干旱區(qū)水資源利用與經濟發(fā)展關系研究
----以鄂爾多斯市為例

王 娜，春 喜，周海軍，張婭璐，王曉珍

(1.內蒙古自治區(qū)濕地環(huán)境修復工程實驗室，呼和浩特 010022；2.內蒙古師范大學地理科學學院，呼和浩特 010022；3.內蒙古自治區(qū)蒙古高原環(huán)境與全球變化重點實驗室，呼和浩特 010022)

水資源作為人類生存和發(fā)展的基礎性資源，在一定程度上決定經濟社會發(fā)展的速度和方向[1,2]，如何科學分析水資源利用狀況和評價水資源利用與經濟發(fā)展的關系引起了眾多學者的關注。加拿大William Rees 教授于1992年提出了生態(tài)足跡理論[3]，之后學者們將其應用于水資源領域，開展了水資源生態(tài)足跡理論研究[4]。并且基于水資源生態(tài)足跡對水資源利用與經濟發(fā)展的關系進行諸多研究，首先是動態(tài)關系研究，張振龍等基于VAR模型闡明了新疆的經濟增長與總用水量、工業(yè)用水量和農業(yè)用水量之間均存在長期均衡關系[5]。其次是協(xié)調關系研究，基于空間計量模型證實了河南省經濟發(fā)展對用水效率產生顯著的正向影響[6]；通過基尼系數反映出長株潭城市群水資源與GDP處于比較匹配狀態(tài)[7]；李萬明等運用不平衡指數法、泰爾指數和加權變異系數法，獲得水資源利用與GDP和新增固定資產相對不匹配的結論[1]；潘安娥等構建脫鉤模型評價了湖北省GDP增長與水資源消耗協(xié)調發(fā)展狀態(tài)呈減弱趨勢[8]；采用Tapio彈性指數評價貴陽市水資源利用與經濟發(fā)展呈強、弱脫鉤態(tài)勢[9]，目前脫鉤理論集中運用于國家和省級層面的研究，城市的研究較少。

西部大開發(fā)以來鄂爾多斯市的經濟高速發(fā)展，2017年該市以占內蒙古6.91%的水資源量生產了自治區(qū)22.2%的GDP，但同時面臨水資源供需矛盾加劇、生態(tài)環(huán)境惡化、用水結構不合理和水利基礎設施薄弱等一系列問題[10]。目前該市的研究集中在水資源生態(tài)承載力[10,11]、利用效率[12]及可持續(xù)發(fā)展[13,14]方面，較少關注水資源利用與經濟發(fā)展的協(xié)同關系。因此，本文利用水資源生態(tài)足跡理論與LMDI分解模型分析2001-2017年水資源生態(tài)足跡及其影響因素，定量反映水資源利用狀況，并結合Tapio脫鉤方法評價水資源利用與經濟發(fā)展之間的脫鉤關系，以期為實現(xiàn)水資源的合理利用、產業(yè)結構優(yōu)化以及水資源利用和經濟可持續(xù)發(fā)展等提供科學依據和參考。

1 研究區(qū)概況

鄂爾多斯市位于內蒙古自治區(qū)[圖1(a)]西南部，地處黃河“幾字灣”鄂爾多斯高原腹地[圖1(b)]，屬于典型的干旱-半干旱氣候地區(qū)，蒸發(fā)量大，降水量少，年均降水量293.6 mm且時空分布不均勻。研究期內，該市年均GDP增長率達到了17.44%，而內蒙古則為13.33%，鄂爾多斯市強有力地推動了自治區(qū)經濟的發(fā)展，但是隨著經濟快速發(fā)展，水資源現(xiàn)狀不容樂觀，例如2017年水資源總量為21.42 億m3，僅占內蒙古5.41%，人均占有量為1 035 m3，屬于中度缺水地區(qū)。

圖1 鄂爾多斯市區(qū)位圖

2 數據與方法

2.1 數據來源

數據時間跨度為2001-2017年，所涉數據為人口指標、產值指標和用水量指標，數據來源于《鄂爾多斯市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》和《內蒙古自治區(qū)水資源公報》。

2.2 研究方法

2.2.1 水資源生態(tài)足跡

水資源生態(tài)足跡模型是將用水量轉化為相應生產面積，可定量評價人類對資源需求及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展程度[15,16]。計算公式如下：

