唐登勇,張 聰,楊愛輝,胡潔麗,胥瑞晨,鄭寧捷 (1.南京信息工程大學大氣環境與裝備技術協同創新中心,江蘇 南京 210044;2.南京信息工程大學環境科學與工程學院,江蘇 南京 210044;.世界自然基金會(瑞士)北京代表處上海項目辦公室,上海 20008)
“水風險”是指在自然因素及人類活動的影響下,水系統、生態系統和經濟系統難以協調發展,并由此危及自身平衡和經濟可持續發展的可能性[1].太湖流域地處長江三角洲的核心區,人口密集、工業集中,隨著城市化的急劇發展和區域經濟的高速增長,流域的水環境遭到極大沖擊和破壞[2-3].在水環境惡化、水資源短缺和企業環保壓力日益增大的情況下,如何正確評估企業水風險,降低水風險,是企業需要面對的一個難題.
近年來,已有國內外學者開始對流域、企業水風險的識別、評估和削減進行研究,并取得一定成果[4-6].但目前對水風險的研究主要集中于水災害、水資源短缺、水污染以及水生態風險評價等方面[7-8].研究內容大多針對某一區域或者流域的水風險評估[9-10],對企業水風險評估的研究較少.在相關風險評價中比較注重水質、水量以及水環境承載力等物理風險的評價[11-12],涉及監管風險和聲譽風險的研究較少.本研究以WWF開發的全球水風險評估體系為基礎,根據太湖流域實際環境情況和企業數據的可獲得性,篩選了部分指標,并采用層次分析法確定權重,對WWF的企業水風險評估體系進行本土化研究.同時,選取了太湖流域的一家化工企業進行實例研究.
WWF和DEG對水風險進行了重新定義,認為水風險是指自然因素和人類活動行為引起的一些潛在的與水有關的風險,包括物理風險、監管風險及聲譽風險3個方面.其中,物理風險是指受人類活動和自然因素的影響,造成水量和水質風險;監管風險是指政府對涉水管理的執行情況,包括法律法規的一致性、法規的執行能力和公平性等;聲譽風險是指負面的公眾輿論帶來的潛在風險[13].
WWF的水風險評估體系,主要從全球的角度出發,其中部分指標與我國的數據統計方式不一致,有些指標太過寬泛,并不適用于太湖流域的企業進行水風險評估.因此,遵循科學性、全面性、可行性、規范性等相關原則[14],通過資料的收集和企業調研,根據我國太湖流域水環境污染現狀、企業的管理模式、數據的可獲取性、可操作性以及水相關的要求,根據相關專家意見,對原有體系的一部分指標進行更替.更換的指標主要參考了《工業企業產品取水定額編制通則》(GB/T 18820-2011)[15]、《環境影響評價技術導則 地面水環境》(HJ/T 2.3-93)[16]、《太湖流域管理條例》[17]和《企業環境信用評價辦法(試行)》[18]等相關標準、法規.
2.1.1 物理風險指標的選取 WWF水風險評估中物理風險主要包括水量短缺、水污染、供水風險3大類12項指標,如圖1所示.主要在以下方面做了調整:由于“對足夠的淡水對于企業的重要性”評估太過主觀,另根據企業的實地調研,即使是同一行業,內部不同生產工藝,不同產品之間用水量相差較大,因此將其與指標“該行業平均用水定額”合并.根據《工業企業產品取水定額編制通則》(GB/T 18820-2011)中相關內容[15],選取指標“企業單位工業產品平均取水量Vui”來評估水對企業的重要性及耗水水平.Vui的計算公式如下:

式中:Vi為企業一年內生產的工業產品的總取水量,t; Q為企業一年內生產所有的產品數量,產品的計量單位根據現行產品目錄中統計口徑確定.
根據《環境影響評價技術導則 地面水環境》(HJ/T 2.3-93)中水質評價要求[16],選取水質指標“污水水質復雜程度”作為評估企業污水水質指標.鑒于調查研究,太湖流域環保形勢嚴峻,企業供水和廢水處理大多數由開發區或園區水服務商統一提供,小部分企業擁有河道自行取水排水資格,如若水服務商停止運營,企業會被遏令停止生產.因此,將供水相關指標替換為“1年內企業供水排水危機次數”.由于太湖流域為緩解水資源危機實行“用水總量控制”[19],對某些地區的企業限定了嚴格的用水量,因此,將“不同水源或自來水的取水量及不同水源的取水比例”替換為“企業額定用水量是否得到滿足”.根據《太湖流域管理條例》規定[17],太湖流域實施排污總量控制,將水污染排量相關指標“企業總取水量中廢污水比例”和“廢水排放總量”合并為“實際廢水排放量占批復廢水排放量的百分數”.計量是企業科學的管理基礎[20],完善的用水排水計量管理能有效提高企業的水管理水平,降低水風險,設定新指標“企業用水排水計量管理”.調整后的物理指標如下:①企業單位工業產品平均取水量Vui;②污水水質的復雜程度;③企業用水凈化的要求;④實際廢水排放量占批復廢水排放量的百分數;⑤企業水質監測頻次;⑥企業額定用水量是否得到滿足;⑦企業水的重復利用率(占用水總量);⑧企業用水排水計量管理;⑨1年內企業供水排水危機次數.

圖1 WWF物理風險評估體系Fig.1 Index system of physical risk assessment developed by WWF
2.1.2 監管風險指標的選取 在監管風險方面,WWF風險評估體系(圖2)的三項指標中“公司是否有計劃在管理方面做出重大調整”與聲譽風險內水管理方面的指標有所重復,將該指標舍去.根據調研,企業廢水排放情況是政府部門對企業監管的重要方面,新增加了《企業環境信用評價辦法(試行)》中的“排污口的規范化”和“排污許可證”作為監管風險評估指標[18].調整后的監管指標如下:①是否滿足所有排放標準;②是否因嚴重違反排放標準而受到處罰;③排污口規范化;④排污許可證.

圖2 WWF監管風險評估指標體系Fig.2 Index system of regulation risk assessment developed by WWF

圖3 WWF聲譽風險評估指標體系Fig.3 Index system of reputational risk assessment developed by WWF
2.1.3 聲譽風險指標的選取 WWF所提出的聲譽風險總計12項,如圖3所示.由于本研究主要集中在太湖流域,以及國際媒體和地方媒體的差異性,將前兩項指標國家、全球媒體的報道合并為“媒體對該地區水事件的報道”.調研發現,隨著公眾環保意識的提升,媒體和公眾對企業的監督作用逐漸體現,有部分企業曾多次被群眾舉報,影響其企業聲譽,故新增“群眾投訴次數”,“媒體對企業的負面報道”兩項指標[18,21].企業的聲譽主要是關于企業社會責任的披露,更多關注的是企業對水相關社會責任的擔當[22],內部水管理所占權重較小,“未來三年水相關重大投資”,“采取相關涉水管理”,“是否制定水管理規劃”,“是否有監測水質水量的高層會議”等指標主要關注的是企業水管理相關問題[13],因此將其合并為“企業是否有水管理制度及投資計劃”.對其他的指標也做了相應本土化改進.由于太湖流域的發展快速,接連不斷出臺環保等政策,企業及園區不斷升級改造[23],評價周期從WWF企業水風險評估的3a、5a統一調整為1a.改進后的聲譽風險指標為:①媒體對企業的負面報道;②群眾投訴;③媒體對企業所在地區水事件的負面報道;④企業對流域其他利益相關方的了解;⑤企業用水與其他利益相關方相比其重要性;⑥企業是否積極參與園區(流域)水環境管理;⑦水相關管理最高負責人;⑧附近居民評價;⑨企業是否有水管理制度及投資計劃.
權重的確定采用定性和定量分析相結合的層次分析法(AHP)[24].AHP主要通過構建層次結構模型,構造判斷矩陣,一致性檢驗和計算指標權重向量等步驟確定各指標權重[25].AHP為風險評估體系權重計算提供了一種便捷且有效的方法,目前已廣泛應用于生態評估、水資源評價和環境風險評價領域[26-27].
2.2.1 構建層次結構模型 針對22個水風險指標構建了企業水風險評估的AHP分析模型如圖4,模型主要分3個層次,(1)目標層A,模型的決策最高層,即企業水風險評估綜合值;(2)準則層B,是該模型要素的分類層,即物理風險、監管風險、聲譽風險3大類;(3)指標層C,該層為各種風險下評估的具體指標.該水風險體系是對WWF的企業水風險評估的本土化研究,因此,準則層B依然延續WWF水風險權重比,物理風險0.4,監管風險0.25,聲譽風險0.35.

