江蘇省廢污水排放驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng)*
——基于STIRPAT模型和OECD脫鉤指數(shù)的研究

蔣惠鳳

(常州工學(xué)院，江蘇常州 213002)

江蘇省廢污水排放驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng)*
——基于STIRPAT模型和OECD脫鉤指數(shù)的研究

蔣惠鳳

(常州工學(xué)院，江蘇常州 213002)

科學(xué)研究表明人類活動(dòng)影響著水環(huán)境，但具體有哪些因素，這些因素又如何影響著水環(huán)境，卻很難精確地量化，原因就在于缺乏一個(gè)合適的分析工具。STIRPAT隨機(jī)模型可用于分解人口、富裕度、技術(shù)發(fā)展對(duì)資源環(huán)境壓力的影響程度。各影響因素間難免存在多重共線性，偏最小二乘回歸方法估計(jì)參數(shù)可解決STIRPAT模型中多重共線性的問(wèn)題。研究結(jié)果表明：人類活動(dòng)對(duì)水資源環(huán)境的壓力主要體現(xiàn)在人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面。人口增長(zhǎng)、非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重增加是帶來(lái)廢污水排放更大程度增長(zhǎng)的主要因素，使得水資源環(huán)境遭受巨大壓力。減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源的依賴，能從源頭上減少水資源污染壓力，借助OECD脫鉤指數(shù)分析江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源耗費(fèi)之間的“脫鉤”關(guān)系。研究結(jié)果表明單位產(chǎn)出水資源耗費(fèi)逐年下降，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與用水量之間“相對(duì)脫鉤”關(guān)系占大多數(shù)，“絕對(duì)脫鉤”關(guān)系次之，其他類型關(guān)系很少，且趨向“脫鉤”，但并未達(dá)到最理想的狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源污染之間并未出現(xiàn)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線。水資源短缺壓力依然存在，應(yīng)從生活污水處理、節(jié)約用水、進(jìn)一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度去制定對(duì)策。

廢污水 STIRPAT模型 偏最小二乘回歸 脫鉤

0 引言

人口增加、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快，導(dǎo)致資源短缺、環(huán)境污染、生態(tài)多樣性不斷遭受破壞，迫使人們對(duì)環(huán)境的關(guān)注度不斷提高。水資源約束與環(huán)境惡化的代價(jià)迫使人們重新審視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)水資源環(huán)境的依賴程度，正確認(rèn)識(shí)江蘇省所面臨的資源環(huán)境壓力及影響水資源消耗的因素，并采取應(yīng)對(duì)措施，是未來(lái)可持續(xù)發(fā)展的必要保障。目前有很多用于定量評(píng)估資源消耗、污染排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的模型、方法和指標(biāo)，其中脫鉤是被廣泛應(yīng)用于評(píng)估資源消耗與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的方法，OECD的脫鉤指數(shù)法是眾多判斷或測(cè)量方法中的一種，常用于測(cè)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展或能源耗費(fèi)與碳排放之間的關(guān)系[1-3]，而STIRPAT模型則常被用于評(píng)估資源消耗、污染排放的驅(qū)動(dòng)因素。Ehrlich 和 Holden首次提出并嘗試通過(guò)建立IPAT模型分析人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響[4-5]，該模型將所有影響環(huán)境的驅(qū)動(dòng)因素分為3類，人口數(shù)量P、以人均產(chǎn)值或消費(fèi)代表的富裕度A以及包含其他所有影響因素的廣義的技術(shù)水平T，每個(gè)因素被認(rèn)為是以一定比例的方式影響環(huán)境。此后IPAT模型被廣泛用于評(píng)估人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響[6-7]，然而IPAT模型中驅(qū)動(dòng)因素對(duì)環(huán)境影響的線性假設(shè)限制了其擴(kuò)展應(yīng)用。Dietz和Rosa修正了IPAT模型，構(gòu)建了STIRPAT(stochastic impacts by regression on population，affluence and technology)模型[8-9]，此后，STIRPAT模型被用于分析生態(tài)足跡、碳排放、能源足跡等的驅(qū)動(dòng)因素[10-11]。

