五　分析

表3汇总了基于模型一和模型二的回归结果。在模型中，我们对异方差性进行控制，对模型进行了豪斯曼检验，随机效应模型在回归中被拒绝，因此我们主要关注固定效应模型的结果。此外，还在表4中给出了变量的相关矩阵。我们可以看到变量之间存在着适度的相关性。

表3的第一列给出了对模型一的回归结果。我们可以看到，人均GDP变量的系数为正值，统计显著性在1%水平。人均GDP平方项的立方项系数为负值，统计显著性水平在5%。人均GDP的立方项系数也为负值，统计显著性在10%水平。这一结果有力地支持了水的库兹涅茨曲线的存在，即城市人均用水量与人均GDP存在这N形曲线的关系。

第三列到第十列给出了基于模型二回归的结果。我们分别检验了不同的政策变量指标对于城市人均用水量的影响。在第三列中我们首先回归了效率政策量。我们可以看到水的生产率变量的系数为负值，统计显著性在1%水平。这一结果显示，随着政策的实施，推动水的生产率的提高，可以在很大程度上降低城市人均用水量。此外，技术效应变量的系数也为负值，并且其统计显著性在1%水平，即随着技术的不断革新，城市人均用水量也会减少。家庭人口数与城市人均用水呈现正相关性，其统计显著性在5%水平。这一结果可能是由于家庭固定用水量造成的，即在家庭中部分用水不会随着人口数的增加或减少而变化，如清洁用水量、浇花和植被等的用水量，当家庭人口数减少的时候，固定用水量平均到人就会增加人均用水量。这一情况在发达国家格外显著。

第五列给出了以污水处理率作为效能政策变量对城市人均用水量回归的结果。我们发现污水处理率变量的系数为正值，这一结果与我们的预期相反，我们分析，这可能是政策的短期实施造成的，因此，我们在回归中加入了污水处理率的平方项。当污水处理率一次方项和平方项同时控制时，我们可以看到其一次方系数为正值，而其平方项系数为负值，统计显著性都在1%水平。相同的结果同样出现在污泥回收利用率作为效能政策变量对城市人均用水量回归的结果中。第七列给出了相关的回归结果。我们发现污泥回收利用率系数为正值，而其平方项系数则为负值，统计显著性都在5%水平。遗憾的是，当我们用水和污水污染治理公共投入作为效能政策变量进行回归时，我们没有观测到相同的结果。我们认为，这可能是较短的观测周期和数据量过少造成的结果，对水和污水污染治理公共投入变量，我们只有1990—2010年的数据。但我们相信，只要有充足的数据，我们可以观测到与其他两个效能相关变量相同的结果。因此我们可以看到效率政策变量和效能政策变量对城市人均用水量有着显著的影响。即恰当的政策设计和实施可以降低城市人均用水量，即降低水库兹涅茨曲线的峰值，并使其出现在人均收入较低的水平。

此外，通过描绘每个国家的城市人均用水量和人均GDP的曲线，我们可以更好地比较各国水库兹涅茨曲线的差异。每个国家的水库兹涅茨曲线峰值都出现在不同的人均GDP值上，从几千美元到几万美元不等。发达国家的拐点主要出现在几万美元的区间上。这一结果是由于不同因素协同作用的结果，如产业构成因素、技术变化因素、经济规模因素、地理气候因素，以及政策因素等。如果我们以发达国家的经验作为范例，那么我们不会期待观测到发展中国家的水库兹涅茨曲线，因为许多发展中国家的经济发展水平还没有达到万美元级别。然而，在我们观测的有限的3个发展中国家，我们都观测到了拐点。这一现象其实并非不可理解，事实上，自70年代发达国家发现人均用水量的递减趋势开始，以及环境意识的不断增强，大量的相关政策被制定和实施，用以提高用水效率和效能，发展中国家也大量学习采用相关政策，这些政策的实施有效地优化了这些国家的用水曲线，使其峰值降低并出现在较早的发展阶段。我们的定量分析也强有力地支持了这一观点，即政策对与城市人均用水量的减少有着积极的效用。

我们可以看到在所有观测的国家中，有4个国家我们只观测到了其水库兹涅茨曲线的右侧，即其人均用水峰值出现在我们的观测周期之前，即1960年前。这4个国家分别是澳大利亚、丹麦、瑞士和瑞典。这一结果可能是地区社会经济文化差异造成的。值得关注的是，这4个国家都是以环境保护观念突出而闻名于世的。因此，这一结果在很大程度上与它们在很早就开始对于环境的关注和保护，以及相关政策的实施有密不可分的关系。这些还需要进一步的研究和分析。

此外，我们可以看到，澳大利亚、比利时、丹麦、芬兰、希腊、德国、日本、卢森堡、新西兰、瑞士和瑞典的环境库兹涅茨曲线的尾部趋于平稳，带有波动并略微上扬。我们认为，这一现象和人口波动以及家庭人口数减少有着密不可分的关系（Birrell et al.，2005）。正如我们之前讨论的，家庭固定用水量不会随着人口增减而变化，因此，当家庭人口数减少，固定用水量平摊到个人就会产生微量增加。