EF=N×ef=N×r×(W/p)

(1)

EC=N×ec=0.4×θ×r×(Q/p)

(2)

ED=N×ed=EC-EF

(3)

EPI=ef/ec

(4)

式中：EF為水資源生態(tài)足跡；EC為水資源生態(tài)承載力；ED為水資源生態(tài)盈余(赤字)；EPI為水資源生態(tài)壓力指數；ef為人均水資源生態(tài)足跡；ec為人均水資源生態(tài)承載力；N為人口數；r為全球均衡因子；W為用水量；p為全球平均生產能力；θ為產量因子；Q為水資源總量。

2.2.2 LMDI指數分解模型

指數分解法是將復雜的指標分解成多個子指標，而LMDI分解法有效解決分解過程中出現(xiàn)的殘差和“0”值問題[16,17]，分解模型的過程如下：

(5)

Δeft=Δefs+Δefβ+Δefγ+Δefp=

(6)

式中；eft為第t時期水資源生態(tài)足跡；yt為第t時期GDP；efit為第t時期第i類水資源生態(tài)足跡；pt為第t時期人口數；sit為第t時期第i類用水量占總水資源生態(tài)足跡比重，為結構效應；it為第t時期單位GDP水資源生態(tài)足跡，為技術效應；γt為第t時期人均GDP，為經濟效應；pt為人口效應；ef0為基準年水資源生態(tài)足跡。

2.2.3 水資源消耗與經濟發(fā)展的脫鉤評價模型

正常對照組大鼠未見明顯癥狀，模型組大鼠較正常對照組相比，體質量減輕，毛發(fā)光澤度下降，并伴有喘息、咳嗽等癥狀。與模型組相比，桿努盡煙各給藥組及陽性藥物組的大鼠一般情況均有改善，其中桿努盡煙高劑量組癥狀明顯改善。

脫鉤理論研究經濟與資源的關系，表示經濟增長與資源利用變化速率的規(guī)律[17,18]，本文以Tapio彈性模型為基礎，建立經濟增長與水資源利用脫鉤分析模型，計算公式為:

(7)

式中：DI表示脫鉤指數；ΔW表示用水量增長率；ΔE表示經濟增長率；WCt-WCt-1為第t年和第(t-1)年用水量的差值，GDPt-GDPt-1為第t年和第(t-1)年GDP的差值。水資源消耗與經濟發(fā)展的脫鉤界定如圖2所示。

圖2 經濟發(fā)展與水資源消耗的脫鉤界定

3 結果與分析

3.1 水資源生態(tài)足跡分析

2001-2017年鄂爾多斯市水資源生態(tài)足跡以年均0.38 萬hm2/a的速率呈下降趨勢，波動幅度為0.13%，其中2001-2007年以7.68 萬hm2/a的速率上升，之后以3.51 萬hm2/a的速率下降[圖3(a)]，表明2007年之后經濟發(fā)展對水資源的需求相對減少，也反映水資源的利用效率提高，但仍處于較低階段。人均水資源生態(tài)足跡2005年達到了最大值2.07 hm2，并于2017年下降到1.23 hm2，而人口數由最初的132.83萬增加到206.87萬，導致人均水資源生態(tài)足跡下降。萬元GDP水資源生態(tài)足跡以0.08 hm2/a的速率減少，從2001年的1.48 hm2下降到2017年的0.07 hm2，降低了20.8倍，一定程度反映了用水效率逐年提高。歷年水資源生態(tài)承載力以0.3 萬hm2/a的速率上升，并與年降水量呈正相關，相關系數為0.72。年降水量最豐富的2016年水資源生態(tài)承載力達到最大值33.59 萬hm2，而年降水量低的2005年，水資源總量降低，隨之水資源生態(tài)承載力也降到最低值，僅為3.27 萬hm2，表明水資源生態(tài)承載力受到年降水量的影響甚大。