對(duì)于STIRPAT模型中存在的多重共線性問(wèn)題，學(xué)者們也提出了不同的解決辦法，York R，Rosa E A，Dietz T采用除以樣本均值實(shí)現(xiàn)中心化的方法盡量避免多重共線性[11]，趙選民和段曉琛利用嶺回歸分析法消除其所構(gòu)建的在假設(shè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放量存在EKC曲線的基礎(chǔ)上的STIRPAT隨機(jī)模型中的多重共線性[12]，Zhao C F，Chen B，Hayat T等在對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)部門水足跡影響因素的研究中同樣使用嶺回歸方法解決多重共線性的問(wèn)題[13]，Jia J，Deng H，Duan J等在研究生態(tài)足跡驅(qū)動(dòng)因素時(shí)，使用偏最小二乘回歸方法解決多重共線性問(wèn)題[14]。然而中心化不能完全解決多重共線性問(wèn)題，嶺回歸是有偏估計(jì)，偏最小二乘方法(PLS)[15]最早由wold提出，現(xiàn)已被廣大學(xué)者所接受和應(yīng)用，成為經(jīng)典的處理多重共線性問(wèn)題，進(jìn)行回歸估計(jì)的方法。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)中STIRPAT模型主要用于研究碳排放與資源消耗或經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，文章將STIRPAT模型引入分析水污染排放的驅(qū)動(dòng)因素，拓展了研究思路，有利于從不同角度確定造成水污染的經(jīng)濟(jì)、人口因素。在所掌握的文獻(xiàn)資料中并未有使用PLS方法求解關(guān)于水污染的STIRPAT模型參數(shù)的資料，該文使用PLS方法消除變量間多重共線性的影響，然后從水資源利用的角度補(bǔ)充分析，引入脫鉤指數(shù)衡量江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源的依賴程度。

1 研究方法

1.1 驅(qū)動(dòng)因素分析方法

1.1.1 STIRPAT模型

該文引入Dietz等提出的 STIRPAT 模型來(lái)分析人類活動(dòng)對(duì)水資源的影響，具體形式如式(1)所示：

(1)

式(1)中：I代表環(huán)境壓力，a是常數(shù)項(xiàng)，P、A、T分別代表人口、財(cái)富和技術(shù)，b、c、d分別代表需要估計(jì)的人口、財(cái)富和技術(shù)的指數(shù)，e是誤差項(xiàng)。當(dāng)a=b=c=d=e=1，即為IPAT模型。i代表不同地區(qū)(橫截面數(shù)據(jù))或不同時(shí)間(時(shí)間序列數(shù)據(jù))。為了估計(jì)參數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中通過(guò)取對(duì)數(shù)的方式將式(1)中多元非線性模型轉(zhuǎn)化為式(2)所示的線性方程。

(2)

式(2)為雙對(duì)數(shù)方程，參數(shù)b的經(jīng)濟(jì)意義為當(dāng)A、T不變時(shí)，P每變動(dòng)1%個(gè)單位，I平均變動(dòng)b%個(gè)單位。參數(shù)c、d的經(jīng)濟(jì)意義以此類推，即彈性系數(shù)的概念。

該文將STIRPAT模型引入用于分析人類活動(dòng)對(duì)水環(huán)境的壓力，分析數(shù)據(jù)來(lái)源于各年江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒及江蘇水資源公報(bào)，考慮到模型本身并非用于研究水環(huán)境壓力，而水資源除了有一般資源的共性特征之外，又有其特殊性，該文對(duì)STIRPAT模型進(jìn)行擴(kuò)展并選取反映對(duì)水環(huán)境壓力影響較大的人類活動(dòng)指標(biāo)，擴(kuò)展模型如式(3)所示。

(3)

式(3)中I代表資源壓力，用江蘇省廢污水排放量來(lái)表示人類活動(dòng)對(duì)水環(huán)境的污染情況；P指人口因素，用更能體現(xiàn)實(shí)際水消耗的江蘇省常住人口來(lái)衡量；A為富裕度，用江蘇省人均GDP(可比價(jià)格計(jì)算)來(lái)衡量；T指包含其他所有影響因素的廣義的技術(shù)水平，該文用2個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量，T1為廢水中COD含量，COD含量是表示水質(zhì)污染度的重要指標(biāo)，COD含量的降低意味著技術(shù)水平的提高，T2為非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重，由于廢污水主要產(chǎn)生于工業(yè)廢水和生活污水，而非服務(wù)業(yè)，因此非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占比降低可用于表明水污染的來(lái)源減少，從而分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)水污染的影響，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化是技術(shù)進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展的結(jié)果。

1.1.2 偏最小二乘方法

(1)為了消除量綱的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。E0為自變量標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，F(xiàn)0為因變量標(biāo)準(zhǔn)化向量；

