李 達,林龍圳,林 震,張紹文,安黎哲

1 北京城市學院城鎮(zhèn)化研究院, 北京 100083

2 北京林業(yè)大學生態(tài)文明研究院,北京 100083

3 北京林業(yè)大學黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展研究院,北京 100083

4 北京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,北京 100083

1 理論基礎與研究假設

黃河流域在我國經(jīng)濟社會發(fā)展和生態(tài)安全方面具有十分重要的地位[1]。黃河發(fā)源于青藏高原,流經(jīng)9個省區(qū),全長5464km,是我國僅次于長江的第二大河流。截止2018年底,黃河流域覆蓋總人口4.2億,占全國30.3%；地區(qū)生產(chǎn)總值23.9萬億元,占全國26.5%。2019年9月18日,習近平總書記在鄭州主持召開黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會并發(fā)表重要講話,對黃河治理作出重要指示。他指出：“治理黃河,重在保護,要在治理。要堅持山水林田湖草綜合治理、系統(tǒng)治理、源頭治理,統(tǒng)籌推進各項工作,加強協(xié)同配合,推動黃河流域高質(zhì)量發(fā)展。”黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展是繼京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、長三角一體化發(fā)展之后的重大國家發(fā)展戰(zhàn)略。

黃河流域生態(tài)環(huán)境十分脆弱。一是黃河地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)薄弱,上游局部地區(qū)天然草地生態(tài)功能退化嚴重,退化率在60%—90%。土地沙化問題突出,甘南黃河重要水源補給生態(tài)功能區(qū)草地已出現(xiàn)嚴重退化、沙化和鹽堿化[2]。黃河中游水土流失問題嚴峻,汾河等支流污染頻發(fā)；下游生態(tài)流量偏低、一些地方河口濕地萎縮。二是黃河流域產(chǎn)業(yè)結構亟待優(yōu)化,能源基地集中,煤炭采選、煤化工、有色金屬冶煉及壓延加工等高耗水、高污染企業(yè)多,其中煤化工企業(yè)占全國總量的80%。流域生態(tài)環(huán)境風險較高,企業(yè)大多沿河分布,主要污染集中在支流[1]。三是黃河流域水質(zhì)斷面劣V類水占比較高,工業(yè)、城鎮(zhèn)生活和農(nóng)業(yè)面源三方面污染,加之尾礦庫污染,使得2018年黃河137個水質(zhì)斷面中,劣V類水占比達12.4%,明顯高于全國6.7%的平均水平。因此,迫切需要關注黃河流域生態(tài)情況,在注重高質(zhì)量發(fā)展的同時,將生態(tài)保護納入?yún)^(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略目標,著重解決跨流域生態(tài)破壞和資源調(diào)配的問題[3,4]。高質(zhì)量發(fā)展重點指經(jīng)濟領域,也稱之為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是中國經(jīng)濟面臨結構性矛盾、資源環(huán)境瓶頸、復雜多變的國內(nèi)外形勢等對未來發(fā)展道路作出的重大戰(zhàn)略選擇,是更高質(zhì)量、更具效率、更加穩(wěn)定、更為開放的新時代中國經(jīng)濟發(fā)展模式[5]。高質(zhì)量發(fā)展既強調(diào)了經(jīng)濟發(fā)展過程的高質(zhì)量,又強調(diào)了經(jīng)濟發(fā)展結果的高質(zhì)量,因此,走高質(zhì)量發(fā)展的新路子,是經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)下的必然選擇[6]。

研究經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境間關系的重要理論依據(jù)是環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve,EKC)假說,該假說認為環(huán)境污染與人均收入之間存在倒U型非線性關系[7]：經(jīng)濟發(fā)展初期,環(huán)境質(zhì)量隨經(jīng)濟增長而下降,當經(jīng)濟增長跨過某一臨界值時,環(huán)境質(zhì)量將隨著上升。目前,在經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的關系研究中應用環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證較為豐富,如Selden等運用庫茲涅茨曲線實證檢驗了空氣污染與經(jīng)濟發(fā)展的關系[8]；Martinez-Zarzoso等[9]、韓玉軍等[10]、Jie He 等[11]、鄒慶[12]、余東華等[13]和張明志[14]對經(jīng)濟發(fā)展與CO2排放的關系進行了EKC檢驗；Panayotou T[15]、Brock 等[16]、Caviglia-Harris 等[17]、付才輝等[18]對經(jīng)濟發(fā)展階段和環(huán)境污染的關系進行了實證研究；等。綜上,EKC假說是檢驗生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展關系的基本經(jīng)濟理論；若EKC確實存在,或者在到達一定的轉折點后,人均收入或財富的增長有助于改善環(huán)境質(zhì)量,那么對環(huán)境破壞問題的解決還需依靠經(jīng)濟增長本身[19]。因此,本文將之應用于對黃河流域的生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展研究中,以檢驗高質(zhì)量發(fā)展與區(qū)域生態(tài)保護的相互關系。

