中国工业废水排放强度地区间差异的影响因素研究

陈传龙， 李伟舵， 高超

(1. 中共中央党校 研究生院， 北京 100000； 2. 中共湖南省委党校，湖南 长沙 410006； 3. 湖南大学 金融与统计学院， 湖南 长沙 410082)

近年来，我国政府陆续推出《水污染防治计划》(2015)、《“十三五”节能减排综合工作方案》(2016)、《关于构建现代环境治理体系的指导意见》(2020)等多部政策法规，对工业源污染的治理提出明确要求，以此作为提升现代环境治理能力的重要举措。工业废水排放强度，即单位产值内工业废水的排放量，被广泛应用于衡量工业废水排放带来的环境成本。降低工业废水排放强度，是实现工业源污染治理的有效途径。目前，中国整体的工业废水排放强度呈现不断降低的趋势，但区域之间的工业废水排放强度一直存在差异。其中，西北地区、中部地区及南部沿海等地区的工业废水排放强度较高，京津地区及东部沿海等地区工业废水排放强度较低。为此，各省市也积极采取了各种减排措施。如北京、天津等地区实施了水环境区域补偿办法；湖南、山西等地区分别在有色金属行业、焦化行业等本省特色行业推行排污许可证试点工作。因此，在各地区经济发展不平衡、工业体系存在差异、工业废水排放强度不同的背景下，为了进一步发现各地区的减排潜力，有必要对工业废水排放强度地区间差异的影响因素进行研究。

目前，已有大量学者针对工业废水污染物排放进行了相关研究。在工业废水污染物排放总量方面主要聚焦于使用不同方法论证其与经济发展的关系，如验证环境库兹涅茨曲线(朱平辉等，2010；臧传琴和吕杰，2016)[1-2]，使用脱钩模型分析工业废水排放量与经济增长的脱钩状态和因素(章恒全等，2019)[3]，利用非线性MS-VAR模型考察工业废水排放量与经济增长的长期关系(隋建利等，2018)[4]等。同时，在外贸与FDI(余官胜，2011)[5]、经济结构(李名升等，2014)[6]、环境规制(惠炜和赵国庆，2017)[7]、排污权与税费(易爱军等，2016；卢洪友等，2018)[8-9]等方面与工业废水排放的关系也有研究。另一方面，围绕工业废水排放总量的时空变化，一些文献分析了其变化的驱动因素，主要的研究方法包括计量方法(胡志强等，2016；庄汝龙等，2018)[10-11]、指数分解分析方法(Chen，et al，2016；Jia，et al，2017)[12-13]以及投入产出方法(朱启荣和袁其刚，2014；Incera，et al，2017；朱启荣等，2018)[14-16]等。以上文献主要关注工业废水排放的总量指标，但总量指标相对单一，不能综合反映经济与环境之间的关系。

工业废水排放强度作为衡量经济环境质量的重要指标，日渐受到政府的重视，学者们也进行了相关研究。一是使用多元回归模型(陆铭和冯皓，2014；王艳华等，2019)[17-18]、固定效应门限回归模型(吴文洁等，2017)[19]等方法分析经济活动的空间集聚与工业废水排放强度的关系。二是采用均方差赋权法(苏丹等，2010)[20]、多元回归模型(肖智和侯双，2013；王菲等，2014)[21-22]和空间收敛模型(刘亦文等，2016)[23]对工业废水排放强度的时空特征或影响因素进行了研究。这些文献多使用计量方法，不能像投入产出方法那样能够区分中间需求和最终需求做更细致的分析。也有学者基于投入产出法测算了工业废水排放强度(朱启荣等，2018)[24]，但没有进一步研究在特定时间下的工业废水排放强度区域差异的影响因素。在对在能源与环境等领域相关文献的梳理中，已经发现有一些学者使用结构分解方法对地区间强度指标差异的影响因素进行研究。如Alcantara and Duarte(2004)研究了欧盟各国与欧盟国家平均能源强度差异的影响因素[25]。段玉婉和杨翠红(2017)则分析了中日两国能耗强度、CO2排放强度、生产投入结构和最终需求的差异对两国能耗和CO2排放差距的贡献[26]。与本文密切相关的研究方法是Su and Ang(2016)提出的完善的乘性空间结构分解分析方法，此方法能够克服由于基准区域选择带来的分解任意性，并且能够通过循环测试[27]。

