浙江省水环境压力的影响因素及其贡献率研究——基于STIRPAT模型

张 宁，丁 杰

(杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018)

浙江省作为我国东部水资源紧缺省份之一，其人均水资源占有量远低于全国平均水平。多年来社会经济发展带来了大量废水排放，导致水体污染和水环境恶化，使该省水资源短缺问题更加严重。2015年，浙江省出台了“五水共治”等相关治水政策，系统地解决污水、洪水、涝水、供水和节水等各类水资源问题，然而城市水质型缺水和水环境污染现状并未出现根本改观，水环境仍然面临着巨大压力。新时期，改善水环境质量、再造优质水源已成为浙江省生态文明建设和实现可持续发展的主攻方向。因此，科学认识浙江省社会经济因素对水环境压力的作用及影响，不但能为浙江省水治理配套政策的制定提供一定指导，而且能为浙江省生态文明建设提供保障。

一、文献回顾

在社会经济发展与环境的关系研究上，最为经典的研究假说是环境污染与经济发展间存在倒“U”型关系，围绕该假说一些研究证实了二者倒“U”型关系的存在[1-2]，但也有研究发现二者存在倒“N”型、正“U”型或其它关系[3-4]。在环境压力影响因素上，学者从不同视角进行了剖析，如Grossman和Krueger[5]的研究发现国际贸易中规模效应、技术效应和结构效应三者对环境压力具有显著影响。Fischer-Kowalski M[6]从不同国家层面发现了环境压力变化差异的主要因素是人口和技术。Tratalos J[7]对英国城市的环境压力研究发现城市密度与环境退化二者间有紧密联系。此外，Markus Pasche[8]认为技术投入一定程度上能够弥补经济增长对环境压力的影响。Hugh Kirkman等[9]研究发现沿海城市社会经济发展、人口密度增长和基础设施建设会直接或间接地加剧废水的排放，增大海洋水环境的压力。

水环境问题的日益凸显使我国学者将视角转移至水环境相关问题的探索中，有学者认为水环境压力曲线会随经济发展先增加后平稳，但会长期处于上升状态[10]，但也有学者认为我国经济发展初期水环境问题随着经济发展日益严重，当经济发展到一定程度，水环境恶化将得到减缓并会随经济发展开始好转[11]。另外部分学者对水环境压力的驱动因素进行探究，如李宁等[12]、谷学明等[13]对经济增长、水资源利用与水环境压力三者的关系研究发现结构效应、规模效应对水环境压力有显著影响，而且经济上的水环境压力不会因为水资源利用率的提高而消失。在废水排放上，一些研究表明技术进步、环境污染治理具有减排作用，而制造业结构的变化对于废水减排并无实质性贡献[14-15]，经济发展、产业结构、人口规模与流动都会对废水排放造成影响[16]。

上述研究为本文探讨浙江水环境压力影响因素提供了借鉴和思路，研究视角也丰富多样。但从研究内容上看，大部分学者从人口规模、经济发展、技术进步等角度分别分析了其对环境压力的影响，从社会经济综合视角来实证分析水环境压力的影响因素相对比较缺乏；在研究方法上运用相关分析法、分解分析法较多，缺少新方法的应用。STIRPAT模型能够综合考虑社会经济因素对环境的作用，在分析环境压力因素及其影响程度时更准确，但该模型目前主要应用在碳排放[17]、生态足迹[18]、能源消费[19]方面，在水环境方面运用较少。因此，本文基于STIRPAT模型，对影响浙江省水环境压力的社会经济因素进行实证分析，并计算主要因素对废水排放的贡献率，为该省的水生态建设和可持续发展提供理论参考。

二、研究方法及数据来源

(一)STIRPAT模型

20世纪70年代，Ehrlich和Holden[20]在研究社会经济活动与环境的关系时提出了IPAT模型，该模型虽然能够直观表示人口(P)、富裕度(A)和技术水平(T)对环境(I)造成的影响，但其在解释环境影响因素时，无法进行假设检验和确定重要因素，因此，Rosa和Dietz[21]对其进行调整后提出了STIRPAT模型。表达如式(1)：

I=c×Pα×Aβ×Tγ×e

(1)

其中，I为环境因素；c为模型系数；P、A、T分别为人口因素、富裕程度以及技术因素；α、β、γ分别为人口因素、富裕程度和技术因素的指数；e为模型的误差。模型中因变量I对于自变量P、A、T和未知参数c、α、β、γ是非线性相关的，为减少模型的异方差性带来的影响，在实际分析时通常对该模型进行对数化处理，如式(2)：

lnI=lnc+αlnP+βlnA+γlnT+lne

(2)

