中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其成因研究

徐緒堪，趙 毅，韋慶明

（1.河海大學(xué) 企業(yè)管理學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.南京大學(xué) 信息管理學(xué)院，南京 210039）

0 引言

伴隨著南水北調(diào)等大型水資源全國(guó)調(diào)配項(xiàng)目的實(shí)施，水資源利用效率的空間關(guān)聯(lián)已經(jīng)超越地理“近鄰”關(guān)系，呈現(xiàn)出復(fù)雜、多元、動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)水資源利用效率只涉及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活等用水量，人類生活的水資源消耗量不僅僅只涉及這些方面，但是水足跡從消費(fèi)者的視角衡量人類與水資源系統(tǒng)的直接關(guān)系；與此同時(shí)，又將水資源問(wèn)題延伸到社會(huì)和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，使得對(duì)水資源系統(tǒng)與人類活動(dòng)的關(guān)系測(cè)度更加完善、精確[1]。因此，本文擬采用水足跡強(qiáng)度指標(biāo)代替水資源利用效率。在此背景之下，精確刻畫水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，明確各個(gè)省份在整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所處的地位和角色，深入揭示對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系產(chǎn)生影響的因素，對(duì)中國(guó)水資源開發(fā)利用“三條紅線”的貫徹落實(shí)和區(qū)域水資源政策的制定有重大的應(yīng)用價(jià)值。

從學(xué)者們對(duì)水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)來(lái)看，大多數(shù)都采用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）或者傳統(tǒng)空間計(jì)量方法來(lái)揭示水足跡強(qiáng)度的空間集聚和關(guān)聯(lián)特征。然而現(xiàn)有研究存在以下局限性：時(shí)空范圍方面，大多數(shù)學(xué)者研究水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)僅考慮地理上近鄰省份的空間集聚效應(yīng)，這種處理方法難以從中國(guó)整體上把握水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)特征，一定程度上延緩了“三條紅線”總目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)對(duì)象方面，目前學(xué)者都是基于“屬性數(shù)據(jù)”研究而并非“關(guān)系數(shù)據(jù)”，基于“屬性數(shù)據(jù)”的研究無(wú)法勾勒水足跡強(qiáng)度關(guān)聯(lián)的整體空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。從研究深入程度來(lái)看，大多數(shù)研究只是停留在省份間水足跡強(qiáng)度的聚集程度計(jì)算階段，沒(méi)能更好地揭示水足跡強(qiáng)度空間聚類方式以及網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，并且傳統(tǒng)回歸方法只能在考慮空間因素的基礎(chǔ)上考慮水足跡強(qiáng)度的溢出效應(yīng)，并未揭示影響水足跡強(qiáng)度省際間關(guān)聯(lián)“關(guān)系”的因素。在前人的研究基礎(chǔ)之上[2-12]，本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的視角，利用2004—2015年中國(guó)省際層面的數(shù)據(jù)，構(gòu)建考慮經(jīng)濟(jì)、地理距離、人口規(guī)模等多因素的引力模型來(lái)確定省際間的水足跡強(qiáng)度空間矩陣；利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法剖析水足跡強(qiáng)度的空間連接網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)影響空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的社會(huì)因素進(jìn)行識(shí)別。

1 研究方法和數(shù)據(jù)

1.1 中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)測(cè)算

中國(guó)水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是省份與省份之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的空間組合，每個(gè)省份為空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)?？v觀前人研究成果，刻畫空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的方法有兩類：VAR線性或者非線性格蘭杰[12]因果檢驗(yàn)方法和引力模型或者變型的引力模型[13]。由于VAR模型僅適用于時(shí)間跨度較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，無(wú)法動(dòng)態(tài)描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。本文構(gòu)建空間聯(lián)系矩陣：

其中，i、j表示省份i和省市j，yi，j表示i省份與j省份間的引力大小，W表示水足跡強(qiáng)度，P表示年末城鎮(zhèn)人口數(shù)量，G表示GDP，g表示人均GDP，D表示各個(gè)省份之間的幾何重心距離。