综上所述，尚未有文献对中国31个省份间工业废水排放强度差异的影响因素进行深入研究。本文主要贡献有：(1)基于乘性空间结构分解分析技术，探讨了技术水平、最终需求结构等因素对中国地区间工业废水排放强度差异的影响。(2)分别从省份和部门两个层面出发，对其主要影响因素情况进行了总结分析。

一、模型与数据说明

(一)模型构建

根据构建的单区域竞争型(进口)环境-投入产出表，第n个地区的工业废水排放强度可以表示为：

(1)

(2)

其中，Hn=Kn×Ln表示为完全增加值系数矩阵(m×m)；wj表示第j个工业部门增加值与总工业增加值的比重；rj是第j个工业部门废水排放强度；s表示工业部门的个数。

对于中国31个省份，可以构造组平均地区μ的环境-经济投入产出模型(Su and Ang，2016)[27]，具体表达如下：

(3)

借鉴利用Su and Ang(2016)方法[27]，对地区n与构建的组平均地区μ排放强度的比率(B)进行空间结构分解，即：

(4)

其中，借鉴Su and Ang(2017)所用的乘性D & L方法与乘性LMDI方法[28]，对两个地区的权重和部门废水排放强度可进一步分解：

=Bj，fv×Bj，hd×Bj，ys×Bj，iv

(5)

(6)

将式子(5)和(6)代入到式子(4)可得到地区间工业废水排放强度的完全分解。其中，L(a，b)=(a-b)/(lna-lnb)为对数平均函数，得到技术效应(Bfv)、Leontief结构效应(Bhd)、最终需求结构效应(Bys)和产业结构效应(Biv)，可表示为：

=Bfv×Bhd×Bys×Biv

(7)

由式子(8)可以得到地区与各工业部门废水排放强度的关系，表示为：

(8)

技术效应反映了各地区各工业部门直接废水排放系数差异对地区间工业废水排放强度差异的影响。Leontief结构效应反映了地区间中间投入结构变化的影响；最终需求结构效应反映了各地区的最终需求中部门结构差异的影响；产业结构效应反映了地区间工业部门产业结构变化的影响。

(二)数据说明

本研究采用的数据主要包括两个部分：中国31个省份单区域投入产出表和中国各省工业分部门的废水排放量。2012年中国31个省份的单区域投入产出表由中国科学院科技政策与管理科学研究所编制而成的，31个省份包含了中国大陆31个主要省、直辖市和自治区，不包括香港、澳门和台湾。同时，部门也进行了相应调整(1)调整后的工业部门共26个，分别为：煤炭采选产品、石油和天然气开采产品、金属矿采选产品、非金属矿和其他矿采选产品、食品和烟草、纺织品、纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品、木材加工品和家具、造纸印刷和文教体育用品、石油炼焦产品和核燃料加工品、化学产品、非金属矿物制品、金属冶炼和压延加工品金属制品、通用设备、专用设备、交通运输设备、电气机械和器材、通信设备计算机和其他电子设备、仪器仪表、其他制造产品、废品废料、金属制品、机械和设备修理服务、电力热力的生产和供应、燃气生产和供应、水的生产和供应。。对于中国各省工业分部门的废水排放量，本文主要采用以下方法和步骤进行估计：

首先，从2013年《中国统计年鉴》得到2012年各省工业废水排放总量。从2013年各省的《统计年鉴》中得到2012年浙江、江苏、河南、广西、黑龙江、宁夏和重庆共7个省的重点调查企业工业分部门废水排放量，结合这些省份分部门重点调查企业和规模以上企业数目，得出规模以上企业工业分部门废水排放量(朱启荣等，2018)[24]，并按照7省工业废水排放总量对其进行同比例调整。其次，获取内蒙古、四川、安徽、山西、湖南、甘肃和福建的其他年份重点调查企业或规模以上企业工业分部门废水排放量和产值，按照按照废水排放系数与往年相似原则并同时进行总量同比例调整。同时，获取2013年《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》相关数据，同样得到2012年全国工业分部门废水量。