(二)变量及指标选取

1.因变量：水环境压力。在其指标选取上，王旭[22]曾用年COD排放量表示；李宁[12]则以工业废水排放量作为水环境压力指标；王媛[23]选取了化学需氧量排放与水资源总量的比值作为水环境压力的指标；还有学者[24]以废水排放总量表征水环境压力。本文认为对水环境造成压力的除COD含量外，废水中的生化需氧量、氨氮量等化学污染物都会影响水环境；另外，工业废水和生活污水都是其主要来源，而废水排放总量既包含了总体化学污染物的排放量，也反映了生活污水的排放情况，因此选取废水排放总量作为水环境压力的指标。

2.自变量：对于人口规模，研究认为区域发展差异导致了人口流动，但很多流动人口的户籍并未发生改变，所以年末常住人口在反映地区实际人口时更具代表性，因此用浙江省年末常住人口来表示人口规模。富裕度即经济发展水平，用浙江省人均GDP表示。在技术指标的选取上，郭卫华[24]曾用废水COD排放量表示技术水平，胡家僖[25]则将技术因素分解为COD排放量和非服务产业占比，翁智雄[26]认为污染物的排放强度能够近似表示环境技术水平，本文根据浙江省调研资料及专家意见，综合采用水处理利用水平来表征技术。其中，废水排放强度能反映水处理技术水平，单位GDP用水量则能反映水利用技术水平，用二者均值来表示水处理利用水平。除模型内人口、财富、技术对水环境造成影响外，已有众多研究表明产业结构、城市化水平、居民消费和外商投资都会对环境产生影响，同时由于STIRPAT模型在分析问题变量的选择时具有灵活性，大量学者结合各自研究目的对其进行了调整，任毅[18]应用该模型研究生态足迹的影响因素时引入了产业结构；朱勤[27]在探究碳排放因素时加入了城市化水平和居民消费水平等变量；龚利[28]在模型中添加了外商直接投资变量探究其对能源消耗的影响。因此基于前人研究经验，本文结合浙江省经济发展的特点，在STIRPAT模型中加入产业结构、城市化率、居民消费水平和外商直接投资这几个因素，综合考虑各变量对水环境压力的影响，模型最终表现为式(3)：

lnI=lnc+αlnP+βlnA+γlnT+δlnURB+ηlnSTR+θlnFDI+λlnCOS+lne

(3)

其中，lnc表示常数项；lne表示误差项；α、β、γ、δ、η、θ、λ为模型系数。模型中各变量及说明见表1。

表1 模型变量及说明

(三)数据来源

研究选取浙江省2000-2017年数据，其中年末常住人口、人均GDP、城镇人口比重、外商直接投资数额、第三产业比重、人均居民消费支出等社会经济数据均来自各年份《浙江统计年鉴》。废水排放总量、单位GDP用水量等源于《浙江自然资源与环境统计年鉴》，废水排放强度由废水排放总量除以国民生产总值所得。其中，考虑到物价等经济因素变化的影响，本文以2000年物价为基期，计算出了各年人均实际GDP和居民真实消费水平。

三、分析与结果

(一)废水排放趋势分析

根据统计数据整理出浙江省废水排放变化趋势如图1，2000-2010年废水排放总量增长趋势较明显，而2010-2017年废水排放总量增长趋势减缓，总体来说废水排放总量增长日趋平稳。其中，工业废水排放量从2000年13.64亿吨增长至2010年21.74亿吨后，又从2010年开始逐年减少直至2017年12.29亿吨，2010-2017年工业废水排放量减少将近45%；生活污水排放量从2000年7.69亿吨增至2017年33.03亿吨，增长约75%。此外，研究根据工业废水排放和生活污水排放的比值关系对废水排放主导类型进行了划分，将其分为工业源主导和生活源主导两种类型[29]。图1中二者比值曲线显示废水排放总量变化以2010年为节点，2000-2010年，工业废水排放与生活污水排放比值皆大于1，全省废水排放主要来源于工业废水。2010-2017年，二者比值开始小于1，全省废水排放主要来源于生活污水。若此趋势不变，生活污水将成为废水排放总量增加的主要来源。

图1 浙江省废水排放变化趋势图

(二)STIRPAT模型的实证分析及结果

将原数据进行标准化处理并进行平稳性检验后，采用最小二乘法对模型中P、A、T、URB、STR、FDI、COS与I的关系进行预评估。如表2所示，除P的回归系数能通过0.01的显著性检验外，其余诸如A、T、URB等变量的系数均不显著，通过相关分析发现各自变量之间呈高度相关，表2中的VIF值均大于10，说明模型尚存在多重共线性。

表2 OLS回归拟合结果

为解决STIRPAT模型的多重共线性问题，研究采用偏最小二乘回归法(PLS)来处理，首先对人口、富裕度、技术因素、城市化水平、产业结构等取对数后进行典型相关分析，分析结果表明P、A、T等驱动因子与废水排放量二者具有显著的相关性，因此7个变量均可作为废水排放驱动因子，对上述变量进行主成分分析(见表3)。

