张叶雨，李 昂，赵文琪，李璐骥

（1.河海大学，a.商学院；b.物联网工程学院，江苏 常州 213022；2.中国水利水电科学研究院，北京 100038）

水资源是人类生活、社会发展不可或缺的重要资源。然而，中国人均水资源仅为世界人均水平的1/4［1］，加上近年来经济社会迅速发展，工业化、城镇化不断推进，中国水环境污染、水资源浪费等问题十分严峻。因此，对水污染进行量化、评价是进一步有效处理水污染问题、促进经济发展的关键环节。Hoekstra 等［2］于2008 年提出了灰水足迹概念，即以水环境质量标准为基准，将水污染物稀释至无害所需的淡水体积［3］。灰水足迹用耗水量来衡量水资源污染程度，为实现水污染的治理与水资源的利用提供了新视角。目前中国灰水足迹的研究主要集中在水污染问题比较严重的北方地区，并且与农业相比，灰水足迹在工业方面的应用较少［4］。而工业用水又是中国用水结构的重要部分，具有所占比重大、增长速度快的特点［5］。于是，基于灰水足迹视角，进行工业用水量的相关研究成为本研究的出发点。

目前已有不少对于工业用水与经济增长之间关系的研究，姜明栋等［6］基于2001—2017 年京津冀地区面板数据，量化分析了经济增长与工业用水之间的脱钩状态及其驱动效应；张兵兵等［7］基于中国31个省份1998—2012 年的面板数据，检验了工业水资源利用与工业经济增长、产业结构变化之间的因果关系，发现三者之间存在着长期均衡关系；史珍等［8］采用PVAR 模型和VAR 模型分别研究了中国东部地区整体以及各省份工业用水与工业经济增长的互动关系。

本研究以环境库兹涅茨曲线理论为基础，以湖北省为研究对象，主要研究灰水足迹视角下工业用水与经济增长之间的关系。环境库兹涅茨曲线是较为常用的解释模型，时常被用来研究经济增长与环境指标之间的关系。蒋黎等［9］对农业经济发展水平与农村环境之间的关系进行了环境库兹涅茨曲线验证，发现二者之间呈倒“U”型关系。夏勇等［10］基于EKC 假说研究经济发展与环境污染之间的关系，发现二者之间呈倒“U”型关系。王菲等［11］利用中国27个省份6 年数据对二氧化碳排放量与人均GDP 之间的关系进行验证，发现二者之间的关系变化呈倒“U”型曲线，不过不同的角度拐点并不相同。

不同于传统的倒“U”型曲线，部分学者在深入研究中发现环境指标量与经济增长之间还存在其他更复杂的关系形态。宋丽颖等［12］选取陕西省相关数据，分析发现工业废气、工业废水呈现倒“N”型EKC 曲线，工业固体废弃物呈现“N”型EKC 曲线。齐绍洲等［13］将中国232 个城市分为4 组，对中国雾霾（PM2.5）EKC 本土化特征进行实证研究，发现不同城市呈现出倒“U”型、“U”型、弱“U”型曲线以及单调递增线性关系。张陈俊等［14］利用EKC 理论检验工业用水量与经济增长之间的关系，得出不同指标下全国及东中西部组别二者之间的关系会呈现出“N”型、倒“U”型、倒“N”型和单调递增形态。鲁晓东等［15］基于中国八大流域相关水文数据，研究其与经济增长之间的关系，发现不同组别下曲线呈现“S”型、“U”型、弱“S”型。目前对于灰水足迹视角下用水量与经济增长之间关系的研究较少。研究二者之间的关系可以为合理开发利用湖北省水资源提供较为科学严谨的依据。

1 研究区域概况

本研究以湖北省为研究对象。湖北省位于中国中部偏南、长江中游，长江和汉江两条河流穿城而过。湖北省三面环山，中间低平，略呈向南敞开的不完整盆地，中部为有“鱼米之乡”之称的江汉平原。全省除高山地区外，大部分为亚热带季风性湿润气候，光能充足，热量丰富，无霜期长，降水充沛，雨热同期。

湖北省是中国近代工业的发祥地，是中国三大钢铁基地之一，中国最大的中、厚、薄板和特种钢生产基地。湖北省工业以重工业为主，重工业在企业数量和产值上都远大于轻工业。湖北省有大量的工业企业，排污大户众多，高效能、高污染的“两高”行业占比较大，工业废水排放主要来自这些高污染企业。长期以来，湖北省各城市将长江、汉江当作天然的大排污沟，有的将污染重的企业安排在长江、汉江下游。

