析結(jié)果如表3所示，水污染事件發(fā)生率與各指標(biāo)的線性回歸關(guān)系如圖4～圖8所示。

圖4 2000年—2017年水污染事件發(fā)生率與GDP增長率回歸關(guān)系

圖5 2004年—2017年各省(直轄市)工業(yè)廢水排放總量與水污染事件數(shù)回歸關(guān)系

圖6 2010年—2017年各省(直轄市)注冊企業(yè)法人單位數(shù)與污染事件數(shù)的回歸關(guān)系

圖7 各省(直轄市)GDP與水污染事件的回歸關(guān)系

圖8 全國環(huán)境污染治理投資總額/GDP與水污染事件的回歸關(guān)系(a)時差為0年;(b)時差為2年;(c)時差為4年;(d)時差為6年

表3 多種指標(biāo)與水污染頻次的線性回歸分析結(jié)果

2.3 水污染事件率與GDP增長率線性回歸結(jié)果

由圖4與表3可知，水污染事件發(fā)生率與GDP增長率具有一定相關(guān)性，P=0.002<0.05，R2為0.457。但相關(guān)程度不是很高，說明影響水污染事件的發(fā)生因素還受到其他因子的影響，GDP增長率不是唯一指標(biāo)。

2.4 工業(yè)廢水排放總量與水污染事件線性回歸結(jié)果

我國工業(yè)發(fā)展較為迅速，水資源利用程度較高，同時近年水污染事件增加，本文對我國2004年—2017年全國各地區(qū)的工業(yè)廢水排放總量進(jìn)行了統(tǒng)計，并與該年限內(nèi)的突發(fā)水污染事件建立了聯(lián)系。由圖5和表3可知，我國工業(yè)廢水排放量較大的省份為廣東、江蘇等工企業(yè)較多的地區(qū)，與上述論證具有一定的吻合程度。

通過線性回歸模擬發(fā)現(xiàn)，我國的工業(yè)廢水排放總量與水污染事件具有較好的回歸效果，R2為0.778 4，P<0.05，相關(guān)性顯著。說明我國各省(直轄市)水污染事件的發(fā)生很大程度受到當(dāng)?shù)貜U水排放的影響。

2.5 企業(yè)注冊數(shù)與水污染事件線性回歸結(jié)果

由表2可知，我國在2010年—2017年注冊企業(yè)單位數(shù)量最多的省份是江蘇省，占據(jù)全國之首，其次為廣東省、浙江省、山東省等，青海、海南、寧夏等地注冊企業(yè)數(shù)量較少，其余省份注冊數(shù)量總體較為均衡。從水污染事發(fā)頻數(shù)來看，事件發(fā)生最多的省份在廣東省、江蘇省、陜西省等地，水污染事件較低的省份有青海、寧夏、新疆等地，我國各地區(qū)水污染事件發(fā)生頻次與當(dāng)?shù)刈云髽I(yè)單位數(shù)量具有一定的吻合性。

由圖6與表3可知，二者線性關(guān)系較好，相關(guān)性顯著，P<0.05，R2為0.667，具有較好的回歸效果。說明我國各省(直轄市)的水污染事件的發(fā)生頻次一定程度上受到當(dāng)?shù)氐膰鴥?nèi)企業(yè)注冊程度的影響。

2.6 各省GDP增長和水污染事件的線性回歸結(jié)果

運(yùn)用Excel和SPSS軟件統(tǒng)計繪制了自2000年—2018年全國30個省(直轄市)國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP和水污染事件的回歸分析結(jié)果(圖7)。

由表2與圖7可知，水污染事件隨著各省(直轄市)GDP的增加而增加，在一定程度上說明我國近年經(jīng)濟(jì)不斷提升的同時，水污染事件發(fā)生頻率也顯著升高。因此，建議加大相關(guān)法律體系及執(zhí)法力度，加強(qiáng)水污染事件的管控[22-23]。

