流域内各区域用水量与经济发展脱钩分析及用水量驱动力分解——以淮河流域为例

童国平,陈 岩(南京林业大学 经济管理学院,江苏 南京 210037)

流域内各区域用水量与经济发展脱钩分析及用水量驱动力分解
——以淮河流域为例

童国平,陈 岩
(南京林业大学 经济管理学院,江苏 南京 210037)

利用脱钩弹性分析方法评价淮河流域内河南、安徽、江苏和山东各区域用水量和经济发展之间的脱钩状态,分析各省的脱钩发展趋势，对比总体脱钩状况。同时,利用完全分解模型把用水量驱动力分解为人口效应、经济规模效应和技术效应,分析三大效应对用水量的具体影响。结果表明:淮河流域内各区域具有不稳定且状况较差的脱钩—弱脱钩—强脱钩的变化过程,脱钩状态随时间发展逐渐改善;各区域总体脱钩状况存在差异性:山东gt;江苏gt;河南gt;安徽;同时,三大效应的贡献率大小为:经济规模效应gt;技术效应gt;人口效应,经济发展因素主要增加用水量,技术因素抑制用水量。因此,应把握好经济规模效应和技术效应,努力改善经济发展结构，提高技术效应强度，以达到强脱钩的理性状态。

用水量;脱钩弹性分析方法;驱动力分解;淮河流域

1 引言

近几年,我国的供水量已超过水资源量的20%,人均水资源量只有2100m3,仅为世界平均水平的1/4,年均缺水量高达500亿m3。同时,我国的水资源利用效率远远低于国际的平均水平,如万美元GDP用水量是美国的2.7倍、日本的7.1倍,农业用水利用系数只有0.5,与世界先进水平0.7—0.8相比差距较大。再加上大量生活污水和工业废水排放造成水质性缺水,使我国的水资源形势日益严峻。本文对我国用水量和经济发展之间的关系进行了定量研究,有助于识别水资源的利用状况,帮助人们开发、利用、节约和保护水资源。

脱钩最早运用于物理学领域,它特指具有响应关系的两个或两个以上物理量之间的关系逐渐减小直至不再存在[1]。后来被广泛运用于其他的学科领域,如农业生产贸易、工业废物排放、能源消耗和环境负荷等。世界银行最早把脱钩运用在资源环境领域中,当今学术界比较一致地认为脱钩即是打破经济增长对资源消耗或是环境压力的依赖关系,实现在保持较好经济增长的同时,资源消耗在下降或是环境压力在减小,达到社会经济的可持续发展。

从定义来看,脱钩分为绝对脱钩和相对脱钩两种形式,经济增长状况下的资源消耗或环境压力变化率为零甚至达到负值时被称为“绝对脱钩”,而资源消耗或环境压力变化率小于经济变化率时被称为“相对脱钩”。脱钩分析方法主要有脱钩因子法、Vehmas脱钩指数法、Tapio弹性脱钩法、IPAT方程、差分回归系数法和完全分解法。在OECD脱钩因子法中,张旺[2]阐述了我国服务业和能源消费与碳排放之间为波动上升的绝对脱钩关系;李忠民[3]对山西省工业经济与能耗投入和碳排放进行了脱钩分析,并得到两者之间未达到脱钩的理想状态。在Vehmas脱钩指数法中,乔凯[4]、潘安娥[5]、杨仁发[6]等从水足迹的角度对不同区域经济发展和水资源利用之间的协调关系进行了研究。在Tapio弹性脱钩方法中,众多作者从不同角度进行了不同的研究。如刘怡君[7]、吴丹[8]、赵菲菲[9]等从宏观角度定性和定量地研究了我国经济发展和能源消耗以及环境压力之间的脱钩关系和态势;盖美[10]、杨振华[11]等进一步对我国不同区域的经济与资源消耗进行了脱钩水平的测算和评价,认为区域内部的时空演变具有一定的规律或趋势;洪利[12]、王宝强[13]从工农业角度评价了中国和省际的脱钩状态,并进行了对比，得到工业用水的脱钩状况要优于整体和农业;熊威[14]、姚景民[15]从产业角度实证分析了三大产业与湖泊污染或水资源消耗之间的关联。在IPAT方程中,姬卿伟[16]利用完全分解模型对我国水资源消耗的驱动因素进行了分解,提出努力提高技术促进强脱钩的建议;孟祥仪[17]等结合产值、用水量和万元产值用水量变量对关中地区的总体和三大产业的脱钩情况进行了综合比较分析,提出优化产业布局,提高用水效率;刘年康[18]通过差分回归系数法了解到经济增长依赖于环境污染而且脱钩关系有着明显的跨区域的时间一致性等规律;吴丹[19]通过完全分解法将中美脱钩状况进行了对比,认为实现水资源利用脱钩的关键在于实现工农业用水零增长。在淮河流域经济与水资源利用协调分析中,秦丽云[20]采用系统动力学定量分析了水资源的合理开发是制约社会经济可持续发展的重要因素,并提出了最佳经济发展方案;马天儒[21]从生态文明视角定性分析了水量分配对社会经济的可持续发展具有重要意义。

