黄河流域重金属水污染物排放的脱钩机理研究

张黄博，吴英巨，王 稀

（河海大学商学院，江苏 常州 213022）

黄河是中华民族的母亲河，在中国经济社会发展和生态安全方面的地位突出。黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略。习近平总书记以“共同抓好大保护，协同推进大治理”，对黄河流域生态保护提出要求，并为黄河流域高质量发展指明路径。“十二五”以来，黄河流域环境治理进展明显，中上游流域主要污染物总量大幅削减，如COD 和NH3-N 排放量分别消减14.5%和11.4%，水质明显改善。但是作为承载中国重要的能源和化工基地发展的重要水源，工业污染尤其是镉、镍、汞等重金属“五毒”水污染物仍未得到有效控制。如2014 年河南省双桥镇砷、镉、汞污染物超标，2016 年陕西省三河口桥汞超标，河南省坡头镇汞污染多年超标。重金属水污染问题严重影响黄河流域的高质量发展。因此，如何在推进黄河流域高质量发展的同时减少重金属的排放，协同推进黄河流域环境大治理，值得深入思考和研究。

在物理学领域，脱钩理论用于分析不少于2 个物理量之间的作用强度。在资源环境领域，脱钩理论以增长的变化率衡量环境变化与经济发展之间的关系。国内外学者相关的研究成果如下：①不同地区经济增长与水污染排放量关系方面。潘安娥等［1］采用水资源环境与经济协调发展脱钩评价模型，发现湖北省水资源利用与经济增长已经从2005 年前的优质协调状态下降至初级协调状态。马海良等［2］利用Tapio 脱钩模型中的8 种状态具体分析两者的相互关系及作用程度，得出中国脱钩状态呈“南弱北强”的分布局势。②不同行业经济增长与水污染排放量关系方面。Nguyen 等［3］建立模型来评估经济活动与水污染之间的关系，分析行业间的关联性，并将行业角色划分为关键行业、污染拉动者和推动者。刘航等［4］借鉴Tapio 脱钩模型构建了中国经济增长与不同环境密集型产业之间脱钩状态的分析模型，并对脱钩状态和程度的判定标准做了规定。③不同脱钩状态的因素分解方面。王喜峰等［5］在模型研究中，开发了蒸汽机概念模型并推导出脱钩效应内部3 个子效应，并通过改进基于投入产出的结构分解分析模型，开发出区域脱钩效应模型。李宁等［6］在Tapio 脱钩模型的基础上，把脱钩弹性系数分解为结构效应、技术效应和规模效应，分析水环境压力与经济增长的脱钩关系。杨梦杰［7］采用LMDI 分解模型，定量分析上海市1998—2016 年技术、产业、经济及人口因素对区域蓝水足迹与灰水足迹变化的影响。④时空差异的不平等性及动态演变方面。孙才志等［8］在计算1997—2007 年中国各地区水足迹的基础上，借助于基尼系数和锡尔指数计算方法，分析中国近11 年水足迹强度发展的空间格局变化规律。张乐勤等［9］采用数列匹配度测算方法，对水资源利用与经济发展匹配度进行了测算，基于ArcGIS 平台，对匹配度时空变化格局进行了考察。田皓予等［10］应用季节性Kendall 检验法分析代表性水质指标含量的变化趋势，并采用水质指数（Water quality index）法分析流域整体水环境的时空分异特征。

现有资源环境消耗的脱钩弹性及其驱动效应研究虽丰富，但鲜见对驱动效应的微观分析，其内部的微量因子未被充分讨论。且经济增长与重金属水污染物排放脱钩状态及驱动效应的分析未能充分反映区域的时空变化，对于其时空差异的变化未有效利用相应方法分析。经济增长和资源消耗的脱钩弹性及驱动因素极易受样本影响。在此前提下，大部分学者仅针对单独省份或中国全域进行讨论，未能以中国河流分布为研究对象，无法充分讨论河流内部各省份之间的联系和动态演变。因此，本研究以LMDI 脱钩分解、Dagum 基尼系数以及Kernel 密度估计为依据，对黄河流域各省份的经济增长与重金属水污染物排放脱钩状态以及动态演变规律进行分析总结。

1 研究方法

1.1 基于LMDI的脱钩分解

Ang［11，12］提出的对数平均迪氏指数分解法（Logarithmic mean divisia index，LMDI）解决了指数分解分析法固有的残值和零值问题，具有完全分解和结果惟一性的优势。基于此，从工业重金属排放量层面建立了LMDI 分解模型，将废水中重金属污染物的排放量与工业增加值、城镇人口数、总人口数等因素联系起来，具体的分解公式如下：