在这里，由上述过程结合2012年中国省际间投入产出表的产值得到调整后的14个省份的工业分部门废水排放系数。进一步，采用张亚雄等(2012)[29]21的区域划分标准(2)本文根据张亚雄等(2012)采用的划分标准，将中国31省份划分为八大地区。东北地区：黑龙江、吉林、辽宁；京津地区：北京、天津；北部沿海：河北、山东；东部沿海：上海、江苏、浙江；南部沿海：福建、广东、海南；中部地区：山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西；西北地区：内蒙古、陕西、宁夏、甘肃、青海、新疆；西南地区：四川、重庆、广西、云南、贵州、西藏。和地区内的工业分部门废水排放系数相似原则，即利用区域内省份的平均废水排放系数估算区域内数据缺失省份的工业分部门废水排放量。若区域内省份皆缺失则使用全国工业废水排放系数。同样，对上述得到的17个省份的工业分部门废水排放量根据总量进行同比例调整。最后，使用RAS比例调平法对31个省份的工业分部门废水排放量进行调整，使得工业分部门废水排放量加和与分地区工业废水排放量加和相等，于是最终得到31个省份的工业分部门废水排放量(石敏俊等，2017)[30]。另外，由于个别省份的单区域投入产出表的某些部门的总产出、增加值、最终需求为0，为了便于分解，本文采用Ang Beng Wah et al.(1998)的做法[31]，均将其赋值为极小值。

二、中国工业废水排放强度地区间差异的影响因素分析

(一)基于省份层面的影响因素分析

如图1所示，在总效应中，京津地区、除黑龙江以外的东北地区、部分东部沿海及北部沿海等地区的工业废水排放强度小于全国平均工业废水排放强度；大部分中部地区和大部分西北地区、部分西南地区和除广东以外的南部沿海地区工业废水排放强度高于全国平均，表明这些地区的工业部门在单位产值内排放了更多的废水，带来的环境成本要大于全国平均。

由式子(7)计算的结果显示，技术效应是影响中国工业废水排放强度地区间差异的主要因素。在京津地区、东部沿海、广东等地区，技术效应使得这些地区的工业废水排放强度低于全国平均。其中，技术效应对北京和天津的工业废水排放强度起到了抑制作用，其效应值分别为0.383 2、0.483 6，意味着在其他影响因素保持不变的情况下，京津地区的技术优势使得他们工业废水排放强度与全国平均相比分别低了61.68%、51.64%。技术效应对上海、内蒙古的工业废水排放强度也起到抑制作用，使得他们的工业废水排放强度与全国平均相比均低了20%以上，山东、四川、重庆和广东则低了15%以上；对于东北地区、中部地区、除内蒙古以外的西北地区和部分西南地区，技术效应使得这些地区的工业废水排放强度高于全国平均。其中，宁夏的技术效应值大于7，黑龙江、海南、宁夏、新疆、青海、山西和广西的技术效应值均大于2，表明这些地区的工业节水技术和工业管理能力较低，导致这些地区的工业废水排放强度远大于全国平均，引进和创新工业生产清洁技术成为这些地区的重要选择。

最终需求结构效应是引起各省份工业废水排放强度与组平均差异的次要因素。在东北地区、京津地区、西北地区、西南地区、大部分中部地区等，最终需求结构效应使得这些地区的工业废水排放强度低于全国平均。其中，该效应使得北京、西藏和新疆的工业废水排放强度与全国平均相比低了60%以上。在东部沿海、除海南外的南部沿海、山东等地区，最终需求结构效应促进这些地区的工业废水排放强度高于全国平均。除浙江外，该效应促进这些地区的工业废水排放强度高于全国平均，这也说明这些地区的最终需求结构与其他地区相比不利于工业废水排放强度的降低。