從現(xiàn)實經(jīng)驗看,生態(tài)環(huán)境保護的途徑主要涉及兩個方面,一是提高污染物的處理率,二是減少污染物的排放量。以黃河流域工業(yè)SO2排放量和污水處理廠集中處理率為例(圖1),工業(yè)SO2排放量隨人均GDP增加呈衰減趨勢,污水處理廠集中處理率直觀上表現(xiàn)為隨人均GDP增加而升高的趨勢。

圖1 生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展散點圖

為了檢驗黃河流域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展之間的相互關系,采用污染處理和污染排放兩組指標作為因變量。因此,提出如下研究假設：

黃河流域的高質(zhì)量發(fā)展對污染處理率和污染排放量存在顯著影響,且前者與后兩者之間存在非線性的EKC關系。

2 模型構建、變量處理與數(shù)據(jù)來源

2.1 EKC檢驗模型

經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn),EKC曲線不一定呈“倒U型”,還可能呈“N型”、“倒N型”等三次曲線型[20]。有鑒于此,首先選擇EKC的三次方形式作回歸檢驗,在三次方形式不顯著的情況下,再剔除三次項,檢驗EKC的二次方形式[21]。首先,需要檢驗上述環(huán)境經(jīng)濟學最基本的理論假說：環(huán)境問題是經(jīng)濟發(fā)展所無法回避的客觀事實,即由經(jīng)濟發(fā)展決定的環(huán)境庫次涅茨曲線“倒U型”假說。參考Grossman & Krueger的環(huán)境庫茨涅茨曲線,設定基準回歸模型為：

Protectionit=α0+α1HDit+α2HD2it+α3HD3it+Xitβ+δt+φj+εit

(1)

Pollutionit=α0+α1HDit+α2HD2it+α3HD3it+Xitβ+δt+φj+εit

(2)

式中,i表示地區(qū)或行業(yè),t表示年份；Protectionit表示污染物處理率變量；Pollutionit表示污染物排放量變量；HDit表示高質(zhì)量發(fā)展情況；α是待估系數(shù)；Xit是一組控制變量；φj表示地區(qū)或行業(yè)的固定效應；δt表示時間固定效應,用來控制隨時間變化的因素所產(chǎn)生的影響；εit是隨機誤差項。

其次,考慮到影響生態(tài)環(huán)境的因素變化在很大程度上具有慣性,前期結果往往對后期有影響[22],同時為緩解反向因果的可能性,在上述2個基本模型中引入滯后項控制滯后因素,動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型設定為：

Protectionit=α0+τProtectioni(t-1)+α1HDit+α2HD2it+α3HD3it+Xitβ+δt+φj+εit

(3)

Pollutionit=α0+τPollutioni(t-1)+α1HDit+α2HD2it+α3HD3it+Xitβ+δt+φj+εit

(4)

式中,Protectioni(t-1)和Pollutioni(t-1)分別表示被解釋變量——污染物處理率和污染物排放量的一階滯后項。

2.2 變量說明、數(shù)據(jù)處理與來源

2.2.1被解釋變量

(1)污染物處理率。生態(tài)保護重在治理,主要治理措施集中在提高垃圾處理率和廢物利用率。目前,主要污染物包括工業(yè)固體廢物、工業(yè)和生活污水以及生活垃圾。因此,選擇一般工業(yè)固體廢物綜合利用率、污水處理廠集中處理率和生活垃圾無害化處理率衡量地區(qū)污染物處理情況。

(2)污染物排放量。當前研究主要將工業(yè)SO2、工業(yè)煙塵、工業(yè)廢氣、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)化學需氧量、工業(yè)廢水排放量等工業(yè)“三廢”等指標作為環(huán)境污染的變量[23]。其中,具有代表性的是工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)煙(粉)塵排放量等,由于工業(yè)煙(粉)塵排放量指標在黃河流域上游部分地區(qū)并不完整且僅有工業(yè)煙塵排放量,與中下游地區(qū)指標的統(tǒng)計量不具備一致性,因此,選擇工業(yè)廢水排放量和工業(yè)二氧化硫排放量作為衡量流域污染物排放量的指標。

