流域內(nèi)各區(qū)域用水量與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤分析及用水量驅動力分解
——以淮河流域為例

童國平,陳 巖(南京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,江蘇 南京 210037)

流域內(nèi)各區(qū)域用水量與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤分析及用水量驅動力分解
——以淮河流域為例

童國平,陳 巖
(南京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,江蘇 南京 210037)

利用脫鉤彈性分析方法評價淮河流域內(nèi)河南、安徽、江蘇和山東各區(qū)域用水量和經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤狀態(tài),分析各省的脫鉤發(fā)展趨勢，對比總體脫鉤狀況。同時,利用完全分解模型把用水量驅動力分解為人口效應、經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應,分析三大效應對用水量的具體影響。結果表明:淮河流域內(nèi)各區(qū)域具有不穩(wěn)定且狀況較差的脫鉤—弱脫鉤—強脫鉤的變化過程,脫鉤狀態(tài)隨時間發(fā)展逐漸改善;各區(qū)域總體脫鉤狀況存在差異性:山東gt;江蘇gt;河南gt;安徽;同時,三大效應的貢獻率大小為:經(jīng)濟規(guī)模效應gt;技術效應gt;人口效應,經(jīng)濟發(fā)展因素主要增加用水量,技術因素抑制用水量。因此,應把握好經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應,努力改善經(jīng)濟發(fā)展結構，提高技術效應強度，以達到強脫鉤的理性狀態(tài)。

用水量;脫鉤彈性分析方法;驅動力分解;淮河流域

1 引言

近幾年,我國的供水量已超過水資源量的20%,人均水資源量只有2100m3,僅為世界平均水平的1/4,年均缺水量高達500億m3。同時,我國的水資源利用效率遠遠低于國際的平均水平,如萬美元GDP用水量是美國的2.7倍、日本的7.1倍,農(nóng)業(yè)用水利用系數(shù)只有0.5,與世界先進水平0.7—0.8相比差距較大。再加上大量生活污水和工業(yè)廢水排放造成水質性缺水,使我國的水資源形勢日益嚴峻。本文對我國用水量和經(jīng)濟發(fā)展之間的關系進行了定量研究,有助于識別水資源的利用狀況,幫助人們開發(fā)、利用、節(jié)約和保護水資源。

脫鉤最早運用于物理學領域,它特指具有響應關系的兩個或兩個以上物理量之間的關系逐漸減小直至不再存在[1]。后來被廣泛運用于其他的學科領域,如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貿(mào)易、工業(yè)廢物排放、能源消耗和環(huán)境負荷等。世界銀行最早把脫鉤運用在資源環(huán)境領域中,當今學術界比較一致地認為脫鉤即是打破經(jīng)濟增長對資源消耗或是環(huán)境壓力的依賴關系,實現(xiàn)在保持較好經(jīng)濟增長的同時,資源消耗在下降或是環(huán)境壓力在減小,達到社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

從定義來看,脫鉤分為絕對脫鉤和相對脫鉤兩種形式,經(jīng)濟增長狀況下的資源消耗或環(huán)境壓力變化率為零甚至達到負值時被稱為“絕對脫鉤”,而資源消耗或環(huán)境壓力變化率小于經(jīng)濟變化率時被稱為“相對脫鉤”。脫鉤分析方法主要有脫鉤因子法、Vehmas脫鉤指數(shù)法、Tapio彈性脫鉤法、IPAT方程、差分回歸系數(shù)法和完全分解法。在OECD脫鉤因子法中,張旺[2]闡述了我國服務業(yè)和能源消費與碳排放之間為波動上升的絕對脫鉤關系;李忠民[3]對山西省工業(yè)經(jīng)濟與能耗投入和碳排放進行了脫鉤分析,并得到兩者之間未達到脫鉤的理想狀態(tài)。在Vehmas脫鉤指數(shù)法中,喬凱[4]、潘安娥[5]、楊仁發(fā)[6]等從水足跡的角度對不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和水資源利用之間的協(xié)調關系進行了研究。在Tapio彈性脫鉤方法中,眾多作者從不同角度進行了不同的研究。如劉怡君[7]、吳丹[8]、趙菲菲[9]等從宏觀角度定性和定量地研究了我國經(jīng)濟發(fā)展和能源消耗以及環(huán)境壓力之間的脫鉤關系和態(tài)勢;蓋美[10]、楊振華[11]等進一步對我國不同區(qū)域的經(jīng)濟與資源消耗進行了脫鉤水平的測算和評價,認為區(qū)域內(nèi)部的時空演變具有一定的規(guī)律或趨勢;洪利[12]、王寶強[13]從工農(nóng)業(yè)角度評價了中國和省際的脫鉤狀態(tài),并進行了對比，得到工業(yè)用水的脫鉤狀況要優(yōu)于整體和農(nóng)業(yè);熊威[14]、姚景民[15]從產(chǎn)業(yè)角度實證分析了三大產(chǎn)業(yè)與湖泊污染或水資源消耗之間的關聯(lián)。在IPAT方程中,姬卿偉[16]利用完全分解模型對我國水資源消耗的驅動因素進行了分解,提出努力提高技術促進強脫鉤的建議;孟祥儀[17]等結合產(chǎn)值、用水量和萬元產(chǎn)值用水量變量對關中地區(qū)的總體和三大產(chǎn)業(yè)的脫鉤情況進行了綜合比較分析,提出優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,提高用水效率;劉年康[18]通過差分回歸系數(shù)法了解到經(jīng)濟增長依賴于環(huán)境污染而且脫鉤關系有著明顯的跨區(qū)域的時間一致性等規(guī)律;吳丹[19]通過完全分解法將中美脫鉤狀況進行了對比,認為實現(xiàn)水資源利用脫鉤的關鍵在于實現(xiàn)工農(nóng)業(yè)用水零增長。在淮河流域經(jīng)濟與水資源利用協(xié)調分析中,秦麗云[20]采用系統(tǒng)動力學定量分析了水資源的合理開發(fā)是制約社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要因素,并提出了最佳經(jīng)濟發(fā)展方案;馬天儒[21]從生態(tài)文明視角定性分析了水量分配對社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

