山东废水治理效率研究

山东废水治理效率研究 南京人口管理干部学院 江凯、汤锦婷、高小竹 摘要： 改革开放30年来，我国的经济发展取得巨大进步的同时，也面临着能源紧 缺 和环境污染的双重压力。基于这种现状，我国政府在“十一五“时期又密集出台 了一系列节能减排政策。其中，废水治理引起了社会各界的广泛关注，对节能 减 排政策的执行情况进行研究也变成了学术界的热点问题。在这种背景下，本文 拟 对我国的废水进行评价研究，这具有重要的理论和现实意义，可以为国家制定 “十二五“时期的废水治理政策提供理论支持和决策依据。 山东作为沿海省份，今年来依托区位优势，经济的快速增长，但也面临着 巨大的环保难题，环境保护投资表现出总量不足与效率低下、结构不合理的双 重困 境。本文在国内学者对环境治理问题的相关研究的基础上， 从新的视角出发， 以单位投资处理率测度环保投资废水治理效率， 运用描述性统计分析及面板数 据中的混合系数模型， 试图对山东各市的环保投资废气治理效率差异及其影响 因素进行分析。结果发现各市环保投资废水治理效率存在很大差异，环保投资 效率与废水治理设施运行费成负相关关系；与第二产业增加值占GDP的比重成正 相关； 与排放滞后值成负相关关系。依据得到的结论本文提出了针对性的建议。 关键词： 环保投资； 废水治理； 效率差异； 面板数据 一 引言 1.1研究背景 目前，我国600多个城市中，有超过400个缺水城市，其中近150个严重缺水； 32个百万人口以上的大城市中，有30个长期受缺水的困扰。农村由于缺水，旱 灾对农业生产的影响越来越大，而地表水的稀缺又带来地下水严重超采的问题。 如果说这是天灾的话，那水污染就是人祸。据卫生部的调查, 我国近70% 的 人口饮用水达不到标准。我国的水资源相对贫乏, 而日趋严重的水污染又使可 供 利用的水资源短缺进一步加剧。据统计, 全国共有7300万人因水短缺、水污染 而导致饮水困难。水污染造成的经济损失越来越大。据推算, 全国每年因污水 造成的损失800多亿元，其中人体健康损失300亿元，工业损失263.6亿元，农业 损失251.1亿元，且济损失都呈上升趋势。 我国环境污染和生态破坏的损失已达GDP 的3.5%7.7%( 世界银行, 1997) , 其中20%25%的损失是与城市基础设施的供给不足和效率低下密切相关的。1998 年我国水污染对社会经济影响损失总量最高达2475 亿元, 占当年GDP 总量的 3.1%。19972003 年全国水污染直接经济损失累计达72016.5 万元, 污染事故 赔、罚款总额达19363.85 万元, 环境污染与破坏事故发生13045 次, 在发生的 环境污染与破坏事故中水污染次数为最多。根据发展的基础中国可持续发 展的资源、生态基础评价报告中估算的结果: 2010 年我国污水排放量将达 4028.3 亿吨, 水环境污水超载率为- 32.4%; 由此推测到2020 年污水排放量将 达4209.9 亿吨, 水环境污水超载率为- 29.4%。 1.2 研究目的及意义 山东省地处中国东部,黄河下游,是中国主要沿海省市之一。 山东的河流分 属黄河,海河,淮河流域或独流入海.全省平均河网密度为 0.24 公 里/平方公里, 长度在 5 公里以上的河流有 5000 多条,其中,长度在 50 公里以上的 1000 多条。 山东的湖泊主要分布在鲁中南山丘区与鲁西平原的接触带上,总面积 1496.6 平 方公里,蓄水量 23.53 亿立方米.较大的湖泊有南四湖(由南而北依次为微山湖, 昭阳湖,独山湖,南阳湖)和东平湖。与此相伴，改革开放 30 年，山东省国民经 济稳定快速增长.据初步核算,2010 年全省实现生产总值(GDP)18468.3 亿元。由 此可见，水资源丰富是山东能快速发展的原因之一。但今年来，山东省也和其 它沿海经济发展较快的省份一样，水污染问题严重，工业企业废水排放增加， 给生态环境带来巨大负担。当然，山东近几年的污染防治力度也开始加大,城乡 水环境状况得到明显改善.全年完成限期治理项目 1179 个.关停并转迁企业 465 个,对 45 条重点河流实施了综合治理.累计建成烟尘控制区 250 个,面积 2965.2 平方公里.省控地表中,41.4%的断面符合国家类水质标准,水环境功能区达标 率为 35.3%.环境监管能力也得到加强.完成了对地表水,废水污染源共 123 套数 据采集装置安装建设.累计建成 23 个重点流域水质自动监测站，自动监测数据 量已占总量的 77%.深入开展了环境空气,城市降水,河流湖库,近岸海域,城市环 境噪声和污染源监测,定期发布全省环境状况公报和全省环境质量通报,重点流 域排污总量控制监测公报。这些都看出了山东省政府和人民对污水治理的决心， 我们也想通过本文为山东省的污水治理建言献策。 为具体分析2005-2009年山东各市污水治理的差异性及污水治理投资效率， 本文选取山东省统计年鉴2005年到2009年山东各市的面板数据进行实证分析， 寻找废水治理效率与治理费用，GDP，废水排放量的滞后一期以及第二产业增加 值占GDP的比重的关系。运用描述性统计分析及面板数据中的混合系数模型，分 别对建立模型，并整合模型，找到其中显著的影响因素。通过对现实情况的研 究，可以为山东省“十二五”的废水治理提供一定帮助，促进单位投资废水处 理效率的提高，走出一条经济合理发展，环境友好的可持续发展道路。 二 文献综述 环境问题一直以来受到许多学者的关注， 我们阅读了大量文献， 同时也 得到很多很有意义的结果。以下我们分别环境库兹涅茨（EKC） 假说，中国环 境质量影响因素实证研究和水处理的现状研究分别进行阐述。 