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人口规模与废污水排放量关系的动态稳定性研究

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

李崇梅¹^,, 傅崇辉²^,

1. 四川农业大学,雅安 625014

2. 广东医科大学,东莞 523808

The dynamic stability of relationships between population size and waste water emissions

LIChongmei¹^,, FUChonghui²^,

1. Sichuan Agriculture University,Yaan 625014,China

2. Guangdong Medical University,Dongguan 523808,China

通讯作者:傅崇辉,E-mail:1907094809@qq.com
收稿日期:2015-04-20
修回日期:2016-03-5
网络出版日期:2016-06-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:

东莞市软科学研究项目（201550425200015）

作者简介:
-->作者简介：李崇梅,男,湖南邵阳人,硕士,讲师,主要研究领域为人口资源环境经济学。E-mail:cqulcm@163.com

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摘要
在人口与环境关系的理论框架下,定量分析人口规模与废污水排放量关系的动态稳定性,对于理解中国的水环境变化趋势具有理论参考价值。本文利用中国官方统计数据和省级面板回归模型,通过构建时间交互项和斜率虚拟交互项,分离出人口规模与废污水排放量动态关系的固定效应和进度效应。研究发现,2003-2012年间,人口规模对废污水排放量具有显著性的正向固定效应,人口规模依然是水环境压力的重要因素之一;负向进度效应表明人口规模对废污水排放量的影响有下降趋势,人口数量因素的环境效应正在被人口结构因素所取代;动态分析表明进度效应有逐年下降的变化趋势,中国正进入人口规模与水环境动态稳定的窗口期。人口规模对废污水排放量的进度效应有逐年下降的变化趋势,相关政策应该考虑人口规模与废污水排放量关系的动态变化。

关键词：人口规模;固定效应;进度效应;废污水;动态稳定性;中国
Abstract
According to the theoretical framework of population-environment relationships,the dynamic stability of relationships between population size and waste water emissions was analyzed qualitatively. This data can help our understanding of future trends in water environments in China. Panel data of waste water,population size and other socioeconomic factors from the National Bureau of Statistics and five province-level panel regression models,in which the year interaction and slope-dummy interactions were constructed,were employed to decompose fixed effects and tempo effects from dynamic relationships between population size and the amount of waster water from 2003 to 2012. The slope-dummy interactions enable models to determine whether a national-level relationships between population and waste water emissions have remained stable,declined,or intensified in recent years. Results indicate that the population size has a large and stable positive association with the amount of waste water,which means that population size is one of the major pressures on water environments among several social drivers. The negative tempo effects reflect that the impact of population size on the amount of waste water is decreasing while the scale effect of population on waste water emissions was gradually substituted by structural effects. This dynamic analysis indicates that the tempo effects are decreasing annually. While the stable phase of relationships between population size and waste water emissions is approaching,population in tandem with other social drivers,remains an important consideration for research that addresses the human dimensions of changes on water environment. Policy making should take into account the dynamic impacts of population size on waste water emissions.

Keywords：population size;fixed effect;tempo effect;waste water;dynamic stability;China

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李崇梅, 傅崇辉. 人口规模与废污水排放量关系的动态稳定性研究[J]. , 2016, 38(6): 1169-1178 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.16
LI Chongmei, FU Chonghui. The dynamic stability of relationships between population size and waste water emissions[J]. 资源科学, 2016, 38(6): 1169-1178 https://doi.org/10.18402/resci.2016.06.16