根據(jù)式（1）計(jì)算兩兩省份間引力值的大小[14]形成引力矩陣，以矩陣的行均值作為閾值，若引力值大于閾值則取值為1，表示兩省份間的水足跡強(qiáng)度存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。反之，若引力值小于閾值則取值為0，則表示兩省份間的水足跡強(qiáng)度不存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。經(jīng)過(guò)上述轉(zhuǎn)換，就構(gòu)建出了水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)系矩陣。

1.2 中國(guó)水足跡強(qiáng)度關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征分析

（1）整體網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)

網(wǎng)絡(luò)密度主要反映水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)間聯(lián)絡(luò)的緊密程度。網(wǎng)絡(luò)密度表示網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的關(guān)系數(shù)占最多可能擁有關(guān)系數(shù)的比例。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的關(guān)系數(shù)為M，網(wǎng)絡(luò)中共有N個(gè)節(jié)點(diǎn)，則網(wǎng)絡(luò)密度的計(jì)算公式如下：

網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度用于說(shuō)明各省份在水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)中的支配地位，反映了網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性。假設(shè)P表示空間關(guān)系矩陣中對(duì)稱可達(dá)的關(guān)系對(duì)數(shù)，Q表示單向可達(dá)的關(guān)系數(shù)，則網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度可表示為：

網(wǎng)絡(luò)效率是另一個(gè)反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)，表示已知網(wǎng)絡(luò)存在的多余線條數(shù)量。多余連線越多，網(wǎng)絡(luò)效率越高，網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定。網(wǎng)絡(luò)效率可表示為：

（2）網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)

網(wǎng)絡(luò)中心性主要用于研究各個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的角色和作用，可以借助標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心度和標(biāo)準(zhǔn)化中間中心度兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。假設(shè)di表示為節(jié)點(diǎn)i與其他節(jié)點(diǎn)存在的直接關(guān)系數(shù)，則標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心度可表示為：

標(biāo)準(zhǔn)化中間中心度用于衡量某個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中“中介”程度的強(qiáng)弱。假設(shè)fjk表示節(jié)點(diǎn)j與節(jié)點(diǎn)k之間關(guān)系路徑的數(shù)量，fjk(i)表示節(jié)點(diǎn)j和k之間的關(guān)系路徑中通過(guò)節(jié)點(diǎn)i的條數(shù)，則標(biāo)準(zhǔn)化中間中心度可表示為：

（3）塊模型分析方法

塊模型是一種研究網(wǎng)絡(luò)位置關(guān)系的方法，Wasserman和Faust構(gòu)建了板塊關(guān)系評(píng)價(jià)方法，如表1所示。其中g(shù)k表示板塊中成員個(gè)數(shù)，g表示網(wǎng)絡(luò)空間中成員個(gè)數(shù)。

表1 塊模型關(guān)系分類

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以中國(guó)31個(gè)省份作為研究對(duì)象，考察期選擇2004—2015年，水足跡強(qiáng)度空間引力矩陣所涉及的水足跡強(qiáng)度，借助孫才志等[15]的研究成果進(jìn)行測(cè)算，其中水污染足跡總量測(cè)算借助劉子剛等[16]的研究成果進(jìn)行測(cè)算。人口規(guī)模數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)、農(nóng)畜產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)源于各個(gè)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，工業(yè)增加值用水量、生活用水量以及生態(tài)用水量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)水資源公報(bào)》，化學(xué)需氧量排放量和氨氮排放量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境年鑒》。在構(gòu)建水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)關(guān)系矩陣時(shí)，涉及經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)均以2014年為基期消除了價(jià)格因素。

2 中國(guó)水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

2.1 整體網(wǎng)絡(luò)特征分析

依據(jù)所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)空間矩陣借助Ucinet6.0軟件生成水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)圖，由于篇幅限制，僅展示2015年的網(wǎng)絡(luò)圖。如圖1所示，可以明顯看出各個(gè)省份的水足跡強(qiáng)度普遍存在聯(lián)系。