表3 主成分分析解释总方差

由表3可知，自变量P、A、T、URB、STR、FDI、COS经分析后提取了两个主成分(综合变量)，以Z1、Z2表示，两个综合变量可以解释原变量方差的98.863%，说明综合变量Z1，Z2能够很好地概括自变量的特征，根据主成分的得分系数，可得Z1、Z2与自变量P、A、T、URB、STR、FDI、COS的关系为：

Z1=-0.075lnP-0.072lnA-0.309lnT+0.331lnURB+1.183lnSTR-1.075lnFDI+0.117lnCOS

(4)

Z2= 0.289lnP+0.287lnA+0.109lnT-0.132lnURB-1.024lnSTR+1.317lnFDI+0.092lnCOS

(5)

以Z1，Z2为自变量，以I为因变量，建立回归模型，回归方程的拟合优度R2为0.969，通过0.01水平的显著性检验。根据回归系数可得综合变量Z1、Z2与I的关系见式(6)：

lnI=0.609Z1+0.776Z2

(6)

将上述(4)、(5)代入公式(6)进行计算得I关于P、A、T等变量的对数关系式，将对数形式进行转换后得社会经济因素对水环境压力影响的STIRPAT模型表达如式(7)所示：

I=cP0.178 6A0.178 9T-0.103 6URB0.099 1SIR-0.074 1FDI0.367 3COS0.142 6e

(7)

由式(7)可知浙江省水环境压力影响因素包括：人口规模、富裕度、水处理利用水平、城市化水平、产业结构、外商直接投资以及居民消费水平，它们的弹性系数分别为0.178 6、0.178 9、-0.103 6、0.099 1、-0.074 1、0.367 3、0.142 6。表明人口规模、富裕度、城市化水平、外商直接投资和居民消费水平每增长1%，则会引起废水排放增长0.178 6%、0.178 9%、0.099 1%、0.367 3%、0.142 6%；而第三产业比重、水处理利用水平每提高1%，则会对废水排放起到0.074 1%、0.103 6%的减排效果。各正向驱动因素对水环境压力影响程度依次为外商直接投资>富裕度>人口规模>居民消费水平>城市化水平；负向驱动因素影响程度为水处理利用水平>产业结构。可以看出，外商直接投资对水环境压力影响最大，城市化水平对水环境压力影响最小，第三产业比重和水处理利用水平对废水排放总量增长具有负效应，表明提高第三产业比重和水处理利用水平对减少废水排放具有积极的作用。

(三)环境压力影响因素的贡献率分析

为探究水环境压力影响因素的变化对废水排放总量变动的效果，本文对不同影响因素对废水排放量变动的贡献率再次进行了测算。由式(7)可知，人口规模(α=0.178 6)、人均GDP(β=0.178 9)、城市化水平(δ=0.099 1)、外商直接投资(θ=0.367 3)以及居民消费水平(λ=0.142 6)对废水排放的影响为正，因此将P、A、URB、FDI、COS的系数作归一化处理，处理后的系数分别记为m1、m2、m3、m4、m5，各影响因素变动对废水排放量变动的贡献率为Ci。计算公式如下：

(8)

式(8)中，Gi为各影响因素的增长率，WI为废水排放总量的增长率。废水排放总量及其影响因素的增长率见图2，其中正向驱动因素对废水排放总量变化的贡献率计算结果见表4。

图2 废水排放及其影响因素的增长率变化趋势

图2显示，该时间段水处理利用水平的每年增长率是负数，其它如人口规模、人均GDP、城市化等因素的每年增长率为正，外商直接投资额、第三产业比重及废水排放总量增长率除个别年份为负外，其余全部为正。其中，2001-2007年外商直接投资额增长较快，这是由于我国2001年加入世贸组织后大量外资涌入的缘故；同时由于金融危机导致的跨国公司投资能力和意愿减弱，外商直接投资额在2008年出现了负增长。从增长率变化状态来看，人口规模、城市化水平以及第三产业比重等增长率的变化比较稳定，外商直接投资额、水处理利用水平则出现了一定波动。通过原数据计算可得2000-2017年浙江省废水排放总量年均增长率为4.39%；年末常住人口年均增长率为1.06%；人均GDP年均增长率为11.3%；城市化水平以年均1.77%的增长率提高；居民消费水平和外商直接投资的年均增长率分别为11.11%和15.54%；第三产业比重年均增长2.16%。同时，单位GDP的用水量由2000年的327.55吨/万元下降到2017年的35.6吨/万元；单位GDP废水排放量由35.34吨/万元下降到8.77吨/万元，表明创造1万元GDP所需的用水量和排放的废水量均有所减少，技术水平明显提高。综合来看，2000-2017年浙江省的经济发展水平、人口规模、水处理利用水平、外商直接投资、城市化和居民消费水平都有所提高。其中，人均GDP、居民消费水平和外商投资额的增长最为明显；人口规模、第三产业比重和城市化水平增长不太明显；水处理技术和水利用技术有显著进步。