2 研究方法与数据来源

2.1 灰水足迹核算

本研究中灰水足迹的核算以《水足迹评价手册》［3］为依据，其公式为：

式中，WFg为湖北省工业灰水足迹（m3/年）；L为污染物排放负荷（kg/年）；Cmax为达到相应水质环境标准下的污染物的最高质量浓度（kg/m3）；Cnat为受纳水体的自然本底质量浓度（kg/m3），在自然条件、无人为影响下的水体中某种污染物的质量浓度即为受纳水体的自然本底质量浓度［16］。

工业源废水直接排放到水中，所以对其灰水足迹的计算可以采取测算点源污染所排污水中的主要污染物的量来进行，本研究中将最关键的污染物化学需氧量（Chemical oxygen demand，COD）作为评价指标。

以《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）［17］为水质标准依据，使用Ⅲ类水的污染物浓度为环境最大容许浓度，其中COD 的浓度标准为20 mg/L，自然本底浓度以0 计［3］。选择Ⅲ类水COD 标准质量浓度（即Cmax=0.02 kg/m3）作为依据。COD 排放量数据来源于《中国环境统计年鉴》《湖北省统计年鉴》。

通过对相关数据的计算，得到2003—2019 年湖北省工业灰水足迹的计算结果，如图1 所示。

图1 2003—2019 年湖北省工业灰水足迹

2.2 环境库兹涅茨曲线模型

目前主流的模型设定形式有以下几种：二次多项式、三次多项式、四次多项式和前3 种的对数形式。取对数可以降低时间序列数据的波动性，增强模型的稳定性。若原始数据不稳定，则会导致二次模型有较大误差，取对数可以有效解决这一问题。故本研究选用三次多项式与对数相结合的形式，模型具体形式如下：

式中，Yt为湖北省第t年的工业灰水足迹；Xt为湖北省第t年的人均GDP，lnYt、lnXt分别是工业灰水足迹、人均GDP 的对数形式。αt是截距项，μt是模型的随机扰动项。β1、β2、β3为解释变量的系数。

在模型（2）中，解释变量的系数取值不同，湖北省灰水足迹视角下的工业用水与经济增长之间的关系曲线会呈现不同的形状：①β1=β2=β3=0，二者之间没有关系；②β1＜0 且β2=β3=0，二者之间存在单调递减的关系；③β1＞0 且β2=β3=0，二者之间存在单调递增的关系；④β1＜0、β2＞0 且β3=0，二者之间存在“U”型曲线关系；⑤β1＞0、β2＜0 且β3=0，二者之间存在倒“U”型曲线关系；⑥β1＞0、β2＜0 且β3＞0，二者之间存在“N”型曲线关系；⑦β1＜0、β2＞0 且β3＜0，二者之间存在倒“N”型曲线关系。

本研究选取湖北省人均GDP 代表经济增长，相关数据来源于《湖北省统计年鉴》。

3 实证分析

3.1 平稳性检验

在进行回归分析之前，需要检验时间序列数据的平稳性，以避免出现“伪回归”。首先进行ADF 单位根检验，以确保选取的数据是合适的。表1 为单位根检验结果。由表1 可知，lnXt和lnYt只有在二阶差分的条件下才同时通过了1%和5%显著性水平下的检验，为二阶单整序列，即二阶差分后可以使其变为平稳序列。

表1 ADF 单位根检验结果

3.2 协整关系检验

若变量在同阶数差分条件下的线性组合能够形成平稳的时间序列，则称它们之间存在着协整关系。利用EViews软件对数据进行检验，得到P为0.040 0，通过了5%的显著水平，说明lnXt和lnYt之间存在一定的协整关系，即2003—2019 年湖北省工业灰水足迹和经济增长之间具有长期相对稳定的关系，相关数据可以进行回归。

3.3 回归结果分析

根据以上分析，回归结果如表2 所示。所有解释变量的t统计量都通过了1%显著性水平检验，并且R2也较大，为0.942 3，说明模型的拟合效果较好，符合环境库兹涅茨曲线的假定。得到的方程如下：

表2 经济增长对工业灰水足迹的影响分析

由此可知，β1＜0，β2＞0，β3＜0，2003—2019 年湖北省工业灰水足迹与人均GDP 之间呈现出倒“N”型曲线。对符合EKC 特征的湖北省工业灰水足迹进行拐点估计。所谓拐点，指的是工业灰水足迹增长幅度变化的点（由递增趋势转为递减趋势或由递减趋势转为递增趋势的转折点）。对式（3）进行一阶求导，得到如下公式：

由于式（4）的“Δ”小于0，所以虽然2003—2019年湖北省工业灰水足迹与经济增长之间呈现出倒“N”型关系形态，且系数通过了显著性检验，但是因为方程没有实数解，无法进一步得出曲线变化的拐点，可以近似地认为工业灰水足迹与经济增长之间呈现单调递减的关系，随着经济的增长，湖北省工业灰水足迹将会下降。