圖4 企業水風險評估AHP模型Fig.4 AHP model of enterprise water risk assessment
2.2.2 設立判斷矩陣 判斷矩陣是將上層分類所涉及到的指標元素進行比較,參考WWF水風險評估體系中相關權重指標[13]和實地調研了解的情況,邀請WWF及高校相關專家共同研討,通過“1~9比率標度法”判定其相互間的相對重要性,最后以數值形式在矩陣中表示[28].企業水風險評估體系物理風險B1,監管風險B2,聲譽風險B3的判斷矩陣分別如下:

2.2.3 一致性檢驗 判斷矩陣需要進行一致檢驗,其一致性比率CR公式如下[29]:

式中:CI為度量判斷矩陣偏離的一致性指標;λmax為該矩陣的最大特征根;n為矩陣階數;RI為同階平均隨機一致性指標,其具體數值見表1[30].CI=0時,表示矩陣具有完全一致性,若CI值愈大,則判斷矩陣的一致性就愈差,當CR<0.1時,即可以認為判斷矩陣一致性可以接受,反之,則要繼續重新調整判斷矩陣,直至結果滿意[31].

表1 1階~10階平均隨機一致性指標表Table 1 Mean random consistency index of 1-order to 10-order
根據公式(2)和(3)分別計算矩陣B1、B2和B3的一致性指標CR,CR(B1)=0.0314<0.1、CR(B2)=0.0103<0.1、CR(B3)=0.0363<0.1表明判斷矩陣B1、B2和B3具有良好的一致性.準則層權重采用WWF企業水風險權重比,所以無需進行整體層次的一致性檢驗.
2.2.4 權重的計算 本文權重向量W的計算采用幾何平均法,對矩陣A的元素按每行相乘得到新向量,對新向量的每一個向量開n次方,最后將向量歸一化即可,權重指標向量Wi的計算公式如下[32]:

權值向量計算結果分別為:

整個評估體系采用5級5分制劃分等級,根據各項指標的權重,采用通用的綜合指數加權求和法計算綜合評分值,即用各評估指標的評分值與它的權重系數相乘并求和來反映企業水風險的大小.計算公式如下:

式中:R表示水風險評估等級;Ci表示各評估指標的評分值;Wi為各指標相對水風險的權重系數.計算結果越大,水風險程度越大,反之越小,如表2所示.在WWF水風險的基礎上,根據指標選取的相關具體規定[14-18],通過對多位專家的咨詢和組織企業、園區內利益相關方的研討,確定各指標分級的臨界值.最終構建的企業水風險評估體系如表3所示.

表2 水風險等級評估Table 2 Assessment of water risk grade

表3 太湖流域企業水風險評估體系Table 3 Enterprise water risk assessment system in Taihu Lake basin

續表3
A企業是太湖流域一家生產食品添加劑的化工企業.通過企業實地調研,查看生產記錄臺賬、環保臺賬、管理制度等熟悉企業生產情況、工藝流程和環保部門對企業的行政處罰情況.通過對周邊居民發放調查問卷、實地走訪等形式了解企業聲譽及周邊水環境,檢索媒體對當地及企業的負面報道情況.該企業2015年生產及水相關數據如表4所示.企業排污許可證批復年廢水排放量90000t.

表4 2015和2016年企業生產及水相關數據Table 4 Production and water related data of the enterprise in 2015 and 2016

表5 2015和2016企業水風險各項指標評估結果Table 5 Assessment results of the enterprise water risk in 2015 and 2016

