基于EKC模型的洎水河流域经济增长与氮磷排放关系研究

胡绵好+袁菊红

[摘 要]本文以环境库兹涅茨曲线（EKC）为理论基础，采用1997—2013年人均GDP与江西洎水河水体中总氮（TN）、总磷（TP）含量数据，构建了经济增长与环境质量之间的回归模型，分析了洎水河流域水体中TN、TP浓度随人均GDP增长的变化趋势及原因。结果表明，洎水河流域经济增长与氮磷排放之间的关系具有环境库兹涅茨曲线特征，即呈倒“N”型特征；但水体中TN、TP浓度随经济增长而减少或增加的转折点并未完全跨越EKC拐点。目前，洎水河流域总体处于调整和优化产业结构，加快产业转型升级促发展的新阶段，因此，应针对性地采取不同环境政策和经济发展政策，加大环保投入和加强执法力度等措施，来降低水质EKC拐点，实现流域经济和环境保护的协调发展。

[关键词]环境库兹涅茨曲线；环境经济；洎水河流域；氮磷排放

一、引言

洎水河为江西乐安河上游的一条较大支流，流域总面积557平方公里，流经德兴市区境内达501平方公里，是德兴市境内的第二条大河，又被称为德兴的母亲河。洎水河从上游到乐安河汇合点，汇集了中、小型规模不等的若干工矿企业，不合理的矿山开发已使该流域自然生态系统遭受破坏，水土流失较为严重。近年来，随着德兴市工农业经济发展、人口的急剧增加及人们生活水平的不断提高，大量的工业废水和生活污水未经处理直接排入水体，造成洎水河流域污染加剧，整个流域内多数河段水质为Ⅲ、Ⅳ类，有些河段的水质为Ⅴ和劣Ⅴ类①，河水污染较为严重。从某种意义上说，洎水河流域的经济增长在一定程度上是以牺牲环境、破坏资源为代价的，而水体污染对经济发展的消极作用亦日益凸显，潜伏性极大。当前，生态破坏和环境污染已成为制约该流域经济发展、危害人民健康和社会稳定的一个重要因素。经济发展与环境质量的关系是当今环境经济学界研究的热点课题。美国经济学家Grossman和Krueger1991年首次指出环境污染和人均收入之间呈倒“U”型关系，Panayotou于1993年首次将这条倒“U”型曲线命名为“环境库兹涅茨曲线”。自此以后国内外学者利用不同的数据来源和从不同角度，对此作了大量的理论探讨与实证分析。彭鸿等学者研究发现，武汉市东湖人均GDP与湖水中总氮（TN）、氨氮（NH4-N）和高锰酸钾指数（CODMn）之间呈“N”型曲线特征①。河南人均GDP与工业“三废”排放量之间呈典型倒“U”型曲线，与工业二氧化硫（SO₂）排放量呈倒“N”型曲线②。研究还发现，水体中有机水污染物③和生化需氧量（BOD）④与经济发展之间呈典型的“U”型关系。然而，程曦研究却发现，太湖经济发展与水体中TN、COD_Mn之间为典型的倒“U”型曲线，与化学需氧量（COD_Cr）之间为倒“N”型关系⑤。鄱阳湖流域人均GDP与水体中TN、TP之间呈典型的倒“U”型关系⑥。淮河流域人均GDP与COD_Cr排放量之间呈典型倒“U”型曲线，与NH4-N排放量呈负线性相关关系⑦。颜蕾等研究还发现，重庆地区人均GDP与工业“三废”排放量之间均呈“N”型关系⑧。山东地区人均GDP与工业固体废物、废水排放量之间呈线性关系，与烟尘排放量之间呈典型的“U”型关系⑨。国内外学者不断对EKC模型进行理论探讨和实证分析，但由于每个人所选的数据差异和地区经济结构及发展水平等差异，致使研究结果及局限性争论较大⑩ 。因此，进一步完善经济增长与环境污染动态模型研究，弄清环境压力和经济增长的关系，对改善环境质量和促进经济社会发展仍具有重要的理论和现实意义。