3.4 倒“N”型曲线形成原因分析

对EKC 关系形态的解释有很多，从需求的收入弹性角度［18］、规模效应、结构效应和技术效应［19］等，可以将部分解释用于分析工业灰水足迹与经济增长之间的关系。本研究采用规模效应、结构效应、技术效应解释工业灰水足迹与经济增长之间呈现倒“N”型关系曲线的原因。规模效应是指随着经济的增长，企业耗水量会普遍增加，从而增加工业用水，间接导致工业灰水足迹增加。结构效应是指在经济增长的过程中，通过调整不同行业所占比重，逐步向技术密集型企业和服务业转移，减少工业废水的排放，提高水资源利用效率。自20 世纪90 年代市场经济体制改革以来，湖北省重工业一直占据主导地位，工业用水消耗较大，但是自2004 年八大工业行业实施战略性调整以来，湖北省大力发展高新技术产业，致力于推进循环经济、环保产业，实施清洁生产，改造传统产业，促进产业结构升级。对比发达国家，第一产业占比下降至10%以下，第二产业比重在GDP 中占比最大，进入工业化中后期阶段，第三产业从业人员比重在“十一五”期间占1/3，现代服务业成为新的发展增长点。同时由于水价提高与水权交易，用水效率低的部门逐渐向用水效率高的部门转移，工业灰水足迹随之下降。技术效应是指技术进步，工业用水循环率会提高，促使工业灰水足迹下降。近年来，湖北省省级财政支持中小企业发展的资金不断增加，建立相关服务体系，致力于改善技术进步环境，支持中小企业进行技术创新；民营关联企业进行技术联合，实现集群，形成技术经济群体；在政府与企业的共同努力下，技术快速进步。规模效应会增加工业灰水足迹，而结构效应和技术效应会减少工业灰水足迹，当规模效应强于结构效应和技术效应时，工业灰水足迹就会随着经济的增长而增加，反之，工业灰水足迹随着经济的增长而减少。就本研究的数据来看，湖北省结构效应和技术效应强于规模效应，因此，随着经济的增长，工业灰水足迹随之下降，EKC 曲线呈现倒“N”型形态，且近似呈现单调递减趋势。此外，湖北省近年来大力推进节能减排，实施主要污染物减排，化学需氧量是主要减排目标之一，因此工业灰水足迹逐年下降，证明减排实施成果显著。

4 小结与讨论

本研究通过实证分析研究了2003—2019 年湖北省工业灰水足迹与经济增长之间的关系，得出以下结论。

第一，2003—2019 年湖北省工业灰水足迹总体呈逐年减少趋势，由2003 年的9.42×109m3/年到2019年的0.99×109m3/年，降幅超过80%。其中，只是在2010 年出现反弹式增长，随后持续下降，在2016 年出现较大降幅，降幅超过50%，可能的原因是近些年来人们环境保护的意识越来越强烈，国家方面也在不断推出各项政策帮助环境保护相关工作进行落实，采取了革新技术、淘汰落后机械、注重水资源循环利用、抓好工业节水、推广示范适用技术等一系列措施以保障国家水安全，湖北省积极响应国家政策，努力落实，取得了较好的成效。

第二，湖北省工业灰水足迹与经济增长之间符合环境库兹涅茨曲线理论的假说，二者呈现出与传统的倒“U”型曲线不同的倒“N”型曲线。但是进一步研究发现，曲线无法判断拐点，工业灰水足迹与经济增长之间近似呈现单调递减关系，即随着经济的增长，工业灰水足迹会呈持续下降趋势。说明湖北省在积极发展经济的同时，工业治理工作也开展得有声有色。

第三，衡量工业用水的指标和用于测定的变量是复杂多变的，选取的指标变化或时间跨度改变，环境库兹涅茨曲线的形态可能发生变化，依旧要警惕工业灰水足迹发生的变化，切不可放松工业废水的治理。但是基于本研究模型设定和样本数据所得出的湖北省工业灰水足迹与经济增长之间的关系还是具有一定的理论与实践意义。环境库兹涅茨曲线的研究为工业水污染治理与经济协同发展的研究带来重要的思路，有助于更有效地平衡二者关系。

本研究通过实证分析研究了2003—2019 年湖北省工业灰水足迹与经济增长之间的关系，但考虑到数据的可获性、指标选取的限制性、实际情况的复杂性等因素，研究结果具有一定的局限性，今后还可以进行更详细、更精确的分析，如研究内容上可以更加丰富。工业灰水足迹呈总体下降趋势并不能绝对说明水资源情况，若灰水足迹超过水资源量，说明现有水资源无法有效稀释水体污染，故还可以对水资源量、用水量等进行分析，深入评价湖北省工业灰水足迹。在探讨环境库兹涅茨曲线时，可拓展到面板数据分析，从局部到整体，使分析更为全面、立体。