许士春、何正霞（2007） 以中国28 个省市1990-2005 年的工业废气排放 量、工业废水排放量和工业固体废气物产生量的面板数据对EKC 的研究； 宋涛， 郑挺国， 佟连军（2007） 研究我国除重庆和西藏之外的29 个省、市、自治 区1985-2004 年间废气、废水和固体废弃物3 种污染物排放量与收入之间的关 系；李瑞娥， 张海军（ 2008） 利用19812004 年的SO2、工业粉尘的排放量 和工业固体废弃物产生量等6 个指标的面板数据研究。李兰， 张红利（2009） 应用1995-2006 年间我国29 个省、市、自治区的面板数据及简化模型， 对我 国废水排放总量、工业废气、工业固体物产生量与人均GDP 与经济增长关系很 多关于环境与经济关系问题的研究。 多数研究都是围绕EKC 假说。但EKC 假说只单纯研究人均收入水平与环境 质量之间的关系，而没有考虑其他相关因素对环境质量的共同作用。经济规模 的扩大只是增长的结果，而经济增长过程中经济结构的变化、技术进步、工业 化模式、增长方式、经济活动的空间布局和空间密度、开放型发展取向、经济 体制和环境政策等都会对环境质量的变化产生直接的影响。而且经济增长还通 过影响人们的环境意识、社会风俗等对环境质量发生间接的影响。因此，经济 增长过程中影响环境质量变化的因素是多方面的,这些因素来自经济、技术、社 会、体制等方面。但有些因素难以量化，如技术、体制方面的因素。 对于污水治理方法，国外也有相关研究：19 世纪以来,经济发达的国家相继 出现了环境污染和社会公害问题,许多国家的河湖水域解氧降低,水生物减少,甚 至绝迹.由于水环境污染,人们发病率增加,政府开始认识到加强污水处理的必要 性,并投以大量资金兴建污水处理工程.经过 30 多年的大力整治,付出巨大代价, 才基本控制了形势,使水生物恢复生长,水环境得到改善.这种污水处理事业与经 济发展不相适应的状况所造成的损失是极大的,教训是深刻的。如氧化沟污水处 理工艺在 20 世纪 5O 年代由荷兰卫生工程研究所研制成功，并于 1954 年在荷兰 Voorshoper 市投入使用。自 6O 年代以来，氧化沟技术在欧洲、北美、南非、大 洋洲等地得到了迅速的推广和应用。 三 数据描述 废水处理率= 工业废水排放达标量/（工业废水排放达标量+工业废水排放 量） 单位废水处理效率 工业废水排放达标量/废水处理设施运行费用 当废水处理率大于50%时，表示其处理量大于排放量， 所以50%是一个区分 废水处理量和排量大小的临界值。从20052009年山东省总体废水处理率的时 序图我们可以看出，2005年到2009 年，山东省的总体废水处理率处于比较平稳 的变化，并且细究山东各市的废水处理率，从曲线图中可以看出各市的废水处 理率也是都保持在49%50%。可见山东省各市的废水处理率处于基本标准状态。 但同时，我们也发现了一个问题，为什么废水处理率如此之高还会存在水污染 的问题呢？ 其次，对于单位投资废水处理效率，其值越小越能说明处理效率高，观察从 2005年2009年单位投资废水处理效率的时序图我们可以看到，单位投资废水 处理效率图形比废水处理率图形来的明朗，并且可以看出，近几年来，山东省 大多数城市的单位投资废水处理效率是处于一种平稳上升的状态，比如济宁市、 泰安市、威海市、日照市、莱芜市、临沂市和德州市。而济南市、青岛市和淄 博市的单位投资废水处理效率时序图则呈现出一种波动上升的趋势。东营市和 潍坊市都呈现出一种抛物上升的趋势。曲线图与他们形成鲜明对比的是聊城市、 滨州市和菏泽市，唯一有点小差别的是菏泽市呈现的是一种波动下降趋势，而 其他两条下降曲线却是属于一种平稳下降的趋势。曲线图既然有出现升降状态， 自然有在5年间单位投资废水处理效率保持不变的城市，它们中包括枣庄市和滨 州市。 图1 2005-2009年山东格式废水处理率的折线图 从各市2005年2009年的单位投资废水处理效率的均值来看，淄博市的单 位投资废水处理效率远远高于其他山东城市。这可能与它的经济发展主要是旅 游业，第二产业发展相对落后有关，从而排放的废水量比较小，处理起来比较 容易，即使进行少量的废气治理投资，也能较大程度上提高治理效率。滨州市 可能是受 图2 2005-2009年山东省各市单位投资废水处理效率 波动极大值的影响，其均值也比较大。单位投资废水处理效率的均值比较小的 省份有东营市、烟台市、潍坊市和临沂市，烟台市可能是制烟产业比较闻名而 初步忽略环境保护。为了分析各市废水处理率和单位投资废水处理效率，笔者 计算了废水处理率和单位投资废水处理效率。本文使用EViews6.0软件进行数据 处理。 四 废水治理效率及分析 4.1数据 单位废水处理率 治理费用 GDP 工业废水排放量 第二产业增加值所占比重 0.32013059 16234 1876.61 5256 0.460404666 0.296953243 16575 2185.09 4949 0.458461665 0.198547483 25163.9 2562.81 5059.0649 0.451863384 0.276789471 16955.4 3006.77 4748.9542 0.436711546 0.191854525 25822.3 3340.913 5013.7909 0.42907733 0.427977044 20910 2695.82 8956 0.517931464 0.265003524 35475 3206.58 9521 0.523040124 0.359930418 25817.1 3786.52 