式中，MP表示重金属污染排放量，MPi表示第i种重金属排放量，IA表示工业增加值，Pu表示区域城镇人口量，P表示区域人口总量；WS表示排污结构，WI表示排污强度，WD表示工业化收入，WU表示城镇化率，WP表示人口规模。

式（1）可以进一步简写为：

式中，ΔMP表示重金属污染排放变化量；ΔWS表示排污结构导致的重金属污染排放变化量；ΔWI表示排污强度导致的重金属污染排放变化量；ΔWD表示工业收入导致的重金属污染排放变化量；ΔWU表示城镇化率导致的重金属污染排放变化量；ΔWP表示人口规模导致的重金属污染排放变化量。用X分别代表ΔWS、ΔWI、ΔWD、ΔWU和ΔWP，公式表示为：

式中，XiT表示第i种重金属在基期下一年由X导致的重金属污染排放变化量；Xi0表示第i种重金属在基期由X导致的重金属污染排放变化量。Wi定义为：

Tapio［13］根据弹性系数法创建的Tapio“脱钩”以增长率比值反映资源环境随经济发展的相对变化关系，并且打破了时间的限制，避免由于基期的选择存在偶然性而导致脱钩状态的不合理波动。本研究借鉴Tapio 模型，将废水中重金属排放量与工业生产增加值之间的脱钩指标e(MP,IA)记为总脱钩指标，其公式为：

式中，ΔMP=MPT-MP0表示重金属排放量在T期相对于基期重金属排放量的改变量，MP0表示基期的重金属排放量；ΔIA=IAT-IA0表示工业增加值在T期相对于基期工业增加值的改变量，IA0表示基期的工业增加值。根据OECD［14］，以0、0.8、1.2 为临界值，将脱钩指标划分为3 大状态（连接状态、脱钩状态和负脱钩状态），并且再细分为8 种等级（扩张链接、衰退连接、弱脱钩、强脱钩、衰退脱钩、弱负脱钩、强负脱钩和扩张负脱钩），各等级的具体分析如图1 所示。

图1 脱钩指标各等级分析

单纯的废水中重金属排放量与工业增加值之间的脱钩指标，无法反映各因素对脱钩状态的具体影响程度。因此，结合LMDI 法将原脱钩指标分解为多个脱钩影响指标。公式如下：

式中，tS表示排污结构脱钩指标，tI表示排污强度脱钩指标，tD表示工业化收入脱钩指标，tU表示城镇化率脱钩指标，tP表示人口规模脱钩指标。如果脱钩影响指标对总脱钩指标起反向作用，则会使总脱钩指标的数值减少。若工业增加值呈增长状态即ΔIA＞0，当该因素所导致的重金属排放量增加即X＞0时，则有助于总脱钩指标在第一象限中向弱脱钩努力；当X＜0 时，则有利于总脱钩指标在第四象限向强脱钩状态努力。如果脱钩影响指标对总脱钩指标起正向作用，则会使总脱钩指标的数值增大。若X＞0，则总脱钩指标在第一象限逼近扩张负脱钩状态；若X＜0，则总脱钩指标已经处于强脱钩状态。

1.2 Dagum 基尼系数及其分解方法

Dagum［15］于1997 年提出的基尼系数法既考虑了子群样本的分布状况，解决了样本数据间交叉重叠及地区总体差异的来源问题，又克服了传统基尼系数和泰尔系数的不足［16］，鉴于此，采用Dagum 基尼系数及其分解方法，对黄河沿线各地区排污强度脱钩弹性、工业收入脱钩弹性进行度量及分解，以揭示各地区差距的程度及来源。按照Dagum 提出的基尼系数及其分解方法，本研究采用传统的3 大区域划分方法，将黄河流域各地区划分为3 个区域，k=3，j和h分别为各区域（上游、中游和下游）中的不同地区，j=1，2，…，k；h=1，2…，k，且j≠h。n为沿线地区个数，n=9。nj（nh）为j（h）区域中的地区个数，yji（yhr）为j（h）区域中i（r）地区的脱钩弹性，-y为各地区脱钩弹性的算数平均值。在基尼系数分解时，首先根据脱钩弹性系数的算术平均值对3 个区域进行升序排序。Dagum 基尼系数及其子群分解方法的计算公式［15］为：