中国区域经济发展极不平衡，各个地方对污染治理的投入差别较大，很难建立统一的模型来描述整个国家的经济增长与环境污染之间的关系，因此只有按照经济发展水平进行分区研究，才能更好地解释中国环境污染的实际状况。洎水河流域长期以来采用粗放型的经济增长方式，造成了严重的环境与资源问题。现今该流域正处在经济加速发展的关键时期，经济增长与资源利用、生态破坏和环境保护等问题日益突出。自2008年江西省委、省政府提出建设“环鄱阳湖生态经济区”战略构想及将该流域纳入“环鄱阳湖生态经济区”内以来，建设生态经济开发区，加快发展循环经济，已成为洎水河流域实施新型工业化的必然选择。因此，本研究利用环境库兹涅茨曲线，通过构建经济增长—环境质量回归模型，分析1997—2013年洎水河流域氮磷排放随流域经济增长的变化规律，对在保持流域经济快速持续增长前提下逐步减少环境污染、实现流域绿色发展的目标，具有重要的现实意义，也为流域经济发展的绿色转型提供理论依据。

二、数据来源与模型构建

（一）变量选取与数据来源

洎水河流域地理位置为东经117°29′—118°00′，北纬28°11′—29°00′，具体研究区域见图1。为分析方便和考虑数据的可获得性，本研究利用 1997—2013年洎水河流域的人均GDP和流域水体氮磷浓度数据，对经济增长与洎水河流域TN、TP之间的关系进行分析。

1.国内生产总值（GDP）和人均GDP（RGDP）数据

本研究中，GDP和RGDP数据由历年《江西统计年鉴》和《德兴市国民经济和社会发展统计公报》数据并按照当年价格计算而得，而用RGDP来表征反映洎水河流域经济发展状况。

2.TN、TP数据

考虑到流域排放的氮、磷主要在洎水河形成汇集，洎水河水体TN、TP浓度的变化又基本上能反映整个流域氮磷排放量的变化，因此本研究选择洎水河水体中氮磷的实测数据来代表整个流域的氮磷排放状况。本研究反映氮磷排放水平的监测数据由江西省环境监测中心站提供，氮磷浓度以德兴市的天门村和银山站为检测站点，以每年4月、8月和12月份（即平水期、丰水期和枯水期）实地测量的氮磷浓度而得。

（二）计量模型构建

国际上基于环境库兹涅茨曲线理论产生的计量模型，有时间序列数据的模型和面板数据的模型两大类。而基于时间序列数据分析的模型中有两种简化形式，即二次多项式和三次多项式模型。本研究采用三次多项式模型对洎水河流域水体、浓度与之间是否存在曲线关系进行实证分析，其模型表达式为：

考虑到洎水河流域水体TN、TP浓度与RGDP之间可能存在的线性关系，本研究在经济增长—环境质量的三次多项式回归模型的基础上进一步估计其一次线性模型和二次曲线模型形式。

三、结果与分析

（一）洎水河流域经济增长及水体氮磷浓度分析

由图2可知，1997—2013年洎水河流域经济总体呈上升趋势，国内生产总值增长迅速，从1997年的17.19亿元增长到2013年的133.94亿元，年平均增长率达到13.82%。人均GDP从1997年的5800元增长到2013年的40600元，增长达7倍多，年平均增长率达13.05%。尤其是2005年以来，人均GDP的年均增长率高达16.24%。

由图3可知，洎水河流域水体中TN、TP浓度在某个时段呈现下降和上升交替出现的不稳定趋势，但总体上洎水河流域水体TN、TP的浓度在1997—2011年这一时段中呈上升趋势，但在2011年后下降趋势明显。1997年，洎水河流域水体中TN和TP浓度均值分别为1.853mg/L和0.134mg/L，到2013年TN和TP 浓度均值分别达到1.143mg/L和0.095mg/L。2011—2013年，洎水河流域水体中TN、TP浓度明显出现下降趋势。