9412.1695 0.515922272 0.33804491 28583.8 4401.562 9685.0404 0.507736362 0.316245618 32853.1 4853.867 10401.7257 0.498599714 0.324021653 40272 1430.95 13058 0.66793389 0.310128118 41212 1645.16 13362 0.65589973 0.37398854 50235.7 1945.02 18853.4079 0.645952227 0.302301518 63274.4 2290.967 19176.3072 0.647439194 0.310574391 63136.1 2445.284 19608.4558 0.62807416 1.903902798 5432 633.35 11202 0.633251757 1.08369001 10981 759.95 12509 0.635331272 1.099338271 12312.9 925.56 13536.0422 0.638521544 0.907116542 16636.1 1087.636 15190.6815 0.630909413 0.821972695 16377.9 1196.037 13503.5496 0.622388654 0.298342541 25883 1166.14 7974 0.82275713 0.31520734 28118 1450.31 8953 0.806813716 0.309825138 29246 1664.8 9480.995 0.762397886 0.316296449 30929.4 2028.275 9782.8594 0.764655245 0.251154543 40132 2058.973 10079.3341 0.739163237 0.413426915 16385 2012.46 6881 0.595296304 0.370414138 18617 2405.75 7066 0.607810454 0.443399928 17323.1 2879.96 7703.6291 0.609657773 0.381136286 19342.4 3409.22 7389.9314 0.605754395 0.375173716 20257.2 3701.791 7599.969 0.601687775 0.302991923 41846 1471.17 12850 0.568588266 0.45416847 27732 1720.88 12744 0.581464135 0.432935976 33439.2 2056.02 14581.2827 0.581059523 0.401850392 42056.7 2475.633 17018.5254 0.575061119 0.35543523 48297.2 2707.228 17342.5934 0.563694617 0.475828838 19093 1266.25 9185 0.550009872 0.453184958 23454 1456.09 10660 0.55177908 0.364044172 31995.6 1736.01 12178.3944 0.553067091 0.336591884 37122 2082.007 12741.5358 0.555045667 0.367999518 36310.2 2238.117 13797.6661 0.548588622 0.42727049 8126 855.66 3520 0.55852792 0.341475282 10276 1018.18 3562 0.562002789 0.403422537 10241 1226.11 4193.5936 0.561548311 0.501944417 8448.7 1534.305 4321.1912 0.55356642 0.46878474 9102.5 1715.663 4337.7951 0.545073829 0.26061961 9393 1169.77 2449 0.620139002 0.215825688 13080 1368.53 2851 0.620804805 0.43754052 6632.5 1583.45 2901.9875 0.617758691 0.52303678 4559.6 1546.328 2384.8385 0.57596964 0.427877237 5263.8 1733.187 2252.2602 0.577538537 0.969202644 7111 426.50 6892 0.47880422 1.360144782 4973 505.87 6764 0.49728191 0.725528906 9238.7 629.58 6702.9439 0.508608914 0.980722162 7710.6 774.22 7561.9563 0.533582186 1.032763861 8545.8 864.6638 8825.7934 0.545705931 0.162095683 8131 256.34 1328 0.673792619 0.140586797 9816 291.98 1393 0.658949243 0.065886472 22020.1 367.27 1452.6467 0.66027718 0.071211987 