流域內經濟結構性調整對水環境質量的長短期效應分析

方琳　吳鳳平　張慶海

摘要

隨著流域內工業化和城鎮化的深入發展，流域水環境面臨的形勢十分嚴峻，太湖流域作為我國社會經濟發展最快的地區之一，其水體質量不容樂觀。為了實現流域內經濟、社會和環境的協調發展，本文首先基于主成份分析法確定太湖流域水質綜合污染指數，以此表征流域水環境質量。在此基礎上，基于ARDL模型的邊限協整檢驗方法，利用1991—2014年的太湖流域（江蘇部分）產業結構調整、人口城鄉流動和政府環境規制的相關數據，從經濟結構性調整視角分析其對流域水環境質量的長短期效應。實證結果表明：產業結構調整對水環境質量的長短期彈性分別為79.522和-179.283，說明流域內第二產業的長期粗放式增長會導致水質惡化，而且其影響程度并不會隨著時間而自動消退。而人口城鄉結構變化對水環境質量的長短期彈性分別為67.578和309.411，說明流域內人口從農村流動到城市，短期會增加用水量，加劇水質惡化，而長期造成的負面影響則會相對逐漸減弱。至于政府在流域治理方面的規制行為，由于其長短期彈性分別為-21.705和19.687，說明政府治理行為短期并不會有效改善水體質量，其管制效果并非立竿見影，往往需要等待若干年才能有初步成效，而且相比產業結構和人口城鄉結構對流域水環境質量的影響程度，政府環境規制對水質的影響力度略顯不足。最后基于實證分析結果，本文提出了促進改善流域水環境質量的若干政策建議，包括：優化第一產業和大力發展第三產業，促進產業結構優化調整；加大城市環境保護宣傳力度，普及節水意識和管制排污行為，并扶植農業發展，實現城鄉人口數量的合理流動；促進研發一些高新排污設備，繼續加大政府在治理污水方面的投資，強化政府的環境規制行為等。

關鍵詞 產業結構調整；人口城鄉結構；政府環境規制；主成份分析；邊限協整檢驗

中圖分類號 X22文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2017）11-0176-09DOI：10.12062/cpre.20170443

改革開放以來，流域水資源開發、利用工作取得顯著成效，為流域內經濟和社會發展做出了突出貢獻，但同時，水資源短缺、水污染嚴重等問題亦十分突出。太湖流域是我國社會經濟發展最快的地區之一，其水體富營養化程度十分嚴重[1]，據《太湖流域水資源公報》顯示，2015年度太湖流域河流水質評價總河長5 688.5 km，全年僅有20.3%的評價河長水質達到或優于III類，380個水功能區全年期水質達標個數106個，達標率僅為27.9%。而與此同時，城鎮生活用水和第二產業生產用水占流域內用水總量的69.4%，城鎮居民生活廢污水排放和第二產業廢污水排放量則分別高達流域廢污水排放總量的30.5%和45.2%?？梢?，隨著流域內工業化和城鎮化的深入發展，水資源需求和廢污水排放量均將在較長一段時期內持續增長，這必將導致水環境的進一步惡化，流域水資源面臨的形勢也更為嚴峻。依據國務院批復并實施的《太湖流域水環境綜合治理總體方案（2013年修編）》的文件精神，明確要求搞好太湖流域的生態文明建設，不斷提升水環境質量，實現流域內經濟社會和環境協調發展，為全國湖泊治理提供有益經驗。基于此，本文從流域內經濟結構性調整視角考察其對流域水環境質量的影響，著重分析流域內產業結構調整、人口城鄉流動和政府環境規制行為對水環境質量的短期沖擊和長期效應的差異，并在實證分析的基礎上給出相應的政策建議。

1 文獻綜述

目前有關水環境質量影響因素分析方面，國外學者們主要從人口集聚，經濟發展，水文、氣候等自然條件，水利設施建設，凈水工程技術和政府治理等角度展開研究。如Paul等[2]認為人口集聚程度會對河流生態環境產生非對稱性影響；Allan[3]也認為較低的人口密度會改變地區環境效應；Voeroesmarty等[4]發現較高密度的集聚現象會惡化生態環境。而Gunda T等[5]和Xia J等[6]均發現，隨著人均收入的增加，環境可持續發展指數的大部分壓力指標會發生惡化；Lawford等[7]認為區域經濟發展是影響流域水質的主要因素，水環境生態系統的惡化可以看成是經濟發展的副產品。Grey等[8]、Peng Hui等[9]和Giupponi等[10]則采用了多種方法驗證水文、氣候等自然條件變化會對盆地、流域水資源管理提出挑戰，從而威脅水資源安全。還有一些國外學者如Gleick等[11]和Ashleg等[12]則建議生態系統嚴重退化的國家，可以通過投資建設水利基礎設施，采用凈水工程技術等方案來減緩水環境污染程度。也有一些學者從水資源治理等政府管理視角下分析其對水環境質量的影響，如Rouillard等[13]和Rnieper等[14]指出政府對水資源治理會對環境產生間接影響，而且Pahlwostl等[15]、Cook等[16]、Morse[17]亦提出政府腐敗程度低是實現有效的水資源管理的關鍵因素之一。