進(jìn)一步通過(guò)歷年中國(guó)水足跡強(qiáng)度關(guān)系矩陣就可以得到全國(guó)整體的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)，根據(jù)式（3）至式（5）分別計(jì)算2004—2015年水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)密度、水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度以及水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)效率，計(jì)算結(jié)果如圖2所示。

圖2 整體空間網(wǎng)絡(luò)特征演變趨勢(shì)

如圖2所示，在2004—2015年間，中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)總數(shù)逐年增多，2004年關(guān)系總數(shù)為184個(gè)，截止2015年總數(shù)為242個(gè)。同時(shí)，中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度的網(wǎng)絡(luò)密度也逐年增強(qiáng)。從2004年的0.1978上升到2015年的0.2602。網(wǎng)絡(luò)密度逐年上升也說(shuō)明了水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系越來(lái)越密切。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，從2008年開始，省際水足跡強(qiáng)度的關(guān)聯(lián)關(guān)系總數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度增速要快于2008年之前。主要原因在于：2008年南水北調(diào)中線一期工程京石段建成通水，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模水資源的跨區(qū)調(diào)配；同時(shí)也由于省際間市場(chǎng)貿(mào)易的增加，實(shí)現(xiàn)了虛擬水的省際轉(zhuǎn)移。省際間的水足跡強(qiáng)度關(guān)系可能就是這兩個(gè)原因促成的。省際水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)等級(jí)呈現(xiàn)震蕩下降的趨勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)由2004年的0.7311下降到了2015年的0.5882，這說(shuō)明水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不平等程度在降低。以前少數(shù)省份處于省際水足跡強(qiáng)度關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中支配地位的狀況也在逐年改變，各個(gè)省份間的相互影響在逐年增強(qiáng)，不同水足跡強(qiáng)度水平的省份均會(huì)存在空間溢出現(xiàn)象。同時(shí)，中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)效率也在逐年下降，從2004年的0.6459下降到2015年的0.5126，說(shuō)明省際間的水足跡強(qiáng)度的空間溢出現(xiàn)象存在較為明顯的多重疊加現(xiàn)象，進(jìn)一步增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性。

基于式（6）和式（7），從網(wǎng)絡(luò)中心性的角度分析中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。表2給出了2015年的中心性指標(biāo)測(cè)度結(jié)果。

表2 2015年中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)

從表2數(shù)據(jù)可以看出，關(guān)系總數(shù)位于全國(guó)前五的均為東部發(fā)達(dá)地區(qū)的省份，為上海、江蘇、天津、北京、浙江，說(shuō)明了這些省份與其他省份的聯(lián)系較多，處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置。一個(gè)地區(qū)的關(guān)聯(lián)關(guān)系有兩種：一種是溢出的關(guān)聯(lián)關(guān)系。一種是受益的關(guān)聯(lián)關(guān)系，上海的關(guān)聯(lián)關(guān)系最多，其中溢出關(guān)系（點(diǎn)出度）有9個(gè)，受益關(guān)系（點(diǎn)入度）有26個(gè)，所以總體是受益的。綜合來(lái)看，西部省份總體呈現(xiàn)溢出關(guān)系，而東部省份則整體呈現(xiàn)受益關(guān)系。就標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心度而言，全國(guó)31個(gè)省份的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心度的均值為40.22，其中上海的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)度中心度高達(dá)86.68，可能的原因是上海的水足跡強(qiáng)度與26個(gè)省份建立了聯(lián)系，處于空間網(wǎng)絡(luò)的核心地位。從中間中心度來(lái)看，排名靠前的五個(gè)成為為北京、天津、上海、江蘇、浙江，進(jìn)一步說(shuō)明其他省份通過(guò)這五省作為“橋梁”產(chǎn)生聯(lián)系。