目前,脫鉤分析方法雖然廣泛運用在不同領域來評價和分析資源環(huán)境和經(jīng)濟之間的脫鉤狀況和脫鉤演變趨勢,但還需要進一步改進。主要是:①現(xiàn)有研究多是單個分析全國、區(qū)域、省、縣范圍的脫鉤狀態(tài),若對流域內(nèi)各區(qū)域的脫鉤狀態(tài)進行研究、評價和比較流域部分和整體之間的協(xié)調度發(fā)展關系,則有利于合理配置各區(qū)域水量和實現(xiàn)流域整體的可持續(xù)發(fā)展;②現(xiàn)有研究更注重探尋資源消耗與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤狀況和階段,僅僅從各產(chǎn)業(yè)用水或政策角度分析原因,需要對其內(nèi)在機理進行詳細探究,有助于對癥下藥來實現(xiàn)資源環(huán)境壓力和經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤。因此,本文以流域為對象,利用脫鉤彈性方法對淮河流域內(nèi)四省區(qū)域的用水量和經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤狀態(tài)進行分析和評價,并利用完全分解模型對用水量變化的內(nèi)在機理進行探究,用水變化量驅動力分解為人口、經(jīng)濟規(guī)模、技術三大效應,了解不同影響因素對用水量的影響大小和程度,從而控制關鍵因素有效減少用水量以達到最理性的脫鉤狀態(tài)。

2 研究方法

2.1 Tapio脫鉤彈性法

脫鉤表達用水量與經(jīng)濟增長之間的關系時,它是指阻斷用水量與經(jīng)濟增長之間的聯(lián)系。20世紀50年代以來,我國經(jīng)濟增長依賴于水資源消耗,表現(xiàn)為用水量隨著經(jīng)濟規(guī)模的擴大而同步增長,但“十二五”期間,兩者之間的依賴關系逐漸減弱,用水量與經(jīng)濟規(guī)模逐漸呈現(xiàn)出反向變化規(guī)律。因此,脫鉤狀況總體上為未脫鉤—相對脫鉤—絕對脫鉤的發(fā)展趨勢[22]。

本文選用Tapio脫鉤彈性方法,彈性指數(shù)表示經(jīng)濟每增長1%所帶來的水資源消耗的百分比,測算水資源消耗變動對經(jīng)濟變化的敏感程度。該方法計算簡便、評價標準精細,適宜分析水資源消耗與經(jīng)濟增長兩者之間的聯(lián)系程度。其中,用水量代表水資源消耗變量,地區(qū)生產(chǎn)總值代表經(jīng)濟發(fā)展變量,彈性指數(shù)數(shù)學表達式為:

(1)

式中,e為脫鉤彈性指數(shù);ΔW和ΔGDP分別表示用水量增加值和地區(qū)生產(chǎn)總值增加值;Wt和Wt-1分別表示時間t和t-1的用水量;GDPt和GDPt-1分別表示時間t和t-1地區(qū)的生產(chǎn)總值。參照已有文獻的劃分標準,可將脫鉤彈性指數(shù)劃分為八類(圖1)。

當經(jīng)濟增長時,主要脫鉤狀態(tài)有強脫鉤、弱脫鉤和擴張性負脫鉤,而擴張連接為弱脫鉤和擴張性負脫鉤之間的連接狀態(tài)。其中,強脫鉤為最理想的脫鉤狀態(tài),主要出現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展成熟期,用水量和經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)反方向的變化規(guī)律,水資源利用效率快速提高,用水量到達了零增長的可持續(xù)發(fā)展階段;而弱脫鉤和擴張性負脫鉤一般出現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展的初期和中期,用水量的大量消耗給予經(jīng)濟發(fā)展的動力,相比之下弱脫鉤較為理想。