表4 各影响因素对废水排放变化的贡献率

与STIRPAT模型分析结果一致，表4表明人口规模、人均GDP、城市化速度、外商投资以及居民消费水平对废水排放都表现为正向作用。其中，外商直接投资对废水排放总量变化影响最大，其平均贡献率为101.39%；而人口规模变动、城市化速度对废水排放总量的平均贡献率为1.7%和0.33%；此外，人均GDP变化和居民消费水平的变化对废水排放总量变动也有较大影响，二者贡献率分别为27.48%和8.88%。综合来看，各因素对废水排放的贡献率依次为外商直接投资>人均GDP>居民消费水平>人口规模>城市化水平。

2000-2017年，浙江省外商直接投资数额以每年15.54%的速度增长，相比而言，第一产业投资占比仅为1%，第二产业占比几乎达到了70%，而第二产业主要以制造业为主，该投资结构直接导致了废水排放总量的增加。人均GDP的增长和消费水平的提高对废水排放总量的贡献率较大，这是因为我国社会经济发展促进了居民消费，居民消费水平的提高又间接增加了生产和生活废水排放，从而加大了水环境压力。人口规模和城市化速度对现阶段废水排放总量的增加都具有正向影响，由于历年来浙江省人口增长速度(1.06%)较小，城市化速度(1.76%)缓慢，人口规模变化和城市化进程对废水排放总量变化的贡献也相对较小。在STIRPAT模型中，虽然人口规模系数(0.178 6)大于居民消费水平系数(0.142 6)，但由于人口增长率低于居民消费增长率，消费增长为环境带来了更大的废水压力，最终导致人口规模贡献率低于居民消费水平。这也进一步表明，人口数量对水环境压力的影响远远低于人类行为的影响。综上所述，外商直接投资是水环境压力的最大正向驱动因素，城市化水平最小；人口规模、经济发展水平、居民消费水平皆对水环境压力产生一定影响，其中人口规模的变动对水环境压力的贡献较小；水处理利用水平、第三产业比重对水环境压力有一定的减缓作用，该水平的提高依托于技术进步，而技术进步也依赖于以科技为主的第三产业的发展，因此推动技术进步成为提高水处理利用水平，减缓水环境压力的重要途径。

四、结论与建议

研究鉴于浙江省社会经济因素对水环境压力的影响，对STIRPAT模型进行扩展，实证研究了社会经济发展对废水排放的作用及其贡献率。结论如下：(1)人口规模、经济发展水平、城市化水平、居民消费水平和外商直接投资对水环境压力有正向作用；第三产业比重、水处理利用水平对水环境压力有负向缓解作用。(2)浙江省外商直接投资对废水排放的影响最为显著，且对废水排放总量变化的贡献率最大；城市化水平对废水排放总量影响程度最小，且城市化速度对废水排放总量变化的贡献率最小。(3)人口规模增大、经济发展、居民消费水平的提高都直接或间接增加了废水的排放，但人口增长对废水排放增长的作用相对较弱；第三产业的增加减少了废水的排放，水处理利用水平的提高在很大程度上从源头减少了废水的排放。

现阶段浙江省的水环境治理，除加大治水工程投入外，也需要从社会经济方面对水环境压力来源进行管控。在外商投资方面需要对其投资结构加以引导，通过政策优惠吸引投资转向金融、电商、物流等以服务为主的第三产业，同时加强外资企业的环境监管。在人口调控上，需要通过区域扶持和人才引进策略对人口流向进行引导，使其达到各地区人口数与环境承载力的相对协调，同时提倡绿色生活方式和消费习惯，减少生活污水和因消费间接带来的废水排放。在产业结构上，实现产业内部结构调整和外部结构优化并进，减少第二产业内部高污染企业的比例，提高水资源高消耗低产出企业的准入门槛并鼓励低污染企业入驻，推动商业、服务业和科技产业为主的第三产业的发展。在提高技术水平方面，一方面需要制定激励政策，提供生产用水补贴以提高用水效率，培育社会公共意识，培养绿色消费习惯。另一方面需要推进用水产品和水处理工具的研发与创新，尤其是加快生活污水处理技术的改良与普及，大力发展智慧水务，最大程度地提高水资源利用率和废水处理效率。

最后，文中仍需要指出的是，由于数据来源限制并不能对所有社会经济因素进行全面剖析，仅选取了影响浙江省水环境压力的主要社会经济因素；同时研究从省域视角探讨了各因素对水环境压力的影响，对于我国中观层面的市级区域水环境压力及其影响是否存在时空差异等问题本文尚未涉及，这也将是后续研究的重点。