注：西藏地区的产业结构效应为8.52。图1 2012年各省工业废水排放强度与组平均差异的各影响因素

Leontief结构效应和产业结构效应在引起地区间工业废水排放强度差异的作用较弱，其对大部分省份的工业废水排放强度与全国平均差异的作用变化在15%以内。如在北部沿海、天津、浙江、河南、安徽等地区，在保持其他影响因素不变的情况下，Leontief结构效应使得这些地区的工业废水排放强度低于全国平均在5%以内；在吉林、辽宁、江苏、内蒙古等地区，该效应促进这些地区的工业废水排放强度高于全国平均也不及5%。产业结构效应使得北部沿海、江苏、浙江、广东和天津等地区的工业废水排放强度，与全国平均相比低了不到10%，促使福建、青海、湖南等地区的工业废水排放强度高于全国平均也不及10%。不同的是，在新疆、宁夏和西藏地区，Leontief结构效应使得他们的工业废水排放强度低于全国平均40%以上，说明这些地区的中间投入品在分工网络中承担了较清洁的的分工任务，使得工业生产排放了较少的废水。产业结构效应使得北京、海南和西藏的工业废水排放强度远高于全国平均，西藏的产业结构效应值更是达到了8.52，这也表明这三个地区的产业结构不利于工业废水排放强度的降低。

(二)基于部门层面的影响因素分析

根据测算，造纸印刷和文教体育用品等四个部门对中国工业废水排放总量强度贡献率超过60%。使用式子(8)可以得到地区间部门废水排放强度差异的主要因素，分析这些部门将会给出工业废水排放强度地区间差异的一个在部门层面的解释。

1.造纸印刷和文教体育用品部门

最终需求结构效应和技术效应是影响地区间该部门废水排放强度差异的主要因素。图2所示，对于绝大数省份而言，最终需求结构效应使得这些地区的该部门废水排放强度低于对应部门平均，进而使得这些地区的工业废水排放强度低于全国平均。其中，最终需求结构效应对西北地区和东北地区的该部门废水排放强度起到了抑制作用，与对应部门平均相比低了10%～40%，山西、西藏则低了30%以上，表明这些地区的最终需求结构有利于该部门在单位产值内排放更少的废水，这对其工业废水排放强度低于全国平均提供了一个解释。同时，在西北地区和东北地区，技术效应却使得这些地区的该部门废水排放强度高于对应部门平均。尤其在宁夏的该部门，技术效应值达到了3.82。这也表明西北地区的最终需求结构虽然有利于降低废水排放强度，但该部门的清洁技术和管理水平不高。在南部沿海，该部门技术效应值则较低，使得这些地区的该部门与对应部门平均相比在单位经济内排放了更少的废水。

图2 造纸印刷和文教体育用品部门废水排放强度地区间差异的分解结果

2.化学产品部门

技术效应是引起地区间该部门的废水排放强度与对应部门平均差异的主要因素。如图3所示，在南部沿海、中部地区、除内蒙古以外的西北地区及部分西南地区，技术效应使得该部门废水排放强度高于对应部门平均，进而使得这些地区的工业废水排放强度大于全国平均。其中，宁夏、海南的该部门技术效应值较高，使得该部门的废水排放强度大于对应部门平均，在30%以上，说明这些地区该部门的技术水平有待提高。对京津地区、东部沿海、大部分东北地区和部分西南地区，技术效应使得这些地区的该部门废水排放强度低于对应部门平均。其中，技术效应使得京津地区的该部门废水排放强度低于对应部门平均，在15%以上。值得注意的是，产业结构效应使得西藏、海南的的该部门废水排放强度高于对应部门平均，在30%以上，可以发现这些地区的该部门增加值占比较低，但却带来了更多的废水排放。

3.食品和烟草部门

技术效应是影响该部门废水排放强度在地区间差异的主要因素，其次是最终需求结构效应。如图4所示，在京津地区、东部沿海、大部分东北地区等，技术效应使得该部门废水排放强度低于对应部门平均。其中，在北京、天津、上海、湖南和重庆的该部门中，技术效应值较小，意味着在其他影响因素保持不变的情况下，他们的技术优势使得这些地区的该部门废水排放强度低于对应部门平均，在10%左右。而在南部沿海、大部分中部地区和西北地区等，技术效应却使得该部门废水排放强度高于对应部门平均。其中，广西的该部门技术效应值最大，为1.30，表明这些省份的该部门的清洁生产工艺水平有待提高。在大部分省份中，最终需求结构效应使得该部门的废水排放强度要低于对应部门平均，在京津地区、东部沿海、南部沿海和西北地区中的作用较为明显。在其他省份的该部门中，最终需求结构效应起到了促进作用，使得该部门的废水排放强度高于对应部门平均，在4%～10%之间，如东北地区、山东、云南等，表明这些省份对该部门的最终需求结构有待优化。