而國內有關水環境質量影響因素分析方面則主要集中在產業結構和經濟增長對水生態環境的影響方面，如馬勇等[18]綜合運用“柯布—道格拉斯”生產函數和DEA模型，對長江中游城市群的產業結構及其產業生態化問題進行評價；楊建林等[19]以呼包銀榆經濟區為例，檢驗和分析了經濟區產業結構變動對生態環境的動態效應；張明等[20]利用經濟、環境指標的面板數據，對我國東部地區的環境質量與經濟增長之間是否存在環境庫茲涅茨倒U型關系進行了嚴格的統計檢驗；郭唯等[21]在人口、水資源、經濟和諧發展評價基礎上，分析了河南省經濟增長與水環境質量和諧度的時間變化過程和空間分布情況；張可等[22]采用多指標多原因模型分析人口、資本、物質、技術、公共服務多種要素和資源的集聚與環境污染的關系等；趙海霞等[23]運用投入產出分析方法，探討不同經濟發展模式下產業結構調整對環境污染的影響程度等。

顯然，雖然目前有關水環境質量影響因素分析方面已取得了不少研究成果，但是基于流域的立場，研究水環境質量的影響因素方面的相關文獻很少，目前僅有董偉等[24]采用灰關聯分析方法分析長江上游水源涵養區生態安全的影響因素；佟新華[25]基于日本水環境數據研究其影響因素及水生態環境的保護措施；葉晶[26]運用結構方程模型研究滇池流域水環境質量的影響因素；王磊等[27]采用RS與GIS信息技術與主成份分析相結合的方法綜合研究了太湖流域產業結構污染負荷現狀及其總體空間趨勢。由于流域不同于一般的行政區域，其水環境質量依賴于流域內跨行政區域的多方因素的影響，因此單純從產業結構調整角度衡量水環境質量效應有些許片面。而且從理論上而言，流域內第二產業產值增加，必然會導致很長一段時期內的工業排污量增大，造成流域水體污染，而這種影響是否會隨著時間的推移保持相對穩定態勢？另一方面，城鎮化進程的加快促使流域內人口從農村流動到城市，勢必會加大流域內的用水量，而農村人口現有環保意識不足，這部分人群流動到城市中，短期可能會惡化流域水環境質量，而長期對水環境影響的程度會否減弱？還有近些年，政府在流域環境治理方面進行了大力投入，雖然大部分學者都認同其作用會導致水質變優，但其對流域水環境的治理效果是否立竿見影，需要多少年才能有初步成效等？這些都有待實證方面的進一步考證。endprint

因此，本文以太湖流域為例，從流域內產業結構調整、人口城鄉流動和政府的環境規制三方面衡量經濟結構性調整對水環境質量的影響。雖然太湖流域行政區包含江蘇、浙江、上海和安徽，但江蘇省大部分位于流域的上游，其經濟行為對上下游水質影響重大，而且其行政面積占據太湖流域的53%，故本文借助于太湖流域（江蘇部分）1991—2014年的相關統計數據，運用基于自回歸分布滯后（autoregressive distributed lag： ARDL）模型的邊限協整檢驗方法，研究流域內經濟結構性調整對水環境質量的短期影響和長期效應的差異，為國內其他流域水環境質量的相關研究提供參考。

對照已有參考文獻，本文的貢獻主要在于以下兩點：①基于流域立場，從產業結構調整、人口城鄉流動、政府環境規制視角下研究流域內經濟結構性調整對水環境質量的影響效應，并從短期和長期兩方面衡量這三者所產生的環境效應是否會隨著時間的推移而發生轉變，彌補了現有文獻在這方面的空白，是比較有現實意義和實踐依據的；②采用基于ARDL模型的邊限協整檢驗方法，是由于該模型在小樣本數據下檢驗變量間的長期均衡和短期動態關系方面具備獨特的優勢，這使得本文的研究在理論上也是合理可行的，亦可為后續研究提供一定的理論支持。