（二）洎水河流域经济增长与TN、TP排放关系分析

利用1997—2013年洎水河流域人均GDP数据与流域水体TN、TP浓度数据，对经济增长—环境质量的三次曲线模型及其一次线性模型形式与二次曲线模型进行最小二乘（OLS）回归估计，得到模型估计系数（表1）。回归估计结果显示，TN浓度与人均GDP的线性模型中各估计系数均达到了5%的显著性水平，但R2仅为0.295，说明模型拟合度较低。虽然TN浓度与人均GDP的经济增长—环境质量的二次曲线模型较其线性模型的拟合程度有微小的提高，R2由0.295提升为0.296，但模型不显著。而TN浓度与人均GDP的三次曲线模型的拟合程度较线性模型和二次曲线有了明显提高，R2达到0.65；各估计系数均达到1%的显著水平；F值也有了提高，达到7.920。同样，从R²来看，TP浓度与人均GDP的线性模型和二次曲线模型的拟合度较低，三次曲线模型的拟合效果则较好，R²达到0.539，且各估计系数多在5%的程度上显著，模型的整体估计基本满足显著性要求（F值为5.067）。由此可知，经济增长—环境质量的三次曲线模型形式对洎水河流域人均GDP数据与洎水河TN、TP浓度关系的模拟、解释能力较强。因此，本研究选用经济增长—环境质量的三次曲线模型形式的估计结果，分析洎水河流域人均GDP与TN、TP浓度之间的关系，以解释经济增长与流域氮磷排放之间的非线性关系。

由表1和图4可知，洎水河水体TN、TP浓度与流域人均GDP的三次曲线模型的估计方程如下（方程下面括号内为T值）：

根据模型判定标准之一：若β₃<0，β₂>0且β₁<0，则当用横坐标表示人均GDP，用纵坐标表示环境恶化程度时，环境恶化程度呈倒“N”型，说明洎水河流域水体TN、TP浓度与流域人均GDP之间呈“倒N”型曲线关系，即满足模型关系。由洎水河流域水体TN、TP浓度与流域人均GDP的散点分布及其拟合曲线图还可看出，洎水河流域氮磷在排放量初期，随着人均GDP的增加而下降，到达第一个转折点；随后又随着人均GDP的增加而上升，到达第二个转折点；随后又随着人均GDP的增加而下降。两个转折点分别是人均GDP12917元和31900元，折合美元为2036.6美元和5019.7美元，第一个转折点与EKC理论的转折点（人均GDP4000—5000美元）差距较大，人均GDP不足使环境质量自身得以改善；但第二个转折点已达到了EKC理论的转折点，人均GDP足以使环境质量得到改善。然而，EKC拐点的形成是规模、结构和技术三种效应共同作用的结果，除了选择合理的经济发展方式外，社会因素对EKC拐点形成也具有重要的影响①。王西琴等研究还认为，环境保护政策与治理投资等因素也是影响EKC拐点形成的重要因素②。若增加污染治理方面的投入，使污染减排收益规模增加，则对EKC拐点的形成具有正面效应③。不同的经济发展阶段，环境保护力度、环境政策以及管理手段的变化均会影响环境保护的成效，从而推动EKC曲线轨迹的演变。从《德兴市2010年国民经济和社会发展统计公报》中我们也可以看出，该流域在环境保护力度和环境污染治理的投资总额明显增大，如治理水土流失面积9000亩，关停了绿野活性炭厂等9家重点污染企业；2010年工业污染治理施工项目8个，共投资1179.6万元，当年工业废水排放量2439万吨，达标率为96.32%，工业用水总量为18039万吨，其中重复用水量达到14591万吨。由此可见，洎水河流域目前经进入了一个TN、TP排放随经济增长而减少的时期，即在推动经济发展方式转变同时，实现经济增长与环境保护逐步协调发展的时期。

