中国水资源强度的区域差异和极化程度研究

王 连,邓光耀

(兰州财经大学 a.经济发展数量分析研究中心;2.统计学院,甘肃 兰州 730020)

中国水资源强度的区域差异和极化程度研究

王 连a,b,邓光耀a,b

(兰州财经大学 a.经济发展数量分析研究中心;2.统计学院,甘肃 兰州 730020)

研究了2003—2014年我国水资源强度的区域差异和极化程度。结果发现:①我国各区域的水资源强度均呈现下降趋势,西北区域的水资源强度最高,华北区域最低。②全国层面的水资源强度基尼系数一般比区域层面大。在八大区域中,西北区域水资源强度的基尼系数最大,长江中下游区域最小。水资源强度泰尔指数的测算结果与此类似。③在水资源强度基尼系数的分解项中,区域间水资源强度的差异最大。④表征水资源强度极化程度的ER指数值大于对应年度的EGR指数值和MU指数值,且这三种指数均呈下降趋势。因此,水资源强度较高的区域要调整产业结构,向水资源强度较低的区域学习节水灌溉等技术,提高水资源的利用效率。

水资源强度;基尼系数;泰尔指数;极化

随着经济发展和人口增长,我国对水资源的需求越来越大,导致水资源供给压力也越来越大。为了缓解水资源供给压力,国务院印发了《关于实行最严格的水资源管理制度的意见》,明确了用水效率方面的控制红线,指出到2030年我国的用水效率需要接近甚至达到世界先进水平,工业方面的万元工业增加值用水量降低到40m3以下(以2000年不变价计算),农业方面的农田灌溉水有效利用系数提高到0.6以上。本文借鉴能源强度的概念[1],用生产用水量除以国内生产总值(或增加值)来定义水资源强度,并研究我国水资源强度的区域差异和极化程度,提供缓解水资源供求矛盾方面的政策启示。

基尼系数和泰尔指数是研究区域差异的主要方法,本文利用基尼系数和泰尔指数及其分解来研究水资源强度的区域差异。虽然基尼系数和泰尔指数可以考虑不同区域水资源强度的离散程度,但未考虑个体在局部的聚集程度,本文借鉴收入分配领域内采用的三种极化指标来研究水资源强度的极化程度,这三种指数分别为ER(Esteban-Ray)指数[2]、EGR(Esteban-Gradín-Ray)指数[3]和MU(Ma-Urrutia)指数[4]。

本文首先借鉴收入分配领域内采用的基尼系数和泰尔指数来研究水资源强度的区域差异,并通过基尼系数和泰尔指数的分解来探讨水资源强度的区域间差异和区域内差异;其次，借鉴收入分配领域内表征极化程度的ER指数、EGR指数和MU指数来研究水资源强度的极化程度;第三,在研究结论的基础上,得到缓解中国水资源供求矛盾方面的政策启示。

1 研究方法

1.1 测算区域差异的方法

基尼系数及其分解:基尼系数和泰尔指数是测算区域差异的主要方法,本文首先通过基尼系数来测算我国水资源强度使用效率的区域差异,公式为:

(1)

式中,N为样本个数；μ为水资源强度的平均值；xi、xj分别为第i个、第j个样本的水资源强度。为了进一步研究中国水资源强度的空间非均衡性,本文将我国除西藏自治区、香港与澳门特别行政区、台湾地区外的30个省份划分为8大区域。在区域划分的基础上,采用Mookherjee、Shorrocks[5]进一步对基尼系数进行了分解,得到以下公式:

(2)

式中,n为区域个数；pi、pj分别为第i个、第j个区域样本个数占总体样本个数的份额；Gi为第个区域的基尼系数；λi、λj分别为第i个、第j个区域平均水资源强度与全体样本平均水资源强度的比值。式(2)中，右边第一项反映的是区域内水资源强度的差异；第二项反映的是区域间水资源强度的差异；第三项为剩余项,反映了不同区域之间因重叠造成的交互影响。

泰尔指数及其分解:水资源强度的泰尔指数公式为:

(3)

式中,N为样本个数,μ为水资源强度的平均值,xi为第i个样本的水资源强度。泰尔指数值越小,表明区域间水资源使用强度的差异越小,反之越大。类似于基尼系数的分解,水资源强度的泰尔指数可分解为:

(4)

式中,n为区域个数；pi为第i个区域样本个数占总体样本个数的份额；Ti为第i个区域的泰尔指数；Vi为第i个区域水资源使用量占全国水资源使用量的比例。式(4)中右边第一项反映的是区域内水资源强度的差异,第二项反映的是区域间水资源强度的差异。

