节水建设城市用水时空差异模型研究

沈际杰，柏欣莉，衣 鹏

(河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098)

水资源短缺问题是我国经济社会可持续发展的关键性制约因素之一，节水型社会建设方兴未艾[1-3]。因素分解法是将关键变化量分解成规模变化、结构变化、效率变化等不同的影响因素，为宏观分析水资源用量驱动因素与影响程度的常用方法[4-8]。常见的因素分解方法包括结构分解法和指数分解法两类[9-10]。由于所需数据量少且易于时空差异分析，以LMDI[11]为代表的指数分解法广泛应用于水资源领域。Duarte等[12]利用指数分解模型分析了1900—2000年世界用水总量和经济增长的内在联系，认为经济的迅速发展和人口规模的快速增长是导致世界用水总量增加的主要原因，用水强度的下降则遏制了用水量增长的趋势；Luyanga等[13]利用指数分解模型对纳米比亚1993—2001年用水强度变化效应进行分解，证明了产业结构调整对于降低用水量的重要性；庄立等[14]采用LMDI模型研究京津冀地区用水量的变化，认为技术效应是节水的主要驱动效应。

基于结构分解法的水资源利用现状研究也有了一定的进展，如佟金萍等[15]基于完全分解模型对中国万元GDP用水量变动情况进行了因素分析，认为中国主要的节水驱动效应实现了从结构效应向技术效应的转变；张强等[16]基于因素分解模型对中国水资源利用变化情况进行分解，认为水资源利用的关键影响因素是人口规模和用水强度；王凤婷等[17]运用结构分解法分析了产业转型下北京市经济用水的驱动力，认为是产业转型升级。这些研究经济意义明确，易于进行水资源实地规划，但分解结果倾向于提高结构效应、技术效应的重要性，忽略了规模效应对用水量的促进作用。

基于此，本文在分析节水建设代表城市——泰州市各区用水量时空差异变化特征的基础上，对结构分解法进行优化修正，改进了以往结构分解模型结果经济学意义模糊或分解结果有偏的问题，以期用于探讨进入节水新阶段的城市用水量变化与社会发展的联系。

1 数据与方法

1.1 产业用水量变化结构分解模型

以梁进社等[18-19]提出的能源消费增长完全分解方法(以下简称梁法)为基础，改进结构分解模型，来分析泰州市产业用水量变化的驱动效应。初期至末期的产业用水变化量可分解为

Wt-W0=At(Bt-B0)Ct+AtB0(Ct-C0)+(At-A0)B0C0

(1)

Wt-W0=At(Bt-B0)C0+AtBt(Ct-C0)+(At-A0)B0C0

(2)

式中：A0、At分别为一个时间段初期与末期的GDP；B0、Bt分别为一个时间段初期与末期第一、第二、第三产业经济增加值占研究区域GDP的比例；C0、Ct分别为一个时间段初期与末期各产业部门单位产出用水量。

结合式(1)和式(2)，得出梁法的最终分解公式：

Wt-W0=0.5At(Bt-B0)(Ct+C0)+0.5At(Bt+B0)(Ct-C0)+(At-A0)B0C0

(3)

右式第一项是综合考虑两个时期技术进步情况下的结构效应，第二项是综合考虑两个时期产业结构变化情况下的技术效应，第三项是初期产业结构与技术水平下的规模效应。其中规模效应项排除了产业结构变化和技术进步带来的影响，仅以初期技术水平和产业结构进行计算，导致结构效应、技术效应、规模效应分解结果有系统误差。因此在此基础上，加入以下公式：

Wt-W0=A0(Bt-B0)C0+AtBt(Ct-C0)+(At-A0)BtC0

(4)

Wt-W0=A0(Bt-B0)Ct+A0B0(Ct-C0)+(At-A0)BtCt

(5)

Wt-W0=A0(Bt-B0)C0+A0Bt(Ct-C0)+(At-A0)BtCt

(6)

Wt-W0=At(Bt-B0)Ct+A0B0(Ct-C0)+(At-A0)B0Ct

(7)

结合式(1)～(7)，综合考虑两个时期的产业结构、技术水平和规模水平，得到最终的分解公式：

(Ct-C0)((At+A0)(Bt+B0)A0B0+AtBt)+

(8)

将用水效应看作一个正方体，规模效应、结构效应、技术效应看作X、Y、Z3个用水方向，两个时期的用水效应变化是3个用水方向的体积变化之和，结构分解方法则是用水效应体积变化之差的划分方法。改进后的结构分解模型图解见图1(a)，梁法结构分解模型图解见图1(b)。

由图1、图2可见，梁法结构分解模型将用水效应分解为一个长方体与两个直角梯台体，即梁法不考虑规模效应时间变化带来的影响，仅考虑不同时期下技术效应与结构效应带来的兼互影响。而改进后的结构分解模型将用水效应划分为3个直角梯台体，即改进后的分解方法将结构效应、规模效应、技术效应设置为时间段内均匀变化，考虑了初期与末期3种效应的兼互影响。