2 研究方法

在時間序列模型中，由于序列的非平穩性可能會給回歸模型帶來“偽回歸”問題，為了避免出現虛假回歸，EngleGranger[28]和JohansenJuselius[29]分別提出了適用于兩變量和多變量的協整檢驗方法，但是這兩種方法均要求變量具有相同的單整階數，而且分析中選擇內生變量和外生變量，確定滯后階數、趨勢項和截距項時，往往會給研究結論帶來很大的不確定性，導致模型穩定性不高。因此，Pesaran等[30]提出基于自回歸分布滯后（ARDL）模型的邊限協整檢驗（Bound Testing），這種分析方法與其他協整檢驗方法相比，具有如下幾方面的優勢：一是可以避免內生性問題，可對長期協整系數進行顯著性檢驗；二是基于協整和誤差修正模型，可以同時估計長期和短期方程；三是可以對不同階數的單整變量進行協整檢驗，不要求時序變量同為I（0）或I（1）過程；四是由于該方法對樣本規模敏感性相對不高，所以對于小樣本也具有很好的適應度[31-32]。因此，結合本文所使用小樣本的時序數據特征，選擇基于ARDL模型的邊限協整檢驗方法進行建模分析。

為了分析流域內經濟結構性調整對水環境質量的長期效應，本文考慮建立如下形式的線性模型：

WQt=α+βISt+γPSt+δERt+εt（1）

其中，WQt是流域水質綜合污染指數，表征水環境質量；ISt表示產業結構調整；PSt表示人口城鄉結構變化；ERt是政府環境規制變量。

由于變量可能存在非平穩性，故不能直接建立上述長期均衡模型，依據Pesaran等提出的邊限協整檢驗的思想，為了檢驗非平穩變量間的長期關系，需要先建立如下的ARDL模型：

ΔWQt=α0+∑mi=0βiΔISt-i+∑nj=0γjΔPSt-j+∑rk=0δkΔERt-k+∑ql=1φlΔWQt-1+η1WQt-1+η2ISt-1+η3PSt-1+η4ERt-1+εt

（2）

在變量是I（0）或I（1）過程時，對方程滯后系數進行聯合顯著性檢驗，具體檢驗方法如下：

檢驗原假設為：H0：η1=η2=η3=η4=0（不存在協整關系）（3）

備擇假設為：H1：η1≠η2≠η3≠η4≠0（存在協整關系）（4）

Pesaran等提出利用F統計量檢驗變量是否存在協整關系，并提出在原假設成立條件下，F檢驗統計量的分布并不是常見分布，Pesaran等給出F統計量的兩個臨界值：上限和下限，檢驗依據為：若F統計值高于臨界值上限，則拒絕H0，認為存在協整關系；若F統計值低于下限，則接受H0，認為變量間不存在協整關系；但是如果F統計值落在兩臨界值之間，則依據此法無法判斷是否存在協整關系。

若存在協整關系，此方法能同時估計出變量間的長期協整方程和短期動態方程，如下式：

長期協整方程：WQt=α+βISt+γPSt+δERt+εt（5）

短期動態方程：ΔWQt=α0+∑mi=0βiΔISt-i+∑nj=0γjΔPSt-j+∑rk=0δkΔERt-k+∑ql=1φlΔWQt-1+θt-1+t（6）

其中，t-1為長期協整方程的殘差滯后項。

3 變量選擇與數據說明

在變量界定方面，對于衡量水環境質量的指標，大部分學者采用的是工業和生活廢水排放量[18-19，33]。借鑒張亞麗等[34]、尹海龍等[35]提出的單項和綜合水質污染指數評價指標，本文采用綜合水質污染指數評價指標，主要是基于以下理論和實踐依據：首先，依據水利部公益性行業科研項目“健康太湖綜合評價與指標研究”成果表明，太湖流域目前存在的主要問題是：水體質量輕污染，中度富營養化問題，藍藻數量不健康等，所有這些指標都不是單一水質污染指數能包含的，故本文采用綜合水質污染指數。其次，水質評價方法眾多，研究中較常用的有單因子指數評價法、水污染指數法、綜合污染指數評價法、模糊綜合評判法、主成份分析法等，前2種屬于單項污染評價指標，后3種屬于綜合污染評價指標，每種評價指標適用于不同的研究對象。基于太湖流域的發展現狀，本文需要評價因子較多，要求較高的水質綜合評價方法，故基于太湖流域江蘇省各監測點的各項水質原始數據，采用主成份分析法確定水質綜合污染指數用以反映太湖流域江蘇部分的水環境質量。