1 引言

人类社会正在经历前所未有的全球性水危机,如果不采取正确的行动,这场危机还将继续下去,并有进一步恶化的趋势^[1]。中国2/3的城市面临水资源短缺,水体污染和水环境恶化形势依然严峻。统计数据显示^[2],中国2012年废污水排放量已经达到685亿t,相当于中国最大淡水湖泊鄱阳湖蓄水量的2.28倍,废污水是地下水和河流湖泊水体污染的主要污染物来源之一^[3]。无论是工业废污水还是生活废污水的排放,都与人类的活动密切相关,人口也就成为水污染研究的关键性指标,探索人口与水污染的关系是了解过去、适应和预见未来的必然路径。
马尔萨斯等西方****对人口与环境关系的讨论和研究持续了200多年,人口因素对资源环境的影响一直是环境社会科学的研究重点。比如,生态足迹、能源消费、温室气体排放、空气污染、水污染等方面的研究^[4-8],都把人口规模、人口结构或人口增长率作为分析模型的基本维度。
在人口与环境关系中,除了人口对环境的作用强度,人口与环境关系的动态变化趋势也是值得重视的问题,它将直接影响政策选择和调整。环境或可持续发展问题的政策考量都离不开人口规模或人口增长这一核心概念^[9-11]。环境社会科学领域著名的I-PAT模型^[12,13],就将人口作为影响环境的三大因素之一。人口结构与数量变化、技术进步、基础设施建设、社会制度改革、生态环境变化以及个人行为改变,都有可能改变人口因素对环境的作用强度。就环境社会科学的政策意义而言,尤其应该注重人口与环境关系随时间变化的特点和趋势。
近年环境社会科学领域出现的研究成果,已经开始注意到人口与环境关系随时间变化的特点,并对其进行实证检验。基于生态不平等交换的动态变化研究^[14,15]发现,发达国家与发展中国家的贸易关系使得发展中国家人口对环境的负面影响随时间增加。Jorgenson等的实证研究发现^[16],发展中国家农产品被跨国公司控制,促进化肥和农药用量的显著增加,从而恶化了发展中国家的人口与环境关系。
然而,与水资源相关的环境社会科学研究中,主要集中在水资源卫生和健康^[17,18]、水资源管理^[8,19]和水资源立法^[20,21],以及人口规模与水环境的静态关系^[22-24]等方面,人口与水资源/水污染动态关系的研究还不多见。在中国人口转变和环境保护力度不断加大的双重条件下,人口与环境的关系走向如何发展是亟需回答的问题。为此,本文将在省级层面讨论人口与水环境关系的动态变化,定量分析中国人口规模与废污水排放量的关系强度及其变化趋势,以期为优化中国水环境政策提供理论参考。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据说明

本文采用中国2003-2012年省级面板数据进行稳健回归分析。为保证数据的权威性和一致性,所采用的数据均来自相应年份的《中国环境统计年鉴》^[25]和《中国统计年鉴》^[26]。《中国环境统计年鉴》和《中国统计年鉴》从2003年开始报告各地区（省级）废污水排放量及水资源相关的数据,虽然其它数据来源也能提供更早年份的水环境相关数据,但考虑到数据统计口径的一致性,本文选取2003年为起始年份。事实上,中国有关废污水排放量的不同数据来源存在统计口径不一致的问题,比如在国家水利部的《2012年中国水资源公报》^[27]中,全国废污水排放量为785亿t,而《中国统计年鉴（2013）》^[26]报告的全国废污水排放量为685亿t,二者相差近100亿t。由于数据难以获得,本次研究不包括香港、澳门与台湾。

2.2 因变量

废污水排放量包括工业和居民生活等用水户排放的水量。工业废污水指工矿企业在生产过程中用于制造、加工、冷却、空调、净化、洗涤等方面所排放的废污水量,不包括企业内部的重复利用水量。生活废污水包括城镇生活废污水和农村生活废污水。城镇生活废污水由居民废污水和公共废污水（含第三产业及建筑业等用水）组成。
本文以废污水排放量为因变量。2003-2012年间共有10个观测期的面板数据,基本可以满足面板回归分析的要求。中国前期类似研究成果较少的原因,可能与废污水排放相关数据不满足分析要求有关。越来越多的政府和非政府组织参与水资源管理和水污染防治,废污水排放量可以间接反映一个国家或地区的水污染程度,本文的结论可以对其它相关成果和理论进行印证。

2.3 研究方法

根据现有的理论和实证研究,提出如图1所示概念框架。从理论上看,随着社会经济的发展,水污染的主要来源是废污水的排放,它既包括生活废污水,也包括工业废污水。因此,人口规模和经济活动是水污染的直接社会因素,但它们同时还受到消费水平、技术因素和废污水处理等的影响。

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图1废污水排放量与人口规模及社会经济因素关系的理论框架
注：实线为本文实证模型处理的关系;虚线为理论上存在,但受数据限制本文实证模型没有处理的关系。
-->Figure1The theoretical framework of association between waste water emissions and socio-demographic factors
-->

