中国产业用水量变化驱动效应分解与差异分析

2019-12-05章恒全覃颖聪张陈俊

水利经济 2019年6期

章恒全，覃颖聪，张陈俊

(1.河海大学商学院，江苏南京 211100； 2.河海大学工程管理仿真实验室，江苏南京 211100；3.河海大学企业管理学院，江苏常州 213022；)

水是生命之源、生产之要、生态之基。中国是严重缺水的国家，水资源量占世界水资源量的6%，人均水资源量仅为世界人均水平的28%，排名第121位。中国正处于经济中高速增长阶段，资源被大量开发与利用。为了防止资源的枯竭和过度开发，实施可持续的经济发展模式显得尤为重要。2016年10月，中华人民共和国水利部发布《“十三五”水资源消耗总量和强度双控行动方案》，提出要落实最严格水资源管理制度，实施水资源消耗总量和强度双控行动，全面推进节水型社会建设，因此，用水量变化的驱动效应研究对双控行动的贯彻落实具有指导意义。

指数分解法(index decomposition analysis，简称IDA)被广泛运用于水资源消耗变化影响因素分解分析。张强等[1]运用LMDI(logarithmic mean divisia index)乘法模型将大连市1980—2009年水资源利用变动分解为定额效应、产业结构变动效应、经济规模效应和人口效应。刘翀等[2]将安徽省工业用水量变化分解为规模效应、结构效应和用水定额效应，其中，规模效应是驱动工业用水量增加的主要因素，而其他两个效应都促进了工业用水量减少。张礼兵等[3]还考察了节水效应对抑制安徽省工业用水量增加的贡献。秦昌波等[4]将陕西省生产用水量变化分解为经济规模效应、产业结构效应和用水技术效应。孙才志等[5]将中国产业用水量变化分解为经济水平效应、产业结构效应、用水强度效应和人口规模效应。佟金萍等[6]运用完全分解模型，研究得到中国万元GDP用水量下降的主要原因是技术进步和产业结构调整。Xu等[7]将北京市1978—2012年农作物水足迹变化分解为节水技术效应、种植结构效应、产出规模效应、城市化效应和人口效应。韩琴等[8]将中国31个省市自治区(不包括台湾省、香港和澳门特别行政区)1998—2012年灰水足迹效率变化分解为效率效应、结构效应、经济效应、禀赋效应、开发效应和技术效应。张陈俊等[9-10]考察了区域经济份额、区域人口分布对中国用水量变化的影响。上述文献都是从时间角度分解用水量变化的驱动效应，张陈俊等[11-13]还从空间角度分解区域用水量空间差异的驱动因素。

从现有研究可以看出：①无论从时间或空间角度分解用水量变化(差异)的驱动效应，均可归结为经济增长效应、产业结构效应、技术进步效应和人口规模效应4个方面，尚未发现投资相关因素对用水量变化影响的文献。改革开放以来，大规模的固定资产投资成为中国经济快速增长的首要推动力，从而带来用水量的增加[14]。因此，在用水量变化的驱动效应中纳入投资指标，可以更深入地挖掘用水量变化的作用机制和影响机理。②众多学者按照东中西部三分法进行分组研究[10，15]，忽略了地区内部各省市自治区经济发展水平、水资源利用等差异化特征，同时，分组研究有利于各省市自治区在选择用水量控制政策时相互借鉴学习。

鉴于此，本文首先以中国2000—2016年国内生产总值和用水量年均增长率为参考，依据各省市自治区生产总值和用水量年均增长率，将31个省市自治区划分为4个组别，将经济发展水平和用水量水平相似的省市自治区归类分析，便于水资源政策的提出，优于简单地根据三分法进行分类分析；其次，采用LMDI乘法模型，分解分析4个组别以及各省市自治区用水量变化的驱动效应；最后，针对各组分解结果，提出针对性的适应性对策建议。

1 模型设置与数据说明

指数分解法是把一个目标变量分解成若干影响因素组合的形式，以此计算各影响因素的贡献，广泛应用于能源、环境、水资源领域。指数分解法主要有拉式(Laspeyres)指数分解法和迪氏(Divsia)指数分解法，后者与前者相比，分解更加完全，不存在残差项，应用更加广泛。Zhang等[16-17]研究得出的LMDI乘法模型是迪氏指数分解法中最优的方法，被广泛应用于用水量或用水强度时空差异驱动因素分解分析[5，9，11]。

1.1 模型设置

迪氏指数分解法有加法模型和乘法模型两种形式[18]，虽然加法模型计算和解释更加简单和容易，但是乘法模型可以更好地解释各省市自治区用水量变化及其驱动因素的对比，因此，本文采用LMDI乘法模型分析中国用水量变化的驱动因素。详细的推导过程可以参考文献[19]，该文献主要研究碳排放变化，非水资源领域。

