區(qū)域水資源消耗差異的影響因素分析
——LMDI模型的新應(yīng)用

張陳俊，董娟娟，林 琳，余許友

(1.河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.阜陽師范學(xué)院經(jīng)濟學(xué)院，安徽 阜陽 236037)

區(qū)域水資源消耗差異的影響因素分析
——LMDI模型的新應(yīng)用

張陳俊1，董娟娟1，林 琳1，余許友2

(1.河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.阜陽師范學(xué)院經(jīng)濟學(xué)院，安徽 阜陽 236037)

使用1998—2014年西北地區(qū)5省(區(qū))的數(shù)據(jù)，基于LMDI方法分解分析5省(區(qū))之間用水量和用水強度差異的影響因素，將用水量差異分解為強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)，用水強度差異分解為強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。研究結(jié)果表明：1998年和2014年西北5省用水量差異的影響因素存在顯著的異質(zhì)性；1998年用水強度差異主要來源于產(chǎn)業(yè)用水強度的差異，而2014年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對用水強度差異的貢獻有所增加，產(chǎn)業(yè)用水強度差異的貢獻縮小。省份用水量與用水強度差異的影響因素異質(zhì)性也表明各省份縮小用水量和用水強度差異需要貫徹執(zhí)行有差異化的水資源政策。

用水量；用水強度；LMDI；西北地區(qū)

自1978年改革開放以來，中國經(jīng)濟獲得迅猛發(fā)展，GDP年均增長率達到9.72%，快速經(jīng)濟增長的背后隱藏著巨大隱患，尤其是資源消耗和環(huán)境污染。水資源是社會經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵資源，經(jīng)計算，總用水量年均增長率為0.76%。我國是水資源短缺的國家，人均水資源量約為2 100 m3，不足世界人均水平的1/3，在2006年聯(lián)合國對192個國家和地區(qū)評價中，中國從高到低排在第127位，全國2/3的城市缺水[1]。人多水少、水資源時空分布不均是我國的基本國情和水情，水資源短缺、水污染嚴(yán)重和水生態(tài)惡化等水資源問題十分突出，已成為制約經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸[2-3]。因此，水資源消耗變化的影響因素分析有助于切實可行的水資源政策的制定執(zhí)行，相關(guān)研究也引起眾多學(xué)者的重視。指數(shù)分解法(Index Decomposition Analysis，簡稱IDA)被廣泛地應(yīng)用于水資源領(lǐng)域，旨在分解分析用水量變化[4-10]和用水強度變化[11-17]的影響因素，定量研究水資源消耗變化的內(nèi)在機制，為水資源相關(guān)決策提供科學(xué)依據(jù)。

從現(xiàn)有研究來看，水資源消耗變化的影響因素分析全部集中于時間維度，僅能發(fā)現(xiàn)某個地區(qū)水資源消耗變化影響因素的動態(tài)演變規(guī)律，尚未發(fā)現(xiàn)研究區(qū)域之間水資源消耗差異的影響因素?？墒?，我國是一個區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展以及水資源稟賦等具有異質(zhì)性的國家。因此，區(qū)域間水資源消耗差異的影響因素研究將有利于各地區(qū)根據(jù)自身情況制定實施有差別化的水資源政策，做到“對癥下藥”。同時，也可以積極借鑒和吸取其他地區(qū)的經(jīng)驗和教訓(xùn)，做到“取長補短”，最終將促進“三條紅線”的貫徹落實和推進節(jié)水型社會建設(shè)。筆者以西北五省為例，利用LMDI方法分解分析用水量和用水強度差異的影響因素，將用水量差異的影響因素歸結(jié)為強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)，將用水強度差異的影響因素歸結(jié)為強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

1 模型設(shè)置

1.1 區(qū)域用水總量差異分解模型

指數(shù)分解法逐漸被廣泛地用于水資源領(lǐng)域。Ang[18]認(rèn)為對數(shù)均值迪式指數(shù)分解法(Logarithmic Mean Divisia Index，簡稱LMDI)是指數(shù)分解法中最優(yōu)的方法，并且有加法和乘法兩種形式，考慮到分解結(jié)果解釋的難易程度，筆者選擇LMDI加法模型。

總用水量W可以由式(1)表示：

(1)