四、讨论

流域的经济发展过程与环境变迁过程紧密相关，了解地区经济发展状况，是分析经济增长与环境之间关系的基础④。随着洎水河流域沿岸采掘业、冶炼业、加工业等工业企业迅速发展，促进了流域经济的快速增长。多数发展中国家或地区的发展实践表明，环境恶化、资源耗竭是经济起飞阶段所面临的难题，洎水河流域也难免会遇到同样的问题，如20世纪90年代以来洎水河流域的水质一直处于国家地表水Ⅴ级标准以下，1997年洎水河流域水体中TN和TP浓度均值分别达1.853mg/L和0.134mg/L。

本研究利用环境库兹涅茨曲线，在探讨洎水河流域经济增长与水环境污染之间的演变规律中发现，洎水河流域人均GDP与TN、TP浓度之间的关系，呈“倒N”型关系，该结果与Tsuzuki①和Wong②等人的研究结论相一致。洎水河流域TN、TP排放量在2006-2011年间波动上升，2011以后呈下降趋势（图4）。考虑流域政策、经济结构、科技发展和环境需求等③因素，这与20世纪末以来开展的一系列洎水河流域污染治理措施相吻合。自《洎水河流域水环境综合整治方案》出台和实施以来，对企业治理力度的督促，局部环境质量的改善，污染恶化趋势控制和流域生态平衡的维护等方面起了重大的作用。2010年，德兴市政协还把“洎水河流域一河两岸建设与管理”作为年度政协常委会的重点调研课题，在实行节能减排和产业结构调整同时，增加了工业废水治理和大城市基础设施建设的投资，兴建了相应的污水处理装置，生活污水处理能力增强，这些措施很大程度上减少了流域氮磷的排放量。根据发达国家的经验，一个国家在经济高速增长时期，环保投入要在一定时间内持续稳定占到国民生产总值的1.5%，才能有效地控制住污染；达到3.0%才能使环境质量得到明显改善④。洎水河流域在2005年以前环保投入占到国民生产总值的1.5%左右，“十一五”规划期间（2006—2010年）环保投入占到国民生产总值的1.6%左右，“十二五”规划期间（2011—2015年）的环保投入占到国民生产总值的1.8%左右，这三阶段均处于污染有效控制阶段。2005年以前洎水河流域河中水生生物几乎绝迹，严重威胁了流域人民的身体健康，影响了人民群众的生产、生活，这些现象已被重点汇报并已受到江西省环境保护局一级的高度重视⑤，洎水河流域中的污染物降低明显。而“十一五”规划期间，一方面是由于环保投入主要在环保设施、发展循环经济和COD、SO₂指标的减排中，再加上该流域的GDP增长在相当程度上还依赖于资源的高投入实现，经济粗放型增长方式还未从根本上转变，科技产业投资比重明显偏低，以粗放型经营为特征的传统产业投资在流域仍占相当比重，所以虽然投入增加，但在水质氮磷等污染物排放的有效处理中的效果不是很明显。近年来由于产业结构优化、新经济增长点的出现与环境政策的影响，环保投入在前期的基础上再次增加，洎水河流域氮磷的排放量已呈现明显下降趋势，但要实现EKC的下降，促使洎水河水质的持续改善，洎水河流域还需要进一步优化产业结构、加大环保设施升级和环保投入的力度，有效控制氮磷的排放，才能最终实现经济与生态的协调发展。虽然从总体上看本研究EKC形态仅导致反映洎水河流域在研究时段的经济、政治和技术条件下经济增长与TN、TP之间的关系，而经济增长与氮磷排放的关系另外还会受社会经济、科技技术、资源禀赋、区位条件和沿湖群众参与等诸多因素的影响，导致研究结果因研究对象和研究时段等不同而出现差异，但该研究估计出的洎水河流域1997—2013年经济增长与TN、TP之间的关系，对协调经济增长与水环境保护的双重目标具有重要的参考价值。

（感谢匿名审稿专家对本文提出宝贵意见。文责自负。）