23272.2 466.0097 1662.2477 0.65792551 0.054928625 30283.8 471.3002 1677.2855 0.620432989 0.124255566 48191 1211.78 6036 0.522339038 0.285622475 21784 1404.86 6263 0.520215537 0.294466867 30223.4 1660.46 8964.3866 0.510262216 0.348271969 22672.4 1901.751 7933.3297 0.516284481 0.329799747 21808.4 2069.109 7213.1204 0.505027785 1.771401913 8574 831.82 15188 0.55185016 0.299038866 57016 1003.38 17050 0.557625227 0.712372823 25117.3 1180.82 18825.9293 0.555038024 0.785215003 22313.2 1307.703 18195.3387 0.56169698 0.739389633 23432.3 1475.084 17977.2199 0.550174135 1.6956471 8569 693.14 14530 0.572856854 0.33147714 34120 841.33 11572 0.584740827 0.372273203 37595.1 1025.42 14229.5118 0.590616528 0.476232169 39541 1250.335 19209.9584 0.588272142 0.742734549 28401.1 1378.368 21590.4942 0.586529572 1.971296296 4320 667.27 9162 0.60194524 1.411468088 6941 833.67 10401 0.617534516 1.516923935 7885.4 1030.29 12545.152 0.619563424 1.126803086 11884.4 1239.062 13628.4126 0.58952299 0.932179869 14453.3 1354.99 14097.4139 0.563368515 0.739505558 6027 450.85 4604 0.430009981 0.639021074 7355 539.6 4745 0.459080801 0.571376931 10410.4 686.02 5952.4164 0.483921752 0.51659715 12281 842.131 6345.4296 0.501252197 0.45846066 15951.9 957.3109 7354.1686 0.509970178 数据来源：山东省统计局2010年统计年鉴 4.2变量说明 单位废水废水处理率 用Y来表示，由工业废水排放达标量/废水处理设施运行费用得到，反映环保 投资效率。其值越小越能说明投资效率高，但由于受两个因素影响，不排除受 自相关因素的影响。在模型I和中，以它作为被解释变量。 废水治理投资 用X1表示废水治理设施运行费用。在一般看来，废水治理投资越多越好， 我们试图找到投资与治理效率的关系。在模型I和模型中，以它作为解释变量。 其前的系数可以用来反映环保投资治理效率。 各地GDP 用X2表示，反映各地经济发展水平，GDP的增长能一定程度上反映该地区的 经济发展水平，但不能代表生态环境的水平，但从经验来看，GDP增加会带来更 多的环境治理费用。它作为模型I的一个解释变量。 工业废水排放量 用X3表示，反映各市废水的处理水平，这是一个绝对数字，没有可比性，工 业发达的城市废水排放多，工业落后的城市废水排放少，但我们也把它看成一 个变量。在模型中，它滞后一期的值作为解释变量。因为当上期的废水排放 量比较大时，可能会对本期废水的排放产生压力，因此为增大废水处理量，减 少废水排放量，政府加大对企业的监管，这可促使单位投资废水处理率提高。 第二产业增加值占GDP比重 用X4表示，反映各市的产业结构。这个参数很好的弥补了只用GDP和工业废 水排放量这两个绝对指标的不足，能在一定程度上解释废水治理效率。在模型 ，以它做为解释变量之一。如果产业结构比重的上升是由于技术的改进（包 括环保技术的改进），则其有利于废水投资效率的改进，那其估计系数也因该 为正，但如果产业结构比重的上升是粗放型经济增长的结果，则其估计系数就 不一定为正了。在模型I和模型中做解释变量。 单位根检验 为了避免伪回归， 首先对面板数据进行单位根检验， 面板单位根检验方 法有相同单位根情况下的单位根检验方法（LLC 检验和Breitung 检验） 和不 同单位根情况下的检验方法（IPS 检验， Fisher-ADF检验和Fisher-PP 检验）。 经检验， 我们发现所有面板数据水平值都不是平稳的， 但其一阶差分都是平 稳的， 符合面板建模的前提。 Pool unit root test: Summary Series: Y, X1, X2, X3, X4 Date: 06/28/11 Time: 09:36 Sample: 2005 2009 Exogenous variables: Individual effects Automatic selection of maximum lags Automatic lag length selection based on SIC: 0 and Bartlett kernel Balanced observations for each test Cross- Method Statistic Prob.