圖1 脫鉤狀態(tài)分類

當經(jīng)濟衰退時,主要脫鉤狀態(tài)有強負脫鉤、弱負脫鉤和衰退性脫鉤,而衰退連接為弱負脫鉤和衰退性脫鉤的連接狀態(tài)。其中,最不理想的狀態(tài)為強負脫鉤,經(jīng)濟下滑的同時用水量卻在不斷增加;弱負脫鉤和衰退性脫鉤是經(jīng)濟變化率和用水量變化率都是負值,其中弱負脫鉤狀況稍優(yōu)于衰退性脫鉤狀況。

2.2 基于IPAT模型的用水量變化驅動力分解

根據(jù)陸鐘武提出的IPAT經(jīng)典模型[23]以及Sun J W提出的完全分解模型[24],結合本文研究對象把用水量作為資源消耗或環(huán)境壓力變量,對用水量進行了分解。具體表達式為:

(2)

式中,W表示用水量;P表示人口;A表示人均GDP;T表示單位GDP用水量;G表示GDP。由此可知,用水量受到三大因素的影響,分別為人口、經(jīng)濟發(fā)展水平和技術水平或用水效率。因此,按照完全分解模型把引起用水量變化的驅動力分解為人口效應、經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應,計算公式為:

ΔW=Wt-W0=ΔWP+ΔWA+ΔWT

(3)

式中,ΔW代表基期與時間t之間用水量的變化量;Wt和W0分別表示時間t和基期的用水量;ΔWP、ΔWA、ΔWT分別表示由人口、經(jīng)濟發(fā)展水平和技術水平對用水量的影響。

(4)

(5)

(6)

(7)

3 淮河流域脫鉤狀況實證分析

3.1 研究區(qū)概況

淮河流域位于我國東部地區(qū),處于長江和黃河兩大流域之間,流經(jīng)湖北、河南、安徽、江蘇和山東5省40個市,流域面積27萬km2,總人口1.65億人,人口密度居各江河流域之首。流域內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越,并以煤炭、電力工業(yè)、農(nóng)副原料食品和輕紡工業(yè)為主,總體經(jīng)濟發(fā)展程度低于全國平均水平。

淮河流域取水來源主要為地表水、地下水和其他回收處理等,用水構成主要為農(nóng)田灌溉、工業(yè)用水和居民生活用水,農(nóng)業(yè)用水一直占據(jù)主導地位,近年來工業(yè)用水和居民生活用水不斷增加?；春恿饔蛴盟吭谒氖?nèi)的平均分配比例見圖2。其中,江蘇省區(qū)域用水比例最高,約占總體的1/2,用水量最多；河南省和安徽省區(qū)域用水比例次之,分別約占20%；山東省區(qū)域用水比重為15%；湖北省用水量在總用水量中比例不足1%,此處忽略不計。

圖2 淮河流域內(nèi)各區(qū)域用水量分配比例

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文以淮河流域為例,研究了流域內(nèi)河南、安徽、江蘇和山東4省在2003—2014年的用水量和經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤關系以及引起用水量變化的內(nèi)在機理。用水量和人均用水量、2003—2011年的人均GDP和2012—2014年的單位GDP用水量數(shù)據(jù)來源于2003—2014年的《淮河片水資源公報》,人口數(shù)據(jù)是由用水量和人均用水量推算得到,流域內(nèi)4省GDP數(shù)據(jù)來源于2003—2014年的《治淮匯刊》。為了使GDP數(shù)據(jù)具有可比性,以2003年為基期,剔除了通貨膨脹等因素的影響。

3.3 計算與結果分析

利用Tapio脫鉤彈性方法對淮河流域內(nèi)各區(qū)域用水量和經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤彈性指數(shù)進行計算,得到各區(qū)域的每年脫鉤狀態(tài),并以強弱脫鉤占研究期的比重判斷各區(qū)域的總體脫鉤狀況,見表1。

表1 海河流域內(nèi)各區(qū)域用水量和GDP的脫鉤評價結果

河南省區(qū)域用水量和GDP之間的脫鉤關系與分析(圖3):脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定,狀況較差。首先，2006年和2008年河南省的用水量變化率大于GDP變化率,其中2006年的用水量和GDP變化率均大于0且彈性值大于1.2,導致出現(xiàn)擴張性負脫鉤狀態(tài);2008年河南省受到經(jīng)濟全球性金融危機的影響,水資源未得到合理利用,導致GDP變化率小于0,用水量變化率大于0,彈性值小于0,出現(xiàn)強負脫鉤狀態(tài)。其次,2009—2011年主要以弱脫鉤為主,用水量變化率逐漸小于GDP增長率,彈性值大于0。第三,2012—2014年的脫鉤狀態(tài)以強脫鉤為主,經(jīng)濟保持穩(wěn)定增長,而用水量減少。2012年出現(xiàn)強負脫鉤狀態(tài)的原因是用水量變化率為正值,GDP變化率為負值。所以,河南省區(qū)域的水資源利用經(jīng)歷了不穩(wěn)定且狀況較差的脫鉤—弱脫鉤—強脫鉤的變化過程,脫鉤狀況隨時間逐漸改善。