2.2.2解釋變量

高質(zhì)量發(fā)展的論述主要集中在“五大發(fā)展理念”和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。(1)“五大發(fā)展理念”式的高質(zhì)量發(fā)展,將高質(zhì)量發(fā)展體系與五大發(fā)展理念有機結合,即堅持創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展和共享發(fā)展[24]。因此,高質(zhì)量發(fā)展是很好滿足人民日益增長的美好生活需要、體現(xiàn)新發(fā)展理念的發(fā)展,是創(chuàng)新成為第一動力、協(xié)調(diào)成為內(nèi)生特點、綠色成為普遍形態(tài)、開放成為必由之路、共享成為根本目的的發(fā)展[25]。(2)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,即商品和服務質(zhì)量普遍持續(xù)提高,投入產(chǎn)出效率和經(jīng)濟效益不斷提高,創(chuàng)新成為第一動力,綠色成為普遍形態(tài),堅持深化改革開放,共享成為根本目的[26]。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展意味著資源配置效率高、工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品和服務的質(zhì)量不斷提高、技術水平不斷升級、制約人民群眾生活質(zhì)量的突出短板得以補齊、現(xiàn)代化諸方面的均衡發(fā)展、國土空間上的均衡發(fā)展、更加公平的成果分享以及綠色可持續(xù)的發(fā)展[27]。也有研究認為,GDP是經(jīng)濟實力的反應,因此將人均GDP用以衡量城市經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量[28]。

衡量經(jīng)濟發(fā)展程度的人均GDP指標是其他(如創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放和共享)發(fā)展的基礎或反饋,選取人均GDP作為衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的自變量。

2.2.3控制變量

經(jīng)濟發(fā)展通過經(jīng)濟結構變遷、技術水平提升、環(huán)境政策制定、公眾環(huán)境需求等方面對生態(tài)環(huán)境的變化產(chǎn)生影響[29]。結合已有研究,在基準回歸模型中控制了一組區(qū)域特征變量,以盡可能地緩解遺漏變量偏誤。這組變量包括：服務發(fā)展,選取第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重做為衡量指標；社會研發(fā)投入,選取人均科技支出做為衡量指標；基礎設施,采用人均道路面積做為衡量指標；人口情況[30],采用地區(qū)人口總量做為衡量指標。

2.2.4數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

黃河流域樣本包括29個市級行政區(qū)2007—2017年共11年的平衡面板數(shù)據(jù),鑒于數(shù)據(jù)可得性并考慮到區(qū)域覆蓋的全面性,選取西部地區(qū)的蘭州市、白銀市、吳忠市、銀川市、烏海市、巴彥淖爾市、鄂爾多斯市、包頭市、呼和浩特市、榆林市、延安市和渭南市等12個市,中部地區(qū)的沂州市、呂梁市、三門峽市、焦作市、洛陽市、鄭州市、新鄉(xiāng)市、開封市和濮陽市等9個市,東部地區(qū)為山東省的菏澤市、濟寧市、聊城市、泰安市、德州市、濟南市、淄博市、濱州市等8個市。各變量原始數(shù)據(jù)來源于：2007—2017年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及相應各省(市)統(tǒng)計年鑒,部分缺失數(shù)據(jù)由插值法補齊。黃河流域整體被解釋變量、解釋變量以及控制變量的數(shù)據(jù)說明與變量統(tǒng)計描述見表1。

表1 區(qū)域變量描述統(tǒng)計表

黃河流域各市被解釋變量、解釋變量以及控制變量的數(shù)據(jù)說明與變量統(tǒng)計描述見表2。表2顯示,黃河流域區(qū)域間人均GDP差異較大,山東省菏澤市的平均值為1.59萬元/人,內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市達到了18.71萬元/人；2017年,山西省呂梁市為0.21萬元/人,內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市為10.80萬元/人,兩者相差約52倍；整體來看,黃河西部資源型城市經(jīng)濟發(fā)展較好,黃河中部地區(qū)較弱,黃河東部地區(qū)居中,呈現(xiàn)為“U”型趨勢的區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展狀況。同時,黃河流域的生態(tài)保護力度差異也較為明顯；單位GDP工業(yè)廢水排放量從呼和浩特市的130.38kg/元跨越到吳忠市的1750.42kg/元；單位GDP工業(yè)SO2排放量從延安市的1.54kg/萬元增加到渭南市的30.40kg/萬元；污水處理廠集中處理率則均在60%以上；生活垃圾無害化處理率最低為50.54%,其中東部地區(qū)處理率最高；一般工業(yè)固體廢物綜合利用率的差異性較大?？傮w來看,黃河流域的生態(tài)保護情況和高質(zhì)量發(fā)展水平表現(xiàn)為空間異質(zhì)性。