(4)

(5)

(6)

(4)根據(jù)所提取的m個(gè)成分t1，t2，……，tm，實(shí)施F0在t1，t2，……，tm上的回歸，得到一個(gè)計(jì)算模型：

F0=r1t1+……+rmtm+Fm

(7)

表1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源變化特征及脫鉤類型判斷

1.2 脫鉤效應(yīng)分析方法

脫鉤理論近年來(lái)被廣泛用于研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物質(zhì)消耗之間關(guān)系。所謂脫鉤，即打破經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境負(fù)荷之間的聯(lián)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不再以大量耗費(fèi)資源和自然環(huán)境的惡化為代價(jià)，擺脫經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源消耗的拉動(dòng)，使資源消耗與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“脫鉤”，能從源頭上防止環(huán)境惡化。OECD將脫鉤分為兩類：相對(duì)脫鉤和絕對(duì)脫鉤。相對(duì)脫鉤指經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，對(duì)資源的利用或者對(duì)環(huán)境的壓力以一種相對(duì)較低的比率增加，也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)得多，資源利用和環(huán)境壓力增長(zhǎng)得相對(duì)較少，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和資源利用(環(huán)境壓力)之間的距離越來(lái)越大，故稱為相對(duì)脫鉤。絕對(duì)脫鉤指在經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的同時(shí)，資源利用和環(huán)境壓力在減少[17]。上述脫鉤模型僅考慮了經(jīng)濟(jì)正向增長(zhǎng)的情況，忽略了經(jīng)濟(jì)衰退的情形，而經(jīng)濟(jì)衰退是可能發(fā)生在某個(gè)經(jīng)濟(jì)階段的。因此需將脫鉤模型進(jìn)一步細(xì)化，根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與水資源利用率(環(huán)境壓力變化率)的正負(fù)及大小，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源利用(環(huán)境壓力)之間關(guān)系進(jìn)行判斷(表1)。

在研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源消耗關(guān)系時(shí)，繪制時(shí)間序列折線圖可以直觀地看出其發(fā)展規(guī)律，也可以利用脫鉤指數(shù)DI來(lái)描述，OECD構(gòu)建的脫鉤指數(shù)為[17]：

DI=EI/GI

(8)

式(8)中DI表示脫鉤指數(shù)，EI表示環(huán)境壓力指數(shù)，反映對(duì)資源的耗費(fèi)，該文用江蘇省用水量的增長(zhǎng)率來(lái)衡量，GI表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指數(shù)，該文用地區(qū)GDP增長(zhǎng)率來(lái)衡量。

2 結(jié)果與分析

2.1 廢污水排放驅(qū)動(dòng)因素分解

表2為各變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。表2表明從兩兩相關(guān)的角度來(lái)看，與廢污水排放量lnI最相關(guān)的是代表人口因素的lnP以及代表富裕度的lnA及其平方項(xiàng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.844、0.831和0.822，說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)水資源環(huán)境影響很大。同時(shí)自變量間相關(guān)性也非常強(qiáng)，所有變量間的相關(guān)系數(shù)在顯著性水平α=0.01上顯著相關(guān)，可見(jiàn)，自變量間存在著嚴(yán)重的多重共線性，lnA和(lnA)2之間的相關(guān)系數(shù)為1，主要是因?yàn)槿司鵊DP取對(duì)數(shù)之后，波動(dòng)不大，lnA接近于常數(shù)，所以出現(xiàn)相關(guān)系數(shù)為1的情況，實(shí)際為以一定概率接近于1。該文以PLS方法求解回歸方程的未知參數(shù)，消除變量多重共線性的影響，分析軟件為Simca-P11.0。

表2 相關(guān)系數(shù)

變量lnIlnPlnA(lnA)2lnT1lnT2lnI10.844**0.831**0.822**0.685**-0.550*lnP10.997**0.995**0.758**-0.842**lnA11**0.771**-0.872**(lnA)210.773**-0.884**lnT11-0.704**lnT21 **.在0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。*.在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)

表3 基于STIRPAT模型的廢污水排放分析結(jié)果

變量模型1模型2模型3模型4模型5lnP-江蘇省常住人口2.4025.9001.7614.3853.983lnA-人均GDP0.1360.2720.1000.1910.169(lnA)2-人均GDP的平方——0.0040.0070.006lnT1-COD含量0.320—0.235—0.297lnT2-非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重—2.315—2.4692.578常數(shù)項(xiàng)-19.061-58.608-13.303-46.325-44.388樣本數(shù)1515151515R2x0.8940.9990.9140.9990.931Q20.670.7760.6730.7790.724RMSEE0.1330.1100.1330.1090.105