圖3 河南省區(qū)域用水量和GDP變化率與彈性值

安徽省區(qū)域用水量和GDP之間的脫鉤關系與分析:由表1可知,淮河流域內(nèi)的安徽省2004—2014年用水量與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤狀態(tài)經(jīng)歷了六種情況:擴張性負脫鉤、強脫鉤、弱脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤和擴張連接,其中強弱脫鉤占研究期的64%,總體脫鉤狀況較差。由圖4可知,首先，2004—2008年的脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定,狀況差。2004年和2007年的用水量變化率大于GDP變化率,其中2004年用水量和GDP變化率均大于0且彈性值大于1.2,導致出現(xiàn)擴張性負脫鉤狀態(tài);2007年經(jīng)濟出現(xiàn)短暫下滑,導致GDP變化率小于0,用水量變化率大于0,彈性值大于0,出現(xiàn)弱負脫鉤狀態(tài)。其次,2009—2011年為穩(wěn)定弱脫鉤狀態(tài),用水量變化率逐漸下降并小于GDP變化率,彈性值大于0。第三,2012—2014年的脫鉤狀態(tài)以強脫鉤為主,用水量變化率小于0(除2013年外),經(jīng)濟保持發(fā)展,但用水量逐漸減少。2013年出現(xiàn)強負脫鉤狀態(tài)的原因是用水量變化率為正值,GDP變化率為負值,即經(jīng)濟出現(xiàn)短暫下滑,而用水量卻在增加。所以,安徽省區(qū)域的水資源利用也經(jīng)歷了不穩(wěn)定且狀況差的脫鉤—弱脫鉤—強脫鉤的變化過程,脫鉤狀況隨時間逐漸改善。

圖4 安徽省區(qū)域用水量和GDP變化率與彈性值

圖5 江蘇省區(qū)域用水量和GDP變化率與彈性值

江蘇省區(qū)域用水量和GDP之間的脫鉤關系與分析:由表1可知,淮河流域內(nèi)的江蘇省2004—2014年用水量與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤狀態(tài)經(jīng)歷了四種情況:擴張性負脫鉤、弱脫鉤、強脫鉤和擴張連接,其中強弱脫鉤占研究期的82%,總體脫鉤狀況良好。由圖5可知,首先，2004—2008年江蘇省的脫鉤形式是不穩(wěn)定的,狀況較差。2004年和2008年的用水量變化率大于GDP的變化率,彈性值分別為2.5和1.01,出現(xiàn)擴張性負脫鉤和擴張連接兩種狀態(tài);其次,2009—2011年為穩(wěn)定弱脫鉤狀態(tài),因為隨著江蘇省區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和節(jié)水技術的創(chuàng)新使用水量增加率與GDP增長率兩者之間的差距逐漸減小。第三,2012—2014年為穩(wěn)定強脫鉤狀態(tài),經(jīng)濟增長率曲線處于用水量變化率曲線上方的原因在于江蘇省積極響應國家規(guī)劃政策,使用水量得到控制。所以,江蘇省區(qū)域的水資源利用也經(jīng)歷了不穩(wěn)定且狀況較差的脫鉤—弱脫鉤—強脫鉤的變化過程,脫鉤狀況隨時間逐漸改善。

山東省區(qū)域用水量和GDP之間的脫鉤關系與分析:由表1可知,淮河流域內(nèi)的山東省2004—2014年用水量與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤狀態(tài)經(jīng)歷了三種情況:弱脫鉤、強脫鉤、弱負脫鉤,分別占研究期的55%、36%和9%,強弱脫鉤狀態(tài)占研究期的91%,總體脫鉤狀況接近理想。由圖6可知,首先，2004—2011年山東省以弱脫鉤狀態(tài)為主,脫鉤狀況較好。2009年山東省用水量變化率大于GDP變化率,且GDP變化率為負值,表現(xiàn)為弱負脫鉤狀態(tài),原因是山東省經(jīng)濟受到2008年全球性金融危機的滯后性影響,經(jīng)濟尚未恢復,經(jīng)濟增長率為負值。其次,2012—2014年為穩(wěn)定強脫鉤狀態(tài),原因是山東省實行最嚴格的水資源管理制度，使用水量緩慢下降。所以,山東省區(qū)域的水資源利用經(jīng)歷了弱脫鉤—強脫鉤的變化過程,脫鉤狀況隨時間逐漸改善,并且總體脫鉤狀況在4省內(nèi)最優(yōu)。