本文采用固定效应模型开展研究。固定效应模型的优点是可以避免面板数据中的“伪相关”,提供自变量与因变量间相对严格的估计值^[28]。对于本文省级时序面板数据,有些非时间变化的因素（气候和地理因素）没有包括在模型中,它们也可能对模型的结果产生影响。而采用固定效应模型可以最大程度减小未控制变量带来的误差,以尽量体现真实的关系^[29]。本文的固定效应模型还包括人口规模与年份的斜率虚拟交互项（D（year）

\begin{matrix} ? \end{matrix}

Ln（pop））。其原理是,如果假设人口规模的回归系数是1.00且显著,斜率虚拟交互项（2007年）的回归系数是0.20且显著,那么相对于参照时点（2003年）,人口规模对废污水排放量的影响由2003年的1.00上升为2007年的1.20,说明人口规模对废污水排放量的效应随着时间增强;如果交互项的回归系数为负且显著,则说明人口规模对废污水排放量的效应随时间减弱;如果交互项的回归系数不显著,则说明人口规模对废污水排放量的效应不随时间变化,人口规模与废污水排放量的关系达到了稳定状态。
通过截面固定效应和斜率虚拟交互项可以减少有偏模型估计的似然值,从而减少估计误差^[26]。固定效应回归模型的一般方程为：

\begin{matrix} y_{it} = a_{t} + b x_{it} + c D_{i} (t) \times po p_{it} + d z_{i} + α_{i} + ε_{it} \end{matrix}

（1）
式中i为每个观测点（省份）;t为年份（2003-2012年）;

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

为i省t年的废污水排放量（因变量）;

\begin{matrix} a_{t} \end{matrix}

为随时间变化的截距;b,c,d为回归系数矩阵;随时间变化的自变量为

\begin{matrix} x_{it} \end{matrix}

;

\begin{matrix} D_{i} (t) \end{matrix}

为虚拟变量（year=t时,D=1;否则,D=0）;

\begin{matrix} po p_{it} \end{matrix}

为t年i省的人口规模;

\begin{matrix} z_{i} \end{matrix}

为不随时间变化的自变量;α为不随时间变化的误差项,它代表未观测变量对y的影响;ε为随机误差。
人口规模是本文的关键性自变量,但它有可能不满足时序平稳的前提假设。如果用非平稳时间序列数据进行回归分析,时间趋势可能导致分析结果的误判。因此,本文还同时采用一阶差分的固定效应模型,以检验时间趋势对固定效应模型的影响。一阶差分模型常常用于非平稳数据的分析^[30],本文用一阶差分模型检验固定效应模型是否由于上述原因而出现虚假结果^[31]。如果固定效应模型与一阶差分模型估计的结果相似,就可以假设固定效应模型的结果是无偏的。其原理是,当数据具有差分平稳性时,固定效应模型得出的结果也是可以接受的,它只是因为差分的移动平均误差而损失部分估计效率^[32]。一阶差分模型的一般方程为：

\begin{matrix} y_{it} - y_{it - 1} = (a_{t} - a_{it - 1}) + b (x_{it} - x_{it - 1}) + (ε_{it} - ε_{it - 1}) \end{matrix}