2.7 我國環(huán)保投入和水污染事件的線性回歸結(jié)果

通常環(huán)保投入會降低環(huán)境污染的風(fēng)險，進(jìn)一步降低事件發(fā)生率，考慮到環(huán)保投入發(fā)揮作用，可能存在時間的延遲。根據(jù)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長之間可能存在倒U型曲線，將每年環(huán)保投入和事件發(fā)生率按每2年進(jìn)行時差回歸分析。2000年—2017年環(huán)保投入GDP占比與2000年—2017年水污染事件頻數(shù)發(fā)生率回歸關(guān)系如圖8(a)所示(時差為0年)，該曲線關(guān)系擬合度并不高，R2為0.087 8，但呈現(xiàn)出正相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快速發(fā)展初期，由于經(jīng)濟(jì)增長很快，環(huán)保投入占比很少，導(dǎo)致水污染事件率很高，雖然環(huán)保投入比例持續(xù)加大，但仍未達(dá)到遏制水污染事件發(fā)生快速增長趨勢的效果，水污染事件發(fā)生并未明顯下降。

2000年—2015年環(huán)保投入GDP占比與2002年—2017年污染事件頻數(shù)發(fā)生率回歸關(guān)系如圖8(b)所示(時差為2年)，該曲線關(guān)系回歸效果并不是很好，R2為0.099 6，但呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，意味著環(huán)保投入開始抑制事件增長的趨勢[24-25]。

2000年—2013年環(huán)保投入GDP占比與2004年—2017年水污染事件頻數(shù)發(fā)生率回歸關(guān)系如圖8(c)所示(時差為4年)，該年限內(nèi)環(huán)保投入和水污染事件發(fā)生頻次呈線性關(guān)系，R2為0.619 1，呈現(xiàn)較好的負(fù)相關(guān)，表明環(huán)保投入持續(xù)增加可阻止水污染事件持續(xù)增長。

2000年—2011年環(huán)保投入GDP占比與2006年—2017年水污染事件頻數(shù)發(fā)生率回歸關(guān)系如圖8(d)所示(時差為6年)，該年限內(nèi)環(huán)保投入和水污染事件發(fā)生頻次呈線性關(guān)系，R2為0.594 1，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但是相關(guān)性較時差為4年時變差。因此，在一定時間范圍內(nèi)，國內(nèi)環(huán)境污染治理投資比例持續(xù)增加對水污染事件的發(fā)生有顯著的影響，但存在著時間上的延遲[26-27]。

3 結(jié)論

鑒于國內(nèi)該方面的研究短板，為增加水污染源誘因分析，進(jìn)而更好地預(yù)防水污染事件，本文通過收集大量的水污染事件案例，結(jié)合多種研究指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過回歸分析的方法，選用近年全國及各省(直轄市)的多種數(shù)據(jù)，分析了其與水污染事件發(fā)生的關(guān)聯(lián)性，數(shù)據(jù)覆蓋程度較大，在一定程度上彌補(bǔ)了國內(nèi)在該研究領(lǐng)域的不足，為環(huán)境領(lǐng)域的績效考核提供一定技術(shù)參考。

(1)我國各省(直轄市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與其當(dāng)?shù)厮廴臼录l(fā)生率具有顯著性的關(guān)系，隨著各省(直轄市)經(jīng)濟(jì)的增長，其水污染事件也出現(xiàn)頻次增加的趨勢。

(2)我國的水污染事件發(fā)生率與工業(yè)廢水排放量以及注冊企業(yè)單位數(shù)有較好的回歸關(guān)系，污染類型主要以工業(yè)廢水為主，污染性質(zhì)主要表現(xiàn)為重金屬污染，表明在很大程度上受到上述兩種因素的影響，應(yīng)注重從這些方面加以預(yù)防。

(3)經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期環(huán)保投入比例不足導(dǎo)致水污染事件發(fā)生頻數(shù)偏高。

(4)全國環(huán)境污染治理投資GDP占比對水污染事件的發(fā)生具有顯著的影響，但存在時間上的后延，具有時滯性。