目前,脱钩分析方法虽然广泛运用在不同领域来评价和分析资源环境和经济之间的脱钩状况和脱钩演变趋势,但还需要进一步改进。主要是:①现有研究多是单个分析全国、区域、省、县范围的脱钩状态,若对流域内各区域的脱钩状态进行研究、评价和比较流域部分和整体之间的协调度发展关系,则有利于合理配置各区域水量和实现流域整体的可持续发展;②现有研究更注重探寻资源消耗与经济发展之间的脱钩状况和阶段,仅仅从各产业用水或政策角度分析原因,需要对其内在机理进行详细探究,有助于对症下药来实现资源环境压力和经济发展之间的脱钩。因此,本文以流域为对象,利用脱钩弹性方法对淮河流域内四省区域的用水量和经济发展之间的脱钩状态进行分析和评价,并利用完全分解模型对用水量变化的内在机理进行探究,用水变化量驱动力分解为人口、经济规模、技术三大效应,了解不同影响因素对用水量的影响大小和程度,从而控制关键因素有效减少用水量以达到最理性的脱钩状态。

2 研究方法

2.1 Tapio脱钩弹性法

脱钩表达用水量与经济增长之间的关系时,它是指阻断用水量与经济增长之间的联系。20世纪50年代以来,我国经济增长依赖于水资源消耗,表现为用水量随着经济规模的扩大而同步增长,但“十二五”期间,两者之间的依赖关系逐渐减弱,用水量与经济规模逐渐呈现出反向变化规律。因此,脱钩状况总体上为未脱钩—相对脱钩—绝对脱钩的发展趋势[22]。

本文选用Tapio脱钩弹性方法,弹性指数表示经济每增长1%所带来的水资源消耗的百分比,测算水资源消耗变动对经济变化的敏感程度。该方法计算简便、评价标准精细,适宜分析水资源消耗与经济增长两者之间的联系程度。其中,用水量代表水资源消耗变量,地区生产总值代表经济发展变量,弹性指数数学表达式为:

(1)

式中,e为脱钩弹性指数;ΔW和ΔGDP分别表示用水量增加值和地区生产总值增加值;Wt和Wt-1分别表示时间t和t-1的用水量;GDPt和GDPt-1分别表示时间t和t-1地区的生产总值。参照已有文献的划分标准,可将脱钩弹性指数划分为八类(图1)。

当经济增长时,主要脱钩状态有强脱钩、弱脱钩和扩张性负脱钩,而扩张连接为弱脱钩和扩张性负脱钩之间的连接状态。其中,强脱钩为最理想的脱钩状态,主要出现在经济发展成熟期,用水量和经济发展出现反方向的变化规律,水资源利用效率快速提高,用水量到达了零增长的可持续发展阶段;而弱脱钩和扩张性负脱钩一般出现在经济发展的初期和中期,用水量的大量消耗给予经济发展的动力,相比之下弱脱钩较为理想。

