中国环境污染事故发生与经济发展的动态关系

2010-01-13 08:30张海燕李凤英周鲸波刘蓓蓓南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室江苏南京0093苏州科技学院江苏苏州50
中国环境科学 2010年4期
关键词:频数环境污染事故

杨 洁,毕 军,张海燕,李凤英,周鲸波,刘蓓蓓 (.南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏 南京 0093;.苏州科技学院,江苏 苏州 50)

近年来,伴随着经济快速发展、人口剧烈增长与城市快速扩张,中国已经进入环境污染事故高发期[1].1992~2006年平均每年发生1905起环境污染事故,以沱江、松花江水污染事故、淮安液氯泄漏事故为代表的严重环境污染事故频频发生,对区域环境、公众健康、社会稳定、经济发展甚至外交局势都造成了不可估量的损失.理清环境污染事故发生的实际状况,进而探寻环境污染事故的发生随着经济的发展呈现的特征,是制定相应环境风险管理对策的基础,也是推进环境友好型社会建设的迫切要求.

近年来国内外学者对于环境污染事故展开了相关研究.运用统计分析法,对比研究北爱尔兰与英格兰、威尔士发生的农业污染历史事件的时间趋势、季节特征、污染危害及其原因[2].进一步分析区域水质历史监测数据,运用水质和污染统计数据的化学和生物指数,评价农业污染事件监管控制的有效性[3].统计分析 1985~2005年中国城市水源地突发污染事故,从总体上揭示事故发生规律及其对城市水源地和供水安全的危害[4].模拟污染事故的环境影响,研究应急机制[5]和应急监测[6]等技术层面的内容.运用相关分析法探讨导致风险发生的相关因素[7-8]——公平性和受污染事故影响最大的区域的社会特征,分析风险管理实施过程中的主要影响因素[9-13].目前通过环境污染事故的时间序列分析其发生特点及规律的研究尚不多见.李静等[14]基于1993~2005年污染事故统计数据,运用GIS和非参数相关分析方法,分析了全国范围内环境污染与破坏事故的动态变化趋势、空间地域分布,探讨了不同的经济条件下影响其发生的外部因素.

环境库兹涅茨曲线(EKC)从宏观尺度上,在环境污染和经济增长关系的研究上提供了一种有益的经验性的探索.20世纪 90年代经济学家克鲁斯曼(Grossman)和克鲁格(Krueger)首先发现SO2和烟尘这2种污染物随着不同国家人均收入水平的变化而变化的规律.此后,国内外众多学者在全球、国家、省、市、地区(城市群)等不同区域尺度,从污染物排放、温室气体、国际贸易、能源、土地利用等方面,采用不同的计量方法和不同的研究指标及数据对EKC曲线作了不同的扩展和延伸,从而大大拓展了EKC曲线的研究范畴[15-19].本研究试图借助 EKC模型,探寻中国经济发展与环境安全状态之间的演化规律和可能态势,有助于总结经验教训和预先采用适宜的防范对策,在促进经济有序发展的同时,避免环境污染事故的频发,使环境安全保持良好的状态.

1 中国经济发展和环境污染事故总体特征

根据《中国统计年鉴》[20],1992~2006年中国 GDP总量呈现逐年增加的趋势,增长了 2.82倍(1990年可比价格);1992~1999年GDP年增长率逐年下降,2000年后稳步攀升,15年间年均增长率为10.0% (图1).1992~2006年人均GDP呈现逐年增加的趋势,增长了 2.39倍(1990年可比价格),年均增长率为9.1% (图2).由图2可见,1992 ~2006年中国环境污染事故频数[20]变化呈波动中略有下降的趋势.表明中国环境污染事故发生并未与经济发展完全同步变化.

1992~2006年,中国水污染事故频数呈波动中下降的趋势(图3),占环境污染事故总数的比例亦呈波动的趋势,范围为 46.8%~62.5%(图 4). 1992~2006年,中国大气污染事故频数呈波动中略微下降的趋势(图3),1992~2005年占环境污染事故总数的比例为30.8%~40.5%,2006年下降到27.6%(图4).