将总体基尼系数G分解为地区内差距贡献Gw、地区间净值差距贡献Gnb和超变密度Gt3 个部分，同时满足G=Gw+Gnb+Gt。

1.3 Kernel密度估计

Kernel 密度估计是一种非参数方法。该方法主要用于对随机变量概率密度进行平滑估计并描述随机变量的分布形态。假设随机变量X为一元连续总体的样本，其密度函数为f（x），在点x的概率密度由式（8）进行估计。

式中，N为观测值的个数；h为带宽，影响核密度估计的光滑程度为核函数；Xi为独立同分布的观测值；x为均值。通过作出核密度估计结果的模型，得到分布的位置、形态和延展性等3 个方面的信息。

2 数据来源及分析

2.1 数据来源及处理

本研究根据2012—2018 年《中国统计年鉴》，得到2011—2017 年黄河沿省废水中5 种重金属的排放情况。为了考虑多个污染物的排放对水环境的叠加影响，引入水污染的污染当量数的概念，核算5 种重金属污染物的综合污染当量数，度量其对流域水环境的综合影响。

水污染当量值是以水中1 kg 污染物COD 为一个基准污染当量，再按照各水污染物的有害程度、对生物体的毒性以及处理的相关费用等进行测算，并与COD 进行比较。一般水污染d的污染当量数的计算公式［17］为：

水污染物d的污染当量数(WPUd)=

2.2 重金属水污染物的排放特征分析

各地区重金属排放量如图2 所示。各地区的重金属排放量总体呈减少趋势，并且区域差异呈缩小趋势。但是其中内蒙古在2011—2015 年重金属污染量不减反增，特别在2013 和2015 年，排放量增长率分别达66.74%和44.65%，直到2016 年，以76.73%的减少率，恢复到了与其他省份相近的重金属排放量。2011 年河南省的重金属排放量最大（988.99 t），其次是甘肃省（906.31 t），宁夏为最小（31.22 t）。2017 年河南省的重金属排放量有显著减少（65.40 t），甘肃省成为重金属排放量最大的地区（329.57 t），其次是四川省（305.82 t），排放量最小的依旧是宁夏（29.42 t）。从减少幅度来看，河南省的幅度最大，为93.39%，其次是山东省（81.36%），9 省份中减少幅度最不明显的为宁夏（5.78%），宁夏长年保持着低重金属污染量的状态。

图2 2011—2017 年黄河流域各地区重金属排放总量

从污染物质来看，每个省份中的各种重金属污染物占比有着较大的区别（图3）。黄河上游省份，青海省、内蒙古重金属污染物占比最高的是砷，分别为39.92%、37.64%；四川省、宁夏汞污染占比最高，分别为30.02%、39.03%；甘肃省重金属污染物占比最高为铅（32.83%）；而黄河中下游省份内蒙古、陕西省、山西省、河南省、山东省重金属污染占比最高的具有一致性，均为镉，占比均接近40%，且镉污染的总量巨大。9 个省份中，除了宁夏六价铬占比达26.55%之外，其他省份六价铬污染占比均很低，但是由于宁夏重金属污染的总量一直处于最少，所以还可判断9 省份的六价铬污染均处于一个较低的量。

图3 黄河流域各地区重金属污染物种类占比

3 重金属水污染排放的脱钩状态及其驱动效应分析

根据式（5），2011—2017 年各地区重金属污染排放脱钩情况见表1。从所有地区总体层面看，2011—2012 年脱钩弹性指标为-1.6，呈强脱钩；2012—2014 年两年脱钩弹性指标上升为-0.2，虽仍保持着强脱钩状态，但有不良预兆；2014—2015 年，脱钩弹性指标增长到4.0，出现扩张负脱钩，表明这一年黄河流域地区在发展工业的同时，没有落实保护环境的政策，导致从强脱钩到扩张负脱钩的急剧下滑。2015—2016 年，国务院有关部门进一步加大工作力度，督促进度滞后省份加快《重金属污染综合防治“十二五”规划》（以下简称《规划》）实施，黄河沿线地区脱钩弹性指标降为-8.7，恢复了强脱钩的状态；2016 年，环境保护部会同国务院有关部门对《规划》完成情况进行全面考核，对到期未完成《规划》目标的地区进行环评限批。2016—2017 年，黄河沿线各地区脱钩弹性指标保持-3.6，仍处于强脱钩状态。