對于經濟結構性調整指標，學術界對該變量界定的看法不一，一般是從產業結構、經濟發展速度、人口因素、對外貿易程度，技術水平以及城市規模等方面來衡量[20，35-36]。基于數據的可獲得性和太湖流域的實際發展情況，本文經濟結構性調整從產業結構調整、人口結構變動和政府環境規制3方面來考慮。目前，產業結構采用的指標有第二產業產值占GDP的比重[33]，第二、三產業產值占GDP的比重[37]，制造業就業人口占總就業人口的比重[21]，第三產業增加值與第二產業增加值的比重[20]等，由于太湖流域高新技術產業尚處于起步階段，第二產業的工業污染仍然很嚴重，因此本文采用第二產業產值占GDP的比重（%）來衡量產業結構調整。人口結構變動考慮的方面比較多，有些學者從人口數量的變化（人口規模）來考慮[36]，有些學者從人口收入結構、年齡結構等方面來考慮[38]，本文認為太湖流域近些年的人口城鄉流動變化頻繁，大量人口從農村流動到城市，由于環保意識等習慣認知難以短期內改變和用水人口數量的遞增，必然在很大程度上造成水環境污染，因此，本文從人口城鄉流動方面衡量人口結構的變動，采用學術界比較認可的城市化率（%）作為人口結構變動的衡量指標，由于統計數據中有若干年的城鎮人口數據有明顯離群值，出于數據可信度的考慮，本文參考周一星等[39]提出的修正方法，對個別離群的城市化率數據進行了修正。政府環境規制變量衡量的是政府對水環境質量的政策干預力度，目前較為常用的衡量方法有：工業廢水和廢氣治理運行費用與增加值之比，治理污染設施運行費用或人均運行費用，或將人均收入水平作為衡量內生性環境規制強度的代理變量等[37]，基于數據的可獲得性，本文采用污染治理廢水項目本年完成投資額（萬元）來衡量政策環境規制變量。endprint

本文基于太湖流域（江蘇部分）1991—2014年的相關統計數據，分析流域內經濟結構性調整對水環境質量的長短期效應，由于流域內相關經濟數據缺失，故采用江蘇省區行政統計數據乘以其所占流域面積占比進行了相應折算。其中，本文所用省區的原始數據均來自于《江蘇省統計年鑒》《中國環境統計年鑒》和《新中國六十年統計資料匯編》，而水質原始數據則來自于中國湖泊科學數據庫太湖站各監測點水質數據和《太湖健康狀況報告》。為了提高估計的準確性和可信度，對于可能存在的價格波動的影響，以CPI為價格指數對名義量進行了調整，基期為1990年；同時為了消除原始數據的異方差性，對經濟結構性調整變量數據作了取對數處理。

4 實證分析

4.1 利用主成份分析法確定水質綜合污染指數

主成份分析法是一種通過降維來簡化數據結構的方法，把多個指標化為少數幾個綜合指標，使這幾個綜合變量反映原來多個變量的大部分信息，而且彼此之間互不相關。鑒于流域實際情況和數據的可獲得性，水質評價指標選用各監測點的透明度、懸浮質、電導率、溶解氧、總氮、總磷、葉綠素a、氨氮、硝態氮、亞硝態氮、磷酸根、高錳酸鹽指數數據共十二項，其中個別水質指標如透明度、溶解氧與水環境污染程度成反比，故將其取倒數處理，再對所有數據進行標準化，并借助主成份分析，計算綜合污染指數。

對數據進行主成份分析，得到數據矩陣的特征值、差值、貢獻率、以及累計貢獻率如表1所示。

4.2 單位根檢驗

雖然邊限協整檢驗并不要求變量是同階單整過程，但是Ouattara[40]亦指出這種方法并不適用于I（2）及以上階數的變量。因此，本文利用多種單位根檢驗的方法作為參考，借助ADF，PP和KPSS檢驗結果判斷變量是否是I（0）或I（1）過程，檢驗結果見表2。

從上表可以看出，本文中所有變量均是I（0）或I（1）過程，可以采用邊限協整檢驗。

4.3 估計ARDL模型

由于本文基于1991—2014年的年度數據進行分析，根據有關經驗，選擇最大滯后期為4，并依據AIC信息準則確立最優模型為ARDL（4，2，3，3），估計結果見表3。

從估計結果可以看出，太湖流域內第二產業產值變動（IS）、人口從農村流向城市（PS）和政府的水環境規制行為（ER）等均會在一定程度上影響流域水環境質量。從流域內江蘇省區來看，第二產業產值增加會對水體造成污染，其滯后2期（lnISt-2）回歸系數為188.02，數值為正且統計上顯著，說明第二產業的持續發展會對水體質量產生長遠持久的負面影響，產業結構調整對水環境質量的影響并不會隨時間推移而自動消退。從人口結構角度來看，隨著城鎮化進程的加快，人口從農村流動到城市，同樣會加劇水質的惡化，其回歸系數從144.868（lnPSt），71.831（lnPSt-1），到-105.679（lnPSt-2），-58.864（lnPSt-3），統計上均顯著，但回歸結果卻由正轉變為負，可見長期由于城市的環保宣傳工作實施到位等，人口流動對水質的負面影響將逐漸被削弱。至于政府在流域水環境的規制行為方面，其當期并不會減弱水體污染，回歸系數為2.334（lnERt），而滯后3期的回歸系數為負，分別為-1.733（lnERt-1），-6.453（lnERt-2）和-10.9（lnERt-3），可見其治理效果要持續3年才有所體現，而且其影響力度相比產