2.2 中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)塊模型分析

借鑒李敬等[17]的做法，利用CONCOR方法對(duì)31個(gè)省份進(jìn)行板塊劃分，選擇最大分割密度為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，劃分結(jié)果如表3所示。板塊一擁有成員4個(gè)，主要是一些有經(jīng)濟(jì)活力的省份，包括北京、天津、內(nèi)蒙古、山東；板塊二擁有成員5個(gè)，主要為東部沿海地區(qū)的省份，包括江蘇、廣東、福建、上海、浙江；板塊三擁有成員7個(gè)，包括吉林、河北、安徽、遼寧、黑龍江、河南、山西；板塊四包括山西、寧夏、江西、西藏、湖北、貴州、甘肅、廣西、海南、重慶、四川、云南、青海、新疆、湖南，共計(jì)15個(gè)成員。

表3 水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)板塊的溢出效應(yīng)

在省際水足跡強(qiáng)度整體關(guān)聯(lián)網(wǎng)的242個(gè)關(guān)系中，內(nèi)部關(guān)聯(lián)關(guān)系42個(gè)，板塊間的關(guān)聯(lián)關(guān)系有200個(gè)，說(shuō)明水足跡強(qiáng)度在板塊間存在空間溢出。其中，板塊一的溢出關(guān)系有24個(gè)，內(nèi)部溢出關(guān)系6個(gè)，接受外部溢出關(guān)系68個(gè)，板塊成員存在溢出也接受外部溢出，板塊內(nèi)部聯(lián)系較多，屬于“雙向溢出”板塊。板塊二的溢出關(guān)系有37個(gè)，屬于板塊內(nèi)部的關(guān)系有9個(gè)，接收其他板塊溢出關(guān)系的有87個(gè)，期望內(nèi)部關(guān)系比例13%，實(shí)際內(nèi)部關(guān)系比例24%。該板塊成員主要位于珠三角和長(zhǎng)三角地區(qū)，雖然水資源充沛，但這些地區(qū)以第二、三產(chǎn)業(yè)為主，人口規(guī)模大，人口密度高，水資源的消耗也非常大，主要通過(guò)貿(mào)易接收其他地區(qū)生產(chǎn)的農(nóng)畜產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了虛擬水的溢出接收，屬于“凈受益”板塊。板塊三擁有溢出關(guān)系46個(gè)，板塊內(nèi)部聯(lián)系9個(gè)，接收外部溢出的關(guān)系有26個(gè)，該板塊在實(shí)現(xiàn)自給自足的同時(shí)，又能實(shí)現(xiàn)溢出，因此第三板塊為“凈溢出”板塊。板塊四的溢出關(guān)系總數(shù)為135，板塊內(nèi)部聯(lián)系18個(gè)，接收外部溢出關(guān)系有18個(gè)，該板塊在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中扮演著“橋梁”的作用，稱為“經(jīng)紀(jì)人”板塊。

為了更好地研究板塊之間的水足跡強(qiáng)度關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文根據(jù)表3計(jì)算出各個(gè)板塊的塊密度矩陣，同時(shí)依據(jù)前文測(cè)算的數(shù)據(jù)，2015年省級(jí)水足跡關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.2602，如果某一板塊的網(wǎng)絡(luò)密度大于0.2602，則水足跡高強(qiáng)度將集聚于該板塊。通過(guò)比較水足跡強(qiáng)度板塊網(wǎng)絡(luò)密度與整體網(wǎng)絡(luò)密度的大小，大于的取值為1，反之則為0，將板塊密度矩陣轉(zhuǎn)化為像矩陣，如下頁(yè)表4所示。將關(guān)系轉(zhuǎn)化為圖的形式，下頁(yè)圖3直觀地描述了四大板塊間的關(guān)系。從像矩陣和圖3中可以清楚地分析出，第三板塊和第四板塊受第一和第二板塊影響所產(chǎn)生的水足跡強(qiáng)度關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)大于第一板塊和第二板塊受板塊三、四影響產(chǎn)生的關(guān)系數(shù)，因此，板塊三和板塊四更多地表現(xiàn)為板塊一和板塊二的關(guān)系“貢獻(xiàn)者”。究其原因，板塊一和板塊二代表是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，科技實(shí)力較高的地區(qū)，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平的提高，帶動(dòng)了科技水平的提高，對(duì)板塊三和板塊四的水足跡強(qiáng)度有較好的示范作用。其次，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、地理環(huán)境等原因，長(zhǎng)三角、珠三角、京晉冀地區(qū)資源消耗量也比較大，該類地區(qū)注重第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，因此屬于第一產(chǎn)業(yè)的農(nóng)畜產(chǎn)品就需要從板塊三、四進(jìn)行采購(gòu)。而農(nóng)畜產(chǎn)品是消耗水資源量最多的產(chǎn)品，但其經(jīng)濟(jì)價(jià)值較低，因此導(dǎo)致板塊三、四地區(qū)的水足跡強(qiáng)度的壓力。此外，板塊三和板塊四的服務(wù)對(duì)象各有側(cè)重，板塊三更多服務(wù)于板塊一，板塊四更多服務(wù)于板塊二，這跟地理近臨關(guān)系式密不可分的。