表3為基于STIRPAT模型的廢污水排放分析結(jié)果，表明影響水資源環(huán)境質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)因素?？傮w上看，人口因素的彈性介于1.8～5.9之間，意味著當(dāng)人口增加1%時(shí)，廢污水排放將平均增加1.8～5.9個(gè)百分點(diǎn)，在不同模型中，即驅(qū)動(dòng)因素不同時(shí)，由于其他因素間接影響了人口對(duì)水資源環(huán)境質(zhì)量的影響，使得人口因素的彈性波動(dòng)較大。另一個(gè)主要驅(qū)動(dòng)因素為非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重，其彈性介于2.3～2.6之間，比較穩(wěn)定，表明非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重每增加1個(gè)百分點(diǎn)，廢污水排放將平均增加2.3～2.6個(gè)百分點(diǎn)。其他影響水資源環(huán)境質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)因素幾乎可以忽略不計(jì)，因?yàn)樗麄兊膹椥栽?以下。

符號(hào)R2x表示成分th對(duì)X的解釋能力，Q2表示交叉有效性，用于判斷是否需要繼續(xù)提取成分，它的臨界值0.097 5，如果某成分的Q2大于0.097 5，繼續(xù)提取下一個(gè)成分，直到Q2小于0.097 5，停止提取成分，RMSEE用于衡量誤差的大小。模型1和模型2是基礎(chǔ)模型，包含驅(qū)動(dòng)因素人口、富裕度和技術(shù)。模型1只提取了1個(gè)成分，對(duì)自變量的解釋能力為89.4%，誤差為0.133，而模型2提取了2個(gè)成分，所提取成分對(duì)自變量的解釋能力為99.9%，誤差也小于模型1，2個(gè)模型中，人口和富裕度對(duì)水資源環(huán)境質(zhì)量的影響方向是一致的，都為正相關(guān)，但是模型2的影響效果更明顯，當(dāng)人口因素增加1%時(shí)，廢污水排放將平均增加5.9%，當(dāng)富裕度提高1%時(shí)，廢污水排放將平均增加0.272%。綜上所述，非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重比COD含量這個(gè)指標(biāo)更能體現(xiàn)出技術(shù)因素對(duì)水資源環(huán)境質(zhì)量的影響。

模型3和4分別在模型1和2的基礎(chǔ)上增加富裕度的平方項(xiàng)，從所提取成分對(duì)自變量的解釋能力和誤差項(xiàng)來(lái)看，模型4的效果更好。增加富裕度的平方項(xiàng)后，富裕度對(duì)水資源環(huán)境質(zhì)量的影響減弱，分別從0.136%降到0.1%和0.272%降到0.191%，原因是富裕度和富裕度的平方項(xiàng)之間是完全相關(guān)關(guān)系，富裕度對(duì)水資源環(huán)境質(zhì)量的影響轉(zhuǎn)移到了富裕度的平方項(xiàng)上了。模型5綜合了所有因素，但是與模型4相比，模型效果并未有多大的改善，所提取的成分對(duì)自變量的解釋能力反而變?nèi)趿?，誤差也只降低了0.004。因此以模型4為基礎(chǔ)，進(jìn)一步分析模型效果及影響水資源環(huán)境質(zhì)量的各驅(qū)動(dòng)因素。

為了檢驗(yàn)PLS回歸方法的可行性，繪制T2橢圓形圖，如圖1所示，t1是經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的自變量數(shù)據(jù)矩陣的第一個(gè)成分，t2是第二個(gè)成分。模型4中第一個(gè)成分對(duì)自變量的解釋能力為94.9%，對(duì)自變量集合中的信息提取程度已經(jīng)很大了； 第二個(gè)成分對(duì)自變量的解釋能力為4.99%，解釋能力很弱，兩個(gè)成分對(duì)自變量的信息利用率為99.99%，既包含了幾乎全部的信息，又解決了多重共線性的問(wèn)題。從圖1可以看到所有樣本均在橢圓形中，說(shuō)明數(shù)據(jù)分布是均勻的，適用于PLS方法。

圖1 T2橢圓形圖

表4 富裕度對(duì)水污染程度的彈性系數(shù)