業結構和人口結構的調整力度要小的多。另外，從估計結果中，我們亦發現，水體的自我清潔修復功能（WQ）也是比較脆弱的，其滯后4期的回歸系數顯著且僅為-1.241（WQt-4），即若僅靠自身凈化能力，水體污染需要等上4年才能略有恢復，相較于其他結構性調整，自身調整的能力很低，故可以暫不考慮。

4.4 邊限協整檢驗和長短期方程估計結果

我們利用F統計量檢驗變量是否存在協整關系，檢驗結果見表4?？梢钥闯?，由于F統計值為7.154，高于5%顯著水平下的上限臨界值4.35，所以拒絕原假設，依據邊限協整檢驗的思想，認為變量之間存在協整關系。

表5顯示誤差修正項（ECMt-1）在10%的顯著性水平上顯著，符號為負，此項系數絕對值越大，表明系統受到沖擊后，向均衡回復的速度越快。誤差修正項的回歸結果為-0.237，這表明當太湖流域水環境受到一個外部沖擊后，流域內經濟結構性調整將使得水環境質量以23.7%左右的速度進行調整，整個收斂到均衡水平的過程大約持續5年。

從長期協整關系來看，流域內產業結構（lnISt）和人口城鄉結構（lnPSt）的回歸系數分別為79.522和67.578，數值為正且統計上顯著，說明其會對流域水環境質量產生強大的負面影響。第二產業產值增加和農村人口大量流入城市均會造成流域內水環境質量在一定程度上的惡化，而政府環境規制行為（lnERt）的回歸系數為-21.705，從長期來看，政府環境規制行為能起到改善流域水環境的作用，但其影響力度遠低于產業結構和人口城鄉結構的優化調整。

另外，從短期調整方程來看，人口城鄉結構仍然會惡化水環境質量，其短期影響力度為當期（ΔlnPSt）和持續滯后2期（ΔlnPSt-1，ΔlnPSt-2）的回歸系數之和（即：144.868+105.679+58.864=309.411），顯然遠高于長期影響力度（67.578），從側面反映了流域內人口從農村流入到城市確實會短期加重水環境污染的現狀，但只要合理的流向規劃和正確的政策宣傳導向，人口城鄉流動對水環境造成的負面影響會相對逐漸減弱。另一方面，從短期回歸結果，我們也發現了一些和長期影響不一致的情況，如第二產業產值增加短期并不會惡化水環境質量，其滯后一期（ΔlnISt-1）的回歸結果為-188.020，且短期總彈性為當期（ΔlnISt）和滯后1期（ΔlnISt-1）的回歸系數之和（即：8.737-188.020=-179.283），顯然短期并不會惡化水環境質量，甚至一定程度上改善了水體質量，然而結合其對水環境造成的長期負面影響（79.522），說明第二產業的發展對流域水環境質量的負面影響是逐漸體現出來的，一定LM是拉格朗日乘數檢驗，AC（p）檢驗殘差項是否存在p階序列相關，原假設為不存在序列相關；JB檢驗用于檢驗殘差序列是否服從零均值的正態分布，原假設為序列服從零均值的正態分布；ARCH（p）檢驗用于檢驗殘差序列是否滿足同方差的要求，原假設為序列不存在p階條件異方差；Reset檢驗是指Ramsey的模型設定檢驗，用于檢驗模型的定義形式是否有誤，原假設為模型設定無偏差。括號內為P值。endprint

程度上表明目前的產業結構發展日趨不合理，這就需要政府有效合理的排污引導和產業規劃，方能逐漸消除產業結構的非均衡發展對水環境所造成的長期負面影響。另一方面，政府的環境規制行為并不會如預期般那樣改善水環境質量，短期回歸結果從當期（ΔlnERt）到直至滯后2期（ΔlnERt-1，ΔlnERt-2）分別為2.334，6.453和10.900，短期總彈性為19.687（2.334+6.453+10.900），數值為正且統計上均顯著，說明政府環境治理的頭幾年并不能輕易改善水環境質量，短期治理成效很低，并非立竿見影，而鑒于長期回歸系數為負且統計上顯著，說明政府環境治理的長期行為確實有利于改善水體質量，這就需要政府在水環境治理方面進行針對性的持續改進和加強，方能發揮政府治理的成效。