圖6 山東省區(qū)域用水量和GDP變化率與彈性值

4 淮河流域用水量變化驅動力分析

本文利用完全分解模型把用水量變化的驅動力因素分解為人口效應、經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應,其中人口效應是指人口數(shù)量增減對用水量的影響,經(jīng)濟規(guī)模效應是指經(jīng)濟發(fā)展水平對用水量的影響,技術效應是指用水技術對用水量的影響。采用環(huán)比法得到淮河流域內(nèi)四省區(qū)域2004—2014年的三大效應的貢獻率,效應的正方向貢獻率或貢獻率為正值表示該因素會增加水資源消耗,效應的負方向貢獻率或貢獻率為負值表示該因素抑制了用水量。

4.1 河南省區(qū)域用水量變化及其驅動力分析

通過把河南省區(qū)域的用水量及其驅動力進行組合聯(lián)系,得到三大效應對用水量的貢獻率(圖7)。其中,人口效應的貢獻率在2004—2010年為正值,在2011—2014年為負值,一般小于5%且變化幅度很小;經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率為正值,為53%—70%(除2004年以外),總體呈波動下降;技術效應的貢獻率為負值(除2004年以外),為26%—42%,總體波動上升。總之,河南省三大效應的貢獻率大小為:經(jīng)濟規(guī)模效應gt;技術效應gt;人口效應,經(jīng)濟規(guī)模效應成為主要驅動力但貢獻率逐漸減小,經(jīng)濟發(fā)展和人口因素導致了用水量增加,技術因素抑制了用水量且貢獻率逐漸增強,人口對用水量的影響很小。

圖7 河南省區(qū)域用水量變化及其驅動力分解

由圖7可知,河南省三大效應的正方向貢獻率一直大于負方向貢獻率,導致其用水量總量上升,但是部分年份的用水量比上一年有所減少。具體說來,2005年用水量比上一年下降了1.84億m3,原因是技術效應抑制了用水量,表現(xiàn)在2004年《河南省節(jié)約用水管理條例》和2005年《河南省用水定額》的實施以及普法教育和宣傳,水的法制觀念深入人心,保護水資源的意識不斷提高,使單位GDP用水量開始出現(xiàn)下降;2007年用水總量比上一年減少了11億m3,原因是人口效應和經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率都有所下降,而技術效應的負方向貢獻率提高了38%,表現(xiàn)為河南省在2007年積極開展節(jié)水型社會活動起了重要的促進作用;2010年用水量下降,由于人口效應和經(jīng)濟規(guī)模效應正方向貢獻率比上一年下降,而技術效應負方向貢獻率增加到40%。隨著河南省“十一五”規(guī)劃的完成,加上節(jié)水灌溉技術的創(chuàng)新與利用,用水效率提高使技術效應增強。2013—2014年的用水量較大幅度下降,原因是經(jīng)濟規(guī)模效應正方向貢獻率不斷下降,而技術效應的負方向貢獻率增加至最大值42%,這得益于河南省最嚴格的水資源管理制度的實施,節(jié)約和有效控制用水量,經(jīng)濟發(fā)展逐漸擺脫水資源的限制。

4.2 安徽省區(qū)域用水量變化及其驅動力分析

通過把安徽省區(qū)域的用水量及其驅動力進行組合聯(lián)系,得到三大效應對用水量的貢獻率(圖8)。其中,人口效應的貢獻率為正值,小于10%且變化幅度小;經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率為正值,為56%—75%,前三年貢獻率逐漸增大,后期貢獻率逐漸下降;技術效應的貢獻率為負值(除2004年外),為13%—40%,總體呈波動上升?？傊?安徽省三大效應的貢獻率大小為:經(jīng)濟規(guī)模效應gt;技術效應gt;人口效應,經(jīng)濟規(guī)模效應成為主要驅動力但后來逐漸減小,經(jīng)濟發(fā)展因素主要導致了用水量的增加,技術因素抑制了用水量且貢獻率逐漸增強,人口因素也減少了用水量但影響力小。

從圖8可知,安徽省三大效應的正方向貢獻率一直大于負方向貢獻率,導致其用水量總量上升,但部分年份的用水量比上一年份有所減少。具體說來,2005年用水量比上年減少了5.76億m3,主要在于技術效應增大抑制了用水量,2005年《安徽省行業(yè)用水定額》的實施和節(jié)水型社會開始試點逐步提高了用水效率;2007年的用水量轉而下降,原因是經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率下降了17%,技術效應的負方向貢獻率比上年增長了1倍以上,這得益于安徽省在2007年全面展開節(jié)水型社會建設動員工作,節(jié)水技術已較成熟;2012—2014年用水量緩慢下降,原因是經(jīng)濟規(guī)模效應正方向貢獻率緩慢下降,而技術效應的負方向貢獻率緩慢增加,得益于安徽省在“十二五”期間逐漸轉變經(jīng)濟發(fā)展方式,同時最嚴格的水資源管理制度的實施也在改善和優(yōu)化用水結構。