表4 水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)板塊網(wǎng)絡(luò)密度和像矩陣

圖3 水足跡強(qiáng)度四大板塊之間的關(guān)系

3 中國(guó)水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響因素分析

3.1 模型構(gòu)建

從塊模型的分析可以看出，各個(gè)板塊之間存在明顯的梯度溢出關(guān)系，而相鄰梯度的板塊大多數(shù)存在地理近鄰關(guān)系，因此，地理位置可能是影響水足跡強(qiáng)度空間關(guān)系的一個(gè)因素。進(jìn)一步進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，不同板塊之間的溢出關(guān)系更多的存在于發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)之間，由此推測(cè)，各個(gè)地區(qū)出口總額與進(jìn)口總額比例，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模、外商投資總額可能是解釋中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的重要因素。由于屬于關(guān)系回歸，不滿足傳統(tǒng)回歸模型對(duì)于自變量多重共線性的要求，因此采用QAP方法進(jìn)行分析，建立模型如下：

其中，R為水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，來(lái)自于第三部分建立的矩陣（將圖1轉(zhuǎn)化為矩陣的形式）。S表示地理近鄰關(guān)系，相鄰則取值為1，不相鄰取值為0。進(jìn)出口規(guī)模（以地區(qū)出口總額與地區(qū)進(jìn)口總額的比值表示）Oi、經(jīng)濟(jì)規(guī)模（以地區(qū)人均GDP差異表示）Pg、人口規(guī)模（以城鎮(zhèn)年末人口差異表示）P、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（以第三產(chǎn)業(yè)占比差異表示）Is、外商投資規(guī)模（以外商投資總額差異表示）Fi五個(gè)指標(biāo)。選取考察期間2004—2015年各個(gè)省份對(duì)應(yīng)指標(biāo)的平均值，然后用各個(gè)省份對(duì)應(yīng)指標(biāo)的平均值的絕對(duì)差異組建差異矩陣。

3.2 QAP相關(guān)分析

QAP相關(guān)分析是以矩陣為對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行置換，通過(guò)比較矩陣格值相似性計(jì)算相關(guān)系數(shù)，并對(duì)其進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。本文基于QAP分析影響水足跡強(qiáng)度網(wǎng)絡(luò)的因素。選擇5000次隨機(jī)置換，結(jié)果如表5所示。

表5 水足跡強(qiáng)度空間矩陣R與其他影響因素QAP相關(guān)分析結(jié)果

通過(guò)QAP相關(guān)分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，水足跡強(qiáng)度關(guān)系矩陣R與鄰接矩陣S在1%水平上顯著，進(jìn)一步說(shuō)明了相鄰省份間存在空間上的水足跡強(qiáng)度溢出關(guān)系。水足跡強(qiáng)度空間關(guān)系矩陣R與進(jìn)出口規(guī)模Oi在5%水平上顯著且相關(guān)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明了進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模相近的省份更易產(chǎn)生關(guān)聯(lián)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)規(guī)模Pg、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Is均在1%水平上顯著且相關(guān)系數(shù)為正，說(shuō)明了經(jīng)濟(jì)因素和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對(duì)省份間的水足跡強(qiáng)度的溢出有較為重要的影響。人口規(guī)模P、進(jìn)出口規(guī)模與空間關(guān)系矩陣R不顯著，說(shuō)明省際間的人口差異和經(jīng)濟(jì)的外向程度與水足跡的空間網(wǎng)絡(luò)并無(wú)關(guān)系。