續表5

表6 2015和2016年企業水風險評價值比較Table 6 Comparison of the enterprise water risk assessment value in 2015 and 2016
具體水風險評估狀況如表5所示,根據公式(5)核算的企業水風險評價值如表6所示.2015年企業物理風險評價值為2.92,主要原因是:企業單位產品平均取水量較高,污水水質較為復雜,實際廢水排放量占批復廢水排放量的百分比較大,自行水質監測頻次低,部分生產線水質要求較高.2015年企業監管風險評價值為2.57,主要原因是:企業對結晶廢水采用雨水和工業水混合稀釋排放,且排污口未安裝在線監測儀器.企業聲譽風險評價值為2.30,主要原因是:企業所處地區水環境質量較差,媒體對該地區水環境負面報道頻次高,企業對園區利益相關方了解不詳細,未積極參與園區水環境管理.企業附近水環境較差,曾被群眾投訴舉報偷排,但經環保部門核查,未存在偷排行為.附近居民對企業評價為不滿意.2015年企業A的綜合水風險評價值為2.61,風險等級為III,屬中等風險,有潛在風險,可能會對企業造成一定損害.
2015年底~2016年初,A企業實施一系列水風險削減方案,具體方案如表7所示,總計年節水3.88萬t,節省蒸汽0.297萬t,減排廢水3.9萬t.
2016年企業生產及水相關數據如表4所示.具體水風險評估狀況如表5所示,根據公式(5)核算的企業水風險評價值見表6. 2016年物理風險評價值降至2.36,主要是因為加裝了結晶廢水氨氮預處理設備,無需再兌水稀釋排放,顯著降低了廢水排放量,加大了水質監測頻次.但由于產品耗水量較高,水質復雜程度為中等,行業本身水風險較高,部分生產線水質要求較高等原因,物理風險依然較高.
監管風險方面,2016年A企業風險評價值為1.00,主要是因為解決了稀釋排放的問題,安裝了水質在線監測儀器,降低了監管風險.2016年企業聲譽風險評價值為2.13,雖然企業積極參與園區水環境管理,對利益相關方的了解也逐步加深,但由于附近水環境沒有較大改善.經調研附近居民對企業評價不滿意,存在對企業投訴現象,聲譽風險較高.A企業2016年綜合水風險降至1.94,風險等級為II, 為可約束性風險,屬低風險區.但風險評價值已接近中等風險,建議A企業完善三級計量考核制度,對雨水處理利用,繼續積極參與園區水管理,實行污染物排放和環保措施的信息公開,與附近居民進行有效的溝通.