1.2 测算极化程度的方法

ER指数:Esteban、Ray[2]提出了测算极化的ER指数,本文利用该指数来测算中国水资源强度的极化情况,具体公式为:

(5)

式中,K为大于零的常数,需要根据不同的数据对K值进行选择,以保证ER指数在0—1之间;n为分组个数;pi、pj分别为第i组、第j组样本个数占总体样本个数的份额。α为0—1.6之间的任意值,α的值越大,ER指数与基尼系数差异越大。为了反映极化趋势,本文取α=1.5;μi、μj分别为第i组、第j组样本的平均水资源强度。ER指数值越大,说明水资源强度极化程度越高;反之,则说明水资源强度极化程度越低。

EGR指数:由于ER指数假定区域内成员具有完全一致的认同感,而区域内成员的人同感与组的规模、组的形成方式密切相关,故该假定通常难以满足。为此,Esteban等[3]将ER指数推广为EGR指数,即:

EGR=ER-β(G(f)-G(ρ*))

(6)

式中,βgt;0是衡量区域内聚合程度的敏感性参数,本文取为1.25;G(f)表示实际水资源强度的基尼系数;G(ρ*)表示假定区域内成员的水资源强度等于区域内水资源强度平均值时的基尼系数,其他符号与式(5)相同。式(6)中第一项是ER指数,第二项反映的是区域间差距和不平等的程度。类似于ER指数,EGR指数值越大,说明水资源强度极化程度越高;反之,则说明水资源强度极化程度越低。

MU指数:当各区域成员的水资源强度存在重叠时,EGR指数的第二项不能反映区域内的不平等程度。为了解决该问题,Ma、Urrutia[4]提出了MU指数,即:

(7)

式中,Gi为第i个区域水资源强度的基尼系数,其他符号与式(5)和式(6)相同。类似于ER指数和EGR指数,MU指数值越大,说明水资源强度极化程度越高;反之,则说明水资源强度极化程度越低。

2 数据来源

本研究为除西藏自治区、香港与澳门特别行政区、台湾地区之外的我国大陆30个省份2003—2014年水资源强度的区域差异和极化程度。水资源强度利用生产用水量除以GDP来度量。《中国统计年鉴》中水资源使用量包括农业用水量、工业用水量、生活用水量和生态用水量,服务业用水量合并在生活用水量中,因此本文按照我国投入—产出学会课题组[6]的方法,根据比例确定生产用水量。各省的GDP数据来自于相关年份的《中国统计年鉴》,考虑到数据的可比性,本文以2003年为基期进行平减处理。

本文根据水资源分布、利用情况、经济发展水平和地理位置[7],将30个省份划分为八大区域。东北区域包括黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古,华北区域包括北京、天津和山西,黄淮海区域包括河南、河北、山东和安徽,西北区域包括陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆,长江中下游区域包括江苏、湖北、湖南和江西,东南区域包括上海、浙江和福建,华南区域包括广东、广西和海南,西南区域包括重庆、四川、贵州和云南。

3 实证分析

3.1 各区域水资源强度情况

2003—2014年我国八大区域层面和全国层面的水资源强度情况见图1:①在2003—2014年,虽然部分年度各区域和全国的水资源强度存在短暂上升,但均呈现下降的趋势。由于工农业节水技术的提升和普及,导致单位产出的水资源使用量降低、水资源利用效率提升,因此水资源强度下降。②从区域层面来看,西北区域的水资源强度最高,华北区域最低。由于西北区域的各省非农产业发展相对落后,农业产出占比比其他区域更高,而农业生产需要消耗大量的水资源,故西北区域水资源强度最高。华北区域所属的北京市和天津市,农业产出占比较低,非农产业产出占比较高，而非农产业单位产出所消耗的水资源低于农业,故华北区域水资源强度最低。