3 實證檢驗與結果分析

3.1 靜態(tài)面板EKC檢驗

面板數(shù)據(jù)的回歸模型通過Hausman檢驗來判斷選擇固定效應、隨機效應還是混合效應模型。穩(wěn)健Hausman檢驗表明,工業(yè)廢水排放量(0.334)和一般工業(yè)固體廢物綜合利用率(0.304)宜采用隨機效應模型；工業(yè)SO2排放量(0.000)、污水處理廠集中處理率(0.000)和生活垃圾無害化處理率(0.007)宜采用固定效應模型?；貧w模型的結果顯示,一般工業(yè)固體廢物綜合利用率的三次曲線形式模型在10%顯著性水平上未能通過檢驗,故需要繼續(xù)檢驗二次曲線形式的回歸模型,并且均通過了1%顯著性水平的檢驗；其他因變量的三次曲線形式均通過了1%顯著性水平的檢驗,均采用三次曲線形式。

通過PGDP的一次、二次和三次項符號的正負方向(如表3),可判斷出：(1)工業(yè)廢水排放量和工業(yè)SO2排放量的EKC形狀為“倒N型”,(2)污水處理廠集中處理率和生活垃圾無害化處理率的EKC形狀為“N型”,(3)一般工業(yè)固體廢物綜合利用率的EKC形狀為“倒U型”。表明黃河流域生態(tài)保護與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間的確存在顯著的EKC關系,且不同類型生態(tài)保護或污染的EKC形狀存在差異,假設得到了驗證。由于各因變量EKC形狀、拐點的顯著差異,需分別對各因變量EKC的拐點、特征逐一分析。

表3 靜態(tài)面板回歸結果表

(1)工業(yè)廢水排放量。結果顯示,工業(yè)廢水排放量EKC 模型的形狀為“倒N”型,表明隨著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,工業(yè)廢水排放量經(jīng)歷了“下降→上升→下降”的變化過程,該曲線存在兩個拐點,通過對一元三次函數(shù)求導,得到拐點對應的PGDP分別為13.6666、32.4570。從黃河流域數(shù)據(jù)來看,內(nèi)蒙古的鄂爾多斯市在2009年就已經(jīng)跨過了第一個PGDP拐點,2012年內(nèi)蒙古包頭市也跨過了第一個PGDP拐點,截止到2016年,只有這兩個地區(qū)的工業(yè)廢水排放量處于上升階段。然而根據(jù)2017年的數(shù)據(jù),全部地區(qū)PGDP均位于第一個PGDP拐點左側,即均處于下降階段。

(2)工業(yè)SO2排放量。表2表明,工業(yè)SO2排放量EKC 模型的形狀為“倒N”型,表明隨著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,工業(yè)SO2排放量經(jīng)歷了“下降→上升→下降”的變化過程,該曲線存在兩個拐點,通過對一元三次函數(shù)求導,得到拐點對應的PGDP分別為14.4983、30.8139。從整體來看,內(nèi)蒙古鄂爾多斯市在2010年跨過了第一個PGDP拐點,2012年內(nèi)蒙古包頭市也跨過了第一個PGDP拐點,截止到2016年,這兩個市的工業(yè)SO2排放量處于上升階段。2017年,各市均未超過工業(yè)SO2排放量的第一個PGDP拐點,仍舊處于下降階段。

表2 各市變量描述統(tǒng)計表

(3)污水處理廠集中處理率。該因變量EKC 模型的形狀為“N”型,表明隨著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,污水處理廠集中處理率經(jīng)歷了“上升→下降→上升”變化過程,該曲線存在兩個拐點,通過對一元三次函數(shù)求導,得到拐點對應的PGDP分別為9.4560、36.9366。截止到2017年,只有山東省濟南市和內(nèi)蒙古包頭市跨過了第一個PGDP拐點,污水處理廠集中處理率處于下降階段；其余各市均處于上升階段。說明,隨著高質(zhì)量發(fā)展程度的上升,當前階段的污水處理率隨之升高,水污染控制效果較好。