（2）
式中各变量的含义与公式（1）相同。
采用Eviews 6进行模型计算。

2.4 控制变量

本文以人口规模作为核心自变量,测量人口因素（人口规模）对水环境（废污水排放量）的影响。虽然近来有文献开始关注人口结构^[33]、家庭结构^[34,35]等人口结构性因素对环境的影响,但人口规模依然是环境社会科学研究的基本人口指标。
要测量人口对环境的净影响,还应该控制对环境后果有直接关联的其它社会经济因素。参考其它环境相关社会科学研究的成果^[12,13,23],本文选取经济发展水平、城市化水平、居民消费水平、技术发展水平和工业废水治理设施处理能力为控制变量。
经济发展水平决定一个国家或地区的经济规模,从而影响到工业用水量及其排放的废污水。经济发展水平采用地区生产总值（GDP）作为测量指标。
中国城乡二元结构导致城乡之间生活方式、消费结构的差异,也影响到水资源消费的模式和数量的城乡差异,本文以城镇人口^1）【1）根据《中国统计年鉴》^[26]的统计口径,城镇人口是指居住在城镇范围内的全部常住人口。】占总人口的比例作为城市化水平的测量指标。
根据经典经济学理论,居民生活用水作为一种正常物品,随着居民收入增加,消费量也会增长。本文以居民消费水平作为消费能力的测量指标。
劳动生产率反映了整个社会的技术发展水平,而技术发展水平又会影响资源的消费量^[12],本文采用全社会劳动生产率作为技术发展水平的测量指标。计算劳动生产率的方法有多种,本文利用 2003-2012年31个省份的 GDP及就业人数计算各省份在时序意义上的劳动生产率^{[36] 2）}【2）劳动生产率=GDP/就业人数。】。
废污水处理技术及处理设施的变化也会影响废污水的排放量,本文以工业废水治理设施处理能力^3）【3）工业废水治理设施处理能力指报告期内企业内部的所有废水治理设施实际具有的废水处理能力。】作为废污水处理因子,它即包括废污水处理的技术因素,也包括废污水处理的规模因素。按照《中国环境统计年鉴》^[25]对废污水排放量的定义,生活污水无论处理与否,都计入废污水排放量,处理设施不会实际改变生活污水的排放量,只会改变污水中有害物的含量。因此,就废污水排放量而言,工业废水治理设施处理能力的现实作用更明显。实事上,本文还选用了污水处理投资额作为废污水处理因子,但其回归系数为正值。可能的原因是：废污水排放量增长促进了废污水处理投资的需求,而本文的因变量是指不论处理与否,只要排放都计入废污水排放量。因此,废污水处理投资额对于本文的因变量没有太大的解释意义。
考虑到价格因素的影响,本文按照 CPI 定基指数（2003年为100）对各省份历年 GDP进行了缩减,由此得到消除价格因素的GDP和劳动生产率。另外,为了减小各指标的偏态,对各指标同时取自然对数。

2.5 模型设定

建立5个模型。
模型一为单变量回归模型,自变量只包括人口规模（pop）。
模型二为基准模型,包括人口规模（pop）、经济规模（GDP）、城市化水平（urb）、消费水平（con）、技术水平（pro）、工业废水治理设施处理能力（dis）和年份（year）共7个基本自变量。
模型三为一阶差分模型,包括pop、GDP、urb、con、pro、dis共6个基本自变量。
模型四为线性时间交互模型,包括pop、GDP、urb、con、pro、dis共6个基本自变量,和1个Ln（pop）

\begin{matrix} ? \end{matrix}

year的交互项。
模型五为斜率虚拟交互模型,包括pop、GDP、urb、con、pro、dis共6个基本自变量,以及9个斜率虚拟交互项（也就是以2003年为参照时点,分别构建D（2004）、D（2005）、D（2006）、D（2007）、D（2008）、D（2009）、D（2010）、D（2011）、D（2012）与ln（pop）的交互项）。所有模型都选择截面固定效应（Cross-section Fixed Effects）。各模型的表达式如下：
模型一：

\begin{matrix} \ln (w_{it}) = a_{t} + bln (po p_{it}) + α_{i} + ε_{it} \end{matrix}

（3）
模型二：

\begin{matrix} \ln (w_{it}) = a_{t} + b_{1} \ln (po p_{it}) + b_{2} \ln (GD P_{it}) \\ + b_{3} \ln (ur b_{it}) + b_{4} \ln (co n_{it}) + b_{5} \ln (pr o_{it}) \\ + b_{6} \ln (di s_{it}) + b_{7} year + α_{i} + ε_{it} \end{matrix}

（4）
模型三：

\begin{matrix} \ln (w_{it}) - \ln (w_{i t - 1}) = (a_{t} - a_{t - 1}) + b_{1} [Ln (po p_{it}) \\ - \ln (po p_{it - 1})] + b_{2} [\ln (GD P_{it}) - \ln (GD P_{it - 1})] \\ + b_{3} [\ln (ur b_{it}) - \ln (ur b_{it - 1})] + b_{4} [\ln (co n_{it}) \\ - \ln (co n_{it - 1})] + b_{5} [\ln (pr o_{it}) - \ln (pr o_{it - 1})] \\ + b_{6} [\ln (di s_{it}) - \ln (di s_{it - 1})] + (ε_{it} - ε_{it - 1}) \end{matrix}