可以發(fā)現(xiàn)鄰接矩陣S，經(jīng)濟(jì)規(guī)模Pg、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Is以及外商投資規(guī)模Fi均和水足跡強(qiáng)度關(guān)系矩陣R高度相關(guān)，為了進(jìn)一步量化影響因素和關(guān)聯(lián)矩陣之間的關(guān)系，且較好地處理多重共線性，本文使用QAP回歸進(jìn)行更深入的量化分析。

3.3 QAP回歸分析

QAP回歸分析運(yùn)用解釋變量矩陣對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)向量對(duì)被解釋變量矩陣的長(zhǎng)向量進(jìn)行多元回歸分析。對(duì)解釋變量和被解釋變量矩陣的每行和每列隨機(jī)性的重復(fù)多次置換，且保存每次回歸系數(shù)以及判定系數(shù)，最后根據(jù)其回歸系數(shù)判定系數(shù)的分布，判斷顯著性水平。本文選擇5000次隨機(jī)置換，得到如表6所示的QAP回歸結(jié)果。

表6 QAP回歸分析結(jié)果及檢驗(yàn)指標(biāo)

結(jié)果顯示，地理緊鄰的回歸系數(shù)為0.274，且在1%水平上顯著，說(shuō)明地理位置鄰近的省份更容易發(fā)生溢出。進(jìn)出口規(guī)模Oi對(duì)水足跡強(qiáng)度空間的關(guān)聯(lián)有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明出口總額越發(fā)的省份也容易發(fā)生溢出關(guān)系。經(jīng)濟(jì)規(guī)模Pg回歸系數(shù)為1.353，在1%水平上顯著，說(shuō)明了省際間的經(jīng)濟(jì)差異越大，水足跡強(qiáng)度的溢出越明顯。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Is回歸系數(shù)為-0.238，且在5%水平上顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異化，也是造成水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)的一個(gè)關(guān)鍵因素。而外商投資規(guī)模Fi回歸系數(shù)為0.265，且在5%水平上顯著，這說(shuō)明了外商的直接投資業(yè)影響著各省份之間的水足跡強(qiáng)度關(guān)聯(lián)關(guān)系。而觀察標(biāo)注化后的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異是影響水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)的最主要因素。

4 結(jié)論

本文借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法（SNA），從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角構(gòu)建了中國(guó)省際水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并利用二次指派模型（QAP）發(fā)現(xiàn)了影響中國(guó)省際碳排放空間關(guān)聯(lián)的影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)已經(jīng)突破的傳統(tǒng)的近鄰溢出關(guān)系，呈現(xiàn)出復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、多元的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。（2）2004—2015年，網(wǎng)絡(luò)密度提高了31.5%，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度下降了19.5%，網(wǎng)絡(luò)效率下降了20.6%，說(shuō)明水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)正在趨于穩(wěn)定。（3）集中在環(huán)渤海地區(qū)的北京、天津、內(nèi)蒙古、山東在水足跡強(qiáng)度空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)種扮演“貢獻(xiàn)者”角色；處于長(zhǎng)三角的江蘇、上海、浙江和和珠三角地區(qū)的廣東、福建五個(gè)省份組成的板塊在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演”凈受益”的角色，而其余的省份組成的兩個(gè)板塊更多的是承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)的“橋梁”的角色。（4）地理位置、經(jīng)濟(jì)差異、人口規(guī)模差異、外商直接投資對(duì)水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)具有顯著的正向影響，而出口與進(jìn)口比例差異和第三產(chǎn)業(yè)占比對(duì)水足跡強(qiáng)度空間關(guān)聯(lián)具有顯著的反向影響。