* sections Obs Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -5.64173 0.0000 5 20 Null: Unit root (assumes individual unit root process) Im, Pesaran and Shin W-stat -0.31098 0.3779 5 20 ADF - Fisher Chi-square 13.5830 0.1929 5 20 PP - Fisher Chi-square 15.1463 0.1268 5 20 对各变量进行相关系数分析后发现GDP， 废水排放量， 废水治理设施运行 费， 第二产业增加值占GDP 比例之间的相关性都很高， 且通过了1%的显著性 水平。考虑到多重共线性可能造成的影响， 本文依次对废水治理设施运行费， 废水排放量滞后值，GDP 及GDP 的二次项进行拟合， 拟合模型分别为模型- 1， 模型-2， 模型-3， 最后我们对符合要求变量进行拟合。其拟合模型 为模型-4。对各变量进行单位根检验后发现其一阶单位根都是平稳的， 对各 模型进行协整检验后发现都存在协整关系。我们还是选择固定效应模型， 为了 分析各变量对单位投资废水治理的影响， 选择混合固定效应模型。 4.3 建立模型 单位处理效率与废水治理设施运行费用 模型I-1 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.777243 0.055248 68.36849 0.0000 LOG(X1) -0.470849 0.006007 -78.37895 0.0000 R-squared 0.986669 Mean dependent var -0.549934 Adjusted R-squared 0.986509 S.D. dependent var 0.166637 S.E. of regression 0.019355 Akaike info criterion -5.028469 Sum squared resid 0.031094 Schwarz criterion -4.970994 Log likelihood 215.7099 Hannan-Quinn criter. -5.005351 F-statistic 6143.260 Durbin-Watson stat 4.006199 Prob(F-statistic) 0.000000 Log(Y)= 3.777243-0.470849log(X1) 从模型I-1 中看出，废水设施治理运行费的估计系数为负， 即废水治理设 施运行费用越高，单位环保投资废水治理效率越低,这说明并不是污水治理设施 费用越多越好，投入费用越多，单位投资效率越低，所以这个变量很好的解释 了山东部分城市环保投资废水治理效率低下的原因。 模型I-2 位处理率与GDP 及GDP 的二次项进行拟合 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.240360 1.589553 2.038535 0.0447 LOG(X2) -0.571209 0.490699 -1.164073 0.2478 LOG(X2)2 -0.001737 0.037810 -0.045941 0.9635 R-squared 0.986562 Mean dependent var -0.549934 Adjusted R-squared 0.986234 S.D. dependent var 0.166637 S.E. of regression 0.019551 Akaike info criterion -4.996902 Sum squared resid 0.031345 Schwarz criterion -4.910691 Log likelihood 215.3683 Hannan-Quinn criter. -4.962226 F-statistic 3010.003 Durbin-Watson stat 3.208731 Prob(F-statistic) 0.000000 参数没有通过t检验，无法建立模型。 模型I-2 中，参数没能通过检验，无法说明说明单位投资处理率与经济发展 水平符合正U 型曲线关系。 模型 I-3 单位处理效率与工业废水排放量的滞后一期 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.567617 0.296296 22.16571 0.0000 LOG(X3(-1) -0.836135 0.034502 -24.23431 0.0000 R-squared 0.898975 Mean dependent var -0.611974 Adjusted R-squared 0.897444 S.D. dependent var 0.123617 S.E. of regression 0.039588 Akaike info criterion -3.591632 Sum squared resid 0.103434 Schwarz criterion -3.526352 Log likelihood 124.1155 Hannan-Quinn criter. -3.565766 F-statistic 587.3016 Durbin-Watson stat 4.242189 Prob(F-statistic) 0.000000 Log(Y)= 6.567617-0.836135log(X3（-1）) 模型I-3中，工业废水排放量滞后一期越大，单位投资效率越低。