（5）
模型四：

\begin{matrix} \ln (w_{it}) = a_{t} + b_{1} \ln (po p_{it}) + b_{2} \ln (GD P_{it}) + b_{3} \ln (ur b_{it}) \\ + b_{4} \ln (co n_{it}) + b_{5} \ln (pr o_{it}) + b_{6} \ln (di s_{it}) \end{matrix}

\begin{matrix} + c_{1} [(\ln (po p_{i t}) ? year] + α_{i} + ε_{it} \end{matrix}

（6）
模型五：

\begin{matrix} \ln (w_{it}) = a_{t} + b_{1} \ln (po p_{it}) + b_{2} \ln (GD P_{it}) \\ + b_{3} \ln (ur b_{it}) + b_{4} \ln (co n_{it}) + b_{5} \ln (pr o_{it}) \\ + b_{6} \ln (di s_{it}) + c_{1} [D (2004) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{2} [D (2005) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{3} [D (2006) ? \ln (p o p_{it})] \\ + c_{4} [D (2007) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{5} [D (2008) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{6} [D (2009) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{7} [D (2010) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{8} [D (2011) ? \ln (po p_{it})] \\ + c_{9} [D (2012) ? \ln (po p_{it})] + α_{i} + ε_{it} \end{matrix}

（7）
式中各参数和变量的意义如上所述。

3 结果及分析

基于上述统计模型,对2003-2012年中国31个省、直辖市和自治区的废污水排放量（因变量）进行面板回归分析,共得到10（观测时点）×31（观测点）共310组配对数据。从表1的统计描述看,各变量在不同省份之间的差异比较大,可以利用面板回归模型分析和比较各省份废污水排放量（因变量）与各自变量关系随时间变化的情况。

3.1 模型检验和控制变量

固定效应模型估计结果见表2：
（1）从各模型的整体显著性检验看（Log likelihood）,各模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系总体上显著。模型的解释力度在90%左右,可以认为各模型能够很好地解释了废污水排放量的变化。似然比检验（Cross-section F、Cross-section Chi-square）也支持采用固定效应模型的设想是可以接受的。
（2）通过比较基准模型（模型二）和一阶差分模型（模型三）可以发现,除了常数项外,两个模型的系数都比较相似,各解释变量的作用方向也完全一致,说明固定效应模型的估计结果没有受到数据非平稳性的影响。协整性和单位根检验也说明本文所用面板数据是一阶单整。固定效应模型的变量意义更直接,本文后面主要针对固定效应模型进行讨论。
（3）与其它环境社会科学研究的结果相似,经济规模、消费水平、城市化水平对环境产生正向的显著性影响^[37]。模型五的结果显示,地区生产总值（ln（GDP））每增加1个单位,废污水排放量增加0.2183个单位;消费水平（ln（con））每增加1个单位,废污水排放量增加0.4091个单位;城市化水平（ln（urb））每增加1个单位,废污水排放量增加1.0717个单位。经济发展趋向于强化社会新陈代谢而产生污染^[38,39],社会的政治经济制度促成了大量生产、大量消费、大量废弃的发展模式^[40],造成了环境污染。这也从另一个侧面说明了中国实施“调结构、促转型”战略的必要性和紧迫性。
Table 1
表1
表1变量的统计描述
Table 1Statistical description of the variables

变量名	变量定义	样本量	最小值	最大值	均值	标准差
W	废污水排放量/万t	310	1 079.00	838 551.00	183 000.00	151 563.37
ln（W）			6.98	13.64	11.71	1.06
pop	人口规模/万人	310	272.00	10 594.00	4 231.69	2 687.22
ln（pop）			5.61	9.27	8.07	0.87
GDP	地区生产总值*/亿元	310	189.00	43 187.00	8 821.06	8 103.39
ln（GDP）			5.24	10.67	8.64	1.07
con	居民消费水平/元	310	1 770.00	36 893.00	8 530.48	5 784.24
ln（con）			7.48	10.52	8.87	0.58
urb	城市化水平/%	310	20.85	89.30	48.35	15.13
ln（urb）			3.04	4.49	3.83	0.30
pro	劳动生产率*/（万元/人）	310	6 733.00	151 908.00	40 700.00	27 705.46
ln（pro）			8.81	11.93	10.42	0.62
Dis	工业废水治理设施处理能力/（万t/日）	310	1.00	9 968.00	1 059.94	1 393.15
ln（dis）			0.00	9.21	6.20	1.54

注：*表示按不变价格计算。

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Table 2
表2
表2固定效应模型的估计结果
Table 2Results of fixed-effect models