圖8 安徽省區(qū)域用水量變化及其驅動力分解

4.3 江蘇省區(qū)域用水量變化及其驅動力分析

通過把江蘇省區(qū)域的用水量及其驅動力進行組合聯(lián)系,得到三大效應對用水量的貢獻率(圖9)。其中,人口效應的貢獻率為負值,一般小于10%,總體逐漸減小;經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率為正值，為49%—78%,總體波動下降;技術效應的貢獻率2004—2005年為正值,2006—2014年為負值,在9%—48%之間,總體呈波動上升?？傊?江蘇省三大效應的貢獻率大小為:經(jīng)濟規(guī)模效應gt;技術效應gt;人口效應,經(jīng)濟規(guī)模效應成為主要驅動力但其貢獻率逐漸減小,經(jīng)濟發(fā)展因素主要導致了用水量增加,人口因素和技術因素抑制了用水量增加,技術效應逐漸增強,人口因素對用水量的影響力小且逐漸減弱。

圖9 江蘇省區(qū)域用水量變化及其驅動力分解

由圖9可知,江蘇省三大效應的正方向貢獻率一直大于負方向貢獻率,導致其用水量總體上升,但部分年份的用水量比上一年份有所減少。具體說來,2007年江蘇省的用水量出現(xiàn)了一個小低谷,主要在于經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率比上年減小了21%,技術效應的負方向貢獻率比上年增加了1.7倍,這得益于江蘇省在2007年全面加快節(jié)水型社會建設,節(jié)水技術不斷創(chuàng)新,對用水量產(chǎn)生了有利影響;2012—2014年的用水量由最大值逐漸下降,主要在于經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率不斷下降至50%,技術效應的負方向貢獻率逐漸增加至50%,用水量逐漸趨于穩(wěn)定。這主要得益于2012年全國實行最嚴格的水資源管理制度,一方面是用水結構的巨大調整,農(nóng)業(yè)用水所占比例大幅度下降；另一方向是江蘇省大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),逐漸擺脫了對水資源的依賴。

4.4 山東省區(qū)域用水量變化及其驅動力分析

通過把山東省區(qū)域的用水量及其驅動力進行組合聯(lián)系,得到三大效應對用水量的貢獻率(圖10)。其中,人口效應的貢獻率存在正負值差異,小于10%;經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率在2005—2007年和2014年為負值,2004年和2008—2013年為正值(44%—50%);技術效應的貢獻率與經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率方向正相反,且大小相近。總之,山東省三大效應的貢獻率大小為:經(jīng)濟規(guī)模效應(技術效應)gt;人口效應,用水量變化的驅動力由經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應決定。但經(jīng)濟發(fā)展因素主要增加了用水量,技術因素主要抑制了用水量,人口因素對用水量影響小。

圖10 山東省區(qū)域用水量變化及其驅動力分解

由圖10可知,山東省三大效應的正方向貢獻率一直大于負方向貢獻率但變化幅度很小,出現(xiàn)用水量總體上升但波動小的特點。具體說來,2005—2007年和2014年的用水量小幅下降,在于經(jīng)濟規(guī)模效應為負值,說明經(jīng)濟發(fā)展未增加用水量。由圖6可知,山東省區(qū)域在這四年的GDP增長率達到20%以上,由規(guī)模經(jīng)濟效益可知,當經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模達到一定程度時,水資源消耗量會出現(xiàn)下降的趨勢?！笆晃濉卑l(fā)展規(guī)劃前后,山東省一直大力發(fā)展資源消耗的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟,經(jīng)濟發(fā)展迅猛,對水資源利用產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟效益;2012—2014年用水量逐漸下降,在于人口效應和經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率緩慢降低,技術效應的負方向貢獻率緩慢增加,在2014年兩者再一次出現(xiàn)平衡狀態(tài)。2012年全國最嚴格的水資源管理制度的實行使山東省的技術效應緩慢提高,用水逐漸到達穩(wěn)定狀態(tài)。

5 結論

從時間角度看,四省區(qū)域脫鉤狀況隨時間發(fā)展逐漸改善。河南省、安徽省、江蘇省在2004—2008年的脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定,狀態(tài)較差,2009—2011年脫鉤狀態(tài)為弱脫鉤,2012—2014年脫鉤狀態(tài)以強脫鉤為主;山東省2004—2011年脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤為主,2012—2014年脫鉤狀態(tài)為強脫鉤。強脫鉤主要在于2012年實行了最嚴格水資源管理制度,進一步加大了水資源節(jié)約保護力度,加快推進節(jié)水防污型社會建設,實現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用和經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。