表1 黄河流域各地区脱钩情况

从各地区层面看，2011—2012 年，除了内蒙古处于弱脱钩状态，其他各地区均为强脱钩，这一年各地区脱钩状态较为良好；2012—2013 年，山东省为弱脱钩，甘肃省为扩张连接，青海省和内蒙古还出现了扩张负脱钩状态；2013—2014 年，内蒙古脱钩状态仍不理想，扩张负脱钩程度增强，陕西省为弱脱钩，其余各地区均为强脱钩；2014—2015 年，各地区情况大体恶化，四川省脱钩指标突变为23.2，脱钩情况恶化严重，四川省、甘肃省、内蒙古也为扩张负脱钩状态，陕西省为扩张连接，山西省出现工业增加值下降且重金属污染量增多的强负脱钩情况。2015—2016 年，宁夏为扩张负脱钩，其他地区得到改善，呈强脱钩状态；2016—2017 年，部分地区脱钩情况再次出现反弹，青海省、四川省、宁夏、山西省呈扩张负脱钩，甘肃省该年工业增加值减少，脱钩状态为为衰退脱钩，山东省为弱脱钩，其他地区保持强脱钩。黄河流域上、中游地区脱钩情况十分不稳定，波动较大，这2 个区域的重金属污染监管需要进一步的加强，保持工业与环境之间的共同发展，避免出现部分年份牺牲环境发展工业的情况。下游2 个地区河南、山东脱钩情况较为稳定、良好，大部分年份均为强脱钩，只有河南省出现过2 次弱脱钩。

在分析黄河流域各区域工业生产增加值与重金属污染排放量脱钩状态的基础上，为进一步探究脱钩原因，利用LMDI 模型，根据式（1）至式（6），将总脱钩指标细分为排污结构脱钩指标、排污强度脱钩指标、工业化收入脱钩指标、城镇化脱钩指标和人口规模脱钩指标（图4、图5）。

由图4、图5 可知，2011—2017 年黄河上游各地区的排污结构对总脱钩指标呈由负向作用向正向作用转变，不利于总脱钩指标趋向强脱钩状态。内蒙古地区排污结构脱钩指标由0.004 变为-2.224，排污结构脱钩指标对总指标趋向于强脱钩影响较大。

图4 2011—2012 年黄河流域各地区工业增加值与重金属污染排放量LMDI模型分解

图5 2016—2017 年黄河流域各地区工业增加值与重金属污染排放量LMDI模型分解

2011—2017 年黄河上游各地区的排污强度脱钩指标仍旧不理想，由负向作用向正向作用转变，不利于总脱钩指标趋向脱钩状态。且甘肃地区在2017 年排污强度脱钩指标达到了49.771，对总脱钩指标产生了巨大的影响。在排污强度方面做得较好的地区有内蒙古、陕西省、河南省和山东省。

2011—2017 年黄河流域各地区工业化收入脱钩指标、城镇化脱钩指标以及人口规模脱钩指标总体变化不大，常年对总脱钩指标起正向作用，不利于总脱钩指标趋向脱钩状态。

对比5 种脱钩指标，2011—2017 年，除了内蒙古、陕西省和河南省排污强度脱钩指标呈良好趋势，其他地区排污强度脱钩对总脱钩指标均呈由负向作用向正向作用转变，形势并不乐观。其中甘肃省、宁夏、山西省排污强度脱钩指标均达到一个较大值，对总脱钩指标产生巨大不良影响。除了内蒙古，其他地区工业收入脱钩指标对总脱钩指标均为正向作用，且变化较小。除了甘肃省，其他地区城镇化脱钩指标和人口规模脱钩指标对总脱钩指标均为正向作用且作用较小、较为稳定。

4 主导驱动效应的时空差异特征及动态演化规律

4.1 主导驱动效应的地区差异测算及其分解

排污强度效应和工业化收入效应是影响各地区经济增长与重金属水污染物排放脱钩的重要因素。为描述排污强度效应和工业化收入效应的地区差异水平及地区差异来源，本研究利用Dagum 提出的基尼系数及其子群分解方法分别对2011—2017 年黄河流域排污强度脱钩效应和工业化收入脱钩效应进行分解，结果如表2、表3 所示。