	模型一	模型二	模型三	模型五	模型四
a（常数项）	-3.050 6***	-0.806 6*	0.001 0	-0.863 1*	-1.023 6*
ln（pop）	1.830 0***	0.834 9**	0.967 3**	0.983 7***	0.892 5**
ln（GDP）		0.208 1**	0.160 2*	0.218 3**	0.187 9**
ln（urb）		1.080 1***	1.188 4***	1.071 7***	1.077 1***
ln（con）		0.400 0*	0.180 8*	0.409 1*	0.418 3*
ln（pro）		-0.366 0***	-0.254 8**	-0.368 4***	-0.357 8***
ln（dis）		-0.007 1*	-0.007 8*	-0.056 0*	-0.007 6*
Year		-0.022 0*
ln（pop） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ year					-0.031 7*
D（2004） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.086 0**
D（2005） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.071 1***
D（2006） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.043 1**
D（2007） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.031 5**
D（2008） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.031 2***
D（2009） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.027 3**
D（2010） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.022 6***
D（2011） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.017 0**
D（2012） $\begin{matrix} ? \end{matrix}$ ln（pop）				-0.014 9**
R²	0.879 0	0.923 0	0.887 0	0.941 0	0.939 0
Log likelihood	-201.888 0***	-23.102 0***	201.198 0***	-49.652 0***	-33.098 0***
Cross-section F	126.024 5***	52.289 0***	N/A	62.198 0***	67.092 0***
Cross-section Chi-square	311.190 0***	543.708 0***	N/A	493.082 0***	601.532 0***

注：*** 、** 、* 分别表示在0.1%、1%、5%水平下显著。

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（4）劳动生产率和工业废水治理设施处理能力的回归系数为负值,意味着它们对环境产生负向的显著性影响。模型五的结果显示,劳动生产率（ln（pro））每增加1个单位,废污水排放量减少0.3684个单位;工业废水治理设施处理能力（ln（dis））每增加1个单位,废污水排放量减少0.0560个单位。技术进步促进使用较少的中间投入品生产出更多的最终商品,而全社会劳动生产率一定程度反映了整个社会技术水平的发展程度,其显著性的负值说明通过技术进步可以起到缓解环境压力的作用^[12]。工业废水治理设施处理能力的回归系数为负值说明工业废水的处理不仅可以降低废水中有害物质的含量,而且也可有效降低工业部门的废水排放量。
（5）通过比较模型一和其它模型的人口规模的回归系数可以发现,后者的数值明显减小,表明本文选取的控制变量起到了一定的控制作用。

3.2 动态稳定性

本文从三个方面考察人口规模对废污水排放量影响的动态变化：
（1）人口规模的固定效应。所有模型的人口规模（ln（pop））回归系数都有较大的正值,且统计上显著,说明人口规模依然是影响废污水排放量的重要因素之一。其它水环境、水足迹研究也发现人口规模有相同的作用方向^[22-24]。
（2）人口规模的进度效应。人口规模与时间的交互项可以反映人口因素对水污染的影响强度随时间变化的情况。表2中模型四的结果显示,人口规模与时间的线性交互项系数为负值,它可以理解为在研究时期内,每增加1年,人口规模对废污水排放量的影响减小0.0317个单位。也就是说2003-2012年的10年间,人口规模对废污水排放量的压力以每年0.0317个单位的速度减弱。本文的结论与The United Nations^[41]提出发展中国家人口规模对资源压力不断加大的结论有所不同,这一方面是因为中国水污染防治和节水措施的成效逐渐显现^[3,42],另一方面可能是由于人口规模增长趋缓,其环境效应正在被人口结构性因素所取代^[33]。
（3）人口规模进度效应的动态变化。进度效应反映人口规模对废污水排放量影响在考察期内的“平均变化”情况,通过斜率虚拟交互模型可以进一步考察人口规模对废污水排放量影响的逐年变化情况。表2的模型五中,所有斜率虚拟交互项的系数皆为负值,中国人口规模增速放缓^[43]的效应部分地传导到对废污水排放量的影响,这与模型四的结果基本吻合。斜率虚拟交互项的回归系数的绝对值从2004年的0.0860逐年下降到2012年的0.0149,2012年的进度效应比2004年的进度效应小0.0711个单位,预示着中国人口变化带来的“环境红利”正在衰减。按照这种趋势发展,如果中国人口规模变化趋势不发生根本性改变,人口规模与废污水排放量之间将达到动态稳定的状态。就其政策意义而言,人口规模变化为中国应对环境问题创造了有利的条件,但环境问题的治理不能被动依赖人口变化,需要政策制定者在环境治理成本与社会福利之间找到一个合理的平衡点。
尽管如此,还应该注意到人口规模的进度效应及其动态变化（人口规模与时间的交互项和斜率虚拟交互项的系数）相对于人口规模的固定效应（人口规模的系数）较小,表明人口规模进度效应的积极作用比较有限。人口规模与废污水排放量之间形成动态稳定状态之前,人口规模对废污水排放量的压力有所缓解,但在人口惯性的作用下,未来相当长的时间内人口规模的固定效应依然存在,人口规模仍是影响水环境或水污染物排放量的重要因素之一。