式中：Wi和Gi分別為第i次產(chǎn)業(yè)用水量和增加值；G和P分別為總產(chǎn)值和人口數(shù)，并且滿足G=∑Gi，將式(1)改寫為式(2):

(2)

假設(shè)存在2個地區(qū)，用1和2表示，考慮2個地區(qū)在影響因素上存在的差異，將式(2)改寫成式(3):

(3)

進一步，將式(3)寫成差異率的形式，即

(4)

式中：dIi，dSi，dY和dP分別為地區(qū)1和地區(qū)2在第i次產(chǎn)業(yè)用水強度、第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重、人均收入水平和人口上的差異；wi為權(quán)數(shù)，且wi=IiSiYP，可以將式(4)寫成積分形式，即

(5)

如果消除積分，則需要確定權(quán)數(shù)函數(shù)的具體形式，采用對數(shù)均值權(quán)數(shù)函數(shù)，它具有比較良好的性質(zhì)，如式(6)所示：

(6)

于是，得到對數(shù)均值權(quán)數(shù)函數(shù)：

(7)

可以進一步得到地區(qū)1與地區(qū)2用水量差異影響因素分解模型的權(quán)數(shù)函數(shù)：

(8)

式(5)消除積分，得到：

(9)

結(jié)合式(8)和式(9)，可以得到：

(10)

(11)

(12)

(13)

式中:ΔWI，ΔWS，ΔWY和ΔWP分別為強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)，分別反映2個地區(qū)產(chǎn)業(yè)用水強度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、收入差異和人口規(guī)模差異對用水量差異的影響。

1.2 區(qū)域用水強度差異分解模型

與區(qū)域用水量差異分解模型相同，采用LMDI加法模型。用水強度I可以由式(14)表示：

(14)

具體推導(dǎo)過程與前文相同，可以得到：

(15)

(16)

(17)

式中:ΔII和ΔIS分別為強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，分別反映2個地區(qū)產(chǎn)業(yè)用水強度差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對用水強度差異的影響。

2 數(shù) 據(jù)

本文研究區(qū)域是西北5省(區(qū))(即陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū))，時間跨度為1998—2014年，所涉指標(biāo)主要為人口指標(biāo)、產(chǎn)值指標(biāo)和用水量指標(biāo)，對相關(guān)指標(biāo)解釋如下：

a.人口指標(biāo)。人口指標(biāo)常使用常住人口和戶籍人口，隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人口流動的規(guī)模逐漸擴大，但很多流動人口的戶籍并未發(fā)生改變。因此，常住人口更能真實反映一個地區(qū)的人口狀況，筆者選擇常住人口作為地區(qū)人口指標(biāo)。西北5省人口數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

b.產(chǎn)值指標(biāo)。為了消除價格因素影響，西北5省(區(qū))三次產(chǎn)業(yè)增加值均按照1998年不變價格(1998年為100)進行調(diào)整，調(diào)整后的三次產(chǎn)業(yè)增加值加總便得到地區(qū)生產(chǎn)總值，人均地區(qū)生產(chǎn)總值通過地區(qū)生產(chǎn)總值除以人口數(shù)計算得到。三次產(chǎn)業(yè)增加值和指數(shù)數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

c.用水量指標(biāo)。歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國水資源公報》都將用水總量劃分為農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、生活用水量和生態(tài)用水量4類，為了與三次產(chǎn)業(yè)增加值指標(biāo)保持一致，需要將用水總量按照三次產(chǎn)業(yè)口徑進行調(diào)整。調(diào)整過程：將農(nóng)業(yè)用水作為第一產(chǎn)業(yè)用水，工業(yè)用水作為第二產(chǎn)業(yè)用水，云逸等[19]發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)增加值與生活用水量高度相關(guān)，同時參考孫才志等[4]的處理方法，近似地將生活用水作為第三產(chǎn)業(yè)用水。調(diào)整后的三次產(chǎn)業(yè)用水量加總便得到用水總量。三次產(chǎn)業(yè)用水強度根據(jù)各產(chǎn)業(yè)用水量除以增加值計算得到。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 描述統(tǒng)計分析