(4)生活垃圾無害化處理率。該因變量EKC 模型的形狀為“N”型,表明隨著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,生活垃圾無害化處理率經(jīng)歷了“上升→下降→上升”變化過程,該曲線存在兩個拐點,通過對一元三次函數(shù)求導,得到拐點對應的PGDP分別為14.1086、31.2276。2009年,內(nèi)蒙古鄂爾多斯市跨過了第一個PGDP拐點；2012年,內(nèi)蒙古包頭市也跨過了第一個PGDP拐點,生活垃圾無害化處理率處于下降階段,并持續(xù)到2016年。2017年,黃河流域生活垃圾無害化處理率均處于第一個PGDP拐點左側,說明隨著經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展,當前階段各市生活垃圾無害化處理率也隨之上升。

(5)一般工業(yè)固體廢物綜合利用率。表2的匯報結果顯示,其EKC 模型的形狀為“倒U”型,表明隨著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,一般工業(yè)固體廢物綜合利用率經(jīng)歷了“上升→下降”變化過程,該曲線存在一個拐點,通過對一元二次函數(shù)求導,得到拐點對應的PGDP為11.2067。2007—2016年,黃河流域部分地區(qū)跨過了第一個PGDP拐點；但到了2017年,一般工業(yè)固體廢物綜合利用率均處于第一個PGDP拐點左側,說明隨著高質(zhì)量發(fā)展程度的上升,當前階段各市一般工業(yè)固體廢物綜合利用率隨之升高。

總體來看,當前階段生態(tài)保護中染物處理率變量呈現(xiàn)隨人均GDP上升而升高的趨勢,污染物排放量變量呈現(xiàn)隨人均GDP上升而下降的趨勢,黃河流域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展耦合度較好,呈現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展的態(tài)勢。目前,污染物排放量的上升拐點還未到來,盡管內(nèi)蒙古個別市曾突破或接近拐點,但隨著人均GDP的回落,污染物排放量最終回到了下降階段。說明隨著流域生態(tài)保護力度的加大,對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了一定的負向影響,在向高質(zhì)量發(fā)展模式過渡時產(chǎn)生了“陣痛”。

3.2 動態(tài)面板EKC檢驗

為檢測影響生態(tài)環(huán)境的因素變化是否具有慣性,并排除反向因果的可能性,在引入一階滯后項后,對動態(tài)面板進行了EKC檢驗。結果表明,除工業(yè)SO2排放量外,其他環(huán)境變量均與一階滯后項呈正相關關系(如表4),說明污染物排放與污染物處理基本都存在長期持續(xù)性效應；控制變量與靜態(tài)面板的EKC檢驗結果較為一致。

表4 動態(tài)面板回歸結果表

盡管引入一階滯后項后,各環(huán)境變量EKC整體形狀未發(fā)生改變,但PGDP拐點產(chǎn)生了變化。工業(yè)廢水排放量PGDP拐點調(diào)整為13.1244、33.3938；工業(yè)SO2排放量PGDP拐點調(diào)整為14.3847、28.7073；污水處理廠集中處理率PGDP拐點調(diào)整為11.8623、31.6617；生活垃圾無害化處理率PGDP拐點調(diào)整為13.8790、33.0298；一般工業(yè)固體廢物綜合利用率PGDP拐點調(diào)整為11.7656。

此外,控制變量中,社會科技支出一方面加大了工業(yè)污染排放量,一方面又提高了污水處理廠集中處理率和生活垃圾無害化處理率,說明工業(yè)企業(yè)科技支出占比較大,黃河流域省份依然是工業(yè)導向的發(fā)展模式；服務業(yè)的發(fā)展對工業(yè)污染排放量產(chǎn)生了明顯的抑制效果,同時提高了污染物和垃圾的處理率,說明形成以服務業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結構是解決生態(tài)問題的關鍵手段。人口集聚也對工業(yè)污染排放量產(chǎn)生了明顯的抑制效果,同時污水處理廠集中處理率和生活垃圾無害化處理率也有明顯上升,有研究表明隨著城市化程度的提高,城市群的污染物排放呈下降趨勢[31],說明城鎮(zhèn)化是減少生態(tài)破壞的另一種有效方式；人均道路面積的提高只對工業(yè)SO2排放量產(chǎn)生了微弱的抑制效應,對其他環(huán)境變量影響不顯著,說明通過改善基礎設施可能并不會有效提高生態(tài)保護情況。