4 结论与讨论

4.1 结论

人口因素始终是影响环境的重要因素之一^[5,44],相关研究和政策制定过程应该准确把握其变化规律。本文在人口与环境关系的理论框架下,利用国家统计局公布的数据构建了中国31个省、市、自治区的面板回归模型,分析人口规模对废污水排放量的影响,并通过时间交互项和虚拟交互项定量分析人口规模与废污水排放量关系的动态变化趋势。研究的主要结论如下：
（1）面板回归方法能将其他序列的影响保持固定,并从总变异中扣除它们的影响,以判别目标序列的差异显著性,且数据的非平稳性没有对结果造成严重影响;通过斜率虚拟变量可以更细致地考察人口规模与废污水排放量关系随时间变化的情况,体现出方法的适用性。
（2）2003-2012年间,人口规模与废污水排放量呈现显著性的正相关关系,其固定效应为0.8925个单位,但人口规模与废污水排放量的关系是动态变化的,进度效应为-0.0317个单位,中国人口规模对废污水排放量产生了积极的进度效应。
（3）通过斜率虚拟变量可以进一步考察人口规模进度效应的动态变化。斜率虚拟交互项的回归系数的绝对值从2004年的0.0860逐年下降到2012年的0.0149,随时间变化的进度效应有逐年减弱的趋势。根据西方发达国家的经验证据^[45],人口规模对环境的影响下降到一定程度后趋于稳定,而中国还没有达到发达国家的稳定状态,或者说中国人口规模对废污水排放量的压力还没有得到根本性改变。

4.2 讨论

人口变化对环境的影响是复杂的^[46],同时中国人口变化本身也有明显的复杂性特点,东部与中西部、城市与农村、大城市与小城镇的人口与环境问题都各不相同。所有这些因素交织在一起,使得中国的水环境治理更为复杂,相关政策应该充分预见人口因素的变化和特点,并保留一定的政策空间,以提高政策的科学性和有效性。本文得出的人口规模对废污水排放量之间关系的结论,不只局限于人口与水环境关系方面,推而广之,在研究环境问题和制定环境政策时,不能因为中国人口增长形势趋缓而忽视人口因素的作用,而应将人口因素置于社会经济环境大局和动态过程进行统筹考虑。
工业废水和生活污水的特点和性质各不相同,工业废水更多是受到人口因素的间接作用,而生活污水则是受到人口因素的直接影响。在中国废污水的构成中,生活污水的排放量是工业废水两倍^1）,生活污水的管控也不同于工业废水,除了要加强生活污水的集中式处理,通过价格机制、社会宣传、政策引导等综合性手段,从源头上对生活污水进行减排才是治本之策。而对于工业废水,应该在通过技术进步减少对水资源的同时,重点强化企业自身对工业废水无害化处理的责任,防止工业废水形成环境污染源。
另外,从本文的逻辑和实证分析过程看,也存在一些不足之处。首先,以废污水排放量作为水污染的测量指标不能完全反映中国水环境的情况,如果能够使用未达标污水排放总量则会更加理想。其次,根据其它环境问题的研究经验推测,除人口规模外,人口密度、人口结构等因素也会对水环境造成影响,在中国人口规模增长趋缓的情况下,人口结构性因素的效应就显得更为突出,将多维人口因素纳入分析模型是后续研究应该考虑的问题。
The authors have declared that no competing interests exist.

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The dynamic stability of relationships between population size and waste water emissions

1 引言

2 数据来源与研究方法

2.1 数据说明

2.2 因变量

2.3 研究方法

2.4 控制变量

2.5 模型设定

3 结果及分析

3.1 模型检验和控制变量

3.2 动态稳定性

4 结论与讨论

4.1 结论

4.2 讨论

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1 引言

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2.1 数据说明

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2.3 研究方法

2.4 控制变量

2.5 模型设定

3 结果及分析

3.1 模型检验和控制变量

3.2 动态稳定性

4 结论与讨论

4.1 结论

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