这与预期相符， 如果前一期的单位投资效率较高，那么后一期的废水排放也就相应减少了。 模型I-4 单位处理效率与第二产业增加值所占比重 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.494919 0.039686 -62.86663 0.0000 LOG(X4) -2.619609 0.053265 -49.18102 0.0000 R-squared 0.966824 Mean dependent var -0.549934 Adjusted R-squared 0.966424 S.D. dependent var 0.166637 S.E. of regression 0.030534 Akaike info criterion -4.116692 Sum squared resid 0.077384 Schwarz criterion -4.059218 Log likelihood 176.9594 Hannan-Quinn criter. -4.093575 F-statistic 2418.773 Durbin-Watson stat 1.869534 Prob(F-statistic) 0.000000 Log(Y)= -2.494919-2.619609log(X4) 模型I-4中，单位处理效率与第二产业增加值占GDP比重成反比，即第二产业增 加值越大，废水处理效率越低。产业结构与单位投资处理率成负相关关系， 可 以认为山东的工业增长方式是非环境友好的， 第二产业增加值占GDP 的比重每 提高1%， 由于处理量的增加小于排放量的增加， 所以单位投资处理率下降了 2.62%。 总结模型I，模型I-1,I-3，I-4的整体拟合效果较好， 调整的可决系数都 超过了89%， 模型I-1、I-3，I-4中的各参数都通过了5%的显著性检验,而模型 I-2的参数没通过5%的检验。 模型-1 对上述模型进行整合 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.787166 1.89E-11 3.59E+11 0.0000 LOG(X1) -0.459454 1.13E-12 -4.06E+11 0.0000 LOG(X3(-1) -0.274668 1.06E-12 -2.60E+11 0.0000 LOG(X4) 1.063116 8.30E-12 1.28E+11 0.0000 R-squared 1.000000 Mean dependent var -0.611974 Adjusted R-squared 1.000000 S.D. dependent var 0.123617 S.E. of regression 4.76E-13 Akaike info criterion -53.85305 Sum squared resid 1.45E-23 Schwarz criterion -53.72249 Log likelihood 1835.004 Hannan-Quinn criter. -53.80132 F-statistic 1.51E+24 Durbin-Watson stat 2.602175 Prob(F-statistic) 0.000000 Log(Y)= 6.787166-0.459454log(X1) -0.274668log(X3（-1 ）)+ 1.063116log(X4) 废水治理设施运行费的估计系数与排放量滞后值估计系数分别与模型- 1， -3的中变量的估计系数相同，而第二产业增加值占GDP所占比重的系数符 号出现了变化，说明其估计的稳健性不高。 剔除X4后得到模型-2 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.442620 0.076054 58.41374 0.0000 LOG(X1) -0.329245 0.007878 -41.79057 0.0000 LOG(X3(-1) -0.231611 0.015894 -14.57208 0.0000 R-squared 0.996375 Mean dependent var -0.611974 Adjusted R-squared 0.996263 S.D. dependent var 0.123617 S.E. of regression 0.007556 Akaike info criterion -6.889716 Sum squared resid 0.003711 Schwarz criterion -6.791797 Log likelihood 237.2504 Hannan-Quinn criter. -6.850918 F-statistic 8932.834 Durbin-Watson stat 2.808363 Prob(F-statistic) 0.000000 Log(Y)= 4.44262-0.329245log(X1) -0.2316118log(X3（-1 ）) 模型拟合度很好，参数在5%的置信区间条件下符