4 研究結論與啟示

黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展是重大國家戰(zhàn)略,厘清該地區(qū)生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的關系格外重要。本文通過靜態(tài)和動態(tài)面板模型對29個黃河流域市的污染物處理率與污染物排放量之間的EKC關系進行了檢驗,研究證實生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展之間存在顯著的非線性EKC關系,且不同環(huán)境變量間的EKC形狀存在差異。主要研究結論包括：

(1)黃河流域生態(tài)保護第一個人均GDP拐點在11.8—14.4萬元/人出現(xiàn)。該結果與韓玉軍等[10]的估計結果較為相近,截止到2017年,第一人均GDP拐點尚未被跨過,污染物處理率將繼續(xù)提高、工業(yè)污染物排放量也將持續(xù)下降,釋放了黃河流域生態(tài)保護向好的信號。黃河上游的內(nèi)蒙古包頭市和鄂爾多斯市較為特殊,曾多次跨過第一個拐點,但在未達到第一個拐點時,人均GDP大幅下降并回落到第一個拐點左側。也說明,部分地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展模式可持續(xù)性較差,需要調(diào)整經(jīng)濟發(fā)展模式。

(2)黃河流域整體污染排放量處于下降階段、污染物處理率處于上升階段。黃河流域高質(zhì)量發(fā)展情況存在嚴重的區(qū)域不均衡——人均GDP差異較大,且黃河上游的資源型城市人均GDP較高,與我國“東高西低”的總體經(jīng)濟發(fā)展趨勢相悖。盡管尚未達到第一個人均GDP拐點,仍舊導致黃河流域脆弱的生態(tài)環(huán)境承受了了較大壓力。

(3)生態(tài)保護存在一階滯后效應。前期的污染物排放量和污染物處理率對未來生態(tài)環(huán)境情況產(chǎn)生了顯著正向影響,說明,不論是減排還是治污都受到“存量”因素的影響,做好生態(tài)保護不僅要關注減增量,還要時刻保持去“存量”的思維。

(4)人口集聚對工業(yè)污染排放量產(chǎn)生了顯著的抑制效果,并對污染治理率產(chǎn)生了顯著的促進作用。說明,通過人口的轉移、集聚,可以產(chǎn)生生態(tài)保護的正外部性,應鼓勵黃河流域加快發(fā)展城鎮(zhèn)化。2017年,黃河流域千萬級人口城市只有山東的菏澤市,迫切需要提高人口要素流動性、形成勞動力集聚效應,應促進上游地區(qū)勞動力流出以降低對生態(tài)保護的壓力。

黃河流域首要任務是做好生態(tài)保護,其次是要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。本文研究結論對流域發(fā)展具有重要政策啟示。目前,黃河流域遠未達到高質(zhì)量發(fā)展的目標,但脆弱的生態(tài)環(huán)境已經(jīng)遭到較為嚴重的破壞,地方政府(尤其是黃河流域上游區(qū)域)面臨生態(tài)保護與經(jīng)濟發(fā)展的雙重壓力。特別是,第一人均GDP拐點尚未跨過,很有可能隨著經(jīng)濟發(fā)展,加劇生態(tài)破壞程度。這就要求地方政府一方面加強生態(tài)管控,減少引入高污染企業(yè),通過經(jīng)濟結構轉型,逐步縮小污染增量；另一方面,通過生態(tài)產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)生態(tài)化,恢復綠水青山并將之打造為金山銀山，以減少污染存量、創(chuàng)造經(jīng)濟增量。此外,要推進黃河流域的勞動力要素集聚,通過“人地”同轉等方式,率先試驗上游欠發(fā)達地區(qū)人口向經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的集聚,減少人口對生態(tài)的壓力；同時,提升未轉移人口的人均資源量、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展?？傮w而言,要減少黃河流域在未來某個時點出現(xiàn)污染排放與經(jīng)濟共同增長的可能性,必須通過資源保護、要素流動與經(jīng)濟發(fā)展的聯(lián)動效應,扎實推進。

此外,本文研究仍存在不足和需改進之處,包括在生態(tài)保護控制變量的選擇上仍存在一定主觀性、未考慮東中西部不同區(qū)域間污染排放和污染治理可能存在的空間異質(zhì)性或空間溢出效應等問題,有待進一步探索。