研究期內該市總用水量穩(wěn)定在16 億m3，年均用水量占水資源總量的72.38%，用水量從大到小依次為農業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)用水量[圖3(b)]。在水資源生態(tài)足跡構成方面，農業(yè)水資源生態(tài)足跡以3.25 萬hm2/a的速率呈下降趨勢，占比為79.26%。工業(yè)水資源生態(tài)足跡比重次之，呈現(xiàn)上升趨勢，由2001年的21.82 萬hm2上升到2017年的42.15 萬hm2，增加了1.9倍，年均增長速率為1.42 萬hm2/a，這與第二產業(yè)的快速發(fā)展有關[圖3(c)]。隨著人口增長與城鎮(zhèn)化發(fā)展，生活和生態(tài)水資源生態(tài)足跡亦呈現(xiàn)上升趨勢，分別由5.45、0.17 萬hm2上升到11.40、11.74 萬hm2，速率分別為0.47、0.91 萬hm2/a。

圖3 2001-2017年鄂爾多斯市水資源生態(tài)足跡

由圖3(d)可知，歷年水資源生態(tài)赤字以4.43 萬hm2/a的速率減少，赤字最大值出現(xiàn)在2005年，為282 萬hm2；最小值出現(xiàn)在2016年，為-225 萬hm2，這與降水量的多寡有關。歷年水資源生態(tài)壓力指數均值達26.66，并以0.56/a的速率下降。其中，2005年達到最大值87.30，而2016年最小值僅為7.71，變化幅度較大，與水資源生態(tài)赤字趨勢一致，表明水資源可持續(xù)開發(fā)利用空間小，并且開發(fā)利用程度不安全。

3.2 基于LMDI分解法的水資源生態(tài)足跡影響因素分析

為了進一步探討影響鄂爾多斯市水資源生態(tài)足跡的因素，以2001年為基準年，采用LMDI模型將驅動因素分解為結構、經濟、技術和人口效應。其中經濟、人口效應為正效應，而技術、結構效應則是負效應[圖4(b)]。

圖4 2001-2017年鄂爾多斯市用水及產業(yè)比重變化及水資源生態(tài)足跡分解效應

技術效應貢獻度最大且為負效應，是驅動水資源生態(tài)足跡下降的主要因素。在2001-2017年技術效應以53.84 萬hm2/a的速率呈下降趨勢，抑制作用逐年加大，貢獻度為-570.183 萬hm2，貢獻率為48.67%，表明技術進步對水資源生態(tài)足跡的下降起到顯著促進作用，原因有傳統(tǒng)農牧業(yè)逐漸被節(jié)水高效的現(xiàn)代農牧業(yè)取代，傳統(tǒng)工業(yè)被清潔能源、現(xiàn)代煤化工和新興產業(yè)取代，傳統(tǒng)服務業(yè)被物流和文化旅游業(yè)為主的現(xiàn)代服務業(yè)取代，新動能逐步取代挖煤賣煤和房地產為主的傳統(tǒng)動能[19]，經濟正由規(guī)模速度轉向質量效益，抑制了水資源生態(tài)足跡的增加。

經濟效應貢獻度次之且為正效應。在2012年之前經濟效應呈直線上升趨勢，速率為78.01 萬hm2/a，促進作用逐年加大；而2012年之后經濟效應以10.81 萬hm2/a的速率呈緩慢下降趨勢，貢獻度為528.60 萬hm2，貢獻率為45.34%。自2000年國家提出西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，在資金、政策、基礎設施建設和固定資產投資等方面給予支持，成為推動全市經濟發(fā)展的主要支撐力量[20]。工業(yè)產業(yè)開始快速發(fā)展，從而對水資源的消費和依賴性持續(xù)增加[圖4(a)]，對水資源生態(tài)足跡的增加起到促進作用。

人口效應對水資源生態(tài)足跡增長為正效應，并以7.88 萬hm2/a的速率上升，貢獻度為54.18 萬hm2，貢獻率為4.37%，但其貢獻率不明顯。結構效應以0.16 萬hm2/a的速率呈上升趨勢，對水資源生態(tài)足跡變化的貢獻度為-12.59 萬hm2，貢獻率為1.62%，其負效應不明顯。受煤炭產量和相關政策的影響，第二產業(yè)是驅動當地經濟社會發(fā)展的主要動力，由于水資源稟賦約束，大量高耗水、高排放的工業(yè)生產不利于該地區(qū)可持續(xù)發(fā)展，因此要加大產業(yè)調整力度，因地制宜地培育服務業(yè)的成長，發(fā)揮第三產業(yè)對國民經濟增長的驅動作用。