表7 企業水風險削減方案Table 7 Enterprise water risk reduction projects
4.1 根據太湖流域的水環境現狀、企業管理方式、數據的可獲取性、相關標準及法規和相關專家共同意見,修改了WWF企業水風險部分指標,構建太湖流域企業水風險評估體系.采用層次分析法確定各指標權重.評估指標的分級延續了WWF企業水風險評估體系的5級5分制,采用綜合指數加權求和方法計算綜合評分值.
4.2 選取太湖流域A化工企業進行了實例研究.經評估,A企業2015年綜合水風險評價值為2.61,風險等級為III級,屬中等風險;其中,物理風險、監管風險、聲譽風險評價值分別為2.92、2.57和 2.30.實施7項水風險削減方案后,2016年A企業綜合水風險評價值降至1.94,風險等級為II,屬低等風險;其中,物理風險、監管風險、聲譽風險評價值分別為2.36、1.00和2.13.
[1] WWF, DEG. Assessing water risk-a practical approach for financial institutions [R]. WWF and DEG report, 2011.
[2] 許 妍,馬明輝,高俊峰.流域生態風險評估方法研究——以太湖流域為例 [J]. 中國環境科學, 2012,32(9):1693-1701.
[3] 汪嘉楊,翟慶偉,郭 倩,等.太湖流域水環境承載力評價研究[J]. 中國環境科學, 2017,37(5):1979-1987.
[4] Stuart M, Lapworth D, Crane E, et al. Review of risk from potential emerging contaminants in UK groundwater [J]. Science of the Total Environment, 2012,416(2):1-21.
[5] Nikolaow I E, Nikolaidou M K, Tsagarakis K P. The response of small and medium-sized enterprises to potential water risks: an eco-cluster approach [J]. Journal of Cleaner Production,2015,11(2):4550-4557.
[6] 魏 娜,仇亞琴,甘 泓,等.WWF水風險評估工具在中國的應用研究以長江流域為例 [J]. 自然資源學報, 2015,30(3):502-512.
[7] Nevidimova O G, Yankovich P E, Yankovich K S. Functionalanalytical capabilities of GIS technology in the study of water use risks [J]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2015,24(1):12-20.
[8] Norén V, Hedelin B, Bishop K. Drinking water risk assessment in practice: the case of Swedish drinking water producers at risk from floods [J]. Environment Systems and Decisions, 2016,36(3):239—252.
[9] 祝慧娜,袁興中,梁 婕,等.河流水環境污染風險模糊綜合評價模型 [J]. 中國環境科學, 2011,31(3):516-521.
[10] 廖 強,張士鋒,陳俊旭.北京市水資源短缺風險等級評價與預測 [J]. 資源科學, 2013, 35(1):140-147.
[11] Liu M, Wei J, Wang G, et al. Water resources stress assessment and risk early warning—a case of Hebei Province China [J].Ecological Indicators, 2017,73:358-368.
[12] Symeon E C. Water resources conservancy and risk reduction under climatic instability [J]. Water Resources Management, 2011,25(4):1059-1062.
[13] 王 浩.中國水風險評估報告(2013) [M]. 北京:社會科學文獻出版社, 2013:41-42.
[14] 要亞靜,盧學強,邵曉龍,等.基于全流程最優的工業園區企業廢水處理技術評估 [J]. 中國環境科學, 2017,37(8):3183-3189.
[15] GB/T 18820-2011 工業企業產品取水定額編制通則 [S].
[16] HJ/T 2.3-93 環境影響評價技術導則 地面水環境 [S].
[17] 中華人民共和國國務院.太湖流域管理條例 [EB/OL].http://www.gov.cn/zwgk/2011-09/15/content_1948417.htm.
[18] 環境保護部,發展改革委,人民銀行,等.企業環境信用評價辦法(試行) [EB/OL]. http://www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/bwj/201401/t20140102_265940.htm.
[19] 陳 方,盛 東,高 怡,等.太湖流域用水總量控制體系研究[J]. 水資源保護, 2009,25(3):37-40.
[20] 黃耀文,王順安.中小企業計量管理 [M]. 北京:中國計量出版社, 2006:39-41.
[21] 晁 罡,石杜麗,申傳泉,等.新媒體時代企業社會責任對聲譽修復的影響研究 [J]. 管理學報, 2015,12(11):1678-1686.
[22] 齊麗云,李騰飛,郭亞楠.企業社會責任對企業聲譽影響的實證研究—基于戰略選擇的調節作用 [J]. 科研管理, 2017,38(7):117-127.
[23] 馬海良,乜鑫宇,李 丹.基于污染指數法的太湖流域水污染治理效果分析 [J]. 生態經濟, 2014,30(10):183-189.
[24] 孫元敏,陳 彬,黃海萍,等.南海北部海島周邊海域生態環境質量綜合評價 [J]. 中國環境科學, 2016,36(9):2874-2880.
[25] Azarnivand A, Hashemi-Madani F S, Banihabib M E. Extended fuzzy analytic hierarchy process approach in water and environmental management (case study: Lake Urmia Basin, Iran)[J]. Environmental Earth Sciences, 2015,73(1):13-26.
[26] Chen X, Gao H, Yao X, et al. Ecosystem-based assessment indices of restoration for Daya Bay near a nuclear power plant in South China [J]. Environmental Science & Technology, 2010,44(19):7589-7595.
[27] Huang P H, Tsai J S, Lin W T. Using multiple-criteria decisionmaking techniques for eco-environmental vulnerability assessment: a case study on the Chi-Jia-Wan Stream watershed,Taiwan [J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2010,168:141-158
[28] Sun H, Wang S, Hao X. An improved analytic hierarchy process method for the evaluation of agricultural water management in irrigation districts of north China [J]. Agricultural Water Management, 2017,179:324-337.
[29] Shabbir R, Ahmad S S. Water resource vulnerability assessment in Rawalpindi and Islamabad, Pakistan using analytic hierarchy process (AHP) [J]. Journal of King Saud University - Science,2015,28(4):293-299.
[30] Sutadian A D, Muttil N, Yilmaz A G, et al. Using the analytic hierarchy process to identify parameter weights for developing a water quality index [J]. Ecological Indicators, 2017,75:220-233.[31] 鐘振宇,柴立元,劉益貴,等.基于層次分析法的洞庭湖生態安全評估 [J]. 中國環境科學, 2010,30(1):41-45.
[32] 鄧 雪,李家銘,曾浩健,等.層次分析法權重計算方法分析及其應用研究 [J]. 數學的實踐與認識, 2012,42(7):93-100.
致謝:感謝審稿人、編輯提出寶貴意見和方華副教授在英文摘要修改方面的幫助.