图1 结构分解模型图解Fig.1 Diagram of structure decomposition model

图2 泰州市各区与全市用水量变化Fig.2 Changes in water consumption in districts and whole city of Taizhou

对比式(3)与式(8)，两者分解结果有(At-A0)[(Bt+B0)(Ct+C0)+BtCt-5B0C0]/6的偏差，结构效应和技术效应分解结果分别有(At-A0)(Bt-B0)(C0-Ct)/6和(At-A0)(B0-Bt)(Ct-C0)/6的偏差，均是梁法忽略规模效应时期间变化带来的误差。

改进后的结构分解方法在假设时段内用水效应均匀变化的前提下，确定了规模、结构、技术3种因素互相影响下的分解结果，且保证了经济发展情况下各项因素的经济学意义。该结构分解方法无论是计算结果还是经济学意义都更为精确，适用于用水量变化波动不定、经济影响因素错综复杂的节水建设时期。

1.2 数据来源与处理

选取2013—2018年为研究时段，研究数据来自于《泰州统计年鉴》与《泰州水资源公报》。由于经济数据和用水数据的统计范围存在差异，其中建筑业用水既归属于城镇公共用水，又归属于第二产业用水，因此对数据进行如下处理：①将城镇公共用水量作为第三产业用水量；②将建筑业经济增加值并入第三产业，与用水数据相匹配。

2 泰州市分区用水量变化的时空特征

作为江苏省优秀节水地区，泰州市采取了一系列节水措施，不断优化产业结构，推广节水技术，提高用水效率，取得了一定的效果。由图2可见，2013—2018年期间，泰州市的总用水规模减少了近2.5亿m3，下降幅度为9.14%，其中以2017—2018年下降幅度最为明显。而同期的可比价GDP总量却增加了2 100.63亿元，增幅超过了60%。可见，自我国颁布节水型社会建设的相关法案后，泰州市的总体用水量与经济发展水平已经呈现明显的“强脱钩”状态。

图3 泰州市各类用水量变化Fig.3 Changes of various types of water use in Taizhou City

从泰州市各区用水空间分布分析，兴化市的用水规模最大，占泰州市用水总量的比例在研究时段内均超过30%，其变化趋势同泰州市用水总量的变化趋势基本一致。靖江市的用水总量在5年间均呈现微弱的上涨的趋势，涨幅在10%左右；高新区用水总量涨幅较大，涨幅量为0.195亿m3，增长幅度为50%，但对泰州市总体用水量贡献不大。其余地区的用水量变化量在-0.5亿～-0.2亿m3之间，5年减少了10%左右，总体变化不大。在泰州市总体用水量平稳的情况下，泰州市用水总量的减少得益于用水量占比较大的兴化市用水量的减少。

从泰州市全市用水结构(图3)来看，泰州市生态用水量与城镇公共用水量相近，且总体平稳，增减量不超过0.15亿m3。虽然泰州市人口规模逐步扩张，但农村生活用水量与城镇生活用水量增长趋势并不明显，增幅在2%之间。在2013—2018年间，农业用水量一直保持下降的趋势， 2017—2018年下降幅度最大，2013—2014年间次之。工业用水量在2017年出现上升波动，但总体而言，工业用水量一直保持平稳不变。产业用水量始终处于泰州市水资源配置的主导地位，所以需要对产业用水量的变化进行进一步研究。

3 泰州市产业用水量变化的驱动效应分析

3.1 泰州市产业用水量变化驱动效应的时间变化

根据改进的结构分解模型，计算2013—2018年泰州市分区与全市产业用水量变化的各项影响效应，结果见表1～3。由表1～3可知，5年间规模效应累计增加产业用水127 331.4万m3，而技术效应和结构效应分别减少了104 368.5万m3和50 080.6万m3的产业用水，说明泰州市的用水量主要增长动力源自于社会经济的发展，而遏制用水量上涨趋势的主要因素是技术水平的提高。

表1 2013—2018年泰州市产业用水量变化的规模效应分解结果

表2 2013—2018年泰州市产业用水量变化的技术效应分解结果

表3 2013—2018年泰州市产业用水量变化的结构效应分解结果

具体而言，研究期间泰州市各区在2015—2017年均出现了明显的规模效应增长，尤其以兴化市规模效应增长最为明显，增长量为7 296.9万m3。结合泰州市人民政府公布的《2015年助推经济加快转型升级相关政策》分析，规模效应的骤增很大程度上源于泰州市经济结构的转型升级。

由表2可知，研究时期内各区结构效应的节水收益在2013—2014年达到最大，共节约22 708.8万m3的水资源量，之后呈现波动下降的趋势，说明产业结构调整带动的节水作用开始疲软，需要提高节水技术才能更好地推进节水社会建设。