用水量W可表示为

(1)

式中：Wi、Ii、Gi和Pi分别为第i个省市自治区的用水量、固定资产投资、地区生产总值和人口。

将式(1)进一步改写为

(2)

其中Si=Wi/IiOi=Ii/GiEi=Gi/Pi

式中：Si为第i个省市自治区用水量与固定资产投资的比例，反映单位投资所消耗的用水量；Qi为第i个省市自治区固定资产投资与地区生产总值的比例，反映单位地区生产总值所需要的固定资产投资；Ei表示第i个省市自治区地区生产总值与人口的比例，反映经济规模。

假定时间从0变化到t，则用水量变化D=Wt/W0可以表示为

(3)

其中：

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：D定义为总效应，表示用水量变化；DS、DO、DE和DP分别定义为投资强度效应、投资效率效应、经济规模效应和人口规模效应，反映单位固定资产投资耗水量变化、单位地区生产总值所需投资变化、人均地区生产总值变化和地区人口规模变化对用水量变化的影响；DRes为分解余量，在LMDI中，其值为1，即用水量变化被完全分解。

1.2 数据说明

本文所用数据为2000—2016年，所涉指标为用水量、固定资产投资、地区生产总值和人口数，数据来源于历年《中国统计年鉴》[20]、《中国水资源公报(纸质版)》[21]。

a. 用水量(亿m3)。由于国家统计局和水利部将用水量指标划分为农业用水量、工业用水量、生活用水量和生态用水量4个类别，并不是按照3次产业用水量进行划分，因此需要对4类用水量进行重新调整：农业用水量作为第一产业用水量；由于建筑业用水量非常少，将工业用水量作为第二产业用水量；参考孙才志等[5]的处理方法，将生活用水量作为第三产业用水量；三次产业用水量加总便为产业用水量。

b. 固定资产投资(亿元)。为了消除价格因素对地区固定资产投资的影响，地区固定资产投资按照2000年不变价格进行调整。

c. 地区生产总值(亿元)。为了消除价格因素对地区生产总值的影响，地区生产总值按照2000年不变价格进行调整。

d. 人口数。人口指标常使用常住人口和户籍人口两种口径。随着我国社会经济的快速发展，人口流动的规模逐渐扩大，但很多流动人口的户籍并未发生改变，因此，常住人口更能真实反映一个地区的人口状况。

2 用水量变化驱动效应分析

2.1 分组标准

为了更好地研究用水量变化而非用水规模带来的影响，以用水量和GDP的年均增长率作为标准进行分组，减少各省市自治区由于地域面积、人口基数、经济基础等规模性因素带来的影响。①计算中国2000—2016年用水量和GDP的年均增长率，分别为0.439 4%和11.250 9%；②计算2000—2016年31个省市自治区用水量和地区生产总值的年均增长率；③以中国整体用水量和GDP增长率为比较对象，将31个省市自治区划分为4个组别。为了更加直观地了解分组情况，以中国用水量和GDP的年均增长率为依据，将散点划分为4个象限，如图1所示。

图1 中国31个省市自治区分组情况

2.2 用水量变化驱动效应分解分析

2.2.1全国

根据式(3)～(7)，计算得到2000—2016年中国用水量变化驱动效应分解结果，如图2所示。总效应为1.072 7，表示在2000—2016年期间，用水量累计增加了7.27%，其中，经济规模效应和人口规模效应分别为4.924 1和1.109 4，表明经济增长和人口规模扩大分别促进了用水量增加492.41%和110.94%，可见两者对用水量增加起到促进作用，尤其是经济增长，即经济增长需要投入水资源等生产要素，将增加对水资源的需求。投资强度效应和投资效率效应分别为0.761 4和0.257 9，表明投资强度下降和投资效率提高分别促进用水量下降23.86%和74.21%，可见两者对用水量增加起到抑制作用，尤其是投资效率提高，即单位地区生产总值所需固定资产投资额的减少，有助于促进投资下降，从而带来用水量下降。由于经济增长和人口规模扩大对用水量增加的促进作用大于投资强度和投资效率对用水量增加的抑制作用，最终导致用水量增加。

为了更加清楚地反映各驱动效应在2000—2016年对用水量演变的动态影响，将2000年设为基年，计算得到各驱动效应对用水量变化影响的累计效应值，如表1、图3所示。总效应在2003年呈下降趋势，表明2003年用水量下降，这与当年供水量不足导致需求不足，以及节水型社会建设开展密切相关。2004—2013年用水量呈递增趋势，年均增长率为1.19%，2014—2016年用水量呈递减趋势，主要与最严格水资源管理制度的贯彻落实密切相关。