從空間角度而論,4省區(qū)域總體脫鉤狀況存在區(qū)域差異性。河南省主要經(jīng)歷了弱脫鉤、強脫鉤、擴張性負脫鉤和強負脫鉤4種狀態(tài),其中強弱脫鉤約占70%,總體脫鉤狀況一般;安徽省主要經(jīng)歷了擴張性負脫鉤、強脫鉤、弱脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤和擴張連接六種狀態(tài),其中強弱脫鉤占64%,總體脫鉤狀況較差;江蘇省主要經(jīng)歷了擴張性負脫鉤、弱脫鉤、強脫鉤和擴張連接4種狀態(tài),其中強弱脫鉤占82%,總體脫鉤狀況良好;山東省主要經(jīng)歷了弱脫鉤、強脫鉤、弱負脫鉤三種狀態(tài),其中強弱脫鉤狀態(tài)占91%,總體脫鉤接近理想狀況。所以,淮河流域內(nèi)各區(qū)域總體脫鉤狀況為:山東gt;江蘇gt;河南gt;安徽。

4省區(qū)域的用水量變化驅動力的三大效應的貢獻率為:經(jīng)濟規(guī)模效應gt;技術效應gt;人口效應。其中，經(jīng)濟規(guī)模效應的貢獻率大于50%且為正值,波動下降,說明經(jīng)濟規(guī)模效應為用水量的主要驅動力,但經(jīng)濟發(fā)展逐漸擺脫水資源的限制;技術效應貢獻率在40%以下且為負值,波動上升,說明技術效應抑制了用水量。隨著單位GDP用水量不斷下降,用水效率顯著提高;人口效應的貢獻率在10%以內(nèi),對用水量的影響最小。此外,山東省三大效應對用水量的貢獻率變化幅度很小,且沒有明顯的變化趨勢;2005—2007年,山東省的經(jīng)濟規(guī)模效應出現(xiàn)負值,這是由于GDP增速顯著提高帶來的規(guī)模經(jīng)濟效益,導致用水量消耗降低。

4省用水量總體增加,但部分年份較上年的用水量出現(xiàn)下降,主要是經(jīng)濟規(guī)模效應貢獻率顯著下降,技術效應貢獻率顯著提高。所以,我們需要關注經(jīng)濟規(guī)模效應和技術效應的貢獻率大小和方向,努力降低經(jīng)濟規(guī)模效應的正方向貢獻率和提高技術效應的負方向貢獻率。此外,國家和地方政府出臺的相關政策和建設工作對用水量會產(chǎn)生積極的影響,因此我們應積極響應國家和地方政策,轉變經(jīng)濟發(fā)展方式,改善發(fā)展結構,優(yōu)化三大產(chǎn)業(yè)的用水比例,降低農(nóng)業(yè)用水比例,大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),使經(jīng)濟發(fā)展逐漸擺脫水資源的限制;同時鼓勵發(fā)展先進技術,通過創(chuàng)新機制,改進節(jié)水器具,堅持政策節(jié)水、管理節(jié)水、農(nóng)藝節(jié)水多措施并舉,降低單位GDP用水量,提高用水效率,增強技術效應的負方向貢獻率,對抑制水資源消耗最為顯著,實現(xiàn)強脫鉤的理想狀態(tài)。

[1]宋偉,陳百明,陳曦煒.常熟市耕地占用與經(jīng)濟增長的脫鉤(decoupling)評價[J].自然資源學報,2009,24(9)∶1532-1540.

[2]張旺,謝世雄.中國服務業(yè)能源消費與碳排放的關聯(lián)分析[J].湖南工業(yè)大學學報(社會科學版),2014,19(4)∶1-9.

[3]李忠民,慶東瑞.經(jīng)濟增長與二氧化碳脫鉤實證研究——以山西省為例[J].福建論壇(人文社會科學版),2010,19(2)∶67-72.

[4]喬凱,高志剛.新疆水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展脫鉤分析——基于水足跡視角[J].伊犁師范學院學報(自然科學版),2016,10(3)∶62-68.

[5]潘安娥,陳麗.湖北省水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展脫鉤分析——基于水足跡視角[J].資源科學,2014,36(2)∶328-333.

[6]楊仁發(fā),汪濤武.江西省水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展脫鉤分析——基于虛擬水的視角[J].科技管理研究,2015,35(20)∶95-98.

[7]劉怡君,王麗,牛文元.中國城市經(jīng)濟發(fā)展與能源消耗的脫鉤分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2011,21(1)∶74-81.

[8]吳丹.中國經(jīng)濟發(fā)展與水資源利用的演變態(tài)勢、“脫鉤”評價與機理分析——以中美對比分析為例[J].河海大學學報(哲學社會科學版),2016,18(1)∶47-53.

[9]趙菲菲.“新常態(tài)”下經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展研究——基于全國及省際面板數(shù)據(jù)的脫鉤分析[J].財經(jīng)理論研究,2015,22(5)∶47-58.