图1 脱钩状态分类

当经济衰退时,主要脱钩状态有强负脱钩、弱负脱钩和衰退性脱钩,而衰退连接为弱负脱钩和衰退性脱钩的连接状态。其中,最不理想的状态为强负脱钩,经济下滑的同时用水量却在不断增加;弱负脱钩和衰退性脱钩是经济变化率和用水量变化率都是负值,其中弱负脱钩状况稍优于衰退性脱钩状况。

2.2 基于IPAT模型的用水量变化驱动力分解

根据陆钟武提出的IPAT经典模型[23]以及Sun J W提出的完全分解模型[24],结合本文研究对象把用水量作为资源消耗或环境压力变量,对用水量进行了分解。具体表达式为:

(2)

式中,W表示用水量;P表示人口;A表示人均GDP;T表示单位GDP用水量;G表示GDP。由此可知,用水量受到三大因素的影响,分别为人口、经济发展水平和技术水平或用水效率。因此,按照完全分解模型把引起用水量变化的驱动力分解为人口效应、经济规模效应和技术效应,计算公式为:

ΔW=Wt-W0=ΔWP+ΔWA+ΔWT

(3)

式中,ΔW代表基期与时间t之间用水量的变化量;Wt和W0分别表示时间t和基期的用水量;ΔWP、ΔWA、ΔWT分别表示由人口、经济发展水平和技术水平对用水量的影响。

(4)

(5)

(6)

(7)

3 淮河流域脱钩状况实证分析

3.1 研究区概况

淮河流域位于我国东部地区,处于长江和黄河两大流域之间,流经湖北、河南、安徽、江苏和山东5省40个市,流域面积27万km2,总人口1.65亿人,人口密度居各江河流域之首。流域内的农业生产条件优越,并以煤炭、电力工业、农副原料食品和轻纺工业为主,总体经济发展程度低于全国平均水平。

淮河流域取水来源主要为地表水、地下水和其他回收处理等,用水构成主要为农田灌溉、工业用水和居民生活用水,农业用水一直占据主导地位,近年来工业用水和居民生活用水不断增加。淮河流域用水量在四省内的平均分配比例见图2。其中,江苏省区域用水比例最高,约占总体的1/2,用水量最多；河南省和安徽省区域用水比例次之,分别约占20%；山东省区域用水比重为15%；湖北省用水量在总用水量中比例不足1%,此处忽略不计。

图2 淮河流域内各区域用水量分配比例

3.2 数据来源

本文以淮河流域为例,研究了流域内河南、安徽、江苏和山东4省在2003—2014年的用水量和经济发展的脱钩关系以及引起用水量变化的内在机理。用水量和人均用水量、2003—2011年的人均GDP和2012—2014年的单位GDP用水量数据来源于2003—2014年的《淮河片水资源公报》,人口数据是由用水量和人均用水量推算得到,流域内4省GDP数据来源于2003—2014年的《治淮汇刊》。为了使GDP数据具有可比性,以2003年为基期,剔除了通货膨胀等因素的影响。

3.3 计算与结果分析

利用Tapio脱钩弹性方法对淮河流域内各区域用水量和经济发展之间的脱钩弹性指数进行计算,得到各区域的每年脱钩状态,并以强弱脱钩占研究期的比重判断各区域的总体脱钩状况,见表1。