由表2 可知，黄河流域排污强度脱钩效应的总基尼系数变化趋势基本呈倒“U”形。排污强度脱钩效应基尼系数从2011—2017 年总体差距的变化出现反复波动。由2011—2012 年的0.09 变化为2016—2017 年 的0.13，在2013—2014 年 达 到 最 大 值0.21，在2015—2016 年降至最小值0.04，通过数据观察，黄河流域排污强度脱钩效应的空间差异先增后减，但在最后一年再次反弹。具体分析如下：①就地区内差异而言，在这6 个观察期中，Gw上游的数值较大，中、下游数值较小，且上游与中、下游的差距巨大。说明上游地区各省份的排污强度脱钩效应空间差异最大，Gw取值区间为［0.03，0.19］，中、下游地区各省份排污强度脱钩效应空间差异较小，取值区间为［0，0.01］。上游地区空间差异在观察期内变化较明显，先增大后减小，在2016—2017 年再次反弹，与总体空间差异变化相同。中、下游地区在观察期内变化幅度小，一直处在0 或0.01 的低水平，情况良好。②区域间差异贡献Gnb由2011—2012 年的0.19降低到2016—2017 年的0.08，在2012—2013 年达到最小值0.04，在2014—2015 年取得最大值0.29，这表明在观察期内，上游地区、下游地区和中游地区的排污强度脱钩效应空间差异先减少后增加再减少。在观察期内，Gt的变化趋势与Gnb相反。③2012—2014年以及2016—2017 年，区域内差距的贡献率均高于区域间差距的贡献率，说明在这几段时期，排污强度脱钩效应的总体区域差距的大部分可以由不同区域内排污能力的差异性来解释，特别是差距明显的上游区域。而2011—2012 年以及2014—2016 年，区域间差异贡献率均大于50%，远高于区域内和超变密度的贡献率，区域间差距是脱钩效应变化总体区域差距的主要来源。④超变密度的贡献率样本期均值为23.13%，演变趋势并不稳定，呈波浪式的反复变动趋势，2011—2012 年与2014—2015 年，超变密度贡献率较小，表明不同区域间的交叉重叠问题对于总体区域差距的影响很小。

表2 观察期内黄河流域排污强度脱钩效应的Dagum 基尼分解结果

由表3 可知，黄河流域工业化收入脱钩效应的Dagun 基尼系数G由2011—2012 年的0.12 变化为2016—2017 年的0.21，在2016—2017 年达到最大值0.21，在2014—2016 年降至最小值0.05，通过数据观察，黄河流域工业化收入脱钩效应的空间差异先增后减，但在最后一年再次反弹。具体分析如下：①在这6 个观察期中，Gw在上游的数值较大，中游数值较小。说明上游地区各省份的工业化收入脱钩效应空间差异最大，Gw取值区间为［0.02，0.21］，中游地区各省份工业化收入脱钩效应空间差异较小。上游地区空间差异在观察期内变化较明显，先增大后减小，在2015—2016 年再次增大，与总体空间差异变化相同，说明上游区域内差异对总体差异起主导作用。中游地区在观察期内变化幅度小，一直处在0～0.02的低水平，情况良好。②Gnb由2011—2012 年的0.21降低到2016—2017 年的0.16，在2012—2013 年取得最小值0.02，在2013—2014 年取得最大值0.48，在观察期内，上游地区、下游地区和中游地区的工业化收入脱钩效应空间差异呈起伏不定的状态，随着时间推移表现出一定程度的阶段性特征。在观察期内，Gt的变化趋势大致与Gnb相反。③在观察期内，除2012—2013 年与2016—2017 年，区域间Dagum 基尼系数始终大于区域内和超变密度Dagum 基尼系数，说明黄河流域工业化收入脱钩效应的总体区域差距是由区域间差距所导致的。在2012—2013 年，区域间差异Gnb大幅下降，同时区域内差异和超变密度大幅上升，导致总体基尼系数在这一年也有一定幅度的上升。因此，要达到优化工业化收入与重金属水污染之间脱钩效应的关键在于尽快缩小区域间差异贡献，同时注重区域内差异保持在一个较低水平，特别是对于上游地区应进行合理规划，尽快缩小上游地区的区域内差异水平。