年份20002001200220032004200520062007富裕度對(duì)環(huán)境影響的彈性系數(shù)0.320.320.330.330.330.330.330.34年份2008200920102011201220132014富裕度對(duì)環(huán)境影響的彈性系數(shù)0.340.340.340.350.350.350.35

圖2 變量投影重要性指標(biāo)

第2類用于檢驗(yàn)PLS回歸效果的是變量投影重要性指標(biāo)VIP(VariableImportancefortheProjection)，VIP直方圖是用于描述解釋自變量重要程度，平均值為1，大于1表示變量非常重要。從圖2可以看出，lnT2和lnP的VIP值大于1，進(jìn)一步說(shuō)明了人口和非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重是影響水資源環(huán)境質(zhì)量最重要的因素。

圖3 觀測(cè)值/預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖4 2000～2014年萬(wàn)元GDP用水量趨勢(shì)

第3類用于檢驗(yàn)PLS回歸效果的是觀測(cè)值/預(yù)測(cè)值對(duì)比圖，從圖3可以看出，觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值擬合的直線回歸系數(shù)為0.999 4，接近于1，判決系數(shù)為0.765 2，說(shuō)明自變量能解釋因變量76.52%的信息，樣本點(diǎn)分散在擬合直線附近，擬合效果較好。

2.2 水資源消耗與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤效應(yīng)

萬(wàn)元GDP用水量是一萬(wàn)元產(chǎn)值的產(chǎn)出需用的水量，被廣泛應(yīng)用于工業(yè)耗水水平的評(píng)估中。以年份為橫坐標(biāo)，以萬(wàn)元GDP用水量為縱坐標(biāo)繪制折線圖，得到了2000～2014年共15年萬(wàn)元GDP用水量趨勢(shì)圖(圖4)。從圖4中可以明顯地看出單位產(chǎn)出水資源耗費(fèi)逐年降低。究其原因，“十一五”規(guī)劃提出每萬(wàn)元能耗下降20%的硬約束，所以從2006年起經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能耗不再震蕩，單位水資源消耗呈現(xiàn)穩(wěn)定下降特征。

計(jì)算脫鉤指數(shù)，結(jié)果如表5所示。從表5可以看出近年來(lái)GDP與用水量之間基本是“脫鉤”關(guān)系，其中有超過(guò)一半的年份處于“相對(duì)脫鉤”的狀態(tài)，有1/3的年份處于“絕對(duì)脫鉤”狀態(tài)，只有1年為“耦合”關(guān)系，且越靠近現(xiàn)在，大多是絕對(duì)脫鉤關(guān)系。一方面原因是因?yàn)?008年開(kāi)始，我國(guó)受到了世界金融危機(jī)的影響，經(jīng)濟(jì)增速出現(xiàn)了大幅下滑，進(jìn)出口貿(mào)易嚴(yán)重受挫，降低了能耗的增速。另一方面，江蘇省不斷加快調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第三產(chǎn)業(yè)比重已超過(guò)第二產(chǎn)業(yè)，并且從2007年開(kāi)始開(kāi)展了行業(yè)專項(xiàng)節(jié)水行動(dòng)，積極推進(jìn)節(jié)水型社會(huì)建設(shè)，對(duì)環(huán)保節(jié)能節(jié)水實(shí)施稅收優(yōu)惠政策,2016年5月1日起實(shí)施《江蘇省節(jié)約用水條例》，這些政策及措施保障了水資源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“脫鉤”態(tài)勢(shì)。但是超過(guò)一半年份的“相對(duì)脫鉤”關(guān)系表明江蘇省還未達(dá)到可持續(xù)發(fā)展的最理想狀態(tài)，距離有效節(jié)水，較高的水資源利用效率還有一定的差距，隨著江蘇省內(nèi)常住人口的不斷增加和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，對(duì)水資源的需求會(huì)進(jìn)一步增加，水資源短缺的壓力依然存在。

表5 GDP與用水量脫鉤關(guān)系

3 結(jié)論

該文以江蘇省為研究對(duì)象，利用2000～2014年水資源利用及相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借助脫鉤指數(shù)分析江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源耗費(fèi)之間的“脫鉤”關(guān)系； 通過(guò)擴(kuò)展的STIRPAT隨機(jī)模型，采用偏最小二乘回歸方法對(duì)人口、富裕度、技術(shù)發(fā)展與水資源環(huán)境壓力的關(guān)系進(jìn)行了模擬，并探討了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源環(huán)境壓力之間是否存在環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線，主要結(jié)論如下。