圖1和圖2分別顯示了1998—2014年西北5省(區(qū))平均用水量和用水強度。用水量最大值(新疆，504.73億m3)是最小值(青海，28.95億m3)的17.43倍，用水強度最大值(新疆，2 344.68 m3/萬元)是最小值(陜西，258.38 m3/萬元)的9.07倍。足以證明，西北5省(區(qū))用水量和用水強度之間存在較大差異。因此，探索西北5省(區(qū))之間水資源消耗差異的影響因素具有重要意義。

表1為西北5省(區(qū))用水量和用水強度部分描述統(tǒng)計量。

圖1 1998—2014年西北5省(區(qū))平均用水量

圖2 1998—2014年西北5省(區(qū))平均用水強度

表1 西北地區(qū)5省(區(qū))用水總量和用水強度描述統(tǒng)計量

3.2 用水量差異的因素分解結(jié)果

表2為1998年西北5省(區(qū))用水量差異的因素分解結(jié)果。陜西用水量比青海多51.61億m3，其中人口效應(yīng)為94.44億m3，占總效應(yīng)的比重為182.99%，表明人口規(guī)模差異是引起用水量差異的主要原因，兩省人口規(guī)模分別為3 596萬人和503萬人，相差3 093萬人；強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和收入效應(yīng)都是負值，有利于縮小用水量差異，絕對值占總效應(yīng)的比重分別為71.99%、3.59%和7.41%，表明陜西產(chǎn)業(yè)用水強度較低(用水效率較高)對用水量差異的縮小起到重要作用，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和收入水平因素的作用較小。寧夏用水量比青海多69.55億m3，其中強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)都是正值，占總效應(yīng)的比重分別為90.44%、1.45%、2.93%和5.18%，表明寧夏用水強度較高(用水效率較低)是引起用水量差異的主要原因，其他效應(yīng)的影響較小。甘肅用水量比青海多94.25億m3，其中人口效應(yīng)為100.63億m3，占總效應(yīng)的比重為106.77%，表明人口規(guī)模差異是引起用水量差異的主要原因，兩省人口規(guī)模分別為2 519萬人和503萬人，相差2 016萬人；結(jié)構(gòu)效應(yīng)也是正值，占總效應(yīng)的比重僅為8.54%，是用水量差異的次要原因；強度效應(yīng)和收入效應(yīng)都是負值，其絕對值占總效應(yīng)的比重分別為0.71%和14.60%，有利于用水量差異的縮小，但是強度效應(yīng)的影響甚微。新疆用水量比青海多412.04億m3，其中強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)都是正值，占總效應(yīng)的比重分別為33.97%、9.51%、12.85%和43.67%，表明引起用水量差異的主要因素是人口規(guī)模和用水強度的差異，其次是收入差異，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的影響最小。

表2 1998年西北5省(區(qū))用水量差異因素分解 億m3

注：括號內(nèi)的數(shù)值表示各因素效應(yīng)的貢獻率，下同。

表3顯示了2014年西北5省用水量差異的因素分解結(jié)果。陜西用水量比青海多61.40億m3，其中人口效應(yīng)為93.50億m3，占總效應(yīng)的比重為152.29%，表明人口規(guī)模差異仍然是引起用水量差異的主要原因；收入效應(yīng)是正值，占總效應(yīng)的比重為10.83%，是用水量差異擴大的次要原因；而強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)都是負值，促進了用水量差異的縮小，尤其是前者，后者的作用甚微。與1998年分解結(jié)果相比，陜西與青海用水量的差異增加了9.79億m3，主要來源于收入效應(yīng)的變化，由1998年的 -3.83億m3增加為2014年的6.65億m3，增加了10.48億m3；結(jié)構(gòu)效應(yīng)的變化也增加用水量差異，但影響較??；強度效應(yīng)和人口效應(yīng)的變化促進用水量差異的縮小，但是作用較弱。

寧夏用水量比青海多42.10億m3，其中強度效應(yīng)為31.09億m3，占總效應(yīng)的比重為73.86%，表明強度效應(yīng)仍然是用水量差異的主要原因，其次是結(jié)構(gòu)效應(yīng)和人口效應(yīng)，占總效應(yīng)的比重分別為21.88%和13.05%，而收入效應(yīng)為負值，促進用水量差異的縮小。與1998年分解結(jié)果相比，寧夏與青海用水量的差異下降了27.45億m3，主要來源于強度效應(yīng)和收入效應(yīng)，分別由1998年的62.90億m3和2.04億m3下降到2014年的31.09億m3和 -3.70億m3，下降了31.81億m3和5.74億m3，而結(jié)構(gòu)效應(yīng)和人口效應(yīng)卻有所增加，起到擴大用水量差異的作用。