2 研究方法

2.1 指标选择和数据来源

表1 各指标的描述统计(1992~2006)Table 1 Descriptive statistics of variables (1992~2006)

选取环境污染事故频数表征环境安全状态.根据《中国统计年鉴》[20]中的分类,环境污染事故按环境要素可以分为水污染事故、大气污染事故、固废污染事故、噪声污染事故和其他污染事故.如图3、图4所示,中国每年水污染和大气污染事故发生频数及其占事故总数比例远远大于固废、噪声和其他污染事故发生频数及其占事故总数比例,故本研究仅分析水污染事故与大气污染事故.经济增长指标选取全国人均GDP.由于中国环境污染事故数据的规范只有10多年的历史,时段上选取1992~2006年,考虑到价格因素,采用1990年不变价格计算人均GDP.所有数据均来自《中国统计年鉴》[20].

2.2 模型构建及指标选择

借助SPSS和EXCEL软件进行多种曲线回归模拟,发现三次曲线能较好地反映人均GDP与环境污染事故之间的关系,建立三次曲线模型,如式(1):

式中: y为环境污染事故频数,起,包括事故总频数、水污染事故频数、大气污染事故频数; x为人均GDP,元/人; βk是系数; ε是常数项.采用上述模型进行拟合.不同的参数组合形式反映了经济增长和环境污染事故之间的不同关系,经典的EKC曲线为“倒 U型”,出现条件为 β1>0, β2<0, β3=0,转折点位于 x=-β1/(2β2)处,但研究中“U型”以及存在三次项的“N型”关系也经常出现.

上述模型可以表示经济增长与环境污染事故发生水平的7种典型关系:

(1) β1> 0, β2=β3= 0,表示伴随着经济增长,环境污染事故频数急剧增加,环境安全压力增大.

(2) β1< 0, β2=β3= 0,表示伴随着经济增长,环境污染事故频数减少,环境安全压力减缓.

(3) β1> 0, β2< 0, β3= 0,表示经济增长与环境污染事故频数之间存在着“倒 U”型关系,是典型的环境库茨涅兹曲线,当经济发展到一定程度后,经济增长将有利于环境安全状态的改善.

(4) β1< 0, β2> 0, β3= 0,表示经济增长与环境污染事故频数之间存在着“U”型关系,是与环境库茨涅兹曲线完全相反的关系.经济发展水平较低阶段,环境安全状态随收入上升而改善,经济发展水平较高阶段,环境安全状态随收入上升而恶化.

(5) β1> 0, β2< 0, β3> 0,表示经济增长与环境污染事故频数之间的关系为“N”型,在经济增长的一段时期内与“倒 U”型关系相似,但当经济进一步发展时,环境安全状态会随经济增长而恶化.经济水平不断上升的过程中,环境安全状态先恶化再改善,又陷入恶化境地.

(6) β1< 0, β2> 0, β3< 0,表示经济增长与环境污染事故频数之间的关系为“倒 N”型,在经济增长的早期,环境安全状态会改善,但经济增长到一定程度时,环境安全状态会恶化,以后环境安全状态又会改善.

(7) β1=β2=β3= 0,表示经济增长与环境污染事故之间没有联系.

3 环境库兹涅茨曲线模拟结果

由表 2可知,3个模型总体参数的否定概率均小于10%,呈极显著水平,具有统计意义.3个模型的判定系数R2均大于0.65,认为三次多项式模型拟合得较好.可以认为,3个模型分别能够较好地描述中国人均GDP增长与环境污染事故、水污染事故和大气污染事故发生之间演化的相依关系.

表2 中国环境污染事故的EKC特征Table 2 EKC character of environmental pollution accidents in China

4 分析与讨论

模拟结果显示,中国人均GDP与环境污染事故总频数、水污染事故频数、大气污染事故频数之间三次曲线回归分析显著相关,中国环境污染事故未表现出倒U型的EKC形状,而是呈倒“N”型(图5~图7).3个因变量均处于倒“N”型的后半段下降阶段.环境污染事故这种波浪式的EKC,表明随着人均收入水平的提高,环境污染事故频数经历一段时间下降后,又会上升,然后再逐渐下降,会出现反复.环境污染事故倒“N”型曲线只是社会发展过程中的一个片断.从更为长期的角度看,环境安全——经济模型可能是由一个个倒“N”型曲线组成的事故频数总趋势不断减少的连续系统.(鉴于目前所能得到环境污染事故数据的有限性和数据统计口径的差异性,需要在以后的研究中进一步验证).