4.纺织品部门

最终需求结构效应是影响该部门在地区间差异的主要因素，其次是技术效应。如图5所示，除北部沿海、大部分东部沿海、福建和河南外，在剩余地区中，最终需求结构效应使得该部门的废水排放强度低于对应部门平均。在北京、天津、海南、山西、云南、贵州和西藏地区，最终需求结构效应皆使得这些地区的该部门废水排放强度低于对应部门平均，在10%～20%之间。而在浙江，最终需求结构效应的促进作用远高于其他地区，使得该部门的废水排放强度高于对应部门平均达到了27.70%，表明浙江对纺织品的需求结构不利于该部门废水排放强度的降低。技术效应促使河北、江苏、浙江、福建、海南、湖南和广西的该部门废水排放强度高于对应部门平均。其中，在河北和浙江，技术效应的促进作用大于5%，表明了这些地区的纺织品清洁工艺技术水平使得该部门在单位产值内排放了更多的废水。北京和西藏的产业结构效应值也较大，皆使得该部门的废水排放强度高于对应部门平均，在20%左右，可以发现这些地区纺织品增加值占本地区GDP比例要远低于全国平均，这也一定程度解释了前述中这两个地区的产业结构效应值较大的原因。

图3 化学产品部门废水排放强度地区间差异的分解结果

图4 食品和烟草部门废水排放强度地区间差异的分解结果

图5 纺织品部门废水排放强度地区间差异的分解结果

三、结论和政策建议

本文分别在省份和部门层面考察了地区间工业废水排放强度差异的情况，主要结论有：

第一，京津地区、除黑龙江以外的东北地区、部分东部沿海及北部沿海等地区工业废水排放强度小于全国平均；大部分中部地区和大部分西北地区、部分西南地区和除广东以外的南部沿海地区工业废水排放强度高于全国平均。技术效应是影响中国工业废水排放强度地区间差异的主要因素，其次是最终需求结构效应。

第二，在化学产品、食品和烟草部门，技术效应是影响地区间该部门废水排放强度差异的主要因素。在造纸印刷和文教体育用品部门是最终需求结构效应和技术效应；在纺织品部门则是最终需求结构效应。

由以上结论，提出以下政策建议：

第一，制定针对性的减排政策，完善考核机制。各省份要根据各省的实际情况制定出科学、合理、有效的减排措施，京津地区、东部沿海等经济发达地区要侧重制发挥市场机制的作用，完善排污税征收和推动排污权交易；中部地区要对排污量进行严格控制，健全排污许可证、“红黄牌”警示等制度，加强监管；对西部地区等经济欠发达地区要制定合理的扶持政策，同时东部地区在技术、管理等方面对西部地区进行大力援助。

第二，提高清洁技术水平，降低工业废水排放强度。一方面，针对造纸印刷和文体用品部门、食品和烟草部门、化学产品等部门工业废水排放强度较高的问题，各地区要加大创新投入，改进生产工艺和生产流程。同时加强相关的技术和管理人才培养，尤其是东部沿海、南部沿海和京津地区要承担起更大的责任，利用自身的资金、人才优势积极研发新的清洁生产技术。

第三，调整产业结构，优化产业布局。首先，针对不同地区的不同产业特点，优化中间投入品的结构，如注意对京津地区的化学产品部门、云南和贵州的食品和烟草部门的调整优化。其次，要实现产业结构升级以不断优化产业布局，东部沿海等经济发达地区要提高高新技术产业和服务业的比重，中西部地区要朝着高附加值、高加工度的产业方向发展，同时产业重心向产业链的下游延伸。