3.3 水資源與經濟發(fā)展脫鉤狀態(tài)分析

將2001-2017年鄂爾多斯市經濟增長與總用水量、第一、二產業(yè)增加值與農工業(yè)用水量數據進行Tapio脫鉤彈性模型計算，獲得各年的彈性系數值(表1)。從脫鉤狀態(tài)來看，研究期內水資源利用與經濟增長處于強脫鉤的關系狀態(tài)，期間弱脫鉤與強脫鉤交替出現(xiàn)，弱脫鉤有7年、強脫鉤有8年和弱負脫鉤有1年。弱脫鉤多出現(xiàn)在2007年前，表現(xiàn)為經濟增長的速度快于總用水量的增速，弱脫鉤的彈性值都在0.4以下，處于良好的范疇；強脫鉤多出現(xiàn)在2007年之后，隨著經濟增長的同時總用水量減少，這也正是經濟發(fā)展與用水效率的最優(yōu)協(xié)調發(fā)展要求。從脫鉤指數的變化來看，經濟增長對總用水量的脫鉤指數呈現(xiàn)下降趨勢，即二者的背離程度不斷加大，體現(xiàn)了水資源得到高效利用。從產業(yè)結構來看，農業(yè)方面經歷了強脫鉤，弱脫鉤和強負脫鉤3種狀態(tài)，其中強、弱脫鉤約占94%，強脫鉤彈性系數中最低達到了-2.009 6，但在2014-2015年出現(xiàn)強負脫鉤狀態(tài)。工業(yè)方面，脫鉤關系有6種，弱脫鉤有5年、強脫鉤有5年、擴張性負脫鉤有2年、增長連接有2年、衰退性脫鉤有1年和弱負脫鉤有1年；擴張性負脫鉤的工業(yè)用水量增加速率相對大，增長連接的脫鉤狀態(tài)為經濟增長速率等于工業(yè)用水量增加速率；衰退性脫鉤為經濟衰退速率小于工業(yè)用水量的減少速率，工業(yè)弱脫鉤彈性系數趨勢表現(xiàn)平穩(wěn)。表明了研究區(qū)水資源利用和經濟增長的脫鉤關系在不斷優(yōu)化和加強，且農業(yè)脫鉤關系優(yōu)于工業(yè)。

表1 2001-2017年鄂爾多斯市水資源利用與經濟發(fā)展脫鉤狀態(tài)

4 討 論

鄂爾多斯市的水資源生態(tài)足跡呈下降趨勢但變幅較小，水資源生態(tài)壓力均值高達26.66，供需矛盾仍然突出。中國省域研究結果表明，西部地區(qū)水資源生態(tài)壓力基尼系數長期高于均衡性警戒線[21]，水資源嚴重短缺。內蒙古水資源評價研究結果也佐證了上述結論，指出鄂爾多斯市水資源壓力指數呈下降趨勢，但仍大于1[22]。盡管“西部大開發(fā)”對于經濟發(fā)展產生了一定的積極作用，但是內蒙古的中西部地區(qū)天然降水量少，水資源儲存條件差，經濟發(fā)展對水資源的依賴性仍然突出。

通過用水量指標和產值指標進行歸一化處理，對水資源消耗與經濟增長進行回歸分析(圖5)，對脫鉤狀況進行驗證。結果表明：在2001-2017年鄂爾多斯市總水資源生態(tài)足跡以0.38 萬hm2/a的速率呈下降趨勢，而GDP從171.81 億元增加到3 579.81 億元，經濟增長的同時用水量以較低的速率減少，二者背離趨勢不明顯，呈不顯著負相關關系，相關系數為0.045 6[圖5(a)]，即二者關系符合強脫鉤情況。研究期內經濟增長對總用水量的脫鉤水平逐漸增強，相關研究也表明在我國水資源利用與經濟增長脫鉤分析中西部地區(qū)脫鉤態(tài)勢逐漸由弱變強，協(xié)調發(fā)展狀態(tài)呈增強趨勢[16]。在2001-2007年該市總水資源生態(tài)足跡呈上升趨勢，同時隨著經濟增長用水量也增加，呈正相關關系，并且經濟增長的速度遠快于水資源消耗的速度[圖5(a)]，并且弱脫鉤狀態(tài)占了67%(表2)。在2007年之后，經濟仍快速增長而用水量卻減少，二者呈負相關關系，在此期間強脫鉤占了60%。特別是2008年該市被確定為第三批全國節(jié)水型社會建設試點，使現(xiàn)代水利設施進一步增加和完善，節(jié)水技術改造和推廣以及節(jié)水意識增強，用水量穩(wěn)步減少而效率逐漸提高[23]。