[10]蓋美,胡杭愛,柯麗娜.長江三角洲地區(qū)資源環(huán)境與經(jīng)濟增長脫鉤分析[J].自然資源學報,2013,28(2)∶185-198.

[11]楊振華,蘇維詞,李威.巖溶地區(qū)典型城市水資源與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤分析[J].貴州科學,2016,34(5)∶32-38.

[12]朱洪利,潘麗君,李巍,等.十年來云貴兩省水資源利用與經(jīng)濟發(fā)展脫鉤關系研究[J].南水北調與水利科技,2013,11(5)∶1-5.

[13]王寶強.基于脫鉤分析的中國經(jīng)濟增長與水資源關系利用研究[D].蘭州：蘭州大學碩士學位論文,2015.

[14]熊威.洱海湖泊污染與流域產(chǎn)業(yè)發(fā)展關聯(lián)分析[D].武漢：華中師范大學碩士學位論文,2015.

[15]姚景民,任群羅.新疆產(chǎn)業(yè)發(fā)展與水資源利用脫鉤態(tài)勢研究[J].經(jīng)濟論壇,2016,548(3)∶52-57.

[16]姬卿偉,李躍.干旱區(qū)城市經(jīng)濟增長與水資源消耗脫鉤分析及其驅動分解——以烏魯木齊市為例[J].新疆農(nóng)墾經(jīng)濟,2015,22(1)∶63-67.

[17]孟祥儀,錢會,孫占超.關中地區(qū)近十年經(jīng)濟發(fā)展與用水效率分析[J].水資源與水工程學報,2016,27(1)∶152-157.

[18]劉年康,汪云橋,皮天雷.環(huán)境污染與經(jīng)濟增長的脫鉤分析：來自中國1990—2010年省際面板數(shù)據(jù)的檢驗[J].開發(fā)研究,2012,28(5)∶60-62.

[19]吳丹.中國經(jīng)濟發(fā)展與水資源利用脫鉤態(tài)勢評價與展望[J].自然資源學報,2014,29(1)∶46-54.

[20]秦麗云.流域水資源與環(huán)境經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化研究[J].節(jié)水灌溉,2007,32(3)∶44-46.

[21]馬天儒,張慧,劉長珩.生態(tài)文明視角下的淮河流域水量分配[J].治淮,2016,65(11)∶12-13.

[22]汪奎,邵東國,顧文權,等.中國用水量與經(jīng)濟增長的脫鉤分析[J].灌溉排水學報,2011,30(3)∶34-38.

[23]陸鐘武.經(jīng)濟增長與環(huán)境負荷之間的定量關系[J].環(huán)境保護與循環(huán)經(jīng)濟,2007,27(5)∶13-18.

[24]Sun J W.Changes in Energy Consumption and Energy Intensity：A Complete Decomposition Model[J].Energy Economics,1998,20(1)∶85-100.

DecouplingAnalysisofRegionalWaterConsumptionandEconomicDevelopmentandDrivingForceDecompositionofWaterConsumptionintheBasin——ACaseofHuaiheBasin

TONG Guo-ping,CHEN Yan
(School of Economics and Management,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)

This paper analyzed the each region of decoupling trends and evaluated the overall decoupling status of Henan,Anhui,Jiangsu and Shandong Provinces in the Huaihe Basin by using the method of decoupling elasticity.At the same time,the driving forces of the water consumption were decomposed into population effect,economic effect and technical effect and influences of these effects were also analyzed.The results showed,firstly,the decoupling state of each region was gradually improved in the Huaihe Basin in the process of unstable and poor decoupling-weak decoupling-strong decoupling.Secondly,the overall decoupling states in the Huaihe Basin had regional differences:Shandonggt;Jiangsugt;Henangt;Anhui.Thirdly,the contribution rate of the three effects on water consumption were:Economic effectgt;technical effectgt;population effect,the economic development became the dominant driving force to increase the water consumption,the technical effect restrained the water consumption and population had little effect on water consumption.Consequently,we should focus on the economic effect and technical effect to improve the intensity of technical effect and optimize the structure of economy in order to achieve strong decoupling.

water consumption;decoupling elastic analysis method;driving force decomposition;Huaihe Basin

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.10.005

F323.213；F207

A

1005-8141(2017)10-1176-07

2017-08-07；

2017-09-23

國家自然基金青年項目“基于奈特不確定性理論的流域水資源脆弱性分析與適應性治理研究”(編號:71403122);江蘇省自然基金青年項目“流域水資源關鍵脆弱性分析與適應性治理研究(編號:BK20140980);教育部人文社科基金青年項目“基于影響因素風險預測的流域水資源脆弱性分析與適應性治理研究(編號:14YJC630018)。

童國平(1993-),女,安徽省六安人,碩士研究生,主要研究方向為管理科學與工程、水資源管理。

陳巖(1977-),女,吉林省農(nóng)安人,副教授,碩士生導師,主要研究方向為管理科學與工程、生態(tài)與環(huán)境管理。