各区的技术效应在研究期间对用水量的抑制作用整体呈现增强的趋势，结合《关于下达2014年全市节水型社会建设目标任务的通知》分析，认为研究时段技术效应的优化源自泰州市工艺技术的全面革新。研究时段初期结构效应的节水作用最大，但2015年之后技术效应的节水收益全面超过结构效应，可见建设初期结构效应的节水效益最大，后期技术更新带来的节水效益更大，政府应先注重产业结构的优化调整，后加强节水技术的更新换代。

表4 泰州市各地区产业用水量分解结果对比 单位：万m3

3.2 泰州市产业用水量变化驱动效应的空间分异

泰州市代表性分区产业用水量分解结果见表4。各区各个时段的规模效应都带动了用水量的增长，并在2016年后呈现明显的下降趋势。与泰州市不同的是，结构效应和技术效应分解结果有正有负，但大部分地区都呈现出结构效应节水收益逐渐减弱、技术效应节水收益逐渐增加的趋势。由表4可知，除2013—2014年外，其他时段兴化市、姜堰区技术效应基本上都高于结构效应，分析其原因主要是这些地区产业结构调整的节水空间不大，用水效率的提高是产业用水减少的主要途径。

从表4可知，以高新区为代表的地区规模效应虽然微弱减少，但结构效应遏制用水量增长的作用依然优于技术效应，说明高新区和靖江市产业结构依然有优化空间。究其原因，高新区和靖江市属于泰州市的弱发展地区，其中高新区属于泰州市2009年划分的市区，经济相对落后。结合泰州市各分区GDP的情况，可以得出经济水平落后地区应以调整产业结构为节水方向、经济水平发达地区应以更新生产工艺为节水方向的结论。

3.3 因素分解方法改进前后结果比较

指数分解分为LMDI与GDIM两种，LDMI指数分解不能同时分析其他绝对量因素变化对用水量变化的贡献程度，而GDIM指数分解克服了以上缺陷，因此以GDIM指数分解结果为基准。以泰州市为例，将结构分解改进前后分解结果进行比较计算，结果见表5。

表5 改进前后分解结果对比 单位：万m3

从表4可见，改进前各分解结果的绝对值均大于改进后的分解结果，相较于GDIM指数分解法，改进前的分解结果产生了约6.64%的规模效应偏差、4.97%的结构效应偏差以及5.86%的技术效应偏差，而改进后的分解结果产生的偏差均在1%以下。

结合图1、图2，由于进入节水建设阶段后，总体技术效应、结构效应变化呈下降趋势，规模效应呈上涨趋势，导致梁法计算的技术效应和结构效应均产生负偏差，即放大了技术进步和结构调整的节水作用，而规模效应产生正偏差，即放大了经济发展带来的用水量上涨的影响。梁法计算结构效应与技术效应时排除了规模效应的影响，仅以末期GDP为基准考虑；计算规模效应则排除了结构效应和技术效应的影响，仅以初期产业结构和技术水平为考虑因素，凸显了结构效应与技术效应的作用，削弱了规模效应的兼互影响作用。而改进后的因素分解法同时考虑初期和末期效应的兼互影响，避免了分解结果偏大或偏小的情况。

高新区属于泰州市规划新区，经济规模、产业结构、技术水平年变化较大，理论上运用梁法会产生更大的计算结果偏差。由表5可见，改进前的分解结果产生约8.19%的规模效应偏差、8.98%的结构效应偏差以及7.60%的技术效应偏差，且部分时期偏差在15%以上，而改进后的分解结果产生的偏差均在3%以下。

总体来说，梁法与改进后的结构分解法在整体上可以得出相似的结论，但对于部分用水因素变化剧烈的地区会产生过高的贡献因素评价，尤其是节水政策频繁变动的节水建设阶段。

4 结 论

a.本文在结构分解法的基础上，改进了其结构分解模型，在考虑了技术效应、结构效应、规模效应交叉影响的同时，保证了各分解项在经济学上的分解意义。梁法与改进后的结构分解法在整体上可以得出相似的结论，但对于部分用水因素变化剧烈的地区会产生过高的贡献因素评价。改进后的结构分解方法无论是计算结果还是经济意义都更为精确，适用于用水变化波动不定、经济影响因素错综复杂的节水建设时期。

b.泰州市进入节水建设时期后，用水量基本保持平稳，GDP的快速增长并没有导致用水量的骤增。技术效应是泰州市节水效益的主要贡献者，规模效应是导致泰州市产业用水量增长的主要驱动因素，结构效应对泰州市各地区产业用水量增长的抑制作用呈不断减弱的趋势。技术效应在研究期间内波动较大，但总体上技术效应对泰州市各地区产业用水量增长的抑制作用呈不断增强的趋势。

c.以高新区为代表的经济落后地区结构效应仍有较大潜力，以兴化市为代表的经济发达地区则更倾向于技术效应带来的水资源利用优化效果。