最后，我們對模型的殘差項做了序列相關性、正態性、同方差性和模型設定的檢驗，從檢驗結果可以看出，在長期關系中，均不存在序列相關和異方差性，模型設定亦合理。而且依據Brown等[41]提出的CUSUM和CUSUMSQ檢驗結果顯示，遞歸殘差曲線的CUSUM和CUSUMSQ值都在5%的臨界線內，說明估計的模型是穩定的，相關的估計結果可以作為政策制定的參考依據。

5 結論與政策建議

本文基于ARDL模型的邊限協整檢驗，利用1991—2014年的太湖流域（江蘇部分）產業結構調整、人口城鄉流動和政府環境規制的相關數據，從經濟結構性調整視角分析其對流域水環境質量的長短期效應。實證結果表明：①產業結構調整對水環境質量的長短期彈性分別為79.522和-179.283，可見流域內第二產業持續粗放式增長長期會導致水質惡化，而且其影響程度并不會隨著時間而自動消退；②人口城鄉結構變化對水環境質量的長短期彈性分別為67.578和309.411，說明流域內人口從農村流動到城市，短期會增加用水量，加劇水質惡化，而長期造成的負面影響則會相對逐漸減弱；③政府在流域治理方面的規制行為，由于其長短期彈性分別為-21.705和19.687，說明政府治理行為短期并不會有效改善水體質量，其管制效果并非立竿見影，往往需要等待若干年才能有初步成效。另外我們亦發現，相比產業結構和人口城鄉結構對流域水環境質量的影響程度，政府環境規制對水環境質量的回歸系數均小于前兩者，說明其對水質的影響力度略顯不足。

以上所有實證結果均顯示了流域內經濟結構性優化調整均會在短期和長期范圍內影響到水環境質量，因此針對估計結果，我們給出相應的政策建議：

（1）政府應該加大產業結構調整力度。由于第二產業產值增加會很大程度上污染流域水環境質量，所以政府需要在控制第二產業排污現狀下，將優化第一產業和大力發展第三產業作為產業調整的重要任務，一方面借鑒他國的農業機械化，向集約式農業發展；另一方面通過創造性的知識、集約化的發展來促進第三產業的迅猛發展，從而達到產業結構優化調整的目的。

（2）城市人口過多，會加重水環境壓力，為了解決過快的城鄉人口流動，政府應該通過扶植農業發展，在農村實行高效的生產現代化管理，給農民更多優惠政策等，有效規劃城鄉人口流動，實現城鄉人口數量的合理轉變；同時，對于由鄉入城的新增城市人口，政府需要加大環境保護的宣傳力度，普及節水意識和管制排污行為，用以緩解流域內人口過量對用水和排污所造成的壓力，降低其對水環境所產生的負面影響。

（3）政府的環境規制行為雖然短期治理成效不高，但長期效果顯著。其原因主要可以歸結為流域的跨區域管理的特征，由于流域內省區及各城市間溝通交流需要時間累積效應，因此短期效果不大，但只要建立了合理有效的溝通機制、并長期執行行之有效的措施，長期治理效果是顯著有效的?？紤]到政府在過去幾十年因為片面追求經濟發展，給環境造成很大的污染，現在我們更應該吸取教訓，加大治理污水方面的投資，研發一些高新排污設備，并繼續積極推進河長制、水資源消耗總量和強度雙控行動，做好水資源承載能力監測預警和水效領跑者引領行動等創新性工作，為流域內經濟社會環境的可持續發展做出努力。

（編輯：王愛萍）

參考文獻（References）

[1]翟淑華，張紅舉.環太湖河流進出湖水量及污染負荷（2000—2002年）[J].湖泊科學，2006，18（3）：225-230.[ZHAI Shuhua， ZHANG Hongju. Water quantity and waste load variation of rivers around Lake Taihu from 2000 to 2002[J]. Lake sciences， 2006，18（3）：225-230.]

[2]PAUL M J， MEYER J L. Streams in the urban landscape[J]. Annual review of ecology & systematics， 2001， 32（1）：207-231.

[3]ALLAN J D. Landscapes and riverscapes： the influence of land use on stream ecosystems[J]. Annual review of ecology evolution & systematics， 2004， 35（1）：257-284.

[4]VOEROESMARTY C J， MCINTYRE P B， GESSNER M O， et al. Global threats to human water security and river biodiversity[J]. Nature，2010，467（7315）：555-561.

[5]GUNDA T， BENNEYWORTH L， BURCHFIELD E. Exploring water indices and associated parameters： a case study approach[J]. Water policy， 2015， 17（1）：98-111.endprint

[6]XIA J， ZHANG Y. Water security in north China and countermeasure to climate change and human activity[J]. Physics and chemistry of the earth，2008，33（5）：359-363.