图1 2003—2014年八大区域层面和全国层面的水资源强度

3.2 基尼系数及其分解

根据式(1),可得到2003—2014年我国全国及八大区域水资源强度的基尼系数(表1)。从表1可见:①一般情况下,全国层面的水资源强度基尼系数比区域层面的水资源强度基尼系数大。根据式(2),全国层面水资源强度的差异包含了区域内差异、区域间差异和交叉项,因此一般情况下全国层面水资源强度差异更大，但2012—2014年西北区域水资源强度的基尼系数比全国层面大。②从区域层面来看,西北区域水资源强度的基尼系数最大,长江中下游区域最小。在西北区域中,新疆的水资源强度远大于陕西省。如2003年新疆省的水资源强度为2536.7941m3/万元,而陕西省的水资源强度为312.6433m3/万元,各省份水资源强度差异较大,因此西北区域的基尼系数较大。在长江中下游区域中,江苏、湖北、湖南和江西等省份的水资源强度较接近,区域内差异较小,因此基尼系数也较小。③从变化趋势来看,2003—2014年东北、华北和西北区域的水资源强度基尼系数有增加的趋势,其中东北区域从2003年的0.2328上涨到2014年的0.3044,华北区域从2003年的0.2397上涨到2014年的0.3204,西北区域从2003年的0.3475上涨到2014年的0.4249;黄淮海地区呈先增加后减少的趋势,从2003年的0.1794上涨到2009年的0.2930,之后下降到2014年的0.2496;长江中下游、华南区域和全国层面的水资源强度基尼系数变化较平缓;东南和西南区域的水资源强度基尼系数有减少的趋势,其中东南区域从2003年的0.1621下降到2014年的0.1360,西南区域从2003年的0.1850下降到2014年的0.1400。

表1 2003—2014年中国全国及八大区域水资源强度的基尼系数

表2 2003—2014年全国层面水资源强度的基尼系数分解

注:在忽略舍入误差的情况下,表2中三项之和等于表1中全国层面对应年度的值。

根据式(2),可对2003—2014年全国层面水资源强度的基尼系数做进一步分解,分解结果见表2。从表2可见:①在2003—2014年水资源强度基尼系数的分解项中,第二项的值远大于第一项和第三项的值,说明区域间水资源强度的差异最大。此外,第三项的值也大于第一项的值,说明区域内水资源强度的差异大于不同区域之间强度的原因是因为重叠造成的交互影响。②从变化趋势看,第二项呈减少趋势,第一项和第三项有增加趋势。其中,第一项从2003年的0.0365上涨到2014年的0.0420,第二项从2003年的0.3225下降到2014年的0.2757,第三项从2003年的0.0487上涨到2014年的0.0903。

3.3 泰尔指数及其分解

根据式(3),可得到2003—2014年我国全国层面以及八大区域水资源强度的泰尔指数(表3)。从表3可见:①一般情况下,全国层面的水资源强度泰尔指数比区域层面的水资源强度泰尔指数大,这与基尼系数的结果类似。据式(4),全国层面水资源强度的差异包含区域内差异和区域间差异,因此一般情况下全国层面的水资源强度差异更大。2009年、2011—2014年西北区域的泰尔指数比全国层面更大。②从区域层面来看,西北区域水资源强度的泰尔指数最大,长江中下游区域最小,这与基尼系数的情况也是一致的。③从变化趋势来看, 2003—2014年东北、华北和西北区域的水资源强度泰尔指数有增加趋势。其中,东北区域从2003年的0.1019上涨到2014年的0.1714,华北区域从2003年的0.1094上涨到2014年的0.2114,西北区域从2003年的0.2312上涨到2014年的0.3400;黄淮海地区有先增加后减少的趋势,从2003年的0.0559上涨到2009年的0.1542,之后下降到2014年的0.1093;长江中下游、东南区域、华南区域和全国层面的水资源强度泰尔指数变化比较平缓;西南区域的水资源强度泰尔指数有减少的趋势,其中西南区域从2003年的0.0609下降到2014年的0.0360。

表3 2003—2014年中国全国及八大区域水资源强度的泰尔指数

根据式(4),可对2003—2014年全国层面水资源强度的泰尔指数做进一步分解,分解结果见表4。从表4可以看出:①在2003—2014年水资源强度泰尔指数的分解项中,第一项的值大于第二项的值,说明从泰尔指数分解的情况来看,区域内水资源强度的差异大于区域间水资源强度的差异,这与基尼系数的分解结果存在差异。②从变化趋势来看,第一项有增加趋势,第二项有减少趋势。其中,第一项从2003年的0.1945上涨到2014年的0.2708,第二项从2003年的0.0937下降到第二项的0.0304。

表4 2003—2014年全国层面水资源强度泰尔指数的分解

注:在忽略舍入误差的情况下,表4中两个分解项之和等于表3中全国层面对应年度的值。

3.4 极化程度分析

根据式(5)—(7),可得到表征2003—2014年全国层面水资源强度极化程度的ER指数、EGR指数和MU指数,各年份计算结果见表5。从表5可见:①在本文的参数设定情况下,表征水资源强度极化程度的ER指数值大于对应年度的EGR指数值和MU指数值。由于式(6)中第二项大于0,因此ER指数减去一个大于零的数所得到的EGR指数值小于ER指数本身。由于各区域水资源强度基尼系数大于零,因此(1-G：)β的值小于1,从而根据式(7)计算得到的MU指数值小于ER指数值。②从变化趋势来看,三种表征水资源强度极化程度的指数均有下降趋势。其中,ER指数从2003年的0.1763下降到2014年的0.0901,EGR指数从2003年的0.1718下降到2014年的0.0092,MU指数从2003年的0.1210下降到2014年的0.0570。参考刘华军等对碳强度极化程度的研究,区域间对抗程度的上升小于区域内聚合程度的减弱,从而区域间的水资源要素竞争有所缓和,导致水资源强度极化程度均有下降趋势。