表3 观察期内黄河流域工业化收入脱钩效应的Dagum 基尼分解结果

4.2 主导驱动效应的动态演化规律

本研究选取5 个脱钩指标中的工业化收入脱钩和排污强度脱钩进行地区差异分布的动态演变分析。图6 为工业化收入脱钩强度各地区差距的演变，从整体来看，密度函数中心向左轻微移动，波峰更平坦，变化区间增大，由单峰变为双峰，表明工业化收入脱钩指标的地区差距在样本考察期变大。具体来看，相对于2011—2012 年，2012—2013 年密度函数峰值下降，函数中心微小向右移动。2013—2014 年密度函数变化区间变大，峰值再次下降，函数中心明显向左移动，出现双峰，表明地区差距进一步扩大，并且出现两极分化现象。2014—2015 年密度函数峰值再次下降，函数中心向右移动，由双峰变为多峰，出现多极分化。2015—2016 年密度函数峰值出现反弹，有明显上升，变化区间缩小，由多峰变为双峰，且次峰陡峭，说明地区差异缩小的同时两极分化加强。2016—2017 年密度函数峰值大幅度下降且变化区间扩大，说明地区差异再次变大。2016—2017 年密度函数与2011—2012 年密度函数相比峰值明显下降，区间明显变大并且由单峰变为双峰，这都说明在样本考察期内存在地区差距扩大。

图6 工业化收入效应地区差异分布的动态演变分析

图7为排污强度效应脱钩强度各地区差异的演变，从整体上看，峰值不断降低，峰度变宽，呈由“尖峰形态”向“宽峰形态”演变的趋势特征。相对于2011—2012 年，2012—2013 年密度函数峰值降低，变化区间略微增大。2013—2014 年密度函数峰值再次降低，且在右端出现次峰，表明地区差异扩大，且出现两极化。2016—2017 年，峰值降到考察期的最低点，双峰变为单峰，变化区间大幅度扩大，说明地区差异在这一时期再次增大。2016—2017 年密度函数与2011—2012 年密度函数相比峰值明显下降，区间明显变大，这都说明在样本考察期内存在地区差距扩大。

图7 排污强度效应地区差异分布的动态演变分析

5 小结与建议

利用Tapio 和LMDI 模型获得2011—2017 年黄河流域经济增长与重金属水污染物排放脱钩状态及驱动效应，结合Dagum 基尼系数和Kernel 密度估计，分析区域及其子地区的关键驱动效应变化的时空差异特征、贡献率及动态演变规律。

1）从黄河流域层面总脱钩指标来看，观察期内除2014—2015 年表现为扩张负脱钩，其他时期均呈现强脱钩状态。从强脱钩到扩张负脱钩的急剧下滑之后，国务院相关部门进一步落实《规划》的实施，次年，黄河沿线地区恢复了强脱钩的状态，国家对于工业污染的监管起着至关重要的作用。横向来看，上、中游地区，脱钩情况十分不稳定，波动较大，这2 个区域的重金属污染监管需要进一步的加强，保持工业与环境之间的共同发展，避免出现部分年份牺牲环境发展工业的情况。下游2 个地区河南省、山东省脱钩情况较为稳定、良好，大部分年份均为强脱钩。

2）排污强度效应是驱动流域重金属水污染物排放脱钩的主导效应，企业应从以下2 个方面对重金属污染的排放进行整改。首先，最根本的是改革生产工艺。不用或少用毒性大的重金属；其次是采用合理的工艺流程、科学的管理和操作，减少重金属用量和随废水流失量，尽量减少外排废水量。工业化收入效应是抑制流域重金属水污染物排放脱钩的主导效应。应杜绝地方政府在“GDP 至上”的政绩冲动下，环保监管严重缺位的现象。从产业优化升级来看，经验表明，形成环境倒逼机制，可以有效推动重金属产业转型升级。

3）区域间及上游地区内的主导驱动效应的时空差异是流域时空差异的主要来源，排污强度效应和工业化收入效应虽然在向驱动脱钩的方向演进，但省区差异不均衡问题更加突出。政府应调动黄河上游地区保护水环境的积极性，理清思路是关键。借鉴三江源自然保护区经验，完善黄河上游流域水环境保护联席会议制度，明确国家有关部委和地方政府责任和义务，同时根据“谁受益、谁补偿”原则，研究建立黄河上游流域水环境保护生态补偿机制，以提高地方政府保护积极性和主动性。通过财政转移支付等途径，对黄河上游流域开展工业污染治理和环境综合整治等予以支持补偿，逐步探索建立系统、稳定、规范的利益补偿机制和政策体系，减少政策和补偿的随意性，以长远保持黄河上游流域的生态功能。全面防治黄河流域重金属水污染、脱钩黄河流域经济增长和重金属水污染排放是华夏儿女长期的责任，政府、社会及每个公民任重而道远。