[7]LAWFORD R， BOGARDI J， MARX S， et al. Basin perspectives on the waterenergyfood security nexus[J]. Current opinion in environmental sustainability， 2013， 5（6）：607-616.

[8]GREY D， SADOFF C W. Sink or swim？ water security for growth and development[J]. Water policy， 2007， 9（6）：545-571.

[9]PENG H， JIA Y， QIU Y， et al. Assessing climate change impacts on the ecohydrology of the Jinghe River Basin in the Loess Plateau， China[J]. Hydrological sciences journal， 2013， 58（3）：651-670.

[10]GIUPPONI C， GIOVE S， GIANNINI V. A dynamic assessment tool for exploring and communicating vulnerability to floods and climate change[J]. Environmental modelling & software，2013，44（3）：136-147.

[11]GLEICK P H. Global freshwater resources： softpath solutions for the 21st century[J]. Science， 2003， 302（5650）：1524-1528.

[12]ASHLEY R， CASHMAN A. The impacts of change on the longterm future demand for water sector infrastructure[M]//Infrastructure to 2030.Paris：OECD，2006：241-349.

[13]ROUILLARD J J， BENSON D， GAIN A K. Evaluating IWRM implementation success： are water policies in Bangladesh enhancing adaptive capacity to climate change impacts[J]. International journal of water resources development，2014，30（3）：515-527.

[14]KNIEPER C， PAHLWOSTL C. A comparative analysis of water governance， water management， and environmental performance in river basins[J]. Water resources management，2016，30（7）：2161-2177.

[15]PAHLWOSTL C， JEFFREY P， ISENDAHL N， et al. Maturing the new water management paradigm： progressing from aspiration to practice[J]. Water resources management， 2011， 25（3）：837-856.

[16]COOK B R， SPRAY C J. Ecosystem services and integrated water resource management： different paths to the same end？ [J].Journal of environmental management， 2012， 109（17）：93-100.

[17]MORSE S. Is corruption bad for environmental sustainability？ A crossnational analysis[J]. Ecology & society， 2006， 11（1）：709-723.

[18]馬勇，劉軍.長江中游城市群產業生態化效率研究[J].經濟地理，2015，35（6）：124 -129.[MA Yong， LIU Jun. Efficiency evaluation of regional industrial ecology of the Yangtze River middle reaches urban agglomerations[J]. Economic geography， 2015，35（6）：124-129.]

[19]楊建林，徐君.經濟區產業結構變動對生態環境的動態效應分析——以呼包銀榆經濟區為例[J].經濟地理，2015 （10）：179-186.[YANG Jianlin， XU Jun. Analysis of dynamic effect of industrial structure change on ecological environment in economic zones： taking HuBaoYinYU economic zone as an example[J]. Economic geography， 2015（10）：179-186.]endprint

[20]張明，杜雨瀟，夏恩君.我國東部地區經濟增長與環境質量間關系的實證研究[J].技術經濟， 2012，31（6）：84-88.[ZHANG Ming， DU Yuxiao， XIA Enjun. Empirical research on relationship between economic growth and environmental quality in eastern region of China[J]. Technology economics， 2012，31（6）：84-88.]

[21]郭唯，左其亭，馬軍霞.河南省人口-水資源-經濟和諧發展時空變化分析[J].資源科學， 2015， 37（11）： 2251-2260.[GUO Wei， ZUO Qiting， MA Junxia. Spatial and temporal change analysis of harmony development among populationwater resourceseconomics in Henan， China[J]. Resources science， 2015，37（11）：2251-2260.]

[22]張可，豆建民.集聚與環境污染——基于中國287個地級市的經驗分析[J].金融研究， 2015 （12）：32-45.[ZHANG Ke， DOU Jianmin. Agglomeration and pollution： empirical analysis based on the 287 cities of China[J]. Finance research， 2015 （12）：32-45.]

[23]趙海霞，董雅文，段學軍.產業結構調整與水環境污染控制的協調研究——以廣西欽州市為例[J].南京農業大學學報（社會科學版），2010（3）：21-27.[ZHAO Haixia， DONG Yawen， DUAN Xuejun. Coordination between industrial structure adjustment and water pollution control： a case study of Qinzhou City in Guangxi Province[J].Journal of Nanjing Agricultural University（social sciences edition），2010（3）：21-27.]

[24]董偉，蔣仲安，蘇德，等.長江上游水源涵養區界定及生態安全影響因素分析[J].工程科學學報，2010，（2）：139-144.[DONG Wei， JIANG Zhongan， SU De， et al. Delimitation of water conservation areas in the upper Yangtze River and analysis of influencing factors on ecosecurity [J]. Chinese journal of engineering，2010，（2）：139-144.]