年份投资强度效应投资效率效应经济规模效应人口规模效应总效应20011.00460.92191.08661.00641.012720020.98840.83761.19161.01360.999920030.91670.77001.32221.02160.953420040.90080.72211.48441.02960.994220050.89510.65251.67741.02871.007820060.90420.58531.88871.03761.037220070.86950.53312.14121.04701.039220080.80710.51922.38031.05591.053220090.83540.45432.64021.06411.066320100.80910.41712.97081.07081.073620110.77110.39563.32111.07631.090520120.76970.36033.65641.08231.097420130.77210.32973.99001.08861.105620140.75630.30564.30681.09471.089920150.76900.27784.62011.10201.087820160.76140.25794.92411.10941.0727

图3 2000—2016年中国用水量变化驱动效应累计贡献

经济规模效应和人口规模效应一直保持对用水量增加的促进作用，其中，经济增长是促进用水量增加的首要因素，效应值由2001年的1.086 6增加到2016年的4.924 1，年均增长率达到10.60%。人口规模效应是促进用水量增加的次要因素，从2001年的1.006 4增加到2016年的1.109 4，年均增长率达到0.65%。

投资强度效应和投资效率效应一直保持着对用水量增加的抑制作用(除2001年的投资强度效应)。其中，投资效率提高是抑制用水量增加的首要因素，效应值由2001年的0.921 9下降到2016年的0.257 9，表明对用水量增加的抑制作用从2001年的0.078 1增加到2016年的0.742 1，年均增长率达到16.19%，可见，单位地区生产总值所需投资额的下降有力促进了用水量的下降。投资强度效应的提高是抑制用水量增加的次要因素，2001年投资强度效应值为1.004 6，投资强度相比较于2000年有所增加，从2002年开始下降，由2002年的0.988 4下降到2016年的0.761 4，表明对用水量增加的抑制作用从2002年的0.011 6增加到2016年的 0.238 6，年均增长率为24.11%。可见，单位固定资产投资所需水量的下降促进了用水量的下降。

2.2.2组1

从组内3个省市自治区用水量变化及其驱动效应来看，经济规模效应的提高是促进用水量增加的首要因素，其中，新疆的促增作用较弱，主要因为经济发展水平较低。山西和新疆的人口规模效应都是促进用水量增加的次要因素，新疆略高于山西，主要因为新疆人口在考察期内增长率较高。由于丰富的土地资源、棉花生产及其与中亚国家繁荣的边境贸易，吸引了中西部一些贫困地区人口的迁入。而黑龙江的人口规模效应却促进用水量下降，主要因为人口规模由2000年的3 807万人下降到2016年的3 799万人。

投资效率效应和投资强度效应分别是抑制用水量增加的首要和次要因素，其中，山西投资效率变化对用水量下降的促进作用最强，而黑龙江最弱，因为黑龙江位于东北老工业基地，投资效率较低，从而抑制用水量下降的作用较弱。新疆的投资强度变化对用水量下降的促进作用最强，见图4(a)。

2.2.3组2

组2的所有省市自治区经济增长都促进了用水量的增加，是用水量增加的主要因素。除四川和贵州外，其他省市自治区人口规模扩大都促进了用水量增加，主要是由于四川和贵州的人口分别由2000年的8 329万、3 756万人下降到2016年的8 262万、3 555万人。

图4 2000—2016年用水量变化驱动效应累计贡献

组2所有省市自治区的投资效率提高均抑制了用水量的增加，是抑制用水量增加的首要因素，表明该组省市自治区产业投资较小，回报较大，产业结构比较合理。组2的整体投资强度低于全国水平，是4个组中投资强度最低的。安徽和西藏这两个省、自治区的投资强度大于1，表示这两个省、自治区单位投资额的用水量在上升。在这两个省、自治区中，投资强度成为促进用水量增长的因素，牺牲水资源用以发展产业投资。组2其他省市自治区投资强度的增加都抑制了用水量的增长，见图4(b)。

2.2.4组3

组3所有省市自治区经济增长都促进了用水量的增加，表明该组的生产力发展迅猛。结合投资效率来看，该组省市自治区的生产技术十分先进，能够在经济发展的基础上减少用水量的增加。其中内蒙古的经济效应为8.172 8，是31个省市自治区中最高的，原因是近年来内蒙古自治区工业增长迅速，特别是能源产业、军工业和畜产品加工业的发展强劲。组3所有省市自治区人口增长也均促进了用水量的增加，但变化不大，其中，天津的人口规模效应是组内最高的，在31个省市自治区中排名第二，原因是天津的人口规模从2000年的1 007万人增加到了2016年的1 562万人。