表1 海河流域内各区域用水量和GDP的脱钩评价结果

河南省区域用水量和GDP之间的脱钩关系与分析(图3):脱钩状态不稳定,状况较差。首先，2006年和2008年河南省的用水量变化率大于GDP变化率,其中2006年的用水量和GDP变化率均大于0且弹性值大于1.2,导致出现扩张性负脱钩状态;2008年河南省受到经济全球性金融危机的影响,水资源未得到合理利用,导致GDP变化率小于0,用水量变化率大于0,弹性值小于0,出现强负脱钩状态。其次,2009—2011年主要以弱脱钩为主,用水量变化率逐渐小于GDP增长率,弹性值大于0。第三,2012—2014年的脱钩状态以强脱钩为主,经济保持稳定增长,而用水量减少。2012年出现强负脱钩状态的原因是用水量变化率为正值,GDP变化率为负值。所以,河南省区域的水资源利用经历了不稳定且状况较差的脱钩—弱脱钩—强脱钩的变化过程,脱钩状况随时间逐渐改善。

图3 河南省区域用水量和GDP变化率与弹性值

安徽省区域用水量和GDP之间的脱钩关系与分析:由表1可知,淮河流域内的安徽省2004—2014年用水量与经济发展的脱钩状态经历了六种情况:扩张性负脱钩、强脱钩、弱脱钩、强负脱钩、弱负脱钩和扩张连接,其中强弱脱钩占研究期的64%,总体脱钩状况较差。由图4可知,首先，2004—2008年的脱钩状态不稳定,状况差。2004年和2007年的用水量变化率大于GDP变化率,其中2004年用水量和GDP变化率均大于0且弹性值大于1.2,导致出现扩张性负脱钩状态;2007年经济出现短暂下滑,导致GDP变化率小于0,用水量变化率大于0,弹性值大于0,出现弱负脱钩状态。其次,2009—2011年为稳定弱脱钩状态,用水量变化率逐渐下降并小于GDP变化率,弹性值大于0。第三,2012—2014年的脱钩状态以强脱钩为主,用水量变化率小于0(除2013年外),经济保持发展,但用水量逐渐减少。2013年出现强负脱钩状态的原因是用水量变化率为正值,GDP变化率为负值,即经济出现短暂下滑,而用水量却在增加。所以,安徽省区域的水资源利用也经历了不稳定且状况差的脱钩—弱脱钩—强脱钩的变化过程,脱钩状况随时间逐渐改善。

图4 安徽省区域用水量和GDP变化率与弹性值

图5 江苏省区域用水量和GDP变化率与弹性值

江苏省区域用水量和GDP之间的脱钩关系与分析:由表1可知,淮河流域内的江苏省2004—2014年用水量与经济发展的脱钩状态经历了四种情况:扩张性负脱钩、弱脱钩、强脱钩和扩张连接,其中强弱脱钩占研究期的82%,总体脱钩状况良好。由图5可知,首先，2004—2008年江苏省的脱钩形式是不稳定的,状况较差。2004年和2008年的用水量变化率大于GDP的变化率,弹性值分别为2.5和1.01,出现扩张性负脱钩和扩张连接两种状态;其次,2009—2011年为稳定弱脱钩状态,因为随着江苏省区域第三产业的快速发展和节水技术的创新使用水量增加率与GDP增长率两者之间的差距逐渐减小。第三,2012—2014年为稳定强脱钩状态,经济增长率曲线处于用水量变化率曲线上方的原因在于江苏省积极响应国家规划政策,使用水量得到控制。所以,江苏省区域的水资源利用也经历了不稳定且状况较差的脱钩—弱脱钩—强脱钩的变化过程,脱钩状况随时间逐渐改善。

山东省区域用水量和GDP之间的脱钩关系与分析:由表1可知,淮河流域内的山东省2004—2014年用水量与经济发展的脱钩状态经历了三种情况:弱脱钩、强脱钩、弱负脱钩,分别占研究期的55%、36%和9%,强弱脱钩状态占研究期的91%,总体脱钩状况接近理想。由图6可知,首先，2004—2011年山东省以弱脱钩状态为主,脱钩状况较好。2009年山东省用水量变化率大于GDP变化率,且GDP变化率为负值,表现为弱负脱钩状态,原因是山东省经济受到2008年全球性金融危机的滞后性影响,经济尚未恢复,经济增长率为负值。其次,2012—2014年为稳定强脱钩状态,原因是山东省实行最严格的水资源管理制度，使用水量缓慢下降。所以,山东省区域的水资源利用经历了弱脱钩—强脱钩的变化过程,脱钩状况随时间逐渐改善,并且总体脱钩状况在4省内最优。