甘肅用水量比青海多92.90億m3，其中人口效應(yīng)為90.89億m3，占總效應(yīng)的比重為97.84%，表明人口規(guī)模差異仍然是用水量差異的主要原因，結(jié)構(gòu)效應(yīng)也是正值，占總效應(yīng)的比重為26.06%，是用水量差異的次要原因；強度效應(yīng)和收入效應(yīng)都是負值，有利于用水量差異的縮小。與1998年分解結(jié)果相比，用水量差異僅僅下降了1.35億m3，除了結(jié)構(gòu)效應(yīng)增加了16.17億m3外，另外3個效應(yīng)都有所下降，合計達到17.52億m3。

新疆用水量比青海多550.70億m3，其中強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)都是正值，占總效應(yīng)的比重分別為31.88%、23.90%、0.70%和43.52%，表明人口規(guī)模差異對用水量差異影響最大，其次是強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，收入效應(yīng)的影響最小。與1998年分解結(jié)果相比，用水量差異增加了138.66億m3，僅有收入效應(yīng)下降了49.11億m3，而強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和人口效應(yīng)分別增加了35.59億m3、92.44億m3和59.74億m3，引起用水量差異的增加。

表3 2014年西北5省(區(qū))用水量差異因素分解 億m3

3.3 用水強度差異的因素分解結(jié)果

用水強度差異比較組別的選擇原理與用水量相同，以用水強度數(shù)值最小，即用水效率最高的陜西為基礎(chǔ)組，其他4個省份為比較組。

表4顯示了1998年和2014年西北5省(區(qū))用水強度差異的因素分解結(jié)果。從1998年分解結(jié)果來看，西北5省(區(qū))用水強度之間存在較大的差異，主要來源于強度效應(yīng)，即產(chǎn)業(yè)用水強度差異，占總效應(yīng)比重的最小值為82.83%(甘-陜)，最大值為95.19%(青-陜)，而結(jié)構(gòu)效應(yīng)對用水強度差異的影響遠遠小于強度效應(yīng)。

從2014年分解結(jié)果來看，西北5省(區(qū))用水強度之間仍然存在較大的差異，主要來源于強度效應(yīng)，其貢獻率遠遠大于結(jié)構(gòu)效應(yīng)。與1998年分解結(jié)果相比，總效應(yīng)及其分解因素效應(yīng)都有所下降且幅度較大，除了青-陜組別外，其他3個組別強度效應(yīng)的貢獻率都有所下降，但仍然顯著大于結(jié)構(gòu)效應(yīng)的貢獻。

4 結(jié) 論

眾多學(xué)者主要從時間維度出發(fā)，將LMDI方法運用于用水量與用水強度變化的影響因素分解，尚未從空間維度出發(fā)研究區(qū)域間用水量與用水強度差異的影響因素。筆者基于LMDI方法的新應(yīng)用，分解分析1998—2014年我國西北5省(區(qū))用水量和用水強度差異的影響因素，將用水量差異分解為強度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)、收入效應(yīng)和人口效應(yīng)，將用水強度差異分解為強度效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：1998年和2014年西北5省(區(qū))用水量差異的影響因素存在顯著的異質(zhì)性；1998年用水強度差異主要來源于產(chǎn)業(yè)用水強度的差異，2014年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對用水強度差異的貢獻有所增加，產(chǎn)業(yè)用水強度差異的貢獻縮小。省份用水量與用水強度差異的影響因素存在異質(zhì)性也表明各省份縮小用水量和用水強度的差異需要貫徹執(zhí)行有差異化的水資源政策。

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教育部人文社會科學(xué)研究青年基金(17YJC790194)；安徽省高校人文社會科學(xué)重點研究項目(SK2015A450)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(2016B15114)

張陳俊(1987—)，男，講師，博士，主要從事管理科學(xué)理論與應(yīng)用研究。E-mail:zhangchenjun1987@126.com

10.3880/j.issn.1003-9511.2017.06.014

F224.9；F205

A

1003-9511(2017)06-0071-05

2017-05-24 編輯：方宇彤)