图5 中国环境污染事故总频数与人均GDP拟合曲线Fig.5 Relationship between frequency of environmental pollution accidents and GDP per capita in China

图6 中国水污染事故频数与人均GDP拟合曲线Fig.6 Relationship between frequency of water environmental pollution accidents and GDP per capita in China

实际上,环境污染事故发生的原因是非常复杂的,不能仅用经济因素解释.环境污染事故暴发大体包含3个基本过程:风险因子释放过程;风险因子转运过程;风险受体暴露及受损过程[21].在这一系列过程中,人类可以利用多个控制节点避免环境风险转化成现实的污染事故.例如,先进的风险监控设备、配套齐全的基础设施、有效的风险管理体系和完备的事故应急系统等,而这些因素都是和经济发展密切相关的.

图7 中国大气污染事故频数与人均GDP拟合曲线Fig.7 Relationship between frequency of air environmental pollution accidents and GDP per capita in China

目前3个因变量均处于倒“N”型的后半段下降阶段,说明近年来中国环境污染事故发生的趋势已得到适当控制,这是在加强了环境政策干预的条件下实现的,它不仅包括经济结构调整和科学技术的进步,也体现了政府环境风险管理能力的提高,而这些措施的实施是基于经济发展到一定程度基础之上的.2003年沱江水污染事故、2005年松花江水环境污染事故及广东北江镉污染事故等几起典型的重大环境污染事故的发生,引起了政府对于环境风险的高度重视,强化了环境保护政策,并加强了环境执法的力度.2006年出台了《国家突发环境事件应急预案》(2006年01月24日),并以此为指导,要求各省、市制定各级相应的环境事件应急预案.2006年国家环保总局对全国化工石化项目建设开展了环境风险大排查,及时发现环境风险管理方面存在的问题,采取相应措施,如:补做项目环境风险评价专章并审核,必须在“三同时”验收材料中补充环境风险应急预案和事故防范措施,并在验收中检查落实.目前,政府在环境污染事故应急方面加大了资金投入,各省市提高了应急监测装备水平;加大了科技项目资助力度.随着政府环境风险管理投资的大幅度提高,“十五”期间累计环境投资占GDP的1.18%,2006年环境投资占GDP百分比与1998年相比提高了 0.36%[20].这些积极有效措施的贯彻落实,使得2006年环境污染事故发生频数显著降低.

随着经济增长和经济实力的积累,环境污染事故的发生频数总体趋势是不断减少的.但是不能因此就过于盲目,认为环境安全状态会自动改善,从而采取消极态度.环境污染事故不同于环境污染物的排放,它不是经济发展过程中的必然产物,但是却具有非常大的不确定性和危害性,必须利用先进的政策、制度和技术,才可以有效减少污染事故的发生.实现经济跨越式发展,必须积极采取适宜而有力的措施保障环境安全,避免环境污染事故的发生,才能为实现环境与经济相协调的可持续发展提供环境安全基础.

5 结论

5.1 中国环境污染事故发生并未与经济发展完全同步变化,1992~2006年中国环境污染事故及水、大气污染事故频数呈波动中下降的趋势,水、大气污染事故占环境污染事故总数的比例呈波动的趋势.

5.2 中国人均GDP与环境污染事故总频数、水污染事故频数、大气污染事故频数之间,呈倒“N”型曲线.3个因变量均处于倒“N”型的后半段下降阶段,表明随着人均收入水平的提高,环境污染事故频数经历一段时间的下降后,又会上升,然后再逐渐下降,会出现反复.环境污染事故倒“N”型曲线只是社会发展过程中的一个片断.

[1] 中国进入环境污染事故高发期,环保总局研究对策 [EB/OL]. http://www.chinanews.com.cn/news/2005/2005-12-01/8/659520.s html/.2009-10-04.

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