我国工业废水污染治理投资效益分析

北极星环保网讯:摘要：文章利用全国29个省份2004-2014年的面板数据分析了我国工业废水污染治理投资与工业废水排放量的关系，结论表明工业废水污染治理投资并没有改变库兹涅茨曲线的形状，工业废水污染治理对降低工业废水排放量作用甚微。

进入21世纪，我国经济迅速发展，但由此产生的环境问题不容忽视，如近年来出现在腾格里沙漠的污水排放事件对环境造成了重大危害。且2000-2014年工业废水排放总量为3347.1亿吨，占全国废水排放总量的40%。因此，加强工业废水污染治理势在必行。与此同时，我国环保产业进入快速发展阶段，如图1所示，我国环境污染治理投资总额呈现迅速增长态势，从2001年的1014.9亿元增长到2014年的9575.5亿元，平均年名义增长率高达18.8%。但是，从图2可以看出环境污染治理投资总额占GDP的比重一直处于1%～2%之间，且2012年以后比重逐渐降低。对于工业污染治理投资额而言，2000年以后呈现震荡上升趋势，但是它占环境污染治理投资额的比例呈现震荡中下行趋势，虽然2012年以后趋势有所上升，但是到2013年占比也仅为10.4%。而工业污染治理中的工业废水污染投资在绝对量上和占环境污染治理投资的比重两个指标上均呈现下降趋势。

由此引出的问题是我国的工业废水污染治理投资的效益如何?就已有研究而言，梁淑轩和孙汉文(2007)认为治理废水完成投资额及工业用水重复利用率的增加有利于工业废水及COD排放量降低。段显明和郭家东(2012)研究结论认为减少污染物排放的最主要原因是应该通过改进和增加技术设备、污染处理设施，以及完善相关的法律政策等措施来实现。但是毛晖等(2013)研究结论认为环境治理投资对污染排放影响有限。因此，研究结果各不相同，可能是由于模型界定和样本选择的不同而产生的差异。本文将分析我国工业废水污染治理投资是否能够显著减少工业废水排放量。

一、变量选取与数据来源

由于数据可得性限制，本文选取除重庆市和西藏自治区之外的29个省(市、自治区)2004-2014年的面板数据。与截面数据或者时间序列数据比较，运用面板数据分析问题的优点在于：一是面板数据可以很好地结合截面和时间数据增加样本量，从而增加自由度减少解释变量之间的共线性，提高模型参数估计的有效性。二是面板数据可以从多维度分析经济变量之间的关系。例如分析社会保障对居民消费性支出的影响，如果只利用截面数据，虽然可以分析不同省份社会保障对消费影响的差异，但是不能反映不同时期社会保障政策的调整对消费的影响;如果只利用时间序列数据，虽然可以反映不同时期社会保障政策的调整对消费的影响，但是无法反映不同省份社会保障对消费影响的差异。三是截面变量和时间变量的结合可以显著地减少缺省变量带来的问题。

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