張 弛
(遼寧潤(rùn)中供水有限責(zé)任公司,遼寧 沈陽(yáng) 110000)
人口、資源和環(huán)境是我國(guó)社會(huì)發(fā)展中亟待解決的主要問(wèn)題。由于水資源的基礎(chǔ)性和緊缺性,越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注水資源管理和水污染防治問(wèn)題[1]。遼寧省位于我國(guó)東北老工業(yè)基地的核心區(qū)域,伴隨著工農(nóng)業(yè)的發(fā)展,水體污染情況也日趨嚴(yán)重。雖然近年來(lái)遼寧省出臺(tái)了一系列水資源保護(hù)和水污染防治的政策法規(guī),水污染防治工作取得了積極成效,但仍沒(méi)有徹底扭轉(zhuǎn)水污染嚴(yán)重的不利形勢(shì)?;诖?,本文針對(duì)遼寧省水污染治理效率展開(kāi)研究,為當(dāng)?shù)卣_(kāi)展水污染治理工作提供理論依據(jù)。
水污染治理效率評(píng)價(jià)涉及到投入和產(chǎn)出領(lǐng)域的多個(gè)維度的指標(biāo),且單位不一致,因此需要一個(gè)多指標(biāo)計(jì)量的研究方法,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法十分適合。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)于1978年由著名的運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper和Rhodes首次提出,包括BCC和CCR兩個(gè)基礎(chǔ)模型[2]。本次研究結(jié)合水污染治理效率評(píng)價(jià)的特征要求,采用胡曉波于2013年提出基于報(bào)酬可變的DEA模型[3]:
(1)
式中,φ—目標(biāo)表達(dá)式;λ—權(quán)系數(shù)向量;x—目標(biāo)決策單元的投入觀測(cè)矩陣;y—目標(biāo)決策單元的產(chǎn)出觀測(cè)矩陣;xi—他決策單元的投入觀測(cè)矩陣;yi—其他決策單元的產(chǎn)出觀測(cè)矩陣;N′—單元行向量。
數(shù)據(jù)包絡(luò)DEA方法要求輸入的數(shù)值均為整數(shù),與傳統(tǒng)的回歸分析法相比,對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的衡量更為有效,不必確定投入和產(chǎn)出之間的函數(shù)關(guān)系,更具有客觀性。
鑒于數(shù)據(jù)包絡(luò)DEA計(jì)算獲得的效率值均在0和1之間,而水污染治理效率分析中的被解釋變量不具有連續(xù)性,不能采用最小二乘法進(jìn)行回歸分析。因此,本研究中采用Tobit回歸模型進(jìn)行處理[4],其具體公式如下:
(2)
(3)
目前,針對(duì)區(qū)域水污染治理效率的研究較多,不同的學(xué)者針對(duì)不同的研究對(duì)象和目的,構(gòu)建起不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]。本次研究結(jié)合該領(lǐng)域的主要研究成果,投入指標(biāo)主要從區(qū)域水污染治理的資金投入、人員數(shù)量以及設(shè)備投入三個(gè)方面選取;產(chǎn)能指標(biāo)主要考慮區(qū)域水污染治理過(guò)程中的污水處理量和水資源節(jié)約量?jī)蓚€(gè)方面。計(jì)算數(shù)據(jù)從《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中獲取各市區(qū)的面板數(shù)據(jù)。
按照上述方法和數(shù)據(jù),利用DEAP2.1軟件對(duì)遼寧省各市2013—2017年的水污染治理效率進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見(jiàn)表1。
表1 遼寧省各市2013—2017年水污染治理效率計(jì)算結(jié)果
關(guān)于環(huán)境治理效率的影響因素,國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了大量行之有效的研究工作。以環(huán)境治理效率為關(guān)鍵詞進(jìn)行知網(wǎng)搜索,獲得相關(guān)的研究文獻(xiàn)54篇。結(jié)合本文研究的主要目的,對(duì)上述文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和選擇,最終獲得高質(zhì)量文獻(xiàn)17篇。對(duì)這些文獻(xiàn)資料的觀點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步分析,獲得影響環(huán)境治理效率的因素,綜合學(xué)者的研究成果和遼寧省水污染治理的具體情況,本文主要考慮的水污染治理效率的主要影響因素為經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、城市化水平及對(duì)外開(kāi)放程度[6- 8]。其中,各個(gè)影響因素的具體指標(biāo)選取見(jiàn)表2。
表2 遼寧省水污染治理效率影響因素指標(biāo)體系
遼寧省14個(gè)市水污染治理效率與各個(gè)影響因素之間的關(guān)系可以用如下公式表示:
te=β0+β1Z1+β2Z2+β3Z3+β4Z4+β5Z5+μ
(4)
式中,te—水污染治理綜合技術(shù)效率;βi—系數(shù);μ—隨機(jī)誤差項(xiàng)。
本次研究中,解釋變量的取值選取《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》中的數(shù)據(jù)。
在實(shí)證分析過(guò)程中,首先對(duì)解釋變量和被解釋變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示兩者均不存在單位根,說(shuō)明兩者均屬于平穩(wěn)時(shí)間序列。利用Eviews軟件對(duì)遼寧省各市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Tobit回歸分析,結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 Tobit回歸分析結(jié)果