(1)STIRPAT隨機(jī)模型可用于人類活動(dòng)對(duì)水資源環(huán)境壓力的研究，擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍，也為水資源耗費(fèi)的驅(qū)動(dòng)因素分析提供了新的思路。由于模型中的經(jīng)濟(jì)變量不可避免地存在極強(qiáng)的多重共線性，偏最小二乘回歸方法能取得穩(wěn)定的估計(jì)參數(shù)，獲得良好的模型效果。

(2)人類活動(dòng)對(duì)水資源環(huán)境的壓力主要體現(xiàn)在人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面。若人口增長(zhǎng)，非服務(wù)業(yè)，主要是第二產(chǎn)業(yè)比重增加依然會(huì)繼續(xù)增加污水排放，使得水資源環(huán)境遭受巨大壓力。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源污染之間并未呈現(xiàn)環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線現(xiàn)象。

(3)單位產(chǎn)出水資源耗費(fèi)逐年下降，GDP與用水量之間基本是“脫鉤”關(guān)系，“相對(duì)脫鉤”狀態(tài)占絕大多數(shù)，“絕對(duì)脫鉤”狀態(tài)次之，只有1年為“耦合”關(guān)系，且“脫鉤”趨勢(shì)比較明顯。

盡管江蘇省在水資源管理方面取得了不少進(jìn)展，但從分析來(lái)看，目前還沒(méi)有達(dá)到理想狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展還未與水資源耗費(fèi)完全脫鉤，依然依賴于水資源耗用。農(nóng)業(yè)用水在水資源耗費(fèi)中占極大比重，應(yīng)注重節(jié)水技術(shù)的研發(fā)和轉(zhuǎn)化應(yīng)用，提高農(nóng)業(yè)用水效率。水環(huán)境污染的主要驅(qū)動(dòng)因素是人口和非服務(wù)業(yè)產(chǎn)值比重，因此，應(yīng)加快技術(shù)研發(fā)，提高生活污水處理能力，積極推進(jìn)節(jié)水型社區(qū)、節(jié)水型學(xué)校、節(jié)水型社會(huì)建設(shè)，倡導(dǎo)節(jié)約用水； 同時(shí)，大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高行業(yè)用水效率[18-19]。

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DRIVERS OF EFFLUENT SEWAGE AND DECOUPLING EFFECT IN JIANGSU PROVINCE：BASED ON STIRPAT MODEl AND OECD DECOUPLING INDEX*

Jiang Huifeng

(Changzhou Institute of Technology，Changzhou，Jiangsu 213002, China)

Despite the scientific consensus that humans have dramatically altered the water environment, we know little about the specific forces driving those impacts and how they affected because of the absence of a refined analytic tools. As a stochastic model, STIRPAT can be used to compute the ecological elasticity of population, affluence and other factors, however,it is inevitable that there will be multiple co linearity among the various influencing factors, and partial least squares can be adopted to reduce problems with co-linearity of the model. Results showed that the pressure of anthropogenic activities on water resources mainly reflected in the aspects of the population and industrial structure. Quantity of waste water effluent was growing faster than population growth and percent of GDP, which made great pressure to water resources. Suitable reduction of water use could reduce discharge of waste water from the source. Through the analysis of the decoupling relationship between economic development and water resources consumption in Jiangsu province by OECD decoupling index, it showed that water consumption per unit of output decreased year by year. "Relative decoupling" relationship predominated, followed by "absolute decoupling" relationship, other types of relationships rarely tended to be "decoupled", but it did not reach the ideal state, and environmental Kuznets curve did not appear. It should make efforts to develop countermeasures from the perspective of domestic sewage treatment, water conservation, and further adjustment of industrial structure.

effluent sewage; STIRPAT model; Partial Least Square Regression; decoupling

10.7621/cjarrp.1005-9121.20161207

2016-05-18

蔣惠鳳(1980—)，女，江蘇常熟人，講師。研究方向：水資源管理。Email： 943134210@qq.com

*資助項(xiàng)目：江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目“生態(tài)文明視角下蘇南水資源優(yōu)化配置研究”(2013SJD630065)； 江蘇省社科應(yīng)用研究精品工程課題“經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源協(xié)調(diào)發(fā)展的制度創(chuàng)新與機(jī)制研究”(15SYB-112)

X703

A

1005-9121[2016]12-0043-08