表5 2003—2014年水资源强度的极化指数

4 结论与启示

本文利用相关年份的《中国统计年鉴》中的相关数据,研究了2003—2014年中国水资源强度的区域差异和极化程度。研究结果发现:①由于水资源利用效率的提升,我国各区域的水资源强度均呈现下降趋势,西北区域的水资源强度最高,华北区域最低。②由于全国层面水资源强度的差异包含了区域内差异、区域间差异和交叉项,因此全国层面的水资源强度基尼系数一般比区域层面大。在八大区域中,西北区域水资源强度的基尼系数最大,长江中下游区域最小;东北、华北和西北区域的水资源强度基尼系数有增加趋势,黄淮海地区有先增加后减少的趋势,长江中下游、华南区域和全国层面的水资源强度基尼系数变化较平缓,东南和西南区域有减少的趋势。③在水资源强度基尼系数的分解项中,区域间水资源强度的差异最大,区域内水资源强度的差异大于不同区域之间的强度是因为重叠造成的交互影响。④利用泰尔指数来测算水资源强度的差异与利用基尼系数来测算水资源强度的差异得到的结果基本相同。但从泰尔指数的分解情况来看,有的区域内水资源强度的差异大于区域间水资源强度的差异,这与基尼系数的分解结果不一致。⑤表征水资源强度极化程度的ER指数值大于对应年度的EGR指数值和MU指数值。由于区域间对抗程度的上升小于区域内聚合程度的减弱，区域间的水资源要素竞争有所缓和,这三种指数均呈下降趋势。

根据以上研究结论,可得到以下政策启示:①由于水资源强度存在区域上的差异,因此水资源强度较高的区域需要调整产业结构,适当控制耗水量较高的产业生产,向水资源强度较低的区域学习节水灌溉等技术,提高水资源的利用效率。②根据基尼系数的测算结果及其分解,区域间的水资源强度差异比区域内更大(虽然泰尔指数的分解结果相反),说明在提高水资源利用效率、降低水资源强度方面不但需要区域内各省份加强合作,而且需要区域间省份的合作。因此，中央政府在制定各省份节水目标的同时,还需要积极采取相关措施促进区域间各省份的合作。③我国水资源强度的极化程度在降低,这有利于缓解不同区域间的水资源要素的竞争,达到“共赢”的目的,促进各地节水目标的实现。

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ResearchofRegionalDifferencesinDegreeofPolarizationandIntensityofChina′sWaterResources

WANG Liana,b,DENG Guang-yaoa,b
(Lanzhou University of Finance and Economics a.Center for Quantitative Analysis of Gansu Economic Development; b.School of Statistics,Lanzhou 730020,China)

This paper studied the regional difference in the degree of polarization and intensity of China′s water resources in 2003-2014.The results showed that:①The intensity of China′s water resources in the regions showed a downward trend,the highest in northwest region,the lowest in north region.②The national level of the water intensity Gini coefficient was generally larger than the regional level.The Gini coefficient of northwest region′s water resources intensity was the highest,and Changjiang River region was the lowest.The water intensity Theil index′s results were similar to it.③The decomposition of water resources intensity′ Gini coefficient,the difference of regional water resources intensity was the largest.④To characterize the degree of polarization of the ER index was greater than EGR index and MU index,and three indexes were decreased.Thus,the regional of higher water resources intensity needed to adjust the industrial structure,and learn saving irrigation and other technology from the lower water resources intensity,in order to improve water use efficiency.

water resources intensity;Gini coefficient;Theil index;polarization

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.05.009

P966；P343

A

1005-8141(2017)05-0554-05

2017-03-10；

2017-04-23

教育部人文社会科学项目(编号:16XJA910001);兰州财经大学丝绸之路经济研究院科研项目(编号:JYYZ201603);兰州财经大学校级科研项目(编号:Lzufe201601)。

及通讯作者简介：王连(1977-),女,河南省信阳人,经济学博士,副教授,主要从事经济统计研究。