图6 山东省区域用水量和GDP变化率与弹性值

4 淮河流域用水量变化驱动力分析

本文利用完全分解模型把用水量变化的驱动力因素分解为人口效应、经济规模效应和技术效应,其中人口效应是指人口数量增减对用水量的影响,经济规模效应是指经济发展水平对用水量的影响,技术效应是指用水技术对用水量的影响。采用环比法得到淮河流域内四省区域2004—2014年的三大效应的贡献率,效应的正方向贡献率或贡献率为正值表示该因素会增加水资源消耗,效应的负方向贡献率或贡献率为负值表示该因素抑制了用水量。

4.1 河南省区域用水量变化及其驱动力分析

通过把河南省区域的用水量及其驱动力进行组合联系,得到三大效应对用水量的贡献率(图7)。其中,人口效应的贡献率在2004—2010年为正值,在2011—2014年为负值,一般小于5%且变化幅度很小;经济规模效应的贡献率为正值,为53%—70%(除2004年以外),总体呈波动下降;技术效应的贡献率为负值(除2004年以外),为26%—42%,总体波动上升。总之,河南省三大效应的贡献率大小为:经济规模效应gt;技术效应gt;人口效应,经济规模效应成为主要驱动力但贡献率逐渐减小,经济发展和人口因素导致了用水量增加,技术因素抑制了用水量且贡献率逐渐增强,人口对用水量的影响很小。

图7 河南省区域用水量变化及其驱动力分解

由图7可知,河南省三大效应的正方向贡献率一直大于负方向贡献率,导致其用水量总量上升,但是部分年份的用水量比上一年有所减少。具体说来,2005年用水量比上一年下降了1.84亿m3,原因是技术效应抑制了用水量,表现在2004年《河南省节约用水管理条例》和2005年《河南省用水定额》的实施以及普法教育和宣传,水的法制观念深入人心,保护水资源的意识不断提高,使单位GDP用水量开始出现下降;2007年用水总量比上一年减少了11亿m3,原因是人口效应和经济规模效应的正方向贡献率都有所下降,而技术效应的负方向贡献率提高了38%,表现为河南省在2007年积极开展节水型社会活动起了重要的促进作用;2010年用水量下降,由于人口效应和经济规模效应正方向贡献率比上一年下降,而技术效应负方向贡献率增加到40%。随着河南省“十一五”规划的完成,加上节水灌溉技术的创新与利用,用水效率提高使技术效应增强。2013—2014年的用水量较大幅度下降,原因是经济规模效应正方向贡献率不断下降,而技术效应的负方向贡献率增加至最大值42%,这得益于河南省最严格的水资源管理制度的实施,节约和有效控制用水量,经济发展逐渐摆脱水资源的限制。

4.2 安徽省区域用水量变化及其驱动力分析

通过把安徽省区域的用水量及其驱动力进行组合联系,得到三大效应对用水量的贡献率(图8)。其中,人口效应的贡献率为正值,小于10%且变化幅度小;经济规模效应的贡献率为正值,为56%—75%,前三年贡献率逐渐增大,后期贡献率逐渐下降;技术效应的贡献率为负值(除2004年外),为13%—40%,总体呈波动上升。总之,安徽省三大效应的贡献率大小为:经济规模效应gt;技术效应gt;人口效应,经济规模效应成为主要驱动力但后来逐渐减小,经济发展因素主要导致了用水量的增加,技术因素抑制了用水量且贡献率逐渐增强,人口因素也减少了用水量但影响力小。