组3所有省市自治区投资效率的提高和投资强度的增加均抑制了用水量的增加。该组投资效率效应对用水量的增长有很好的抑制作用，说明该组省市自治区的产业投资较少，回报较大，产业结构优秀。天津是31个省市自治区中投资效率效应对用水量抑制最高的，这是因为天津产业园区近年来经济转型升级，服务业高位增长，工业负增长显现。该组所有省市自治区的投资强度对用水量的增长均呈现抑制作用，见图4(c)。

2.2.5组4

组4各省市自治区的经济增长均促进了用水量的增加，经济规模效应的提高促进了用水量的增长。其中北京的经济效应是31个省市自治区中最低的，说明该组省市自治区生产力增长缓慢，也是由于北京、上海人均GDP基数较大，所以在增长过程中出现疲软期。组4各省人口的增加也均促进了用水量的增长，且北京和上海增长突出，主要是因为这两个市是中国人口流入大市，生产力的发展速度赶不上人口的大量增长，所以北京、上海的人均GDP增长是31个省市自治区中最低的。

组4所有省市自治区投资效率的提高均抑制了用水量的增长，其中，广东的投资效率对用水量抑制作用最好，原因是广东第三产业发展迅速，占比位列国内领先水平，广东的工业行业主要以电子制造业为主体核心，利润高于传统工业。组4所有省市自治区投资强度的增加均抑制了用水量的增长，说明该组省市自治区更注重发展节水产业。其中，宁夏投资强度的抑制作用是最好的，原因是宁夏为我国最缺水的省区之一，更注重发展节水产业，见图4(d)。

2.2.6全国及各组用水量变化驱动效应差异分析

各组与全国的用水量变化驱动效应如表2所示，用水量增长最多的是组2，用水量增长最少的是组4，其中，用水量增长最多的是安徽省，用水量增长最少的是北京市。投资强度效应最大的是组2，最小的是组4，其中最大的是安徽省，最小的是宁夏回族自治区。投资效率效应最大的是组1，最小的是组3，其中最大的是黑龙江省，最小的是天津市。经济规模效应最大的是组2，最小的是组1，其中最大的是内蒙古自治区，最小的是北京市；人口规模效应最大的是组4，最小的是贵州省，最大的是北京市。

表2 2001—2016全国及各组用水量驱动效应累计贡献

各组驱动效应水平与全国水平相比，组1整体及组内所有省市自治区的经济增长对用水量的促进作用均低于全国水平；投资强度和投资效率对用水量的抑制作用低于全国水平，且组1所有省市自治区均低于全国水平。

组2经济规模效应除西藏外，都高于全国水平。投资强度除了湖北，其余8个省市自治区的投资强度均高于全国水平。

组3中8个省市自治区经济规模效应均高于全国水平，投资强度对用水量增长的抑制作用整组高于全国水平，但天津市、福建省和江西省的投资强度效应低于全国水平，抑制作用偏小。

组4经济规模低于全国水平，各省市自治区人口的增加也均促进了用水量的增长，高于全国水平。投资效率对用水量增长的抑制作用平均低于全国水平，除了广东省高于全国水平，其余10个省市自治区均低于全国水平，说明该组的投资效率不高，产业结构还需调整。

3 结论与建议

3.1 结论

本文基于LMDI乘法模型，分组研究2000—2016年中国用水量变化的驱动效应，将其分解为投资强度效应、投资效率效应、经济规模效应和人口规模效应。

a. 经济增长和人口规模扩大是促进中国用水量增加的首要和次要因素，投资效率提高和投资强度下降是抑制用水量增加的首要和次要因素，由于经济增长和人口规模扩大对用水量增加的促增作用大于投资效率和投资强度对用水量增加的促减作用，最终导致用水量的增加。

b. 从组1和组2用水量变化分解结果来看，经济增长是促进该组及各省市自治区用水量增加的首要因素，而人口规模扩大的促增作用较弱，其中，组1的黑龙江和组2的四川、贵州人口出现下降，引致用水量下降。投资效率提高对用水量增加的抑制作用远远大于投资强度下降，其中，组2的安徽和西藏投资强度反而上升，促进了用水量的增加。

c. 从组3和组4用水量变化驱动效应分解结果来看，经济增长和人口规模扩大是促进该组及各省市自治区用水量增加的首要和次要因素，投资效率提高和投资强度下降是抑制用水量增加的首要和次要因素。由于经济增长和人口规模扩大对用水量的促增作用弱于投资效率提高和投资强度下降的促减作用，带来了组1、组2整体，组3内蒙古、山东、广西、青海等4个省市自治区，以及组4北京、河北、辽宁、上海、浙江、广东、甘肃、宁夏等8个省市自治区用水量的下降。