由計(jì)算結(jié)果可知,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇示哂酗@著的正向作用。這從側(cè)面說(shuō)明,隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步,以及生態(tài)環(huán)境惡化的負(fù)面影響不斷顯現(xiàn),人們對(duì)環(huán)境保護(hù)的愈加關(guān)注和重視,這也促進(jìn)全社會(huì)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的不懈追求,這必然會(huì)促進(jìn)當(dāng)?shù)厮廴局卫硇实奶嵘M瑫r(shí),回歸結(jié)果顯示,人均生產(chǎn)總值的系數(shù)為2.27E- 06,雖然在1%水平上比較顯著,但是鑒于系數(shù)值較小,因而對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇实挠绊懗潭纫矘O為有限。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇示哂酗@著的負(fù)向作用。這一結(jié)果說(shuō)明,對(duì)某一區(qū)域而言,工業(yè)產(chǎn)值所占的比重越大,所產(chǎn)生的各種污染物的數(shù)量也就越大,這勢(shì)必會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐乃w環(huán)境造成比較明顯的危害,水體污染也比較嚴(yán)重,進(jìn)而影響到當(dāng)?shù)厮廴局卫硇实奶岣?。從?中的回歸結(jié)果看,工業(yè)總產(chǎn)值占當(dāng)?shù)氐貐^(qū)生產(chǎn)總值的比重系數(shù)為-0.006078,在1%水平上比較顯著,說(shuō)明工業(yè)產(chǎn)值所占比重越大,當(dāng)?shù)厮廴局卫硇室裁黠@降低。
人口密度對(duì)當(dāng)?shù)厮廴局卫硇示哂酗@著的正向作用。人口密度的增加會(huì)促進(jìn)當(dāng)?shù)亟逃l(fā)展和人們綜合素質(zhì)的提高,而人口密度增加會(huì)增加當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境壓力,兩者共同作用,有助于提高當(dāng)?shù)厝藗兊沫h(huán)保意識(shí)。同時(shí),回歸分析結(jié)果顯示,人口密度增加對(duì)水污染治理效率的正向作用較大,明顯強(qiáng)于造成的水環(huán)境污染負(fù)擔(dān)。此外,人口密度的回歸系數(shù)為2.60E- 05,雖然在1%水平上比較顯著,但是鑒于系數(shù)值較小,因而對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇实挠绊懗潭纫矘O為有限。
回歸結(jié)果顯示,城市化水平對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇示哂酗@著的正向作用。究其原因,城市化進(jìn)程的不斷加快,可以產(chǎn)生明顯的人口聚集效應(yīng),可以使社會(huì)生產(chǎn)和生活中產(chǎn)生的污水得到集中處理,進(jìn)而大幅提高污水的處理效率,對(duì)于促進(jìn)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇实奶岣呔哂忻黠@的積極作用。另一方面,城市化進(jìn)程的加快可以促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和政府財(cái)政收入水平的提高,對(duì)于增加水污染治理領(lǐng)域的技術(shù)和資金供給是極為有利的,這些都會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)厮廴局卫硇势鸬椒e極作用。從模型回歸分析結(jié)果看,城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為0.003026,在1%水平上比較顯著,說(shuō)明城鎮(zhèn)化率越高,當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇室矔?huì)提高。
回歸結(jié)果還顯示,對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇示哂酗@著的負(fù)向作用,對(duì)外開(kāi)放程度越深,環(huán)境污染也就約嚴(yán)重,進(jìn)而給當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇实奶岣咴斐娠@著的負(fù)面影響。從模型回歸分析結(jié)果看,外貿(mào)依存度的系數(shù)為-0.001832,在1%水平上比較顯著,說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度越高,當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇示蜁?huì)明顯降低。
改革開(kāi)放初期的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式雖然帶來(lái)了長(zhǎng)達(dá)三十年的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),但是也給我們的生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重破壞,特別是日趨嚴(yán)重的水污染問(wèn)題對(duì)都當(dāng)?shù)厝藗兊纳a(chǎn)生活問(wèn)題造成了嚴(yán)重影響。本文以遼寧省為例,對(duì)水污染治理效率和影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口密度以及城市化水平對(duì)當(dāng)?shù)氐乃廴局卫硇蚀嬖陲@著的正向影響,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與對(duì)外開(kāi)放程度對(duì)則呈現(xiàn)出負(fù)向影響。其中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平以及對(duì)外開(kāi)放程度屬于影響程度較大的因素。