圖5 2001-2017年鄂爾多斯市水資源消耗與經濟增長回歸分析

農業(yè)水資源生態(tài)足跡以3.25 萬hm2/a的速率呈下降趨勢，而第一產業(yè)增加值增長率趨于上升，農業(yè)用水量與第一產業(yè)增加值呈顯著負相關關系，相關系數為0.757 1，兩者背離程度逐漸加強[圖5(b)]，而脫鉤態(tài)勢處于弱脫鉤與強脫鉤的過渡階段，強脫鉤占62.5%，這也佐證了Tapio彈性指數對脫鉤態(tài)勢評價的準確性。全市農作物總播種面積從2001年12.472 萬hm2增加到2017年43.81 萬hm2，但農業(yè)人口數從2001年的44.30萬人減少到2017年的29.12萬人，生產效率明顯提升。由于2004年以來實施現(xiàn)代高效的節(jié)水灌溉項目，并且節(jié)水灌溉類機械從2006年1 584套增加到2017年5 913套[24]，農業(yè)用水效率極大提高，節(jié)水灌溉技術的高速發(fā)展與廣泛應用取得了顯著成效，其利用模式更趨于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。工業(yè)水資源生態(tài)足跡為總體上升趨勢，第二產業(yè)增加值增長了18.37倍，工業(yè)用水量與第二產業(yè)增加值呈正相關關系，相關系數為0.424，第二產業(yè)增加值增長速度高于工業(yè)用水量增加速度[圖5(c)]，符合工業(yè)用水量與經濟發(fā)展的弱脫鉤狀況；在研究時段工業(yè)用水量與第二產業(yè)增加值的相關性為正-負-正-負，符合脫鉤狀態(tài)類型多樣性。

5 結 論

本文基于水資源生態(tài)足跡，利用LMDI模型和Tapio脫鉤彈性模型方法，以鄂爾多斯市為研究對象，定量分析其水資源利用狀況及其與經濟發(fā)展的關系。

(1)在2001-2017年水資源生態(tài)足跡呈波動下降趨勢，變化速率為0.38 萬hm2/a；在構成方面，農業(yè)、工業(yè)、生活和生態(tài)水資源生態(tài)足跡比重由高到低；歷年水資源生態(tài)承載力呈上升趨勢，且受年降水量影響波動明顯，相關系數為0.72；水資源生態(tài)赤字和生態(tài)壓力指數均在減小，萬元GDP水資源生態(tài)足跡下降了20.8倍。盡管鄂爾多斯市經濟有長足的進步，三大產業(yè)的用水效率呈不同程度地提升，但是由于其獨特的地質條件和特殊的干旱環(huán)境，水資源尚不能滿足當地經濟的發(fā)展需求，供需矛盾仍然突出。

(2)在水資源生態(tài)足跡貢獻度中技術效應和結構效應是抑制其增長的關鍵因素，貢獻值分別為-570.183 萬hm2和-12.592 7 萬hm2。因此，通過技術改造和三大產業(yè)的調整，可以提升水資源的利用效率，促進經濟社會的健康發(fā)展。經濟效應和人口效應是加速其增長的因素，貢獻值分別為528.60 萬hm2和107.01 萬hm2。

(3)2001-2017年水資源與經濟發(fā)展基本呈強、弱脫鉤態(tài)勢 (2015-2016年為弱負脫鉤) ，第一產業(yè)增加值與農業(yè)用水量的背離程度逐漸增大，工業(yè)脫鉤關系復雜，農業(yè)脫鉤關系優(yōu)于工業(yè)，脫鉤狀態(tài)得到了回歸分析的驗證。