[25]佟新華.日本水環境質量影響因素及水生態環境保護措施研究[J].現代日本經濟，2014，33（5）：85-94.[TONG Xinhua. Research on the influential factors of water environment quality and the protection measures of water ecological environment in Japan[J]. Contemporary economy of Japan，2014，33（5）：85-94.]

[26]葉晶.基于結構方程模型的滇池流域水環境質量影響因素研究[D].武漢：華中農業大學，2012：23-28.[YE Jing. Study on the influencing factors of water environmental quality in Dianchi Lake basin based on Structural Equation Model[D]. Wuhan： Huazhong Agricultural University，2012：23-28.]

[27]王磊，張磊，段學軍，等.江蘇省太湖流域產業結構的水環境污染效應[J].生態學報， 2011，31（22）：6832-6844.[WANG Lei， ZHANG Lei， DUAN Xuejun， et al. Waterenvironment effects of industry structure in Taihu Lake Basin in Jiangsu Province[J]. Acta ecologica sinica，2011，31（22）： 6832-6844.]

[28]ENGLE R F， GRANGER C W J. Cointegration and error correction： representation， estimation， and testing[J]. Econometrica，1987，55（2）：251-276.

[29]JOHANSEN S， JUSELIUS K. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration： with applications to the demand for money[J]. Oxford bulletin of economics and statistics，1990，52（2）：169-210.endprint

[30]PESARAN M H， SHIN Y， SMITH R J. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships[J].Journal of applied econometrics， 2001，16（3）： 289-326.

[31]JUNGHO B. Environmental Kuznets curve for CO2 emissions： the case of Arctic countries[J]. Energy economics. 2015，50： 13-17.

[32]HASANOV M. The demand for transport fuels in Turkey[J]. Energy economics，2015，51：125-134.

[33]彭立穎，童行偉，沈永林.上海市經濟增長與環境污染的關系研究[J].中國人口·資源與環境，2008，18（3）：186-194.[PENG Liying， TONG Xingwei， SHEN Yonglin. Relationship between environmental pollution and economic growth in Shanghai of China[J]. China population， resources and environment， 2008，18（3）：186-194.]

[34]張亞麗，周揚，程真，等.不同水質評價方法在丹江口流域水質評價中應用比較[J].中國環境監測， 2015，31（3）：58-61.[ZHANG Yali， ZHOU Yang， CHENG Zhen et al. Comparison and analysis of different evaluation methods for water quality in the Danjiangkou Valley[J]. Environmental monitoring in China，2015，31（3）：58-61.]

[35]尹海龍，徐祖信.河流綜合水質評價方法比較研究[J].長江流域資源與環境， 2008，17（5）：729-733.[YIN Hailong， XU Zuxin. Comparative study on typical river comprehensive water quality assessment methods[J]. Resources and environment in the Yangtze Basin， 2008，17（5）：729-733.]

[36]林翊，劉倩.福建省產業結構調整對生態環境影響的實證分析[J].福建師范大學學報：哲學社會科學版， 2014 （1）： 26-32.[LIN Yi， LIU Qian. Empirical analysis on the relations between the adjustments of industrial structure and environmental quality of Fujian Province[J]. Journal of Fujian Normal University （philosophy and social sciences edition）. 2014（1）：26-32.]

[37]李志濤，黃河清，張明慶，等.鄱陽湖流域經濟增長與水環境污染關系研究[J].資源科學， 2010（2）： 267-273.[LI Zhitao， HUANG Heqing， ZHANG Mingqing， et al. Econometric analysis of the relationship between economic growth and environmental degradation of the Poyang Lake Basin [J]. Resources science， 2010（2）：267-273.]

[38]李茜，胡昊，李名升，等.中國生態文明綜合評價及環境， 經濟與社會協調發展研究[J].資源科學， 2015，37（7）：1444-1454.[LI Qian， HU Hao， LI Mingsheng， ZHANG Yinjun， et al. Ecological civilization evaluation and coordinated development between environment， economy and society[J]. Resources science， 2015，37（7）：1444-1454.]

[39]周一星，田帥.以 “五普” 數據為基礎對我國分省城市化水平數據修補[J].統計研究， 2006（1）：62-65.[ZHOU Yixing， TIAN Shuai. Repair the provincial urbanization level data to our country， based on the data from the Fifth Census[J]. Statistical research， 2006（1）：62-65. ]

[40]OUATTARA B. Foreign aid and fiscal policy in Senegal[R]. Manchester： Mimeo University of Manchester， 2004.

[41]Brown R L， Durbin J， Evans J M. Techniques for testing the constancy of regression relationships over time[J]. Journal of the Royal Statistical Society：series B （methodological）， 1975： 149-192.endprint