从图8可知,安徽省三大效应的正方向贡献率一直大于负方向贡献率,导致其用水量总量上升,但部分年份的用水量比上一年份有所减少。具体说来,2005年用水量比上年减少了5.76亿m3,主要在于技术效应增大抑制了用水量,2005年《安徽省行业用水定额》的实施和节水型社会开始试点逐步提高了用水效率;2007年的用水量转而下降,原因是经济规模效应的正方向贡献率下降了17%,技术效应的负方向贡献率比上年增长了1倍以上,这得益于安徽省在2007年全面展开节水型社会建设动员工作,节水技术已较成熟;2012—2014年用水量缓慢下降,原因是经济规模效应正方向贡献率缓慢下降,而技术效应的负方向贡献率缓慢增加,得益于安徽省在“十二五”期间逐渐转变经济发展方式,同时最严格的水资源管理制度的实施也在改善和优化用水结构。

图8 安徽省区域用水量变化及其驱动力分解

4.3 江苏省区域用水量变化及其驱动力分析

通过把江苏省区域的用水量及其驱动力进行组合联系,得到三大效应对用水量的贡献率(图9)。其中,人口效应的贡献率为负值,一般小于10%,总体逐渐减小;经济规模效应的贡献率为正值，为49%—78%,总体波动下降;技术效应的贡献率2004—2005年为正值,2006—2014年为负值,在9%—48%之间,总体呈波动上升。总之,江苏省三大效应的贡献率大小为:经济规模效应gt;技术效应gt;人口效应,经济规模效应成为主要驱动力但其贡献率逐渐减小,经济发展因素主要导致了用水量增加,人口因素和技术因素抑制了用水量增加,技术效应逐渐增强,人口因素对用水量的影响力小且逐渐减弱。

图9 江苏省区域用水量变化及其驱动力分解

由图9可知,江苏省三大效应的正方向贡献率一直大于负方向贡献率,导致其用水量总体上升,但部分年份的用水量比上一年份有所减少。具体说来,2007年江苏省的用水量出现了一个小低谷,主要在于经济规模效应的正方向贡献率比上年减小了21%,技术效应的负方向贡献率比上年增加了1.7倍,这得益于江苏省在2007年全面加快节水型社会建设,节水技术不断创新,对用水量产生了有利影响;2012—2014年的用水量由最大值逐渐下降,主要在于经济规模效应的正方向贡献率不断下降至50%,技术效应的负方向贡献率逐渐增加至50%,用水量逐渐趋于稳定。这主要得益于2012年全国实行最严格的水资源管理制度,一方面是用水结构的巨大调整,农业用水所占比例大幅度下降；另一方向是江苏省大力发展第三产业,逐渐摆脱了对水资源的依赖。

4.4 山东省区域用水量变化及其驱动力分析

通过把山东省区域的用水量及其驱动力进行组合联系,得到三大效应对用水量的贡献率(图10)。其中,人口效应的贡献率存在正负值差异,小于10%;经济规模效应的贡献率在2005—2007年和2014年为负值,2004年和2008—2013年为正值(44%—50%);技术效应的贡献率与经济规模效应的贡献率方向正相反,且大小相近。总之,山东省三大效应的贡献率大小为:经济规模效应(技术效应)gt;人口效应,用水量变化的驱动力由经济规模效应和技术效应决定。但经济发展因素主要增加了用水量,技术因素主要抑制了用水量,人口因素对用水量影响小。

图10 山东省区域用水量变化及其驱动力分解

由图10可知,山东省三大效应的正方向贡献率一直大于负方向贡献率但变化幅度很小,出现用水量总体上升但波动小的特点。具体说来,2005—2007年和2014年的用水量小幅下降,在于经济规模效应为负值,说明经济发展未增加用水量。由图6可知,山东省区域在这四年的GDP增长率达到20%以上,由规模经济效益可知,当经济发展规模达到一定程度时,水资源消耗量会出现下降的趋势。“十一五”发展规划前后,山东省一直大力发展资源消耗的产业经济,经济发展迅猛,对水资源利用产生了规模经济效益;2012—2014年用水量逐渐下降,在于人口效应和经济规模效应的正方向贡献率缓慢降低,技术效应的负方向贡献率缓慢增加,在2014年两者再一次出现平衡状态。2012年全国最严格的水资源管理制度的实行使山东省的技术效应缓慢提高,用水逐渐到达稳定状态。

5 结论

从时间角度看,四省区域脱钩状况随时间发展逐渐改善。河南省、安徽省、江苏省在2004—2008年的脱钩状态不稳定,状态较差,2009—2011年脱钩状态为弱脱钩,2012—2014年脱钩状态以强脱钩为主;山东省2004—2011年脱钩状态以弱脱钩为主,2012—2014年脱钩状态为强脱钩。强脱钩主要在于2012年实行了最严格水资源管理制度,进一步加大了水资源节约保护力度,加快推进节水防污型社会建设,实现水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展。

从空间角度而论,4省区域总体脱钩状况存在区域差异性。河南省主要经历了弱脱钩、强脱钩、扩张性负脱钩和强负脱钩4种状态,其中强弱脱钩约占70%,总体脱钩状况一般;安徽省主要经历了扩张性负脱钩、强脱钩、弱脱钩、强负脱钩、弱负脱钩和扩张连接六种状态,其中强弱脱钩占64%,总体脱钩状况较差;江苏省主要经历了扩张性负脱钩、弱脱钩、强脱钩和扩张连接4种状态,其中强弱脱钩占82%,总体脱钩状况良好;山东省主要经历了弱脱钩、强脱钩、弱负脱钩三种状态,其中强弱脱钩状态占91%,总体脱钩接近理想状况。所以,淮河流域内各区域总体脱钩状况为:山东gt;江苏gt;河南gt;安徽。

4省区域的用水量变化驱动力的三大效应的贡献率为:经济规模效应gt;技术效应gt;人口效应。其中，经济规模效应的贡献率大于50%且为正值,波动下降,说明经济规模效应为用水量的主要驱动力,但经济发展逐渐摆脱水资源的限制;技术效应贡献率在40%以下且为负值,波动上升,说明技术效应抑制了用水量。随着单位GDP用水量不断下降,用水效率显著提高;人口效应的贡献率在10%以内,对用水量的影响最小。此外,山东省三大效应对用水量的贡献率变化幅度很小,且没有明显的变化趋势;2005—2007年,山东省的经济规模效应出现负值,这是由于GDP增速显著提高带来的规模经济效益,导致用水量消耗降低。

4省用水量总体增加,但部分年份较上年的用水量出现下降,主要是经济规模效应贡献率显著下降,技术效应贡献率显著提高。所以,我们需要关注经济规模效应和技术效应的贡献率大小和方向,努力降低经济规模效应的正方向贡献率和提高技术效应的负方向贡献率。此外,国家和地方政府出台的相关政策和建设工作对用水量会产生积极的影响,因此我们应积极响应国家和地方政策,转变经济发展方式,改善发展结构,优化三大产业的用水比例,降低农业用水比例,大力发展第三产业,使经济发展逐渐摆脱水资源的限制;同时鼓励发展先进技术,通过创新机制,改进节水器具,坚持政策节水、管理节水、农艺节水多措施并举,降低单位GDP用水量,提高用水效率,增强技术效应的负方向贡献率,对抑制水资源消耗最为显著,实现强脱钩的理想状态。

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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

国家自然基金青年项目“基于奈特不确定性理论的流域水资源脆弱性分析与适应性治理研究”(编号:71403122);江苏省自然基金青年项目“流域水资源关键脆弱性分析与适应性治理研究(编号:BK20140980);教育部人文社科基金青年项目“基于影响因素风险预测的流域水资源脆弱性分析与适应性治理研究(编号:14YJC630018)。

童国平(1993-),女,安徽省六安人,硕士研究生,主要研究方向为管理科学与工程、水资源管理。

陈岩(1977-),女,吉林省农安人,副教授,硕士生导师,主要研究方向为管理科学与工程、生态与环境管理。